Databricks Runtime 7.3 LTS（不受支持）迁移指南
本指南可帮助你将 Azure Databricks 工作负荷迁移到由 Apache Spark 3.0 提供支持的 Databricks Runtime 7.3 LTS（不受支持）。
若要将工作负载迁移到 Databricks Runtime 7.3 LTS，请参阅 Apache Spark 迁移指南。
Databricks Runtime 11.3 LTS 是最新的受支持 LTS 版本。 要将工作负载从 Databricks Runtime 7.3 LTS 迁移到 Databricks Runtime 11.3 LTS，Databricks 建议你按以下顺序迁移工作负载：
- 迁移到 Databricks Runtime 10.4 LTS。 请参阅 Databricks Runtime 10.x 迁移指南。
- 从 Databricks Runtime 10.4 LTS 迁移到 Databricks Runtime 11.3 LTS。 请参阅 Databricks Runtime 11.x 迁移指南。
有关在 Databricks Runtime 版本之间迁移的信息，请参阅 Databricks Runtime 迁移指南。
Apache Spark 迁移指南
Databricks Runtime 7.3 LTS 由 Apache Spark 3.0.1 提供支持。 有关特定于 Spark 的迁移信息，请参阅 Apache Spark 3.0.1 迁移指南。 作为参考，以下 Databricks Runtime 版本（通过 Databricks Runtime 7.3 LTS）由这些 Apache Spark 版本提供支持：
| Databricks Runtime 版本 | Apache Spark 版本 |
|---|---|
| 7.3 LTS | 3.0.1 |
| 7.0 - 7.2 | 3.0.0 |
| 6.4 外延支持 - 6.6 | 2.4.5 |
| 6.4 外延支持和 6.4 | 2.4.5 |
| 6.1 - 6.3 | 2.4.4 |
| 5.5 LTS 和 5.5 外延支持和 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 外延支持和 Light 2.4 | 2.4.0 及更高版本 |
有关 Spark 2.4.x 到 3.0 的迁移信息，请参阅以下内容：
- 从 Core 2.4 升级到 3.0
- 迁移指南：SQL、数据集和数据帧
- 从结构化流式处理 2.4 升级到 3.0
- 从 MLib 2.4 升级到 3.0
- 从 PySpark 2.4 升级到 3.0
- 从 SparkR 2.4 升级到 3.0
有关 Spark 2.4.4 到 2.4.5 的迁移信息，请参阅以下内容：
有关 Spark 2.4.3 到 2.4.4 的迁移信息，请参阅以下内容：
有关 Spark 2.3 到 2.4 的迁移信息，请参阅以下内容：
有关 Spark 2.2 到 2.3 的迁移信息，请参阅以下内容：
其他迁移指南
有关将工作负荷从 Databricks Runtime 6.x 迁移到 Databricks Runtime 7.x 的其他指导，请参阅 Databricks Runtime 7.x 迁移指南（不受支持）。