Udostępnij za pośrednictwem

Wrzesień 2019

  • Artykuł

Te funkcje i ulepszenia platformy Azure Databricks zostały wydane we wrześniu 2019 r.

Uwaga

Wydania są etapowe. Twoje konto usługi Azure Databricks może nie zostać zaktualizowane do tygodnia po początkowej dacie wydania.

Kończy się wsparcie dla środowisk Databricks Runtime 5.2

30 września 2019 r.

Wsparcie dla środowiska Databricks Runtime 5.2 zakończyło się 30 września. Zobacz Cykle życia pomocy technicznej usługi Databricks.

Uruchamianie klastrów zautomatyzowanych obsługiwanych przez pulę, używających usługi Databricks Light (publiczna wersja zapoznawcza)

26 września — 1 października 2019 r.: Wersja 3.3

Po wprowadzeniu dokumentacji konfiguracji puli w lipcu nie można wybrać Databricks Light jako wersji środowiska uruchomieniowego podczas konfigurowania klastra opartego na puli na potrzeby zadania zautomatyzowanego. Teraz możesz mieć czas szybkiego startu klastra i ekonomiczne klastry.

14 października 2019 r. zmieniają się adresy IP bramy usługi Azure SQL Database

14 października firma Microsoft przeprowadzi migrację ruchu do nowych bram w tych regionach. Jeśli obszar roboczy znajduje się w jednym z tych regionów i skonfigurowano tras zdefiniowanych przez użytkownika (UDR) dla skonsolidowanego magazynu metadanych z własnej sieci wirtualnej usługi Azure Databricks (przy użyciu iniekcji sieci wirtualnej), może być konieczne zaktualizowanie adresu IP magazynu metadanych w przypadku zmiany tych adresów IP. Skonsultuj się z tabelą adresów IP bramy Azure SQL Database, aby uzyskać najnowszą listę adresów IP dla twojego regionu.

Przekazywanie poświadczeń usługi Azure Data Lake Storage jest teraz obsługiwane w standardowych klastrach i języku Scala (publiczna wersja zapoznawcza)

12-17 września 2019 r.: Wersja 3.2

Przekazywanie poświadczeń można teraz używać z językami Python, SQL i Scala w standardowych klastrach z uruchomionym środowiskiem Databricks Runtime 5.5 lub nowszym, a także platformą SparkR w środowisku Databricks Runtime 6.0 Beta. Do tej pory przekazywanie poświadczeń wymagało klastrów o wysokiej współbieżności, które nie obsługują języka Scala.

Gdy klaster jest włączony dla przekazywania poświadczeń usługi Azure Data Lake Storage, polecenia uruchamiane w tym klastrze mogą odczytywać i zapisywać dane w usłudze Azure Data Lake Storage bez konieczności konfigurowania poświadczeń jednostki usługi w celu uzyskania dostępu do magazynu. Poświadczenia są ustawiane automatycznie przez użytkownika inicjującego akcję.

W przypadku zabezpieczeń tylko jeden użytkownik może uruchamiać polecenia w klastrze standardowym z włączonym przekazywaniem poświadczeń. Jeden użytkownik jest ustawiany w czasie tworzenia i może być edytowany przez wszystkich użytkowników z uprawnieniami zarządzania w klastrze. Administratorzy muszą upewnić się, że jeden użytkownik ma co najmniej uprawnienie dołączania do klastra.

Przekazywanie poświadczeń pojedynczego użytkownika

Ramki danych biblioteki Pandas są teraz renderowane w notesach bez skalowania

12-17 września 2019 r.: Wersja 3.2

W notesach displayHTML usługi Azure Databricks skalowanie niektórych zawartości HTML w ramce w celu dopasowania do dostępnej szerokości renderowanego notesu. Chociaż to zachowanie jest pożądane w przypadku obrazów, źle renderowane szerokie ramki danych pandas. Ale już nie!

Wyświetlanie selektora wersji języka Python jest teraz dynamiczne

12-17 września 2019 r.: Wersja 3.2

Po wybraniu środowiska uruchomieniowego usługi Databricks, które nie obsługuje języka Python 2 (na przykład Databricks 6.0), strona tworzenia klastra ukrywa selektor wersji języka Python.

Databricks Runtime 6.0 (wersja beta)

12 września 2019 r.

Środowisko Databricks Runtime 6.0 Beta oferuje wiele uaktualnień bibliotek i nowych funkcji, w tym:

  • Nowe interfejsy API języka Scala i Java dla poleceń DML Delta Lake, a także polecenia narzędzi do usuwania zbędnych danych i historii.
  • Ulepszony klient PROGRAMU DBFS FUSE w wersji 2 umożliwiający szybsze i bardziej niezawodne operacje odczytu i zapisu podczas trenowania modelu.
  • Obsługa wielu wykresów matplotlib na komórkę notesu.
  • Przeprowadź aktualizację do Python 3.7 oraz zaktualizuj biblioteki numpy, pandas, matplotlib i inne.
  • Obsługa wersji Sunset of Python 2.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz pełne informacje o wersji środowiska Databricks Runtime 6.0 (EoS).