hadoop zookeeper spark 兼容的版本

Hadoop、Zookeeper和Spark的兼容版本可以参考下面的列表：

| Hadoop版本 | Zookeeper版本 | Spark版本 |
|------------|--------------|-----------|
| 2.2.x | 3.4.x | 1.6.x |
| 2.3.x | 3.4.x | 1.6.x |
| 2.4.x | 3.4.x | 1.6.x |
| 2.5.x | 3.4.x | 1.6.x |
| 2.6.x | 3.4.x | 1.6.x |
| 2.7.x | 3.4.x | 1.6.x |
| 2.7.x | 3.4.x | 2.0.x |
| 2.8.x | 3.4.x | 2.0.x |
| 2.9.x | 3.4.x | 2.2.x |
| 3.0.x | 3.4.x | 2.2.x |
| 3.1.x | 3.4.x | 2.3.x |
| 3.2.x | 3.5.x | 3.0.x |

需要注意的是，以上列表只是一些常见的兼容版本，实际使用时还需要根据具体情况进行确认。

相关问题

zookeeper hadoop spark

Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，用于管理和协调分布式系统中的各个节点。它可以用于实现分布式锁、配置管理、分布式协调、命名服务等功能。在Hadoop和Spark这样的分布式系统中，Zookeeper常用于管理集群中的各个节点，确保它们之间的协作和一致性。

Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。它提供了一套完整的生态系统，包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。Hadoop使用Zookeeper来管理集群中的各个节点，包括配置管理、节点的状态监控和故障恢复等。通过Zookeeper的协调服务，Hadoop可以实现高可用性和容错性。

Spark是一个基于内存计算的分布式计算框架，用于快速处理大规模数据集。相比于Hadoop的MapReduce模型，Spark具有更高的性能和灵活性。Spark同样也可以利用Zookeeper来进行节点管理和协调。通过Zookeeper，Spark可以确保集群中的各个节点之间的状态同步，同时也可以提供可靠的容错机制。

总的来说，Zookeeper在Hadoop和Spark这两个分布式大数据处理框架中，都扮演着重要的角色。它用于管理和协调集群中的各个节点，确保它们之间的一致性和可靠性。通过Zookeeper的分布式协调功能，Hadoop和Spark可以更好地处理大规模数据集，并提供高可用性和容错性。

Hadoop和spark的版本对应

Hadoop和Spark的版本对应关系如下：

Hadoop 2.2.0对应Spark 0.8.0
Hadoop 2.3.x对应Spark 1.0.x
Hadoop 2.4.x对应Spark 1.1.x
Hadoop 2.5.x对应Spark 1.2.x
Hadoop 2.6.x对应Spark 1.3.x
Hadoop 2.7.x对应Spark 1.4.x
Hadoop 2.8.x对应Spark 2.2.x/2.3.x
Hadoop 2.9.x对应Spark 2.3.x/2.4.x
Hadoop 3.0.x对应Spark 2.3.x/2.4.x/2.5.x
Hadoop 3.1.x对应Spark 2.3.x/2.4.x/2.5.x