GaussDB 200 是企业级的大规模并行处理关系型数据库。GaussDB 200 采用 MPP（Massively Parallel Processing）架构，支持行存储与列存储，提供 PB（Petabyte，2 的 50 次方字节）级别数据量的处理能力。GaussDB 200 在核心技术上跟传统数据库相比有巨大优势，可以解决很多行业用户的数据处理性能问题，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台，并可用于支撑各类数据仓库系统、BI（Business Intelligence）系统和决策支持系统，统一为上层应用的决策分析等提供服务。

开源即时通信工具服务器

python 编译语言文件名

php 开源框架

Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API。

java 的 web 服务器容器

Shadowsocks 也被称为酸酸、SS、小飞机、纸飞机, 是目前主流的科学上网工具。

Prettier 是格式化代码工具。用来保持团队的项目风格统一。

httpd 是 Apache 超文本传输协议 (HTTP) 服务器的主程序。被设计为一个独立运行的后台进程，它会建立一个处理请求的子进程或线程的池。

大数据领域基础框架，主要包含 hdfs 文件系统和 mapreduce 计算框架

php 开源框架

Gradle 是一个基于 Apache Ant 和 Apache Maven 概念的项目自动化构建开源工具。它使用一种基于 Groovy 的特定领域语言 (DSL) 来声明项目设置，目前也增加了基于 Kotlin 语言的 kotlin-based DSL，抛弃了基于 XML 的各种繁琐配置。

B 语言之后的，一门面向过程、抽象化的通用程序设计语言，广泛用于底层。为高级程序设计语言。

即时通讯协议

GitHub 于 2008 年 4 月 10 日正式上线，除了 Git 代码仓库托管及基本的 Web 管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱（报表）、代码片段分享（Gist）等功能。目前，其注册用户已经超过 350 万，托管版本数量也是非常之多，其中不乏知名开源项目 Ruby on Rails、jQuery、python 等。

HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力 HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是 HBase 基于列的而不是基于行的模式。

Hadoop 分布式文件系统被设计成适合运行在通用硬件 (commodity hardware) 上的分布式文件系统。HDFS 是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

一款模板引擎

超文本标记语言 (Hyper Text Markup Language)，标准通用标记语言下的一个应用。

Android 是一种基于 Linux 的自由及开放源代码的操作系统。主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由 Google 公司和开放手机联盟领导及开发。

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

国产基于 mysql 的数据库

Spring 是一个开放源代码的设计层面框架，它解决的是业务逻辑层和其他各层的松耦合问题，因此它将面向接口的编程思想贯穿整个系统应用。于 2003 年兴起的轻量级的 Java 开发框架

python 的包管理工具

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。

Maven 项目对象模型 (POM)，可以通过一小段描述信息来管理项目的构建，报告和文档的项目管理工具软件

国产基于 mysql 的数据库

Git 一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高速地处理从很小到非常大的项目版本管理。是 Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的。