JAVA17适配pyspark哪些版本

目前（截至2021年12月），Java 17 不是 PySpark 官方支持的版本。PySpark 官方支持的 Java 版本可以通过查看官方文档或 PySpark 发布说明来了解。

根据 PySpark 3.2.0 的发布说明，它支持的 Java 版本为 Java 8、Java 11 和 Java 16。因此，如果你想在 PySpark 中使用 Java 17，可能需要等待 PySpark 更新或者查看官方文档以获取最新信息。

请注意，在尝试使用不受支持的 Java 版本时可能会遇到不可预测的问题和错误。为了确保稳定性和兼容性，建议使用官方支持的 Java 版本。

相关问题

Linux安装pyspark

### 如何在 Linux 操作系统中安装 PySpark

#### 准备工作
为了顺利安装并运行 PySpark，需先确认环境中已经安装了必要的依赖项。这通常包括 Java 和 Python 的适当版本。

#### 安装 Spark 及其组件
对于 CentOS 7 系统下的安装过程，建议通过下载官方发布的预编译二进制文件来获取最新稳定版的 Apache Spark[^2]。完成下载后解压到目标位置，并设置环境变量 `SPARK_HOME` 指向该路径；同时将 `$SPARK_HOME/bin` 添加至系统的 PATH 中以便可以直接调用 pyspark 命令启动交互式 shell[^3]。

#### 使用 pip 安装 PySpark 库
另一种更为简便的方式是在已有 Python 环境里直接利用包管理工具 pip 来安装 PySpark：

pip install pyspark

这种方式适合那些不需要频繁调整 Spark 版本或是希望快速搭建开发测试平台的人群。它会自动处理好大部分兼容性和配置问题[^1]。

#### 设置 Jupyter Notebook 支持 (可选)
如果计划在 Jupyter Notebook 内部执行 PySpark 编程，则还需要额外安装 findspark 工具库用于初始化 PySpark 环境:

!pip install findspark
import findspark
findspark.init()

或者按照特定指导安装 Apache Toree 插件创建专用内核，不过需要注意不同版本间的适配情况。