Databricks Runtime 13.2 (EoS)
Hinweis
Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Den End-of-Support-Termin finden Sie im Verlauf des Supportendes. Alle unterstützten Versionen von Databricks Runtime finden Sie unter Versionshinweise, Versionen und Kompatibilität von Databricks Runtime.
Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 13.2, unterstützt von Apache Spark 3.4.0.
Diese Version wurde von Databricks im Juli 2023 veröffentlicht.
Neue Features und Verbesserungen
- Änderungsprotokoll-Prüfpunkte für den RocksDB-Zustandsspeicher
- Verbesserte Zuverlässigkeit für VACUUM mit flachem Klon in Unity Catalog
- Unterstützung für Python-UDFs in SQL
- Delta Lake UniForm for Iceberg befindet sich in der öffentlichen Vorschau
- Delta Lake Liquid Clustering befindet sich in der öffentlichen Vorschau
- Archivierungsunterstützung in Azure Databricks
- Unterstützung der IDENTIFIER-Klausel
- Unity Catalog-Unterstützung für benutzerdefinierte Funktionen (User-Defined Functions, UDFs) in Python und Pandas
- Freigeben von Schemas mithilfe von Delta Sharing
- Fehlerbehebungen
Änderungsprotokoll-Prüfpunkte für den RocksDB-Zustandsspeicher
Sie können Änderungsprotokoll-Prüfpunkte aktivieren, um die Prüfpunktdauer und End-to-End-Latenz für zustandsbehaftete strukturierte Streamingworkloads zu verringern. Databricks empfiehlt, Änderungsprotokollprüfpunkte für alle zustandsbehafteten Abfragen von strukturiertem Streaming zu aktivieren. Weitere Informationen unter Aktivieren der Änderungsprotokollprüfpunkte.
Verbesserte Zuverlässigkeit für VACUUM mit flachem Klon in Unity Catalog
Wenn Sie verwaltete Unity Catalog-Tabellen für die Quelle und das Ziel eines flachen Klonvorgangs verwenden, verwaltet Unity Catalog die zugrunde liegenden Datendateien zum Verbessern der Zuverlässigkeit für die Quelle und das Ziel des Klonvorgangs. Durch das Ausführen von VACUUM auf die Quelle eines flachen Klons wird die geklonte Tabelle nicht beschädigt. Einzelheiten finden Sie unter Vacuum und flache Klone für Unity Catalog.
Unterstützung für Python-UDFs in SQL
Sie können jetzt benutzerdefinierte Funktionen mithilfe von Python innerhalb von SQL-CREATE FUNCTION-Anweisungen in Unity Catalog deklarieren. Weitere Informationen finden Sie unter User-defined functions (UDFs) in Unity Catalog (Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) in Unity Catalog).
Delta Lake UniForm for Iceberg befindet sich in der öffentlichen Vorschau
Das universelle Delta Lake-Format (UniForm) ermöglicht das Lesen von Delta-Tabellen mit Iceberg-Clients. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von UniForm zum Lesen von Delta-Tabellen mit Iceberg-Clients.
Delta Lake Liquid Clustering befindet sich in der öffentlichen Vorschau
Delta Lake Liquid Clustering ersetzt Tabellenpartitionierung und ZORDER, um Entscheidungen zum Datenlayout zu vereinfachen und die Abfrageleistung zu optimieren. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Liquid Clustering für Delta-Tabellen.
Archivierungsunterstützung in Azure Databricks
Die Archivierungsunterstützung in Azure Databricks führt eine Sammlung von Funktionen ein, die Ihnen den Einsatz cloudbasierter Lebenszyklusrichtlinien für Cloudobjektspeicher mit Delta-Tabellen ermöglichen, um Dateien in Archivzugriffsebenen zu verschieben. Informationen finden Sie unter Archivierungsunterstützung in Azure Databricks.
Unterstützung der IDENTIFIER-Klausel
Verwenden Sie IDENTIFIER(:mytable), um Tabellen-, Spalten-, Funktions- und Schemanamen in vielen SQL-Anweisungen sicher zu parametrisieren.
Unity Catalog-Unterstützung für benutzerdefinierte Funktionen (User-Defined Functions, UDFs) in Python und Pandas
In Databricks Runtime 13.2 und höher werden in Python geschriebene benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) in Clustern unterstützt, die den Modus für den gemeinsamen Zugriff in einem Unity Catalog-fähigen Arbeitsbereich verwenden. Dies schließt Python- und Pandas-UDFs ein. Ausführliche Informationen zu Python-UDFs finden Sie unter Benutzerdefinierte Skalarfunktionen – Python.
Freigeben von Schemas mithilfe von Delta Sharing
In Databricks Runtime 13.2 bietet die Möglichkeit, ALTER SHARE <share-name> ADD SCHEMA <schema-name> zu verwenden, um über Delta Sharing ein gesamtes Schema freizugeben. So erhält der Empfänger zum Zeitpunkt der Freigabe Zugriff auf alle Tabellen und Ansichten im Schema sowie auf alle Tabellen und Ansichten, die dem Schema künftig hinzugefügt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Schemas zu einer Freigabe und unter ALTER SHARE.
Fehlerkorrekturen
- Es wurde ein Fehler mit dem JSON-Reader behoben, bei dem Datensätze im
PERMISSIVE-Modus analysiert wurden, wennfailOnUnknownFieldsmodeaktiviert war. Datensätze werden jetzt imDROPMALFORMEDparser-Modus gelöscht oder in denbadRecordsPathgeschrieben, wenn eine dieser Optionen festgelegt ist.FAILFASTlöst einen Fehler aus, wenn ein Spaltentyp nicht übereinstimmt.
Bibliotheksupgrades
- Aktualisierte Python-Bibliotheken:
- nodeenv von 1.7.0 auf 1.8.0
- Aktualisierte R-Bibliotheken:
- Aktualisierte Java-Bibliotheken:
- io.delta.delta-sharing-spark_2.12 von 0.6.7 auf 0.7.0
Apache Spark
Databricks Runtime 13.2 enthält Apache Spark 3.4.0. Diese Version enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 13.1 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerkorrekturen und Verbesserungen an Spark:
- [SPARK-42750] [SC-133452][DBRRM-273] Unterstützen der Insert By Name-Anweisung
- [SPARK-43133] [SC-133728] DataStreamWriter-Foreach-Unterstützung in Scala-Client
- [SPARK-43663] [SC-134135][CONNECT][PS] Aktivieren von
SeriesParityTests.test_compare - [SPARK-43684] [SC-134162][SPARK-43685][SPARK-43686][SPARK-43691][CONNECT][PS] Korrigieren von
(NullOps|NumOps).(eq|ne)für Spark Connect - [SPARK-44021] [SC-134109][SQL] Hinzufügen von spark.sql.files.maxPartitionNum
- [SPARK-43910] [SC-132936][SQL] Entfernen von
__auto_generated_subquery_nameaus IDs in Fehlern - [SPARK-43976] [SC-133375][CORE] Behandeln des Falls, in dem modifiedConfigs nicht in Ereignisprotokollen vorhanden ist
- [SPARK-32559] [SC-133992][SQL] Korrigieren der Kürzungslogik, die ASCII-Steuerzeichen nicht ordnungsgemäß verarbeitet hat
- [SPARK-43421] [SC-132930][SS] Implementieren von Änderungsprotokoll-basierten Prüfpunkten für Anbieter des RocksDB-Zustandsspeichers
- [SPARK-43594] [SC-133851][SQL] Hinzufügen von LocalDateTime zu anyToMicros
- [SPARK-43884] [SC-133867] Parametermarker in DDL
- [SPARK-43398] [SC-133894][CORE] Executor-Timeout sollte maximal dem Timeoutwert für Shuffle und RDD im Leerlauf entsprechen
- [SPARK-43610] [SC-133892][CONNECT][PS] Aktivieren von
InternalFrame.attach_distributed_columnin Spark Connect - [SPARK-43971] [SC-133826][CONNECT][PYTHON] Unterstützen von createDataFrame in Python durch Streaming
- [SPARK-44006] [SC-133652][CONNECT][PYTHON] Unterstützen von Cacheartefakten
- [SPARK-43790] [SC-133468][PYTHON][CONNECT][ML] Hinzufügen der
copyFromLocalToFs-API - [SPARK-43921] [SC-133461][PROTOBUF] Generieren von Protobuf-Deskriptordateien zur Buildzeit
- [SPARK-43906] [SC-133638][SC-133404][PYTHON][CONNECT] Implementieren der Dateiunterstützung in SparkSession.addArtifacts
- [SPARK-44010] [SC-133744][PYTHON][SS][MINOR] Korrigieren des Typs von Python StreamingQueryProgress rowsPerSecond
- [SPARK-43768] [SC-132398][PYTHON][CONNECT] Unterstützen der Python-Abhängigkeitsverwaltung in Python Spark Connect
- [SPARK-43979] [13.X] Zurücksetzen von „[SC-133456][SQL] CollectedMetrics sollte wie derselbe Wert für Selbstjoin behandelt werden“
- [SPARK-42290] [SC-133696][SQL] Beheben des OOM-Fehlers, dass bei AQE-Aktivierung keine Berichterstellung möglich ist
- [SPARK-43943] [SC-133648][SQL][PYTHON][CONNECT] Hinzufügen mathematischer SQL-Funktionen zu Scala und Python
- [SPARK-43747] [SC-132047][SC-133404][PYTHON][CONNECT] Implementieren der PyFile-Unterstützung in SparkSession.addArtifacts
- [SPARK-43700] [SC-133726][SPARK-43701][CONNECT][PS] Aktivieren von
TimedeltaOps.(sub|rsub)mit Spark Connect - [SPARK-43712] [SC-133641][SPARK-43713][CONNECT][PS] Aktivieren von Paritätstest:
test_line_plot,test_pie_plot - [SPARK-43867] [SC-132895][SQL] Verbessern vorgeschlagener Kandidaten für nicht aufgelöstes Attribut
- [SPARK-43901] [SC-133454][SQL] Avro-Unterstützung für benutzerdefinierte Dezimaltypen, gestützt von Long
- [SPARK-43267] [SC-133024][JDBC] Behandeln einer unbekannten benutzerdefinierten Postgres-Spalte als Zeichenfolge im Array
- [SPARK-43935] [SC-133637][SQL][PYTHON][CONNECT] Hinzufügen von xpath_*-Funktionen zu Scala und Python
- [SPARK-43916] [SC-133647][SQL][PYTHON][CONNECT] Hinzufügen von Perzentil zu Scala- und Python-API
- [SPARK-43717] [SC-133455][CONNECT] Reduce-Agg-Funktion auf Scala-Client kann keine NULL-Partitionen für primitive Scala-Eingaben verarbeiten
- [SPARK-43984] [SC-133469][SQL][PROTOBUF] Wechseln zur Verwendung von
foreach, wennmapkeine Ergebnisse liefert - [SPARK-43612] [SC-132011][CONNECT][PYTHON] Implementieren von SparkSession.addArtifact(s) im Python-Client
- [SPARK-44002] [SC-133606][CONNECT] Korrigieren des Artefaktstatushandlers
- [SPARK-43933] [SC-133470][SQL][PYTHON][CONNECT] Hinzufügen von Aggregatfunktionen zur linearen Regression zu Scala und Python
- [SPARK-43920] [SC-133614][SQL][CONNECT] Erstellen von sql/api-Modul
- [SPARK-43979] [SC-133456][SQL] CollectedMetrics sollte wie derselbe Wert für Selbstjoin behandelt werden
- [SPARK-43977] [SC-133373][CONNECT] Korrigieren des unerwarteten Überprüfungsergebnisses von
dev/connect-jvm-client-mima-check - [SPARK-43985] [SC-133412][PROTOBUF] Spark Protobuf: Korrigieren von enums.as.ints-Fehler
- [SPARK-43930] [SC-133406][SQL][PYTHON][CONNECT] Hinzufügen von unix_*-Funktionen zu Scala und Python
- [SPARK-43807] [SC-132545][SQL] Migrieren von _LEGACY_ERROR_TEMP_1269 zu PARTITION_SCHEMA_IS_EMPTY
- [SPARK-43956] [SC-133123][SQL] Beheben des Fehlers, dass der SQL-Code der Spalte für Percentile[Cont|Disc] nicht angezeigt wird
- [SPARK-42626] [SC-133248][CONNECT] Hinzufügen eines destruktiven Iterators für SparkResult
- [SPARK-43333] [SC-132898][SQL] Gestatten der Konvertierung des Union-Typs in SQL für Avro, wobei der Feldname mit dem Typ stabil bleibt
- [SPARK-43953] [SC-133134][CONNECT] Entfernen von
pass - [SPARK-43970] [SC-133403][PYTHON][CONNECT] Ausblenden nicht unterstützter DataFrame-Methoden für AutoVervollständigen
- [SPARK-43973] [SC-133272][SS][UI] Benutzeroberfläche für strukturiertes Streaming zeigt fehlerhafte Abfragen jetzt ordnungsgemäß an
- [SPARK-42577] [SC-125445][CORE] Hinzufügen eines Grenzwerts für die maximale Anzahl von Versuchen für Stages, um potenziell endlose Wiederholungen zu vermeiden
- [SPARK-43841] [SC-132699][SQL] Behandeln von Kandidatenattributen ohne Präfix in
StringUtils#orderSuggestedIdentifiersBySimilarity - [SPARK-41497] [SC-124795][CORE][Follow UP]Ändern der Version zur Unterstützung der
spark.rdd.cache.visibilityTracking.enabled-Konfiguration in 3.5.0 - [SPARK-37942] [SC-130983][CORE][SQL] Migrieren von Fehlerklassen
- [SPARK-43898] [SC-132926][CORE] Automatisches Registrieren von
immutable.ArraySeq$ofRefKryoSerializerfür Scala 2.13 - [SPARK-43775] [SC-132891][SQL] DataSource V2: Zulassen der Darstellung von Updates als Lösch- und Einfügevorgänge
- [SPARK-43817] [SC-132662][SPARK-43702][PYTHON] Unterstützen von UserDefinedType in createDataFrame aus Pandas DataFrame und toPandas
- [SPARK-43418] [SC-132753][SC-130685][CONNECT] Hinzufügen von SparkSession.Builder.getOrCreate
- [SPARK-43549] [SC-132383][SQL] Konvertieren von _LEGACY_ERROR_TEMP_0036 in INVALID_SQL_SYNTAX. ANALYZE_TABLE_UNEXPECTED_NOSCAN
- [SPARK-41497] [SC-124644][CORE] Korrigieren der zu gering erfassten Akkumulatoranzahl im Fall der Wiederholungsaufgabe mit RDD-Cache
- [SPARK-43892] [SC-133006][PYTHON] Hinzufügen von AutoVervollständigen-Unterstützung für
df[|]inpyspark.sql.dataframe.DataFrame - [SPARK-43881] [SC-133140][SQL][PYTHON][CONNECT] Hinzufügen des optionalen Musters für Catalog.listDatabases
- [SPARK-43205] [SC-132623] IDENTIFIER-Klausel
- [SPARK-43545] [SC-132378][SQL][PYTHON] Unterstützen des geschachtelten Zeitstempeltyps
- [SPARK-43949] [SC-133048][PYTHON] Upgrade von Cloudpickle auf 2.2.1
- [SPARK-43760] [SC-132809][SQL] NULL-Zulässigkeit von Skalarunterabfrage-Ergebnissen
- [SPARK-43696] [SC-132737][SPARK-43697][SPARK-43698][SPARK-43699][PS] Korrigieren von
TimedeltaOpsfür Spark Connect - [SPARK-43895] [SC-132897][CONNECT][GO] Vorbereiten des Go-Paketpfads
- [SPARK-43894] [SC-132892][PYTHON] Beheben eines Fehlers in df.cache()
- [SPARK-43509] [SC-131625][CONNECT] Unterstützen der Erstellung mehrerer Spark Connect-Sitzungen
- [SPARK-43882] [SC-132888][SQL] Zuweisen eines Namens zu _LEGACY_ERROR_TEMP_2122
- [SPARK-43687] [SC-132747][SPARK-43688][SPARK-43689][SPARK-43690][PS] Korrigieren von
NumOpsfür Spark Connect - [SPARK-43604] [SC-132165][SQL] Umgestalten von
INVALID_SQL_SYNTAX, um das Einbetten des Fehlertexts in den Quellcode zu vermeiden - [SPARK-43859] [SC-132883][SQL] Außerkraftsetzen von toString in LateralColumnAliasReference
- [SPARK-43792] [SC-132939][SQL][PYTHON][CONNECT] Hinzufügen des optionalen Musters für Catalog.listCatalogs
- [SPARK-43353] Zurücksetzen von „[SC-132734][PYTHON] Migrieren verbleibender Sitzungsfehler zur Fehlerklasse“
- [SPARK-43375] [SC-130309][CONNECT] Verbessern der Fehlermeldungen für INVALID_CONNECT_URL
- [SPARK-43863] [SC-132721][CONNECT] Entfernen des redundanten
toSeq-Werts ausSparkConnectPlannerfür Scala 2.13 - [SPARK-43676] [SC-132708][SPARK-43677][SPARK-43678][SPARK-43679][PS] Korrigieren von
DatetimeOpsfür Spark Connect - [SPARK-43666] [SC-132689][SPARK-43667][SPARK-43668][SPARK-43669][PS] Korrigieren von
BinaryOpsfür Spark Connect - [SPARK-43680] [SC-132709][SPARK-43681][SPARK-43682][SPARK-43683][PS] Korrigieren von
NullOpsfür Spark Connect - [SPARK-43782] [SC-132885][CORE] Unterstützen der Konfiguration auf Protokollebene mit statischer Spark-Konfiguration
- [SPARK-43132] [SC-131623] [SS] [CONNECT] DataStreamWriter-foreach()-API in Python-Client
- [SPARK-43290] [SC-131961][SQL] Hinzufügen von AES IV- und AAD-Unterstützung für ExpressionImplUtils
- [SPARK-43795] [SC-132532][CONNECT] Entfernen von Parametern, die für SparkConnectPlanner nicht verwendet werden
- [SPARK-42317] [SC-129194][SQL] Zuweisen eines Namens zu _LEGACY_ERROR_TEMP_2247: CANNOT_MERGE_SCHEMAS
- [SPARK-43597] [SC-131960][SQL] Zuweisen eines Namens zur Fehlerklasse _LEGACY_ERROR_TEMP_0017
- [SPARK-43834] [SC-132679][SQL] Verwenden von Fehlerklassen in den Kompilierungsfehlern von
ResolveDefaultColumns - [SPARK-43749] [SC-132423][SPARK-43750][SQL] Zuweisen von Namen zur Fehlerklasse _LEGACY_ERROR_TEMP_240[4-5]
- [SPARK-43576] [SC-132533][CORE] Entfernen nicht verwendeter Deklarationen aus dem Core-Modul
- [SPARK-43314] [SC-129970][CONNECT][PYTHON] Migrieren von Spark Connect-Clientfehlern zur Fehlerklasse
- [SPARK-43799] [SC-132715][PYTHON] Hinzufügen binärer Deskriptoroption zur Pyspark Protobuf-API
- [SPARK-43837] [SC-132678][SQL] Zuweisen eines Namens zur Fehlerklasse _LEGACY_ERROR_TEMP_103[1-2]
- [SPARK-43862] [SC-132750][SQL] Zuweisen eines Namens zur Fehlerklasse LEGACY_ERROR_TEMP(1254 und 1315)
- [SPARK-43886] [SC-132808][PYTHON] Akzeptieren von Generics-Tupel als Eingabehinweise für Pandas-UDF
- [SPARK-43530] [SC-132653][PROTOBUF] Nur einmaliges Lesen von Deskriptordatei
- [SPARK-43820] [SC-132676][SPARK-43822][SPARK-43823][SPARK-43826][SPARK-43827] Zuweisen von Namen zur Fehlerklasse _LEGACY_ERROR_TEMP_241[1-7]
- [SPARK-43671] [SC-132519][SPARK-43672][SPARK-43673][SPARK-43674][PS] Korrigieren von
CategoricalOpsfür Spark Connect - [SPARK-39979] [SC-132685][SQL] Hinzufügen einer Option zum Verwenden von Vektoren mit großer variabler Breite für Arrow-UDF-Vorgänge
- [SPARK-43692] [SC-132660][SPARK-43693][SPARK-43694][SPARK-43695][PS] Korrigieren von
StringOpsfür Spark Connect - [SPARK-43353] [SC-132734][PYTHON] Migrieren verbleibender Sitzungsfehler in die Fehlerklasse
- [SPARK-43815] [SC-132781][SQL] Hinzufügen von
to_varchar-Alias fürto_char - [SPARK-43543] [13.x][SC-131839][PYTHON] Korrigieren des Verhaltens von geschachteltem MapType in Pandas-UDF
- [SPARK-43361] [SC-131789][PROTOBUF] Aktualisieren der Dokumentation in Bezug auf Fehler im Zusammenhang mit der Enumerationserialisierung
- [SPARK-43740] [SC-132035][PYTHON][CONNECT] Ausblenden nicht unterstützter
session-Methoden für AutoVervollständigen - [SPARK-43022] [SC-131681][CONNECT] Unterstützen von Protobuf-Funktionen für Scala-Client
- [SPARK-43304] [13.x][SC-129969][CONNECT][PYTHON] Migrieren von
NotImplementedErrorzuPySparkNotImplementedError - [SPARK-43860] [SC-132713][SQL] Ermöglichen von Tail-Rekursion, wenn möglich
- [SPARK-42421] [SC-132695][CORE] Verwenden der Hilfsprogramme, um den Schalter für die im lokalen Prüfpunkt verwendete dynamische Zuordnung abzurufen
- [SPARK-43590] [SC-132012][CONNECT] Unterstützen der MiMa-Überprüfung mit
protobuf-Modul fürconnect-jvm-client-mima-check - [SPARK-43315] [13.x][CONNECT][PYTHON][SS] Migrieren verbleibender Fehler aus DataFrame(Reader|Writer) zur Fehlerklasse
- [SPARK-43361] [SC-130980][PROTOBUF] Spark-Protobuf: Zulassen von SerDe mit Enumeration als ganze Zahlen
- [SPARK-43789] [SC-132397][R] Standardmäßiges Verwenden von „spark.sql.execution.arrow.maxRecordsPerBatch“ in R createDataFrame mit Arrow
- [SPARK-43596] [SC-126994][SQL] Behandeln des IsNull-Prädikats in rewriteDomainJoins
- [SPARK-42249] [SC-122565][SQL] Optimieren des HTML-Link zur Dokumentation in Fehlermeldungen
- [SPARK-43128] [SC-131628][CONNECT][SS] Festlegen einer mit der nativen Scala-API konsistenten Rückgabe von
StreamingQueryProgressfürrecentProgressundlastProgress - [SPARK-43387] [SC-130448][SQL] Bereitstellen eines lesbaren Fehlercodes für _LEGACY_ERROR_TEMP_1168
- [SPARK-43334] [SC-132358] [UI] Beheben eines Fehlers beim Serialisieren von ExecutorPeakMetricsDistributions in API-Antwort
- [SPARK-42958] [SC-131475][CONNECT] Umgestalten von
connect-jvm-client-mima-checkzur Unterstützung der MiMa-Überprüfung mit Avro-Modul - [SPARK-43591] [SC-131977][SQL] Zuweisen eines Namens zur Fehlerklasse _LEGACY_ERROR_TEMP_0013
- [SPARK-38464] [SC-132211][CORE] Verwenden von Fehlerklassen in org.apache.spark.io
- [SPARK-43759] [SC-132189][SQL][PYTHON] Verfügbarmachen von TimestampNTZType in pyspark.sql.types
- [SPARK-43649] [SC-132036][SPARK-43650][SPARK-43651][SQL] Zuweisen von Namen zur Fehlerklasse _LEGACY_ERROR_TEMP_240[1–3]
- [SPARK-43719] [SC-132016][WEBUI] Verarbeiten des Felds
missing row.excludedInStages - [SPARK-42956] [SC-127257][CONNECT] Unterstützen von Avro-Funktionen für Scala-Client
- [SPARK-43487] [SC-131975][SQL] Beheben der Fehlermeldung für CTE-Schachtelung
- [SPARK-43265] [SC-129653] Verschieben des Fehlerframeworks in ein allgemeines utils-Modul
- [SPARK-40912] [SC-131547][CORE]Mehraufwand für Ausnahmen in KryoDeserializationStream
- [SPARK-43583] [SC-131976][CORE] Abrufen von MergedBlockedMetaReqHandler aus dem Delegaten anstelle der SaslRpcHandler-Instanz
- [SPARK-42996] [SC-131997][CONNECT][PS][ML] Erstellen und Zuweisen ordnungsgemäßer JIRA-Tickets für alle fehlerhaften Tests.
- [SPARK-38469] [SC-131425][CORE] Verwenden der Fehlerklasse in org.apache.spark.network
- [SPARK-43718] [SC-132014][SQL] Korrektes Festlegen von Nullwerte zulassenden Elementen für Schlüssel in USING-Joins
- [SPARK-43502] [SC-131419][PYTHON][CONNECT]
DataFrame.dropsollte leere Spalten akzeptieren - [SPARK-43743] [SC-132038][SQL] Port HIVE-12188(DoAs funktioniert in nicht mit Kerberos gesicherten HS2 nicht ordnungsgemäß)
- [SPARK-43598] [SC-131929][SQL] Zuweisen eines Namens zur Fehlerklasse _LEGACY_ERROR_TEMP_2400
- [SPARK-43138] [SC-131031][CORE] Korrigieren von ClassNotFoundException während der Migration
- [SPARK-43360] [SC-131526][SS][CONNECT] StreamingQueryManager auf Scala-Client
- [SPARK-38467] [SC-131025][CORE] Verwenden von Fehlerklassen in org.apache.spark.memory
- [SPARK-43345] [SC-131790][SPARK-43346][SQL] Umbenennen der Fehlerklassen LEGACY_ERROR_TEMP[0041|1206]
- [SPARK-42815] [SC-126450][SQL] Unterstützen der Beseitigung von Unterausdruck bei Verknüpfungsausdruck
- [SPARK-38462] [SC-130449][CORE] Hinzufügen der Fehlerklasse INTERNAL_ERROR_EXECUTOR
- [SPARK-43589] [SC-131798][SQL] Korrigieren von
cannotBroadcastTableOverMaxTableBytesErrorzur Verwendung vonbytesToString - [SPARK-43539] [SC-131830][SQL] Zuweisen eines Namens zur Fehlerklasse _LEGACY_ERROR_TEMP_0003
- [SPARK-43157] [SC-131688][SQL] Klonen des zwischengespeicherten InMemoryRelation-Plans, um zu verhindern, dass geklonte Pläne auf dieselben Objekte verweisen
- [SPARK-43309] [SC-129746][SPARK-38461][CORE] Erweitern von INTERNAL_ERROR durch Kategorien und Hinzufügen der Fehlerklasse INTERNAL_ERROR_BROADCAST
- [SPARK-43281] [SC-131370][SQL] Beheben des Problems, dass gleichzeitiger Writer keine Dateimetriken aktualisiert
- [SPARK-43383] [SC-130660][SQL] Hinzufügen von
rowCount-Statistiken zu LocalRelation - [SPARK-43574] [SC-131739][PYTHON][SQL] Unterstützung für das Festlegen einer ausführbaren Python-Datei für UDF- und Pandas-Funktions-APIs in Workern während der Laufzeit
- [SPARK-43569] [SC-131694][SQL] Entfernen der Problemumgehung für HADOOP-14067
- [SPARK-43183] [SC-128938][SS][13.x] Einführen eines neuen Rückrufs „onQueryIdle“ für StreamingQueryListener
- [SPARK-43528] [SC-131531][SQL][PYTHON] Unterstützen duplizierter Feldnamen in createDataFrame mit Pandas-DataFrame
- [SPARK-43548] [SC-131686][SS] Entfernen der Problemumgehung für HADOOP-16255
- [SPARK-43494] [SC-131272][CORE] Direktes Aufrufen von
replicate()fürHdfsDataOutputStreamBuilderstatt Reflexion inSparkHadoopUtil#createFile - [SPARK-43471] [SC-131063][CORE] Behandeln fehlender hadoopProperties und metricsProperties
- [SPARK-42899] [SC-126456][SQL] Korrigieren von DataFrame.to(schema), um den Fall zu verarbeiten, in dem ein geschachteltes Non-Nullable-Feld in einem Nullable-Feld enthalten ist
- [SPARK-43302] [SC-129747][SQL] Festlegen von Python UDAF als AggregateFunction
- [SPARK-43223] [SC-131270][Connect] Typisierte Aggregatfunktion, Reduce-Funktionen, RelationalGroupedDataset#as
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Systemumgebung
- Betriebssystem: 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
Installierte Python-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| beautifulsoup4 | 4.11.1 | black | 22.6.0 | bleach | 4.1.0 |
| blinker | 1.4 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
| certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | Klicken | 8.0.4 | cryptography | 37.0.1 |
| cycler | 0.11.0 | Cython | 0.29.32 | databricks-sdk | 0.1.6 |
| 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 | executing | 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 | jedi | 0.18.1 | jeepney | 0.7.1 |
| Jinja2 | 2.11.3 | 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 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keyring | 23.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.2 | 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 | mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 |
| more-itertools | 8.10.0 | mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 |
| nbconvert | 6.4.4 | nbformat | 5.5.0 | nest-asyncio | 1.5.5 |
| nodeenv | 1.8.0 | Notebook | 6.4.12 | numpy | 1.21.5 |
| oauthlib | 3.2.0 | Packen | 21,3 | Pandas | 1.4.4 |
| pandocfilters | 1.5.0 | parso | 0.8.3 | pathspec | 0.9.0 |
| patsy | 0.5.2 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Pillow | 9.2.0 | pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 |
| plotly | 5.9.0 | pluggy | 1.0.0 | prometheus-client | 0.14.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.36 | protobuf | 3.19.4 | psutil | 5.9.0 |
| psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
| pyarrow | 8.0.0 | 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 | pyrsistent | 0.18.0 | Python-dateutil | 2.8.2 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 | python-lsp-server | 1.7.1 | pytoolconfig | 1.2.2 |
| pytz | 2022.1 | pyzmq | 23.2.0 | requests | 2.28.1 |
| rope | 1.7.0 | s3transfer | 0.6.0 | scikit-learn | 1.1.1 |
| scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
| Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 63.4.1 | sechs | 1.16.0 |
| soupsieve | 2.3.1 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.2 |
| statsmodels | 0.13.2 | tenacity | 8.1.0 | terminado | 0.13.1 |
| testpath | 0.6.0 | threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| tomli | 2.0.1 | tornado | 6.1 | traitlets | 5.1.1 |
| typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 |
| urllib3 | 1.26.11 | 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 |
Installierte R-Bibliotheken
R-Bibliotheken werden aus der Microsoft CRAN-Momentaufnahme vom 10.02.2023 installiert.
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| Pfeil | 10.0.1 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.4.1 | base | 4.2.2 | base64enc | 0.1-3 |
| bit | 4.0.5 | bit64 | 4.0.5 | Blob | 1.2.3 |
| boot | 1.3-28 | brew | 1,0 - 8 | brio | 1.1.3 |
| broom | 1.0.3 | bslib | 0.4.2 | cachem | 1.0.6 |
| callr | 3.7.3 | caret | 6.0-93 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-59 | class | 7.3-21 | cli | 3.6.0 |
| clipr | 0.8.0 | clock | 0.6.1 | cluster | 2.1.4 |
| codetools | 0.2-19 | colorspace | 2.1-0 | commonmark | 1.8.1 |
| compiler | 4.2.2 | config | 0.3.1 | cpp11 | 0.4.3 |
| crayon | 1.5.2 | Anmeldeinformationen | 1.3.2 | curl | 5.0.0 |
| data.table | 1.14.6 | datasets | 4.2.2 | DBI | 1.1.3 |
| dbplyr | 2.3.0 | desc | 1.4.2 | devtools | 2.4.5 |
| diffobj | 0.3.5 | digest | 0.6.31 | downlit | 0.4.2 |
| dplyr | 1.1.0 | dtplyr | 1.2.2 | e1071 | 1.7-13 |
| ellipsis | 0.3.2 | Evaluieren | 0,20 | fansi | 1.0.4 |
| farver | 2.1.1 | fastmap | 1.1.0 | fontawesome | 0.5.0 |
| forcats | 1.0.0 | foreach | 1.5.2 | foreign | 0.8-82 |
| forge | 0.2.0 | fs | 1.6.1 | future | 1.31.0 |
| future.apply | 1.10.0 | gargle | 1.3.0 | generics | 0.1.3 |
| gert | 1.9.2 | ggplot2 | 3.4.0 | gh | 1.3.1 |
| gitcreds | 0.1.2 | glmnet | 4.1-6 | globals | 0.16.2 |
| glue | 1.6.2 | googledrive | 2.0.0 | googlesheets4 | 1.0.1 |
| gower | 1.0.1 | Grafiken | 4.2.2 | grDevices | 4.2.2 |
| grid | 4.2.2 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
| gtable | 0.3.1 | hardhat | 1.2.0 | haven | 2.5.1 |
| highr | 0,10 | hms | 1.1.2 | htmltools | 0.5.4 |
| htmlwidgets | 1.6.1 | httpuv | 1.6.8 | httr | 1.4.4 |
| ids | 1.0.1 | ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-13 |
| isoband | 0.2.7 | iterators | 1.0.14 | jquerylib | 0.1.4 |
| jsonlite | 1.8.4 | KernSmooth | 2.23-20 | knitr | 1.42 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.3.0 | lattice | 0.20-45 |
| lava | 1.7.1 | Lebenszyklus | 1.0.3 | listenv | 0.9.0 |
| lubridate | 1.9.1 | magrittr | 2.0.3 | markdown | 1.5 |
| MASS | 7.3-58.2 | Matrix | 1.5-1 | memoise | 2.0.1 |
| methods | 4.2.2 | mgcv | 1.8-41 | mime | 0,12 |
| miniUI | 0.1.1.1 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.10 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-162 | nnet | 7.3-18 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 2.0.5 | parallel | 4.2.2 |
| parallelly | 1.34.0 | pillar | 1.8.1 | pkgbuild | 1.4.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgdown | 2.0.7 | pkgload | 1.3.2 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.8 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.1.1 | pROC | 1.18.0 | processx | 3.8.0 |
| prodlim | 2019.11.13 | profvis | 0.3.7 | Fortschritt | 1.2.2 |
| progressr | 0.13.0 | promises | 1.2.0.1 | proto | 1.0.0 |
| proxy | 0.4-27 | ps | 1.7.2 | purrr | 1.0.1 |
| r2d3 | 0.2.6 | R6 | 2.5.1 | ragg | 1.2.5 |
| randomForest | 4.7-1.1 | rappdirs | 0.3.3 | rcmdcheck | 1.4.0 |
| RColorBrewer | 1.1-3 | Rcpp | 1.0.10 | RcppEigen | 0.3.3.9.3 |
| readr | 2.1.3 | readxl | 1.4.2 | recipes | 1.0.4 |
| rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 2.4.2 |
| reprex | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.4 | rlang | 1.0.6 |
| rmarkdown | 2,20 | RODBC | 1.3-20 | roxygen2 | 7.2.3 |
| rpart | 4.1.19 | rprojroot | 2.0.3 | Rserve | 1.8-12 |
| RSQLite | 2.2.20 | rstudioapi | 0.14 | rversions | 2.1.2 |
| rvest | 1.0.3 | sass | 0.4.5 | scales | 1.2.1 |
| selectr | 0.4-2 | sessioninfo | 1.2.2 | shape | 1.4.6 |
| shiny | 1.7.4 | sourcetools | 0.1.7-1 | sparklyr | 1.7.9 |
| SparkR | 3.4.0 | spatial | 7.3-15 | splines | 4.2.2 |
| sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2021.1 | stats | 4.2.2 |
| stats4 | 4.2.2 | stringi | 1.7.12 | stringr | 1.5.0 |
| survival | 3.5-3 | sys | 3.4.1 | systemfonts | 1.0.4 |
| tcltk | 4.2.2 | testthat | 3.1.6 | textshaping | 0.3.6 |
| tibble | 3.1.8 | tidyr | 1.3.0 | tidyselect | 1.2.0 |
| tidyverse | 1.3.2 | timechange | 0.2.0 | timeDate | 4022.108 |
| tinytex | 0.44 | Tools | 4.2.2 | tzdb | 0.3.0 |
| urlchecker | 1.0.1 | usethis | 2.1.6 | utf8 | 1.2.3 |
| utils | 4.2.2 | uuid | 1.1-0 | vctrs | 0.5.2 |
| viridisLite | 0.4.1 | vroom | 1.6.1 | waldo | 0.4.0 |
| whisker | 0.4.1 | withr | 2.5.0 | xfun | 0,37 |
| xml2 | 1.3.3 | xopen | 1.0.0 | xtable | 1.8-4 |
| yaml | 2.3.7 | zip | 2.2.2 |
Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Clusterversion)
| Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glue | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-support | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.12.390 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.12.390 |
| com.clearspring.analytics | Datenstrom | 2.9.6 |
| com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
| 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 | kryo-shaded | 4.0.2 |
| com.esotericsoftware | minlog | 1.3.0 |
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