问题 执行若干个任务,只需要对其中任意一个的完成进行响应.这主要用于:对一个操作进行多种独立的尝试,只要一个尝试完成,任务就算完成.例如,同时向多个 Web 服务询问股票价格,但是只关心第一个响应的. 文中举的是向多个Web服务询问股票价格的例子. 我曾在过往的工作中遇到另一个不太相似的例子.一个问答项目,在问题详情页面,重要的是问题展示和回答展示.在该页面有相关房型推荐和类似问题推荐等等多个模块展示.也就是说在请求问题数据之外还需要请求多个接口,按理说这个时候最适合的是使用Task.WhenA

需要知道以下的知识 正规的骚操作:https://stackoverflow.com/questions/4238345/asynchronously-wait-for-taskt-to-complete-with-timeout 参考资料:https://walterlv.com/post/task-wait-async-with-timeout.html#%E5%8F%82%E8%80%83%E8%B5%84%E6%96%99 开始我们的讲解吧 假如我们需要这样的游戏规则,在规定的时间内没有

async/await Task Timeout 在日常的电脑使用过程中,估计最难以忍受的就是软件界面"卡住""无响应",在我有限的开发生涯中一直都是在挑战 它.在WPF中,主线程即UI线程,当我们在UI线程中执行一个很耗时的操作,以至于UI线程没能继续绘制窗体,这时给人 的感觉就是"卡住"了. 很耗时的操作分为2种 复杂计算 I/O操作 为了有一个良好的用户操作体验,我们都会使用异步方法,在另外一个线程中处理耗时的操作,当操作结束时,仅仅使用

目录 简介 定义task tasks 集合类 Task 之间的依赖 定义task之间的顺序 给task一些描述 task的条件执行 task rule Finalizer tasks 总结 深入理解gradle中的task 简介 在之前的文章中,我们讲到了如何使用gradle创建一个简单的task,以及task之间怎么依赖,甚至使用了程序来创建task.在本文中,我们会更加深入的去了解一下gradle中的task. 定义task 定义一个task可以有很多种方式,比如下面的使用string作为t

HashedWheelTimer 是根据 Hashed and Hierarchical Timing Wheels: Data Structuresfor the Efficient Implementation of a Timer Facility 这篇论文做出来的. HashedWheelTimer 主要用来高效处理大量定时任务, 他的原理如图 可以将 HashedWheelTimer 理解为一个 Set<Task>[] 数组, 图中每个槽位(slot)表示一个 Set<Task

HashedWheelTimer 是根据 Hashed and Hierarchical Timing Wheels: Data Structuresfor the Efficient Implementation of a Timer Facility 这篇论文做出来的. HashedWheelTimer 主要用来高效处理大量定时任务, 他的原理如图 可以将 HashedWheelTimer 理解为一个 Set<Task>[] 数组, 图中每个槽位(slot)表示一个 Set<Task

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu

大数据技术栈在当下已经是比较成熟的了,Hadoop 作为大数据存储的基石,其重要程度不言而喻,作为一个想从 java 后端转向大数据开发的程序员来说,打好 Hadoop 基础,就相当于夯实建造房屋的地基,本文以上图结构为基本,旨在帮助大家快速了解 Hadoop 运行机制. HDFS 篇 HDFS就是大家熟知的分布式存储的文件系统,它包括 3 个组件,结构如下图: NameNode 相当于 Master 节点,它是管理者: DataNode 是 Slave,是执行实际操作的节点: Secondry

MapReduce重要配置参数 1. 资源相关参数 //以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效 () mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024.如果Map Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. () mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024.如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死.

背景 MapReduce和Spark对外提供了上百个配置参数,用户可以为作业定制这些参数以更快,更稳定的运行应用程序.本文梳理了最常用的一些MapReduce和Spark配置参数. MapReduce重要配置参数 1.  资源相关参数 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024.如果Map Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Red

相比1.6,1.7有些变化: 1.        添加了一个TIDYING状态.这个状态是介于STOP和TERMINATED之间的.假设运行完terminated钩子函数后状态就变成TERMINATED了: 2.        内部类Worker继承了AQS类作为一个独享锁,在执行每一个任务前会获取自己的锁. 3.        runState和poolSize两个字段被合并成一个原子字段ctl了,不再使用mainLock保护了. 一.成员变量介绍 public class ThreadPoo

一.自定义in/outputFormat 1.需求 现有一些原始日志需要做增强解析处理,流程: 1. 从原始日志文件中读取数据 2. 根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志 3. 如果成功增强,则输出到增强结果目录:如果增强失败,则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录 1374609560.11 1374609560.16 1374609560.16 1374609560.16 110 5 8615038208365 460023383869133 86964200

一 Hadoop数据压缩 1.1 概述 压缩技术能够有效减少底层存储系统(HDFS)读写字节数.压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率.在Hadood下,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,使用数据压缩显得非常重要.在这种情况下,I/O操作和网络数据传输要花大量的时间.还有,Shuffle与Merge过程同样也面临着巨大的I/O压力. 鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源,数据压缩对于节省资源.最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助.不过,尽管压缩与解压操作的CPU开销不高,其性能的

线程池 线程池是可以控制线程创建.释放.并通过某种策略尝试复用线程去执行任务的一种管理框架,从而实现线程资源与任务之间的一种平衡. 类图 Executor Executor是最基本的执行接口:“执行者”接口,只提供了一个方法:可以用来执行已经提交的Runnable任务对象,这个接口提供了一种将“任务提交”与“任务执行”解耦的方法. public interface Executor { void execute(Runnable command); } ExecutorService 接口继承了

1. MapReduce 跑得慢的原因 优化方法 MapReduce优化方法主要从六个方面考虑:数据输入.Map阶段.Reduce阶段.IO传输.数据倾斜问题和常用的调优参数. 数据输入 Map阶段 Reduce阶段 I/O传输 数据倾斜 数据倾斜现象 减小数据倾斜的方法 常用的调优参数 资源相关 以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效(mapred-default.xml) 配置参数 参数说明 mapreduce.map.memory.mb 一个MapTask可使用的资源上限(单位

5.1 多job串联 一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个mapreduce程序串联处理,多job的串联可以借助mapreduce框架的JobControl实现 示例代码: ControlledJob cJob1 = new ControlledJob(job1.getConfiguration()); ControlledJob cJob2 = new ControlledJob(job2.getConfiguration()); ControlledJob cJob3 = new Contro

场景与需求 需要执行一段第三方的代码,这段代码可能死锁/卡死/死循环,在超时之后,如果没有结束,则认为任务执行失败,退出执行. 实现方案1:使用 Task 超时 实现方法参考: https://www.cnblogs.com/jasongrass/p/10354727.html 但这里有一个问题,既然被执行的任务可能死锁,即可能永远不会结束(除非进程退出),如果使用上述方式,将有一个线程始终被占用,无法释放,这是很浪费资源的. 实现方案2:使用 Thread 基本思路: 执行任务,超时则将任务所

借鉴:https://blog.csdn.net/wangming520liwei/article/details/78923216 Hadoop 参数配置 详解 一.常用端口 组件 节点 默认端口 配置 用途说明 HDFS DataNode 50010 dfs.datanode.address datanode服务端口,用于数据传输 HDFS DataNode 50075 dfs.datanode.http.address http服务的端口 HDFS DataNode 50475 dfs.d

1.资源相关参数 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024.如果Map Task实际使用 的资源量超过该值,则会被强制杀死. (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024.如果Reduce Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. (3) mapreduce.map.java.opts: Map Task的JV

文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析 二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示. 图4-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4