Как проверить версию Spark
Как называется, Как узнать, какая версия spark была установлена в CentOS?
текущая система установила cdh5.1.0.
9 ответов
Если вы используете Spark-Shell, он появляется в баннере в начале.
программно, SparkContext.version
можно использовать.
В Spark 2.программа X/раковины,
использовать
spark.version
здесь spark
переменная SparkSession
объект
использование журналов консоли при запуске spark-shell
[root@bdhost001 ~]$ spark-shell
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel).
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.2.0
/_/
без ввода кода / оболочки
spark-shell --version
[root@bdhost001 ~]$ spark-shell --version
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.2.0
/_/
Type --help for more information.
spark-submit --version
[root@bdhost001 ~]$ spark-submit --version
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.2.0
/_/
Type --help for more information.
какая бы команда оболочки вы ни использовали spark-shell или pyspark, она приземлится на логотип Spark с именем версии рядом с ним.
$ pyspark
$ Python 2.6.6 (r266:84292, 22 мая 2015, 08:34:51)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-15)] на linux2
............
...........
Добро пожаловать в
версия 1.3.0
Если вы используете pyspark, используемая версия spark можно увидеть рядом с жирным логотипом Spark, как показано ниже:
manoj@hadoop-host:~$ pyspark
Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13)
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel).
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.6.0
/_/
Using Python version 2.7.6 (default, Jun 22 2015 17:58:13)
SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlContext.
>>>
Если вы хотите получить версию spark явно, вы можете использовать метод версии SparkContext, как показано ниже:
>>>
>>> sc.version
u'1.6.0'
>>>
Если вы Zeppelin notebook вы можете работать:
sc.version
чтобы узнать версию scala, вы также можете запустить:
util.Properties.versionString