Apache NiFi 入门手册

NiFi 是一款实时离线数据采集工具，架构清晰，具备单点及集群部署能力。其处理器功能丰富，支持多种数据来源和变量表达式。广泛应用于数据集成、ETL 处理等场景。

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 2.2 版本特性、升级指南、许可证、编译与安装、运行时配置、指令速查、模块、过滤器、处理器、多路处理模块、用户指南、配置、内容缓冲、内容协商、动态共享对象、日志文件、映射、性能调整、安全提示、SSL 加密、CGI 执行、URL 重写、虚拟主机、认证、CGI、.htaccess、SSI、用户目录、平台说明、常见问题解答、开发者文档

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，以其高效、灵活和易用性著称。Spark学习手册的目的是帮助用户深入理解Spark的核心概念、工作原理以及在实际项目中应用Spark进行数据处理的方法。以下是每个文件内容的详细解读： 1. 01Spark生态和安装部署.pdf Spark生态系统包括多个组件，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图处理）。件介绍了在各种环境（例如本地、Hadoop YARN、Mesos或Standalone集群）中安装和配置Spark的方法，还包括配置参数调整、资源管理和监控工具的使用。 2. 02Spark编程模型和解析.pdf Spark的核心编程模型基于RDD（弹性分布式数据集），这是一种不可变、分区的数据集合，支持并行操作。文件将详细讲解RDD的创建、转换和行动操作，以及如何使用DataFrame和Dataset API，这些API提供了更高级别的抽象和SQL支持。此外，还将讨论Spark的容错机制和数据持久化策略。 3. 03Spark运行架构和解析.pdf Spark的架构由Driver Program、Executor和Cluster Manager三部分组成。本部分内容将详细解释Spark的工作流程，包括Job、Stage和Task的划分，以及通过DAG（有向无环图）调度任务的方法。同时，还将涵盖Spark Shuffle过程和内存管理机制。 4. 04SparkSQL原理和实践.pdf Spark SQL允许用户使用SQL与DataFrame和Dataset进行交互，它集成了Hive metastore，可以兼容Hive的查询语言。本部分将探讨如何创建DataFrame、使用DataFrame API以及执行SQL查询。还将讲解DataFrame的优化，包括Catalyst优化器和代码生成。 5. 05Spark Streaming原理和实践.pdf Spark Streaming提供了实时流处理能力，它将数据流划分为微批次进行处理。文件将讲解DStream（离散化流）的概念，如何创建和操作DStream，以及如何实现窗口操作和状态管理。还将涉及Spark Streaming与其他流处理框架的集成。

Apache Kafka 快速入门指南-Packt Publishing(2018) 是一本关于 Apache Kafka 的电子书，采用 epub 格式。

这本书对Spark有深入的讲解，同时也包括databricks公司推荐的官方电子书《A-Gentle-Introduction-to-Apache-Spark》。备注：共有9个PDF文件，均为英文版。建议阅读，理解起来并不难！

Spark编程指南是一本适合初学者的入门手册，涵盖了Apache Spark的核心概念和操作，帮助编程人员快速掌握Spark的使用并理解其生态系统。Apache Spark是一个快速、大规模、通用的计算引擎，提供了丰富的高级API，支持Java、Scala、Python和R等编程语言。Spark的设计目标是支持数据在内存中的处理，以提高数据处理速度，也被称为内存计算。与Hadoop MapReduce相比，Spark可以将作业中间结果保存在内存中，避免昂贵的磁盘I/O操作，大大提升处理效率。Spark编程的核心是围绕RDD（弹性分布式数据集）展开的，RDD是分布式内存的一个抽象概念，提供一个容错的并行操作数据集。在Spark中，所有计算都围绕着RDD执行，RDD可视为Spark的灵魂。RDD具有两个核心操作：转换（Transformations）和行动（Actions）。转换操作创建一个新的RDD，例如map和filter；行动操作则返回结果或将数据写入外部存储系统，例如count和first。Spark还提供了键值对操作，支持更复杂的计算，如MapReduce、连接（Joins）和分组（Groups）。这些操作通常用于处理键值对数据，允许用户轻松实现分布式数据操作。Spark Streaming是Spark的一个扩展，用于处理实时数据流，用户可从Kafka、Flume、Twitter等不同来源接收实时数据，并使用Spark的API处理数据。Spark Streaming引入了一个新的概念DStream（Discretized Stream），表示连续的数据流，可以看作是RDD的序列，并提供用于数据流的转换和行动操作。在使用Spark时，监控和调优性能是重要环节。监控可以了解应用的运行状态和资源使用情况；调优则是在性能不足时，通过分析和修改来提高效率，包括减少任务执行时间、设置合理并行度及使用缓存等策略。SparkSQL是Spark用于结构化数据处理的模块，允许用户使用SQL查询数据，同时提供DataFrame API便于操作半结构化数据。SparkSQL支持Hive、JSON、Parquet等数据格式。

《大数据Apache Mahout实战手册》是一本专注于探索大数据分析与机器学习技术的专业著作，重点介绍了Apache Mahout框架的应用。Mahout作为Apache软件基金会的开源项目之一，致力于提供可扩展且易于使用的机器学习库，用于构建大规模数据挖掘系统。本书详细阐述了如何利用Mahout进行数据挖掘和预测分析，涵盖了数据处理模型、Mahout架构、机器学习算法及其应用实例。此外，书中还介绍了Python在大数据处理中的应用及其在量化交易领域的具体案例，为读者提供全面的实践指导。

Apache Spark 2.2.x的中文官方参考手册（非API文档）。本教程简要介绍如何使用Spark。首先，我们将通过Spark的交互式shell介绍(Python或Scala) API的基础知识，然后演示如何使用Java、Scala和Python编写Spark应用程序。