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Schedulerx2.0支持MapReduce模型

1. 前言 Schedulerx2.0提供了map模型,通过一个map方法就能将海量数据分布式到多台机器上分布式执行,随着业务方的深入使用,又提出了更多的需求,比如: 监听所有子任务完成的事件 处理所有子任务返回的订单号 汇总结果进行工作流数据传输 2. 简介 MapReduce模型是Map模型的扩展,废弃了postProcess方法,新增reduce接口,需要实现MapReduceJobProcessor。 MapReduce模型只有一个reduce,所有子任务完成后会执行reduce方法,可以在reduce方法中返回该任务实例的执行结果,作为工作流的上下游数据传递。如果有子任务失败,reduce不会执行。 MapReduce模型,还能处理所有子任务的结果。子任务通过return ProcessResult(true, result)返回结果(

突破Java面试(17)-ElasticSearch的部署架构

1 面试题 ES集群部署架构如何 每个索引的数据量大概多少 每个索引大概有多少分片 2 考点分析 问你生产环境咋部署的,说白了,没啥技术含量,就是看你有没有在真正的生产环境里做过ES! 有些同学可能没在生产环境做过,没在线上部署过ES集群,也没实际玩过,也没往ES集群里面导入过几千万甚至是几亿的数据量,可能你就不太清楚这里面的一些生产项目中的细节 如果你是自己就玩过demo,没碰过真实的ES集群,那你可能此时会懵,但是别怕!你一定要云淡风轻的回答,表示你确实干过ES! 3 详解 如果你确实干过ES,那你肯定了解你们生产es集群的实际情况,部署了几台机器?有多少个索引?每个索引有多大数据量?每个索引给了多少个分片?你肯定知道! 但是如果你确实没干过,也别虚,我给你说一个基本的版本,你到时候就简单说一下就好了 ES生产集群我们部署了5台机器,每台机器是6核

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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