兼容Tinkerpop3

为了确保DataX在Python 3.7.0环境下正常运行，需替换datax/bin目录下的三个Python文件，以符合Python 3语法要求。下载替换这些文件后，可以避免执行时的错误报告。

Spark是Apache软件基金会的开源大数据处理框架，以高效、通用、易用和可扩展著称。该压缩包包含了Apache Spark 3.3.0版本与Hadoop 3兼容构建，为用户提供了完整的运行环境，简化了在Hadoop 3环境下的应用部署。核心组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。Hadoop 3带来了多版本HDFS支持、YARN性能优化、Erasure Coding存储优化和跨数据中心复制等特性，增强了系统的兼容性和稳定性。另外，“spark-3.3.1-bin-without-hadoop”版本则不含Hadoop，用户需

Spark 兼容性特点，方便您轻松上手。

Redis 2.6.12 版本现已支持 Windows 操作系统，并提供 32 位和 64 位版本供用户选择。

Azkaban 最新版本，基于 REDHAT 编译，测试可用，为您提供便捷部署体验。

该资源与 Toad for DB2 5.0 和 6.0 版本兼容。

SQLite数据库不仅可以打开*.db，还可以打开svn数据库。

CDH 6.3.0 的 allkeys.asc 文件与所有 CDH 6.3.X 版本兼容。

所有 Oracle 现有产品均已解决 2000 年兼容性问题。 Oracle 产品 2000 年兼容性参考 下表列出了 Oracle 数据库相关产品的 2000 年兼容性信息，包括现有产品和定型产品。 现有产品 | 产品/产品集 | 兼容性级别 | 说明 ||---|---|---|| | | 主要为“完全兼容”产品 | 定型产品 | 产品/产品集 | 兼容性级别 | 说明 ||---|---|---|| | | 部分产品未完全解决 2000 年兼容性问题，提供代码更改和问题规避建议 | 建议 定型产品用户考虑升级至 Oracle 支持产品，以降低日期数据转换工作量并获得最佳支持。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款高效、通用、易用和可扩展的开源大数据处理框架。Spark 2.3.4是其稳定版本之一，包含多项性能优化和新功能，特别适用于与Hadoop 2.6兼容的用户。核心组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等，针对数据处理和机器学习提供了广泛支持。此版本强化了DataFrame/Dataset API、结构化流处理和机器学习功能，同时提升了对Hive的兼容性。