在复杂的分布式环境中，特别是当用户通过客户端（如PySpark）连接到远程Spark集群时，经常会遇到一个挑战：如何准确识别集群上实际运行的Apache Spark Core版本，而非客户端本地安装的PySpark版本。常见的查询方法，例如pyspark.__version__、SparkSession.version或SparkContext.version，通常会返回PySpark的版本信息，这可能与后端Spark Core的版本不一致，导致兼容性或行为上的困惑。为了解决这一问题，Spark提供了直接查询核心版本的功能。
1. 利用Spark SQL的version()函数（Spark 3.0及更高版本）
从Apache Spark 3.0版本开始，Spark SQL引入了一个内置函数version()，它能够直接返回当前Spark会话所连接的Spark Core的版本信息。由于SQL查询是在Spark集群的驱动器和执行器上执行的，因此通过此函数获取的版本信息是准确反映集群上Spark Core的版本。
使用方法：
通过PySpark的SparkSession对象执行SQL查询即可。
from pyspark.sql import SparkSession
# 假设您已经创建了SparkSession，例如连接到YARN集群
# ss = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()
# sc = ss.sparkContext
# 示例：创建一个本地SparkSession用于演示
spark = SparkSession.builder \
.appName("SparkCoreVersionCheck") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 执行SQL查询获取Spark Core版本
df_version = spark.sql("SELECT version()")
df_version.show(truncate=False)
# 预期输出示例：
# +----------------------------------------------+
# |version() |
# +----------------------------------------------+
# |3.3.2 5103e00c4ce... |
# +----------------------------------------------+
spark.stop()此方法简单有效，因为它直接通过Spark SQL引擎与集群的核心组件交互，确保了版本信息的准确性。
2. 使用pyspark.sql.functions.version() API（PySpark 3.5及更高版本）
为了提供更Pythonic的接口，PySpark 3.5及更高版本在pyspark.sql.functions模块中也提供了version()函数。这个函数与SQL版本的version()功能相同，可以方便地集成到DataFrame操作中。
使用方法：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import version
# 示例：创建一个本地SparkSession用于演示
spark = SparkSession.builder \
.appName("PySparkFunctionsVersionCheck") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 创建一个简单的DataFrame（任何DataFrame都可以，因为它不依赖数据内容）
df = spark.range(1)
# 使用pyspark.sql.functions.version()获取版本
df.select(version()).show(truncate=False)
# 预期输出示例：
# +----------------------------------------------+
# |version() |
# +----------------------------------------------+
# |3.5.0 cafbea5b13623276517a9d716f75745eff91f616|
# +----------------------------------------------+
spark.stop()这种方法在PySpark中更为简洁，特别适合那些习惯于使用DataFrame API的用户。
注意事项与总结
- 版本兼容性： spark.sql("SELECT version()")方法适用于Spark 3.0及更高版本。而pyspark.sql.functions.version()则要求PySpark 3.5及更高版本。在选择方法时，请根据您实际使用的Spark和PySpark版本进行判断。
- 准确性保证： 上述两种方法都通过Spark的内部机制查询核心版本，而非依赖本地PySpark包的版本号，因此能够准确反映您当前连接的Spark集群（如YARN集群）上Spark Core的实际版本。
- 应用场景： 当您在开发、测试或部署Spark应用时，准确地知道集群上的Spark Core版本至关重要。这有助于避免因版本不匹配而导致的兼容性问题、功能缺失或性能差异。
通过掌握这些方法，您可以有效地管理和调试您的Spark环境，确保您的代码在目标集群上能够稳定、高效地运行。
