注意：以下翻译的准确性尚未经过验证。这是使用 AIP ↗ 从原始英文文本进行的机器翻译。
变换版本
在变换中，使用的Spark和Java版本取决于搭建过程中变换的版本。变换会在后台自动升级，以确保任务始终与最新的安全性和性能改进保持一致。根据Spark版本政策 ↗，API在版本之间保持一致，并启用旧版配置以防止行为变化。这些配置在Spark迁移指南 ↗中有记录。
发布
使用的版本在下表中列出。
Python
| 变换版本 | Spark版本 | Java版本 |
|---|---|---|
| 1.1048.0+ | 3.4.1 | 17 |
| 2.0.0+ | 3.5.1 | 17 |
Java
| 变换版本 | Spark版本 | Java版本 |
|---|---|---|
| 1.1015.0+ | 3.4.1 | 17 |
| 2.0.0+ | 3.5.1 | 17 |
SQL
| 变换版本 | Spark版本 | Java版本 |
|---|---|---|
| 1.861.0+ | 3.4.1 | 17 |
| 2.0.0+ | 3.5.1 | 17 |
环境页面
环境页面可以从任务追踪器中通过选择Spark Details > Environment访问。在这里，您可以看到搭建的关键配置详情，包括变换和Spark版本。
sparkModuleVersion对应于变换版本，sparkVersion对应于搭建中使用的Spark版本。
运行时版本控制
每次运行搭建时都会选择一个变换的运行时版本。一个称为“裁定”的系统用于确保您的搭建不会升级到一个不再有效的版本；裁定过程有选择地测试升级，并在必要时回退到旧版本。当有新的Spark版本出现时，它将被自动测试并在可行的情况下在您的管道中实现，无需用户干预。如果升级不成功，您的管道将继续在旧的Spark版本上运行。每次Spark版本升级将与公告一起发布。要暂时停留在现有的Spark版本上，请使用模块固定将管道固定到一个固定的版本。
在运行时版本发布大约一个月后，将发送仓库升级提示以通知用户无法自动升级的问题。您应该能够根据仓库中的检查出错来调试这些情况。
调试任务
如果您怀疑变换升级导致管道中断，请使用调试任务诊断问题。在失败的任务上，选择操作和重新运行为调试任务以指定一个先前成功的版本，并确认变换版本的更改是导致中断的原因。如果遇到变换升级破坏管道的情况，请联系Palantir客服支持以获得进一步帮助。
