CentOS 7修改ip地址(详细)

小跳蚤的绿茵传奇: 5.答案是 A、B 和 C。 A. 快速（Fast）：Spark 通过将数据存储在内存中（尽可能减少磁盘 I/O），以及使用基于内存的计算引擎（如 Resilient Distributed Datasets，即 RDD）和高度优化的执行引擎，实现了比 Hadoop MapReduce 更快的计算性能。 B. 通用（General）：Spark 提供了一系列高层次的 API（如 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX 等），并支持多种编程语言（如 Scala、Java、Python 和 R 等），可以处理包括批处理、交互式查询、流式处理、机器学习和图处理等多种类型的工作负载。 C. 可延伸（Scalable）：Spark 基于分布式计算模型设计，可以在任意数的计算节点上运行，从而可以随着数据量和计算负载的增大而线性扩展，满足不断增长的业务需求。 D. 兼容性（Compatibility）：虽然 Spark 本身不完全兼容 Hadoop API，但是它可以集成许多 Hadoop 生态系统中的组件和工具（如 HDFS、YARN、HBase、Hive 等），从而与 Hadoop 生态系统中的其他组件协同工作。

Alan_anonymous: 插件包能给个地址吗

扑棱着重生: 太详细了，感谢分享，你真棒

曲小猿: 非常棒，不过ok=0那里我把第一个节点关掉后再重新运行第四个节点还是会报错，问了老师，也说没有很好的解决方法，就节点全部关闭再多来几次吧，多来几次说不定哪次就好了，我是次数多了碰对了，非常感谢博主的文章，非常细致，非常合理。

qq_47430643: [code=java] if (timestamp > Long.MIN_VALUE) { List windows = new ArrayList((int) (size / slide)); long lastStart = TimeWindow.getWindowStartWithOffset(timestamp, offset, slide); for (long start = lastStart; start > timestamp - size; start -= slide) { windows.add(new TimeWindow(start, start + size)); } return windows; [/code]