Databricks Runtime 14.1 (EoS)

Hinweis

Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Informationen zum Enddatum des Supports finden Sie unter "Ende des Supports" und "Ende des Lebenszyklus". Eine Übersicht aller unterstützten Databricks Runtime-Versionen finden Sie unter Versionshinweise und Kompatibilität von Databricks Runtime.

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 14.1, unterstützt von Apache Spark 3.5.0.

Diese Version wurde von Databricks im Oktober 2023 veröffentlicht.

Neue Features und Verbesserungen

array_insert() ist für negative Indizes 1-basiert.

Die array_insert Funktion basiert auf 1 für positive und negative Indizes. Es fügt nun neues Element am Ende der Eingabearrays für den Index -1 ein. Um das vorherige Verhalten wiederherzustellen, legen Sie spark.sql.legacy.negativeIndexInArrayInsert auf true fest.

Delta-V2-Prüfpunkte, die standardmäßig mit Liquid-Clusterung aktiviert werden

Neu erstellte Delta-Tabellen mit Liquid Clustering verwenden standardmäßig V2-Prüfpunkte. Siehe Kompatibilität für Tabellen mit Liquid Clustering.

Funktion zum Entfernen von Delta-Tabellen in der öffentlichen Vorschau

Sie können jetzt einige Tabellenfunktionen für Delta-Tabellen entfernen. Die aktuelle Unterstützung umfasst jetzt das Entfernen von deletionVectors und v2Checkpoint. Weitere Informationen finden Sie unter Löschen eines Delta Lake-Tabellenfeatures und Herabstufen des Tabellenprotokolls.

Delta Sharing: Empfänger können Batchabfragen für freigegebene Tabellen mit Löschvektoren ausführen (Public Preview)

Delta Sharing-Empfänger können jetzt Batchabfragen für freigegebene Tabellen ausführen, die Löschvektoren verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Tabellen mit Löschvektoren oder Spaltenzuordnungen zu einer Freigabe, Lesen von Tabellen mit aktivierten Löschvektoren oder Spaltenzuordnungen und Lesen von Tabellen mit aktivierten Löschvektoren oder Spaltenzuordnungen.

Delta Sharing: Empfänger können Batchabfragen für freigegebene Tabellen mit Spaltenzuordnung ausführen (Public Preview).

Delta Sharing-Empfänger können jetzt Batchabfragen für freigegebene Tabellen ausführen, die Spaltenzuordnung verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Tabellen mit Löschvektoren oder Spaltenzuordnungen zu einer Freigabe, Lesen von Tabellen mit aktivierten Löschvektoren oder Spaltenzuordnungen und Lesen von Tabellen mit aktivierten Löschvektoren oder Spaltenzuordnungen.

Streamen aus Unity Catalog-Ansichten in der öffentlichen Vorschau

Sie können strukturiertes Streaming verwenden, um Streaming-Lesevorgänge aus Ansichten durchzuführen, die im Unity Catalog registriert sind. Azure Databricks unterstützt nur Streaminglesevorgänge aus Ansichten, die für Delta-Tabellen definiert sind.

Apache Pulsar-Connector in der öffentlichen Vorschau

Sie können jetzt strukturiertes Streaming verwenden, um Daten von Apache Pulsar auf Azure Databricks zu streamen. Siehe Stream von Apache Pulsar.

Aktualisierter Snowflake-Treiber

Der Snowflake JDBC-Driver verwendet jetzt Version 3.13.33.

SQL Sitzungsvariablen

In dieser Version wird die Möglichkeit eingeführt, temporäre Variablen in einer Sitzung zu deklarieren, die innerhalb von Abfragen festgelegt und dann darauf verwiesen werden kann. Siehe Variablen.

Benannte Parameteraufrufe für SQL und Python-UDF.

Sie können jetzt Named-Parameteraufruf für SQL und Python UDF verwenden.

Tabellenargumente für Funktionen zur Unterstützung von Partitionierung und Sortierung

Sie können nun die Klauseln PARTITION BY und ORDER BY verwenden, um zu steuern, wie Tabellenargumente während eines Funktionsaufrufs an eine Funktion übergeben werden.

Neue und erweiterte integrierte SQL-Funktionen

Die folgenden integrierten Funktionen wurden hinzugefügt:

  • from_xml: Analysiert einen XML-Code STRING in eine STRUCT.
  • schema_of_xml: Leitet ein Schema von einem XML ab STRING.
  • session_user: Gibt den angemeldeten Benutzer zurück.
  • try_reflect: Gibt NULL anstelle der Ausnahme zurück, wenn eine Java Methode fehlschlägt.

Die folgenden integrierten Funktionen wurden verbessert:

  • mode: Unterstützung für einen optionalen Parameter, der ein deterministisches Ergebnis erzwingt.
  • to_char: Neuer Support für DATE, TIMESTAMP und BINARY.
  • to_varchar: Neuer Support für DATE, TIMESTAMP und BINARY.

Verbesserte Handhabung korrelierter Unterabfragen

Die Möglichkeit, die Korrelation in Unterabfragen zu verarbeiten, wurde erweitert:

  • Handhabung von „limit“ und „order by“ in korrelierten skalaren (lateralen) Unterabfragen.
  • Unterstützung von Fensterfunktionen in korrelierten skalaren Unterabfragen.
  • Unterstützung korrelierter Referenzen in Join-Prädikaten für skalare und laterale Unterabfragen

Verhaltensänderung

Strenge Typprüfung in Photon Parquet-Leser

Photon schlägt fehl, wenn versucht wird, einen Dezimalwert aus einer Parquet-Spalte zu lesen, die kein Dezimaltyp ist. Photon schlägt auch fehl, wenn ein Bytearray mit fester Länge aus Parquet als Zeichenfolge gelesen wird.

Bibliotheksaktualisierungen

  • Aktualisierte Python-Bibliotheken:
    • filelock von 3.12.2 auf 3.12.3
    • s3transfer von 0.6.1 auf 0.6.2
  • Aktualisierte Java-Bibliotheken:
    • com.uber.h3 von 3.7.0 bis 3.7.3
    • io.airlift.aircompressor von 0.24 auf 0.25
    • io.delta.delta-sharing-spark_2.12 von 0.7.1 auf 0.7.5
    • io.netty.netty-all von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-buffer von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec von Version 4.1.93.Final auf Version 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-http von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-http2 von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-socks von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-common von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-handler von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-handler-proxy von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-resolver von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-epoll von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-kqueue von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-native-epoll von 4.1.93.Final-linux-x86_64 auf 4.1.96.Final-linux-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-kqueue von 4.1.93.Final-osx-x86_64 auf 4.1.96.Final-osx-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-unix-common von 4.1.93.Final auf 4.1.96.Final
    • net.snowflake.snowflake-jdbc von 3.13.29 bis 3.13.33
    • org.apache.orc.orc-core von 1.9.0-shaded-protobuf auf 1.9.1-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-mapreduce von 1.9.0-shaded-protobuf auf 1.9.1-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-shims von 1.9.0 auf 1.9.1

Apache Spark

Databricks Runtime 14.1 enthält Apache Spark 3.5.0. Diese Version enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 14.0 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerkorrekturen und Verbesserungen an Spark:

  • [SPARK-45088] [DBRRM-557] Wiederherstellen „[SC-142785][python][CONNECT] Getitem soll mit doppelten Spalten funktionieren“
  • [SPARK-43453] [DBRRM-557] Wiederherstellen von „[SC-143135][ps] Ignorieren names des Zeitpunkts MultiIndexaxis=1 für concat“
  • [SPARK-45225] [SC-143207][sql] XML: XSD-Datei-URL-Unterstützung
  • [SPARK-45156] [SC-142782][sql] Umschließen von inputName durch Backticks in der NON_FOLDABLE_INPUT-Fehlerklasse
  • [SPARK-44910] [ SC-143082][sql] Encoders.bean unterstützt keine Superklassen mit generischen Typargumenten.
  • [SPARK-43453] [SC-143135][ps] Ignorieren des names von MultiIndex wenn axis=1 für concat
  • [SPARK-44463] [SS][connect] Verbessern der Fehlerbehandlung für Connect Steaming Python Worker
  • [SPARK-44960] [SC-141023][ui] Unescape und Consist-Fehlerzusammenfassung über UI-Seiten
  • [SPARK-44788] [SC-142980][connect][PYTHON][sql] Fügen Sie from_xml und schema_of_xml zu Pyspark, Spark Connect und sql-Funktion hinzu.
  • [SPARK-44614] [SC-138460][python][CONNECT][3.5] Fügen Sie fehlende Pakete in setup.py
  • [SPARK-45151] [SC-142861][core][UI] Unterstützung für Threadabbilder auf Aufgabenebene
  • [SPARK-45056] [SC-142779][python][SS][connect] Beendigungstests für streamingQueryListener und foreachBatch
  • [SPARK-45084] [SC-142828][ss] StateOperatorProgress, um genaue effektive Shuffle-Partitionsnummer zu verwenden
  • [SPARK-44872] [SC-142405][connect] Servertests infra und ReattachableExecuteSuite
  • [SPARK-45197] [SC-142984][core] Fügt StandaloneRestServerJavaModuleOptions zu Treibern hinzu
  • [SPARK-44404] [SC-139601][sql] Weisen Sie der Fehlerklasse Namen LEGACY_ERROR_TEMP[1009,1010,1013,1015,1016,1278] zu.
  • [SPARK-44647] [ SC-142297][sql] Unterstützung für SPJ, wobei Join-Schlüssel kleiner als Cluster-Schlüssel sind
  • [SPARK-45088] [ SC-142785][python][CONNECT] getitem mit duplizierten Spalten funktionieren lassen
  • [SPARK-45128] [SC-142851][sql] Unterstützung für CalendarIntervalType in Arrow
  • [SPARK-45130] [SC-142976][connect][ml][python] Vermeiden des Spark Connect ML-Modells zum Ändern von Eingabe-Pandas-Datenframes
  • [SPARK-45034] [ SC-142959][sql] Unterstützung der deterministischen Modusfunktion
  • [SPARK-45173] [SC-142931][ui] Entfernen Sie einige unnötige SourceMapping-Dateien in der Benutzeroberfläche.
  • [SPARK-45162] [SC-142781][sql] Unterstützung von Karten- und Array-Parametern, die über call_function erstellt wurden.
  • [SPARK-45143] [SC-142840][python][CONNECT] Machen Sie PySpark kompatibel mit PyArrow 13.0.0
  • [SPARK-45174] [SC-142837][core] Unterstützung
  • [SPARK-45167] [SC-142956][connect][PYTHON] Python-Client muss release_all aufrufen
  • [SPARK-36191] [SC-142777][sql] Behandeln von Grenzwerten und Reihenfolge nach korrelierten skalaren (lateralen) Unterabfragen
  • [SPARK-45159] [ SC-142829][python] Behandeln benannter Argumente nur bei Bedarf
  • [SPARK-45133] [SC-142512][connect] Stellen Sie sicher, dass Spark Connect-Abfragen abgeschlossen werden, wenn die letzte Ergebnisaufgabe abgeschlossen ist.
  • [SPARK-44801] [SC-140802][sql][UI] Erfassen der Analyse fehlgeschlagener Abfragen in Listener und UI
  • [SPARK-45139] [SC-142527][sql] Hinzufügen von DatabricksDialect zur Verarbeitung der SQL-Typkonvertierung
  • [SPARK-45157] [SC-142546][sql] Vermeiden wiederholter if-Überprüfungen in [On|Off|HeapColumnVector
  • [SPARK-45077] Rückgängig machen von “[SC-142069][ui] Upgrade dagre-d3.js von 04.3 auf 0.6.4”
  • [SPARK-45145] [SC-142521][Beispiel] JavaSparkSQLCli-Beispiel hinzufügen
  • [SPARK-43295] Wiederherstellen von „[SC-142254][ps] Typspalten für Unterstützungszeichenfolgen für DataFrameGroupBy.sum„
  • [SPARK-44915] [SC-142383][core] Überprüfen der Prüfsumme der neu montierten PVC-Shuffle-Daten vor der Wiederherstellung
  • [SPARK-45147] [SC-142524][core] Verwendung von System.setSecurityManager entfernen
  • [SPARK-45104] [ SC-142206][ui] Upgrade graphlib-dot.min.js auf 1.0.2
  • [SPARK-44238] [SC-141606][core][SQL] Führen Sie eine neue readFrom Methode mit Byte-Array-Eingabe für BloomFilter ein.
  • [SPARK-45060] [SC-141742][sql] Beheben eines internen Fehlers aus to_char() im NULL-Format
  • [SPARK-43252] [SC-142381][sql] Ersetzen Sie die Fehlerklasse _LEGACY_ERROR_TEMP_2016 durch einen internen Fehler.
  • [SPARK-45069] [SC-142279][sql] SQL-Variable sollte immer nach äußerem Verweis aufgelöst werden
  • [SPARK-44911] [SC-142388][sql] Erstellen einer Hive-Tabelle mit ungültiger Spalte sollte einen Fehler der Klasse zurückgeben
  • [SPARK-42754] [SC-125567][sql][UI] Beheben des Abwärtskompatibilitätsproblems bei der geschachtelten SQL-Ausführung
  • [SPARK-45121] [SC-142375][connect][PS] Unterstützung Series.empty für Spark Connect.
  • [SPARK-44805] [SC-142203][sql] getBytes/getShorts/getInts/usw. sollte in einem Spaltenvektor mit einem Wörterbuch funktionieren.
  • [SPARK-45027] [SC-142248][python] Interne Funktionen/Variablen in pyspark.sql.functions vor dem automatischen Abschluss ausblenden
  • [SPARK-45073] [SC-141791][ps][CONNECT] Ersetzen durch LastNotNullLast(ignoreNulls=True)
  • [SPARK-44901] [SC-141676][sql] Manueller Backport: Hinzufügen der API in der Python-UDTF-Methode "analyze", um Partitionierungs-/Sortierungsausdrücke zurückzugeben
  • [SPARK-45076] [SC-141795][ps] Wechseln zur in repeat integrierten Funktion
  • [SPARK-44162] [SC-141605][core] Unterstützung von G1GC in den Spark-Metriken
  • [SPARK-45053] [SC-141733][Python][KLEIN] Protokollverbesserung bei Versionsunterschied in Python
  • [SPARK-44866] [SC-142221][sql] Hinzufügen von SnowflakeDialect zur korrekten Behandlung des BOOLESCHEN Typs
  • [SPARK-45064] [ SC-141775][python][CONNECT] Fügen Sie den fehlenden scale Parameter in ceil/ceiling
  • [SPARK-45059] [SC-141757][connect][PYTHON] Fügen Sie try_reflect Funktionen zu Scala und Python
  • [SPARK-43251] [SC-142280][sql] Ersetzen Sie die Fehlerklasse _LEGACY_ERROR_TEMP_2015 durch einen internen Fehler.
  • [SPARK-45052] [SC-141736][sql][PYTHON][connect] Funktionsalias-Ausgabespaltennamen mit SQL konsistent gestalten
  • [SPARK-44239] [SC-141502][sql] Freier Speicher, der von großen Vektoren zugewiesen wird, wenn Vektoren zurückgesetzt werden
  • [SPARK-43295] [SC-142254][ps] Unterstützung von String-Typ-Spalten für DataFrameGroupBy.sum
  • [SPARK-45080] [SC-142062][ss] Explizite Aufruf der Unterstützung für Columnar in DSv2-Streamingdatenquellen
  • [SPARK-45036] [SC-141768][sql] SPJ: Vereinfachen der Logik für die Behandlung teilweise gruppierter Verteilung
  • [SPARK-45077] [SC-142069][ui] Upgrade dagre-d3.js von 0.4.3 auf 0.6.4.4
  • [SPARK-45091] [ SC-142020][python][CONNECT][sql] Funktion floor/round/bround akzeptiert den Spaltentypen scale
  • [SPARK-45090] [SC-142019][python][CONNECT] DataFrame.{cube, rollup} unterstützt Spalten-Ordnungszahlen
  • [SPARK-44743] [SC-141625][sql] Funktion hinzufügen try_reflect
  • [SPARK-45086] [SC-142052][ui] Hexadezimale für Threadsperrhashcode anzeigen
  • [SPARK-44952] [SC-141644][sql][PYTHON] Unterstützung benannter Argumente in Aggregat-Pandas-UDFs
  • [SPARK-44987] [ SC-141552][sql] Weisen Sie der Fehlerklasse einen Namen zu. _LEGACY_ERROR_TEMP_1100
  • [SPARK-45032] [SC-141730][connect] Beheben von Kompilierungswarnungen im Zusammenhang mit Top-level wildcard is not allowed and will error under -Xsource:3
  • [SPARK-45048] [SC-141629][connect] Fügen Sie zusätzliche Tests für den Python-Client und die koppelbare Ausführung hinzu.
  • [SPARK-45072] [SC-141807][connect] Korrigieren von äußeren Bereichen für Ammonitklassen
  • [SPARK-45033] [SC-141759][sql] Unterstützen von Karten nach parametrisierter sql()
  • [SPARK-45066] [SC-141772][sql][PYTHON][connect] Funktion repeat akzeptiert Spaltentyp n
  • [SPARK-44860] [SC-141103][sql] Funktion SESSION_USER hinzufügen
  • [SPARK-45074] [SC-141796][python][CONNECT] DataFrame.{sort, sortWithinPartitions} unterstützt Spalten-Ordnungszahlen
  • [SPARK-45047] [SC-141774][python][CONNECT] DataFrame.groupBy Unterstützen von Ordnungszahlen
  • [SPARK-44863] [SC-140798][Ui] Hinzufügen einer Schaltfläche zum Herunterladen des Threadabbilds als txt in der Spark-Ui
  • [SPARK-45026] [SC-141604][connect] spark.sql sollte Datentypen unterstützen, die nicht mit pfeilkompatibel sind
  • [SPARK-44999] [SC-141145][core] Umgestalten von ExternalSorter, um Überprüfungen von shouldPartition beim Aufrufen von getPartition zu reduzieren
  • [SPARK-42304] [ SC-141501][sql] Umbenennen _LEGACY_ERROR_TEMP_2189 in GET_TABLES_BY_TYPE_UNSUPPORTED_BY_HIVE_VERSION
  • [SPARK-43781] [SC-139450][sql] Fix IllegalStateException beim Gemeinsamen Gruppieren von zwei Datasets, die von derselben Quelle abgeleitet wurden
  • [SPARK-45018] [SC-141516][python][CONNECT] Hinzufügen von CalendarIntervalType zu Python Client
  • [SPARK-45024] [SC-141513][python][CONNECT] Filtern einiger Konfigurationen in der Sitzungserstellung
  • [SPARK-45017] [SC-141508][python] Zu PySpark hinzufügen CalendarIntervalType
  • [SPARK-44720] [SC-139375][connect] Das Dataset soll Encoder anstelle von AgnosticEncoder verwenden.
  • [SPARK-44982] [ SC-141027][connect] Mark Spark Connect-Serverkonfigurationen als statisch
  • [SPARK-44839] [SC-140900][ss][CONNECT] Bessere Fehlerprotokollierung, wenn der Benutzer versucht, Spark-Sitzung zu serialisieren
  • [SPARK-44865] [SC-140905][ss] Erstellen der StreamingRelationV2-Unterstützungsmetadatenspalte
  • [SPARK-45001] [SC-141141][python][CONNECT] DataFrame.foreachPartition implementieren
  • [SPARK-44497] [ SC-141017][webui] Aufgabenpartitions-ID in der Aufgabentabelle anzeigen
  • [SPARK-45006] [SC-141143][ui] Verwenden Sie das gleiche Datumsformat anderer UI-Datumselemente für die X-Achse von Zeitachsen.
  • [SPARK-45000] [SC-141135][python][CONNECT] Implementieren von DataFrame.foreach
  • [SPARK-44967] [SC-141137][sql][CONNECT] Einheit sollte zuerst berücksichtigt werden, bevor Boolescher Wert für TreeNodeTag verwendet wird.
  • [SPARK-44993] [ SC-141088][core] Hinzufügen von ShuffleChecksumUtils.compareChecksums durch Wiederverwenden von ShuffleChecksumTestHelp.compareChecksums
  • [SPARK-44807] [SC-140176][connect] Dataset.metadataColumn zum Scala-Client hinzufügen
  • [SPARK-44965] [ SC-141098][python] Interne Funktionen/Variablen ausblenden aus pyspark.sql.functions
  • [SPARK-44983] [SC-141030][sql] Konvertierung von Binärdaten in eine Zeichenfolge gemäß den Formaten: to_char, hex, base64
  • [SPARK-44980] [DBRRM-462][sc-141024][PYTHON][connect] Beheben von geerbten namedtuples, sodass sie in createDataFrame funktionieren
  • [SPARK-44985] [SC-141033][core] Verwenden von toString anstelle von stacktrace für Task Reaper threadDump
  • [SPARK-44984] [SC-141028][python][CONNECT] Entfernen von _get_alias aus dem DataFrame
  • [SPARK-44975] [SC-141013][sql] Entfernen der nutzlosen BinaryArithmetic-Außerkraftsetzung aufgelöst
  • [SPARK-44969] [SC-140957][sql] Wiederverwenden von ArrayInsert in ArrayAppend
  • [SPARK-44549] [SC-140714][sql] Unterstützen von Fensterfunktionen in korrelierten skalaren Unterabfragen
  • [SPARK-44938] [SC-140811][sql] Standardwert von spark.sql.maxSinglePartitionBytes auf 128m ändern
  • [SPARK-44918] [SC-140816][sql][PYTHON] Unterstützung benannter Argumente in skalaren Python/Pandas UDFs
  • [SPARK-44966] [SC-140907][core][CONNECT] Ändern Sie das bisher unveränderte var zu val
  • [SPARK-41471] [SC-140804][sql] Reduzierung von Spark-Shuffle, wenn nur eine Seite eines Joins KeyGroupedPartitioning ist.
  • [SPARK-44214] [SC-140528][core] Unterstützung für die Spark Driver Live Log Benutzeroberfläche
  • [SPARK-44861] [SC-140716][connect] jsonignore SparkListenerConnectOperationStarted.planRequest
  • [SPARK-44776] [SC-140519][connect] Füge ProducedRowCount zu SparkListenerConnectOperationFinished hinzu
  • [SPARK-42017] [ SC-140765][python][CONNECT] df['col_name'] sollte den Spaltennamen überprüfen
  • [SPARK-40178] [SC-140433][sql][COONECT] Unterstützt Hinweise mit Leichtigkeit für PySpark und R
  • [SPARK-44840] [SC-140593][sql] array_insert() 1-basiert für negative Indizes machen
  • [SPARK-44939] [SC-140778][r] Unterstützung von Java 21 in SparkR Systemanforderungen
  • [SPARK-44936] [SC-140770][core] Vereinfachen sie das Protokoll, wenn Spark HybridStore die Speichergrenze erreicht
  • [SPARK-44908] [SC-140712][ml][CONNECT] Kreuzvalidiererfunktionalität foldCol param beheben
  • [SPARK-44816] [SC-140717][connect] Fehlermeldung verbessern, wenn die UDF-Klasse nicht gefunden wird
  • [SPARK-44909] [SC-140710][ML] Starten des Taschenlampenverteilers-Protokollstreamingservers überspringen, wenn er nicht verfügbar ist
  • [SPARK-44920] [SC-140707][core] Verwenden Sie await() anstelle von awaitUninterruptibly() in TransportClientFactory.createClient()
  • [SPARK-44905] [SC-140703][sql] Stateful lastRegex verursacht NullPointerException bei der Auswertung für regexp_replace
  • [SPARK-43987] [SC-139594][shuffle] Separate finalizeShuffleMerge-Verarbeitung in dedizierte Threadpools
  • [SPARK-42768] [SC-140549][sql] Aktivieren des zwischengespeicherten Plans, standardmäßig AQE anwenden
  • [SPARK-44741] [SC-139447][core] Unterstützung von regex-basierten MetricFilter in StatsdSink
  • [SPARK-44751] [ SC-140532][sql] XML FileFormat Interface-Implementierung
  • [SPARK-44868] [SC-140438][sql] Datum/Uhrzeit in Zeichenfolge konvertieren nach to_char/to_varchar
  • [SPARK-44748] [SC-140504][sql] Abfrageausführung für die PARTITION BY-Klausel in UDTF-Argumenten TABLE
  • [SPARK-44873] [SC-140427] Unterstützung für das Ändern von Ansichten mit geschachtelten Spalten im Hive-Client.
  • [SPARK-44876] [DBRRM-140431][SC-140431][python] Korrigieren der für Arrow optimierten Python-UDF in Spark Connect
  • [SPARK-44520] [SC-137845][sql] Ersetzen des Ausdrucks UNSUPPORTED_DATA_SOURCE_FOR_DIRECT_QUERY durch UNSUPPORTED_DATASOURCE_FOR_DIRECT_QUERY und Offenlegungsstamm AE
  • [SPARK-42664] [SC-139769][connect] Unterstützen der bloomFilter-Funktion für DataFrameStatFunctions
  • [SPARK-43567] [SC-139227][ps] Unterstützung von use_na_sentinel für factorize
  • [SPARK-44859] [SC-140254][ss] Korrigieren des falschen Eigenschaftennamens in strukturierten Streaming-Dokumenten
  • [SPARK-44822] [SC-140182][python][SQL] Python UDTFs standardmäßig als nicht deterministisch machen
  • [SPARK-44731] [SC-139524][python][CONNECT] Make TimestampNTZ arbeitet mit Literalen in Python Spark Connect
  • [SPARK-44836] [DBRRM-140180][SC-140228][python] Umgestalten von Arrow-Python-UDTF
  • [SPARK-44714] [SC-139238] Erleichterte Einschränkung der LCA-Auflösung in Bezug auf Abfragen mit Having
  • [SPARK-44749] [SC-139664][sql][PYTHON] Unterstützung benannter Argumente in Python UDTF
  • [SPARK-44737] [SC-139512][sql][UI] Sollte JSON-Formatfehler nicht auf der SQL-Seite für Nicht-SparkThrowables auf der SQL-Registerkarte anzeigen
  • [SPARK-44665] [SC-139307][Python] Unterstützung für Pandas DataFrame assertDataFrameEqual hinzufügen
  • [SPARK-44736] [SC-139622][connect] Hinzufügen von Dataset.explode zu Spark Connect Scala Client
  • [SPARK-44732] [ SC-139422][sql] Integrierte XML-Datenquellenunterstützung
  • [SPARK-44694] [SC-139213][python][CONNECT] Aktive Sitzungen umstrukturieren und als API zugänglich machen
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  • [SPARK-42330] [SC-138838][sql] Weisen Sie der Fehlerklasse den Namen RULE_ID_NOT_FOUND zu. _LEGACY_ERROR_TEMP_2175
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  • [SPARK-44252] [SC-137505][ss] Definieren Sie eine neue Fehlerklasse und wenden Sie sie auf den Fall an, in dem der Ladezustand von DFS fehlschlägt.
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  • [SPARK-41400] [DBRRM-396][sc-138287][CONNECT] Entfernen von Catalyst-Abhängigkeit von Connect-Client
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  • [SPARK-44454] [SC-138071][sql][HIVE] HiveShim getTablesByType unterstützt Fallback
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  • [SPARK-43611] [SC-138051][sql][PS][connect] ExtractWindowExpressions zum Beibehalten der PLAN_ID_TAG bringen
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  • [SPARK-44482] [SC-138067][connect] Connect-Server sollte die Bindungsadresse angeben
  • [SPARK-44528] [SC-138047][connect] Unterstützung der ordnungsgemäßen Verwendung von hasattr() für Connect Dataframe
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Databricks ODBC/JDBC-Treiberunterstützung

Databricks unterstützt ODBC-/JDBC-Treiber, die in den letzten 2 Jahren veröffentlicht wurden. Laden Sie die kürzlich veröffentlichten Treiber herunter, und führen Sie ein Upgrade durch (ODBC herunterladen, JDBC herunterladen).

Siehe Databricks Runtime 14.1 Wartungsupdates.

Systemumgebung

  • Betriebssystem: Ubuntu 22.04.3 LTS
  • Java: Zulu 8.72.0.17-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.10.12
  • R: 4.3.1
  • Delta Lake: 3.0.0

Installierte Python-Bibliotheken

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
anyio 3.5.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
asttokens 2.0.5 attrs 22.1.0 Rückruf 0.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 schwarz 22.6.0 Bleichmittel 4.1.0
Fahrtrichtungsanzeiger 1.4 boto3 1.24.28 botocore 1.27.96
certifi 2022.12.7 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
charset-normalizer 2.0.4 Klicken 8.0.4 comm 0.1.2
contourpy 1.0.5 Kryptographie 39.0.1 cycler 0.11.0
Cython 0.29.32 databricks-sdk 0.1.6 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.6.7 decorator 5.1.1 defusedxml 0.7.1
distlib 0.3.7 docstring-to-markdown 0,11 Einstiegspunkte 0,4
Ausführen 0.8.3 Facettenübersicht 1.1.1 fastjsonschema 2.18.0
filelock 3.12.3 fonttools 4.25.0 GCC-Laufzeitbibliothek 1.10.0
googleapis-common-protos 1.60.0 grpcio 1.48.2 grpcio-status 1.48.1
httplib2 0.20.2 idna 3.4 importlib-metadata 4.6.4
ipykernel 6.25.0 ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 jedi 0.18.1 jeepney (ein philippinisches öffentliches Verkehrsmittel) 0.7.1
Jinja2 3.1.2 jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0
jsonschema 4.17.3 jupyter-client 7.3.4 jupyter-server 1.23.4
jupyter_core 5.2.0 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
Schlüsselbund 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 launchpadlib 1.10.16
lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6 lxml 4.9.1
MarkupSafe 2.1.1 matplotlib 3.7.0 matplotlib-inline 0.1.6
mccabe 0.7.0 mistune 0.8.4 more-itertools 8.10.0
mypy-extensions 0.4.3 nbclassic 0.5.2 nbclient 0.5.13
nbconvert 6.5.4 nbformat 5.7.0 nest-asyncio 1.5.6
nodeenv 1.8.0 Notebook 6.5.2 notebook_shim 0.2.2
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 Packen 22.0
Pandas 1.5.3 pandocfilters 1.5.0 parso 0.8.3
pathspec 0.10.3 Sündenbock 0.5.3 pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5 Pillow 9.4.0 pip 22.3.1
platformdirs 2.5.2 plotly 5.9.0 pluggy 1.0.0
prometheus-client 0.14.1 prompt-toolkit 3.0.36 protobuf 4.24.0
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 pyarrow 8.0.0 pycparser 2.21
pydantic 1.10.6 pyflakes 3.0.1 Pygments 2.11.2
PyGObject 3.42.1 PyJWT 2.3.0 pyodbc 4.0.32
pyparsing 3.0.9 pyright 1.1.294 pyrsistent 0.18.0
Python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-server 1.7.1
pytoolconfig 1.2.5 pytz 2022.7 pyzmq 23.2.0
Anfragen 2.28.1 Seil 1.7.0 s3transfer 0.6.2
scikit-learn 1.1.1 seaborn 0.12.2 SecretStorage 3.3.1
Send2Trash 1.8.0 setuptools 65.6.3 six 1.16.0
sniffio 1.2.0 soupsieve 2.3.2.post1 ssh-import-id 5.11
Stapel-Daten 0.2.0 statsmodels 0.13.5 Zähigkeit 8.1.0
terminado 0.17.1 threadpoolctl 2.2.0 tinycss2 1.2.1
tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1 tornado 6.1
traitlets 5.7.1 typing_extensions 4.4.0 ujson 5.4.0
unattended-upgrades 0,1 urllib3 1.26.14 virtualenv 20.16.7
wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5 Webcodierungen 0.5.1
websocket-client 0.58.0 whatthepatch 1.0.2 Rad 0.38.4
widgetsnbextension 3.6.1 yapf 0.31.0 zipp 1.0.0
SciPy 1.10.1

Installierte R-Bibliotheken

R-Bibliotheken werden am 10.02.2023 aus dem Posit Paket-Manager CRAN-Snapshot installiert.

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
Pfeil 12.0.1 askpass 1.1 assertthat 0.2.1
backports 1.4.1 base 4.3.1 base64enc 0.1-3
bit 4.0.5 bit64 4.0.5 Blob 1.2.4
boot 1.3-28 brew 1,0 - 8 brio 1.1.3
broom 1.0.5 bslib 0.5.0 cachem 1.0.8
callr 3.7.3 caret 6.0-94 cellranger 1.1.0
chron 2.3-61 class 7.3-22 CLI 3.6.1
clipr 0.8.0 Uhr 0.7.0 cluster 2.1.4
codetools 0.2-19 Farbraum 2.1-0 commonmark 1.9.0
compiler 4.3.1 Konfiguration 0.3.1 konflikthaft 1.2.0
cpp11 0.4.4 Buntstift 1.5.2 Zugangsdaten 1.3.2
curl 5.0.1 data.table 1.14.8 Datensätze 4.3.1
DBI 1.1.3 dbplyr 2.3.3 desc 1.4.2
devtools 2.4.5 Diagramm 1.6.5 diffobj 0.3.5
Zusammenfassung 0.6.33 downlit 0.4.3 dplyr 1.1.2
dtplyr 1.3.1 e1071 1.7-13 ellipsis 0.3.2
Evaluieren 0,21 Fansi 1.0.4 Farben 2.1.1
fastmap 1.1.1 fontawesome 0.5.1 forcats 1.0.0
foreach 1.5.2 fremd 0.8-82 Schmiede 0.2.0
fs 1.6.2 Zukunft 1.33.0 future.apply 1.11.0
gurgeln 1.5.1 generics 0.1.3 gert 1.9.2
ggplot2 3.4.2 gh 1.4.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-7 Globale Variablen 0.16.2 Klebstoff 1.6.2
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 gower 1.0.1
Grafiken 4.3.1 grDevices 4.3.1 grid 4.3.1
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gtable 0.3.3
hardhat 1.3.0 Hafen 2.5.3 highr 0,10
hms 1.1.3 htmltools 0.5.5 htmlwidgets 1.6.2
httpuv 1.6.11 httr 1.4.6 httr2 0.2.3
ids 1.0.1 ini 0.3.1 ipred 0.9-14
isoband 0.2.7 Iteratoren 1.0.14 jquerylib 0.1.4
jsonlite 1.8.7 KernSmooth 2.23-21 knitr 1,43
Kennzeichnung 0.4.2 später 1.3.1 Gitter 0.21-8
lava 1.7.2.1 Lebenszyklus 1.0.3 listenv 0.9.0
lubridate 1.9.2 magrittr 2.0.3 markdown 1.7
MASS 7.3-60 Matrix 1.5-4.1 memoise 2.0.1
Methoden 4.3.1 mgcv 1.8-42 mime 0,12
miniUI 0.1.1.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-162 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.0.6 parallel 4.3.1
parallelly 1.36.0 Säule 1.9.0 pkgbuild 1.4.2
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.2.1
plogr 0.2.0 plyr 1.8.8 praise 1.0.0
prettyunits 1.1.1 pROC 1.18.4 processx 3.8.2
prodlim 2023.03.31 profvis 0.3.8 Fortschritt 1.2.2
progressr 0.13.0 Versprechen 1.2.0.1 proto 1.0.0
proxy 0.4-27 ps 1.7.5 purrr 1.0.1
r2d3 0.2.6 R6 2.5.1 ragg 1.2.5
randomForest 4.7-1.1 rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0
RColorBrewer 1.1-3 Rcpp 1.0.11 RcppEigen 0.3.3.9.3
readr 2.1.4 readxl 1.4.3 Rezepte 1.0.6
rematch 1.0.1 rematch2 2.1.2 remotes 2.4.2
reprex 2.0.2 reshape2 1.4.4 rlang 1.1.1
rmarkdown 2.23 RODBC 1.3-20 roxygen2 7.2.3
rpart 4.1.19 rprojroot 2.0.3 Rserve 1.8-11
RSQLite 2.3.1 rstudioapi 0.15.0 rversions 2.1.2
rvest 1.0.3 sass 0.4.6 Waagen 1.2.1
selectr 0.4-2 Sitzungsinformationen 1.2.2 shape 1.4.6
glänzend 1.7.4.1 sourcetools 0.1.7-1 sparklyr 1.8.1
SparkR 3.5.0 räumlich 7.3-15 splines 4.3.1
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1 Statistiken 4.3.1
stats4 4.3.1 stringi 1.7.12 stringr 1.5.0
Überleben 3.5-5 sys 3.4.2 systemfonts 1.0.4
tcltk 4.3.1 testthat 3.1.10 Textformgebung 0.3.6
tibble 3.2.1 tidyr 1.3.0 tidyselect 1.2.0
tidyverse 2.0.0 Zeitumstellung 0.2.0 timeDate 4022.108
tinytex 0.45 Werkzeuge 4.3.1 tzdb 0.4.0
urlchecker 1.0.1 usethis 2.2.2 utf8 1.2.3
utils 4.3.1 uuid 1.1-0 vctrs 0.6.3
viridisLite 0.4.2 vroom 1.6.3 waldo 0.5.1
whisker 0.4.1 withr 2.5.0 xfun 0.39
xml2 1.3.5 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
yaml 2.3.7 ZIP-Datei 2.3.0

Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Clusterversion)

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning (AWS Java SDK für maschinelles Lernen) 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.390
com.amazonaws jmespath-java 1.12.390
com.clearspring.analytics Datenstrom 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.7.0
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml Mitschüler 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.15.1
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.caffeine caffeine 2.9.3
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1-natives
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1-natives
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1-natives
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 1.1-natives
com.github.luben zstd-jni 1.5.5-4
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.10.1
com.google.crypto.tink tink 1.9.0
com.google.errorprone error_prone_annotations 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.12.0
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.helger profiler 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.55
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.sun.xml.bind jaxb-core 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.10.0
com.twitter chill_2.12 0.10.0
com.twitter util-app_2.12 7.1.0
com.twitter util-core_2.12 7.1.0
com.twitter util-function_2.12 7.1.0
com.twitter util-jvm_2.12 7.1.0
com.twitter util-lint_2.12 7.1.0
com.twitter util-registry_2.12 7.1.0
com.twitter util-stats_2.12 7.1.0
com.typesafe Konfiguration 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocity univocity-parsers 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.16.0
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 3.0.3
dev.ludovic.netlib blas 3.0.3
dev.ludovic.netlib LAPACK 3.0.3
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