C# var groupings = dataGridView2.Rows.AsEnumerable() “DataGridViewRowCollection”不包含“AsEnumerable”

对不起，我的回答有误。在.NET Framework版本中，`DataGridViewRowCollection`确实没有直接提供`AsEnumerable()`方法，这是.NET Core引入的 LINQ 扩展方法。在旧版C#中，你可以通过以下步骤获取行数据并转换成`IEnumerable<DataGridViewRow>`：

// 获取DataGridView2的所有行
DataGridViewRow[] rows = dataGridView2.Rows.Cast<DataGridViewRow>().ToArray();

// 使用数组或索引来访问和操作每一行
foreach (DataGridViewRow row in rows)
{
    // 对每一行进行处理...
}

这里我们先使用`Cast<DataGridViewRow>()`将`DataGridViewRowCollection`转换为`IEnumerable<DataGridViewRow>`，然后再将其转换为数组。如果你使用的是.Net框架，请注意这种方法可能会消耗额外性能，因为需要两次转换。

相关问题

Storm: 1.列举几个常见的流计算框架。 2.试述流数据的特点。 3.试列举几种Stream Groupings 的方式。

好的，针对你的问题，我来逐一回答：

1. 常见的流计算框架包括：

- Apache Storm：分布式实时计算系统，支持高吞吐量和低延迟的数据流处理。
- Apache Flink：分布式流处理框架，支持高吞吐量和低延迟的数据流处理，并提供批处理和流处理的统一 API。
- Apache Kafka Streams：分布式流处理框架，基于 Kafka 平台，支持高吞吐量和低延迟的数据流处理。
- Apache Spark Streaming：流处理框架，基于 Spark 平台，支持高吞吐量和低延迟的数据流处理。

2. 流数据的特点包括：

- 数据无限：流数据是源源不断地产生的，没有终点。
- 数据实时：流数据是实时生成的，需要实时处理。
- 数据不可重复：流数据只能被处理一次，不能像批处理数据一样反复处理。
- 数据不可控：流数据的数量和速度是不可控的，需要动态调整处理能力。

3. Stream Groupings 是 Storm 中用于对流数据进行分组的方式，常见的 Stream Groupings 包括：

- Shuffle Grouping：随机分组，将数据随机分配给下游 Bolt。
- Fields Grouping：按字段分组，将具有相同字段值的数据分配给同一下游 Bolt。
- All Grouping：所有数据都分配给所有下游 Bolt。
- Global Grouping：所有数据都分配给一个下游 Bolt。
- None Grouping：不进行分组，将数据平均分配给下游 Bolt。