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Apache Spark 是一款专为大规模数据处理打造的统一分析引擎，它集成了批处理、流处理、机器学***、图计算等多种数据处理能力，通过基于内存的计算模型显著提升数据处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，能为企业和开发者提供一站式的大数据分析解决方案，支持从数据提取、清洗、转换到深度分析与应用部署的全流程，满足各类复杂数据场景下的处理需求，助力实现数据驱动的高效决策与业务创新。
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Apache Spark Docker 镜像介绍
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维护者
Apache Spark 团队
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支持的标签及对应 Dockerfile 链接
以下是可用的镜像标签及其对应的 Dockerfile 源码链接，标签按功能和版本分类：
-
4.0.0 版本（Java 21 基础）
4.0.0-scala2.13-java21-python3-ubuntu、4.0.0-java21-python3、4.0.0-java21、python3、latest
Dockerfile4.0.0-scala2.13-java21-r-ubuntu、4.0.0-java21-r
Dockerfile4.0.0-scala2.13-java21-ubuntu、4.0.0-java21-scala
Dockerfile4.0.0-scala2.13-java21-python3-r-ubuntu
Dockerfile
-
4.0.0 版本（Java 17 基础）
4.0.0-scala2.13-java17-python3-ubuntu、4.0.0-python3、4.0.0、python3-java17
Dockerfile4.0.0-scala2.13-java17-r-ubuntu、4.0.0-r、r
Dockerfile4.0.0-scala2.13-java17-ubuntu、4.0.0-scala、scala
Dockerfile4.0.0-scala2.13-java17-python3-r-ubuntu
Dockerfile
-
3.5.7 版本（Java 17/11 基础）
- Java 17 系列：
3.5.7-scala2.12-java17-python3-ubuntu、3.5.7-java17-python3、3.5.7-java17等
Dockerfile 链接（其他子标签类似，可通过原链接查看） - Java 11 系列：
3.5.7-scala2.12-java11-python3-ubuntu、3.5.7-python3、3.5.7等
Dockerfile 链接
- Java 17 系列：
快速参考（续）
提交 issue
Apache JIRA SPARK 项目
支持的架构
amd64：amd64/sparkarm64v8：arm64v8/spark
镜像详情
- 包含元数据、传输大小等信息：repo-info 仓库的 spark 目录（含历史记录）
镜像更新
- 跟踪更新：official-images 仓库的 library/spark 标签
- 更新记录：official-images 仓库的 library/spark 文件（含历史提交）
描述来源
docs 仓库的 spark 目录（含历史记录）
什么是 Apache Spark™？
Apache Spark™ 是一个多语言引擎，用于在单机或集群上执行数据工程、数据科学和机器学任务。它提供 Scala、Java、Python 和 R 的高级 API，以及支持数据分析通用计算图的优化引擎。同时，它还包含丰富的高级工具：用于 SQL 和 DataFrames 的 Spark SQL、用于 pandas 工作负载的 pandas API on Spark、机器学库 MLlib、图处理工具 GraphX，以及流处理工具 Structured Streaming。
在线文档
最新 Spark 文档（含编程指南）可在 项目官网 查看。本文档仅包含基础使用说明。
交互式 Shell 使用
Scala 交互式 Shell
启动 Scala 交互式 shell 的最简单方式：
docker run -it spark /opt/spark/bin/spark-shell
示例代码（应返回 1000000000）：
scala> spark.range(1000 * 1000 * 1000).count()
Python 交互式 Shell
启动 PySpark 交互式 shell：
docker run -it spark:python3 /opt/spark/bin/pyspark
示例代码（应返回 1000000000）：
>>> spark.range(1000 * 1000 * 1000).count()
R 交互式 Shell
启动 SparkR 交互式 shell：
docker run -it spark:r /opt/spark/bin/sparkR
在 Kubernetes 上运行 Spark
详细指南：官方文档
配置与环境变量
环境变量说明：spark-docker 仓库 OVERVIEW.md
许可证
Apache Spark、Spark、Apache、Apache 羽标 logo 及 Apache Spark 项目 logo 均为 Apache 软件基金会的商标。
本软件基于 Apache 许可证 2.0 版 授权。
与所有 Docker 镜像一样，本镜像可能包含其他软件（如基础系统的 Bash 等），这些软件可能采用其他许可证。部分自动检测到的许可证信息可在 repo-info 仓库的 spark 目录 查看。
使用预构建镜像时，用户需自行确保对镜像中所有软件的使用符合相关许可证要求。
bitnami/spark
by VMware
认证
比特纳米Spark安全镜像是一种为Apache Spark大数据处理框架提供的预配置、安全加固的软件镜像，它集成了必要的依赖组件，经过严格的安全审查与漏洞修复，支持快速部署和持续更新，确保用户能够便捷、安全地搭建和运行Spark集群，适用于企业级大数据分析、数据处理等场景，满足合规性要求并有效降低运维复杂度。
18310M+ pulls
上次更新：2 个月前
apache/spark
by The Apache Software Foundation
Apache Spark是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算系统，专为大数据处理设计，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理模式，通过基于内存的计算引擎显著提升处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，广泛应用于数据科学与大数据分析领域，为用户提供快速、灵活的大数据处理解决方案。
9310M+ pulls
上次更新：26 天前
bitnamicharts/spark
by VMware
认证
Bitnami Apache Spark的Helm Chart，用于在Kubernetes集群上部署高性能大规模计算引擎，支持数据处理、机器学习和实时流处理，提供Java、Python、Scala和R的API。
100K+ pulls
上次更新：2 个月前
rancher/spark
by Rancher by SUSE
认证
暂无描述
13.4K pulls
上次更新：9 年前
常见问题
轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？
免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。
轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？
免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
流量耗尽错误提示
当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。
410 错误问题
通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
manifest unknown 错误
先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。
镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。
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在极空间NAS中配置轩辕镜像加速
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在爱快ikuai系统中配置轩辕镜像加速
绿联 NAS Docker 镜像下载加速教程
在绿联NAS系统中配置轩辕镜像加速
威联通 NAS Docker 镜像下载加速教程
在威联通NAS系统中配置轩辕镜像加速
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专属域名方式进行 Docker 镜像下载加速教程
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