spark 2.4.0 需要下载哪个版本spark-streaming的jar包
时间: 2023-10-27 21:42:47 浏览: 47
如果您想在Spark 2.4.0中使用Spark Streaming,您需要下载Spark Streaming的相应版本的JAR包。Spark Streaming的版本通常与Spark Core的版本相同。
因此,您可以下载Spark 2.4.0的Spark Streaming JAR包,其名称为:
`spark-streaming_2.11-2.4.0.jar`
您可以从Apache Spark的官方网站或Maven中央存储库下载该JAR包。
相关问题
[spark版本更新]--spark-2.4.0 发布说明
Spark-2.4.0 发布说明:
Apache Spark 2.4.0 是一个主要版本更新,包含了许多新特性、改进和 bug 修复。以下是一些重要的更新:
1. 改进了 PySpark API,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
2. 引入了新的 DataFrame 和 Dataset API,支持类型安全和更好的性能。
3. 引入了新的 MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
4. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
5. 引入了新的 SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的更好支持和对分区表的支持。
6. 改进了 SparkR API,包括对 R 3.4 的支持和对 Spark 2.4 的完全支持。
7. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
8. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
9. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
10. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
11. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
12. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
13. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
14. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
15. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
16. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
17. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
18. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
19. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
20. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
21. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
22. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
23. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
24. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
25. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
26. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
27. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
28. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
29. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
30. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
31. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
32. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
33. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
34. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
35. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
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39. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
40. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
41. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
42. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
43. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
44. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
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48. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
49. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
50. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
51. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
52. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
53. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
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61. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
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70. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
71. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
72. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
73. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
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79. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
80. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
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92. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
93. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
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104. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
105. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
106. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
107. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
108. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
109. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
110. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
111.
spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz下载
spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz 是Apache Spark的一个版本压缩包,其中包含了Apache Spark的二进制文件和相关的依赖库。您可以通过以下步骤进行下载:
1. 打开一个Web浏览器,例如Google Chrome或Mozilla Firefox。
2. 在搜索引擎中输入“Apache Spark官方网站”并点击搜索按钮。
3. 找到官方网站的链接并点击进入。
4. 导航到下载页面,您可以在主页或菜单栏中找到该链接。
5. 在下载页面中找到适用于您的操作系统的版本,并点击下载链接。
6. 等待下载完成,这可能需要几分钟或更长时间,具体时间取决于您的网络连接速度。
7. 一旦下载完成,您可以找到下载的文件,通常会位于您的浏览器的默认下载路径中。您也可以通过在浏览器中点击下载历史记录或在浏览器设置中查找已下载文件的路径。
8. 解压下载的压缩包。对于Windows用户,您可以使用类似WinRAR或7-Zip的软件。对于Linux或Mac用户,您可以使用终端命令进行解压。
9. 解压完成后,您可以在目标文件夹中找到Spark的二进制文件和其他相关文件。
请注意,在下载和安装Spark之前,确保您的系统满足其系统要求,并正确配置Java环境变量。这样,您就可以开始使用Spark进行大规模数据处理和分析了。