快速编译

成功编译 Spark 2.1.0，使用阿里云 Maven 仓库，无需漫长等待。需要 Maven 3.3.9 和 Scala 2.10 环境。

预编译的 Hadoop 2.7.4 版本，支持 Snappy，Linux 环境下拿来即用，适合快速部署大数据平台。

Spark 单节点部署的超详细流程，配上 SparkBench 的编译指南，真的是一份蛮实用的参考资料。不管是新手还是搞调优的老手，看完都能少走不少弯路。文档里从装 JDK、Maven、Scala 开始讲起，到源码编译、无密 SSH、Hadoop 部署，每一步都配了命令和路径设置，照着做基本不会错。JDK 的安装方式挺友好，Ubuntu直接apt-get就行，环境变量也有一并教你配，别忘了用source /etc/profile刷新一下。Maven 和 Scala这块建议你别偷懒，还是从官网下载源码装，版本对不上会出一堆奇怪的错误。装完试试mvn -v或者scala，能输出信息就环境 OK 了

包含 32 和 64 位版本的自行编译 SQLCipher 数据库引擎。

ambari编译依赖的grafana，通常找不到，请放心下载，因为与hbase、hadoop和官方的grafana包一样。原包名为grafana-2.6.0.linux-x64.tar.gz，改下包名即可使用。

我经常使用SQL进行编译，以确保代码质量和效率。

编译Hadoop源码所需的工具：- protobuf-2.5.0.tar.gz- apache-ant-1.9.9-bin.tar.gz- meavn

介绍了MySQL编译安装的各项参数及步骤，欢迎大家下载使用。

Hadoop 2.7.7 的编译教程挺值得一看，尤其是你想在本地撸一个大数据平台的时候。版本稳定，Bug 也修了不少，整体体验还不错。像 YARN 优化、HDFS 块大小调整这些改进，虽然听着挺硬核，但用起来确实顺手多了。文档里也讲了编译的整个流程，Java、依赖库都得配好，不然中途容易卡壳。 MapReduce 在里面依旧是主角，大数据那叫一个稳。HDFS 就更不用说了，丢几百 G 进去都不带眨眼的，容错和扩展都挺靠谱。你要是打算搭个完整的大数据平台，Zookeeper、Hive、HBase、Spark 这些最好也一并上。都能跟 Hadoop 无缝衔接，体验更丝滑。 ，这份资源不光讲原理，还

本书深入剖析 PostgreSQL 的概念和特性，帮助你了解它的强大之处。通过循序渐进的讲解，我们会让你信服 PostgreSQL 名副其实。虽然 PostgreSQL 的文档有 3500 多页，但本书精炼了重点内容，让你在 300 页内快速上手。我们假设你对其他数据库有一定了解，以便直接切入 PostgreSQL 的关键点。书中提供丰富的参考链接，方便你进一步探索感兴趣的主题。