Outubro de 2021

Artigo
12/13/2024

Esses recursos e melhorias na plataforma Azure Databricks foram lançados em outubro de 2021.

Nota

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

Termina o suporte da série Databricks Runtime 8.2

22 de outubro de 2021

O suporte para Databricks Runtime 8.2 e Databricks Runtime 8.2 para Machine Learning terminou em 22 de outubro. Consulte Ciclos de vida de suporte do Databricks.

Databricks Runtime 10.0 e 10.0 ML são GA; 10.0 Photon é visualização pública

20 de outubro de 2021

Databricks Runtime 10.0 e 10.0 ML agora estão disponíveis para o público em geral. 10.0 Photon está em Visualização Pública.

Consulte as notas de versão em Databricks Runtime 10.0 (EoS) e Databricks Runtime 10.0 for ML (EoS).

Melhorias na interface do usuário para Delta Live Tables (Visualização pública)

18 a 25 de outubro de 2021: Versão 3.57

Esta versão inclui os seguintes aprimoramentos para a interface do usuário do Delta Live Tables:

Uma mensagem Bloco de anotações não encontrado agora é exibida na caixa de diálogo Criar pipeline ou no painel de detalhes dos conjuntos de dados quando um caminho de bloco de anotações inválido é fornecido.
Agora você pode fornecer comentários sobre o Delta Live Tables clicando no link Fornecer feedback na página Pipelines ou na página Pipeline Details . Quando você clica no link Fornecer comentários, uma pesquisa de feedback do cliente é aberta em uma nova janela.

Especifique um cluster de tamanho fixo ao criar um novo pipeline no Delta Live Tables (Public Preview)

18 a 25 de outubro de 2021: Versão 3.57

Agora você pode criar um cluster para seu pipeline Delta Live Tables com um número fixo de nós de trabalho, fornecendo mais controle sobre os recursos de cluster usados pelo pipeline. Para criar um cluster com um número fixo de nós, desative Habilitar dimensionamento automático e insira o número de nós no campo Trabalhadores ao criar um novo pipeline.

Exibir métricas de qualidade de dados para tabelas em pipelines acionados pelo Delta Live Tables (Visualização pública)

18 a 25 de outubro de 2021: Versão 3.57

Agora você pode ver métricas de qualidade de dados para tabelas quando seu pipeline é executado no modo acionado, incluindo o número de registros gravados, o número de registros descartados e o número de registros que passaram ou falharam em cada restrição de qualidade de dados. Para exibir métricas de qualidade de dados, selecione a tabela na guia Gráfico na página Detalhes do pipeline.

A orquestração de empregos agora é GA

14 de outubro de 2021

A Databricks tem o prazer de anunciar a disponibilidade geral da orquestração de trabalhos do Azure Databricks. A orquestração de trabalhos permite definir e executar um trabalho com várias tarefas, simplificando a criação, o agendamento, a execução e o monitoramento de dados complexos e aplicativos de aprendizado de máquina. A orquestração de trabalhos precisa ser habilitada por um administrador e é desabilitada por padrão. Consulte Programar e orquestrar fluxos de trabalho.

A Databricks também tem o prazer de anunciar a disponibilidade geral da versão 2.1 da API de Trabalhos. Esta versão inclui atualizações que suportam totalmente a orquestração de várias tarefas com trabalhos do Azure Databricks. Consulte Atualizando da API de trabalhos 2.0 para 2.1 para obter informações sobre como atualizar clientes para dar suporte a trabalhos que orquestram várias tarefas.

Conector Databricks para Power BI

** 13 de outubro de 2021**

Uma nova versão do conector do Power BI já está disponível. Esta versão adiciona suporte para navegação através de namespaces de três níveis no Unity Catalog, garante que a execução da consulta possa ser cancelada e permite a passagem de consulta nativa para latência reduzida no Databricks SQL e Databricks Runtime 8.3 e superior.

O Repos agora suporta tipos de arquivos arbitrários

7 de outubro de 2021

Além de sincronizar blocos de anotações com um repositório Git remoto, Files in Repos permite sincronizar qualquer tipo de arquivo, como .py arquivos, arquivos de dados em .csv formato ou .json arquivo .yaml de configuração. Você pode importar e ler esses arquivos dentro de um Databricks Repo. Você também pode exibir e editar arquivos codificados em texto na interface do usuário. Para obter mais informações, consulte Integração do Git para pastas Git do Databricks.