byte[] bytes = new byte[uploader.UploadedFiles[0].InputStream.Length];
uploader.UploadedFiles[0].InputStream.Read(bytes, 0, bytes.Length);
var storedFile = new document();
string strFullPath = uploader.UploadedFiles[0].FileName;
string strFileName = Path.GetFileName(strFullPath);
storedFile.document_id = Guid.NewGuid();
storedFile.content_type = uploader.UploadedFiles[0].ContentType;
storedFile.original_name = strFileName;
storedFile.file_data = bytes;
storedFile.date_created = DateTime.Now;
db.documents.InsertOnSubmit(storedFile);
db.SubmitChanges();
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如果:
在对 Read 的单个调用中从流中读取是非常危险的。您假设所有数据都将立即可用,但情况并非总是如此。您应该始终循环阅读,直到没有更多数据为止。
我应该如何更改上面的代码以使其“不那么危险”?
我花了一天的大部分时间试图弄清楚为什么这不起作用。我有一个 WCF 服务,它将对象流式传输到客户端。然后客户端应该将文件写入其磁盘。但是当我调用stream.Read(buffer, 0, bufferLength)它时总是返回 0。这是我的代码:
namespace StreamServiceNS
{
[ServiceContract]
public interface IStreamService
{
[OperationContract]
Stream downloadStreamFile();
}
}
class StreamService : IStreamService
{
public Stream downloadStreamFile()
{
ISSSteamFile sFile = getStreamFile();
BinaryFormatter bf = new BinaryFormatter();
MemoryStream stream = new MemoryStream();
bf.Serialize(stream, sFile);
return stream;
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
服务配置文件:
<system.serviceModel>
<services>
<service name="StreamServiceNS.StreamService">
<endpoint address="stream" binding="basicHttpBinding" bindingConfiguration="BasicHttpBinding_IStreamService"
name="BasicHttpEndpoint_IStreamService" contract="SWUpdaterService.ISWUService" />
</service>
</services>
<bindings>
<basicHttpBinding>
<binding name="BasicHttpBinding_IStreamService" transferMode="StreamedResponse"
maxReceivedMessageSize="209715200"></binding>
</basicHttpBinding>
</bindings>
<behaviors>
<serviceBehaviors>
<behavior>
<serviceThrottling maxConcurrentCalls ="100" maxConcurrentSessions="400"/>
<serviceMetadata …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我正在尝试通过tweepy.Stream()函数创建一个利用Twitter Streaming API的Django webapp.我很难概念化正确的实施.
我想要的最简单的功能是实时计算包含主题标签的推文数量.因此,我会打开一个流,按关键字过滤,每当新的推文通过连接时,我会增加一个计数器.然后该计数器显示在网页上并用AJAX或其他方式更新.
问题是tweepy.Stream()函数必须连续运行并连接到twitter(这就是要点).如何在Django应用程序的后台运行此流,同时递增可以(近乎)实时显示的计数器?
提前致谢!
是否可以使用 C++ 或 Objective C 应用程序与 rtmp 服务器通信,例如 Flash Player 这样做?我知道这一定是可能的,因为 Flash Player 是用 C++ 编写的并使用 C++ 库。如果你知道怎么做,请告诉我代码示例!感谢您的帮助!
我需要将某些日志条目传递给perl脚本,但是我无法使用ARGV或STDIN来使用它.
tail -f messages | grep --line-buffered "auth failure:" | awk '{print $1,$2,$3,$10}' | test3.pl
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
也许某些东西正在被缓冲,但似乎没有什么东西可以用于test3.pl,但是如果我放弃了| test3.pl那么我会看到应该进入perl:
Feb 3 16:09:36 [user=someusername]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我是一名 Java 老手,正在尝试学习 Scala + Spark Streaming。我下载了基于 Eclipse 的 Scala IDE + Spark 核心 jar + Spark Streaming jar 2.10 并尝试了这个例子 - 我收到错误:
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1));
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
说明 资源路径位置类型错误的符号引用。StreamingContext.class 中的签名指的是包 org.apache.hadoop 中不可用的术语 conf。当前类路径中可能完全缺少它,或者类路径上的版本可能与编译 StreamingContext.class 时使用的版本不兼容。Lab.scala /AirStream/src 第 10 行 Scala 问题
有什么我在这里错过的吗?所有 SparkContext 都没有错误,但 StreamingContext 总是收到此错误。
我已经阅读了一些关于 WCF 中的流通信的示例,我注意到MessageHeader属性是使用MustUnderstand设置为true. 这个属性的目的是什么?为什么将此属性设置为true?
我的标题说明了一切。我有需要嵌入的 m3u8 文件
尝试使用此方法(如下),但显示“不支持视频格式或 MIME 类型”
<div id='player'>
<video width=100% height=100% src="http://cdncities.com/deranalive/deranalive/playlist.m3u8" type="application/x-shockwave-flash" controls autoplay>
</video>
</div>
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我试过jwplayer 向导,在那里它可以工作,但它不是免费的......我不知道该怎么做。
有人知道免费播放器吗?或该代码的解决方案?
谢谢。
我有两个流,我希望将内容从一个复制到另一个。
例如。 await stream1.CopyToAsync(stream2);
有没有办法可以挂钩一个事件,以便对于每个.. 说.. 10K 字节复制,我报告一些东西.. 或每复制 1% 或其他东西.. 我会触发一个事件?
看一些例子,他们都建议我不要使用该CopyTo / CopyToAsync方法,而是恢复到使用固定数组手动从stream=>stream2手动复制数据的经典方法。
我使用的是在独立模式下配置的 Spark 2.2.0 集群。Cluster有2个八核机器。该集群专用于 Spark 作业,没有其他进程使用它们。我有大约 8 个 Spark Streaming 应用程序在这个集群上运行。
我将 SPARK_WORKER_CORES(在 spark-env.sh 中)明确设置为 8,并使用 total-executor-cores 设置为每个应用程序分配一个内核。此配置降低了在多个任务上并行工作的能力。如果一个 stage 在一个有 200 个分区的分区 RDD 上工作,则一次只执行一个任务。我想让 Spark 做的是为每个作业启动单独的线程并并行处理。但是我找不到单独的 Spark 设置来控制线程数。
因此,我决定尝试将每台机器上的内核数量(即 spark-env.sh 中的 SPARK_WORKER_CORES)增加到 1000。然后我为每个 Spark 应用程序提供了 100 个内核。我发现 spark 这次开始并行处理 100 个分区,表明正在使用 100 个线程。
我不确定这是否是影响 Spark 作业使用的线程数的正确方法。
streaming distributed-computing apache-spark apache-spark-standalone