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Akka Streams: Systèmes réactifs de programmation

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Description

Cette séance de cours présente Akka Streams, un outil pour construire des systèmes réactifs. Il couvre les exemples canoniques, les formes des étapes de traitement, la correspondance avec les flux réactifs, les étapes de composition, les flux de matérialisation, la similarité de l'API opérateur avec les collections Scala, le modèle d'exécution des flux, la concurrence et le parallélisme, les valeurs matérialisées et l'accès à ces derniers en ligne.

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Concepts associés (32)

Stream processing

In computer science, stream processing (also known as event stream processing, data stream processing, or distributed stream processing) is a programming paradigm which views streams, or sequences of events in time, as the central input and output objects of computation. Stream processing encompasses dataflow programming, reactive programming, and distributed data processing. Stream processing systems aim to expose parallel processing for data streams and rely on streaming algorithms for efficient implementation.

Functional reactive programming

Functional reactive programming (FRP) is a programming paradigm for reactive programming (asynchronous dataflow programming) using the building blocks of functional programming (e.g. map, reduce, filter). FRP has been used for programming graphical user interfaces (GUIs), robotics, games, and music, aiming to simplify these problems by explicitly modeling time. The original formulation of functional reactive programming can be found in the ICFP 97 paper Functional Reactive Animation by Conal Elliott and Paul Hudak.

Concurrency control

In information technology and computer science, especially in the fields of computer programming, operating systems, multiprocessors, and databases, concurrency control ensures that correct results for concurrent operations are generated, while getting those results as quickly as possible. Computer systems, both software and hardware, consist of modules, or components. Each component is designed to operate correctly, i.e., to obey or to meet certain consistency rules.

Parallélisme de donnée

Le parallélisme par distribution de donnée ou parallélisme de donnée (data parallelism en anglais) est un paradigme de la programmation parallèle. Autrement dit, c'est une manière particulière d'écrire des programmes pour des machines parallèles. Les algorithmes des programmes qui entrent dans cette catégorie cherchent à distribuer les données au sein des processus et à y opérer les mêmes opérations à l'instar des SIMD. Le paradigme opposé est celui du parallélisme de tâche. Catégorie:Programmation concurr

Task parallelism

Task parallelism (also known as function parallelism and control parallelism) is a form of parallelization of computer code across multiple processors in parallel computing environments. Task parallelism focuses on distributing tasks—concurrently performed by processes or threads—across different processors. In contrast to data parallelism which involves running the same task on different components of data, task parallelism is distinguished by running many different tasks at the same time on the same data.

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Transactions et ACID: Aperçu

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