Fabric 中的 Apache Spark 執行階段的生命週期
Microsoft Fabric 執行階段是以 Apache Spark 為基礎的 Azure 整合平臺。 它有助於資料工程和資料科學工作流程的執行和管理。 它會從專屬和開放原始碼資源合成基本元素，以提供完整的解決方案。 為了簡潔起見，我們只會將 Apache Spark 所提供的 Microsoft Fabric 執行階段稱為 Fabric 執行階段。
發行頻率
Apache Spark 通常會每隔 6 到 9 個月發行一次次要版本。 Microsoft Fabric Spark 小組致力於提供新的執行階段版本，同時確保最高品質和整合，以及持續支援。 每個版本都包含大約110個元件。 當執行階段擴充至 Apache Spark 以外時，我們可確保 Azure 生態系統中的無縫整合。
對於卓越承諾，我們會仔細處理新的預覽執行階段版本，以 ~3 個月內的實驗性預覽為目標，但最終會逐案例建立時程表。 這包括評估每個 Spark 版本的重要元件，包括 Java、Scala、Python、R 和 Delta Lake。 經過徹底的評估，我們會建立詳細的時程表，以概述執行階段的可用性，並透過各種階段的進展。 整體來說，我們的目標是為 Apache Spark Microsoft Fabric 執行階段建立標準生命周期路徑。
提示
請一律針對目前為 Runtime 1.3 的生產工作負載使用最新的 GA 運行時間版本。
下表列出支援的 Azure Synapse 執行時間版本的運行時間名稱和發行日期。
| 執行階段名稱 | 發行階段 | 終止支援日期 |
|---|---|---|
| 以 Apache Spark 3.5 為基礎的 Runtime 1.3 | GA | 2026 年 9 月 30 日 |
| 以 Apache Spark 3.4 為基礎的 Runtime 1.2 | GA | 2026 年 3 月 31 日 |
| 以 Apache Spark 3.3 為基礎的 Runtime 1.1 | EOSA | 2025 年 3 月 31 日 |
此圖概述執行階段版本的生命週期，從其實驗性公開預覽到其淘汰和移除。
| 階段 | 描述 | 一般生命週期 |
|---|---|---|
| 實驗性公開預覽 | 實驗性公開預覽階段會標示新執行階段版本的初始版本。 在此階段中，系統會敦促使用者試驗最新版本的 Apache Spark 和 Delta Lake，並提供意見反應，儘管有記載的限制。 Microsoft Azure 預覽版條款適用。 檢視預覽使用規定 | 2-3 個月* |
| 公開預覽 | 進一步改善並限制最小化之後，執行階段就會進展到預覽階段。 Microsoft Azure 預覽版條款適用。 檢視預覽使用規定 | 3 個月* |
| 正式發行 (GA) | 一旦執行階段版本符合正式運作 (GA) 準則，即會發行至公用，且適用於生產工作負載。 若要達到這個階段，執行階段必須符合嚴格的效能需求、與平臺整合、可靠性評定，以及其符合使用者需求的能力。 | 24 個月 |
| 長期支援 (LTS) | 在正式運作 (GA) 版本之後，執行階段可能會根據 Spark 版本的特定需求，轉換為長期支援 (LTS) 階段。 此 LTS 階段可能會宣佈，詳細說明客戶的預期支援持續時間，這通常是額外一年的完整支援。 | 12 個月* |
| 宣佈終止支援日期 | 當執行階段終止支援時，它將不會收到任何進一步的更新或支援。 一般而言，在淘汰執行階段之前會提供六個月的通知。 此終止支援日期是藉由使用生命周期結束日期來更新特定資料表來記錄，這會標示終止支援。 | 淘汰前 6 個月 |
| 終止支援日期。 執行階段不支援和已淘汰 | 一旦先前宣佈的支持終止日期送達，執行階段就會正式不受支援。 這表示它不會收到任何更新或錯誤修正，而且小組不會提供任何官方支援。 所有支援票證都會自動解決。 使用不支持的執行階段有使用者自己的風險。 執行階段將會從網狀架構工作區設定 和環境 項目中移除，因此無法在工作區層級使用。 此外，執行階段也會從環境中移除，而且不會選擇為該支援的執行階段版本建立新的環境。 在現有環境中執行的現有Spark作業將無法執行。 | N/A |
| 已移除執行階段 | 一旦執行階段到達不支持的階段，就會排除使用此執行階段的所有環境。 也會移除與此執行階段相關聯的所有後端相關元件。 | 終止支援日期後的幾天 |
* 每個階段中預期的執行階段持續時間。 這些時程表是以範例提供，可能會因各種因素而有所不同。 生命週期時程表可能會變更，Microsoft自由裁量權。
版本控制
我們的執行階段版本編號，雖然與語意版本設定密切相關，但遵循稍微不同的方法。 執行階段主要版本會對應至 Apache Spark 主要版本。 因此，Runtime 1 會對應至 Spark 第 3 版。 同樣地，即將推出的 Runtime 2 會與 Spark 4.0 一致。 請務必注意，在目前的運行時間之間，可能會發生變更，包括新增或移除不同的連結庫。 此外，我們的平臺提供 連結庫管理功能 ，可讓使用者安裝任何所需的連結庫。