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

Articolo
11/16/2024

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

Canali di runtime di Delta Live Tables

Nota

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

I cluster Delta Live Tables usano runtime basati sulle versioni delle note sulla versione e sulla compatibilità di Databricks Runtime. Databricks aggiorna automaticamente i runtime di Delta Live Tables per supportare miglioramenti e aggiornamenti alla piattaforma. È possibile usare il campo channel delle impostazioni della pipeline Delta Live Tables per controllare la versione runtime di Delta Live Tables che esegue la 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 altre informazioni sui canali di Delta Live Tables, vedere il campo channel nelle impostazioni della pipeline di Delta Live Tables.

Per informazioni sul modo in cui Delta Live Tables gestisce il processo di aggiornamento per ogni versione, vedere Come funzionano gli aggiornamenti di Delta Live Tables?.

Come fare a trovare la versione di Databricks Runtime per l’aggiornamento di una pipeline?

Per trovare la versione di Databricks Runtime per l’aggiornamento di una pipeline, è possibile eseguire una query sul registro eventi di Delta Live Tables. Vedere Informazioni sul runtime.

Note sulla versione delle Delta Live Table

Le note sulla versione delle Delta Live Table sono organizzate per anno e settimana. Poiché le Delta Live Table sono senza versione, le modifiche dell'area di lavoro e del 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 di Delta Live Tables?

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 agisce in modo proattivo per impedire agli aggiornamenti automatici di introdurre errori o problemi nelle pipeline Delta Live Tables di produzione. Vedere Processo di aggiornamento di Delta Live Tables.

In particolare per gli utenti che distribuiscono 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. Delta Live Tables aggiorna automaticamente il runtime nelle aree di lavoro di Azure Databricks e monitora 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 della pipeline viene ripristinata alla versione precedente che si sa essere stabile e viene attivata automaticamente la seguente procedura:

Il runtime Delta Live Tables della pipeline viene associato alla versione precedente stabile conosciuta.
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

Delta Live Tables ripristina solo le pipeline in esecuzione in modalità di produzione 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 incidano sulle pipeline, usare la funzionalità Canali di Delta Live Tables:

Creare una pipeline di gestione temporanea e impostare il canale su preview.
Nell'interfaccia utente di Delta Live Tables creare una pianificazione per l'esecuzione settimanale della pipeline e consentire agli avvisi di ricevere una notifica tramite posta elettronica per gli errori 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

Delta Live Tables supporta 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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