Delta Live Tables versie 2025.04
23 januari - 30 januari 2025
Deze functies en verbeteringen zijn uitgebracht met de release 2025.04 van Delta Live Tables.
Databricks Runtime-versies die door deze release worden gebruikt
-kanaal:
- CURRENT (standaard): Databricks Runtime 15.4
- PREVIEW: Databricks Runtime 15.4 of 16.1
Notitie
Omdat kanaalreleases van Delta Live Tables een rolling upgradeproces volgen, worden kanaalupgrades op verschillende tijdstippen geïmplementeerd in verschillende regio's. Uw release, inclusief Databricks Runtime-versies, wordt mogelijk pas na een week of meer bijgewerkt na de eerste releasedatum. Zie Runtime-informatieom de Databricks Runtime-versie voor een pijplijn te vinden.
Nieuwe functies en verbeteringen
- Standaard bieden nieuwe Delta Live Tables-pijplijnen ondersteuning voor het maken en bijwerken van gerealiseerde weergaven en streamingtabellen in meerdere catalogi en schema's. Dit nieuwe standaardgedrag voor pijplijnconfiguratie vereist dat gebruikers een doelschema opgeven dat het standaardschema voor de pijplijn wordt. Het
LIVEvirtuele schema en de bijbehorende syntaxis zijn niet meer vereist. Zie De doelcatalogus en het schema instellen, een Delta Live Tables-pijplijn configurerenen LIVE-schema (verouderd).
- De
clone a pipelineaanvraag in de Databricks REST API is nu algemeen beschikbaar. U kunt deze aanvraag gebruiken om een bestaande pijplijn te kopiëren die naar de Hive-metastore wordt gepubliceerd naar een nieuwe pijplijn die naar Unity Catalog wordt gepubliceerd. Zie Een Unity Catalog-pijplijn maken door een Hive-metastore-pijplijnte klonen.
- Ondersteuning voor het bekijken van streaming workload-metriek bij updates van Delta Live Tables-pijplijnen bevindt zich in publieke preview. Wanneer u pijplijnupdates bekijkt in de gebruikersinterface van Delta Live Tables, kunt u nu metrische gegevens bekijken, zoals backlog seconden, backlogbytes, backlogrecords en backlogbestanden voor elke streamingstroom in de pijplijn. Metrische streaminggegevens worden ondersteund voor Spark Structured Streaming-bronnen, waaronder Apache Kafka, Amazon Kinesis en Auto Loader. Zie Metrische gegevens voor streaming weergeven.