小编Sef*_*ffy的帖子

我正在尝试使用自定义类加载器来练习自己,我有一些问题.有没有办法表明JVM全局使用我的自定义类加载器？例如,我编写了在Tomcat 6下运行的小应用程序.servlet由容器管理,我应该在哪里设置我的类加载器？另外,webapp使用了一些第三方罐子,我可以控制这些罐子的类加载吗？

在独立应用程序的情况下,上述答案是否会有所不同？

谢谢!

试图从中运行PI示例hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar,我得到以下异常:

org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidResourceRequestException): Invalid resource request, requested memory < 0, or requested memory > max configured, requestedMemory=1536, maxMemory=512

不知道1536来自哪里,但512是我在子任务中设置的最大堆大小mapred-site.xml:

<property>
  <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
  <value>512</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.map.java.opts</name>
  <value>-Xmx410m</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
  <value>512</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
  <value>-Xmx410m</value>
</property>

确定map/reduce任务大小的正确方法是什么？

Mongodb 3.2，安装在centos 6 上，有足够的内存和磁盘。我有一个包含以下结构的 10K 文档的集合：

{
  "id":5752034,
  "score":7.6,
  "name":"ASUS X551 15.6-inch Laptop", 
  "categoryId":"803",
  "positiveAspects":[{
                       "id":30030525,
                       "name":"price",
                       "score":9.8,
                       "frequency":139,
                       "rank":100098
                     },
                     {
                       "id":30028399,
                       "name":"use",
                       "score":9.9,
                       "frequency":99,
                       "rank":100099
                     }
                     .
                     .
                ]
}

对于每个文档，嵌套数组 positiveAspects 有几百个元素。

该collectoin具有以下索引：

{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "proddb.product_trees" }
{ "v" : 1, "key" : { "positiveAspects.id" : 1.0, "positiveAspects.score" : 1.0 }, "name" : "positiveAspects.id_1_positiveAspects.score_1", "ns" : "proddb.product_trees" }
{ "v" : 1, "key" …

我正在尝试使用Apache VFS2将文件上传到SFTP服务器。使用WinSCP等客户端时，SFTP正常运行。我举了一些互联网上使用Java客户端的示例，但是我一直在出错。使用的版本是2.3。代码：

public class SftpPersister
{
    private static final Logger logger          = Logger.getLogger( SftpPersister.class );

    String                      serverAddress   = "ftp.domain.com";
    String                      user            = "myuser";
    String                      password        = "mypass";
    String                      remoteDirectory = "outgoing/";
    String                      localDirectory  = "c:/users/user/";

   public static void main( String[] args )
   {
      new SftpPersister().upload( "ntuser.ini" );
   }

   public boolean upload( String fileName )
   {
      StandardFileSystemManager manager = new StandardFileSystemManager();

      try
      {

        //check if the file exists
        String filepath = localDirectory + fileName;
        File file = new File( filepath ); …

我使用以下工作代码CompleteableFuture：

CompletableFuture<SomeObject> future = CompletableFuture.
            supplyAsync( () -> f1() ).
            thenApplyAsync( f1Output -> f2( f1Output ) ).
            thenApplyAsync( f2Output -> f3( f2Output ) );

是否有可能运行另一个接收f1Output类似以下内容的未来input?：

CompletableFuture<SomeObject> future = CompletableFuture.
            supplyAsync( () -> f1() ).
            thenApplyAsync( f1Output -> f2( f1Output ) ).
            someApiThatRuns( f1Output -> f4( f1Output ) ). // <-- 
            thenApplyAsync( f2Output -> f3( f2Output ) );

如果这简化了事情，人们可以忽略 . 返回的结果f4()。

尝试将我的 Spring Boot 应用程序迁移到 WebFlux，我开始转换 api 层，同时保持存储库完好无损（即 db 访问是同步和阻塞的）。我面临着如何从 Mono/Flux 类型获取数据并将它们转发到存储库的问题。

考虑以下

@POST
@Path("/register")
public String register( String body ) throws Exception
{
    ObjectMapper objectMapper = json();

    User user = objectMapper.readValue( body, User.class );

    int random = getRandomNumber( 111111, 999999 );

    String uuid = null;

    //first, check if user already did registration from that phone
    UserDbRecord userDbRecord = UserDAO.getInstance().getUserByPhone( user.phone );

    if( userDbRecord != null )
    {
        logger.info( "register. User already exist with phone: " + user.phone + ", id: …