spark-2.2.2-bin-hadoop2.7.tgz 资源

Spark 2.4.0 安装包：免 Hadoop 版本 该资源为 Apache Spark 的独立安装包，版本号为 2.4.0，不包含 Hadoop 组件。适用于已配置 Hadoop 环境或无需 Hadoop 功能的用户进行 Spark 的部署和使用。 Spark 简介 Apache Spark 是一种用于大数据处理的通用引擎，其核心是分布式内存抽象，能够高效地处理批处理、流处理、机器学习和交互式查询等任务。

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。

这是一个 Spark 2.4.2 版本与 Hadoop 2.7 预先构建的集成包。它可以开箱即用，简化 Spark 环境的部署。

ClusterManager：负责管理集群，包括监控 Worker 节点，在 Standalone 模式下为 Master，在 YARN 模式下为资源管理器。 Worker：控制计算节点，启动 Executor，在 Standalone 模式下为主节点，在 YARN 模式下为 NodeManager。 Driver：运行 Spark 应用程序的 main() 函数，创建 SparkContext。 Executor：执行器，在 Worker 节点上执行任务，每个应用程序都有独立的 Executors。 SparkContext：应用程序的上下文，控制应用程序的生命周期。 RDD：基本计算单元，可形成 DAG Graph。 DAG Scheduler：将作业分解为 Stage，每个 Stage 根据 RDD 的分区决定 Task 数量，生成 Task 集。 TaskScheduler：将 Task 分发给 Executor 执行。 Stage：作业包含一到多个 Stage。 Task：Stage 包含一到多个 Task，实现并行运行。 Transformations：操作（map、filter 等），延迟执行，记录操作但不会执行，直到 Actions 时才启动计算。 Actions：操作（count、collect 等），返回结果或将 RDD 数据写入存储系统，触发计算。 SparkEnv：线程级别的上下文，包含运行时重要组件的引用。 MapOutPutTracker：存储 Shuffle 元信息。 BroadcastManager：控制广播变量和存储元信息。 BlockManager：负责存储管理。

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

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。

Spark 3.0.1 Hadoop 2.7发行版发布。版本发布日期：2020年9月2日。

Hadoop 2.7中文文档的下载资源对于研究人员和开发者来说尤为重要。

提供全套大数据视频学习资料，内容完整易懂，可直接观看学习。