Spark2

windows安装spark2软件包包括： spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz spark的压缩包 scala-2.11.8.zip scala的压缩包 hadoop-2.7.1.tar.gz 基础hadoop包 apache-maven-3.6.3-bin.zip maven压缩包 winutils-master.zip 解决windows下spark的问题(可以不用)

CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是一款企业级大数据平台，涵盖Hadoop、Spark、Kafka等多个开源项目。将指导在CentOS7.4环境下离线安装CDH5.14，重点关注Spark2和Kafka的安装步骤。安装前需准备JDK、MySQL Connector/J、Cloudera Manager安装包、CDH Parcel和SHA1校验文件，并确保环境准备、主机角色分配和网络配置正确。安装步骤包括JDK安装、Cloudera Manager安装、集群添加与配置、CDH Parcel分发与激活，最后配置Spark2和Kafk

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

累加器是Spark中提供的一种分布式变量机制，类似于mapreduce，用于聚合和统计数据。在Spark2中，累加器被广泛应用于调试和统计分析中，例如记录特定条件下的事件数量或收集作业运行时的统计数据。介绍了累加器的基本类型和使用场景，并给出了自定义累加器的示例。

分布式计算的大杀器，Apache Spark的实战宝典来了。Apache Spark 2 Cookbook(2nd)是一本英文电子书，内容挺扎实，覆盖了Spark SQL、Streaming、MLlib等核心模块。每一章都像是一个小项目，适合边看边撸代码。尤其是对你这种已经入门、想系统提升的前端转大数据的同学，真的挺友好。 章节结构清晰，也不啰嗦，基本上是“上来就是干”的风格，比较实用。比如你想快速搭个Spark Streaming环境，照着文档敲，基本不会踩坑。写法偏工程化，不讲大道理，反倒贴合工作场景，像是老司机手把手教你搭系统。 哦对了，顺手贴几个相关资料，感兴趣可以一起看：Spark

Spark 和 Spark ML 介绍 数据集、数据框 API 详解

大数据的世界里，Apache Spark是个绕不开的狠角色。《Learning Apache Spark 2》这本书算是入门和进阶的不错搭档，不光讲基础，还带你做项目，像推荐系统、客户流失预测这种都能实战一把。 Spark SQL、Streaming、MLlib、GraphX这些核心组件的使用讲得比较细，连怎么装在YARN、Mesos上都交代得清清楚楚。API 用法、文件格式支持（像Parquet、Hive），都有涉及，读起来不会太闷，讲得也挺生活化。 对你这种写前端但开始摸大数据的开发者来说，了解一下Spark 和大数据流程，以后遇上数据流、实时推荐啥的，也不至于一脸懵。哦对了，书里还有Sp

本书由Muhammad Asif Abbasi撰写，于2017年3月由Packt Publishing出版，内容从基础到高级，帮助读者全面掌握Spark技术。

Spark 大数据习题的内容覆盖挺全面的，像Spark SQL、Kafka、HBase、Hive这些大数据主力都能在里面找到练习点。最开始是从Scala语言起步的，基础语法、模式匹配那块讲得挺细。你要是之前对RDD、DataFrame这些东西理解不太透，这份习题的和案例会帮你串起来不少概念。

Spark 的大数据效率是真的快，尤其是用上这本《Fast Data Processing with Spark 2, 3rd Edition》，思路清晰，实战性强。像日志、跑数据清洗任务，速度直接拉满，代码也不绕。 Spark 的分布式计算配合内存加速，像 TB 级的数据都不费劲。你要是平时有批量日志、用户行为这类场景，用 Spark 准没错。更妙的是，书里讲到的东西都能直接落地。 嗯，如果你还在用老方法写 MapReduce，真建议看看这本书。DataFrame、Spark SQL用起来顺手，响应也快，关键代码量少一大截。 对了，想进一步玩转实时，可以看看Apache Spark 实时之道