Spark Engine 2.4
| Componente | 2.4-dataproc-16 | 2.4-dataproc-15 | 2.4-dataproc-14 | 2.4-dataproc-13 |
|---|---|---|---|---|
| Apache Spark | 2.4.8 | 2.4.8 | 2.4.8 | 2.4.8 |
| Bibliotecas de Hadoop | 2.10.2 | 2.10.2 | 2.10.2 | 2.10.2 |
| Conector de Cloud Storage | 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 Engine 3.1
| Componente | 3.1-dataproc-16 | 3.1-dataproc-15 | 3.1-dataproc-14 | 3.1-dataproc-13 |
|---|---|---|---|---|
| Apache Spark | 3.1.3 | 3.1.3 | 3.1.3 | 3.1.3 |
| Bibliotecas de Hadoop | 3.2.3 | 3.2.3 | 3.2.3 | 3.2.3 |
| Conector de Cloud Storage | 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 |
Una versión de actualización del motor de Spark completamente calificada se expresa de la siguiente manera: 2.4-dataproc-[NUMBER] o 3.1-dataproc-[NUMBER]. Por ejemplo, 2.4-dataproc-3 o 3.1-dataproc-3.
Los formatos de la versión de Spark también se pueden expresar en forma de alias, como se muestra en los siguientes ejemplos:
2: Es la versión más reciente del motor de Spark con una versión principal de Spark 2.2.4: Es la versión más reciente del motor de Spark con una versión mayor.minor de Spark 2.4.3: Es la versión más reciente del motor de Spark con una versión principal de Spark 3.3.1: Es la versión más reciente del motor de Spark con una versión mayor.minor de Spark de 3.1.dataproc-1.5: Es la versión más reciente del motor de Spark que se alinea de forma amplia con las imágenes1.5de Dataproc en Compute Engine.dataproc-2.0: Es la versión más reciente del motor de Spark que se alinea de forma amplia con las imágenes2.0de Dataproc en Compute Engine.latest: Es la versión más reciente del motor de Spark.