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Limitazioni di Databricks Connessione per Scala

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Nota

Questo articolo illustra databricks Connessione per Databricks Runtime 13.3 LTS e versioni successive.

Questo articolo elenca le limitazioni di Databricks Connessione per Scala. Databricks Connessione consente di connettere gli IDE, i server notebook e le applicazioni personalizzate più diffusi ai cluster Azure Databricks. Vedere Che cos'è Databricks Connessione?. Per la versione Python di questo articolo, vedere Limitazioni con Databricks Connessione per Python.

Non disponibile in Databricks Connessione per Databricks Runtime 13.3 LTS e versioni successive:

  • Streaming foreachBatch
  • Creazione di dataframe di dimensioni superiori a 128 MB
  • Query lunghe oltre 3600 secondi
  • Funzioni definite dall'utente scalari nei cluster che usano la modalità di accesso al cluster utente singolo

Non disponibile:

  • Utilità di Databricks: credentials, library, notebook workflow, widgets
  • SparkContext
  • RDDs
  • Inferenza del modello MLflow: pyfunc.spark_udf() API
  • Geospaziale mosaico
  • CREATE TABLE <table-name> AS SELECT (usare invece spark.sql("SELECT ...").write.saveAsTable("table"))
  • Modifica del livello di log log4j tramite SparkContext
  • Training di Machine Learning distribuito
  • Sincronizzazione dell'ambiente di sviluppo locale con il cluster remoto