Versionshinweise zu Azure Databricks
Databricks-Versionshinweise werden nach Release-Fahrzeug organisiert:
- In den Versionshinweisen zur Azure Databricks-Plattform werden die Features behandelt, die für die Azure Databricks-Plattform entwickelt wurden.
- In den Versionshinweisen zu Databricks Runtime-Versionen und -Kompatibilität werden die Features behandelt, die für Databricks Runtime entwickelt wurden. Dazu gehören auch proprietäre Features und Optimierungen. Eine Databricks Runtime-Version enthält die wichtigsten Komponenten, die auf den von Azure Databricks verwalteten Clustern ausgeführt werden. Jede neue Version bietet Updates, die die Benutzerfreundlichkeit, Leistung und Sicherheit von Big Data-Analysen erheblich verbessern.
- AI/BI Anmerkungen zur Version beziehen sich auf die Features, die für KI/BI-Produkte entwickelt wurden. AI/BI ist ein Business Intelligence-Produkt, das Dashboards für Visualisierung und Berichterstellung sowie Genie für Unterhaltungsanalysen enthält.
- Databricks SQL Versionshinweise umfassen die Features, die für die Databricks SQL-Benutzeroberfläche und SQL Warehouses entwickelt wurden. Sie finden auch die verfügbaren Databricks SQL-Versionen, den Rolloutzeitplan und Features für jede Version.
- In den Versionshinweisen zu Azure Databricks-Entwicklungstools und SDKs werden die Features für IDE-Erweiterungen, Plug-Ins, Befehlszeilenschnittstellen, SDKs und SQL-Connectors und -Treiber behandelt.
- In den Versionshinweisen zu Databricks Connect werden die Funktionen und Fehlerbehebungen für Databricks Connect behandelt.
- Die Featureversionshinweise zu Databricks Asset Bundles umfassen wichtige Features und bevorstehende Änderungen für Databricks Asset Bundles.
- In den Versionshinweisen zu Delta Live Tables werden die Features, Fehlerbehebungen und der Laufzeitupgradeprozess für Delta Live Tables behandelt.
- Die Versionshinweise zu serverlosem Computing decken die Features ab, die für serverloses Computing für Notebooks und Aufträge veröffentlicht wurden.
Erfahren Sie mehr über die Arten von Vorschauversionen und wie Databricks diese unterstützt.