API操作

创建、删除、查看、设置、权限、是否存在

Java 开发里的 MongoDB API，用起来还挺顺手的。它的核心类像是 MongoClient、MongoDatabase、MongoCollection 这些，配合 Document 类，基本能搞定常用的增删查改操作。语法直观，文档风格跟 JSON 挺像的，上手还蛮快的。如果你习惯用 SQL，那会觉得 Mongo 的聚合框架一开始有点绕，但其实多写几次就顺了，尤其是那些 $match、$group 的组合，数据好用。

以下是SQL语句API的详细操作指南，适用于开发人员和数据分析师。介绍了如何使用SQL语句API进行数据查询、修改和管理，包括常见的查询示例和参数设置。通过本指南，用户可以快速掌握SQL语句API的基本用法和高级功能，提升数据处理效率和准确性。

介绍如何使用Java代码实现HDFS文件系统基础操作，包括创建目录、上传文件、下载文件、删除文件、文件重命名以及获取文件列表等功能。

这份Hadoop Java API指南深入浅出地解析了各个API的功能和使用方法，非常适合刚开始学习Hadoop的开发者查阅。指南涵盖了HDFS的核心操作，并提供了清晰的代码示例，帮助您快速上手。需要注意的是，您需要自行搭建Hadoop集群环境。

.set 数据结构常用 API 操作： .set 数据结构常用于存储唯一值，以下是一些常用的 API 操作： 添加元素: SADD key member1 member2 ... 获取元素个数: SCARD key 判断元素是否存在: SISMEMBER key member 移除元素: SREM key member1 member2 ... 随机返回并移除元素: SPOP key 随机返回元素: SRANDMEMBER key 获取所有元素: SMEMBERS key 集合运算: SUNION, SINTER, SDIFF 等

此代码示范了 Hadoop 3.x 中 HDFS 的 API 操作。

HDFS 的 API 操作、MapReduce 的使用，以及如何重写 Partitioner 类，这些在大数据过程中可是基础也重要的内容。这篇教程挺适合想要深入了解 Hadoop 的你，是对于 HDFS 的操作，像创建、读取、删除文件这些基本的文件系统操作，它通过FileSystem类给你了好的接口。通过fs.create()、fs.rename()等方法，你可以方便地进行文件管理。对于 MapReduce 模型，简单来说就是把大数据分割成小块，在不同节点上并行计算。你可以使用Mapper和Reducer两个类来这些数据。如果想要更细致地控制如何分配这些小块数据，重写Partitioner类就

SpringDataRedis为Redis常用数据类型提供了操作API，方便开发者使用。本代码示例展示了这些API的使用方法。

PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS); ps.executeUpdate(); ResultSet rs = ps.getGeneratedKeys(); rs.getInt(1); 批处理操作能显著提升大规模数据的增删改速度。 PreparedStatement.addBatch(); PreparedStatement.executeBatch(); 使用可滚动的结果集可以更灵活地操作数据，如通过设置ResultSet的类型为可滚动和更新，可以在结果集