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2018 年 3 月

  • [アーティクル]

リリースは段階的に行われます。 Azure Databricks アカウントの更新は、最初のリリース日から 1 週間行われないことがあります。

コマンド実行の詳細

2018 年 3 月 27 日から 4 月 3 日: バージョン 2.68

ノートブックでコマンドを実行すると、詳細な進行状況情報が表示されるようになりました。

Databricks CLI は をサポート

2018 年 3 月 27 日から 4 月 3 日: バージョン 2.68

Databricks CLI 0.6.1 では、すべての位置で --profile がサポートされています。

「Databricks CLI (レガシ)」を参照してください。

新しい Premium SKU のお客様は ACL が既定で有効

2018 年 3 月 27 日から 4 月 3 日: バージョン 2.68

アクセス制御リスト (ACL) は、Premium SKU のすべての新規のお客様に対して既定で有効となります。 既存のお客様は、引き続き ACL を手動で有効にする必要があります。

「アクセス制御リストを無効にできなくなりました」を参照してください。

Azure Databricks の一般提供開始

2018 年 3 月 22 日

Azure Databricks が一般提供されるようになったことをお知らせします。 過去数週間の間に、次のものを含む、Azure Databricks のエクスペリエンスをさらに向上させる機能を追加しました。

もちろん、Azure Databricks では、引き続き Azure Blob Storage、Azure Data Lake Store、Azure Cosmos DB と簡単に統合できます。

learn.microsoft.com では、このサイトで提供されているドキュメントを補完するために、入門資料、Azure アカウント管理に関する情報、エンドツーエンドのチュートリアルを提供しています。

新しいドキュメント サイト テーマ

2018 年 3 月 21 日

ドキュメント サイトの外観を更新しました。 気に入っていただけることを期待しております。

ローカル ストレージの自動スケール

2018 年 3 月 13 日から 20 日: バージョン 2.67

Azure Databricks のすべてのクラスターは、ローカル ストレージの自動スケールが有効にされた状態で起動します。 つまり、ディスクが不足するたびに、Azure Databricks によってクラスター ワーカー VM に追加のマネージド ディスクが自動的にアタッチされます。

詳細については、「ローカル ストレージの自動スケールを有効にする」を参照してください。

仮想ネットワーク (VNet) ピアリング

2018 年 3 月 13 日から 20 日: バージョン 2.67

仮想ネットワーク (VNet) ピアリングのサポートを追加します。これによって、自分の Azure Databricks リソースが実行されている仮想ネットワークを、別の Azure 仮想ネットワークとピアリングできます。

詳細については、「仮想ネットワークをピアリングする」を参照してください。

クラスター イベント ログ

2018 年 3 月 13 日から 20 日: バージョン 2.67

[クラスターの詳細] ページには、重要なクラスターのライフ サイクル イベントを表示する新しい [イベント ログ] タブがあります。 履歴イベントは 60 日間表示できます。これは、Azure Databricks の他のデータ保有期間と同程度です。

詳細については、「コンピューティング イベント ログ」を参照してください。

Databricks CLI: 0.6.0 リリース

2018 年 3 月 13 日: databricks-cli 0.6.0

Databricks CLI で Python 3 がサポートされるようになりました。

詳細については、「Databricks CLI (レガシ)」を参照してください。

ジョブ実行管理

2018 年 3 月 13 日から 20 日: バージョン 2.67

[ジョブの詳細] ページと [ジョブ実行] ページで、ジョブ実行を削除できるようになりました。

ジョブ実行の出力の取得エンドポイントは GA であり、返される最大出力は 5 MB に増えました。

クラスターのアクセス許可の編集に編集モードが必要に

2018 年 3 月 13 日から 20 日: バージョン 2.67

以前は、[編集] をクリックせずにクラスターのアクセス許可を編集することが可能でした。これは、他のクラスター属性と矛盾していました。

この変更の副作用として、クラスターの保留中にクラスターのアクセス許可を編集できなくなります。

Databricks ML Model Export

2018 年 3 月 1 日

このドキュメントでは、Databricks ML Model Export を使用する方法について説明します。これにより、モデルと完全な ML パイプラインを Apache Spark からエクスポートできます。 これらのエクスポートされたモデルとパイプラインを他の (Spark および Spark 以外の) プラットフォームにインポートして、スコア付けや予測を行うことができます。 Model Export は、低遅延かつ軽量な、ML 利用のアプリケーションを対象としています。

注意

この機能には、Databricks Runtime 4.0 以上が必要です。

詳細については、「MLeap ML モデルのエクスポート」を参照してください。