spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz解读

spark-2.2.2-bin-hadoop2.7.tgz 为 Apache Spark 2.2.2 版本的安装包， 您可以访问 Apache Spark 官方网站获取该版本的源码包：http://archive.apache.org/dist/spark-2.2.2/

适用于 Linux 系统的 Apache Spark 3.1.3 版本安装包，文件名：spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz。

百度网盘中存储了 flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz 文件。

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Apache Kyuubi是一个分布式多租户网关，为数据湖查询引擎（例如Spark、Flink或Trino）提供SQL查询服务。 功能特性 多租户: Kyuubi通过统一的身份验证授权层，为资源获取、数据和元数据访问提供端到端的多租户支持。 高可用: Kyuubi基于ZooKeeper提供负载均衡，实现了企业级高可用性和无限的客户端高并发。 多工作负载: Kyuubi可以通过一个平台、一个数据副本和一个SQL接口轻松支持多个不同的工作负载。 使用场景 交互式分析: 利用Kyuubi可以构建企业级分析平台，用于对大数据进行交互式可视化分析，支持常见的计算框架。 Kyuubi支持JDBC和ODBC接口，您可以直接通过SQL或BI工具访问Kyuubi并高效地运行查询。 Kyuubi可以在用户级别缓存后台引擎实例，以更好地实现计算资源共享和快速响应，并行处理大量数据的查询并快速返回结果。 批数据处理: Kyuubi提供了SQL接口用于常见的批处理，通常是大型提取、转换、加载（ETL）过程。 Kyuubi及其引擎都是存储独立的，支持众多的数据源，并且Kyuubi支持在连接级别隔离后台引擎实例。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，其2.4.0版本在原有基础上进行了扩展和优化，提供了更高效、稳定和丰富的功能。Spark的核心设计理念是快速、通用和可扩展的数据处理，通过内存计算大幅提升了数据处理速度，使得大规模数据分析更为便捷。Spark 2.4.0源码包含了以下关键组件：1. Spark Core：负责任务调度、内存管理、故障恢复和与存储系统的交互，提供了RDD（弹性分布式数据集）抽象，支持数据处理的并行化和容错性。2. Spark SQL：用于结构化数据处理，支持与传统SQL数据库交互，提供了DataFrame和Dataset API，以安全、可读的方式进行强类型数据处理。3. Spark Streaming：提供实时流处理能力，将数据流划分为微批次，并通过Spark Core实现低延迟、高吞吐量的处理。4. MLlib：机器学习库，包括分类、回归、聚类、协同过滤等算法，支持管道API构建复杂的机器学习流程。5. GraphX：用于图计算，提供了图的创建、查询和变换操作，支持Pregel等算法，广泛应用于社交网络分析和推荐系统。6. Spark R：为R语言提供接口，利用Spark的分布式计算能力进行大规模数据分析。7. Spark Shuffle：优化Spark性能的关键，涉及HashShuffle和SortShuffle等实现细节。8. DAGScheduler和TaskScheduler：负责作业调度和任务执行。9. YARN和Mesos集成：支持在Hadoop的YARN或Apache Mesos上运行，管理和调度资源。

该工具包官方渠道获取不便，特此分享分卷，此部分为卷2。

深入解析 Spark 源码，掌握分布式处理核心技术 了解 Spark 运行原理、架构设计和优化策略 提升大数据处理能力，解决海量数据分析难题

Windows10 搭建 PySpark (基于 Spark-3.0.0-bin-hadoop2) 两种搭建方法： 使用 pip 安装pip install pyspark如果安装过程中出现超时，可以下载 pyspark-3.0.0.tar 后离线安装。 离线安装 解压 pyspark-3.0.0.tar。 进入解压后的目录，找到 setup.py 文件。 运行命令 python setup.py install 并等待安装完成。 此方法可以一次性解决所有环境问题。