，当web server接收到请求，就把它关闭然后进行处理，然后去服务下一个web请求。...（这也称之为非阻塞式IO或者事件驱动IO） 在事件驱动模型中，会生成一个主循环来监听事件，当检测到事件时触发回调函数。 整个事件驱动的流程就是这么实现的，非常简洁。...数据接收成功。 程序执行完毕。 ---- Node 应用程序是如何工作的？ 在 Node 应用程序中，执行异步操作的函数将回调函数作为最后一个参数， 回调函数接收错误对象作为第一个参数。...如果在读取文件过程中发生错误，错误 err 对象就会输出错误信息。 如果没发生错误，readFile 跳过 err 对象的输出，文件内容就通过回调函数输出。..., open 'input.txt' 因为文件 input.txt 不存在，所以输出了错误信息。
，当web server接收到请求，就把它关闭然后进行处理，然后去服务下一个web请求。...（这也称之为非阻塞式IO或者事件驱动IO） 在事件驱动模型中，会生成一个主循环来监听事件，当检测到事件时触发回调函数。 整个事件驱动的流程就是这么实现的，非常简洁。...数据接收成功。 程序执行完毕。 ---- Node 应用程序是如何工作的？ 在 Node 应用程序中，执行异步操作的函数将回调函数作为最后一个参数， 回调函数接收错误对象作为第一个参数。...如果在读取文件过程中发生错误，错误 err 对象就会输出错误信息。 如果没发生错误，readFile 跳过 err 对象的输出，文件内容就通过回调函数输出。...'input.txt' 因为文件 input.txt 不存在，所以输出了错误信息。
文件参考：https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5788634.html 以写入100M文件为例： Client将FileA按64M分块。...然后客户端开始向第一个 Datanode 传输数据，第一个 Datanode 一小部分一小部分 (4 KB) 地接收数据，将每一部分写入本地仓库，并同时传输该部分到列表中 第二个 Datanode 节点...如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。...DataNode，通过对数据流反复调用read()方法，将数据从DataNode传输到客户端 到达块的末端时，DFSInputStream会关闭与该DataNode的连接，然后寻找下一个块的最佳DataNode...，并传去想要读取的文件，namenode确定文件在datanode的起始块位置，并返回给客户端，客户端通过对数据流反复调用read方法，将数据从datanode传输到客户端，当到达块末端时，会关闭与该datanode
而在 streaming response 中，服务器可以在数据逐步生成时就将其传输到客户端，而不需要等待所有数据的准备过程结束。...当一个客户端向服务器发送请求时，服务器会开始准备响应内容。如果服务器采用了流式响应机制，就可以在一部分数据准备好时立刻开始发送。...举例来说，在处理大型文件的下载时，如果服务器采用流式传输，就可以边生成数据边发送，无需将整个文件加载到内存中。实时性：在实时应用场景中，比如在线游戏、聊天应用、股票行情等，流式响应可以显著提高实时性。...错误处理的复杂性：在流式响应过程中，由于数据是逐步发送的，一旦传输中断或者发生错误，错误的定位与修复相对复杂。比如在视频直播中，网络中断可能会导致用户无法继续接收到数据流，而需要重新建立连接。...例如，在视频直播的场景中，如果用户突然关闭了浏览器，服务器应该立刻停止传输数据，以避免浪费带宽。3.
node.js 事件驱动程序 node.js 使用事件驱动模型，当web server 接受到请求，就把它关闭然后处理，在去处理下一个web请求。...('connection', connectHandler); // 使用匿名函数绑定 data_received 事件 eventEmitter.on('data_received', function...(){ console.log('数据接收成功。')...; 执行结果： 连接成功 数据接受成功 程序执行完毕 node 应用程序如何工作 在 Node 应用程序中，执行异步操作的函数将回调函数作为最后一个参数， 回调函数接收错误对象作为第一个参数。...具体案例可以看上文的 非阻塞代码的实例： 正常执行结果就如上 如果把input.txt删除，那么就导致程序读取错误，就会走到代码的 err部分，就会出现如下结果： over Error: ENOENT,
以下是一个简单的示例代码，演示如何在Flask应用中使用make_response来下载大文件：1、问题背景在使用 Flask 框架开发 web 应用程序时，如果需要提供大文件下载功能，可能会遇到内存溢出问题...但是，当文件较大时（大于 1GB），就会抛出 MemoryError 异常。这是因为将超过 2GB 的二进制数据存储在一个字符串中可能会导致内存不足。...2、解决方案为了解决这个问题，可以使用流式传输的方式来下载大文件。流式传输允许将文件分块发送，这样就可以避免内存不足的问题。...生成器对象可以逐块生成数据，这样就可以避免一次性将整个文件加载到内存中。...stream_with_context() 函数将这个生成器对象转换为一个 Response 对象，这样就可以将数据流式传输到客户端。
特点如下： 能够运行在廉价机器上，硬件出错常态因此具备高容错性 流式数据访问，而不是随机读写 面向大规模数据集，能够进行批处理、能够横向扩展 简单一致性模型，假定文件是一次写入、多次读取 缺点： 不支持低延迟数据访问...如果后续真实写操作失败了，由于在真实写操作之前，操作就被写入EditLog中了，故EditLog中仍会有记录，我们不用担心后续client读不到相应的数据块，因为在第5步中DataNode收到块后会有一返回确认信息...管道，client端向输出流对象中写数据。...3、DataNode向输入流中中写数据，以packet为单位来校验。 4、关闭输入流。 读写过程如何保证数据完整性 ? 通过校验和。...当client端从HDFS中读取文件内容后，它会检查分块时候计算出的校验和（隐藏文件里）和读取到的文件块中校验和是否匹配，如果不匹配，客户端可以选择从其他 Datanode 获取该数据块的副本。 ?
，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析； 在大数据系统中作用： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务 重点概念： 文件切块，副本存放，元数据...重要特性如下： ⑴ HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M ⑵...4 namenode返回3个datanode服务器ABC 5 client请求3台dn中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用B，然后B调用C，将真个pipeline...，以packet为单位来做校验） 4 客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。...所以，如果你想全局了解什么是大数据，并且亲自体验和上手大数据，享受20k+工作日常；想为未来的职业生涯铺垫好道路的话，好的课程好的教学是必不可少的，所以给大家一个免费福利，大家可以直接通过QQ 或微信扫描海报下方的二维码
须保证全局唯一性，否则会报“Option 'xxx' already defined in ...”的错误； default 选项变量的默认值，如不传默认为None； type 选项变量的类型，从命令行或配置文件导入参数的时候...(path) 从配置文件导入option，配置文件中的选项格式如下： myoption = "myvalue"myotheroption = "myothervalue" 我们用代码来看一下如何使用，新建配置文件...如果想关闭tornado默认的日志功能，可以在命令行中添加--logging=none 或者在代码中执行如下操作: from tornado.options import options, parse_command_lineoptions.logging...配置文件 我们看到在使用prase_config_file()的时候，配置文件的书写格式仍需要按照python的语法要求，其优势是可以直接将配置文件的参数转换设置到全局对象tornado.options.options...前面的学习中，我们在创建tornado.web.Application的对象时，传入了第一个参数——路由映射列表。
与Django Django Django是走大而全的方向，注重的是高效开发，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。...2.4 options 在前面的示例中我们都是将服务端口的参数写死在程序中，很不灵活。 tornado为我们提供了一个便捷的工具，tornado.options模块——全局参数定义、存储、转换。...须保证全局唯一性，否则会报“Option 'xxx' already defined in ...”的错误； default 选项变量的默认值，如不传默认为None； type 选项变量的类型，从命令行或配置文件导入参数的时候...如果想关闭tornado默认的日志功能，可以在命令行中添加--logging=none 或者在代码中执行如下操作: from tornado.options import options, parse_command_line...配置文件 我们看到在使用prase_config_file()的时候，配置文件的书写格式仍需要按照python的语法要求，其优势是可以直接将配置文件的参数转换设置到全局对象tornado.options.options
1、HDFS的设计 HDFS是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统...2、HDFS的概念 HDFS数据块：HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块，作为独立的存储单元，称为数据块，默认大小是64MB。...（4）DFSInputStream连接距离最近的datanode，通过反复调用read方法，将数据从datanode传输到客户端。 ...（5） 到达块的末端时，DFSInputStream关闭与该datanode的连接，寻找下一个块的最佳datanode。 ...（4）FSDataOutputStream将数据分成一个一个的数据包，写入内部队列“数据队列”，DataStreamer负责将数据包依次流式传输到由一组namenode构成的管线中。
错误处理：流可能需要额外的错误处理，因为在流式传输期间可能会发生网络中断或文件损坏。...在这个类比中，缓冲区的作用类似于一个桶。它会在数据流动时捕获数据，以便您访问和处理数据。如果水龙头 （流） 中断，缓冲区将保留到目前为止已收集的内容。...这有助于说明数据流的概念以及缓冲区如何管理信息流。 另一个重要方面是知道当缓冲区已满时从何处恢复读取数据。如果无法记住我们在哪里停止，我们就有可能再次读取相同的数据或跳过某些部分。...创建：打开数据源（例如文件、内存或网络连接）时，将实例化流。例如，a 打开文件进行读取或写入，而 a 使用内存作为其数据源。...刷新：对于可写流，尤其是涉及缓冲的流，请务必确保在流关闭之前将缓冲区中的所有数据推送到底层数据源。这是使用该方法完成的，该方法将任何剩余的缓冲数据写入其最终目标，从而防止数据丢失。
如对应get请求方式，就将对应的处理逻辑写在get()方法中），当没有对应请求方式的成员方法时，会返回“405: Method Not Allowed”错误。...，因为服务器要服务于我们刚刚建立的web应用，将接收到的客户端请求通过web应用中的路由映射表引导到对应的handler中，所以在构建http_server对象的时候需要传出web应用对象app。...in …"的错误 default 选项变量的默认值，如不传默认为None type 选项变量的类型，从命令行或配置文件导入参数的时候tornado会根据这个类型转换输入的值，转换不成功时会报错...，并向标准输出（屏幕）打印日志信息 如果想关闭tornado默认的日志功能，可以在命令行中添加–logging=none 或者在代码中执行如下操作 文件的书写格式仍需要按照python的语法要求，其优势是可以直接将配置文件的参数转换设置到全局对象tornado.options.options
Kafka用例 简而言之，卡夫卡用于流处理，网站活动跟踪，度量收集和监控，日志聚合，实时分析，CEP，将数据导入到Spark中，将数据导入到Hadoop，CQRS，重播消息，错误恢复，并保证内存计算（微服务...Kafka非常依赖OS内核来快速移动数据。它依靠零拷贝的原则。Kafka使您能够将数据记录批量分块。这些批次的数据可以从生产者到文件系统（Kafka主题日志）到消费者端到端地看到。...它将数据流式传输到您的大数据平台或RDBMS，Cassandra，Spark甚至S3中，以便进行未来的数据分析。这些数据存储通常支持数据分析，报告，数据科学运算，合规性审计和备份。...Kafka用于将数据流式传输到数据湖，应用程序和实时流分析系统。...现代磁盘驱动器在以大批量流式写入时具有非常高的吞吐量。此外，Kafka客户和消费者可以控制读取位置（偏移量），这允许在重要错误（即修复错误和重放）时重播日志等用例。
三、支持事件时间（Event Time）概念在流式计算领域中，窗口计算的地位举足轻重，但目前大多数框架窗口计算采用的都是系统时间（Process Time），也是事件传输到计算框架处理时，系统主机的当前时间...四、支持有状态计算Flink在1.4版本中实现了状态管理，所谓状态就是在流式计算过程中将算子的中间结果数据保存在内存或者文件系统中，等下一个事件进入算子后可以从之前的状态中获取中间结果中计算当前的结果，...在任务执行过程中，能够自动发现事件处理过程中的错误而导致数据不一致的问题，比如：节点宕机、网路传输问题，或是由于用户因为升级或修复问题而导致计算服务重启等。...在这些情况下，通过基于分布式快照技术的Checkpoints，将执行过程中的状态信息进行持久化存储，一旦任务出现异常停止，Flink就能够从Checkpoints中进行任务的自动恢复，以确保数据在处理过程中的一致性...另外，Flink通过序列化/反序列化方法将所有的数据对象转换成二进制在内存中存储，降低数据存储的大小的同时，能够更加有效地对内存空间进行利用，降低GC带来的性能下降或任务异常的风险，因此Flink较其他分布式处理的框架会显得更加稳定
断点续传：指的是在下载或上传时，如果碰到网络故障，可以从已经上传或下载的部分开始继续上传下载以后未上传下载的部分，而没有必要重头开始上传下载。本文将通过简单案例代码，来介绍什么如何实现断点续传。...如何实现断点续传断点续传实现思路：将大文件均分成几块后，每个线程分别处理一块数据的读取和写入。...所以在实现 TCP 断点续传时，需要考虑以下几个方面：文件分块：将文件分成多个固定大小的数据块，以便于传输和处理。...断点续传：在发送或接收文件时，如果出现错误或中断，需要记录已发送或接收的数据块，以便在下次传输时进行断点续传。...return false; // 默认情况下，网络是畅通的，不中断 } }这段代码，定义TCPResumableTransfer，主要是通过Socket连接与服务器进行通信，将文件数据分块传输到服务器
序言 在http中，上传下载文件总是一个比较耗时的过程，特别是大文件的时候，从而在http1.1之后就产生这样的数据传输方式。...分块传输也就是将一个大文件划分为不同的chunk进行传输，从而客户端收到之后，再进行拼接成完整的数据。 分块传输编码 本来也是无需接触这种东西的，奈何在问题排查的时候，一不小心就遇到了。...分块传输大小，是为了将大块的文件进行切割传输，无法确定大小的情况，例如视频 2 SSE 在现在的技术中，流式数据使用的越来越多了，例如sse，那么在nginx中需要进行特殊配置才能使用，...要想良好的支持流式数据，老老实实的关闭proxy_buffering，也就是不缓存上游的数据，这个还吃磁盘的iops，一不小心，就会让rt抖动一下，而且这种方式也比较耗费内存，关闭之后，对于nginx来说...，发现好像也很正常，都是传输了数据，然后关闭了连接，而curl的报错信息表示，数据在读取的时候，突然关闭了连接，而且是数据的大小和文件的大小差不多一样大的时候，然后就中断了。
Java中的异常处理 一般来讲错误可以在编译时捕获，但是有些错误得在运行期间解决，比如除0等。要考虑到这些方面对可能发生的异常事件作出相应的处理。 ...9.3 流式输入输出与文件处理 在Java中，应用程序所需要读入的数据和写出的数据是通过I/O操作实现的。这些读写数据的源或目的包括文件、内存、网络连接等，其中，最常用的是文件。 ...对于输出流，如果不执行关闭流的操作，则缓冲区的数据将有可能没有写入文件，造成文件损坏。 ...有效利用计算机资源的典型应用是在IO等候期间如何利用CPU；用户方面的界面友好性的典型体现是如何在一个长时间的数据下载过程中灵敏地对“停止”（stop）操作进行反应。 ...在流式输入输出中，Java提供了通过控制台、文件、内存块甚至因特网等多种不同数据源或目的进行不同方式访问的流库。通过对流过滤器的正确使用，将提供灵活的I/O操作。
2.1 大文件上传想要实现的目标 在此项目中，我想实现的目标是 1.能够快速的将1.5G的文件上传到服务端， 由服务端进行存储，之后提供给其他设备下载。 2.能够支持在网络条件不好时实现断点续传。...3.能够在不同用户上传同一个文件包时执行秒传。...（前提：分块大小固定） 3.根据服务端返回的状态执行不同的上传策略： 已上传：执行秒传策略，即快速上传（实际上没有对该文件进行上传，因为服务端已经有这份文件了），用户体验下来就是上传得飞快，嗖嗖嗖。。。...未上传、上传部分：执行计算待上传分块的策略 4.并发上传还未上传的文件分块。 5.当传完最后一个文件分块时，向服务端发送合并的指令，即完成整个大文件的分块合并，实现在服务端的存储。...这一步主要是将待上传的分块传输到服务端， 这里采用并发5(页面资源请求时，浏览器会同时和服务器建立多个TCP连接，在同一个TCP连接上顺序处理多个HTTP请求。
这是之前在学tornado时记的一点小东西，但是在服务器上搭环境时其实还是很简单的（比起rails而言，手动斜眼笑） 但是安装过程中也遇到一些问题就记下来 安装 先安装python的pip，这个类似于ruby...的gem,用于包管理和下载 然后用命令可以下载tornado apt-get install python-pip pip install tarnado 数据库配置 MYSQL 我之前用的是mysql...进行开发了 如果要向服务器传代码可以使用scp和服务器进行数据交换 具体操作是 scp filename root@XXX.XXX.XXX.XXX:~ 接下来按照提示输入密码，然后filename文件会被传至根目录下...部署方式 tornado一般是运行包含启动应用程序的main.py文件来运行webapp的，部署时我们需要使用 python main.py & 后面的&的意思是这个程序会以后台程序运行 如果想保持进程在...ssh下线后还继续挂在服务器上，可以使用 nohup python main.py & 这样这个程序的log信息会输出到nohup.out文件中 关闭服务 如果这个程序在前台跑，那么只需要ctrl +
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