Apache Kafka 2.11 0.10.0.1分布式流平台

分布式键值存储里的老大哥，Apache Accumulo的accumulo-1.10.2-bin.tar.gz是那种你一旦熟了就会觉得蛮顺手的家伙。底层靠的是Hadoop、Zookeeper和Thrift，所以你要是这些玩得溜，上手会比较快。挺适合搞大数据权限控制或者需要粒度较细的数据隔离的场景。 单元级访问控制和服务端变更机制是它比较出彩的点，比如你想在服务端一些数据清洗、审计之类的需求，它就比一般的 K/V 存储要灵活不少。哦对，它还是跟BigTable一个思路的，所以了解过 Google 那套设计思路的会更容易理解它的架构。 你要是准备整一套大数据平台，像Hadoop + Zookeep

Hadoop 2.7.2 的完整安装包，适合在 CentOS 上练手的那种，配置文件啥的都带了，省去你一顿百度的麻烦。嗯，里面的东西挺全，像HDFS、MapReduce、YARN这些核心组件都有。 分布式存储的 HDFS，其实就是把大文件切成块，丢到不同机器上，速度快，还不容易挂。你可以设定副本数，防止机器挂了数据丢了，挺稳的。 MapReduce的方式也比较直白，写个 WordCount 脚本就能跑起来了，统计个文本词频，适合用来测试集群是不是正常。逻辑也不复杂，一个 map 一个 reduce，熟悉一下思路就行。 还有YARN，算是资源调度大管家吧，容器分配、作业调度全靠它，尤其在多节点测

分布式系统里的日志采集，一直挺麻烦的对吧？Flume的插件化架构真是救星，数据从各种来源拉过来，顺畅地就能送进Hadoop。用起来感觉挺灵活，是配置文件那套，熟悉之后想改哪儿都方便。 Apache Flume的第二版，主要补充了不少实际案例，讲了怎么接入各种数据源，比如常见的日志文件、Kafka、甚至 HTTP 事件。内容不算啰嗦，重点都挺清楚，适合边看边动手试。 我自己用它做过一个小型的日志收集系统，日志从几台机器打包流到 HDFS，配置搞好后几乎不用管，稳定得。配合Hadoop做后续，简直天作之合。顺手推荐几篇相关文章，实战角度多，适合你拓展一下： Apache Flume 与 Hadoo

内存计算的 Spark 引擎，大数据是真的快。用的是Scala写的，操作分布式数据集就像本地集合那样简单直观。相比Hadoop MapReduce，它支持数据保存在内存中，省去反复读写磁盘的烦恼，跑迭代算法（比如机器学习）合适。对于做分布式计算的你来说，Spark 算是比较成熟的方案了。不只是性能好，生态也挺全，支持SQL 查询、图计算、流式，你想要的场景基本都能覆盖。安装包是spark-3.4.3-bin-hadoop3.tgz，打包好了的，拿来就能用。你用./bin/spark-shell一跑，立刻进 REPL 环境，测试点数据分分钟出结果。注意哦，虽然 Spark 自带了本地模式，但如果

hadoop-2.6.0-cdh5.10.0.tar.gz 是 Cloudera 打包的 Hadoop 版本，适合需要搭建企业级大数据平台的你。YARN 资源管理、HDFS 分布式存储、MapReduce 计算框架这些都有，集成得也挺完整。对离线任务多的场景，还挺合适的。

Apache Storm 的分布式实时计算框架挺强大的，尤其适合需要快速和大规模数据流的场景。它通过将数据分成多个tuple，在不同的节点上并行，保证了速度和系统的高可用性。Storm 的设计理念挺简洁的，就是将数据流分解成一个个独立的任务，通过不同的节点进行。这不仅提高了性能，还确保了容错性，如果某个节点挂掉了，Storm 会自动重分配任务。安装包里的文件简单，你只需要先用tar解压文件，再按步骤配置环境变量就行了。接下来，启动nimbus、supervisor和ui，就能搭建起一个基础的 Storm 集群。嗯，Storm 也挺适合与其他大数据技术搭配使用，比如 Kafka 和 Hadoop

Apache Zookeeper是Apache软件基金会的一个开源项目，提供高效、可靠的分布式协调服务。在3.4.6版本中，Zookeeper展现了其在分布式系统中的强大功能和稳定性。深入探讨了Zookeeper的核心概念、功能以及3.4.6版本的特性，包括分布式命名服务、配置管理、集群管理和分布式锁。此外，还分析了Zookeeper通过ZAB协议实现的数据一致性、观察者模式、节点类型和ACL权限控制。在性能优化、安全性增强、稳定性提升、日志和监控改进以及API扩展等方面，介绍了3.4.6版本的更新。

黑色命令行里的bin目录，几乎就是 Hadoop 操作的大本营。Hadoop 2.6 的安装包我蛮推荐的，尤其是你想搭个本地测试环境、玩玩分布式文件系统，或者写点 MapReduce 脚本练练手，这一版够稳定，也不太重。HDFS 的块存储方式挺有意思，简单说，就是把大文件拆小块，丢到不同机器上，还会自动备份，哪怕掉一台机器都不怕。2.6 里还引入了 Erasure Coding，空间利用率比以前高了不少。还有 YARN，嗯，这玩意把资源管理从 MapReduce 里拆出来了，换句话说，现在 Spark、Tez 那些也能跑在 Hadoop 上了，整个生态就活起来了。你解压hadoop-2.6-b

Hadoop-2.10.2.tar.gz 是适合用来学习和参考的 Hadoop 版本，稳定性和性能都挺不错。你如果刚接触大数据，下载这个包来熟悉下 Hadoop 的基本功能合适，毕竟它是一个主流的分布式框架。其实 Hadoop 这个东西，像是一个强大的工具箱，里面有多可以你大数据的功能，比如分布式存储 HDFS，分布式计算 MapReduce，挺多公司都在用，是在做大规模数据的时候。如果你想了解更多版本的 Hadoop，可以看看相关的下载链接，像是 Hadoop-2.7.5.tar.gz 和 hadoop-hue.tar.gz 都有，操作起来也都简单。不过需要注意的是，Hadoop 在配置上会