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2018-05-21 第十五天

(一) 构造方法: 构造方法特点: 1:任何一个类的内部都至少要有一个构造方法。 2:如果一个类的内部没有显式定义一个构造方法,那么编译器会帮助我们提供生成一个默认的无参的空实现的构造方法。 3:构造方法的方法名字必须与所在的类的名字相同。 4:构造方法没有返回类型 既不是void 也不是 其他的任何的类型。什么都不写。 5:如果在某一个类的内部,显式的提供了任意一个构造方法,那么编译器将不再提供那个默认无参的空实现的构造方法。 6:构造方法同样也可以重载。参数列表不同的构造方法构成了构造方法的重载。 7:构造方法只能使用new 关键字调用。 构造方法的作用:对象进行初始化的。 创建对象是jvm 完成的,对象初始化通常在构造方法内完成。 构造方法是用来生成对象的???(不准确) 构造方法重载的意义:可以帮助我们创建对象的时候,更好的给不同的对象进行不同属性的初始化。 例: 面向过程: //实现一场战斗 //阿基里斯vs赫克托 //每个英雄赋值初始血量1000. //每个英雄伤害随机 //阿基里斯damage[30-50] 暴击率30% 暴击加成1.8倍 //赫...

大数据技术的4个E

大数据的4个V说法在业界已经尽人皆知,这是指的大数据本身的特征。现在我们来考察一下用于处理大数据的技术应该具有的特性。为方便记忆,类似4个V,我们把这些特性总结成4个E,用户在选择大数据技术解决方案时可作为参考。 1. Easy 大数据技术要足够简单易用 这个E很容易理解。 要进行大数据处理的场景很多,涉及工作人员也是各种各样的。如果技术的难度太大,那会导致只有少数人能应用,而且实施复杂度较高,这样大数据的应用就会大打折扣了。 大数据领域这种例子并不少,Hadoop刚出来时只有MapReduce,相对于完全用Java硬写,MapReduce已经简单了很多,所以会积累出一批拥趸。但MapReduce的难度仍然不小,所以逐步被后来封装出来的HIVE SQL替代。Spark上的Scala也风靡过一阵,但难度仍然不少,目前也逐步归于平静,更多的人还是愿意使用更简单的Spark SQL。 2. Elastic 大数据技术要具有弹性扩展能力 这个E也容易理解。 很多情况下,大数据并不是一下子就很大,而是逐步变大的。即使已经较大的数据,也还会进一步变得更大。因此要求大数据处理技术有一定的弹性扩展能力...

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