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并发与并行的区别_并发执行和并行执行

并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。 并发是逻辑上的同时发生（simultaneous），而并行是物理上的同时发生。...来个比喻：并发是一个人同时吃三个馒头，而并行是三个人同时吃三个馒头。 二： 并行(parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。...并发(concurrency)：指在同一时刻只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速的轮换执行，使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果，但在微观上并不是同时执行的，只是把时间分成若干段，使多个进程快速交替的执行...并行在多处理器系统中存在，而并发可以在单处理器和多处理器系统中都存在，并发能够在单处理器系统中存在是因为并发是并行的假象，并行要求程序能够同时执行多个操作，而并发只是要求程序假装同时执行多个操作（每个小时间片执行一个操作...当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发.当一个CPU执行一个线程时,另一个CPU可以执行另一个线程,两个线程互不抢占CPU资源,可以同时进行,这种方式我们称之为并行(Parallel)。

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    并行执行任务

    需求 在app列表首页,展示多个item,并有分页;而每个item里后台都会调用一个http请求,判断当前item的状态 分析 为了更好的用体验,无疑需要使用多线程并行处理http请求,而且还需要拿到每个线程的执行结果...如何拿到所有线程的执行结果 对于第一个问题,还是很好解决的,使用并发包( java.util.concurrent)下面的ThreadPoolExecutor类创建线程池,阿里巴巴Java开发手册上推荐使用该类创建线程池...,传统的Thread无法拿到执行结果,由于run方法无返回值,通过ThreadPoolExecutor类图发现: ?...继承了AbstractExecutorService、ExecutorService,对ExecutorService中的invokeAll方法产生极大的兴趣,仔细阅读注释,其实这个方法用来并行执行任务..., 下面就是并行执行任务了: ExecutorService executor = ThreadFactory.getThreadPool(); List userFilterDtoList

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    并行执行(二)、multiprocessing

    Pool类 在使用Python进行系统管理时，特别是同时操作多个文件目录或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。...int(e1 - s) print 'concurrent:' #创建多个进程，并行执行 pool = Pool(5) #创建拥有5个进程数量的进程池 #testFL:要处理的数据列表，...(run, testFL) pool.close()#关闭进程池，不再接受新的进程 pool.join()#主进程阻塞等待子进程的退出 e2 = time.time() print "并行执行时间...：", int(e2-e1) print rl  执行结果： shunxu: 顺序执行时间： 6 concurrent: 并行执行时间： 2 [1, 4, 9, 16, 25, 36]...其实这跟进程调度有关，当有多个进程并行执行时，每个进程得到的时间片时间不一样，哪个进程接受哪个请求以及执行完成时间都是不定的，所以会出现输出乱序的情况。那为什么又会有没这行和空行的情况呢？

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    使用shell并行执行多个脚本

    每种数据库都提供命令行接口执行SQL语句，因此最容易想到的就是通过初始化多个并发的会话并行执行，每个会话运行一个单独的查询，用来抽取不同的数据部分。...即使订单表没有分区，仍然可以基于逻辑条件执行并行抽取。...，使这些调用并行执行。...等到循环里面的命令都结束之后才执行接下来的date命令。用这个示例说明并行执行多个SQL脚本文件（这里多次执行同一个文件a.sql，当然实际中应该是多个不同的SQL文件）。...而且所有并行技术都会使用更多的CPU和I/O资源，因此在执行任何并行抽取技术前需要评估对系统性能的影响。我们应该控制并发进程的个数，不然会影响系统其它进程的运行。

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    SparkSQL并行执行多个Job的探索

    在下图中，假设集群总共有12个cpu-vcore分配给Executor使用，那么就会有12个Task并行执行写入，最终生成12个文件。 从充分利用资源的角度来看，这样的设计无疑是最佳的。...上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。针对这个思路，首先要搞清楚Spark是否支持这么玩，如果支持的话又是怎么支持的。...基本可以明确以下两点： Spark支持通过多线程在一个SparkContext上提交多个Job，每个线程里面的Job是顺序执行的，但是不同线程的Job是可以并行执行的，取决当时Executor中是否有充足的...Job数： 上图中看到明显开启spark.sql.adaptor.enabled=true情况下生成的并行Job更多，下面我们分析一下两种情况的执行计划。...以上就是对SparkSQL并行执行多个Job的所有探索，与一个Job转成DAG从而划分层多个Stage不是同层次的原理，希望能帮助到大家！

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    具有依赖关系的并行操作执行

    文中提供出一种用于并行执行一组具有依赖关系的操作的解决方案，这不由得想起我在一年之前写的一个具有相同的功能的组件。于是翻箱倒柜找了出来，进行了一些加工，与大家分享一下。...一、问题分析 我们知道，较之串行化的操作，并行计算将多个任务同时执行，从而充分利用了资源，提高了应用的整体性能。对于多个互不相干的操作，我们可以直接按照异步的方式执行就可以。...二、采用并行操作执行器 使用我所提供的这样一个并行操作执行器（ParallelExecutor），可以帮我们解决这个问题。...：依赖操作列表 在使用ParallelExecutor对操作进行并行执行之前，我们需要通过ParallelExecutor的两个AddOperation方法添加需要执行的操作。...当执行Execute方法对所有的操作进行并行执行的时候，需要调用Initialize方法对每个操作进行初始化。然后异步调用每个操作的Execute方法即可。

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    SparkSQL并行执行多个Job的探索

    对于一个Spark Job，我们总是期望能充分利用所有的cpu-vcore来并行执行，因此通常会将数据repartition成cpu-vcore的个数，即每个cpu-vcore上跑一个Task。...在下图中，假设集群总共有12个cpu-vcore分配给Executor使用，那么就会有12个Task并行执行写入，最终生成12个文件。 从充分利用资源的角度来看，这样的设计无疑是最佳的。...上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。针对这个思路，首先要搞清楚Spark是否支持这么玩，如果支持的话又是怎么支持的。...基本可以明确以下两点： Spark支持通过多线程在一个SparkContext上提交多个Job，每个线程里面的Job是顺序执行的，但是不同线程的Job是可以并行执行的，取决当时Executor中是否有充足的...Job数： 上图中看到明显开启spark.sql.adaptor.enabled=true情况下生成的并行Job更多，下面我们分析一下两种情况的执行计划。

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    npm并行&串行执行多个scripts命令

    ，当碰到执行出错的命令后将不执行后面的命令 & 并行执行多条命令 || 顺序执行多条命令，当碰到执行正确的命令后将不执行后面的命令 | 管道符 && "scripts": { "test": "node.../build/3.js" } 并行执行多条命令，输出结果：3 2 1 || "scripts": { test": "node ./build/1.js || node ....Bash：成功 exit 0；失败（非0） exit 1 Nodejs：成功 process.exit(0)；失败（非0） process.exit(1) 先并行后串行？.../build/3.js\"" } 并行执行多条命令，输出结果：3 2 1 只能并行，不能顺序执行！ npm-run-all 跨平台，一种可以并行或顺序运行多个 npm 脚本的 CLI 工具。.../build/3.js", "test": "npm-run-all -p n_1 n_2 -s n_3", } 输出结果：2 1 3（并行执行n_1、n_2；然后执行n_3） npm-run-all

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    具有依赖关系的并行操作执行

    文中提供出一种用于并行执行一组具有依赖关系的操作的解决方案，这不由得想起我在一年之前写的一个具有相同的功能的组件。于是翻箱倒柜找了出来，进行了一些加工，与大家分享一下。...一、问题分析 我们知道，较之串行化的操作，并行计算将多个任务同时执行，从而充分利用了资源，提高了应用的整体性能。对于多个互不相干的操作，我们可以直接按照异步的方式执行就可以。...二、采用并行操作执行器 使用我所提供的这样一个并行操作执行器（ParallelExecutor），可以帮我们解决这个问题。...：依赖操作列表 在使用ParallelExecutor对操作进行并行执行之前，我们需要通过ParallelExecutor的两个AddOperation方法添加需要执行的操作。...当执行Execute方法对所有的操作进行并行执行的时候，需要调用Initialize方法对每个操作进行初始化。然后异步调用每个操作的Execute方法即可。

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    SparkSQL并行执行多个Job的探索

    在下图中，假设集群总共有12个cpu-vcore分配给Executor使用，那么就会有12个Task并行执行写入，最终生成12个文件。 从充分利用资源的角度来看，这样的设计无疑是最佳的。...上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。针对这个思路，首先要搞清楚Spark是否支持这么玩，如果支持的话又是怎么支持的。...基本可以明确以下两点： Spark支持通过多线程在一个SparkContext上提交多个Job，每个线程里面的Job是顺序执行的，但是不同线程的Job是可以并行执行的，取决当时Executor中是否有充足的...Job数： 上图中看到明显开启spark.sql.adaptor.enabled=true情况下生成的并行Job更多，下面我们分析一下两种情况的执行计划。...以上就是对SparkSQL并行执行多个Job的所有探索，与一个Job转成DAG从而划分层多个Stage不是同层次的原理，希望能帮助到大家！

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    npm并行&串行执行多个scripts命令

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