5154

在CentOS系统中确认Apache Spark的精确版本是进行开发、部署和故障排查的基础步骤，了解当前运行的Spark版本，不仅能确保应用程序与API的兼容性，还能帮助开发者利用特定版本引入的新功能、性能优化以及关键的安全补丁，本文将详细介绍在CentOS环境下查询Spark版本的几种主流方法，并对不同场景下的最佳实践进行探讨。

使用Spark内置命令（最直接、最推荐）

这是获取Spark版本信息最权威、最快捷的方式，Spark的发行包中自带了能够直接打印版本信息的可执行脚本。

1. 使用 spark-submit 命令 spark-submit 是用于提交Spark应用程序的核心脚本，它内置了查询版本的功能，打开终端，执行以下命令：

   spark-submit --version

   执行后,终端会输出详细的版本信息，通常包括：

   • Spark版本：version 3.3.1
   • Scala版本：Scala version 2.12.15
   • 构建信息：包括构建时间、Java版本、分支名等。

   这种方法适用于Spark的二进制发行包已被正确配置到系统环境变量PATH中的情况。

2. 使用 spark-shell 或 pyspark 命令 当你启动交互式Shell时，其启动日志中同样会清晰地显示版本信息。

   spark-shell

   或者对于Python用户：

   pyspark

   在Shell成功启动后,终端的开头部分会打印出一大段日志，其中就包含了与spark-submit --version类似的版本详情，这种方法在开发调试时尤为方便，无需额外命令即可顺手确认版本。

   

探查安装目录与配置文件

如果Spark的命令未被添加到系统PATH中，或者你无法确定当前使用的Spark是哪个安装实例时，可以直接检查其安装目录。

1. 定位 SPARK_HOME 尝试获取Spark的安装主目录环境变量：

   echo $SPARK_HOME

   如果该变量已正确设置,它会返回Spark的安装路径，/opt/spark。

2. 查看 RELEASE 文件 在标准的Spark发行包中，$SPARK_HOME目录下通常包含一个名为RELEASE的文本文件，使用cat命令查看其内容即可直接获取版本号。

   cat $SPARK_HOME/RELEASE

   通常非常简洁,如 Spark 3.3.1 built for Hadoop 3.3.4。

3. 检查 jars 目录 作为最后的手段，可以检查$SPARK_HOME/jars/目录下的核心JAR包，核心库的文件名中通常包含了版本号，spark-core_2.12-3.3.1.jar，从这个文件名中可以直观地读出版本为 3.1。

利用系统包管理器（YUM/RPM）

在某些企业环境中,Spark可能是通过YUM或RPM包的形式进行安装和管理的，对于这种情况，可以使用包管理器命令来查询已安装的软件包版本。

rpm -qa | grep spark

该命令会列出所有已安装且名称中包含“spark”的RPM包及其版本信息，输出可能为 spark-3.3.1-1.el7.x86_64，这种方法非常适合由运维团队统一管理的服务器。

方法对比小编总结

下表对上述几种方法进行了小编总结,以便您根据不同场景选择最合适的方案。

相关问答 (FAQs)

Q: 我已经安装了Spark，但在终端输入 spark-submit --version 却提示 “command not found”，这是为什么？

A: 这个问题的根本原因是系统的PATH环境变量中没有包含Spark可执行文件所在的目录（通常是$SPARK_HOME/bin），解决方法有两种：一是使用命令的绝对路径来执行，如 /opt/spark/bin/spark-submit --version；二是将Spark的bin目录添加到PATH中，可以编辑用户的~/.bashrc或系统的/etc/profile文件，添加以下行：export PATH=$PATH:/your/spark/home/bin，然后执行 source ~/.bashrc 或重新登录使其生效。

Q: Spark版本号如 3.3.1 代表什么含义？

A: Spark遵循“主版本号.次版本号.修订号”的语义化版本控制规范，以 3.1 为例：

• 3 (主版本号): 表示这是一个重大的版本更新，可能包含不兼容的API变更。
• 3 (次版本号): 表示这是一个功能更新，会以向后兼容的方式添加新特性。
• 1 (修订号): 表示这是一个修复版本，主要用于修复上一版本中发现的Bug，通常不引入新功能，理解这个规则有助于评估升级可能带来的影响。