Lambda从流读取项，并为每个批处理调用一次lambda函数。Lambda使用事件源映射同步调用lambda函数。我从aws文档中了解到的是，Lambda为流中的每个批处理调用一个lambda函数。假设流中有1000个项目，我将lambda函数配置为批量读取100个项目。那么它会同时调用10个lambda函数来处理10批100个项目吗？
我正在学习AWS。我的理解正确吗？如果是，那么同步调用是什么意思？
浏览 13提问于2019-11-14得票数 0
我需要一批一批地使用jetstream中的流，并在数据库批量插入后确认地将批量存储在数据库中，此时我使用了pull consumer，存储所有消息，并在批量插入成功时逐个提交。我需要确认所有消息吗?
浏览 18提问于2021-04-20得票数 0
1回答
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
浏览 1提问于2017-04-05得票数 1
只有当当前批处理完成后，我才会继续下一批处理。该函数将是: calcBatch(dataset)输入日期集将来自数据集的数组: datasets = ...同步循环将如下所示： datasets.foreach(dataset=> { /* calculation */} 现在切换到异步机制，我应该如何构建流？然后在循环中，订阅者将监听这个promise或observabl
浏览 31提问于2021-07-08得票数 0
回答已采纳
有人说spark streaming，即使它可以以微批的形式处理流，它仍然不是一个像storm那样的流计算系统。那么，这种微批量计算思想的限制因素是什么？是什么让它不如一个真正的计算系统？谢谢!
浏览 1提问于2014-09-18得票数 5
1回答
风暴式间歇加工
、、
我对风暴的用例是流处理和批处理。用例2:风暴拓扑应该将元组作为一批元组进行处理。
我使用Kafka作为队列机制来提供Storm拓扑。是否Storm不是这样做的正确框架，因为它是用于流处理的(用例1)。风暴三叉戟对用例#2有帮助吗？
浏览 3提问于2015-09-22得票数 0
我知道Spark Streaming会产生批量的RDDs，但我想积累一个大的Dataframe，随着每一批的更新(通过将新的dataframe附加到末尾)。
有没有办法像这样访问所有的历史流数据？
浏览 12提问于2018-08-01得票数 1
我的生产者是apache Kafka，我们想要监听一批事件来处理它们，并将处理后的事件写入数据库。如果我使用流/批处理，每个事件都会命中一个对DB的查询。我不想把每个事件都作为一个查询来处理。如何批量处理一些事件并将这些批量数据写入DB？ 注意:我们使用的是DataStream接口
浏览 44提问于2021-04-28得票数 0
让我们考虑以下代码：val stream = streamingContext.textFileStream("/abc/def")与此相关的是，如果星火无法跟上传入数据的速度，会发生什么情况？
浏览 3提问于2017-05-17得票数 0
回答已采纳
我正在编写一个定制的结构化流源，不知道如何限制批处理大小。当我开始一个新的流查询时，会产生一个非常大的第一批，因为所有的历史数据都会被塞进一个批中。
我已经尝试手动限制批处理大小，方法是根据已经提交的内容逐步增加latestOffset。是否有一种(明显的)方法来限制流批量大小？
浏览 8提问于2022-05-21得票数 1
回答已采纳
1回答
星星之火:不使用配置的所有执行器
、、、、
我们正在运行一个星火流应用程序，它有批量排队的..but，它没有使用配置给它的所有执行程序。
我们如何才能让它使用所有的24个执行者而不让它成批排队。
浏览 2提问于2017-02-01得票数 1
2回答
多批作业同步或异步
、、、、
第一种方法是在Salesforce中执行Upsert，当它完成时，它调用具有另一个批处理作业的第二个流。此图像表示流：但是当我在控制台上看到日志时，有时第二批的日志与第一个的日志混合在一起。我错了吗？如果我希望它完全同步，那么最好的方法是什么呢？
浏览 1提问于2019-05-24得票数 1
回答已采纳
结论:)
为了找到最优(廉价和可接受的延迟)解决方案，我们需要进行几个不同批大小、线程数、分配内存等的测试。
浏览 3提问于2017-09-24得票数 1
回答已采纳
我创建了简单的SSIS包，用于使用SQL server身份验证将数据从一个表复制到另一个表。但我在azure虚拟机中有SQL数据库。
在发布成功后，SSIS包将成功部署，但当我执行该包时，它会给出如下图所示的错误。谁能告诉我如何尽快解决这个错误？
浏览 1提问于2017-11-23得票数 0
(上面的教程是同步培训。如果是异步训练，那么我可以看到它的优点，因为参数将被更新，而不需要平均每个GPU计算的梯度)
浏览 5提问于2016-06-10得票数 4
回答已采纳
我有一个发布/订阅主题，它将定期(通常每隔几天或几周一次，但有时更频繁)接收批量消息。我想启动一个批处理数据流作业来读取这些消息，执行一些转换，将结果写入数据存储，然后停止运行。当一批新的消息发出时，我想开始一项新的工作。我已经阅读了Apache Beam Python SDK文档和许多问题，但对一些事情仍然不确定。
是否可以将发布/订阅IO作为非流作业的一部分进行读取？然后，同一作业是否可以使用数据存储IO (当前不支持流)进行写入？我是否可以假设默认的全局窗口和触发器将正确地告诉作
浏览 2提问于2019-02-21得票数 1
根据，我知道我的单个DynamoDB实例上的流同步地发送有效负载，在上一批完成之前不会调用后续批。禁用以前的dynamodb流；
重新创建绑定到同一个lambda的触发器(批处理大小为5000)。无论是轮询流并将这些批发送到我的lambda的lambda不是轮询，或者通过执行上述步骤之一，我已经取消了流，并且它没有新的结果。但是我已经直接更新了dynamodb，并插入了新的行。扳机还没开火。
浏览 1提问于2017-02-09得票数 1
1回答
使用Keras进行实时训练和预测
、、、、
这表明批量训练的设置时间具有巨大的开销。我还注意到，当使用大小为1的批处理时，CPU消耗相当高，而GPU几乎没有使用。作为另一种选择，我现在引入了同步队列，其中MQTT客户端在数据传入时推送数据，然后神经网络将在处理前一批处理时传入的所有数据作为批处理来使用：这种方法工作得很好，但如果我能摆脱同步队列
浏览 1提问于2016-11-17得票数 5
1回答
我工作在一个项目中，我创建了一些网址，然后从这些网址我得到图像。['abc.com/01.jpg',.......诸如此类的Urls。download = (uri, filename, callback) -> # console.log 'content-type:', res.headers[
浏览 1提问于2016-10-16得票数 0
isAnnotationAcceptedByFilter(annotation))}谢谢
浏览 2提问于2021-06-17得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
