Marzo de 2020
Estas características y las mejoras de la plataforma de Azure Databricks se publicaron en marzo de 2020.
Nota:
Las versiones se publican por fases. Es posible que su cuenta de Azure Databricks no se actualice hasta una semana después de la fecha de lanzamiento inicial.
Centro colaborativo del registro de modelos de MLflow administrado disponible (versión preliminar pública)
26 a 31 de marzo de 2020: versión 3.16
MLflow Model Registry es un centro de colaboración en el que los equipos pueden compartir modelos de aprendizaje automático, trabajar juntos desde la experimentación hasta el almacenamiento provisional y la producción, integrar modelos con flujos de trabajo de aprobación y gobernanza, y realizar un seguimiento de las implementaciones de modelos. MLflow Model Registry administrado ya está disponible en forma de versión preliminar pública para todos los clientes de Azure Databricks.
Las etiquetas del área de trabajo, grupo y clúster se propagarán a los detalles de uso de DBU y a las máquinas virtuales de Azure para mejorar los informes de administración de costos
26 de marzo de 2020
A partir del 26 de marzo, se implementará la propagación de etiquetas en los detalles de uso de Azure Databricks y máquinas virtuales de Azure. La nueva característica de propagación de etiquetas combina las etiquetas de área de trabajo de Azure Databricks (es decir, las etiquetas de grupo de recursos), etiquetas de grupo y etiquetas de clúster, y las propaga a los detalles de uso de la DBU de Databricks y a las máquinas virtuales de Azure como etiquetas de recursos. Podrá ver la información de etiquetas combinadas en el portal de Azure Cost Management y en las exportaciones de detalles de uso, lo que le proporcionar mayor visibilidad sobre el uso de Azure Databricks y la atribución precisa a unidades de negocio y equipos. Vea Supervisión del uso mediante etiquetas.
Versiones preliminares de Databricks Runtime 7.0 (Beta) para Apache Spark 3.0
22 de marzo de 2020
Databricks Runtime 7.0 (beta) proporciona una versión preliminar de Apache Spark 3.0, con Scala 2.12. Pruébelo con cargas de trabajo que no sean de producción y realice los comentarios oportunos.
Para más información, vea las notas completas de la versión de Databricks Runtime 7.0 (sin soporte técnico).
Databricks Runtime 6.5 ML (Beta)
20 de marzo de 2020
Databricks Runtime 6.5 ML (beta) incorpora la siguiente actualización de la biblioteca:
- MLflow se actualizó de 1.5.0 a 1.7.0
Para más información, consulte las notas completas de la versión Databricks Runtime 6.5 para Machine Learning (sin soporte técnico).
Databricks Runtime 6.5 (Beta)
20 de marzo de 2020
Databricks Runtime 6.5 (beta) ofrece muchas actualizaciones de bibliotecas y nuevas características, entre las que se incluyen:
- Las métricas de operación para todas las escrituras, actualizaciones y eliminaciones de una tabla Delta ahora aparecen en el historial de tablas
- Puede limitar la velocidad de los datos procesados en los microlotes de streaming de Delta Lake
- El conector de Snowflake se ha actualizado a la versión 2.5.9
Para más información, vea las notas completas de la versión de Databricks Runtime 6.5 (sin soporte técnico).
Los comentarios de Azure Databricks ahora van directamente al portal de comentarios de Azure Databricks
10 a 17 de marzo de 2020: versión 3.15
El vínculo que hay debajo del menú ? > Feedback (Comentarios) ahora apunta al portal de comentarios de Azure Databricks.
Desarrollo y pruebas de aplicaciones de Shiny en RStudio Server
10 a 17 de marzo de 2020: versión 3.15
Las aplicaciones de Shiny ahora se pueden desarrollar y probar en RStudio Server hospedado en Azure Databricks. Consulte Shiny en Azure Databricks.
Cambio del idioma predeterminado de un cuaderno
10 a 17 de marzo de 2020: versión 3.15
Ya puede cambiar el idioma predeterminado de cualquier cuaderno.
Databricks Connect admite Databricks Runtime 6.4
6 de marzo de 2020
Databricks Connect ahora es compatible con Databricks Runtime 6.4.
Databricks Connect admite ya Databricks Runtime 6.3
3 de marzo de 2020
Databricks Connect ahora es compatible con Databricks Runtime 6.3.