Note sulla versione di Delta Live Tables e processo di aggiornamento della versione

Articolo
02/05/2025

Questo articolo illustra il processo di rilascio di Delta Live Tables, il modo in cui viene gestito il runtime di Delta Live Tables e fornisce collegamenti alle note di rilascio per ciascun rilascio di Delta Live Tables.

canali di runtime delle tabelle live Delta

Nota

Per visualizzare le versioni di Databricks Runtime usate con una versione Delta Live Tables, vedere le note sulla versione per tale versione.

I cluster Delta Live Tables usano runtime basati su versioni delle note di rilascio di Databricks Runtime e compatibilità. Databricks aggiorna automaticamente i runtime di Tabelle live Delta per supportare miglioramenti e aggiornamenti alla piattaforma. Puoi usare il campo channel nelle impostazioni della pipeline delle Tabelle Delta Live per controllare la versione del runtime delle Tabelle Delta Live che esegue la tua pipeline. I valori supportati sono:

current per usare la versione corrente del runtime.
preview per testare la pipeline con le future modifiche alla versione di runtime.

Per impostazione predefinita, le pipeline vengono eseguite usando la versione di runtime current. Databricks consiglia l’uso del runtime current per i carichi di lavoro di produzione. Per informazioni su come usare l'impostazione preview per testare le pipeline con la versione di runtime successiva, vedere Automatizzare i test delle pipeline con la versione di runtime successiva.

Importante

Le funzionalità contrassegnate come disponibili a livello generale o anteprima pubblica sono disponibili nel current canale.

Per ulteriori informazioni sui canali di Delta Live Tables, vedere il campo channel nelle impostazioni della pipeline Delta Live Tables .

Per informazioni su come delta live tables gestisce il processo di aggiornamento per ogni versione, vedere Come funzionano gli aggiornamenti delle tabelle live Delta?.

Come si trova la versione di Databricks Runtime per un aggiornamento della pipeline?

Per trovare la versione di Databricks Runtime per un aggiornamento della pipeline, è possibile eseguire una query sul registro eventi delle tabelle live Delta. Vedere Informazioni sul runtime.

Note sulla versione Delta Live Tables

Le note sulla versione delle Delta Live Table sono organizzate per anno e settimana. Poiché le tabelle live delta sono senza versione, le modifiche all'area di lavoro e al runtime vengono eseguite automaticamente. Le seguenti note sulla versione forniscono una panoramica delle modifiche e delle correzioni di bug per ogni versione:

Come funzionano gli aggiornamenti delle tabelle live Delta?

Delta Live Tables è considerato un prodotto senza versione , il che significa che Databricks aggiorna automaticamente il runtime di Delta Live Tables per supportare miglioramenti e aggiornamenti alla piattaforma. Databricks consiglia di limitare le dipendenze esterne per le pipeline di Delta Live Tables.

Databricks lavora proattivamente per impedire agli aggiornamenti automatici di introdurre errori o problemi alle pipeline di produzione Delta Live Tables. Consultare il processo di aggiornamento delle "Delta Live Tables" .

In particolare per gli utenti che distribuiscono le pipeline di Delta Live Tables con dipendenze esterne, Databricks consiglia di testare in modo proattivo le pipeline con i canali preview. Vedere Automatizzare i test delle pipeline con la versione di runtime successiva.

processo di aggiornamento di Delta Live Tables

Databricks gestisce il Databricks Runtime usato dalle risorse di calcolo delta live tables. Le tabelle live delta aggiornano automaticamente il runtime nelle aree di lavoro di Azure Databricks e monitorano l'integrità delle pipeline dopo l'aggiornamento.

Se Delta Live Tables rileva che una pipeline non può essere avviata a causa di un aggiornamento, la versione di runtime per la pipeline viene ripristinata alla versione precedente nota per essere stabile e i passaggi seguenti vengono attivati automaticamente:

Il runtime di Delta Live Tables della pipeline è fissato alla versione precedente nota come valida.
Il supporto di Databricks riceve una notifica del problema.
- Se il problema è correlato a una regressione nel runtime, Databricks risolve il problema.
- Se il problema è causato da una libreria personalizzata o da un pacchetto usato dalla pipeline, Databricks contatta l'utente per risolvere il problema.
Quando il problema viene risolto, Databricks avvia nuovamente l'aggiornamento.

Importante

Le tabelle live Delta ripristinano le pipeline in esecuzione in modalità di produzione solo con il canale impostato su current.

Automatizzare i test delle pipeline con la versione di runtime successiva

Per assicurarsi che le modifiche nella versione successiva del runtime di Delta Live Tables non influisca sulle pipeline, usare la funzionalità dei canali di Delta Live Tables:

Creare una pipeline di staging e impostare il canale su preview.
Nell'interfaccia utente di Tabelle Delta Live, crea una pianificazione per eseguire la pipeline settimanalmente e abilita gli avvisi per ricevere una notifica email in caso di fallimenti della pipeline. Databricks consiglia di pianificare le esecuzioni settimanali di test delle pipeline, soprattutto se si usano dipendenze della pipeline personalizzate.
Se si riceve una notifica di errore e non è possibile risolverlo, aprire un ticket di supporto con Databricks.

Dipendenze della pipeline

Le tabelle live delta supportano le dipendenze esterne nelle pipeline; Ad esempio, è possibile installare qualsiasi pacchetto Python usando il comando %pip install. Delta Live Tables supporta anche l'uso di script init con ambito cluster e globale. Tuttavia, queste dipendenze esterne, in particolare gli script init, aumentano il rischio di problemi con gli aggiornamenti di runtime. Per attenuare questi rischi, ridurre al minimo l'uso di script init nelle pipeline. Se l'elaborazione richiede script init, automatizzare i test della pipeline per rilevare i problemi tempestivamente; vedere Automatizzare i test delle pipeline con la versione di runtime successiva. Se si usano script init, Databricks consiglia di aumentare la frequenza dei test.

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