[Документация Yandex Cloud](../../index.md) > [Yandex Data Processing](../index.md) > [Концепции](index.md) > Среда исполнения

# Среда исполнения

При создании кластера Yandex Data Processing вы можете выбрать версию образа (набор версий компонентов).

Ниже приведен состав [актуальных](#current-images) и [устаревших](#deprecated-images) образов Yandex Data Processing. В каждую версию образа входят [conda](https://docs.conda.io/en/latest/), [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/installation/) (менеджеры Python-окружений) и набор предустановленных библиотек.

В сервисе Yandex Data Processing нет встроенного механизма для обновления версии образа. Чтобы ее обновить, создайте новый кластер. Если вы хотите постоянно использовать актуальную версию, автоматизируйте создание и удаление временных кластеров Yandex Data Processing с помощью сервиса [Yandex Managed Service for Apache Airflow™](../tutorials/airflow-automation.md). Для автоматизированного запуска заданий помимо Managed Service for Apache Airflow™ вы также можете использовать сервис [Yandex DataSphere](../tutorials/datasphere-integration.md).

## Окружение {#environment}

При [создании кластера](../operations/cluster-create.md#create) вы можете выбрать окружение:

* `PRODUCTION` - для стабильных версий ваших приложений.
* `PRESTABLE` - для тестирования. Prestable-окружение аналогично Production-окружению и на него также распространяется SLA, но при этом на нем раньше появляются новые функциональные возможности, улучшения и исправления ошибок. В Prestable-окружении вы можете протестировать совместимость новых версий с вашим приложением.

При создании кластера окружение влияет на выбор сборки образа с указанием версии с точностью до минорной. Новые сборки образов начинают использоваться:

* Для `PRODUCTION` — не менее чем через неделю после выпуска. 
* Для `PRESTABLE` — сразу после выпуска.

После стабилизации каждая минорная версия поддерживает обратную совместимость. Однако для процессов, требующих регулярного создания кластеров, рекомендуется использовать тестовый контур с окружением `PRESTABLE`. Это позволит раньше обнаружить возможное нарушение обратной совместимости.

После создания кластера окружение не влияет на его функционирование. Изменить окружение созданного кластера нельзя.

## Актуальные образы {#current-images}


{% note info %}

Доступ к образу версии 2.2 предоставляется по запросу. Обратитесь в [техническую поддержку](https://kz.center.yandex.cloud/support) или к вашему аккаунт-менеджеру.

{% endnote %}



| Компоненты   | Образ 2.1^1^ | Образ 2.2 (бета) |
| ------------ |--------------|------------------|
| **Версии компонентов**                                     |
| Hadoop       | 3.3.2        | 3.3.2            |
| Tez          | 0.10.1       | —                |
| Spark        | 3.3.2        | 3.5.0            |
| Zeppelin     | 0.10.0       | —                |
| Livy         | 0.8.0        | 0.8.0            |
| **Версии Python и библиотек машинного обучения**           |
| Python       | 3.8.13       | 3.11.10          |
| PyArrow      | 4.0.0        | 14.0.2           |
| ipykernel    | 5.3.4        | 6.29.5           |
| PyHive       | 0.6.1        | 0.7.0            |
| scikit-learn | 0.24.1       | 1.5.1            |
| pandas       | 1.2.4        | 2.2.2            |
| koalas       | 1.8.2        | —                |
| numpy        | 1.20.1       | 1.26.4           |
| boto3        | 1.16.7       | 1.34.154         |
| IPython      | 7.22.0       | 8.27.0           |
| Matplotlib   | 3.4.2        | 3.9.2            |

^1^ Стабильный, начиная с 2.1.15.

^2^ Spark 3.3.2 предоставляется в образах Yandex Data Processing, начиная с версии 2.1.4. Версии образа 2.1.1-2.1.3 содержат Spark 3.2.1.

## Устаревшие образы {#deprecated-images}

{% note info %}

Эти образы являются устаревшими (deprecated). Рекомендуем использовать [актуальные версии образов](#current-images). Уже созданные кластеры продолжат свою работу, но новые кластеры с устаревшими версиями создать будет нельзя.

{% endnote %}

| Компоненты                           | Образ 1.4 | Образ 2.0 |
|--------------------------------------| --------- | --------- |
| **Версии компонентов**                           |
| Hadoop                               | 2.10.0    | 3.2.2     |
| Tez                                  | 0.9.2     | 0.10.0    |
| Hive                                 | 2.3.6     | 3.1.2     |
| Zookeeper                            | 3.4.14    | 3.4.14    |
| HBase                                | 1.3.5     | 2.2.7     |
| Sqoop                                | 1.4.7     | —         |
| Oozie                                | 5.2.0     | 5.2.1     |
| Spark                                | 2.4.6     | 3.0.3     |
| Flume                                | 1.9.0     | —         |
| Zeppelin                             | 0.8.2     | 0.9.0     |
| Livy                                 | 0.7.0     | 0.8.0     |
| **Версии Python и библиотек машинного обучения** |
| Python                               | 3.7.9     | 3.8.10    |
| PyArrow                              | 0.13.0    | 1.0.1     |
| ipykernel                            | 5.1.3     | 5.3.4     |
| TensorFlow                           | 1.15.0    | —         |
| CatBoost                             | 0.20.2    | —         |
| PyHive                               | 0.6.1     | 0.6.1     |
| LightGBM                             | 2.3.0     | —         |
| XGBoost                              | 0.90      | —         |
| scikit-learn                         | 0.21.3    | 0.23.2    |
| pandas                               | 0.25.3    | 1.1.3     |
| koalas                               | —         | 1.7.0     |
| numpy                                | —         | 1.19.2    |
| boto3                                | —         | 1.16.7    |
| IPython                              | 7.9.0     | 7.19.0    |
| Matplotlib                           | 3.1.1     | 3.2.2     |