在Akka Streams中压缩两个流

Akka Streams是一个用于构建可伸缩和高性能的流处理应用的工具包。它基于Actor模型和Reactive Streams规范，提供了一种声明式的方式来处理数据流，并可以方便地进行流操作和转换。

在Akka Streams中，压缩两个流是指将两个流合并为一个流，并通过对其中的元素进行一定的处理来减少数据的大小。这可以通过使用zip操作符来实现。zip操作符会将两个流中对应位置的元素进行压缩，并生成一个新的流，其中的每个元素是一个元组，包含了两个原始流中对应位置的元素。

压缩两个流的好处是可以减少传输的数据量，提高网络传输的效率。在一些场景中，比如实时数据传输、消息队列处理等，压缩流可以有效地减少网络带宽的使用和延迟。

在腾讯云中，可以使用腾讯云的流计算产品Tencent Cloud StreamCompute来实现压缩两个流。Tencent Cloud StreamCompute是一项完全托管的流式计算服务，提供了高可用性、低延迟的数据处理能力，可以方便地进行流处理、数据转换和聚合操作。

相关产品链接：Tencent Cloud StreamCompute

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第七十四期：Node中的IO操作（streams流）

Node中的streams流 streams流是Node中的最好的特性之一。它在我们的开发过程当中可以帮助我们做很多事情。比如通过流的方式梳理大量数据，或者帮我们分离应用程序。...尝试读写流我们可以先用读写流来体会一下streams的用法。...流的使用规则通常情况下，我们创建流的时候应该尽量避免直接使用内置的streams模块。因为不同版本下它们的表现结果可能不太一致。...我们可以使用与核心流模块相关的其他模块，比如fs，这样在未来的代码维护中,我们可以相对轻松一些。流的类型如果我们想创建一个让别人可以读的流，我们就用需要使用可读流。...它可以转换写入其中的数据，并使转换后的数据可从流中读出。转换流的一个例子GZIP。

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后起之秀Pulsar VS. 传统强者Kafka？谁更强

数据库到 Kafka，Kafka Streams 进行分布式流处理，最近使用 KSQL 对 Kafka topic 执行类似 SQL 的查询等等。...（如 Kafka）；•安全性：它具有内置的代理、多租户安全性、可插拔的身份验证等特性；•快速重新平衡：分区被分为易于重新平衡的分片；•服务器端重复数据删除和无效字段：无需在客户端中执行此操作，也可以在压缩期间删除重复数据...流示例举一个客户端示例，我们在 Akka 上使用 Pulsar4s。...现在，我们可以像往常一样使用 Akka Streams 处理数据。...Pulsar Function[7] 可以在两个接口之间进行选择以编写函数： •语言原生接口：不需要特定的 Pulsar 库或特殊的依赖项；无法访问上下文，仅支持 Java 和 Python；•Pulsar

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alpakka-kafka(1)-producer

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akka-streams - 从应用角度学习：basic stream parts

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。...特别是在传统SQL编程中依赖数据关系的join已经不复存在了，groupby、disctict等操作方法也不是所有的分布式数据库都能支持的。而这些操作在具体的数据呈现和数据处理中又是不可缺少的。...所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。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。...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。...akka-streams提供了简便一点的运算方式runWith：指定runWith参数流组件的M为最终运算值。

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在控制流中存储数据

如果可以将程序转换为在控制流中存储显式状态，那么该显式状态只是对控制流的笨拙模拟。在广泛支持并发性之前，这种笨拙的模拟通常是必要的，因为程序的不同部分希望改用控制流。...在这些情况下，调用方一次传递一个字节的输入序列意味着在模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。并发性消除了程序不同部分之间的争用，这些部分可以在控制流中存储状态，因为现在可以有多个控制流。...在开始 p.run 之前，分配两个通道用于在 p.run 方法之间进行通信， Init 在它自己的 goroutine 中运行，以及任何 goroutine 调用 p.Write （例如 base64...如果两个不同的函数对控制流状态有不同的要求，它们可以在不同的控制流中运行。...SameValues 启动两个并发的地鼠，每个地鼠遍历一棵树并将值宣布到一个通道中。然后 SameValues 执行与之前完全相同的循环来比较两个值流。

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在流中实现readline算法

流就是流动的数据，一切数据传输都是流，无论在平台内部还是平台之间。但有时候我们需要将一个整体数据拆分成若干小块（chunk），在流动的时候对每一小块进行处理，就需要使用流api了。比如流媒体技术。...但是我们今天来手写一个新的流类型：段落流。在计算机世界中，一行就是一个段落，一个段落就是一行，一个段落chunk就是一个不包含换行符的字符串。...科普：在文本中拖拽有3种行为：直接按住拖拽是以单个字符为单位选中文本；双击并按住拖拽会以单词为单位进行选择；单机三次并按住拖拽会议一行为单位进行选择。...readline源码分析由于一行的长短不一，许多平台没有提供段落流，幸运的是，nodejs提供了。nodejs标准库内置的readline模块就是一个可以从可读流中逐行读取的接口。...通过这种算法，段落流每次都能从外存文件中读取一行，最重要的是，消耗的内存完全不受文件大小的影响。

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第七十七期：Node中的streams流（pipe管道和pump泵）

Node中的streams流 streams流是Node中的最好的特性之一。它在我们的开发过程当中可以帮助我们做很多事情。比如通过流的方式梳理大量数据，或者帮我们分离应用程序。...和streams流相关的内容有哪些呢？大致有这么几点：处理大量数据使用管道方法转换流读写流解耦I/O 处理无限量的数据使用data事件，我们可以在消耗很少内存的情况下去处理一小块文件。...用于暂停一个可读流。大部分情况我们可以忽略这个方法。第六，resume事件。用于重启一个可读流。 pipe方法 pipe方法用来将两个stream连接到一起。...流的源头，然后将接收到的数据导流到目标streams中。...这告诉管道方法避免在源流结束时结束目标流，这时候我们的代码就不会报错。相应的我们可以收到返回的信息：生产中的管道流 pipe方法是streams流中一个非常重要的特性。

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Reactive Streams规范及常见库

概括的说，Reactive Streams 是个规范，它规范了“有非阻塞背压机制的异步的流处理”。挺简单的定义，但是能够真正正确理解异步、非阻塞并不容易，以后单独开写一篇。...有了JDK8的铺垫，Reactive Streams接口被JDK9定义在Flow里才是可能的。...其实，既然已经有了 org.reactive-streams 这样的规范，为什么还要在 JDK 中弄出个 Flow 来再重新定义一次。...Vert.x、MongoDB 响应式流驱动这些都做了改进以符合 org.reactive-streams 中的 API 定义。...://doc.akka.io/docs/akka/current/stream/stream-introduction.html Reference: https://www.reactive-streams.org

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PlayScala 2.5.x - 实现完全异步非阻塞的流数据导出

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。...ReactiveMongo是一个基于Scala开发的完全异步非阻塞、并且提供流处理功能的MongoDB驱动。...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

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面向流的设计思想

这带来设计思想上根本的变化，包括：以流作为建模的元素流存在松耦合的上下游关系以流为重用的单位对流进行转换、运算、合并与拆分在Rx框架中，一个流就是一个Observable或者Flowable。...这样就能尽可能地分解出诸多原子的可重用的流。例如，针对UI的click操作以及response响应，我们就可以分别建立两个流，然后利用combineLatest进行组合。...无论哪个流发射了数据，它都会将这两个流最近发射的数据组合起来，并按照指定的函数进行运算。 Akka Stream提出来的Graph更能体现流作为建模元素的思想。...Streams中Graph的可视化图： ?...通过这样的可视化图，我们就可以针对这些图中的节点建模为Akka Streams中的Graph Shape。

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在Pytorch中构建流数据集

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反应式架构(1)：基本概念介绍顶

使用显式的消息传递，可以通过在系统中塑造并监视消息流队列，并在必要时应用回压，从而实现负载管理、弹性以及流量控制。...为了解决这个问题，Reactive Streams规范应运而生。 Reactive Streams的目标是定义一组最小化的异步流处理接口，使得在不同框架之间，甚至不同语言之间实现交互性。...有一点需要提醒的是，虽然Java 9已经实现了Reactive Streams，但这并不意味着像RxJava、Reactor、Akka Streams这些流处理框架就没有意义了，事实上恰恰相反。...通常来说，这两个接口会在同一个微服务类中实现，也通常会被发布到同一个容器中对外提供服务。为了满足业务需要，我们先来算一下需要多少硬件成本？..., Scala, Kafka and Akka Streams

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异步编程 - 14 异步、分布式、基于消息驱动的框架 Akka

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。...反应流数据具有回压的异步非阻塞流处理。完全异步和基于流的HTTP服务器和客户端为构建微服务提供了一个很好的平台。...对共享内存在现代计算机架构上的误解在多核CPU架构中，多线程之间不再有真正的共享内存，而是通过Cache行传递数据，使得共享变量的内存可见性成为问题。...Actor模型在处理并发和分布式系统中已经得到验证。

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Akka（21）： Stream：实时操控：人为中断-KillSwitch

任何时候如果需要终止运行中的数据流就必须采用一种任务柄（handler）方式来控制在其它线程内运行的任务。这个handler可以在提交运算任务时获取。...on whether the [[KillSwitch]] is a [[UniqueKillSwitch]] or a [[SharedKillSwitch]] one or * multiple streams...运算这个数据流时返回了handle killSwitch，我们可以使用这个killSwitch来shutdown或abort数据流运算。...flow.asInstanceOf[Graph[FlowShape[T, T], SharedKillSwitch]] 用flow构建的SharedKillSwitch实例就像immutable对象，我们可以在多个数据流中插入...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

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Akka（26）： Stream：异常处理-Exception handling

在akka-stream的官方文件中都有详细的说明和示范例子。我们在这篇讨论里也没有什么更好的想法和范例，也只能略做一些字面翻译和分析理解的事了。...下面列出了akka-stream处理异常的一些实用方法： 1、recover：这是一个函数，发出数据流最后一个元素然后根据上游发生的异常终止当前数据流 2、recoverWithRetries：也是个函数...= 0.2 ){ () => Sink.foreach(println)} backoffSource.via(backoffFlow).to(backoffSink).run() 当然，在现实应用中这几个构件都可能涉及到一些资源的占用...}.runWith(Sink.foreach(println)) 上面两个stream分别示范了Resume和Stop策略的效果，如下： 1 2 4 5 1 2 3 4 在下面的这个例子里我们在Flow...从下面的运算结果中我们确定了Restart在重启过程中清除了内部状态，也就是说从发生异常的位置开始重新进行计算了： 0 1 4 0 5 12 好了，下面是这次示范涉及的完整源代码： import akka.actor

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