我已经创建了自定义条目处理器,用于通过扩展AbstractEntryProcessor更新映射条目。当我的应用程序在两个实例上的集群中运行,并执行入口处理器时,我收到以下异常:
com.hazelcast.nio.serialization.HazelcastSerializationException: Failed to serialize 'com.hazelcast.spi.impl.operationservice.impl.operations.Backup'
at com.hazelcast.internal.serialization.impl.
我使用的是Hazelcast IMap,其中我使用EntryProcessor更新了很多值。与此同时,其他线程正在调用get()。如果可能的话,我希望避免所有不必要的反序列化。但是,即使使用单个节点,它似乎仍在反序列化。 有什么方法可以避免这种情况吗?我已经将Map和near cache的内存格式都设置为OBJECT。我还将cache-local-entries设置为true,但仍然没有成功。我用的是Hazelcast 3.12。 下面是我的示例代码: public class HazelcastSerializationTest {
static int readCount =
我已经实现了一个hazelcast服务,它通过MapStoreFactory和newMapLoader将其数据存储到本地mapdb实例中。这样,如果需要重新启动集群,就可以加载键:
public class HCMapStore<V> implements MapStore<String, V> {
Map<String, V> map;
/** specify the mapdb e.g. via
* DBMaker.newFileDB(new File("mapdb")).closeOnJvmShutdown().make()
在我的应用程序中,我试图在IMap中处理数据,场景如下:
应用程序接收请求(例如REST),其中包含一组要处理的密钥
应用程序用给定的键处理条目,并返回结果映射,其中键是条目的原始键,并计算结果。
对于这个场景,IMap.executeOnKeys几乎是完美的,有一个问题--在处理过程中,条目被锁定了--而且它确实伤害了推进器。IMap在启动时填充,从不修改。
可以不锁定条目来处理它们吗?如果可能的话,不向另一个节点发送条目,也不会造成网络开销(在for-循环中向单个节点发送1000个任务)
下面是参考实现,以演示我正在努力实现的目标:
public class Main {
我需要在内存中拥有数据并跨节点分布,我可以看到Hazelcast和Apache支持JCache和密钥值对。但通过自己的algo分配(如散列)
我的要求是数据(元素)应该按照时间戳( Java数据对象中的一个字段)进行排序,并在堆中作为一个列表(像分布式链接列表)进行分区。
例:假设我们有4个节点。
List 1 on Node 1 -> element(1), element(2), element(3).
List 2 on Node 2 -> element(4), element(5), element(6).
List 3 on Node 3 -> element(
我有一个大约1300行的类,它有许多类似CRUD的方法,需要检查参数,对于其中一些方法,它不仅仅是一些规则。
为了清晰起见,我将为类和方法使用泛型名称。
我最近完成了所有先决条件检查的实现,虽然在方法和类似的过程开始时,我一直在用if块来执行这个任务,但是我最终得到了一些重复的块(我尝试将这些块提取到私有方法中,但这并没有完全的帮助),而且这个类很好,但是我确实想重组它。
因此,这是我的类的一个非常简洁的版本,所以您了解了它的外观:
public class Event {
public void setAttribute1(List<Attribute1> attribu
这是我的代码,我得到以下错误:
ValueError: NumPy布尔数组索引赋值无法将100个输入值分配给掩码为true的90个输出值。错误出现在为V赋值的行上。
我做错了什么?
from pylab import *
import numpy as np
from math import *
r = np.linspace(0, 10, 100)
V = np.piecewise(r, [r < 1, r > 1 ], [1, (r/2)*(3 - (r**2))])
#Graph of V r / k q vs. r/R for unitless quantities