Databricks Runtime 7.3 LTS(지원되지 않는) 마이그레이션 가이드
이 가이드는 Azure Databricks 워크로드 를 Apache Spark 3.0에서 제공하는 Databricks Runtime 7.3 LTS(지원되지 않음)로 마이그레이션하는 데 도움이 됩니다.
워크로드를 Databricks Runtime 7.3 LTS로 마이그레이션하려면 Apache Spark 마이그레이션 지침을 참조하세요.
Databricks Runtime 11.3 LTS는 최신 지원 LTS 버전입니다. Databricks Runtime 7.3 LTS에서 Databricks Runtime 11.3 LTS로 워크로드를 마이그레이션하려면 다음 순서대로 워크로드를 마이그레이션하는 것이 좋습니다.
- Databricks Runtime 10.4 LTS로 마이그레이션합니다. Databricks Runtime 10.x 마이그레이션 가이드를 참조하세요.
- Databricks Runtime 10.4 LTS에서 Databricks Runtime 11.3 LTS로 마이그레이션합니다. Databricks Runtime 11.x 마이그레이션 가이드를 참조하세요.
Databricks 런타임 버전 간 마이그레이션에 대한 자세한 내용은 Databricks 런타임 마이그레이션 가이드를 참조 하세요.
Apache Spark 마이그레이션 지침
Databricks Runtime 7.3 LTS는 Apache Spark 3.0.1을 기반으로 합니다. Spark 관련 마이그레이션 정보는 Apache Spark 3.0.1 마이그레이션 가이드를 참조하세요. 참고로 Databricks Runtime 7.3 LTS를 통한 다음 Databricks Runtime 버전은 이러한 Apache Spark 버전을 기반으로 합니다.
| Databricks Runtime 버전 | Apache Spark 버전 |
|---|---|
| 7.3 LTS | 3.0.1 |
| 7.0 - 7.2 | 3.0.0 |
| 6.4 추가 지원 - 6.6 | 2.4.5 |
| 6.4 추가 지원 및 6.4 | 2.4.5 |
| 6.1 - 6.3 | 2.4.4 |
| 5.5 LTS 및 5.5 추가 지원 및 6.0 | 2.4.3 |
| 5.0 - 5.4 | 2.4 |
| 4.0 - 4.3 | 2.3 |
| 3.4 - 3.5 LTS | 2.2 |
| Light 2.4 추가 지원 및 Light 2.4 | 2.4.0+ |
Spark 2.4.x에서 3.0으로의 마이그레이션 정보는 다음을 참조하세요.
- Core 2.4에서 3.0으로 업그레이드
- 마이그레이션 가이드: SQL, 데이터 집합 및 DataFrame
- 구조적 스트리밍 2.4에서 3.0으로 업그레이드
- MLib 2.4에서 3.0으로 업그레이드
- PySpark 2.4에서 3.0으로 업그레이드
- SparkR 2.4에서 3.0으로 업그레이드
Spark 2.4.4에서 2.4.5로 마이그레이션 정보는 다음을 참조하세요.
Spark 2.4.3에서 2.4.4로 마이그레이션 정보는 다음을 참조하세요.
Spark 2.3에서 2.4로 마이그레이션 정보는 다음을 참조하세요.
Spark 2.2에서 2.3까지의 마이그레이션 정보는 다음을 참조하세요.
추가 마이그레이션 지침
Databricks Runtime 6.x에서 Databricks Runtime 7.x로 워크로드를 마이그레이션하는 방법에 대한 추가 지침은 Databricks Runtime 7.x 마이그레이션 가이드(지원되지 않음)를 참조하세요.