Scray：适用于大数据、Spark、数据版本化、NoSQL 和 SQL 存储的 Lambda 架构框架

大数据面试题囊括了多个关键领域的知识，包括Linux和Shell基础、Hadoop生态系统、Zookeeper、Flume、Kafka、Hive、HBase、Sqoop及Scala编程。这些题目详细解释了每个领域的重要概念和技术要点。具体包括：1. Linux和Shell方面，涵盖了常用命令和脚本编写；2. Hadoop的核心概念，如HDFS和MapReduce的工作原理；3. Zookeeper在集群管理中的作用及常用命令；4. Flume的数据收集和处理方式；5. Kafka的消息系统架构和实时数据处理能力；6. Hive的SQL查询接口及其特性；7. HBase的列式存储和数据模型设计；

基于 CDH6.3.2、Scala 2.12.0、Java 1.8 和 Maven 3.6.3 编译的 Spark-3.2.2 源码。此资源可用于在 CDH6.3.2 集群中配置 Spark 客户端以使用 Spark-SQL。

Eemil Lagerspetz 和 Ella Peltonen 于 2015 年 3 月 13 日 在 Sasu Tarkoma 教授的指导下完成了这份幻灯片。 幻灯片链接： http://is.gd/bigdatascala

该Redis版本专为Windows x64架构设计，经过严格测试，运行稳定可靠，适合于生产环境部署。

Haraka NoSQL巧妙地将数据存储在支持内存的对象中。用法示例：var NoSQL = require('haraka-nosql'); var nosql = new NoSQL('myindex', { storage: 'redis', // 或者 'ram' 或 'ssc' expire: 10 // 分钟 }); 导出以下功能：nosql.set('foo', 'bar', function (err, result) { if (err) { // 错误处理代码 return; } // 处理结果 }); 您可以选择跳过回调函数。所有方法都支持此操作。nosql.set('f

Spark作为一个强大的开源大数据处理框架，不仅定义了大数据时代的新标准，而且支持多种计算工作负载，包括批处理、流处理、机器学习和图计算。本书详细探讨了Spark的设计理念、架构和使用方法，提供了丰富的实战案例和多语言API（如Java和Python）。读者可以通过阅读本书快速掌握Spark的基本操作和高级应用。

在Windows系统下，您可以下载多个版本的Redis，包括Redis-x64-2.8.2400、Redis-x64-2.8.2402、Redis-x64-3.0.500、Redis-x64-3.0.501、Redis-x64-3.0.502、Redis-x64-3.0.503和Redis-x64-3.0.504。

Austin 是一个用纯 C 语言编写的，适用于 CPython 的 Python 框架堆栈采样器。它通过读取 CPython 解释器的虚拟内存空间来收集样本，从而获取有关当前正在运行的线程和正在执行的框架堆栈的信息。您可以使用 Austin 轻松创建强大的统计分析器，用于识别代码中的性能瓶颈。

SQLite for Windows