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Java 字符串根据换行符分割成数组
时间: 2023-06-28 12:13:03
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您可以使用Java中的`split()`方法来根据换行符分割字符串为数组。以下是示例代码：
```java
String str = "Hello\nWorld\n\nJava";
String[] arrOfStr = str.split("\n");
for (String a : arrOfStr) {
System.out.println(a);
Hello
World
在示例中，我们首先定义了一个包含换行符的字符串`str`。然后，使用`split()`方法将其分割成字符串数组`arrOfStr`，其中参数`\n`表示根据换行符分割。最后，使用`for`循环遍历打印数组中的每个元素。
相关问题
java字符串替换换行符
在Java中，可以使用replaceAll()方法来替换字符串中的换行符。具体来说，可以使用以下代码来将字符串中的换行符替换为其他字符或字符串：
```java
String str = "Hello\nworld\n!";
str = str.replaceAll("\n", " "); // 将换行符替换为空格
System.out.println(str); // 输出：Hello world !
其中，第一个参数是要替换的字符或字符串的正则表达式，因为换行符在Java中表示为"\n"。第二个参数是要替换成的字符或字符串。
需要注意的是，replaceAll()方法返回的是一个新的字符串，原始字符串并没有被改变，因此需要将替换后的字符串重新赋值给原始字符串变量。
java 字符串 切割换行符
Java 中可以使用 `String` 类的 `split` 方法来切割字符串，其中可以通过正则表达式指定分隔符。对于换行符，可以使用 `\n` 或者 `\r\n` 作为分隔符。
例如，假设有一个字符串如下：
Hello
World
```
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"了解Hadoop生态系统的基本概念，包括其主要组件如HDFS、MapReduce、Hive、HBase、ZooKeeper、Pig、Sqoop，以及MapReduce的工作原理和作业执行流程。"
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由Apache软件基金会开发，设计用于处理和存储大量数据。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，它们共同构成了处理大数据的基础。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它被设计为在廉价的硬件上运行，具有高容错性和高吞吐量。HDFS能够处理PB级别的数据，并且能够支持多个数据副本以确保数据的可靠性。Hadoop不仅限于HDFS，还可以与其他文件系统集成，例如本地文件系统和Amazon S3。
MapReduce是Hadoop的分布式数据处理模型，它将大型数据集分解为小块，然后在集群中的多台机器上并行处理。Map阶段负责将输入数据拆分成键值对并进行初步处理，Reduce阶段则负责聚合map阶段的结果，通常用于汇总或整合数据。MapReduce程序可以通过多种编程语言编写，如Java、Ruby、Python和C++。
除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包括其他组件：
- Avro：这是一种高效的跨语言数据序列化系统，用于数据交换和持久化存储。
- Pig：Pig Latin是Pig提供的数据流语言，用于处理大规模数据，它简化了复杂的数据分析任务，运行在MapReduce之上。
- Hive：Hive是一个基于HDFS的数据仓库，提供类似SQL的查询语言（HQL）来方便地访问和分析存储在Hadoop中的数据。
- HBase：HBase是一个分布式NoSQL数据库，适用于实时查询和大数据分析，它利用HDFS作为底层存储，并支持随机读写操作。
- ZooKeeper：ZooKeeper是一个协调服务，提供分布式一致性，如命名服务、配置管理、选举和分布式同步，是构建分布式应用的关键组件。
- Sqoop：Sqoop是一个工具，用于高效地在Hadoop和传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）之间导入导出数据。
MapReduce的工作流程包括作业提交、任务调度和执行。作业由客户端提交到JobTracker，JobTracker将作业分解为多个Map任务和Reduce任务，并分配给TaskTracker节点执行。TaskTracker节点负责执行任务并定期向JobTracker汇报进度。当所有任务完成时，JobTracker通知客户端作业完成。
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