INCONSISTENT_BEHAVIOR_CROSS_VERSION 오류 클래스
업그레이드로 인해 다른 결과를 얻을 수 있습니다.
DATETIME_PATTERN_RECOGNITION
Spark >= 3.0:
DateTimeFormatter에서 패턴을 인식하지 <pattern> 못합니다.
- Spark 3.0 이전의 동작을 복원하려면 "LEGACY"로 설정할
<config>수 있습니다. - '/sql-ref-datetime-pattern.html'
<docroot>의 가이드를 사용하여 유효한 datetime 패턴을 형성할 수 있습니다.
PARSE_DATETIME_BY_NEW_PARSER
Spark >= 3.0:
새 파서에서 구문 분석 <datetime> 하지 못합니다.
"LEGACY"로 설정 <config> 하여 Spark 3.0 이전의 동작을 복원하거나 "CORRECTED"로 설정하여 잘못된 날짜/시간 문자열로 처리할 수 있습니다.
READ_ANCIENT_DATETIME
Spark >= 3.0:
1582-10-15 이전 날짜 또는 1900-01-01T00:00:00Z 이전 타임스탬프 읽기
파일이 작성될 수 있으므로 파일에서 <format> 의 설명은 모호할 수 있습니다.
레거시 하이브리드 달력을 사용하는 Hive의 Spark 2.x 또는 레거시 버전
이는 Spark 3.0+의 Proleptic 그레고리오력과 다릅니다.
자세한 내용은 SPARK-31404를 참조하세요. SQL 구성 <config> 을 설정하거나
데이터 원본 옵션을 <option> "LEGACY"로 설정하여 날짜/시간 값을 다시 지정합니다.
읽는 동안 달력의 차이입니다. 날짜/시간 값을 그대로 읽으려면
그대로 SQL 구성 <config> 또는 데이터 원본 옵션을 설정합니다. <option>
“CORRECTED”로 설정합니다.
WRITE_ANCIENT_DATETIME
Spark >= 3.0:
1582-10-15 이전 날짜 또는 1900-01-01T00:00:00Z <format> 이전의 타임스탬프를 파일에 쓰는 것은 위험할 수 있습니다. 나중에 Spark 2.x 또는 레거시 버전의 Hive에서 파일을 읽을 수 있으므로 Spark 3.0+의 Proleptic 그레고리오력과 다른 레거시 하이브리드 달력을 사용합니다.
자세한 내용은 SPARK-31404를 참조하세요.
"LEGACY"로 설정 <config> 하여 쓰기 중 달력 차이를 w.r.t.로 다시 지정하여 최대 상호 운용성을 얻을 수 있습니다.
또는 작성된 파일이 Spark 3.0 이상 또는 역산 양력을 사용하는 다른 시스템에서만 읽을 수 있다고 확신하는 경우 날짜/시간 값을 그대로 쓰려면 구성을 "CORRECTED"으로 설정합니다.