Spark 2.3.1 Hadooop 2.9 无 Hive 版本

Apache Spark是Apache软件基金会下的开源大数据处理框架，以高效、灵活和易用性著称。\"spark--bin-hadoop2-without-hive.tgz\"是专为Hadoop 2设计的Spark二进制发行版压缩包，不包含Hive组件，适用于无需Hive环境的系统部署和运行。Spark核心概念包括RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和Dataset，架构涵盖Master、Worker节点及Executor，支持Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件。与Had

Spark 2.3.1 的离线文档，挺适合用来查 API、翻模块逻辑的。压缩包里是完整的官方文档，放到本地随时查，尤其网络不稳或者在服务器环境下，贼方便。RDD是 Spark 最基础的东西，说白了就是可分布存储的只读数据集，操作全靠transformation和action。写个 Map 或者 Filter，再用collect()就能跑出结果。DataFrame和Dataset也蛮实用，尤其你用 Scala 或者 Java，类型安全、性能优化都做得不错。和Hive、Parquet这些打交道时，Spark SQL也派得上用场，能写 SQL 查，还能链式用 API 搞事。流部分靠Spark Str

Spark 2.3.0 的版本更新挺有意思，尤其是这款spark-2.3.0-bin-hadoop2-without-hive，它最大的特点就是不带 Hive 的 JAR 包。你可以在不依赖 Hive 的情况下，使用SparkHive 上的数据，挺适合有独立 Hive 集群的同学。如果你是那种 Spark 能独立数据，又不想完全依赖 Hive 功能的开发者，这个版本就蛮合适的。其实，Spark的性能提升蛮，支持批、交互式查询和实时流。就算是没有 Hive JAR 包，你依旧可以通过配置文件来接入 Hive 的元数据。只要在配置文件里设置好spark.sql.hive.metastore.uri

Spark 1.6.3 二进制文件，不包含 Hive，已在 Hadoop 2.8.2 和 Hive 2.1.1 下测试通过。

Spark作为一款高效且通用的大数据处理框架，以其强大的并行计算能力、易用性和高效性，广受大数据领域青睐。Spark 2.4.5是其中一个重要版本，相较于前一版本，它进行了多方面的优化和改进，使得数据处理更加高效和稳定。深入探讨了Spark 2.4.5无Hadoop版本的特点、安装与配置方法、核心组件以及实际应用场景。

Logstash 是一款开源日志收集管理工具，用于实时采集日志数据，常与 Elasticsearch 和 Kibana 配合使用，构成 ELK 日志分析解决方案。

spark中不要有hive的jar包，需重新编译，适用于hive2.3、hadoop2.7.6

分享Jedis 2.9版本，助力Java应用轻松连接Redis数据库。更多版本选择，请访问Maven仓库：https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis

Seatunnel，又称SeaTunnel或DataPipeline，是一款开源的数据集成工具，专注于数据的清洗、转换和加载。在Seatunnel 2.3.1版本中，新增了对JDBC Source的支持，允许用户通过JDBC接口直接抽取Hive数据源中的数据。这一更新显著提升了Seatunnel在大数据处理领域的灵活性和适用性。Hive是建立在Hadoop上的Apache开源分布式数据仓库系统，提供类SQL的查询语言（HQL），用于处理大规模结构化数据。JDBC（Java Database Connectivity）允许开发人员使用标准SQL语法与多种数据库交互，包括Hive。JDBC Sou