Spark流处理库版本2.2.2的Jar包

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。

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。

此 Spark GraphX jar 包，用于在 Apache Spark 中处理大规模图计算。

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/

提供 Spark Streaming 与 Kafka 集成所需要的 JAR 包： spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.4.0.jar

您可以通过下载spark-streaming_2.10-1.6.2.jar来启动实时流处理应用程序。这个Jar包提供了在大数据环境下处理实时数据流的功能。

OrientDB 图数据库 2.1.14 版本 jar 包文件 (com.orientechnologies:orientdb-graphdb:2.1.14) 提供了对 OrientDB 图形数据库功能的访问。

Apache Spark的GraphX组件提供了强大的图计算功能，支持大规模数据处理和分析。本页面提供了Spark项目GraphX 1.3.0版本的jar包下载链接。

OrientDB 图形数据库 2.2.18 版本 JAR 包文件 (com.orientechnologies:orientdb-graphdb:2.2.18) 提供了对 OrientDB 图形数据库功能的访问。