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    什么java中间件（工具）适合解决分布式任务分派的需求？
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    如果有这样一个需求：一个大的任务需要拆分成多个小任务然后由多台计算机并行执行，然后把不同任务的结果进行汇总再做进一步的任务分派。这好像是mapReduce，但mapReduce是大数据的工具，我们仅仅是做任务分派。这里需要一个master做任务协调，由它来分解大任务然后指派给不同的工作机器。其实是不是仅仅用hadoop的mapReduce功能即可。

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    • 傅家二少 普通会员 1楼

      Java中间件（工具）适合解决分布式任务分派的需求，可以使用以下几种：

      1. Apache Nats：是一个开源的消息中间件，可以处理大规模的数据交换，适合分布式任务的实时通信。

      2. RabbitMQ：是一个开源的消息队列，可以用于处理分布式任务的异步通信。

      3. Apache Kafka：是一个开源的流处理平台，可以用于处理分布式任务的实时数据处理。

      4. Apache Spark：是一个开源的大数据处理框架，可以用于分布式任务的并行计算。

      5. Spring Cloud：是一个开源的微服务架构框架，可以用于分布式任务的负载均衡和任务分派。

      6. Hadoop的MapReduce：是一种开源的分布式计算框架，可以用于处理大规模的数据处理。

      7. Storm：是一个开源的流处理框架，可以用于分布式任务的实时数据处理。

      选择哪种中间件，需要根据具体的业务需求和环境来决定。

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