【打卡赚佣金源码】【屏幕广播 源码】【spring 源码详解】hadoop基础教程 源码_hadoop源码分析 完整版

2024-12-26 23:30:31 来源:源码分享站代下 分类:休闲

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。

       但是源码源码打卡赚佣金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,分析屏幕广播 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spring 源码详解安装。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,按照源码包的网络学堂 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linux keepalive源码数据湖环境,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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