2019. szeptember
Ezek a funkciók és az Azure Databricks platform fejlesztései 2019 szeptemberében jelentek meg.
Feljegyzés
A kiadások szakaszosak. Előfordulhat, hogy az Azure Databricks-fiók csak a kezdeti kiadási dátum után egy héttel frissül.
A Databricks Runtime 5.2 támogatása megszűnt
2019. szeptember 30.
A Databricks Runtime 5.2 támogatása szeptember 30-án véget ért. Lásd a Databricks támogatási életciklusait.
Databricks Lightot (nyilvános előzetes verzió) használó, készlet által támogatott automatizált fürtök indítása
2019. szeptember 26. – október 1.: 3.3-os verzió
Amikor júliusban bevezettük a készletkonfigurációs referenciát , nem választhatta ki a Databricks Lightot futtatókörnyezeti verzióként, amikor készletalapú fürtöt konfigurált egy automatizált feladathoz. Most már gyors fürtindítási időpontokat és költséghatékony fürtöket is használhat!
Az Azure SQL Database-átjárók IP-címe 2019. október 14-én megváltozott
A Microsoft október 14-én migrálja a forgalmat ezekben a régiókban található új átjárókra. Ha a munkaterület ezen régiók egyikében található, és felhasználó által definiált útvonalakat (UDR) konfigurált a konszolidált metaadattárhoz a saját Azure Databricks virtuális hálózatáról (a "VNet-injektálás" használatával), előfordulhat, hogy frissítenie kell a metaadattár IP-címét, amikor ezek az IP-címek megváltoznak. Tekintse meg az Azure SQL Database-átjáró IP-címeinek táblázatát a régió ip-címeinek legújabb listájához.
Azure Data Lake Storage hitelesítő adatok átengedésének támogatása a standard fürtökön és Scala nyelven (nyilvános előzetes verzió)
2019. szeptember 12–17.: 3.2-es verzió
A hitelesítő adatok átengedésére mostantól a Python, az SQL és a Scala is használható a Databricks Runtime 5.5-ös vagy újabb verzióját futtató standard fürtökön, valamint a Databricks Runtime 6.0-s bétaverzióján futó SparkR-en. Eddig a hitelesítő adatok átengedéséhez magas egyidejűségi fürtökre volt szükség, amelyek nem támogatják a Scalát.
Ha egy fürt engedélyezve van az Azure Data Lake Storage hitelesítő adatainak átadásához, a fürtön futtatott parancsok anélkül olvashatnak és írhatnak adatokat az Azure Data Lake Storage-ban, hogy a felhasználóknak konfigurálnia kellene a szolgáltatásnév hitelesítő adatait a tár eléréséhez. A hitelesítő adatokat a rendszer automatikusan beállítja a műveletet kezdeményező felhasználótól.
A biztonság érdekében csak egy felhasználó futtathat parancsokat egy szabványos fürtön, amelyen engedélyezve van a hitelesítő adatok átadása. Az egyetlen felhasználó a létrehozáskor van beállítva, és bárki szerkesztheti, aki rendelkezik a fürt engedélyeivel. A rendszergazdáknak gondoskodniuk kell arról, hogy az egyetlen felhasználó legalább csatolási engedéllyel rendelkezzen a fürtön.
A pandas-adatkeretek renderelése méretezés nélkül történik a jegyzetfüzetekben
2019. szeptember 12–17.: 3.2-es verzió
Az Azure Databricks-jegyzetfüzetekben néhány keretezett HTML-tartalmat skálázott a displayHTML renderelt jegyzetfüzet elérhető szélességének megfelelően. Bár ez a viselkedés a képek esetében kívánatos, a széles pandas DataFrame-eket rosszul renderelte. De már nem!
A Python-verzióválasztó kijelzője dinamikus lett
2019. szeptember 12–17.: 3.2-es verzió
Ha olyan Databricks-futtatókörnyezetet választ, amely nem támogatja a Python 2-t (például a Databricks 6.0-t), a fürtlétrehozási oldal elrejti a Python-verzióválasztót.
Databricks Runtime 6.0 bétaverzió
2019. szeptember 12.
A Databricks Runtime 6.0 bétaverziója számos könyvtárfrissítést és új funkciót kínál, többek között a következőket:
- Új Scala és Java API-k a Delta Lake DML-parancsokhoz, valamint a vákuum- és előzményalkalmazási parancsokhoz.
- Továbbfejlesztett DBFS FUSE v2-ügyfél a gyorsabb és megbízhatóbb olvasáshoz és íráshoz a modell betanítása során.
- Jegyzetfüzetcellánként több matplotlib-diagram támogatása.
- Frissítsen a Python 3.7-re, valamint frissítse a numpy, a pandas, a matplotlib és más kódtárakat.
- A Python 2 támogatása.
További információt a Databricks Runtime 6.0 (EoS) kibocsátási megjegyzéseiben talál.