Spark2

windows安装spark2软件包包括： spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz spark的压缩包 scala-2.11.8.zip scala的压缩包 hadoop-2.7.1.tar.gz 基础hadoop包 apache-maven-3.6.3-bin.zip maven压缩包 winutils-master.zip 解决windows下spark的问题(可以不用)

CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是一款企业级大数据平台，涵盖Hadoop、Spark、Kafka等多个开源项目。将指导在CentOS7.4环境下离线安装CDH5.14，重点关注Spark2和Kafka的安装步骤。安装前需准备JDK、MySQL Connector/J、Cloudera Manager安装包、CDH Parcel和SHA1校验文件，并确保环境准备、主机角色分配和网络配置正确。安装步骤包括JDK安装、Cloudera Manager安装、集群添加与配置、CDH Parcel分发与激活，最后配置Spark2和Kafka服务，并验证各项服务的启动情况。

累加器是Spark中提供的一种分布式变量机制，类似于mapreduce，用于聚合和统计数据。在Spark2中，累加器被广泛应用于调试和统计分析中，例如记录特定条件下的事件数量或收集作业运行时的统计数据。介绍了累加器的基本类型和使用场景，并给出了自定义累加器的示例。

Spark 和 Spark ML 介绍 数据集、数据框 API 详解

本书由Muhammad Asif Abbasi撰写，于2017年3月由Packt Publishing出版，内容从基础到高级，帮助读者全面掌握Spark技术。

《掌握Apache Spark 2.x第二版》是一本英文书籍，帮助读者快速入门并掌握Spark的基础知识。作为一款大数据工具，Spark对于工程技术人员来说是必备的学习资源。

《Spark 2nd Edition快速数据处理》是一本关于使用Spark进行快速、分布式和可扩展实时数据分析的电子版图书，作者包括Krishna Sankar和Holden Karau，由Packt Publishing出版，第二版出版于2015年3月。本书详细介绍了如何利用Apache Spark的强大功能和灵活性来处理大数据，重点在于实时数据处理。内容涵盖Spark的基本架构、Spark Streaming的数据流处理、Spark SQL的数据库操作、MLlib机器学习库的使用以及GraphX图形处理框架。通过丰富的实例和详细解释，展示了如何构建高效的大数据处理程序。Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了一个快速、通用的计算引擎。其核心RDD是一个容错的、并行操作的数据结构，可以显式地将数据存储在内存中，实现快速访问。Spark Streaming模块处理实时数据流，允许用户从多种源接收数据流，并应用相同的转换和动作。Spark SQL模块提供DataFrame API，类似于Python中的pandas库或R语言中的数据框，支持SQL查询语言进行数据分析。MLlib是内置的机器学习库，提供多种常见的ML算法实现和构建工具。GraphX是用于图形计算和数据并行计算的API，扩展了RDD，提供了多种图算法实现。

Apache Spark是Apache软件基金会下的开源大数据处理框架，以高效、灵活和易用性著称。\"spark--bin-hadoop2-without-hive.tgz\"是专为Hadoop 2设计的Spark二进制发行版压缩包，不包含Hive组件，适用于无需Hive环境的系统部署和运行。Spark核心概念包括RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和Dataset，架构涵盖Master、Worker节点及Executor，支持Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件。与Hadoop集成，可读写HDFS数据，同时兼容YARN资源管理系统。

《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。

本课程系统讲解在 Spark 2.0 上高效运用 Python 处理数据和建立机器学习模型。课程包含大数据和机器学习基本概念讲解、丰富的案例实践操作和范例程序编码。课程适合学习大数据基础知识的初学者，更适合正在使用机器学习想结合大数据技术的人员。