executor组件

为 SparkContext 分配 Executor 时，需要考虑内存和 CPU 资源。内存分配应避免过度分配，导致内存溢出或数据溢出。CPU 分配应根据实际计算需求调整，可根据 CPU 使用率进行观察。

当前使用的是hadoop版本3.2.1，自带的Container-executor在配置yarn-kerberos时存在问题，并且在配置cgroup时，需要将container-executor.cfg的上级目录所有者改为root，这给使用带来了一些不便。因此，我们提供了重新编译好的Container-executor文件，使用默认加载配置文件路径/etc/hadoop/container-executor.cfg。具体使用方法包括：1. 替换/$HADOOP_HOME/bin/下的container-executor文件；2. 创建/etc/hadoop目录，并将container-exec

黑色 UI 风格的Azkaban安装包，集成了web 服务和executor 模块，用来跑Hadoop 任务蛮方便的。支持任务依赖配置，页面操作直观，适合新手快速上手。嗯，2.5 版本虽然不算新，但稳定性还不错，踩过的坑也比较少。你要是平时写MapReduce或者搞ETL 流程，用它来做调度挺省心的。不用像 Airflow 那么重，也不需要搞复杂的配置。上传 zip 包、建个 Flow，一顿点击就能跑起来。安装的话也不复杂，我打包好的是 web+executor 的整合版，解压完改下azkaban.properties就能用，连上数据库后启动就能访问 UI 了。嗯，响应也快，页面上看日志也挺方

ArangoDB Camel 组件用于在 Apache Camel 中使用 ArangoDB，它支持文档模型。ArangoDB 可使用 Docker 容器运行，需要 ArangoDB 3.1 或更高版本。在项目中使用 Maven 安装组件并启动 ArangoDB 服务器即可开始使用。

spark-graphx_2.11-2.1.1.jar 是 Apache Spark 项目中用于图计算的 GraphX 库的核心组件。该 JAR 文件包含了构建和操作图所需的关键类和方法，例如： 图的创建和转换 常用的图算法（例如，PageRank、三角形计数） 图的属性操作 图的结构分析 GraphX 基于 Spark 的分布式架构，能够高效地处理大规模图数据。

DS组件类型 DS平台提供丰富的组件类型，用于构建数据处理流程。

ase157_linuxx86-64.tgz 安装包 linux 安装图片.docx jconn4.jar 连接驱动

Windows 系统上跑 Hadoop 的时候，Hadoop.zip里的内容还挺关键的，尤其是那个winutils.exe。多人装完 Hadoop 后发现命令跑不起来，率就是少了它。它其实是个桥梁，让 Hadoop 能在 Windows 上模仿 Linux 的操作，像管理 HDFS 文件、跑 MapReduce 啥的都靠它支撑。 压缩包里的hadoop.dll和hdfs.dll也蛮重要的，前者帮你跑 Hadoop 服务，后者则让你能读写 HDFS。这两个不放进去，多功能都不灵。是你用 Java 写点测试代码，不加载这些 DLL，调试都跑不通。 说到配置，主要是把bin目录加进PATH，搞定几个

Jedis 是一个适用于 Java 编程语言的 Redis 客户端。它提供了便捷的方法来连接 Redis 服务器并执行各种命令，例如设置、获取和删除键值对。

适用 Delphi 的 MongoDB 驱动组件，可解决连接 MongoDB 时缺乏合适控件的问题。