Databricks Light
Важно!
Поддержка этой документации прекращена, она может больше не обновляться. Продукты, службы или технологии, упоминание в этом содержимом больше не поддерживаются. См. раздел Databricks Light 2.4 Extended Support (неподдерживаемый).
Databricks Light — это упаковка Azure Databricks для среды выполнения Apache Spark с открытым кодом. Она дает возможность выполнять задания, которым не требуется большая производительность, надежность и автоматическое масштабирование, предоставляемые Databricks Runtime. В частности, Databricks Light не поддерживает:
- Delta Lake
- Функции Автопилота, такие как автомасштабирование
- Универсальные кластеры с высоким уровнем параллелизма
- Записные книжки, панели мониторинга и функции совместной работы
- Соединители для различных источников данных и средств бизнес-аналитики
Databricks Light — это среда выполнения для заданий (или автоматизированных рабочих нагрузок). При выполнении заданий в кластерах Databricks Light к ним применяются сниженные цены на вычисления. Databricks Light можно выбрать только при создании или планировании задания JAR, Python или spark-submit, а также присоединении кластера к этому заданию; использовать Databricks Light для запуска заданий записной книжки или интерактивных рабочих нагрузок нельзя.
Databricks Light можно использовать в одной рабочей области с кластерами, работающими в других средах выполнения и ценовых категориях Databricks. Запрашивать отдельную рабочую область, чтобы приступить к работе, не требуется.
Что такое Databricks Light?
График выпусков среды выполнения Databricks Light соответствует графику выпуска среды выполнения Apache Spark. В основе версии Databricks Light лежит определенная версия Apache Spark. Дополнительные сведения см. в следующих заметках о выпуске:
Создание кластера с помощью Databricks Light
При создании кластера заданий в раскрывающемся списке версии Databricks Runtime выберите версию Databricks Light.
Важно!
Поддержка Databricks Light в кластерах заданий на основе пула находится на этапе общедоступной предварительной версии.