Formación
Módulo
Optimización del rendimiento con Spark y Delta Live Tables - Training
Optimice el rendimiento con Spark y Delta Live Tables en Azure Databricks.
Este explorador ya no es compatible.
Actualice a Microsoft Edge para aprovechar las características, las actualizaciones de seguridad y el soporte técnico más recientes.
Las siguientes notas de la versión proporcionan información sobre Databricks Runtime 13.3 LTS, con tecnología de Apache Spark 3.4.1.
Databricks publicó esta versión en agosto de 2023.
Nota
LTS significa que esta versión tiene soporte técnico a largo plazo. Consulte Ciclo de vida de la versión de Databricks Runtime LTS.
Sugerencia
Para ver las notas de la versión de las versiones de Databricks Runtime que han llegado a la finalización del soporte (EoS), vea las Notas de la versión de finalización del soporte de Databricks Runtime. Las versiones de Databricks Runtime EoS se han retirado y es posible que no se actualicen.
Los clústeres compartidos habilitados para El catálogo de Unity son ahora compatibles con Scala si se usa Databricks Runtime 13.3 y versiones posteriores.
Ahora se puede utilizar el catálogo allowlist
de Unity para controlar la instalación de scripts de inicialización, JAR y coordenadas de Maven en proceso con el modo de acceso compartido que ejecuta Databricks Runtime 13.3 y versiones posteriores. Consulte Agregar a la lista de permitidos bibliotecas y scripts de inicialización en proceso compartido.
Ahora se pueden utilizar volúmenes de catálogo de Unity para almacenar scripts de inicialización y JAR en proceso con modos de acceso compartido o asignados que ejecutan Databricks Runtime 13.3 y versiones posteriores. Consulte ¿Dónde se pueden instalar los scripts de inicialización? y Bibliotecas con ámbito de clúster.
Las operaciones de Delta UPDATE
y MERGE
ahora producen un error cuando los valores no se pueden convertir de forma segura al tipo en el esquema de la tabla de destino. Todas las conversiones implícitas de Delta ahora siguen spark.sql.storeAssignmentPolicy
en lugar de spark.sql.ansi.enabled
. Consulte Cumplimiento de ANSI en Databricks Runtime.
Con Databricks Runtime 13.3 LTS y versiones posteriores, puede aplicar etiquetas a los objetos protegibles. Las etiquetas le ayudan a organizar objetos protegibles y a simplificar la búsqueda y la detección de los recursos de datos. Consulte Aplicar etiquetas a objetos protegibles de Unity Catalog.
Ahora, las consultas de Databricks Runtime devuelven un error si se actualiza un archivo entre el planeamiento y la invocación de consultas. Antes de este cambio, Databricks Runtime leía un archivo entre estas fases, lo que podía causar ocasionalmente resultados impredecibles.
No se puede pasar de overwriteSchema
a true
en combinación con las sobrescrituras de particiones dinámicas en Delta Lake. Así se evitan posibles daños en la tabla debido a errores de coincidencia de esquema. Consulte Sobrescrituras de particiones dinámicas.
El comando de copia dbutils, dbutils.fs.cp
, está ahora optimizado para una copia más rápida. Con esta mejora, las operaciones de copia pueden ser hasta 100 veces más rápidas, en función del tamaño del archivo. La característica está disponible en todos los sistemas de archivos accesibles en Azure Databricks, incluidos los volúmenes del catálogo de Unity y los montajes del sistema de archivos de Databricks.
Azure Databricks admite controladores ODBC y JDBC publicados en los últimos 2 años. Descargue el controlador más reciente en Descargar controlador ODBC y Descargar controlador JDBC.
La API SparkSession.sql()
admite ahora consultas parametrizadas mediante la sintaxis ?
, además de las parametrizadas mediante la sintaxis :parm
. Consulte los marcadores de parámetros.
Ahora puede etiquetar columnas de serie temporal al crear restricciones de clave principal.
Azure Databricks ofrece ahora un conjunto de funciones que se pueden utilizar para asignar valores numéricos enteros a un mapa de bits y agregarlos. Esta función puede usarse para ejecutar un cálculo previo del número de valores distintos.
Se han mejorado las funciones aes_encrypt, aes_decrypt y try_aes_decrypt con compatibilidad con vectores de inicialización (IV) y datos adicionales autenticados (AAD).
Ahora puede actualizar catálogos, esquemas y tablas externos en el catálogo de Unity mediante REFRESH FOREIGN CATALOG
, REFRESH FOREIGN SCHEMA
y REFRESH FOREIGN TABLE
. Consulte REFRESH FOREIGN (CATÁLOGO, ESQUEMA y TABLA).
Al insertar filas en una tabla, ahora puede dejar que Azure Databricks asigne columnas y campos en la consulta de origen a las columnas de la tabla por su nombre, de manera automática. Consulte INSERT INTO.
La instrucción ALTER SHARE ahora admite vistas materializadas.
Azure Databricks ahora sigue la configuración spark.sql.storeAssignmentPolicy
para la conversión implícita al almacenar filas en una tabla. El valor predeterminado ANSI
produce un error al almacenar valores que desbordan. Anteriormente, los valores se almacenarían como NULL
de forma predeterminada.
Como en el ejemplo siguiente, puede solucionar los desbordamientos reescribiendo la tabla para usar un tipo más amplio para la columna que provoca el error.
-- Enable column mapping
ALTER TABLE MyTable SET TBLPROPERTIES (
'delta.minReaderVersion' = '2',
'delta.minWriterVersion' = '5',
'delta.columnMapping.mode' = 'name'
)
-- Rename the old column and create a new column with the new type using the old name
ALTER TABLE MyTable RENAME ID to ID_old
ALTER TABLE MyTable ADD COLUMN ID BIGINT
-- Rewrite the entire table
UPDATE MyTable SET ID = ID_old
-- Drop the old column
ALTER TABLE MyTable DROP COLUMN ID_old
Al deducir esquemas de archivos Parquet no escritos por Spark, las columnas de marca de tiempo int64
anotadas con isAdjustedToUTC=false
ahora serán de tipo TIMESTAMP_NTZ
por defecto. Anteriormente, estos se inferían como tipo TIMESTAMP
. Esta actualización mejora la precisión de la asignación de tipos Parquet a tipos de Spark SQL.
Como resultado, la lectura de datos de archivos de Parquet externos en una tabla Delta puede provocar un error si la característica timestampNtz
no está habilitada. El error se mostrará de la siguiente manera:
Fatal exception of the update:
com.databricks.sql.transaction.tahoe.DeltaTableFeatureException
Your table schema requires manual enablement of the following table feature(s): timestampNtz.
Para mantener el comportamiento anterior y evitar este error, puede establecer el parámetro de configuración de Spark spark.sql.parquet.inferTimestampNTZ.enabled
en false
.
Databricks Runtime 13.3 incluye Apache Spark 3.4.1. Esta versión incluye todas las correcciones y mejoras de Spark que se han incorporado en Databricks Runtime 13.2 (EoS), junto con las siguientes correcciones de errores y mejoras de Spark:
SNOWFLAKE_SPARK_CONNECTOR_VERSION=2.12
para usar el conector Spark-snowflake v2.12.0.Heap Histogram
en Executors
la pestañaSparkSerDerseUtils
a SparkSerDeUtils
any
y len
a ScalaArrayIndexOutOfBoundsException
al analizar la matriz como estructura mediante el modo PERMISSIVE con un registro dañadoresetAllPartitions
en ActiveJob
PyArrow
la versión mínima en 4.0.0apply
función a NonFateSharingCache
sql()
sql()
sql()
df.show
el identificador null debe imprimir NULL en lugar de nullsql()
EWM
a SparkConnectPlanner.unit
argumento de las funciones add/diff datetime__repr__
para GroupedData
current
funciones similares a Scala y Pythonmap
cuando unzip
solo se usa para extraer un único elementoUtils.isJavaVersionAtLeast21
y hacer que core
el módulo pase con Java 21LastNonNull
debe resolverse diferiendotransformStatCorr
lazyCANNOT_DECODE_URL
, CANNOT_MERGE_INCOMPATIBLE_DATA_TYPE
, CANNOT_PARSE_DECIMAL
, CANNOT_READ_FILE_FOOTER
, CANNOT_RECOGNIZE_HIVE_TYPE
.override
de CheckpointRDD
Databricks admite controladores ODBC/JDBC publicados en los últimos 2 años. Descargue los controladores publicados recientemente y actualice (descargue ODBC, descargue JDBC).
Consulte Actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 13.3.
Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
---|---|---|---|---|---|
appdirs | 1.4.4 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 |
asttokens | 2.2.1 | attrs | 21.4.0 | backcall | 0.2.0 |
beautifulsoup4 | 4.11.1 | black | 22.6.0 | bleach | 4.1.0 |
blinker | 1.4 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
charset-normalizer | 2.0.4 | click | 8.0.4 | criptografía | 37.0.1 |
cycler | 0.11.0 | Cython | 0.29.32 | databricks-sdk | 0.1.6 |
dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.0 | decorator | 5.1.1 |
defusedxml | 0.7.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0,12 |
entrypoints | 0,4 | executing | 1.2.0 | facets-overview | 1.0.3 |
fastjsonschema | 2.18.0 | filelock | 3.12.2 | fonttools | 4.25.0 |
googleapis-common-protos | 1.56.4 | grpcio | 1.48.1 | grpcio-status | 1.48.1 |
httplib2 | 0.20.2 | idna | 3.3 | importlib-metadata | 4.6.4 |
ipykernel | 6.17.1 | ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
ipywidgets | 7.7.2 | jedi | 0.18.1 | jeepney | 0.7.1 |
Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 |
jsonschema | 4.16.0 | jupyter-client | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 |
jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keyring | 23.5.0 |
kiwisolver | 1.4.2 | launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 |
lazr.uri | 1.0.6 | MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.2 |
matplotlib-inline | 0.1.6 | mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 |
more-itertools | 8.10.0 | mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 |
nbconvert | 6.4.4 | nbformat | 5.5.0 | nest-asyncio | 1.5.5 |
nodeenv | 1.8.0 | notebook | 6.4.12 | numpy | 1.21.5 |
oauthlib | 3.2.0 | empaquetado | 21,3 | pandas | 1.4.4 |
pandocfilters | 1.5.0 | parso | 0.8.3 | pathspec | 0.9.0 |
patsy | 0.5.2 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
Pillow | 9.2.0 | pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 |
plotly | 5.9.0 | pluggy | 1.0.0 | prometheus-client | 0.14.1 |
prompt-toolkit | 3.0.36 | protobuf | 3.19.4 | 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 | 1.2.2 |
pytz | 2022.1 | pyzmq | 23.2.0 | requests | 2.28.1 |
rope | 1.7.0 | s3transfer | 0.6.0 | scikit-learn | 1.1.1 |
scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 63.4.1 | six (seis) | 1.16.0 |
soupsieve | 2.3.1 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.2 |
statsmodels | 0.13.2 | tenacity | 8.1.0 | terminado | 0.13.1 |
testpath | 0.6.0 | threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
tomli | 2.0.1 | tornado | 6.1 | traitlets | 5.1.1 |
typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 |
urllib3 | 1.26.11 | virtualenv | 20.16.3 | wadllib | 1.3.6 |
wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | whatthepatch | 1.0.2 |
wheel | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 | yapf | 0.31.0 |
zipp | 1.0.0 |
Las bibliotecas de R se instalan con la instantánea de Microsoft CRAN desde el 02-10-2023.
Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
---|---|---|---|---|---|
arrow | 10.0.1 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
backports | 1.4.1 | base | 4.2.2 | base64enc | 0.1-3 |
bit | 4.0.5 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.3 |
boot | 1.3-28 | brew | 1,0 - 8 | brio | 1.1.3 |
broom | 1.0.3 | bslib | 0.4.2 | cachem | 1.0.6 |
callr | 3.7.3 | caret | 6.0-93 | cellranger | 1.1.0 |
chron | 2.3-59 | clase | 7.3-21 | cli | 3.6.0 |
clipr | 0.8.0 | clock | 0.6.1 | cluster | 2.1.4 |
codetools | 0.2-19 | colorspace | 2.1-0 | commonmark | 1.8.1 |
compiler | 4.2.2 | config | 0.3.1 | cpp11 | 0.4.3 |
crayon | 1.5.2 | credentials | 1.3.2 | curl | 5.0.0 |
data.table | 1.14.6 | conjuntos de datos | 4.2.2 | DBI | 1.1.3 |
dbplyr | 2.3.0 | desc | 1.4.2 | devtools | 2.4.5 |
diffobj | 0.3.5 | digest | 0.6.31 | downlit | 0.4.2 |
dplyr | 1.1.0 | dtplyr | 1.2.2 | e1071 | 1.7-13 |
ellipsis | 0.3.2 | evaluate | 0,20 | fansi | 1.0.4 |
farver | 2.1.1 | fastmap | 1.1.0 | fontawesome | 0.5.0 |
forcats | 1.0.0 | foreach | 1.5.2 | foreign | 0.8-82 |
forge | 0.2.0 | fs | 1.6.1 | future | 1.31.0 |
future.apply | 1.10.0 | gargle | 1.3.0 | generics | 0.1.3 |
gert | 1.9.2 | ggplot2 | 3.4.0 | gh | 1.3.1 |
gitcreds | 0.1.2 | glmnet | 4.1-6 | globals | 0.16.2 |
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gower | 1.0.1 | elementos gráficos | 4.2.2 | grDevices | 4.2.2 |
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SparkR | 3.4.1 | spatial | 7.3-15 | splines | 4.2.2 |
sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2021.1 | stats | 4.2.2 |
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tcltk | 4.2.2 | testthat | 3.1.6 | textshaping | 0.3.6 |
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tidyverse | 1.3.2 | timechange | 0.2.0 | timeDate | 4022.108 |
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yaml | 2.3.7 | zip | 2.2.2 |
Identificador de grupo | Identificador de artefacto | Versión |
---|---|---|
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 |
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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 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.12.390 |
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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 | flujo | 2.9.6 |
com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
com.databricks | databricks-sdk-java | 0.2.0 |
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 | classmate | 1.3.4 |
com.fasterxml.jackson.core | jackson-annotations | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-joda | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-jsr310 | 2.13.4 |
com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.12 | 2.14.2 |
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 | 1.5.2-5 |
com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
com.google.code.gson | gson | 2.8.9 |
com.google.crypto.tink | tink | 1.7.0 |
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 |
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