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spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz.7z 压缩包

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简介：
此压缩包为Apache Spark 2.1.1版本与Hadoop 2.7兼容的二进制发行版，已通过7-zip进一步压缩，便于高效传输和存储大数据处理工具。 基于Hadoop 2.7.2 和 Scala 2.11 的 Spark Linux 软件包解压到指定目录后即可使用，实测可行。

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  • spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz.7z 压缩包
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    此压缩包为Apache Spark 2.1.1版本与Hadoop 2.7兼容的二进制发行版，已通过7-zip进一步压缩，便于高效传输和存储大数据处理工具。 基于Hadoop 2.7.2 和 Scala 2.11 的 Spark Linux 软件包解压到指定目录后即可使用，实测可行。
     
  • spark-2.4.3-for-hadoop2.7-tgz
    优质
    这是一款Apache Spark 2.4.3版本的压缩包文件，专为Hadoop 2.7环境设计，方便用户在该环境下快速部署和使用Spark进行大数据处理。 Apache Spark 是一种快速且通用的大规模数据处理计算引擎。它是由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发并开源的一个类Hadoop MapReduce 的通用并行框架。Spark 具备 Hadoop MapReduce 所拥有的优点，但不同的是，Spark 可以将 Job 中间输出结果保存在内存中，因此无需读写 HDFS 文件系统。这使得 Spark 更适合用于数据挖掘和机器学习等需要迭代处理的算法应用当中。
     
  • spark-2.4.4-for-hadoop2.7-tgz
    优质
    Spark 2.4.4 for Hadoop 2.7 tgz 是专为Hadoop 2.7环境设计的Apache Spark 2.4.4版本，采用tgz格式封装，便于在大数据处理和分析中快速部署与使用。 新的Spark版本增加了许多新功能，欢迎大家下载使用！
     
  • spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz.zip文件
    优质
    spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz.zip 是一个压缩包，内含 Apache Spark 2.4.0 的二进制版本，兼容 Hadoop 2.7 版本的生态系统工具和数据处理框架。 Apache Spark是一个开源的集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。与Hadoop的MapReduce将中间数据存储在磁盘上的做法不同，Spark采用内存计算技术，在数据尚未写入硬盘之前便能在内存中进行分析和运算。这使得Spark在内存中的运行速度比Hadoop MapReduce快100倍；即使是在硬盘上执行程序时，Spark的速度也更快，能提升10倍的效率。此外，Spark支持用户将数据加载到集群的内存中，并对其多次查询，非常适合用于机器学习算法的应用场景。
     
  • spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz
    优质
    Spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz 是一个结合了Apache Spark 3.3.1版本与Hadoop 3兼容性的压缩包，适用于大数据处理任务。 Spark是Apache软件基金会提供的一款开源大数据处理框架，它以高效、通用、易用及可扩展性著称。“spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz”这一压缩文件中包含了与Hadoop 3兼容的二进制发行版Spark 3.3.1。此版本不仅支持最新的Hadoop生态系统特性，还提供了优化的大数据处理性能和增强的功能。 Spark的核心组件包括： 1. **Spark Core**：这是所有其他模块的基础，负责分布式任务调度、内存管理、错误恢复，并提供与存储系统的接口。它实现了弹性分布式数据集（RDD），这是一种容错的只读的数据结构，在集群中可以进行并行操作。 2. **Spark SQL**：用于处理结构化数据的组件，通过结合SQL查询和DataFrame及Dataset API，提供了统一的方式来执行SQL查询和编程API。DataFrame是跨语言、分布式的表格数据集合的概念实现，而Dataset则是其类型安全版本，在Java和Scala中支持强类型的使用。 3. **Spark Streaming**：提供实时流处理能力，可以处理来自各种源（如Kafka、Flume等）的连续数据流，并通过微批处理方式实现低延迟的数据处理。 4. **MLlib**：包含了一系列常用的机器学习算法和模型选择及评估工具。它支持管道和特征工程功能，便于构建与优化机器学习模型。 5. **GraphX**：提供用于创建、操作和分析大规模图数据的API。适用于社交网络分析、推荐系统等领域。 6. **Spark R**：虽然在3.3.1版本中可能不作为单独组件列出，但为R用户提供了一个接口来直接利用Spark的强大功能。 在Hadoop 3环境下运行Spark可以使用YARN或Mesos进行任务调度，并且能够享受由HDFS提供的高可用性和扩展性。安装时需要解压“spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz”文件，配置环境变量（如`SPARK_HOME`和`JAVA_HOME`），并根据具体需求选择合适的启动方式。 用户可以通过Jupyter Notebook、Scala、Python、Java或R编写Spark应用程序，并利用其提供的API进行数据处理。Spark支持交互式数据分析，在大规模数据处理、实时流处理等场景中得到广泛应用，为大数据领域提供了强大的解决方案。
     
  • spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.0-cdh5.7.0.tgz
    优质
    这是一个Spark 2.2.0版本的压缩包文件，适用于Hadoop 2.6.0和Cloudera Hadoop 5.7.0环境。 在Windows系统上手动编译spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0.tgz、apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz、hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz、jdk-8u91-linux-x64.tar.gz和scala-2.11.8.tgz。
     
  • spark-2.3.0-bin-hadoop2.7版本的zip文件
    优质
    Spark 2.3.0 版本适用于Hadoop 2.7环境的二进制压缩包，便于快速部署和使用Apache Spark的大数据处理框架。 spark-2.3.0-bin-hadoop2.7版本的压缩文件包含了该特定版本的Spark软件及相关依赖项。
     
  • Spark 2.2.0 源码包（spark-2.2.0.tgz）
    优质
    Spark 2.2.0 源码包（spark-2.2.0.tgz）包含Apache Spark 2.2.0版本的所有源代码文件，用于开发、测试及深度理解该大数据处理框架。 寻找Spark源码但官网下载速度慢的话，这里可以提供帮助。
     
  • spark-2.4.0-hadoop2.7-bin.tgz
    优质
    这是Apache Spark 2.4.0版本的一个预编译包，适用于Hadoop 2.7环境。Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，支持SQL查询、流处理等多种功能。 spark-2.4.0-bin-hadoop2.7版本是一款软件发行版，适用于大数据处理场景。
     
  • spark-2.3.1-for-hadoop2.7-bin.rar
    优质
    该文件为Apache Spark 2.3.1版本的二进制压缩包，适用于Hadoop 2.7环境。下载后可直接解压安装使用，支持大数据处理与分析任务。 提供spark-2.3.1版本的安装文件，无需安装过程，只需解压后放置到所需的目录下，并配置环境变量即可。