MySQL会忽略尾部空格， 所以比较都一样

spark 运行task之前，已经按照申请的资源开启了Executor，执行完再释放资源
每提交一次应用程序，会根据申请的资源来开启Executor，一般为了保证资源均衡，会一个worker开启一个Execuor,如果executor 多于worker，那会有一个worker开启多个executor情况。
如果一个worker5个G， 5个核，分配1G1核资源进行计算，该worker的其他资源就闲置，总结下来是用多少申请多少

查看是否在hbase-site. xml 中增加root path
可以在get Root Dir方法处打断点看看

1）先看看是把代码根目录添加到sys.path中
2）pip list 查看 是否安装 MySQL-python
3）查看数据库连接配置是否正确
4）用普通代码调用db_util.py 查询MySQL数据库，看是否能查询成功

@AIZero 我们归集日志，只是按照小时归集即可，不用管当前小时内的文件数据和目录的关系，因为数据处理出报表是按照每条记录的业务时间。

重点研究下taildir 源的使用 和 hdfs sink的使用， hdfs sink配置时，可以配置按照天，小时滚动生成日志，如：
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://ns1/user/hadoop/access/%Y/%m%d/%H
每个参数是干什么的，你可以参考flume官方文档
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink

先用db_test.py 做数据连接的简单测试，看是否能连接上

SQL语句字符串中增加了 #一个sql， sql语法报错

按照数值排序即可

这位同学，如果你用虚拟机hive的源数据库作为本地数据hive的元数据库，建议在搭建完本地hive库后，运行时创建一个新的数据库，这样可以免去老数据带来的困扰。

这位同学，请确保在queue_apple.py 脚本的已经在最上面添加python 环境path
如果当前脚本没问题，就看看引入的脚本是否添加了python环境path

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执行计划树：是类似于mysql、oracle 等关系型数据库，你写个SQL语句，SQL语句会生成执行计划，进而可以看出语句的执行情况，并加以优化。

https://www.cnblogs.com/huangbw/p/7398418.html

看一下相应节点的启动日志及日志的所属用户和组，可能是因为你初始化datanode时，用 了root用户，然后用hadoop 用户执行，报权限不足。

springMVC框架，是将前端页面的请求数据封装成对象，并且可以校验请求数据的有效性，这个是普遍应用；这样总比每个方法里写多个参数强吧。并且这也体现了面向对象的思想。