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Databricks Runtime 13.1(지원되지 않음)

  • 아티클

Azure Databricks는 2023년 5월에 이러한 이미지를 릴리스했습니다.

다음 릴리스 정보는 Apache Spark 3.4.0에서 제공하는 Databricks Runtime 13.1에 대한 정보를 제공합니다.

새로운 기능 및 향상 기능

JDK 17에 대한 클러스터 지원(공개 미리 보기)

이제 Databricks는 JDK(Java Development Kit) 17에 대한 클러스터 지원을 제공합니다. Java용 Databricks SDK를 참조하세요.

스트리밍 테이블에서 데이터 추가, 변경 또는 삭제

이제 DML 문을 사용하여 Delta Live Tables 파이프라인에서 Unity 카탈로그에 게시된 스트리밍 테이블을 수정할 수 있습니다. 스트리밍 테이블의 데이터 추가, 변경 또는 삭제 및 대상 스트리밍 테이블의 데이터 추가, 변경 또는 삭제를 참조하세요. DML 문을 사용하여 Databricks SQL에서 만든 스트리밍 테이블을 수정할 수도 있습니다.

SQL을 사용하여 Kafka 읽기

이제 Kafka 데이터를 읽기 위해 SQL 함수를 사용할 read_kafka 수 있습니다. SQL을 사용한 스트리밍은 Delta Live Tables 또는 Databricks SQL의 스트리밍 테이블에서만 지원됩니다. 테이블 반환 함수 read_kafka 참조하세요.

새 SQL 기본 제공 함수

다음 함수가 추가되었습니다.

클러스터 범위 Python 라이브러리에 대한 Unity 카탈로그 지원

Unity 카탈로그에는 라이브러리 사용에 몇 가지 제한 사항이 있습니다. Databricks Runtime 13.1 이상에서는 작업 영역 파일로 업로드되는 Python 휠 파일을 포함하여 클러스터 범위 Python 라이브러리가 지원됩니다. DBFS 파일 경로를 사용하여 참조되는 라이브러리는 DBFS 루트 또는 DBFS에 탑재된 외부 위치에 관계없이 지원되지 않습니다. Python이 아닌 라이브러리는 지원되지 않습니다. 클러스터 라이브러리를 참조하세요.

Databricks Runtime 13.0 이하에서는 Unity 카탈로그 사용 작업 영역에서 공유 액세스 모드를 사용하는 클러스터에서 클러스터 범위 라이브러리가 지원되지 않습니다.

Unity 카탈로그에서 최적화된 쓰기에 대한 확장된 기본 사용

Unity 카탈로그에 등록된 델타 테이블에 대한 기본 최적화 쓰기 지원이 분할된 테이블에 대한 문 및 INSERT 작업을 포함 CTAS 하도록 확장되었습니다. 이 동작은 SQL 웨어하우스의 기본값에 맞춥니다. Azure Databricks의 Delta Lake에 대한 최적화된 쓰기를 참조 하세요.

구조적 스트리밍 워크로드의 상태 저장 연산자 고급 지원

이제 여러 상태 저장 연산자를 함께 연결할 수 있습니다. 즉, 창이 있는 집계와 같은 작업의 출력을 조인과 같은 다른 상태 저장 작업에 공급할 수 있습니다. 상태 저장 구조적 스트리밍 쿼리 최적화를 참조 하세요.

Unity 카탈로그에 대한 델타 클론이 공개 미리 보기로 제공됩니다.

이제 단순 클론을 사용하여 기존 Unity 카탈로그 관리 테이블에서 새 Unity 카탈로그 관리 테이블을 만들 수 있습니다. Unity 카탈로그 테이블의 단순 복제본을 참조 하세요.

구조적 스트리밍에 대한 Pub/Sub 지원

이제 기본 제공 커넥터를 사용하여 구조적 스트리밍을 사용하여 Google Pub/Sub를 구독할 수 있습니다. Google Pub/Sub 구독을 참조하세요.

구조적 스트리밍의 워터마크 내에 중복 항목 삭제

이제 지정된 워터마크 임계값과 함께 사용하여 dropDuplicatesWithinWatermark 구조적 스트리밍에서 레코드를 중복 제거할 수 있습니다. 워터마크 내에서 중복 항목 삭제를 참조하세요.

잘린 파티션 열을 사용하여 Iceberg 테이블에서 델타 변환에 대한 지원 확장

이제 잘린 형식 intlong열에 CONVERT TO DELTA 정의된 파티션이 있는 Iceberg 테이블과 함께 사용할 CLONE 수 있습니다string. 잘린 형식 decimal 의 열은 지원되지 않습니다.

Delta Lake에서 열 매핑을 사용하여 스트림 스키마 변경 내용

이제 열 매핑을 사용하도록 설정된 델타 테이블에서 스트리밍을 사용하도록 설정하는 스키마 추적 위치를 제공할 수 있습니다. 열 매핑 및 스키마 변경 내용이 포함된 스트리밍을 참조하세요.

시작 버전 제거

START VERSION 는 이제 .에 대해 ALTER SHARE더 이상 사용되지 않습니다.

Python에서 사용할 수 있는 새 H3 식

및 h3_coverash3string 식은 h3_coverash3 Python에서 사용할 수 있습니다.

버그 수정

Parquet failOnUnknownFields는 더 이상 형식 불일치에 대한 데이터를 자동으로 삭제하지 않습니다.

스키마 진화 모드에서 failOnNewColumns 옵션 또는 failOnUnknownFields 자동 로더를 사용하여 Parquet 파일을 읽은 경우 이제 데이터 형식이 다른 열이 실패하고 사용하는 rescuedDataColumn것이 좋습니다. 이제 자동 로더는 이러한 데이터 형식 중 하나가 제공된 경우 정수, 짧은 형식 또는 바이트 형식을 올바르게 읽고 더 이상 복구하지 않습니다. Parquet 파일은 다른 두 형식 중 하나를 제안합니다.

호환성이 손상되는 변경

sqlite-jdbc 버전을 3.42.0.0으로 업그레이드하여 CVE-2023-32697 해결

sqlite-jdbc 버전을 3.8.11.2에서 3.42.0.0으로 업그레이드합니다. 버전 3.42.0.0의 API는 3.8.11.2와 완전히 호환되지 않습니다. 코드에서 sqlite-jdbc를 사용하는 경우 자세한 내용은 sqlite-jdbc 호환성 보고서를 검사. 13.1로 마이그레이션하고 sqlite를 사용하는 경우 메서드를 확인하고 버전 3.42.0.0에서 형식을 반환합니다.

라이브러리 업그레이드

  • 업그레이드된 Python 라이브러리:
    • facets-overview from 1.0.2 to 1.0.3
    • filelock from 3.10.7 to 3.12.0
    • 7.0.0에서 8.0.0까지의 pyarrow
    • 8.0.1에서 8.1.0까지의 끈기
  • 업그레이드된 R 라이브러리:
  • 업그레이드된 Java 라이브러리:
    • com.github.ben-manes.카페인.카페인 2.3.4에서 2.9.3
    • org.apache.orc.orc-core에서 1.8.2-shaded-protobuf에서 1.8.3-shaded-protobuf로
    • org.apache.orc.orc-mapreduce from 1.8.2-shaded-protobuf to 1.8.3-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-shims from 1.8.2 to 1.8.3
    • org.검사erframework.검사er-qual에서 3.5.0에서 3.19.0으로
    • org.scalactic.scalactic_2.12에서 3.0.8에서 3.2.15로
    • org.scalatest.scalatest_2.12에서 3.0.8에서 3.2.15로
    • org.xerial.sqlite-jdbc from 3.8.11.2 to 3.42.0.0

Apache Spark

Databricks Runtime 13.1에는 Apache Spark 3.4.0이 포함됩니다. 이 릴리스에는 Databricks Runtime 13.0(지원되지 않음)에 포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항뿐만 아니라 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.

  • [SPARK-42719] [DBRRM-199] [SC-131578] 되돌리기 "[SC-125225] 'MapOutputTracker#getMap...
  • [SPARK-39696] [DBRRM-166] [SC-130056] [CORE] 되돌리기 [SC-127830]/
  • [SPARK-43331] [SC-130064] [CONNECT] Spark 커넥트 SparkSession.interruptAll 추가
  • [SPARK-16484] [13.1] [CHERRY_PICK] [SC-130076] [SQL] DataSketches를 나타내기 위해 8비트 레지스터 사용
  • [SPARK-43332] [SC-130051] [CONNECT] [PYTHON] Spark커넥트Client용 ChannelBuilder를 확장할 수 있도록 합니다.
  • [SPARK-43323] [SC-129966] [SQL] [PYTHON] 예외를 제대로 처리하도록 화살표가 설정된 DataFrame.toPandas 수정
  • [SPARK-42940] [SC-129896] [SS] [CONNECT] 스트리밍 쿼리에 대한 세션 관리 개선
  • [SPARK-43336] [SQL] 타임스탬프와 타임스탬프NTZ 간에 캐스팅하려면 표준 시간대가 필요합니다.
  • [SPARK-43032] [SC-125756] [CONNECT] [SS] 스트리밍 쿼리 관리자 추가
  • [SPARK-16484] [SC-129975] [SQL] Datasketches HllSketch에 대한 지원 추가
  • [SPARK-43260] [SC-129281] [PYTHON] Spark SQL pandas 화살표 유형 오류를 오류 클래스로 마이그레이션합니다.
  • [SPARK-41766] [SC-129964] [CORE] 실행기 등록 전에 전송된 서비스 해제 요청 처리
  • [SPARK-43307] [SC-129971] [PYTHON] PandasUDF 값 오류를 오류 클래스로 마이그레이션
  • [SPARK-43206] [SC-129903] [SS] [CONNECT] StreamingQuery 예외() 포함 스택 추적
  • [SPARK-43311] [SC-129905] [SS] RocksDB 상태 저장소 공급자 메모리 관리 개선 사항 추가
  • [SPARK-43237] [SC-129898] [CORE] 이벤트 로그에서 null 예외 메시지 처리
  • [SPARK-43320] [SC-129899] [SQL] [HIVE] Hive 2.3.9 API 직접 호출
  • [SPARK-43270] [SC-129897] [PYTHON] pyspark.sql.dataframe.DataFrame 열을 포함하도록 구현 __dir__()
  • [SPARK-43183] 되돌리기 "[SC-128938][SS] 새 콜백 소개 "...
  • [SPARK-43143] [SC-129902] [SS] [CONNECT] Scala StreamingQuery awaitTermination()
  • [SPARK-43257] [SC-129675] [SQL] 오류 클래스 _LEGACY_ERROR_TEMP_2022 내부 오류로 바꿉
  • [SPARK-43198] [SC-129470] [CONNECT] "클래스 암모나이트를 초기화할 수 없습니다..."를 수정합니다. 필터를 사용할 때 오류 발생
  • [SPARK-43165] [SC-129777] [SQL] CanWrite를 DataTypeUtils로 이동
  • [SPARK-43298] [SC-129729] [PYTHON] [ML] 스칼라 입력이 있는 predict_batch_udf 일괄 처리 크기가 1로 실패함
  • [SPARK-43298] [SC-129700] "[PYTHON][ML] 스칼라 입력이 있는 predict_batch_udf 일괄 처리 크기가 1로 실패함" 되돌리기
  • [SPARK-43052] [SC-129663] [CORE] 이벤트 로그에서 null 파일 이름으로 stacktrace 처리
  • [SPARK-43183] [SC-128938] [SS] StreamingQueryListener에 새 콜백 "onQueryIdle" 소개
  • [SPARK-43209] [SC-129190] [CONNECT] [PYTHON] 식 오류를 오류 클래스로 마이그레이션
  • [SPARK-42151] [SC-128754] [SQL] UPDATE 할당을 테이블 특성과 정렬
  • [SPARK-43134] [SC-129468] [CONNECT] [SS] JVM 클라이언트 StreamingQuery 예외() API
  • [SPARK-43298] [SC-129699] [PYTHON] [ML] 스칼라 입력이 있는 predict_batch_udf 일괄 처리 크기가 1로 실패함
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  • [SPARK-42755] [SC-125442] [CONNECT] 리터럴 값 변환을 다음으로 변환합니다. connect-common
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유지 관리 업데이트

Databricks Runtime 13.1 기본 테넌트 업데이트를 참조하세요.

시스템 환경

  • 운영 체제: Ubuntu 22.04.2 LTS
  • Java: Zulu 8.70.0.23-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.10.12
  • R: 4.2.2
  • 델타 레이크: 2.4.0

설치된 Python 라이브러리

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
appdirs 1.4.4 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
asttokens 2.2.1 attrs 21.4.0 backcall 0.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 검정색 22.6.0 bleach 4.1.0
blinker 1.4 boto3 1.24.28 botocore 1.27.28
certifi 2022.9.14 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
charset-normalizer 2.0.4 에서 8.0.4 암호화 37.0.1
cycler 0.11.0 Cython 0.29.32 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.5.1 decorator 5.1.1 defusedxml 0.7.1
distlib 0.3.6 docstring-to-markdown 0.12 entrypoints 0.4
실행 1.2.0 facets-overview 1.0.3 fastjsonschema 2.16.3
filelock 3.12.0 fonttools 4.25.0 googleapis-common-protos 1.56.4
grpcio 1.48.1 grpcio-상태 1.48.1 httplib2 0.20.2
idna 3.3 importlib-metadata 4.6.4 ipykernel 6.17.1
ipython 8.10.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
jedi 0.18.1 jeepney 0.7.1 Jinja2 2.11.3
jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0 jsonschema 4.16.0
jupyter-client 7.3.4 jupyter_core 4.11.2 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab-widgets 1.0.0 Keyring 23.5.0 kiwisolver 1.4.2
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.5.2 matplotlib-inline 0.1.6
mccabe 0.7.0 mistune 0.8.4 more-itertools 8.10.0
mypy-extensions 0.4.3 nbclient 0.5.13 nbconvert 6.4.4
nbformat 5.5.0 nest-asyncio 1.5.5 nodeenv 1.7.0
Notebook 6.4.12 numpy 1.21.5 oauthlib 3.2.0
패키징 21.3 pandas 1.4.4 pandocfilters 1.5.0
parso 0.8.3 pathspec 0.9.0 patsy 0.5.2
pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 9.2.0
pip 22.2.2 platformdirs 2.5.2 plotly 5.9.0
pluggy 1.0.0 prometheus-client 0.14.1 prompt-toolkit 3.0.36
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tenacity 8.1.0 terminado 0.13.1 testpath 0.6.0
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설치된 R 라이브러리

R 라이브러리는 Microsoft CRAN 스냅샷 2023-02-10에 설치됩니다.

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
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RSQLite 2.2.20 rstudioapi 0.14 rversions 2.1.2
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설치된 Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.12 클러스터 버전)

그룹 ID 아티팩트 ID 버전
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com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.8.9
com.google.crypto.tink tink 1.7.0
com.google.errorprone error_prone_annotations 2.10.0
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org.apache.arrow arrow-memory-core 11.0.0
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