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Spark3.3.x不支持v1表 说明： Spark2.4.x支持datasourcev1、datasourcev2表。Spark3.3.x不支持v1表。 具体说明请参考 DLI datasourceV1表和datasourceV2表。 Spark2.4.x：支持datasourcev1、datasourcev2表。 Spark3.3.x：不支持支持datasourcev1表。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，建议在Spark 2.4.5版本整改到v2表后再升级Spark 3.3.1，具体操作指导可以参考DLI datasourceV1表和datasourceV2表的中的示例。
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eventlog的压缩格式设置为zstd 说明： Spark3.3.x版本中，spark.eventLog.compression.codec的默认值被设置为zstd，Spark在压缩事件日志时将不再支持使用spark.io.compression.codec的参数值。 Spark2.4.x：使用spark.io.compression.codec的参数值作为eventlog的压缩格式。 Spark3.3.x：spark.eventLog.compression.codec默认设置为zstd。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，eventlog的压缩格式发生变化。
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PySpark-pandas支持版本变更 说明： Spark2.4.x：在Spark 2.4.x版本中，PySpark并没有要求指定Pandas的版本。 Spark3.3.x：从Spark 3.3.x版本开始，PySpark需要0.23.2或更高版本的pandas才能使用pandas相关功能，如toPandas、 createDataFrame from pandas DataFrame等。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 依赖版本变化，有影响，需要排查是否涉及。
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默认情况下空的input split不创建partition 说明： Spark2.4.x：默认情况下空的input split将创建partition。 Spark3.3.x：默认情况下空的input split不创建partition。 Spark3.3.x时spark.hadoopRDD.ignoreEmptySplits=true。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，需要判断是否使用分区名做业务判断。
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Spark3.3.x不再支持将Apache Mesos作为资源管理器 说明： Spark2.4.x：Spark 2.4.x版本中使用Apache Mesos作为资源管理器。 Spark3.3.x：Spark3.3.x不再支持将Apache Mesos作为资源管理器。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 功能增强，Spark 2.4.x版本中使用Mesos作为资源管理器，升级到Spark 3.3.x后，你需要考虑切换到其他资源管理器。
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以command命名DataFrameWriter触发的查询 在Spark 3.2.x版本中，当DataFrameWriter触发的查询执行被发送给QueryExecutionListener时，这些查询的名称总是被设置为command。而在Spark 3.1及更早版本中，这些查询的名称可能是save、insertInto或saveAsTable之一，这取决于具体的操作。 说明： DataFrameWriter触发的查询执行在发送到QueryExecutionListener时，始终以command命名 Spark2.4.x：名称为save、insertInto、saveAsTable中的一个 Spark3.3.x：command命名 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响
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Spark将不可为null的模式转换为可空 说明： 在Spark 2.4.x版本中，当用户指定的schema包含不可为空的字段时，Spark会将这些不可为null的模式转换为可空的。 但是在Spark 3.3.x版本中，Spark尊重用户指定的schema中的nullability，即如果字段被定义为不可为空，Spark会保持该配置要求，不会自动转换为可空的字段。 Spark2.4.x：在Spark 2.4.x版本中，当用户指定的schema包含不可为空的字段时，Spark会将这些不可为null的模式转换为可空的。 Spark3.3.x：Spark不会自动转换为可空的字段。 如果希望在Spark 3.3.x版本中恢复到Spark 2.4.x版本的执行方式，您可以通过将 spark.sql.legacy.respectNullabilityInTextDatasetConversion设置为true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响。 示例代码： 执行sql： spark.read.schema(StructType( StructField("f1", LongType, nullable = false) :: StructField("f2", LongType, nullable = false) :: Nil) ).option("mode", "DROPMALFORMED").json(Seq("""{"f1": 1}""").toDS).show(false); Spark 2.4.5 |f1 |f2 | +---+---+ |1 |0 | Spark 3.3.1 |f1 |f2 | +---+----+ |1 |null|
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PySpark-PyArrow支持版本变更 说明： Spark2.4.x：在Spark 2.4.x版本中，PySpark并没有要求指定PyArrow的版本。 Spark3.3.x：从Spark 3.3.x版本开始，PySpark需要0.12.1或更高版本的PyArrow才能使用PyArrow相关功能，如Pandas_udf、toPandas等。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 依赖版本变化，有影响，需要排查是否涉及。
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from_unixtime函数差异 说明： Spark2.4.x： 以Asia/Shanghai时区的 -2209017600 为例，返回值为1900-01-01 00:00:00。 Spark3.3.x： 以Asia/Shanghai时区的 -2209017943 为例，返回值为 1900-01-01 00:00:00。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，需要检查使用该函数的场景。 示例代码： 在SQL界面配置： spark.sql.session.timeZone=Asia/Shanghai Spark 2.4.5 执行SQL读取数据： select from_unixtime(-2209017600); 查询结果： 1900-01-01 00:00:00 Spark 3.3.1 执行SQL读取数据： select from_unixtime(-2209017600); 查询结果 1900-01-01 00:05:43
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新增支持Parallel Multi-Insert 说明： Spark3.3.x版本中新增支持Parallel Multi-Insert，如果SQL存在multi-insert的场景，在同一个SQL里插入到多个表中，这类SQL在Spark开源本身是串行处理的，性能受到制约。针对这类SQL，Spark3.3.x版本中DLI新增支持multi-insert并行化的优化处理，可以让所有的insert都并发执行，提升处理性能。 在使用时需配置开启以下功能开关（默认关闭）： spark.sql.lazyExecutionForDDL.enabled=true spark.sql.parallelMultiInsert.enabled=true 升级引擎版本后是否对作业有影响： DLI功能增强，增强multi-insert并行化特性，提升作业运行的可靠性。
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新增支持Enhance Reuse Exchange 说明： Spark3.3.x版本中新增支持Enhance Reuse Exchange，SQL的对应plan存在sort merge join可重用的条件，通过打开相应开关spark.sql.execution.enhanceReuseExchange.enabled，可以实现SMJ plan node重用。 在使用时需配置开启以下功能开关（默认关闭）： spark.sql.execution.enhanceReuseExchange.enabled=true 升级引擎版本后是否对作业有影响： DLI功能增强。
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TIMESTAMP类型字段读取差异 说明： TIMESTAMP类型字段读取差异，对于Asia/Shanghai时区，时间在1900-01-01 08:05:43之前的值，Spark 2.4.5版本写入后Spark 3.3.1版本读取值与Spark 2.4.5版本读取值不同。 Spark2.4.x： 以Asia/Shanghai时区的 1900-01-01 00:00:00 为例，通过Spark 2.4.5版本队列写入，Spark 2.4.5版本读取后得到的值为 -2209017600000。 Spark3.3.x： 以Asia/Shanghai时区的 1900-01-01 00:00:00 为例，通过Spark 2.4.5版本队列写入，Spark 3.3.1版本配置spark.sql.parquet.int96RebaseModeInRead=LEGACY，读取后得到的值为 -2209017943000。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，需要评估TIMESTAMP类型字段的使用方式。 示例代码： 在SQL界面配置： spark.sql.session.timeZone=Asia/Shanghai Spark 2.4.5 create table parquet_timestamp_test (id int, col0 string, col1 timestamp) using parquet; insert into parquet_timestamp_test values (1, "245", "1900-01-01 00:00:00"); 执行SQL读取数据： select * from parquet_timestamp_test; 查询结果： id col0 col1 1 245 -2209017600000 Spark 3.3.1 spark.sql.parquet.int96RebaseModeInRead=LEGACY 执行SQL读取数据： select * from parquet_timestamp_test; 查询结果： id col0 col1 1 245 -2209017943000
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导出 CS V文件时保留特殊字符的引号 说明： Spark2.4.x： 在Spark 2.4.x版本中，导出CSV文件时，如果字段值中包含特殊字符如换行符（\n）和回车符（\r），并且这些特殊字符被引号（例如双引号"）包围，Spark会自动处理这些引号，在导出的CSV文件中舍弃这些引号。 例如，字段值"a\rb"在导出时不会包含引号。 Spark3.3.x： 在Spark 3.3.x版本中，优化了对于CSV文件的导出处理，如果字段值中包含特殊字符，并且这些特殊字符被引号包围，Spark会保留这些引号。 例如：字段值"a\rb"在导出时，引号仍被保留在最终的CSV文件中。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 对查询结果无影响，但导出文件样式有影响。 示例代码： 准备数据： create table test_null2(str1 string,str2 string,str3 string,str4 string); insert into test_null2 select "a\rb", null, "1\n2", "ab"; 执行sql： SELECT * FROM test_null2; Spark 2.4.5 a b 1 2 ab Spark 3.3.1 a b 1 2 ab 导出查询结果到obs，查看csv文件内容： Spark 2.4.5 a b,"","1 2",ab Spark 3.3.1 "a b",,"1 2",ab
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新增支持自适应Skip partial agg功能的配置 说明： Spark3.3.x版本中新增支持自适应Skip partial agg功能，即当Partial Agg效果不佳时，可以直接跳过，避免Partial Agg带来的额外性能消耗。相关参数： spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationEnabled：用于控制是否启用自适应Skip partial agg功能。当设置为true时，Spark会根据运行时的统计数据动态决定是否跳过部分聚合。 spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationInterval：该参数用于配置分析间隔，即在处理了多少行数据之后，Spark会进行一次分析，用来决定是否需要跳过部分聚合。 spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationRatio：该参数是判断是否跳过的阈值，用于判断“已处理的group分组/已处理的行数”的比例。如果这个比例大于配置的阈值，则认为预聚合效果不好，此时Spark可以选择跳过部分聚合，避免进一步的性能损失。 在使用时系统先按照spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationInterval配置的间隔进行分析，当处理的行数到达间隔之后，再计算”已处理的group分组/已处理的行数”，如果比例大于配置的阈值，则认为预聚合效果不好，此时可以直接选择跳过。 升级引擎版本后是否对作业有影响： DLI功能增强。
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unix_timestamp函数差异 说明： 对于Asia/Shanghai时区，小于1900-01-01 08:05:43的值。 Spark2.4.x： 以Asia/Shanghai时区的 1900-01-01 00:00:00 为例，返回值为 -2209017600。 Spark3.3.x： 以Asia/Shanghai时区的 1900-01-01 00:00:00 为例，返回值为 -2209017943。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，需要检查使用该函数的场景。 示例代码： 在SQL界面配置： spark.sql.session.timeZone=Asia/Shanghai Spark 2.4.5 执行SQL读取数据： select unix_timestamp('1900-01-01 00:00:00'); 查询结果： -2209017600 Spark 3.3.1 执行SQL读取数据： select unix_timestamp('1900-01-01 00:00:00'); 查询结果 -2209017943
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