Hadoop HDFS 架构与核心设计 Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop生态的核心组件之一，专为大规模数据存储和批处理设计。其架构遵循主从模式，由NameNode和DataNode组成。NameNode负责管理文件系统元数据（如目录树、文件块位置），DataNode存储实际数据块并通过心跳机制与NameNode保持通信。 HDFS通过分块（Block）机制存储文件，默认块大小为128MB或256MB，适合大文件存储。数据冗余通过副本机制实现，默认副本数为3，确保数据高可用性。机架感知策略（Rack Awareness）优化副本放置策略，提升容错能力与网络效率。...

搭建跨架构 Linux 学习平台（ARM + x86） 硬件与虚拟化环境选择 选择支持虚拟化的硬件设备，如 Intel VT-x 或 AMD-V 技术的 x86 主机，配合 QEMU/KVM 实现 ARM 架构模拟。推荐使用树莓派等开发板作为物理 ARM 设备补充。 跨架构编译需至少 4 核 CPU 与 8GB 内存，存储建议 SSD 以加速镜像构建。对于云环境，AWS EC2（x86）和 AWS Graviton（ARM）实例可组成混合实验平台。 基础系统部署 x86 主机安装主流 Linux 发行版（如 Ubuntu LTS），通过 apt 安装交叉编译工具链： sudo apt inst...

观察者模式概述 观察者模式是一种行为设计模式，允许对象（观察者）订阅另一个对象（主题）的状态变化。当主题状态改变时，自动通知所有观察者并触发更新。该模式广泛应用于事件处理系统、GUI组件和数据监控场景。 模式结构 核心角色  Subject（主题）：维护观察者列表，提供注册/注销接口，定义通知方法。 Observer（观察者）：定义更新接口，供主题通知时调用。 ConcreteSubject（具体主题）：实现主题的具体逻辑，存储状态并在变化时触发通知。 ConcreteObserver（具体观察者）：实现更新接口，根据主题状态执行响应操作。  UML图示 classDiagram class ...