Spark生产版本选择说明

Spark生产版本选择策略详解
本文介绍了Spark的版本控制策略,包括主要、次要和维护版本的含义,以及API兼容性和破坏API的考虑因素。建议使用Spark 2.4.x作为LTS版本,或者选择最新稳定版3.4.2。每个主要版本的维护周期为18个月,功能发布间隔约为6个月。

Spark生产版本选择说明–点击此处看全文

版本控制策略

从Spark 1.0.0开始,Spark项目将遵循语义化版本控制指南,但会有一些偏差。这些小的差异考虑了Spark作为一个多模块项目的特点。

Spark版本

每个Spark发布都将进行版本控制:[MAJOR].[FEATURE].[MAINTENANCE]

  • MAJOR:具有相同主要版本号的所有发布版具有API兼容性。主要版本号将在较长时间内保持稳定。例如,1.X.Y可能会持续1年或更长时间。
  • FEATURE:功能版本通常包含新功能、改进和错误修复。每个功能版本都有一个合并窗口,可以在其中合并新的补丁,一个QA窗口,只能合并修复补丁,然后是一个最终阶段,在此期间对发布候选版本进行投票。这些窗口将在上一个功能版本之后立即宣布,以便给人们足够的时间,并随着时间的推移,我们可能会使整个发布过程更加规则(类似于Ubuntu)。
  • MAINTENANCE:维护版本将更频繁地发生,并取决于引入的具体补丁(例如错误修复)及其紧急程度。一般来说,这些版本旨在修复错误。但是,较高级别的库可能会引入一些小功能,例如新的算法,前提是它们完全是可添加的,并与现有代码路径隔离。Spark核心可能不会引入任何功能。

Alpha组件

当向Spark添加新组件时,它们可能最初被标记为“alpha”。Alpha组件不必遵守上述指导方针,但在最大程度上应尽量遵守。一旦它们被标记为“稳定”,它们必须遵循这些指导方针。

API兼容性

API是Spark中公开的任何未标记为“developer API”或“experimental”的公共类或接口。如果使用版本A编译的代码可以在版本B上进行无错误编译,则版本A与版本B具有API兼容性。目前,不保证链接到版本A的已编译应用程序将在版本B上重新编译而无需重新编译链接。将来的版本中我们将尝试保证链接级别的兼容性。

然而,请

### 不同 Spark 版本对 Java 版本的要求 以下是关于 Spark版本与 Java 版本兼容性的详细说明: #### Spark 3.x 系列 - **Spark 3.0 及以上**:官方推荐使用 JDK 8 或更高版本。虽然部分功能可能仍然可以在 JDK 7 下运行,但从稳定性角度出发,建议至少升级到 JDK 8[^1]。 - **Spark 3.2 及以上**:完全支持 JDK 11,并且这是长期支持 (LTS) 的 Java 版本之一。如果计划在生产环境中部署 Spark 应用程序,则优先考虑 JDK 11 而不是更早的版本[^4]。 #### Spark 2.x 系列 - **Spark 2.4**:最低要求为 JDK 7,但强烈建议迁移到 JDK 8 以获得更好的性能优化和支持新特性。 - 对于低于 Spark 2.4 的版本,通常仅限于较旧的 JDK 支持环境(如 JDK 6),但由于这些版本已经进入维护模式甚至停止更新,因此不鼓励继续使用它们[^2]。 #### 额外注意事项 当选择合适的 Java 和 Scala 组合时,请注意某些特定库或工具可能会进一步约束所选平台的能力范围。例如,在大数据处理场景下,“Friendly to Java for DS V2 APIs”的存在意味着即使主要面向 JVM 用户群体设计的产品也可能具备跨语言操作便利性[^3]。 此外需要注意的是随着技术进步不断推进,未来发布的任何新型号都极有可能淘汰掉当前仍被允许使用的低级选项;所以为了长远打算最好总是挑选最新稳定发行版作为基础架构的一部分来构建解决方案。 ```xml <dependencies> <!-- Example Maven dependency configuration --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency> </dependencies> ``` 上述代码片段展示了如何通过 `pom.xml` 文件指定所需组件及其相应版本号以便利用 Apache Maven 自动化管理依赖关系过程中的优势。
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