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Tempo de execução do Databricks 15.3 (EoS)

Observação

O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para a data de fim de suporte, consulte Fim de suporte e histórico de fim de vida útil. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.

As notas de versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 15.3, alimentado pelo Apache Spark 3.5.0.

A Databricks lançou esta versão em junho de 2024.

Novos recursos e melhorias

PySpark DataSources agora suporta leitura e gravação de fluxo

O PySpark DataSources, que permite a leitura de fontes de dados personalizadas e a gravação em coletores de dados personalizados, agora suporta leitura e gravação de fluxo. Consulte Fontes de dados personalizadas do PySpark.

Desativar o mapeamento de colunas com a função de eliminação

Agora você pode usar DROP FEATURE para desabilitar o mapeamento de colunas em tabelas Delta e fazer downgrade do protocolo de tabela. Consulte Desativar o mapeamento de colunas.

Funções e sintaxe de tipo de variante na Pré-visualização Pública

O suporte nativo do Apache Spark para trabalhar com dados semiestruturados como VARIANT tipo agora está disponível no Spark DataFrames e SQL. Consulte Dados de variantes de consulta.

Suporte de tipo de variante para Delta Lake na pré-visualização pública

Agora você pode usar VARIANT para armazenar dados semiestruturados em tabelas apoiadas pelo Delta Lake. Ver Suporte a tipos variantes.

Suporte para diferentes modos de evolução de esquema em visualizações

CREATE VIEW e ALTER VIEW agora permite definir um modo de vinculação de esquema, aprimorando como as exibições lidam com alterações de esquema em objetos subjacentes. Esse recurso permite que as exibições tolerem ou se adaptem a alterações de esquema nos objetos subjacentes. Ele aborda as alterações no esquema de consulta resultantes de modificações nas definições de objeto.

Suporte para observe() métodos adicionados ao cliente Spark Connect Scala

O cliente Spark Connect Scala agora suporta os Dataset.observe() métodos. O suporte para estes métodos permitem que se defina métricas para observação em um Dataset objeto usando os métodos ds.observe("name", metrics...) ou ds.observe(observationObject, metrics...).

Latência de reinicialização de fluxo melhorada para o Auto Loader

Esta versão inclui uma alteração que melhora a latência de reinicialização do fluxo para o Auto Loader. Essa melhoria é implementada tornando o carregamento do estado pelo armazenamento de estado RocksDB assíncrono. Com essa mudança, você verá uma melhoria nos tempos de início para fluxos com estados grandes, por exemplo, fluxos com um grande número de arquivos já ingeridos.

Retornar um DataFrame como um pyarrow.Table

Para suportar a gravação de um DataFrame diretamente em um objeto de seta pyarrow.Table do Apache, esta versão inclui a DataFrame.toArrow() função. Para saber mais sobre como usar a Seta no PySpark, consulte Seta Apache no PySpark.

Melhoria de desempenho para algumas funções de janela

Esta versão inclui uma alteração que melhora o desempenho de algumas funções da janela do Spark, especificamente funções que não incluem uma cláusula ORDER BY ou um parâmetro window_frame. Nesses casos, o sistema pode reescrever a consulta para executá-la usando uma função agregada. Essa alteração permite que a consulta seja executada mais rapidamente usando agregação parcial e evitando a sobrecarga de funções de janela em execução. O parâmetro de configuração do Spark spark.databricks.optimizer.replaceWindowsWithAggregates.enabled controla essa otimização e é definido como true por padrão. Para desativar essa otimização, defina spark.databricks.optimizer.replaceWindowsWithAggregates.enabled como false.

Suporte para a função adicionada try_mod

Esta versão adiciona suporte para a função PySpark try_mod() . Esta função suporta o cálculo compatível com ANSI SQL do restante inteiro da divisão de dois valores numéricos. Se o argumento divisor for 0, a try_mod() função retornará null em vez de lançar uma exceção. Você pode usar a try_mod() função em vez de ou mod, que lança uma exceção se o argumento divisor for 0 e ANSI SQL estiver habilitado%.

Suporte para um parâmetro de escopo opcional no list_secrets()

Esta versão permite limitar os resultados da função de tabela list_secrets() a um escopo específico.

Correções de erros

WriteIntoDeltaCommand as métricas na interface do usuário do Spark agora são exibidas corretamente

Esta versão inclui uma correção para as métricas exibidas na guia SQL da interface do usuário do Spark para o Execute WriteIntoDeltaCommand nó. Anteriormente, as métricas mostradas para este nó eram todas zero.

A groupby() função na API Pandas ignorou o as_index=False argumento

Esta versão inclui uma correção para um problema com a groupby() função na API Pandas no Spark. Antes desta correção, um groupby() com renomeação de colunas agregadas e o argumento as_index=False não incluía as chaves de grupo no DataFrame resultante.

Erro de análise com múltiplas funções de janelas que referenciam as saídas de outras funções

Esta versão corrige um problema que pode ocorrer quando uma consulta do Spark tem várias funções de janela consecutivas, em que as funções de janela fazem referência à saída das outras funções de janela. Em casos raros, o sistema pode descartar uma das referências, levando a erros na avaliação da consulta. Essa correção projeta essas referências para garantir a avaliação da consulta. Essa alteração é controlada pelo parâmetro de configuração do Spark spark.databricks.optimizer.collapseWindows.projectReferences, que é definido como true por padrão. Para desativar essa alteração, defina spark.databricks.optimizer.collapseWindows.projectReferences como false.

Atualizações da biblioteca

  • Bibliotecas Python melhoradas:
    • filelock de 3.13.1 a 3.13.4
  • Bibliotecas R atualizadas:
  • Bibliotecas Java atualizadas:
    • org.rocksdb.rocksdbjni de 8.3.2 a 8.11.4

Apache Spark

O Databricks Runtime 15.3 inclui o Apache Spark 3.5.0. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 15.2 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs adicionais e melhorias feitas no Spark:

  • [SPARK-48211] [DBRRM-1041][15.x][15.3] Reverter "[SC-165552][sql] DB2: Leia SMALLINT como Sho...
  • [SPARK-47904] [DBRRM-1040][behave-33][SC-163409] Reverter SPARK-47904: Preservar maiúsculas e minúsculas no esquema Avro ao usar enableStableIdentifiersForUnionType
  • [FAÍSCA-48288] [SC-166141] Adicionar tipo de dados de origem para expressão de conversão de conector
  • [SPARK-48175] [SC-166341][sql][PYTHON] Armazene informações de ordenação em metadados e não no tipo para SER/DE
  • [SPARK-48172] [SC-166078][sql] Corrigir problemas de escapes no JDBCDialects
  • [SPARK-48186] [SC-165544][sql] Adicionar suporte para AbstractMapType
  • [SPARK-48031] [SC-166523] Vistas do legado do avô para SCHEMA ENCADERNAÇÃO
  • [SPARK-48369] [SC-166566][sql][PYTHON][connect] Adicionar função timestamp_add
  • [SPARK-48330] [SC-166458][ss][PYTHON] Corrigir o problema de tempo limite da fonte de dados de streaming em Python em grandes intervalos de gatilho
  • [SPARK-48369] Reverter “[SC-166494][sql][PYTHON][connect] Adicionar função timestamp_add”
  • [SPARK-48336] [SC-166495][ps][CONNECT] Implementar ps.sql no Spark Connect
  • [SPARK-48369] [SC-166494][sql][PYTHON][connect] Adicionar função timestamp_add
  • [SPARK-47354] [SC-165546][sql] Adicionar suporte de agrupamento para expressões variantes
  • [SPARK-48161] [SC-165325][sql] Corrigir PR revertido - Adicionar suporte de agrupamento para expressões JSON
  • [SPARK-48031] [SC-166391] Decompor a configuração viewSchemaMode, adicionando suporte SHOW CREATE TABLE
  • [SPARK-48268] [SC-166217][core] Adicione uma configuração para SparkContext.setCheckpointDir
  • [SPARK-48312] [ES-1076198][sql] Melhorar o desempenho de Alias.removeNonInheritableMetadata
  • [SPARK-48294] [SC-166205][sql] Manipular minúsculas em nestedTypeMissingElementTypeError
  • [SPARK-47254] [SC-158847][sql] Atribua nomes às classes de erro _LEGACY_ERROR_TEMP_325[1-9]
  • [SPARK-47255] [SC-158749][sql] Atribua nomes às classes de erro _LEGACY_ERROR_TEMP_323[6-7] e _LEGACY_ERROR_TEMP_324[7-9]
  • [SPARK-48310] [SC-166239][python][CONNECT] As propriedades armazenadas em cache devem retornar cópias
  • [SPARK-48308] [SC-166152][core] Unifique a obtenção de esquema de dados sem colunas de partição no FileSourceStrategy
  • [SPARK-48301] [SC-166143][sql] Renomear CREATE_FUNC_WITH_IF_NOT_EXISTS_AND_REPLACE para CREATE_ROUTINE_WITH_IF_NOT_EXISTS_AND_REPLACE
  • [SPARK-48287] [SC-166139][ps][CONNECT] Aplique o método interno timestamp_diff
  • [SPARK-47607] [SC-166129] Adicionar documentação para a estrutura de registo estruturado
  • [SPARK-48297] [SC-166136][sql] Corrigir uma cláusula TRANSFORM de regressão com char/varchar
  • [SPARK-47045] [SC-156808][sql] Substituir IllegalArgumentException por SparkIllegalArgumentException in sql/api
  • [SPARK-46991] [SC-156399][sql] Substituir IllegalArgumentException por SparkIllegalArgumentException in catalyst
  • [SPARK-48031] [SC-165805][sql] Evolução do esquema de visualização de suporte
  • [SPARK-48276] [SC-166116][python][CONNECT] Adicione o método ausente __repr__ para SQLExpression
  • [SPARK-48278] [SC-166071][python][CONNECT] Refine a representação de cadeia de caracteres de Cast
  • [SPARK-48272] [SC-166069][sql][PYTHON][connect] Adicionar função timestamp_diff
  • [SPARK-47798] [SC-162492][sql] Enriqueça a mensagem de erro para as falhas de leitura de valores decimais
  • [SPARK-47158] [SC-158078][sql] Atribua nome próprio e sqlState a _LEGACY_ERROR_TEMP_(2134|2231)
  • [SPARK-48218] [SC-166082][core] TransportClientFactory.createClient pode causar NPE FetchFailedException
  • [SPARK-48277] [SC-166066] Aprimorar a mensagem de erro para ErrorClassesJsonReader.getErrorMessage
  • [SPARK-47545] [SC-165444][connect] Suporte de conjunto de observe dados para o cliente Scala
  • [SPARK-48954] [SC-171672][sql] Adicionar try_mod função
  • [SPARK-43258] [SC-158151][sql] Atribuir nomes ao erro _LEGACY_ERROR_TEMP_202[3,5]
  • [SPARK-48267] [SC-165903][ss] Teste de regressão e2e com SPARK-47305
  • [SPARK-48263] [SC-165925] Suporte da função de collation para cadeias de caracteres não UTF8_BINARY
  • [SPARK-48260] [SC-165883][sql] Desactivar a coordenação do coordenador de saída num teste do ParquetIOSuite
  • [SPARK-47834] [SC-165645][sql][CONNECT] Marcar funções preteridas com @deprecated in SQLImplicits
  • [SPARK-48011] [SC-164061][core] Armazene o nome LogKey como um valor para evitar a geração de novas instâncias de cadeia de caracteres
  • [SPARK-48074] [SC-164647][core] Melhorar a legibilidade dos logs JSON
  • [SPARK-44953] [SC-165866][core] Registre um aviso quando o rastreamento aleatório estiver ativado ao lado de outro mecanismo suportado por DA
  • [SPARK-48266] [SC-165897][connect] Mover objeto org.apache.spark.sql.connect.dsl de pacote para diretório de teste
  • [SPARK-47847] [SC-165651][core] Descontinuar spark.network.remoteReadNioBufferConversion
  • [SPARK-48171] [SC-165178][core] Limpe o uso de construtores preteridos de o.rocksdb.Logger
  • [SPARK-48235] [SC-165669][sql] Passe diretamente join em vez de todos os argumentos para getBroadcastBuildSide e getShuffleHashJoinBuildSide
  • [SPARK-48224] [SC-165648][sql] Não permitir que as chaves de mapa sejam do tipo variante
  • [SPARK-48248] [SC-165791][python] Corrigir matriz aninhada para respeitar a configuração herdada de inferArrayTypeFromFirstElement
  • [SPARK-47409] [SC-165568][sql] Adicionar suporte para agrupamento para funções/expressões do tipo StringTrim (para UTF8_BINARY & LCASE)
  • [SPARK-48143] [ES-1095638][sql] Use exceções leves para fluxo de controle entre UnivocityParser e FailureSafeParser
  • [SPARK-48146] [SC-165668][sql] Corrigir função agregada na asserção do filho da expressão
  • [SPARK-48161] Reverter “[SC-165325][sql] Adicionar suporte de ordenação para expressões JSON”
  • [SPARK-47963] [CORE] Permitir que o ecossistema externo do Spark utilize mecanismos de registo estruturados
  • [SPARK-48180] [SC-165632][sql] Melhorar o erro quando a chamada UDTF com TABLE arg esquece parênteses em torno de vários PARTITION/ORDER BY exprs
  • [SPARK-48002] [SC-164132][python][SS] Adicionar teste para métricas observadas no PySpark StreamingQueryListener
  • [SPARK-47421] [SC-165548][sql] Adicionar suporte de agrupamento para expressões de URL
  • [SPARK-48161] [SC-165325][sql] Adicionar suporte de agrupamento para expressões JSON
  • [SPARK-47359] [SC-164328][sql] Suporte a função TRANSLATE para trabalhar com strings agrupadas
  • [SPARK-47365] [SC-165643][python] Adicionar o método DataFrame toArrow() ao PySpark
  • [SPARK-48228] [SC-165649][python][CONNECT] Implementar a validação de função ausente em ApplyInXXX
  • [SPARK-47986] [SC-165549][connect][PYTHON] Não é possível criar uma nova sessão quando a sessão padrão é fechada pelo servidor
  • [SPARK-47963] Reverter "[CORE] Fazer com que o ecossistema externo do Spark possa usar mecanismos de registo estruturado"
  • [FAÍSCA-47963] [CORE] Permitir ao ecossistema externo do Spark usar mecanismos de log estruturados
  • [SPARK-48208] [SC-165547][ss] Ignore o fornecimento de métricas de uso de memória do RocksDB se o uso de memória limitada estiver habilitado
  • [SPARK-47566] [SC-164314][sql] Suporta a função SubstringIndex para trabalhar com cadeias de caracteres agrupadas
  • [SPARK-47589] [SC-162127][sql]Hive-Thriftserver: Migrar logError com variáveis para a estrutura de log estruturada
  • [SPARK-48205] [SC-165501][python] Remover o modificador privado[sql] para fontes de dados Python
  • [SPARK-48173] [SC-165181][sql] CheckAnalysis deve ver todo o plano de consulta
  • [SPARK-48197] [SC-165520][sql] Evite erro de afirmação para função lambda inválida
  • [SPARK-47318] [SC-162573][core] Adiciona etapa HKDF à derivação de chave da AuthEngine para seguir as práticas padrão do KEX
  • [SPARK-48184] [SC-165335][python][CONNECT] Defina sempre a semente de Dataframe.sample no lado do cliente
  • [SPARK-48128] [SC-165004][sql] Para a expressão BitwiseCount / bit_count, corrija o erro de sintaxe codegen para entradas de tipo booleano
  • [SPARK-48147] [SC-165144][ss][CONNECT] Remova os ouvintes do lado do cliente quando a sessão local do Spark for excluída
  • [SPARK-48045] [SC-165299][python] Na API do Pandas, o groupby com multi-agg-relabel ignora as_index=False
  • [SPARK-48191] [SC-165323][sql] Suporte UTF-32 para codificação e decodificação de cadeia de caracteres
  • [SPARK-45352] [SC-137627][sql] Elimine partições de janela dobráveis
  • [SPARK-47297] [SC-165179][sql] Adicionar suporte de agrupamento para expressões de formato
  • [SPARK-47267] [SC-165170][sql] Adicionar suporte de agrupamento para expressões hash
  • [SPARK-47965] [SC-163822][core] Evite orNull em TypedConfigBuilder e OptionalConfigEntry
  • [SPARK-48166] [SQL] Evite usar "BadRecordException" como erro voltado para o usuário em VariantExpressionEvalUtils
  • [SPARK-48105] [SC-165132][ss] Corrigir a condição de corrida entre o descarregamento do armazenamento de estado e a criação de instantâneo
  • [SPARK-47922] [SC-163997][sql] Implementar a expressão try_parse_json
  • [SPARK-47719] [SC-161909][sql] Alteração spark.sql.legacy.timeParse...
  • [SPARK-48035] [SC-165136][sql] Corrigir try_add/try_multiply sendo semanticamente igual a add/multiply
  • [SPARK-48107] [SC-164878][python] Excluir testes da distribuição Python
  • [SPARK-46894] [SC-164447][python] Mova as condições de erro do PySpark para o arquivo JSON autônomo
  • [SPARK-47583] [SC-163825][core] SQL core: Migrar logError com variáveis para a estrutura de log estruturada
  • [SPARK-48064] Reverter “[SC-164697][sql] Atualizar mensagens de erro para classes de erro relacionadas com a rotina”
  • [SPARK-48048] [SC-164846][connect][SS] Adicionado suporte de ouvinte do lado do cliente para Scala
  • [SPARK-48064] [SC-164697][sql] Atualizar mensagens de erro para classes de erro associadas a rotinas
  • [SPARK-48056] [SC-164715][connect][PYTHON] Execute novamente o plano se um erro de SESSION_NOT_FOUND for gerado e nenhuma resposta parcial for recebida
  • [SPARK-48124] [SC-165009][core] Desativar o registo estruturado para Connect-Repl por predefinição
  • [SPARK-47922] Reverter “[SC-163997][sql] Implementar a expressão try_parse_json”
  • [SPARK-48065] [SC-164817][sql] SPJ: allowJoinKeysSubsetOfPartitionKeys é muito rigoroso
  • [SPARK-48114] [SC-164956][core] Pré-compile o modelo regex para evitar trabalho desnecessário
  • [SPARK-48067] [SC-164773][sql] Corrigir colunas padrão da variante
  • [SPARK-47922] [SC-163997][sql] Implementar a expressão try_parse_json
  • [SPARK-48075] [SC-164709] [SS] Adicionar verificação de tipo para funções Avro PySpark
  • [SPARK-47793] [SC-164324][ss][PYTHON] Implemente o SimpleDataSourceStreamReader para fonte de dados de streaming python
  • [SPARK-48081] [SC-164719] Corrigir ClassCastException em NTile.checkInputDataTypes() quando o argumento não for não dobrável ou de tipo errado
  • [SPARK-48102] [SC-164853][ss] Acompanhe a duração da aquisição de métricas de fonte/destino ao reportar o progresso da consulta em streaming
  • [SPARK-47671] [SC-164854][core] Habilite o log estruturado em log4j2.properties.template e atualize documentos
  • [SPARK-47904] [SC-163409][sql] Manter a distinção entre maiúsculas e minúsculas no esquema Avro ao usar o parâmetro enableStableIdentifiersForUnionType
  • [SPARK-48058] [SC-164695][spark-43727][PYTHON][connect] UserDefinedFunction.returnType analisar a string DDL
  • [SPARK-46922] [SC-156102][core][SQL] Não encapsular erros de tempo de execução voltados para o usuário
  • [SPARK-48047] [SC-164576][sql] Reduza a pressão de memória de tags TreeNode vazias
  • [FAÍSCA-47934] [SC-164648] [CORE] Garantir barras à direita em HistoryServer redirecionamentos de URL
  • [SPARK-47921] [SC-163826][connect] Corrigir a criação de ExecuteJobTag em ExecuteHolder
  • [SPARK-48014] [SC-164150][sql] Altere o erro makeFromJava no EvaluatePython para um erro voltado para o usuário
  • [SPARK-47903] [SC-163424][python] Adicione suporte para tipos escalares restantes na biblioteca PySpark Variant
  • [SPARK-48068] [SC-164579][python] mypy deve ter --python-executable parâmetro
  • [SPARK-47846] [SC-163074][sql] Adicionar suporte para o tipo Variant na expressão from_json
  • [SPARK-48050] [SC-164322][ss] Registrar plano lógico no início da consulta
  • [SPARK-47810] [SC-163076][sql] Substitua a expressão equivalente a <=> na condição de junção
  • [SPARK-47741] [SC-164290] Adicionada manipulação de estouro de pilha no analisador
  • [SPARK-48053] [SC-164309][python][CONNECT] SparkSession.createDataFrame deve avisar sobre opções não suportadas
  • [SPARK-47939] [SC-164171][sql] Implemente uma nova regra Analyzer para mover ParameterizedQuery dentro de ExplainCommand e DescribeQueryCommand
  • [SPARK-48063] [SC-164432][core] Ativar spark.stage.ignoreDecommissionFetchFailure por padrão
  • [SPARK-48016] [SC-164280][sql] Corrigir um bug na função try_divide quando com decimais
  • [SPARK-48033] [SC-164291][sql] Corrigir RuntimeReplaceable expressões que estão sendo usadas em colunas padrão
  • [SPARK-48010] [SC-164051][sql][ES-1109148] Evite chamadas repetidas para conf.resolver em resolveExpression
  • [SPARK-48003] [SC-164323][sql] Adicionar suporte de agrupamento para hll sketch aggregate
  • [SPARK-47994] [SC-164175][sql] Corrigir o bug na aplicação do filtro de coluna CASE WHEN no SQLServer
  • [SPARK-47984] [SC-163837][ml][SQL] Alterar MetricsAggregate/V2Aggregator#serialize/deserialize para chamar SparkSerDeUtils#serialize/deserialize
  • [SPARK-48042] [SC-164202][sql] Use um formatador de data/hora com fuso horário ao nível da classe em vez de criar cópias ao nível do método
  • [SPARK-47596] [SPARK-47600][spark-47604][SPARK-47804] Migrações de log estruturadas
  • [SPARK-47594] [SPARK-47590][spark-47588][SPARK-47584] Migrações de log estruturadas
  • [SPARK-47567] [SC-164172][sql] Suporte a função LOCATE para trabalhar com strings agrupadas
  • [SPARK-47764] [SC-163820][core][SQL] Limpeza de dependências de shuffle baseadas em ShuffleCleanupMode
  • [SPARK-48039] [SC-164174][python][CONNECT] Atualize a classe de erro para group.apply
  • [SPARK-47414] [SC-163831][sql] Suporte de agrupamento minúsculo para expressões regexp
  • [SPARK-47418] [SC-163818][sql] Adicione implementações artesanais para que o reconhecimento de unicode em minúsculas contém, inicie e termineCom e otimize UTF8_BINARY_LCASE
  • [SPARK-47580] [SC-163834][sql] Catalisador SQL: elimine variáveis sem nome em logs de erro
  • [SPARK-47351] [SC-164008][sql] Adicionar suporte de agrupamento para StringToMap & Expressões de cadeia de caracteres de máscara
  • [SPARK-47292] [SC-164151][ss] safeMapToJValue deve considerar valores digitados nulos
  • [SPARK-47476] [SC-164014][sql] Suporte a função REPLACE para trabalhar com cadeias de caracteres agrupadas
  • [SPARK-47408] [SC-164104][sql] Corrigir expressões matemáticas que usam StringType
  • [SPARK-47350] [SC-164006][sql] Adicionar suporte de agrupamento para expressão de cadeia de caracteres SplitPart
  • [SPARK-47692] [SC-163819][sql] Corrigir o significado de StringType predefinido na conversão implícita
  • [SPARK-47094] [SC-161957][sql] SPJ : Reequilibra dinamicamente o número de buckets quando eles não são iguais
  • [SPARK-48001] [SC-164000][core] Remover não utilizado private implicit def arrayToArrayWritable de SparkContext
  • [SPARK-47986] [SC-163999][connect][PYTHON] Não é possível criar uma nova sessão quando a sessão padrão é fechada pelo servidor
  • [SPARK-48019] [SC-164121] Corrigir comportamento incorreto em ColumnVector/ColumnarArray com dictionary e nulls
  • [SPARK-47743] [SPARK-47592][spark-47589][SPARK-47581][spark-47586][SPARK-47593][spark-47595][SPARK-47587][spark-47603] Migrações de log estruturadas
  • [SPARK-47999] [SC-163998][ss] Aperfeiçoe o registo relativo à criação de instantâneos e adição/remoção de entradas do mapa de cache de estado no fornecedor de armazenamento de estado com suporte de HDFS.
  • [SPARK-47417] [SC-162872][sql] Suporte a agrupamento: Ascii, Chr, Base64, UnBase64, Decode, StringDecode, Encode, ToBinary, FormatNumber, Sentences
  • [SPARK-47712] [SC-161871][connect] Permitir plug-ins de conexão para criar e processar conjuntos de dados
  • [SPARK-47411] [SC-163351][sql] Suporta funções StringInstr & FindInSet para trabalhar com cadeias de caracteres agrupadas
  • [SPARK-47360] [SC-163014][sql] Suporte de agrupamento: Overlay, FormatString, Length, BitLength, OctetLength, SoundEx, Luhncheck
  • [SPARK-47413] [SC-163323][sql] - adicionar suporte a substr/left/right para agrupamentos
  • [SPARK-47983] [SC-163835][sql] Tornar spark.sql.pyspark.legacy.inferArrayTypeFromFirstElement.enabled como interno
  • [SPARK-47964] [SC-163816][python][CONNECT] Ocultar SQLContext e HiveContext no pyspark-connect
  • [SPARK-47985] [SC-163841][python] Simplifique funções com lit
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Suporte ao driver ODBC/JDBC do Databricks

O Databricks suporta drivers ODBC/JDBC lançados nos últimos 2 anos. Faça o download dos drivers lançados recentemente e atualize (baixe ODBC, baixe JDBC).

Consulte Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 15.3.

Ambiente do sistema

  • Sistema Operacional: Ubuntu 22.04.4 LTS
  • Java: Zulu 8.78.0.19-CA-linux64
  • Scala: 2.12.18
  • Python: 3.11.0
  • R: 4.3.2
  • Lago Delta: 3.2.0

Bibliotecas Python instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
AstTokens 2.0.5 Astunparse 1.6.3 azure-core 1.30.1
azure-storage-blob 12.19.1 azure-storage-file-datalake 12.14.0 Backcall 0.2.0
preto 23.3.0 pisca 1.4 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 Ferramentas de cache 5.3.3 certifi 2023.7.22
cffi 1.15.1 chardet 4.0.0 Normalizador de Charset 2.0.4
clicar 8.0.4 Cloudpickle 2.2.1 Comunicação 0.1.2
ContourPy 1.0.5 criptografia 41.0.3 ciclador 0.11.0
Cython 0.29.32 Databricks-SDK 0.20.0 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.6.7 decorador 5.1.1 Distlib 0.3.8
pontos de entrada 0.4 executando 0.8.3 facetas-visão geral 1.1.1
bloqueio de ficheiro 3.13.4 Fonttools 4.25.0 GitDB 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.18.0 Google-Auth 2.29.0
google-nuvem-core 2.4.1 Google Cloud Storage 2.16.0 Google-CRC32C 1.5.0
google-recomeçável-mídia 2.7.0 googleapis-common-protos 1.63.0 Grpcio 1.60.0
grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.2 idna 3.4
importlib-metadata 6.0.0 ipyflow-core 0.0.198 Ipykernel 6.25.1
ipython 8.15.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
Isodato 0.6.1 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 porta-chaves 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 2.11.3
more-itertools 8.10.0 mypy-extensions 0.4.3 nest-asyncio 1.5.6
numpy 1.23.5 OAuthlib 3.2.0 embalagem 23.2
pandas 1.5.3 Parso 0.8.3 PathSpec 0.10.3
ingénuo 0.5.3 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5
Travesseiro 9.4.0 pip 23.2.1 plataformadirs 3.10.0
enredo 5.9.0 prompt-toolkit 3.0.36 Proto-Plus 1.23.0
protobuf 4.24.1 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 puro-eval 0.2.2 pyarrow 14.0.1
pyasn1 0.4.8 pyasn1-módulos 0.2.8 Pyccolo 0.0.52
pycparser 2.21 Pidântico 1.10.6 Pygments 2.15.1
PyGObject 3.42.1 PyJWT 2.3.0 Pyodbc 4.0.38
pyparsing 3.0.9 python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.1.1
pytz 2022.7 PyYAML 6,0 Pyzmq 23.2.0
pedidos 2.31.0 RSA 4,9 s3transfer 0.10.1
scikit-learn 1.3.0 scipy 1.11.1 seaborn 0.12.2
Armazenamento Secreto 3.3.1 setuptools 68.0.0 seis 1.16.0
smmap 5.0.1 SQLPARSE 0.5.0 ssh-import-id 5.11
dados de estrutura de pilha 0.2.0 statsmodels 0.14.0 tenacidade 8.2.2
ThreadPoolCtl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 tornado 6.3.2
traitlets 5.7.1 typing_extensions 4.10.0 tzdata 2022.1
Ujson 5.4.0 Atualizações automáticas 0.1 urllib3 1.26.16
virtualenv 20.24.2 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
wheel 0.38.4 zipp 3.11.0

Bibliotecas R instaladas

As bibliotecas R são instaladas a partir do snapshot do Posit Gestor de Pacotes CRAN.

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
seta 14.0.0.2 AskPass 1.2.0 asserçãoat 0.2.1
retroportações 1.4.1 base 4.3.2 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 bit 4.0.5 bit64 4.0.5
bitops 1.0-7 blob 1.2.4 arranque 1.3-28
brew 1.0-10 Brio 1.1.4 vassoura 1.0.5
bslib 0.6.1 cachem 1.0.8 Chamador 3.7.3
cursor de texto 6.0-94 Cellranger 1.1.0 crono 2.3-61
classe 7.3-22 CLI 3.6.2 Clipr 0.8.0
relógio 0.7.0 cluster 2.1.4 codetools 0.2-19
espaço em cores 2.1-0 marca comum 1.9.1 compilador 4.3.2
configuração 0.3.2 conflituosos 1.2.0 CPP11 0.4.7
lápis de cor 1.5.2 credenciais 2.0.1 curl 5.2.0
tabela de dados 1.15.0 conjuntos de dados 4.3.2 DBI 1.2.1
DBPlyr 2.4.0 descrição 1.4.3 devtools 2.4.5
diagrama 1.6.5 diffobj 0.3.5 resumo 0.6.34
Iluminação reduzida 0.4.3 dplyr 1.1.4 DTPlyr 1.3.1
E1071 1.7-14 reticências 0.3.2 avaliar 0.23
Fãsi 1.0.6 Farver 2.1.1 mapa rápido 1.1.1
fontawesome 0.5.2 FORCATS 1.0.0 foreach 1.5.2
estrangeiro 0.8-85 forjar 0.2.0 fs 1.6.3
Futuro 1.33.1 future.apply 1.11.1 gargarejo 1.5.2
genérico 0.1.3 Gert 2.0.1 ggplot2 3.4.4
GH 1.4.0 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-8 Globais 0.16.2 cola 1.7.0
GoogleDrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 gower 1.0.1
gráficos 4.3.2 grDevices 4.3.2 grelha 4.3.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gt 0.10.1
gtable 0.3.4 capacete de segurança 1.3.1 Refúgio 2.5.4
mais alto 0.10 HMS 1.1.3 htmltools 0.5.7
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.14 httr 1.4.7
httr2 1.0.0 identificações 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-14 Isoband 0.2.7 iteradores 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 suco suculento 0.1.0
KernSmooth 2.23-21 Knitr 1.45 etiquetagem 0.4.3
mais tarde 1.3.2 lattice 0.21-8 lava 1.7.3
ciclo de vida 1.0.4 ouvirv 0.9.1 lubridate 1.9.3
magrittr 2.0.3 Marcação 1.12 MASSA 7.3-60
Matriz 1.5-4.1 memoise 2.0.1 métodos 4.3.2
mgcv 1.8-42 mime 0,12 miniUI 0.1.1.1
Mlflow 2.10.0 ModelMetrics 1.2.2.2 Modelador 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-163 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.1.1 paralelo 4.3.2
Paralelamente 1.36.0 pilar 1.9.0 pkgbuild 1.4.3
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.4
plogr 0.2.0 plyr 1.8.9 elogiar 1.0.0
prettyunits 1.2.0 pROC 1.18.5 processx 3.8.3
prodlim 2023.08.28 Profvis 0.3.8 Progresso 1.2.3
progressr 0.14.0 promessas 1.2.1 proto 1.0.0
proxy 0.4-27 PS 1.7.6 purrr 1.0.2
R6 2.5.1 RAGG 1.2.7 randomForest (Floresta Aleatória) 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.12 RcppEigen 0.3.3.9.4 reactável 0.4.4
reactR 0.5.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
receitas 1.0.9 revanche 2.0.0 revanche2 2.1.2
Controles remotos 2.4.2.1 Reprex 2.1.0 remodelar2 1.4.4
rlang 1.1.3 rmarkdown 2,25 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.1 rpart 4.1.21 rprojroot 2.0.4
Rserve 1.8-13 RSQLite 2.3.5 rstudioapi 0.15.0
rversions 2.1.2 Rvest 1.0.3 Sass 0.4.8
escalas 1.3.0 seletor 0.4-2 informação de sessão 1.2.2
forma 1.4.6 brilhante 1.8.0 sourcetools 0.1.7-1
sparklyr 1.8.4 espacial 7.3-15 splines 4.3.2
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1 estatísticas 4.3.2
stats4 4.3.2 stringi 1.8.3 stringr 1.5.1
sobrevivência 3.5-5 swagger 3.33.1 sys 3.4.2
fontes do sistema 1.0.5 tcltk 4.3.2 testthat 3.2.1
formatação de texto 0.3.7 tibble 3.2.1 tidyr 1.3.1
tidyselect 1.2.0 Tidyverse 2.0.0 mudança de hora 0.3.0
timeDate 4032.109 Tinytex 0.49 ferramentas 4.3.2
TZDB 0.4.0 verificador de URL 1.0.1 usethis 2.2.2
UTF8 1.2.4 utilitários 4.3.2 Identificador Único Universal (UUID) 1.2-0
V8 4.4.1 VCTRS 0.6.5 viridisLite 0.4.2
vroom 1.6.5 Waldo 0.5.2 whisker 0.4.1
withr 3.0.0 xfun 0.41 xml2 1.3.6
xopen 1.0.0 xtable 1.8-4 yaml 2.3.8
Zeallot 0.1.0 ficheiro ZIP 2.3.1

Instalei as bibliotecas Java e Scala (versão do cluster Scala 2.12)

ID do Grupo ID do Artefacto Versão
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy (SDK Java para integração com o AWS CodeDeploy) 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.610
com.amazonaws jmespath-java 1.12.610
com.clearspring.analytics fluxo 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.17.1
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2,12 0.4.15-10
com.esotericsoftware sombreado de kryo 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml colega de turma 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core Jackson Annotations 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-yaml 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.16.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.cafeína cafeína 2.9.3
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1-Nativos
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1-Nativos
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1-Nativos
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 1.1-Nativos
com.github.luben ZSTD-JNI 1.5.5-4
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.10.1
com.google.crypto.tink Tink 1.9.0
com.google.errorprone anotações_propensas_a_erro 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 23.5.26
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.helger gerador de perfis 1.1.1
com.ibm.icu ICU4J 72.1
com.jcraft jsch 0.1.55
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.sun.xml.bind JAXB-CORE 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.10.0
com.twitter chill_2.12 0.10.0
com.twitter util-app_2.12 7.1.0
com.twitter util-core_2.12 7.1.0
com.twitter util-function_2.12 7.1.0
com.twitter util-jvm_2.12 7.1.0
com.twitter util-lint_2.12 7.1.0
com.twitter util-registry_2.12 7.1.0
com.twitter util-stats_2.12 7.1.0
com.typesafe configuração 1.4.3
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocity univocity-parsers 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.16.0
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
registo de comuns registo de comuns 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib ARPACK 3.0.3
dev.ludovic.netlib Blas 3.0.3
dev.ludovic.netlib Lapack 3.0.3
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift compressor de ar 0.25
IO.Delta delta-compartilhamento-client_2.12 1.0.5
io.dropwizard.metrics métricas-anotação 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-core 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics verificações de saúde de métricas 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-jmx 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 4.2.19
io.netty netty-all 4.1.96.Final
io.netty netty-buffer 4.1.96.Final
io.netty netty-codec 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.96.Final
io.netty netty-comum 4.1.96.Final
io.netty netty-handler 4.1.96.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.96.Final
io.netty netty-resolver 4.1.96.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty Netty-transport 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-nativo-unix-comum 4.1.96.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus simpleclient_common 0.7.0
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.7.0
io.prometheus simpleclient_pushgateway 0.7.0
io.prometheus simpleclient_servlet 0.7.0
io.prometheus.jmx recoletor 0.12.0
jacarta.anotação jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.servlet jakarta.servlet-api 4.0.3
jacarta.validação jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation ativação 1.1.1
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.transaction jta 1.1
javax.transaction API de transação 1.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.11
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.12.1
net.java.dev.jna JNA 5.8.0
net.razorvine pickle 1.3
net.sf.jpam jpam 1.1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv super-csv 2.2.0
net.floco de neve flocos de neve-ingestão-sdk 0.9.6
net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0.1
org.acplt.remotetea Remotetea-oncrpc 1.1.2
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-runtime 3.5.2
org.antlr antlr4-runtime 4.9.3
org.antlr modelo de string 3.2.1
org.apache.ant formiga 1.10.11
org.apache.ant ant-jsch 1.10.11
org.apache.ant ant-launcher 1.10.11
org.apache.arrow formato de seta 15.0.0
org.apache.arrow seta-memória-núcleo 15.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 15.0.0
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org.apache.avro avro 1.11.3
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