Apache Spark 2.1.0 JAVA API详解

Apache Storm 2.1.0 版本的源码包，由 Apache 维护，最初由 Twitter 开源。此源码包为官网原版，可用于编译 Storm 模块，解决官方下载速度慢的问题。

Apache Spark源码详解小册知识点总览####一、开场白深入探讨Apache Spark的代码实现，特别是其核心组件——弹性分布式数据集（RDD）。作为Spark技术的学习者和热衷者，作者通过长期学习积累了丰富的笔记和心得，现在通过本书与广大读者分享这些宝贵资源。 ####二、RDD概述RDD作为Spark的基本数据抽象，是一个只读的、可分区的数据集。RDD具备良好的容错性和并行处理能力，使其成为构建高效分布式应用的理想选择。 #####详细特性1. 分区列表(A list of partitions) -每个RDD可以包含多个分区，这是其基本组成部分。 -每个分区代表数据集的一个子集，有助于并行处理。 2. 每个分区计算的函数(A function for computing each split) -定义了如何从原始数据中提取出每个分区的数据。 -这是RDD的核心操作之一，决定了数据的加载方式。 3. 依赖其他RDD的列表(A list of dependencies on other RDDs) -RDD之间的依赖分为两种：窄依赖和宽依赖。 - 窄依赖：每个父RDD的分区仅被一个子RDD的分区所依赖，例如map操作。 - 宽依赖：多个子RDD的分区依赖于同一个父RDD的分区，例如groupByKey操作。 -这些依赖定义了数据的流动方向和任务调度顺序。 4. 可选的分区器(Optionally, a Partitioner for key-value RDDs) -对于键值对RDD，可以指定一个分区器来决定键的分布方式。 -常见的分区器包括基于哈希的分区器（HashPartitioner），通过键的哈希值来分配元素到分区。 5. 可选的首选计算位置(Optionally, a list of preferred locations to compute each split on) -在计算数据时，可以优化任务调度，根据数据存储的位置进行计算，从而提高效率。

Atlas 2.1.0 编译完成版本，包含内置 Solr 和 HBase，可直接部署使用。

Apache Atlas是一个强大的元数据管理系统，在大数据生态系统中发挥重要作用。Apache Atlas 2.1.0源码编译包提供了完整的源代码，允许用户在Linux环境下进行编译和自定义，以满足特定需求。 1. Apache Atlas的核心功能- 元数据管理：提供了全面的元数据存储库，适用于数据实体（如表、列、数据库）、业务术语和数据血缘等信息的管理。- 分类和标签：支持定义和应用数据分类，便于数据的管理和合规性检查。- 数据治理：支持数据访问控制、数据质量和数据安全等数据治理策略。- 数据血缘：可以跟踪数据来源及去向，帮助理解数据的生成过程。- API和RESTful接口：提供灵活的接口，便于系统的集成与扩展。- 查询服务：支持HQL查询，用于查找和理解元数据。 2. Apache Atlas的编译步骤在Linux系统中，编译Apache Atlas 2.1.0源码的步骤包括：1. 环境准备：确保安装了JDK、Maven、Git等基础工具。2. 源码获取：使用Git克隆Apache Atlas的源码。3. 依赖下载：运行mvn clean install -DskipTests命令下载并构建依赖。4. 配置：根据需要修改conf/atlas-application.properties文件。5. 编译：执行mvn package来编译源码并创建可部署的文件。6. 启动服务：使用bin/atlas_start.sh启动服务，bin/atlas_stop.sh停止服务。 3. 集成大数据组件Apache Atlas可以与多种大数据组件无缝集成，如Hadoop、Hive、HBase、Spark和Kafka，帮助实现对整个大数据平台的元数据的统一管理。

Spark2.1 Hadoop2.6 ，涵盖 Spark Core 和 Spark SQL，是入门大数据分析的必备工具。

Spark 2.3.0 API 文档提供了 Java、Scala、Python 和 R 中的高级 API，以及支持通用执行图的优化引擎。还包括一系列高级工具，如 Spark SQL（用于 SQL 和结构化数据处理）、MLlib（用于机器学习）、GraphX（用于图处理）和 Spark Streaming。

成功编译 Spark 2.1.0，使用阿里云 Maven 仓库，无需漫长等待。需要 Maven 3.3.9 和 Scala 2.10 环境。

《Apache Spark 2.x Java开发者指南》详细介绍了如何利用Apache Spark 2.x进行Java开发。Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持Java、Scala、Python和R的高级API，本书专注于Java开发者，涵盖了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等关键模块。读者将学习如何使用Spark进行大数据处理，包括RDD的管理、DataFrame的数据操作、SQL查询、流处理等关键技术。

Apache Hive 概述 Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，支持通过 SQL-like 查询语言（HQL）对大规模数据集进行分析和管理。它使非 Hadoop 专家也能轻松操作存储在 HDFS（Hadoop Distributed File System）中的数据。 关键组件和特性 Hive Metastore： 存储和管理元数据（表结构、分区信息、列属性等）。 元数据通常保存在关系型数据库中（如 MySQL）。 Hive CLI (命令行接口)： 通过命令行输入 HQL 语句来执行查询和管理数据仓库。 Hive Server： 提供远程访问接口，支持通过 Beeline 和 JDBC/ODBC 进行连接。 HQL (Hive Query Language)： 类似 SQL，但为大数据处理进行了优化，支持 DDL、DML 和 DCL 操作。 MapReduce 集成： HQL 查询会转化为 MapReduce 任务进行数据处理。虽然 Hive 支持其他计算引擎（如 Tez 和 Spark），但 MapReduce 是 Hive 2.1.0 的默认执行引擎。 分区与桶化： 分区：按列值将大表划分为逻辑子集，提高查询性能。 桶化：进一步在每个分区内分组，优化 JOIN 操作。 数据存储格式支持： 支持多种格式，如 TextFile、RCFile、Parquet 和 ORC，每种格式具有不同的压缩和列存储优势。 安装文件：apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz 该文件包含 Apache Hive 2.1.0 运行所需的所有二进制组件，用户可直接解压后使用。