eclipse编译运行MapReduce程序一、环境Ubuntu16，Hadoop2.7.1二、安装eclipse你可以直接在Ubuntu的Ubuntu软件中心直接搜索安装Eclipse，在桌面左侧任务栏，不过我用这种方法安装之后Eclipse打不开三、安装配置Hadoop-Eclipse-Plugin要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序，需要安装 hadoop-eclip
# Java设置并发量
在Java中，我们可以使用并发量来控制并发访问的数量，从而提高系统的性能和稳定性。本文将介绍如何在Java中设置并发量，并提供代码示例说明。
## 什么是并发量
并发量是指系统能够同时处理的并发访问数量。当系统接收到大量并发请求时，如果没有合理地控制并发量，会导致系统性能下降，甚至崩溃。因此，在设计和开发Java应用程序时，设置合适的并发量是非常重要的。
## 设置
原创
2023-12-16 06:42:50
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# Redis并发量设置
Redis是一种高性能的键值对存储系统，被广泛应用于诸如缓存、消息队列和实时统计等场景。在实际应用中，我们经常需要设置Redis的并发量，以提高系统的吞吐量和性能。本文将介绍Redis并发量设置的方法以及相关的代码示例。
## 并发量设置方法
Redis的并发量设置主要涉及到以下几个方面：
1. 连接池大小：通过设置连接池的大小，可以控制同时与Redis建立连接的
原创
2024-01-25 14:17:15
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Map任务数量由InputSplit决定，InputSplit分片大小默认是HDFS块大小（hadoop1.x=64mb，hadoop2.x是128mb）。例如： MapReduce作业读取HDFS上（hadoop2.x）两个文件，一个是200MB，一个是100MB，这时候就有3个InputSplit，每个InputSpli
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2024-03-19 14:30:38
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一般来说nginx 配置文件中对优化比较有作用的为以下几项：
1. worker_processes 8;
nginx 进程数，建议按照cpu 数目来指定，一般为它的倍数 (如,2个四核的cpu计为8)。
2. worker_cpu_affinity 00000001 0000001000000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000;
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2024-05-21 12:57:23
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记录一下一个并发导致的脏数据问题（基于MySQL）。问题描述（银行操作员例子）：比如A、B操作员同时读取一余额为1000元的账户，A操作员为该账户增加100元，B操作员同时为该账户扣除50元，A先提交，B后提交。最后实际账户余额为1000-50=950元，但本该为1000+100-50 = 1050 。首先分析下如何会导致问题的出现：我们来些一个伪代码表示下A操作员操作执行的过程：
User
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2023-12-24 10:35:58
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# Java Emqx设置并发量
## 引言
在开发过程中，我们经常需要处理并发请求。Emqx是一种强大的MQTT消息代理服务器，它对并发请求的处理具有很好的支持。本文将介绍如何使用Java设置Emqx的并发量。
## 流程概述
下表将展示设置Emqx并发量的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 引入Emqx Java客户端库 |
| 步骤 2 |
原创
2023-10-22 09:52:57
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前提在阿里云PTS上有一篇文章讲解VU、RPS、RT换算，中间有一个公式介绍如下图 并发数 = RPS * 响应时间于是我在本地做了几次实验，试图验证一下公式的准确性,实验网站 www.baidu.com第一次实验100线程，一次迭代，启动时间1s，线程组和聚合报告如图所示 从结果可以看出，100并发/s，一次迭代，平均响应时间是68ms如果根据上面公式来看的话
Jmeter设置语言为中文： Options – > Choose Language – > Chinese(Simplified) jmeter常用测试元件测试计划：默认线程组：设置并发数、并发时间、请求循环次数采样器（simple）：较常用HTTP请求、JDBC Request、Soap/XML - RPC Request监听器：查看结果树断言：响应断言，通过对比服务器返回的响应数
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2024-10-09 12:20:26
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创建线程的四种方式创建线程的四种方式包括使用继承 Thread 类、实现 Runnable 接口、使用 Callable 和 Future 接口以及利用线程池。每种方式都有其特定的优势和适用场景。通过继承 Thread 类或实现 Runnable 接口，可以定义线程要执行的任务，并通过调用 start() 方法启动线程。使用 Callable 和 Future 接口可以在执行任务后返回结果，并且可
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2024-07-02 12:56:39
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首先需要说明的是Task不等于Thread，只是微软默认实现ThreadPoolTaskScheduler是依赖于线程池的，因为该类的可访问性为internal，所以我们在实际编码中无法直接在代码中new这么一个Scheduler出来，只能通过TaskScheduler.Default间接的来使用好了上面好像偏题了，回到原题，为什么需要控制Task数量？假设有这样一个场景，有一批Task需执行，假
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2023-11-13 08:50:33
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ansible的同步模式与异步模式执行区别: 同步模式： 如果节点数太多，ansible无法一次在所有远程节点上执行任务，那么将先在一部分节点上执行一个任务(每一批节点的数量取决于fork进程数量，默认为5个，可设置)，直到这一批所有节点上该任务完全执行完毕才会接入下一个批节点，直到所有节点将该任务都执行完毕，然后重新回到
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2024-08-15 11:17:13
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这篇文章主要介绍了MySQL中实现高性能高并发计数器方案,本文中的计数器是指如文章的点击数、喜欢数、浏览次数等,需要的朋友可以参考下
现在有很多的项目，对计数器的实现甚是随意，比如在实现网站文章点击数的时候，是这么设计数据表的，如：”article_id, article_name, article_content, article_author, article_vi
并发的基本概念并发的概念： 指网站在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高。服务器并发量分为： 1.业务并发用户数；2.最大并发访问数；3.系统用户数；4.同时在线用户数； 估算业务并发量的公式： C=nL/T C^=C+3×(C的平方根) 其中：C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度
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2024-05-07 17:50:41
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并发冲突是一个比较常见的问题，无论是elasticSearch还是类似于mysql的数据库都存在并发冲突的问题。 并发冲突出现的场景：例如当前售卖苹果，由于是圣诞节，苹果按个来买。当前有100个苹果。当用户1过来购买苹果1个时，用户2同时过来购买1个苹果，用户1对应的线程从es中取出数据为100，用户2对应的线程从es中取出的数据也为100。当用户1的线程执行完成之后苹果的个数减1,变成99.此时
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2024-03-18 13:59:16
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方式一、使用异步注解@aysnc
用法1、1.在启动类或者Controller类加上@EnableAsync注解/**
* @EnableAsync注解可以开启多线程，
* 可标注在方法、类上
*/
@SpringBootApplication
@EnableAsync
public class Application {
public static void main(String
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2024-07-05 14:13:58
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java SpringMVC异步编程：提升系统吞吐能力使用spring boot搭建web项目时，spring boot会内置一个tomcat作为web服务器，每一次请求落到tomcat上时，tomcat都会把请求封装成一个servlet，在传统的开发过程中servlet的生命周期会从tomcat创建它开始一直到业务逻辑处理完成并返回处理结果，换句话说在一次请求过程中servlet是独占的。tom
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2024-02-20 19:32:57
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MySQL性能最大数据量抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数，它取决于操作系统对文件大小的限制。《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐分库分表。性能由综合因素决定，抛开业务复杂度，影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。500万这个值仅供参考，并非铁律。最大并发数并发数是指同一时刻数据库能处理多少
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2023-12-03 14:00:06
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一、先了解几个概念RPCRPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。gRPCgRPC是一个高性能、通用的开源RPC框架，其由Google主要由开发并基于HTTP/2协议标准而设计，基于ProtoBuf(Protocol Buffers)序列化协议开发，且支持众多开发语言。基于HTTP/2协议提供了更
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2024-01-30 20:52:28
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1、Mapper类用户自定义一个Mapper类继承Hadoop的Mapper类Mapper的输入数据是KV对的形式（类型可以自定义）Map阶段的业务逻辑定义在map()方法中Mapper的输出数据是KV对的形式（类型可以自定义）注意：map()方法是对输入的一个KV对调用一次！！2、Reducer类用户自定义Reducer类要继承Hadoop的Reducer类Reducer的输入数据类型对应Map
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2023-12-20 14:59:42
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