Apache DBCP2

Apache Commons DBCP（数据库连接池）是一个流行的开源Java库，用于管理数据库连接资源。它提供了高效的连接池管理机制，帮助开发者在数据库访问中实现资源的有效利用和性能优化。Apache Commons DBCP支持多种数据库驱动程序，使得开发者可以轻松地集成和配置不同的数据库连接。该库被广泛应用于各种Java应用程序中，为数据库访问层提供了稳定和可靠的解决方案。

DBCP数据库连接池所需的commons-dbcp2-2.1.jar是一个关键组件。

Apache2配置文件是管理服务器行为的关键文件。通过编辑此文件，您可以设置服务器的各项参数，控制访问权限，配置虚拟主机，并调整性能优化选项。以下是配置文件的一些常见参数和用途： ServerRoot: 指定Apache2的安装路径。 Listen: 定义服务器监听的端口号。 ServerAdmin: 设置管理员的邮箱地址，用于接收服务器错误信息。 DocumentRoot: 指定网站的根目录。 ErrorLog: 定义错误日志文件的存放路径。 CustomLog: 指定访问日志文件的存放路径和格式。 通过合理配置这些参数，您可以确保服务器的稳定运行并提升其性能。

Apache Commons DBCP 2.2.50 是一个数据库连接池库，它依赖于 Apache Commons Pool2 2.6.0 来管理连接池。同时，DBCP 使用 Apache Commons Logging 1.2 进行日志记录。

DBCP（数据库连接池）是Apache上的一个Java连接池项目，同时也是Tomcat所使用的连接池组件。

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。

Redis 集群搭建依赖的 Apache Commons Pool2，是一款对象池化组件，方便管理连接池。它提供了一个简便易用的 API，无需复杂配置，即可满足各种对象池化需求。

《Apache Spark 2.x Java开发者指南》详细介绍了如何利用Apache Spark 2.x进行Java开发。Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持Java、Scala、Python和R的高级API，本书专注于Java开发者，涵盖了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等关键模块。读者将学习如何使用Spark进行大数据处理，包括RDD的管理、DataFrame的数据操作、SQL查询、流处理等关键技术。

《掌握Apache Spark 2.x第二版》是一本英文书籍，帮助读者快速入门并掌握Spark的基础知识。作为一款大数据工具，Spark对于工程技术人员来说是必备的学习资源。

Apache Spark是Apache软件基金会下的开源大数据处理框架，以高效、灵活和易用性著称。\"spark--bin-hadoop2-without-hive.tgz\"是专为Hadoop 2设计的Spark二进制发行版压缩包，不包含Hive组件，适用于无需Hive环境的系统部署和运行。Spark核心概念包括RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和Dataset，架构涵盖Master、Worker节点及Executor，支持Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件。与Had