finlk-shaded-hadoop-3下载
时间: 2023-07-30 15:01:25 浏览: 56
finlk-shaded-hadoop-3是一个用于下载Hadoop 3版本的工具。Hadoop是一个用于处理大规模数据集的开源框架,用于存储和处理大规模的数据集。Hadoop 3是Hadoop框架的最新版本,具有许多新的功能和改进。
为了下载finlk-shaded-hadoop-3,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开终端或命令提示符。
2. 进入您希望下载的目录。可以使用cd命令进入目录,例如cd /Users/username/Documents/。
3. 使用git命令克隆finlk-shaded-hadoop-3的代码库。输入git clone https://github.com/finlk/finlk-shaded-hadoop-3.git并按下回车。
4. 等待下载完成。这可能需要一些时间,具体取决于您的互联网连接速度。
5. 下载完成后,您可以在目录中找到finlk-shaded-hadoop-3的文件和文件夹。您可以进入该目录并使用其中的文件。
请确保在下载之前已安装git工具。如果您没有安装git,可以访问https://git-scm.com/并按照指示安装。
需要注意的是,下载finlk-shaded-hadoop-3只是下载了Hadoop的一个特定版本的构建文件。要完整使用Hadoop,请确保您已经正确配置了Hadoop环境和依赖项。
希望这个回答对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
相关问题
flink-shaded-hadoop3 和 flink-shaded-hadoop3-uber
flink-shaded-hadoop3和flink-shaded-hadoop3-uber是Apache Flink项目中与Hadoop 3.x版本集成相关的两个模块。
首先,Hadoop是一个分布式计算框架,用于处理大规模数据。而Flink是一个快速而可扩展的流式处理引擎,它可以在实时和批处理任务之间无缝切换。为了与Hadoop集成,并且能够在Flink中使用Hadoop生态系统的各种功能和工具,例如HDFS、YARN和MapReduce等,Flink提供了与Hadoop版本兼容的特殊模块。
flink-shaded-hadoop3模块是Flink所提供的一个可防止与Hadoop 3.x版本依赖冲突的模块。在Flink应用程序中,当需要使用Hadoop 3.x相关功能时,可以将flink-shaded-hadoop3模块添加到项目的依赖中。该模块会将特定版本的Hadoop 3.x依赖项重新打包,以避免与Flink自身或其他依赖项产生冲突。这样一来,Flink就能够与Hadoop 3.x版本协同工作,平滑地使用Hadoop的功能。
而flink-shaded-hadoop3-uber模块则是更加完整和庞大的用于集成Hadoop 3.x版本的模块。它将包含Hadoop 3.x依赖的所有必需库和资源等,以便于使用和编译。相比于flink-shaded-hadoop3模块,flink-shaded-hadoop3-uber模块更像是一个“全能版”,其中包含了实现与Hadoop 3.x版本深度集成所需的所有组件。这使得开发人员能够方便地构建和部署Flink应用程序,并且在与Hadoop生态系统进行交互时更加方便。
总的来说,flink-shaded-hadoop3和flink-shaded-hadoop3-uber模块都是Flink为了与Hadoop 3.x版本无缝集成,提供的两个特殊模块。它们通过重新打包Hadoop依赖,解决了可能产生的冲突问题,使得Flink能够顺利使用并利用Hadoop的功能和工具。
flink-fs-hadoop-shaded
flink-fs-hadoop-shaded是Apache Flink框架中的一个模块,用于支持与Hadoop和Hadoop兼容分布式文件系统(如HDFS)的交互操作。
Flink是一个开源的、基于流式处理的分布式计算框架,它提供了高性能、容错和可伸缩性的数据流处理能力。而Hadoop则是另一个非常流行的开源分布式计算框架,它提供了一组分布式计算和存储技术,包括分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)。
作为一个流式处理框架,Flink需要与外部存储系统进行交互,以读取和写入数据。而flink-fs-hadoop-shaded模块正是为了实现与Hadoop兼容的文件系统交互而存在的。它使用了Hadoop的客户端库来操作分布式文件系统,通过Hadoop的API来读取和写入数据。
flink-fs-hadoop-shaded模块使用了"shaded"的方式引入Hadoop客户端库,这意味着它使用了通过重新打包并重命名类的方式解决依赖冲突问题。这样可以避免与Flink本身所使用的其他库产生冲突,保证整个系统的稳定性和一致性。
通过使用flink-fs-hadoop-shaded模块,Flink可以轻松地与Hadoop兼容的文件系统进行交互,像读取和写入文件一样操作数据。这对于需要在分布式环境下处理大规模数据的应用场景非常有用,可以使得Flink与Hadoop生态系统中的其他工具和资源进行集成,充分发挥各自的优势。