Sierpień 2021

Te funkcje i ulepszenia platformy Azure Databricks zostały wydane w sierpniu 2021 r.

Uwaga

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

Databricks Repos GA

31 sierpnia 2021 r.

Databricks Repos jest teraz ogólnie dostępne. Za pomocą repozytoriów można tworzyć nowe lub klonować istniejące repozytoria Git w Azure Databricks, pracować z notatnikami w tych repozytoriach, stosować najlepsze praktyki rozwoju i współpracy oparte na Git oraz integrować przepływy pracy CI/CD z interfejsami API repozytoriów. Usługa Databricks Repos integruje się z usługami GitHub, Bitbucket, GitLab i Azure DevOps. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz integrację Git w folderach Git usługi Databricks oraz API repozytoriów.

Zwiększony limit czasu dla długotrwałych zadań notebooka

23-30 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.53

Teraz możesz uruchamiać zadania notebooków, które mogą potrwać do 30 dni. Wcześniej obsługiwane były tylko zadania w przepływie pracy notatnika, które zajmują do 48 godzin. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie notesami i modularyzacja kodu w notesach.

Ulepszenia stabilności i skalowalności usługi pracy

23-30 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.53

Następujące zmiany zwiększają stabilność i skalowalność usługi Jobs.

• Każde nowe zadanie i uruchomienie ma przypisany dłuższy, unikatowy, liczbowy, niesekwencyjny identyfikator. Klienci korzystający z interfejsu API zadań , którzy polegają na stałej długości identyfikatora lub sekwencyjnych czy monotonicznie rosnących identyfikatorach, muszą zostać zmodyfikowani, aby akceptować identyfikatory, które są dłuższe, niesekwencyjne i nieuporządkowane. Typ identyfikatora int64 pozostaje niezmieniony, a zgodność jest zachowywana dla klientów korzystających z 754 64-bitowych liczb zmiennoprzecinkowych IEEE, na przykład klientów JavaScript.
• Wartość pola number_in_job, uwzględnionego w odpowiedzi dla niektórych żądań Jobs API, jest teraz ustawiona na tę samą wartość co run_id.

Uwaga

Ta funkcja została opóźniona do lutego 2022 r.

Uprawnienia użytkownika przyznane przez członkostwo w grupie są wyświetlane w konsoli administracyjnej

23-30 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.53

Uprawnienia użytkowników przyznane przez członkostwo w grupie są teraz wyświetlane dla każdego użytkownika na karcie Użytkownicy w konsoli administracyjnej.

Zarządzanie uprawnieniami eksperymentu MLflow (publiczna wersja zapoznawcza)

23-30 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.53

Teraz możesz zarządzać uprawnieniami eksperymentu MLflow ze strony eksperymentu. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Zmienianie uprawnień do eksperymentu.

Ulepszone tworzenie zadań z notesów

23-30 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.53

Teraz możesz edytować i klonować zadania skojarzone z notesem. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Tworzenie i zarządzanie zaplanowanymi zadaniami notesu.

Maszyny wirtualne serii Ddsv4 (publiczna wersja zapoznawcza)

23-30 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.53

Usługa Azure Databricks obsługuje teraz maszyny wirtualne serii Ddsv4. Aby uzyskać więcej informacji na temat tych maszyn wirtualnych, zobacz Ddv4 i Ddsv4-series.

Ulepszona obsługa zwijania nagłówków notesów

23-30 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.53

Teraz możesz zwinąć lub rozwinąć wszystkie zwijalne nagłówki w notesie. Wcześniej można było zwinąć lub rozwinąć tylko jeden nagłówek jednocześnie. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Zwijane nagłówki.

Databricks Runtime 9.0 i 9.0 ML są ogólnie dostępne; 9.0 Photon to publiczna wersja zapoznawcza

17 sierpnia 2021 r.

Środowisko Databricks Runtime 9.0 i 9.0 ML są teraz ogólnie dostępne. 9.0 Photon jest w publicznej wersji zapoznawczej.

Aby uzyskać informacje, zobacz pełne informacje wydania w Databricks Runtime 9.0 (EoS) i Databricks Runtime 9.0 dla ML (EoS).

Databricks Runtime 9.0 (wersja beta)

10 sierpnia 2021 r.

Środowiska Databricks Runtime 9.0 i Databricks Runtime 9.0 ML są teraz dostępne jako wersje beta.

Aby uzyskać informacje, zapoznaj się z pełnymi informacjami o wydaniu w Databricks Runtime 9.0 (EoS) i Databricks Runtime 9.0 dla uczenia maszynowego (EoS).

Programowe zarządzanie repozytoriami za pomocą interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks (publiczna wersja zapoznawcza)

9-16 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.52

Teraz można zarządzać zdalnymi repozytoriami Git przy użyciu interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks. Zobacz Interfejs wiersza polecenia usługi Databricks (starsza wersja).

Programowe zarządzanie repozytoriami za pomocą interfejsu API REST usługi Databricks (publiczna wersja zapoznawcza)

9-16 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.52

Teraz możesz zarządzać zdalnymi repozytoriami Git przy użyciu interfejsu API REST usługi Databricks. Zobacz Repos API.

Kończy się wsparcie dla Databricks Runtime 7.6

8 sierpnia 2021 r.

Wsparcie dla Databricks Runtime 7.6, Databricks Runtime 7.6 dla uczenia maszynowego i Databricks Runtime 7.6 dla genomiki zakończyło się 8 sierpnia. Zobacz Cykle życia wsparcia Databricks.

Zdarzenia inspekcji są rejestrowane podczas interakcji z repozytoriami usługi Databricks

9-13 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.52

Po włączeniu rejestrowania inspekcji, zdarzenie inspekcji jest zapisywane podczas tworzenia, aktualizowania lub usuwania repozytorium Databricks. Dodatkowo, zdarzenie jest rejestrowane po wyświetleniu listy wszystkich repozytoriów Databricks skojarzonych z obszarem roboczym oraz podczas synchronizacji zmian między repozytorium Databricks a zdalnym repozytorium. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zdarzenia folderów Git.

Ulepszone tworzenie zadań i przepływ pracy zarządzania

9-13 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.52

Teraz możesz wyświetlać zadania skojarzone z notesem i zarządzać nimi. W szczególności można uruchomić zadanie, wyświetlić bieżące lub najnowsze uruchomienie, wstrzymać lub wznowić planowanie zadania i usunąć zadanie.

Zaktualizowano interfejs użytkownika do tworzenia zadań w notatniku i dodano nowe opcje konfiguracji. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Tworzenie i zarządzanie zaplanowanymi zadaniami w notesie.

Środowiska uruchomieniowe Photon są teraz dostępne (publiczna wersja zapoznawcza)

9-13 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.52

Photon to nowy natywny silnik wektoryzacji w usłudze Azure Databricks, bezpośrednio zgodny z interfejsami API platformy Apache Spark. Aby aprowizować klastry za pomocą aplikacji Photon, należy użyć obrazu Photon.

Uproszczone instrukcje dotyczące ustawiania poświadczeń usługi Git (publiczna wersja zapoznawcza)

9-13 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.52

Instrukcje na karcie Integracja z usługą Git na stronie Ustawienia użytkownika zostały uproszczone.

Importuj wiele notesów w formacie .html

9-13 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.52

Teraz można zaimportować wiele notesów w formacie .html, w pliku .zip. Wcześniej można było zaimportować tylko jeden notes w .html formacie jednocześnie.

Plik .zip może zawierać foldery i notesy w .html formacie lub formacie pliku źródłowego (Python, Scala, SQL lub R). Plik .zip nie może zawierać obu formatów.

Ulepszenia w zakresie użyteczności dla technologii DLT

9-13 sierpnia 2021 r.: Wersja 3.52

Ta wersja zawiera następujące ulepszenia środowiska uruchomieniowego i interfejsu użytkownika biblioteki DLT:

• Tworząc potok, można teraz określić docelową bazę danych do publikowania tabel i metadanych DLT. Aby uzyskać więcej informacji na temat publikowania zestawów danych, zobacz Use DLT pipelines with legacy Hive metastore (Używanie potoków DLT ze starszym magazynem metadanych Hive).
• Notesy obsługują teraz wyróżnianie składni słów kluczowych w definicjach zestawu danych SQL. Możesz użyć tego wyróżniania składni, aby zapewnić poprawność instrukcji DLT SQL. Zobacz odniesienie do języka SQL, aby uzyskać szczegółowe informacje na temat składni języka SQL DLT.
• Środowisko uruchomieniowe DLT teraz emituje graf potoku przed jego uruchomieniem, co umożliwia wcześniejszy podgląd grafu w interfejsie użytkownika.
• Wszystkie biblioteki języka Python skonfigurowane w Twoich notesach są teraz instalowane przed uruchomieniem dowolnego kodu w Pythonie, dzięki czemu biblioteki są globalnie dostępne dla dowolnego notesu języka Python w Twoim potoku. Zobacz Manage Python dependencies for DLT pipelines (Zarządzanie zależnościami języka Python dla potoków DLT).