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更新于 10-30 00:12

部署与运维

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gcp-managed-spark-upgrades

该技能用于将 GCP 上的 Spark/Dataproc 作业升级到更新的镜像版本,通过分析、修复和测试来保证兼容性。当前仅支持集群上的 PySpark 作业。升级范围严格限定于版本兼容、废弃 API 替换、依赖更新和配置标志,不修改业务逻辑、查询语义或生产数据路径。工作流程分为分析、升级、验证、交付四步:分析阶段收集作业 ID 或源码位置与源镜像版本、目标镜像版本,扫描代码和依赖兼容性问题并生成评估报告请求批准;升级阶段应用兼容性改动并做语法检查;验证阶段在成本优先的最小硬件集群上运行测试,将输出隔离到临时 GCS 位置,失败时分析日志并最多重试 3 次;交付阶段恢复所有临时测试路径至原始生产位置,生成迁移报告并上传到目标 GCS 桶。需要 roles/dataproc.worker 和 roles/storage.objectUser 权限。

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