Spark 与 Hadoop 版本对应关系
在大数据领域，Apache Spark 和 Apache Hadoop 是两个非常重要的开源项目。Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，而 Hadoop 则是一个分布式文件系统和计算框架。在实际的应用中，通常会将两者结合起来使用，以发挥它们各自的优势。
但是在使用 Spark 与 Hadoop 的过程中，经常会遇到版本的兼容性问题。不同版本之间的兼容性可能会导致一些功能无法正常运行，甚至引发一些错误。因此，了解 Spark 与 Hadoop 的版本对应关系非常重要。
以下是 Spark 与 Hadoop 的版本对应关系：
-
Spark 1.x:
- Hadoop 1.x 和 2.x 都可以兼容
- 例子:
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 1g --executor-memory 1g --executor-cores 1 lib/spark-examples-1.4.1-hadoop2.6.0.jar 10
-
Spark 2.x:
- Spark 2.0.x: Hadoop 2.7.x
- Spark 2.1.x: Hadoop 2.7.x
- Spark 2.2.x: Hadoop 2.7.x
- Spark 2.3.x: Hadoop 2.7.x
- Spark 2.4.x: Hadoop 2.7.x 或 3.0.x
- 例子:
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 1g --executor-memory 1g --executor-cores 1 lib/spark-examples_2.11-2.4.7.jar 10
-
Spark 3.x:
- Spark 3.0.x: Hadoop 2.7.x 或 3.2.x
- Spark 3.1.x: Hadoop 2.7.x 或 3.2.x
- 例子:
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 1g --executor-memory 1g --executor-cores 1 lib/spark-examples_2.12-3.1.1.jar 10
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 Spark 和 Hadoop 的版本兼容性，避免出现不必要的问题。
接下来，我们通过一个甘特图来展示 Spark 与 Hadoop 版本的对应关系：
gantt
title Spark 与 Hadoop 版本对应关系
section Spark 1.x
Spark 1.x: 2020-01-01, 365d
section Spark 2.x
Spark 2.0.x: 2020-01-01, 365d
Spark 2.1.x: 2020-01-01, 365d
Spark 2.2.x: 2020-01-01, 365d
Spark 2.3.x: 2020-01-01, 365d
Spark 2.4.x: 2020-01-01, 365d
section Spark 3.x
Spark 3.0.x: 2020-01-01, 365d
Spark 3.1.x: 2020-01-01, 365d
总之，了解 Spark 与 Hadoop 的版本对应关系对于保证项目的稳定性和性能非常重要。在实际应用中，建议根据项目需求选择合适的 Spark 与 Hadoop 版本，并进行充分的测试验证，以确保系统的稳定运行。
