㈠ 如何查看 spark sparkconf 包含的spark集群配置的各種參數
本文前提是已經正確安裝好scala,sbt以及spark了 簡述將程序掛載到集群上運行的步驟： 1、構版建sbt標準的項目工程權結構：SBT項目工程結構圖其中：~/build.sbt文件用來配置項目的基本信息（項目名、組織名、項目版本、使用的scala版本或者再次配置些
㈡ 怎麼在spark官網看其他版本文檔
請參照網路經驗網頁鏈接
㈢ spark version怎麼看
Spark的Web監控頁面
在SparkContext中可以看到如下代碼：
首先是創建一個Spark Application的Web監控實例對象：版
然後bind方法會綁定權一個web伺服器：
可以看出我們使用Jetty伺服器來監控程序的運行和顯示Spark集群的信息的。
㈣ Spark的版本有哪些
Spark在2014年5月30日發布了里程碑式的1.0.0版本！
從2011年至今已經發布了17個版本；
2014年發布的版本都能夠與Hadoop完美整合；
㈤ 如何查看sparkcore版本
spark1應該用2.102應該2.11具體spark安裝目錄看jarsscalajar包
㈥ 如何查看scala版本對應的依賴庫的版本
如果是spark1的話應該用的是2.10，2的話應該是2.11，具體的到spark安裝目錄下看一下jars中scala開頭的jar包就可以了
㈦ 如何查看hortonworks spark版本號
目前而言，不收費的Hadoop版本主要有三個（均是國外廠商），分別是：Apache（最原始的版本，所有發行版均基於這個版本進行改進）、Cloudera版本（Cloudera』s Distribution Including Apache Hadoop，簡稱CDH）、Hortonworks版本(Hortonworks Data Platform，簡稱「HDP」），對於國內而言，絕大多數選擇CDH版本，CDH和Apache版本主要區別如下：
（1） CDH對Hadoop版本的劃分非常清晰，只有兩個系列的版本，分別是cdh3和cdh4，分別對應第一代Hadoop（Hadoop 1.0）和第二代Hadoop（Hadoop 2.0），相比而言，Apache版本則混亂得多；比Apache hadoop在兼容性，安全性，穩定性上有增強。
（2）CDH3版本是基於Apache hadoop 0.20.2改進的，並融入了最新的patch，CDH4版本是基於Apache hadoop 2.X改進的,CDH總是並應用了最新Bug修復或者Feature的Patch，並比Apache hadoop同功能版本提早發布，更新速度比Apache官方快。
(3)安全 CDH支持Kerberos安全認證，apache hadoop則使用簡陋的用戶名匹配認證
(4)CDH文檔清晰，很多採用Apache版本的用戶都會閱讀CDH提供的文檔，包括安裝文檔、升級文檔等。
(5)CDH支持Yum/Apt包，Tar包，RPM包，Cloudera Manager四種方式安裝,Apache hadoop只支持Tar包安裝。
註：CDH使用推薦的Yum/Apt包安裝時，有以下幾個好處：
㈧ 怎麼查看spark version
Spark的Web監控頁面
在SparkContext中可以看到如下代碼：
首先是創建一個Spark Application的Web監控實例對象：
然後版bind方法會綁定權一個web伺服器：
可以看出我們使用Jetty伺服器來監控程序的運行和顯示Spark集群的信息的。
㈨ 如何查看hdp的spark版本
cd /root/spark-jobserver/config
cp local.sh.template local.sh
vim local.sh
DEPLOY_HOSTS="hdp01"
APP_USER=spark
APP_GROUP=spark
INSTALL_DIR=/var/lib/spark
LOG_DIR=/var/lib/spark/log
PIDFILE=spark-jobserver.pid