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Databricks Runtime 15.2 (EoS)

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Nota

Il supporto per questa versione di Databricks Runtime è terminato. Per la data di fine del supporto, vedere cronologia di fine del supporto. Per tutte le versioni supportate di Databricks Runtime, vedere note di rilascio e compatibilità delle versioni di Databricks Runtime.

Le note di rilascio seguenti forniscono informazioni su Databricks Runtime 15.2, supportate da Apache Spark 3.5.0.

Databricks ha rilasciato questa versione nel maggio 2024.

Suggerimento

Per visualizzare le note di rilascio per le versioni di Databricks Runtime che hanno raggiunto la fine del supporto (EoS), vedere note di rilascio di Databricks Runtime a fine supporto. Le versioni di EoS Databricks Runtime sono state ritirate e potrebbero non essere aggiornate.

Modifiche comportamentali

Il comando Vacuum ripulisce i file di metadati COPY INTO

L'esecuzione di VACUUM in una tabella scritta con COPY INTO ora pulisce i metadati non referenziati associati al monitoraggio dei file inseriti. Non c'è alcun impatto sulla semantica operativa di COPY INTO.

Lakehouse Federation è generalmente disponibile (GA)

In Databricks Runtime 15.2 e versioni successive connettori Lakehouse Federation nei tipi di database seguenti sono disponibili a livello generale:

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • Amazon Redshift
  • Fiocco di neve
  • Microsoft SQL Server
  • Azure Synapse (SQL Data Warehouse)
  • Databricks

Questa versione introduce anche i miglioramenti seguenti:

  • Supporto per l'autenticazione Single Sign-On (SSO) nei connettori Snowflake e Microsoft SQL Server.

  • Supporto del collegamento privato di Azure per il connettore SQL Server da ambienti di calcolo serverless. Vedere Passaggio 3: Creare regole dell'endpoint privato.

  • Supporto per i pushdown aggiuntivi (string, math e varie funzioni).

  • Miglioramento della frequenza di successo del pushdown tra forme di query diverse.

  • Funzionalità di debug pushdown aggiuntive:

    • L'output EXPLAIN FORMATTED visualizza il testo della query di cui è stato eseguito il push.
    • L'interfaccia utente del profilo di query visualizza il testo della query di cui è stato eseguito il push, gli identificatori dei nodi federati e i tempi di esecuzione delle query JDBC (in modalità dettagliata). Vedere Visualizzare le query federate generate dal sistema.

BY POSITION per la mappatura delle colonne usando COPY INTO con file CSV senza intestazione

In Databricks Runtime 15.2 e versioni successive, è possibile usare le parole chiave BY POSITION (o la sintassi alternativa ( col_name [ , <col_name> ... ] )) con COPY INTO per i file CSV senza intestazione, per semplificare il mapping delle colonne della tabella di origine alle colonne della tabella di destinazione. Consultare i parametri .

Ridurre il consumo di memoria quando le attività Spark hanno esito negativo a causa di un errore di Resubmitted

In Databricks Runtime 15.2 e versioni successive il valore restituito del metodo Spark TaskInfo.accumulables() è vuoto quando le attività hanno esito negativo con un errore di Resubmitted. In precedenza, il metodo restituiva i valori di un tentativo precedente di attività riuscito. Questa modifica del comportamento influisce sui consumer seguenti:

  • Attività Spark che usano la classe EventLoggingListener.
  • Listener Spark personalizzati.

Per ripristinare il comportamento precedente, impostare spark.scheduler.dropTaskInfoAccumulablesOnTaskCompletion.enabled su false.

La visualizzazione delle versioni del piano di esecuzione delle query adattive è disabilitata

Per ridurre il consumo di memoria, le versioni del piano AQE (Adaptive Query Execution) sono ora disabilitate per impostazione predefinita nell'interfaccia utente di Spark. Per abilitare la visualizzazione delle versioni del piano AQE nell'interfaccia utente di Spark, impostare il spark.databricks.sql.aqe.showPlanChangesInUI.enabled su true.

Il limite per le query conservate viene ridotto per ridurre l'utilizzo della memoria dell'interfaccia utente Spark

In Databricks Runtime 15.2 e versioni successive, per ridurre la memoria usata dall'interfaccia utente spark nell'ambiente di calcolo di Azure Databricks, il limite per il numero di query visibili nell'interfaccia utente viene ridotto da 1000 a 100. Per modificare il limite, impostare un nuovo valore usando la configurazione di spark.sql.ui.retainedExecutions Spark.

DESCRIBE HISTORY ora mostra le colonne di clustering per le tabelle che usano clustering liquido

Quando si esegue una query di DESCRIBE HISTORY, nella colonna operationParameters viene visualizzato un campo clusterBy per impostazione predefinita per le operazioni CREATE OR REPLACE e OPTIMIZE. Per una tabella Delta che utilizza il liquid clustering, il campo clusterBy viene popolato con le colonne di clustering della tabella. Se la tabella non usa il clustering liquido, il campo è vuoto.

Nuove funzionalità e miglioramenti

Il supporto per le chiavi primarie ed esterne è disponibile a livello generale

Il supporto per le chiavi primarie ed esterne in Databricks Runtime è disponibile a livello generale. La versione GA include le seguenti modifiche ai privilegi necessari per utilizzare le chiavi primarie e esterne:

  • Per definire una chiave esterna, è necessario disporre del privilegio SELECT nella tabella con la chiave primaria a cui fa riferimento la chiave esterna. Non è più necessario possedere la tabella con la chiave primaria, come era richiesto in precedenza.
  • L'eliminazione di una chiave primaria tramite la clausola CASCADE non richiede privilegi per le tabelle che definiscono chiavi esterne che fanno riferimento alla chiave primaria. In precedenza, era necessario possedere le tabelle di riferimento.
  • L'eliminazione di una tabella che include vincoli richiede ora gli stessi privilegi di eliminazione delle tabelle che non includono vincoli.

Per informazioni su come usare chiavi primarie ed esterne con tabelle o viste, vedere clausola CONSTRAINT, clausola ADD CONSTRAINTe clausola DROP CONSTRAINT.

Clustering liquido disponibile a livello generale

Il supporto per il clustering liquido è ora disponibile a livello generale con Databricks Runtime 15.2 e versioni successive. Consultare Utilizzare il clustering liquido per le tabelle Delta.

L'ampliamento dei tipi è disponibile in anteprima pubblica

È ora possibile abilitare l'estensione dei tipi nelle tabelle supportate da Delta Lake. Le tabelle con allargamento del tipo abilitato consentono di modificare il tipo delle colonne in un tipo di dati più grande senza riscrivere i file di dati sottostanti. Consulta Ampliamento di tipo.

Clausola di evoluzione dello schema aggiunta alla sintassi di merge SQL

È ora possibile aggiungere la clausola WITH SCHEMA EVOLUTION a un'istruzione di merge SQL per abilitare l'evoluzione dello schema per l'operazione. Consultare la sintassi dell'evoluzione dello schema per l'unione.

Le fonti di dati personalizzate PySpark sono disponibili in anteprima pubblica

È possibile creare un'origine dati PySpark usando l'API DataSource Python (PySpark), che consente la lettura da origini dati personalizzate e la scrittura verso destinazioni dati personalizzate in Apache Spark usando Python. Vedere origini dati personalizzate PySpark

applyInPandas e mapInPandas ora disponibili nell'ambiente di calcolo del catalogo Unity con modalità di accesso condiviso

Nell'ambito di una versione di manutenzione di Databricks Runtime 14.3 LTS, i tipi UDF applyInPandas e mapInPandas sono ora supportati nel calcolo in modalità di accesso condiviso che eseguono Databricks Runtime 14.3 o superiori.

Usare dbutils.widgets.getAll() per ottenere tutti i widget in un notebook

Ottenere tutti i valori del widget usando dbutils.widgets.getAll() per in un notebook. Ciò è particolarmente utile quando si passano più valori di widget a una query Spark SQL.

Supporto per l'inventario dei vuoti

È ora possibile specificare un inventario dei file da considerare quando si esegue il comando VACUUM in una tabella Delta. Consulta la documentazione OSS Delta.

Supporto per le funzioni di compressione Zstandard

È ora possibile usare le funzioni zst_compress, zstd_decompresse try_zstd_decompress per comprimere e decomprimere i dati BINARY.

Correzioni di bug

I piani di query nell'interfaccia utente SQL ora visualizzano correttamente PhotonWriteStage

Quando vengono visualizzati nell'interfaccia utente SQL, i comandi write nei piani di query mostravano erroneamente PhotonWriteStage come operatore. Con questa versione, l'interfaccia utente viene aggiornata per mostrare PhotonWriteStage come fase. Si tratta solo di una modifica dell'interfaccia utente e non influisce sulla modalità di esecuzione delle query.

Ray viene aggiornato per risolvere i problemi relativi all'avvio dei cluster Ray

Questa versione include una versione patch di Ray che corregge una modifica di rilievo che impedisce ai cluster Ray di iniziare con Databricks Runtime per Machine Learning. Questa modifica garantisce che la funzionalità Ray sia identica alle versioni di Databricks Runtime precedenti alla versione 15.2.

Correzione della classe di errore per le funzioni di DataFrame.sort() e DataFrame.sortWithinPartitions()

Questa versione include un aggiornamento delle funzioni PySpark DataFrame.sort() e DataFrame.sortWithinPartitions() per garantire che la classe ZERO_INDEX di errore venga generata quando 0 viene passato come argomento di indice. In precedenza, la classe di errore INDEX_NOT_POSITIVE è stata lanciata.

ipywidgets è stato retrocesso da 8.0.4 a 7.7.2

Per correggere gli errori introdotti da un aggiornamento di ipywidgets a 8.0.4 in Databricks Runtime 15.0, ipywidgets viene effettuato il downgrade alla versione 7.7.2 in Databricks Runtime 15.2. Questa è la stessa versione inclusa nelle versioni precedenti di Databricks Runtime.

Aggiornamenti della libreria

  • Librerie Python aggiornate:
    • GitPython dalla versione 3.1.42 alla versione 3.1.43
    • google-api-core da 2.17.1 a 2.18.0
    • Google-auth dalla versione 2.28.1 alla versione 2.29.0
    • google-cloud-storage dalla versione 2.15.0 alla versione 2.16.0
    • googleapis-common-protos da 1.62.0 a 1.63.0
    • ipywidgets da 8.0.4 a 7.7.2
    • mlflow-skinny da 2.11.1 a 2.11.3
    • s3transfer da 0.10.0 a 0.10.1
    • sqlparse da 0.4.4 a 0.5.0
    • typing_extensions dalla versione 4.7.1 alla versione 4.10.0
  • Librerie R aggiornate:
  • Librerie Java aggiornate:
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-autoscaling da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudformation da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudfront da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudhsm da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudsearch da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudtrail da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatch da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatchmetrics da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-codedeploy da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitoidentity da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitosync da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-config da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-core da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-datapipeline da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-directconnect da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-directory da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-dynamodb da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ec2 da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ecs da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-efs da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticache da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticbeanstalk da 1.12.390 a 1.12.610
    • Versioni di com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticloadbalancing da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elastictranscoder da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-emr da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-glacier da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-glue da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-iam da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-importexport da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-kinesis da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-kms da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-lambda da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-logs da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-machinelearning da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-opsworks da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-rds da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-redshift da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-route53 da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-s3 da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ses da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-simpledb da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-simpleworkflow da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-sns da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-sqs da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ssm da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-storagegateway da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-sts da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-support da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-workspaces da 1.12.390 a 1.12.610
    • com.amazonaws.jmespath-java da 1.12.390 a 1.12.610

Apache Spark

Databricks Runtime 15.2 include Apache Spark 3.5.0. Questa versione include tutte le correzioni e i miglioramenti di Spark inclusi in Databricks Runtime 15.1 (EoS), nonché le correzioni di bug e i miglioramenti aggiuntivi seguenti apportati a Spark:

  • [SPARK-47941] [SC-163568] [SS] [Connect] Propagare gli errori di inizializzazione del lavoratore ForeachBatch agli utenti per PySpark
  • [SPARK-47412] [SC-163455][SQL] Aggiungere il supporto per la collazione per LPad/RPad.
  • [SPARK-47907] [SC-163408][SQL] Inserire 'bang' in una configurazione
  • [SPARK-46820] [SC-157093][PYTHON] Correggere la regressione dei messaggi di errore ripristinando new_msg
  • [SPARK-47602] [SPARK-47577][SPARK-47598][SPARK-47577]Core/MLLib/Gestori delle risorse: migrazione della registrazione strutturata
  • [SPARK-47890] [SC-163324][CONNECT][PYTHON] Aggiungere funzioni varianti a Scala e Python.
  • [SPARK-47894] [SC-163086][CORE][WEBUI] Aggiungere la pagina Environment nell'interfaccia utente Master
  • [SPARK-47805] [SC-163459][SS] Implementazione di TTL per MapState
  • [SPARK-47900] [SC-163326] Correzione della verifica di collazione implicita (UTF8_BINARY)
  • [SPARK-47902] [SC-163316][SQL] Rendere le espressioni Compute Current Time* pieghevoli
  • [SPARK-47845] [SC-163315][SQL][PYTHON][CONNECT] Supporta il tipo di colonna nella funzione divisa per Scala e Python
  • [SPARK-47754] [SC-162144][SQL] Postgres: Supporto per la lettura di matrici multidimensionali
  • [SPARK-47416] [SC-163001][SQL] Aggiungere nuove funzioni a CollationBenchmark #90339
  • [SPARK-47839] [SC-163075][SQL] Correzione del bug di aggregazione in RewriteWithExpression
  • [SPARK-47821] [SC-162967][SQL] Implementare l'espressione is_variant_null
  • [SPARK-47883] [SC-163184][SQL] Rendere CollectTailExec.doExecute pigro con RowQueue
  • [SPARK-47390] [SC-163306][SQL] PostgresDialect distingue TIMESTAMP da TIMESTAMP_TZ
  • [SPARK-47924] [SC-163282][CORE] Aggiungere un log DEBUG a DiskStore.moveFileToBlock
  • [SPARK-47897] [SC-163183][SQL][3.5] Correzione della regressione delle prestazioni di ExpressionSet in scala 2.12
  • [SPARK-47565] [SC-161786][PYTHON] Resilienza al crash del gruppo di lavoratori PySpark
  • [SPARK-47885] [SC-162989][PYTHON][CONNECT] Rendere pyspark.resource compatibile con pyspark-connect
  • [SPARK-47887] [SC-163122][CONNECT] Rimuovere le importazioni inutilizzate di spark/connect/common.proto da spark/connect/relations.proto
  • [SPARK-47751] [SC-161991][PYTHON][CONNECT] Rendere pyspark.worker_utils compatibile con pyspark-connect
  • [SPARK-47691] [SC-161760][SQL] Postgres: Supportare le matrici multidimensionali in scrittura
  • [SPARK-47617] [SC-162513][SQL] Aggiungere TPC-DS infrastruttura di test per le regole di confronto
  • [SPARK-47356] [SC-162858][SQL] Aggiungere il supporto per ConcatWs & Elt (tutte le collazioni)
  • [SPARK-47543] [SC-161234][CONNECT][PYTHON] Inferendo dict come MapType dal Pandas DataFrame per consentire la creazione di DataFrame
  • [SPARK-47863] [SC-162974][SQL] Fix startsWith & endsWith collation-aware implementation for ICU
  • [SPARK-47867] [SC-162966][SQL] Supporto della variante nell'analisi JSON.
  • [SPARK-47366] [SC-162475][SQL][PYTHON] Aggiungere VariantVal per PySpark
  • [SPARK-47803] [SC-162726][SQL] Supporto per il cast alla variante.
  • [SPARK-47769] [SC-162841][SQL] Aggiungere l'espressione schema_of_variant_agg.
  • [SPARK-47420] [SC-162842][SQL] Correzione dell'output del test
  • [SPARK-47430] [SC-161178][SQL] Supporto GROUP BY per MapType
  • [SPARK-47357] [SC-162751][SQL] Aggiungere il supporto per Upper, Lower, InitCap (tutte le regole di confronto)
  • [SPARK-47788] [SC-162729][SS] Verificare lo stesso partizionamento hash per le operazioni con stato di streaming
  • [SPARK-47776] [SC-1622291][SS] Non consentire l'utilizzo di ordinamenti di disuguaglianza binaria nello schema della chiave dell'operatore con stato
  • [SPARK-47673] [SC-162824][SS] Implementazione di TTL per ListState
  • [SPARK-47818] [SC-162845][CONNECT] Introdurre la cache dei piani in SparkConnectPlanner per migliorare le prestazioni delle richieste di analisi
  • [SPARK-47694] [SC-162783][CONNECT] Rendere configurabili le dimensioni massime dei messaggi sul lato client
  • [SPARK-47274] Ripristinare "[SC-162479][PYTHON][SQL] Fornire altre informazioni su usef...
  • [SPARK-47616] [SC-161193][SQL] Aggiungere un documento utente per il mapping dei tipi di dati Spark SQL da MySQL
  • [SPARK-47862] [SC-162837][PYTHON][CONNECT] Correggi la generazione dei file proto
  • [SPARK-47849] [SC-162724][PYTHON][CONNECT] Modificare lo script di versione per rilasciare pyspark-connect
  • [SPARK-47410] [SC-162518][SQL] Ristrutturare UTF8String e CollationFactory
  • [SPARK-47807] [SC-162505][PYTHON][ML] Rendere pyspark.ml compatibile con pyspark-connect
  • [SPARK-47707] [SC-161768][SQL] Gestione speciale del tipo JSON per il connettore MySQL/J 5.x
  • [SPARK-47765] Ripristinare "[SC-162636][SQL] Aggiungere SET REGOLE di confronto per analizzare...
  • [SPARK-47081] [SC-162151][CONNECT][FOLLOW] Miglioramento dell'usabilità del gestore di avanzamento
  • [SPARK-47289] [SC-161877][SQL] Consenti alle estensioni di registrare le informazioni estese nel piano di spiegazione
  • [SPARK-47274] [SC-162479][PYTHON][SQL] Fornire un contesto più utile per gli errori dell'API dataframe PySpark
  • [SPARK-47765] [SC-162636][SQL] Aggiungere regole di confronto SET alle regole del parser
  • [SPARK-47828] [SC-162722][CONNECT][PYTHON] DataFrameWriterV2.overwrite fallisce a causa di un piano non valido
  • [SPARK-47812] [SC-162696][CONNECT] Supporto alla serializzazione di SparkSession per il worker "forEachBatch"
  • [SPARK-47253] [SC-162698][CORE] Consenti a LiveEventBus di arrestarsi senza svuotare completamente la coda di eventi
  • [SPARK-47827] [SC-162625][PYTHON] Avvisi mancanti per le funzionalità deprecate
  • [SPARK-47733] [SC-162628][SS] Aggiungere metriche personalizzate per l'operatore transformWithState nell'ambito del progresso della query
  • [SPARK-47784] [SC-162623][SS] Unire TTLMode e TimeoutMode in un singolo TimeMode.
  • [SPARK-47775] [SC-162319][SQL] Supportare i tipi scalari rimanenti nella specifica di variante.
  • [SPARK-47736] [SC-162503][SQL] Aggiungere il supporto per AbstractArrayType
  • [SPARK-47081] [SC-161758][CONNECT] Supporto dello stato di esecuzione delle query
  • [SPARK-47682] [SC-162138][SQL] Supportare il cast da variabile.
  • [SPARK-47802] [SC-162478][SQL] Revertire () da significato struct() a significato *
  • [SPARK-47680] [SC-162318][SQL] Aggiungere variant_explode espressione.
  • [SPARK-47809] [SC-162511][SQL] checkExceptionInExpression dovrebbe verificare l'errore per ciascuna modalità codegen
  • [SPARK-41811] [SC-162470][PYTHON][CONNECT] Implementare SQLStringFormatter utilizzando WithRelations
  • [SPARK-47693] [SC-162326][SQL] Aggiungere l'ottimizzazione per il confronto in minuscolo di UTF8String usato nella collation UTF8_BINARY_LCASE
  • [SPARK-47541] [SC-162006][SQL] Stringhe ordinate in tipi complessi che supportano operazioni reverse, array_join, concat, map
  • [SPARK-46812] [SC-161535][CONNECT][PYTHON] Abilitare mapInPandas / mapInArrow a supportare ResourceProfile
  • [SPARK-47727] [SC-161982][PYTHON] Portare SparkConf al livello radice sia per SparkSession che per SparkContext
  • [SPARK-47406] [SC-159376][SQL] Gestire TIMESTAMP e DATETIME in MYSQLDialect
  • [SPARK-47081] Ripristinare "[SC-161758][CONNECT] Supporto all'Esecuzione delle Query…
  • [SPARK-47681] [SC-162043][SQL] Aggiungere l'espressione schema_of_variant.
  • [SPARK-47783] [SC-162222] Aggiungere alcuni DATI SQL mancanti per pulire l'YY000 da usare...
  • [SPARK-47634] [SC-161558][SQL] Aggiungere il supporto legacy per disabilitare la normalizzazione delle chiavi della mappa
  • [SPARK-47746] [SC-162022] Implementare la codifica dell'intervallo ordinale in RocksDBStateEncoder
  • [SPARK-47285] [SC-158340][SQL] AdaptiveSparkPlanExec deve usare sempre context.session
  • [SPARK-47643] [SC-161534][SS][PYTHON] Aggiungere un test pyspark per la fonte di streaming Python
  • [SPARK-47582] [SC-161943][SQL] Eseguire la migrazione di Catalyst logInfo con variabili al framework di registrazione strutturata
  • [SPARK-47558] [SC-162007][SS] Supporto TTL stato per ValueState
  • [SPARK-47358] [SC-160912][SQL][COLLATION] Migliorare il supporto delle espressioni di ripetizione per restituire il tipo di dati corretto
  • [SPARK-47504] [SC-162044][SQL] Resolve AbstractDataType simpleStrings for StringTypeCollated
  • [SPARK-47719] Ripristinare "[SC-161909][SQL] Modificare spark.sql.legacy.t...
  • [SPARK-47657] [SC-162010][SQL] Implementare il supporto per il push down dei filtri delle regole di confronto per ogni origine file
  • [SPARK-47081] [SC-161758][CONNECT] Supporto dello stato di esecuzione delle query
  • [SPARK-47744] [SC-161999] Aggiunta del supporto per byte con valori negativi nel codificatore di intervalli
  • [SPARK-47713] [SC-162009][SQL][CONNECT] Correzione di un errore di self-join
  • [SPARK-47310] [SC-161930][SS] Aggiungere micro-benchmarking per le operazioni di merge per più valori nella sezione dei valori nell'archivio di stato
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  • [SPARK-46928] [SC-157341][SS] Aggiungere il supporto per ListState nell'API Stato Arbitrario v2.
  • [SPARK-46881] [SC-154612][CORE] Supporto spark.deploy.workerSelectionPolicy
  • [SPARK-46800] [SC-154107][CORE] Supporto spark.deploy.spreadOutDrivers
  • [SPARK-45484] [SC-146014][SQL] Correggere il bug che usa un codec di compressione Parquet non corretto, lz4raw
  • [SPARK-46791] [SC-154018][SQL] Supportare il set Java in JavaTypeInference
  • [SPARK-46332] [SC-150224][SQL] Eseguire la migrazione di CatalogNotFoundException alla classe di errore CATALOG_NOT_FOUND
  • [SPARK-47164] [SC-157616][SQL] Fare in modo che il valore predefinito da un tipo più ampio si comporti come un letterale ristretto di v2, in modo analogo a v1
  • [SPARK-46664] [SC-153181][CORE] Migliorare Master per ripristinare rapidamente in caso di zero ruoli di lavoro e app
  • [SPARK-46759] [SC-153839][SQL][AVRO] Codec xz e zstandard supportano il livello di compressione per i file avro

Supporto del driver ODBC/JDBC di Databricks

Databricks supporta i driver ODBC/JDBC rilasciati negli ultimi 2 anni. Scaricare i driver rilasciati di recente e aggiornare (scaricare ODBC, scaricare JDBC).

Consulta gli aggiornamenti di manutenzione di Databricks Runtime 15.2 .

Ambiente di sistema

  • Sistema Operativo: Ubuntu 22.04.4 LTS
  • Java: Zulu 8.74.0.17-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.11.0
  • R: 4.3.2
  • Delta Lake: 3.2.0

Librerie Python installate

Biblioteca Versione Biblioteca Versione Biblioteca Versione
asttoken 2.0.5 astunparse 1.6.3 azure-core 1.30.1
azure-storage-blob 12.19.1 azure-storage-file-datalake 12.14.0 backcall 0.2.0
nero 23.3.0 freccia 1.4 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 cachetools 5.3.3 certificato 2023.7.22
cffi 1.15.1 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
clic 8.0.4 cloudpickle 2.2.1 Comunicazione 0.1.2
contourpy 1.0.5 crittografia 41.0.3 ciclista 0.11.0
Cython 0.29.32 databricks-sdk 0.20.0 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.6.7 decoratore 5.1.1 distlib 0.3.8
punti di ingresso 0.4 esecuzione 0.8.3 facet-overview 1.1.1
filelock 3.13.1 fonttools 4.25.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.18.0 google-auth 2.29.0
google-cloud-core 2.4.1 Google Cloud Storage 2.16.0 google-crc32c 1.5.0
google-resumable-media 2.7.0 googleapis-common-protos 1.63.0 grpcio 1.60.0
grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.2 idna 3.4
importlib-metadata 6.0.0 ipyflow-core 0.0.198 ipykernel 6.25.1
ipython 8.15.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
isodate 0.6.1 jedi 0.18.1 Jeepney (mezzo di trasporto pubblico tipico delle Filippine) 0.7.1
jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0 jupyter_client 7.4.9
jupyter_core 5.3.0 portachiavi 23.5.0 kiwisolver 1.4.4
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
matplotlib 3.7.2 matplotlib-inline 0.1.6 mlflow-skinny 2.11.3
more-itertools 8.10.0 mypy-extensions 0.4.3 nest-asyncio 1.5.6
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 imballaggio 23.2
Panda 1.5.3 parso 0.8.3 pathspec 0.10.3
capro espiatorio 0.5.3 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5
Guanciale 9.4.0 seme 23.2.1 platformdirs 3.10.0
plotly 5.9.0 prompt-toolkit 3.0.36 proto-plus 1.23.0
protobuf 4.24.1 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 pyarrow 14.0.1
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pyccolo 0.0.52
pycparser 2.21 pydantic 1.10.6 Pygments 2.15.1
PyGObject 3.42.1 PyJWT 2.3.0 pyodbc 4.0.38
pyparsing 3.0.9 python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.1.1
pytz 2022.7 PyYAML 6.0 pyzmq 23.2.0
Richieste 2.31.0 RSA 4.9 s3transfer 0.10.1
scikit-learn 1.3.0 scipy 1.11.1 seaborn 0.12.2
SecretStorage 3.3.1 setuptools 68.0.0 Sei 1.16.0
smmap 5.0.1 sqlparse 0.5.0 ssh-import-id 5.11
dati accatastati 0.2.0 statsmodels 0.14.0 tenacia 8.2.2
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 tornado 6.3.2
traitlets 5.7.1 typing_extensions 4.10.0 tzdata 2022.1
ujson 5.4.0 aggiornamenti non supervisionati 0.1 urllib3 1.26.16
virtualenv 20.24.2 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
ruota 0.38.4 zipp 3.11.0

Librerie R installate

Le librerie R vengono installate dallo snapshot CRAN Posit Package Manager.

Biblioteca Versione Biblioteca Versione Biblioteca Versione
freccia 14.0.0.2 askpass 1.2.0 assertthat 0.2.1
backporti 1.4.1 base 4.3.2 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 pezzo 4.0.5 bit64 4.0.5
bitops 1.0-7 Blob 1.2.4 stivale 1.3-28
fermentare 1.0-10 Brio 1.1.4 scopa 1.0.5
bslib 0.6.1 cashmere 1.0.8 chiamante 3.7.3
Cursore 6.0-94 cellranger 1.1.0 Chron 2.3-61
classe 7.3-22 Cli 3.6.2 Clipr 0.8.0
orologio 0.7.0 grappolo 2.1.4 codetools 0.2-19
spazio colore 2.1-0 segno comune 1.9.1 compilatore 4.3.2
configurazione 0.3.2 Conflitto 1.2.0 cpp11 0.4.7
pastello 1.5.2 credenziali 2.0.1 ricciolo 5.2.0
data.table 1.15.0 Dataset 4.3.2 DBI 1.2.1
dbplyr 2.4.0 Descrizione 1.4.3 strumenti per sviluppatori 2.4.5
diagramma 1.6.5 diffobj 0.3.5 digerire 0.6.34
illuminazione verso il basso 0.4.3 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-14 ellissi 0.3.2 valutare 0.23
fan 1.0.6 colori 2.1.1 mappatura rapida 1.1.1
fontawesome 0.5.2 forcats 1.0.0 foreach 1.5.2
straniero 0.8-85 forgiare 0.2.0 fs 1.6.3
futuro 1.33.1 future.apply 1.11.1 gargarizzare 1.5.2
Generici 0.1.3 Gert 2.0.1 ggplot2 3.4.4
gh 1.4.0 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-8 globals 0.16.2 colla 1.7.0
Google Drive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 Gower 1.0.1
grafica 4.3.2 grDevices 4.3.2 griglia 4.3.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gt 0.10.1
gtable 0.3.4 casco da cantiere 1.3.1 rifugio 2.5.4
highr 0.10 Hms 1.1.3 htmltools 0.5.7
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.14 httr 1.4.7
httr2 1.0.0 Id 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-14 isoband 0.2.7 Iteratori 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 juicyjuice 0.1.0
KernSmooth 2.23-21 knitr 1,45 etichettatura 0.4.3
Dopo 1.3.2 traliccio 0.21-8 lava 1.7.3
ciclo di vita 1.0.4 listenv 0.9.1 lubridate 1.9.3
magrittr 2.0.3 Markdown 1.12 Massa 7.3-60
Matrice 1.5-4.1 memorizzare 2.0.1 metodi 4.3.2
mgcv 1.8-42 mimo 0.12 miniUI 0.1.1.1
mlflow 2.10.0 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-163 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.1.1 parallelo 4.3.2
parallelamente 1.36.0 pilastro 1.9.0 pkgbuild 1.4.3
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.4
plogr 0.2.0 plyr 1.8.9 lodare 1.0.0
prettyunits 1.2.0 pROC 1.18.5 processx 3.8.3
prodlim 2023.08.28 profvis 0.3.8 progresso 1.2.3
progressr 0.14.0 Promesse 1.2.1 proto 1.0.0
proxy 0.4-27 P.S. 1.7.6 purrr 1.0.2
R6 2.5.1 ragg 1.2.7 randomForest 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.12 RcppEigen 0.3.3.9.4 reattivo 0.4.4
reactR 0.5.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
Ricette 1.0.9 rivincita (nuovo incontro) 2.0.0 rematch2 2.1.2
Telecomandi 2.4.2.1 esempio riproducibile 2.1.0 reshape2 1.4.4
rlang 1.1.3 rmarkdown 2.25 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.1 rpart 4.1.21 rprojroot 2.0.4
Rserve 1.8-13 RSQLite 2.3.5 rstudioapi 0.15.0
rversions 2.1.2 rvest 1.0.3 Sass 0.4.8
bilancia 1.3.0 selettore 0.4-2 sessioninfo 1.2.2
forma 1.4.6 lucido 1.8.0 sourcetools 0.1.7-1
sparklyr 1.8.4 spaziale 7.3-15 Spline 4.3.2
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1 Statistiche 4.3.2
stats4 4.3.2 perizoma 1.8.3 stringr 1.5.1
sopravvivenza 3.5-5 spavalderia 3.33.1 sys 3.4.2
systemfonts 1.0.5 tcltk 4.3.2 testthat 3.2.1
formattazione del testo 0.3.7 tibble 3.2.1 tidyr 1.3.1
tidyselect 1.2.0 tidyverse 2.0.0 cambio d'ora 0.3.0
data e ora 4032.109 tinytex 0.49 attrezzi 4.3.2
tzdb 0.4.0 verificatore di URL 1.0.1 usa questo 2.2.2
utf8 1.2.4 utilità 4.3.2 identificatore univoco universale (UUID) 1.2-0
V8 4.4.1 vctrs 0.6.5 viridisLite 0.4.2
Vroom 1.6.5 Waldo 0.5.2 baffo 0.4.1
withr 3.0.0 xfun 0.41 xml2 1.3.6
xopen 1.0.0 xtable 1.8-4 yaml 2.3.8
zeallot 0.1.0 zip 2.3.1

Librerie installate di Java e Scala (versione del cluster Scala 2.12)

ID gruppo ID oggetto Versione
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.610
com.amazonaws jmespath-java 1.12.610
com.clearspring.analytics corrente 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.17.1
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml compagno di classe 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core Annotazioni Jackson 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-yaml 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.16.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.caffeine caffeina 2.9.3
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1-nativi
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1-nativi
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1-nativi
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 1.1-nativi
com.github.luben zstd-jni 1.5.5-4
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.10.1
com.google.crypto.tink Tink 1.9.0
com.google.errorprone annotazioni soggette a errori 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 23/05/2026
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.helger profilatore 1.1.1
com.ibm.icu icu4j 72.1
com.jcraft jsch 0.1.55
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.sun.xml.bind jaxb-core 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.10.0
com.twitter chill_2.12 0.10.0
com.twitter util-app_2.12 7.1.0
com.twitter util-core_2.12 7.1.0
com.twitter util-function_2.12 7.1.0
com.twitter util-jvm_2.12 7.1.0
com.twitter util-lint_2.12 7.1.0
com.twitter util-registry_2.12 7.1.0
com.twitter util-stats_2.12 7.1.0
com.typesafe configurazione 1.4.3
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocity univocità-parser 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.16.0
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 3.0.3
dev.ludovic.netlib Blas 3.0.3
dev.ludovic.netlib lapack 3.0.3
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift compressore d'aria 0.25
io.delta delta-sharing-client_2.12 1.0.5
io.dropwizard.metrics annotazione delle metriche 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-core 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics metriche-controlli di salute 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 4.2.19
io.netty netty-all 4.1.96.Final
io.netty netty-buffer 4.1.96.Final
io.netty netty-codec 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.96.Final
io.netty netty-common 4.1.96.Final
io.netty netty-handler 4.1.96.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.96.Final
io.netty netty-resolver 4.1.96.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty netty-transport 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.96.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus simpleclient_common 0.7.0
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.7.0
io.prometheus simpleclient_pushgateway 0.7.0
io.prometheus simpleclient_servlet 0.7.0
io.prometheus.jmx collettore 0.12.0
jakarta.annotation jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.servlet jakarta.servlet-api 4.0.3
jakarta.validation jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation attivazione 1.1.1
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.transaction jta 1.1
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