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Tempo de execução do Databricks 14.0 (EoS)

  • Artigo

Nota

O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para obter a data de fim do suporte, consulte Histórico de fim do suporte. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.

As seguintes notas de versão fornecem informações sobre o Databricks Runtime 14.0, alimentado pelo Apache Spark 3.5.0.

A Databricks lançou esta versão em setembro de 2023.

Novos recursos e melhorias

O rastreamento de linha é GA

O rastreamento de linhas para Delta Lake agora está disponível para o público em geral. Consulte Usar rastreamento de linha para tabelas Delta.

E/S preditiva para atualizações é GA

A E/S preditiva para atualizações agora está disponível para o público em geral. Consulte O que é E/S preditiva?.

Os vetores de exclusão são GA

Os vetores de exclusão agora estão geralmente disponíveis. Consulte O que são vetores de exclusão?.

Spark 3.5.0 é GA

O Apache Spark 3.5.0 já está disponível para o público em geral. Consulte Spark Release 3.5.0.

Visualização pública para funções de tabela definidas pelo usuário para Python

As funções de tabela definidas pelo usuário (UDTFs) permitem registrar funções que retornam tabelas em vez de valores escalares. Consulte Funções de tabela definidas pelo usuário (UDTFs) do Python.

Visualização pública para simultaneidade em nível de linha

A simultaneidade em nível de linha reduz os conflitos entre operações de gravação simultâneas, detetando alterações no nível da linha e resolvendo automaticamente alterações concorrentes em gravações simultâneas que atualizam ou excluem linhas diferentes no mesmo arquivo de dados. Consulte Conflitos de gravação com simultaneidade em nível de linha.

O diretório de trabalho atual padrão foi alterado

O diretório de trabalho atual padrão (CWD) para código executado localmente agora é o diretório que contém o bloco de anotações ou script que está sendo executado. Isso inclui código como %sh Python ou R que não usam o Spark. Consulte Qual é o diretório de trabalho atual padrão?.

Problema conhecido com o sparklyr

A versão instalada do pacote (versão 1.8.1) não é compatível com o sparklyr Databricks Runtime 14.0. Para usar sparklyro , instale a versão 1.8.3 ou superior.

Apresentando o Spark Connect na arquitetura de cluster compartilhado

Com o Databricks Runtime 14.0 e superior, os clusters compartilhados agora usam o Spark Connect com o Spark Driver do Python REPL por padrão. As APIs internas do Spark não são mais acessíveis a partir do código do usuário.

O Spark Connect agora interage com o Spark Driver do REPL, em vez da integração REPL herdada.

Listar versões disponíveis da atualização da API do Spark

Habilite o Photon definindo runtime_engine = PHOTONe habilite aarch64 escolhendo um tipo de instância graviton. O Azure Databricks define a versão correta do Databricks Runtime. Anteriormente, a API da versão do Spark retornava tempos de execução específicos da implementação para cada versão. Consulte GET /api/2.0/clusters/spark-versions na Referência da API REST.

Alterações interruptivas

No Databricks Runtime 14.0 e superior, os clusters com modo de acesso compartilhado usam o Spark Connect para comunicação cliente-servidor. Isso inclui as seguintes alterações.

Para obter mais informações sobre as limitações do modo de acesso compartilhado, consulte Limitações do modo de acesso de computação para o Unity Catalog.

Python em clusters com modo de acesso compartilhado

  • sqlContext não está disponível. O Azure Databricks recomenda o uso da spark variável para a SparkSession instância.
  • O Spark Context (sc) não está mais disponível em Blocos de Anotações ou ao usar o Databricks Connect em um cluster com modo de acesso compartilhado. As seguintes sc funções não estão mais disponíveis:
    • emptyRDD, , , , , textFileuiWebUrlsequenceFilebinaryRecordswholeTextFilessetJobGroupunionstopnewAPIHadoopRDDhadoopFilehadoopRDDsetSystemPropertysetLocalPropertybinaryFilesrunJobpickleFilenewAPIHadoopFileparallelizeinit_batched_serializerrangegetConf
  • O recurso Informações do Conjunto de Dados não é mais suportado.
  • Não há mais uma dependência da JVM ao consultar o Apache Spark e, como consequência, APIs internas relacionadas à JVM, como _jsc, _jconf, _jvm, _jsparkSession, _jreader, _jc, _jseq, _jdf, , e _jmap_jcols não são mais suportadas.
  • Ao acessar valores de configuração usando spark.conf apenas o tempo de execução dinâmico, os valores de configuração são acessíveis.
  • Os comandos de análise Delta Live Tables ainda não são suportados em clusters compartilhados.

Delta em clusters com modo de acesso compartilhado

  • Em Python, não há mais uma dependência da JVM ao consultar o Apache Spark. APIs internas relacionadas à JVM, como DeltaTable._jdt, DeltaTableBuilder._jbuilder, DeltaMergeBuilder._jbuildere DeltaOptimizeBuilder._jbuilder não são mais suportadas.

SQL em clusters com modo de acesso compartilhado

  • DBCACHE e DBUNCACHE os comandos não são mais suportados.
  • Casos de uso raros como cache table db as show databases não são mais suportados.

Atualizações da biblioteca

  • Bibliotecas Python atualizadas:
    • asttokens de 2.2.1 a 2.0.5
    • attrs de 21.4.0 a 22.1.0
    • botocore de 1.27.28 a 1.27.96
    • certifi de 2022.9.14 a 2022.12.7
    • Criptografia de 37.0.1 a 39.0.1
    • depuração de 1.6.0 a 1.6.7
    • docstring-to-markdown de 0,12 a 0,11
    • execução de 1.2.0 a 0.8.3
    • facetas-visão geral de 1.0.3 a 1.1.1
    • googleapis-common-protos de 1.56.4 a 1.60.0
    • grpcio de 1.48.1 a 1.48.2
    • IDNA de 3,3 a 3,4
    • ipykernel de 6.17.1 a 6.25.0
    • ipython de 8.10.0 a 8.14.0
    • Jinja2 de 2.11.3 a 3.1.2
    • jsonschema de 4.16.0 a 4.17.3
    • jupyter_core de 4.11.2 a 5.2.0
    • kiwisolver de 1.4.2 a 1.4.4
    • MarkupSafe de 2.0.1 a 2.1.1
    • matplotlib de 3.5.2 a 3.7.0
    • nbconvert de 6.4.4 para 6.5.4
    • nbformat de 5.5.0 a 5.7.0
    • nest-asyncio de 1.5.5 a 1.5.6
    • notebook de 6.4.12 a 6.5.2
    • numpy de 1.21.5 a 1.23.5
    • embalagem de 21,3 a 22,0
    • pandas de 1.4.4 a 1.5.3
    • PathSpec de 0.9.0 a 0.10.3
    • patsy de 0.5.2 a 0.5.3
    • Almofada de 9.2.0 a 9.4.0
    • pip de 22.2.2 a 22.3.1
    • protobuf de 3.19.4 a 4.24.0
    • pytoolconfig de 1.2.2 a 1.2.5
    • pytz de 2022.1 a 2022.7
    • s3transfer de 0.6.0 a 0.6.1
    • seaborn de 0.11.2 a 0.12.2
    • setuptools de 63.4.1 a 65.6.3
    • soupsieve de 2.3.1 a 2.3.2.post1
    • dados de pilha de 0.6.2 a 0.2.0
    • statsmodels de 0.13.2 a 0.13.5
    • terminado de 0.13.1 a 0.17.1
    • traços de 5.1.1 a 5.7.1
    • typing_extensions de 4.3.0 a 4.4.0
    • urllib3 de 1.26.11 a 1.26.14
    • virtualenv de 20.16.3 a 20.16.7
    • roda de 0.37.1 a 0.38.4
  • Bibliotecas R atualizadas:
    • seta de 10.0.1 a 12.0.1
    • base de 4.2.2 a 4.3.1
    • Blob de 1.2.3 a 1.2.4
    • Vassoura de 1.0.3 a 1.0.5
    • bslib de 0.4.2 a 0.5.0
    • cachem de 1.0.6 a 1.0.8
    • Cursor de 6,0-93 a 6,0-94
    • Chron de 2.3-59 a 2.3-61
    • classe de 7.3-21 a 7.3-22
    • CLI de 3.6.0 a 3.6.1
    • relógio de 0.6.1 a 0.7.0
    • marca comum de 1.8.1 a 1.9.0
    • Compilador de 4.2.2 a 4.3.1
    • CPP11 de 0.4.3 a 0.4.4
    • curvatura de 5.0.0 a 5.0.1
    • data.table de 1.14.6 a 1.14.8
    • conjuntos de dados de 4.2.2 a 4.3.1
    • DBPlyr de 2.3.0 a 2.3.3
    • digest de 0.6.31 a 0.6.33
    • Downlit de 0.4.2 para 0.4.3
    • dplyr de 1.1.0 a 1.1.2
    • dtplyr de 1.2.2 a 1.3.1
    • avaliar de 0,20 a 0,21
    • fastmap de 1.1.0 a 1.1.1
    • fontawesome de 0.5.0 a 0.5.1
    • fs de 1.6.1 a 1.6.2
    • futuro de 1.31.0 a 1.33.0
    • future.apply de 1.10.0 a 1.11.0
    • gargarejo de 1.3.0 a 1.5.1
    • ggplot2 de 3.4.0 a 3.4.2
    • GH de 1.3.1 a 1.4.0
    • glmnet de 4.1-6 a 4.1-7
    • GoogleDrive de 2.0.0 a 2.1.1
    • googlesheets4 de 1.0.1 a 1.1.1
    • gráficos de 4.2.2 a 4.3.1
    • grDevices de 4.2.2 a 4.3.1
    • grelha de 4.2.2 a 4.3.1
    • gtable de 0.3.1 a 0.3.3
    • Hardhat de 1.2.0 a 1.3.0
    • refúgio de 2.5.1 a 2.5.3
    • HMS de 1.1.2 a 1.1.3
    • htmltools de 0.5.4 a 0.5.5
    • htmlwidgets de 1.6.1 a 1.6.2
    • httpuv de 1.6.8 a 1.6.11
    • HTTR de 1.4.4 a 1.4.6
    • ipred de 0,9-13 a 0,9-14
    • jsonlite de 1.8.4 a 1.8.7
    • KernSmooth de 2.23-20 a 2.23-21
    • knitr de 1,42 a 1,43
    • mais tarde, de 1.3.0 para 1.3.1
    • rede de 0,20-45 a 0,21-8
    • lava de 1.7.1 a 1.7.2.1
    • lubridato de 1.9.1 a 1.9.2
    • markdown de 1,5 para 1,7
    • MASSA de 7,3-58,2 a 7,3-60
    • Matriz de 1,5-1 a 1,5-4,1
    • Métodos de 4.2.2 a 4.3.1
    • mgcv de 1.8-41 a 1.8-42
    • Modelador de 0.1.10 a 0.1.11
    • nnet de 7,3-18 a 7,3-19
    • openssl de 2.0.5 a 2.0.6
    • paralelo de 4.2.2 a 4.3.1
    • paralelamente de 1.34.0 a 1.36.0
    • pilar de 1.8.1 a 1.9.0
    • pkgbuild de 1.4.0 a 1.4.2
    • pkgload de 1.3.2 a 1.3.2.1
    • pROC de 1.18.0 a 1.18.4
    • processx de 3.8.0 a 3.8.2
    • prodlim de 2019.11.13 a 2023.03.31
    • Profvis de 0.3.7 a 0.3.8
    • ps de 1.7.2 a 1.7.5
    • Rcpp de 1.0.10 a 1.0.11
    • readr de 2.1.3 a 2.1.4
    • readxl de 1.4.2 a 1.4.3
    • receitas de 1.0.4 a 1.0.6
    • RLANG de 1.0.6 a 1.1.1
    • rmarkdown de 2,20 para 2,23
    • Reserve de 1.8-12 a 1.8-11
    • RSQLite de 2.2.20 a 2.3.1
    • rstudioapi de 0.14 a 0.15.0
    • sass de 0.4.5 a 0.4.6
    • brilhante de 1.7.4 a 1.7.4.1
    • Sparklyr de 1.7.9 a 1.8.1
    • SparkR de 3.4.1 a 3.5.0
    • splines de 4.2.2 a 4.3.1
    • Estatísticas de 4.2.2 a 4.3.1
    • stats4 de 4.2.2 a 4.3.1
    • sobrevida de 3,5-3 a 3,5-5
    • sys de 3.4.1 a 3.4.2
    • tcltk de 4.2.2 a 4.3.1
    • ensaio de 3.1.6 a 3.1.10
    • Tibble de 3.1.8 a 3.2.1
    • Tidyverse de 1.3.2 a 2.0.0
    • tinytex de 0,44 a 0,45
    • Ferramentas de 4.2.2 a 4.3.1
    • TZDB de 0.3.0 a 0.4.0
    • usethis de 2.1.6 a 2.2.2
    • utils de 4.2.2 a 4.3.1
    • VCTRS de 0.5.2 a 0.6.3
    • viridisLite de 0.4.1 a 0.4.2
    • vroom de 1.6.1 a 1.6.3
    • Waldo de 0.4.0 a 0.5.1
    • xfun de 0,37 a 0,39
    • xml2 de 1.3.3 a 1.3.5
    • zip de 2.2.2 a 2.3.0
  • Bibliotecas Java atualizadas:
    • com.fasterxml.jackson.core.jackson-anotações de 2.14.2 a 2.15.2
    • com.fasterxml.jackson.core.jackson-core de 2.14.2 a 2.15.2
    • com.fasterxml.jackson.core.jackson-databind de 2.14.2 a 2.15.2
    • com.fasterxml.jackson.dataformat.jackson-dataformat-cbor de 2.14.2 a 2.15.2
    • com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-joda de 2.14.2 a 2.15.2
    • com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-jsr310 de 2.13.4 a 2.15.1
    • com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-paranamer de 2.14.2 a 2.15.2
    • com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-scala_2.12 de 2.14.2 a 2.15.2
    • com.github.luben.zstd-jni de 1.5.2-5 a 1.5.5-4
    • com.google.code.gson.gson de 2.8.9 a 2.10.1
    • com.google.crypto.tink.tink de 1.7.0 a 1.9.0
    • commons-codec.commons-codec de 1.15 a 1.16.0
    • commons-io.commons-io de 2.11.0 a 2.13.0
    • io.airlift.aircompressor de 0,21 a 0,24
    • io.dropwizard.metrics.metrics-core de 4.2.10 a 4.2.19
    • io.dropwizard.metrics.metrics-grafite de 4.2.10 a 4.2.19
    • io.dropwizard.metrics.metrics-healthchecks de 4.2.10 a 4.2.19
    • io.dropwizard.metrics.metrics-jetty9 de 4.2.10 a 4.2.19
    • io.dropwizard.metrics.metrics-jmx de 4.2.10 a 4.2.19
    • io.dropwizard.metrics.metrics-json de 4.2.10 a 4.2.19
    • io.dropwizard.metrics.metrics-jvm de 4.2.10 a 4.2.19
    • io.dropwizard.metrics.metrics-servlets de 4.2.10 a 4.2.19
    • io.netty.netty-all de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-buffer de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-codec de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-codec-http de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-codec-http2 de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-codec-socks de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-common de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-handler de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-handler-proxy de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-resolver de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-transporte de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-epoll de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-kqueue de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • io.netty.netty-transport-native-epoll de 4.1.87.Final-linux-x86_64 a 4.1.93.Final-linux-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-kqueue de 4.1.87.Final-osx-x86_64 a 4.1.93.Final-osx-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-unix-common de 4.1.87.Final a 4.1.93.Final
    • org.apache.arrow.arrow-format de 11.0.0 a 12.0.1
    • org.apache.arrow.arrow-memory-core de 11.0.0 a 12.0.1
    • org.apache.arrow.arrow-memory-netty de 11.0.0 a 12.0.1
    • org.apache.arrow.arrow-vector de 11.0.0 a 12.0.1
    • org.apache.avro.avro de 1.11.1 a 1.11.2
    • org.apache.avro.avro-ipc de 1.11.1 a 1.11.2
    • org.apache.avro.avro-mapred de 1.11.1 a 1.11.2
    • org.apache.commons.commons-compress de 1.21 a 1.23.0
    • org.apache.hadoop.hadoop-client-runtime de 3.3.4 a 3.3.6
    • org.apache.logging.log4j.log4j-1.2-api de 2.19.0 a 2.20.0
    • org.apache.logging.log4j.log4j-api de 2.19.0 a 2.20.0
    • org.apache.logging.log4j.log4j-core de 2.19.0 a 2.20.0
    • org.apache.logging.log4j.log4j-slf4j2-impl de 2.19.0 a 2.20.0
    • org.apache.orc.orc-core de 1.8.4-shaded-protobuf para 1.9.0-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-mapreduce de 1.8.4-shaded-protobuf para 1.9.0-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-shims de 1.8.4 a 1.9.0
    • org.apache.xbean.xbean-asm9-sombreado de 4,22 a 4,23
    • org.checkerframework.checker-qual de 3.19.0 a 3.31.0
    • org.glassfish.jersey.containers.jersey-container-servlet de 2,36 a 2,40
    • org.glassfish.jersey.containers.jersey-container-servlet-core de 2,36 a 2,40
    • org.glassfish.jersey.core.jersey-client de 2.36 a 2.40
    • org.glassfish.jersey.core.jersey-comum de 2,36 a 2,40
    • org.glassfish.jersey.core.jersey-server de 2.36 a 2.40
    • org.glassfish.jersey.inject.jersey-hk2 de 2,36 a 2,40
    • org.javassist.javassist de 3.25.0-GA a 3.29.2-GA
    • org.mariadb.jdbc.mariadb-java-client de 2.7.4 a 2.7.9
    • org.postgresql.postgresql de 42.3.8 a 42.6.0
    • org.roaringbitmap.RoaringBitmap de 0.9.39 a 0.9.45
    • org.roaringbitmap.shims de 0.9.39 a 0.9.45
    • org.rocksdb.rocksdbjni de 7.8.3 a 8.3.2
    • org.scala-lang.modules.scala-collection-compat_2.12 de 2.4.3 a 2.9.0
    • org.slf4j.jcl-over-slf4j de 2.0.6 a 2.0.7
    • org.slf4j.jul-to-slf4j de 2.0.6 a 2.0.7
    • org.slf4j.slf4j-api de 2.0.6 a 2.0.7
    • org.xerial.snappy.snappy-java de 1.1.10.1 a 1.1.10.3
    • org.yaml.snakeyaml de 1,33 a 2,0

Faísca Apache

Databricks Runtime 14.0. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 13.3 LTS, bem como as seguintes correções de bugs adicionais e melhorias feitas no Spark:

  • [FAÍSCA-45109] [DBRRM-462][SC-142247][SQL][CONECTAR] Corrigir funções aes_decrypt e ln no Connect
  • [FAÍSCA-44980] [DBRRM-462][SC-141024][PYTHON][CONECTAR] Corrigir namedtuples herdados para trabalhar em createDataFrame
  • [FAÍSCA-44795] [DBRRM-462][SC-139720][CONECTAR] O cache do CodeGenerator deve ser específico do carregador de classes
  • [FAÍSCA-44861] [DBRRM-498][SC-140716][CONECTAR] jsonignore SparkListenerConnectOperationStarted.planRequest
  • [FAÍSCA-44794] [DBRRM-462][SC-139767][CONECTAR] Faça com que as consultas de streaming funcionem com o gerenciamento de artefatos do Connect
  • [FAÍSCA-44791] [DBRRM-462][SC-139623][CONECTAR] Faça o ArrowDeserializer funcionar com classes geradas pelo REPL
  • [FAÍSCA-44876] [DBRRM-480][SC-140431][PYTHON] Corrigir UDF Python otimizado para seta no Spark Connect
  • [FAÍSCA-44877] [DBRRM-482][SC-140437][CONECTAR][PYTHON] Suporte python protobuf funções para Spark Connect
  • [FAÍSCA-44882] [DBRRM-463][SC-140430][PYTHON][CONECTAR] Remover função uuid/random/chr do PySpark
  • [FAÍSCA-44740] [DBRRM-462][SC-140320][CONECTAR][SEGUIR] Corrigir valores de metadados para artefatos
  • [FAÍSCA-44822] [DBRRM-464][PYTHON][SQL] Tornar UDTFs Python por padrão não-determinísticos
  • [FAÍSCA-44836] [DBRRM-468][SC-140228][PYTHON] Seta Refator: Python UDTF
  • [FAÍSCA-44738] [DBRRM-462][SC-139347][PYTHON][CONECTAR] Adicionar metadados de cliente ausentes a chamadas
  • [FAÍSCA-44722] [DBRRM-462][SC-139306][CONECTAR] ExecutePlanResponseReattachableIterator._call_iter: AttributeError: O objeto 'NoneType' não tem nenhum atributo 'message'
  • [FAÍSCA-44625] [DBRRM-396][SC-139535][CONECTAR] SparkConnectExecutionManager para controlar todas as execuções
  • [FAÍSCA-44663] [SC-139020][DBRRM-420][PYTHON] Desativar a otimização de setas por padrão para UDTFs Python
  • [FAÍSCA-44709] [DBRRM-396][SC-139250][CONECTAR] Execute ExecuteGrpcResponseSender em executar reconectável em novo thread para corrigir o controle de fluxo
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  • [FAÍSCA-43296] [SC-130627][CONECTAR][PYTHON] Migrar erros de sessão do Spark Connect para a classe de erro
  • [FAÍSCA-43324] [SC-130455][SQL] Manipular comandos UPDATE para fontes baseadas em delta
  • [FAÍSCA-43347] [SC-130148][PYTHON] Remover suporte a Python 3.7
  • [FAÍSCA-43292] [SC-130525][CORE][CONECTAR] Mudar ExecutorClassLoader para o core módulo e simplificar Executor#addReplClassLoaderIfNeeded
  • [FAÍSCA-43081] [SC-129900] [ML] [CONNECT] Adicionar carregador de dados do distribuidor da tocha que carrega dados de dados de partição de faísca
  • [FAÍSCA-43331] [SC-130061][CONECTAR] Adicionar Spark Connect SparkSession.interruptAll
  • [FAÍSCA-43306] [SC-130320][PYTHON] Migrar ValueError de tipos Spark SQL para classe de erro
  • [FAÍSCA-43261] [SC-129674][PYTHON] Migre TypeError de tipos Spark SQL para a classe de erro.
  • [FAÍSCA-42992] [SC-129465][PYTHON] Introduza PySparkRuntimeError
  • [FAÍSCA-16484] [SC-129975][SQL] Adicionar suporte para Datasketches HllSketch
  • [FAÍSCA-43165] [SC-128823][SQL] Mover canWrite para DataTypeUtils
  • [FAÍSCA-43082] [SC-129112][CONECTAR][PYTHON] UDFs Python otimizadas para setas no Spark Connect
  • [FAÍSCA-43084] [SC-128654] [SS] Adicionar suporte applyInPandasWithState para conexão de faísca
  • [FAÍSCA-42657] [SC-128621][CONECTAR] Suporte para localizar e transferir arquivos de classe REPL do lado do cliente para o servidor como artefatos
  • [FAÍSCA-43098] [SC-77059][SQL] Corrigir o bug COUNT de correção quando a subconsulta escalar tem grupo por cláusula
  • [FAÍSCA-42884] [SC-126662][CONECTAR] Adicionar integração Ammonite REPL
  • [FAÍSCA-42994] [SC-128333][ML][CONECTAR] Suporte ao Distribuidor PyTorch Modo Local
  • [FAÍSCA-41498] [SC-125343]Reverter "Propagar metadados através da União"
  • [FAÍSCA-42993] [SC-127829][ML][CONECTAR] Tornar o PyTorch Distributor compatível com o Spark Connect
  • [FAÍSCA-42683] [LC-75] Renomear automaticamente colunas de metadados conflitantes
  • [FAÍSCA-42874] [SC-126442][SQL] Habilite a nova estrutura de teste de arquivo dourado para análise de todos os arquivos de entrada
  • [FAÍSCA-42779] [SC-126042][SQL] Permitir gravações V2 para indicar o tamanho da partição de shuffle consultivo
  • [FAÍSCA-42891] [SC-126458][CONECTAR][PYTHON] Implementar API de Mapa Coagrupado
  • [FAÍSCA-42791] [SC-126134][SQL] Crie uma nova estrutura de teste de arquivo dourado para análise
  • [FAÍSCA-42615] [SC-124237][CONECTAR][PYTHON] Refatore o RPC do AnalyzePlan e adicione session.version
  • [FAÍSCA-41302] Reverter "[TODOS OS TESTES][SC-122423][SQL] Atribuir nome a _LEGACY_ERROR_TEMP_1185"
  • [FAÍSCA-40770] [SC-122652][PYTHON] Mensagens de erro melhoradas para applyInPandas para incompatibilidade de esquema
  • [FAÍSCA-40770] Reverter "[ALL TESTS][SC-122652][PYTHON] Mensagens de erro melhoradas para applyInPandas para incompatibilidade de esquema"
  • [FAÍSCA-42398] [SC-123500][SQL] Refinar o valor da coluna padrão DS v2 interface
  • [FAÍSCA-40770] [TODOS OS TESTES][SC-122652][PYTHON] Mensagens de erro melhoradas para applyInPandas para incompatibilidade de esquema
  • [FAÍSCA-40770] Revert "[SC-122652][PYTHON] Mensagens de erro melhoradas para applyInPandas para incompatibilidade de esquema"
  • [FAÍSCA-40770] [SC-122652][PYTHON] Mensagens de erro melhoradas para applyInPandas para incompatibilidade de esquema
  • [FAÍSCA-42038] [TODOS OS TESTES] Reverter "Reverter "[SC-122533][SQL] SPJ: Suporte a distribuição parcialmente clusterizada""
  • [FAÍSCA-42038] Reverter "[SC-122533][SQL] SPJ: Suporte a distribuição parcialmente clusterizada"
  • [FAÍSCA-42038] [SC-122533][SQL] SPJ: Suporta distribuição parcialmente agrupada
  • [FAÍSCA-40550] [SC-120989][SQL] DataSource V2: Manipular comandos DELETE para fontes baseadas em delta
  • [FAÍSCA-40770] Revert "[SC-122652][PYTHON] Mensagens de erro melhoradas para applyInPandas para incompatibilidade de esquema"
  • [FAÍSCA-40770] [SC-122652][PYTHON] Mensagens de erro melhoradas para applyInPandas para incompatibilidade de esquema
  • [FAÍSCA-41302] Reverter "[SC-122423][SQL] Atribuir nome a _LEGACY_ERROR_TEMP_1185"
  • [FAÍSCA-40550] Reverter "[SC-120989][SQL] DataSource V2: Manipular comandos DELETE para fontes baseadas em delta"
  • [FAÍSCA-42123] Reverter "[SC-121453][SQL] Incluir valores padrão de coluna na saída DESCRIBE e SHOW CREATE TABLE"
  • [FAÍSCA-42146] [SC-121172][CORE] Refatorar Utils#setStringField para fazer maven build pass quando o módulo sql usar este método
  • [FAÍSCA-42119] Reverter "[SC-121342][SQL] Adicionar funções internas com valor de tabela embutidas e inline_outer"

Destaques

Conexão de faísca

  • Refatoração do módulo sql em sql e sql-api para produzir um conjunto mínimo de dependências que podem ser compartilhadas entre o cliente Scala Spark Connect e o Spark e evita extrair todas as dependências transitivas do Spark. Faísca-44273
  • Apresentando o cliente Scala para Spark Connect SPARK-42554
  • Suporte da API Pandas para o Python Spark Connect Client SPARK-42497
  • Suporte de ML distribuído baseado em PyTorch para Spark Connect SPARK-42471
  • Suporte estruturado de streaming para Spark Connect em Python e Scala SPARK-42938
  • Versão inicial do cliente Go SPARK-43351
  • Muitas melhorias de compatibilidade entre o nativo do Spark e os clientes do Spark Connect em Python e Scala
  • Melhor capacidade de depuração e tratamento de solicitações para aplicativos cliente (processamento assíncrono, tentativas, consultas de longa duração)

SQL do Apache Spark

Funcionalidades

Funções

Data Sources (Origens de Dados)

Otimização de Consultas

Geração de código e execução de consultas

  • O filtro de tempo de execução deve suportar o lado de junção de shuffle de vários níveis como lado de criação de filtro SPARK-41674
  • Suporte Codegen para HiveSimpleUDF SPARK-42052
  • Suporte Codegen para HiveGenericUDF SPARK-42051
  • Suporte Codegen para hash embaralhado externo do lado da construção ingressar no SPARK-44060
  • Implementar geração de código para to_csv função (StructsToCsv) SPARK-42169
  • Tornar o suporte AQE InMemoryTableScanExec SPARK-42101
  • Suporte à construção de junção externa esquerda ou à direita na construção de junção externa à direita em hash embaralhado junte-se SPARK-36612
  • Respeito ExigeDistribuiçãoAndOrdenação em CTAS/RTAS SPARK-43088
  • Coalesce buckets na junção aplicada na transmissão do lado do fluxo SPARK-43107
  • Definir anulável corretamente na chave de junção coalesced no exterior completo USANDO join SPARK-44251
  • Corrigir a anulabilidade da subconsulta ListQuery SPARK-43413

Outras mudanças notáveis

PySpark

Funcionalidades

Outras mudanças notáveis

  • Adicionar suporte de preenchimento automático para df[|] em pyspark.sql.dataframe.DataFrame [SPARK-43892]
  • Depreciar ou remover as APIs que serão removidas no pandas 2.0 [SPARK-42593]
  • Faça do Python a primeira guia para exemplos de código - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide SPARK-42493
  • Atualizando exemplos de código de documentação restantes do Spark para mostrar Python por padrão SPARK-42642
  • Usar nomes de campo desduplicados ao criar Arrow RecordBatch [SPARK-41971]
  • Suporte a nomes de campos duplicados em createDataFrame com pandas DataFrame [SPARK-43528]
  • Parâmetro Permitir colunas ao criar DataFrame com Série [SPARK-42194]

Principal

Transmissão em Fluxo Estruturada

ML

IU

Construir e Outros

Remoções, Alterações de Comportamento e Descontinuações

Próxima remoção

Os seguintes recursos serão removidos na próxima versão principal do Spark:

  • Suporte para Java 8 e Java 11, e a versão mínima suportada do Java será Java 17
  • Suporte para Scala 2.12, e a versão mínima suportada do Scala será 2.13

Guias de migração

Suporte ao driver ODBC/JDBC do Databricks

O Databricks suporta drivers ODBC/JDBC lançados nos últimos 2 anos. Faça o download dos drivers lançados recentemente e atualize (baixe ODBC, baixe JDBC).

Ambiente do sistema

  • Sistema Operacional: Ubuntu 22.04.3 LTS
  • Java: Zulu 8.70.0.23-CA-linux64
  • Escala: 2.12.15
  • Píton: 3.10.12
  • R: 4.3.1
  • Lago Delta: 2.4.0

Bibliotecas Python instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
Anyio 3.5.0 Argônio2-CFFI 21.3.0 argon2-cffi-ligações 21.2.0
AstTokens 2.0.5 ATRs 22.1.0 Backcall 0.2.0
sopa bonita4 4.11.1 preto 22.6.0 lixívia 4.1.0
pisca-pisca 1.4 boto3 1.24.28 botocore 1.27.96
certifi 2022.12.7 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
Normalizador de Charset 2.0.4 clicar 8.0.4 Comm 0.1.2
contorno 1.0.5 criptografia 39.0.1 cycler 0.11.0
Quisto 0.29.32 Databricks-SDK 0.1.6 dbus-python 1.2.18
depuração 1.6.7 decorador 5.1.1 DeUsedXML 0.7.1
Distlib 0.3.7 docstring-para-markdown 0,11 pontos de entrada 0.4
execução 0.8.3 facetas-visão geral 1.1.1 fastjsonschema 2.18.0
filelock 3.12.2 Fonttools 4.25.0 Biblioteca de tempo de execução do GCC 1.10.0
googleapis-comuns-protos 1.60.0 Grpcio 1.48.2 grpcio-status 1.48.1
httplib2 0.20.2 idna 3.4 importlib-metadados 4.6.4
Ipykernel 6.25.0 ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 Jedi 0.18.1 Jeepney 0.7.1
Jinja2 3.1.2 jmespath 0.10.0 Joblib 1.2.0
jsonschema 4.17.3 jupyter-cliente 7.3.4 jupyter-servidor 1.23.4
jupyter_core 5.2.0 Jupyterlab-Pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
porta-chaves 23.5.0 Kiwisolver 1.4.4 launchpadlib 1.10.16
lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6 lxml 4.9.1
MarkupSafe 2.1.1 matplotlib 3.7.0 matplotlib-em linha 0.1.6
Mccabe 0.7.0 Mistune 0.8.4 mais-itertools 8.10.0
mypy-extensões 0.4.3 NBMédico 0.5.2 nbclient 0.5.13
nbconvert 6.5.4 nbformat 5.7.0 Ninho-Asyncio 1.5.6
nodeenv 1.8.0 bloco de notas 6.5.2 notebook_shim 0.2.2
numpy 1.23.5 OAuthlib 3.2.0 embalagem 22.0
pandas 1.5.3 PandocFilters 1.5.0 Parso 0.8.3
PathSpec 0.10.3 patsy 0.5.3 pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5 Travesseiro 9.4.0 pip 22.3.1
plataformadirs 2.5.2 enredo 5.9.0 pluggy 1.0.0
Prometheus-cliente 0.14.1 prompt-toolkit 3.0.36 protobuf 4.24.0
PSUTIL 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
puro-eval 0.2.2 pyarrow 8.0.0 pycparser 2.21
Pidântico 1.10.6 Pyflakes 3.0.1 Pygments 2.11.2
PyGObject 3.42.1 PyJWT 2.3.0 Pyodbc 4.0.32
pyparsing 3.0.9 Pyright 1.1.294 pirsistent 0.18.0
python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-servidor 1.7.1
pytoolconfig 1.2.5 pytz 2022.7 Pyzmq 23.2.0
pedidos 2.28.1 corda 1.7.0 s3transferir 0.6.1
scikit-learn 1.1.1 seaborn 0.12.2 Armazenamento Secreto 3.3.1
Enviar2Lixo 1.8.0 setuptools 65.6.3 seis 1.16.0
sniffio 1.2.0 Soupsieve 2.3.2.post1 ssh-import-id 5.11
dados de pilha 0.2.0 statsmodels 0.13.5 tenacidade 8.1.0
terminado 0.17.1 ThreadPoolCtl 2.2.0 tinycss2 1.2.1
tokenize-rt 4.2.1 Tomli 2.0.1 tornado 6.1
traços 5.7.1 typing_extensions 4.4.0 Ujson 5.4.0
Upgrades autônomos 0.1 urllib3 1.26.14 virtualenv 20.16.7
wadllib 1.3.6 largura de wc 0.2.5 WebEncodings 0.5.1
Websocket-cliente 0.58.0 whatthepatch 1.0.2 roda 0.38.4
widgetsnbextension 3.6.1 Yapf 0.31.0 zipp | 1.0.0

Bibliotecas R instaladas

As bibliotecas R são instaladas a partir do instantâneo CRAN do Posit Package Manager em 2023-07-13.

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
seta 12.0.1 AskPass 1.1 asserçãoat 0.2.1
backports 1.4.1 base 4.3.1 base64enc 0.1-3
bit 4.0.5 bit64 4.0.5 blob 1.2.4
arranque 1.3-28 brew 1.0-8 Brio 1.1.3
vassoura 1.0.5 BSLIB 0.5.0 cachem 1.0.8
Chamador 3.7.3 acento circunflexo 6.0-94 Cellranger 1.1.0
crono 2.3-61 classe 7.3-22 cli 3.6.1
Clipr 0.8.0 relógio 0.7.0 cluster 2.1.4
codetools 0.2-19 espaço em cores 2.1-0 marca comum 1.9.0
compilador 4.3.1 configuração 0.3.1 conflituosos 1.2.0
CPP11 0.4.4 lápis de cor 1.5.2 credenciais 1.3.2
curl 5.0.1 data.table 1.14.8 conjuntos de dados 4.3.1
DBI 1.1.3 DBPlyr 2.3.3 desc 1.4.2
devtools 2.4.5 diagrama 1.6.5 diffobj 0.3.5
resumo 0.6.33 Iluminação reduzida 0.4.3 dplyr 1.1.2
DTPlyr 1.3.1 E1071 1.7-13 reticências 0.3.2
evaluate 0.21 Fãsi 1.0.4 Farver 2.1.1
mapa rápido 1.1.1 fontawesome 0.5.1 FORCATS 1.0.0
foreach 1.5.2 externa 0.8-82 forjar 0.2.0
FS 1.6.2 Futuro 1.33.0 future.apply 1.11.0
gargarejo 1.5.1 Genéricos 0.1.3 Gert 1.9.2
ggplot2 3.4.2 GH 1.4.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-7 Globais 0.16.2 colar 1.6.2
GoogleDrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 gower 1.0.1
gráficos 4.3.1 grDevices 4.3.1 grelha 4.3.1
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gtable 0.3.3
capacete 1.3.0 Refúgio 2.5.3 mais alto 0.10
HMS 1.1.3 htmltools 0.5.5 htmlwidgets 1.6.2
httpuv 1.6.11 httr 1.4.6 HTTR2 0.2.3
IDs 1.0.1 ini 0.3.1 ipred 0.9-14
Isoband 0.2.7 iteradores 1.0.14 jquerylib 0.1.4
jsonlite 1.8.7 KernSmooth 2.23-21 Knitr 1.43
etiquetagem 0.4.2 mais tarde 1.3.1 lattice 0.21-8
lava 1.7.2.1 ciclo de vida 1.0.3 ouvirv 0.9.0
lubridate 1.9.2 magrittr 2.0.3 Marcação 1.7
MASSA 7.3-60 Matriz 1.5-4.1 memoise 2.0.1
métodos 4.3.1 mgcv 1.8-42 mime 0,12
miniUI 0.1.1.1 ModelMetrics 1.2.2.2 Modelador 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-162 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.0.6 paralelo 4.3.1
Paralelamente 1.36.0 pilar 1.9.0 pkgbuild 1.4.2
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.2.1
plogr 0.2.0 plyr 1.8.8 elogiar 1.0.0
unidades bonitas 1.1.1 pROC 1.18.4 processx 3.8.2
prodlim 2023.03.31 Profvis 0.3.8 Progresso 1.2.2
progressor 0.13.0 promessas 1.2.0.1 proto 1.0.0
procuração 0.4-27 PS 1.7.5 purrr 1.0.1
r2d3 0.2.6 R6 2.5.1 RAGG 1.2.5
randomForest 4.7-1.1 rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0
RColorBrewer 1.1-3 Rcpp 1.0.11 RcppEigen 0.3.3.9.3
Leitor 2.1.4 ReadXL 1.4.3 receitas 1.0.6
revanche 1.0.1 revanche2 2.1.2 Controles remotos 2.4.2
Reprex 2.0.2 remodelar2 1.4.4 rlang 1.1.1
rmarkdown 2.23 RODBC 1.3-20 roxygen2 7.2.3
rpart 4.1.19 rprojroot 2.0.3 Rserve 1.8-11
RSQLite 2.3.1 rstudioapi 0.15.0 rversões 2.1.2
Rvest 1.0.3 Sass 0.4.6 escalas 1.2.1
seletor 0.4-2 sessioninfo 1.2.2 forma 1.4.6
brilhante 1.7.4.1 ferramentas de origem 0.1.7-1 sparklyr 1.8.1
SparkR 3.5.0 espacial 7.3-15 splines 4.3.1
sqldf 0.4-11 QUADRADO 2021.1 estatísticas 4.3.1
stats4 4.3.1 stringi 1.7.12 stringr 1.5.0
sobrevivência 3.5-5 sys 3.4.2 fontes do sistema 1.0.4
tcltk 4.3.1 testeatat 3.1.10 formatação de texto 0.3.6
tibble 3.2.1 tidyr 1.3.0 tidyselect 1.2.0
Tidyverse 2.0.0 mudança de hora 0.2.0 timeDate 4022.108
Tinytex 0,45 ferramentas 4.3.1 TZDB 0.4.0
urlchecker 1.0.1 usethis 2.2.2 UTF8 1.2.3
utilitários 4.3.1 uuid 1.1-0 VCTRS 0.6.3
viridisLite 0.4.2 vroom 1.6.3 Waldo 0.5.1
whisker 0.4.1 withr 2.5.0 xfun 0,39
xml2 1.3.5 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
yaml 2.3.7 zip 2.3.0

Bibliotecas Java e Scala instaladas (versão de cluster Scala 2.12)

ID do Grupo ID do Artefacto Versão
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.390
com.amazonaws jmespath-java 1.12.390
com.clearspring.analytics transmissão em fluxo 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.2.0
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 sombreado de kryo 4.0.2
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