Apache Doris 1.1.2 FE 安装包

讨论了Apache Superset的离线安装过程及其关键组件。Apache Superset是一款开源的企业级数据可视化和商业智能工具，支持多种数据源和复杂查询。在安装过程中，我们介绍了pip作为Python包管理器的重要性，以及与ClickHouse相关的Python驱动clickhouse-connect和clickhouse-sqlalchemy。此外，文章还涵盖了setuptools和virtualenv的使用，这些工具有助于项目的打包和环境隔离。最后，讨论了Gunicorn作为后端服务的角色，用于部署Superset的Web应用实例。

Apache Doris是一款高速、实时的分析型数据库，响应时间仅为亚秒级，可满足报表分析、即时查询、数仓构建等场景。它支持高并发点查询和高吞吐复杂分析，可用于构建用户行为分析、日志检索分析、订单分析等应用。

Apache Atlas 1.1.0安装包已整合至网盘，可通过链接直接获取完整包。该包包含Atlas内嵌的HBase和Solr（如已有可无需下载）、Hook、Web Server以及Atlas运行所需的bin目录等内容。

Doris集群中，FE（前端）和BE（后端）分别承担存储元数据、处理查询请求及规划计划的角色。尽管大部分资源集中在BE，但线上FE偶尔出现内存过高问题。此类问题难以在线下复现，因此需要使用JVM内存分析工具，如jmap和arthas，来深入分析FE进程。

Apache Atlas是一款开源的数据治理平台，主要用于管理元数据、追踪数据血缘、保障数据安全和监控数据质量。版本2.1.0的Apache Atlas服务器安装包提供了完整的数据治理解决方案，特别适用于大数据环境和基于Hadoop的生态系统。核心功能包括元数据管理、数据血缘追踪、数据治理策略定义、数据分类与标签、RESTful API和GraphQL支持、细粒度访问控制等。解压后，包含bin、conf、lib和logs目录，分别用于管理脚本、配置文件、依赖库和日志文件。

Doris集群的角色分为前端（FE）和后端（BE）。在存储层面，FE负责存储和维护集群的元数据；在计算方面，FE负责接收和解析用户的查询请求，规划查询计划，并调度查询结果。BE负责主要的数据存储和计算，并执行分布式查询。尽管Doris的主要内存和CPU使用集中在BE，但在线上环境中偶尔也会出现FE内存使用过高的问题，特别是难以在线下复现的情况。因此，我们需要通过分析线上FE进程的内存情况来定位问题。由于FE基于Java编写，解决方法涉及如何分析FE的JVM内存。常用的JVM内存分析工具包括jmap和arthas。

Anaconda所需的安装包，点击链接获取

Apache Spark是Apache软件基金会下的开源大数据处理框架，因其高效、灵活和易用性而广受欢迎。Spark-1.3.1-bin-hadoop2.6.tgz是适用于Linux和Windows系统的安装包，包含了Apache Spark 1.3.1版本及其与Hadoop 2.6兼容的依赖项。这个压缩包为用户提供了在本地或集群环境中搭建Spark计算平台的基础。 Spark的核心组件包括：Spark Core，提供分布式任务调度、内存管理、错误恢复和与其他存储系统交互的功能；Spark SQL，支持SQL查询和DataFrame API，并与Hive兼容；Spark Streaming，实现对实时数据流的高吞吐量处理；MLlib，提供各种机器学习算法和工具；GraphX，用于图计算的API。 Spark-1.3.1版本与Hadoop 2.6兼容，能够与Hadoop的YARN资源管理系统协同工作，支持HDFS作为数据存储，使得Spark可以在Hadoop集群上运行。 在Linux环境下，安装需要配置Java环境、设置SPARK_HOME和PATH环境变量，解压安装包并启动master和worker进程来启动Spark集群。在Windows环境下，也需要配置Java环境，并通过脚本模拟集群模式或使用模拟Linux命令行工具。 配置文件如conf/spark-defaults.conf和conf/spark-env.sh（或在Windows下的spark-env.cmd）用于设置Spark的默认配置和系统环境变量。 Apache Spark还包含多个示例程序，如WordCount，可通过bin/spark-submit来运行。

Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，使用HQL（Hive Query Language）进行大规模数据集的分析和查询。本压缩包"apache-hive-1.2.1-bin.tar.zip"包含完整的Apache Hive 1.2.1版本二进制文件，适用于Linux或Unix环境安装和运行Hive。Hive架构包括客户端、元数据存储、驱动器和执行器。HQL语法类似于SQL，支持创建表、加载数据、查询和聚合操作。数据模型采用列式存储，支持内部表和外部表管理。分区和桶功能提高了查询效率，多种存储格式如TextFile、SequenceFile、RCFile、Parquet适用于不同场景。安装过程需解压"apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz"，配置conf/hive-site.xml文件，并初始化元数据存储。