Python 连接 Spark (Hadoop 2.6)

该工具包官方渠道获取不便，特此分享分卷，此部分为卷2。

Apache Spark是一款强大的分布式计算框架，提供高效的并行计算能力。Spark-2.0.2-bin-hadoop2.6是该框架的一个特定版本，与Hadoop 2.6兼容，充分利用Hadoop生态系统中的存储和计算资源。主要包含以下关键组件：1. Spark Core 提供分布式任务调度、内存管理、错误恢复和存储系统交互功能。支持基于内存的数据处理，显著提高计算速度。2. Spark SQL 处理结构化数据，集成SQL查询语言，开发人员可使用SQL或DataFrame API进行数据分析。3. Spark Streaming 实现实时数据流处理，通过微小批处理作业和Spark Core API实现低延迟、高吞吐量流处理。4. MLlib 机器学习库，支持多种算法和批处理与在线学习，便于构建大规模数据模型。5. GraphX 图处理框架，用于创建和操作大规模图形数据，适用于社交网络分析和推荐系统。在Hadoop 2.6环境中，通过YARN管理资源，利用HDFS作为数据存储层。内存计算减少磁盘I/O，提升数据处理速度，支持Java、Scala、Python和R等多语言编程，提供交互式Shell进行快速数据探索。

这是Python版本在使用Spark上与Hadoop分布式系统整合的重点，同时也可以独立运行Spark，是一项较新的技术应用。

Hadoop 2.6 版本在 Windows 平台上进行开发所需的 hadoop.dll 和 winutils.exe 工具，用于解决 Windows 环境下 Hadoop 运行的兼容性问题。

提供Hortonworks Hive ODBC和Microsoft Spark ODBC连接驱动，支持32位和64位系统。

随着技术的进步，现在有一个中间插件可以让python2.6轻松连接MSSQL数据库，而无需编译。

编译hadoop-eclipse-plugin-2.6.0-cdh5.15.0需要hadoop2x-eclipse-plugin-master源码、ant构建工具、缺失jar包以及编译指南。此外，还提供hadoop.dll和winutils.exe文件用于配置eclipse。

Hadoop是Apache软件基金会开发的分布式计算框架，用于处理和存储大数据。在Hadoop 2.6版本中，核心组件包括HDFS和MapReduce，使得Hadoop能在大规模集群上高效运行数据处理任务。尽管最初为Linux设计，但在Windows环境下运行Hadoop需要额外适配。winutils.exe是关键工具，提供类似于Linux的实用程序，如设置环境变量、管理HDFS和执行系统操作。Hadoop.dll是在Windows上的动态链接库，支持Java接口与本地系统交互，确保Hadoop与Windows兼容。配置Hadoop 2.6需下载Windows版本，设置环境变量和配置文件，确保服务启动和数据处理正常。在Windows环境中使用Hadoop可能面临权限、线程处理和系统调用差异挑战。

随着Python Spark的快速发展，越来越多的开发者开始倾向于使用Python语言进行大数据处理。