Versioni Spark supportate e linguaggi applicativi

Analytics Engine powered by Apache Spark supporta diverse versioni di Spark e linguaggi come Python, R e Scala con Spark.

Versioni Spark supportate

IBM Cloud Pak for Data supporta le seguenti versioni di Spark runtime per l'esecuzione dei carichi di lavoro Spark.

Tabella 1. Versioni Spark supportate
Nome Stato
Apache Spark 3.3.4 Obsoleto
Apache Spark 3.4.2 Obsoleto
Apache Spark 3.5 Supportato

Lingue supportate per le candidature

Gli esempi seguenti mostrano alcuni payload di esempio per l'invio di lavori Spark per diversi linguaggi.

  • Payload per l'invio di un job Spark con Python 3.10:

    {
      "application_details": {
        "application": "<your application_file_path>",
        "arguments": [
          "<your_application_arguments>"
        ],
        "conf": {
          "spark.app.name": "MyJob",
          "spark.eventLog.enabled": "true"
        },
        "env": {
          "RUNTIME_PYTHON_ENV": "python310"
        }
      }
    }
    
  • Payload per l'invio di un lavoro Spark Scala :

    {
      "application_details": {
        "application": "/opt/ibm/spark/examples/jars/spark-examples*.jar",
        "arguments": [
          "1"
        ],
        "class": "org.apache.spark.examples.SparkPi",
        "conf": {
          "spark.app.name": "MyJob",
          "spark.eventLog.enabled": "true",
          "spark.driver.memory": "4G",
          "spark.driver.cores": 1,
          "spark.executor.memory": "4G",
          "spark.executor.cores": 1,
          "ae.spark.executor.count": 1
        },
        "env": {
          "SAMPLE_ENV_KEY": "SAMPLE_VALUE"
        }
      }
    }
    
  • Payload per l'invio di un lavoro Spark R 4.2 :

    {
      "application_details": {
        "application": "/opt/ibm/spark/examples/src/main/r/dataframe.R",
        "class": "org.apache.spark.examples.SparkPi",
        "conf": {
          "spark.app.name": "MyJob",
          "spark.eventLog.enabled": "true",
          "spark.driver.memory": "4G",
          "spark.driver.cores": 1,
          "spark.executor.memory": "4G",
          "spark.executor.cores": 1,
          "ae.spark.executor.count": 1
        },
        "env": {
          "SAMPLE_ENV_KEY": "SAMPLE_VALUE"
        }
      }
    }