Spark 2.4.0 和 Hadoop 2.7 的组合，算是大数据圈里比较经典的一对了。

Apache Spark 的弹性分布式数据集（RDD）机制，适合搞大规模并行计算。加上内存计算，响应也快，代码也清晰，调试起来没那么痛苦。

2.4.0 版本的改进也挺多，比如 SQL 支持增强了，窗口函数、JSON 函数这些实用功能都有，写查询的时候顺手多了。DataFrame和Dataset也优化了，类型推断更聪明，开发体验更流畅。

搭配Hadoop 2.7的话，可以无缝接入HDFS，还支持YARN调度，部署在集群上效率还不错。不管你是要批、做Spark SQL，还是跑个Spark Streaming流，都能 hold 住。

机器学习这块，MLlib了不少算法，跑个回归或分类都不难；搞图的朋友可以看看GraphX，支持常见图算法，性能也挺稳。

如果你是 Python 或 R 用户，用PySpark或者SparkR，也能方便接入，官方支持还行，不容易踩坑。

，spark-2.4.0-bin-hadoop2.7是个挺靠谱的资源。适合需要搭建开发环境，又不想自己折腾依赖配置的朋友。如果你想快速上手玩大数据，可以直接解压跑起来，省事不少。