PSRT项目使用教程

PSRT项目使用教程

psrt PSRT - an industrial pub/sub server psrt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/psr/psrt

1. 项目介绍

PSRT(Pub/Sub Real-Time Telemetry Protocol)是一个为工业需求优化的发布/订阅实时遥测协议。它能够处理低延迟的通信,适应慢速通道和大数据负载。在单个节点上,PSRT能够以非常低的延迟(小于1毫秒)处理超过10万条消息。即便是处理巨大的负载(超过1MB),速度也能保持在每秒1000次以上操作。PSRT使用B树算法处理主题订阅,这使得服务器能够处理数十万订阅而不会出现速度损失。

2. 项目快速启动

首先,确保您的系统中已经安装了Rust编译器和相关依赖。

# 安装Rust编译器
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/alttch/psrt.git

# 进入项目目录
cd psrt

# 构建项目
cargo build --release

构建完成后,您可以通过以下命令启动PSRT服务器:

# 运行PSRT服务器
cargo run --release --bin psrt-server

3. 应用案例和最佳实践

3.1 基础使用案例

以下是一个简单的发布者示例,它将消息发送到PSRT服务器:

// 引入PSRT客户端库
use psrt::client::Client;

fn main() {
    // 连接到PSRT服务器
    let client = Client::connect("localhost:9876").unwrap();

    // 发布消息到特定主题
    client.publish("my/topic", "Hello, PSRT!").unwrap();
}

以下是一个简单的订阅者示例,它从PSRT服务器接收消息:

// 引入PSRT客户端库
use psrt::client::Client;

fn main() {
    // 连接到PSRT服务器
    let client = Client::connect("localhost:9876").unwrap();

    // 订阅主题
    let subscription = client.subscribe("my/topic").unwrap();

    // 持续监听消息
    loop {
        match subscription.recv() {
            Ok(message) => {
                println!("Received: {}", message);
            },
            Err(e) => {
                println!("Error: {}", e);
                break;
            }
        }
    }
}

3.2 高级使用案例

在更复杂的场景中,您可能需要处理多个主题,处理消息的确认和重试逻辑,或者使用更高级的过滤和路由策略。请参考官方文档以获取更多高级使用案例。

4. 典型生态项目

PSRT作为工业级的发布/订阅服务器,可以与多个生态项目集成,例如:

  • 数据分析与可视化工具,用于实时监控和决策支持。
  • 物联网网关和边缘计算设备,用于在现场处理数据。
  • 企业级集成平台,用于连接不同的系统和应用程序。

以上教程提供了PSRT项目的基础使用方法,要深入了解和掌握PSRT,请访问官方文档和社区资源。

psrt PSRT - an industrial pub/sub server psrt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/psr/psrt

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

"sgmediation.zip" 是一个包含 UCLA(加利福尼亚大学洛杉矶分校)开发的 sgmediation 插件的压缩包。该插件专为统计分析软件 Stata 设计,用于进行中介效应分析。在社会科学、心理学、市场营销等领域,中介效应分析是一种关键的统计方法,它帮助研究人员探究变量之间的因果关系,尤其是中间变量如何影响因变量与自变量之间的关系。Stata 是一款广泛使用的统计分析软件,具备众多命令和用户编写的程序来拓展其功能,sgmediation 插件便是其中之一。它能让用户在 Stata 中轻松开展中介效应分析,无需编写复杂代码。 下载并解压 "sgmediation.zip" 后,需将解压得到的 "sgmediation" 文件移至 Stata 的 ado 目录结构中。ado(ado 目录并非“adolescent data organization”缩写,而是 Stata 的自定义命令存放目录)目录是 Stata 存放自定义命令的地方,应将文件放置于 "ado\base\s" 子目录下。这样,Stata 启动时会自动加载该目录下的所有 ado 文件,使 "sgmediation" 命令在 Stata 命令行中可用。 使用 sgmediation 插件的步骤如下:1. 安装插件:将解压后的 "sgmediation" 文件放入 Stata 的 ado 目录。如果 Stata 安装路径是 C:\Program Files\Stata\ado\base,则需将文件复制到 C:\Program Files\Stata\ado\base\s。2. 启动 Stata:打开 Stata,确保软件已更新至最新版本,以便识别新添加的 ado 文件。3. 加载插件:启动 Stata 后,在命令行输入 ado update sgmediation,以确保插件已加载并更新至最新版本。4
《Hadoop大数据技术原理与应用》课后习题答案是一本围绕Hadoop大数据技术的基础知识问答书籍,详细介绍了Hadoop的基本概念、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架、Zookeeper分布式协调服务等核心知识点。 一、Hadoop基本概念 Hadoop是由Apache软件基金会维护的一个开源大数据处理框架。它分为开源社区版和商业版。社区版由Apache基金会直接维护,是官方的标准版本体系。商业版Hadoop则是由第三方商业公司在社区版基础上进行修改、整合及兼容性测试后发行的版本,例如Cloudera公司的CDH版本。 二、HDFS分布式文件系统 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop框架中的分布式文件系统,由NameNode和DataNode组成。NameNode负责管理文件系统的元数据,DataNode则负责存储文件的实际数据。HDFS具备高可扩展性、高可靠性和高性能等特点。 三、MapReduce分布式计算框架 MapReduce是一种用于处理大规模数据的分布式计算框架,其计算过程分为Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段,MapTask将输入数据分割成小块并执行计算任务;在Reduce阶段,ReduceTask将MapTask的输出结果进行合并,最终生成结果。 四、Zookeeper分布式协调服务 Zookeeper是一种分布式协调服务,用于管理分布式应用程序的配置信息和状态信息。它提供了分布式锁、队列、监控等功能,能够帮助开发者更便捷地构建分布式应用程序。 五、Hadoop 2.0新特性 Hadoop 2.0是Hadoop的一个新版本,相比Hadoop 1.x,它在性能和可扩展性上有显著提升。Hadoop 2.0引入了ResourceManager、NodeManager和Applicat
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