spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn--deploy-mode cluster --driver-memory 1g --executor-memory 1g --executor-cores1lib/spark-examples_2.12-3.1.1.jar10 1. 通过以上对应关系,我们可以清晰地了解不同版本的 Spark 与 Hadoop 可以搭配使用的范围。在使用过程中,建议始终保持 S...
根据上表,Spark 2.4.x版本兼容于Hadoop 2.7.x版本,而Spark 3.0.x版本兼容于Hadoop 3.2.x版本。因此,在使用Spark和Hadoop时,需要根据具体的版本选择相应的兼容组合。 3. Spark和Hadoop版本对应示例 下面通过一些示例来演示Spark和Hadoop版本对应关系。 3.1 示例代码 首先,我们需要在代码中指定使用的Spark和Hadoop版本。...
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、推荐小伙伴安装版本 如果需要整合hadoop+spark推荐版本:Java8+Hadoop2.7+Spark2.4.5...
1首先hadoop的底层开发是基于java开发的,自然是依赖于java的版本。 2另外spark的底层开发是基于scala开发的,而scala是一种范式语言,两者的共同点是都需要在JVM上运行。范式语言的好处是可以支持java,或者python。不会受到开发语言的过分限制。 3目前hadoop有两个大版本,hadoop2.x 和 hadoop3.x;关于两者的区别,可以...
回到本题,来说说Hadoop和Spark。Hadoop包括Yarn和HDFS以及MapReduce,说Spark代替Hadoop应该说是代替MpReduce。 上面这些问题,算是每个号称下一代平台都尝试解决的。 现在号称次世代平台现在做的相对有前景的是Hortonworks的Tez和Databricks的Spark。他们都尝试解决了上面说的那些问 题。Tez和Spark都可以很自由地描述一个Job...
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。
Spark和Hadoop都可以支持Kerberos身份验证,但Hadoop对HDFS具有更加细化的安全控制。 Apache Sentry是一个用于执行细粒度元数据访问的系统,是另一个专门用于HDFS级别安全性的项目。 Spark的安全模型目前很少,但允许通过共享密钥进行身份验证。 5. 机器学习 Hadoop使用Mahout来处理数据。 Mahout包括集群,分类和基于批处理的协...
具体来说,Spark 3.0.0 是一个与Hadoop 3.1.3兼容的版本。这一点可以从多个来源得到确认,包括Spark的官方文档和相关社区讨论。 此外,从提供的参考资料中也可以看到,有用户成功地在Hadoop 3.1.3上运行了Spark 3.0.0,并且没有遇到兼容性问题。因此,可以确信Spark 3.0.0是与Hadoop 3.1.3兼容的。 综上所述,与...
与Spark相对应的是Hadoop MapReduce。我认为Spark是可以取代MapReduce的，从而成为Hadoop系统中不可或缺的...