Hadoop高并发？
首先肯定要保证集群的高可靠性，在高并发的情况下不会挂掉，支撑不住可以通过横向扩展。 datanode挂掉了使用hadoop脚本重新启动。
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我试图使用这里定义的基本字数。当IntSumReducer执行context.write时，是否可能将该context.write传递给第二个reducer或输出类，该reducer或输出类将IntSumReducer给出的最终列表减少/更改到单个最大频率？ 我对Hadoop/MapReduce和Java中的jobs概念相当陌生，所以我不确定我需要如何修改默认的WordCount以使其符合要求。我
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高级并发对象 目前为止，之前的教程都是重点讲述了最初作为 Java 平台一部分的低级别 API。这些API 对于非常基本的任务来说已经足够，但是对于更高级的任务就需要更高级的 API。特别是针对充分利用了当今多处理器和多核系统的大规模并发应用程序。 本章，我们将着眼于 Java 5.0 新增的一些高级并发特征。大多数功能已经在新的java.util.concurrent 包中实现。Java 集合框
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因此，从Hadoop教程网站(http://Hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapreducetutorial.html#source_code)上，我了解了如何使用map reduce方法实现单词计数，并且输出的单词都是出现频率的。 我想做的是只有输出是最高频率
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在 Git 中合并是相当容易的。 因为 Git 使多次合并另一个分支变得很容易，这意味着你可以有一个始终保持最新的长期分支，经常解决小的冲突，比在一系列提交后解决一个巨大的冲突要好。 然而，有时也会有棘手的冲突。 不像其他的版本控制系统，Git 并不会尝试过于聪明的合并冲突解决方案。 Git 的哲学是聪明地决定无歧义的合并方案，但是如果有冲突，它不会尝试智能地自动解决它。 因此，如果很久之后才合并
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由来 很多时候，我们需要简单模拟N个线程调用某个业务测试其并发状况，于是Hutool提供了一个简单的并发测试类——ConcurrencyTester。 使用 ConcurrencyTester tester = ThreadUtil.concurrencyTest(100, () -> { // 测试的逻辑内容 long delay = RandomUtil.randomLong(
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主要内容：1.Disruptor介绍,2.Disruptor 的核心概念,3.demo1.Disruptor介绍 Disruptor是一个开源的Java框架，它被设计用于在生产者—消费者（producer-consumer problem，简称PCP）问题上获得尽量高的吞吐量（TPS）和尽量低的延迟。 从功能上来看，Disruptor 是实现了“队列”的功能，而且是一个有界队列。那么它的应用场景自然就是“生产者-消费者”模型的应用场合了。 其实Disruptor与其说是一个框架，不