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

jps看一下进程把 从报错信息上面看好像是你的datanode根本就没起来，然后取datanode的日志看下到底是什么问题 把报错信息给我截图一下 发在论坛上面把

java的 Runtime.getRuntime().exec()方法可以实现这个功能
比如你可以process = Runtime.getRuntime().exec(‘hadoop jar hbase-indexer-mr-*-job.jar’, null) 这样的方法来执行 process可以返回执行命令的结果

@晓月星稀 多进程的一般是要把日志打在日志文件里面 不要显示到终端上 终端上会比较乱 jupyter其实也只是操作系统的一个python进程 调试的话你可以先调试函数 然后不同的进程把日志打在不同的文件里面

Service是业务逻辑 如果你处理完的数据需要存储 flink后面接存储就行了

报错就是没起来 用jps没啥意义 hostname配置有问题 解析不了

多学点总没错

不同的开发架构思维 都是为了方便流数据处理

一样的