我正在寻找一个简单的持久缓冲区作为Java应用程序中JSON消息的临时存储。内存使用量应该相对恒定，而不取决于缓冲区中的消息数量。如果能够重播过去某个时间点的消息，那就太好了。删除旧消息应该是有效的。需要能够处理1m消息/小时。目前，我的应用程序使用本地RabbitMQ代理将消息铲到远程RabbitMQ代理。当远程代理关闭或不接受消息时，本地RabbitMQ代理的内存使用量随着队列长度的增加而增加，最终它停止接受消息。我想将其换成基于本地磁盘的缓冲区和一个将消息复制到远程RabbitMQ代理的线程。有人有什么想法吗？我看过Kafka，但它对我的用例来说似乎有点矫枉过正。MongoDB是
我尝试在spark任务中使用lambda表达式，它抛出“java.lang.IllegalArgumentException:无效的lambda反序列化”异常。当代码类似于"transform(pRDD->pRDD.map(t->t._2))"时会抛出此异常。代码片段如下。JavaPairDStreamaggregate=pairRDD.reduceByKey((x,y)->x+y);JavaDStreamcon=aggregate.transform((Function,JavaRDD>)pRDD->pRDD.map((Function,Integer>)t->t._2));Java
我正在尝试将实体扩展为用于填充父类(superclass)字段的非实体。问题是，当我尝试保存它时，Hibernate会抛出MappingException。这是因为即使我将ReportParser转换为Report，运行时实例仍然是ReportParser，因此Hibernate会提示它是一个未知实体。@Entity@Table(name="TB_Reports")publicclassReport{Longid;Stringname;Stringvalue;@Id@GeneratedValue@Column(name="cReportID")publicLonggetId(){ret
我们有一个域，其中90%的类都非常简单，可以轻松地在数据库中进行1:1映射。我很高兴Hibernate与spring-data-jpa的结合为这些类消除了大量的琐事。然而，域的其余部分具有挑战性，出于多种原因，我不想将其直接映射到数据库表。我做了实验来引入由Hibernate管理的中间bean并将这些bean映射到我的域，当所有关系都从具有挑战性的部分到容易的部分时，这很有效。当我有由Hibernate管理的“简单”类引用映射到自定义Java代码中的“具有挑战性的”类而不是直接由Hibernate管理时，这种方法失败了。这是当我意识到我无法找到自定义Hibernate和插入某种Obje
Java注释顺序在运行时是否持久？我检查了OpenJDK1.7.0_21-它保留了注释顺序。我可以期望所有JavaVM上的持久性吗？ 最佳答案 取决于你所说的“持久”是什么意思。我认为您可能在问题中暗示了一些东西，所以这里有一些问答:注解顺序是否一成不变？是的，它以不变的顺序写入.class文件。.class文件中的注释顺序是否反射(reflect)了源代码中的注释顺序？是的。如果您编译代码...@Column(length=256)@NotBlankConstraint(message="Theapplicationtitlemu
我正在构建用于检测欺诈ATM卡交易的实时处理。为了有效地检测欺诈，逻辑需要卡的最后交易日期，每天(或最近24小时)的交易金额总和其中一个用例是，如果在该国家/地区的最后一次交易超过30天后在本国境外进行的卡交易，则发送可能存在欺诈的警报因此尝试将Spark流式处理视为一种解决方案。为了实现这一点(可能我缺少关于函数式编程的想法)下面是我的伪代码stream=ssc.receiverStream()//inputreceivers1=stream.mapToPair()//createskeywithcardandtransactiondateasvalues2=stream.reduc
我无法理解Java中的Spark函数实现。Thedocumentation给出了三种在map和reduce中使用函数的方法:通过lambda通过实现Function和Function2的内联类通过实现Function和Function2的内部类问题是我无法使2.和3.工作。例如，这段代码:publicintcountInline(Stringpath){Stringmaster="local";SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("charCounterInLine").setMaster(master);JavaSparkContextsc
这是我的规范:Cassandra版本:3.0.0操作系统:MacOSXYosemite10.10.5Spark版本:1.4.1上下文:我在Cassandra中创建了一个键空间“movies”和一个表“movieinfo”。我已经按照post的指导安装并组装了一个jar文件。我编写了一个小脚本(如下)来测试我的连接:scala>sc.stopscala>importcom.datastax.spark.connector._importcom.datastax.spark.connector._scala>importorg.apache.spark.SparkConfimportorg
我正在尝试编写一个简单的流处理Spark作业，它将获取消息列表(JSON格式)，每条消息属于一个用户，计算每个用户的消息并打印前十名用户。但是，当我定义Comparator>来对减少的计数进行排序时，整个事情都失败了，并抛出了java.io.NotSerializableException。我对Spark的Maven依赖:org.apache.sparkspark-core_2.9.30.8.0-incubating我正在使用的Java代码:publicstaticvoidmain(String[]args){JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext
我的代码算法如下第一步。获取一个hbase实体数据到hBaseRDDJavaPairRDDhBaseRDD=jsc.newAPIHadoopRDD(hbase_conf,TableInputFormat.class,ImmutableBytesWritable.class,Result.class);第二步。将hBaseRDD转换为rowPairRDD//intherowPairRDDthekeyishbase'srowkey,TheRowisthehbase'sRowdataJavaPairRDDrowPairRDD=hBaseRDD.mapToPair(***);dataRDD.r
