2020-03-29

/基本思路就是将二维数组转换成一维数组,再对一维数组进行冒泡排序,
再将排好序的一维数组转换成二维数组 ,最后按照两行三列的格式输出即可。难点就是在于数组间的转换问题
/#include <stdio.h>
main()
{
int a[2][3]={3,2,1,6,5,4};
int i,j,k,b[6];
int temp; int y,z; //一维数组转换成二维数组时候用到 k=0;
//初始化 k 的值 //转换为一维数组
for(i=0;i<2;i++)
{ for(j=0;j<3;j++)
{ b[k]=a[i][j]; k++; } } //对一维数组 b[6] 进行冒泡排序 for(j=0;j<5;j++)
{ for(i=0;i<5-j;i++)
{ if(b[i]>b[i+1])
{ temp=b[i;
b[i]=b[i+1];
b[i+1]=temp; }
} } //再将排好序的一维数组 b[6]转换成二维数组 a[2][3],并按一定格式输出
//
重新定义一个变量 y z,是为了避免变量之间的冲突 for(y=0;y<2;y++) { for(z=0;z<3;z++)
{ a[y][z]=b[y
3+z]; //这一步要好好理解,为什么是 y
3+z ?很关键的一步 } } //输出 两行三列二维数 f or(i=1;i<=2;i++)
{ for(j=1;j<=3;j++)
{ printf("%3d",a[i-1][j-1]); if(j%3==0)
//当满足每行三个数时就换行 printf("\n"); } }}

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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