Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Caution
Azure Synapse Az Apache Spark 3.4 futtatókörnyezete elavult, a támogatás 2026. március 31-én véget ért. Bár előfordulhat, hogy ezen dátum után is korlátozott ideig fut, már nem támogatott, és nem kap hibajavításokat, biztonsági frissítéseket vagy sebezhetőségi javításokat. Ha nem frissít, a Azure Synapse Apache Spark 3.4 futtatókörnyezetében futó számítási feladatok továbbra is nem támogatott futtatókörnyezeten fognak működni. Ez növeli az üzemeltetési és biztonsági kockázatokat is, mivel a futtatókörnyezet már nem kap kritikus javításokat vagy frissítéseket. Határozottan javasoljuk, hogy frissítse apache Spark 3.4-alapú számítási feladatait Azure Synapse futtatókörnyezetre az Apache Spark 3.5 (GA).
Az Azure Synapse Analytics több futtatókörnyezetet is támogat az Apache Sparkhoz. Ez a dokumentum az Apache Spark 3.4-hez készült Azure Synapse Runtime futtatókörnyezeti összetevőit és verzióit ismerteti.
Összetevők verziói
| Összetevő | Verzió |
|---|---|
| Apache Spark | 3.4.1 |
| Operációs rendszer | Mariner 2.0 |
| Java | 11 |
| Scala | 2.12.17 |
| Delta-tó | 2.4.0 |
| Python | 3,10 |
| R | 4.2.2 |
Tipp.
Naprakész információkért, a módosítások részletes listájáért és a Spark-futtatókörnyezetekre vonatkozó konkrét kibocsátási megjegyzésekért tekintse meg és iratkozzon fel a Spark Runtimes kiadásaira és frissítéseire.
Kódtárak
Az Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.4 for Java/Scala, Python és R kódtárainak ellenőrzéséhez nyissa meg az Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.4 Releases Notest.
Tipp.
spark.memoryOverheadFactor.preferred: Ha true-ra állítva, a Spark a spark.driver.memoryOverheadFactor és a spark.executor.memoryOverheadFactor explicit értékeit részesíti előnyben a spark.driver.memoryOverhead és spark.executor.memoryOverhead által meghatározott értékekkel szemben. Ha engedélyezve, a többletterhelést mindig a tényezővel számolják ki, és az explicit overload beállításokat figyelmen kívül hagyják. Az alapértelmezett hamis, visszafelé kompatibilitásnál.