SqlDecryptor_v1.1.0

这是一个用于解密SQL视图和存储过程的实用工具，适用于版本v1.1.0。

Spark Core 2.10-1.1.0 是 Apache Spark 的核心组件，版本号为 1.1.0，使用 Scala 2.10 构建。

针对 Linux 系统的大数据软件包，包含 Hive 1.1.0 版本及 CDH 5.1.5 依赖环境。

档深入解析 Storm 1.1.0 版本的新增功能、改进以及 bug 修复。相较于先前版本，Storm 1.1.0 在性能、稳定性和易用性方面都有显著提升，将为您详细解读这些变化，并提供相关示例，帮助您更好地理解和使用 Storm 1.1.0。

结构化数据的利器——Spark SQL 的 DataFrame 和 Dataset API 挺好用的，SQL 味儿浓，代码也灵活。你既能像写 SQL 那样操作数据，又能用强类型的方式规避低级错误，开发起来比较顺手。Catalyst 优化器也挺聪明，能帮你自动优化查询计划，少了多自己调参数的烦恼。 强类型的Dataset API在开发大型项目时管用，避免了不少运行时 Bug。配合 SQL 支持，你可以先注册一个临时视图，用熟悉的 SQL 语法去查数据，响应也快。像df.createOrReplaceTempView("userView")这种写法上手快。 另外，Spark SQL 和Hive打得

EasyDataTransform Mac 版是一个挺好用的工具，专门帮你转换 Excel 和 CSV 文件的格式。你不需要写一行代码，直接操作就能完成转换工作。对于经常数据的开发者来说，节省了不少时间。如果你平时要把 CSV 文件转换成 Excel，或者在不同格式之间做数据转换，EasyDataTransform 都能轻松搞定。操作界面也比较直观，按步骤走，应该不会有太大难度。

Hive1.10 的 JDBC 包是你操作大数据表时的好帮手。JDBC 是 Java 连接数据库的“万能钥匙”，而这个包就是你通往 Hive 数据世界的直通车。它的 jar 包，比如 hive-jdbc-1.1.0.jar，用起来挺顺手的，尤其是在做报表、跑查询或者搞 ETL 流程时，响应也快，代码也简单。 Hive 的 HQL 语法长得跟 SQL 挺像，学起来不难。配上 JDBC 驱动，不管你是 Java 开发，还是用 Tableau、Excel 搞可视化，都能顺利接上 Hive 数据。用法也不复杂，导入 jar 包，配好连接，DriverManager.getConnection()一搞定

hive-1.1.0-cdh5.5.0 版本的源代码，打包为 .tar.gz 格式。

提供 hive-jdbc-1.1.0 驱动所需的完整jar包集合， 确保在服务器环境中动态加载并成功运行。

Apache Atlas 1.1.0安装包已整合至网盘，可通过链接直接获取完整包。该包包含Atlas内嵌的HBase和Solr（如已有可无需下载）、Hook、Web Server以及Atlas运行所需的bin目录等内容。