Hadoop和spark的版本对应

Hadoop和Spark的版本对应关系如下：

Hadoop 2.2.0对应Spark 0.8.0
Hadoop 2.3.x对应Spark 1.0.x
Hadoop 2.4.x对应Spark 1.1.x
Hadoop 2.5.x对应Spark 1.2.x
Hadoop 2.6.x对应Spark 1.3.x
Hadoop 2.7.x对应Spark 1.4.x
Hadoop 2.8.x对应Spark 2.2.x/2.3.x
Hadoop 2.9.x对应Spark 2.3.x/2.4.x
Hadoop 3.0.x对应Spark 2.3.x/2.4.x/2.5.x
Hadoop 3.1.x对应Spark 2.3.x/2.4.x/2.5.x

相关问题

spark和hadoop各版本对应

Spark和Hadoop各版本对应的情况可以在官方文档中找到。具体来说，Spark 2.4.x版本与Hadoop 2.7.x版本兼容，Spark 3.x版本与Hadoop 3.x版本兼容。但是，具体的版本兼容情况可能会因为不同的配置和环境而有所不同，需要根据实际情况进行调整。

hadoop3.1.3对应spark版本

### 回答1：
Hadoop 3.1.3 可以与 Spark 2.4.x 或 Spark 3.x 版本兼容。

具体来说，如果你想要在 Hadoop 3.1.3 上运行 Spark，你可以选择以下其中一种组合：

- Spark 2.4.x + Hadoop 3.1.x
- Spark 3.x + Hadoop 3.1.x

需要注意的是，要确保你的 Spark 版本与 Hadoop 版本兼容，否则可能会出现不兼容的错误。同时，还应该根据你的具体情况选择合适的 Spark 版本。

### 回答2：
Hadoop 3.1.3 对应的 Spark 版本是 Spark 2.4.5。Hadoop 和 Spark 是大数据领域中最重要的两个工具之一，Hadoop 用于分布式存储和处理大数据，而 Spark 则是在 Hadoop 基础上提供更高级的分析和计算能力。由于 Hadoop 在不同版本中有一些差异，因此选择适当的 Spark 版本来与之配合非常重要。

Hadoop 3.1.3 是 Hadoop 3.x 系列的一个稳定版本，相比于之前的版本，有一些重要的更新和改进，例如支持 HDFS Erasure Coding、增强的 YARN 容量调度算法、并发文件系统访问等。而 Spark 2.4.5 则是 Spark 2.4.x 系列的最新版本，它在性能和稳定性上都有很大的提升，并且支持很多新的特性，例如 Structured Streaming、分布式深度学习等。

在实际使用中，如果要将 Hadoop 和 Spark 集成起来，需要首先确定它们的版本号是否匹配，以免出现兼容性问题。如果使用的是 Hadoop 3.1.3，建议选择 Spark 2.4.5 作为其计算引擎。同时，还需要根据实际需求来选择适合的配置和资源，以达到最佳的性能和效果。

总之，Hadoop 和 Spark 都是非常重要的工具，它们的集成可以帮助企业和个人更好地处理大数据，提高数据分析和挖掘的效率。选择合适的版本和配置方案非常关键，可以帮助用户更好地利用这些工具的潜力。

### 回答3：
Hadoop3.1.3对应的Spark版本是Spark2.3.2。这是由于Spark的版本和Hadoop版本存在一定的依赖关系。

在Hadoop2.2版本及以前，Hadoop使用MapReduce作为其默认的计算引擎。但是随着Hadoop的不断发展，出现了一些其他的计算框架，例如Apache Spark。Spark是一种快速强大的计算框架，它可以在Hadoop集群上运行，并使用Hadoop的文件系统HDFS和资源管理器YARN来管理资源。

在Hadoop3.0及以后的版本中，出现了一些重大的变化，例如引入了HDFS Erasure Coding（HDFS的纠删码编码），并升级了YARN。因此，在Hadoop3.1.3版本中，需要使用和此版本相适应的Spark版本，才能充分发挥Spark的功能。

在Spark的官网上，我们可以看到Spark2.3.2版本正好支持Hadoop3.1.x版本。这意味着，我们可以在Hadoop3.1.3版本中使用Spark2.3.2版本进行计算，而且可以充分利用Hadoop的资源管理和分布式文件系统。

总之，对于使用Hadoop3.1.3版本的用户来说，选择Spark2.3.2作为计算框架是一个很好的选择。这样可以充分利用Hadoop3.1.3的优势，并且可以利用Spark2.3.2提供的高效、快速和易用的计算框架，以应对现代大数据处理的挑战。