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在Yarn集群上支持多个Spark版本

是指在使用Yarn作为资源管理器的分布式计算环境中，可以同时安装和运行多个不同版本的Spark框架。

概念： Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个资源管理器，用于分配和管理集群中的计算资源。Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，可以在分布式环境中进行高效的数据处理和分析。

分类：多个Spark版本的支持可以分为两种情况：

同时支持多个主要版本的Spark，例如Spark 2.x和Spark 3.x。
同时支持同一主要版本的不同次要版本，例如Spark 2.4和Spark 2.3。

优势：支持多个Spark版本可以带来以下优势：

平滑升级：在生产环境中，可能存在不同的应用程序使用不同版本的Spark。通过支持多个Spark版本，可以在不影响现有应用程序的情况下，逐步升级到新版本的Spark。
兼容性：不同版本的Spark可能具有不同的特性和API变化。通过支持多个Spark版本，可以确保现有应用程序在升级过程中保持兼容性。
测试和验证：支持多个Spark版本可以方便地进行测试和验证，以确保新版本的Spark在集群环境中的稳定性和性能。

应用场景：支持多个Spark版本的Yarn集群适用于以下场景：

多个团队或部门使用不同版本的Spark进行开发和部署。
需要平滑升级现有Spark应用程序到新版本的场景。
需要测试和验证新版本Spark在集群环境中的性能和稳定性。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

相关搜索:java.lang.NoSuchMethodError:在纱线集群上使用spark-submit时 jQuery版本在Android7.0上不受支持？python3.6上的tkinter，在arch上有多个版本 spark elasticsearch:在类路径中检测到多个ES-Hadoop版本 Spark中的用户定义函数(UDF)是否在集群工作节点上并行运行？spark应用程序套接字在docker spark集群上的容器之间通信不支持的版本在EKS中创建集群使用virtualenv在yarn/spark集群模式下运行python 可以在"Spark with Yarn“集群上运行任意的Python或R脚本吗？在Google Cloud Dataproc集群中，基本上使用哪个Scheduler来提交spark作业？

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