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。

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。

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。

Spark 的大规模数据能力挺让人放心的，尤其是在做机器学习那类需要反复迭代的任务上，效率比传统的 MapReduce 要高。你要是搞过大数据那一套，应该知道中间结果频繁写 HDFS 有多烦，Spark 就省了这一步，直接内存里搞定，响应也快，体验还不错。 Apache Spark 的并行能力蛮强的，适合搞点分布式计算的活儿。像你在跑个大数据算法、建个机器学习模型，Spark 都能帮上忙。而且它不止能跑批，流、图计算也行，通用性还挺高。 资源包叫BaiduNetdiskDownload.zip，里面有不少实用的资料，包括案例数据、分布式框架，还有个.xmind思维导图，方便你理清知识脉络。懒得