Požadavky a omezení pro vyhrazené výpočetní prostředky

Tato stránka popisuje požadavky a omezení vyhrazených výpočetních prostředků. Většina omezení výpočetního výkonu závisí na podmínkách za běhu, protože podpora funkcí byla časem přidána.

Důležité

Inicializační skripty a knihovny mají různé podpory napříč režimy přístupu a verzemi Databricks Runtime. Podívejte se na možnosti instalace inicializačních skriptů a knihovny pro výpočetní prostředky.

Vyhrazené výpočetní prostředky přiřazené ke skupině mají další omezení. Viz Omezení přístupu ke skupině.

Jemně odstupňovaná podpora řízení přístupu

Podrobné řízení přístupu se podporuje u vyhrazených výpočetních prostředků s určitými požadavky:

• Váš pracovní prostor musí být povolený pro bezserverové výpočetní prostředky.
• Operace čtení se podporují ve verzi Databricks Runtime 15.4 LTS a vyšší.
• Operace zápisu se podporují ve službě Databricks Runtime 16.3 a vyšší. Viz podpora DDL, SHOW, DESCRIBE a dalších příkazů.

• Pokud byl váš pracovní prostor zaveden s firewallem nebo má omezení odchozí sítě, musíte povolit porty 8443 až 8451, abyste umožnili granulární řízení přístupu u vyhrazené výpočetní prostředky. Viz Nasazení Azure Databricks ve virtuální síti Azure (injektáž virtuální sítě).

Pokud jsou vaše vyhrazené výpočetní prostředky spuštěné ve službě Databricks Runtime 15.3 nebo starší:

• Nelze získat přístup k tabulce, která má filtr řádků nebo masku sloupce.
• Nelze získat přístup k dynamickým zobrazením.
• Abyste mohli číst z libovolného zobrazení, musíte mít SELECT ve všech tabulkách a zobrazeních, na která toto zobrazení odkazuje.

Požadavky na streamování a materializované zobrazení vyhrazených výpočetních prostředků

• Pokud chcete dotazovat tabulku, kterou vytvořil jiný uživatel pomocí deklarativních kanálů Sparku Lakeflow, včetně streamované tabulky a materializovaného zobrazení, musí být váš pracovní prostor povolený pro bezserverové výpočetní prostředky a vyhrazený výpočetní výkon musí být ve službě Databricks Runtime 15.4 nebo vyšší. Viz Použití samostatných streamovacích tabulek a použití samostatných materializovaných zobrazení.
• Asynchronní vytváření kontrolních bodů je podporováno ve verzi Databricks Runtime 12.2 LTS a vyšší.
• Použití StreamingQueryListener k interakci s objekty spravovanými službou Unity Catalog je podporováno ve službě Databricks Runtime 15.1 a novějších.
• Python foreachBatch nepodporuje ThreadPoolExecutor ani spouštění s více vlákny. Spuštění ve více vláknech nemusí vyvolat chyby, ale může vést k poškození dat nebo nekonzistentním výsledkům.

Uživatelem definované funkce

• Python UDF v Unity Catalog nejsou na vyhrazených výpočetních prostředcích podporovány. Používejte bezserverové výpočetní prostředky, výpočetní prostředky se standardním režimem přístupu, bezserverový sklad SQL nebo sklad SQL Pro anebo Lakeflow Spark Declarative Pipelines ke spouštění uživatelsky definovaných funkcí Pythonu v Unity Catalogu. Viz uživatelem definované funkce (UDF) v katalogu Unity.