在查找预编译头时遇到意外的文件结尾。是否忘记了向源中添加“#include "StdAfx.h"”?...右键选择该文件.cpp格式的->属性->预编译头,→ 不使用预编译头 错误描述：fatal error C1010: 在查找预编译头时遇到意外的文件结尾。...是否忘记了向源中添加“#include "stdafx.h"”? 错误分析： 此错误发生的原因是编译器在寻找预编译指示头文件（默认#include "stdafx.h"）时，文件未预期结束。...我的这个问题发生于我通过添加文件的方式，向MFC内添加现有的一大坨.h和.cpp文件。...解决的方法要么修改成“不使用预编译头”，要么添加一行#include “stdafx.h” Q、加stdafx.h和stdafx.cpp总觉得是和编译平台绑定了，不具备移植性？
alpakka项目是一个基于akka-streams流处理编程工具的scala/java开源项目，通过提供connector连接各种数据源并在akka-streams里进行数据处理。...用akka-streams集成kafka的应用场景通常出现在业务集成方面：在一项业务A中产生一些业务操作指令写入kafka，然后通过kafka把指令传送给另一项业务B，业务B从kafka中获取操作指令并进行相应的业务操作...在alpakka中，实际的业务操作基本就是在akka-streams里的数据处理（transform），其实是典型的CQRS模式：读写两方互不关联，写时不管受众是谁，如何使用、读者不关心谁是写方。...alpakka提供的producer也就是akka-streams的一种组件，可以与其它的akka-streams组件组合形成更大的akka-streams个体。...既然producer代表写入功能，那么在akka-streams里就是Sink或Flow组件的功能了。
Confluent 已向开源社区发布了许多新功能和附加组件，例如用于模式演化的 Schema Registry，用于从其他数据源轻松流式传输的 Kafka Connect 等。...import com.sksamuel.pulsar4s.akka.streams...._val pulsarSource = source(consumerFn, Some(MessageId.earliest)) Akka 源的物化值是 Control 的一个实例，该对象提供了一种"...现在，我们可以像往常一样使用 Akka Streams 处理数据。...format(input) 用 Python 编写的这个简单函数只是向所有传入的字符串添加一个感叹号，并将结果字符串发布到 topic。
Akka 提供了透明的消息传递，使得在分布式环境中发送消息就像在本地一样简单。 容错性：Akka 强调容错性，允许开发人员构建可靠的系统。...扩展性：Akka 具有良好的可伸缩性，可以根据需求轻松扩展系统。您可以添加更多的节点或 Actor 来处理更多的负载。...插件和扩展：Akka 提供了丰富的插件和扩展机制，可以轻松集成其他库和框架，如 Akka HTTP、Akka Streams 等，以构建全栈应用程序。...下面看下Akka的特性： 可以更简单地构建并发和分布式系统 Akka基于Actor模型和Streams，让我们可以构建可伸缩的，并且可以高效使用服务器资源，使用多个服务器进行扩展的系统。...具有群集分片的事件源和CQRS（Command Query Responsibility Segregation，读写责任分离）。
Akka包含很多模块，Akka Actor是Akka的核心模块，使用Actor模型实现并发和分布式，可以将你从Java的多线程痛苦中解救出来；Akka Streams可以让你以异步非阻塞的方式处理流数据...，并且支持背压(backpressure)； Akka Http实现了一套基于流的HTTP服务端和客户端；Akka Cluster可以帮你实现一个分布式集群系统；Cluster Sharding可以帮你做集群的分片处理...；Distributed Data可以帮助你在集群之间分享数据；Alpakka可以帮你为Akka Streams集成不同的数据源；Akka Persistence可以帮你处理Actor消息的持久化存储，...大数据处理 Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。...Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。
实际上很早就写了一系列关于akka-streams的博客。但那个时候纯粹是为了了解akka而去学习的，主要是从了解akka-streams的原理为出发点。...因为akka-streams是akka系列工具的基础，如：akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的，其实没有真正把akka-streams用起来。...这段时间所遇到的一些需求也是通过集合来解决的。不过，现在所处的环境还是逼迫着去真正了解akka-streams的应用场景。...所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。这是这次写akka-streams的初衷：希望能通过akka-streams来实现分布式数据处理编程。...akka-streams提供了简便一点的运算方式runWith：指定runWith参数流组件的M为最终运算值。
akka-stream是多线程non-blocking模式的，一般来说，运算任务提交到另外线程后这个线程就会在当前程序控制之外自由运行了。...任何时候如果需要终止运行中的数据流就必须采用一种任务柄（handler）方式来控制在其它线程内运行的任务。这个handler可以在提交运算任务时获取。...source是一个不停顿每秒发出一个数字的数据源。如上所述：必须把KillSwitch放在source和sink中间形成数据流完整链状。...实例就像immutable对象，我们可以在多个数据流中插入SharedKillSwitch，然后用这一个共享的handler去终止使用了这个SharedKillSwitch的数据流运算。...下面是本次示范的源代码： import akka.stream.scaladsl._ import akka.stream._ import akka.actor._ import scala.concurrent.duration
有了JDK8的铺垫，Reactive Streams接口被JDK9定义在Flow里才是可能的。...继而这些已经存在的 reactive 库便改进自己的 API 设计，向 reactive streams 规范靠拢并提供各种转化 api 让用户在原生 api 和 reactive streams 接口直接转换...在 2.0 开始 follow 规范并基本定型。3.0 感觉是个重构版，形成 reactive-streams-commons 库。...v=zls8ZLry68M 其它编程语言的 Reative 库 其它编程语言的 Reative 库可参考：https://github.com/ReactiveX 另，Akka Stream：https...://doc.akka.io/docs/akka/current/stream/stream-introduction.html Reference: https://www.reactive-streams.org
I/O 流的层次结构 1. 字节流（Byte Streams） 2. 字符流（Character Streams） 3. 缓冲流（Buffered Streams） 4....它是连接程序与外部数据源（如文件、网络、键盘、屏幕等）的桥梁，允许数据在程序和外部环境之间流动。I/O流分为两类：输入流和输出流。...缓冲流（Buffered Streams） 缓冲流是对字节流和字符流的功能增强，通过缓冲区提高读写效率。它们适用于大量数据的读写操作。...，用于实现数据在程序和外部环境之间的交互。...通过不同类型的流，我们可以在文件、网络、屏幕等数据源之间传输数据。无论是文件操作、网络通信还是用户交互，I/O流都在Java编程中扮演着重要角色。
alpakka-kafka-consumer的功能描述很简单：向kafka订阅某些topic然后把读到的消息传给akka-streams做业务处理。...在kafka-consumer的实现细节上，为了达到高可用、高吞吐的目的，topic又可用划分出多个分区partition。分区是分布在kafka集群节点broker上的。...plainSource试试把前一篇示范中producer写入kafka的消息读出来： import akka.actor.ActorSystem import akka.kafka._ import....withProperty(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest") alpakka-kafka提供了Committer类型，是akka-streams...另外，这个DrainingControl类型结合了Control类型和akka-streams终结信号可以有效控制整个consumer-streams安全终结。
在Play项目中我们经常需要开发一些自定义Filter完成一些特定任务，在Filter实现中通常需要根据Response的Content-Type做相应的处理。...所以正确的获取Content-Type在开发Filter时显得尤为重要。在Play2.5.x中，Content-Type的获取方式发生了一些变化，下面对比Play2.4.x做一些简单的说明。...从Play2.5.x开始，Play将逐渐地从Iteratee迁移到Akka Stream，在官方文档“Play 2.5 Migration Guide”第1段中就说明了这一点： Streams Migration...Guide – Migrating to Akka Streams, now used in place of iteratees in many Play APIs 对于我们的日常开发来说，最大的影响就是...响应对比一下2.4.x和2.5.x之间的实现差异，生成json代码如下： Ok(Json.obj("success" -> true)) 因为传入的是JsValue类型，所以Play会自动添加如下响应头
前言 Reactor 3是一个围绕Reactive Streams规范构建的库，它在JVM上引入了响应式编程的一个范例。...我们点击了迅雷图标有一只飞鸟在扑腾着翅膀。计算机只维护一个点击图标的事件。也就是说响应式编程一定是一个事件触发机制。并且是以异步和非阻塞的方式发送和接收的。不是我们平常请求-响应的同步模型。...事件驱动由于Publisher只关心数据源，Consumer只用关心对处理结果的消费。完全是松耦合的。这就给我们很大的操作空间来定制化我们的逻辑组合，从而使异步代码更易读和可维护。 ?...其他诸如RxJava 2, Akka Streams, Vert.x和Ratpack也都实现了该规范。 Reactor有一个很重要概念的就是backpressure。...Reactor还添加了运算符的概念，这些运算符被链接在一起以描述在每个阶段对数据应用的处理。应用运算符返回一个中间Publisher（实际上，它可以被认为是上游运算符的订阅者和下游的发布者）。
假如间隔为1秒，它是停下1秒，然后在接受1秒的数据，也就是说是间隔1秒，然后在接受1秒数据，还是说接受1秒的数据。这里表面上没有太大的区别，其实在于理解的到不到位。...说白了batch封装的是1秒的数据。 batch创建 batch在时间间隔开始被创建，在间隔时间内任何到达的数据都被添加到批数据中，间隔时间结束，batch创建结束。...mod=viewthread&tid=21141 DStreams详解 DStreams是discretized streams的缩写，是离散流的意思。...核心数据源比如sockets，还有文件 和 Akka actors. 其它数据源 使用kafka必须引入artifact：spark-streaming-kafka_2.10到项目中。...字符串分割开ZooKeeper hosts, consumer group的名称（唯一的名字），receiver 线程用于topic.
更重要的是：用protobuf和gRPC进行client/server交互不涉及任何http对象包括httprequest,httpresponse，很容易上手使用，而且又有在google等大公司内部的成功使用经验...在http/1应用中对二进制文件的传输交换有诸多限制和不便，特别是效率方面的问题。在protobuf这种序列化模式中对任何类型的数据格式都一视同仁，可以很方便的实现图片等文件的上传下载。...至于akka-grpc基于akka-streams的特性，我并没有感到太大的兴趣。如上所述，我们的目标是实现一种开放数据平台的终端接入接口。...akka-streams恰恰把总体方案限制在了内部系统集成模式，因为服务端客户端就是akka-streams的两端，是内部系统集成的场景。...在akka-grpc的官网上有很好的示范例子。我在例子的基础上增加了身份验证使用的示范。
所以，Akka-http在客户端构建与服务器的连接通道也可以用Akka-stream的Flow来表示。...这种模式可以让用户有更大程度的自由度控制connection的构建、使用及在connection上发送request的方式。...因为线程池内的线程是异步构建request和接收response的，而返回response的顺序未必按照发送request的顺序，所以需要一个tuple2的T类型标示request与返回的response...blog post: // http://kazuhiro.github.io/scala/akka/akka-http/akka-streams/2016/01/31/connection-pooling-with-akka-http-and-source-queue.html.../akka-http/akka-streams/2016/01/31/connection-pooling-with-akka-http-and-source-queue.html val poolClientFlow
akka-stream原则上是一种推式（push-model）的数据流。...push-model和pull-model的区别在于它们解决问题倾向性：push模式面向高效的数据流下游（fast-downstream-subscriber），pull model倾向高效的上游（fast-upstream-publisher...因为akka-stream已经在上下游环节全部实现了Reactive-Streams-Specification，所以上下游之间可以进行互动，这样就可以在akka-stream里由下游通知上游自身可接收数据的状态来控制上游数据流速...akka-stream可以通过以下几种方式来设定异步运算使用的缓冲大小： 1、在配置文件中设定默认buffer： akka.stream.materializer.max-input-buffer-size...上面用Attribute添加的inputBuffer默认了OverflowStrategy.backpressure，其它OverflowStrategy选项如下： object OverflowStrategy
自动识别模型类(Model)，自动编解码 自动完成 JsValue 和 BsonValue 互转 更方便的 GridFS 交互 Change Stream 转 Akka Stream....另外 Mongo Scala Driver 并没有实现 Reactive Streams 规范，而是实现了一套与 Reactive Streams 类似的 Reactive Api，即 Observable...另外 Mongo Scala Driver 的数据库操作默认返回 Observable 类型，如果你忘记了调用 toFuture 方法，或是没有消费返回数据，则数据库操作实际上并不会被执行，在开发中很容易引入一些...该项目基于 Akka 和 Netty 重新实现了 MongoDB 通信协议，并且基于 Scala 实现了一套原生的 Bson Api。...该项目提供了一个 Play 模块，实现了 Bson 和 Json 的自动转换。
可以说，FunDA是从零开始设计的。而且最终它应该是某种中间件：在FRM和应用软件中间的一层工具库。由于FunDA是基于函数式编程模式的，通过函数组合可以实现某种安全可维护的大型软件工具库。...在传统数据库编程模式中实现并行运算很困难，或者说是很难做好做对。通过函数式编程模式来解决并行运算是可行解决方法之一。...(updateRow) //对源头产生的数据行进行并行处理 数据流动管理和运算管理功能可以通过某种流库（stream library）如scalar-streams-fs2...大体的开发计划可以分成下面几个阶段： 一、scalaz-streams-fs2+slick：先直接绑定slick作为FRM部分与后台数据库发生关系、fs2作为在内存中数据流和运算管理工具来实现FunDA...三、freemonad stream+FRM DSL：用freemonad来抽象FunDA全部操作，全面实现与下层软件工具库的松散耦合，同时提供scalaz-streams-fs2、akka-stream
刚好，在这篇讨论里我们希望能介绍一些Akka-Stream和外部系统集成对接的实际用例，把Slick数据库数据载入连接到Akka-Stream形成streaming-dataset应该是一个挺好的想法。...Slick和Akka-Stream可以说是自然匹配的一对，它们都是同一个公司产品，都支持Reactive-Specification。...Slick和Akka-Stream。...可以在不同的线程里操作。...具体操作方法是：上游在一个线程里用enqueue发送一个数据元素，然后等待下游完成在另一个线程里的dequeue操作，完成这个循环后再进行下一个元素的enqueue。
这带来设计思想上根本的变化，包括： 以流作为建模的元素 流存在松耦合的上下游关系 以流为重用的单位 对流进行转换、运算、合并与拆分 在Rx框架中，一个流就是一个Observable或者Flowable。...无论哪个流发射了数据，它都会将这两个流最近发射的数据组合起来，并按照指定的函数进行运算。 Akka Stream提出来的Graph更能体现流作为建模元素的思想。...只要规划好我们的流程，思考组成这些流程的步骤的输入和输出，就可以分别将这些步骤分别建模为Source、Sink、Flow以及Fan-in、Fan-out和BidiFlow，如下图所示： ?...） 获得这些交易后对交易进行验证 验证后的数据分别用于用于审计和计算净值 我们对该流程进行领域建模时，实则可以绘制一个可以表达Akka Streams中Graph的可视化图： ?...通过这样的可视化图，我们就可以针对这些图中的节点建模为Akka Streams中的Graph Shape。
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