initialcapacity怎么不报错

15public class StrictMap extends HashMap {

private static final long serialVersionUID = -3455861209780003757L

private String name

public StrictMap(int initialCapacity, float loadFactor, String name) {

super(initialCapacity, loadFactor)

this.name = name

}

public StrictMap(int initialCapacity, String name) {

super(initialCapacity)

this.name = name

}

public StrictMap(String name) {

this.name = name

}

public String getName() {

return name

}

public void setName(String name) {

this.name = name

}

@Override

public V put(String key, V value) {

if (containsKey(key)) {

throw new RuntimeException("已经存在的key, keyName = " + key)

}

if (key.contains(".")) {

final String shortName = getShortName(key)

if (containsKey(shortName)) {

// question 这边有个问题， 为什么没有抛出ClassCastException。

V ambiguity = (V) new Ambiguity("存在的shortName")

super.put(shortName, ambiguity)

} else {

super.put(shortName, value)

}

}

return super.put(key, value)

}

@Override

public V get(Object key) {

V value = super.get(key)

if (value == null) {

throw new RuntimeException("keyName = " + key + ", 没有获取到value.")

}

if (value instanceof Ambiguity) {

throw new RuntimeException("重复的shortName")

}

return value

}

static class Ambiguity {

private String name

public Ambiguity(String name) {

this.name = name

}

public String getName() {

return name

}

}

}

ps:运行时也没报错。

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这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

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