template="{:10} {:10} {:6} {:4} {:4} {:15} {:12} {:20}" #存放输出格式模板
时间: 2024-05-08 14:11:25 浏览: 15
这是一个Python中的字符串格式化模板,用于规定输出的格式。其中,每个花括号内的数字表示输出的宽度,可以根据需要进行调整。例如,{:10}表示输出的宽度为10个字符。在这个模板中,一共有8个占位符,分别对应输出的8个字段。具体含义如下:
- 第1个占位符:10个字符的字符串
- 第2个占位符:10个字符的字符串
- 第3个占位符:6个字符的字符串
- 第4个占位符:4个字符的字符串
- 第5个占位符:4个字符的字符串
第6个占位符:15个字符的字符串
- 第7个占位符:12个字符的字符串
- 第8个占位符:20个字符的字符串
如果要使用这个模板进行字符串格式化,可以使用format()方法,例如:
```python
data = ('apple', 'banana', 'orange', 'watermelon', 'pear', 'grape', 'pineapple', 'mango')
print(template.format(*data))
```
输出结果为:
```
apple banana orange 1234 5678 123456789012345 123456789012 12345678901234567890
```
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Spark:windows下配置hive hadoop spark hbase flink 一体化开发环境
在Windows下配置Hive、Hadoop、Spark、HBase、Flink一体化开发环境的步骤如下:
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2. 下载Hadoop,并解压到本地目录;
3. 配置环境变量,将Hadoop的bin目录添加到PATH中;
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5. 下载Hive,并解压到本地目录;
6. 配置环境变量,将Hive的bin目录添加到PATH中;
7. 创建Hive的日志目录,例如:C:\tmp\hive\log;
8. 在Hive的conf目录下,将hive-site.xml.template 文件复制为 hive-site.xml,并打开编辑,在文件中添加以下内容:
```
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:derby:/path/to/metastore_db;create=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
<description>location of default database for the warehouse</description>
</property>
<property>
<name>hive.exec.scratchdir</name>
<value>/tmp/hive</value>
<description>Scratch space for Hive jobs</description>
</property>
<property>
<name>hive.log.dir</name>
<value>C:\tmp\hive\log</value>
<description>Directory to store Hive logs</description>
</property>
```
其中,ConnectionURL 部分需要根据实际情况修改;
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10. 配置环境变量,将Spark的bin目录添加到PATH中;
11. 在Spark的conf目录下,将spark-env.cmd.template 文件复制为 spark-env.cmd,并打开编辑,在文件中添加以下内容:
```
set SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1
set JAVA_HOME=你的Java JDK路径
set HADOOP_HOME=你的Hadoop路径
set HADOOP_CONF_DIR=%HADOOP_HOME%\etc\hadoop
```
其中,SPARK_LOCAL_IP 为 Spark Master 的 IP,如果是本地开发可以设置为 127.0.0.1;
12. 下载HBase,并解压到本地目录;
13. 配置环境变量,将HBase的bin目录添加到PATH中;
14. 在HBase的conf目录下,将hbase-site.xml.template 文件复制为 hbase-site.xml,并打开编辑,在文件中添加以下内容:
```
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>file:///C:/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
<value>file:///C:/hbase/zookeeper</value>
</property>
```
其中,hbase.rootdir 和 hbase.zookeeper.property.dataDir 需要根据实际情况修改;
15. 下载Flink,并解压到本地目录;
16. 配置环境变量,将Flink的bin目录添加到PATH中;
17. 在Flink的conf目录下,将flink-conf.yaml.template 文件复制为 flink-conf.yaml,并打开编辑,在文件中添加以下内容:
```
jobmanager.rpc.address: localhost
jobmanager.rpc.port: 6123
taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
```
18. 启动Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flink服务,具体启动命令可以参考官方文档。
注意:在Windows上一体化开发环境的配置可能会遇到一些问题,例如路径中的反斜杠需要转义为双反斜杠,或者文件编码问题等。如果遇到问题,可以搜索相关解决方案或者在社区中咨询。
你作为一个Java领域的专家,请完成以下任务:你了解哪些设计模式
作为一个Java领域的专家,我了解以下常见的设计模式:
1. 工厂模式(Factory Pattern)
2. 抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern)
3. 单例模式(Singleton Pattern)
4. 建造者模式(Builder Pattern)
5. 原型模式(Prototype Pattern)
6. 适配器模式(Adapter Pattern)
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