前面的文章分享了组件库的开发、example、组件库文档，本文分享组件库cli开发。1为什么要开发组件库cli回顾一个新组件的完整开发步骤：1在packages目录下创建组件目录xxx：1.1使用pnpm初始化package.json，修改name属性；1.2在该目录中创建src目录和index.ts文件；1.3在src目录下创建types.ts文件和index.tsx/index.vue文件；2在组件库的入口模块packages/yyg-demo-ui：2.1使用pnpminstall安装1.1创建的xxx；2.2在packages/xxx-ui/index.ts中引入xxx，并添加到com

前面的文章分享了组件库的开发、example、组件库文档，本文分享组件库cli开发。1为什么要开发组件库cli回顾一个新组件的完整开发步骤：1在packages目录下创建组件目录xxx：1.1使用pnpm初始化package.json，修改name属性；1.2在该目录中创建src目录和index.ts文件；1.3在src目录下创建types.ts文件和index.tsx/index.vue文件；2在组件库的入口模块packages/yyg-demo-ui：2.1使用pnpminstall安装1.1创建的xxx；2.2在packages/xxx-ui/index.ts中引入xxx，并添加到com

上文搭建了组件库cli的基础架子，实现了创建组件时的用户交互，但遗留了cli/src/command/create-component.ts中的createNewComponent函数，该函数要实现的功能就是上文开篇提到的——创建一个组件的完整步骤。本文咱们就依次实现那些步骤。（友情提示：本文内容较多，如果你能耐心看完、写完，一定会有提升）1创建工具类在实现cli的过程中会涉及到组件名称命名方式的转换、执行cmd命令等操作，所以在开始实现创建组件前，先准备一些工具类。在cli/src/util/目录上一篇文章中已经创建了一个log-utils.ts文件，现继续创建下列四个文件：cmd-util

上文搭建了组件库cli的基础架子，实现了创建组件时的用户交互，但遗留了cli/src/command/create-component.ts中的createNewComponent函数，该函数要实现的功能就是上文开篇提到的——创建一个组件的完整步骤。本文咱们就依次实现那些步骤。（友情提示：本文内容较多，如果你能耐心看完、写完，一定会有提升）1创建工具类在实现cli的过程中会涉及到组件名称命名方式的转换、执行cmd命令等操作，所以在开始实现创建组件前，先准备一些工具类。在cli/src/util/目录上一篇文章中已经创建了一个log-utils.ts文件，现继续创建下列四个文件：cmd-util

dll?动态链接库英文为DLL，是DynamicLinkLibrary的缩写。DLL是一个包含可由多个程序，同时使用的代码和数据的库。起因在查看hzero前端项目框架介绍时提到了dll，外加之前经常看见dll文件，于是有了兴趣了解一下webpackdll。webpack官网介绍DLLPlugin 和 DLLReferencePlugin 用某种方法实现了拆分bundles，同时还大大提升了构建的速度.模块预编译原理webpack.dllPlugin本质是将大量复用模块且不会频繁更新的库进行预编译，且只需要编译一次，编译完成后产出指定文件（可以称为动态链接库）。在之后的构建过程中不会再对这些模块

dll?动态链接库英文为DLL，是DynamicLinkLibrary的缩写。DLL是一个包含可由多个程序，同时使用的代码和数据的库。起因在查看hzero前端项目框架介绍时提到了dll，外加之前经常看见dll文件，于是有了兴趣了解一下webpackdll。webpack官网介绍DLLPlugin 和 DLLReferencePlugin 用某种方法实现了拆分bundles，同时还大大提升了构建的速度.模块预编译原理webpack.dllPlugin本质是将大量复用模块且不会频繁更新的库进行预编译，且只需要编译一次，编译完成后产出指定文件（可以称为动态链接库）。在之后的构建过程中不会再对这些模块

​这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案——MapReduce。MapReduce是一种编程模型，还是一个分布式计算框架。MapReduce作为一种编程模型功能强大，使用简单。运算内容不只是常见的数据运算，几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现。使用的时候仅仅需要通过实现Map和Reduce接口的方式来完成计算逻辑，其中Map的输入是一对，经过计算后输出一对；然后将相同Key合并，形成集合；再将这个集合输入Reduce。下面，就以WordCount为例，熟悉一下MapReduce：WordCount是为了统计文本中不用词汇出现的次数。如果统计一篇文本的内容，只需要写一个程序将文

​这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案——MapReduce。MapReduce是一种编程模型，还是一个分布式计算框架。MapReduce作为一种编程模型功能强大，使用简单。运算内容不只是常见的数据运算，几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现。使用的时候仅仅需要通过实现Map和Reduce接口的方式来完成计算逻辑，其中Map的输入是一对，经过计算后输出一对；然后将相同Key合并，形成集合；再将这个集合输入Reduce。下面，就以WordCount为例，熟悉一下MapReduce：WordCount是为了统计文本中不用词汇出现的次数。如果统计一篇文本的内容，只需要写一个程序将文

job提交阶段1、准备好待处理文本。2、客户端submit()前，获取待处理数据的信息，然后根据参数配置，形成一个任务分配的规划。3、客户端向Yarn请求创建MrAppMaster并提交切片等相关信息：job.split、wc.jar、job.xml。Yarn调用ResourceManager来创建MrAppMaster，而MrAppMaster则会根据切片的个数来创建MapTask。其中切片规划：InputFormat（默认为TextInputFormat）通过getSplits方法对输入目录中的文件进行逻辑切片，并序列化成job.split文件。默认情况下，HDFS上的一个block对应一

job提交阶段1、准备好待处理文本。2、客户端submit()前，获取待处理数据的信息，然后根据参数配置，形成一个任务分配的规划。3、客户端向Yarn请求创建MrAppMaster并提交切片等相关信息：job.split、wc.jar、job.xml。Yarn调用ResourceManager来创建MrAppMaster，而MrAppMaster则会根据切片的个数来创建MapTask。其中切片规划：InputFormat（默认为TextInputFormat）通过getSplits方法对输入目录中的文件进行逻辑切片，并序列化成job.split文件。默认情况下，HDFS上的一个block对应一