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当类被加载时，会首先执行静态代码块和静态变量的初始化。静态代码块和静态变量的执行顺序只跟代码中出现的顺序有关，且静态变量或静态方法中如果调用构造方法，可以把构造当做一个普通方法来看，但会先执行一遍代码块。接着，会执行父类的静态代码块和静态变量初始化。然后，执行子类的静态代码块和静态变量初始化,实例化父类时，会先执行父类的实例变量初始化，然后执行父类的构造方法实例化子类时，会先执行子类的实例变量初始化，然后执行子类的构造方法在构造方法执行之前，会先执行非静态代码块。
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- Kwan的解忧杂货铺
- 前天
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我们很高兴地宣布在 Elasticsearch 中推出的最新创新：在 Elastic 的中集成了 OpenAI Chat Completions 功能。这一新特性标志着我们在整合尖端人工智能能力至 Elasticsearch 的旅程中又迈出了一步，提供了生成类人文本完成等更多易于使用的功能。更多关于 OpenAI Chat Completions 的用法，请阅读文章 “
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支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机数据线性可分，或者需要一个训练速度更快的模型，那么可以选择LinearSVC处理非线性问题，可以尝试使用SVC，并尝试不同的核函数想要一个介于SVC和LinearSVC之间的模型，你可以尝试使用NuSVC高效易于实现。
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（1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构，用来解决海量数据的存储和计算。（3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。（2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。（4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。
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- ‘AB
- 昨天
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クラスタ:独立したコンピュータシステムのグループで構成されるマルチプロセッサシステムを指し、ネットワークを介してプロセス間通信を実現し、複数のコンピュータが連携して動作(サービス)し、並列にしたり、バックアップとして使用したりできます。高い信頼性:Hadoopはデータの複数のコピーを傘下に保持するため、Hadoopのコンピューティング要素やストレージに障害が発生しても、データが失われることはありません。ビッグデータフレームワーク(インフラストラクチャのほとんど)は、中央集権型モデルに準拠しています。
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- インターネットの男神
- 昨天
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- 数据错误
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因为一个主机上其实可以有多个本地仓库，每个仓库可以配置不同，这里我没有配置不同信息的需求，所以这里全部设置成了同一个用户的信息。事实上，我们可以创建除master之外的分支，如果切换到对应的分支上，那么HEAD指针就会指向对应的分支，但默认情况下HEAD还是指向master的。在版本库中，每从工作区中add一次，就会生成一个git对象，并写入到对象库中，在暂存区中存的是git对象的索引，与配置相对应的，这里的–global也是可选参数，当配置时使用此参数，若想要删除，也必须带上这个参数。
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- 安苒_
- 前天
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1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。1）Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Google类似的全文搜索功能，他在Lucene框架基础上进行优化升级，查询引擎和索引引擎。3）对于海量数据的场景，Lucene框架面对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速 度慢。2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
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- 野宇酱酱
- 昨天
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它不仅提高了数据处理的速度和效率，还为我们提供了更加灵活和可扩展的解决方案。今天我们学习了Hadoop入门的相关知识，首先回顾了分布式和集群的基本概念，分布式系统通过将任务分解并分配到多个计算机上执行，实现了高效的并行处理和负载均衡，而集群则是由多台计算机组成的系统，它们协同工作以提高可用性和可扩展性。接着，我在老师的教导下理解了Hadoop模块之间的关系，我知道了MapReduce计算需要的数据和产生的结果需要HDFS来进行存诸，而MapReduce的运行需要由YARN集群来提供资源调度。
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- 星河。920
- 昨天
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- 数据错误
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（这里，替换成小数点后，打开即可）
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- zuixindeid
- 昨天
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集群是指一组独立的计算机系统构成的一多处理器系统，它们之间通过网络实现进程间的通信，让若干台计算机联合起来工作，可以是并行的，也可以是做备份。接下来我开始学习 Hadoop 框架概论。Hadoop 的功能组件括 HDFS 组件， MapReduce 组件， YARN 组件，所以，我们会说 Hadoop 是一个集合了有储，计算资源调度为一体的大数据分布式框架。在学习过程中，遇到了一些困难，尤其是在理解 MapReduce 的模型时，不过，在不断的深入学习中已经得到了解决，希望在不断的学习中，掌握这门课程。
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- 秋梨陈皮汤0528
- 昨天
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MapReduce（分布式计算框架）：MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，用于处理大规模数据的计算任务。MapReduce将计算任务分解成Map和Reduce两个阶段，Map阶段负责数据的处理和转换，Reduce阶段负责数据的汇总和计算。HDFS将大文件切分成多个数据块（block），并将这些数据块分布存储在集群的不同节点上，实现数据的分布式存储和高可靠性。Hadoop是一个用于处理大规模数据的开源框架，主要包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两部分。
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- 言珮
- 昨天
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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……，或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候，开发人员只需编写程序、构建，然后运行。如今，开发人员还需要考虑各种运行方式，作为可执行文件在机器上运行（很有可能是虚拟机），还是打包到容器中；将容器部署到Kubernetes中，还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而，这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作，因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时，作为开发人员，我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际，我们都需要花费大量时间学习。
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最近，我构建了一个本地开发环境，该环境使用 Docker 进行一些关键的集成测试。 在我要完成这项工作时，我意识到在开始这项工作之前，我没有考虑到这么做的一些意义深远影响，如：
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Docker 概念很难理解？一文搞定 Docker 端口绑定
作为初级开发人员的你，是不是参加过这样的面试，在面试中面试官希望你准确地回答Docker的工作原理？现今的面试官们希望应聘者能够深入了解8项、10项、甚至更多的技术。其实这有点疯狂。在大学或其他学校里，他们很可能根本不会教你任何关于Docker的知识。然而，如果你真的能够深入了解Docker，那么你就可以从一大群应聘者中脱颖而出。
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6 个步骤，教你在Ubuntu虚拟机环境下，用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近，作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多，使用docker子网，容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客，有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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自从Docker在2013年初上线以来，就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍)，但是为什么许多大公司，包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内，都在他们的生产环境中采用了Docker呢？
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Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
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Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
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