Activity

一.添加Activity

    1.Intent:用于指明用哪一个Activity,并指定相关参数.

        Intent intent=new Intent(this, 指定界面.class)

        intent.putExtra(key, value)    //把额外参数放入intent中

        intent.getStringExtra(key)     //取出value

    2.主界面启动二级界面:  startActivity(Intent)

       二级界面返回主界面:   finish();

    3.示例代码

//mainActivity中
public void toBaidu(View view){
        Intent intent=new Intent(this, BrowseActivity.class);
        intent.putExtra("website", "www.baidu.com");
        startActivity(intent);

    }
//二级界面
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_browse);

        Intent intent=getIntent();
        String website=intent.getStringExtra("website");
        TextView tv=(TextView)findViewById(R.id.textView);
        tv.setText(website);
    }

二.Activity的生命周期

    1. A进入B,A仍存在; B返回A, B销毁.

    2.返回栈

    3. onCreate()  :  界面被创建

        onStart() : 界面显示

        onStop() : 界面被隐藏、完全不可见 (被放到后台)

        onDestroy(): 界面被销毁



内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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