Februar 2022
Diese Features und Azure Databricks-Plattformverbesserungen wurden im Februar 2022 veröffentlicht.
Hinweis
Releases werden gestaffelt. Ihr Azure Databricks-Konto wird möglicherweise erst eine Woche nach dem Datum der ersten Veröffentlichung oder später aktualisiert.
Verbesserte Visualisierung für Ihre Delta Live Tables-Pipelines (Public Preview)
28. Februar – 2. März 2022
Sie können jetzt einen geplanten Azure Databricks-Auftrag für Ihre ausgelösten Pipelines direkt aus der Delta Live Tables UI erstellen. Zuvor müssen Sie den Auftrag und den Zeitplan zum Ausführen des Auftrags aus der Auftrags-UI erstellen.
Durchsuchen Sie ganz einfach den Verlauf Ihrer Delta Live Tables Pipeline-Updates (Public Preview)
28. Februar – 2. März 2022
Sie können nun einen Verlauf der Pipeline-Updates anzeigen, einschließlich des Aktualisierungsstatus, der Details und der Ereignisse, mit der Dropdownliste Updateverlauf in der Delta Live Tables UI.
Sicherstellen der Idempotenz von Aufträgen für die Anforderung „Jetzt ausführen“ der Aufträge-API
22. - 28. Februar 2022 Version: 3.66
Sie können jetzt den optionalen idempotency_token-Parameter mit dem Vorgang Jobs-API jetzt ausführen verwenden, um sicherzustellen, dass genau eine Ausführung eines Auftrags gestartet wird. Zuvor haben mehrere Run now-Anforderungen für denselben Auftrag möglicherweise mehr als eine Ausführung gestartet.
Weitere Informationen zur Job-idempotenz finden Sie unter Verwendung von Idempotenz für Aufträge.
Verbesserungen bei Dienststabilität und Skalierbarkeit von Aufträgen
22. - 28. Februar 2022 Version: 3.66
Die folgenden Änderungen erhöhen die Stabilität und Skalierbarkeit des Auftragsdiensts:
- Jedem neuen Auftrag wird ein längerer, eindeutiger, numerischer, nicht sequenzieller Bezeichner zugewiesen. Clients, die die Auftrags-API verwenden und von einer festen Bezeichnerlänge oder sequenziellen oder monoton zunehmenden Bezeichnern abhängen, müssen so geändert werden, dass Bezeichner akzeptiert werden, die länger, nicht sequenziell und ungeordnet sind. Der Bezeichnertyp von
int64bleibt unverändert, und die Kompatibilität wird für Clients beibehalten, die IEEE 754-64-Bit-Gleitkommazahlen verwenden, z. B. JavaScript-Clients. - Der Wert des Felds
number_in_job, das in der Antwort auf einige Auftrags-API-Anforderungen enthalten ist, ist jetzt auf den gleichen Wert wierun_idfestgelegt.
Vergleichen von MLflow-Ausführungen aus verschiedenen Experimenten
22. - 28. Februar 2022 Version: 3.66
Sie können jetzt mehrere Experimente anzeigen und vergleichen. Siehe Vergleichen von Läufen aus mehreren Experimenten.
Verbesserungen an der Anzeige von MLflow-Vergleichsausführungen
22. - 28. Februar 2022 Version: 3.66
Die Anzeige der Vergleichsausführung wurde verbessert. Die Visualisierung erscheint jetzt oben auf der Seite. Sie können nun die Tabellen durchlaufen oder reduzieren, die Ausführungsinformationen, Parameter und Metriken anzeigen. Sie können die Anzeige jetzt auch vereinfachen, indem Sie Parameter und Metriken ausblenden, die nicht über alle Ausführungen variieren.
Informationen zur Seite Vergleichsausführungen finden Sie unter Vergleichen von Ausführungen. Anweisungen zum Vergleichen von Ausführungen finden Sie unter Vergleichsausführungen.
Verbesserte Sichtbarkeit der Besitzer von Auftragsausführungen auf der Benutzeroberfläche des Clusters
22. - 28. Februar 2022 Version: 3.66
Die Registerkarte Auftragscluster in der Compute-UI wurde aktualisiert, um den als Benutzer ausgeführten Auftrag anstelle des Auftragsbesitzers anzuzeigen. Dieses Update basiert auf Änderungen des Auftragsberechtigungsmodells und bietet eine verbesserte Sichtbarkeit im Besitzer eines Auftragslaufs. Siehe Compute anzeigen.
Löschen von Datasetspalten in AutoML
22. - 28. Februar 2022 Version: 3.66
In Databricks Runtime 10.3 ML und oben können Sie für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme jetzt Spalten im Dataset angeben, die AutoML nicht für Training verwenden sollten. Siehe AutoML Python-API-Referenz.
Seite „Experimente“ ist allgemein verfügbar
22. - 28. Februar 2022 Version: 3.66
Die Experimentenseite ist jetzt allgemein verfügbar.
Unterstützung für temporäre Tabellen in der Delta Live Tables Python-Schnittstelle
22. - 28. Februar 2022 Version: 3.66
Sie können nun die temporary-Eigenschaft verwenden, wenn Sie Tabellen mit der Delta Live Tables Python-Schnittstelle deklarieren. Durch definieren einer temporären Tabelle werden Delta Live Tables angewiesen, metadaten für die Tabelle nicht beizubehalten und die Veröffentlichung der Tabelle zu verhindern, wenn die target Einstellung konfiguriert ist. Weitere Informationen zum Definieren von Python-Tabellen finden Sie in der Python-Spezifikation.
Verbesserungen der Benutzeroberfläche für Delta Live Tables (Public Preview)
22. - 28. Februar 2022 Version: 3.66
Dieses Release enthält die folgenden Verbesserungen an der Delta Live Tables-Benutzeroberfläche:
- Sie können jetzt Ihre Pipeline-Einstellungen im Dialogfeld Einstellungen in der Delta Live Tables UI bearbeiten, wodurch eine benutzerfreundlichere Schnittstelle bereitgestellt wird. Zuvor waren Sie auf die Änderung der Einstellungen beschränkt, indem Sie die JSON-Spezifikation bearbeiten. Um die UI- oder JSON-Ansicht auszuwählen, um Pipeline-Einstellungen zu bearbeiten, klicken Sie auf die UI oder die JSON-Schaltfläche im Dialogfeld Einstellungen.
- Das Ereignisprotokoll auf der Seite Pipeline-Details hebt jetzt Fehlerdatensätze hervor, wodurch es einfacher ist, Fehler in Ihren Pipelines zu identifizieren und zu beheben.
- Die Fortschrittsanzeige der laufenden Pipelines wurde verbessert. Wenn Sie nun das Diagramm für Ihre Pipeline anzeigen, verfügen Knoten im
RUNNING-Zustand über einen animierten eingehenden Rand und einen animierten oberen Rahmen.
Der Support für die Databricks Runtime 9.0-Serie läuft aus
17. Februar 2022
Die Unterstützung für Databricks Runtime 9.0 und Databricks Runtime 9.0 für Machine Learning wurde am 17. Februar beendet. Weitere Informationen finden Sie unter Databricks-Supportlebenszyklus.
Updates der Landing Page für Data Science und Entwicklung
10. Februar 2022
Wir haben das Aussehen und Verhalten der Data Science und Entwicklung-Startseite aktualisiert. Einige Links haben sich geändert, aber es gibt keine anderen wichtigen Funktionsänderungen.
Databricks Repos unterstützt jetzt AWS CodeCommit für die Git-Integration
7.-14. Februar 2022: Version 3.65
Sie können jetzt AWS CodeCommit-Repositorys mit Databricks Repos verwenden.
Verbesserte Visualisierung für Ihre Delta Live Tables-Pipelines (Public Preview)
7.-14. Februar 2022: Version 3.65
Die Dag-Visualisierung der Pipeline wurde neu gestaltet, um die Benutzerfreundlichkeit und Navigation zu verbessern. Die Verbesserungen umfassen eine Änderung der Anzeige von Graphen von links nach rechts anstelle von oben nach unten, um eine intuitivere Ansicht der Pipelineausführung zu erhalten.
Aktualisierter Markdownparser
7.-14. Februar 2022: Version 3.65
Der in Azure Databricks-Notebooks verwendete Markdownparser wurde aktualisiert. Einige der Probleme, die mit dem vorherigen Update festgestellt wurden, wurden behoben. Insbesondere ist es nicht mehr erforderlich, ein Leerzeichen zwischen den Hashtags und dem Text einer Überschrift zu setzen, und Links mit Leerzeichen werden jetzt ordnungsgemäß gerendert.
Delta Live Tables unterstützt jetzt die Verarbeitung der Änderungsdatenerfassung (Public Preview)
7.-14. Februar 2022: Version 3.65
Sie können jetzt die Change Data Capture(CDC)-Verarbeitung in Ihren Delta Live Tables-Pipelines implementieren. Die CDC-Verarbeitung wird mit den SQL- und Python-Schnittstellen unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter APPLY CHANGES-API: Vereinfachtes CDC (Change Data Capture) in Delta Live Tables.
Zusätzliche Metastores jetzt in mehreren Regionen verfügbar
8. Februar 2022
Die folgenden Metastores sind jetzt in den folgenden Regionen verfügbar:
brazilsouth:
consolidated-brazilsouth-prod-metastore.mysql.database.azure.com
centralus:
consolidated-centralus-prod-metastore-addl-2.mysql.database.azure.comconsolidated-centralus-prod-metastore-addl-3.mysql.database.azure.com
eastus:
consolidated-eastus-prod-metastore-addl-2.mysql.database.azure.comconsolidated-eastus-prod-metastore-addl-3.mysql.database.azure.comconsolidated-eastus-prod-metastore-addl-4.mysql.database.azure.com
eastus2
consolidated-eastus2-prod-metastore-addl-2.mysql.database.azure.comconsolidated-eastus2-prod-metastore-addl-3.mysql.database.azure.com
francecentral
consolidated-francecentral-prod-metastore.mysql.database.azure.com
northeurope
consolidated-northeurope-prod-metastore-addl-2.mysql.database.azure.comconsolidated-northeurope-prod-metastore-addl-3.mysql.database.azure.com
southeastasia
consolidated-southeastasia-prod-metastore-addl-1.mysql.database.azure.com
switzerlandnorth
consolidated-switzerlandnorth-prod-metastore-0.mysql.database.azure.com
switzerlandwest
consolidated-switzerlandwest-prod-metastore-0.mysql.database.azure.com
uksouth
consolidated-uksouth-prod-metastore-addl-1.mysql.database.azure.com
westeurope
consolidated-westeurope-prod-metastore-addl-2.mysql.database.azure.comconsolidated-westeurope-prod-metastore-addl-3.mysql.database.azure.com
Sie sollten immer alle relevanten Hostnamen für jede Region einschließen, die Sie in Ihren benutzerdefinierten Routen (UDRs) verwenden. Siehe Benutzerdefinierte Routeneinstellungen für Azure Databricks.
Auswählen von Algorithmusframeworks zur Verwendung mit AutoML
7.-14. Februar 2022: Version 3.65
In Databricks Runtime 10.3 ML und höher können Sie Algorithmusframeworks wie scikit-learn angeben, die das automatisierte ML bei der Entwicklung von Modellen nicht berücksichtigen soll. Standardmäßig berücksichtigt das automatisierte ML Modelle aus scikit-learn, XGBoost und LightGBM für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme sowie Modelle aus Auto-ARIMA für Vorhersageprobleme. Siehe AutoML Python-API-Referenz.
In Databricks gehostete MLflow-Modelle können jetzt Features aus Onlineshops suchen
3. Februar 2022
Modelle, die mit Featurestore-Metadaten ausgestattet sind, können bei der Bereitstellung automatisch Featurewerte aus Onlinestores abrufen.
Databricks Runtime 10.3 und 10.3 ML sind allgemein verfügbar; 10.3 Photon befindet sich in der Public Preview
2. Februar 2022
Databricks Runtime 10.3 und Databricks Runtime 10.3 ML sind jetzt allgemein verfügbar. Databricks Runtime 10.3 Photon befindet sich in der Phase der Public Preview.