Hadoop 3.2

Apache Spark 是一个统一的大数据引擎，支持高效的数据。它的 API 支持多种语言，包括Java、Scala、Python和R，而且其执行引擎可以复杂的执行图。你可以用它做大规模的数据，SQL 和结构化数据。Spark SQL适合对数据库进行查询操作，性能还蛮不错的，尤其在超大数据时更有优势。对于大数据项目来说，Spark 的并行计算能力，简直是个神器。在使用 Spark 时，你会发现它不仅可以用于数据，还可以结合大数据技术如Hadoop、Flink来提升整体的数据效率。如果你在做大数据，Spark 的功能真的强大。不过，使用的时候记得先对数据进行适当的预，不然性能会受到影响哦。如果

适用于 Linux 系统的 Apache Spark 3.1.3 版本安装包，文件名：spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz。

包含 Redis 3.2 版本软件的压缩文件。

Download the Redis 3.2 version tailored for Linux operating systems.

详细介绍了大数据技术中Hadoop（HA）V3.2的高可用性配置方法，探讨了企业常见的应对挑战。

使用ambari2.7.5集成HDP3，因为默认没有集成impala和kudu，需要通过cloudera的impala和kudu安装方式来完成集成。将解压后的文件放置在/var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/目录下。

Apache Spark 3.1.2是Apache Spark的一个重要版本，为大数据处理提供了高效、可扩展的框架。该版本针对Scala 2.12编译，与Hadoop 3.2兼容，充分利用Hadoop生态系统的最新功能。在Linux环境下，Spark能够优秀地运行并与其他Hadoop组件集成。Spark核心概念包括DAG调度、Resilient Distributed Datasets (RDD)、容错机制和内存计算。Spark与Hadoop 3.2的兼容性使其能够充分利用多命名空间、Erasure Coding、优化的YARN调度器和提升的HDFS容量。在Linux上部署Spark 3.1.

Windows 64 位和 32 位的 Redis 版本 3.2

Redis 3.2是之前的稳定版本，虽然没有Redis 4.0的所有改进，但是经过了充分的测试，对于关键应用来说可能是个不错的选择，特别是在接下来几个月内，随着4.0版本的进一步成熟。

Redis 的 Windows 版本资源包redis_win_64_3.2.zip，蛮适合在本地做测试或者原型开发的。自带redis-server.exe和redis.windows.conf两个关键文件，解压即用，操作还挺。如果你平时开发用的是 Windows，想在本地跑个缓存服务，这个资源挺方便的。启动服务器双击就行，配置也清晰直观，改个端口或者限制内存都好上手。里面的redis.windows.conf还能自定义不少东西，比如是否开启持久化、最大内存限制等。你可以按实际项目的需求来调，蛮灵活的。Redis 支持的那几个数据结构——字符串、哈希、列表、集合、有序集合，都能直接用命令行工具r