Databricks Runtime 13.1 (EoS)
Nota:
El soporte técnico con esta versión de Databricks Runtime ha finalizado. Para obtener la fecha de finalización del soporte técnico, consulte Historial de finalización del soporte técnico. Para ver todas las versiones de Databricks Runtime con soporte técnico, consulte las notas de la versión de Databricks Runtime versiones y compatibilidad.
En las siguientes notas de la versión, se proporciona información sobre Databricks Runtime 13.1, con tecnología de Apache Spark 3.4.0.
Databricks publicó esta versión en mayo de 2023.
Nuevas características y mejoras
- Compatibilidad con clústeres con JDK 17 (versión preliminar pública)
- Agregar, cambiar o eliminar datos en una tabla de streaming
- Lectura de Kafka con SQL
- Nuevas funciones integradas de SQL
- Compatibilidad del catálogo de Unity con bibliotecas de Python con ámbito de clúster
- Habilitación por defecto ampliada para escrituras optimizadas en el Catálogo Unity
- Compatibilidad avanzada con operadores con estado en cargas de trabajo de Structured Streaming
- El etiquetado para Unity Catalog está disponible en versión preliminar pública
- Compatibilidad con Pub/Sub para Structured Streaming
- Eliminación de duplicados en marcas de agua en Structured Streaming
- Compatibilidad ampliada con conversiones delta de tablas de Docker con columnas de partición truncadas
- Transmisión de cambios de esquema con asignación de columnas en Delta Lake
- Quitar START VERSION
- Nuevas expresiones H3 disponibles con Python
Compatibilidad con clústeres con JDK 17 (versión preliminar pública)
Databricks ahora proporciona compatibilidad con clústeres para Java Development Kit (JDK) 17. Consulte SDK de Databricks para Java.
Agregar, cambiar o eliminar datos en tablas de streaming
Ahora puede usar instrucciones DML para modificar las tablas de streaming publicadas en el catálogo de Unity mediante canalizaciones de Delta Live Tables. Consulte Agregar, cambiar o eliminar datos en una tabla de streaming y Agregar, cambiar o eliminar datos en una tabla de streaming de destino. También puede usar instrucciones DML para modificar las tablas de streaming creadas en Databricks SQL.
Lectura de Kafka con SQL
Ahora puede usar la read_kafka función SQL para leer datos de Kafka. El streaming con SQL solo se admite en Delta Live Tables o con tablas de streaming en Databricks SQL. Consulte read_kafka función con valores de tabla.
Nuevas funciones integradas de SQL
Se han agregado las siguientes funciones:
- array_prepend(array, elem) Devuelve
arrayantepuesto porelem. - try_aes_decrypt(expr, key [, mode [, padding]]) Descifra un binario generado mediante el cifrado AES y devuelve
NULLsi se produce un error. - sql_keywords() Devuelve una tabla de palabras clave de SQL de Azure Databricks.
Compatibilidad del catálogo de Unity con bibliotecas de Python con ámbito de clúster
El catálogo de Unity tiene algunas limitaciones en el uso de la biblioteca. En Databricks Runtime 13.1 y versiones posteriores, se admiten las bibliotecas de Python con ámbito de clúster, incluidos los archivos wheel de Python que se cargan como archivos del área de trabajo. No se admiten bibliotecas a las que se hace referencia mediante rutas de archivo DBFS, ya sea en la raíz de DBFS o en una ubicación externa montada en DBFS. No se admiten bibliotecas que no son de Python. Consulte Bibliotecas del clúster.
En Databricks Runtime 13.0 y versiones posteriores, las bibliotecas con ámbito de clúster no se admiten en clústeres que usan el modo de acceso compartido en un área de trabajo habilitada para el catálogo de Unity.
Habilitación predeterminada expandida para escrituras optimizadas en el catálogo de Unity
La compatibilidad de escritura optimizada predeterminada para tablas Delta registradas en el catálogo de Unity se ha ampliado para incluir CTAS instrucciones y operaciones INSERT para tablas con particiones. Este comportamiento se alinea con los valores predeterminados en los almacenes de SQL. Consulte Escrituras optimizadas para Delta Lake en Azure Databricks.
Compatibilidad avanzada con operadores con estado en cargas de trabajo de Structured Streaming
Ahora puede encadenar varios operadores con estado, lo que significa que puede alimentar la salida de una operación, como una agregación en ventana, a otra operación con estado, como una unión. Consulte ¿Qué es el streaming con estado?
El clon delta para el catálogo de Unity está en versión preliminar pública
Ahora puede usar un clon superficial para crear nuevas tablas administradas de Unity Catalog a partir de tablas administradas existentes de Unity Catalog. Consulte Clonación superficial para tablas de Unity Catalog.
Compatibilidad con Pub/Sub para Structured Streaming
Ahora puede usar un conector integrado para suscribirse a Google Pub/Sub con Structured Streaming. Consultar Suscribirse a Google Pub/Sub.
Eliminación de duplicados en marcas de agua en Structured Streaming
Ahora puede usar dropDuplicatesWithinWatermark en combinación con un umbral de marca de agua especificado para desduplicar registros en Structured Streaming. Consultar Anular duplicados en la marca de agua.
Compatibilidad ampliada con conversiones delta de tablas de Docker con columnas de partición truncadas
Ahora puede usar CLONE y CONVERT TO DELTA con tablas de Iceberg que tienen particiones definidas en columnas truncadas de tipos int, long y string. No se admiten columnas truncadas de tipo decimal.
Transmisión de cambios de esquema con asignación de columnas en Delta Lake
Puede proporcionar una ubicación de seguimiento de esquemas para habilitar el streaming desde tablas Delta con la asignación de columnas habilitada. Consulte Streaming con asignación de columnas y cambios de esquema.
Quitar START VERSION
START VERSION ahora está en desuso para ALTER SHARE.
Nuevas expresiones H3 disponibles con Python
Las expresiones h3_coverash3 y h3_coverash3string están disponibles con Python.
Correcciones de errores
Parquet failOnUnknownFields ya no quita los datos de forma silenciosa en errores de coincidencia de tipos
Si se leyó un archivo Parquet con solo la failOnUnknownFields opción o con Auto Loader en el modo de evolución del failOnNewColumns esquema, las columnas que tienen tipos de datos diferentes ahora generan un error y recomiendan usar rescuedDataColumn. El cargador automático ahora lee correctamente y ya no rescata los tipos Entero, Corto o Byte si se proporciona uno de estos tipos de datos. El archivo Parquet sugiere uno de los otros dos tipos.
Últimos cambios
Actualice la versión sqlite-jdbc a la versión 3.42.0.0 a la dirección CVE-2023-32697
Actualice la versión sqlite-jdbc de 3.8.11.2 a 3.42.0.0. Las API de la versión 3.42.0.0 no son totalmente compatibles con 3.8.11.2. Si usa sqlite-jdbc en el código, compruebe el informe de compatibilidad sqlite-jdbc para obtener más información. Si migra a la versión 13.1 y usa sqlite, confirme los métodos y el tipo de valor devuelto en la versión 3.42.0.0.
Actualizaciones de bibliotecas
- Bibliotecas de Python actualizadas:
- facets-overview de 1.0.2 a 1.0.3
- filelock de 3.10.7 a 3.12.0
- pyarrow: de 7.0.0 a 8.0.0
- tenacidad de 8.0.1 a 8.1.0
- Bibliotecas de R actualizadas:
- Bibliotecas de Java actualizadas:
- com.github.ben-manes.cafeína.cafeína de 2.3.4 a 2.9.3
- io.delta.delta-sharing-spark_2.12 de 0.6.8 a 0.6.4
- net.snowflake.snowflake-jdbc de 3.13.29 a 3.13.22
- org.checkerframework.checker-qual de 3.5.0 a 3.19.0
- org.scalactic.scalactic_2.12 de 3.0.8 a 3.2.15
- org.scalatest.scalatest_2.12 de 3.0.8 a 3.2.15
- org.xerial.sqlite-jdbc de 3.8.11.2 a 3.42.0.0
Apache Spark
Databricks Runtime 13.1 incluye Apache Spark 3.4.0. Esta versión incluye todas las correcciones y mejoras de Spark que se han incorporado en Databricks Runtime 13.0 (EoS), junto con las siguientes correcciones de errores y mejoras adicionales de Spark:
- [SPARK-42719] [DBRRM-199][SC-131578] Revert "[SC-125225] 'MapOutputTracker#getMap…
- [SPARK-39696] [DBRRM-166][SC-130056][CORE] Revert [SC-127830]/
- [SPARK-43331] [SC-130064][CONNECT] Agregar Spark Connect SparkSession.interruptAll
- [SPARK-43332] [SC-130051][CONNECT][PYTHON] Permite ampliar ChannelBuilder para SparkConnectClient
- [SPARK-43323] [SC-129966][SQL][PYTHON] Corregir DataFrame.toPandas con Arrow habilitado para controlar las excepciones correctamente
- [SPARK-42940] [SC-129896][SS][CONNECT] Mejora de la administración de sesiones para las consultas de streaming
- [SPARK-43032] [SC-125756] [CONNECT][SS] Agregar administrador de consultas de streaming
- [SPARK-16484] [SC-129975][SQL] Agregar compatibilidad con Datasketches HllSketch
- [SPARK-43260] [SC-129281][PYTHON] Migre los errores de tipo de flecha pandas de Spark SQL a la clase de error.
- [SPARK-41766] [SC-129964][CORE] Controlar la solicitud de retirada enviada antes del registro del ejecutor
- [SPARK-43307] [SC-129971][PYTHON] Migración de errores de valor de PandasUDF a la clase de error
- [SPARK-43206] [SC-129903] [SS] [CONNECT] Excepción streamingQuery() incluir seguimiento de la pila
- [SPARK-43311] [SC-129905][SS] Agregar mejoras en la administración de memoria del proveedor del almacén de estado de RocksDB
- [SPARK-43237] [SC-129898][CORE] Controlar el mensaje de excepción NULL en el registro de eventos
- [SPARK-43320] [SC-129899][SQL][HIVE] Llame directamente a la API de Hive 2.3.9
- [SPARK-43270] [SC-129897][PYTHON] Implementar
__dir__()enpyspark.sql.dataframe.DataFramepara incluir columnas - [SPARK-43183] Revertir "[SC-128938][SS] Presentar una nueva devolución de llamada "…
- [SPARK-43143] [SC-129902] [SS] [CONNECT] Scala StreamingQuery awaitTermination()
- [SPARK-43257] [SC-129675][SQL] Reemplace la clase de error _LEGACY_ERROR_TEMP_2022 por un error interno
- [SPARK-43198] [SC-129470][CONNECT] Corrección "No se pudo inicializar la clase ammonite..." error al usar el filtro
- [SPARK-43165] [SC-129777][SQL] Mover canWrite a DataTypeUtils
- [SPARK-43298] [SC-129729][PYTHON][ML] predict_batch_udf con entrada escalar produce un error con el tamaño de lote de uno
- [SPARK-43298] [SC-129700]Revertir “[PYTHON][ML] predict_batch_udf with scalar input falla con tamaño de lote de uno"
- [SPARK-43052] [SC-129663][CORE] Controlar stacktrace con el nombre de archivo NULL en el registro de eventos
- [SPARK-43183] [SC-128938][SS] Presenta una nueva devolución de llamada "onQueryIdle" a StreamingQueryListener
- [SPARK-43209] [SC-129190][CONNECT][PYTHON] Migración de errores de sesión de Spark Connect a la clase de error
- [SPARK-42151] [SC-128754][SQL] Alinear asignaciones UPDATE con atributos de tabla
- [SPARK-43134] [SC-129468] [CONNECT] [SS] JVM client StreamingQuery exception() API
- [SPARK-43298] [SC-129699][PYTHON][ML] predict_batch_udf con entrada escalar produce un error con el tamaño de lote de uno
- [SPARK-43248] [SC-129660][SQL] Serialización o deserialización innecesaria de la ruta de acceso en estadísticas de recopilación paralelas de particiones
- [SPARK-43274] [SC-129464][SPARK-43275][PYTHON][CONNECT] Introduce
PySparkNotImplementedError - [SPARK-43146] [SC-128804][CONNECT][PYTHON] Implementación de una evaluación diligente para el repr y repr_html
- [SPARK-42953] [SC-129469][Connect][Followup] Corrección de la compilación de pruebas maven para pruebas UDF de cliente de Scala
- [SPARK-43144] [SC-129280] Scala Client DataStreamReader table() API
- [SPARK-43136] [SC-129358][CONNECT] Agregar funciones groupByKey + mapGroup + coGroup
- [SPARK-43156] [SC-129672][SC-128532][SQL] Corrección
COUNT(*) is nulldel error en subconsulta escalar correlacionada - [SPARK-43046] [SC-129110] [SS] [Connect] Implementación de la API de Python DropDuplicatesWithinWatermark para Spark Connect
- [SPARK-43199] [SC-129467][SQL] Make InlineCTE idempotent
- [SPARK-43293] [ SC-129657][SQL]
__qualified_access_onlydebe omitirse en columnas normales - [SPARK-43276] [SC-129461][CONNECT][PYTHON] Migración de errores de sesión de Spark Connect Window a la clase de error
- [SPARK-43174] [SC-129109][SQL] Corrección del completador sparkSQLCLIDriver
- [SPARK-43084] [SC-128654] [SS] Agregar compatibilidad con applyInPandasWithState para spark connect
- [SPARK-43119] [SC-129040][SQL] Admite obtener palabras clave SQL dinámicamente thru JDBC API y TVF
- [SPARK-43082] [SC-129112][CONNECT][PYTHON] UDF de Python optimizadas para flechas en Spark Connect
- [SPARK-43085] [SC-128432][SQL] Admite la asignación de la columna DEFAULT para nombres de tabla de varias partes
- [SPARK-43226] [LC-671] Define extractores para metadatos de constante de archivo
- [SPARK-43210] [SC-129189][CONNECT][PYTHON] Introducir
PySparkAssertionError - [SPARK-43214] [SC-129199][SQL] Publicar métricas del lado del controlador para LocalTableScanExec/CommandResultExec
- [SPARK-43285] [SC-129347] Corrección de errores de ReplE2ESuite de forma coherente con JDK 17
- [SPARK-43268] [SC-129249][SQL] Usar clases de error adecuadas cuando se construyen excepciones con un mensaje
- [SPARK-43142] [SC-129299] Corrección de expresiones DSL en atributos con caracteres especiales
- [SPARK-43129] [ SC-128896] API principal de Scala para streaming de Spark Connect
- [SPARK-43233] [SC-129250] [SS] Agregar registro para la lectura por lotes de Kafka para la partición de temas, el intervalo de desplazamiento y el identificador de tarea
- [SPARK-43249] [SC-129195][CONNECT] Corrección de estadísticas que faltan para el comando SQL
- [SPARK-42945] [SC-129188][CONNECT] Compatibilidad con PYSPARK_JVM_STACKTRACE_ENABLED en Spark Connect
- [SPARK-43178] [SC-129197][CONNECT][PYTHON] Migración de errores de UDF al marco de errores de PySpark
- [SPARK-43123] [SC-128494][SQL] Los metadatos de campo internos no deben filtrarse a catálogos
- [SPARK-43217] [SC-129205] Recurse correctamente en mapas o matrices anidados en findNestedField
- [SPARK-43243] [SC-129294][PYTHON][CONNECT] Agregar parámetro de nivel para printSchema para Python
- [SPARK-43230] [SC-129191][CONNECT] Simplificar
DataFrameNaFunctions.fillna - [SPARK-43088] [SC-128403][SQL] Respect RequiresDistributionAndOrdering in CTAS/RTAS
- [SPARK-43234] [SC-129192][CONNECT][PYTHON] Migración
ValueErrorde DataFrame de Conect a la clase de error - [SPARK-43212] [SC-129187][SS][PYTHON] Migrar los errores de Streaming estructurado a la clase de error
- [SPARK-43239] [SC-129186][PS] Quitar
null_countsde info() - [SPARK-43190] [ SC-128930][SQL] ListQuery.childOutput debe ser coherente con la salida secundaria
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- [SPARK-37980] [SC-127668][SQL] Access row_index a través de _metadata si es posible en las pruebas
- [SPARK-42655] [SC-127591][SQL] Error de referencia de columna ambigua incorrecta
- [SPARK-43009] [SC-127596][SQL] Parametrizado
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Actualizaciones de mantenimiento
Consulte Actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 13.1.
Entorno del sistema
- Sistema operativo: 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
Bibliotecas de Python instaladas
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | click | 8.0.4 | criptografía | 37.0.1 |
| cycler | 0.11.0 | Cython | 0.29.32 | 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 | 1.7.0 |
| notebook | 6.4.12 | numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 |
| empaquetado | 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 | six (seis) | 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 |
Bibliotecas de R instaladas
Las bibliotecas de R se instalan con la instantánea de Microsoft CRAN desde el 02-10-2023.
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| arrow | 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 |
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| 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 | credentials | 1.3.2 | curl | 5.0.0 |
| data.table | 1.14.6 | conjuntos de datos | 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 |
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