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spark-examples_2.11-1.6.0-type-safe-001.jar

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简介：
spark-examples_2.11-1.6.0-type-safe-001.jar 是Apache Spark 1.6.0版本下的一个示例程序库，用于演示Scala 2.11环境下Spark API的类型安全特性及编程实践。 HBase API资源包是使用PySpark读写HBase所需的jar包。有能力的同学可以自行修改定义。

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  • spark-examples_2.11-1.6.0-type-safe-001.jar
    优质
    spark-examples_2.11-1.6.0-type-safe-001.jar 是Apache Spark 1.6.0版本下的一个示例程序库，用于演示Scala 2.11环境下Spark API的类型安全特性及编程实践。 HBase API资源包是使用PySpark读写HBase所需的jar包。有能力的同学可以自行修改定义。
     
  • Okio-1.6.0.jar
    优质
    Okio-1.6.0.jar是Square公司开发的一个用于简化和优化I/O操作的Java库文件，适用于Android与Java平台，提供高效便捷的数据读写功能。 使用七牛云上传文件出现异常问题时，可以尝试使用特定的包来解决这个问题。
     
  • OKIO-1.6.0.jar
    优质
    OKIO-1.6.0.jar是Square公司开发的一个Java库，提供了一套现代化、高效的I/O工具集，简化了缓冲区和通道操作，广泛应用于数据读写等场景。 在网络请求过程中需要依赖okio.jar这个包，否则会出现“Exception in thread main java.lang.NoClassDefFoundError: okio/ByteString”的错误。
     
  • org.apache.batik.transcoder-1.6.0.jar 文件
    优质
    Apache Batik Transcoder 1.6.0 是一个Java库文件，主要用于将SVG图形转换为其他格式如PNG、JPEG等，属于Batik项目的一部分。 org.apache.batik.transcoder-1.6.0.jar是一款软件开发工具包中的一个jar文件。
     
  • slf4j-api-1.6.0.jar 文件
    优质
    SLF4J-API-1.6.0.jar是Simple Logging Facade for Java（简易Java日志门面）API版本1.6.0的库文件，提供了一个简单、统一的日志接口。 slf4j-api-1.6.0.jar 和 Gson 需要的资源包，请下载。
     
  • spark-excel_2.11-0.8.3.jar
    优质
    spark-excel_2.11-0.8.3.jar是一款用于Apache Spark环境下的Java库，它支持高效读取和处理Excel文件（.xls, .xlsx），极大地方便了数据工程师和分析师在大数据平台上进行数据分析工作。 Spark 读取 Excel 文件需要使用特定的 jar 包来支持这种操作。这些 jar 包通常包含了处理 Excel 格式数据所需的类库和工具。在构建 Spark 应用程序或作业时，确保将相应的依赖项添加到项目的 classpath 中是非常重要的步骤。这样可以保证代码能够顺利地读取、写入以及进行其他相关的 Excel 文件操作。
     
  • spark-streaming-flume_2.11-2.1.0.jar
    优质
    spark-streaming-flume_2.11-2.1.0.jar是专为Apache Spark流处理设计的Java包，它允许Spark Streaming程序通过Flume高效地采集和处理大规模日志数据。 spark-streaming-flume_2.11-2.1.0.jar是一款用于处理实时数据流的软件包。它结合了Spark Streaming与Flume的功能，支持从各种来源采集、聚合并传输大量的日志数据等信息到存储系统或实时分析平台中。
     
  • hive-spark-client-3.1.2.jar
    优质
    Hive-Spark-Client-3.1.2.jar是一款专为Apache Hive与Spark集成设计的客户端jar包，用于简化Hive表数据在Spark应用中的访问和处理。 Hive-on-Spark客户端提供了一种在Spark上运行Hive查询的方法，结合了Hive的数据仓库功能与Spark的高性能处理能力。这种集成使得数据处理任务能够更高效地执行，并且为用户提供了一个强大的工具来管理和分析大规模数据集。 该客户端支持多种配置选项和参数设置，用户可以根据具体需求调整以优化性能或适应特定的工作负载环境。此外，它还提供了详细的日志记录功能，帮助开发者调试问题并监控系统运行状态。 总之，Hive-on-Spark为大数据处理提供了一种灵活且强大的解决方案，在实际应用中具有很高的实用价值和广阔的应用前景。
     
  • spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar包
    优质
    spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar是Spark 1.6.1版本的一个集成jar包，集成了运行Spark应用所需的依赖库，适用于Hadoop 2.6.0环境。 spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar,欢迎下载。
     
  • spark-streaming-kafka-assembly_2.11-1.6.3.jar
    优质
    spark-streaming-kafka-assembly_2.11-1.6.3.jar是一款专为Apache Spark设计的预打包JAR文件，用于整合Kafka流数据处理功能，支持Scala 2.11版本。 在使用Apache Kafka作为DStream数据源进行Spark流处理时，需要将相关jar包导入到`venv/lib/python3.7/site-packages/pyspark/jars`目录中。