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Apache Spark 是一款专为大规模数据处理打造的统一分析引擎，它集成了批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理能力，通过基于内存的计算模型显著提升数据处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，能为企业和开发者提供一站式的大数据分析解决方案，支持从数据提取、清洗、转换到深度分析与应用部署的全流程，满足各类复杂数据场景下的处理需求，助力实现数据驱动的高效决策与业务创新。

比特纳米Spark安全镜像是一种为Apache Spark大数据处理框架提供的预配置、安全加固的软件镜像，它集成了必要的依赖组件，经过严格的安全审查与漏洞修复，支持快速部署和持续更新，确保用户能够便捷、安全地搭建和运行Spark集群，适用于企业级大数据分析、数据处理等场景，满足合规性要求并有效降低运维复杂度。

Bitnami Apache Spark的Helm Chart，用于在Kubernetes集群上部署高性能大规模计算引擎，支持数据处理、机器学习和实时流处理，提供Java、Python、Scala和R的API。

Apache Spark是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算系统，专为大数据处理设计，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理模式，通过基于内存的计算引擎显著提升处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，广泛应用于数据科学与大数据分析领域，为用户提供快速、灵活的大数据处理解决方案。

Apache Spark是一个多语言引擎，用于在单节点或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习任务，提供Scala、Java、Python、R的高级API及Spark SQL、MLlib等丰富工具。

支持HashiCorp Nomad调度器的Apache Spark分发版，用于在Nomad环境中实现分布式计算任务调度与执行。

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提供在Apache Spark上运行R的环境，支持通过交互式R Shell进行数据工程、数据科学和机器学习任务的执行，基于Spark的优化引擎实现高效数据处理。

Apache Beam是一个统一的批处理和流处理数据并行处理管道模型，提供多语言SDK用于构建管道，并支持在多种分布式处理后端（如Spark、Flink等）执行，满足终端用户、SDK开发者和Runner开发者的不同需求。

这是一个Spark作业，用于从存储中收集跟踪跨度(span)，分析服务间依赖关系并存储结果供UI展示，适用于Jaeger生产部署（all-in-one分发无需此作业），默认处理当天UTC的跟踪数据，也可指定其他日期。

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集成Java 11、Spark和Hadoop的Docker镜像，提供便捷的大数据处理开发与运行环境。

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Apache Amoro是一个开源数据湖管理系统，专注于实时数据集成与管理，支持Iceberg、Hudi等多种数据湖格式，提供统一元数据管理、数据同步及优化能力，简化数据湖构建与运维。

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基于Python环境构建的Jupyter Lab服务，集成PySpark，用于数据分析与Spark应用开发。

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这是一个用于轻松尝试Iceberg数据湖技术的简单本地部署方案，集成了Spark计算引擎以支持数据处理任务，并包含Postgres JDBC Catalog作为元数据管理工具，帮助用户在本地环境中快速搭建起完整的Iceberg测试环境，无需复杂配置即可体验Iceberg的核心功能与特性。

用于实现Apache Spark与Swift存储服务连接的Docker镜像，支持Spark应用程序高效访问和处理Swift中的数据。

用于实验和测试Iceberg RESTCatalog实现的示例REST服务器镜像，提供轻量级服务端实现，可基于现有目录实现进行部署。

Spark FHIR Server是一个基于FHIR标准的开源医疗数据服务器，用于存储、查询、交换和管理医疗保健资源，支持医疗数据的标准化互操作。

集成Tabular运行时并预配置Iceberg的Trino镜像，提供开箱即用的分布式SQL查询能力，简化数据湖分析与Iceberg表操作，适用于快速部署Trino环境进行大数据查询与分析。

基于CircleCI Ruby镜像，集成QT4、FFMPEG及nodejs/yarn的Ruby项目持续集成环境镜像。

Docker image with Chrome suitable for Cypress in CI

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包含Python、Scala、R和Spark的Jupyter Notebook栈，来自https://github.com/jupyter/docker-stacks项目

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基于官方Jenkins镜像，添加Ansible支持。

m3u-editor是一个用于编辑M3U播放列表文件的Docker镜像，提供M3U文件的管理与修改功能，详细使用方法和特性请参见GitHub仓库。

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