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März 2023

  • Artikel

Diese Features und Azure Databricks-Plattformverbesserungen wurden im März 2023 veröffentlicht.

Hinweis

Releases werden gestaffelt. Ihr Azure Databricks-Konto wird möglicherweise erst eine Woche oder länger nach dem ursprünglichen Veröffentlichungsdatum aktualisiert.

Databricks Terraform-Anbieter auf Version 1.14.0 aktualisiert

31. März 2023

Version 1.14.0 fügt ein Beispiel für das automatische Rotieren eines Zugriffstokens, eine run_if-Bedingung, einen Dateieingangstrigger zur databricks_job-Ressource und mehr hinzu. Weitere Details finden Sie im Änderungsprotokoll für die Version 1.14.0.

Ende des Supports für Databricks Runtime 7.3 LTS ML

31. März 2023

Die Unterstützung für Databricks Runtime 7.3 LTS für Machine Learning wurde am 31. März eingestellt. Weitere Informationen finden Sie unter Databricks-Supportlebenszyklus.

Verteiltes Training mit TorchDistributor

27. März 2023

Mit Databricks Runtime 13.0 ML und höher können Sie verteiltes Training für PyTorch ML-Modelle mithilfe von TorchDistributor durchführen. Weitere Informationen finden Sie unter Verteiltes Training mit TorchDistributor.

TorchDistributor ist ein Open-Source-Modul in PySpark, mit dem Benutzer verteilte Schulungen mit PyTorch auf ihren Spark-Clustern durchführen können, sodass Sie PyTorch-Trainingsaufträge als Spark-Aufträge starten können.

Databricks Runtime 13.0 (Betaversion)

24. März 2023

Databricks Runtime 13.0 und Databricks Runtime 13.0 ML sind jetzt als Betaversionen verfügbar.

Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 13.0 (EoS) sowie unter Databricks Runtime 13.0 für Machine Learning (EoS).

Verbesserter Dateieditor

24. März 2023

Der Datei-Editor wurde aktualisiert, um der Dateibearbeitungsumgebung viele der Notebookfeatures zur Verfügung zu stellen. Darüber hinaus können Sie Python-, SQL-, R- und Scala-Dateien jetzt direkt über den Datei-Editor ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden des Databricks-Notebooks und des Datei-Editors.

Ändern der DBFS-Stammspeicherredundanz für vorhandene Azure Databricks-Arbeitsbereiche

23. März 2023

Benutzer haben jetzt die Möglichkeit, die Redundanz ihres DBFS-Stammspeicherkontos zu ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Ändern der Speicherredundanzoptionen für Arbeitsbereiche.

Unterstützung von IPYNB-Notebooks (Jupyter) in Repos (Vorschau)

22. März 2023

Unterstützung für Jupyter-Notebooks (IPYNB-Dateien) ist in Repositorys verfügbar. Sie können Repositorys mit IPYNB-Notebooks klonen, auf der Databricks-Benutzeroberfläche arbeiten und dann als IPYNB-Notebooks committen und pushen. Metadaten wie ein Notebook-Dashboard werden beibehalten. Administratoren können steuern, ob Ausgaben committet werden können.

Weitere Funktionen:

  • Erstellen Sie neue IPYNB-Notebooks.
  • Konvertieren Sie Notebooks in das IPYNB-Dateiformat.
  • Zeigen Sie Unterschiede als Code diff (Codeänderungen in Zellen) oder Raw diff (Codeänderungen in JSON, einschließlich Metadaten) an.

Weitere Informationen finden Sie unter Zulassen des Commits für die Ausgabe von IPYNB-Notebooks.

Unterstützung für reload4j

21. März 2023

Reload4j 1.2.19 ersetzt log4j in Databricks Runtime-Versionen 10.4 und früher.

Neue IP-Adressen für die Region „Asien, Osten“

15. März 2023

Azure Databricks hat eine neue dedizierte Steuerungsebene für die Region eastasia hinzugefügt. Wenn Sie einen Azure Databricks-Arbeitsbereich in Ihrem eigenen VNet (auch als VNet-Einschleusung bezeichnet) in der Region Ostasien hosten, verwalten Sie wahrscheinlich den Netzwerkdatenverkehr für Ihren Arbeitsbereich mithilfe benutzerdefinierter Routen (UDR). Falls ja, müssen Sie diese Routen mithilfe der zusätzlichen IP-Adressen und Domänen aktualisieren, die unter IP-Adressen und Domänen für Azure Databricks-Dienste und -Ressourcen aufgeführt sind.

Paralleles Ausführen von SQL-Zellen im Notebook

15. März 2023

Sie können jetzt SQL-Zellen in Azure Databricks-Notebooks parallel ausführen, wenn sie an einen interaktiven Cluster angefügt sind. Weitere Informationen finden Sie unter Paralleles Ausführen von SQL-Zellen.

Erstellen von Auftragsaufgaben mithilfe von Python-Code, der in einem Git-Repository gespeichert ist

14. März 2023

Sie können jetzt Python-Code von einem Git-Anbieter abrufen, wenn Sie einem Azure Databricks-Auftrag eine Python-Aufgabe hinzufügen, wodurch die Integration Ihrer Aufträge in Ihre CI/CD-Workflows vereinfacht wird. Siehe Verwenden von Git mit Aufträgen.

Databricks Terraform-Anbieter auf Version 1.13.0 aktualisiert

14. März 2023

Version 1.13.0 fügt eine databricks_sql_alert-Ressource und mehr hinzu. Weitere Details finden Sie im Änderungsprotokoll für die Version 1.13.0.

Databricks Terraform-Anbieter auf Version 1.12.0 aktualisiert

9. März 2023

Version 1.12.0 fügt eine databricks_model_serving-Ressource hinzu, definiert den schedule-Block innerhalb der databricks_sql_query-Ressource als veraltet und mehr. Weitere Details finden Sie im Änderungsprotokoll für die Version 1.12.0.

Zusammenführung von SQL-Verwaltungskonsole und Arbeitsbereichs-Verwaltungskonsole

9. März 2023

Die SQL-Verwaltungskonsole wurde mit den allgemeinen Administratoreinstellungen kombiniert, um eine einheitliche Benutzeroberfläche für Administratorbenutzer zu schaffen. Auf alle SQL-Administratoreinstellungen kann jetzt über die Verwaltungskonsole zugegriffen werden.

Allgemeine Verfügbarkeit der Modellbereitstellung

7. März 2023

Modellbereitstellung, früher Serverless Real-Time Inference, ist jetzt allgemein verfügbar.

Die Modellbereitstellung bietet einen hochverfügbaren Dienst mit niedriger Latenz für die Bereitstellung von Modellen. Der Dienst wird automatisch hoch- oder herunterskaliert, um Änderdungen des Bedarfs innerhalb des gewählten Parallelitätsbereichs gerecht zu werden. Weitere Informationen finden Sie unter Modellbereitstellung mit Azure Databricks.

Automatische Featuresuche ist allgemein verfügbar

7. März 2023

Das automatische Feature-Lookup mit der Modellbereitstellung ist jetzt allgemein verfügbar. Ausführliche Informationen finden Sie unter Automatische Featuresuche mit Databricks Model Serving.

Für neue Arbeitsbereiche, die UDRs verwenden, benötigt Azure Storage-IP eine zusätzliche UDR.

6. März 2023

Aufgrund von Änderungen im DBFS-Stammspeicher für neue Arbeitsbereiche müssen neue Arbeitsbereiche, die VNet-Einschleusung verwenden und benutzerdefinierte Routen (UDRs) mithilfe von IP-Adressen anstelle der empfohlenen Diensttags definieren sowie eine zusätzliche Azure UDR für jedes VNet hinzufügen. Informationen zum Konfigurieren der beiden UDRs finden Sie unter IP-Adresse des DBFS-Stammspeichers. Diese Änderung wirkt sich nicht auf vorhandene Arbeitsbereiche aus.

Azure Databricks-DBFS-Stammspeicher verwendet Azure Data Lake Storage Gen2 für neue Arbeitsbereiche

6. März 2023

Neue Azure Databricks-Arbeitsbereiche verwenden Azure Data Lake Storage Gen2-Speicherkonten für den DBFS-Stamm. Vorhandene Azure Databricks-Arbeitsbereiche verwenden weiterhin Blob Storage für den DBFS-Stamm. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in Azure Data Lake Storage Gen2.

Verfügbarkeit des neuen Katalog-Explorers

6. März 2023

Eine neue Version des Katalog-Explorers ist jetzt in allen Arbeitsbereichen verfügbar, die eine unterstützte Version von Databricks Runtime 7.3 oder höher verwenden.

Anzeigen häufiger Abfragen und Benutzer einer Tabelle über die Registerkarte „Einblicke“

6. März 2023

Sie können jetzt die Registerkarte „Erkenntnisse“ im Katalog-Explorer verwenden, um die häufigsten Abfragen und Benutzer*innen einer in Unity Catalog registrierten Tabelle anzuzeigen. Sie müssen über die SELECT-Berechtigung für eine Tabelle verfügen, um diese Daten anzuzeigen. Es werden nur Abfragen angezeigt, die Sie anzeigen dürfen. Siehe Anzeigen häufiger Abfragen und Benutzer einer Tabelle.

3. März 2023

Sie können jetzt mithilfe von Anführungszeichen in der globalen Suche nach genauen Übereinstimmungen suchen. Weitere Informationen finden Sie unter Suchen nach Arbeitsbereichsobjekten.

Anzeigen von Datenherkunftsinformationen für Azure Databricks-Aufträge

3. März 2023

Wenn Unity Catalog in Ihrem Arbeitsbereich aktiviert ist, können Sie die Informationen zur Datenherkunft für Ihre Aufträge auf der Benutzeroberfläche von Azure Databricks-Aufträgen anzeigen, einschließlich Upstreamtabellen, aus denen der Auftrag liest, und Downstreamtabellen, in die der Auftrag schreibt. Weitere Informationen finden Sie unter Anzeigen von Herkunftsinformationen für einen Auftrag.

Allgemeine Verfügbarkeit von Databricks Runtime 12.2 LTS und Databricks Runtime 12.2 LTS ML

2. März 2023

Databricks Runtime 12.2 LTS und Databricks Runtime 12.2 LTS ML sind jetzt allgemein verfügbar.

Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 12.2 LTS und Databricks Runtime 12.2 LTS für Machine Learning.

Arbeitsbereichsdateien befinden sich jetzt in Public Preview

6. März 2023

Sie können jetzt mit Nicht-Notebook-Dateien in Azure Databricks arbeiten. Arbeitsbereichsdateien sind standardmäßig in allen Arbeitsbereichen aktiviert. Weitere Informationen finden Sie unter Was sind Arbeitsbereichsdateien?.