实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：1、无限数据
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2024-05-27 09:38:08
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一、DataTransferProtocolDataTransferProtocol是用来写入或读出DataNode（简称DN）上的数据的流式接口，定义了如下关于数据传输的方法：readBlock()：从当前的DN上读出数据块。writeBlock()：将当前DN上的数据块写入pipeline。transferBlock()：将当前DN上的数据块复制到另一个DN上。用于数据块异常时，复制出新的数据
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2024-04-08 11:52:39
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TS：全称为MPEG2-TS。TS即"Transport Stream"的缩写。它是分包发送的，每一个包长为188字节（还有192和204个字节的包）。包的结构为，包头为4个字节（第一个字节为0x47），负载为184个字节。在TS流里可以填入很多类型的数据，如视频、音频、自定义信息等。MPEG2-TS主要应用于实时传送的节目，比如实时广播的电视节目。MPEG2-TS格式的特点就是要求从视频流的任一
客户端及与之交互的HDFS、namenode和datanode之间的数据流HDFS文件读取1.客户端调用FileSyste对象的open()方法在分布式文件系统中打开要读取的文件，对于HDFS来说，这个对象是DistributedFileSystem的一个实例2.DistributedFileSystem通过使用远程过程调用(RPC)来调用namenode，确定文件起始块的位置。对于每一个块，na
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2024-04-28 09:42:04
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Flink介绍、架构Flink简介统一的批处理与流处理系统Flink优势Flink数据流编程模型抽象层次程序和数据流并行数据流窗口时间状态管理Flink架构Flink集群任务和算子链TaskSlot和资源执行图 Flink简介Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户
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2023-12-06 22:33:19
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从技术上讲，这意味着我们的大数据处理世界将变得更加复杂和具有挑战性。许多用例（例如移动应用广告，欺诈检测，出租车预订，患者监控等）需要在数据到达时实时进行数据处理，以便做出快速可行的决策。这就是分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。目前我们所接触的比较流程的开源流式处理框架：Flink、SparkStreaming、Storm、KafkaStreams、Smaza。之后的章节中我们会对以上
昨天写了使用 Jackson 玩转 xml 的序列化和反序列化，主要使用的是 XmlMapper 对象去操作，今天打算尝试下使用流式 API 的方式去操作。公司墙很高，人总是在逆境中成长的对吧，墙高使得我不断输出，以便在公司里有可用的资料完成我的工作和任务，达到早日走向人生颠覆的境界。关于 使用 Jackson 玩转 xml 的序列化和反序列化 参考我昨天写的博文网上找了个介绍，流式API读取和写
10 个 Istio 流量管理 最常用的例子，强烈建议收藏起来，以备不时之需。为了方便理解，以Istio官方提供的Bookinfo应用示例为例，引出 Istio 流量管理的常用例子。Bookinfo应用的架构图如下：其中，包含四个单独的微服务：
productpage：调用 details 和 reviews 两个服务，用来生成页面。
details：包含了书籍的信息。
reviews：包含了书籍
前端架构这一词，相信很多人的定义都不太一样；按照拆词的解释来看，我理解为“前端”+“架构”。前端是指，Web 端的前台页面，包括网页的内容、样式、脚本等，这三者通常封装在组件中，可能是模板引擎的文件模块，也可能是 MVVM 框架里的组件。“架构”就更好理解了，架构一词来自建筑行业，可以理解是房屋的整体结构、框架。结合前端和架构的概念，“前端架构”可以理解为，Web 页面组件的抽象和组织方式。又因为
在使用Python与ChatGPT集成的过程中，我们可能会遇到流式输出的问题。这种输出方式对实时应用程序非常重要，尤其是在处理大量数据时，能够高效地返回结果。然而，如何解决流式输出的问题呢？让我们一起探讨这个过程。
## 用户场景还原
在不断发展的应用场景中，开发者希望通过Python与ChatGPT API的结合，快速获取AI生成的文本结果。以下是一些关键事件：
- **事件1**：开发者
Spark streaming 在各种流程处理框架生态中占着举足轻重的位置， 但是不可避免地也会面对网络波动带来的数据延迟的问题，所以必须要进行增量数据的累加。 在更新Spark 应用的时候或者其他不可避免的异常宕机的时候，增量累加会带来重复消费的问题，在一些需要严格保证 exact once 的场景下， 这个时候我们就需要进行离线修复，从而保证exact once 语义， 本文将针对
目录准备工作1.map类1.1 java stream map1.2 spark map1.2.1 MapFunction1.2.2 MapPartitionsFunction2.flatMap类2.1 java stream flatMap2.2 spark flatMap3 groupby类3.1 java stream groupBy3.2 spark groupBy3.3 spark g
前端渲染和后端渲染后端渲染 ，也叫服务器渲染，通过url 在服务器就渲染完成。 前端渲染，由js代码在浏览器中执行最终渲染出来的前端路由和后端路由后端路由：后端处理url和页面之间的映射关系单页面复应用Vue-router的使用1.安装vue-router –》 npm install vue-router --save 2.因为vue-router是一个插件，所以使用前必须安装插件 Vue.us
深入IO参考C++ IOStream一、IOStream 概述1.1 概述IOStream 采用流式 I/O 而非记录 I/O ，但可以在此基础上引入结构信息1.2 处理两个主要问题表示形式的变化：使用格式化 / 解析在数据的内部表示与字符序列间转换(例如：二进制表示解析成字符)与外部设备的通信：针对不同的外部设备（终端、文件、内存）引入不同的处理逻辑 这里的外部设备是只IOStream外的广义设
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2024-07-30 20:16:00
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1简介大数据时代中，数据从简单的批处理，扩展到实时处理、流处理。起初的MapReduce处理模式早已独木难支。此外，大数据处理技术也是百花齐放，如 HBase、Hive、Kafka、Spark、Flink 等，对开发者而言，想要将其全部熟练运用几乎是一项不可能完成的任务。此时，Google在2016年2月宣布将大数据流水线产品（Google DataFlow）贡献给 Apache 基金会孵化，20
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2024-09-11 13:36:49
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c++流的概念流是有向数据流动的描述，指数据流动的物理通道和方向。在C++中数据的输入输出是以字节为单位，以字节流的形式实现。数据从输入设备流向内存称为输入流，数据从内存流向输出设备称为输出流c++中的输入输出流的处理功能组织成下图流类库流类库istream类，标准输入流，支持流输入操作ostream类，标准输出流，支持流输出操作iostream类，通过多重继承从istream和ostream类派
概述一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入时持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。批量处理模型中，一般先有全量数据集，然后定义计算逻辑，
fs 即文件系统http://nodejs.cn/api/fs.html通过require 使用该模块：const fs = require('fs');所有文件系统操作都具有同步和异步的形式。【推荐异步】异步的形式总是将完成回调作为其最后一个参数。 传给完成回调的参数取决于具体方法，但第一个参数始终预留用于异常。 如果操作成功完成，则第一个参数将为 null 或 u
前言poi的读取的三种模式模式说明读写性SXSSF内存中保留一定行数数据，超过行数，将索引最低的数据刷入硬盘只写eventmodel基于事件驱动,SAX的方式解析excel，cup和内存消耗低只读usermodel传统方式，cpu和内存消耗大可读可写 依赖包（3.17版本）<!-- apache poi 操作Microsoft Document -->
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2024-07-11 22:42:04
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1. HDR概述 HDR(High-Dynamic Range)算法根据不同曝光的图片，合成最终HDR图片，比一般图片具有更宽的动态范围和图像细节。 一般HDR算法有两种：一种是基于不同曝光时间的连续几幅图片合现,这种方法实现简单，只要能调曝光的sensor都可以实合成一幅图片；第二种是基于同一行不同曝光，最终成一幅图片，这种方法需要sensor支持行间
