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Agosto 2020

  • Articolo

Queste funzionalità e i miglioramenti della piattaforma Azure Databricks sono stati rilasciati nel mese di agosto 2020.

Nota

Le versioni vengono gestite in staging. L'account Azure Databricks potrebbe non essere aggiornato fino a una settimana dopo la data di rilascio iniziale.

Importante

La versione 3.26 è stata rilasciata solo ai clienti nelle aree Canada centrale e India centrale. Tutte le altre aree otterranno le funzionalità 3.26 contemporaneamente al rilascio della versione 3.27.

L’API di gestione token è disponibile a livello generale e gli amministratori possono usare la console di amministrazione per concedere e revocare l’accesso degli utenti ai token

26 agosto - 1° settembre 2020: versione 3.27

La gestione dei token è ora disponibile a livello generale. Gli amministratori di Azure Databricks possono usare l'API di gestione dei token e la console di amministrazione per gestire i token di accesso personali di Azure Databricks degli utenti. Gli amministratori possono:

  • Monitorare e revocare i token di accesso personali degli utenti.
  • Controllare la durata dei token futuri nell'area di lavoro.
  • Controllare quali utenti possono creare e usare token tramite l'API Autorizzazioni o nella Console di amministrazione.

Nella transizione dall'anteprima pubblica alla disponibilità generale, il parametro created_by dell'API Di gestione token è stato modificato in created_by_ide è stato aggiunto un nuovo parametro created_by_username .

Per altre informazioni, vedere Monitorare e revocare i token di accesso personale.

Limiti di dimensioni aumentati per le app Shiny

26 agosto - 1° settembre 2020: versione 3.27

Le dimensioni massime dell'applicazione per le app Shiny sono state aumentate da 10 MB a 20 MB. Se le dimensioni totali dell'applicazione superano questo limite, esaminare le raccomandazioni nelle domande frequenti su Shiny.

Istruzioni migliorate per la configurazione di un cluster in modalità locale

26 agosto - 1° settembre 2020: versione 3.27

Nell'interfaccia utente del cluster:

  • Se si crea un cluster con 0 ruoli di lavoro, viene visualizzata una descrizione comando che consiglia di usare la modalità locale e di visualizzare l'impostazione di configurazione associata (spark.master local[*]).
  • Non è più possibile impostare spark.master local[*] per un cluster, a meno che il cluster non disponga di 0 ruoli di lavoro.

Visualizzare la versione del notebook associato a un’esecuzione

26 agosto - 1° settembre 2020: versione 3.27

Dalla barra laterale Esperimenti è ora possibile visualizzare la versione di un notebook associato a un'esecuzione. Per informazioni dettagliate, vedere Visualizzare l'esperimento del notebook.

Databricks Runtime 7.2 in disponibilità generale

20 agosto 2020

Databricks Runtime 7.2 offre molte funzionalità e miglioramenti aggiuntivi rispetto a Databricks Runtime 7.1, tra cui:

  • Il caricatore automatico è disponibile a livello generale: il caricatore automatico è un metodo efficiente per l'inserimento incrementale di un numero elevato di file in Delta Lake. È ora disponibile a livello generale e aggiunge le funzionalità seguenti:
    • Opzione modalità elenco directory: Il caricatore automatico aggiunge una nuova modalità elenco directory, oltre alla modalità di notifica file esistente, per determinare quando sono presenti nuovi file.
    • API di gestione delle risorse cloud: è ora possibile usare l'API Scala per gestire le risorse cloud create da Auto Loader. È possibile elencare i servizi di notifica e rimuovere servizi di notifica specifici usando questa API.
    • Opzione di limitazione della frequenza: è ora possibile usare l'opzione cloudFiles.maxBytesPerTrigger per limitare la quantità di dati elaborati in ogni microbatch.
    • Convalida delle opzioni: il caricatore automatico convalida ora le opzioni fornite.validation avrà esito negativo. Per ignorare la convalida delle opzioni, impostare su cloudFiles.validateOptions false.
  • Copiare in modo efficiente una tabella Delta con clone.
  • Miglioramenti:
    • Il connettore Snowflake è stato aggiornato alla versione 2.8.1, che include il supporto di Spark 3.0.
    • Miglioramenti del pass-through delle credenziali
    • Miglioramenti di TensorBoard
    • Librerie Python e R aggiornate

Per informazioni dettagliate, vedere le note sulla versione completa di Databricks Runtime 7.2 (EoS).

Databricks Runtime 7.2 ML in disponibilità generale

20 agosto 2020

Databricks Runtime 7.2 per Machine Learning è basato su Databricks Runtime 7.2 e offre librerie di sistema e Python nuove e migliorate. Per informazioni dettagliate, vedere le note sulla versione completa di Databricks Runtime 7.2 (EoS).

Databricks Runtime 7.2 Genomica in disponibilità generale

20 agosto 2020

Databricks Runtime 7.2 per Genomica è basato su Databricks Runtime 7.2 e velocizza significativamente la conversione di numpy 1D e 2D float typed ndarrays in matrici Java. La documentazione dello studio sull'associazione alone a livello di genoma riflette l'utilizzo.

API per le autorizzazioni (anteprima pubblica)

18 agosto 2020

Databricks è lieta di annunciare l'anteprima pubblica dell'API Autorizzazioni, che consente di gestire le autorizzazioni per:

  • OAuth
  • Cluster
  • Pool
  • Processi
  • Notebook
  • Cartelle (directory)
  • Modelli registrati MLflow

Per altre informazioni, vedere API autorizzazioni.

Databricks Connect 7.1 (disponibilità generale)

12 agosto 2020

Databricks Connect supporta ora Databricks Runtime 7.1.

In Databricks Runtime 7.1 Databricks consiglia di usare sempre la versione più recente di Databricks Connect.

Ordine di installazione ripetibile per le librerie cluster

12-25 agosto 2020: Versione 3.26

In un cluster che esegue Databricks Runtime 7.2 o versione successiva, Azure Databricks ora elabora tutte le librerie cluster nell'ordine in cui sono state installate.

Creare il modello dalla pagina dei modelli registrati di MLflow (anteprima pubblica)

12-25 agosto 2020: Versione 3.26

È ora possibile creare un nuovo modello dalla pagina modelli registrati MLflow. Per informazioni dettagliate, vedere Creare un nuovo modello registrato e assegnarvi un modello registrato.

I servizi contenitore di Databricks supportano le immagini GPU

12-25 agosto 2020: Versione 3.26

È ora possibile usare Databricks Container Services nei cluster con GPU per creare ambienti di Deep Learning portabili con librerie personalizzate.

Per informazioni dettagliate, vedere Databricks Container Services nel calcolo GPU.