@晓月星稀 最终一致性

@晓月星稀 连接的地址写的是zk集群的地址 不是某个zk 一个zk挂了客户端会自动去连接其他的live的

实例.name不行吗

不是一回事，java的注解相信你已经了解了 ，我就不赘述了，python的装饰器简单可以理解为函数的参数，python有个特点是函数也能当参数用
def use_logging(func):

def wrapper():
    logging.warn("%s is running" % func.__name__)
    return func()
return wrapper

@use_logging
def foo():
print("i am foo")

foo()
比如这段代码，use_logging设置为装饰器，执行foo的时候回去找use_logging 然后把foo作为参数传递进去

Beam 的组件 IO 更丰富了，并且计算平台支持Apache Apex、Direct Runner、Apache Flink、Apache Spark、Google Cloud Dataflow 等 你可以理解为beam是更高于flink的一层api 除了支持flink以外还支持很多的其他的框架，serverless不太了解 没法回答你了

设置定时任务是开发者必须会的技能，linux系统自带crontab 可以定时执行制定的命令 比如shell命令，这种在运维中特别常见，当然除了系统层面还有很多应用层面的框架，如果只是python任务的话 一般是写一个死循环，然后在循环中判断是不是到一定的时间点 到了则运行定时脚本，未到则sleep一下，这里需要注意的是sleep的时间单位应该小于执行脚本的时间单元，举个例子：比如每天早上九点执行，那你sleep的时间单位应该小于天，所以应该是小时，每小时唤醒一次检查是不是早上九点既可

对 通过设置JAVA_HOME就可以 JAVA_HOME的设置有很多种方式 可以修改hadoop的配置文件制定JAVA_HOME，
也可以修改机器的环境变量

也是numpy.nan

用sql语句或是客户端图形界面都可以
语法是这样的：ALTER TABLE 表名 MODIFY COLUMN 字段名 新数据类型 新类型长度 新默认值 新注释
例子：alter table table1 modify column column1 decimal(10,1) DEFAULT NULL COMMENT '注释';

spark数据是按天处理速度快 还是数据全都取出再处理速度快 这个问题不矛盾把 按天处理也可以把数据全部取出来
spark的设计之初是解决大数据处理的问题 简单可以理解为数据量越大它处理的就越快 所以要看业务要求 比如你的数据每天增量计算就能满足要求 那就没必要把数据全取出来在处理了

超过字符数限制可以建多个SQL就行了 临时表也是一种解决方法 但是用临时表就不超过1w字符了吗

cars=["bmw","audi","toyota","porsche"]
print(len(cars))
for car in cars:
print(car)
你指的是这种for循环吗 所有的编程语言都要支持循环遍历 不然处理不了大量的计算

那爬虫爬就完了 需要啥思路 哪里想不通？

想象hash环你应该听过 如果不知道可以先查一下维基百科，一般的分布式系统中hash可以把服务器映射到环上的任意一点，为什么叫一致性hash，一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，所以把影响范围控制在一个很小的范围内，同时如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响，这就大大增加了系统的鲁棒性，但是仍然可能会有部分数据丢失的风险，就像你在前面所说一致性hash仍然会导致缓存丢失。

1、类中可以引用func_1 直接用func_1就可以了
2、类对象初始化是先执行init方法初始化，但是类中的方法实在编译的时候只要能找到对应的引用声明即可
3、self的作用只得是类对象，就是实例化之后的类 但是在定义类的时候 要使用到类中的方法或是成员变量 所以要加入self参数 你也可以理解为这个是指向自己的一个指针