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并发与并行的区别_并发执行并行执行

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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    Python并行编程之道—加速海量任务同时执行

    这次我要和大家分享一种加速海量任务执行的方法,那就是Python并行编程。如果你经常处理大量的任务,并且希望能够同时执行它们以提高效率,那么并行编程将会给你带来巨大的帮助!...1、了解并行编程 并行编程是利用多个执行单元同时执行任务的一种编程方式。在传统的串行编程中,任务是依次执行的,而在并行编程中,任务可以同时执行,从而大大缩短了程序的执行时间。...2、使用multiprocessing库 multiprocessing库是Python中用于实现并行编程的强大工具。...这样就实现了多个任务的并行执行。 3、使用concurrent.futures库 concurrent.futures库是Python 3.2及以上版本中的标准库,也是进行并行编程的良好选择。...在任务完成后,可以通过future对象获取任务的执行结果。 通过使用Python中的并行编程方法,我们可以同时执行大量的任务,提高程序的执行效率。

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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

    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...Thrift包含的代码生成引擎可以应用于多种语言中,包括C ++、 Java 、 Python 等 。...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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    python 标准类库-并行执行之subprocess-子进程管理

    如果shell为True,指定命令将通过shell执行。...仅在command 命令需通过shell执行,比如dir,copy命令时,使用shell=True。不必要通过设置shell=True,来运行一批处理或者基于控制的可执行程序。...此外,stderr还可以是STDOUT,表明子进程的错误数据应该被放进相同的文件句柄stdout preexec_fn 如果preexec_fn 被设置为可调用对象,该对象将在子进程执行之前被执行(...如果进程在timeout(单位 秒)之后依然没终止,则抛出TimeoutExpired 异常,(Python3.3.2中发丝。捕获该异常并重试comunicate,不会丢失任何输出。.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'laiyu' print('output from py1.py') 5.替换老函数

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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...Thrift包含的代码生成引擎可以应用于多种语言中,包括C ++、 Java 、 Python 等 。...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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