Databricks Runtime 15.2
次のリリース ノートには、Apache Spark 3.5.0 で稼働する Databricks Runtime 15.2 に関する情報が記載されています。
Databricks は、2024 年 5 月にこのバージョンをリリースしました。
ヒント
サポート終了 (EoS) を迎えた Databricks Runtime のバージョンのリリース ノートについては、「サポート終了 Databricks Runtime のリリース ノート」を参照してください。 EoS Databricks Runtime のバージョンは廃止されており、更新されない可能性があります。
動作の変更
バキューム でCOPY INTO メタデータ ファイルがクリーンアップされる
COPY INTO で書き込まれたテーブルに対して VACUUM を実行すると、取り込まれたファイルの追跡に関連付けられた参照されていないメタデータがクリーンアップされるようになりました。 COPY INTO の操作のセマンティクスには影響ありません。
Lakehouse Federation が一般提供 (GA) になる
Databricks Runtime 15.2 以降では、次のデータベースの種類に対する Lakehouse Federation コネクタが一般提供 (GA) になります。
- MySQL
- PostgreSQL
- Amazon Redshift
- Snowflake
- Microsoft SQL Server
- Azure Synapse (SQL Data Warehouse)
- Databricks
このリリースでは、次の機能強化も導入されています。
Snowflake および Microsoft SQL Server コネクタでのシングル サインオン (SSO) 認証のサポート。
サーバーレス コンピューティング環境からの SQL Server コネクタに対する Azure Private Link のサポート。 「ステップ 3: プライベート エンドポイント規則を作成する」を参照してください。
追加のプッシュダウン (文字列、数学、その他の関数) のサポート。
さまざまなクエリ シェイプでのプッシュダウン成功率が向上しました。
追加のプッシュダウン デバッグ機能:
EXPLAIN FORMATTED出力には、プッシュダウンされたクエリ テキストが表示されます。- クエリ プロファイル UI には、プッシュダウンされたクエリ テキスト、フェデレーション ノード ID、JDBC クエリの実行時間 (詳細モード) が表示されます。 「システム生成フェデレーション クエリを表示する」を参照してください。
ヘッダーなしの CSV ファイルでCOPY INTO を使用した列マッピングのための BY POSITION
Databricks Runtime 15.2 以降では、ヘッダーなしの CSV ファイルで COPY INTO に BY POSITION キー ワード (または代替構文 ( col_name [ , <col_name> ... ] )) を使用して、ソース列とターゲット テーブル列のマッピングを簡略化できます。 「パラメーター」を参照してください。
Resubmitted エラーで Spark タスクが失敗した場合のメモリ使用量の削減
Databricks Runtime 15.2 以降でタスクが Resubmitted エラーで失敗した場合、Spark TaskInfo.accumulables() メソッドの戻り値は空です。 以前、このメソッドは、以前に成功したタスク試行の値を返しました。 この動作変更は、次のコンシューマーに影響します。
EventLoggingListenerクラスを使用する Spark タスク。- カスタム Spark リスナー。
以前の動作を復元するには、spark.scheduler.dropTaskInfoAccumulablesOnTaskCompletion.enabled を false に設定します。
アダプティブ クエリ実行プランのバージョン表示の無効化
メモリ使用量を減らすために、既定では、Spark UI でアダプティブ クエリ実行 (AQE) プランのバージョンが無効になっています。 Spark UI で AQE プランのバージョンを有効にするには、spark.databricks.sql.aqe.showPlanChangesInUI.enabled を true に設定します。
保持されるクエリの制限を引き下げることで Spark UI のメモリ使用量を削減
Databricks Runtime 15.2 以降では、Azure Databricks コンピューティングで Spark UI によるメモリ使用量を減らすために、UI に表示されるクエリの数の制限が 1000 から 100 に引き下げられています。 この制限を変更するには、spark.sql.ui.retainedExecutions Spark 構成を使用して新しい値を設定します。
DESCRIBE HISTORY が、リキッド クラスタリングを使用するテーブルへのクラスタリング列の表示を開始
DESCRIBE HISTORY クエリを実行すると、CREATE OR REPLACE 操作と OPTIMIZE 操作に対して、既定で clusterBy フィールドが operationParameters 列に表示されます。 リキッド クラスタリングを使用する Delta テーブルの場合、clusterBy フィールドには、テーブルのクラスタリング列が設定されます。 そのテーブルでリキッド クラスタリングが使用されていない場合、フィールドは空になります。
新機能と機能強化
主キーと外部キーのサポートの一般提供
Databricks Runtime の主キーと外部キーのサポートが一般提供されました。 この GA リリースには、主キーと外部キーを使用するために必要な権限に対する次の変更が含まれています。
- 外部キーを定義するには、外部キーで参照される主キーを含むテーブルに対する
SELECT権限が必要です。 以前に必要だったように、主キーを含むテーブルを所有する必要はありません。 CASCADE句を使用して主キーを削除する場合、主キーを参照する外部キーを定義するテーブルに対する権限は必要ありません。 以前は、参照元のテーブルを所有する必要がありました。- 制約を含むテーブルを削除する場合に、制約を含まないテーブルを削除する場合と同じ権限が必要になりました。
テーブルまたはビューで主キーと外部キーを使用する方法については、「CONSTRAINT 句」、「ADD CONSTRAINT 句」、「DROP CONSTRAINT 句」を参照してください。
リキッド クラスタリングが一般提供に
リキッド クラスタリングのサポートが、Databricks Runtime 15.2 以上で一般公開されました。 「Delta テーブルに Liquid Clustering クラスタリングを使用する」を参照してください。
型の拡大がパブリック プレビュー段階
Delta Lake でサポートされているテーブルで、型の拡大を有効にできるようになりました。 型の拡大が有効になっているテーブルでは、基になるデータ ファイルを書き換えることなく、列の型をより広いデータ型に変更できます。 「型の拡大」を参照してください。
SQL マージ構文に追加されたスキーマ進化句
SQL マージ ステートメントに WITH SCHEMA EVOLUTION 句を追加して、操作のスキーマ進化を有効にできるようになりました。 「マージ用のスキーマ進化構文」を参照してください。
PySpark カスタム データ ソースがパブリック プレビューで利用可能
PySpark データソースは Python (PySpark) DataSource API を使用して作成できます。これにより、カスタム データ ソースからの読み取りと、Python を使用した Apache Spark のカスタム データ シンクへの書き込みが可能になります。 「PySpark カスタム データ ソース」を参照してください
applyInPandas と mapInPandas が、共有アクセス モードの Unity Catalog コンピューティングで使用できるようになりました
Databricks Runtime 14.3 LTS メンテナンス リリースの一環として、applyInPandas および mapInPandas の UDF の型が Databricks Runtime 14.3 以降を実行する共有アクセス モード コンピューティングでサポートされるようになりました。
dbutils.widgets.getAll() を使用してノートブック内のすべてのウィジェットを取得する
ノートブック内のすべてのウィジェット値を取得するには、dbutils.widgets.getAll() を使用します。 これは、Spark SQL クエリに複数のウィジェット値を渡す場合に特に役立ちます。
バキューム インベントリのサポート
Delta テーブルで VACUUM コマンドを実行するときに考慮するファイルのインベントリを指定できるようになりました。 「OSS Delta ドキュメント」を参照してください。
Zstandard 圧縮関数のサポート
BINARY データの圧縮と展開を行うための zst_compress、zstd_decompress、try_zstd_decompress 関数を使用できるようになりました。
バグ修正
SQL UI のクエリ プランに PhotonWriteStage を正しく表示
SQL UI に表示した場合、クエリ プランの write コマンドで PhotonWriteStage が演算子として正しく表示されませんでした。 このリリースでは、UI が更新され、PhotonWriteStage はステージとして表示されます。 これは UI の変更のみであり、クエリの実行方法には影響しません。
Ray の更新により Ray クラスターの起動に関する問題を修正
このリリースには、Ray クラスターが Databricks Runtime for Machine Learning で開始されないようにしている破壊的変更を修正する、パッチが適用されたバージョンの Ray が含まれています。 この変更により、Ray の機能は、15.2 より前のバージョンの Databricks Runtime と同じになります。
GraphFrames の更新により Spark 3.5 による正しくない結果を修正
このリリースには、GraphFrames と Spark 3.5 を使用したときに一部のアルゴリズムに対して正しくない結果を引き起こす問題を修正する、GraphFrames パッケージに対する更新プログラムが含まれています。
DataFrame.sort() および DataFrame.sortWithinPartitions() 関数のエラー クラスを修正
このリリースには、0 がインデックス引数として渡されたときに ZERO_INDEX エラー クラスが確実にスローされるように、PySpark DataFrame.sort() および DataFrame.sortWithinPartitions() 関数に対する更新プログラムが含まれています。 以前は、エラー クラス INDEX_NOT_POSITIVE がスローされていました。
ipywidgets が 8.0.4 から 7.7.2 にダウングレード
Databricks Runtime 15.0 で ipywidgets を 8.0.4 にアップグレードすることで発生したエラーを修正するために、Databricks Runtime 15.2 では ipywidgets が 7.7.2 にダウングレードされます。 これは、以前の Databricks Runtime バージョンに含まれているバージョンと同じです。
ライブラリのアップグレード
- アップグレードされた Python ライブラリ:
- GitPython (3.1.42 から 3.1.43 へ)
- google-api-core (2.17.1 から 2.18.0 へ)
- google-auth (2.28.1 から 2.29.0 へ)
- google-cloud-storage (2.15.0 から 2.16.0 へ)
- googleapis-common-protos (1.62.0 から 1.63.0 へ)
- ipywidgets (8.0.4 から 7.7.2 へ)
- mlflow-skinny (2.11.1 から 2.11.3 へ)
- s3transfer (0.10.0 から 0.10.1 へ)
- sqlparse (0.4.4 から 0.5.0 へ)
- typing_extensions (4.7.1 から 4.10.0 へ)
- アップグレードされた R ライブラリは次のとおりです。
- アップグレードされた Java ライブラリ:
- com.amazonaws.aws-java-sdk-autoscaling (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudformation (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudfront (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudhsm (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudsearch (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudtrail (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatch (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatchmetrics (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-codedeploy (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitoidentity (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitosync (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-config (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-core (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-datapipeline (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-directconnect (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-directory (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-dynamodb (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ec2 (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ecs (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-efs (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticache (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticbeanstalk (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticloadbalancing (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elastictranscoder (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-emr (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-glacier (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-glue (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-iam (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-importexport (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-kinesis (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-kms (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-lambda (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-logs (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-machinelearning (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-opsworks (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-rds (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-redshift (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-route53 (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-s3 (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ses (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-simpledb (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-simpleworkflow (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sns (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sqs (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ssm from (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-storagegateway (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sts (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-support (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.aws-java-sdk-workspaces (1.12.390 から 1.12.610 へ)
- com.amazonaws.jmespath-java (1.12.390 から 1.12.610 へ)
Apache Spark
Databricks Runtime 15.2 には、Apache Spark 3.5.0 が含まれています。 このリリースには、 Databricks Runtime 15.1 (EoS)に含まれるすべての Spark の修正と機能強化、および Spark に対する次の追加のバグ修正と機能強化が含まれています。
- [SPARK-47941] [SC-163568] [SS] [Connect] PySpark の ForeachBatch worker 初期化エラーについてユーザーに伝える
- [SPARK-47412] [SC-163455][SQL] LPad/RPad の照合順序のサポートを追加する
- [SPARK-47907] [SC-163408][SQL] 構成の下にバングを配置する
- [SPARK-46820] [SC-157093][PYTHON]
new_msgを復元してエラー メッセージの回帰を修正する - [SPARK-47602] [SPARK-47577][SPARK-47598][SPARK-47577]Core/MLLib/リソース マネージャー: 構造化ログの移行
- [SPARK-47890] [SC-163324][CONNECT][PYTHON] Scala と Python に variant 関数を追加する
- [SPARK-47894] [SC-163086][CORE][WEBUI] マスター UI に
Environmentページを追加する - [SPARK-47805] [SC-163459][SS] MapState に TTL を実装する
- [SPARK-47900] [SC-163326] 暗黙的な (UTF8_BINARY) 照合順序のチェックを修正する
- [SPARK-47902] [SC-163316][SQL]Compute Current Time* の式を折りたたみ可能にする
- [SPARK-47845] [SC-163315][SQL][PYTHON][CONNECT] scala と python の split 関数で列の型をサポートする
- [SPARK-47754] [SC-162144][SQL] Postgres: 多次元配列の読み取りをサポートする
- [SPARK-47416] [SC-163001][SQL] CollationBenchmark #90339 に新しい関数を追加する
- [SPARK-47839] [SC-163075][SQL] RewriteWithExpression における集計のバグを修正する
- [SPARK-47821] [SC-162967][SQL] is_variant_null 式を実装する
- [SPARK-47883] [SC-163184][SQL] RowQueue で
CollectTailExec.doExecuteを遅延させる - [SPARK-47390] [SC-163306][SQL] PostgresDialect が TIMESTAMP を TIMESTAMP_TZ と区別する
- [SPARK-47924] [SC-163282][CORE] DEBUG ロゴを
DiskStore.moveFileToBlockに追加する - [SPARK-47897] [SC-163183][SQL][3.5] scala 2.12 での ExpressionSet パフォーマンスの回帰を修正する
- [SPARK-47565] [SC-161786][PYTHON] PySpark worker プールのクラッシュの回復性
- [SPARK-47885] [SC-162989][PYTHON][CONNECT] pyspark.resource を pyspark-connect と互換性のあるものにする
- [SPARK-47887] [SC-163122][CONNECT]
spark/connect/relations.protoから未使用のインポートspark/connect/common.protoを削除する - [SPARK-47751] [SC-161991][PYTHON][CONNECT] pyspark.worker_utils を pyspark-connect と互換性のあるものにする
- [SPARK-47691] [SC-161760][SQL] Postgres: 書き込み側で多次元配列をサポートする
- [SPARK-47617] [SC-162513][SQL] 照合順序用の TPC-DS テスト インフラストラクチャを追加する
- [SPARK-47356] [SC-162858][SQL] ConcatWs と Elt のサポートを追加する (すべての照合順序)
- [SPARK-47543] [SC-161234][CONNECT][PYTHON] Pandas DataFrame から
dictをMapTypeとして推論して DataFrame を作成できるようにする - [SPARK-47863] [SC-162974][SQL] ICU での startsWith と endsWith の照合順序に対応した実装を修正する
- [SPARK-47867] [SC-162966][SQL] JSON スキャンのバリアントをサポートする。
- [SPARK-47366] [SC-162475][SQL][PYTHON] PySpark の VariantVal を追加する
- [SPARK-47803] [SC-162726][SQL] バリアントへのキャストをサポートする。
- [SPARK-47769] [SC-162841][SQL] schema_of_variant_agg 式を追加する。
- [SPARK-47420] [SC-162842][SQL] テスト出力を修正する
- [SPARK-47430] [SC-161178][SQL] GROUP BY for MapType をサポートする
- [SPARK-47357] [SC-162751][SQL] Upper、Lower、InitCap のサポートを追加する (すべての照合順序)
- [SPARK-47788] [SC-162729][SS] ストリーミング ステートフル操作で同じハッシュ パーティション分割を行う
- [SPARK-47776] [SC-162291][SS] ステートフル演算子のキー スキーマでバイナリ非等値照合順序を使用できないようにする
- [SPARK-47673] [SC-162824][SS] ListState に TTL を実装する
- [SPARK-47818] [SC-162845][CONNECT] SparkConnectPlanner にプラン キャッシュを導入して、分析要求のパフォーマンスを向上させる
- [SPARK-47694] [SC-162783][CONNECT] クライアント側で最大メッセージ サイズを構成できるようにする
- [SPARK-47274] 元に戻す "[SC-162479][PYTHON][SQL] PySpark DataFrame…
- [SPARK-47616] [SC-161193][SQL] MySQL から Spark SQL データ型をマッピングするためのユーザー ドキュメントを追加する
- [SPARK-47862] [SC-162837][PYTHON][CONNECT] proto ファイルの生成を修正する
- [SPARK-47849] [SC-162724][PYTHON][CONNECT] リリース スクリプトを変更して pyspark-connect をリリースする
- [SPARK-47410] [SC-162518][SQL] UTF8String と CollationFactory をリファクターする
- [SPARK-47807] [SC-162505][PYTHON][ML] pyspark.ml を pyspark-connect と互換性のあるものにする
- [SPARK-47707] [SC-161768][SQL] MySQL Connector/J 5.x の JSON 型の特別な処理
- [SPARK-47765] 元に戻す "[SC-162636][SQL] SET COLLATION をパーサー…
- [SPARK-47081] [SC-162151][CONNECT][FOLLOW] Progress Handler の使いやすさを向上させる
- [SPARK-47289] [SC-161877][SQL] 拡張機能で Explain プランの拡張情報をログできるようにする
- [SPARK-47274] [SC-162479][PYTHON][SQL] PySpark DataFrame API エラーに関するより有用なコンテキストを提供する
- [SPARK-47765] [SC-162636][SQL] SET COLLATION をパーサー規則に追加する
- [SPARK-47828] [SC-162722][CONNECT][PYTHON] 無効なプランで
DataFrameWriterV2.overwriteが失敗する - [SPARK-47812] [SC-162696][CONNECT] ForEachBatch worker の SparkSession のシリアル化をサポートする
- [SPARK-47253] [SC-162698][CORE] イベント キューを完全にドレインせずに LiveEventBus を停止できるようにする
- [SPARK-47827] [SC-162625][PYTHON] 非推奨の機能に関する警告を表示しない
- [SPARK-47733] [SC-162628][SS] クエリの進行状況の transformWithState 演算子部分のカスタム メトリックを追加する
- [SPARK-47784] [SC-162623][SS] TTLMode と TimeoutMode を 1 つの TimeMode にマージする。
- [SPARK-47775] [SC-162319][SQL] バリアント仕様の残りのスカラー型をサポートする。
- [SPARK-47736] [SC-162503][SQL] AbstractArrayType のサポートを追加する
- [SPARK-47081] [SC-161758][CONNECT] クエリ実行の進行状況をサポートする
- [SPARK-47682] [SC-162138][SQL] バリアントからのキャストをサポートする。
- [SPARK-47802] [SC-162478][SQL] () の意味を struct() から * に戻す
- [SPARK-47680] [SC-162318][SQL] variant_explode 式を追加する。
- [SPARK-47809] [SC-162511][SQL]
checkExceptionInExpressionが各 codegen モードのエラーを確認する必要がある - [SPARK-41811] [SC-162470][PYTHON][CONNECT]
SQLStringFormatterをWithRelationsで実装する - [SPARK-47693] [SC-162326][SQL] UTF8_BINARY_LCASE 照合順序で使用される UTF8String の小文字比較の最適化を追加する
- [SPARK-47541] [SC-162006][SQL] reverse、array_join、concat、map 操作をサポートする複合型の照合文字列
- [SPARK-46812] [SC-161535][CONNECT][PYTHON] mapInPandas / mapInArrow で ResourceProfile をサポートする
- [SPARK-47727] [SC-161982][PYTHON] SparkConf を SparkSession と SparkContext の両方のルート レベルにする
- [SPARK-47406] [SC-159376][SQL] MYSQLDialect の TIMESTAMP と DATETIME を処理する
- [SPARK-47081] 元に戻す "[SC-161758][CONNECT] クエリ実行の進行…
- [SPARK-47681] [SC-162043][SQL] schema_of_variant 式を追加する。
- [SPARK-47783] [SC-162222] 不足している SQLSTATEs をいくつか追加して、YY000 をクリーンアップし…
- [SPARK-47634] [SC-161558][SQL] マップ キーの正規化を無効にするためのレガシ サポートを追加する
- [SPARK-47746] [SC-162022] RocksDBStateEncoder に序数ベースの範囲エンコードを実装する
- [SPARK-47285] [SC-158340][SQL] AdaptiveSparkPlanExec が常に context.session を使用する必要がある
- [SPARK-47643] [SC-161534][SS][PYTHON] python ストリーミング ソースの pyspark テストを追加する
- [SPARK-47582] [SC-161943][SQL] 変数を含む Catalyst logInfo を構造化ログ記録フレームワークに移行する
- [SPARK-47558] [SC-162007][SS] ValueState の状態 TTL のサポート
- [SPARK-47358] [SC-160912][SQL][COLLATION] 正しいデータ型を返すように繰り返し式のサポートを向上させる
- [SPARK-47504] [SC-162044][SQL] StringTypeCollated の AbstractDataType simpleStrings を解決する
- [SPARK-47719] 元に戻す "[SC-161909][SQL] spark.sql.legacy.timeParserPolicy の…
- [SPARK-47657] [SC-162010][SQL] ファイル ソースごとの照合順序フィルターのプッシュ ダウン サポートを実装する
- [SPARK-47081] [SC-161758][CONNECT] クエリ実行の進行状況をサポートする
- [SPARK-47744] [SC-161999] 範囲エンコーダーの負の値 (byte) のサポートを追加する
- [SPARK-47713] [SC-162009][SQL][CONNECT] 自己結合エラーを修正する
- [SPARK-47310] [SC-161930][SS] 状態ストアの値部分における複数の値に対するマージ操作のためのマイクロベンチマークを追加する
- [SPARK-47700] [SC-161774][SQL] treeNode を使用したエラー メッセージの書式設定を修正する
- [SPARK-47752] [SC-161993][PS][CONNECT] pyspark.pandas を pyspark-connect と互換性のあるものにする
- [SPARK-47575] [SC-161402][SPARK-47576][SPARK-47654] 構造化ログ記録フレームワークに logWarning/logInfo API を実装する
- [SPARK-47107] [SC-161201][SS][PYTHON] python ストリーミング データ ソースのパーティション リーダーを実装する
- [SPARK-47553] [SC-161772][SS] transformWithState 演算子 API の Java サポートを追加する
- [SPARK-47719] [SC-161909][SQL] spark.sql.legacy.timeParserPolicy の既定値を CORRECTED に変更する
- [SPARK-47655] [SC-161761][SS] タイマーと state-v2 の初期状態処理を統合する
- [SPARK-47665] [SC-161550][SQL] SMALLINT を使用して ShortType を MYSQL に書き込む
- [SPARK-47210] [SC-161777][SQL] 不確定なサポートなしで暗黙的キャストを追加する
- [SPARK-47653] [SC-161767][SS] 負の数値型と範囲スキャン キー エンコーダーのサポートを追加する
- [SPARK-46743] [SC-160777][SQL] 定数のたたみ込み後にバグをカウントする
- [SPARK-47525] [SC-154568][SQL] マップ属性でのサブクエリ相関結合をサポートする
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- [SPARK-47491] [SC-161176][CORE]
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PluginEndpointが警告するようにする - [SPARK-47280] [SC-158350][SQL] ORACLE TIMESTAMP WITH TIMEZONE のタイムゾーン制限を削除する
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Databricks ODBC/JDBC ドライバーのサポート
Databricks では、過去 2 年間にリリースされた ODBC/JDBC ドライバーがサポートされています。 最近リリースされたドライバーをダウンロードしてアップグレードしてください (ODBC のダウンロード、JDBC のダウンロード)。
システム環境
- オペレーティング システム: 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
インストールされている Python ライブラリ
| ライブラリ | Version | ライブラリ | Version | ライブラリ | バージョン |
|---|---|---|---|---|---|
| asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | azure-core | 1.30.1 |
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インストールされている R ライブラリ
R ライブラリは、Posit パッケージ マネージャー CRAN スナップショットからインストールされます。
| ライブラリ | Version | ライブラリ | Version | ライブラリ | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| 矢印 | 14.0.0.2 | askpass | 1.2.0 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.4.1 | base | 4.3.2 | base64enc | 0.1-3 |
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| bitops | 1.0-7 | blob (blob) | 1.2.4 | boot | 1.3-28 |
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| キャレット | 6.0-94 | cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-61 |
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| data.table | 1.15.0 | datasets | 4.3.2 | DBI | 1.2.1 |
| dbplyr | 2.4.0 | desc | 1.4.3 | devtools | 2.4.5 |
| ダイアグラム | 1.6.5 | diffobj | 0.3.5 | digest | 0.6.34 |
| downlit | 0.4.3 | dplyr | 1.1.4 | dtplyr | 1.3.1 |
| e1071 | 1.7-14 | ellipsis | 0.3.2 | evaluate | 0.23 |
| fansi | 1.0.6 | farver | 2.1.1 | fastmap | 1.1.1 |
| fontawesome | 0.5.2 | forcats | 1.0.0 | foreach | 1.5.2 |
| foreign | 0.8-85 | forge | 0.2.0 | fs | 1.6.3 |
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| survival | 3.5-5 | Swagger | 3.33.1 | sys | 3.4.2 |
| systemfonts | 1.0.5 | tcltk | 4.3.2 | testthat | 3.2.1 |
| textshaping | 0.3.7 | tibble | 3.2.1 | tidyr | 1.3.1 |
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| V8 | 4.4.1 | vctrs | 0.6.5 | viridisLite | 0.4.2 |
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| zeallot | 0.1.0 | 郵便番号 | 2.3.1 |
インストールされている Java ライブラリと Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスター バージョン)
| グループ ID | 成果物 ID | Version |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
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| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.12.610 |
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| 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 | ストリーム (stream) | 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 | classmate | 1.3.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-annotations | 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 | caffeine | 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-natives |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java | 1.1-natives |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64 | 1.1-natives |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64 | 1.1-natives |
| 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 | error_prone_annotations | 2.10.0 |
| com.google.flatbuffers | flatbuffers-java | 23.5.26 |
| com.google.guava | guava | 15.0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
| com.helger | profiler | 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 | config | 1.4.3 |
| com.typesafe.scala-logging | scala-logging_2.12 | 3.7.2 |
| com.uber | h3 | 3.7.3 |
| com.univocity | univocity-parsers | 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 |
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| commons-io | commons-io | 2.13.0 |
| commons-lang | commons-lang | 2.6 |
| commons-logging | commons-logging | 1.1.3 |
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| 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 |
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