如何查看spark与hadoop、kafka、Scala、flume、hive等兼容版本【适用于任何版本】

问题导读 1.通过什么途径，可以查看与spark兼容的组件版本？ 2.如何获取pom文件？ 3.pom文件中包含了哪些信息？ 4.spark编译通过什么参数可以指定hadoop版本？ 当我们安装spark的时候，很多时候都会遇到这个问题,如何找到对应spark的各个组件的版本，找到比较标准的版本兼容信息。答案在spark源码中的pom文件。首先我们从官网下载源码。进入官网

[Bash shell] 纯文本查看 复制代码

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http://spark.apache.org

选择download，然后我们看到下面内容

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# Master development branch
git clone git://github.com/apache/spark.git
 
# Maintenance branch with stability fixes on top of Spark 2.2.0
git clone git://github.com/apache/spark.git -b branch-2.2

我们看到上面需要使用git下载。 如果你是window，那么可以装一个Linux虚拟机，或则直接在window上安装。window安装遇到的问题可参考 win7安装 git软件下载以及遇到的问题解决解决方法 http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=8521 这里使用Linux安装，更加方便。执行下面命令

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sudo yum install perl openssh git -y

上面安装完毕，下载源码

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git clone git://github.com/apache/spark.git

当然如果你不想这么麻烦，只想查看pom.xml文件，也可以直接访问

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github.com/apache/spark.git

然后打开pom.xml即可

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https://github.com/apache/spark/blob/master/pom.xml

这时候我们可以查看里面的兼容信息spark的版本为2.3.0-SNAPSHOT

接着我们找到<properties>里面有各种所需软件的信息，比如 jdk1.8,hadoop位2.6.5，2.7.1，2.7.3。 flume版本为flume1.6.0， zookeeper版本为3.4.6 hive为：1.2.1 scala为：2.11.8 这样我们在安装的时候就找到它们版本兼容的依据。 当然官网提供一种编译的版本，剩下的需要我们自己编译。下一篇我们讲该如何编译我们想要的版本。

这里需要说明的一个地方即maven的profile，是为了适应不同的版本。我们在编译的时候，可以通过-P指定版本