Chapitre 3. Mise à niveau de Spark
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Lorsque nous avons commencé à rédiger la deuxième édition de ce livre, l’une des premières tâches auxquelles nous avons dû nous atteler a été de mettre à niveau nos exemples de Spark 2.2 vers Spark 3.3 (puis vers la version 4 ; il nous a fallu un certain temps pour terminer le livre). Dans notre travail quotidien, nous sommes également souvent amenés à aider des gens à passer aux nouvelles versions de Spark. La mise à niveau vers les nouvelles versions de Spark est importante pour pouvoir profiter de ses nombreuses améliorations de performances ; certaines d’entre elles peuvent être aussi simples que de faire fonctionner ton code sur le nouveau moteur, tandis que dans d’autres cas, tu devras peut-être utiliser des API plus récentes. Dans ce chapitre, tu apprendras à identifier les parties de Spark qui ont changé et les endroits où tu devras peut-être mettre à jour ton code.
La mise à niveau vers de nouvelles versions de Spark n’est pas aussi simple que de changer de version et de profiter des avantages d’un nouveau moteur. Bien que Spark vise officiellement à suivre le versionnement sémantique (SemVer), qui garantit la compatibilité des API au sein d’une même version majeure, il échoue souvent sur des points importants, comme nous le verrons dans ce chapitre. Il convient notamment de noter que les « API développeurs ...
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