1.Hadoop 的关联 Lists.newArrayList和正常的 new ArrayList()有什么区别？
2.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程

Hadoop 的 Lists.newArrayList和正常的 new ArrayList()有什么区别？

       这个方法在google工具类中也有，源码内容如下

public static <E> ArrayList<E> newArrayList() {

           return new ArrayList();

       }

       内容是源码源码差不多的，唯一的剖析好处就是可以少写泛型的部分。

       这个方法有着丰富的关联重载：

Lists.newArrayList(E... elements)

       Lists.newArrayList(Iterable<? extends E> elements)

       Lists.newArrayList(Iterator<? extends E> elements)

       还有很多前缀扩展方法：

List<T> exactly = Lists.newArrayListWithCapacity();

       List<T> approx = Lists.newArrayListWithExpectedSize();

       使得函数名变得更有可读性，一眼就看出方法的源码源码急诊软件源码作用。

       但是剖析艺术藏品源码查看源码发现官方的注解里头是这么写的：

       Creates a mutable, empty ArrayList instance (for Java 6 and earlier).

       创建一个可变的空ArrayList（适用于java 6及之前的版本）

       Note for Java 7 and later: this method is now unnecessary and should

       be treated as deprecated. Instead, use the ArrayList constructor

       directly, taking advantage of the new "diamond" syntax.

       针对java 7及之后版本，本方法已不再有必要，关联应视之为过时的源码源码方法。取而代之你可以直接使用ArrayList的剖析构造器，充分利用钻石运算符<>（可自动推断类型）。关联

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0..2+iceberg踩坑过程

       集成Hadoop 3.3.5与Hive 4.0.0-beta-1、源码源码Tez 0..2和Iceberg的剖析过程中，尽管资料匮乏且充满挑战，关联微软xbox源码但通过仔细研究和实践，源码源码最终成功实现了。剖析以下是关键步骤的总结：

       前置准备

       Hadoop 3.3.5：由于Hive依赖Hadoop，确保已安装并配置。六零导航源码

       Tez 0..2：作为Hive的计算引擎，需要先下载（Apache TEZ Releases）并可能因版本差异手动编译以适应Hadoop 3.3.5。

       源码编译与配置

       从release-0..2下载Tez源码，注意其依赖的源码银菲Protocol Buffers 2.5.0。

       修改pom.xml，调整Hadoop版本和protobuf路径，同时配置Maven仓库。

       编译时，可以跳过tez-ui和tez-ext-service-tests以节省时间。

       安装与配置

       将编译后的Tez包上传至HDFS，并在Hadoop和Hive客户端配置tez-site.xml和环境变量。

       Hive集成

       Hive 4.0.0-beta-1：提供SQL查询和数据分析，已集成Iceberg 1.3无需额外配置。

       下载Hive 4.0.0的稳定版本，解压并配置环境变量。

       配置Hive-site.xml，包括元数据存储选择和驱动文件放置。

       初始化Hive元数据并管理Hive服务。

       使用Hive创建数据库、表，以及支持Iceberg的分区表。

       参考资源

       详尽教程：hive4.0.0 + hadoop3.3.4 集群安装

       Tez 安装和部署说明

       Hive 官方文档

       Hadoop 3.3.5 集群设置