HBase 2.3.5 与 Spark 3.0.3 源码编译包

提供 maven 和 sbt 两种编译方法 包含设置国内镜像加速依赖包下载的方法 记录了详细的操作步骤和注意事项

获取 CDH5.13 对应的 phoenix-4.11.0-HBase-1.2 parcels 文件，请访问 Apache Phoenix 官方网站： http://www.apache.org/dist/phoenix/apache-phoenix-4.14.0-cdh5.13.2/parcels/ 在官网页面中，您可以找到并获取所需的 parcels 文件。

为避免工作中的潜在Bug，可以通过在线安装git（需使用root权限）并在指定目录克隆Apache Spark源代码，具体操作如下：在root权限下执行yum install git安装git；然后执行mkdir -p /projects/opensource创建目录并cd /projects/opensource，最后git clone https://github.com/apache/spark.git来克隆源代码。详细操作请参考相关文档。

Apache Phoenix 4.14.0 与 HBase 1.2 源码包 该资源为 Apache Phoenix 4.14.0 版本与 HBase 1.2 版本兼容的源代码。用户可以下载此，并进行本地编译构建 Phoenix。 Phoenix 简介 Apache Phoenix 是构建在 HBase 之上的关系型数据库层。它允许用户使用标准的 SQL 语句来操作 HBase 数据，并提供了许多高级功能，例如二级索引、视图和事务。 HBase 简介 HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。它适用于存储大规模的非结构化和半结构化数据。 构建 Phoenix 用户可以使

Apache Hive 2.3.5 的安装包挺不错的，适合大数据开发或者对数据仓库有需求的朋友。这个是分卷压缩包，part1需要配合part2一块解压才能完整得到 jar 包。安装过程简单，只需要解压文件，根据自己的需求配置环境变量就行了。如果你是用 Hive 做 SQL 查询，性能还是蛮好的。不过要注意，解压前记得下载完整的压缩包，不然会缺失部分文件，导致安装失败哦。需要补充的可以参考下这几个相关文章，有些额外的工具或者配置教程也挺有的。

如果你正想搭建一个包含Flink、HBase、Spark的大数据环境，flink+hbase+spark_linux.rar这个资源包挺适合你的。它不仅包含安装指南、配置文件，还带有示例代码和集成教程，能你快速上手这些技术。Flink作为流框架，数据流的效率挺高，适合实时；而HBase则是一个高吞吐量的分布式数据库，适合大规模数据存储，是在 Linux 环境下运行时性能强。至于Spark，它通过内存计算加速了数据，尤其在做数据和机器学习时好用。通过这些组件的集成，你可以实现大规模、高效的数据平台。flink+hbase+spark_linux.rar不仅让你可以在 Linux 环境中搭建这些系

Spark 单节点部署的超详细流程，配上 SparkBench 的编译指南，真的是一份蛮实用的参考资料。不管是新手还是搞调优的老手，看完都能少走不少弯路。文档里从装 JDK、Maven、Scala 开始讲起，到源码编译、无密 SSH、Hadoop 部署，每一步都配了命令和路径设置，照着做基本不会错。JDK 的安装方式挺友好，Ubuntu直接apt-get就行，环境变量也有一并教你配，别忘了用source /etc/profile刷新一下。Maven 和 Scala这块建议你别偷懒，还是从官网下载源码装，版本对不上会出一堆奇怪的错误。装完试试mvn -v或者scala，能输出信息就环境 OK 了

Spark及其生态圈简介 Spark编译与部署（上）--基础环境搭建 Spark编译与部署（下）--Spark编译安装 Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装 Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战 Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战 Spark运行架构 Hive（上）--Hive介绍及部署 Hive（下）--Hive实战 SparkSQL（上）--SparkSQL简介 SparkSQL（下）--Spark实战应用 SparkSQL（中）--深入了解运行计划及调优 SparkStreaming（上）--SparkStreaming原理介绍 Spar

SQLite是一款轻量级的开源嵌入式关系型数据库系统，广泛应用于移动应用和资源有限的系统中。sqlite-autoconf-3290000.tar.gz是SQLite的源码包，版本号为3290000，通过解压缩、配置、编译和安装过程，可以获取并定制SQLite的原始代码。解压后，使用configure脚本指定安装路径，通过make命令编译源码，最后使用make install命令将SQLite安装到指定位置。源码编译的优势在于可以根据需求调整SQLite的特性和性能。