Dataproc on GKE-Releaseversionen

Spark Engine 3.5

Komponente 3.5-dataproc-22 3.5-dataproc-17
Apache Spark 3.5.0 3.5.0
Hadoop-Bibliotheken 3.3.6 3.3.6
Cloud Storage-Connector 3.0.0 3.0.0
Java 11 11
Python 3.8.5 3.8.5
Conda 4.9.2 4.9.2
R 4.3.0 4.3.0

Spark Engine 3.1(eingestellt)

Komponente 3.1-dataproc-17 3.1-dataproc-16 3.1-dataproc-15 3.1-dataproc-14
Apache Spark 3.1.3 3.1.3 3.1.3 3.1.3
Hadoop-Bibliotheken 3.2.3 3.2.3 3.2.3 3.2.3
Cloud Storage-Connector hadoop3-2.2.13 hadoop3-2.2.13 hadoop3-2.2.11 hadoop3-2.2.11
Java 8 8 8 8
Python 3.8.5 3.8.5 3.8.5 3.8.5
Conda 4.9.2 23.5.0 4.9.2 4.9.2
R 4.3.0 4.3.0 4.2.3 4.2.3

Spark Engine 2.4(eingestellt)

Spark 2.4 wird in DPGKE nicht mehr unterstützt. Das öffentliche Image ist weiterhin verfügbar, wird aber nicht mehr unterstützt.

Komponente 2.4-dataproc-17 2.4-dataproc-16 2.4-dataproc-15 2.4-dataproc-14
Apache Spark 2.4.8 2.4.8 2.4.8 2.4.8
Hadoop-Bibliotheken 2.10.2 2.10.2 2.10.2 2.10.2
Cloud Storage-Connector hadoop2-2.1.9 hadoop2-2.1.9 hadoop2-2.1.9 hadoop2-2.1.9
Java 8 8 8 8
Python 3.7.4 3.7.4 3.7.4 3.7.4
Conda 4.7.12 22.11.1 22.11.1 22.1.0
R 3.6.3 3.6.3 3.6.3 3.6.3

Spark-Versionsformate in Dataproc auf GKE

Eine vollqualifizierte Spark-Engine-Releaseversion wird als 3.1-dataproc-[NUMBER] oder 3.5-dataproc-[NUMBER] ausgedrückt, z. B. 3.1-dataproc-17 oder 3.5-dataproc-17.

Spark-Versionsformate können auch in Aliasform ausgedrückt werden, wie in den folgenden Beispielen gezeigt:

  • 3: Die aktuelle Version der Spark-Engine mit der Spark-Hauptversion 3.
  • 3.5: Die aktuelle Version der Spark-Engine mit der Spark-Haupt- und ‑Nebenversion 3.5.
  • dataproc-2.2: Die neueste Version der Spark-Engine, die mit 2.2-Images von Dataproc in Compute Engine kompatibel ist.
  • latest: Die aktuelle Version der Spark-Engine.