stream-processing

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    我正在阅读从here斯卡拉延续博客文章。不幸的是,这并不在斯卡拉2.10.0工作: def f():Int @cps[Int,Int] = {shift { (k:Int=>Int) => k(6) } - 1} <console>:10: error: wrong number of type arguments for util.continuations.cps, should be 1

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    我试图写盘具有以下结构的data.table: Classes ‘data.table’ and 'data.frame': 408776 obs. of 13 variables: $ date : IDate, format: "2013-02-01" "2013-02-01" "2013-02-01" "2013-02-01" ... $ hour : int 1 1 1 1 1

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    我是新来的事件处理域。我正在寻找一个基于Java的事件处理框架来满足我的需求。我已经通过Myriad框架上的文档和教程迷宫--Apache Storm,apache Kafka以及RabbitMQ等传统事件代理。我不聪明。 我的要求如下。我有推送给我的事件源(例如使用情况跟踪)。我想和他们一起做以下事情: 桶装(把它们分成不同的桶例如通过客户) 插入所有时段的事件批次到数据库中。 执行某种负载平衡

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    我在流处理和复杂事件处理方面做了一些研究。我想用一个开源软件来处理Apache的Storm。我发现CEP引擎像Esper ,Siddhi,Sase +,但我正在寻找一些专门针对Apache-Storm的工作。是否有任何可以在Storm上完美调整的CEP引擎,以及引擎的内部体系结构(例如在1个螺栓或其他内部工作)。任何信息是最受欢迎的。

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    Apache Apex看起来像Apache Storm。 用户在两个平台上构建应用程序/拓扑结构为定向非循环图(DAG)。 Apex使用操作员/流,Storm使用喷嘴/流/螺栓。 它们都是实时处理数据,而不是批处理。 似乎都具有高吞吐量&低延迟 所以,一目了然,看起来都差不多,我不太得到的差异。有人能解释一下关键的区别吗?换句话说,我应该什么时候使用一个而不是另一个?

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    有人能帮助我理解,Apache APEX CLI命令中的Shutdown-app & kill-app有什么区别?

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    Twitter声称apache苍鹭与apache风暴相比最大的优势之一是debug-ability,这是通过将每个spout/bolt任务移动到一个Heron实例(JVM进程)而不是将多个任务捆绑到一个JMV(风暴如何使用它)。 这种方法真的有助于调试拓扑。但我的问题是,如何试图调试调度器或资源管理部分等苍鹭的核心部分。除了记录/打印输出之外,还有其他的方法吗?因为这是一个真正的时间&能源消耗过程

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    从apex documentation可知,使用以下命令可以杀死或关闭使用apache apex启动的应用:kill-app & shutdown-app。 但是,当应用程序关闭(关机/杀死),如何重新启动它从以前的状态?

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    我正在使用“popen”来获取linux中的进程列表。因为我是python的新手,我不知道如何搜索我的进程processes.Below的名单我加入我的代码片段: import os p = os.popen('ps -aef',"r") while 1: line = p.readline() if not line: break print line 我想

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    我们在PHP中有一个庞大的现有应用程序,它 接受日志文件 初始化所有的数据库,在内存存储资源 过程的每一行 创建一组输出文件 上述过程发生在每个输入文件中。 输入文件由卡夫卡消费者编写。是否有可能通过某种方式将这个应用程序放入spark流中,而不是将所有代码移植到java中?例如,在下列方式 得到卡夫卡话题 将此消息传递给火花流 星火流某种方式与传统的应用程序进行交互,并产生输出消息 火花,然后在