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gRPC与REST对比

gRPC类型 ​ gRPC有四种类型： 1. UNARY： 单一的请求响应； 2. CLIENT STREAMING： 客户端流式发送，服务端单一响应； 3. SERVER STREAMING： 客户端单一请求，服务端流式响应； 4. BIDIRECTIONAL STREAMING： 双工流式请求响应 gRPC VS REST gRPC REST HTTP/2 most used HTTP/1.1 Protoc

智能湖仓架构实践：利用 Amazon Redshift 的流式摄取构建实时数仓

Amazon Redshift 是一种快速、可扩展、安全且完全托管的云数据仓库，可以帮助用户通过标准 SQL 语言简单、经济地分析各类数据。相比其他任何云数据仓库，Amazon Redshift 可实现高达三倍的性能价格比。数万家客户正在借助 Amazon Redshift 每天处理 EB 级别的数据，借此为高性能商业智

我是如何爱上随机流算法的

我是如何爱上随机流算法的 在当今的数据经济中，产生的数据量呈指数级增长。最好的估计表明 每天至少产生 2.5 万亿字节的数据 （那是 2.5，后面是惊人的 18 个零！） 参考 .这一步伐只会随着物联网 (IoT) 的发展而加快。 我们如何更有效地表示和建模这种数据流入（流）是关键。数据结构在实现这

Java8 新特性之流式数据处理

一. 流式处理简介 在我接触到 java8 流式处理的时候，我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多，通常我们需要多行代码才能完成的操作，借助于流式处理可以在一行中实现。比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数，并将其封装成为一个新的 List 返回，那么在 java8 之前

Stream流-流式思想概述和获取流

流式思想概述 整体来看，流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”。    当需要对多个元素进行操作（特别是多步操作）的时候，考虑到性能及便利性，我们应该首先拼好一个“模型”步骤 方案，然后再按照方案去执行他     这张图中展示了过滤、映射、跳过、计数等多步操作，这是一种集合元素

Web流式下载数据时展示提示信息

以Web方式下载数据有多种场景： 1.服务端本身已经存在文件，此时只需要一个文件访问地址即可下载，比如：将文件URL设置为<a>标签的href属性即可，点击<a>标签就能立即触发浏览器下载文件，此时无需单独设置下载提示信息。 2.下载的文件在服务端并不存在，而是需要查询数据库等才能获取，这种方式

流式结构化数据计算语言的进化与新选择

JAVA开发中经常会遇到不方便使用数据库，但又要进行结构化数据计算的场景。JAVA早期没有提供相关类库，即使排序、分组这种基本计算也要硬写代码，开发效率很低。后来JAVA8推出了Stream库，凭借Lambda表达式、链式编程风格、集合函数，才终于解决了结构化数据计算类库从无到有的问题。 Strea

1_Spark Streaming 概述

1. Spark Streaming 是什么 ？ Spark Streaming 是 Spark Core 的扩展API 用来支持 高吞吐、高容错的 处理 流式数据 数据源可以是 : Kafka、TCP sockets、Flume、Twitter等流式数据源 处理数据: 可以用 Spark Core的算子 map、reduce、join、window

流式思想概述和两种获取Stream流的方式

流式思想概述 整体来看，流式思想类似于工厂车间的生产流水线 当需要对多个元素进行操作(特别是多步操作)的时候，考虑到性能及便利性，我们应该首先拼好一个模型步骤方案，然后再按照方法去执行他 这张图中展示了过滤、映射、跳过、计数等多步操作，这是一种集合元素的处理方案，而方案就是

Fx 流式布局

JavaFX基本介绍JavaFX是用于构建富互联网应用程序的Java库。 使用此库编写的应用程序可以跨多个平台一致运行。 使用JavaFX开发的应用程序可以在各种设备上运行，如台式计算机，手机，电视，平板电脑等。 要使用Java编程语言开发GUI应用程序，程序员依赖于诸如高级窗口工具包(AWT)和Swings之

MyBatis流式查询

转自: http://www.java265.com/JavaFramework/MyBatis/202206/3614.html 下文笔者讲述Mybatis流式查询的相关简介说明,如下所示 Mybatis流式查询简介 流式查询简介: 我们将MyBatis返回数据为一个迭代器，这种查询模式称之为“流式查询” 流式查询的返回值： 使用迭代器逐条的遍

HTML & CSS 部分

1、流式布局：百分比自适应布局 pc端可以通过设置版心来,完成不同屏幕的适配？ 移动端一般采用流式布局(百分比布局) 1. 高度定死,宽度自适应 2. 对于大的轮播图等,宽度100%自适应 3. 对于小图标挥着文本,一般都是固定宽高大小 流式布局的缺点: 对于大屏幕来说,用户体验并不是特别好

Luban的流式读取和多行结构的理解

最近有个随机技能词条的配置需求，非常复杂，需要有嵌套4层的List，形式如下 结果转表一直报错，问过之后理解了一个误区。 之前一直把多行结构理解为List适用，实际上List用多行结构只适用于列限定模式，如果是流式读取模式下，List不支持多行结构。 但是印象中确实有过多行结构的应用，询问之后

Flink概述

Flink产生缘由 随着大数据时代的发展，海量数据和多种业务的实时处理需求激增，比如： 实时监控报警系统； 实时风控系统； 实时推荐系统等等。 传统的批处理方式和早期的流式处理框架因其自身的局限性，难以在延迟性、吞吐量、容错能力，以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求。 在这种

初识大数据

　　最近总算是抽出一些时间来了解和学习什么是大数据，百度了一下得出的答案是： 　　大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。具体详情可见百度：https://ba

MapReduce和Yarn

MapReduce的定义： MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户基于“Hadoop的数据分析应用”的核心框架 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件构成一个完整的分布式运算程序，并运行在Hadoop集群上   MapReduce的缺点： 1.不擅长做实时计算：无法像MySQL一

服务端流式RPC

服务端流式RPC 一、前言 当数据量大或者需要不断传输数据时候，我们应该使用流式RPC，它允许我们边处理边传输数据。本篇先介绍服务端流式RPC。 服务端流式RPC：客户端发送请求到服务器，拿到一个流去读取返回的消息序列。 客户端读取返回的流，直到里面没有任何消息。 情景模拟：实时获取股票

Go-客户端流式gRPC

Go gRPC教程-客户端流式gRPC 一、前言 上一篇介绍了服务端流式RPC，客户端发送请求到服务器，拿到一个流去读取返回的消息序列。 客户端读取返回的流的数据。本篇将介绍客户端流式RPC。 客户端流式RPC：与服务端流式RPC相反，客户端不断的向服务端发送数据流，而在发送结束后，由服务端返回一

Go双向流式gRPC

Go gRPC教程-双向流式RPC 一、前言 上一篇介绍了客户端流式RPC，客户端不断的向服务端发送数据流，在发送结束或流关闭后，由服务端返回一个响应。本篇将介绍双向流式RPC。 双向流式RPC：客户端和服务端双方使用读写流去发送一个消息序列，两个流独立操作，双方可以同时发送和同时接收。 情景

HttpClient流式编程的方式分享给大家

转自: http://www.java265.com/JavaCourse/202205/3308.html 流式编程可使程序看起来更简洁，更清晰，那么如何使用HttpClient实现流式编程呢？ 流式编程(stream):      让数据的流转像水一样丝滑     当然使用起来非常方便，如:将集合转换为这么一种叫做 “流” 的元素序列 流式编程

集合流式编程

1. 集合流的简介 1.1 集合的流式编程简介 Stream流：是JDK1.8之后出现的新特性，也是JDK1.8新特性中最值得学习的特性之一。 Strem流：是对集合操作的增强，流不是集合的元素，也不是一种数据结构，他不负责数据的存储。流更像是一个迭代器，可以遍历集合中的每一个元素进行处理。 1.2 为什么要

移动端常见布局

移动端布局和我们以前学习的PC端有所区别： 单独制作移动端页面（主流） 流式布局（百分比布局） flex弹性布局（强烈推荐） less+rem+媒体查询布局 混合布局 响应式页面兼容移动端（其次）   媒体查询   bootstrap   流式布局 流式布局，就是使用百分比布局，也称为非固定像素布局。 通过合资的

Readings in Streaming Database Systems系列笔记

The Future of SQL: Databases Meet Stream Processing https://www.confluent.io/blog/databases-meet-stream-processing-the-future-of-sql/ 首先时代的改变，导致SQL所面对的场景的改变，以前是静态数据，而当前更多是 data is always in motion，其实就是StreamingSQL的概念 再者，tabl

3.21知识总结（移动端基础+流式布局）

1.移动端基础 1 .1浏览器现状 国内的UC和QQ，百度等手机浏览器都是根据Webkit修改过来的内核，国内尚无自主研发的内核，就像国内的手机操作系统都是基于Android修改开发的一样。 ** 总结：兼容移动端主流浏览器，处理Webkit内核浏览器即可。** 1.2 手机屏幕的现状 移动端设备屏幕尺寸非

图解大数据 | 流式数据处理-Spark Streaming

作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/179 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 1.Spark Streaming解读 1）Spark Streaming简介 Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现实时数