RDS 、HDFS、 mapreduce 、spark 、hive、 hbase 、zookeeper 、kafka 、flume、mysql 安装时之间配置文件是如何依赖的？

这些技术是大数据领域的常用组件，它们之间的配置文件依赖关系如下：

1. RDS是一种关系型数据库，可以独立安装和使用，不需要依赖其他组件。
2. HDFS是Hadoop分布式文件系统，通常与MapReduce一起使用。在Hadoop集群中，HDFS需要配置core-site.xml和hdfs-site.xml两个文件，其中core-site.xml包含Hadoop集群的通用配置信息，hdfs-site.xml包含HDFS的配置信息。
3. MapReduce是Hadoop的计算框架，通常与HDFS一起使用。在Hadoop集群中，MapReduce需要配置mapred-site.xml文件，该文件包含MapReduce的配置信息。
4. Spark是一种通用的分布式计算引擎，可以独立安装和使用，不需要依赖其他组件。
5. Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射为一张数据库表，并提供SQL查询接口。在Hadoop集群中，Hive需要配置hive-site.xml文件，该文件包含Hive的配置信息。
6. HBase是一种NoSQL数据库，通常与Hadoop一起使用。在Hadoop集群中，HBase需要配置hbase-site.xml文件，该文件包含HBase的配置信息。
7. ZooKeeper是一种分布式协调服务，通常与Hadoop、HBase等组件一起使用。在Hadoop集群中，ZooKeeper需要配置zoo.cfg文件，该文件包含ZooKeeper的配置信息。
8. Kafka是一种分布式消息队列系统，可以独立安装和使用，不需要依赖其他组件。
9. Flume是一种分布式日志收集系统，通常与Hadoop、HBase等组件一起使用。在Hadoop集群中，Flume需要配置flume.conf文件，该文件包含Flume的配置信息。
10. MySQL是一种关系型数据库，可以独立安装和使用，不需要依赖其他组件。

总之，在安装和使用这些组件时需要根据实际情况进行配置文件的编写和修改，并确保各个组件之间的依赖关系正确配置。