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【activiti异步事件源码】【diffie hellman 源码】【idea debug 源码】hadoop基础教程 源码_hadoop源码分析 完整版

2024-11-15 01:26:46 来源:指标画线免费源码 分类:知识

1.Hadoop 的基础教程 Lists.newArrayList和正常的 new ArrayList()有什么区别?
2.Hudi 基础入门篇

hadoop基础教程 源码_hadoop源码分析 完整版

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,唯一的分析好处就是可以少写泛型的部分。

       这个方法有着丰富的完整重载:

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,一眼就看出方法的基础教程作用。

       但是源码源码activiti异步事件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,分析应视之为过时的完整方法。取而代之你可以直接使用ArrayList的基础教程构造器,充分利用钻石运算符<>(可自动推断类型)。源码源码

Hudi 基础入门篇

       为了深入理解Hudi这一湖仓一体的分析流式数据湖平台,本文将提供一个基础入门的完整步骤指南,从环境准备到编译与测试,基础教程再到实际操作。源码源码

       在开始之前,分析diffie hellman 源码首先需要准备一个大数据环境。第一步是安装Maven,这是构建和管理Hudi项目的关键工具。在CentOS 7.7版本的位操作系统上,通过下载并解压Maven软件包,然后配置系统环境变量,即可完成Maven的idea debug 源码安装。确保使用的Maven版本为3.5.4,仓库目录命名为m2。

       接下来,需要下载Hudi的源码包。通过访问Apache软件归档目录并使用wget命令下载Hudi 0.8版本的源码包。下载完成后,按照源码包的itv直播源码说明进行编译。

       在编译过程中,将需要添加Maven镜像以确保所有依赖能够正确获取。完成编译后,进入$HUDI_HOME/hudi-cli目录并执行hudi-cli脚本。如果此脚本能够正常运行,说明编译成功。

       为了构建一个完整的chrome 源码解析数据湖环境,需要安装HDFS。从解压软件包开始,配置环境变量,设置bin和sbin目录下的脚本与etc/hadoop下的配置文件。确保正确配置HADOOP_*环境变量,以确保Hadoop的各个组件可以正常运行。

       下一步,需要配置hadoop-env.sh文件,以及核心配置文件core-site.xml和HDFS配置文件hdfs-site.xml。这些配置文件中包含了Hadoop Common模块的公共属性、HDFS分布式文件系统相关的属性,以及集群的节点列表。通过执行格式化HDFS和启动HDFS集群的命令,可以确保HDFS服务正常运行。

       总结而言,Hudi被广泛应用于国内的大公司中,用于构建数据湖并整合大数据仓库,形成湖仓一体化的平台。这使得数据处理更加高效和灵活。

       为了更好地学习Hudi,推荐基于0.9.0版本的资料,从数据湖的概念出发,深入理解如何集成Spark和Flink,并通过实际需求案例来掌握Hudi的使用。这些资料将引导用户从基础到深入,逐步掌握Hudi的核心功能和应用场景。

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