Apache Spark Hadoop 2.5 依赖包

提供解决java.lang.IllegalStateException: unread block data问题的依赖包。请在项目中引入该依赖包，以确保解决该异常。

Delta-core_2.12-0.7.0.jar 是 Spark-delta 所需的依赖包。

hadoop 源码的编译其实没那么玄乎，但环境得整利索，尤其是几个关键依赖包。像是用来做数据序列化的protobuf，Hadoop 必须得用 2.5.0 版本的，不然分分钟编译挂掉。你得先把protoc加到PATH里，不然 Maven 都认不出它来。压缩那块用的是snappy，就是那种压得快、解得也快的库，HDFS 和 MapReduce 性能会好不少。你要是编译的时候找不到它的.so或者.a文件，那十有八九就是没装好路径。再来一个比较容易被忽略的——FindBugs，这玩意儿不是编译必须，但有它能帮你提早发现 Bug，适合团队协作的场景，稳定性更有保障。JDK 1.7和Maven这些就不多说

Arm 服务器的 SparkRDMA 一直不太省心吧？spark-rdma-3.1-for-spark-2.2.0-jar-with-dependencies.jar这个包就挺贴心，了 64K 页大小带来的兼容性问题。以前在 x86 上跑得好好的，搬到 Arm 就出幺蛾子，主要就是page size差异搞的鬼。现在有了这个依赖包，跑Spark 2.2.0就顺多了，省了不少 debug 时间。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款高效、通用、易用和可扩展的开源大数据处理框架。Spark 2.3.4是其稳定版本之一，包含多项性能优化和新功能，特别适用于与Hadoop 2.6兼容的用户。核心组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等，针对数据处理和机器学习提供了广泛支持。此版本强化了DataFrame/Dataset API、结构化流处理和机器学习功能，同时提升了对Hive的兼容性。

hadoop-common-2.7.3-bin-master 的包里自带了hadoop.dll和winutils.exe，对用 Windows 搞 Hadoop 的你来说，真的是省心不少。平时配环境，最头疼的就是这俩东西不全，还得到处找下载源。 hadoop.dll的作用挺关键，主要就是让 Java 能跟 Windows 系统打交道，像文件权限、系统调用这类原本只有 Linux 熟门熟路的事，它一上阵也都能搞定。要是不配它，多 Hadoop 原生代码在 Windows 下都跑不起来。 winutils.exe也是个“老熟人”了，专门像 HDFS 目录操作、权限配置这些在 Linux 上靠命令行

Windows 下折腾 Hadoop，遇到UnsatisfiedLinkError那种奇怪的报错？嗯，你不是一个人。hadoop-common-2.7.4-bin这个包里直接带了hadoop.dll和winutils.exe，省得你到处扒版本，一个不对又报错。 winutils.exe要放到HADOOP_HOME\bin，hadoop.dll扔进Windows\System32，启动就顺了，开发环境安稳多了。 我之前调试HDFS的时候，一直卡在权限校验上，后来才发现是少了这俩玩意。装上之后，NativeIO那类报错就直接没了，省事不少。 如果你也是在 Windows 上搭 Hadoop 2.7

Apache 的apache-carbondata-1.5.2-bin-spark2.3.2-hadoop2.7.2包，挺适合做大数据落盘存储的。兼容Spark 2.3.2和Hadoop 2.7.2，用老版本做迁移或者历史项目支持，刚刚好。你要结构化数据，或者玩列式存储，这个版本能帮你省不少事。 支持压缩、向量化查询、还有不少性能优化，海量数据的时候，响应也快。你要是用 Spark 做 ETL，配上 CarbonData，用起来还挺顺的，代码量也不大。 我之前在一套日志系统里用它，数据量上百亿，照样跑得动。配置灵活，能结合Hive或者直接在Spark SQL里跑，嗯，还挺方便的。 不过要注意，

标题“Apache Flink 1.2 版本支持 ClickHouse SQL 交互依赖包.zip”描述了这是一个专为 Apache Flink 1.2 版本设计的扩展，支持与 ClickHouse 数据库的 SQL 查询交互。ClickHouse 是一款高性能的列式存储数据库管理系统，通常用于实时分析处理。由于 Flink 本身可能不直接支持 ClickHouse，这个依赖包填补了这一空白，允许 Flink 通过 JDBC 接口与 ClickHouse 进行数据交互。