Apache 2.2 中文手册

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。

Apache2.2 文档提供了 Apache 2.2 版本的新特性、指令、模块、MPM、过滤器、处理器、词汇表、用户指南、配置、性能调整、安全提示、SSL/TLS、CGI、URL 重写、虚拟主机、认证、授权、访问控制、CGI、SSI、用户网站目录管理和特定平台说明等信息。

Apache Ignite (V2.3.0) 中文开发手册提供完整内容，但配图不全。

由 Attunity 和 Hortonworks 共同提供的 Apache NiFi 初学者指南。

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 Spark 是一款开源的集群计算框架，专为大规模数据处理设计。它继承了 Hadoop MapReduce 的优点，并优化了内存管理，使数据迭代算法更有效率，广泛应用于数据挖掘、机器学习等领域。

本手册提供了有关 SQLite 数据库管理系统的全面的中文指南，涵盖从基础概念到高级功能的各个方面。

MySQL 中文手册是初学者学习 SQL 的实用资料，尽管针对 3.2.7 版本，但基本内容仍适用。

这份手册提供了关于 MongoDB 的全面指南，涵盖了从基础概念到高级技巧的各个方面，并持续更新完善中。