Spark 3.2与HBase版本兼容性咨询：适配Hadoop 3.2.2的版本

• 优先选用HBase 2.4.x 系列：这是官方验证过与Spark 3.2、Hadoop 3.2.x兼容性最优的稳定分支，HBase 2.4.x原生适配Hadoop 3.x生态，和Spark 3.2的API交互无明显兼容性障碍。
• 不推荐直接使用HBase 2.0.x：HBase 2.0.x对Hadoop 3.x的适配存在缺陷，且与Spark 3.2的部分新API（如DataFrame读写逻辑）存在冲突，易引发序列化错误、依赖包冲突等问题。
• 版本匹配关键注意点：
  • 保证HBase客户端的hbase-spark模块版本与集群版本完全一致，避免出现NoSuchMethodError这类依赖冲突问题。
  • 配置Spark时，需将HBase核心依赖包（如hbase-common、hbase-client、hbase-server）添加至spark.jars或spark.driver.extraClassPath参数中。
  • 测试阶段先验证基础的Put/Get操作，再推进到Spark DataFrame批量读写场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Krishna