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2019년 9월

  • 아티클

이러한 기능 및 Azure Databricks 플랫폼 개선 사항은 2019년 9월에 릴리스되었습니다.

참고 항목

릴리스가 준비되었습니다. Azure Databricks 계정은 최초 릴리스 날짜 이후 최대 일주일까지 업데이트되지 않을 수 있습니다.

Databricks Runtime 5.2 지원 종료

2019년 9월 30일

Databricks Runtime 5.2에 대한 지원은 9월 30일에 종료되었습니다. Databricks Runtime 지원 수명 주기를 참조하세요.

Databricks Light를 사용하는 자동화된 풀 지원 클러스터 시작(공개 미리 보기)

2019년 9월 26일~10월 1일: 버전 3.3

7월에 풀 구성 참조를 도입했을 때 자동화된 작업에 대해 풀 지원 클러스터를 구성할 때 Databricks Light를 런타임 버전으로 선택할 수 없습니다. 이제 빠른 클러스터 시작 시간을 누리고 비용 효율적인 클러스터도 사용할 수 있습니다.

Azure SQL Database 게이트웨이 IP 주소는 2019년 10월 14일에 변경됩니다.

10월 14일에 Microsoft는 다음 지역의 새 게이트웨이로 트래픽을 마이그레이션합니다. 작업 영역이 해당 지역 중 하나에 있고 고유의 Azure Databricks 가상 네트워크(“VNet 삽입” 사용)에서 통합 메타스토어에 대한 UDR(사용자 정의 경로)을 구성한 경우 IP 주소가 변경되면 메타스토어의 IP 주소를 업데이트해야 할 수 있습니다. 지역의 최신 IP 주소 목록은 Azure SQL Database 게이트웨이 IP 주소 테이블을 참조하세요.

이제 표준 클러스터 및 Scala에서 지원되는 Azure Data Lake Storage 자격 증명 통과(공개 미리 보기)

2019년 9월 12~17일: 버전 3.2

자격 증명 통과는 이제 Databricks Runtime 5.5 이상을 실행하는 표준 클러스터와 Databricks Runtime 6.0 베타의 SparkR에서 Python, SQL, Scala와 함께 사용할 수 있습니다. 지금까지 자격 증명 통과에는 높은 동시성 클러스터가 필요했는데 이는 Scala를 지원하지 않았습니다.

Azure Data Lake Storage 자격 증명 통과에 클러스터를 사용하도록 설정하면 사용자가 스토리지에 액세스하기 위해 서비스 주체 자격 증명을 구성하지 않아도 해당 클러스터에서 실행되는 명령이 Azure Data Lake Storage에서 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 자격 증명은 작업을 시작하는 사용자에게서 자동으로 설정됩니다.

보안을 위해 자격 증명 통과를 사용하도록 설정된 표준 클러스터에서는 한 명의 사용자만 명령을 실행할 수 있습니다. 단일 사용자는 생성 시 설정되며 클러스터에 대한 관리 권한이 있는 모든 사용자가 편집할 수 있습니다. 관리자는 단일 사용자에게 최소한 클러스터에 대한 연결 권한이 있는지 확인해야 합니다.

Credential passthrough single user

pandas DataFrames는 이제 크기 조정 없이 Notebook에서 렌더링됩니다.

2019년 9월 12~17일: 버전 3.2

Azure Databricks Notebook에서 displayHTML은 렌더링된 Notebook의 사용 가능한 너비에 맞게 일부 프레임 HTML 콘텐츠를 스케일링했습니다. 이 동작은 이미지에는 적합하지만 와이드 Pandas DataFrame은 제대로 렌더링하지 못했습니다. 하지만 이제는 달라졌습니다.

Python 버전 선택기가 이제 동적으로 표시

2019년 9월 12~17일: 버전 3.2

Python 2(예: Databricks 6.0)를 지원하지 않는 Databricks Runtime을 선택하면 클러스터 생성 페이지에서 Python 버전 선택기를 숨깁니다.

Databricks Runtime 6.0 베타

2019년 9월 12일

Databricks Runtime 6.0 베타는 다음과 같은 많은 라이브러리 업그레이드 및 새로운 기능을 제공합니다.

  • Delta Lake DML 명령에 대한 새로운 Scala 및 Java API와 진공 및 기록 유틸리티 명령.
  • 모델 학습 중 더 빠르고 안정적인 읽기 및 쓰기를 위한 향상된 DBFS FUSE v2 클라이언트.
  • Notebook 셀당 여러 matplotlib 플롯을 지원합니다.
  • Python 3.7로 업데이트하고 numpy, pandas, matplotlib 및 기타 라이브러리를 업데이트했습니다.
  • Python 2 지원 종료.

자세한 내용은 전체 Databricks Runtime 6.0(지원되지 않는) 릴리스 정보를 참조하세요.