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Einschränkungen bei Databricks Connect für Scala

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Anmerkung

Dieser Artikel behandelt Databricks Connect für Databricks Runtime Version 13.3 LTS und höher.

In diesem Artikel werden Einschränkungen für Databricks Connect für Scala aufgeführt. Mit Databricks Connect können Sie beliebte IDEs, Notebookserver und benutzerdefinierte Anwendungen mit Azure Databricks-Clustern verbinden. Siehe Was ist Databricks Connect?. Die Python-Version dieses Artikels finden Sie unter Einschränkungen mit Databricks Connect für Python.

Wichtig

Abhängig von der von Ihnen verwendeten Version von Scala, Java, Databricks Runtime und Databricks Connect gibt es möglicherweise Versionsanforderungen für einige Features. Weitere Informationen finden Sie unter Anforderungen.

Verfügbarkeit von Funktionen

Nicht verfügbar in Databricks Connect für Databricks Runtime 13.3 LTS und früher:

  • Streaming von foreachBatch
  • Erstellen von DataFrames über 128 MB
  • Abfragen, die länger als 3600 Sekunden dauern
  • Skalare UDFs auf Clustern, die den Zugriffsmodus „Einzelbenutzercluster“ verwenden

Nicht verfügbar:

  • Databricks-Hilfsprogramme: credentials, library, notebook workflow und widgets
  • Spark-Kontext
  • RDDs
  • CREATE TABLE <table-name> AS SELECT (verwenden Sie stattdessen spark.sql("SELECT ...").write.saveAsTable("table"))
  • Ändern der log4j-Protokollebene durch SparkContext
  • Verteiltes Training für maschinelles Lernen
  • Synchronisieren der lokalen Entwicklungsumgebung mit dem Remote-Cluster