hadoop2.7.7适合spark2.4.7和hive2.1.0吗

是的，Hadoop 2.7.7适用于Spark 2.4.7和Hive 2.1.0。这是因为Spark和Hive都依赖于Hadoop的核心组件，如HDFS和YARN。在使用Spark和Hive时，需要确保它们的版本与Hadoop版本兼容。实际上，Spark 2.4.7和Hive 2.1.0的官方文档中都建议使用Hadoop 2.7.x版本。您可以在Hadoop 2.7.7上同时安装和运行Spark 2.4.7和Hive 2.1.0。

相关问题

hadoop 2.7.7的eclipse

Hadoop 2.7.7可以与eclipse集成使用，这为开发人员提供了一个方便的方式来编写、调试和执行Hadoop程序。通过将Hadoop与eclipse集成，开发人员可以利用eclipse的强大功能和用户友好的界面来管理和监控Hadoop集群的操作。

在eclipse中使用Hadoop 2.7.7，开发人员可以轻松创建和管理Hadoop项目，编写MapReduce程序，并在集群上运行它们。通过eclipse的图形化界面，可以方便地监控作业的执行情况和集群的负载情况，从而更好地优化和调整程序的性能。

此外，eclipse还提供了丰富的插件和工具，可以帮助开发人员更高效地进行Hadoop应用程序的开发和调试。开发人员可以使用eclipse中的调试器来逐步执行和分析程序的运行过程，从而更快地发现和解决问题。

总之，将Hadoop 2.7.7集成到eclipse中，可以极大地提高开发人员的工作效率和便利性，为他们提供一个更加高效和友好的开发环境。这将有助于加快Hadoop应用程序的开发周期，提高程序的质量和性能，从而更好地满足用户的需求。

Hadoop、Spark、hive之间的区别和关系

Hadoop是一个分布式计算框架，可以将大数据分散存储在集群中的多台计算机内进行处理；Spark是Hadoop上的一种计算引擎，它支持比MapReduce更多的计算模式，并且可以更快地进行数据处理；Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了一种类SQL的查询语言HQL，可以方便地进行数据查询和分析。因此，可以说Hadoop是一个分布式计算框架，Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，而Spark是Hadoop上的一种计算引擎。