Serverloze omgeving versie 2

In dit artikel vindt u informatie over de systeemomgeving voor serverloze omgeving versie 2. Om compatibiliteit voor de toepassing te garanderen, gebruiken serverloze workloads een versieloze API, ook wel de omgevingsversie genoemd, die compatibel blijft met nieuwere serverversies.

U kunt de omgevingsversie selecteren met behulp van het Environment zijpaneel in uw serverloze notebooks. Zie Een omgevingsversie selecteren.

Nieuwe functies en verbeteringen

De volgende nieuwe functies en verbeteringen zijn beschikbaar in serverloze omgeving 2.

Dashboards, waarschuwingen en query's worden ondersteund als werkruimtebestanden

20 mei 2025

Dashboards, waarschuwingen en query's worden nu ondersteund als werkruimtebestanden, wat betekent dat u programmatisch kunt communiceren met deze Databricks-objecten zoals elk ander bestand, vanaf elke locatie waar het bestandssysteem van de werkruimte beschikbaar is. Zie Wat zijn werkruimtebestanden? en programmatisch communiceren met werkruimtebestanden.

Webterminal ingeschakeld op serverloze compute

3 april 2025

De webterminal is nu ingeschakeld op serverloze omgeving versie 2. Zie Shell-opdrachten uitvoeren in de Azure Databricks-webterminal voor meer informatie over het gebruik van de webterminal.

Het VARIANT gegevenstype kan niet meer worden gebruikt met bewerkingen waarvoor vergelijkingen zijn vereist

5 februari 2025

U kunt de volgende componenten of operators niet gebruiken in query's met een VARIANT gegevenstype:

• DISTINCT
• INTERSECT
• EXCEPT
• UNION
• DISTRIBUTE BY

Bovendien kunt u deze DataFrame-functies niet gebruiken:

• df.dropDuplicates()
• df.repartition()

Deze bewerkingen voeren vergelijkingen uit en vergelijkingen die gebruikmaken van het VARIANT gegevenstype produceren niet-gedefinieerde resultaten en worden niet ondersteund in Databricks. Als u het VARIANT-type in uw Azure Databricks-workloads of -tabellen gebruikt, raadt Databricks de volgende wijzigingen aan:

• Werk queries of expressies bij om VARIANT waarden expliciet te casten naar niet-VARIANT gegevenstypen.
• Als u velden hebt die moeten worden gebruikt met een van de bovenstaande bewerkingen, extraheert u deze velden uit het VARIANT gegevenstype en slaat u deze op met niet-VARIANT gegevenstypen.

Zie Gegevens van query-varianten.

Als werkruimtebestanden worden notebooks ondersteund.

23 januari 2025

Notebooks worden ondersteund als werkruimtebestanden in serverloze omgeving 2. U kunt notitieblokken programmatisch schrijven, lezen en verwijderen, net zoals elk ander bestand. Hierdoor is programmatische interactie mogelijk met notebooks vanaf elke locatie waar het bestandssysteem van de werkruimte beschikbaar is. Zie Programmatisch bestanden en mappen maken, bijwerken en verwijderen voor meer informatie.

Taakvoortgangsbalk toegevoegd aan serverloze berekening

16 december 2024

Een nieuwe voortgangsbalk is toegevoegd aan de notebookcellen die draaien op versie 2 van de serverloze rekenomgeving. Deze voortgangsbalk geeft de voortgang van de uitvoering van de Spark-code van de cel aan.

Systeemomgeving

• besturingssysteem: Ubuntu 22.04.4 LTS
• Python: 3.11.10
• Databricks Connect: 15.4.5

Geïnstalleerde Python-bibliotheken

Als u serverloze omgeving 2 wilt reproduceren in uw lokale virtuele Python-omgeving, downloadt u het requirements-env-2.txt-bestand en voert u het uit pip install -r requirements-env-2.txt. Met deze opdracht worden alle opensourcebibliotheken van serverloze omgeving 2 geïnstalleerd.

Library	Version	Library	Version	Library	Version
asttokens	2.0.5	astunparse	1.6.3	autocommand	2.2.2
azure-core	1.31.0	azure-storage-blob	12.19.1	azure-storage-file-datalake	12.14.0
backports.tarfile	1.2.0	black	23.3.0	blinker	1.4
boto3	1.34.39	botocore	1.34.39	cachetools	5.5.0
certifi	2023.7.22	cffi	1.15.1	chardet	4.0.0
charset-normalizer	2.0.4	click	8.0.4	cloudpickle	3.0.0
comm	0.1.2	contourpy	1.0.5	cryptography	41.0.3
cycler	0.11.0	Cython	0.29.32	databricks-connect	15.4.5
databricks-sdk	0.36.0	dbus-python	1.2.18	debugpy	1.6.7
decorator	5.1.1	dill	0.3.6	distlib	0.3.9
entrypoints	0.4	executing	0.8.3	facets-overview	1.1.1
filelock	3.13.4	fonttools	4.25.0	gitdb	4.0.11
GitPython	3.1.43	google-api-core	2.18.0	google-auth	2.35.0
google-cloud-core	2.4.1	google-cloud-storage	2.18.2	google-crc32c	1.6.0
google-resumable-media	2.7.2	googleapis-common-protos	1.65.0	grpcio	1.67.0
grpcio-status	1.67.0	httplib2	0.20.2	idna	3.4
importlib-metadata	6.0.0	importlib_resources	6.4.0	inflect	7.3.1
ipyflow-core	0.0.201	ipykernel	6.28.0	ipython	8.25.0
ipython-genutils	0.2.0	ipywidgets	7.7.2	isodate	0.7.2
jaraco.collections	5.1.0	jaraco.context	5.3.0	jaraco.functools	4.0.1
jaraco.text	3.12.1	jedi	0.18.1	jeepney	0.7.1
jmespath	0.10.0	joblib	1.2.0	jupyter_client	7.4.9
jupyter_core	5.3.0	keyring	23.5.0	kiwisolver	1.4.4
launchpadlib	1.10.16	lazr.restfulclient	0.14.4	lazr.uri	1.0.6
matplotlib	3.7.2	matplotlib-inline	0.1.6	mlflow-skinny	2.11.4
more-itertools	8.10.0	mypy-extensions	0.4.3	nest-asyncio	1.5.6
numpy	1.23.5	oauthlib	3.2.0	packaging	23.2
pandas	1.5.3	parso	0.8.3	pathspec	0.10.3
patsy	0.5.3	pexpect	4.8.0	pillow	10.3.0
pip	24.2	platformdirs	3.10.0	plotly	5.9.0
prompt_toolkit	3.0.48	proto-plus	1.25.0	protobuf	5.28.3
psutil	5.9.0	psycopg2	2.9.3	ptyprocess	0.7.0
pure-eval	0.2.2	py4j	0.10.9.7	pyarrow	14.0.1
pyasn1	0.4.8	pyasn1-modules	0.2.8	pyccolo	0.0.65
pycparser	2.21	pydantic	1.10.6	Pygments	2.15.1
PyGObject	3.42.1	PyJWT	2.3.0	pyodbc	4.0.39
pyparsing	3.0.9	python-dateutil	2.8.2	python-lsp-jsonrpc	1.1.2
pytz	2022.7	PyYAML	6.0	pyzmq	25.1.2
requests	2.31.0	rsa	4.9	s3transfer	0.10.3
scikit-learn	1.3.0	scipy	1.11.1	seaborn	0.12.2
SecretStorage	3.3.1	setuptools	75.1.0	six	1.16.0
smmap	5.0.1	sqlparse	0.5.1	ssh-import-id	5.11
stack-data	0.2.0	statsmodels	0.14.0	tenacity	8.2.2
threadpoolctl	2.2.0	tokenize-rt	4.2.1	tomli	2.0.1
tornado	6.3.2	traitlets	5.13.0	typeguard	4.3.0
typing_extensions	4.10.0	tzdata	2022.1	ujson	5.4.0
unattended-upgrades	0.1	urllib3	1.26.16	virtualenv	20.26.6
wadllib	1.3.6	wcwidth	0.2.5	wheel	0.38.4
zipp	3.11.0	zstandard	0.23.0