TensorFlow 和 Hadoop 版本之间的兼容性

TensorFlow 和 Hadoop 版本之间的兼容性需要根据您的具体情况来确定。一般来说，TensorFlow 与 Hadoop 的兼容性取决于 TensorFlow 需要使用的 Hadoop 组件，例如 HDFS、YARN 或 MapReduce。以下是一些常见的组合：

- TensorFlow 1.x: 支持 Hadoop 2.7.x，需要使用 HDFS 和 YARN。
- TensorFlow 2.x: 支持 Hadoop 3.x，需要使用 HDFS 和 YARN。
- TensorFlow on Spark: 支持 Hadoop 2.x 和 3.x，需要使用 Spark 2.x。

但是，这只是一些常见的组合，具体的兼容性还需要根据您的具体环境和需求来确定。建议您在使用 TensorFlow 与 Hadoop 集成时，先了解 TensorFlow 和 Hadoop 的版本要求以及兼容性问题，再进行相应的配置和安装。

相关问题

TensorFlow on hadoop

TensorFlow on Hadoop是一种在Hadoop集群上运行TensorFlow的方法。它允许您在分布式环境中使用TensorFlow进行大规模的机器学习和深度学习任务。下面是一个简单的演示例子，展示了如何在TenC HDFS上读取TensorFlow文件：

1. 首先，确保您已经安装了Java和Hadoop，并将Hadoop的bin目录添加到您的系统路径中[^1]。

2. 在TenC HDFS上放置一个名为tf-hdfs.csv的文件。

3. 创建一个名为test.py的Python脚本，并将以下代码复制到脚本中：

import tensorflow as tf

# 创建一个TensorFlow会话
sess = tf.Session()

# 读取HDFS上的文件
filename = "hdfs://app/persona/ieg/dm/runzhliu/tf-hdfs.csv"
file_contents = tf.read_file(filename)

# 打印文件内容
print(sess.run(file_contents))

4. 在命令行中运行以下命令来执行Python脚本：

CLASSPATH=$($HADOOP_HDFS_HOME/bin/hadoop classpath --glob) python test.py

这将使用Hadoop的CLASSPATH环境变量来运行Python脚本，并从TenC HDFS上读取tf-hdfs.csv文件的内容。

请注意，这只是一个简单的演示，您可以根据自己的需求进行更复杂的TensorFlow on Hadoop的操作。

zookeeper、jdk、Hadoop版本兼容性

以下是常见的Zookeeper、JDK和Hadoop版本兼容性：

| Zookeeper版本 | JDK版本 | Hadoop版本 |
| ------------- | ------- | -----------|
| 3.4.x | 1.6, 1.7, 1.8 | 2.x, 3.x |
| 3.5.x | 1.8 | 2.x, 3.x |
| 3.6.x | 1.8 | 3.x |

需要注意的是，不同版本的Hadoop可能对JDK有不同的要求。具体可以查看Hadoop官方文档。