Megosztás a következőn keresztül:

Fabric Runtime 1.3 (nyilvános előzetes verzió)

  • Cikk

A fabric-futtatókörnyezet zökkenőmentes integrációt biztosít az Azure-ral. Kifinomult környezetet biztosít az Apache Sparkot használó adatelemzési és adatelemzési projektekhez is. Ez a cikk áttekintést nyújt a Fabric Runtime 1.3, a big data-számítások legújabb futtatókörnyezetének alapvető funkcióiról és összetevőiről.

A Fabric Runtime 1.3 a következő összetevőket és frissítéseket tartalmazza az adatfeldolgozási képességek javítása érdekében:

  • Apache Spark 3.5
  • Operációs rendszer: Mariner 2.0
  • Java: 11
  • Scala: 2.12.17
  • Python: 3.11
  • Delta Lake: 3.1
  • R: 4.3.3

Feljegyzés

A Fabric Runtime 1.3 jelenleg nyilvános előzetes verzióban érhető el. A nyilvános előzetes kiadás nem támogatja a VSCode-tal és az alacsony sorrendű egyesítéssel való integrációt.

Az alábbi utasítások segítségével integrálhatja a futtatókörnyezet 1.3-at a munkaterületre, és használhatja annak új funkcióit:

  1. Lépjen a Munkaterület beállításai lapra a Háló munkaterületen belül.
  2. Lépjen a adatmérnök ing/Tudomány lapra, és válassza a Spark-beállítások lehetőséget.
  3. Válassza a Környezet lapot.
  4. A Futtatókörnyezeti verziók legördülő menüben válassza az 1.3 nyilvános előzetes verziót (Spark 3.5, Delta 3.1), és mentse a módosításokat. Ez a művelet az 1.3-at állítja be a munkaterület alapértelmezett futtatókörnyezeteként.

Képernyőkép a futtatókörnyezet verziójának kiválasztásáról.

Most már megkezdheti a Fabric runtime 1.3 -ban (Spark 3.5 és Delta Lake 3.1) bevezetett legújabb fejlesztéseket és funkciókat.

Tipp.

Naprakész információkért, a módosítások részletes listájáért és a Fabric-futtatókörnyezetekhez kapcsolódó konkrét kibocsátási megjegyzésekért tekintse meg és iratkozzon fel a Spark Runtimes kiadásaira és frissítéseire.

Főbb kiemelések

Apache Spark 3.5

Az Apache Spark 3.5.0 a 3.x sorozat hatodik verziója. Ez a verzió a nyílt forráskódú közösségen belüli széles körű együttműködés terméke, amely több mint 1300 problémát kezel a Jira-ban rögzítettek szerint.

Ebben a verzióban frissítjük a strukturált streamelés kompatibilitását. Emellett ez a kiadás kibővíti a PySpark és az SQL funkcióit. Olyan funkciókat ad hozzá, mint az SQL-azonosító záradék, az SQL-függvényhívások nevesített argumentumai, valamint az SQL-függvények belefoglalása a HyperLogLog hozzávetőleges aggregációihoz. További új képességek közé tartoznak a Python által felhasználó által definiált táblafüggvények, a DeepSpeeden keresztüli elosztott betanítás egyszerűsítése, valamint új strukturált streamelési képességek, például a vízjel propagálása és a dropDuplicatesWithinWatermark művelet.

A teljes listát és a részletes módosításokat itt tekintheti meg: https://spark.apache.org/releases/spark-release-3-5-0.html.

Delta Spark

A Delta Lake 3.1 együttes elkötelezettséget jelent, hogy a Delta Lake több formátumban is átjárhatóvá, könnyebben kezelhetővé és teljesíthetőbbé váljon. A Delta Spark 3.1.0 az Apache Spark™ 3.5-ös verziójára épül. A Delta Spark maven összetevőt átnevezték delta-core-ról delta-sparkra.

A teljes listát és a részletes módosításokat itt tekintheti meg: https://docs.delta.io/3.1.0/index.html.

Feljegyzés

Ossza meg visszajelzését a Fabric Runtime-ról az Ötletek platformon. Mindenképpen említse meg a hivatkozott verziót és kiadási szakaszt. Nagyra értékeljük a közösségi visszajelzéseket, és a szavazatok alapján rangsoroljuk a fejlesztéseket, biztosítva a felhasználói igényeknek való megfelelést.

Kapcsolódó tartalom