Spark与Hadoop之间的版本对应关系主要是由Spark的Hadoop组件决定的,这一组件用于与Hadoop生态系统中的组件(如HDFS、YARN)进行交互,因此需要保证版本兼容性。以下是不同版本的Spark所对应的Hadoop版本: Spark 1.x 对应Hadoop版本:Hadoop 1.x和2.x都可以兼容。 示例:在使用spark-submit命令提交Spark作业时,可以指定Hadoop...
Hadoop 2.x 与 Spark 1.x:这是最常见的对应关系,适合大多数情况。 Hadoop 3.x 与 Spark 2.x:这是较新的对应关系,适合一些需要使用 Hadoop 3.x 新特性的情况。 3. 代码示例 使用Hadoop 2.x 与 Spark 1.x ```scala import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf object Wor...
首先,我们需要在代码中指定使用的Spark和Hadoop版本。假设我们使用的是Spark 3.0.2和Hadoop 3.2.1,我们可以在代码中添加以下依赖项: <!-- Spark dependencies --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.12</artifactId><version>3.0.2</version></dependency><!-- Hadoop d...
1、Hadoop和Java之间的版本配套 官方描述:https://cwiki.apache.org/confluence/display/HADOOP2/HadoopJavaVersions hadoop 3.x 版本仅支持 Java8 hadoop 2.7.x及以上版本支持Java7和Java8 hadoop 2.6.x及以下版本支持Java6 2、Spark和Hadoop之间的版本配套关系 Spark 3版本目前为预览版。Spark 1和2 为稳定版。
一、 下载Spark源代码 打开网址https://github.com/apache/spark,例如选择v2.4.0-rc5版本,再点击“Clone or download”按钮,点击下方的“Download ZIP”进行下载。 二、查看pom.xml文件 将下载的源代码压缩包解压后,打开里面的pom.xml文件,查看properties标签内各配置项,里面有列出其他组件的兼容版本信息,例如<hado...
最准确的是查阅Apache的spark文档，2.4大概对应的是hive2.0-2.2版本。记不太清了，大概是这样。
https://github.com/apache/spark/blob/master/pom.xml 这时候我们可以查看里面的兼容信息spark的版本为2.3.0-SNAPSHOT 接着我们找到<properties>里面有各种所需软件的信息,比如 jdk1.8,hadoop位2.6.5,2.7.1,2.7.3。 flume版本为flume1.6.0, zookeeper版本为3.4.6 hive为:1.2.1 scala为:2.11.8 这样我们在安...
hadoop 2.7.x及以上版本⽀持Java7和Java8 hadoop 2.6.x及以下版本⽀持Java6 2、Spark和Hadoop之间的版本配套关系 Spark 3版本⽬前为预览版。Spark 1和2 为稳定版。最新Spark2.4.5的版本配套关系：https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.5/ 官⽅推荐使⽤hadoop2.6或者2.7版本。3、...
github.com/apache/spark.git 然后打开pom.xml即可 https://github.com/apache/spark/blob/master/pom.xml 这时候我们可以查看里面的兼容信息spark的版本为2.3.0-SNAPSHOT 接着我们找到里面有各种所需软件的信息,比如 jdk1.8,hadoop位2.6.5,2.7.1,2.7.3。