1-并发场景的MapHashMap线程不安全，多线程环境下禁止使用：在JDK1.7之前，在并发场景下使用HashMap会出现死循环，从而导致CPU使用率居高不下，而扩容是导致死循环的主要原因。虽然Java在JDK1.8中修复了HashMap扩容导致的死循环问题，但在高并发场景下，依然会有数据丢失以及不准确的情况出现。Hashtable、ConcurrentHashMap以及ConcurrentSk
### 如何实现"hive map 并行执行"
作为一名经验丰富的开发者，你可以通过以下步骤教会刚入行的小白如何实现"Hive Map 并行执行"。下面是整个流程的详细步骤：
**Step 1: 创建一个Hive表**
首先，你需要创建一个Hive表来存储你的数据。你可以使用以下HiveQL代码来创建一个表：
```sql
CREATE TABLE my_table (
id INT,
原创
2023-10-11 15:55:50
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往期回顾：Hive性能调优 | Fetch抓取Hive性能调优 | 数据倾斜 并行执行set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行
set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql允许最大并行度，默认为8。当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。严格模
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2023-09-26 16:02:09
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如何实现 Java Map 并行
## 1. 概述
在 Java 中，Map 是一种常用的数据结构，用于存储键值对。有时候，我们需要对 Map 进行并行操作，以提高程序的效率。本文将介绍如何在 Java 中实现 Map 的并行操作。
## 2. 实现步骤
下面是实现 Java Map 并行的步骤，我们可以用一个表格来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤
原创
2024-02-09 04:59:01
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在生信分析中，经常会遇到不同的重复和处理，这样的分析过程有时是非常费时且占用资源并不是很多的，可以同时在后台运行以节约时间，这是并行处理的意义。除了需要并行处理，循环迭代来遍历整个文件夹的需要分析的数据也是非常消耗精力和时间的，按照宁可花费机器一分钟绝不浪费程序员一秒钟的精神，我决定开始探索并行循环处理的应用。 首先摆在我面前的是tab分割的按行分布的不同的采样策略，这样一个文件我们要进
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2023-09-04 14:08:27
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本随笔主要讲述在shell编程中实现任务并发处理。一、调度脚本#!/bin/sh
help()
{
echo "使用说明:"
echo " $0 子进程脚本 [slots]"
exit
}
if [ $# -lt 1 ]; then help; fi
#总任务数量
nJobs=4671
nSlots=${2:-8}
#设定工作目录
WORK_PATH=`pwd`
#
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2023-08-25 20:19:31
133阅读
文章目录一.前言二.无处不在的并行三.如何并行3.1.单线程处理3.2.Thread方式3.3.线程池方式3.4.fork/join框架3.5.并行流方式 一.前言并行，即: 多个线程一起运行，来提高系统的整体处理速度 。为什么使用多个线程就能提高处理速度，因为现在计算机普遍都是多核处理器，我们需要充分利用cpu资源；如果站的更高一点来看，我们每台机器都可以是一个处理节点，多台机器并行处理。并行
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2023-06-13 20:38:46
218阅读
在Java中，使用Map和Stream进行并行处理是提升性能和效率的常用技巧。尤其是在需要对大量数据进行操作时，利用并行流能够显著加快处理速度。本文将探讨如何通过一些技术方法解决“Java Map Stream 并行”相关的问题，并在此过程中涵盖抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测和安全分析等内容。
## 协议背景
在Java中，`Stream API`自从Java 8引入后，便使得集合和数
1、并发与并行？概念解释：并行是指两个或者多个事件同一刻发生。并行是指两个或者多个时间在同一时间间隔内发生在多道程序环境下，并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行，但在单处理机环境下（一个处理器），每一时刻却仅能有一道程序执行，故微观上这些程序只能是分时地交替执行。2、JMM？JMM（Java memory model）java内存模型，它是一种规则，JMM的作用就是用来屏蔽不同操作系统
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2023-06-18 11:00:20
179阅读
package com.sleep.demo;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.Coll
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2023-06-27 22:48:12
108阅读
# Java中的并行执行：入门指南
在Java中，实现并行执行是提升程序性能的重要手段。下面我们将通过一系列步骤教会你如何在Java中实现并行执行。
## 步骤概览
在学习如何实现并行执行之前，我们先看看整个流程。以下表格展示了主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------|
| 1 | 创建一
## 如何在Hive中设置Map阶段执行并行度
在Hive中，MapReduce作业的执行流程通常包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在大多数情况下，我们希望提高Map阶段的执行效率，以加速整个作业的执行。其中一个方法是设置Map阶段的执行并行度，以充分利用集群资源，提高作业的执行速度。
### 什么是Map阶段执行并行度？
Map阶段执行并行度是指在执行Map任务时，并行处理输
原创
2024-06-04 07:20:19
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Java8 中流的处理可以方便地在并行和串行之间切换, 并行流底层采用的是java7 特性fork/join 框架. 虽然并行流透明地使用了多线程, 但也并不是说是完美的, 并不能适合于所有场景. 并行流适用于单次运算时间较长的情景,而不适用于单次运算时间较短的场景. 此外并行流会占用更多的cpu 资源和内存.fork/join 拆分子任务是耗时的, 对于本身并不复杂的运算, 使用并行流效率反而并
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2023-08-19 21:43:20
188阅读
我最初是按照this问题中的解释来处理地图的，但后来我尝试了一种更简单的方法，认为我可以找到更好的解决方案。但是我还没有想出任何东西，所以因为这是一个不同的问题，所以我决定把它作为一个新的问题来发表。
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2023-05-28 15:50:09
100阅读
并发编程大师Doug Lea不遗余力地为Java开发者提供了非常多的并发容器和框架。ConcurrentHashMap的实现原理与使用在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环。（1）线程不安全的HashMapHashMap在并发执行put操作时会引起死循环，是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构，一旦形成环形数
# Java线程并行执行
## 1. 介绍
在Java中，线程是用来实现并发（concurrency）的机制。并发是指多个任务同时执行的能力。线程的并行执行可以提高程序的执行效率和响应速度。本文将介绍如何在Java中实现线程的并行执行。
## 2. 流程图
下面是实现Java线程并行执行的流程图：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-10 09:22:53
144阅读
# Java 线程并行执行入门指南
## 1. 线程并行执行的基本流程
在 Java 中实现线程并行执行的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------------------|----------------------------------|
| 1. 创建线程类 | 继
原创
2024-09-01 04:26:23
78阅读
# 如何实现Java并行执行方法
作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何在Java中实现并行执行方法。在这篇文章中，我将分步指导你完成这个过程。首先，让我们来看一下整个实现的流程。
## 实现流程
下面是实现Java并行执行方法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建并行执行的方法 |
| 步骤二 | 创建线程池 |
| 步骤三 | 提交任
原创
2024-04-25 04:00:35
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目录一、内存溢出和内存泄露的区别二、并行和并发的区别三、Minor GC和Full GC的区别四、Client模式和Server模式的区别一、内存溢出和内存泄露的区别1、内存溢出内存溢出指的是程序在申请内存的时候，没有足够大的空间可以分配了。2、内存泄露内存泄露指的是程序在申请内存之后，没有办法释放掉已经申请到内存，它始终占用着内存，即被分配的对象可达但无用。内存泄露一般都是因为内存中有一块很大的
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2024-09-26 14:14:48
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要在 Java 中将一个 List 划分为多个子 List，每个子 List 包含最多 50 个元素，并且同步执行一个方法来处理这些子 List，可以按照以下步骤进行：划分列表: 将原始列表分割成多个子列表，每个子列表最多包含 50 个元素。同步执行方法: 对每个子列表调用一个方法，并收集这些方法的返回结果。以下是一个示例代码，演示如何完成这些操作：示例代码import java.util.Arr
原创
2024-08-20 20:51:26
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