问题背景
公司目前有两套Spark集群和一套Hadoop集群用来做 数据相关的存储和计算。Hadoop的版本是2.7，Spark两套集群，一个是2.1.0版本，一个是 2.4.3版本。但是两个Spark集群安装的Python版本都是一样的，都是3.6.8
之前对大数据Spark了解不多，接手之后协助开发在提交 Python Spark任务的时候遇到问题。
最终定位是因为Python版本的问题导致的。
关于PySpark
processing data with Spark in Python
就是使用Python语言开发Spark任务提交进行数据处理。 PySpark的版本和 Spark 本身的版本一致
关于PySpark的安装和使用详见官方文档 https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/getting_started/install.html#python-version-supported
Python版本选择
因为使用Python开发Spark任务，使用的Spark版本就和Python有着密切的关系，但是查找了 Spark官网 没有找到明确的地方指定，什么样的Spark版本需要什么样的Python版本
网上也找到一个类似的，但是个人感觉不是很详细。
于是自己使用爬虫的方式，爬取了所有的Python版本清单和Spark清单，然后再选择 Spark对应的Python版本的时候
1、先看当前Spark版本是多少
2、从Spark版本清单中找到该版本的发布时间
3、然后去 Python的版本清单中， 按照python版本排序之后 距离Spark版本的发布时间最近的Python版本，基本就是该Spark版本需要的最新的Python版本了
但是如果是两个发布时间非常接近，那就往下一个Python版本就行。
比如 Spark 2.1.0版本是2016/12/28发布的，距离 2016/12/28 最近的Python版本是3.6.0，发布于2016-12-23，按照常理也知道，Python新版本刚发布5天，Spark发布的版本中立马就支持了，肯定不是很现实。
所以对于 Spark 2.1.0 我们应该选择 3.5.9 。
Python爬取 Spark和Python版本程序 https://gitee.com/colin5063/cws-tools/blob/master/python/grab_spark_python_version.py
python 版本清单 https://gitee.com/colin5063/cws-tools/blob/master/common/python_versions.txt
spark 版本清单 https://gitee.com/colin5063/cws-tools/blob/master/common/spark_versions.txt
Spark版本对应的Python的最低版本
spark 2.1.0 到 2.4.8 版本之间，最低要求是 Python 3.4+
spark 3.0.0 以上， 最低要求是 Python 3.7+
Spark版本对应的Python的最高版本
判断的依据就是上面提到的：
Python的版本清单中， **按照python版本排序之后** 距离Spark版本的发布时间最近的Python版本，基本就是该Spark版本需要的最新的Python版本了
目前确定的是：
Spark 2.1.0 使用 Python 3.5.2
Spark 2.4.3 使用 Python 3.6.8
参考：
1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/144151332
原文地址： PySpark之Python版本如何选择(详细版)