工厂方法

工厂方法:父类负责定义创建对象的公共接口,而之类负责生产具体的对象。将类的实例化操作延迟到之类中完成,即由子类决定实例化哪个类。

class Product
{
public:
	virtual void Show()=0;
};

class ProductA:public Product
{
public:
	void Show()
	{
		cout<<"ProductA"<<endl;
	}
};

class ProductB:public Product
{
public:
	void Show()
	{
		cout<<"ProductB"<<endl;
	}
};

class Factory
{
public:
	virtual Product *CreateProduct()=0;
};

class Factory1:public Factory
{
public:
	Product *CreateProduct()
	{
		return new ProductA();
	}
};

class Factory2:public Factory
{
public:
	Product *CreateProduct()
	{
		return new ProductB();
	}
};

int main()
{
	Factory *pF=new Factory1();
	Product *pA=pF->CreateProduct();
	pA->Show();
	return 0;
}

工厂方法把简单工厂的内部逻辑判断移到客户端代码来进行(new Factory1())。

1.一个抽象产品类,可派生出多个具体的产品。抽象产品product,派生出productA,productB

2.一个抽象工厂类,可派生出多个具体的工厂类。抽象工厂Factory,派生出Factory1,Factory2

3.每个具体工厂类只能创建一个具体产品类的实例。具体工厂类Factory1只能产生productA,具体工厂类Factory2只能产生productB

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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