使用较新版本的 Java

上次更新日期：2026/6/17

最佳做法是使用具有最新支持的 Java 版本的 Talend 产品。

开始之前

请查看说明，以升级您的产品在为所有 Talend 服务升级 Java 中使用的 Java 版本。

关于此任务

此过程描述了如何升级您的 Talend 环境以使用 Java 17。

步骤

确认您的 Talend Remote Engine 和 Talend JobServer 实例支持要升级到的 Java 版本。
Talend Remote Engine 和 Talend JobServer 最新版本的启动需要 Java 17，但也可以执行使用其他 Java 版本的作业。
有关更改用于引擎或 JobServer 启动的 Java 版本的更多信息，请参阅：
- 更改远程引擎服务的 Java 实例
- 为 JobServer 配置 JVM
配置您 Talend Remote Engine 和 Talend JobServer 实例使用的 JDK 版本，以确保所有现有作业在升级到 Java 17 时继续运行。对于每个实例，设置 JDK 版本以匹配每个构件的 Java 兼容性：
- 如果您有需要 Java 8 的作业，请为这些作业配置 Java 8。对于已准备好 Java 17 的作业，请配置 Java 17。
- 如果所有作业都支持 Java 17，请仅配置 Java 17。
以上是配置 Java 时需要考虑的最常见场景。对于旧版本，您可能需要并行运行多个引擎或 JobServer 实例，每个实例使用不同的 Java 版本。
然而，最新的 Talend Remote Engine 和 Talend JobServer 版本都支持动态 JVM 选择模式。此模式根据要执行的构件的 Java 兼容级别自动选择正确的 Java 实例。有关配置此 JVM 选择模式的说明，请参阅：
- 自适应模式：将远程引擎配置为动态选择 Java 版本。
- 自适应模式：将 Talend JobServer 配置为动态选择 Java 版本
此配置允许您使用单个引擎或 JobServer 实例使用不同的 Java 版本运行作业。
如果您使用的是路由或数据服务，请注意，使用 Talend Studio R2025-02 或更高版本构建为 OSGi 的构件仅与 8.0.1-R2025-02-RT 或更高版本的 Talend Runtime 兼容。
- 如果您已经使用 Talend 8.0 将所有路由和数据服务构建为微服务，则它们可以使用 Java 11 或 Java 17 运行。从 R2025-02 r版本构建的路由和数据服务需要 Java 17 才能运行。
- 如果您使用的是作为 OSGi 构建的路线或数据服务，则必须安装使用 R2025-02 中 Camel 4 的 Talend Runtime。如果 Talend Remote Engine 是架构的一部分，您还必须安装新版本的 Talend Remote Engine。有关更多信息，请参阅完整 Talend Runtime 安装的手动迁移和升级 Talend Remote Engine。
  您可以继续运行 Camel 3 Talend Runtime，并逐步重建和重新部署您的路由和数据服务至使用 Camel 4 和通过 Java 17 运行的新的 Talend Runtime。这是因为 Talend Runtime 只能处理一个 Camel 版本，而 Camel 4 与 17 以下的 Java 版本不兼容。
  
  确保测试和更新您在 Routes 和 Data Services 中使用的任何现有自定义代码或外部库，以确保与 Camel 4 的兼容性。
升级 Talend Studio。
如果您的所有作业都可以使用 Java 17 运行，则可以升级到仅使用 Java 17 构建和运行作业的 Talend Studio 版本。
如果您的某些作业无法使用 Java 17 运行，您可继续使用支持用 Java 8 构建作业的 Talend Studio 版本，同时在另一个 Talend Studio 实例中逐步使用 Java 17 重建所有作业。

信息注释重要：支持 Java 8 的 Talend Studio 版本将在有限的时间内得到维护。如果您使用的是 Java 8，我们建议您尽快迁移到 Java 17，以确保您的环境得到持续支持。
逐步重建构件，使其在 Java 17 上本机运行。
最佳做法是首先重建路由和数据服务，然后重建频繁修改的作业，最后重建剩余的工件。

默认情况下，例程继续按照 Java 8 合规性构建。如果需要，您可以将例程升级到 Java 17。请注意，大数据作业不支持在 Java 17 上运行的例程。使用 Java 8 运行例程的灵活性适应了尚未支持较新 Java 版本的大数据技术。

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