Apache Spark 3.0.1 Hadoop 2.7发行版

Apache Hadoop 3.1.3 发行版现已正式发布。 Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大数据。它提供了存储和处理大量数据的可靠、可扩展和高效的方法。 此版本包含了许多新特性和改进，包括： 提高了稳定性和性能 增强了安全性和合规性 改进了用户界面和可用性 要了解更多信息并下载 Hadoop 3.1.3，请访问 Apache Hadoop 网站：https://hadoop.apache.org/

Redoop 的 Hadoop 发行版，挺适合刚入门或者要搭建私有集群的你。Redoop CRH 4.9 X86_Hadoop是基于 Apache Hadoop 优化过的版本，专为 X86 架构设计，部署起来没那么费劲。手册内容也挺细，像安装、配置、HDFS、MapReduce、YARN 这些核心组件都有讲，还配了实例，能直接上手操作。HDFS 的部分讲得比较清楚，比如NameNode、DataNode和Client怎么协作，还有怎么通过FSShell命令行操作分布式文件系统，蛮实用的。MapReduce那块也没绕太远，直接带你写程序，理解 Map 和 Reduce 的流程。如果你之前对这个模

这份文档展示了基于英特尔® 至强® 处理器系列主板和系统的商用集群硬件上，英特尔® Apache Hadoop® 发行版软件的参考架构。 目标受众是寻求在信息技术环境中实施 Apache Hadoop 集群以进行大数据分析的客户和系统架构师。

适用于 Linux 系统的 MySQL 5.6.21 发行版。

下载 MariaDB 10.3.16 稳定版本以供离线使用。

此发行版为 Hadoop 2.2.0 的二进制版本，包含运行 Hadoop 所需的所有必要文件。

Apache Spark 是一个统一的大数据引擎，支持高效的数据。它的 API 支持多种语言，包括Java、Scala、Python和R，而且其执行引擎可以复杂的执行图。你可以用它做大规模的数据，SQL 和结构化数据。Spark SQL适合对数据库进行查询操作，性能还蛮不错的，尤其在超大数据时更有优势。对于大数据项目来说，Spark 的并行计算能力，简直是个神器。在使用 Spark 时，你会发现它不仅可以用于数据，还可以结合大数据技术如Hadoop、Flink来提升整体的数据效率。如果你在做大数据，Spark 的功能真的强大。不过，使用的时候记得先对数据进行适当的预，不然性能会受到影响哦。如果

Neo4j内核是一个嵌入式Java数据库，以图形方式存储结构化数据。了解详情：http://neo4j.org。版本：org.neo4j/neo4j-kernel/2.3.0/neo4j-kernel-2.3.0.jar

Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，专为查询、管理和处理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集而设计。Hive提供了类似SQL的查询语言（HQL），使数据分析人员可以轻松分析大数据，无需深入了解MapReduce或Java编程。apache-hive-2.3.2-bin.tar.gz是Apache Hive 2.3.2版本的二进制发行版，包含了所有运行Hive所需的文件和组件。Hive的核心架构由CLI（Command Line Interface）、Metastore、Driver、Compiler、Execution Engine和Hcatalog