Spark Core

Spark Core 2.10-1.1.0 是 Apache Spark 的核心组件，版本号为 1.1.0，使用 Scala 2.10 构建。

优化版：spark-core_2.11-1.6.0.jar提供了稳定和高效的性能，适用于大规模数据处理和分析任务。

这份思维导图详尽总结了Spark的核心概念，涵盖了spark-core、spark-streaming和spark-sql，适合零基础学习者。Spark在大数据处理中具有重要意义。

在Spark技术领域，\"resource.zip\"文件看起来是一个与Spark Core相关的练习资料压缩包。这个压缩包可能包含了用于学习和实践Spark Core基础知识的各种文件，比如样例数据、代码示例、练习题或者解决方案。Spark Core是Apache Spark的核心组件，它提供了分布式数据处理的基础框架，包括数据存储、计算以及任务调度等功能。Spark Core的主要知识点包括： 1. Spark架构：Spark采用了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）的概念，这是Spark的核心数据结构。RDD是不可变的、分区的数据集合，可以在集群中的节点间并行操作。 2. 数据存储：Spark支持多种数据源，如HDFS、Cassandra、HBase等。通过SparkContext，我们可以读取和写入这些数据源。 3. 内存计算：Spark的一大优势在于它的内存计算模型，它将数据缓存在内存中，减少磁盘I/O，实现快速迭代计算。 4. 任务调度：Spark的DAG调度器负责将用户作业分解为任务，并在集群中分配执行。Stage是任务划分的基本单元，每个Stage内任务间的依赖关系是并行的。 5. 容错机制：Spark通过检查点和宽依赖关系实现容错，当任务失败时，可以恢复到检查点状态或重新计算丢失的任务。 6. 编程模型：Spark提供了Scala、Java、Python和R四种API，使得开发人员可以根据偏好选择语言进行开发。PySpark是Python API，适合数据科学家进行数据分析。 7. Spark Shell：Spark提供了一个交互式的Shell，方便用户测试和探索数据。 8. Spark SQL：Spark SQL是处理结构化数据的模块，可以与Hive兼容，提供SQL查询能力。 9. Spark Streaming：用于实时流数据处理，将输入数据流划分为小批次处理，保持了Spark的批处理特性。 10. Spark MLlib：机器学习库提供了各种算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，以及模型选择和评估工具。

Titan Core 0.4.0 库 Titan Core 是 Titan 图数据库的核心库，提供基础的数据结构和操作功能。此版本为 0.4.0，对应的 Maven 坐标为 com.thinkaurelius.titan:titan-core:0.4.0。

由于hadoop1.2.1和eclipse在Windows环境下运行时存在文件权限问题，导致原始的hadoop-core-1.2.1.jar不可用。经过对fileutil.java文件的修改，现已编译成功并亲测可用。

A very good book for Oracle, it is about Oracle internal for DBA and developer.

Matlab间接平差的原始源代码已经进行了优化，基于libSBML-5.18.0核心及其扩展包。新版本提升了代码效率和稳定性。

MyBatis Generator Core 1.3.5 版本提供基于数据库表结构自动生成 MyBatis 相关代码的功能，包括实体类、Mapper XML 文件以及数据库操作接口。该版本集成了 Oracle 数据库的 JDBC 驱动程序 (ojdbc6.jar)，并附带命令脚本 (command.txt) 和配置文件示例 (generatorConfig.xml)，用户解压后即可直接使用。

Mybatis Generator与Lombok整合的最新版本是1.3.7，下载后即可直接使用。