Poznámka:
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Tento článek popisuje informace o systémovém prostředí pro bezserverové prostředí verze 3.
K zajištění kompatibility aplikace používají bezserverové úlohy rozhraní API verze označované jako verze prostředí, které zůstává kompatibilní s novějšími verzemi serveru.
Pomocí bočního panelu Prostředí v bezserverových poznámkových blocích můžete vybrat základní prostředí, které obsahuje tuto verzi prostředí. Viz Výběr základního prostředí.
Nové funkce a vylepšení
Následující nové funkce a vylepšení jsou k dispozici v bezserverovém prostředí 3.
Aktualizace rozhraní API
18. 8. 2025
Skalární UDF (uživatelem definované funkce) v Pythonu nyní podporují přihlašovací údaje služby.
Skalární uživatelem definované funkce Pythonu může pomocí přihlašovacích údajů služby Unity Katalogu bezpečně přistupovat k externím cloudovým službám. Další informace najdete v tématu Přihlašovací údaje služby ve skalárních uživatelsky definovaných funkcích Pythonu.
13. června 2025
Bezserverové prostředí 3 obsahuje následující aktualizace rozhraní API:
- Přidání podpory API pro filtr pushdown do datových zdrojů v Pythonu. Viz Přidání podpory rozhraní API pro propagaci filtrů pro zdroje dat v Pythonu.
- Zpětné trasování definované uživatelem Pythonu teď zahrnuje rámce z ovladače i exekutoru spolu s klientskými snímky. Podívejte se na vylepšení zpětného trasování definované uživatelem Pythonu.
- Nové funkce
listaggastring_aggagregují hodnotySTRINGaBINARYve skupině. Viz Novélistaggastring_aggfunkce. -
variant_getaget_json_objectnyní zohledňují úvodní mezery v cestách v Apache Sparku. Viz variant_get a get_json_object nyní zvažují úvodní mezery v cestách v Apache Sparku. - SPARK-51079 Podpora velkých typů proměnných v knihovně pandas UDF, createDataFrame a toPandas pomocí šipky
-
SPARK-51186 Přidejte
StreamingPythonRunnerInitializationExceptiondo základní výjimky PySpark. -
SPARK-51112 Nepoužívejte pyarrow's
to_pandasv prázdné tabulce. -
SPARK-51506 [PYTHON][ss] Nevynucujte uživatele k implementaci close() v
TransformWithStateInPandas -
SPARK-51425 [Connect] Přidání klientského rozhraní API pro nastavení vlastního nastavení
operation_id - SPARK-51206 [PYTHON][connect] Přesunout pomocné funkce pro konverzi Arrow mimo Spark Connect
Služba Databricks Connect upgradovaná na verzi 16.3
13. června 2025
Použijte funkce a vylepšení dostupná v Databricks Connect pro Databricks Runtime 16.3. Podívejte se na Databricks Connect pro Databricks Runtime 16.3.
Vylepšené zvýraznění chyby syntaxe Pythonu
13. června 2025
Při zvýrazňování chyb syntaxe Pythonu se zobrazí následující vylepšení:
- Rychlejší zpoždění ve zpracování chyb
- Podpora zvýraznění chyb typu Python
- Konfigurovatelnost linteru prostřednictvím
pyproject.tomlsouborů
Podívejte se na zvýraznění chyb Pythonu.
Podpora Git CLI ve webovém terminálu a notebooku
13. června 2025
Teď můžete použít Rozhraní příkazového řádku Gitu v bezserverovém poznámkovém bloku a webovém terminálu bezserverového poznámkového bloku.
Změna chování týkající se konfliktních verzí prostředí
13. června 2025
V případech, kdy je verze prostředí bez serveru deklarována jak v základním výběru prostředí poznámkového bloku, tak v souboru vlastního základního prostředí, má přednost verze ze souboru základního prostředí, pokud nejsou obě deklarované verze pod verzí 3. V takovém případě se použije verze z poznámkového bloku.
Například:
- Pokud poznámkový blok používá v1 a základní prostředí používá v3, bude úloha používat v3.
- Pokud poznámkový blok používá v1 a základní prostředí používá v2, bude úloha používat v1.
- Pokud poznámkový blok používá v3 a základní prostředí používá v1, bude úloha používat v1.
- Pokud poznámkový blok používá v2 a základní prostředí používá v1, bude úloha používat v2.
Systémové prostředí
- Operační systém: Ubuntu 24.04.2 LTS
- Python: 3.12.3
- Databricks Connect: 16.4.2
Nainstalované knihovny Pythonu
Pokud chcete reprodukovat bezserverové prostředí 3 v místním virtuálním prostředí Pythonu, stáhněte requirements-env-3.txt soubor a spusťte pip install -r requirements-env-3.txt. Tento příkaz nainstaluje všechny opensourcové knihovny z bezserverového prostředí 3.
| Library | Version | Library | Version | Library | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| annotated-types | 0.7.0 | anyio | 4.2.0 | asttokens | 2.0.5 |
| astunparse | 1.6.3 | autocommand | 2.2.2 | azure-core | 1.33.0 |
| azure-storage-blob | 12.23.0 | azure-storage-file-datalake | 12.17.0 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| black | 24.4.2 | blinker | 1.7.0 | boto3 | 1.34.69 |
| botocore | 1.34.69 | cachetools | 5.3.3 | certifi | 2024.6.2 |
| cffi | 1.16.0 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
| click | 8.1.7 | cloudpickle | 3.0.0 | comm | 0.2.1 |
| contourpy | 1.2.0 | kryptografie | 42.0.5 | cycler | 0.11.0 |
| Cython | 3.0.11 | databricks-connect | 16.4.2 | databricks-sdk | 0.49.0 |
| dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.6.7 | dekoratér | 5.1.1 |
| Deprecated | 1.2.18 | dill | 0.3.8 | distlib | 0.3.8 |
| executing | 0.8.3 | facets-overview | 1.1.1 | fastapi | 0.115.12 |
| filelock | 3.15.4 | fonttools | 4.51.0 | gitdb | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.37 | google-api-core | 2.20.0 | google-auth | 2.38.0 |
| google-cloud-core | 2.4.3 | google-cloud-storage | 3.1.0 | google-crc32c | 1.7.1 |
| google-resumable-media | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.69.2 | grpcio | 1.71.0 |
| grpcio-status | 1.71.0 | h11 | 0.14.0 | httplib2 | 0.20.4 |
| idna | 3.7 | importlib-metadata | 7.0.1 | inflect | 7.3.1 |
| iniconfig | 1.1.1 | ipyflow-core | 0.0.206 | ipykernel | 6.29.5 |
| ipython | 8.32.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
| isodate | 0.7.2 | jaraco.collections | 5.1.0 | jaraco.context | 5.3.0 |
| jaraco.functools | 4.0.1 | jaraco.text | 3.12.1 | jedi | 0.19.1 |
| jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.4.2 | jupyter_client | 8.6.0 |
| jupyter_core | 5.7.2 | kiwisolver | 1.4.4 | launchpadlib | 1.11.0 |
| lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 | matplotlib | 3.8.4 |
| matplotlib-inline | 0.1.6 | mlflow-skinny | 2.21.3 | more-itertools | 10.3.0 |
| mypy-extensions | 1.0.0 | nest-asyncio | 1.6.0 | numpy | 1.26.4 |
| oauthlib | 3.2.2 | opentelemetry-api | 1.31.1 | opentelemetry-sdk | 1.31.1 |
| opentelemetry-semantic-conventions | 0.52b1 | packaging | 24.1 | pandas | 1.5.3 |
| parso | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 | patsy | 0.5.6 |
| pexpect | 4.8.0 | pillow | 10.3.0 | pip | 25.0.1 |
| platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.22.0 | pluggy | 1.5.0 |
| prompt-toolkit | 3.0.43 | proto-plus | 1.26.1 | protobuf | 5.29.4 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | py4j | 0.10.9.7 | pyarrow | 15.0.2 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pyccolo | 0.0.68 |
| pycparser | 2.21 | pydantic | 2.8.2 | pydantic_core | 2.20.1 |
| Pygments | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 | PyJWT | 2.7.0 |
| pyodbc | 5.0.1 | pyparsing | 3.0.9 | pytest | 8.3.0 |
| python-dateutil | 2.9.0.post0 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | pytz | 2024.1 |
| PyYAML | 6.0.1 | pyzmq | 25.1.2 | requests | 2.32.2 |
| rsa | 4.9 | s3transfer | 0.10.4 | scikit-learn | 1.4.2 |
| scipy | 1.13.1 | seaborn | 0.13.2 | setuptools | 75.8.0 |
| six | 1.16.0 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 |
| sqlparse | 0.5.3 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.2.0 |
| starlette | 0.46.1 | statsmodels | 0.14.2 | tenacity | 8.2.2 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 | tomli | 2.0.1 |
| tornado | 6.4.1 | traitlets | 5.14.3 | typeguard | 4.3.0 |
| typing_extensions | 4.11.0 | tzdata | 2024.1 | ujson | 5.10.0 |
| unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 2.2.2 | uvicorn | 0.34.0 |
| virtualenv | 20.29.2 | wadllib | 1.3.6 | wcwidth | 0.2.5 |
| wheel | 0.45.1 | wrapt | 1.14.1 | zipp | 3.17.0 |
| zstandard | 0.23.0 |