Databricks Runtime 13.1 (EoS)
注意
針對此 Databricks Runtime 版本的支援已結束。 如需了解終止支援日期，請參閱終止支援歷程記錄。 如需所有支援的 Databricks Runtime 版本，請參閱 Databricks Runtime 發行說明版本與相容性。
以下版本資訊提供由 Apache Spark 3.4.0 提供資訊的 Databricks Runtime 13.1 版本資訊。
Databricks 於 2023 年 5 月發行此版本。
新功能和改進
- JDK 17 的叢集支援（公開預覽）
- 在串流資料表中新增、變更或刪除資料
- 使用 SQL 讀取 Kafka
- 新的 SQL 內建函數
- 叢集範圍的 Python 程式庫的 Unity 目錄支援
- 在 Unity 目錄中針對最佳寫入展開的預設啟用
- 結構化串流工作負載中具可設定狀態的運算子的進階支援
- Unity 目錄的 Delta 複製在公開預覽中
- 結構化串流的 Pub/Sub 支援
- 在結構化串流中的浮水印中卸除重複項
- 已使用截斷分割區資料行自冰藍資料表擴充對 Delta 轉換的支援
- 使用 Delta Lake 中的資料對應串流結構描述變更
- 移除起始版本
- Python 可用的新 H3 運算式
JDK 17 的叢集支援（公開預覽）
Databricks 現在提供 Java 開發套件 （JDK） 17 的叢集支援。 請參閱適用於 Java 的 Databricks SDK。
在串流資料表中新增、變更或刪除資料
您現在可以使用 DML 陳述式來修改依 Delta Live Tables 管線發行至 Unity 目錄的串流資料表。 請參閱 在串流資料表中新增、變更或刪除資料，以及 新增、變更或刪除目標串流資料表中的資料。 您也可以使用 DML 陳述式來修改 Databricks SQL 中建立的串流資料表。
使用 SQL 讀取 Kafka
您現在可以使用 read_kafka SQL 函數來讀取 Kafka 資料。 僅差異即時資料表或 Databricks SQL 中的串流資料表支援使用 SQL 進行串流處理。 請參閱 read_kafka 資料表值函式。
新的 SQL 內建函數
下列函數已新增：
- array_prepend(array, elem) 傳回
array，前面加上elem。 - try_aes_decrypt(expr, key [, mode [, padding]]) 解密使用 AES 加密產生的二進位文件，並在發生錯誤時傳回
NULL。 - sql_keywords() 傳回 Azure Databricks SQL 關鍵字的資料表。
叢集範圍的 Python 程式庫的 Unity 目錄支援
Unity 目錄對程式庫的使用方式有一些限制。 從 Databricks 執行階段 13.1 及更新版本上，支援叢集範圍的 Python 程式庫，包括以工作區檔案上傳的 Python Wheel 檔案。 不支援使用 DBFS 檔案路徑參考的程式庫，無論是在 DBFS 根或裝載至 DBFS 的外部位置。 不支援非 Python 程式庫。 請參閱叢集程式庫。
在 Databricks Runtime 13.0 和以下版本上，在已啟用 Unity 目錄的工作區中使用共用存取模式的叢集不支援叢集範圍程式庫。
在 Unity 目錄中針對最佳寫入展開的預設啟用
針對在 Unity 目錄中註冊的差異資料表的預設最佳化寫入支援已展開，以包含資料分割資料表的 CTAS 陳述式和 INSERT 作業。 此行為與 SQL 倉儲上的預設值保持一致。 請參閱 Azure Databricks 上 Delta Lake 的最佳化寫入。
結構化串流工作負載中具可設定狀態的運算子的進階支援
您現在可以將鏈結多個可設定狀態的運算子在一起，這表示您可以將運算子的輸出饋送至另一個可設定狀態的運算子，例如聯結。 請參閱 什麼是可設定狀態的串流？。
Unity 目錄的 Delta 複製在公開預覽中
您現在可以使用淺複製，從現有的 Unity 目錄受控資料表建立新的 Unity 目錄受控資料表。 請參閱Unity 目錄資料表的淺複製。
結構化串流的 Pub/Sub 支援
您現在可以使用內建連接器來訂閱具有結構化串流的 Google Pub/Sub。 請參閱 訂閱 Google Pub/Sub。
在結構化串流中的浮水印中卸除重複項
您現在可以與指定的浮水印閾值搭配使用 dropDuplicatesWithinWatermark，以在結構化串流中刪除重複記錄。 請參閱 在浮水印內卸除重複項。
已使用截斷分割區資料行自冰藍資料表擴充對 Delta 轉換的支援
您現在可以將 CLONE 和 CONVERT TO DELTA 與 Iceberg 資料表搭配使用，該資料表有在類型 int、long 和 string 的截斷資料欄定義的分割區。 不支援類型的 decimal 截斷資料欄。
使用 Delta Lake 中的資料對應串流結構描述變更
您現在可以提供結構描述追蹤位置，以啟用來自 Delta 資料表的串流，並啟用資料欄對應。 請參閱使用資料行對應和結構描述變更進行串流。
移除起始版本
START VERSION 現已被 ALTER SHARE 取代。
Python 可用的新 H3 運算式
h3_coverash3 和 h3_coverash3string 運算式可供 Python 使用。
錯誤修正
Parquet failOnUnknownFields 不再以無訊息模式卸除類型不符的資料
如果僅使用 failOnUnknownFields 選項或 failOnNewColumns 結構描述演進模式中的自動載入器讀取 Parquet 檔案，則無法讀取具有不同資料類型的資料行，且建議使用 rescuedDataColumn 檔案。 如果提供下列其中一個資料類型，自動載入器現在會正確讀取，且不再修復整數、Short 和位元組類型。 Parquet 檔案建議其他兩個類型之一。
重大變更
將 sqlite-jdbc 版本升級至 3.42.0.0，以處理 CVE-2023-32697
將 sqlite-jdbc 版本從 3.8.11.2 升級至 3.42.0.0。 3.42.0.0 版的 API 與 3.8.11.2 不完全相容。 如果您在 code 中使用 sqlite-jdbc，請檢查 sqlite-jdbc 相容性報告以取得詳細資料。 如果您移轉至 13.1 並使用 sqlite，請確認您的方法，並在 3.42.0.0 版中傳回型別。
程式庫升級
- 升級的 Python 程式庫：
- 從 1.0.2 到 1.0.3 的 facets-overview
- 從 3.10.7 到 3.12.0 的 firelock
- 從 7.0.0 到 8.0.0 的 pyarrow
- 從 8.0.1 到 8.1.0 的 tenacity
- 升級的 R 程式庫：
- 升級的 Java 程式庫：
- 從 2.3.4 到 2.9.3 的 com.github.ben-manes.caffeine.caffeine
- 從 1.8.2-shaded-protobuf 到 1.8.3-shaded-protobuf 的 org.apache.orc.orc-core
- 從 1.8.2-shaded-protobuf 到 1.8.3-shaded-protobuf 的 org.apache.orc.orc-mapreduce
- 從 1.8.2 到 1.8.3 的 org.apache.orc.orc-shims
- 從 3.5.0 到 3.19.0 的 org.checkerframework.checker-qual
- 從 3.0.8 到 3.2.15 的 org.scalactic.scalactic_2.12
- 從 3.0.8 到 3.2.15 的 org.scalatest.scalatest_2.12
- 從 3.8.11.2 到 3.42.0.0 的 org.xerial.sqlite-jdbc
Apache Spark
Databricks Runtime 13.1 包含 Apache Spark 3.4.0。 此版本包含 Databricks Runtime 13.0 (EoS) 中包含的所有 Spark 修正和改善，以及下列對 Spark 進行的其他錯誤修正和改進：
- [SPARK-42719] [DBRRM-199][SC-131578] 還原 “[SC-125225] `MapOutputTracker#getMap…
- [SPARK-39696] [DBRRM-166][SC-130056][CORE] 還原 [SC-127830]/
- [SPARK-43331] [SC-130064][CONNECT]新增 Spark Connect SparkSession.interruptAll
- [SPARK-16484] [13.1][CHERRY_PICK][SC-130076][SQL] 使用 8 位元暫存器來代表 DataSketches
- [SPARK-43332] [SC-130051][CONNECT][PYTHON] 讓其可以擴充 SparkConnectClient 的 ChannelBuilder
- [SPARK-43323] [SC-129966][SQL][PYTHON]修正已啟用 Arrow 的 DataFrame.toPandas 以正確處理例外狀況
- [SPARK-42940] [SC-129896][SS][CONNECT]改進串流查詢的工作階段管理
- [SPARK-43336] [SQL] 時間戳記和 TimestampNTZ 之間的投射需要時區
- [SPARK-43032] [SC-125756][CONNECT][SS]新增串流查詢管理員
- [SPARK-16484] [SC-129975][SQL] 新增了 DataSketches HllSketch 的支援
- [SPARK-43260] [SC-129281][PYTHON]將 Spark SQL pandas arrow 類型錯誤移轉至錯誤類別。
- [SPARK-41766] [SC-129964][CORE]處理在執行程式註冊之前傳送的解除委任要求
- [SPARK-43307] [SC-129971][PYTHON]將 PandasUDF 值錯誤移轉至錯誤類別
- [SPARK-43206] [SC-129903][SS][CONNECT]StreamingQuery 例外狀況 () 包含堆疊追蹤
- [SPARK-43311] [SC-129905][SS] 新增 RocksDB 狀態存放區供應商記憶體管理增強功能
- [SPARK-43237] [SC-129898][CORE] 處理事件記錄檔中的 Null 例外狀況訊息
- [SPARK-43320] [SC-129899][SQL][HIVE] 直接呼叫Hive 2.3.9 API
- [SPARK-43270][SC-129897][PYTHON]在
pyspark.sql.dataframe.DataFrame中實作__dir__()以包含資料行 - [SPARK-43183] 還原 “[SC-128938][SS] 引入新的回撥“…
- [SPARK-43143] [SC-129902][SS][CONNECT]Scala StreamingQuery awaitTermination()
- [SPARK-43257] [SC-129675][SQL]以內部錯誤取代錯誤類別_LEGACY_ERROR_TEMP_2022
- [SPARK-43198] [SC-129470][CONNECT] 修正“無法初始化類別 Ammonite…” 使用篩選條件時發生錯誤
- [SPARK-43165] [SC-129777][SQL]將 canWrite 移至 DataTypeUtils
- [SPARK-43298] [SC-129729][PYTHON][ML] 具有純量輸入的 predict_batch_udf 失敗，批次大小為一
- [SPARK-43298] [SC-129700] 還原“[PYTHON][ML] 具有純量輸入的 predict_batch_udf 失敗，批次大小為一”
- [SPARK-43052] [SC-129663][CORE] 在事件記錄檔中使用 Null 檔名處理 stacktrace
- [SPARK-43183] [SC-128938][SS] 將新的回撥“onQueryIdle”引入 StreamingQueryListener
- [SPARK-43209] [SC-129190][CONNECT][PYTHON] 將運算式錯誤移轉至錯誤類別
- [SPARK-42151] [SC-128754][SQL] 將更新指派與資料表屬性對齊
- [SPARK-43134] [SC-129468][CONNECT][SS] JVM 用戶端 StreamingQuery 例外狀況() API
- [SPARK-43298] [SC-129699][PYTHON][ML] 具有純量輸入的 predict_batch_udf 失敗，批次大小為一
- [SPARK-43248] [SC-129660][SQL] 平行收集程式分割區統計資料據上的路徑的不必要序列化/還原序列化
- [SPARK-43274] [SC-129464][SPARK-43275][PYTHON][CONNECT] 引入
PySparkNotImplementedError - [SPARK-43146] [SC-128804][CONNECT][PYTHON] 針對 repr 和 repr_html 實作積極式評估
- [SPARK-42953] [SC-129469][連線][後續追蹤] 修正 Scala 用戶端 UDF 測試的 Maven 測試組建
- [SPARK-43144] [SC-129280] Scala 用戶端 DataStreamReader 資料表() API
- [SPARK-43136] [SC-129358][CONNECT] 新增 groupByKey + mapGroup + coGroup 函數
- [SPARK-43156] [SC-129672][SC-128532][SQL]修正相互關聯的純量子查詢中的
COUNT(*) is null錯誤 - [SPARK-43046] [SC-129110][SS][連線] 已實作 Spark Connect 的 Python API dropDuplicatesWithinWatermark
- [SPARK-43199] [SC-129467][SQL]使 InlineCTE 等冪
- [SPARK-43293] [SC-129657][SQL] 在一般資料行中會略過
__qualified_access_only - [SPARK-43276] [SC-129461][CONNECT][PYTHON]將 Spark Connect 視窗錯誤移轉至錯誤類別
- [SPARK-43174] [SC-129109][SQL] 修正 SparkSQLCLIDriver 完成程式
- [SPARK-43084] [SC-128654][SS] 新增 spark 連線的 applyInPandasWithState 支援
- [SPARK-43119] [SC-129040][SQL] 支援以動態方式取得 SQL 關鍵字到 JDBC API 和 TVF
- [SPARK-43082] [SC-129112][CONNECT][PYTHON] Spark Connect 中 Arrow-最佳化的 Python UDF
- [SPARK-43085] [SC-128432][SQL] 支援多部分資料表名稱的資料行預設指派
- [SPARK-43156] [SC-129463][SPARK-43098][SQL] 透過停用的 decorrelateInnerQuery 來擴充純量子查詢計數錯誤測試
- [SPARK-43226] [LC-671] 定義檔案常數中繼資料的擷取器
- [SPARK-43210] [SC-129189][CONNECT][PYTHON] 引入
PySparkAssertionError - [SPARK-43214] [SC-129199][SQL] LocalTableScanExec/CommandResultExec 的後置驅動程式端計量
- [SPARK-43285] [SC-129347] 使用 JDK 17 修正 ReplE2ESuite 持續失敗
- [SPARK-43268] [SC-129249][SQL] 使用訊息建構例外狀況時，請使用適當的錯誤類別
- [SPARK-43142] [SC-129299] 修正具有特殊字元的屬性上的 DSL 運算式
- [SPARK-43129] [SC-128896] 串流 Spark Connect 的 Scala 核心 API
- [SPARK-43233] [SC-129250][SS]為主題分割區、offset 範圍和任務識別碼新增 Kafka Batch Reading 的記錄
- [SPARK-43249] [SC-129195][CONNECT] 修正 SQL 命令遺漏的統計資料
- [SPARK-42945] [SC-129188][CONNECT] Spark Connect 中支援PYSPARK_JVM_STACKTRACE_ENABLED
- [SPARK-43178] [SC-129197][CONNECT][PYTHON] 將 UDF 錯誤移轉至 PySpark 錯誤架構
- [SPARK-43123] [SC-128494][SQL] 內部欄位中繼資料不應外洩至目錄
- [SPARK-43217] [SC-129205] 在 findNestedField 中的巢狀地圖/陣列中正確遞迴
- [SPARK-43243] [SC-129294][PYTHON][CONNECT] 新增層級參數以列印 Python 的Schema
- [SPARK-43230] [SC-129191][CONNECT] 簡化
DataFrameNaFunctions.fillna - [SPARK-43088] [SC-128403][SQL]與CTAS/RTAS 中的 RequiresDistributionAndOrdering 有關
- [SPARK-43234] [SC-129192][CONNECT][PYTHON]從 Conect DataFrame 移轉
ValueError至錯誤類別 - [SPARK-43212] [SC-129187][SS][PYTHON] 將結構化串流錯誤移轉至錯誤類別
- [SPARK-43239][SC-129186][PS]從 info()中移除
null_counts - [SPARK-43190] [SC-128930][SQL]ListQuery.childOutput 應該與子系輸出一致
- [SPARK-43191] [SC-128924][CORE] 取代 Hadoop CallerContext 的反思與直接電話撥接
- [SPARK-43193] [SC-129042][SS] 移除 HADOOP-12074 的因應措施
- [SPARK-42657] [SC-128621][CONNECT] 支援將用戶端 REPL 類別檔案尋找並轉移至伺服器作為成品
- [SPARK-43098] [SC-77059][SQL] 修正純量子查詢依子句分組時的正確性 COUNT 錯誤
- [SPARK-43213] [SC-129062][PYTHON] 新增
DataFrame.offset至 vanilla PySpark - [SPARK-42982] [SC-128400][CONNECT][PYTHON] 修正 createDataFrame 以遵守指定的結構描述 ddl
- [SPARK-43124] [SC-129011][SQL] Dataset.show 專案 CommandResults 本機
- [SPARK-42998] [SC-127422][CONNECT][PYTHON] 使用 Null 結構修正 DataFrame.collect
- [SPARK-41498] [SC-125343] 還原”透過聯合傳播中繼資料”」
- [SPARK-42960] [SC-129010][CONNECT][SS] 在 Python 中新增串流查詢await_termination() 和 exception() API
- [SPARK-42552] [SC-128824][SQL] 更正 antlr 剖析器兩階段剖析策略
- [SPARK-43207] [SC-128937][CONNECT] 新增協助程式函數以從常值運算式擷取值
- [SPARK-43186] [SC-128841][SQL][HIVE] 移除 FileSinkDesc 的因應措施
- [SPARK-43107] [SC-128533][SQL] 在廣播聯結串流端時套用的聯結 COALESCE 貯體
- [SPARK-43195] [SC-128922][CORE] 移除 HadoopFSUtils 中不必要的可序列化包裝函式
- [SPARK-43137] [SC-128828][SQL] 如果位置為可折疊式且為正數，請改善ArrayInsert。
- [SPARK-37829] [SC-128827][SQL] Dataframe.joinWith 外部聯結應該傳回不相符資料列的 Null 值
- [SPARK-43042] [SC-128602][SS][連線] 新增 DataStreamReader 的 table() API 支援
- [SPARK-43153] [SC-128753][CONNECT] 當 Dataframe 為本機時略過 Spark 執行
- [SPARK-43064] [SC-128496][SQL] Spark SQL CLI SQL 索引標籤應該只顯示一次陳述式一次
- [SPARK-43126] [SC-128447][SQL] 將兩個Hive UDF運算式標示為可設定狀態的
- [SPARK-43111] [SC-128750][PS][CONNECT][PYTHON] 將巢狀
if陳述式合併成單一if陳述式 - [SPARK-43113] [SC-128749][SQL] 在產生繫結條件的 code 時評估串流端變數
- [SPARK-42895] [SC-127258][CONNECT] 改善已停止 Spark 工作階段的錯誤訊息
- [SPARK-42884] [SC-126662][CONNECT] 新增 Ammonite REPL 積分
- [SPARK-43168] [SC-128674][SQL]從 Datatype 類別移除 get PhysicalDataType 方法
- [SPARK-43121] [SC-128455][SQL] 在 'HiveInspectors 中使用
BytesWritable.copyBytes，而不是手動複製 - [SPARK-42916] [SC-128389][SQL] JDBCTableCatalog 在讀取端保留 Char/Varchar 的中繼
- [SPARK-43050] [SC-128550][SQL] 藉由取代群組函數來修正建構匯總運算式
- [SPARK-43095] [SC-128549][SQL] 避免一旦策略的等冪性中斷批次：
Infer Filters - [SPARK-43130] [SC-128597][SQL] 將 InternalType 移至 PhysicalDataType
- [SPARK-43105] [SC-128456][CONNECT] 縮寫 Proto 訊息中的位元組和字串
- [SPARK-43099] [SC-128596][SQL] 將 udf 暫存至 FunctionRegistry 時，請使用
getName而非getCanonicalName取得建立器類別名稱 - [SPARK-42994] [SC-128586][ML][CONNECT] PyTorch 分發器支援本機模式
- [SPARK-42859] 還原「[SC-127935][CONNECT][PS] Spark Connect 上 Pandas API 的基本支援」
- [SPARK-43021] [SC-128472][SQL] 使用 AQE 時
CoalesceBucketsInJoin無法運作 - [SPARK-43125] [SC-128477][CONNECT] 修正 Connect 伺服器無法處理 Null 訊息的例外狀況
- [SPARK-43147] [SC-128594] 修正本機檢查的 flake8 lint
- [SPARK-43031] [SC-128360][SS][連線] 啟用串流單元測試和 doctest
- [SPARK-43039] [LC-67] 支援檔案來源_metadata 資料行中的自訂資料行。
- [SPARK-43120] [SC-128407][SS] 新增針對 RocksDB 狀態存放區追蹤釘選區塊記憶體使用量的支援
- [SPARK-43110] [SC-128381][SQL] 將 asIntegral 移至 PhysicalDataType
- [SPARK-43118] [SC-128398][SS] 移除 KafkaMicroBatchStream 中 UninterruptibleThread 不必要的判斷提示
- [SPARK-43055] [SC-128331][CONNECT][PYTHON] 支援重複的巢狀欄位名稱
- [SPARK-42437] [SC-128339][PYTHON][CONNECT] PySpark catalog.cacheTable 將允許指定儲存體層級
- [SPARK-42985] [SC-128332][CONNECT][PYTHON] 修正 createDataFrame 以遵守 SQL 組態
- [SPARK-39696] [SC-127830][CORE] 修正 TaskMetrics.externalAccums 存取中的資料競爭
- [SPARK-43103] [SC-128335][SQL] 將 Integral 移至 PhysicalDataType
- [SPARK-42741] [SC-125547][SQL] 當常值為 null 時，請勿在二進位比較中解除包裝轉換
- [SPARK-43057] [SC-127948][CONNECT][PYTHON] 將 Spark Connect 資料行錯誤移轉至錯誤類別
- [SPARK-42859] [SC-127935][CONNECT][PS] Spark Connect 上 Pandas API 的基本支援
- [SPARK-43013] [SC-127773][PYTHON] 從 DataFrame 移動
ValueError至PySparkValueError。 - [SPARK-43089] [SC-128051][CONNECT] 在 UI 中修訂偵錯字串
- [SPARK-43028] [SC-128070][SQL] 新增錯誤類別 SQL_CONF_NOT_FOUND
- [SPARK-42999] [SC-127842][連線] Dataset#foreach、foreachPartition
- [SPARK-43066] [SC-127937][SQL] 在 JavaDatasetSuite 中新增 dropDuplicates 的測試
- [SPARK-43075] [SC-127939][CONNECT] 未安裝時，請變更
gRPC為grpcio。 - [SPARK-42953] [SC-127809][連線] 已輸入的篩選條件、對應、flatMap、mapPartitions
- [SPARK-42597] [SC-125506][SQL]支援日期類型取消換行至時間戳類型
- [SPARK-42931] [SC-127933][SS] 引入 dropDuplicatesWithinWatermark
- [SPARK-43073] [SC-127943][CONNECT] 新增 proto 資料類型常數
- [SPARK-43077] [SC-128050][SQL] 改進 UNRECOGNIZED_SQL_TYPE 的錯誤訊息
- [SPARK-42951] [SC-128030][SS][連線] DataStreamReader API
- [SPARK-43049] [SC-127846][SQL] 針對 Oracle JDBC 的 StringType 使用 CLOB 而不是 VARCHAR(255)
- [SPARK-43018] [SC-127762][SQL] 修正具有時間戳記常值之 INSERT 命令的錯誤
- [SPARK-42855] [SC-127722][SQL] 在 TableOutputResolver 中使用執行階段 Null 檢查
- [SPARK-43030] [SC-127847][SQL] 重複資料刪除與中繼資料資料行的關係
- [SPARK-42993] [SC-127829][ML][CONNECT] 讓 PyTorch 分發器與 Spark Connect 相容
- [SPARK-43058] [SC-128072][SQL] 將 Numeric 和 Fractional 移至 PhysicalDataType
- [SPARK-43056] [SC-127946][SS] 只有在已暫停時，RocksDB 狀態存放區提交才會繼續背景工作
- [SPARK-43059] [SC-127947][CONNECT][PYTHON] 從 DataFramer（讀取器|寫入器）移轉 TypeErro 進入錯誤類別
- [SPARK-43071] [SC-128018][SQL] 支援 INSERT 來源關聯的 SELECT DEFAULT 搭配 ORDER BY、LIMIT、OFFSET
- [SPARK-43061] [SC-127956][CORE][SQL] 引入適用於 SQL 運算式執行的 PartitionEvaluator
- [SPARK-43067] [SC-127938][SS] 更正 Kafka 連接器中錯誤類別資源檔案的位置
- [SPARK-43019] [SC-127844][SQL] 將 Ordering 移至 PhysicalDataType
- [SPARK-43010] [SC-127759][PYTHON] 將資料行錯誤移轉至錯誤類別
- [SPARK-42840] [SC-127782][SQL] 變更
_LEGACY_ERROR_TEMP_2004錯誤為內部錯誤 - [SPARK-43041] [SC-127765][SQL] 還原連接器 API 中相容性例外狀況的建構函式
- [SPARK-42939] [SC-127761][SS][CONNECT] 適用於 Spark Connect 的核心串流 Python API
- [SPARK-42844] [SC-127766][SQL] 將錯誤類別從
_LEGACY_ERROR_TEMP_2008更新為INVALID_URL - [SPARK-42316] [SC-127720][SQL] 將名稱指派給 _LEGACY_ERROR_TEMP_2044
- [SPARK-42995] [SC-127723][CONNECT][PYTHON] 將 Spark Connect DataFrame 錯誤移轉至錯誤類別
- [SPARK-42983] [SC-127717][CONNECT][PYTHON] 修正 createDataFrame 以正確處理 0 dim numpy 陣列
- [SPARK-42955] [SC-127476][SQL] 略過 sparkThrowable 的 classifyException 並裝合 AnalysisException
- [SPARK-42949] [SC-127255][SQL] 簡化 NAAJ 的 code
- [SPARK-43011] [SC-127577][SQL]
array_insert應該失敗，並且索引為 0 - [SPARK-42974] [SC-127487][CORE] 還原
Utils.createTempDir以使用ShutdownHookManager並清除JavaUtils.createTempDir方法。 - [SPARK-42964] [SC-127585][SQL] PosgresDialect '42P07' 也代表資料表已經存在
- [SPARK-42978] [SC-127351][SQL] Derby&PG：RENAME 無法以 schema-Name 限定 new-table-Name
- [SPARK-37980] [SC-127668][SQL] 在測試中盡可能透過 _metadata 存取 row_index
- [SPARK-42655] [SC-127591][SQL] 不正確的不明確資料行參考錯誤
- [SPARK-43009] [SC-127596][SQL] 使用
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維護更新
請參閱 Databricks Runtime 13.1 維護更新。
系統環境
- 作業系統：Ubuntu 22.04.2 LTS
- Java: Zulu 8.70.0.23-CA-linux64
- Scala: 2.12.15
- Python：3.10.12
- R: 4.2.2
- Delta Lake: 2.4.0
已安裝的 Python 程式庫
| 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| appdirs | 1.4.4 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 |
| asttokens | 2.2.1 | attrs | 21.4.0 | backcall | 0.2.0 |
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| certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | click | 8.0.4 | 密碼編譯 | 37.0.1 |
| cycler | 0.11.0 | Cython | 0.29.32 | dbus-python | 1.2.18 |
| debugpy | 1.5.1 | decorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 |
| distlib | 0.3.6 | docstring-to-markdown | 0.12 | entrypoints | 0.4 |
| 正在執行 | 1.2.0 | facets-overview | 1.0.3 | fastjsonschema | 2.16.3 |
| filelock | 3.12.0 | fonttools | 4.25.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 |
| grpcio | 1.48.1 | grpcio-status | 1.48.1 | httplib2 | 0.20.2 |
| idna | 3.3 | importlib-metadata | 4.6.4 | ipykernel | 6.17.1 |
| ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
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| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 | jsonschema | 4.16.0 |
| jupyter-client | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
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| launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
| MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
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| mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
| nbformat | 5.5.0 | nest-asyncio | 1.5.5 | nodeenv | 1.7.0 |
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| pycparser | 2.21 | pydantic | 1.10.6 | pyflakes | 3.0.1 |
| Pygments | 2.11.2 | PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 |
| pyodbc | 4.0.32 | pyparsing | 3.0.9 | pyright | 1.1.294 |
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| virtualenv | 20.16.3 | wadllib | 1.3.6 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | whatthepatch | 1.0.2 | wheel | 0.37.1 |
| widgetsnbextension | 3.6.1 | yapf | 0.31.0 | zipp | 1.0.0 |
已安裝 R 程式庫
R 程式庫會從 2023-02-10 上的 Microsoft CRAN 快照集安裝。
| 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 箭號 | 10.0.1 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
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| boot | 1.3-28 | brew | 1.0-8 | brio | 1.1.3 |
| broom | 1.0.3 | bslib | 0.4.2 | cachem | 1.0.6 |
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