Persyaratan dan batasan komputasi khusus

Halaman ini menguraikan persyaratan dan batasan untuk komputasi khusus. Sebagian besar batasan komputasi khusus bergantung pada runtime, karena dukungan fitur telah ditambahkan dari waktu ke waktu.

Penting

Skrip dan pustaka init memiliki dukungan yang berbeda di seluruh mode akses dan versi Databricks Runtime. Lihat Di mana skrip init dapat diinstal? dan pustaka dengan jangkauan komputasi.

Unit komputasi khusus yang ditetapkan ke grup memiliki batasan tambahan. Lihat Batasan akses grup.

Dukungan kontrol akses yang terperinci

Kontrol akses yang terperinci didukung pada komputasi yang didedikasikan dengan persyaratan tertentu.

• Ruang kerja Anda harus diaktifkan untuk komputasi tanpa server.
• Operasi baca didukung pada Databricks Runtime 15.4 LTS ke atas.
• Operasi tulis didukung pada Databricks Runtime 16.3 ke atas. Lihat Dukungan untuk perintah DDL, SHOW, DESCRIBE, dan lainnya.

• Jika ruang kerja Anda disebarkan dengan firewall atau memiliki pembatasan jaringan keluar, Anda harus membuka port 8443-8451 untuk mengaktifkan kontrol akses terperinci pada komputasi khusus. Lihat Menyebarkan Azure Databricks di jaringan virtual Azure Anda (injeksi VNet).

Jika komputasi khusus Anda berjalan pada Databricks Runtime 15.3 atau di bawahnya:

• Anda tidak dapat mengakses tabel yang memiliki filter baris atau masker kolom.
• Anda tidak dapat mengakses tampilan dinamis .
• Untuk dapat membaca dari suatu view, Anda harus memiliki SELECT pada semua tabel dan view yang dirujuk oleh view tersebut.

Persyaratan tampilan streaming dan materialisasi pada komputasi khusus

• Untuk mengkueri tabel yang dibuat pengguna lain menggunakan Alur Deklaratif Lakeflow Spark, termasuk tabel streaming dan tampilan materialisasi, ruang kerja Anda harus diaktifkan untuk komputasi tanpa server dan komputasi khusus Anda harus berada di Databricks Runtime 15.4 atau lebih tinggi. Lihat Menggunakan tabel streaming di Databricks SQL dan Menggunakan tampilan materialisasi di Databricks SQL.
• Titik pemeriksaan asinkron didukung pada Databricks Runtime 12.2 LTS dan versi lebih baru.
• Menggunakan StreamingQueryListener untuk berinteraksi dengan objek yang dikelola oleh Unity Catalog didukung pada Databricks Runtime 15.1 ke atas.
• Python foreachBatch tidak mendukung ThreadPoolExecutor atau eksekusi multi-utas. Eksekusi multi-utas mungkin tidak melemparkan kesalahan tetapi dapat mengakibatkan kerusakan data atau hasil yang tidak konsisten.