2022년 9월 14일 - 22일
이러한 기능 및 향상된 기능은 DLT의 2022.37 릴리스와 함께 릴리스되었습니다.
이 릴리스에서 사용하는 Databricks 런타임 버전
Channel:
- CURRENT(기본값): Databricks Runtime 10.3.7
- 미리 보기: Databricks Runtime 11.0.5
이 릴리스의 새로운 기능 및 개선 사항
- 이제 시작 업데이트 API 요청은 응답 본문의
request_id필드를 반환합니다.request_id업데이트를 시작하는 원래 요청에 대한 안정적인 식별자입니다. 업데이트를 다시 시도하거나 다시 시작하면 새 업데이트는request_id상속합니다.
{
"update_id": "the ID of the update that was started",
"request_id": "The ID of the request that started this update"
}
새 requests API 요청(GET /pipelines/{pipeline_id}/requests/{request_id})은 request_id연결된 파이프라인 업데이트의 상태를 반환합니다. 응답에는 최신 업데이트에 대한 정보가 포함됩니다.
{
"status": "ACTIVE",
"latest_update": {}
}
이제 Python 코드는 구체화된 뷰 또는 스트리밍 테이블에서 작업을 읽지 않는 한
spark.sql또는dlt.table()함수 외부에서dlt.view()작업을 호출할 수 있습니다.이제 이벤트 로그 항목에는 이벤트 스키마의 안정성을 나타내는
maturity속성이 포함됩니다. 가능한 값은stable,evolving및deprecated. DLT 이벤트 로그에 대한 자세한 내용은 파이프라인 이벤트 로그를 참조하세요.스트리밍 테이블에서 사용하는 원본 테이블에 호환되지 않는 변경 내용이 적용되면 오류 메시지가 향상됩니다.
이제 파이프라인을 만들거나 편집할 때 DLT UI에서 클러스터 정책을 선택할 수 있습니다. 이전에는 파이프라인에 대한 클러스터 정책을 설정하려면 파이프라인의 JSON 설정을 편집해야 했습니다.
더 빠른 파이프라인 시작. 이 릴리스에는 파이프라인이 시작될 때
SETTING_UP_TABLES단계를 가속화하는 향상된 기능이 포함되어 있습니다.
이 릴리스의 버그 수정
- 이 릴리스는 유휴 클러스터 인스턴스를 사용할 수 없을 때 강화된 자동 크기 조정을 방지하는 버그를 수정합니다.