فئة الخطأ INCONSISTENT_BEHAVIOR_CROSS_VERSION
قد تحصل على نتيجة مختلفة بسبب الترقية إلى:
DATETIME_PATTERN_RECOGNITION
Spark >= 3.0:
فشل التعرف <pattern> على النمط في DateTimeFormatter.
- يمكنك تعيين
<config>إلى "LEGACY" لاستعادة السلوك قبل Spark 3.0. - يمكنك تشكيل نمط تاريخ وقت صحيح باستخدام الدليل من '
<docroot>/sql-ref-datetime-pattern.html'.
PARSE_DATETIME_BY_NEW_PARSER
Spark >= 3.0:
فشل التحليل <datetime> في المحلل الجديد.
يمكنك تعيين <config> إلى "LEGACY" لاستعادة السلوك قبل Spark 3.0، أو تعيينه إلى "CORRECTED" والتعامل معه كسلسلة تاريخ ووقت غير صالحة.
READ_ANCIENT_DATETIME
Spark >= 3.0:
قراءة التواريخ قبل 1582-10-15 أو الطوابع الزمنية قبل 1900-01-01T00:00:00Z
من <format> الملفات يمكن أن تكون غامضة، حيث يمكن كتابة الملفات بواسطة
Spark 2.x أو الإصدارات القديمة من Hive، والتي تستخدم تقويما مختلطا قديما
يختلف عن التقويم الميلادي Proleptic ل Spark 3.0+.
راجع المزيد من التفاصيل في SPARK-31404. يمكنك تعيين تكوين <config> SQL أو
خيار <option> مصدر البيانات إلى "LEGACY" لإعادة قاعدة قيم التاريخ والوقت
w.r.t. الفرق في التقويم أثناء القراءة. لقراءة قيم التاريخ والوقت
كما هو، قم بتعيين تكوين <config> SQL أو خيار مصدر البيانات <option>
إلى "تم التصحيح".
WRITE_ANCIENT_DATETIME
Spark >= 3.0:
قد تكون كتابة التواريخ قبل 1582-10-15 أو الطوابع الزمنية قبل 1900-01-01T00:00:00Z في <format> الملفات خطيرة، حيث قد تتم قراءة الملفات بواسطة Spark 2.x أو الإصدارات القديمة من Hive لاحقا، والتي تستخدم تقويما مختلطا قديما يختلف عن التقويم الميلادي Proleptic 3.0 من Spark 3.0.
راجع المزيد من التفاصيل في SPARK-31404.
يمكنك التعيين <config> إلى "LEGACY" لإعادة قاعدة قيم التاريخ والوقت w.r.t. فرق التقويم أثناء الكتابة، للحصول على أقصى قدر من إمكانية التشغيل التفاعلي.
أو قم بتعيين التكوين إلى "CORRECTED" لكتابة قيم التاريخ والوقت كما هي، إذا كنت متأكدا من أن الملفات المكتوبة لن تتم قراءتها إلا بواسطة Spark 3.0+ أو الأنظمة الأخرى التي تستخدم التقويم الميلادي Proleptic.