Fevereiro de 2018

Os lançamentos são encenados. Sua conta do Azure Databricks pode não ser atualizada até uma semana após a data de lançamento inicial.

O novo gráfico de linhas suporta dados de séries temporais

Fev 27 - Mar 6, 2018: Versão 2.66

Um novo gráfico de linhas suporta totalmente dados de séries cronológicas e resolve limitações com a nossa antiga opção de gráfico de linhas. O gráfico de linhas antigo foi preterido e recomendamos que os usuários migrem todas as visualizações que usam o gráfico de linhas antigo para o novo.

Consulte Migrar gráficos de linhas herdados para obter mais informações.

Mais melhoramentos às visualizações

Fev 27 - Mar 6, 2018: Versão 2.66

Agora você pode classificar colunas na saída da tabela e usar mais de 10 itens de legenda em um gráfico.

Eliminar execuções de trabalhos com a API de Trabalhos

Fev 27 - Mar 6, 2018: Versão 2.66

Agora você pode usar a API de trabalho para excluir execuções de trabalho, usando o novo jobs/runs/delete ponto de extremidade.

Consulte Executa excluir para obter mais informações.

Atualização da biblioteca de matemática KaTeX

Fev 27 - Mar 6, 2018: Versão 2.66

A versão do KatTeX que o Azure Databricks usa para renderização de equações matemáticas foi atualizada de 0.5.1 para 0.9.0-beta1.

Esta atualização introduz alterações que podem quebrar expressões que foram escritas em 0.5.1:

• \xLongequal é agora \xlongequal (#997)
• [text]color As cores HTML devem estar bem formadas. (#827)
• \llap e \rlap agora renderizar conteúdos no modo de matemática. Use \mathllap (novo) e \mathrlap (novo) para fornecer o comportamento anterior.
• \color e \textcolor agora se comportam como no LaTeX (#619)

Consulte as notas de versão do KaTeX para obter mais informações.

Databricks CLI: versão 0.5.0

27 de fevereiro de 2018: databricks-cli 0.5.0

A CLI do Databricks agora oferece suporte a comandos direcionados à API de bibliotecas.

A CLI agora também oferece suporte a vários perfis de conexão. Os perfis de conexão podem ser usados para configurar a CLI para conversar com várias implantações do Azure Databricks.

Consulte Databricks CLI (legado) para obter mais informações.

Biblioteca da API de DBUtils

13-20 de fevereiro de 2018: Versão 2.65

O Azure Databricks fornece uma variedade de APIs de utilitário que permitem trabalhar facilmente com DBFS, fluxos de trabalho de bloco de anotações e widgets. A dbutils-api biblioteca acelera o desenvolvimento de aplicativos permitindo que você compile e execute testes de unidade localmente em relação a essas APIs de utilitário antes de implantar seu aplicativo em um cluster do Azure Databricks.

Consulte Biblioteca da API de utilitários Databricks para obter mais informações.

Filtrar apenas pelos seus trabalhos

13-20 de fevereiro de 2018: Versão 2.65

Novos filtros na lista Trabalhos permitem que você exiba apenas os trabalhos que você possui e somente os trabalhos aos quais você tem acesso.

Consulte Visão geral da orquestração no Databricks para obter mais informações.

Utilização de spark-submit a partir da página Criar Trabalho

13-20 de fevereiro de 2018: Versão 2.65

Agora pode configurar os parâmetros spark-submit a partir da página Criar Job, assim como por meio da API REST ou da CLI.

Consulte Visão geral da orquestração no Databricks para obter mais informações.

Selecione Python 3 na página Criar cluster

13-20 de fevereiro de 2018: Versão 2.65

Agora você pode especificar o Python versão 2 ou 3 a partir da nova versão suspensa do Python ao criar um cluster. Se você não fizer uma seleção, Python 2 é o padrão. Você também pode, como antes, criar clusters Python 3 usando a API REST.

Melhoramentos à IU de Áreas de Trabalho

13-20 de fevereiro de 2018: Versão 2.65

Adicionamos a capacidade de classificar arquivos por tipo (pastas, blocos de anotações, bibliotecas) no navegador de arquivos de espaço de trabalho, e a pasta base sempre aparece no topo da lista de usuários.

Preenchimento Automático para comandos do SQL e nomes de bases de dados

13-20 de fevereiro de 2018: Versão 2.65

As células SQL em blocos de anotações agora fornecem preenchimento automático de comandos SQL e nomes de banco de dados.

Os conjuntos sem servidor suportam agora R

1-8 de fevereiro de 2018: Versão 2.64

Agora você pode usar R em pools sem servidor.

O XGBoost está disponível como Pacote do Spark

1-8 de fevereiro de 2018: Versão 2.64

A biblioteca de integração do Spark do XGBoost agora pode ser instalada no Azure Databricks como um pacote Spark da interface do usuário da biblioteca ou da API REST. Anteriormente, o XGBoost exigia a instalação do código-fonte por meio de scripts init e, portanto, um tempo de inicialização do cluster mais longo. Consulte Usar XGBoost no Azure Databricks para obter mais informações.

Controle de acesso à tabela para SQL e Python (Beta)

1-8 de fevereiro de 2018: Versão 2.64

No ano passado, introduzimos o controle de acesso a objetos de dados para usuários SQL. Hoje temos o prazer de anunciar a versão beta pública do controle de acesso à tabela (ACLs de tabela) para usuários SQL e Python. Com o controle de acesso à tabela, você pode restringir o acesso a objetos protegíveis, como tabelas, bancos de dados, exibições ou funções. Você também pode fornecer controle de acesso refinado (para linhas e colunas que correspondem a condições específicas, por exemplo) definindo permissões em exibições derivadas que contêm consultas arbitrárias.

Nota

• Este recurso está em versão beta pública
• Esse recurso requer o Databricks Runtime 3.5+.

Consulte Privilégios de metastore do Hive e objetos protegíveis (legado) para obter mais informações.