Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Azure Databricks'in yenilik taahhüdü kapsamında platform ve çalışma zamanı özellikleri kullanımdan kaldırılabilir ve yeni özelliklerle değiştirilebilir. Databricks Runtime sürümleri de kullanımdan kaldırılır ve normal bir zamanlamaya göre değiştirilir. Bu sayfada, platform özellikleri ve Databricks Runtime sürümleri için ilgili destek hakkında kullanımdan kaldırma aşamaları ve ayrıntılar listelenmiştir. Ayrıca eski Databricks Runtime sürümlerini kullanarak kümeleri ve işleri algılamaya yönelik SQL sorguları içerir.
Önizlemeler ve yayın türleri hakkında bilgi için bkz . Azure Databricks önizleme sürümleri.
Platform özellik yaşam döngüsü
Azure Databricks platformu özellik kullanımdan kaldırma aşamaları aşağıdaki tabloda açıklanmıştır:
| Aşama | Açıklama | Destek | Geçiş notları |
|---|---|---|---|
| Miras | Özellik hala kullanılabilir, ancak bu özelliğin sağladığı görevleri yerine getirmenin daha yeni, daha iyi bir özelliği veya yolu vardır. Bu etiket, gelecekteki bir kullanımdan kaldırma tarihini gösterir. | Tam. Destek ve belgeler sağlanır. | Yeni bir değiştirme özelliğine veya görevi gerçekleştirmek için yeni bir yönteme geçiş önerilir, ancak hemen gerekli değildir. |
| Kullanım Dışı | Özellik artık etkin geliştirme aşamasında değildir. Güncelleştirmeler artık yayımlanmaz. Özellik yakında kullanımdan kaldırılacağından, özelliği kullanmayı durdurup alternatif bir plana geçiş yapmak için bir plan geliştirmeniz gerekir. | Tam. Özellik artık güncelleştirilmedi, ancak destek ve belgeler hala kullanılabilir. | Önemli güncelleştirmeler artık uygulanmadığından, yeni bir değiştirme özelliğine veya görevi gerçekleştirmenin yeni bir yoluna geçiş kesinlikle önerilir. |
| Destek Sonu (EoS) | Özellik artık etkin geliştirme aşamasında değildir ve destek resmi olarak kullanılamaz. | Yok. Belgeler hala mevcut olabilir, ancak arşivlenmiştir ve artık korunmaz. | Önemli güncellemeler uygulanmadığından ve ortaya çıkabilecek sorunlara yönelik destek artık sağlanmadığından, yeni bir değiştirme aracına veya görevi gerçekleştirmenin yeni bir yolu acildir. |
| Kullanım Süresi Sonu (EoL) | Özellik Databricks ürününden tamamen kaldırılmıştır. | Hiçbiri | Yeni bir değiştirme özelliğine geçiş veya görevi yerine getirmenin yeni bir yolu gereklidir, çünkü özellik artık kullanılamaz. Bu noktada geçiş yapmak çok zor olabilir. |
Databricks Runtime destek yaşam döngüleri
Aşağıdaki tablolarda Databricks Runtime sürümleri için destek ve destek ilkelerinin aşamaları açıklanmaktadır. Azure Databricks, çalışma zamanlarını Beta ve GA sürümleri olarak yayınlar. Azure Databricks, çalışma zamanı sürümü uzun vadeli bir destek (LTS) sürümü olmadığı sürece altı ay boyunca GA sürümlerini destekler. Desteklenen Databricks Runtime sürümleri hakkında bilgi için Databricks Runtime sürüm notları ve uyumluluğu bölümüne bakın.
Desteklenmeyen Databricks Runtime sürümlerindeki iş yükleri çalışmaya devam edebilir, ancak Azure Databricks destek veya düzeltme sağlamaz.
Databricks Runtime LTS sürüm yaşam döngüsü
| Aşama | Açıklama |
|---|---|
| Beta sürümü | Destek SLA'ları geçerli değildir. Daha fazla bilgi için Databricks Runtime sürümleri kısmına bakın. |
| GA, LTS sürümü için tam destek | Önemli kararlılık ve güvenlik düzeltmeleri geri aktarıldı. Databricks, LTS sürümlerini altı ayda bir yayımlar ve bunları üç tam yıl boyunca destekler. Desteklenen LTS sürümleri, Supported Databricks Runtime LTS sürümleri altında yayımlanır. |
| Destek Sonu (EoS) | Bir sürüm desteklenmiyorsa:
Destek sonu tarihi yayından üç yıl sonradır. Desteklenmeyen sürümler Destek sonu Databricks Runtime sürüm notlarında yayımlanır. |
| Kullanım Süresi Sonu (EoL) | Bir sürüm Kullanım Süresi Sonuna ulaştığında, Azure Databricks ortamından kaldırılır ve kullanılamaz hale gelir. Yeni iş yüklerini başlatamazsınız ve bu sürümlerde çalışan mevcut iş yükleri başarısız olur. İş yüklerinizi desteklenen bir çalışma zamanı sürümüne geçirmeniz gerekir. Azure Databricks, kullanım süresi sonu tarihinin destek sonu tarihinden altı ay sonra olmasını sağlamak için en iyi çabayı gösterir. Ancak Databricks, destek sona erdikten sonra önceden bildirimde bulunmadan yayın sürümünü herhangi bir zamanda tamamen kaldırma hakkını saklıdır. |
Databricks Runtime LTS dışı sürüm yaşam döngüsü
| Aşama | Açıklama |
|---|---|
| Beta sürümü | Destek SLA'ları geçerli değildir. Daha fazla bilgi için Databricks Runtime sürümleri kısmına bakın. |
| GA, tam destek | Önemli kararlılık ve güvenlik düzeltmeleri geri aktarıldı. Databricks Runtime sürümleri için tam destek, uzun süreli destek (LTS) sürümleri dışında altı ay sürer. Desteklenen sürümler ve destek sonu tarihleri tüm desteklenen Databricks Runtime sürümlerinde yayımlanır. |
| Destek Sonu (EoS) | Bir sürüm desteklenmiyorsa:
Desteklenmeyen sürümler Destek sonu Databricks Runtime sürüm notlarında yayımlanır. |
| Kullanım Süresi Sonu (EoL) | Databricks, destek sona erdikten sonra önceden bildirimde bulunmadan yayın sürümünü herhangi bir zamanda tamamen kaldırma hakkını saklıdır. |
Hangi kümelerin eski Databricks Runtime sürümlerini kullandığını algılama
Bu geçici görünüm, Databricks Runtime 10.4 veya önceki sürümlerini çalıştıran kümeler için Databricks Runtime küme kullanımının özetini verir. Son 90 gün içindeki kullanımı toplar ve çalışma alanı bilgilerini, küme tanımlayıcılarını, Databricks Runtime sürümlerini, kullanım birimlerini ve Databricks Birimlerindeki (DBU) toplam kullanımı içerir.
CREATE OR REPLACE TEMP VIEW legacy_dbrs AS
WITH clusters_dbr_versions AS (
SELECT
account_id,
workspace_id,
cluster_id,
cluster_name,
owned_by,
dbr_version,
TRY_CAST(regexp_extract(dbr_version, '(\\d+)\\.(\\w+)?(?:\\.(\\w+))?', 1) AS INT) AS major_version,
TRY_CAST(regexp_extract(dbr_version, '(\\d+)\\.(\\w+)?(?:\\.(\\w+))?', 2) AS INT) AS minor_version,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY account_id, workspace_id, cluster_id ORDER BY change_time DESC) AS rnk
FROM
system.compute.clusters
QUALIFY rnk=1
),
usage AS (
SELECT
account_id,
workspace_id,
usage_metadata.cluster_id AS cluster_id,
usage_unit,
ROUND(SUM(usage_quantity), 2) AS total_usage_dbu,
MAX(usage_date) as last_seen_date
FROM
system.billing.usage
WHERE
usage_metadata.cluster_id IS NOT NULL AND
usage_date > CURRENT_DATE() - INTERVAL 90 DAYS
GROUP BY ALL
),
workspace_info AS (
SELECT
account_id,
workspace_id,
workspace_name,
workspace_url
FROM
system.access.workspaces_latest
)
SELECT
cdv.workspace_id,
wi.workspace_name,
wi.workspace_url,
cdv.cluster_name,
cdv.cluster_id,
cdv.owned_by,
cdv.dbr_version,
total_usage_dbu,
usage_unit,
last_seen_date
FROM
clusters_dbr_versions cdv
INNER JOIN usage u USING (workspace_id, cluster_id)
LEFT JOIN workspace_info wi USING (workspace_id)
WHERE
major_version < 10 OR (major_version = 10 AND minor_version < 4)
GROUP BY ALL
ORDER BY
workspace_id, total_usage_dbu DESC;
Küme başına eski Databricks Runtime kullanımını görmek için yeni oluşturulan görünümü sorgula.
SELECT * FROM legacy_dbrs;
Çalışma alanları ve Databricks Runtime sürümleri arasında toplanan küme kullanımını görmek için aşağıdaki sorguyu kullanın. Bu, hangi Databricks Runtime sürümlerinin hala kullanımda olduğunu, her sürümü çalıştıran küme sayısını ve DBU'lardaki toplam kullanımı belirlemeye yardımcı olur.
SELECT
dbr_version,
workspace_id,
COUNT(DISTINCT cluster_id) total_clusters,
SUM(total_usage_dbu) AS total_usage_dbu
FROM legacy_dbrs
GROUP BY dbr_version, workspace_id
ORDER BY dbr_version, workspace_id
Hangi işlerin eski Databricks Runtime sürümlerini kullandığını algılama
Son çalıştırmanın 10.4'ten önceki bir Databricks Runtime sürümünü kullandığı son 90 günde yürütülen tüm işleri almak için bu sorguyu kullanın. Bu, yükseltme gerektiren iş yüklerini tanımlamaya yardımcı olur.
%sql
with latest_jobs AS (
SELECT
*,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY workspace_id, job_id ORDER BY change_time DESC) as rn
FROM system.lakeflow.jobs
QUALIFY rn=1
),
latest_clusters AS (
SELECT
*,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY workspace_id, cluster_id ORDER BY change_time DESC) as rn
FROM system.compute.clusters
QUALIFY rn=1
),
job_tasks_exploded AS (
SELECT
workspace_id,
job_id,
EXPLODE(compute_ids) as cluster_id
FROM system.lakeflow.job_task_run_timeline
WHERE period_start_time >= CURRENT_DATE() - INTERVAL 90 DAY AND ARRAY_SIZE(compute_ids) > 0
GROUP BY ALL
),
workspace_info AS (
SELECT
account_id,
workspace_id,
workspace_name,
workspace_url
FROM
system.access.workspaces_latest
),
clusters_with_dbr AS (
SELECT
t1.*,
t2.cluster_name,
t2.owned_by,
t2.dbr_version
FROM job_tasks_exploded t1
INNER JOIN latest_clusters t2 USING (workspace_id, cluster_id)
)
SELECT
wi.account_id,
wi.workspace_id,
wi.workspace_name,
wi.workspace_url,
latest_jobs.name,
cwd.job_id,
cwd.cluster_id,
cwd.cluster_name,
cwd.dbr_version
FROM clusters_with_dbr cwd
JOIN workspace_info wi ON cwd.workspace_id = wi.workspace_id
LEFT JOIN latest_jobs USING (workspace_id, job_id)
WHERE dbr_version RLIKE '^([1-9]\\.|10\\.[0-3]\\.)'