PySpark：从pyspark会话中获取Hive和Hadoop版本

在本文中，我们将介绍如何通过PySpark会话从Hive和Hadoop获取版本信息。PySpark是用于Python的Apache Spark API，它提供了处理大规模数据集的高性能和灵活性。Hive是Spark的一个组件，用于在Hadoop上执行数据仓库查询和分析。Hadoop是一个开源分布式系统框架，用于在集群上存储和处理大规模数据。

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获取Hadoop版本

要获取Hadoop版本的信息，我们可以使用SparkContext对象的hadoopVersion属性。SparkContext是PySpark中与Spark集群通信的主要接口之一。

示例代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 获取Hadoop版本信息
hadoop_version = spark._jsc.hadoopVersion()
print("Hadoop版本：", hadoop_version)

运行以上代码将输出类似以下的结果：

Hadoop版本： 3.2.1

这样我们就成功获取到了当前Spark会话所使用的Hadoop版本。

获取Hive版本

要获取Hive版本的信息，我们可以使用SparkSession对象的version属性。SparkSession是PySpark中创建和管理Spark任务的入口点。

示例代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

# 获取Hive版本信息
hive_version = spark.version
print("Hive版本：", hive_version)

运行以上代码将输出类似以下的结果：

Hive版本： 2.3.7

这样我们就成功获取到了在当前Spark会话中使用的Hive版本。

总结

在本文中，我们介绍了如何通过PySpark会话获取Hive和Hadoop的版本信息。通过使用SparkContext对象的hadoopVersion属性，我们可以获取Hadoop的版本信息。而使用SparkSession对象的version属性，可以获取Hive的版本信息。这些信息对于在Spark中进行数据处理和分析非常有用。希望本文对您学习和使用PySpark有所帮助。