json和xml都是用来进行数据的传输和交换的，是目前用来传输数据用的最多的两种技术，下面我们分别来认识一下它们及其解析过程 一、json1、json简介JSON是一种基于文本的轻量级数据交换格式，源自JavaScript，用于Web服务和其他连接的应用程序，易于人阅读和编写, 同时也易于机器解析和生成JSON是存储和交换文本信息的语法，类似XMLJSON采用完全独立于语言的文本格式，但
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2023-12-25 11:02:25
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关于MyBatis的知识点总结了个思惟导图分享给你们java基本概念流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。流式查询的好处是可以下降内存使用。sql若是没有流式查询，咱们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询，而分页查询效率取决于表设计，若是设计的很差，就没法执行高效的分页查询。所以流式查询是一个数据库访问框架必
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2023-09-03 10:24:43
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ios之网络数据下载和JSON解析简介 在本文中笔者将要给大家介绍iOS中如何利用NSURLConnection从网络上，下载数据，以及如何解析下载下来的JSON数据格式，以及如何显示数据和图片的异步下载显示。 涉及到的知识点有： 1.NSURLConnection异步下载和封装 2.JSON格式和JSON格式解析 3.数据显示和使用SDWebImage异步显示图片内容1.网络下载基础知
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2024-10-12 12:16:38
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# Java JSON流式处理减少传输时长
在现代应用程序中，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，被广泛应用于前后端通信。在这种情况下，数据的传输时长是一个重要的性能指标。为了优化这一过程，我们可以采用Java的JSON流式处理技术。本文将深入探讨这种技术，并提供代码示例以帮助理解。
## 1. 为什么选择流式处理？
传统的JSON处
Java EE中的JSON-P简介 JSON处理1.0（ JSR 353 ）的Java API是一个低级，轻量级的JSON解析器和生成器，它提供了在属性和值级别上操作JSON数据的能力。 JSR 353提供了两种JSON处理模型： 对象模型和流模型。 两种模型都可以生成JSON数据并将其输出到流（例如平面文件）中，并且两种模型都可以读取数据。 但是，流模型在处理大量JSON数据时特别有效。
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2024-02-05 21:17:23
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前言在很多实时数据处理的场景中，都需要用到流式处理（Stream Process）框架，Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming（Spark 2.0出现），先阐述流式处理框架，之后介绍Spark Streaming框架使用。1. Streaming 概述在传统的数据处理过程中，我们往往先将数据存入数据库中，当需要的时候再去数据
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2024-02-23 12:32:11
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什么是流式处理呢？这个问题其实我们大部分时候是没有考虑过的，大多数，我们是把流式处理和实时计算放在一起来说的。我们先来了解下，什么是数据流。数据流（事件流）数据流是无边界数据集的抽象我们之前接触的数据处理，大多都都是有界的。例如：处理某天的数据、某个季度的数据等无界意味着数据是无限地、持续增长的数据流会随着时间的推移，源源不断地加入进来数据流无处不再信息卡交易电商购物快递网络交换机的流向数据设备传
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2023-06-28 20:23:43
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1、流式处理的王者：spark streamingSpark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语
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2024-02-29 12:23:47
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# Java流式JSON解析
在现代软件开发中，JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式的普遍应用，使得我们在处理数据时不可避免地需要解析和生成JSON数据。Java的流式JSON处理能力，即通过流动的方式来对JSON进行序列化和反序列化，使得这一过程更加高效。本篇文章将深入探讨Java流式JSON处理，并通过示例代码进行说明。
## 什么是流式JSO
原创
2024-10-06 05:46:11
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# 如何实现Java JSON流式
## 1.整体流程
我们首先来看一下实现Java JSON流式的整体流程，可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|---------------------------|
| 1 | 创建JSON生成器 |
| 2 | 生成JSON对象
原创
2024-05-11 05:03:41
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前言 JDK是Java Development Kit英文首字母大写缩写，是 Sun 公司（已被 Oracle 收购）针对 Java 开发员的软件开发工具包。自从 Java 推出以来，JDK 已经成为使用最广泛的 Java SDK。从JDK8版本开始新增了Stream流式API的功能，该功能特性最大的优势就是能够大大降低代码量和提高可读性。jdk stream filter的使用filt
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2023-09-18 05:46:03
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本篇文章用Spark Streaming ＋Hbase为列，Spark Streaming专为流式数据处理，对Spark核心API进行了相应的扩展。\\\\ 首先，什么是流式处理呢？数据流是一个数据持续不断到达的无边界序列集。流式处理是把连续不断的数据输入分割成单元数据块来处理。流式处理是一个低延迟的处理和流式数据分析。Spark Streaming对Spark核心API进行了相应的扩展，支持高
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2024-01-05 16:00:20
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一、Stream介绍 stream是流式处理的一个关键的抽象，包括Stream，IntStream，LongStream 和 DoubleStream等等，首先我们来看一下类之间的关系最上层的接口是AutoCloseable接口，因为我们知道流式处理会涉及到一些资源，所以为了能够被正确的释放，这里通过AutoCloseable接口来处理，就是在我们使用try-with-resources声明的时
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2023-07-06 11:36:23
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Stream流式处理学习创建Stream中间操作１．筛选与切片２．映射终止操作１．查找与匹配2．归约3．收集 感谢尚硅谷康师傅！！！康师傅yyds Streaf API说明Java8中有两大最为重要的改变。第一个是LanIbda表达式;另外一个则是Stream API。Stream APl ( java.util.stream)把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最
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2024-04-23 16:19:25
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1、随机展示 1 至 50 之间不重复的整数并进行排序。实际上，你的关注点首先是创建一个有序集合。使用流式编程，你就可以简单的这样做：public static void main(String[] args) {
new Random(47)
.ints(1, 50)
.distinct()
.limit(7
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2023-08-14 13:00:12
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Spark流计算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，输⼊是持续的，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
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2023-10-03 18:15:58
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Spark-Streaming数据处理的方式:流式（Streaming）数据处理，来一条处理一条批量（batch）数据处理，一次处理一批数据处理延迟的长短:实时数据处理：毫秒级别离线数据处理：小时or天级别Spark-core和Spark-SQL都是离线数据处理，Spark-Streaming是准实时（秒，分钟），微批次（时间）的数据处理框架。概述Spark Streaming 用于流式数据的处理
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2024-01-17 09:58:04
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# Python流式处理指南
## 简介
在实际开发中，我们经常需要处理大数据量或连续产生的数据流。在这种情况下，传统的一次性处理方法可能会导致内存溢出或运行时间过长的问题。流式处理是一种逐个处理数据的方法，可以有效地处理大量数据或连续产生的数据流，避免了对整个数据集进行一次性处理的问题。
本篇文章将向你介绍Python中的流式处理方法，并给出每一步需要做的事情和相应的代码示例。
## 流程
原创
2023-08-11 03:22:30
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目录sparkstreaming+flume+kafka实时流式处理完整流程一、前期准备二、实现步骤1.引入依赖2.日志收集服务器3.日志接收服务器4、spark集群处理接收数据并写入数据库5、测试结果sparkstreaming+flume+kafka实时流式处理完整流程一、前期准备1、环境准备，四台测试服务器spark集群三台，hadoop02,hadoop03,hadoop04kafka集群
基本概念流流是一种为无界数据集设计的数据处理引擎，这种引擎具备以下特征： （1）具备强一致性，即支持 exactly-once 语义 （2）提供丰富的时间工具，如事件时间、处理时间、窗口 （3）保证系统具有可弹性、伸缩性。 （4）同时保证高吞吐、低延迟与容错。 （5）支持高层语义，如流式关系型API（SQL）、复杂事件处理（CEP，Complex Event Processing）。时间在流式数据
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2024-06-11 22:58:51
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