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目前，基于类似思想的Open Source项目还很多，如Facebook用于用户分析的Hive。 HDFS作为一个分布式文件系统，是所有这些项目的基础。分析好HDFS，有利于了解其他系统。由于Hadoop的HDFS和MapReduce是同一个项目，我们就把他们放在一块，进行分析。 下图是MapReduce整个项目的顶层包图和他们的依赖关系。Hadoop包之间的依赖关系比较复杂，原因是HDFS提供了一个分布式文件系统，该系统提供API，可以屏蔽本地文件系统和分布式文件系统，甚至象Amazon S3这样的在线存储系统。这就造成了分布式文件系统的实现，或者是分布式文件系统的底层的实现，依赖于某些貌似高层的功能。功能的相互引用，造成了蜘蛛网型的依赖关系。一个典型的例子就是包conf，conf用于读取系统配置，它依赖于fs，主要是读取配置文件的时候，需要使用文件系统，而部分的文件系统的功能，在包fs中被抽象了。

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LinkedList 是一个常用的集合类，用于顺序存储元素。 LinkedList 经常和 ArrayList 一起被提及。大部分人应该都知道 ArrayList 内部采用数组保存元素，适合用于随机访问比较多的场景，而随机插入、删除等操作因为要移动元素而比较慢。 LinkedList 内部采用链表的形式存储元素，随机访问比较慢，但是插入、删除元素比较快，一般认为时间复杂都是 O(1) (需要查找元素时就不是了，下面会说明)。本文分析 LinkedList 的具体实现。

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LinkedList同时实现了List接口和Deque接口，也就是说它既可以看作一个顺序容器，又可以看作一个队列（Queue），同时又可以看作一个栈（Stack）。这样看来，LinkedList简直就是个全能冠军。当你需要使用栈或者队列的时候，首先应该考虑的就是LinkedList。因为Java官方已经声明不建议使用Stack类，推荐使用LinkedList，更遗憾的是，Java里根本没有一个叫做Queue的类（它是个接口名字）。

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