冒泡排序.Arrays工具类.方法可变参数 冒泡排序之前写过,略 Arrays工具类 二分法查询 public static int binarySearch(int[] a,int key) 头信息 二分查找法源码分析  native :本地方法修饰符 本地方法都是没有方法体的 ==判断引用数据类型相等不行,用equals判断 方法的可变参数   如: (int... arg) 放最后,可变参数相当于数组.…

Collections常用的API: public static <T> boolean addAll(Collection<? super T> c, T... elements)    给集合对象批量添加元素 public static void shuffle(List<?> list)   打乱集合顺序(只能打乱List集合) public static <T> void sort(List<T> list )    将集合中元素按照默认…

Arrays工具类十大常用方法 原文链接:http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/16829457 0. 声明数组 String[] aArray = new String[5]; String[] bArray = {"a","b","c", "d", "e"}; String[] cArray = new String[]{"a",…

Java集合框架学习笔记 1. Java集合框架中各接口或子类的继承以及实现关系图: 2. 数组和集合类的区别整理: 数组: 1. 长度是固定的 2. 既可以存放基本数据类型又可以存放引用数据类型 3. 存放进数组的必须是相同类型的数据 VS 集合类: 1. 长度是可变的 2. 只能存放对象的引用 3. 存放进集合的可以是不同的数据类型 3. 集合类常用API源码分析 在之后的大数据学习中,灵活运用各种各样的数据结构可以说是一项基本技能了,因此,了解各种数据结构的底层源码将有助于用户更好地使用各…

数组:Array 数组的定义 数组的内存结构 数组定义常见问题 数组常见操作 Java参数传递问题--值传递 二维数组 1.数组概念 同一种类型数据的集合,可以是基本数据类型,也可以是引用数据类型. 数组的特点: 数组存储的都是相同数据类型的元素(相同数据类型) 数组的长度也就是数组中元素的个数(固定长度) 元素从0开始编号,编号也称“索引”:index(下标,角标)(从零开始) 数组中元素的访问方式是通过数组名+索引的方式:arr[1](索引访问) 数组的定义格式 2.数组的初始化 初始化方式…

一.二分法查找 1.二分法查找是建立在已经排序的基础之上的 2.程序分析是从下到大​排序. 3.这个数组中没有重复的元素​. package com.bjpowernode.java_learning; ​ public class D71_1_ { public static void main(String[] args) { int[] a1 = {1,5,8,9,11,25,45,55}; int destElement = 29; int index = binarySearch(a1…

这个类在日常的开发中,还是非常常用的.今天就总结一下Arrays工具类的常用方法.最常用的就是asList,sort,toStream,equals,copyOf了.另外可以深入学习下Arrays的排序算法,这个还是非常有用的. 所有的方法都是在下面的类中进行测试的: public class ArraysTest { String[] array = new String[]{"a","c","2","1","b&…

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以…

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图…

前言 在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建,但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢,因为hive默认使用的引擎是MapReduce.因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询,在成功的整合之后,我将如何整合的过程写成本篇博文.具体如下! 事前准备 在进行整合之前,首先确保Hive.HBase.Spark的环境已经搭建成功!如果没有成功搭建,具体可以看我之前写的大数据学习系…