Jegyzet
Az oldalhoz való hozzáférés engedélyezést igényel. Próbálhatod be jelentkezni vagy könyvtárat váltani.
Az oldalhoz való hozzáférés engedélyezést igényel. Megpróbálhatod a könyvtár váltását.
Ez a cikk a kiszolgáló nélküli környezet 2- es verziójának rendszerkörnyezeti adatait ismerteti. Az alkalmazás kompatibilitásának biztosítása érdekében a kiszolgáló nélküli számítási feladatok egy verziószámozott API-t használnak, más néven a környezeti verziót, amely továbbra is kompatibilis marad az újabb kiszolgálóverziókkal.
A környezeti verziót a Környezet oldalpanelen választhatja ki a kiszolgáló nélküli jegyzetfüzetekben. Lásd: Alapkörnyezet kiválasztása.
Új funkciók és fejlesztések
A következő új funkciók és fejlesztések érhetők el a kiszolgáló nélküli 2. környezetben.
Az irányítópultok, riasztások és lekérdezések munkaterületfájlokként támogatottak
2025. május 20.
Az irányítópultok, riasztások és lekérdezések mostantól munkaterületfájlokként is támogatottak, ami azt jelenti, hogy programozott módon kezelheti ezeket a Databricks-objektumokat, mint bármely más fájlt, bárhonnan, ahol a munkaterület fájlrendszere elérhető. Lásd : Mik azok a munkaterületfájlok? és programozott módon kezelheti a munkaterület fájljait.
A webterminál engedélyezve van a kiszolgáló nélküli számításon
2025. április 3.
A webterminál mostantól engedélyezve van a kiszolgáló nélküli környezet 2-es verziójában. A webes terminál használatáról további információt a rendszerhéjparancsok futtatása az Azure Databricks webes terminálban című témakörben talál.
A VARIANT adattípus már nem használható összehasonlítást igénylő műveletekkel
2025. február 5.
Az VARIANT adattípust tartalmazó lekérdezésekben nem használhatja a következő záradékokat vagy operátorokat:
DISTINCTINTERSECTEXCEPTUNIONDISTRIBUTE BY
Ezenkívül nem használhatja ezeket a DataFrame-függvényeket:
df.dropDuplicates()df.repartition()
Ezek a műveletek összehasonlítást végeznek, és az VARIANT adattípust használó összehasonlítások nem definiált eredményeket eredményeznek, és a Databricks nem támogatja őket. Ha az Azure Databricks számítási feladataiban vagy tábláiban a VARIANT típust használja, a Databricks a következő módosításokat javasolja:
- Frissítse a lekérdezéseket vagy kifejezéseket, hogy a
VARIANTértékeket kifejezetten nem-VARIANTadattípusokra alakítsa át. - Ha olyan mezőkkel rendelkezik, amelyeket a fenti műveletek bármelyikével együtt kell használnia, bontsa ki ezeket a mezőket a
VARIANTadattípusból, és neVARIANTadattípusokkal tárolja őket.
Lásd: Lekérdezésváltozat adatai.
A jegyzetfüzetek munkaterületfájlokként támogatottak
2025. január 23.
A jegyzetfüzetek munkaterületfájlokként támogatottak a kiszolgáló nélküli 2. környezetben. Ugyanúgy programozott módon írhat, olvashat és törölhet jegyzetfüzeteket, mint bármely más fájlt. Ez lehetővé teszi a jegyzetfüzetekkel való programozott interakciót bárhonnan, ahol a munkaterület fájlrendszere elérhető. További információ: Fájlok és könyvtárak programozott létrehozása, frissítése és törlése.
A feladat előrehaladási sávját hozzáadtuk a szerver nélküli számításhoz.
2024. december 16.
Új feladat előrehaladási sáv lett hozzáadva a kiszolgáló nélküli számítási környezet 2-es verzióján futó jegyzetfüzetcellákhoz. Ez a folyamatjelző sáv a cella Spark-kódjának végrehajtási állapotát jelzi.
kiszolgáló nélküli folyamatjelző 
Rendszerkörnyezet
- operációsrendszer-: Ubuntu 22.04.4 LTS
- Python: 3.11.10
- Databricks Connect: 15.4.5
Telepített Python-kódtárak
A kiszolgáló nélküli 2. környezet helyi Python virtuális környezetben való reprodukálásához töltse le a requirements-env-2.txt fájlt, és futtassa a fájlt pip install -r requirements-env-2.txt. Ez a parancs telepíti az összes nyílt forráskódú kódtárat a kiszolgáló nélküli 2. környezetből.
| Library | Version | Library | Version | Library | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | autocommand | 2.2.2 |
| azure-core | 1.31.0 | azure-storage-blob | 12.19.1 | azure-storage-file-datalake | 12.14.0 |
| backports.tarfile | 1.2.0 | black | 23.3.0 | blinker | 1.4 |
| boto3 | 1.34.39 | botocore | 1.34.39 | cachetools | 5.5.0 |
| certifi | 2023.7.22 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | click | 8.0.4 | cloudpickle | 3.0.0 |
| comm | 0.1.2 | contourpy | 1.0.5 | kriptográfia | 41.0.3 |
| cycler | 0.11.0 | Cython | 0.29.32 | databricks-connect | 15.4.5 |
| databricks-sdk | 0.36.0 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 |
| dekorátor | 5.1.1 | dill | 0.3.6 | distlib | 0.3.9 |
| entrypoints | 0.4 | executing | 0.8.3 | facets-overview | 1.1.1 |
| filelock | 3.13.4 | fonttools | 4.25.0 | gitdb | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.43 | google-api-core | 2.18.0 | google-auth | 2.35.0 |
| google-cloud-core | 2.4.1 | google-cloud-storage | 2.18.2 | google-crc32c | 1.6.0 |
| google-resumable-media | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 | grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | httplib2 | 0.20.2 | idna | 3.4 |
| importlib-metadata | 6.0.0 | importlib_resources | 6.4.0 | inflect | 7.3.1 |
| ipyflow-core | 0.0.201 | ipykernel | 6.28.0 | ipython | 8.25.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 | isodate | 0.7.2 |
| jaraco.collections | 5.1.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
| jaraco.text | 3.12.1 | jedi | 0.18.1 | jeepney | 0.7.1 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 | jupyter_client | 7.4.9 |
| jupyter_core | 5.3.0 | keyring | 23.5.0 | kiwisolver | 1.4.4 |
| launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
| matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 | mlflow-skinny | 2.11.4 |
| more-itertools | 8.10.0 | mypy-extensions | 0.4.3 | nest-asyncio | 1.5.6 |
| numpy | 1.23.5 | oauthlib | 3.2.0 | packaging | 23.2 |
| pandas | 1.5.3 | parso | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 |
| patsy | 0.5.3 | pexpect | 4.8.0 | pillow | 10.3.0 |
| pip | 24.2 | platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.9.0 |
| prompt_toolkit | 3.0.48 | proto-plus | 1.25.0 | protobuf | 5.28.3 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | py4j | 0.10.9.7 | pyarrow | 14.0.1 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pyccolo | 0.0.65 |
| pycparser | 2.21 | pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 |
| PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | pyodbc | 4.0.39 |
| pyparsing | 3.0.9 | python-dateutil | 2.8.2 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 |
| pytz | 2022.7 | PyYAML | 6.0 | pyzmq | 25.1.2 |
| requests | 2.31.0 | rsa | 4.9 | s3transfer | 0.10.3 |
| scikit-learn | 1.3.0 | scipy | 1.11.1 | seaborn | 0.12.2 |
| SecretStorage | 3.3.1 | setuptools | 75.1.0 | six | 1.16.0 |
| smmap | 5.0.1 | sqlparse | 0.5.1 | ssh-import-id | 5.11 |
| stack-data | 0.2.0 | statsmodels | 0.14.0 | tenacity | 8.2.2 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 | tomli | 2.0.1 |
| tornado | 6.3.2 | traitlets | 5.13.0 | typeguard | 4.3.0 |
| typing_extensions | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 | ujson | 5.4.0 |
| unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 | virtualenv | 20.26.6 |
| wadllib | 1.3.6 | wcwidth | 0.2.5 | wheel | 0.38.4 |
| zipp | 3.11.0 | zstandard | 0.23.0 |