String+s+=+"hello+java,hello+hadoop"; + + + String+ss[]+=s.split(","); + + + for(String+a+:ss) +

这段代码的作用是将字符串 "hello java,hello hadoop" 按照逗号分隔符进行分割，然后将分割后的字符串存储到一个字符串数组 ss 中。接着，使用 for 循环遍历 ss 数组中的每一个元素，并将其赋值给变量 a。最终，a 中存储的就是 "hello java" 和 "hello hadoop" 两个字符串。

回答完问题后，我为您提供几个相关问题：
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java+hadoop 架构图

Java Hadoop 架构图展现了Hadoop在Java环境中的工作方式和组件结构。Hadoop是一个开源的分布式系统框架，它能够高效地存储和处理大规模数据。

在Java Hadoop 架构图中，主要包括了Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN和Hadoop Common。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop的文件存储系统，它负责存储数据，并保证数据的冗余备份和高可靠性。MapReduce是Hadoop的计算框架，它负责对存储在HDFS中的数据进行分布式计算和处理。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器，它负责管理集群中的资源，并分配给不同的应用程序。Hadoop Common包含了Hadoop的公共工具和库。

此外，Java Hadoop 架构图还包括了一些辅助组件，如Hive、HBase、Sqoop等。这些组件能够与Hadoop集成，提供更多的功能和应用支持。

Java Hadoop 架构图清晰展现了Hadoop的分布式存储和计算的实现方式，以及各个组件之间的协作关系。通过深入了解Java Hadoop 架构图，我们可以更好地理解Hadoop的工作原理和应用场景，为大规模数据处理提供了可靠而强大的技术支持。

java+hadoop推荐系统

Java Hadoop推荐系统是利用Hadoop及其相关技术和Java程序开发的一种基于用户行为数据挖掘技术的推荐系统。其主要利用用户行为数据来分析用户的喜好和行为模式，然后根据这些数据来为用户推荐商品、服务或其他相关内容。

Java Hadoop推荐系统主要由以下几个组成部分组成：

1. 数据采集：将用户的行为数据进行采集，包括用户点击、购买、收藏、评价等信息。

2. 数据预处理：将采集到的数据进行清洗、加工和处理，消除数据中的噪声和无效信息。

3. 数据分析：通过数据挖掘算法对用户行为数据进行分析，例如协同过滤算法、基于内容的推荐算法等。

4. 推荐生成和反馈：根据分析出的结果，为用户生成推荐结果，并将结果反馈给用户，以此提高用户的满意度和促进业务发展。

Java Hadoop推荐系统非常适用于海量数据的分析和处理，可快速高效地分析出用户行为数据，为用户生成个性化的推荐结果。同时，Java和Hadoop的开发环境和生态系统都非常成熟和稳定，开发者可以利用大量的社区资源和相关技术实现推荐系统的快速开发和部署。

总之，Java Hadoop推荐系统是一种基于云计算和大数据挖掘技术的智能推荐系统，可以有效提高用户体验和企业收入，是企业数字化转型的重要组成部分。