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November 2020

  • Artikel

Diese Features und Azure Databricks-Plattformverbesserungen wurden im November 2020 veröffentlicht.

Hinweis

Releases werden gestaffelt. Ihr Azure Databricks-Konto wird möglicherweise erst eine Woche nach dem Datum der ersten Veröffentlichung oder später aktualisiert.

Der Support für die Databricks Runtime 6.6-Serie läuft aus.

26. November 2020

Der Support für Databricks Runtime 6.6, Databricks Runtime 6.6 für Machine Learning und Databricks Runtime 6.6 für Genomics wurde am 26. November eingestellt. Weitere Informationen finden Sie unter Databricks-Supportlebenszyklus.

Allgemeine Verfügbarkeit der MLflow-Modellregistrierung

18. November bis 1. Dezember 2020: Version 3.33

MLflow-Modellregistrierung ist jetzt allgemein verfügbar. Seit Freigabe der Modellregistrierung für die Public Preview wurden mehrere Verbesserungen vorgenommen:

  • Überwachungsprotokollierung für Aktionen für Modellregistrierungsobjekte. Aktionen in der Modellregistrierung werden jetzt in Überwachungsprotokollen erfasst. Die protokollierten Aktionen und Parameter finden Sie im modelRegistry-Eintrag in der Überwachungsprotokollreferenz.
  • Kommentare zu Modellversionen. Sie können jetzt Kommentare zu Modellversionen hinzufügen, sodass Sie die Modellregistrierung für Teamdiskussionen nutzen können, um Ihre Pipeline zur Produktivsetzung von Modellen zu verwalten.
  • Tags für Modelle und Modellversionen. Sie können Tags für Modelle und Modellversionen erstellen und mithilfe der API nach ihnen suchen.
  • Verbesserungen an der URL der Seite Registrierte Modelle. Die URL dieser Seite behält nun ihren Verlauf bei, sodass Sie mit den Browserschaltflächen „Zurück“ und „Vorwärts“ navigieren können, wenn Sie auf dieser Seite Abfragen tätigen und Modelle anzeigen. Sie können die URL auch für Kollegen freigeben, denen die gleiche Ansicht gezeigt wird.

Filtern von Experimentausführungen auf der Grundlage, ob ein registriertes Modell zugeordnet ist

18. November bis 1. Dezember 2020: Version 3.33

Wenn Sie sich die Ausführungen eines Experiments ansehen, können Sie jetzt die Ausführungen danach filtern, ob eine Modellversion erstellt wurde oder nicht. Weitere Informationen finden Sie unter Filtern von Ausführungen.

18. November bis 1. Dezember 2020: Version 3.33

Der Katalog für Partnerintegrationen wurde aus dem Menü „Konto“ auf die Registerkarte Daten hinzufügen verschoben. Weitere Informationen finden Sie unter Technologiepartner.

Clusterrichtlinien verwenden jetzt allowlist und blocklist als Namen für Richtlinientypen.

18. November bis 1. Dezember 2020: Version 3.33

In Clusterrichtlinien werden jetzt die Begriffe „allowlist“ und „blocklist“ anstelle von „whitelist“ und „blacklist“ als Richtlinientypen verwendet. Siehe Computerichtlinienreferenz. Beachten Sie, dass dies ursprünglich als Feature der Version 3.31 angekündigt wurde, was nicht stimmte.

Automatische Wiederholungen, wenn die Erstellung eines Auftragsclusters nicht erfolgreich war

Wichtig

Dieses Update wurde nach Veröffentlichung von Version 3.33 rückgängig gemacht.

18. November bis 1. Dezember 2020: Version 3.33

Azure Databricks wiederholt jetzt automatisch die Erstellung von Auftragsclustern, wenn bestimmte rückgängig zu machende Fehler auftreten. Auftragsausführungen verbleiben bis zum erfolgreichen Start des Clusters im Status RunLifeCycleState: PENDING. Jeder Versuch hat eine andere cluster_id und einen anderen Namen. Bei erfolgreicher Clustererstellung ändert sich die Ausführung in RunLifeCycleState: RUNNING.

18. November bis 1. Dezember 2020: Version 3.33

Sie können jetzt ein Inhaltsverzeichnis für Ihre Notebooks anzeigen und damit schnell innerhalb eines Notebooks navigieren. Das Notebook-Inhaltsverzeichnis wird basierend auf den Markdownüberschriften automatisch erstellt. Weitere Informationen finden Sie unter Inhaltsverzeichnis.

Databricks SQL (Öffentliche Vorschau)

18. November 2020

Das Databricks-Team freut sich, Databricks SQL vorstellen zu können. Hierbei handelt es sich um eine intuitive Umgebung zum Ausführen von Ad-hoc-Abfragen sowie zum Erstellen von Dashboards für in Ihrem Data Lake gespeicherte Daten. Databricks SQL ermöglicht Ihrer Organisation den Betrieb einer Lakehouse-Architektur mit mehreren Clouds, die Data Warehouse-Leistung mit Data Lake-Wirtschaftlichkeit verbindet und gleichzeitig eine benutzerfreundliche Umgebung für SQL-Analysen bietet. Databricks SQL:

  • Ermöglicht dank Integration in bereits verwendete BI-Tools wie Tableau und Microsoft Power BI das Abfragen der umfassendsten und neuesten Daten in Ihrem Data Lake.
  • Ergänzt bereits vorhandene BI-Tools mit einer SQL-nativen Schnittstelle, die es Data Analysts und Data Scientists ermöglicht, Data Lake-Daten direkt innerhalb von Azure Databricks abzufragen.
  • Ermöglicht das Teilen von Abfrageerkenntnissen über umfassende Visualisierungen und Drag & Drop-Dashboards mit automatischen Warnungen für wichtige Datenänderungen.
  • Verwendet SQL-Warehouses für einen zuverlässigen, hochwertigen, skalierbaren, sicheren und leistungsfähigen Data Lake, damit Sie herkömmliche Analyseworkloads mit den neuesten und umfassendsten Daten ausführen können.

Details finden Sie unter Was ist Data Warehousing in Azure Databricks.

Einzelknotencluster unterstützen nun Databricks-Containerdienste.

4. bis 10. November 2020: Version 3.32

Sie können jetzt Databricks-Containerdienste in Einzelknotenclustern verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Einzel- oder Mehrfachknotencompute und Anpassen von Containern mit dem Databricks-Containerdienst.

Allgemeine Verfügbarkeit von Databricks Runtime 7.4

3. November 2020

Databricks Runtime 7.4, Databricks Runtime 7.4 ML und Databricks Runtime 7.4 für Genomics sind jetzt allgemein verfügbar.

Weitere Informationen finden Sie in den vollständigen Versionshinweisen zu Databricks Runtime 7.4 (EoS) und Databricks Runtime 7.4 für ML (EoS).

Update der Databricks-JDBC-Treiber

3. November 2020

Eine neue Version des JDBC-Treibers für Databricks wurde veröffentlicht. Die neue Version enthält eine Reihe von Fehlerkorrekturen. Vor allem gibt der Treiber jetzt die korrekte Anzahl der geänderten Zeilen aus DML-Vorgängen zurück, wenn er von Databricks Runtime bereitgestellt wird.

Databricks Connect 7.3 (Betaversion)

3. November 2020

Databricks Connect 7.3 ist jetzt als Betaversion verfügbar.

Databricks Connect 7.3 ermöglicht Ihnen die Authentifizierung bei Azure Databricks mit Microsoft Entra ID-Token und unterstützt PassThrough von Microsoft Entra ID-Anmeldeinformationen. Dies ermöglicht die automatische Authentifizierung bei Azure Data Lake Storage Gen1 und Azure Data Lake Storage Gen2 von Databricks Connect unter Verwendung derselben Microsoft Entra ID-Identität, die Sie zum Authentifizieren bei Azure Databricks verwenden.

Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Connect und Versionshinweise zu Databricks Connect.