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突击并发编程JUC系列-阻塞队列 BlockingQueue

突击并发编程JUC系列演示代码地址: https://github.com/mtcarpenter/JavaTutorial 什么是阻塞队列 阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作支持阻塞的插入和移除方法。 支持阻塞的插入方法:意思是当队列满时,队列会阻塞插入元素的线程,直到队列不满。 支持阻塞的移除方法:意思是在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空。 阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者是向队列里添加元素的线程,消费者是从队列里取元素的线程。阻塞队列就是生产者用来存放元素、消费者用来获取元素的容器。 插入和移除操作的4种处理方式 方法/处理方式 抛出异常 返回特殊值 一直阻塞 超时退出 插入方法 add(e) offer(e) put(e) offer(e,time,unit) 移除方法 remove() poll() take() poll(time,unit) 检查方法 element() peek() 不可用 不可用 抛出异常:当队列满时,如果再往队列里插入元素,会抛出 IllegalStateException ("...

数据湖有新解!Apache Hudi 与 Apache Flink 集成

简介: 纵观大数据领域成熟、活跃、有生命力的框架,无一不是设计优雅,能与其他框架相互融合,彼此借力,各专所长。 作者:王祥虎(Apache Hudi 社区) Apache Hudi 是由 Uber 开发并开源的数据湖框架,它于 2019 年 1 月进入 Apache 孵化器孵化,次年 5 月份顺利毕业晋升为 Apache 顶级项目。是当前最为热门的数据湖框架之一。 1. 为何要解耦 Hudi 自诞生至今一直使用 Spark 作为其数据处理引擎。如果用户想使用 Hudi 作为其数据湖框架,就必须在其平台技术栈中引入 Spark。放在几年前,使用 Spark 作为大数据处理引擎可以说是很平常甚至是理所当然的事。因为 Spark 既可以进行批处理也可以使用微批模拟流,流批一体,一套引擎解决流、批问题。然而,近年来,随着大数据技术的发展,同为大数据处理引擎的 Flink 逐渐进入人们的视野,并在计算引擎领域获占据了一定的市场,大数据处理引擎不再是一家独大。在大数据技术社区、论坛等领地,Hudi 是否支持使用 Flink 计算引擎的的声音开始逐渐出现,并日渐频繁。所以使 Hudi 支持 Fli...

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