企业中经常会有需要批处理才能完成的业务操作，比如：自动化地处理大批量复杂的数据，如月结计算；重复性地处理大批量数据，如费率计算；充当内部系统和外部系统的数据纽带，中间需要对数据进行格式化，校验，转换处理等。
在大型企业中，由于业务复杂、数据量大、数据格式不同、数据交互格式繁杂，并非所有的操作都能通过交互界面进行处理。而有一些操作需要定期读取大批量的数据，然后进行一系列的后续处理。这样的过程就是“批处理”。
假期余额严重不足，难受呀！今天早上 8 点半出门坐车，晚上 9 点才到家，差不多坐了一天车才到家，屁股都坐疼了......
批处理是企业级业务系统不可或缺的一部分，spring batch是一个轻量级的综合性批处理框架,可用于开发企业信息系统中那些至关重要的数据批量处理业务.SpringBatch基于POJO和Spring框架,相当容易上手使用,让开发者很容易地访问和利用企业级服务.spring batch具有高可扩展性的框架,简单的批处理,复杂的大数据批处理作业都可以通过SpringBatch框架来实现。
Spring Batch 是什么？ 官网中介绍 Spring Batch is a lightweight, comprehensive batch framework designed to enable the development of robust batch applications vital for the daily operations of enterprise systems.（一款轻量的、全面的批处理框架，用于开发强大的日常运营的企业级批处理应用程序。）相对于他的特点定义我们肯定更倾向于他的使用的业务场景以及他是如何运作的。下面的篇幅将介绍整个springbatch的使用业务场景和它的结构原理以及如何去使用它们（最后会通过一个demo来演示）。 springbatch结合springboot 的demo：https://github.com/kellypipe/springbatch-springboot-demo
如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外，还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中，每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP，业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑；但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了，今天我将以Spring Batch为例，和大家一起探秘批处理的世界。 初识批处理典型场景 探秘领域模型及关键架构 实现作业健壮性与扩展性 批处理框架的不足与增强 批处理典型业务场景 对账是典型的批处理业务
Spring Cloud Task是一个用于短暂任务（short-lived task）的框架，通常用于执行一些批量处理任务。但是，有时候需要执行的任务非常大，需要将任务拆分成多个小任务，并行执行以提高执行效率。为了解决这个问题，Spring Cloud Task提供了一个称为“任务分区”（Task Partitioning）的高级特性。
在利用Spark处理数据时，如果数据量不大，那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候，就需要做一定的参数配置调整和优化，以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中，要考虑不同的场景，采取不同的优化策略。
Spring Batch 作为 Spring 的子项目，是一款基于 Spring 的企业批处理框架。通过它可以构建出健壮的企业批处理应用。Spring Batch 不仅提供了统一的读写接口、丰富的任务处理方式、灵活的事务管理及并发处理，同时还支持日志、监控、任务重启与跳过等特性，大大简化了批处理应用开发，将开发人员从复杂的任务配置管理过程中解放出来，使他们可以更多地去关注核心的业务处理过程。
事情是这样的：运营人员反馈，通过Excel导入数据时，有一部分成功了，有一部分未导入。初步猜测，是事务未生效导致的。
Java 8 引入了强大的 Stream API，为处理集合数据提供了简洁、高效的解决方案。其中，parallel() 方法为流处理引入了并行化能力，允许开发者充分利用多核处理器的优势，大幅提升大规模数据集的处理效率。
在企业领域,有很多应用和系统需要在生产环境中使用批处理来执行大量的业务操作.批处理业务需要自动地对海量数据信息进行各种复杂的业务逻辑处理,同时具备极高的效率,不需要人工干预.执行这种操作通常根据时间事件(如月末统计,通知或信件),或者定期处理那些业务规则超级复杂,数据量非常庞大的业务,(如保险赔款确定,利率调整),也可能是从内部/外部系统抓取到的各种数据,通常需要格式化、数据校验、并通过事务的方式处理到自己的数据库中.企业中每天通过批处理执行的事务多达数十亿.
Spring Batch是一个基于Java的开源批处理框架，用于处理大规模、重复性和高可靠性的任务。它提供了一种简单而强大的方式来处理批处理作业，如数据导入/导出、报表生成、批量处理等。
什么是批处理？ 在现代企业应用当中，面对复杂的业务以及海量的数据，除了通过庞杂的人机交互界面进行各种处理外，还有一类工作，不需要人工干预，只需要定期读入大批量数据，然后完成相应业务处理并进行归档。这类工作即为“批处理” 为什么使用Spring Batch Spring Batch 作为 Spring 的子项目，是一款基于 Spring 的企业批处理框架。通过它可以构建出健壮的企业批处理应用。Spring Batch 不仅提供了统一的读写接口、丰富的任务处理方式、灵活的事务管理及并发处理，同时还支持日志、监控
Redis管道是一种用于优化多个命令执行的机制，允许客户端将多个命令一次性发送给服务器，然后一次性接收所有命令的返回结果。这种机制可以减少客户端与服务器之间的网络往返次数，从而提高性能。
分支/合并框架的目的是以递归的方式将可以并行的任务拆分成更小的任务，然后将每个子任务的结果合并起来生成整体结果。
在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。C++作为一种高性能的编程语言，提供了多种并行计算的工具和技术，可以帮助开发人员充分利用计算资源，提高程序的性能。
上篇文章 中，我们介绍了数据读写过程中 tikv-client 需要解决的几个具体问题，本文将继续介绍 tikv-client 里的两个主要的模块——负责处理分布式计算的 copIterator 和执行二阶段提交的 twoPhaseCommitter。
批处理任务的主要业务逻辑都是在Step中去完成的。可以将Job理解为运行Step的框架，而Step理解为业务功能。
关于spring batch概念及基本使用，可移步《spring batch精选，一文吃透spring batch》，本文主要内容为spring batch的进阶内容，也就是spring batch的扩展（Multithreaded Step 多线程执行一个Step;Parallel Step 通过多线程并行执行多个Step;Remote Chunking 在远端节点上执行分布式Chunk作;Partitioning Step 对数据进行分区，并分开执行;）的Partitioning Step。本文构建的实例可为主服务，从服务，主从混用等模式，可以大大提高spring batch在单机处理时的时效。
在强化学习（RL）智能体模拟训练中，环境高速并行执行引擎至关重要。最近，新加坡 Sea AI Lab 颜水成团队提出一个全新的环境模拟并行部件 EnvPool，该部件在不同的硬件评测上都达到了优异的性能。
Spring Batch是一个开源的、轻量级的批处理框架，它基于Spring框架构建，继承了Spring的诸多优点，如依赖注入、面向切面编程等。Spring Batch旨在简化批处理应用程序的开发，提供了一套丰富的功能来支持事务管理、作业调度、异常处理、日志记录等。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
下面是一个简单介绍matlab并行计算的文章，属于不知道多少次的转载，我找到原文地址了
在Reactor官方的网站上，指出了现有编程的一些不足https://projectreactor.io/docs/core/release/reference/index.html#_blocking_can_be_wasteful
上篇文章我们讲到了JIT中的LogCompilation，将编译的日志都收集起来，存到日志文件里面，并且详细的解释了LogCompilation日志文件中的内容定义。
通过前面几篇文章，我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor，它们各显神通解决了很多实际问题（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）。
在当今数字化时代，处理大数据和批量任务变得越来越常见。本文将深入研究Spring Batch的原理、用法和最佳实践，帮助你高效地处理大规模数据处理任务。
在系统需要运行大量耗时定时任务的场景下，单使用类似Quartz或者Spring Task等定时任务框架无法满足对并发处理性能、监控管理及运维拓展的要求，以下，介绍公司使用过的分布式定时任务调度框架Saturn。
Spring Batch为批处理提供了一个轻量化的解决方案，它根据批处理的需要迭代处理各种记录，提供事物功能。但是Spring Batch仅仅适用于"脱机"场景，在处理的过程中不能和外部进行任何交互，也不允许有任何输入。
前几天在做项目demo的时候，发现有一个很奇怪的现象，就是MyBatis发现更新和插入返回值一直为"-2147482646"，无论怎么改，这个值一直不变...
本文将介绍7种同步方法的访问场景，我们来看看这七种情况下，多线程访问同步方法是否还是线程安全的。这些场景是多线程编程中经常遇到的，而且也是面试时高频被问到的问题，所以不管是理论还是实践，这些都是多线程场景必须要掌握的场景。
数据并行是大规模深度学习训练中非常成熟和常用的并行模式。本文将介绍数据并行的原理和主流实现方案，使用数据并行加速训练过程中需要注意的问题，以及如何优化数据并行进一步提高训练速度。希望能帮助用户更好的理解和使用数据并行策略。
将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练，因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练，可预期取得较大收获。Deep CNNs的单机多GPU模型并行和数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分，腾讯深度学习平台技术团队实现了模型并行和数据并行技术加速Deep CNNs训练，证实模型拆分对减少单GPU上显存占用有效，并且在加速比指标上得到显著收益，同时可
Saturn (任务调度系统)是唯品会开源的一个分布式任务调度平台，取代传统的Linux Cron/Spring Batch Job的方式，做到全域统一配置，统一监控，任务高可用以及分片并发处理。
Spring Batch 是一个轻量级、全面的批处理框架，旨在支持开发对企业系统的日常操作至关重要的健壮的批处理应用程序。Spring Batch 建立在人们期望的 Spring Framework 特性（生产力、基于 POJO 的开发方法和一般易用性）的基础上，同时使开发人员可以在必要时轻松访问和使用更高级的企业服务。Spring Batch 不是一个调度框架。在商业和开源领域都有许多优秀的企业调度程序（例如 Quartz、Tivoli、Control-M 等）。Spring Batch 旨在与调度程序结合使用，而不是替代调度程序。
在介绍 Index Lookup Join 之前，我们首先看一下什么是 Nested Loop Join。
在Java开发的世界里，JVM是一个不可或缺的核心组件。它不仅为我们提供了跨平台的能力，还为我们处理内存管理、线程调度等底层细节。但是，随着应用规模的增长，JVM的性能优化成为了开发者必须面对的挑战。本文将带你深入了解JVM的优化策略、组成结构以及垃圾回收（GC）的工作原理和调优方法，并通过代码示例来加深理解。让我们一起探索如何让Java应用在JVM上运行得更加高效。
任务调度 JDK 的几种实现方式如下： 1）多线程： 通过开启一个线程，while 循环执行业务逻辑，让线程 sleep 休眠，达到任务间隔执行。代码清单如下图所示：
本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇，聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架。 将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练，因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练，可预期取得较大收获。Deep CNNs的单机多GPU模型并行和数据并行框架是Mariana的一部分，Mariana技术团队
云端深度学习的服务的性能加速通常需要算法和工程的协同加速，需要模型推理和计算节点的融合，并保证整个“木桶”没有太明显的短板。
选自Tensorflow 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和，例如在使用 AlexNet
并且还需要关注多个线程之间共享变量的修改问题。而 Java8 为我们提供了并行流，可以一键开启并行模式。是不是很酷呢？让我们来看看。
作者：肖力涛 前言 在WeTest舆情项目中，需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计，在生产者一端，我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中，而在消费者一端，我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计。 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结，之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用，最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结。（如有任何纰漏欢迎
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/001fcfb931454d760dbccff9f4d1b8d113f8708c/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/reindex/ReindexRequest.java
批处理顾名思义是批量处理大量数据，但是这个大量数据又不是特别大的大数据，比Hadoop等要轻量得多，适合企业单位人数薪资计算，财务系统月底一次性结算等常规数据批量处理。
大家好，我叫XXX，是一名XXX学校研二，目前专注于Java后端开发领域。我拥有丰富的项目经验，从需求分析、设计、编码、测试到维护，我能够熟练地运用Java语言和相关技术，独立或与团队一起完成各种复杂的开发任务。
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