0.8

Redis-desktop-manager-0.8 是款实用的 Redis 客户端工具，适合开发者做数据管理。嗯，官网下载速度有点慢，所以我特意从外部渠道下载的，亲测完全可以用，性能还是蛮稳定的。界面也挺简洁，操作起来直观，没有复杂的学习曲线。如果你正好需要一个 Redis 管理工具，不妨试试这个，支持多种平台，而且功能挺全面，像是可视化管理、命令行操作都能轻松搞定。使用中遇到的常见问题，基本也都能轻松。不过要注意，安装前最好检查一下版本，确保兼容性。如果你觉得官方下载太慢，可以直接下载我给的这个版本，保证可以正常使用！

RDM0.8 的基础包缺少了 3part 目录，这个问题其实挺常见的。有些小伙伴会遇到解压后的包里没有 3part 目录的情况，这个目录本来是用来存放特定功能模块、配置文件或者资源的。缺了它，某些功能就无法正常使用，比如数据的分块或者是特定配置的丢失，都会影响使用体验。如果你也碰到这个问题，第一步可以重新下载，看看是不是下载过程中丢失了文件。再不行，可以去官方论坛或者社区找找有没有人遇到过类似问题，或者直接联系开发者获取。如果实在不行，自己手动创建目录也是可以的，但需要对 RDM 的内部结构有点了解。如果你想避免这种情况，保持关注 RDM 的最新版本，更新包里一般会修复这类小瑕疵。

Spark 的流式能力加上 Kafka 的高吞吐消息系统，这种组合在实时大数据里真的是老搭档了。spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.5这个 JAR 包就是专门干这事的，专为Spark 2.4.x和Scala 2.11量身定做，想要让 Spark Streaming 读 Kafka 0.8 的数据，离不开它。 对你来说，最直接的好处就是能快速搭起流链路。DirectStream和ReceiverStream两种方式可选，前者精确一次，后者适合低延迟场景。要读取 Kafka 数据，就用KafkaUtils.createDirectStream，加

在用 PySpark 实时数据流时，连接 Kafka 几乎是必不可少的。你需要的这个spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.3.jar，就是用来实现这个功能的 JAR 包。只要将它放到 Python 所在的 site-package 目录下，并确保它被添加到 Pyspark 的 jars 目录里，你就可以轻松地在 PySpark 中读取 Kafka 的消息了。连接简单，性能也还不错，是多项目中不可或缺的部分。如果你在搞流式数据，这就是你需要的工具包！

Windows 下的 Redis 桌面管理工具redis_desk_manager还挺实用的，尤其是你不想老敲命令行的时候。图形界面清爽，常用功能基本都能点着搞定，不太折腾。 键值操作蛮方便的，支持字符串、哈希、集合、列表这些 Redis 常见的数据结构。点一点就能看，改数据也省心，响应也快。 命令行支持也没落下，右下角能直接打命令，省得再开个终端，顺手多了。 多连接管理是亮点，配了几个 Redis 实例后，切换那叫一个快，像在用数据库管理工具一样顺畅。 导入导出功能也比较实用，适合你做测试数据迁移或者备份什么的。一键搞定，不麻烦。 监控功能虽然不算专业，但看看内存用多少、跑了哪些命令、Red

2018年6月发布，基于JDK1.8编译的xgboost4j 0.8版本的JAR包，提供给开发者用于机器学习模型的集成。

spark-streaming-kafka-0-8 的稳定版本，适合实时流数据，依赖少，启动快，适合初次尝试 Spark 流的同学。你要是用过 Kafka，肯定知道它配合 Spark Streaming 玩起来多带劲，像消费日志、指标、实时清洗数据都能搞。 运行起来挺顺滑，assembly版本直接用spark-submit就能跑，不用东拼西凑依赖。嗯，日志一出来，消费者那边立马能响应，数据一条不落，可靠性还不错。 另外，这版本跟Kafka 0.8打得火热，适合老系统升级不及时的情况，省心。代码也简单，维护方便，连线上线都不用调太多参数。 如果你是想做个轻量实时监控系统，或者日志清洗的组件，这包