spark2.3.0

### Apache Spark 2.3.0 版本特性

Apache Spark 2.3.0 引入了多项新特性和改进，显著增强了其功能和性能。其中一项重要更新是在该版本中增加了对 Kubernetes 的原生支持[^2]。

#### 原生 Kubernetes 支持
通过新的 Kubernetes 调度程序后端，用户可以在 Kubernetes 集群上本地启动 Spark 工作负载。这不仅提高了资源利用率和支持多租户的能力，还使得 Spark 可以与其他工作负载共享同一集群，从而优化基础设施管理。

### 安装配置指南

对于安装配置 Spark 2.3.0 来说，除了常规的操作系统环境准备外，还需要特别注意一些特定设置：

- **Hadoop 库加载警告**

当运行 `spark-shell` 或其他命令时可能会遇到如下警告：“Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable”。这是因为未能找到适用于当前平台的本地 Hadoop 库文件而回退到内置 Java 类实现的功能[^1]。要解决这个问题，可以尝试手动指定路径或确保环境中已正确设置了必要的依赖项。

- **Scala 版本兼容性**

确认所使用的 Scala 版本与 Spark 兼容非常重要。可以从官方网站下载合适的 Scala 发行版并解压至目标目录[^4]。例如，在此案例中选择了 scala-2.12.1.tgz 这一发行版作为示例来说明如何获取所需的语言库。

### 使用教程概览

为了能够顺利使用 Spark SQL 访问 Hive 数据源，通常需要完成以下几个步骤[^3]：

1. 添加所需的 Hive JAR 文件；
2. 将 hive-site.xml 复制到项目的 resources 目录下；
3. 在应用程序代码里启用对 Hive 表的支持；

下面给出一段简单的 Python 代码片段用于连接 Hive 并执行查询操作:

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建一个新的 SparkSession 实例，并开启 Hive 支持
spark = (SparkSession.builder.appName("example_app")
         .config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083") 
         .enableHiveSupport().getOrCreate())

# 执行一条简单查询语句返回结果集
df = spark.sql("SELECT * FROM my_table LIMIT 10")

# 展示前几条记录
df.show()