Spark流处理库版本2.2.2的Jar包

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。

此 Spark GraphX jar 包，用于在 Apache Spark 中处理大规模图计算。

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

Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个模块，专门实时数据流。如果你想海量的实时数据流，Spark Streaming 是个不错的选择。结合 Kafka 使用，你可以轻松地构建一个强大的实时数据系统。Kafka 作为分布式流平台，能够高效地存储、传输数据，而且还支持多个消费者共同消费同一数据流。比如，使用kafkaStream()来接收 Kafka 中的数据流，可以做一些数据转换，比如map、filter等，甚至可以将数据再发送回 Kafka 或者输出到文件。在实现 Spark Streaming 与 Kafka 集成时，你需要安装好Apache Spark、Sca

如果你在做 Spark 相关的图计算工作，会经常接触到GraphX。它是 Spark 中一个图数据的核心组件，可以帮你做多图算法相关的操作，比如图遍历、连接组件、最短路径等。spark-graphx_2.11-2.2.2.jar就是一个 GraphX 的 Jar 包，它适用于 Spark 2.11 版本，功能全面。你如果有类似需求，可以直接用这个包，省去不少配置麻烦。这个版本还是蛮稳定的，能支持大多数常见的图计算场景。如果你刚开始接触 Spark，或者在调试图计算任务时遇到麻烦，试试这个包会省事儿。不过，要注意，GraphX 的学习曲线有点陡，尤其是对大数据计算模型不太熟悉的朋友。你最好先了解

当前已经探讨了机器学习和批处理模式下的数据挖掘。现在转向处理流数据，实时探测其中的事实和模式，如河流般快速变化的动态环境带来挑战。首先列出了流处理的先决条件，例如与Twitter的TCPSockets集成，然后结合Spark、Kafka和Flume构建低延迟、高吞吐量、可扩展的处理流水线。重点介绍了初始的数据密集型应用架构，并指出了Spark Streaming在整体架构中的关键位置，包括Spark SQL和Spark MLlib模块。数据流可以包括股票市场的时序分析、企业交易等。

您可以通过下载spark-streaming_2.10-1.6.2.jar来启动实时流处理应用程序。这个Jar包提供了在大数据环境下处理实时数据流的功能。

提供 Spark Streaming 与 Kafka 集成所需要的 JAR 包： spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.4.0.jar

spark-2.2.2-bin-hadoop2.7.tgz 为 Apache Spark 2.2.2 版本的安装包， 您可以访问 Apache Spark 官方网站获取该版本的源码包：http://archive.apache.org/dist/spark-2.2.2/