Berkeley DB Java Edition 4.0.92 开发包下载

weixin_39821260 2019-05-16 11:30:14

这个是最流行的嵌入式高性能开源数据库内核开发包，java企业开发必备。
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这个是最流行的嵌入式高性能开源数据库内核开发包，java企业开发必备。

目录 1. Introduction to Berkeley DB Java Edition 1.1 Features(特点) 1.1.1 DPL Features (DPL 特点) 1.1.2 Base API Features (底层API特点) 1.1.3 Which API Should You Use? (你应该使用那种API?) 1.2 The JE...

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，Spark on Yarn,Spark RDD、Spark Streaming流式计算原理与实践，Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。本套Spark教程不仅面向项目开发人员，甚至对于研究Spark的在校学员，都是非常值得学习的。

一、Berkeley DB Java Edition简介 Berkeley DB JE is a general-purpose, transactionally protected, embedded database written in 100% Java (JE makes no JNI calls). As such, it offers the Java developer safe ...

Oracle Berkeley DB Java 版是一个开源的、可嵌入的事务存储引擎，是完全用 Java 编写的。它充分利用 Java 环境来简化开发和部署。Oracle Berkeley DB Java 版的架构对于读密集型和写密集型的负载提供非常高的性能和并发性。您可以根据需要选择 Berkeley DB Java 版的 Direct Persistence Layer (DPL)、Persi

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