Sierpień 2020

  • Artykuł

Te funkcje i ulepszenia platformy Azure Databricks zostały wydane w sierpniu 2020 r.

Uwaga

Wydania są etapowe. Twoje konto usługi Azure Databricks może nie zostać zaktualizowane do tygodnia po początkowej dacie wydania.

Ważne

Wersja 3.26 została wydana klientom tylko w regionach Kanada Środkowa i Środkowe Indie. Wszystkie inne regiony otrzymają jednocześnie funkcje 3.26, które zostaną wydane w wersji 3.27.

Interfejs API zarządzania tokenami jest ogólnie dostępny i administratorzy mogą używać konsoli administracyjnej do udzielania i odwoływania dostępu użytkowników do tokenów

26 sierpnia 2020 r. — 1 września 2020 r.: Wersja 3.27

Zarządzanie tokenami jest teraz ogólnie dostępne. Administratorzy usługi Azure Databricks mogą używać interfejsu API zarządzania tokenami i konsoli Administracja do zarządzania osobistymi tokenami dostępu użytkowników usługi Azure Databricks. Jako administrator możesz wykonywać następujące czynności:

  • Monitorowanie i odwoływanie osobistych tokenów dostępu użytkowników.
  • Kontrolowanie okresu istnienia przyszłych tokenów w obszarze roboczym.
  • Kontrolowanie, którzy użytkownicy mogą tworzyć tokeny i używać ich za pośrednictwem interfejsu API uprawnień lub w konsoli Administracja.

W przejściu z publicznej wersji zapoznawczej do ogólnie dostępnej parametr created_by interfejsu API zarządzania tokenami został zmieniony na created_by_id, a dodano nowy parametr created_by_username .

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Monitorowanie osobistych tokenów dostępu i zarządzanie nimi.

Zwiększone limity rozmiaru komunikatów dla aplikacji Shiny

26 sierpnia 2020 r. — 1 września 2020 r.: Wersja 3.27

Maksymalny rozmiar aplikacji dla aplikacji Shiny został zwiększony z 10 MB do 20 MB. Jeśli całkowity rozmiar aplikacji przekracza ten limit, zapoznaj się z zaleceniami w często zadawanych pytaniach dotyczących shiny.

Ulepszone instrukcje dotyczące konfigurowania klastra w trybie lokalnym

26 sierpnia 2020 r. — 1 września 2020 r.: Wersja 3.27

W interfejsie użytkownika klastra:

  • Jeśli tworzysz klaster z 0 procesami roboczymi, zostanie wyświetlona porada narzędzia, która zaleca użycie trybu lokalnego i wyświetlenie skojarzonego ustawienia konfiguracji (spark.master local[*]).
  • Nie można już ustawić spark.master local[*] klastra, chyba że klaster ma 0 procesów roboczych.

Wyświetlanie wersji notesu skojarzonego z przebiegiem

26 sierpnia 2020 r. — 1 września 2020 r.: Wersja 3.27

Na pasku bocznym Eksperymenty można teraz wyświetlić wersję notesu skojarzonego z uruchomieniem. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Wyświetlanie eksperymentu notesu.

Databricks Runtime 7.2 (ogólna dostępność)

20 sierpnia 2020 r.

Środowisko Databricks Runtime 7.2 oferuje wiele dodatkowych funkcji i ulepszeń w środowisku Databricks Runtime 7.1, w tym:

  • Automatyczne ładowanie jest ogólnie dostępne: Moduł automatycznego ładowania to wydajna metoda przyrostowego pozyskiwania dużej liczby plików do usługi Delta Lake. Teraz jest ogólnie dostępna i dodaje następujące funkcje:
    • Opcja trybu listy katalogów: Moduł automatycznego ładowania dodaje nowy tryb listy katalogów, oprócz istniejącego trybu powiadamiania pliku, do określania, kiedy istnieją nowe pliki.
    • Interfejs API zarządzania zasobami w chmurze: teraz możesz użyć naszego interfejsu API języka Scala do zarządzania zasobami w chmurze utworzonymi przez moduł automatycznego ładowania. Możesz wyświetlić listę usług powiadomień i usunąć określone usługi powiadomień przy użyciu tego interfejsu API.
    • Opcja ograniczania szybkości: możesz teraz użyć cloudFiles.maxBytesPerTrigger opcji, aby ograniczyć ilość danych przetwarzanych w poszczególnych mikrobajtach.
    • Walidacja opcji: Moduł automatycznego ładowania weryfikuje teraz podane opcje.validation zakończy się niepowodzeniem. Aby pominąć walidację opcji, ustaw wartość cloudFiles.validateOptionsfalse.
  • Wydajnie skopiuj tabelę delty z klonem.
  • Ulepszenia:
    • Łącznik snowflake został uaktualniony do wersji 2.8.1, która obejmuje obsługę platformy Spark 3.0.
    • Ulepszenia przekazywania poświadczeń
    • Ulepszenia narzędzia TensorBoard
    • Uaktualnione biblioteki języka Python i języka R

Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz pełne informacje o wersji środowiska Databricks Runtime 7.2 (nieobsługiwane).

Databricks Runtime 7.2 ML (ogólna dostępność)

20 sierpnia 2020 r.

Środowisko Databricks Runtime 7.2 for Machine Edukacja jest oparte na środowisku Databricks Runtime 7.2 i oferuje nowe i ulepszone biblioteki języka Python oraz biblioteki systemowe. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz pełne informacje o wersji środowiska Databricks Runtime 7.2 (nieobsługiwane).

Databricks Runtime 7.2 Genomics (ogólna dostępność)

20 sierpnia 2020 r.

Środowisko Databricks Runtime 7.2 dla usługi Genomics jest oparte na środowisku Databricks Runtime 7.2 i znacznie przyspiesza konwersję literału numpy 1D i 2D typu float ndarrays do tablic Java. Dokumentacja dotycząca badania skojarzenia całego genomu Glow odzwierciedla użycie.

Interfejs API uprawnień (publiczna wersja zapoznawcza)

18 sierpnia 2020 r.

Usługa Databricks z przyjemnością ogłasza publiczną wersję zapoznawcza interfejsu API uprawnień, która umożliwia zarządzanie uprawnieniami dla:

  • Tokeny
  • Klastry
  • Pule
  • Stanowiska
  • Notesy
  • Foldery (katalogi)
  • Zarejestrowane modele MLflow

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Interfejs API uprawnień.

Databricks Connect 7.1 (ogólna dostępność)

12 sierpnia 2020 r.

Usługa Databricks Połączenie obsługuje teraz środowisko Databricks Runtime 7.1.

W środowisku Databricks Runtime 7.1 usługa Databricks zaleca, aby zawsze używać najnowszej wersji usługi Databricks Połączenie.

Kolejność powtarzalnej instalacji bibliotek klastra

12-25 sierpnia 2020 r.: Wersja 3.26

W klastrze z uruchomionym środowiskiem Databricks Runtime 7.2 lub nowszym usługa Azure Databricks przetwarza teraz wszystkie biblioteki klastra w kolejności, w której zostały zainstalowane.

Tworzenie modelu na stronie Zarejestrowane modele MLflow (publiczna wersja zapoznawcza)

12-25 sierpnia 2020 r.: Wersja 3.26

Teraz możesz utworzyć nowy model na stronie zarejestrowanych modeli MLflow. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Tworzenie nowego zarejestrowanego modelu i przypisywanie do niego zarejestrowanego modelu.

Usługi kontenerów usługi Databricks obsługują obrazy GPU

12-25 sierpnia 2020 r.: Wersja 3.26

Teraz możesz używać usług Kontener Services usługi Databricks w klastrach z procesorami GPU do tworzenia przenośnych środowisk uczenia głębokiego z dostosowanymi bibliotekami.

Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Databricks Container Services on GPU compute (Usługi kontenerów usługi Databricks w obliczeniach procesora GPU).