Spark 3.0

Apache Spark V3.0提供了一系列更新和增强，包括：- Dynamic Resource Allocation：动态资源分配可自动调整作业资源，提高资源利用率并降低成本。- Unified Shuffle Service：统一的Shuffle服务提供了一种跨所有Spark引擎一致的高效且可扩展的Shuffle服务。- Read Adaptive Query Execution：自适应查询执行可优化读取查询，根据数据分布和集群资源动态调整执行计划。- Python Pandas Integration：与Pandas集成使Spark程序员能够利用Pandas数据结构和操作，简化数据操

大数据不简单，但使用 Spark 可以让你轻松应对。大数据 Spark 企业级实战版.zip.003这个资源，包含了不少实际项目的实战案例，适合那些想深入了解如何在企业环境中应用 Spark 的同学。你可以学到如何进行实时数据、离线 ETL 以及各种性能优化技巧。嗯，适合对 Spark 有一定了解，但深入实践的开发者。，它挺适合在企业级项目中使用，是涉及到大数据的复杂场景。 有些同学会觉得，学习大数据技术是不是需要高的门槛？其实不然，只要掌握了基础，像Spark这种工具的上手难度不会太大。比如，你可以通过一些案例，理解如何在 Spark 中海量数据，如何做实时流，这些都能在实际工作中直接应用。

Spark 2.3.0 的版本更新挺有意思，尤其是这款spark-2.3.0-bin-hadoop2-without-hive，它最大的特点就是不带 Hive 的 JAR 包。你可以在不依赖 Hive 的情况下，使用SparkHive 上的数据，挺适合有独立 Hive 集群的同学。如果你是那种 Spark 能独立数据，又不想完全依赖 Hive 功能的开发者，这个版本就蛮合适的。其实，Spark的性能提升蛮，支持批、交互式查询和实时流。就算是没有 Hive JAR 包，你依旧可以通过配置文件来接入 Hive 的元数据。只要在配置文件里设置好spark.sql.hive.metastore.uri

Aptana Studio 是一个面向 Web 和移动应用程序开发的集成开发环境，提供强大的功能和友好的用户界面，让您更高效地开发和部署应用程序。

Microsoft 官方归档下载地址：https://github.com/microsoftarchive/redis/releases

深入探索 Redis 内部 本项目提供了 Redis 3.0 源码的注释版本，原始代码源自 https://github.com/antirez/redis 。作者在编写新版《Redis 设计与实现》的过程中，为了深入理解 Redis 的内部机制而进行了详细的注释。所有书中涉及的内容，都在源码中添加了相应的解释。注释过程中，仅对空格和空行进行了微调，最大程度地保留了原始代码的结构和风格。 注释目标 帮助开发者理解 Redis 的内部实现 提供学习 Redis 的参考资料 注释原则 保持代码原汁原味 注释清晰易懂 希望这份注释源码能够帮助大家更好地学习和理解 Redis。

Oracle Application Express 3.0

Redis是一种内存数据库，支持多种数据类型的持久化存储，包括字符串、列表、集合、有序集合、哈希表、HyperLogLogs和位图。欢迎获取注释版的Redis 3.0源码，详细解析其数据模型和持久化机制。

按照mybatis3.0文档逐一练习常见标签的应用方法。

Redis 3.0 中文版发布 Redis 3.0 中文版现已发布。欢迎下载和使用。