Databricks Runtime 12.1 (sin soporte técnico)
En las siguientes notas de la versión, se proporciona información sobre el componente Databricks Runtime 12.1, con tecnología de Apache Spark 3.3.1.
Databricks ha publicado estas imágenes en enero de 2023.
Nuevas características y mejoras
- Características de tablas de Delta Lake compatibles con la administración de protocolos
- La E/S predictiva para las actualizaciones está en versión preliminar pública
- Explorador de catálogo ya está disponible para todos los roles
- Compatibilidad con varios operadores con estado en una sola consulta de streaming
- La compatibilidad con búferes de protocolo está en versión preliminar pública.
- Compatibilidad con la autenticación del registro de esquema de Confluent
- Compatibilidad con el historial de tablas compartidas con recursos compartidos de Delta Sharing
- Compatibilidad de streaming con recursos compartidos de Delta Sharing
- La versión de tabla que usa la marca de tiempo ahora se admite para las tablas de uso compartido de Delta en catálogos
- Compatibilidad con WHEN NOT MATCHED BY SOURCE para MERGE INTO
- Recopilación de estadísticas optimizada para CONVERT TO DELTA
- Soporte de Unity Catalog para deshacer tablas
Características de tablas de Delta Lake compatibles con la administración de protocolos
Azure Databricks ha introducido la compatibilidad con las características de tabla de Delta Lake, que presentan marcas pormenorizadas que especifican qué características son compatibles con una tabla determinada. Consulte ¿Cómo administra Azure Databricks la compatibilidad de características de Delta Lake?.
La E/S predictiva para actualizaciones está en versión preliminar pública
La E/S predictiva ahora acelera las operaciones DELETE, MERGE y UPDATE para las tablas Delta con vectores de eliminación habilitados en el proceso habilitado para Photon. Consulte ¿Qué es la E/S predictiva?.
Explorador de catálogo ya está disponible para todos los roles
Explorador de catálogo ya está disponible para todos los roles de Azure Databricks al usar Databricks Runtime 7.3 LTS y versiones posteriores.
Compatibilidad con varios operadores con estado en una sola consulta de streaming
Los usuarios ahora pueden encadenar operadores con estado con el modo de anexión en consultas de streaming. No todos los operadores son totalmente compatibles. Conectar al intervalo de tiempo de secuencia-secuencia y flatMapGroupsWithState no permite que otros operadores con estado se encadenen.
La compatibilidad con búferes de protocolo está en versión preliminar pública.
Puede usar las funciones from_protobuf y to_protobuf para intercambiar datos entre tipos binarios y struct. Consulte Búferes de protocolo de lectura y escritura.
Compatibilidad con la autenticación del registro de esquema de Confluent
La integración de Azure Databricks con Confluent Schema Registry ahora admite direcciones externas del registro de esquema con autenticación. Esta característica está disponible para las funciones from_avro, to_avro, from_protobufy to_protobuf. Consulte Protobuf o Avro.
Compatibilidad con el historial de tablas compartidas con recursos compartidos de Delta Sharing
Ahora es posible compartir una tabla con historial completo mediante Delta Sharing, lo que permite a los destinatarios realizar consultas de viaje en el tiempo y consultar tablas mediante el flujo estructurado de Spark. WITH HISTORY se recomienda en lugar de CHANGE DATA FEED, aunque este último sigue siendo compatible. Consulte ALTER SHARE y Agregar tablas a un recurso compartido.
Compatibilidad de streaming con recursos compartidos de Delta Sharing
El flujo estructurado de Spark ahora funciona con el formato deltasharing en tablas Delta Sharing de origen que se hayan compartido mediante WITH HISTORY.
La versión de tabla que usa la marca de tiempo ahora se admite para las tablas de uso compartido de Delta en catálogos
Ahora puede usar la sintaxis SQL TIMESTAMP AS OF en instrucciones SELECT para especificar la versión de una tabla Delta Sharing montada en un catálogo. Las tablas deben compartirse mediante WITH HISTORY.
Compatibilidad con WHEN NOT MATCHED BY SOURCE para MERGE INTO
Ahora puede agregar cláusulas WHEN NOT MATCHED BY SOURCE a MERGE INTO para actualizar o eliminar filas de la tabla elegida que no tienen coincidencias en la tabla de origen en función de la condición de combinación. La nueva cláusula está disponible en SQL, Python, Scala y Java. Consulte MERGE INTO.
Recopilación de estadísticas optimizada para CONVERT TO DELTA
La recopilación de estadísticas de la operación CONVERT TO DELTA ahora es mucho más rápida. Esto reduce el número de cargas de trabajo que pueden usar NO STATISTICS para mejorar la eficacia.
Soporte de Unity Catalog para deshacer tablas
Esta función se lanzó inicialmente en la versión preliminar pública. Es GA a partir del 25 de octubre de 2023.
Ahora puede no quitar una tabla externa o administrada eliminada en un esquema existente en un plazo de siete días después de quitarla. Consulte UNDROP TABLE y SHOW TABLES DROPPED.
Actualizaciones de bibliotecas
- Bibliotecas de Python actualizadas:
- filelock: de 3.8.0 a 3.8.2
- platformdirs: de 2.5.4 a 2.6.0
- setuptools: de 58.0.4 a 61.2.0
- Bibliotecas de R actualizadas:
- Bibliotecas de Java actualizadas:
- io.delta.delta-sharing-spark_2.12: de 0.5.2 a 0.6.2
- org.apache.hive.hive-storage-api: de 2.7.2 a 2.8.1
- org.apache.parquet.parquet-column: de 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.parquet-common: de 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.parquet-encoding: de 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.parquet-format-structures: de 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.parquet-hadoop: de 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.parquet-jackson: de 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.tukaani.xz: de 1.8 a 1.9
Apache Spark
Databricks Runtime 12.1 incluye Apache Spark 3.3.1. Esta versión incluye todas las mejoras y correcciones de Spark incluidas en Databricks Runtime 12.0 (sin soporte técnico), junto con las siguientes mejoras y correcciones de errores adicionales que se han realizado en Spark:
- [SPARK-41405] [SC-119769][12.1.0] Revertir "[SC-119411][SQL] Centralizar la lógica de resolución de columnas" y "[SC-117170][SPARK-41338][SQL] Resolver referencias externas y columnas normales en el mismo lote del analizador"
- [SPARK-41405] [SC-119411][SQL] Centralizar la lógica de resolución de columnas
- [SPARK-41859] [SC-119514][SQL] CreateHiveTableAsSelectCommand debe establecer correctamente la marca de sobrescritura
- [SPARK-41659] [SC-119526][CONNECT][12.X] Habilitar doctests en pyspark.sql.connect.readwriter
- [SPARK-41858] [SC-119427][SQL] Corrección de la regresión de perf del lector ORC debido a la característica de valor DEFAULT
- [SPARK-41807] [SC-119399][CORE] Quitar la clase de error no existente: UNSUPPORTED_FEATURE. DISTRIBUTE_BY
- [SPARK-41578] [12.x][SC-119273][SQL] Asignar nombre a _LEGACY_ERROR_TEMP_2141
- [SPARK-41571] [119362.x][SC-119273][SQL] Asignar nombre a _LEGACY_ERROR_TEMP_2310
- [SPARK-41810] [SC-119373][CONNECT] Inferir nombres de una lista de diccionarios en SparkSession.createDataFrame
- [SPARK-40993] [SC-119504][SPARK-41705][CONNECT][12.X] Traslado de documentación y script de Spark Connect a la documentación de desarrollo y Python
- [SPARK-41534] [SC-119456][CONNECT][SQL][12.x] Instalación del módulo de cliente inicial para Spark Connect
- [SPARK-41365] [SC-118498][UI][3.3] La página de interfaz de usuario de fases no se puede cargar para el proxy en un entorno específico de yarn
- [SPARK-41481] [SC-118150][CORE][SQL] Reutilizar
INVALID_TYPED_LITERALen lugar de_LEGACY_ERROR_TEMP_0020 - [SPARK-41049] [SC-119305][SQL] Volver a consultar el control de expresiones con estado
- [SPARK-41726] [SC-119248][SQL] Quitar
OptimizedCreateHiveTableAsSelectCommand - [SPARK-41271] [SC-118648][SC-118348][SQL] Admite consultas SQL parametrizadas por
sql() - [SPARK-41066] [SC-119344][CONNECT][PYTHON] Implementar
DataFrame.sampleByyDataFrame.stat.sampleBy - [SPARK-41407] [SC-119402][SC-119012][SQL][ALL TESTS] Extraer escritura v1 en WriteFiles
- [SPARK-41565] [SC-118868][SQL] Incorporación de la clase de error
UNRESOLVED_ROUTINE - [SPARK-41668] [SC-118925][SQL] La función DECODE devuelve resultados incorrectos cuando se pasa NULL
- [SPARK-41554] [ SC-119274] corregir el cambio de escala decimal cuando la escala disminuye en m...
- [SPARK-41065] [SC-119324][CONNECT][PYTHON] Implementar
DataFrame.freqItemsyDataFrame.stat.freqItems - [SPARK-41742] [SC-119404][SPARK-41745][CONNECT][12.X] Volver a activar las pruebas documentales y añadir el alias de columna que falta al recuento()
- [SPARK-41069] [SC-119310][CONNECT][PYTHON] Implementar
DataFrame.approxQuantileyDataFrame.stat.approxQuantile - [SPARK-41809] [SC-119367][CONNECT][PYTHON] Hacer que la función
from_jsonadmita DataType Schema - [SPARK-41804] [SC-119382][SQL] Elija el tamaño correcto del elemento en
InterpretedUnsafeProjectionpara la matriz de UDT - [SPARK-41786] [SC-119308][CONNECT][PYTHON] Desduplicar funciones auxiliares
- [SPARK-41745] [SC-119378][SPARK-41789][12.X] Hacer que
createDataFrameadmita la lista de filas - [SPARK-41344] [SC-119217][SQL] Haga que el error sea más claro cuando la tabla no se encuentra en el catálogo SupportsCatalogOptions
- [SPARK-41803] [SC-119380][CONNECT][PYTHON] Agregar función que falta
log(arg1, arg2) - [SPARK-41808] [SC-119356][CONNECT][PYTHON] Hacer que las funciones JSON admitan opciones
- [SPARK-41779] [SC-119275][SPARK-41771][CONNECT][PYTHON] Hacer que
__getitem__admita el filtro y seleccionar - [SPARK-41783] [SC-119288][SPARK-41770][CONNECT][PYTHON] Hacer que la columna op admita None
- [SPARK-41440] [SC-119279][CONNECT][PYTHON] Evitar el operador de caché para el ejemplo general.
- [SPARK-41785] [SC-119290][CONNECT][PYTHON] Implementar
GroupedData.mean - [SPARK-41629] [SC-119276][CONNECT] Compatibilidad con extensiones de protocolo en relación y expresión
- [SPARK-41417] [SC-118000][CORE][SQL] Cambiar el nombre
_LEGACY_ERROR_TEMP_0019aINVALID_TYPED_LITERAL - [SPARK-41533] [SC-119342][CONNECT][12.X] Control de errores adecuado para Spark Connect Server / Cliente
- [SPARK-41292] [SC-119357][CONNECT][12.X] Ventana de compatibilidad en el espacio de nombres pyspark.sql.window
- [SPARK-41493] [SC-119339][CONNECT][PYTHON] Hacer que las funciones csv admitan opciones
- [SPARK-39591] [SC-118675][SS] Seguimiento de progreso asincrónico
- [SPARK-41767] [SC-119337][CONNECT][PYTHON] [12.X] Implementar
Column.{withField, dropFields} - [SPARK-41068] [SC-119268][CONNECT][PYTHON] Implementar
DataFrame.stat.corr - [SPARK-41655] [SC-119323][CONNECT][12.X] Habilitar doctests en pyspark.sql.connect.column
- [SPARK-41738] [SC-119170][CONNECT] Mezclar ClientId en caché SparkSession
- [SPARK-41354] [SC-119194][CONNECT] Agregar
RepartitionByExpressiona proto - [SPARK-41784] [SC-119289][CONNECT][PYTHON] Agregar función que falta
__rmod__en Columna - [SPARK-41778] [SC-119262][SQL] Agregar un alias "reducir" a ArrayAggregate
- [SPARK-41067] [SC-119171][CONNECT][PYTHON] Implementar
DataFrame.stat.cov - [SPARK-41764] [SC-119216][CONNECT][PYTHON] Hacer que el nombre de operación de cadena interna sea coherente con FunctionRegistry
- [SPARK-41734] [SC-119160][CONNECT] Agregar un mensaje primario para el catálogo
- [SPARK-41742] [SC-119263] Admitir df.groupBy().agg({“*”:”count”})
- [SPARK-41761] [SC-119213][CONNECT][PYTHON] Corrección de operaciones aritméticas:
__neg__,__pow__,__rpow__ - [SPARK-41062] [SC-118182][SQL] Cambiar el nombre
UNSUPPORTED_CORRELATED_REFERENCEaCORRELATED_REFERENCE - [SPARK-41751] [SC-119211][CONNECT][PYTHON] Corregir
Column.{isNull, isNotNull, eqNullSafe} - [SPARK-41728] [SC-119164][CONNECT][PYTHON] [12.X] Implementar la función
unwrap_udt - [SPARK-41333] [SC-119195][SPARK-41737] Implementar
GroupedData.{min, max, avg, sum} - [SPARK-41751] [SC-119206][CONNECT][PYTHON] Corregir
Column.{bitwiseAND, bitwiseOR, bitwiseXOR} - [SPARK-41631] [SC-101081][SQL] Admite la resolución implícita de alias de columna lateral en Agregado
- [SPARK-41529] [SC-119207][CONNECT][12.X] Implementar SparkSession.stop
- [SPARK-41729] [SC-119205][CORE][SQL][12.X] Cambiar el nombre
_LEGACY_ERROR_TEMP_0011aUNSUPPORTED_FEATURE.COMBINATION_QUERY_RESULT_CLAUSES - [SPARK-41717] [SC-119078][CONNECT][12.X] Desduplicar impresión y repr_html en LogicalPlan
- [SPARK-41740] [SC-119169][CONNECT][PYTHON] Implementar
Column.name - [SPARK-41733] [SC-119163][SQL][SS] Aplicar la eliminación basada en patrones de árbol para la regla ResolveWindowTime
- [SPARK-41732] [SC-119157][SQL][SS] Aplicar la eliminación basada en patrones de árbol para la regla SessionWindowing
- [SPARK-41498] [SC-119018] Propagación de metadatos a través de Union
- [SPARK-41731] [SC-119166][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementar el descriptor de acceso de columna
- [SPARK-41736] [SC-119161][CONNECT][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_typesdebe admitirArrayType - [SPARK-41473] [SC-119092][CONNECT][PYTHON] Implementar la función
format_number - [SPARK-41707] [SC-119141][CONNECT][12.X] Implementación de la API de catálogo en Spark Connect
- [SPARK-41710] [SC-119062][CONNECT][PYTHON] Implementar
Column.between - [SPARK-41235] [SC-119088][SQL][PYTHON]Función de orden superior: implementación de array_compact
- [SPARK-41518] [SC-118453][SQL] Asignar un nombre a la clase de error
_LEGACY_ERROR_TEMP_2422 - [SPARK-41723] [SC-119091][CONNECT][PYTHON] Implementar la función
sequence - [SPARK-41703] [SC-119060][CONNECT][PYTHON] Combine NullType y typed_null en literal
- [SPARK-41722] [SC-119090][CONNECT][PYTHON] Implementar tres funciones de ventana de tiempo que faltan
- [SPARK-41503] [SC-119043][CONNECT][PYTHON] Implementar funciones de transformación de partición
- [SPARK-41413] [SC-118968][SQL] Evitar orden aleatorio en Storage-Partitioned Join cuando las claves de partición no coinciden, pero las expresiones de combinación son compatibles
- [SPARK-41700] [SC-119046][CONNECT][PYTHON] Quitar
FunctionBuilder - [SPARK-41706] [SC-119094][CONNECT][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_typesdebe admitirMapType - [SPARK-41702] [SC-119049][CONNECT][PYTHON] Agregar operaciones de columna no válidas
- [SPARK-41660] [SC-118866][SQL] Solo propaga columnas de metadatos si se usan
- [SPARK-41637] [SC-119003][SQL] ORDER BY ALL
- [SPARK-41513] [SC-118945][SQL] Implementación de un acumulador para recopilar métricas de recuento de filas por asignador
- [SPARK-41647] [SC-119064][CONNECT][12.X] Desduplicar docstrings en pyspark.sql.connect.functions
- [SPARK-41701] [SC-119048][SPARK-41770][CONNECT][PYTHON] Hacer que la columna op admita
decimal - [SPARK-41383] [SC-119015][SPARK-41692][SPARK-41693] Implementar
rollup,cubeypivot - [SPARK-41635] [SC-118944][SQL] GROUP BY ALL
- [SPARK-41645] [SC-119057][CONNECT][12.X] Desduplicar docstrings en pyspark.sql.connect.dataframe
- [SPARK-41688] [SC-118951][CONNECT][PYTHON] Mover expresiones a expressions.py
- [SPARK-41687] [SC-118949][CONNECT] Desduplicar docstrings en pyspark.sql.connect.group
- [SPARK-41649] [SC-118950][CONNECT] Desduplicar docstrings en pyspark.sql.connect.window
- [SPARK-41681] [SC-118939][CONNECT] Factor GroupedData out para group.py
- [SPARK-41292] [SC-119038][SPARK-41640][SPARK-41641][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementar funciones
Window - [SPARK-41675] [SC-119031][SC-118934][CONNECT][PYTHON][12.X] Hacer que la columna op admita
datetime - [SPARK-41672] [SC-118929][CONNECT][PYTHON] Habilitar las funciones en desuso
- [SPARK-41673] [SC-118932][CONNECT][PYTHON] Implementar
Column.astype - [SPARK-41364] [SC-118865][CONNECT][PYTHON] Implementar la función
broadcast - [SPARK-41648] [SC-118914][CONNECT][12.X] Desduplicar docstrings en pyspark.sql.connect.readwriter
- [SPARK-41646] [SC-118915][CONNECT][12.X] Desduplicar docstrings en pyspark.sql.connect.session
- [SPARK-41643] [SC-118862][CONNECT][12.X] Desduplicar docstrings en pyspark.sql.connect.column
- [SPARK-41663] [SC-118936][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementar el resto de funciones lambda
- [SPARK-41441] [SC-118557][SQL] Compatibilidad con generar sin ninguna salida secundaria necesaria para hospedar referencias externas
- [SPARK-41669] [SC-118923][SQL] Eliminación temprana en canCollapseExpressions
- [SPARK-41639] [SC-118927][SQL][PROTOBUF] : Quitar ScalaReflectionLock de SchemaConverters
- [SPARK-41464] [SC-118861][CONNECT][PYTHON] Implementar
DataFrame.to - [SPARK-41434] [SC-118857][CONNECT][PYTHON] Implementación inicial
LambdaFunction - [SPARK-41539] [SC-118802][SQL] Reasignar estadísticas y restricciones frente a la salida en el plan lógico para LogicalRDD
- [SPARK-41396] [SC-118786][SQL][PROTOBUF] Compatibilidad con campos OneOf y comprobaciones de recursividad
- [SPARK-41528] [SC-118769][CONNECT][12.X] Combinar espacio de nombres de Spark Connect y PySpark API
- [SPARK-41568] [118715.x][SC-119273][SQL] Asignar nombre a _LEGACY_ERROR_TEMP_1236
- [SPARK-41440] [SC-118788][CONNECT][PYTHON] Implementar
DataFrame.randomSplit - [SPARK-41583] [SC-118718][SC-118642][CONNECT][PROTOBUF] Agregar Spark Connect y protobuf en setup.py con la especificación de dependencias
- [SPARK-27561] [SC-101081][12.x][SQL] Admite la resolución implícita de alias de columna lateral en Proyecto
- [SPARK-41535] [SC-118645][SQL] Establecer null correctamente para los campos de intervalo de calendario en
InterpretedUnsafeProjectionyInterpretedMutableProjection - [SPARK-40687] [SC-118439][SQL] Compatibilidad con función integrada de enmascaramiento de datos 'mask'
- [SPARK-41520] [SC-118440][SQL] Dividir AND_OR TreePattern para separar AND y OR TreePatterns
- [SPARK-41349] [SC-118668][CONNECT][PYTHON] Implementar DataFrame.hint
- [SPARK-41546] [SC-118541][CONNECT][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_typesdebe admitir StructType. - [SPARK-41334] [SC-118549][CONNECT][PYTHON] Traslado de proto
SortOrderde relaciones a expresiones - [SPARK-41387] [SC-118450][SS] Aserción del desplazamiento final actual desde el origen de datos de Kafka para Trigger.AvailableNow
- [SPARK-41508] [SC-118445][CORE][SQL] Cambiar el nombre
_LEGACY_ERROR_TEMP_1180aUNEXPECTED_INPUT_TYPEy quitar_LEGACY_ERROR_TEMP_1179 - [SPARK-41319] [SC-118441][CONNECT][PYTHON] Implementar Column.{when, otherwise} y Function
whenconUnresolvedFunction - [SPARK-41541] [SC-118460][SQL] Corrección de la llamada al método secundario incorrecto en SQLShuffleWriteMetricsReporter.decRecordsWritten()
- [SPARK-41453] [SC-118458][CONNECT][PYTHON] Implementar
DataFrame.subtract - [SPARK-41248] [SC-118436][SC-118303][SQL] Agregue "spark.sql.json.enablePartialResults" para habilitar o deshabilitar resultados parciales JSON.
- [SPARK-41437] Revertir "[SC-117601][SQL] No optimice la consulta de entrada dos veces para la reserva de escritura v1".
- [SPARK-41472] [SC-118352][CONNECT][PYTHON] Implementación del resto de funciones binarias o de cadena
- [SPARK-41526] [SC-118355][CONNECT][PYTHON] Implementar
Column.isin - [SPARK-32170] [SC-118384] [CORE] Mejore la especulación mediante las métricas de tareas de fase.
- [SPARK-41524] [SC-118399][SS] Diferenciar SQLConf y extraOptions en StateStoreConf para su uso en RocksDBConf
- [SPARK-41465] [SC-118381][SQL] Asignar un nombre a la clase de error _LEGACY_ERROR_TEMP_1235
- [SPARK-41511] [SC-118365][SQL] LongToUnsafeRowMap admite ignoresDuplicatedKey
- [SPARK-41409] [SC-118302][CORE][SQL] Cambiar el nombre
_LEGACY_ERROR_TEMP_1043aWRONG_NUM_ARGS.WITHOUT_SUGGESTION - [SPARK-41438] [SC-118344][CONNECT][PYTHON] Implementar
DataFrame.colRegex - [SPARK-41437] [SC-117601][SQL] No optimice la consulta de entrada dos veces para la reserva de escritura v1
- [SPARK-41314] [SC-117172][SQL] Asignar un nombre a la clase de error
_LEGACY_ERROR_TEMP_1094 - [SPARK-41443] [SC-118004][SQL] Asignar un nombre a la clase de error _LEGACY_ERROR_TEMP_1061
- [SPARK-41506] [SC-118241][CONNECT][PYTHON] Refactorizar LiteralExpression para admitir DataType
- [SPARK-41448] [SC-118046] Convertir identificadores de trabajo de MR coherentes en FileBatchWriter y FileFormatWriter
- [SPARK-41456] [SC-117970][SQL] Mejorar el rendimiento de try_cast
- [SPARK-41495] [SC-118125][CONNECT][PYTHON] Implementar las funciones
collection: P~Z - [SPARK-41478] [SC-118167][SQL] Asignar un nombre a la clase de error _LEGACY_ERROR_TEMP_1234
- [SPARK-41406] [SC-118161][SQL] Mensaje de error de refactorización para
NUM_COLUMNS_MISMATCHque sea más genérico - [SPARK-41404] [SC-118016][SQL] Refactorizar
ColumnVectorUtils#toBatchpara hacer que la pruebaColumnarBatchSuite#testRandomRowssea más primitiva dataType - [SPARK-41468] [SC-118044][SQL] Corregir el control PlanExpression en EquivalentExpressions
- [SPARK-40775] [SC-118045][SQL] Corrección de entradas de descripción duplicadas para exámenes de archivos V2
- [SPARK-41492] [SC-118042][CONNECT][PYTHON] Implementar las funciones MISC
- [SPARK-41459] [SC-118005][SQL] La corrección de la salida del registro de operaciones del servidor thrift está vacía
- [SPARK-41395] [SC-117899][SQL]
InterpretedMutableProjectiondebe usarsetDecimalpara establecer valores NULL para decimales en una fila no segura - [SPARK-41376] [SC-117840][CORE][3.3] Corrección de la lógica de comprobación de Netty preferDirectBufs al iniciar el ejecutor
- [SPARK-41484] [SC-118159][SC-118036][CONNECT][PYTHON][12.x] Implementar las funciones
collection: E~M - [SPARK-41389] [SC-117426][CORE][SQL] Reutilizar
WRONG_NUM_ARGSen lugar de_LEGACY_ERROR_TEMP_1044 - [SPARK-41462] [SC-117920][SQL] El tipo de fecha y marca de tiempo puede convertirse a TimestampNTZ
- [SPARK-41435] [SC-117810][SQL] Cambiar para llamar a
invalidFunctionArgumentsErrorparacurdate()cuandoexpressionsno está vacío - [SPARK-41187] [SC-118030][CORE] LiveExecutor MemoryLeak en AppStatusListener cuando se produce ExecutorLost
- [SPARK-41360] [SC-118083][CORE] Evitar el nuevo registro de BlockManager si se ha perdido el ejecutor
- [SPARK-41378] [SC-117686][SQL] Admitir estadísticas de columna en DS v2
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Actualizaciones de mantenimiento
Consulte las actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 12.1.
Entorno del sistema
- Sistema operativo: Ubuntu 20.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.64.0.19-CA-linux64
- Scala: 2.12.14
- Python: 3.9.5
- R: 4.2.2
- Delta Lake: 2.2.0
Bibliotecas de Python instaladas
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | asttokens | 2.0.5 |
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| boto3 | 1.21.32 | botocore | 1.24.32 | certifi | 2021.10.8 |
| cffi | 1.15.0 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
| click | 8.0.4 | criptografía | 3.4.8 | cycler | 0.11.0 |
| Cython | 0.29.28 | dbus-python | 1.2.16 | debugpy | 1.5.1 |
| decorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | distlib | 0.3.6 |
| docstring-to-markdown | 0,11 | entrypoints | 0,4 | executing | 0.8.3 |
| facets-overview | 1.0.0 | fastjsonschema | 2.16.2 | filelock | 3.8.2 |
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Bibliotecas de R instaladas
Las bibliotecas de R se instalan desde la instantánea de Microsoft CRAN desde el 11-11-2022.
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
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