INCONSISTENT_BEHAVIOR_CROSS_VERSION錯誤類別
由於升級至下列專案，您可能會收到不同的結果：
DATETIME_PATTERN_RECOGNITION
Spark > = 3.0：
無法辨識 <pattern> DateTimeFormatter 中的模式。
- 您可以將 設定
<config>為 「LEGACY」，以在 Spark 3.0 之前還原行為。 - 您可以使用 '
<docroot>/sql-ref-datetime-pattern.html' 的指南來形成有效的 datetime 模式。
PARSE_DATETIME_BY_NEW_PARSER
Spark > = 3.0：
無法在新的剖析器中剖析 <datetime> 。
您可以將 設定 <config> 為 「LEGACY」 以還原 Spark 3.0 之前的行為，或設定為 「CORRECTED」，並將它視為不正確 datetime 字串。
READ_ANCIENT_DATETIME
Spark > = 3.0：
讀取 1582-10-15 之前的日期或 1900-01-01T00：00：00Z 之前的時間戳記
來自 <format> 檔案可能模棱兩可，因為檔案可能由
Spark 2.x 或舊版 Hive，其使用舊版混合式行事曆
與 Spark 3.0+ 的 Proleptic 西曆不同。
請參閱 SPARK-31404 中的更多詳細資料。 您可以設定 SQL 組態 <config> 或
要重新設定日期時間值的資料來源選項 <option> 為 「LEGACY」
w.r.t. 讀取期間的行事曆差異。 若要讀取 datetime 值
就這樣，請設定 SQL 組態 <config> 或資料來源選項 <option>
為 「CORRECTED」。
WRITE_ANCIENT_DATETIME
Spark > = 3.0：
將 1582-10-15 之前的日期或 1900-01-01T00：00：00Z <format> 之前的時間戳記寫入檔案可能會很危險，因為 Spark 2.x 或舊版 Hive 稍後可能會讀取這些檔案，這會使用與 Spark 3.0+的 Proleptic 西曆不同的舊版混合式行事曆。
請參閱 SPARK-31404 中的更多詳細資料。
您可以將 設定 <config> 為 「LEGACY」 以重新設定日期時間值 w.r.t. 寫入期間的行事曆差異，以取得最大的互通性。
或者，將組態設定為 「CORRECTED」 以撰寫日期時間值，如果您確定寫入的檔案只會由 Spark 3.0+ 或其他使用 Proleptic 西曆的系統讀取。