Megosztás a következőn keresztül:

2018. május

  • Cikk

A kiadások szakaszosak. Előfordulhat, hogy az Azure Databricks-fiók csak egy héttel a kezdeti kiadás dátuma után frissül.

Általános adatvédelmi rendelet (GDPR)

2018. május 24.: 2.72-es verzió

Az Európai Unió általános adatvédelmi rendeletének (GDPR) 2018. május 25-én hatályba lépő követelményeinek való megfelelés érdekében számos módosítást hajtottunk végre az Azure Databricks platformon, hogy a fiók és a felhasználói szinten is jobban szabályozhassuk az adatmegőrzést. Frissítések a következők:

  • Fürt törlése: véglegesen törölje a fürtkonfigurációt a felhasználói felületen vagy a Clusters API-val. Lásd: Számítás törlése.
  • Munkaterület törlése (megjelent a 2.71-es verzióban): véglegesen törölje a munkaterület-objektumokat, például a teljes jegyzetfüzeteket, az egyes jegyzetfüzetcellákat, az egyes jegyzetfüzet-megjegyzéseket és a jegyzetfüzet-változatok előzményeit. Lásd: Munkaterület-tároló törlése.
  • Jegyzetfüzet korrektúraelőzményeinek törlése:
    • Egy munkaterületen lévő összes jegyzetfüzet korrektúraelőzményeinek végleges törlése egy meghatározott időkerethez. Lásd: Munkaterület-tároló törlése.
    • Véglegesen töröljön egy jegyzetfüzet-változatot vagy egy jegyzetfüzet teljes változatelőzményeit. Lásd: Verzióelőzmények.

Az Azure Databricks szolgáltatás törlésével vagy az Azure-fiók lemondásával kapcsolatos információkért tekintse meg az előfizetés kezelése című témakört.

Az Azure Databricks-felhasználóknak a Microsoft Entra ID-bérlőhöz kell tartozniük

2018. május 24.: 2.72-es verzió

A felhasználók most már csak akkor jelentkezhetnek be az Azure Databricksbe, ha az Azure Databricks-munkaterület Microsoft Entra ID (korábbi nevén Azure Active Directory) bérlőjéhez tartoznak. Ha olyan felhasználói vannak, akik nem tartoznak a Microsoft Entra ID-bérlőhöz, felveheti őket standard vagy vendégfelhasználóként.

HorovodEstimator

2018. május 29.: 2.72-es verzió

Az Uber Horovod-keretrendszerét használó MLlib stílusú becslési API-hoz, a HorovodEstimatorhoz hozzáadott dokumentáció és jegyzetfüzet. A HorovodEstimator lehetővé teszi a mély neurális hálózatok elosztott, több GPU-s betanítását Spark DataFrame-eken, leegyszerűsítve az ETL integrálását a Sparkban a TensorFlow modellbetanításával.

MLeap gépi tanulási modell exportálása

2018. május 24.: 2.72-es verzió

Az MLeap Azure Databricksen való használatával kapcsolatos dokumentáció és jegyzetfüzetek is hozzáadva. Az MLeap lehetővé teszi gépi tanulási folyamatok üzembe helyezését az Apache Sparkból és a scikit-learnből egy hordozható formátum- és végrehajtási motorra. Lásd: MLeap ML-modell exportálása.

Még több GPU-fürttípus

2018. május 24.: 2.72-es verzió

A 2.71-es kiadásban hozzáadott Azure NC-példánytípusok (NC12 és NC24) mellett mostantól támogatjuk az Azure Databricks-fürtök NCv3-példánytípus-sorozatát (NC6s_v3, NC12s_v3 és NC24s_v3). Az NC- és NCv3-példányok GPU-kat biztosítanak a képfeldolgozáshoz, a szövegelemzéshez, valamint az egyéb gépi tanulási és mély tanulási feladatokhoz, amelyek számítási szempontból kihívást jelentenek, és kiváló teljesítményt igényelnek.

Lásd a GPU-kompatibilis számítást.

Jegyzetfüzetcellák: elrejtés és megjelenítés

2018. május 24.: 2.72-es verzió

Az új jelzők és üzenetkezelés megkönnyíti a jegyzetfüzet cellatartalmainak megjelenítését, miután elrejtették őket. Lásd: Cellatartalom elrejtése és megjelenítése.

2018. május 22.

A dokumentumwebhely keresését egy jobb keresőeszközre cseréltük. Az elkövetkező hetekben még több keresési fejlesztést fog látni.

Feljegyzés

A keresés hibásnak tűnhet, ha nem sokkal az új keresés üzembe helyezése után próbálkozik. Törölje a böngésző gyorsítótárát az új keresési felület megtekintéséhez.

Databricks Runtime 4.1 ML for Machine Learning (bétaverzió)

2018. május 17.

A Databricks Runtime ML (bétaverzió) használatra kész környezetet biztosít a gépi tanuláshoz és az adatelemzéshez. Több népszerű kódtárat tartalmaz, köztük a TensorFlow, a Keras és az XGBoost.

A Databricks Runtime ML lehetővé teszi egy Databricks-fürt elindítását az elosztott TensorFlow-betanításhoz szükséges összes kódtárral. Biztosítja a fürtben található kódtárak kompatibilitását (például a TensorFlow és a CUDA/cuDNN között), és jelentősen csökkenti a fürt indítási idejét az init-szkriptekhez képest.

Feljegyzés

A Databricks Runtime 4.1 ML csak a Prémium termékváltozatban érhető el.

Tekintse meg a Databricks Runtime 4.1 ML (nem támogatott) teljes kibocsátási megjegyzéseit.

Databricks Delta

2018. május 17.

A Databricks Delta mostantól privát előzetes verzióban érhető el az Azure Databricks felhasználói számára. Lépjen kapcsolatba a fiókkezelővel, vagy regisztráljon a címen https://databricks.com/product/databricks-delta. Ez a kiadás egy jelölt kiadás, amely a közelgő GA-kiadásra készül.

További információ: Databricks Runtime 4.1 (nem támogatott) és Mi a Delta Lake?

A Display() függvény támogatása képadattípusokhoz

2018. május 17.

A Databricks Runtime 4.1-ben display() mostantól gazdag HTML-fájlként jeleníti meg a képadattípusokat tartalmazó oszlopokat.

Lásd : Vizualizációk a Databricks-jegyzetfüzetekben.

GPU-fürttípusok

2018. május 15.: 2.71-es verzió

Örömmel jelentjük be az Azure Databricks-fürtök azure NC-példánytípusainak (NC12 és NC24) támogatását. Az NC-példányok gpu-kat biztosítanak a képfeldolgozáshoz, a szövegelemzéshez, valamint más gépi tanulási és mélytanulási feladatokhoz, amelyek számítási szempontból kihívást jelentenek, és kiemelkedő teljesítményt igényelnek.

Az Azure Databricks előre telepített NVIDIA-illesztőprogramokat és GPU-khoz konfigurált kódtárakat is biztosít, valamint számos népszerű mélytanulási kódtár használatának megkezdéséhez szükséges anyagokat.

Lásd még:

Titkos kódok kezelés GA

2018. május 15.: 2.71-es verzió

A titkos kódok kezelése, amely korábban privát előzetes verzióban volt, most már ga. Hatékony eszközöket biztosít a külső adatforrások hitelesítéséhez szükséges hitelesítő adatok kezeléséhez. Ahelyett, hogy közvetlenül egy jegyzetfüzetbe írná be a hitelesítő adatait, a Databricks titkos kulcskezelésével tárolja és hivatkozzon a hitelesítő adataira jegyzetfüzetekben és feladatokban. A titkos kódok kezeléséhez használhatja a Titkos kulcsok parancssori felületét (örökölt) a Titkos kódok API eléréséhez.

Feljegyzés

A titkos kódok kezeléséhez a Databricks Runtime 4.0-s vagy újabb verziója, valamint a Databricks CLI 0.7.1 vagy újabb verziója szükséges.

Lásd: Titkos kódok kezelése.

A Secrets API-végpont és a CLI-parancs módosításai

2018. május 15.: 2.71-es verzió

A Titkos kódok API-végpontokon a következő módosítások történtek:

  • Az összes végpont esetében a gyökér elérési útja a következőre módosult /secret/secrets: .
  • A titkos kulcsok végpontja a /secret/secrets következőre /secrets/volt összecsukva: .
  • A write metódust a rendszer a következőre putmódosította: .

A Databricks CLI 0.7.1 a titkos kódok parancsainak frissítéseit tartalmazza, hogy igazodjanak ezekhez a frissített API-végpontokhoz.

Lásd a Titkos kódok API-t és a titkos kódok kezelését.

Fürtrögzítés

2018. május 15.: 2.71-es verzió

Most már rögzíthet egy fürtöt a Fürtök listára. Így megőrizheti a 30 naposnál régebbi fürtök konfigurációját.

Fürt rögzítése

Emellett a Fürtök lapon megjelenik az összes olyan fürt, amely 30 napon belül leállt (7 napról növelve).

Lásd: Számítás rögzítése.

Fürt automatikus indítása

2018. május 15.: 2.71-es verzió

A kiadás előtt a fürtökön való futtatásra Terminated ütemezett feladatok sikertelenek. Az Azure Databricks 2.71-es vagy újabb verziójában létrehozott fürtök esetében a JDBC/ODBC-interfész vagy egy meglévő leállított fürthöz rendelt feladatfuttatás parancsai automatikusan újraindítják a fürtöt. Lásd: JDBC connect and Create a job.

Az automatikus indítás lehetővé teszi, hogy a fürtök automatikusan létrejönjenek anélkül, hogy manuális beavatkozásra van szükség a fürtök ütemezett feladatokhoz való újraindításához. Emellett ütemezheti a fürt inicializálását egy olyan feladat ütemezésével, amely egy adott időpontban újraindítja a leállított fürtöket.

A fürthozzáférés-vezérlés kényszerítve van, és a rendszer a szokásos módon ellenőrzi a feladat tulajdonosi engedélyeit.

Munkaterület végleges törlése

2018. május 15.: 2.71-es verzió

Az Európai Unió általános adatvédelmi rendeletének (GDPR) való megfelelés érdekében tett folyamatos erőfeszítések részeként lehetővé tettük a munkaterületi objektumok, például a teljes jegyzetfüzetek, az egyes jegyzetfüzetcellák, az egyes jegyzetfüzet-megjegyzések és a jegyzetfüzetek változatának előzményeinek törlését. Az elkövetkező hetekben további funkciókat és dokumentációt adunk ki a GDPR-megfelelőség támogatásához.

Lásd: Munkaterület-tároló törlése.

A Databricks parancssori felületének 0.7.1-es verziója

2018. május 10.

A Databricks CLI 0.7.1 tartalmazza a titkos kódok parancsainak frissítéseit, hogy igazodjanak a frissített API-végpontokhoz.

Lásd: Databricks CLI (örökölt) és titkos kódok kezelése.