Capítulo 8. Procesamiento paralelo de datos con flujos
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Nuestro mundo es abrumadoramente concurrente y paralelo; casi siempre podemos hacer más de una cosa a la vez. Nuestros programas necesitan resolver cada vez más problemas, y por eso el procesamiento de datos a menudo también se beneficia de ser paralelo.
En el Capítulo 6, has aprendido acerca de los Streams como canalizaciones de procesamiento de datos construidas a partir de operaciones funcionales. ¡Ahora es el momento de ir en paralelo!
En este capítulo, aprenderás la importancia de la concurrencia y el paralelismo, cómo y cuándo utilizar Streams paralelos, y cuándo no hacerlo. Todo lo que has aprendido hasta ahora en los dos capítulos anteriores sobre el procesamiento de datos con Streams también se aplica a su uso para el procesamiento paralelo. Por eso, este capítulo se centrará en las diferencias y complejidades de los Streams paralelos.
Concurrencia frente a paralelismo
Los términos paralelismo y concurrencia se mezclan a menudo porque los conceptos están estrechamente relacionados.Rob Pike, uno de los codiseñadores del lenguaje de programación Go, definió los términos de forma muy clara:
La concurrencia consiste en tratar muchas cosas a la vez. El paralelismo consiste en hacer muchas cosas a la vez. Obviamente, las ideas están relacionadas, pero una está asociada intrínsecamente a la estructura y ...
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