软件基金会顶级项目

❶ Spark编程有哪些有用技巧

所谓Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台，在2010年开源，目前是Apache软件基金会的顶级项目。随着Spark在大数据计算领域的暂露头角，越来越多的企业开始关注和使用。2014年11月，Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapRece保持的排序记录。Spark利用1/10的节点数，把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟。
Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块
Spark SQL
Spark Streaming
机器学习库MLlib
图计算库GraphX

由Spark在伯克利的数据分析软件栈BDAS（Berkeley Data Analytics Stack）中的位置可见，Spark专注于数据的计算，而数据的存储在生产环境中往往还是由Hadoop分布式文件系统HDFS承担。

Spark在BDAS中的位置
Spark被设计成支持多场景的通用大数据计算平台，它可以解决大数据计算中的批处理，交互查询及流式计算等核心问题。Spark可以从多数据源的读取数据，并且拥有不断发展的机器学习库和图计算库供开发者使用。数据和计算在Spark内核及Spark的子模块中是打通的，这就意味着Spark内核和子模块之间成为一个整体。Spark的各个子模块以Spark内核为基础，进一步支持更多的计算场景，例如使用Spark SQL读入的数据可以作为机器学习库MLlib的输入。以下列举了一些在Spark平台上的计算场景。

Spark的应用场景举例

之前在大数据概述的课程中我们提到了Hadoop，大数据工程师都非常了解Hadoop MapRece一个最大的问题是在很多应用场景中速度非常慢，只适合离线的计算任务。这是由于MapRece需要将任务划分成map和rece两个阶段，map阶段产生的中间结果要写回磁盘，而在这两个阶段之间需要进行shuffle操作。Shuffle操作需要从网络中的各个节点进行数据拷贝，使其往往成为最为耗时的步骤，这也是Hadoop MapRece慢的根本原因之一，大量的时间耗费在网络磁盘IO中而不是用于计算。在一些特定的计算场景中，例如像逻辑回归这样的迭代式的计算，MapRece的弊端会显得更加明显。

那Spark是如果设计分布式计算的呢？首先我们需要理解Spark中最重要的概念--弹性分布数据集（Resilient Distributed Dataset），也就是RDD。

关键词：弹性分布数据集RDD

RDD是Spark中对数据和计算的抽象，是Spark中最核心的概念，它表示已被分片（partition），不可变的并能够被并行操作的数据集合。对RDD的操作分为两种transformation和action。Transformation操作是通过转换从一个或多个RDD生成新的RDD。Action操作是从RDD生成最后的计算结果。在Spark最新的版本中，提供丰富的transformation和action操作，比起MapRece计算模型中仅有的两种操作，会大大简化程序开发的难度。

RDD的生成方式只有两种，一是从数据源读入，另一种就是从其它RDD通过transformation操作转换。一个典型的Spark程序就是通过Spark上下文环境（SparkContext）生成一个或多个RDD，在这些RDD上通过一系列的transformation操作生成最终的RDD，最后通过调用最终RDD的action方法输出结果。
每个RDD都可以用下面5个特性来表示，其中后两个为可选的：
分片列表（数据块列表）
计算每个分片的函数
对父RDD的依赖列表
对key-value类型的RDD的分片器（Partitioner）（可选）
每个数据分片的预定义地址列表（如HDFS上的数据块的地址）（可选）
虽然Spark是基于内存的计算，但RDD不光可以存储在内存中，根据useDisk、useMemory、useOffHeap, deserialized、replication五个参数的组合Spark提供了12种存储级别，在后面介绍RDD的容错机制时，我们会进一步理解。值得注意的是当StorageLevel设置成OFF_HEAP时，RDD实际被保存到Tachyon中。Tachyon是一个基于内存的分布式文件系统，目前正在快速发展，在这里我们就不做详细介绍啦，可以通过其官方网站进一步了解。

DAG、Stage与任务的生成
Spark的计算发生在RDD的action操作，而对action之前的所有transformation，Spark只是记录下RDD生成的轨迹，而不会触发真正的计算。

Spark内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图，也就是DAG。举个例子，在下图中，从输入中逻辑上生成A和C两个RDD，经过一系列transformation操作，逻辑上生成了F，注意，我们说的是逻辑上，因为这时候计算没有发生，Spark内核做的事情只是记录了RDD的生成和依赖关系。当F要进行输出时，也就是F进行了action操作，Spark会根据RDD的依赖生成DAG，并从起点开始真正的计算。

逻辑上的计算过程：DAG

有了计算的DAG图，Spark内核下一步的任务就是根据DAG图将计算划分成任务集，也就是Stage，这样可以将任务提交到计算节点进行真正的计算。Spark计算的中间结果默认是保存在内存中的，Spark在划分Stage的时候会充分考虑在分布式计算中可流水线计算（pipeline）的部分来提高计算的效率，而在这个过程中，主要的根据就是RDD的依赖类型。

根据不同的transformation操作，RDD的依赖可以分为窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency，在代码中为ShuffleDependency）两种类型。窄依赖指的是生成的RDD中每个partition只依赖于父RDD(s) 固定的partition。宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父 RDD(s) 所有partition。窄依赖典型的操作有map, filter, union等，宽依赖典型的操作有groupByKey, sortByKey等。可以看到，宽依赖往往意味着shuffle操作，这也是Spark划分stage的主要边界。对于窄依赖，Spark会将其尽量划分在同一个stage中，因为它们可以进行流水线计算。

RDD的宽依赖和窄依赖

最后我们再通过下图来详细解释一下Spark中的Stage划分。我们从HDFS中读入数据生成3个不同的RDD，通过一系列transformation操作后再将计算结果保存回HDFS。可以看到这幅DAG中只有join操作是一个宽依赖，Spark内核会以此为边界将其前后划分成不同的Stage. 同时我们可以注意到，在图中Stage2中，从map到union都是窄依赖，这两步操作可以形成一个流水线操作，通过map操作生成的partition可以不用等待整个RDD计算结束，而是继续进行union操作，这样大大提高了计算的效率。

Spark中的Stage划分

❷ 6何为伯克利数据分析栈BDASMP3

所谓Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台，在2011年开源，目前是Apache软件基金会的顶级项目。随着Spark在大数据计算领域的暂露头角，越来越多的企业开始关注和使用。2014年11月，Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapRece保持的排序记录。Spark利用1/10的节点数，把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟。
Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块
Spark SQL
Spark Streaming
机器学习库MLlib
图计算库GraphX

由Spark在伯克利的数据分析软件栈BDAS（Berkeley Data Analytics Stack）中的位置可见，Spark专注于数据的计算，而数据的存储在生产环境中往往还是由Hadoop分布式文件系统HDFS承担。

Spark在BDAS中的位置
Spark被设计成支持多场景的通用大数据计算平台，它可以解决大数据计算中的批处理，交互查询及流式计算等核心问题。Spark可以从多数据源的读取数据，并且拥有不断发展的机器学习库和图计算库供开发者使用。数据和计算在Spark内核及Spark的子模块中是打通的，这就意味着Spark内核和子模块之间成为一个整体。Spark的各个子模块以Spark内核为基础，进一步支持更多的计算场景，例如使用Spark SQL读入的数据可以作为机器学习库MLlib的输入。以下列举了一些在Spark平台上的计算场景。

Spark的应用场景举例

之前在大数据概述的课程中我们提到了Hadoop，大数据工程师都非常了解Hadoop MapRece一个最大的问题是在很多应用场景中速度非常慢，只适合离线的计算任务。这是由于MapRece需要将任务划分成map和rece两个阶段，map阶段产生的中间结果要写回磁盘，而在这两个阶段之间需要进行shuffle操作。Shuffle操作需要从网络中的各个节点进行数据拷贝，使其往往成为最为耗时的步骤，这也是Hadoop MapRece慢的根本原因之一，大量的时间耗费在网络磁盘IO中而不是用于计算。在一些特定的计算场景中，例如像逻辑回归这样的迭代式的计算，MapRece的弊端会显得更加明显。

那Spark是如果设计分布式计算的呢？首先我们需要理解Spark中最重要的概念--弹性分布数据集（Resilient Distributed Dataset），也就是RDD。

关键词：弹性分布数据集RDD

RDD是Spark中对数据和计算的抽象，是Spark中最核心的概念，它表示已被分片（partition），不可变的并能够被并行操作的数据集合。对RDD的操作分为两种transformation和action。Transformation操作是通过转换从一个或多个RDD生成新的RDD。Action操作是从RDD生成最后的计算结果。在Spark最新的版本中，提供丰富的transformation和action操作，比起MapRece计算模型中仅有的两种操作，会大大简化程序开发的难度。

RDD的生成方式只有两种，一是从数据源读入，另一种就是从其它RDD通过transformation操作转换。一个典型的Spark程序就是通过Spark上下文环境（SparkContext）生成一个或多个RDD，在这些RDD上通过一系列的transformation操作生成最终的RDD，最后通过调用最终RDD的action方法输出结果。
每个RDD都可以用下面5个特性来表示，其中后两个为可选的：
分片列表（数据块列表）
计算每个分片的函数
对父RDD的依赖列表
对key-value类型的RDD的分片器（Partitioner）（可选）
每个数据分片的预定义地址列表（如HDFS上的数据块的地址）（可选）
虽然Spark是基于内存的计算，但RDD不光可以存储在内存中，根据useDisk、useMemory、useOffHeap, deserialized、replication五个参数的组合Spark提供了12种存储级别，在后面介绍RDD的容错机制时，我们会进一步理解。值得注意的是当StorageLevel设置成OFF_HEAP时，RDD实际被保存到Tachyon中。Tachyon是一个基于内存的分布式文件系统，目前正在快速发展，在这里我们就不做详细介绍啦，可以通过其官方网站进一步了解。

DAG、Stage与任务的生成
Spark的计算发生在RDD的action操作，而对action之前的所有transformation，Spark只是记录下RDD生成的轨迹，而不会触发真正的计算。

Spark内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图，也就是DAG。举个例子，在下图中，从输入中逻辑上生成A和C两个RDD，经过一系列transformation操作，逻辑上生成了F，注意，我们说的是逻辑上，因为这时候计算没有发生，Spark内核做的事情只是记录了RDD的生成和依赖关系。当F要进行输出时，也就是F进行了action操作，Spark会根据RDD的依赖生成DAG，并从起点开始真正的计算。

逻辑上的计算过程：DAG

有了计算的DAG图，Spark内核下一步的任务就是根据DAG图将计算划分成任务集，也就是Stage，这样可以将任务提交到计算节点进行真正的计算。Spark计算的中间结果默认是保存在内存中的，Spark在划分Stage的时候会充分考虑在分布式计算中可流水线计算（pipeline）的部分来提高计算的效率，而在这个过程中，主要的根据就是RDD的依赖类型。

根据不同的transformation操作，RDD的依赖可以分为窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency，在代码中为ShuffleDependency）两种类型。窄依赖指的是生成的RDD中每个partition只依赖于父RDD(s) 固定的partition。宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父 RDD(s) 所有partition。窄依赖典型的操作有map, filter, union等，宽依赖典型的操作有groupByKey, sortByKey等。可以看到，宽依赖往往意味着shuffle操作，这也是Spark划分stage的主要边界。对于窄依赖，Spark会将其尽量划分在同一个stage中，因为它们可以进行流水线计算。

RDD的宽依赖和窄依赖

最后我们再通过下图来详细解释一下Spark中的Stage划分。我们从HDFS中读入数据生成3个不同的RDD，通过一系列transformation操作后再将计算结果保存回HDFS。可以看到这幅DAG中只有join操作是一个宽依赖，Spark内核会以此为边界将其前后划分成不同的Stage. 同时我们可以注意到，在图中Stage2中，从map到union都是窄依赖，这两步操作可以形成一个流水线操作，通过map操作生成的partition可以不用等待整个RDD计算结束，而是继续进行union操作，这样大大提高了计算的效率。

Spark中的Stage划分

❸ 自由软件基金会的简介

从其建立到1990年代中自由软件基金会的基金主要被用来雇用编程师来发展自由软件。从1990年代中开始写自由软件的公司和个人太多了，因此自由软件基金会的雇员和自愿者主要在自由软件运动的法律和结构问题上工作。

❹ 什么是 apache 组件

[编辑本段]阿帕奇族
Apache音译为阿帕奇，是北美印第安人的一个部落，叫阿帕奇族，在美国的西南部。相传阿帕奇是一个武士，他英勇善战，且战无不胜，被印第安人奉为勇敢和胜利的代表，因此后人便用他的名字为印第安部落命名，而阿帕奇族在印第安史上也以强悍著称。
[编辑本段]Apache基金会
Apache软件基金会（也就是Apache Software Foundation，简称为ASF），是专门为运作一个开源软件项目的 Apache 的团体提供支持的非盈利性组织，这个开源软件项目就是 Apache 项目。这个组织把自己作为有着相同目标的开发者与用户的团体，而不是简单的共享在一个服务器上的一组项目的组织团体。在它所支持的 Apache 项目与子项目中，所发行的软件产品都遵循 Apache许可证（Apache License）。
Apache软件基金会（ASF）正式创建于1999年，它的创建者是一个自称为“Apache 组织”的群体。这个“Apache 组织”在1999年以前就已经存在很长时间了，这个组织的开发者爱好们聚集在一起，在美国伊利诺斯大学超级计算机应用程序国家中心（National Center for Supercomputing Applications，简称为NCSA）开发的 NCSA HTTPd 服务器的基础上开发与维护了一个叫 Apache 的 HTTP服务器。
最初 NCSA HTTPd 服务器是由 Rob McCool 开发出来的，但是它的最初开发者们逐渐对这个软件失去了兴趣，并转移到了其他地方，造成了没有人来对这个服务器软件提供更多的技术支持。因为这个服务器的功能又如此强大，而代码可以自由下载修改与发布，当时这个服务器软件的一些爱好者与用户开始自发起来，互相交流并分发自己修正后的软件版本，并不断改善其功能。为了更好进行沟通，Brian Behlendorf 自己建立了一个邮件列表，把它作为这个群体（或者社区）交流技术、维护软件的一个媒介，把代码重写与维护的工作有效组织起来。这些开发者们逐渐地把他们这个群体称为“Apache 组织”，把这个经过不断修正并改善的服务器软件命名为 Apache 服务器（Apache Server）。
这个命名是根据北美当地的一支印第安部落而来，这支部落以高超的军事素养和超人的忍耐力着称，19世纪后半期对侵占他们领土的入侵者进行了反抗。为了对这支印第安部落表示敬仰之意，取该部落名称（Apache）作为服务器名。但一提到这个命名，这里还有流传着一段有意思的故事。因为这个服务器是在 NCSA HTTPd 服务器的基础之上，通过众人努力，不断地修正、打补丁（Patchy）的产物，被戏称为“A Patchy Server”（一个补丁服务器）。在这里，因为“Patchy”与“Apache”是谐音，故最后正式命名为“Apache Server”。
后来由于商业需求的不断扩大，以 Apache HTTP 服务器为中心，启动了更多的与 Apache 项目并行的项目，比如mod_ perl、PHP、Java Apache等等。随着时间的推移、形势的变化，Apache软件基金会的项目列表也不断更新变化中－－不断的有新项目启动，项目的中止以及项目的拆分与合并。比如一开始，Jakarta 就是为了发展 JAVA 容器而启动的 Java Apache 项目，后来由于升阳公司（SUN）的建议，项目名称变为 Jakarta 。但当时该项目的管理者也没有想到 Jakarta 项目因为 JAVA 的火爆而发展到如今一个囊括了众多基于 JAVA 语言开源软件子项目的项目。以至后来，不得不把个别项目从 Jakarta 中独立出来，成为 Apache软件基金会的顶级项目，Struts 项目就是其中之一。
最近，为了避免 SCO 与 UNIX 开源社区之间的发生纠纷降临在 Apache 软件基金会（ASF）身上。Apache软件基金会（ASF）里面开始采取一些措施，让众多的项目进行更多协调的、结构化管理，并保护自己的合法利益，避免一些潜在的合乎法律的侵犯（potential legal attacks）。
主要成果：HTTP Server，Ant，DB，iBATIS，Jakarta，Logging，Maven，Struts，Tomcat，Tapestry等等。
[编辑本段]Apache Server
Apache是世界使用排名第一的Web服务器软件。它可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上。
Apache源于NCSAhttpd服务器，经过多次修改，成为世界上最流行的Web服务器软件之一。Apache取自“a patchy server”的读音，意思是充满补丁的服务器，因为它是自由软件，所以不断有人来为它开发新的功能、新的特性、修改原来的缺陷。Apache的特点是简单、速度快、性能稳定，并可做代理服务器来使用。
本来它只用于小型或试验Internet网络，后来逐步扩充到各种Unix系统中，尤其对Linux的支持相当完美。Apache有多种产品，可以支持SSL技术，支持多个虚拟主机。Apache是以进程为基础的结构，进程要比线程消耗更多的系统开支，不太适合于多处理器环境，因此，在一个Apache Web站点扩容时，通常是增加服务器或扩充群集节点而不是增加处理器。到目前为止Apache仍然是世界上用的最多的Web服务器，市场占有率达60%左右。世界上很多著名的网站如Amazon.com、Yahoo!、W3 Consortium、Financial Times等都是Apache的产物，它的成功之处主要在于它的源代码开放、有一支开放的开发队伍、支持跨平台的应用（可以运行在几乎所有的Unix、Windows、Linux系统平台上）以及它的可移植性等方面。
Apache的诞生极富有戏剧性。当NCSA WWW服务器项目停顿后，那些使用NCSA WWW服务器的人们开始交换他们用于该服务器的补丁程序，他们也很快认识到成立管理这些补丁程序的论坛是必要的。就这样，诞生了Apache Group，后来这个团体在NCSA的基础上创建了Apache。
Apache web服务器软件拥有以下特性：
支持最新的HTTP/1.1通信协议
拥有简单而强有力的基于文件的配置过程
支持通用网关接口
支持基于IP和基于域名的虚拟主机
支持多种方式的HTTP认证
集成Perl处理模块
集成代理服务器模块
支持实时监视服务器状态和定制服务器日志
支持服务器端包含指令(SSI)
支持安全Socket层(SSL)
提供用户会话过程的跟踪
支持FastCGI
通过第三方模块可以支持Java Servlets
如果你准备选择Web服务器，毫无疑问Apache是你的最佳选择。
[编辑本段]Apache有名的几个项目介绍
HTTP Server
这个在前面的段落介绍过了，Apache已经是他的代号了
ActiveMQ
免费开源由java编写符合JMS1.1标准的消息中间件。
另外，它也支持通过除java语言外的语言的使用
Ant
这个太出名了。标准的批处理工具。是一套基于java的程序打造工具
Commons
一些常用的工具类库，包括common-pool,dbcp,fileupload,Common-beans等。
Excalibur
它的主要产品是一个由java写成的，名字叫做Fortress（要塞） 的轻量级的可嵌入式反向控制容器。
iBATIS
并入的一个项目，是ORM的一个很流行的工具
Geronimo
是Apache软件基金会为了创造一个兼容j2ee的容器，而整理出来的一个新成果
Jakarta
许多Java子项目的集成，tomcat,ant等就是从这里孵化出去的。
James
是一套用java开发的邮件、新闻组、消息服务器。它使用的avalon组件框架。目前支持 SMTP, POP3 和 NNTP 很快也会支持 IMAP
Logging
基于java的可靠，快速，扩展性强的日志工具
Maven
是一套java开发的工程综合管理工具。它基于工程对象模型(POM)的理念
Portals
门户产品
Struts
一套通过servlets和jsp来搭建web应用的MVC框架
Tomcat
用量最大的免费的Java服务器
[编辑本段]阿帕奇武装直升机
阿帕奇武装直升机,AH-64 Apache Armed Helicoper,美国休斯直升机公司1975年研制的反坦克武装直升机。最大平飞时速307千米，实用升限6250米，最大上升率16.2米/秒，航程578千米。主要武器：机头旋转炮塔内装1门30毫米链式反坦克炮、4个外挂点可挂8枚反坦克导弹和工具，19联装火箭发射器。最大起飞重量7890千克。机上还装有目标截获显示系统和夜视设备，可在复杂气象条件下搜索、识别与攻击目标。它能有效摧毁中型和重型坦克，具有良好的生存能力和超低空贴地飞行能力，是美国当代主战武装直升机。

❺ 请问软件基金会是什么样的机构apache这样的软件基金会所有项目都开源靠什么赚钱

自由软件基金会（Free Software Foundation，FSF）是一个推广自由软件的美国民间非盈利性组织，致力于消除对计算机程序在复制、分发、理解和修改方面的限制。

许多组织都在分发所有可以获得的自由软件。与之不同的是，自由软件基金会致力于开发新的自由软件，以及将这些软件构造成为一个协调一致的系统，这样的系统将彻底消除使用私有软件的必要。

它于1985年10月由理查德·斯托曼建立。其主要工作是执行GNU计划，开发更多的免费、自由以及可自由流通软件。 从其建立到1990年代中自由软件基金会的基金主要被用来雇用编程师来发展自由软件。从1990年代中开始写自由软件的公司和个人太多了，因此自由软件基金会的雇员和自愿者主要在自由软件运动的法律和结构问题上工作。

最近工作：

GNU工程：自由软件基金会最早的目的在于促进自由软件的开发，但自由软件基金会也有开发GNU操作系统的任务。 ;施行GPL : 自由软件基金会具有施行GNU通用公共许可证和其它GNU许可证的能力和资源，但自由软件基金会只对它拥有版权的软件负责。其它软件必须由它们自己的拥有人来负责，原因是从法律规定上自由软件基金会无法为这些其它软件负责。自由软件基金会每年约接触到50个违反GNU通用公共许可证的事件，自由软件基金会试图不通过法院使对方遵守GNU通用公共许可证。

GNU许可证 : GNU通用公共许可证是自由软件工程中最普及的许可证。目前的版本（版本2）是1991年发表的，但自由软件基金会正在进行版本3的工作。自由软件基金会还发布了GNU宽通用公共许可证和GNU自由文档许可证。

监督版权 : 自由软件基金会拥有大多数GNU软件和一些非GNU自由软件的版权。每个GNU软件包的贡献者必须签署版权文件，这样自由软件基金会可以在诉讼案中在法庭上维护这些软件。此外这样假如许可证有所变化的话不必征求软件所有的贡献者的同意。

自由软件目录: 自由软件目录是所有自由软件包的一个列表。其中列出的每个软件包含47条信息，比如工程的主页、程序师、编程语言等。目的是提供一个自由软件的搜索引擎和为用户提供一个检查一个软件包是否自由的工具。自由软件基金会为此从联合国教科文组织获得少数基金。计划是将来这个目录可以翻译成不同的语言。

维持自由软件的定义 : 自由软件基金会维持多个定义自由软件运动的文献。

法律教育: 自由软件基金会举办关于GNU通用公共许可证的法律问题的研究会，向律师提供咨询服务。

工程管理: 自由软件基金会通过它的GNU草原（GNU Savannah）页面提供工程管理的服务。

颁发奖励: 自由软件基金会每年颁发两部奖励：自由软件进步大奖和社会福利自由软件奖励（Free Software Award for Projects of Social Benefit）。 社会福利自由软件奖励

2002年11月25日自由软件基金会向个人提供自由软件基金会附属会员的可能性。到2005年3月它拥有3400多位附属会员。2003年3月5日它向商业企业提供公司保护计划，到2004年4月它拥有45位公司保护。

理事会成员：

- Geoffery Knauth，SFA公司高级程序员

- 劳伦斯·莱斯格，斯坦福大学法律教授

- 伊本·莫格林，哥伦比亚大学法律和司法历史教授

- 亨利·普乐，CivicActions公司的建立人

- 理查德·斯托曼，自由软件基金会创始人

- Gerald Sussman，麻省工业学院电脑科学教授 一般在波斯顿总部里有10个雇员工作。

姊妹组织：

2001年在德国成立了欧洲自由软件基金会作为自由软件基金会在欧洲的代表人。2003年在喀拉拉邦成立了印度自由软件基金会。2005年据传有打算成立拉丁美洲自由软件基金会的计划。

＝＝＝＝＝＝＝＝以上网络＝＝＝＝＝＝

这个组织是非盈利的，不已盈利为目的
会有一些赞助商维持他们的日常

❻ Apache软件基金会的介绍

Apache软件基金会（也就是Apache Software Foundation，简称为ASF），是专门为支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织。在它所支持的Apache项目与子项目中，所发行的软件产品都遵循Apache许可证（Apache License）。

❼ 自由软件基金会的介绍

自由软件基金会（Free Software Foundation，FSF）是一个致力于推广自由软件的美国民间非盈利性组织。它于1985年10月由理查德·斯托曼建立。其主要工作是执行GNU计划，开发更多的自由软件。

❽ Apache软件基金会的发展历史

Apache软件基金会正式创建于1999年7月，它的创建者是一个自称为“Apache组织”的群体。这个“Apache组织”在1999年以前就已经存在很长时间了，这个组织的开发爱好者们聚集在一起，在美国伊利诺伊斯大学超级计算机应用程序国家中心（National Center for Supercomputing Applications，简称为NCSA）开发的NCSA HTTPd服务器的基础上开发与维护了一个叫Apache的HTTP服务器。
最初NCSA HTTPd服务器是由Rob McCool开发出来的，但是它的最初开发者们逐渐对这个软件失去了兴趣，并转移到了其他地方，造成了没有人来对这个服务器软件提供更多的技术支持。因为这个服务器的功能又如此强大，而代码可以自由下载修改与发布，当时这个服务器软件的一些爱好者与用户开始自发起来，互相交流并分发自己修正后的软件版本，并不断改善其功能。为了更好进行沟通，Brian Behlendorf自己建立了一个邮件列表，把它作为这个群体（或者社区）交流技术、维护软件的一个媒介，把代码重写与维护的工作有效组织起来。这些开发者们逐渐地把他们这个群体称为“Apache组织”，把这个经过不断修正并改善的服务器软件命名为Apache服务器（Apache Server）。
这个命名是根据北美当地的一支印第安部落而来，这支部落以高超的军事素养和超人的忍耐力著称，19世纪后半期对侵占他们领土的入侵者进行了反抗。为了对这支印第安部落表示敬仰之意，取该部落名称（Apache）作为服务器名。但一提到这个命名，这里还有流传着一段有意思的故事。因为这个服务器是在NCSA HTTPd服务器的基础之上，通过众人努力，不断地修正、打补丁（Patchy）的产物，被戏称为“A Patchy Server”（一个补丁服务器）。在这里，因为“A Patchy”与“Apache”是谐音，故最后正式命名为“Apache Server”。
后来由于商业需求的不断扩大，以Apache HTTP服务器为中心，启动了更多的与Apache项目并行的项目，比如mod perl、PHP、Java Apache等等。随着时间的推移、形势的变化，Apache软件基金会的项目列表也不断更新变化中——不断的有新项目启动，项目的中止以及项目的拆分与合并。比如一开始，Jakarta就是为了发展JAVA容器而启动的Java Apache项目，后来由于升阳公司（SUN）的建议，项目名称变为Jakarta。但当时该项目的管理者也没有想到Jakarta项目因为JAVA的火爆而发展到如今一个囊括了众多基于JAVA语言开源软件子项目的项目。以至后来，不得不把个别项目从Jakarta中独立出来，成为Apache软件基金会的顶级项目，Struts项目就是其中之一。
最近，为了避免SCO与UNIX开源社区之间的发生纠纷降临在Apache软件基金会（ASF）身上。Apache软件基金会（ASF）里面开始采取一些措施，让众多的项目进行更多协调的、结构化管理，并保护自己的合法利益，避免一些潜在的合乎法律的侵犯（potential legal attacks）。

❾ apache的基金会

Apache软件基金会（也就是Apache Software Foundation，），是专门为运作一个开源软件项目的 Apache 的团体提供支持的非盈利性组织，这个开源软件项目就是 Apache 项目。这个组织把自己作为有着相同目标的开发者与用户的团体，而不是简单的共享在一个服务器上的一组项目的组织团体。在它所支持的 Apache 项目与子项目中，所发行的软件产品都遵循 Apache许可证（Apache License）。
Apache软件基金会（ASF）正式，它的。这个“Apache 组织”在1999年以前就已经存在很长时间了，这个组织的开发爱好者们聚集在一起，在美国伊利诺斯大学超级计算机应用程序国家中心（National Center for Supercomputing Applications，简称为NCSA）开发的 NCSA HTTPd 服务器的基础上开发与维护了一个叫 Apache 的 HTTP服务器。
最初 NCSA HTTPd 服务器是由 Rob McCool 开发出来的，但是它的最初开发者们逐渐对这个软件失去了兴趣，并转移到了其他地方，造成了没有人来对这个服务器软件提供更多的技术支持。因为这个服务器的功能又如此强大，而代码可以自由下载修改与发布，当时这个服务器软件的一些爱好者与用户开始自发起来，互相交流并分发自己修正後的软件版本，并不断改善其功能。为了更好进行沟通，Brian Behlendorf 自己建立了一个邮件列表，把它作为这个群体（或者社区）交流技术、维护软件的一个媒介，把代码重写与维护的工作有效组织起来。这些开发者们逐渐地把他们这个群体称为“Apache 组织”，把这个经过不断修正并改善的服务器软件命名为 Apache 服务器（Apache Server）。
这个命名是根据北美当地的一支印第安部落而来，这支部落以高超的军事素养和超人的忍耐力着称，19世纪后半期对侵占他们领土的入侵者进行了反抗。为了对这支印第安部落表示敬仰之意，取该部落名称（Apache）作为服务器名。但一提到这个命名，这里还有流传着一段有意思的故事。因为这个服务器是在 NCSA HTTPd 服务器的基础之上，通过众人努力，不断地修正、打补丁（Patchy）的产物，被戏称为“A Patchy Server”（一个补丁服务器）。在这里，因为“Patchy”与“Apache”是谐音，故最後正式命名为“Apache Server”。
后来由于商业需求的不断扩大，以 Apache HTTP 服务器为中心，启动了更多的与 Apache 项目并行的项目，比如mod_ perl、PHP、Java Apache等等。随着时间的推移、形势的变化，Apache软件基金会的项目列表也不断更新变化中－－不断的有新项目启动，项目的中止以及项目的拆分与合并。比如一开始，Jakarta 就是为了发展 JAVA 容器而启动的 Java Apache 项目，後来由于太阳公司（SUN）的建议，项目名称变为 Jakarta 。但当时该项目的管理者也没有想到 Jakarta 项目因为 JAVA 的火爆而发展到如今一个囊括了众多基于 JAVA 语言开源软件子项目的项目。以至后来，不得不把个别项目从 Jakarta 中独立出来，成为 Apache软件基金会的顶级项目，Struts 项目就是其中之一。
最近，为了避免 SCO 与 UNIX 开源社区之间的发生纠纷降临在 Apache 软件基金会（ASF）身上。Apache软件基金会（ASF）里面开始采取一些措施，让众多的项目进行更多协调的、结构化管理，并保护自己的合法利益，避免一些潜在的合乎法律的侵犯（potential legal attacks）。
由于Apache软件基金会在开源服务器技术上的卓越贡献，荣获了著名IT杂志SD Times颁发的2013 SD Times 100奖项，位于“极大影响力”分类第二位，仅次于亚马逊。也由于hadoop在大数据处理和大数据挖掘上的出色表现，ASF也荣获了“大数据和商业智能”的第二位。
主要成果：HTTP Server，Ant，DB，iBATIS，Jakarta，Logging，Maven，Struts，Tomcat，Tapestry等等。Apache有名的几个项目介绍
HTTPServer
这个在前面的段落介绍过了，Apache已经是他的代号了 Subversion已经正式由Apache接管 。
ActiveMQ
免费开源由java编写符合JMS1.1标准的消息中间件。
另外，它也支持通过除java语言外的语言的使用
Ant
这个太出名了。标准的批处理工具。是一套基于java的程序打造工具
Commons
一些常用的工具类库，包括common-pool,dbcp,fileupload,Common-beans等。
Excalibur
它的主要产品是一个由java写成的，名字叫做Fortress（要塞） 的轻量级的可嵌入式反向控制容器。
iBATIS
并入的一个项目，是ORM的一个很流行的工具
Geronimo
是Apache软件基金会为了创造一个兼容j2ee的容器，而整理出来的一个新成果
Jakarta
许多Java子项目的集成，tomcat,ant等就是从这里孵化出去的。
James
是一套用java开发的邮件、新闻组、消息服务器。它使用的avalon组件框架。目前支持 SMTP, POP3 和 NNTP 很快也会支持 IMAP
Logging
基于java的可靠，快速，扩展性强的日志工具
Maven
是一套java开发的工程综合管理工具。它基于工程对象模型(POM)的理念
Portals
门户产品
Struts
一套通过servlets和jsp来搭建web应用的MVC框架
Tomcat用量最大的免费的Java服务器
Hadoop
现今最为著名的大数据神器，包括分布式存储和计算框架。

❿ Two Bit平台:美国顶级富豪们的慈善基金会，到底是怎么运作的

美国顶级富豪们的慈善基金会啊，都是按照私人的意愿来运行的，比如说他们的子女在里面都是有挂职的。