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Centos7搭建hadoop3.3.4分布式集群

文章目录

  • 1、背景
  • 2、集群规划
    • 2.1 hdfs集群规划
    • 2.2 yarn集群规划
    • 3、集群搭建步骤
      • 3.1 安装JDK
      • 3.2 修改主机名和host映射
      • 3.3 配置时间同步
      • 3.4 关闭防火墙
      • 3.5 配置ssh免密登录
        • 3.5.1 新建hadoop部署用户
        • 3.5.2 配置hadoopdeploy用户到任意一台机器都免密登录
      • 3.7 配置hadoop
        • 3.7.1 创建目录(3台机器都执行)
        • 3.7.2 下载hadoop并解压(hadoop01操作)
        • 3.7.3 配置hadoop环境变量(hadoop01操作)
        • 3.7.4 hadoop的配置文件分类(hadoop01操作)
        • 3.7.5 配置 hadoop-env.sh(hadoop01操作)
        • 3.7.6 配置core-site.xml文件(hadoop01操作)(核心配置文件)
        • 3.7.7 配置hdfs-site.xml文件(hadoop01操作)(hdfs配置文件)
        • 3.7.8 配置yarn-site.xml文件(hadoop01操作)(yarn配置文件)
        • 3.7.9 配置mapred-site.xml文件(hadoop01操作)(mapreduce配置文件)
        • 3.7.10 配置workers文件(hadoop01操作)
        • 3.7.11 3台机器hadoop配置同步(hadoop01操作)
          • 1、同步hadoop文件
          • 2、hadoop02和hadoop03设置hadoop的环境变量
  • 3、启动集群
    • 3.1 集群格式化
    • 3.2 集群启动
      • 3.2.1 逐个启动进程
      • 3.2.2 脚本一键启动
    • 3.3 启动集群
      • 3.3.1 启动hdfs集群
      • 3.3.2 启动yarn集群
      • 3.3.3 启动JobHistoryServer
    • 3.4 查看各个机器上启动的服务是否和我们规划的一致
    • 3.5 访问页面
      • 3.5.1 访问NameNode ui (hdfs集群)
      • 3.5.2 访问SecondaryNameNode ui
      • 3.5.3 查看ResourceManager ui(yarn集群)
      • 3.5.4 访问jobhistory
  • 4、参考链接

1、背景

最近在学习hadoop,本文记录一下,怎样在Centos7系统上搭建一个3个节点的hadoop集群。

2、集群规划

hadoop集群是由2个集群构成的,分别是hdfs集群和yarn集群。2个集群都是主从结构。

2.1 hdfs集群规划

ip地址主机名部署服务
192.168.121.140hadoop01NameNode,DataNode,JobHistoryServer
192.168.121.141hadoop02DataNode
192.168.121.142hadoop03DataNode,SecondaryNameNode

2.2 yarn集群规划

ip地址主机名部署服务
192.168.121.140hadoop01NodeManager
192.168.121.141hadoop02ResourceManager,NodeManager
192.168.121.142hadoop03NodeManager

3、集群搭建步骤

3.1 安装JDK

安装jdk步骤较为简单,此处省略。需要注意的是hadoop需要的jdk版本。 https://cwiki.apache.org/confluence/display/HADOOP/Hadoop+Java+Versions

3.2 修改主机名和host映射

ip地址主机名
192.168.121.140hadoop01
192.168.121.141hadoop02
192.168.121.142hadoop03

3台机器上同时执行如下命令

# 此处修改主机名,3台机器的主机名需要都不同
[root@hadoop01 ~]# vim /etc/hostname
[root@hadoop01 ~]# cat /etc/hostname
hadoop01
[root@hadoop01 ~]# vim /etc/hosts
[root@hadoop01 ~]# cat /etc/hosts | grep hadoop*
192.168.121.140 hadoop01
192.168.121.141 hadoop02
192.168.121.142 hadoop03

修改主机名和host映射

3.3 配置时间同步

集群中的时间最好保持一致,否则可能会有问题。此处我本地搭建,虚拟机是可以链接外网,直接配置和外网时间同步。如果不能链接外网,则集群中的3台服务器,让另外的2台和其中的一台保持时间同步。

3台机器同时执行如下命令

# 将centos7的时区设置成上海
[root@hadoop01 ~]# ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
# 安装ntp
[root@hadoop01 ~]# yum install ntp
已加载插件:fastestmirror
Loading mirror speeds from cached hostfile
base                                           | 3.6 kB     00:00
extras                                         | 2.9 kB     00:00
updates                                        | 2.9 kB     00:00
软件包 ntp-4.2.6p5-29.el7.centos.2.aarch64 已安装并且是最新版本
无须任何处理
# 将ntp设置成缺省启动
[root@hadoop01 ~]# systemctl enable ntpd
# 重启ntp服务
[root@hadoop01 ~]# service ntpd restart
Redirecting to /bin/systemctl restart ntpd.service
# 对准时间
[root@hadoop01 ~]# ntpdate asia.pool.ntp.org
19 Feb 12:36:22 ntpdate[1904]: the NTP socket is in use, exiting
# 对准硬件时间和系统时间
[root@hadoop01 ~]# /sbin/hwclock --systohc
# 查看时间
[root@hadoop01 ~]# timedatectlLocal time: 日 2023-02-19 12:36:35 CSTUniversal time: 日 2023-02-19 04:36:35 UTCRTC time: 日 2023-02-19 04:36:35Time zone: Asia/Shanghai (CST, +0800)NTP enabled: yes
NTP synchronized: noRTC in local TZ: noDST active: n/a
# 开始自动时间和远程ntp时间进行同步
[root@hadoop01 ~]# timedatectl set-ntp true

3.4 关闭防火墙

3台机器上同时关闭防火墙,如果不关闭的话,则需要放行hadoop可能用到的所有端口等。

# 关闭防火墙
[root@hadoop01 ~]# systemctl stop firewalld
systemctl stop firewalld
# 关闭防火墙开机自启
[root@hadoop01 ~]# systemctl disable firewalld.service
Removed symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/firewalld.service.
Removed symlink /etc/systemd/system/dbus-org.fedoraproject.FirewallD1.service.
[root@hadoop01 ~]#

3.5 配置ssh免密登录

3.5.1 新建hadoop部署用户

[root@hadoop01 ~]# useradd hadoopdeploy
[root@hadoop01 ~]# passwd hadoopdeploy
更改用户 hadoopdeploy 的密码 。
新的 密码:
无效的密码: 密码包含用户名在某些地方
重新输入新的 密码:
passwd:所有的身份验证令牌已经成功更新。
[root@hadoop01 ~]# vim /etc/sudoers
[root@hadoop01 ~]# cat /etc/sudoers | grep hadoopdeploy
hadoopdeploy    ALL=(ALL)       NOPASSWD: ALL
[root@hadoop01 ~]#

新建hadoop部署用户

3.5.2 配置hadoopdeploy用户到任意一台机器都免密登录

配置3台机器,从任意一台到自身和另外2台都进行免密登录。

当前机器当前用户免密登录的机器免密登录的用户
hadoop01hadoopdeployhadoop01,hadoop02,hadoop03hadoopdeploy
hadoop02hadoopdeployhadoop01,hadoop02,hadoop03hadoopdeploy
hadoop03hadoopdeployhadoop01,hadoop02,hadoop03hadoopdeploy

此处演示从 hadoop01hadoop01,hadoop02,hadoop03免密登录的shell

# 切换到 hadoopdeploy 用户
[root@hadoop01 ~]# su - hadoopdeploy
Last login: Sun Feb 19 13:05:43 CST 2023 on pts/0
# 生成公私钥对,下方的提示直接3个回车即可
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/home/hadoopdeploy/.ssh/id_rsa):
Created directory '/home/hadoopdeploy/.ssh'.
Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
Your identification has been saved in /home/hadoopdeploy/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /home/hadoopdeploy/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
SHA256:PFvgTUirtNLwzDIDs+SD0RIzMPt0y1km5B7rY16h1/E hadoopdeploy@hadoop01
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
|B   .   .        |
| B o   . o       |
|+ * * + + .      |
| O B / = +       |
|. = @ O S o      |
|   o * o *       |
|    = o o E      |
|   o +           |
|    .            |
+----[SHA256]-----+
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ ssh-copy-id hadoop01
...
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ ssh-copy-id hadoop02
...
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ ssh-copy-id hadoop03

3.7 配置hadoop

此处如无特殊说明,都是使用的hadoopdeploy用户来操作。

3.7.1 创建目录(3台机器都执行)

# 创建 /opt/bigdata 目录
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ sudo mkdir /opt/bigdata
# 将 /opt/bigdata/ 目录及它下方所有的子目录的所属者和所属组都给 hadoopdeploy
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ sudo chown -R hadoopdeploy:hadoopdeploy /opt/bigdata/
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ ll /opt
total 0
drwxr-xr-x. 2 hadoopdeploy hadoopdeploy  6 Feb 19 13:15 bigdata

3.7.2 下载hadoop并解压(hadoop01操作)

# 进入目录
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ cd /opt/bigdata/
# 下载
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz
# 解压并压缩
[hadoopdeploy@hadoop01 bigdata]$ tar -zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz && rm -rvf hadoop-3.3.4.tar.gz

3.7.3 配置hadoop环境变量(hadoop01操作)

hadoop的目录结构

# 进入hadoop目录
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop-3.3.4]$ cd /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/
# 切换到root用户
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop-3.3.4]$ su - root
Password:
Last login: Sun Feb 19 13:06:41 CST 2023 on pts/0
[root@hadoop01 ~]# vim /etc/profile
# 查看hadoop环境变量配置
[root@hadoop01 ~]# tail -n 3 /etc/profile
# 配置HADOOP
export HADOOP_HOME=/opt/bigdata/hadoop-3.3.4/
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH
# 让环境变量生效
[root@hadoop01 ~]# source /etc/profile

3.7.4 hadoop的配置文件分类(hadoop01操作)

hadoop中配置文件大概有这么3大类。

  • 默认的只读配置文件: core-default.xml, hdfs-default.xml, yarn-default.xml and mapred-default.xml.
  • 自定义配置文件: etc/hadoop/core-site.xml, etc/hadoop/hdfs-site.xml, etc/hadoop/yarn-site.xml and etc/hadoop/mapred-site.xml 会覆盖默认的配置。
  • 环境配置文件: etc/hadoop/hadoop-env.sh and optionally the etc/hadoop/mapred-env.sh and etc/hadoop/yarn-env.sh 比如配置NameNode的启动参数HDFS_NAMENODE_OPTS等。

hadoop的配置文件

3.7.5 配置 hadoop-env.sh(hadoop01操作)

# 切换到hadoopdeploy用户
[root@hadoop01 ~]# su - hadoopdeploy
Last login: Sun Feb 19 14:22:50 CST 2023 on pts/0
# 进入到hadoop的配置目录
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ cd /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ vim hadoop-env.sh
# 增加如下内容
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk8
export HDFS_NAMENODE_USER=hadoopdeploy
export HDFS_DATANODE_USER=hadoopdeploy
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=hadoopdeploy
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=hadoopdeploy
export YARN_NODEMANAGER_USER=hadoopdeploy

3.7.6 配置core-site.xml文件(hadoop01操作)(核心配置文件)

默认配置文件路径:https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml

vim /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration><!-- 指定NameNode的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop01:8020</value></property><!-- 指定hadoop数据的存储目录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/bigdata/hadoop-3.3.4/data</value></property><!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为hadoopdeploy,如果不配置的话,当在hdfs页面点击删除时>看看结果 --><property><name>hadoop.http.staticuser.user</name><value>hadoopdeploy</value></property><!-- 文件垃圾桶保存时间 --><property><name>fs.trash.interval</name><value>1440</value></property>
</configuration>

3.7.7 配置hdfs-site.xml文件(hadoop01操作)(hdfs配置文件)

默认配置文件路径:https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml

vim /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration><!-- 配置2个副本 --><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><!-- nn web端访问地址--><property><name>dfs.namenode.http-address</name><value>hadoop01:9870</value></property><!-- snn web端访问地址--><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>hadoop03:9868</value></property></configuration>

3.7.8 配置yarn-site.xml文件(hadoop01操作)(yarn配置文件)

默认配置文件路径:https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml

vim /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration><!-- Site specific YARN configuration properties --><!-- 指定ResourceManager的地址 --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop02</value></property><!-- 指定MR走shuffle --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!-- 是否对容器实施物理内存限制 --><property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value></property><!-- 是否对容器实施虚拟内存限制 --><property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value></property><!-- 设置 yarn 历史服务器地址 --><property><name>yarn.log.server.url</name><value>http://hadoop02:19888/jobhistory/logs</value></property><!-- 开启日志聚集--><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><!-- 聚集日志保留的时间7天 --><property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value></property>
</configuration>

3.7.9 配置mapred-site.xml文件(hadoop01操作)(mapreduce配置文件)

默认配置文件路径:https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml

vim /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration><!-- 设置 MR 程序默认运行模式:yarn 集群模式,local 本地模式--><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><!-- MR 程序历史服务地址 --><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>hadoop01:10020</value></property><!-- MR 程序历史服务器 web 端地址 --><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>hadoop01:19888</value></property><property><name>yarn.app.mapreduce.am.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property><property><name>mapreduce.map.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property><property><name>mapreduce.reduce.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property>
</configuration>

3.7.10 配置workers文件(hadoop01操作)

vim /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/workers

hadoop01
hadoop02
hadoop03

workers配置文件中不要有多余的空格或换行。

3.7.11 3台机器hadoop配置同步(hadoop01操作)

1、同步hadoop文件
# 同步 hadoop 文件
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ scp -r /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/ hadoopdeploy@hadoop02:/opt/bigdata/hadoop-3.3.4
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ scp -r /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/ hadoopdeploy@hadoop03:/opt/bigdata/hadoop-3.3.4
2、hadoop02和hadoop03设置hadoop的环境变量
[hadoopdeploy@hadoop03 bigdata]$ su - root
Password:
Last login: Sun Feb 19 13:07:40 CST 2023 on pts/0
[root@hadoop03 ~]# vim /etc/profile
[root@hadoop03 ~]# tail -n 4 /etc/profile# 配置HADOOP
export HADOOP_HOME=/opt/bigdata/hadoop-3.3.4/
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH
[root@hadoop03 ~]# source /etc/profile

3、启动集群

3.1 集群格式化

当是第一次启动集群时,需要对hdfs进行格式化,在NameNode节点操作。

[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ hdfs namenode -format

3.2 集群启动

启动集群有2种方式

  • 方式一: 每台机器逐个启动进程,比如:启动NameNode,启动DataNode,可以做到精确控制每个进程的启动。
  • 方式二: 配置好各个机器之间的免密登录并且配置好 workers 文件,通过脚本一键启动。

3.2.1 逐个启动进程

# HDFS 集群
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ hdfs --daemon start namenode | datanode | secondarynamenode# YARN 集群
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ hdfs yarn --daemon start resourcemanager | nodemanager | proxyserver

3.2.2 脚本一键启动

  • start-dfs.sh 一键启动hdfs集群的所有进程
  • start-yarn.sh 一键启动yarn集群的所有进程
  • start-all.sh 一键启动hdfs和yarn集群的所有进程

3.3 启动集群

3.3.1 启动hdfs集群

需要在NameNode这台机器上启动

# 改脚本启动集群中的 NameNode、DataNode和SecondaryNameNode
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ start-dfs.sh

3.3.2 启动yarn集群

需要在ResourceManager这台机器上启动

# 该脚本启动集群中的 ResourceManager 和 NodeManager 进程
[hadoopdeploy@hadoop02 hadoop]$ start-yarn.sh

3.3.3 启动JobHistoryServer

[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver

3.4 查看各个机器上启动的服务是否和我们规划的一致

查看各个机器上启动的服务是否和我们规划的一致
可以看到是一致的。

3.5 访问页面

3.5.1 访问NameNode ui (hdfs集群)

访问NameNode ui
如果这个时候通过 hadoop fs 命令可以上传文件,但是在这个web界面上可以创建文件夹,但是上传文件报错,此处就需要在访问ui界面的这个电脑的hosts文件中,将部署hadoop的那几台的电脑的ip 和hostname 在本机上进行映射

3.5.2 访问SecondaryNameNode ui

访问SecondaryNameNode ui

3.5.3 查看ResourceManager ui(yarn集群)

查看ResourceManager ui

3.5.4 访问jobhistory

访问jobhistory

4、参考链接

1、https://cwiki.apache.org/confluence/display/HADOOP/Hadoop+Java+Versions
2、https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html

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【Java期末复习】《面向对象程序设计》练习库

目录 一、单选题 二、填空题 三、程序填空题 1、 super使用--有如下父类和子类的定义&#xff0c;根据要求填写代码 2、简单加法计算器的实现 3、House类 4、矩形类 5、创建一个Box类&#xff0c;求其体积 四、函数题 6-1 求圆面积自定义异常类 6-2 判断一个数列是…...

照片文件损坏能修复吗?

很多时候&#xff0c;我们都是把相机拍的照片保存在电脑上&#xff0c;或手机照片太多&#xff0c;也会上传到电脑里保存。这样就能腾出更多的存储空间。但在电脑里的照片文件有时会莫名其妙的损坏&#xff0c;提示已损坏等情况&#xff0c;一旦发生这样的事&#xff0c;这些照…...

MVCC(多版本并发控制)机制

1. MVCC&#xff08;多版本并发控制&#xff09;机制 MVCC 的核心就是 Undo Log Read View&#xff0c;“MV”就是通过 Undo Log 来保存数据的历史版本&#xff0c;实现多版本的管理&#xff0c;“CC”是通过 Read View 来实现管理&#xff0c;通过 Read View 原则来决定数据是…...

gbase8s数据库+mybatis问题记录

在实际使用中一般都是mybatis数据库连接池组合使用&#xff0c;单独使用mybatis 连接数据库时&#xff0c;在循环使用PreparedStatement 时 会发生内存泄漏&#xff0c;PreparedStatement资源得不到释放 测试代码片段如下 drawMapper sqlsession.getMapper(DrawMapper.class…...

视频监控汇聚平台EasyCVR工业与安全监控:防爆摄像机的安全应用与注意事项

石油、化工、煤矿等行业存在易燃易爆气体、粉尘&#xff0c;普通监控设备易因电火花、高温引发爆炸火灾。随着工业规模扩大&#xff0c;安全生产监控需求激增&#xff0c;防爆摄像机成为保障安全的关键。加之国家法规与行业标准对危险环境监控设备要求严格&#xff0c;规范其应…...

【前端】【css预处理器】Sass与Less全面对比与构建对应知识体系

第一章 概述 1.1 Sass和Less简介 1.1.1 Sass简介 Sass&#xff08;Syntactically Awesome Stylesheets&#xff09;是一种 CSS 预处理器&#xff0c;它为 CSS 赋予了更多强大的功能和更灵活的语法结构&#x1f60e;。 语法特点&#xff1a;Sass 有两种语法格式。一种是 .sa…...

理解 Vue 2 的响应式原理:数据劫持与依赖收集的背后

在Vue2中,响应式系统是一切魔法的源头,无论是模板中的数据绑定,还是computed,watch的精准监听,都离不开Vue背后的响应式机制,本文将从源码角度出发,结合实例,深入剖析vue2是如何通过数据劫持(Object.defineProperty)和依赖收集实现响应式的 一.Vue2响应式系统基本原理 vue2中…...

python打卡day39

知识点回顾 图像数据的格式&#xff1a;灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方 模型参数梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态 batchisize和训练的关系 课程代码&#xff1a; # 先继续之前的代码 import torch import torch.nn as nn import torch.opti…...

第十五届蓝桥杯大赛软件赛国赛Python 大学 C 组试做【本期题单: 设置密码、栈】

早上好啊大伙&#xff0c;这一期依旧是蓝桥杯备赛刷题的记录。 本期题单&#xff1a;设置密码、栈 前言 前段时间准备省赛&#xff0c;运气好进国赛了。所以就开始准备6月份的国赛。但是近期还有别的比赛要准备&#xff0c;所以刷题的速度比较慢&#xff0c;可能每一期就会有一…...

《深度关系-从建立关系到彼此信任》

陈海贤老师推荐的书&#xff0c;花了几个小时&#xff0c;感觉现在的人与人之间特别缺乏这种深度的关系&#xff0c;但是与一个人建立深度的关系并没有那么简单&#xff0c;反正至今为止&#xff0c;自己好像没有与任何一个人建立了这种深度的关系&#xff0c;那种双方高度同频…...

鸿蒙完整项目-仿盒马App(一)首页静态页面

跟着鸿蒙小林博主&#xff0c;练习下项目~记录下首页的搭建,后续继续完善和整体项目完成会进行布局修改&#xff0c;先按照博主的跟做&#xff0c;后续在改 1.分为底部整体框架搭建 2.首页布局&#xff08;顶部搜索、新人专享、金刚区&#xff08;两个不同集合数据&#xff09…...

常见的垃圾回收算法原理及其模拟实现

1.标记 - 清除&#xff08;Mark - Sweep&#xff09;算法&#xff1a; 这是一种基础的垃圾回收算法。首先标记所有可达的对象&#xff0c;然后清除未被标记的对象。 缺点是会产生内存碎片。 原理&#xff1a; 如下图分配一段内存&#xff0c;假设已经存储上数据了 标记所有…...