至此idea连接Hadoop集群配置完成，更多的操作可以通过Hadoop提供configuration类filesystem类、FSDataInputStream类和FSDataOutputStream类实现。有问题的朋友可以留言，我会及时回复我所能解决的问题，一些我安装时遇到的问题放在后面，大家可以浏览查看。

表示树形依赖数的节点，包含节点的id、parentId、子节点列表和是否有子节点的标志。IDE提供模拟器供开发者使用，所以我们首先要下载并安装本地模拟器，然后进行运行工程。树形依赖数通常用于描述复杂的层次结构或组织关系，例如文件系统、组织结构等。表示树形依赖数的节点，包含节点的id、name和子节点列表。**（8）****等待1min，虚拟机就会自动开机，****.gitignore:**代码版本

ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构，通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本，然后通过接受输入并生成输出来实现对话。ChatGPT的用途非常广泛，可以用于自然语言处理（NLP）任务，如对话生成、问答系统、文本生成等。如果你想使用ChatGPT，你可以用它来构建对话机器人，回答问题，生成文本等。它的应用非常广泛，可以用于各种场景，

最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！

3.1 优点：①RabbitMQ的延迟队列是通过RabbitMQ的插件实现的，易于部署和使用。②RabbitMQ的延迟队列支持消息重试和消息顺序处理，可靠性较高。③支持消息持久化和分布式。④支持优先级队列和死信队列。⑤提供了丰富的插件和工具。3.2 缺点：①RabbitMQ的延迟队列性能较低，不适用于高吞吐量的场景。②性能较低，不适合高并发场景。③实现延迟队列需要额外的配置，但是配置就很简单了。3

一个topic，代表逻辑上的一个业务数据集，比如按数据库里不同表的数据操作消息区分放入不同topic，订单相关操作消息放入订单topic，用户相关操作消息放入用户topic，对于大型网站来说，后端数据都是海量的，订单消息很可能是非常巨量的，比如有几百个G甚至达到TB级别，如果把这么多数据都放在一台机器上可定会有容量限制问题，那么就可以在topic内部划分多个partition来分片存储数据，不同的

包括。