spark-1.6.2-bin-hadoop2.6

该工具包官方渠道获取不便，特此分享分卷，此部分为卷2。

在 Windows 环境下，使用 Python 2.7 配置 Spark 1.6 (Hadoop 2.6) 时，需要借助一些工具来实现与 Hadoop 的交互。

Apache Spark是一款强大的分布式计算框架，提供高效的并行计算能力。Spark-2.0.2-bin-hadoop2.6是该框架的一个特定版本，与Hadoop 2.6兼容，充分利用Hadoop生态系统中的存储和计算资源。主要包含以下关键组件：1. Spark Core 提供分布式任务调度、内存管理、错误恢复和存储系统交互功能。支持基于内存的数据处理，显著提高计算速度。2. Spark SQL 处理结构化数据，集成SQL查询语言，开发人员可使用SQL或DataFrame API进行数据分析。3. Spark Streaming 实现实时数据流处理，通过微小批处理作业和Spark Core API实现低延迟、高吞吐量流处理。4. MLlib 机器学习库，支持多种算法和批处理与在线学习，便于构建大规模数据模型。5. GraphX 图处理框架，用于创建和操作大规模图形数据，适用于社交网络分析和推荐系统。在Hadoop 2.6环境中，通过YARN管理资源，利用HDFS作为数据存储层。内存计算减少磁盘I/O，提升数据处理速度，支持Java、Scala、Python和R等多语言编程，提供交互式Shell进行快速数据探索。

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/

Spark 2.4.0 安装包：免 Hadoop 版本 该资源为 Apache Spark 的独立安装包，版本号为 2.4.0，不包含 Hadoop 组件。适用于已配置 Hadoop 环境或无需 Hadoop 功能的用户进行 Spark 的部署和使用。 Spark 简介 Apache Spark 是一种用于大数据处理的通用引擎，其核心是分布式内存抽象，能够高效地处理批处理、流处理、机器学习和交互式查询等任务。

适用于 Linux 系统的 Apache Spark 3.1.3 版本安装包，文件名：spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz。

Hadoop 2.6 版本在 Windows 平台上进行开发所需的 hadoop.dll 和 winutils.exe 工具，用于解决 Windows 环境下 Hadoop 运行的兼容性问题。

Windows10 搭建 PySpark (基于 Spark-3.0.0-bin-hadoop2) 两种搭建方法： 使用 pip 安装pip install pyspark如果安装过程中出现超时，可以下载 pyspark-3.0.0.tar 后离线安装。 离线安装 解压 pyspark-3.0.0.tar。 进入解压后的目录，找到 setup.py 文件。 运行命令 python setup.py install 并等待安装完成。 此方法可以一次性解决所有环境问题。

Spark 是 Apache 软件基金会的开源大数据处理框架，以高效、灵活和易用性著称。Spark-x.x.x-bin-hadoop 是一个特定的 Spark 发行版，专为 Hadoop 集成而设计，包含了所有必备组件，适用于本地环境的调试和测试。以下是 Spark 主要组件概述： 1. Spark Core：基础模块，提供分布式任务调度、内存管理和错误恢复功能。支持 RDD（弹性分布式数据集） 并行操作数据。 2. Spark SQL：用于结构化数据处理，支持与 Hive、Parquet 等兼容。通过 DataFrame API 实现 SQL 查询功能。 3. Spark Streaming：流数据处理模块，可处理来自 Kafka、Flume 等数据源的实时流数据，具有高吞吐量和低延迟。 4. MLlib：机器学习库，支持分类、回归、聚类等算法，适用于大规模机器学习任务。 5. GraphX：图计算模块，支持社交网络分析和推荐系统等图数据任务。 Hadoop 集成：Spark-x.x.x-bin-hadoop 版本支持直接处理 HDFS 上的数据，并利用 Hadoop 资源管理器。解压安装包后，即可在本地环境中调试 Spark 应用。

64 位 Windows 7 操作系统安装 Hadoop 2.4.1 版本所需的 bin 目录。