Oracle数据库依赖包合集

此整理了 Redis-Spring 集成所需的全部包，包括：- commons-pool2-2.4.3.jar- jedis-2.9.0.jar- spring-data-commons-1.8.6.RELEASE.jar- spring-data-redis-1.8.6.RELEASE.jar

Flume 工具用于采集数据，在使用 IDEA 或 Eclipse 进行编程时，需要导入 Flume 依赖的 jar 包，本合集中包含 98 个经过测试有效的 jar 包，可用于编写 Flume 客户端，发送数据至 Kafka 并成功消费。

在 Hadoop 编译过程中，有一些工具和 jar 包是不可或缺的。是Apache Ant，它用于自动化构建流程，执行一些如编译、打包等任务，版本为 1.9.4。是Apache Maven，它通过 POM 文件来管理项目依赖和构建，版本 3.0.5 也常见。你还得用FindBugs来进行静态代码，避免编译阶段遗漏潜在问题。另一个重要工具是Protocol Buffers（Protobuf），它高效地序列化和反序列化数据结构，这在 Hadoop 大数据和存储时重要。编译 Hadoop 时，你需要确保这些工具都已经正确配置并可以顺利执行。，准备好 JDK，确保 Java 环境正常。，解压这些工具的

SQLite 是个超轻便的数据库，适合小型项目、嵌入式应用或者移动 App。它不需要像 MySQL 那样复杂的服务器配置，直接存储在本地就好，简单方便。用 Java 开发时，最关键的就是 SQLite 的 JDBC 驱动。比如，sqlite-jdbc-3.7.2.jar，这是让 Java 程序与 SQLite 数据库连接的必备工具，加载驱动后，通过DriverManager.getConnection()就能直接对数据库进行各种操作。想管理数据库的话，SQLiteExpertProSetup64.exe是个好帮手，图形界面简洁直观，做数据库设计、数据查询都挺方便的。sqlite-tools-w

MongoDB 的 Java 配置 jar 包挺全的一套，里面不光有常见的和，连和这种读写 Excel 的库也准备好了。你用开发 Java 项目，直接引进去就能跑，少折腾多配置。 mongodb-driver-3.9.0和mongodb-driver-core-3.9.0是主力，用来操作 MongoDB 的基本没跑。mongodb-driver-reactivestreams-1.9.2适合你搞响应式编程的场景，比如配合 Spring WebFlux，响应也快，代码也简洁。 jxl和poi-3.17这俩就不用多说了，搞 Excel 导入导出用得多。是你如果写个小工具从 MongoDB 里导数据

Redis 的 Java 客户端库，最常用的非 Jedis 莫属，轻巧稳定，挺适合日常开发场景。如果你追求异步和高并发，Lettuce会是更好的选择。再结合下Spring Data Redis，操作更顺手，模板类一用就上头。一般项目里，直接用 Maven 拉下对应的 jar 包就行，比如在pom.xml里加上jedis或lettuce-core的依赖就搞定。哦对了，要连连接池？Commons Pool2是 Jedist 的标配，资源复用效率高。

星环 hive-8.0.2 Java 依赖包全集，挺适合那些需要用到 Hive 8.0.2 版本的 Java 开发者。这个包包含了所有你需要的依赖，方便你在星环 Inceptor 环境下构建和运行 Hive 应用。你可以通过 Maven 轻松整合这些 JAR 包，省去了手动配置的麻烦。它不仅涵盖了 Hive 客户端、执行引擎等基本组件，还涉及了和 Hadoop 其他部分的整合，适合需要在大数据环境中数据的开发者。如果你想在 Inceptor 环境中写高效的数据代码，这个包应该能帮上大忙。

在配置环境时，如果缺少GD库，会导致验证码无法正常显示。为解决此问题，我整理了与GD库相关的全部安装包。安装教程可以参考网络上的资源。

GraphFrames 的 JAR 包合集，适合在 PySpark 里搞图数据。压缩包里全是干货，直接解压后配置到 Spark 的jars路径就能用，挺省事的。图里常见的 PageRank、最短路径、社区检测这些，它都能搞定，接口也挺好用。尤其是你原来就用 DataFrame 习惯了，上手 GraphFrames 一点都不难。 GraphFrames 的图能力，和 Spark 的分布式配合起来，效率是真的不错。你只要用两个 DataFrame——一个装节点，一个装边，就能构建图结构了。像下面这样： vertices = spark.createDataFrame([ ("a", "Pers