任务不是线程. 任务运行的时候需要使用线程,任务并没有取代线程.

标题的名称定义不知道是否准确,不过我想表达的意思就是使用Task特性来同时请求多个不同的接口,然后合并数据:我想这种场景的开发对于对接过其他公司接口的人不会陌生,本人也是列属于之内,更多的是使用最原始的异步委托的方法去处理,今天抽空写了一个使用4.5新特性Task来处理这种场景:各位看客有什么疑问或者好的建议及分享请博客通知,谢谢. A.项目结构图 B.namespace Pm.V.PM_BLL下面的BaseClass定义如下: public abstract class BaseClass {

參考资料:  阿里巴巴开源项目 CobarClient  源代码实现. 分享作者:闫建忠 分享时间:2014年5月7日 --------------------------------------------------------------------------------------- 并行调度封装类设计: BXexample.java package org.hdht.business.ordermanager.quartzjob; import java.util.ArrayList

webapi+Task并行请求不同接口实例 标题的名称定义不知道是否准确,不过我想表达的意思就是使用Task特性来同时请求多个不同的接口,然后合并数据:我想这种场景的开发对于对接过其他公司接口的人不会陌生,本人也是列属于之内,更多的是使用最原始的异步委托的方法去处理,今天抽空写了一个使用4.5新特性Task来处理这种场景:各位看客有什么疑问或者好的建议及分享请博客通知,谢谢. A.项目结构图 B.namespace Pm.V.PM_BLL下面的BaseClass定义如下: 主要是在实例的时候读取

/** * 并行调度相关处理 * * 按卫星*日期 ,将待处理的任务分解为 卫星+日期 粒度的子任务 添加到paramMapList列表中 */ List<Map<String, Object>> paramMapList = new ArrayList<Map<String, Object>>(); for (Iterator<OrderParamSatellite> iterator = paramSatellites.iterator();

failed task可理解为自杀,也就是task本身出了问题而自杀:killed task可理解为是他杀,也就是jobtracker认为这个任务的执行是多余的,所以把任务直接杀掉.起初用hadoop的时候经常在一个 complete的job中看到几个failed 或者是 killed task,还经常好奇为什么有的时候task的失败不会影响到整个job的失败,而有的时候就会使整个job的失败,到底failed和killed task对整个job的影响是什么? failed task faile

1. 为什么会有/怎么解决: async/await的无限嵌套 public async Task<int> myFuncAsync1() { //some code int num = await getNumberFromDatabaseAsync(); //如果没有await那么async修饰的函数仍然是同步执行,失去意义 return num; } public async Task<string> myFuncAsync2() { //some code int num

什么是异步 同步和异步主要用于修饰方法.当一个方法被调用时,调用者需要等待该方法执行完毕并返回才能继续执行,我们称这个方法是同步方法:当一个方法被调用时立即返回,并获取一个线程执行该方法内部的业务,调用者不用等待该方法执行完毕,我们称这个方法为异步方法. 异步的好处在于非阻塞(调用线程不会暂停执行去等待子线程完成),因此我们把一些不需要立即使用结果.较耗时的任务设为异步执行,可以提高程序的运行效率.net4.0在ThreadPool的基础上推出了Task类,微软极力推荐使用Task来执行异步任务

Spark版本:1.6.2 简介:本文档简短的介绍了spark如何在集群中运行,便于理解spark相关组件.可以通过阅读应用提交文档了解如何在集群中提交应用. 组件 spark应用程序通过主程序的SparkContext对象进行协调,在集群上通过一系列独立的处理流程运行.为了便于迁移,SparkContext可以支持多种类型的集群管理器(spark standalone.Yarn.Mesos).当与集群管理器创建连接后,spark在集群的节点上面申请executors,用于处理应用程序中的计算任

jenkins2 pipeline里groovy的高级用法.翻译自:https://github.com/jenkinsci/pipeline-plugin/blob/master/TUTORIAL.md 文章来自:http://www.ciandcd.com文中的代码来自可以从github下载: https://github.com/ciandcd 1. 在groovy里使用函数,条件控制,循环,异常捕获等 node('remote') { git url: 'https://github.c

今天我们来看一下,同样功能在 Asp.net MVC 4 下的实现,基于.net framework 4.5 下的async支持,让我们的代码更加简单,看下面片断代码名叫Index的Action方法: public async Task<ActionResult> IndexAsync() { var cnblogsTask = GetStringAsync("http://www.cnblogs.com"); var myblogTask = GetStringAsync

异步.异步是在.net .45里面提供的一个新的方法 它主要用在.三个方面 1.网络访问 2.磁盘访问 3.延迟很长时间的步骤 它主要有2个关键字 Async  Await Async  怎么工作 demo_1_下载一个html的2个方式来比较下 public static void Run() { //请注意 输出顺序..over之后才会输出DumpWebPageAsync 里面的page var url = "http://abujj.me"; Console.WriteLine(

这几天在微信群里又聊到.NET可以救中国但是案例太少不深的问题,我说.NET玩爬虫简直就是宇宙第一,于是大神朱永光说,你为何不来写一篇总结一下? 那么今天就全面的来总结一下,在.NET生态下,如何玩爬虫 关于爬虫 从搜索引擎开始,爬虫应该就出现了,爬的对象当然也就是网页URL,在很长一段时间内,爬虫所做的事情就是分析URL.下载WebServer返回的HTML.分析HTML内容.构建HTTP请求的模拟.在爬虫过程中存储有用的信息等等,而伴随着App的发展以及CS系统通讯方式的HTTP化,对服务接

关于爬虫 从搜索引擎开始,爬虫应该就出现了,爬的对象当然也就是网页URL,在很长一段时间内,爬虫所做的事情就是分析URL.下载WebServer返回的HTML.分析HTML内容.构建HTTP请求的模拟.在爬虫过程中存储有用的信息等等,而伴随着App的发展以及CS系统通讯方式的HTTP化,对服务接口特别是HTTP RESTFul接口的爬虫也开始流行.爬虫的具体形式,包括模拟浏览器行为和模拟HTTP行为.在爬虫的发展过程中,也涌现出无数的工具和语言实践,而今天要说的就是,.NET生态是爬虫最好的伴侣

在Storm中, 开发者可以为上游spout/bolt发射出的tuples指定下游bolt的哪个/哪些task(s)来处理该tuples.这种指定在storm中叫做对stream的分组,即stream grouping,分组方式主要有以下7种 Shuffle Grouping 或 None Grouping Fields Grouping All Grouping Global Grouping LocalOrShuffle Grouping Direct Grouping 1. Shuffle

Dora.Interception 1.0(Github地址:可以访问GitHub地址:https://github.com/jiangjinnan/Dora)推出有一段时间了,最近花了点时间将它升级到2.0,主要有如下的改进: 提供了原生的动态代理生成底层框架Dora.DynamicProxy:之前依赖第三方框架Castle实现最底层的代理生成,但是它不支持基于Task的并行编程(也就是说通过它编写的Interceptor无法实现异步执行),所以我采用IL Emit的方式自行实现了这部分的功能

目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色描述 hd01 2CPUs, 4G RAM, 2TB 机械硬盘 nimbus, supervisor, ui,

一.使用组件的并行度代替线程池 Storm 自身是一个分布式.多线程的框架,对每个Spout 和Bolt,我们都可以设置其并发度:它也支持通过rebalance 命令来动态调整并发度,把负载分摊到多个Worker 上.       如果自己在组件内部采用线程池做一些计算密集型的任务,比如JSON 解析,有可能使得某些组件的资源消耗特别高,其他组件又很低,导致Worker 之间资源消耗不均衡,这种情况在组件并行度比较低的时候更明显. 比如某个Bolt 设置了1 个并行度,但在Bolt 中又启动了线

这几天在微信群里又聊到.NET可以救中国但是案例太少不深的问题,我说.NET玩爬虫简直就是宇宙第一,于是大神朱永光说,你为何不来写一篇总结一下? 那么今天就全面的来总结一下,在.NET生态下,如何玩爬虫 关于爬虫 从搜索引擎开始,爬虫应该就出现了,爬的对象当然也就是网页URL,在很长一段时间内,爬虫所做的事情就是分析URL.下载WebServer返回的HTML.分析HTML内容.构建HTTP请求的模拟.在爬虫过程中存储有用的信息等等,而伴随着App的发展以及CS系统通讯方式的HTTP化,对服务接

目录 系列大纲 一.前言 二.目录结构 四.章节结构 五.相关链接 系列大纲 目前只整理到第二章,线程同步,笔者后面会慢慢更新,争取能把这本书中精华的知识都分享出来. C#多线程编程系列(一)- 简介 C#多线程编程系列(二)- 线程基础 C#多线程编程系列(三)- 线程同步 C#多线程编程系列(四)- 使用线程池 C#多线程编程系列(五)- 使用任务并行库 源码下载点击链接 示例源码下载 一.前言 在C#学习过程中,多线程一直都是比较难的部分,因为其中涉及到很多与操作系统相关的知识.比如:如何

简介 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. Resilient:弹性,它表示的含义rdd的数据是可以保存在内存中或者是磁盘中. Distributed:它的数据是分布式存储的,后期方便于进行分布式计算. Dataset:它就是一个集合,集合里面可以存放了很多个元素. RDD的属性 1 A list of partitions 一个分区列表,在这里表示一个rd