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每个记录都必须作为单独的记录在工作流中注册，该记录必须经过自己的工作流。
是否有其他解决方案来处理批记录/ids？否则，工作流服务必须调用1000次才能注册工作流实例中的每条
浏览 4提问于2012-09-20得票数 3
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除了正在用它编写的语言之外，三位一体与Geth或奇偶(如果有的话)有什么主要的区别。它有什么好处？缺点？
浏览 0提问于2018-08-30得票数 2
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有没有专为机电一体化编程而设计的语言？我知道LabView，这是一种数据流语言，但不确定它的主要平台。
除了c/c++之外，你能向我推荐一些语言吗？用于机电一体化(机器人、传感器编程等)主题的任何语言。
浏览 0提问于2012-11-27得票数 1
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我希望延迟一个小时处理来自AWS Kinesis流的消息。我已经将KCL使用者配置为每四分钟读取一批记录，检查每条记录的时间戳，如果其中任何一条记录的时间不到一小时，则停止处理该批记录，而不设置检查点。然而，在实践中，消费者只读取消息一次，这意味着当它们准备好处理时，它们将被忽略，并且永远不会再次读取。有没有办法将使用者配置为每次都从上一个检查点重新读取所有消息？
浏览 6提问于2019-12-03得票数 2
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我创建了一个批处理流。从一批流，我调用另一批，从第二批，我调用简单的第三流。我需要第三次流动的选择应该是完整的，然后，只有2条记录应
浏览 1提问于2017-04-05得票数 1
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使用与处理请求的常规方法相比有什么好处？我的理解是在这两种情况下
我正在考虑切换到HTTP流，但不太清楚什么是值
浏览 5提问于2018-03-19得票数 1
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我知道批处理依赖于数据的收集，流处理依赖于连续的数据。
请简单地解释一下，为什么Apache气流不是数据流解决方案，而是批量处理。
浏览 3提问于2022-04-18得票数 1
在tensorflow验证监视器流auc中，它对流意味着什么？案例1:每次调用验证监视器时，都会重置auc状态，因为在每个验证步骤中，对10个批进行流处理。案例2: auc状态没有重置，因此流auc是从验证监视器的第一次调用中计算出来的。即，第一输出( 100步)从10批计算，第二验证输出( 200步骤)基于第
浏览 5提问于2017-06-09得票数 1
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在Spark中，我以RDD的形式加载了一个数据集，并且喜欢不频繁地向其追加流数据。我知道RDDs是不可变的，因为它简化了锁定，等等。其他处理静态和流数据的方法是一体的吗？
类似的问题以前也被问过：
浏览 7提问于2016-12-24得票数 0
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FindBugs、Checkstyle和PMD构成了代码质量度量和自动错误检查的三位一体。
有没有什么方法可以检查Ruby代码的简单bug和/或风格冲突？如果我能把它改编成Rails之类的框架，以便遵循Rails的习惯用法，就会有额外的好处。
浏览 2提问于2008-09-10得票数 37
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(分钟)似乎火花结构化流并没有很好地使用startingOffsets属性的最新。我不想读旧消息，只有重要的当前的！
浏览 3提问于2021-10-01得票数 1
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我想知道是否有可能提供输入来激发来自StreamSets的流。我注意到在StreamSets连接器目的地中不支持火花流。
我将探讨是否有其他方法将它们连接到一个示例POC。
浏览 3提问于2016-07-06得票数 3
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在火花流中，数据按批间隔进行处理。is first batch of data10s~15s is third batch of data是否有一个变量来识别火花流中的每一批数据如果有这样的变量：我可以获得batchID的值来识别哪一批数据，也可以通过batchID (如：window(……).filter(_.batchId == 1) )过滤数据或者有什么方法来区分每一批数据？
浏览 6提问于2016-02-02得票数 3
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流和静态数据集的合并是结构化流的一个很好的特点。但是每一批数据集都会从数据源中刷新。由于这些源并不总是动态的，因此在指定的时间段(或批数)缓存静态数据集将是一种性能增益。在指定的批处理期间/批数之后，数据集将从源重新加载，否则将从缓存中检索。
在星火流中，我使用缓存的数据集来管理它，并在指定数量的批处理运行后取消它的持久化，但是由于某种原因，这不再适用于结构化流。
浏览 1提问于2017-12-13得票数 9
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冷(批)层将用Apache (PySpark)实现。但是对于热(流)层有不同的选择:火花流或Flink。提前谢谢你！
浏览 3提问于2021-11-05得票数 1
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我正在运行一个星火流应用程序。有几次，其中一个作业由于某些运行时异常而失败。streaming将作业标记为失败，并继续处理下一个流批。如果其中一个作业失败，是否有一个参数可以设置为通知Spark关闭应用程序(而不是处理下一个流批)？我在独立集群模式上使用Spark1.4.1。
浏览 0提问于2016-06-10得票数 0
星火结构流( SSS )和星火流(SS)的一个很大的区别是SSS可以利用状态。它可以存储以前批的聚合结果，并将当前结果与先前的结果一起应用。因此，它可以从输入流的一开始就得到真正的聚合结果。因此，我的问题是，在SSS中，是否仍然可以像SS一样，获得当前批产品的受害结果？当下一批"cat“出现时，我的预期输出是cat|1
浏览 0提问于2018-01-23得票数 3
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一旦notify Consumer将所有数据发布到Kafka topic，Producer是否有可能我曾想过要使用Sliding window，但问题仍然是，我们不知道生产者是否完成了发布数据？目前，我们计划使用多个分区来基于Default Partitioner拆分数据。更新：
每隔十五分钟，生产者就会得到数据
浏览 0提问于2016-11-12得票数 2
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