2018. május
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. A 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.
Keresés a dokumentációs webhelyen
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 (EoS) 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 (EoS) 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/secretskövetkezőre/secrets/volt összecsukva: . - A
writemetódust a rendszer a következőreputmódosította: .
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.
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 Configure and edit Databricks Jobs.
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.