Abril de 2018
Os lançamentos são realizados por etapas. Sua conta do Azure Databricks pode não ser atualizada até uma semana após a data de lançamento inicial.
Observação
Agora estamos a fornecer avisos de descontinuação do Databricks Runtime nas notas de lançamento das versões do Databricks Runtime e de compatibilidade.
Segredos CLI
26 de abril de 20180
A CLI do Databricks versão 0.7.0 oferece o poder de gerenciar segredos a partir da linha de comando. A documentação de segredos agora mostra como usar os comandos secrets CLI para criar e gerenciar segredos.
Consulte Gestão de segredos.
Guias de aprendizagem profunda
24 de abril de 2018
Adicionamos documentação para o Deep Learning no Azure Databricks usando clusters de CPU.
Consulte Deep learning.
Atualização da API Secrets para Criar Escopo Secreto
25 de abril - 1 de maio de 2018: Versão 2.70
O ponto de extremidade Criar Escopo Secreto (2.0/preview/secret/scopes/create) agora substitui o campo initial_manage_acl e usa initial_manage_principal em vez disso. O novo campo fornece a mesma funcionalidade, mas melhor semântica.
Consulte Secrets API.
Dicas de erro do Spark
24 de abril - 1 de maio de 2018: Versão 2.70
O Azure Databricks agora fornece dicas para ajudá-lo a interpretar e solucionar muitos dos erros que você pode ver ao executar comandos do Spark. E vamos continuar a adicionar mais.
CLI do Databricks 0.7.0
24 de abril de 2018
A CLI 0.7.0 do Databricks inclui correções de bugs.
Ele também fornece uma interface de linha de comando para a API Secrets.
Consulte da CLI (legado) do Databricks.
Aumentar o limite de truncamento de saída de script de inicialização
24 de abril - 1 de maio de 2018: Versão 2.70
Aumentamos o limite de truncamento de saída para scripts init para 500.000 caracteres.
Consulte O que são scripts init?.
API de clusters: adicionado o tipo de evento UPSIZE_COMPLETED
24 de abril - 1 de maio de 2018: Versão 2.70
O novo tipo de evento de cluster UPSIZE_COMPLETED indica que os nós terminaram de ser adicionados a um cluster.
Veja a API de Clusters na referência da API de Clusters.
Comando de preenchimento automático
10 a 17 de abril de 2018: Versão 2.69
O Azure Databricks agora oferece suporte a dois tipos de preenchimento automático em seus blocos de anotações: local e servidor. O preenchimento automático local completa palavras que existem no caderno. O preenchimento automático do servidor é mais poderoso porque acessa o cluster para tipos, classes e objetos definidos, bem como bancos de dados SQL e nomes de tabelas. Para ativar o preenchimento automático do servidor, deves anexar o teu caderno a um cluster em execução e correr todas as células que definem objetos completáveis.
Pools sem servidor atualizados para o Databricks Runtime 4.0
10 de abril de 2018
A versão de tempo de execução de pools sem servidor foi atualizada do Databricks Runtime 3.5 (que inclui o Apache Spark 2.2.1) para o Databricks Runtime 4.0 (que inclui o Apache Spark 2.3.0). Você deve reiniciar os clusters para adotar essa alteração.
A atualização representa uma atualização menor de versão do Apache Spark e é retrocompatível.
Consulte Referência de configuração de computação.