在MapReduce中，Shuffle和Reduce是数据处理流程的关键部分，特别是在从Map阶段到Reduce阶段的数据转换和传输过程中。让我们详细探讨这两个阶段的工作原理：

一、Redis使用过程中一些小的注意点

1、不要把Redis当成数据库来使用

简介

集合在任何语言都有非常广泛的应用，不同集合底层对应的数据结构和算法决定了它的特征，面试中总会被问到各个集合之间的区别和它们的特点，其实了解底层数据结构和算法后这些问题都会引刃而解，万变不离其宗。本文尝试从底层剖析主流集合的底层结构与实现原理，如无特殊说明，本文源码出自jdk1.8。

1.1 案例场景

假设银行提供了一些 API 接口，对参数的序列化有点特殊，不使用 JSON，而是需要我们把参数依次拼在一起构成一个大字符串：

根据time升序排序：

List<Map<String, Object>> listData = new ArrayList<>();//初始化

1. 前言

最近用到了集合排序（基于 Java 8）。现在我能用 Stream 的就用 Stream ，真香！排序可以这么写：

流是什么

流是JavaAPI的新成员，以声明性方式处理数据集合（通过查询语句来表达，而不是临时编写一个实现），流还可以并行处理，无需写任何多线程的代码。

大家好，我是程序汪 软件工程师和码农最大的区别就是平时写代码时习惯问题，码农很喜欢写重复代码而软件工程师会利用各种技巧去干掉重复的冗余代码。

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