spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz 文件说明

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现

Spark 2.4.0 安装包：免 Hadoop 版本 该资源为 Apache Spark 的独立安装包，版本号为 2.4.0，不包含 Hadoop 组件。适用于已配置 Hadoop 环境或无需 Hadoop 功能的用户进行 Spark 的部署和使用。 Spark 简介 Apache Spark 是一种用于大数据处理的通用引擎，其核心是分布式内存抽象，能够高效地处理批处理、流处理、机器学习和交互式查询等任务。

spark-2.2.2-bin-hadoop2.7.tgz 为 Apache Spark 2.2.2 版本的安装包， 您可以访问 Apache Spark 官方网站获取该版本的源码包：http://archive.apache.org/dist/spark-2.2.2/

百度网盘中存储了 flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz 文件。

Apache Spark 是一个统一的大数据引擎，支持高效的数据。它的 API 支持多种语言，包括Java、Scala、Python和R，而且其执行引擎可以复杂的执行图。你可以用它做大规模的数据，SQL 和结构化数据。Spark SQL适合对数据库进行查询操作，性能还蛮不错的，尤其在超大数据时更有优势。对于大数据项目来说，Spark 的并行计算能力，简直是个神器。在使用 Spark 时，你会发现它不仅可以用于数据，还可以结合大数据技术如Hadoop、Flink来提升整体的数据效率。如果你在做大数据，Spark 的功能真的强大。不过，使用的时候记得先对数据进行适当的预，不然性能会受到影响哦。如果

该文件名为 sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.zip, 其中包含 Sqoop 1.4.6 版本，该版本适配 Hadoop 2.0.4-alpha。

该工具包官方渠道获取不便，特此分享分卷，此部分为卷2。

cloudera-manager-installer.bin 是 Cloudera Manager 的安装启动文件，用于安装 Cloudera Manager 软件包，从而完成整个 Cloudera Manager 的安装过程。

Spark-2.41 版本适用于 Hadoop2.6，需要搭配 JDK8 或更高版本使用。