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。...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。现状是这样的：跨入大数据时代，已经有大量的现代IT系统从传统关系数据库转到分布式数据库（非关系数据库）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。 先从基本流部件basic stream parts开始，即source,flow,sink。...虽然运算值不能像流元素一样流动，但akka-streams提供了机制让用户选择是否返回某个节点的运算值M。
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....现在，我们可以像往常一样使用 Akka Streams 处理数据。...要创建一个接收器： val topic = Topic("persistent://standalone/mytopic")val producerFn = () => client.producer(...ProducerConfig(topic))import com.sksamuel.pulsar4s.akka.streams.
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。...或者从另外一个角度讲：alpakka-kafka就是一个用akka-streams实现kafka功能的scala开发工具。...alpakka-kafka提供了kafka的核心功能：producer、consumer，分别负责把akka-streams里的数据写入kafka及从kafka中读出数据并输入到akka-streams...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...如：有两个业务模块：收货管理和库存管理，一方面收货管理向kafka写入收货记录。另一头库存管理从kafka中读取收货记录并更新相关库存数量记录。注意，这两项业务是分别操作的。
输入 DStreams 表示从数据源获取的原始数据流。...这两个都意味着只会有一个线程用于本地任务运行。如果使用基于接收器（例如套接字，Kafka，Flume等）的输入 DStream，那么唯一的那个线程会用于运行接收器，不会有其他线程来处理接收到的数据。...源 2.1 基础数据源 在入门实例中我们已经了解到 ssc.socketTextStream（...），它通过 TCP 套接字连接从数据服务器获取文本数据创建 DStream。...2.1.1 File Streams 可以从与 HDFS API 兼容的任何文件系统（即，HDFS，S3，NFS等）上的文件读取数据，DStream 可以使用如下命令创建： Java: streamingContext.fileStream...自定义数据源 这在Python中还不支持。 输入DStreams也可以从自定义数据源中创建。如果你这样做，需要实现一个自定义接收器（Receiver），可以从自定义数据源接收数据，并推送到Spark。
从2001年开始，Scala经历了如下发展过程： 大事记 2001年诞生于EPFL 2003年发布初始版本 2006年发布2.0版本 2011年Odersky创建Typesafe，后改名Lightbend...2012年发布2.8、2.9和2.10版本，从2.10开始弃用内置actor库，改用Akka 2014年发布2.11版本 2016年发布2.12版本 2017年发布2.13-M2版本 Scala全面拥抱现有的...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...；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，...需要注意的是，请跳过第20章Actor，因为从Scala 2.10开始，内置actor实现已经弃用，改用Akka。
为了构建一个事件流管道，Spring Cloud数据流提供了一组应用程序类型: 源表示数据管道中的第一步，它是一个生产者，从数据库、文件系统、FTP服务器、物联网设备等外部系统中提取数据。...事件流平台或消息传递中间件提供了流的生产者http源和消费者jdbc接收器应用程序之间的松散耦合。...使用这些应用程序，让我们创建一个简单的流http-events-transformer，如下所示: ? http源侦听http web端点以获取传入数据，并将它们发布到Kafka主题。...http-events-transformer.http(将http源的输出连接到转换处理器的输入的主题) http-events-transformer.transform(将转换处理器的输出连接到日志接收器的输入的主题...从Spring Cloud数据流仪表板中的“Streams”页面，使用stream DSL创建一个流: ? 通过将平台指定为本地，从“Streams”页面部署kstream-wc-sample流。
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。...内存占用少；每GB堆可以创建约250万个actor（参与者）。 弹性和分散性 分布式系统没有单点故障，具有跨节点的负载平衡和自适应路由。...具有群集分片的事件源和CQRS（Command Query Responsibility Segregation，读写责任分离）。...异步任务执行失败时，任务状态可能丢失，需要引入新的错误信令机制以及从故障中恢复的方法。
在以下内容中，我会介绍两个框架间未来一些可行的融合方式，并分享一些融合使用两个框架的示例。...从架构的角度来看，我们可以想象两个框架之间的融合，使用 Apache Pulsar 作为统一的数据层视图，使用 Apache Flink 作为统一的计算、数据处理框架和 API。...例如，在 Flink DataStream 应用程序中，Pulsar 可以作为流数据源和流接收器。...开发人员能使 Flink 作业从 Pulsar 中获取数据，再进行计算并处理实时数据，最后将数据作为流接收器发送回 Pulsar 主题。...than in parallel wc.print().setParallelism(1); } 另一个开发人员可利用的框架间的融合，已经包括将 Pulsar 用作 Flink 应用程序的流式源和流式表接收器
在Spring Cloud数据流中，根据目的地(Kafka主题)是作为发布者还是消费者，指定的目的地(Kafka主题)既可以作为直接源，也可以作为接收器。...Kafka主题 mainstream.transform:将转换处理器的输出连接到jdbc接收器的输入的Kafka主题 要创建从主流接收副本的并行事件流管道，需要使用Kafka主题名称来构造事件流管道。...分别映射到处理器、源和接收器的消费者接口。 如果您有一个使用java.util实现的函数逻辑。函数，您可以表示这个java.util。...充当Spring云数据流处理器，并将其附加到现有的源或接收器应用程序。在这个上下文中，函数组合可以是源和处理器组合成一个应用程序:一个新源，也可以是处理器和接收器组合成一个应用程序:一个新接收器。...多个输入/输出目的地 默认情况下，Spring Cloud数据流表示事件流管道中的生产者(源或处理器)和消费者(处理器或接收器)应用程序之间的一对一连接。
DStream 可以从数据源的输入数据流创建, 例如 Kafka, Flume 以及 Kinesis, 或者在其他 DStream 上进行高层次的操作以创建....File Streams: 用于从文件中读取数据，在任何与 HDFS API 兼容的文件系统中（即，HDFS，S3，NFS 等），一个 DStream 可以像下面这样创建: Scala Java...Streams based on Custom Receivers（基于自定义的接收器的流）: DStreams 可以使用通过自定义的 receiver（接收器）接收到的数据来创建....自定义 Sources（数据源） Python API 在 Python 中还不支持这一功能. Input DStreams 也可以从自定义数据源中创建....input streams （输入流）, 每个只接收一个 topic （主题）.这将运行两个 receivers （接收器）, 允许 in parallel （并行）接收数据, 从而提高 overall
创建StreamingContext后，再按下列步骤执行: 1）.通过输入源创建InputDStream 2）.对DStreaming进行transformation和output操作 3）.通过StreamContext.start...DStream的创建 可以从数据源（kafka、flume）的输入数据流创建,也可以在其他DStream上应用一些高级操作来创建,一个DStream可以看作是一个RDDs的序列。...Input DStream和Receivers Input DStream是DStream的一种,它是从流式数据源中获取的原始数据流。...例如：文件系统、套接字连接，以及Akka Actor 2）.高级输入源：能够应用于特定工具类的输入源。例如：Kafka、Flume、Kinnesis等，这些就需要导入一些额外的依赖包。...每个Input DStream对应一个接收器接收数据流。在Streaming应用中，可以创建多个Input DStream并行接收多个数据流。
，所以从老板的角度讲是省钱、从环保的角度讲是省电、从码农的角度讲是有意思。...4）Java 世界里知名的 Reactive 库 RxJava 从 Reactive 宣言、到 Reactive Streams 规范，再到各种 Reactive 库是很自然的一个脉络。...Stephane 是实现Project Reactor的主力，下面是他的两个视频链接： https://www.youtube.com/watch?...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
SparkStreaming提供了表示连续数据流的、高度抽象的被称为离散流的Dstream,可以使用kafka、Flume和Kiness这些数据源的输入数据流创建Dstream,也可以在其他Dstream...Spark核心提供的从DAG重新调度任务和并行执行，能够快速完成数据从故障中恢复的工作。 ...整个流程所涉及的组件为： 1、Reciever:Spark Streaming内置的输入流接收器或用户自定义的接收器，用于从数据源接收源源不断的数据流。 ...2、currentBuffer:用于缓存输入流接收器接收的数据流。 ...ReciverTrackerActor接收来自Reciver的消息，包括RegisterReceiver、AddBlock、ReportError、DeregisterReceiver等，现在不再使用Akka
on whether the [[KillSwitch]] is a [[UniqueKillSwitch]] or a [[SharedKillSwitch]] one or * multiple streams...def abort(ex: Throwable): Unit } //#kill-switch 可以想象：我们必须把这个KillSwitch放在一个流图中间，所以它是一种FlowShape的，这可以从KillSwitch...[SharedKillSwitch]] with the given name that can be used to control the completion of multiple * streams...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。...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
介绍 从Play2.5.x开始，Play使用Akka Streams实现流处理，废弃了之前的Enumerator/Iteratee Api。...根据官方文档描述，迁移至Akka Streams之后，Play2.5.x的整体性能提升了20%，性能提升相当可观。...该项目目前的流处理功能基于Enumerator/Iteratee实现，Akka Stream的实现放在一个单独的项目开发(RM-AkkaStreams)。...实现 由于ReactiveMongo暂时还没有提供Akka Streams的流处理实现，所以无法直接通过map/flatMap直接返回一个Stream写回响应： @Singleton class TestStreamController...第10行foldBulks方法负责批量从MongoDB数据库读取查询结果，然后以消息形式将数据发送给sourceActor，最后发送一个Status.Success消息表明数据已经发送完毕。
很多时候，这涉及组合数据源以丰富数据流。Flink SQL 执行此操作并将您应用于数据的任何函数的结果定向到接收器中。...目前，通过Catalog概念，当直接从 HDFS 访问以进行读取或写入时，Flink 仅支持非事务性 Hive 表。...将 Flink DDL 与 JDBC 连接器结合使用 使用 Flink JDBC 连接器，可以直接从控制台屏幕为任何 Hive 表创建 Flink 表，其中可以提供表的 Flink DDL 创建脚本。...我们可以通过在 DDL 命令中指定两个属性lookup.cache.max-rows和lookup.cache.ttl来更改它。...Only non-transactional tables are supported, thus it only works with append-only streams.
1 概览 1.1 预定义的源和接收器 Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。...每个存储桶本身都是一个包含多个部分文件的目录：接收器的每个并行实例将创建自己的部件文件，当部件文件变得太大时，接收器也会在其他文件旁边创建新的部件文件。...看如下例子： Java Scala 这将创建一个接收器，该接收器将写入遵循此模式的存储桶文件： Java 生成结果 date-time是我们从日期/时间格式获取的字符串...parallel-task是并行接收器实例的索引 count是由于批处理大小或批处理翻转间隔而创建的部分文件的运行数 然而这种方式创建了太多小文件，不适合HDFS！...要使用此反序列化模式，必须添加以下附加依赖项： 当遇到因任何原因无法反序列化的损坏消息时，有两个选项 - 从deserialize(…)方法中抛出异常将导致作业失败并重新启动，或者返回null以允许Flink
1 概览 1.1 预定义的源和接收器 Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。...每个存储桶本身都是一个包含多个部分文件的目录：接收器的每个并行实例将创建自己的部件文件，当部件文件变得太大时，接收器也会在其他文件旁边创建新的部件文件。...看如下例子： Java Scala 这将创建一个接收器，该接收器将写入遵循此模式的存储桶文件： Java 生成结果 date-time是我们从日期/时间格式获取的字符串 parallel-task...是并行接收器实例的索引 count是由于批处理大小或批处理翻转间隔而创建的部分文件的运行数 然而这种方式创建了太多小文件，不适合HDFS！...要使用此反序列化模式，必须添加以下附加依赖项： 当遇到因任何原因无法反序列化的损坏消息时，有两个选项 - 从deserialize(...)方法中抛出异常将导致作业失败并重新启动，或者返回null以允许
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