Unmarshalling是Akka-http内把网上可传输格式的数据转变成程序高级结构话数据的过程，比如把Json数据转换成某个自定义类型的实例。按具体流程来说就是先把Json转换成可传输格式数据如：MessageEntity,HttpRequest,HttpReponse等，然后再转换成程序
在前面几篇讨论里我们都提到过：Akka-http是一项系统集成工具库。它是以数据交换的形式进行系统集成的。所以，Akka-http的核心功能应该是数据交换的实现了：应该能通过某种公开的数据格式和传输标准比较方便的实现包括异类系统之间通过网上进行的数据交换。覆盖包括：数据编码、发送和数据接收、解
Akka-http的客户端Api应该是以HttpRequest操作为主轴的网上消息交换模式编程工具。我们知道：Akka-http是搭建在Akka-stream之上的。所以，Akka-http在客户端构建与服务器的连接通道也可以用Akka-stream的Flow来表示。这个Flow可以通过调用H
Akka-http的客户端连接模式除Connection-Level和Host-Level之外还有一种非常便利的模式：Request-Level-Api。这种模式免除了连接Connection的概念，任何时候可以直接调用singleRequest来与服务端沟通。下面我们用几个例子来示范sing
我们说过Akka-http是一个好的系统集成工具，集成是通过数据交换方式实现的。Http是个在网上传输和接收的规范协议。所以，在使用Akka-http之前，可能我们还是需要把Http模式的网上数据交换细节了解清楚。数据交换双方是通过Http消息类型Request和Response来实现的。在Ak
所谓文件交换指的是Http协议中服务端和客户端之间文件的上传和下载。Akka-http作为一种系统集成工具应该具备高效率的数据交换方式包括文件交换和数据库表行的上传下载。Akka-http的数据交换模式支持流式操作：代表交换数据可以是一种无限长度流的元素。这种模式首先解决了纯Http大数据通过M
windows下使用kafka遇到这个问题: Error when sending message to topic test with key: null, value: 2 bytes with error: (org.apache.kafka.clients.producer.internal
上篇我们讨论了Akka-http的文件交换。由于文件内容编码和传输线上数据表达型式皆为bytes，所以可以直接把文件内容存进HttpEntity中进行传递。那么对于在内存里自定义的高级数据类型则应该需要首先进行byte转换后才能放入HttpEntity中了。高级数据类型与byte之间的相互转换
大家好，关于“找出共同好友”的算法，网上有不少语言的实现，今天有空之余，自己研究了下Scala算法的写法
完整代码可以参考Git地址：https://github.com/benben7466/SparkDemo/blob/master/spark-test/src/main/scala/
在前面一篇讨论里我们介绍了通过http进行文件的交换。因为文件内容是以一堆bytes来表示的，而http消息的数据部分也是byte类型的，所以我们可以直接用Source[ByteString,_]来读取文件然后放进HttpEntity中。我们还提到：如果需要进行数据库数据交换的话，可以用Sour
当我们把Akka-http作为数据库数据交换工具时，数据是以Source[ROW,_]形式存放在Entity里的。很多时候除数据之外我们可能需要进行一些附加的信息传递如对数据的具体处理方式等。我们可以通过Akka-http的raw-header来实现附加自定义消息的传递，这项功能可以通过Akk
因为我了解Akka-http的主要目的不是为了有关Web-Server的编程，而是想实现一套系统集成的api，所以也需要考虑由服务端主动向客户端发送指令的应用场景。比如一个零售店管理平台的服务端在完成了某些数据更新后需要通知各零售门市客户端下载最新数据。虽然Akka-http也提供对webso
前言：
停滞了一段时间，现在要沉下心来学习点东西，出点货了。
本文没有JavaJDK ScalaSDK和 IDEA的安装过程，网络上会有很多文章介绍这个内容，因此这里就不再赘述。
一、在IDEA上安装Scala插件
首先打开IDEA，进入最初的窗口，选择Configure -——>Pl
首先说明同步与异步，阻塞与非阻塞的问题：Asynchronous vs. Synchronous
A method call is considered synchronous if the caller cannot make progress until the method returns
Akka本身使用了Protocol Buffers来序列化内部消息(比如gossip message)。Akka系统还可以配置自定义序列化机制。
配置conf
akka {
actor {
## 在akka.actor.serializers中声明有哪些序列化方式
seriali
再有两天就进入2018了,想想还是要准备一下明年的工作方向。回想当初开始学习函数式编程时的主要目的是想设计一套标准API給那些习惯了OOP方式开发商业应用软件的程序员们，使他们能用一种接近传统数据库软件编程的方式来实现多线程，并行运算，分布式的数据处理应用程序，前提是这种编程方式不需要对函数式
最近在学这本书，没有java基础，根据博主（我是一个粉刷匠）编写课后题，第三章中博主多道题目运用了类，小白才疏学浅尚不清楚。用自己的方法，写了几个题。
3.1 编写一段代码，将a设置为一个n个随机整数的数组，要求随机数介于0（包含）和n（不包含）之间。
class array{
def arr
1. 相对于java，scala的值修饰用val，变量修饰用var.值相当于java的final 修饰了。package demo
object ScalaBase extends App {
println(1)
println(1 + 1)
println("Hello！")
简单来说：JDBC是一种开放标准的跨编程语言、跨数据库类型编程API。各类型数据库产品厂商都会按它的标准要求来提供针对自身产品的JDBC驱动程序。最主要的这是一套成熟的工具，在编程人员中使用很普及。既然我们的目标是开发一套标准的大数据系统集成API，那么采用JDBC系统数据接口可以沿用业内丰富的
问题描述
开始使用Base64.getMimeDecoder().decode(base_url).map(_.toChar).mkString去解码，部分数据也提示如题的错误
然后尝试使用Base64.getUrlDecoder().decode(base_url).map(_.toChar).m
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