广播不转到输出Akka流

是指在Akka流中，广播操作不会将数据流转发到输出流中。Akka流是一种基于异步、可扩展和高性能的流处理框架，用于构建反应式系统。它提供了一种简洁而强大的方式来处理数据流，并支持并发处理、容错性和可伸缩性。

在Akka流中，广播操作是一种将数据流复制到多个目标流的操作。它可以用于将数据同时发送到多个消费者，以实现并行处理或多路复用的需求。然而，广播操作不会将数据流转发到输出流中，而是将数据流复制到多个目标流中，每个目标流都可以独立地处理数据。

广播操作在一些场景中非常有用，例如将数据同时发送到多个日志记录器、多个存储系统或多个分析引擎。它可以提高系统的灵活性和可扩展性，并支持并行处理和多路复用。

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面向流的设计思想

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。...只要规划好我们的流程，思考组成这些流程的步骤的输入和输出，就可以分别将这些步骤分别建模为Source、Sink、Flow以及Fan-in、Fan-out和BidiFlow，如下图所示： ?...BackingTransaction）和结算交易（SettlementTransaction）获得这些交易后对交易进行验证验证后的数据分别用于用于审计和计算净值我们对该流程进行领域建模时，实则可以绘制一个可以表达Akka...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。...至于流的广播与合并，则对应着框架的Broadcast Fan-out与Merge Fan-In。

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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。...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。...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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Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析

证应用流图状态的一致性。...4) 每个算子按照步骤3不断制作快照并向下游广播，直到最后barrier传递到sink算子，快照制作完成。...4) 当由于某些原因出现故障时，CheckpointCoordinator通知流图上所有算子统一恢复到某个周期的checkpoint状态，然后恢复数据流处理。...在分布式情况下，不推荐使用本地文件。如果某个算子在节点A上失败，在节点B上恢复，使用本地文件时，在B上无法读取节点 A上的数据，导致状态恢复失败。...如果用户使用自定义窗口(window)，不推荐用户使用RocksDBStateBackend。

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Akka（20）： Stream：异步运算，压力缓冲-Async, batching backpressure and buffering

akka-stream原则上是一种推式（push-model）的数据流。...现实中速度同等的上下游并不多见，不匹配的上下游速度最终造成数据丢失。如果下游的subscriber无法及时接收由publisher向下游推送的全部数据，那么无论有多大的缓冲区，最终会造成溢出丢失数据。...对于akka-stream这种push模式的数据流，因为超速推送数据会造成数据丢失，所以必须想办法控制publisher产生数据的速度。...需要与外界系统进行数据交换时就无法避免数据流上下游速率不匹配的问题了。...这时我们会发现输出端Seq长度代表ZipWith消耗数据的延迟间隔。注意：前面3个输出好像没有延迟，这是akka-stream 预读prefetch造成的。

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PowerJob 技术综述，能领悟多少就看你下多少功夫了～

对外部分面向用户，即提供 HTTP 服务，允许开发者在前端界面上可视化得完成任务、工作流等信息的配置与管理；对内部分则负责完成开发者所录入任务的调度和派发，同时维护注册到本注册中心所有执行器集群的状态。...执行器的整体逻辑非常简单（复杂的是MapReduce、广播等高级处理任务的实现，敬请期待后面的文章），就是监听来自调度中心的任务执行请求，一旦接收到任务就开始分配资源、初始化执行器开始处理，同时维护着一组后台线程定期上报自身的健康状态...调度中心和执行器之间通过 akka-remote 进行通讯。...Optional、Lambda、FunctionalInterface） Java 进阶：多线程与并发安全（线程池、并发容器、可重入锁、分段锁、ThreadLocal 等）、Java I/O（网络操作、文件流操作...基础：Actor 模型、akka-remote、akka-serialization 如果你是初学的萌新，通过本项目和本教程，相信你能更好地掌握 Java 相关的基础知识。

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Akka（17）： Stream：数据流基础组件-Source,Flow,Sink简介

2、scalaz-sstream和akka-stream的数据流都是一种申明式的数据处理流程描述，属于一种运算方案，最终都需要某种运算器来对数据流按运算方案进行具体的运算，得出运算结果和产生副作用。...akka-stream属于push模式，所以Source也就是Publisher（数据发布方），Source的形状SourceShape代表只有一个输出端口的形状。...对通过输入端口输入数据流的元素进行转变处理（transform）后经过输出端口输出。FlowShape有一个输入端和一个输出端。在akka-stream里数据流组件一般被称为数据流图（graph）。...我们可以用许多数据流图组成更大的stream-graph。 akka-stream最简单的完整（或者闭合）线性数据流（linear-stream）就是直接把一个Source和一个Sink相接。...意思是选择左边数据流图的运算结果。我们上面提过akka-stream是在actor系统里处理数据流元素的。在这个过程中同时可以用actor内部状态来产生运算结果。

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Akka 指南之「集群中的分布式发布订阅」

注册表最终是一致的，即更改在其他节点上不立即可见，但通常在几秒钟后将其完全复制到所有其他节点。更改只在注册表的自己部分执行，并且这些更改都是版本控制的。...如果所有订阅的 Actor 都有不同的组名，那么这就像正常Publish一样工作，并且每个消息都广播给所有订阅者。注释：如果使用组 ID，它将是主题标识符的一部分。...Publisher.class), "sender"); // after a while the destinations are replicated sender.tell("hello", null); 也可以将消息广播给已向...此模式的典型用法是将消息广播到具有相同路径的所有副本，例如，在所有执行相同操作的不同节点上的 3 个 Actor，以实现冗余。...akka.extensions = ["akka.cluster.pubsub.DistributedPubSub"] 传递保证与 Akka 中的「 Message Delivery Reliability

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Akka（18）： Stream：组合数据流，组件-Graph components

akka-stream的数据流可以由一些组件组合而成。这些组件统称数据流图Graph，它描述了数据流向和处理环节。Source,Flow,Sink是最基础的Graph。...一个完整的（可运算的）数据流就是一个RunnableGraph。...代表合并处理后的开放型流图。...我们知道：akka-stream的Graph可以用更简单的Partial-Graph来组合，而所有Graph最终都是用基础流图Core-Graph如Source,Flow,Sink组合而成的。...所有基础组件Core-Graph都必须定义Shape来描述它的输入输出端口，定义GraphStage中的GraphStateLogic来描述对数据流元素具体的读写方式。

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Akka（23）： Stream：自定义流构件功能-Custom defined stream processing stages

从总体上看：akka-stream是由数据源头Source，流通节点Flow和数据流终点Sink三个框架性的流构件（stream components）组成的。...一个完整的数据流（可运行数据流）必须是一个闭合的数据流，即：从外表上看，数据流两头必须连接一个Source和一个Sink。...：akka-stream又包括数据流图Graph及运算器Materializer两个部分。...akka-stream在数据流的各环节都实现了Reactive-Stream-Specification，所以对于输入端口InHandler来讲需要响应上游推送信号onPush，输出端口OutHandler...对于一对多扩散型和多对一合并型形状的数据流构件akka-stream提供了UniformFanIn和UniformFanOut两种GraphStage。

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Akka（19）： Stream：组合数据流，组合共用-Graph modular composition

akka-stream的Graph是一种运算方案，它可能代表某种简单的线性数据流图如：Source/Flow/Sink，也可能是由更基础的流图组合而成相对复杂点的某种复合流图，而这个复合流图本身又可以被当作组件来组合更大的...下面是akka-stream预设的一些基础数据流图： ? 上面Source,Sink,Flow代表具备线性步骤linear-stage的流图，属于最基础的组件，可以用来构建数据处理链条。...而Fan-In合并型,Fan-Out扩散型则具备多个输入或输出端口，可以用来构建更复杂的数据流图。...：它有2个输入和3个输出。...然后我们再使用这个自定义流图模块组建一个完整的闭合流图： import akka.actor._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl._

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异步编程 - 14 异步、分布式、基于消息驱动的框架 Akka

---- Akka概述 Akka 是一个开源的并发、分布式、基于消息驱动的框架，用于构建高可伸缩性、可靠性和并发性强的应用程序。...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。...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。...Actor之间相互隔离，不共享内存，每个Actor拥有自己的私有状态变量。每个Actor有自己的地址，通过地址相互发送消息来通信，消息是异步传递的。...Actor的状态是本地的，不共享，通过消息传递数据，符合现代系统中内存工作方式。 Actor可以高效地处理大量消息，充分利用多核CPU的潜力。

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Akka 指南之「消息传递可靠性」

通常不令人担忧的死信消息传递可靠性 Akka 帮助你构建可靠的应用程序，这些应用程序可以在一台机器中使用多个处理器核心（scaling up，纵向扩展）或分布在计算机网络中（scaling out，横向扩展...发送方了解交互是否成功的唯一有意义的方法是接收业务的确认消息，这不是 Akka 可以自己完成的（我们既不编写“按我的意思做”的框架，也不希望我们这样做）。...本地消息发送的可靠性 Akka 测试套件依赖于在本地上下文中不丢失消息（对于非错误条件测试也适用于远程部署），这意味着我们确实尽了最大努力保持测试的稳定性。...如果组件的状态由于机器故障或被推出缓存而丢失，则可以通过重放事件流（通常使用快照来加快进程）来重建。Akka Persistence 支持「事件源」。...Actor 可以订阅事件流上的类akka.actor.DeadLetter，请参阅「事件流」了解如何执行该操作。然后，订阅的 Actor 将收到（本地）系统中从那时起发布的所有死信。

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Flink面试通关手册「160题升级版」

数据流（stream）就是一组永远不会停止的数据记录流，而转换（transformation）是将一个或多个流作为输入，并生成一个或多个输出流的操作。...广播分区将上游数据集输出到下游Operator的每个实例中。适合于大数据集Join小数据集的场景。 ForwardPartitioner ForwardPartitioner,FORWARD分区。...数据流（stream）就是一组永远不会停止的数据记录流，而转换（transformation）是将一个或多个流作为输入，并生成一个或多个输出流的操作。...BroadcastPartitioner 广播分区会将上游数据输出到下游算子的每个实例中。适合于大数据集和小数据集做Jion的场景。...当一个中间操作算子从其所有输入流中收到快照n的barriers时，它会为快照n发出barriers进入其所有输出流中。

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更改许可后，Akka 分支 Pekko 进入 Apache 孵化器

作者 | 罗燕珊 Apache 基金会孵化器近日迎来新成员——Pekko ，但对于部分开发者来说，Pekko 应该不陌生。事实上，Pekko 是 Akka 项目的一个分支。...不久前， Akka 的许可证从 Apache 2 更改为 Business Source License 1.1，Pekko 作为新的分支从中拉出。...目前还有一些现有的 Apache 项目，例如 Flink，它们在不同程度上使用了 Akka，因此让 Pekko 成为 Apache 的一部分给了这些其他 Apache 项目的信心。...在此之上，Pekko 提供了一套丰富的构建在 Actors 之上的库来解决现代问题，包括：流：遵循响应式标准的完全双向背压流 HTTP：建立在流之上的全流式 HTTP 客户端 / 服务器，还提供高可用性...此外，我们需要配置 Apache 构建系统以正确构建一个相当复杂的项目（即 akka 核心有需要多节点机器的测试）。” 点击底部阅读原文访问 InfoQ 官网，获取更多精彩内容！

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PowerJob 原理剖析之 Akka Toolkit

所有 Actor 之间不共享数据，只通过消息沟通，因此不用关心传统并发程序编写过程中的并发安全问题（因为根本没有共享的数据）。...同时，作为一个“工具包”，Akka 还额外提供了许多功能，由于篇幅有限，这里就简单介绍几个包，有兴趣可以前往官网（见参考文档）详细了解～ akka-streams：流处理组件，提供直观、安全的方式来进行异步...、非阻塞的背压流处理。...虽然从逻辑上来讲确实清晰，但实际工程实现中，必然导致代码阅读困难，整体结构松散（个人感觉这一点也是计算机科学与工程之间存在分歧的表现，当然也可能是我学艺不精，不了解正确的用法）。...那么下面就带大家来一探究竟，akka-remote 到底简单在哪里～首先，如果不选择现有的协议，自己用 Netty 造轮子，那光 server、client、listener、codec 就一大堆代码了

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SDP（0）：Streaming-Data-Processor - Data Processing with Akka-Stream

最近刚完成了对整个akka套装（suite）的了解，感觉akka是一套理想的分布式编程工具：一是actor模式提供了多种多线程编程方式，再就是akka-cluster能轻松地实现集群式的分布式编程，而集群环境变化只需要调整配置文件...这部分我会在完成SDP项目后以akka-persistence为核心，通过akka-http，AMQP如RabitMQ等技术来实现。 ...而对于SDP用户来说，具备最基本的scala知识，无需了解akka、actor、threads、cluster，只要按照SDP自定义的业务处理流模式就可以编制多线程分布式数据处理程序了。...一段完整的程序Stream是由流元素源Source、处理节点Process-Node（Flow)及数据输出终点Sink三个环节组成，下面是一个典型的程序框架： def load(qry: Query...每一个节点代表对管道中流淌污水处理的方式，包括分叉引流、并叉合流、添加化学物质、最后通过终点把处理过的水向外输出。

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PowerJob 的故事开篇：“玩够了，才有激情做开源啊！”

这个锅，SchedulerX 显然是不背的，也很合理，不符合最低运行要求嘛，就好比你买一台 Macbook Air 装个 Windows 准备玩 PUBG 结果发现连欢迎界面都看不到，你能说什么呢？...执行模式丰富：支持单机、广播、Map、MapReduce 四种执行模式，其中 Map/MapReduce 处理器能使开发者寥寥数行代码便获得集群分布式计算的能力。...工作流（workflow）支持：支持在线配置任务依赖关系，可视化得对任务进行编排，同时还支持上下游任务间的数据传递执行器支持广泛：支持 Spring Bean、内置/外置 Java 类、Shell、Python...有需要全部机器一同执行的业务场景：如使用广播执行模式清理集群日志。...大纲太长了（10+篇）所以下面只简单罗列了一部分：快速上手 PowerJob 技术综述技术剖析：Akka 框架 Actor模型 Akka-remote 简化通讯代码 Akka API 介绍技术剖析

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全网第一 | Flink学习面试灵魂40问答案！

数据流（stream）就是一组永远不会停止的数据记录流，而转换（transformation）是将一个或多个流作为输入，并生成一个或多个输出流的操作。...广播分区将上游数据集输出到下游Operator的每个实例中。适合于大数据集Join小数据集的场景。 ForwardPartitioner ForwardPartitioner,FORWARD分区。...Flink中的广播变量，使用广播变量需要注意什么事项？...对于Flink中各个组件（JobMaster、TaskManager、Dispatcher等），其底层RPC框架基于Akka实现。...如果你对akka不了解，那么参考：https://www.cnblogs.com/letsfly/p/10853341.html 10.

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聊聊Akka

、分布式、并行计算等，那么，Akka在其中的哪些领域可以一展身手呢？...技术背景在产品不断发展的过程中，一个不可忽视的挑战是大数据带来的存储和计算问题，存储暂且不表（Akka不直接提供数据存储的方案，当然，在Akka的基础上也可以实现类似的分布式文件存储系统），我们来看看数据的计算问题...Akka架构体系 Akka采用Scala开发，运行于JVM之上，提供了Scala和Java两种API，目前所属Lightbend公司（原名Typesafe）。...当通过路由发送消息时，我们可以根据需求来选择不同的路由策略，比如轮询、广播等。持久化(Persistence) 任何程序都可能有失败的可能，即便是JVM如此强大稳定的平台也都一样。...在Akka基础上，也诞生了Play、Lagom等应用框架，让开发者更容易打造自己的高可用分布式系统。 ——本文摘自《Akka实战：快速构建高可用分布式应用》 Akka实战：快速构建高可用分布式应用

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《深入理解Spark-核心思想与源码分析》读书笔记（1）

包括以下内容 1)创建安全管理器 SecurityManager; 2)创建基于 Akka 的分布式消息系统 ActorSystem; 3)创建 Map 任务输出跟踪器 mapOutputTracker...的分布式消息系统ActorSystem ActorSystem是Akka提供的用于创建分布式消息通信系统的基础类。...2.3 map任务输出跟踪器mapOutputTracker 跟踪map阶段任务的输出状态，便于reduce阶段任务获取地址和中间输出结果。...BlockManagerMaster介绍这个负责对block进行管理，具体操作借助BlockManagerMasterActor，在初始化之后，创建BlockManager 2.7 创建广播管理器...DAGScheduler DAGScheduler 主要用于在任务正式交给 TaskSchedulerImpl 提交之前做一些准备工作,包括: 创建 Job, 将 DAG 中的 RDD 划分到不

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