Apache框架

Apache Atlas 的 2.2.0 源码包，功能比较全，适合你想深入定制或理解数据治理的项目用法。数据血缘、元数据管理、安全管控这些功能都比较实用，尤其在做大数据治理项目的时候，能省不少事。你想搞清楚某张表的来源、字段怎么变过，Atlas 的血缘追踪图一眼就能看明白。apache-atlas-2.2.0-sources.tar.gz这个压缩包里基本啥都有，构建脚本、Java 代码、REST API 接口全都带着。配合Maven和 Hadoop 生态的东西用起来还挺顺手。像Hive、HBase这些常见组件，它也有现成的集成方案。你只要熟悉下它的TypeSystem和Entity REST

你知道吗，Apache Storm是 Twitter 开源的流式数据框架，专为实时计算设计。它适合需要大规模实时数据的场景，比如实时数据、流式计算等。如果你正在开发需要高吞吐量、低延迟的数据应用，Storm 会是一个不错的选择。你可以把它理解成一个持续数据流的机器，数据一进来就能被马上，保证实时性和准确性。 如果你对实时数据感兴趣，Storm的架构设计和性能表现都值得一看。它支持复杂的流式数据计算，且扩展性蛮好。你可以用它各种实时事件，比如金融风控、推荐系统的实时更新等。 想了解得更深入，可以看看这些相关文章：[Storm 是 Twitter 开源的实时大数据框架](http://www.cp

如果你正在搞图计算，Apache Spark Graph Processing.pdf 真是一本不错的参考书，专门了如何利用 Spark 来图数据。作为 Spark 的图计算框架，GraphX可不简单，支持各种图计算操作，比如图的遍历、最短路径、连通分量等，能满足大部分需求。如果你已经对Spark有点了解，再深入学习图计算，肯定事半功倍哦！ 另外，还有一些相关资源也挺有的，比如GraphX 2.11 2.2.2图计算库、spark-graphx_2.12-2.4.5.jar版本，以及GraphX 库的版本 2.2.3，都可以作为补充学习资料。，图计算的门槛不高，但要掌握好，掌握好相关工具和库是

Apache Ranger 是一个实用的集中式安全管理框架，专门为 Hadoop 生态设计，了一个挺强大的权限控制机制。通过 Ranger，你可以对 Hadoop 各个组件，如 HDFS、Yarn、Hive、HBase 等进行细粒度的访问控制。管理员只需通过 Ranger 的控制台，配置相关的策略，就能确保数据访问的安全性和合规性，真的挺方便的。 Ranger 的架构挺简洁的，主要由三个部分组成：RangerAdmin、Service Plugin和Ranger-SDK。其中，RangerAdmin是管理控制台，了直观的界面和 RESTful API，操作起来也挺。Service Plugin

Hive 源码的 1.2.1 版本，挺适合想搞懂大数据底层逻辑的你。apache-hive-1.2.1-src.zip里包含了完整的源码，模块清晰，结构明了，适合导入 Eclipse 调试，配合 Maven 用着顺手。Metastore 元数据管理、HQL 语法解析、MapReduce 任务调度这些关键流程都能看到原汁原味的实现逻辑。尤其是ql、exec、serde这几个模块，建议你重点看看。嗯，里面还有挺多测试样例和 SerDe 实现，像是JSONSerDe、ParquetSerDe都能直接上手。调试时配合断点查询执行过程，效果还挺不错的。如果你准备深入研究 Hive 架构、优化查询逻辑或者

如果你对流感兴趣，Apache Flink可是个棒的选择哦。它不仅能实时数据流，还适合大规模数据的计算。Learning Apache Flink.epub这本书挺适合刚入门的同学，内容通俗易懂，了 Flink 的基本概念和核心原理。你可以通过这本书了解如何在Flink中事件时间、窗口操作以及如何实现流式数据的实时。如果你有一点基础，配合上相关的示例代码，会更有。另外，如果你想深入了解 Flink 的实际应用，像这篇文章《Apache Flink 流》中提到的Flink的使用场景，绝对能给你多灵感。而且，JAVA 大数据流 Apache Flink 示例代码也能让你快速上手，减少多试错的时间。

Apache Hive 的3.1.2版本是 Hadoop 生态中的有用的工具，专门用来大规模数据集。它通过SQL-like语句（也叫Hive Query Language）让你可以方便地在Hadoop上进行查询和。对于非程序员来说，能轻松操作就不错。这个apache-hive-3.1.2-src.tar.gz压缩包里包含了 Hive 的源代码，方便你定制和深入理解其工作原理。如果你是想了解大数据，或者在已有流程里集成 Hive，这份资源绝对是个不错的选择。 Hive 的核心有几个重要组件，像是Metastore（存储元数据），Driver（解析 SQL），Compiler（转化查询为任务）等。

Apache Flink 是一个挺牛的开源分布式数据平台，支持流和批。它的流性能强，吞吐量高、延迟低，适合需要实时数据的场景。而且，它有内建的容错机制，保证了在出现问题时也能稳定运行。Flink 的另一个亮点就是它的 API，了对流式数据和批量数据的统一，简直是做大数据时的好帮手。如果你要做复杂的事件、机器学习或者图，Flink 也有相关的库可以支持。总结来说，它在高吞吐量、大数据上的表现相当出色，值得一试哦！

大数据的老朋友里，Apache Spark真的蛮有存在感的。用 Java、Scala、Python 都能整，跑批速度比老 MapReduce 快不少，响应也快，调试也没那么闹心。适合你分布式数据、实时流式啥的。 来自伯克利 AMP 实验室的产物，Spark 一开始就是冲着 MapReduce 那点低效率来的。核心组件像Spark SQL、Spark Streaming都挺实用，写数据逻辑还挺顺手的。写个map、filter，几行代码搞定一个复杂任务。 另外它跟 Hadoop 生态融合得还不错，HDFS、Hive都能搭，老项目迁移成本也不高。部署的话，YARN、Kubernetes都支持，弹性伸

大数据时代的高并发、高吞吐，光靠传统方法真扛不住。Apache Spark就挺顶用的，内存计算加上分布式设计，性能那是蹭蹭往上涨。数据量暴涨的场景下，MapReduce那套老框架确实有点吃力，频繁写磁盘，I/O 简直拉垮。Spark 直接把中间数据塞内存里，快得多，尤其像机器学习那种反复迭代的算法，用起来顺手。RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的核心概念，简单说就是你能像操作集合一样去数据，支持像map、filter、reduce这些常见操作。容错这块也做得不错，节点挂了能自动恢复，省了不少心。最妙的是，Spark 不仅支持批，还能搞流、图计算、机器学习一条龙服务，整合得还挺好。如果你