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FunDA(7)- Reactive Streams to fs2 Pull Streams

换句话讲Reactive-Streams是通过push-pull-model来实现上下游Enumerator和Iteratee之间互动的。 这样就违背了使用Reactive-Streams的意愿。那我们应该怎么办? 现在我们可以把这个Reactive-Streams到fs2-pull-streams转换过程这样来定义: implicit val strat = Strategy.fromFixedDaemonPool

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Redis Streams介绍

至少在概念上是这样,因为Redis Streams是一种在内存中的抽象数据类型,所以它实现了更强大的操作,以克服日志文件本身的限制。 Streams 基础知识 为了理解Redis Streams是什么以及如何使用它们,我们将忽略所有高级功能,而是根据用于操作和访问它的命令来关注数据结构本身。 在上述命令中,我们编写了STREAMS mystream 0,我们希望获得名为mystream的Stream中的所有ID大于的0-0的消息。 我可以写,STREAMS mystream otherstream 0 0.注意在STREAMS选项之后我们需要提供key,以及之后的ID。因此,STREAMS选项必须始终是最后一个。 Streams API 中的特殊IDs 您可能已经注意到Redis API中可以使用多个特殊ID。这是一个简短的回顾,以便他将来能更加有意义.

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    DAY66:阅读Streams

    Streams Both named and unnamed (NULL) streams are available from the device runtime. Named streams may be used by any thread within a thread-block, but stream handles may not be passed to Similar to host-side launch, work launched into separate streams may run concurrently, but actual concurrency In order to retain semantic compatibility with the host runtime, all device streams must be created using host program, the unnamed (NULL) stream has additional barrier synchronization semantics with other streams

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    初探Kafka Streams

    本文将从流式计算出发,之后介绍Kafka Streams的特点,最后探究Kafka Streams的架构。 什么是流式计算 流式计算一般被用来和批量计算做比较。 Kafka Streams DSL提供了这些能力。Kafka Streams中每个任务都嵌入了一个或者多个可以通过API访问的状态存储。 Kafka Streams提供了本地state stores的容错和自动恢复。 Kafka Streams架构 ? 如上所述,Kafka Streams程序的扩容非常简单:仅仅只是多启用一些应用实例,Kafka Streams负责在应用实例中完成分区的task对应的分区的分配。 状态存储是在本地的,Kafka Streams这块是如何做容错和自动恢复的呢? Fault Tolerance Kafka Streams的容错依赖于Kafka自身的容错能力。

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    精读《web streams

    好在继 node stream 之后,又推出了比较好用,好理解的 web streams API,我们结合 Web Streams Everywhere (and Fetch for Node.js)、 一共有三种流,分别是:writable streams、readable streams、transform streams,它们的关系如下: readable streams 代表 A 河流,是数据的源头 要理解 stream,需要思考下面三个问题: readable streams 从哪来? 是否要使用 transform streams 进行中间件加工? 消费的 writable streams 逻辑是什么? 好在 web streams API 设计都比较简单易用,而且作为一种标准规范,更加有掌握的必要,下面分别说明: readable streams 读取流不可写,所以只有初始化时才能设置值: const

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    初始Streams Replication Manager

    Streams Replication Manager(SRM)是一种企业级复制解决方案,可实现容错、可扩展且健壮的跨集群Kafka主题复制。 Streams Replication Manager由两个主要组件组成:流复制引擎和流复制管理服务。 图1.流Replication Manager概述 ? Cloudera SRM服务 Cloudera SRM服务由REST API和Kafka Streams应用程序组成,以聚合和显示集群、主题和消费者组指标。 Streams Messaging Manager(SMM)使用此REST API来显示指标。客户还可以使用REST API实施自己的监视解决方案,或将其插入第三方解决方案。

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    初识Streams Messaging Manager

    Streams Messaging Manager(SMM)是一种操作监视和管理工具,可在企业ApacheKafka®环境中提供端到端的可见性。使用SMM,您可以获得有关Kafka集群的清晰见解。

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    FunDA(9)- Stream Source:reactive data streams

    Slick3.x已经增加了支持Reactive-Streams功能,可以通过Reactive-Streams API来实现有限内存空间内的无限规模数据读取,这正符合了FunDA的设计理念:高效、便捷、安全的后台数据处理工具库 我们在前面几篇讨论里介绍了Iteratee模式,play-iteratees支持Reactive-Streams并且提供与Slick3.x的接口API,我们就在这篇讨论里介绍如何把Slick-Reactive-Streams 转换成fs2-Streams。 fetchSize是缓存数据页长度(每批次读取数据字数),然后用db.stream来构成一个Reactive-Streams标准的数据源publisher。 play-iteratee支持Reactive-Streams,所以这个Enumerator应该具备协调后台数据和内存缓冲之间关系(back-pressure)的功能。

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    C# 8中的Async Streams

    C# 8中新提出的Async Streams去掉了标量结果的限制,并允许异步方法返回多个结果。 动机和背景 要了解我们为什么需要Async Streams,让我们来看下面的代码。 这正是Async Streams想法的来源。图-5显示了客户端可以在收到任何数据时执行其他操作或处理数据块。 ? 图-5 异步序列数据拉取(Async Streams),客户端未被阻塞! Async Streams 与IEnumerable<T>和IEnumerator<T>类似,Async Streams提供了两个新接口IAsyncEnumerable<T>和IAsyncEnumerator 概要 我们已经讨论过Async Streams,它是一种出色的异步拉取技术,可用于进行生成多个值的异步计算。 Async Streams背后的编程概念是异步拉取模型。

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    Cloudera Streams Management正式GA

    Cloudera发布Cloudera Stream Processing,这个解决方案让所有Cloudera客户都能获得最新的,安全版本的Apache Kafka以及Schema Registry和Kafka Streams 为了应对这些挑战,Cloudera很高兴为Kafka推出管理和监控工具 - Cloudera Streams Management(CSM)。 CSM主要由两种产品组成: 1.Cloudera Streams Messaging Manager (SMM) :这是Kafka的管理/监控仪表板,自去年以来一直非常受欢迎。 2.Cloudera Streams Replication Manager (SRM) :这是CSM下的全新的子产品。对于有HA或DR需求的企业而言,Kafka的复制或备份一直是个挑战。 Streams Messaging Manager (SMM) 几年前,我们在30名Kafka客户中发现了“Kafka失明”的问题。

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    聊聊reactive streams的processors

    序 本文主要研究一下reactive streams的processors processors分类 processors既是Publisher也是Subscriber。 关闭share则是遵循reactive streams规范的processor,不允许并发调用。 WorkQueueProcessor不遵循reactive streams的规范,因此比TopicProcessor所消耗的资源更少。

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    kafka streams的join实例

    序 本文简单介绍一下kafka streams的join操作 join A join operation merges two streams based on the keys of their data A join over record streams usually needs to be performed on a windowing basis because otherwise the number null [KSTREAM-MERGE-0000000014]: h , 6,h--null [KSTREAM-MERGE-0000000014]: h , 6,h--h,ddddddd 小结 kafka streams

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    聊聊reactive streams的schedulers

    序 本文主要研究一下reactive streams的schedulers 背景 默认情况下Mono以及Flux都在主线程上运行,有时候可能会阻塞主线程,可以通过设定schedulers让其在其他线程运行

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    聊聊reactive streams的backpressure

    序 本文主要研究下reactive streams的backpressure reactive streams跟传统streams的区别 @Test public void testShowReactiveStreams com.example.demo.FluxTest - get 9 18:52:45.154 [parallel-2] INFO com.example.demo.FluxTest - get 10 传统的list streams 不是异步的,好比如一批500件的半成品,得在A环节都处理完,才能下一个环节B,而reactive streams之所以成为reactive,就好比如这批500件的半成品,A环节每处理完一件就可以立即推往下个环节 12.418 [parallel-1] INFO reactor.Flux.Range.1 - | cancel() 通过take表示只推送前面几个或前面一段时间产生的数据给订阅者 小结 reactive streams

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    快速学习-Kafka Streams

    第6章 Kafka Streams 6.1 概述 6.1.1 Kafka Streams Kafka Streams。Apache Kafka开源项目的一个组成部分。是一个功能强大,易于使用的库。 6.1.2 Kafka Streams特点 1)功能强大 高扩展性,弹性,容错 2)轻量级 无需专门的集群 一个库,而不是框架 3)完全集成 100%的Kafka 0.10.0版本兼容 易于集成到现有的应用程序 ") .addSink("SINK", to, "PROCESS"); // 创建kafka stream KafkaStreams streams

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    Java 8 Streams map() 示例

    collect(Collectors.toList()); System.out.println(collect); //[A, B, C, D] // Extra, streams ', age=27, extra='null'}, StaffPublic{name='lawrence', age=33, extra='null'} ] 参考文献 使用Java SE 8 Streams

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    Redis命令详解:Streams

    Redis5.0迎来了一种新的数据结构Streams,没有了解过的同学可以先阅读前文,今天来介绍一下Streams相关的命令。 XREAD 最早可用版本:5.0.0 时间复杂度:O(N),N是返回的元素数量 用法:XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key STREAMS项必须在最后,用于指定stream和ID。 XREADGROUP 最早可用版本:5.0.0 时间复杂度:O(log(N)+M) ,N是返回的元素数量,M是一个常量。 用法:XREADGROUPGROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key …] ID [ID …] XREADGROUP

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    Kafka Streams 核心讲解

    Kafka Streams 提供两种定义流处理拓扑结构的方式:Kafka Streams DSL提供 了一些常用的、开箱即用的数据转换操作,比如:map, filter, join 和 aggregations 需要注意的是,Kafka Streams 的端到端一次性语义与其他流处理框架的主要区别在于,Kafka Streams 与底层的 Kafka 存储系统紧密集成,并确保输入 topics offset 的提交 对于join,用户必须意识到,某些乱序数据无法通过增加Streams的延迟和成本来处理。 如上所述,使用 Kafka Streams 扩展流处理应用程序非常简单:你只需要为程序启动额外的实例,然后 Kafka Streams 负责在应用程序实例中的任务之间分配分区。 此外,Kafka Streams 也确保 local state stores 的健壮性。

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    聊聊rocketmq-streams的ILeaseService

    序 本文主要研究一下rocketmq-streams的ILeaseService ILeaseService /** * 通过db实现租约和锁,可以更轻量级,减少其他中间件的依赖 使用主备场景,只有一个实例运行 } return null; } } DBLeaseStorage实现了ILeaseStorage接口,使用jdbc实现了其方法 小结 rocketmq-streams

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    聊聊rocketmq-streams的ILeaseService

    序 本文主要研究一下rocketmq-streams的ILeaseService ILeaseService /** * 通过db实现租约和锁,可以更轻量级,减少其他中间件的依赖 使用主备场景,只有一个实例运行 } return null; } } DBLeaseStorage实现了ILeaseStorage接口,使用jdbc实现了其方法 小结 rocketmq-streams

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