spark-2.2.2-bin-hadoop2.7.tgz 资源

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现

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。

这是一个 Spark 2.4.2 版本与 Hadoop 2.7 预先构建的集成包。它可以开箱即用，简化 Spark 环境的部署。

ClusterManager：负责管理集群，包括监控 Worker 节点，在 Standalone 模式下为 Master，在 YARN 模式下为资源管理器。 Worker：控制计算节点，启动 Executor，在 Standalone 模式下为主节点，在 YARN 模式下为 NodeManager。 Driver：运行 Spark 应用程序的 main() 函数，创建 SparkContext。 Executor：执行器，在 Worker 节点上执行任务，每个应用程序都有独立的 Executors。 SparkContext：应用程序的上下文，控制应用程序的生命周期。 RDD：基本计算单元

百度网盘中存储了 flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz 文件。

嗯，如果你是做大数据相关的开发，已经用过Spark了。说到spark-2.4.1-bin-hadoop2.7.tgz，我觉得这是一个挺实用的版本，下载速度也比较快，尤其是官网那速度慢得要命，这个版本直接保存给自用。你想在本地跑一些小规模的任务，或者试试其他环境兼容性，这个版本挺合适的。此外，你还可以配合一些常见的技术来使用，比如说、Kafka、Flink等，资料一堆，刚好适合练手。如果你想用更高版本的，也可以试试Spark 3.5.1。不过这个版本稳定性挺好的，所以也不一定非得换版本。推荐给了，速度比较快，适合做开发用哦。

这个文件是包含2.4.7版本的Spark的软件包（spark 2.4.7下载包含hadoop2.7）。

Apache Kyuubi是一个分布式多租户网关，为数据湖查询引擎（例如Spark、Flink或Trino）提供SQL查询服务。 功能特性 多租户: Kyuubi通过统一的身份验证授权层，为资源获取、数据和元数据访问提供端到端的多租户支持。 高可用: Kyuubi基于ZooKeeper提供负载均衡，实现了企业级高可用性和无限的客户端高并发。 多工作负载: Kyuubi可以通过一个平台、一个数据副本和一个SQL接口轻松支持多个不同的工作负载。 使用场景 交互式分析: 利用Kyuubi可以构建企业级分析平台，用于对大数据进行交互式可视化分析，支持常见的计算框架。 Kyuubi支持JDBC和O