Synapse映射数据流Spark版本查询与升级迁移方法咨询

一、确认当前使用的Spark版本 #

• 查看数据流运行日志：在Synapse工作区找到目标Mapping Data Flow的运行实例，进入监控页面查看日志详情，初始化阶段会直接打印出当前使用的Spark版本（例如Spark version: 2.4.7或3.3.0）。
• 通过调试模式查看：打开Mapping Data Flow的调试模式，启动会话后查看调试面板的日志输出，同样会显示当前Spark版本信息。

二、迁移至Spark 3.x版本的步骤 #

Synapse Mapping Data Flows支持直接升级到Spark 3.x，操作如下：

• 打开目标Mapping Data Flow，点击画布右上角的齿轮状设置图标。
• 在设置面板中找到Spark版本选项，选择3.x系列的版本（如3.3）并保存。
• 保存设置后重新运行或调试数据流，即可使用新版本Spark执行任务。

三、针对Spark 3.x日期/时间破坏性变更的注意事项 #

你关注的日期时间相关变更主要有以下几点，切换版本前需重点验证：

• 日期格式解析规则更严格：比如yyyy-MM-dd格式不再兼容包含时间部分的输入字符串，需明确匹配对应格式或开启兼容解析模式。
• 默认时区调整：Spark 3.x默认时区从系统时区改为UTC，若你的数据流依赖特定时区，需手动指定时区参数。
• 部分日期函数行为变更：to_date、timestamp等函数的返回值或解析逻辑有调整，建议先在调试模式下测试核心日期处理逻辑，确认无异常后再正式切换版本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex