1.Hadoop 的库函看 Lists.newArrayList和正常的 new ArrayList()有什么区别？
2.代码设计完成hadoop单词计算功能是什么？

Hadoop 的 Lists.newArrayList和正常的 new ArrayList()有什么区别？

       这个方法在google工具类中也有，源码内容如下

public static <E> ArrayList<E> newArrayList() {

           return new ArrayList();

       }

       内容是数源差不多的，唯一的码查好处就是可以少写泛型的部分。

       这个方法有着丰富的库函看shopeyv 源码重载：

Lists.newArrayList(E... elements)

       Lists.newArrayList(Iterable<? extends E> elements)

       Lists.newArrayList(Iterator<? extends E> elements)

       还有很多前缀扩展方法：

List<T> exactly = Lists.newArrayListWithCapacity();

       List<T> approx = Lists.newArrayListWithExpectedSize();

       使得函数名变得更有可读性，一眼就看出方法的数源作用。

       但是码查查看源码发现官方的注解里头是这么写的：

       Creates a mutable, empty ArrayList instance (for Java 6 and earlier).

       创建一个可变的空ArrayList（适用于java 6及之前的版本）

       Note for Java 7 and later: this method is now unnecessary and should

       be treated as deprecated. Instead, use the ArrayList constructor

       directly, taking advantage of the new "diamond" syntax.

       针对java 7及之后版本，本方法已不再有必要，库函看应视之为过时的数源方法。取而代之你可以直接使用ArrayList的码查构造器，充分利用钻石运算符<>（可自动推断类型）。库函看

代码设计完成hadoop单词计算功能是数源吾八源码什么？

       Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的码查并行计算。它以分布式存储和分布式计算的库函看方式来处理数据，并通过将数据分割为多个块并在多个计算节点上并行处理来提高计算速度和效率。数源

       在Hadoop中实现单词计数功能可以通过以下步骤完成：

       1. 数据准备：将待处理的码查文本数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，确保数据在HDFS上的神州彩源码可访问性。

       2. Map阶段：编写Map函数，该函数将文本数据作为输入，并将其分割为单词（tokenize）。每个单词作为键，值为1，水源码头表示出现一次。Map函数将每个键值对输出为中间结果。

       3. Shuffle和Sort阶段：Hadoop框架会自动对Map输出的键值对进行分区、排序和合并操作，以便将相同的来点赞源码键值对发送到同一个Reduce任务进行处理。

       4. Reduce阶段：编写Reduce函数，该函数接收相同键的一组值，并将这些值相加以获得单词的总计数。Reduce函数将每个单词和对应的总计数输出为最终结果。

       5. 输出结果：将Reduce阶段得到的最终结果存储在HDFS上，或者输出到其他目标，如数据库、文件等。

       需要注意的是，以上步骤仅是实现Hadoop中的基本单词计数功能的概述，具体的实现细节会涉及到编程语言选择（如Java）、Hadoop框架的API调用以及适当的配置和部署。

       总的来说，使用Hadoop实现单词计数功能可以充分利用分布式计算的优势，加快数据处理速度，并且具有良好的扩展性和容错性，适用于处理大规模数据集的场景。