spark2.1的pom依赖

### 回答1：
以下是 Spark 2.1 的 pom.xml 文件中的依赖项：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.scala-lang</groupId>
        <artifactId>scala-library</artifactId>
        <version>2.11.8</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

这些依赖项包括 Scala 语言库、Spark 核心库、Spark SQL、Spark Streaming 和 Spark Hive。注意，这里的 Scala 版本是 2.11.8，与 Spark 版本兼容。此外，Spark 2.1 也支持 Java 8 及以上版本。

### 回答2：
Spark 2.1是Apache Spark的一个版本，它是一个用于大数据处理和分析的快速、通用的集群计算系统。在使用Spark 2.1时，我们通常需要在项目中使用相关的pom依赖来引入Spark的相关功能和组件。

以下是Spark 2.1常用的pom依赖：

1. Spark Core依赖: Spark Core是Spark的核心组件，提供Spark的基本功能。对于引入Spark Core，可以使用以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>

2. Spark SQL依赖: Spark SQL是Spark用于结构化数据处理的模块，可以通过SQL或DataFrame进行数据分析。对于引入Spark SQL，可以使用以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>

3. Spark Streaming依赖: Spark Streaming是Spark用于流式数据处理的模块，可以实时处理数据流。对于引入Spark Streaming，可以使用以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>

4. Spark MLlib依赖: Spark MLlib是Spark用于机器学习的库，包含了各种常用的机器学习算法和工具。对于引入Spark MLlib，可以使用以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>

以上是Spark 2.1常用的一些pom依赖，根据具体项目需要，还可以引入其他的Spark组件或库的依赖。

### 回答3：
Spark2.1是Apache Spark的一个版本，它是一个开源的大数据处理框架，可用于分布式计算和数据处理任务。在Spark2.1中，我们可以在项目中通过pom.xml文件来管理依赖。

首先，我们需要在pom.xml文件中添加Spark的依赖块。这个块包括了Spark的核心库以及其他的一些模块，比如Spark SQL和Spark Streaming。

这是一个基本的Spark2.1的pom.xml依赖示例：

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
  </dependency>
  
  <dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
  </dependency>
  
  <dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
  </dependency>
  
  <!--其他的依赖项-->
</dependencies>

在这个示例中，我们添加了三个Spark的依赖：`spark-core`用于Spark的核心功能，`spark-sql`用于Spark SQL的功能，`spark-streaming`用于Spark Streaming的功能。每个依赖都有相同的版本号2.1.0，并且使用的Scala版本是2.11。

除了这些基本的依赖，你还可以根据你的需求添加其他的模块和库，比如Spark MLlib（机器学习库）和Spark GraphX（图处理库）等等。只需要在pom.xml文件中添加相应的依赖块即可。

总之，Spark2.1的pom依赖可以通过编辑项目的pom.xml文件来管理，包括了核心库以及其他模块的依赖。根据需要可以添加额外的依赖项，以满足不同的项目需求。