Databricks Tempo de execução 13.3 LTS
As notas de versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 13.3 LTS, alimentado pelo Apache Spark 3.4.1.
A Databricks lançou esta versão em agosto de 2023.
Nota
LTS significa que esta versão está sob suporte a longo prazo. Consulte Ciclo de vida da versão do Databricks Runtime LTS.
Gorjeta
Para ver as notas de versão das versões do Databricks Runtime que atingiram o fim do suporte (EoS), consulte Notas de versão do End-of-support Databricks Runtime. As versões do EoS Databricks Runtime foram desativadas e podem não ser atualizadas.
Novos recursos e melhorias
- Suporte Scala para clusters compartilhados
- A lista de permissões para scripts init, JARs e coordenadas Maven em clusters compartilhados do Unity Catalog está em Visualização Pública
- O suporte a volumes para scripts init e JARs está em Visualização Pública
- Conversões seguras ativadas por predefinição para operações Delta Lake
- Apresentando tags com o Unity Catalog
- O Databricks Runtime retornará um erro se um arquivo for modificado entre o planejamento da consulta e a invocação
- Substituir esquema de bloco ao usar substituições de partição dinâmica
- Integre a API copyFile em dbutils.fs.cp
- Suporte ao driver ODBC/JDBC do Databricks
- Suporte para marcadores de parâmetros sem nome (posicionais)
- Ativar rotulagem de colunas de séries cronológicas
- Novas funções SQL bitmap
- Funções de encriptação melhoradas
- Suporte do Catálogo Unity para REFRESH FOREIGN
- INSERIR POR NOME
- Partilhe vistas materializadas com a Delta Sharing
Suporte Scala para clusters compartilhados
Os clusters compartilhados habilitados para Unity Catalog agora suportam Scala, ao usar o Databricks Runtime 13.3 e superior.
A lista de permissões para scripts init, JARs e coordenadas Maven em clusters compartilhados do Unity Catalog está em Visualização Pública
Agora você pode usar o Catálogo allowlist Unity para controlar a instalação de scripts init, JARs e coordenadas Maven na computação com o modo de acesso compartilhado executando o Databricks Runtime 13.3 e superior. Consulte Bibliotecas Allowlist e scripts init em computação compartilhada.
O suporte a volumes para scripts init e JARs está em Visualização Pública
Agora você pode usar os volumes do Catálogo Unity para armazenar scripts de inicialização e JARs em computação com modos de acesso atribuídos ou compartilhados executando o Databricks Runtime 13.3 e superior. Consulte Onde os scripts init podem ser instalados? e Bibliotecas com escopo de cluster.
Conversões seguras ativadas por predefinição para operações Delta Lake
Delta UPDATE e MERGE operações agora resultam em um erro quando os valores não podem ser convertidos com segurança para o tipo no esquema da tabela de destino. Todos os elencos implícitos no Delta agora seguem spark.sql.storeAssignmentPolicy em vez de spark.sql.ansi.enabled. Consulte Conformidade ANSI em Databricks Runtime.
Apresentando tags com o Unity Catalog
Com o Databricks Runtime 13.3 LTS e posterior, você pode aplicar tags aos seus objetos protegíveis. As tags ajudam a organizar objetos protegíveis e simplificam a pesquisa e a descoberta de seus ativos de dados. Consulte Aplicar tags a objetos protegíveis do Unity Catalog.
O Databricks Runtime retornará um erro se um arquivo for modificado entre o planejamento da consulta e a invocação
As consultas do Databricks Runtime agora retornam um erro se um arquivo for atualizado entre o planejamento e a chamada da consulta. Antes dessa alteração, o Databricks Runtime lia um arquivo entre esses estágios, o que ocasionalmente levava a resultados imprevisíveis.
Substituir esquema de bloco ao usar substituições de partição dinâmica
Não é possível definir overwriteSchema como true em combinação com substituições de partição dinâmica no Delta Lake. Isso evita possíveis danos na tabela devido à incompatibilidade de esquema. Consulte Substituições de partição dinâmica.
Integre a API copyFile em dbutils.fs.cp
O comando dbutils copy, dbutils.fs.cp agora está otimizado para uma cópia mais rápida. Com essa melhoria, as operações de cópia podem ser até 100x mais rápidas, dependendo do tamanho do arquivo. O recurso está disponível em todos os sistemas de arquivos acessíveis no Azure Databricks, inclusive para Volumes de Catálogo Unity e montagens do sistema de arquivos Databricks.
Suporte ao driver ODBC/JDBC do Databricks
O Azure Databricks suporta drivers ODBC e JDBC lançados nos últimos 2 anos. Baixe o driver mais recente em Download ODBC Driver e Download JDBC Driver.
Suporte para marcadores de parâmetros sem nome (posicionais)
A SparkSession.sql() API agora suporta consultas parametrizadas usando a ? sintaxe, além de consultas parametrizadas usando a :parm sintaxe. Consulte os marcadores de parâmetro.
Ativar rotulagem de colunas de séries cronológicas
Agora você pode rotular colunas de séries cronológicas ao criar restrições de chave primária.
Novas funções SQL bitmap
O Azure Databricks agora forneceu um conjunto de funções que podem ser usadas para mapear valores numéricos integrais em um bitmap e agregá-los. Isso pode ser usado para pré-calcular o número de valores distintos.
Funções de encriptação melhoradas
As funções aes_encrypt, aes_decrypt e try_aes_decrypt foram melhoradas com suporte para vetores de inicialização (IV) e dados adicionais autenticados (AAD).
Suporte do Catálogo Unity para REFRESH FOREIGN
Agora você pode atualizar catálogos, esquemas e tabelas estrangeiros no Unity Catalog usando REFRESH FOREIGN CATALOG, REFRESH FOREIGN SCHEMAe REFRESH FOREIGN TABLE. Consulte ATUALIZAR ESTRANGEIRO (CATÁLOGO, ESQUEMA e TABELA).
INSERIR POR NOME
Ao inserir linhas em uma tabela, agora você pode permitir que o Azure Databricks mapeie colunas e campos na consulta de origem automaticamente para as colunas da tabela pelo nome. Consulte INSERT INTO.
Partilhe vistas materializadas com a Delta Sharing
A declaração ALTER SHARE agora apoia visões materializadas.
Alterações interruptivas
Alterações na transmissão implícita ao armazenar linhas em uma tabela com MERGE INTO e UPDATE
O Azure Databricks agora segue a configuração spark.sql.storeAssignmentPolicy para transmissão implícita ao armazenar linhas em uma tabela. O valor ANSI padrão gera um erro ao armazenar valores que estouram. Anteriormente, os valores eram armazenados como NULL padrão.
Como no exemplo a seguir, você pode resolver estouros reescrevendo a tabela para usar um tipo mais amplo para a coluna que está causando o erro.
-- Enable column mapping
ALTER TABLE MyTable SET TBLPROPERTIES (
'delta.minReaderVersion' = '2',
'delta.minWriterVersion' = '5',
'delta.columnMapping.mode' = 'name'
)
-- Rename the old column and create a new column with the new type using the old name
ALTER TABLE MyTable RENAME ID to ID_old
ALTER TABLE MyTable ADD COLUMN ID BIGINT
-- Rewrite the entire table
UPDATE MyTable SET ID = ID_old
-- Drop the old column
ALTER TABLE MyTable DROP COLUMN ID_old
Alterações na inferência do esquema de Parquet
Ao inferir esquemas de arquivos do Parquet não escritos pelo Spark, int64 as colunas de carimbo de data/hora anotadas com isAdjustedToUTC=false agora serão digitadas como padrão TIMESTAMP_NTZ . Anteriormente, estes eram inferidos como TIMESTAMP tipo. Esta atualização melhora a precisão do mapeamento de tipos de Parquet para tipos Spark SQL.
Como resultado, a leitura de dados de arquivos Parquet externos em uma tabela Delta pode levar a um erro se o timestampNtz recurso não estiver habilitado. O erro será exibido da seguinte forma:
Fatal exception of the update:
com.databricks.sql.transaction.tahoe.DeltaTableFeatureException
Your table schema requires manual enablement of the following table feature(s): timestampNtz.
Para manter o comportamento anterior e evitar esse erro, você pode definir o parâmetro spark.sql.parquet.inferTimestampNTZ.enabled de configuração do Spark como false.
Atualizações da biblioteca
- Bibliotecas Python atualizadas:
- depuração de 1.5.1 a 1.6.0
- distlib de 0.3.6 a 0.3.7
- fastjsonschema de 2.16.3 a 2.18.0
- filelock de 3.12.0 a 3.12.2
- Bibliotecas R atualizadas:
- SparkR de 3.4.0 a 3.4.1
- Bibliotecas Java atualizadas:
- org.apache.orc.orc-core de 1.8.3-shaded-protobuf para 1.8.4-shaded-protobuf
- org.apache.orc.orc-mapreduce de 1.8.3-shaded-protobuf para 1.8.4-shaded-protobuf
- org.apache.orc.orc-shims de 1.8.3 a 1.8.4
- org.eclipse.jetty.jetty-client de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-continuação de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-http de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-io de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-jndi de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-plus de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-proxy de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-security de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-server de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-servlet de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-servlets de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-util de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-util-ajax de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-webapp de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-xml de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-api de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-client de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-common de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-server de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-servlet de 9.4.50.v20221201 a 9.4.51.v20230217
- org.xerial.snappy.snappy-java de 1.1.8.4 a 1.1.10.1
Faísca Apache
O Databricks Runtime 13.3 inclui o Apache Spark 3.4.1. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 13.2 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs adicionais e melhorias feitas no Spark:
- Agora você pode definir a variável
SNOWFLAKE_SPARK_CONNECTOR_VERSION=2.12de ambiente de cluster para usar o conector Spark-snowflake v2.12.0. - [FAÍSCA-43380] [DBRRM-383] Reverter "[SC-133100][SQL] Corrigir Avro tipo de dados conver...
- [FAÍSCA-44504] [Backport][13.2][13.x][13.3] Descarrega o provedor forçando o fechamento da instância de banco de dados e liberando recursos em caso de erro na tarefa de manutenção
- [FAÍSCA-44059] [SC-137023] Adicionar suporte ao analisador de argumentos nomeados para funções internas
- [FAÍSCA-44485] [SC-137653][SQL] Otimizar TreeNode.generateTreeString
- [FAÍSCA-42944] [SC-137164][SS][PYTHON] Streaming ForeachBatch em Python
- [FAÍSCA-44446] [SC-136994][PYTHON] Adicionar verificações para casos especiais do tipo de lista esperado
- [FAÍSCA-44439] [SC-136973][CONECTAR][SS]Lista fixaListeners para enviar apenas ids de volta ao cliente
- [FAÍSCA-44216] [SC-136941] [PYTHON] Tornar a API assertSchemaEqual pública
- [FAÍSCA-44201] [SC-136778][CONECTAR][SS]Adicionar suporte para Streaming Listener no Scala for Spark Connect
- [FAÍSCA-43915] [SC-134766][SQL] Atribuir nomes à classe de erro LEGACY_ERROR_TEMP[2438-2445]
- [FAÍSCA-43798] Revert "[SC-133990][SQL][PYTHON] Suporta funções de tabela definidas pelo usuário do Python"
- [FAÍSCA-44398] [SC-136720][CONECTAR] Scala foreachBatch API
- [FAÍSCA-44476] [SC-137169][CORE][CONECTAR] Corrigir a população de artefatos para um JobArtifactState sem artefatos associados
- [FAÍSCA-44269] [SC-135817][SQL] Atribuir nomes à classe de erro LEGACY_ERROR_TEMP[2310-2314]
- [FAÍSCA-44395] [SC-136744][SQL] Atualizar argumentos TVF para exigir parênteses em torno do identificador após a palavra-chave TABLE
- [FAÍSCA-43915] [SC-134766][SQL] Atribuir nomes à classe de erro LEGACY_ERROR_TEMP[2438-2445]
- [FAÍSCA-43995] [SC-136794][FAÍSCA-43996][CONECTAR] Adicionar suporte para UDFRegistration ao cliente Connect Scala
- [FAÍSCA-44109] [SC-134755][CORE] Remover locais preferenciais duplicados de cada partição RDD
- [FAÍSCA-44169] [SC-135497][SQL] Atribuir nomes à classe de erro LEGACY_ERROR_TEMP[2300-2304]
- [FAÍSCA-41487] [SC-135636][SQL] Atribuir nome a _LEGACY_ERROR_TEMP_1020
- [FAÍSCA-44398] [SC-136720][CONECTAR] Scala foreachBatch API
- [FAÍSCA-44153] [SC-134977][CORE][UI] Coluna de suporte
Heap HistogramnoExecutorsseparador - [FAÍSCA-44044] [SC-135695][SS] Melhorar a mensagem de erro para funções de janela com streaming
- [FAÍSCA-43914] [SC-135414][SQL] Atribuir nomes à classe de erro LEGACY_ERROR_TEMP[2433-2437]
- [FAÍSCA-44217] [SC-136805][PYTHON] Permitir precisão personalizada para fp aproximadamente igualdade
- [FAÍSCA-44370] [SC-136575][CONECTAR] Migrar Buf geração remota alfa para plugins remotos
- [FAÍSCA-44410] [SC-136930][PYTHON][CONECTAR] Definir sessão ativa em create, não apenas getOrCreate
- [FAÍSCA-44348] [SAS-1910][SC-136644][13.X][CORE][CONECTAR][PYTHON] Reativar test_artifact com alterações relevantes
- [FAÍSCA-44145] [SC-136698][SQL] Retorno de chamada quando estiver pronto para execução
- [FAÍSCA-44264] [SC-136870][PYTHON][ML] Classe FunctionPickler
- [FAÍSCA-43986] [SC-135623][SQL] Criar classes de erro para falhas de chamada de função HyperLogLog
- [FAÍSCA-44139] [SC-134967][SQL] Descartar filtros completamente pressionados para baixo em operações MERGE baseadas em grupo
- [FAÍSCA-44338] [SC-136718][SQL] Corrigir mensagem de erro de incompatibilidade de esquema de exibição
- [FAÍSCA-44208] [SC-135505][CORE][SQL] Atribua nomes de classe de erro claros para alguma lógica que usa exceções diretamente
- [FAÍSCA-44364] [SC-136773] [PYTHON] Adicionar suporte para o tipo de dados List[Row] para o esperado
- [FAÍSCA-44180] [SC-136792][SQL] DistributionAndOrderingUtils deve aplicar ResolveTimeZone
- [FAÍSCA-43389] [SC-136772][SQL] Adicionada uma verificação nula para a opção lineSep
- [FAÍSCA-44388] [SC-136695][CONECTAR] Corrigir problema de transmissão de protobuf quando a instância UDF é atualizada
- [FAÍSCA-44352] [SC-136373][CONECTAR] Coloque de volta sameType e amigos em DataType.
- [FAÍSCA-43975] [SC-134265][SQL] DataSource V2: Manipular comandos UPDATE para fontes baseadas em grupo
- [FAÍSCA-44360] [SC-136461][SQL] Suporte à remoção de esquema em operações MERGE baseadas em delta
- [FAÍSCA-44138] [SC-134907][SQL] Proibir expressões não determinísticas, subconsultas e agregações em condições MERGE
- [FAÍSCA-43321] [SC-136678][Conectar][Seguimento] Melhores nomes para APIs usadas no Scala Client joinWith
- [FAÍSCA-44263] [SC-136447][CONECTAR] Suporte a intercetadores personalizados
- [FAÍSCA-39851] [SC-123383][SQL] Melhore a estimativa de estatísticas de junção se um lado puder manter a exclusividade
- [FAÍSCA-44390] [SC-136677][CORE][SQL] Renomear
SparkSerDerseUtilsparaSparkSerDeUtils - [FAÍSCA-44004] [SC-134751][SQL] Atribuir nome & melhorar a mensagem de erro para erros LEGACY frequentes.
- [FAÍSCA-44322] [SC-136204][CONECTAR] Faça o analisador usar SqlApiConf em vez de SQLConf.
- [FAÍSCA-44271] [SC-136347][SQL] Mover funções de valores padrão de StructType para ResolveDefaultColumns
- [FAÍSCA-44332] [SC-136413][CORE][WEBUI] Corrigir o erro de classificação da coluna ID do executor na página da interface do usuário dos executores
- [FAÍSCA-44282] [SC-135948][CONECTAR] Preparar a análise DataType para uso no Spark Connect Scala Client
- [FAÍSCA-44349] [SC-136581][R] Adicionar funções matemáticas ao SparkR
- [FAÍSCA-44397] [SC-136647][PYTHON] Exponha assertDataFrameEqual em pyspark.testing.utils
- [FAÍSCA-42981] [SC-136620][CONECTAR] Adicionar serialização de seta direta
- [FAÍSCA-44373] [SC-136577][SQL] Wrap withActive for Dataset API com lógica de análise para fazer com que a configuração relacionada ao analisador funcione
- [FAÍSCA-44340] [SC-136574][SQL] Defina a lógica de computação através da API PartitionEvaluator e use-a em WindowGroupLimitExec
- [FAÍSCA-43665] [SC-136573][CONECTAR][PS] Habilite o PandasSQLStringFormatter.vformat para trabalhar com o Spark Connect
- [FAÍSCA-44325] [SC-136572][SQL] Usar a API PartitionEvaluator em SortMergeJoinExec
- [FAÍSCA-44315] [SC-136171][SQL][CONECTAR] Mover DefinedByConstructorParams para sql/api
- [FAÍSCA-44275] [SC-136184][CONECTAR] Adicionar mecanismo de repetição configurável ao Scala Spark Connect
- [FAÍSCA-44326] [SC-136208][SQL][CONECTAR] Mover utils que são usados do cliente Scala para os módulos comuns
- [FAÍSCA-43321] [SC-136156][Conectar] Conjunto de dados#Joinwith
- [FAÍSCA-44343] [SC-136372][CONECTAR] Preparar o ScalaReflection para a mudança para SQL/API
- [FAÍSCA-44313] [SC-136081][SQL] Corrigir a validação de expressão de coluna gerada quando há uma coluna char/varchar no esquema
- [FAÍSCA-43963] [SC-134145][SQL] DataSource V2: Manipular comandos MERGE para fontes baseadas em grupo
- [FAÍSCA-44363] [SC-136433] [PYTHON] Exibir porcentagem de linhas desiguais na comparação de DataFrame
- [FAÍSCA-44251] [SC-136432][SQL] Definir anulável corretamente na chave de junção coalesced na junção externa completa USING
- [FAÍSCA-43948] [SC-133366][SQL] Atribuir nomes à classe de erro LEGACY_ERROR_TEMP[0050|0057|0058|0059]
- [FAÍSCA-44329] [SC-136326][CONECTAR][PYTHON] Adicionar hll_sketch_agg, hll_union_agg, to_varchar try_aes_decrypt ao Scala e Python
- [FAÍSCA-44351] [SC-136353][SQL] Faça alguma simplificação sintática
- [FAÍSCA-44281] [SC-135963][SQL] Erro Move QueryCompilation usado por DataType para sql/api como DataTypeErrors
- [FAÍSCA-44283] [SC-136109][CONECTAR] Mover a origem para SQL/API
- [FAÍSCA-43926] [SC-135590][CONECTAR][PYTHON] Adicione array_agg, array_size, cardinality, count_min_sketch,mask,named_struct,json_* ao Scala e Python
- [FAÍSCA-44327] [SC-136187][SQL][CONECTAR] Adicionar funções
anyelenao Scala - [FAÍSCA-44290] [SC-136300][CONECTAR] Arquivos e arquivos baseados em sessão no Spark Connect
- [FAÍSCA-44061] [SC-136299][PYTHON] Adicionar função util assertDataFrameEqual
- [FAÍSCA-44331] [SC-136324][CONECTAR][PYTHON] Adicionar funções de bitmap ao Scala e Python
- [FAÍSCA-44342] [SC-136334][SQL] Substitua SQLContext por SparkSession para GenTPCDSData
- [FAÍSCA-42583] [SC-124190][SQL] Remova a junção externa se todas forem funções agregadas distintas
- [FAÍSCA-44333] [SC-136206][CONECTAR][SQL] Mover EnhancedLogicalPlan para fora do ParserUtils
- [FAÍSCA-43824] [SC-132655][FAÍSCA-43825] [SQL] Atribuir nomes à classe de erro _LEGACY_ERROR_TEMP_128[1-2]
- [FAÍSCA-43939] [SC-134602][CONECTAR][PYTHON] Adicionar funções try_* ao Scala e Python
- [FAÍSCA-44193] [SC-135886][CONECTAR] Implementar intercetação de exceções GRPC para conversão
- [FAÍSCA-44284] [SC-136107][CONECTAR] Crie um sistema conf simples para sql/api
- [FAÍSCA-43913] [SC-133368][SQL] Atribuir nomes à classe de erro LEGACY_ERROR_TEMP[2426-2432]
- [FAÍSCA-44291] Reverter "[SC-135924][SPARK-43416][CONNECT] Corrigir esquema incorreto para consulta de intervalo"
- [FAÍSCA-44312] [SC-136185][CONECTAR][PYTHON] Permitir definir um agente de usuário com uma variável de ambiente
- [FAÍSCA-44154] [SC-136060] Implementar funções de bitmap
- [FAÍSCA-43885] [SC-133996][SQL] DataSource V2: Manipular comandos MERGE para fontes baseadas em delta
- [FAÍSCA-43924] [SC-135161][CONECTAR][PYTHON] Adicionar funções misc ao Scala e Python
- [FAÍSCA-43969] [SC-134556][SQL] Refatorar & Atribuir nomes à classe de erro _LEGACY_ERROR_TEMP_1170
- [FAÍSCA-44185] [SC-135730][SQL] Corrigir a qualificação de caminho inconsistente entre operações de catálogo e de dados
- [FAÍSCA-44073] [SC-134562][SQL][PYTHON][CONECTAR] Adicionar funções de data e hora ao Scala, Python e Connect - parte 2
- [FAÍSCA-43942] [SC-134527][CONECTAR][PYTHON] Adicionar funções de cadeia de caracteres ao Scala e Python - parte 1
- [FAÍSCA-44266] [SC-135813][SQL] Mover Util.truncatedString para sql/api
- [FAÍSCA-44195] [SC-135722][R] Adicionar APIs JobTag ao SparkR SparkContext
- [FAÍSCA-44200] [SC-135736][SQL] Regra do analisador de argumento TABLE de suporte para TableValuedFunction
- [FAÍSCA-44254] [SC-135709][SQL] Mover QueryExecutionErrors usado por DataType para sql/api como DataTypeErrors
- [FAÍSCA-44291] [SC-135924][FAÍSCA-43416][CONECTAR] Corrigir esquema incorreto para consulta de intervalo
- [FAÍSCA-43922] [SC-135612][SQL] Adicionar suporte a parâmetros nomeados no analisador para chamadas de função
- [FAÍSCA-44300] [SC-135882][CONECTAR] Corrigir a limpeza de artefatos para limitar o escopo de exclusão a artefatos específicos da sessão
- [FAÍSCA-44293] [SC-135849][CONECTAR] Corrigir URI inválido para JARs personalizados no Spark Connect
- [FAÍSCA-44215] [SC-135850][BARALHAR] Se os blocos num forem 0, o servidor deverá lançar um RuntimeException
- [FAÍSCA-44245] [SC-135851][PYTHON] pyspark.sql.dataframe sample() doctests deve ser apenas ilustrativo
- [FAÍSCA-44274] [SC-135814][CONECTAR] Mover funções util usadas pelo ArtifactManager para common/utils
- [FAÍSCA-44194] [SC-135815][PYTHON][CORE] Adicionar APIs JobTag ao PySpark SparkContext
- [FAÍSCA-42828] [SC-135733][PYTHON][SQL] Anotações de tipo Python mais explícitas para GroupedData
- [FAÍSCA-44079] [SC-135486][SQL] Corrigir
ArrayIndexOutOfBoundsExceptionquando analisar matriz como struct usando o modo PERMISSIVE com registro corrompido - [FAÍSCA-44255] [SC-135809][SQL] Realoque StorageLevel para common/utils
- [FAÍSCA-42169] [SC-135795] [SQL] Implementar geração de código para to_csv função (StructsToCsv)
- [FAÍSCA-44249] [SC-135719][SQL][PYTHON] Refatore PythonUDTFRunner para enviar seu tipo de retorno separadamente
- [FAÍSCA-43353] [SC-132734][PYTHON] Migrar erros de sessão restantes para a classe de erro
- [FAÍSCA-44211] [SC-135718][PYTHON][CONECTAR] Implementar SparkSession.is_stopped
- [FAÍSCA-42784] [SC-135691] ainda deve criar subDir quando o número de subDir em merge dir for menor que conf
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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).
Consulte Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 13.3.
Ambiente do sistema
- Sistema Operacional: Ubuntu 22.04.2 LTS
- Java: Zulu 8.70.0.23-CA-linux64
- Escala: 2.12.15
- Píton: 3.10.12
- R: 4.2.2
- Lago Delta: 2.4.0
Bibliotecas Python instaladas
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| Appdirs | 1.4.4 | Argônio2-CFFI | 21.3.0 | argon2-cffi-ligações | 21.2.0 |
| AstTokens | 2.2.1 | ATRs | 21.4.0 | 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 | 1.27.28 |
| certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| Normalizador de Charset | 2.0.4 | clicar | 8.0.4 | criptografia | 37.0.1 |
| cycler | 0.11.0 | Quisto | 0.29.32 | Databricks-SDK | 0.1.6 |
| dbus-python | 1.2.18 | depuração | 1.6.0 | decorador | 5.1.1 |
| DeUsedXML | 0.7.1 | Distlib | 0.3.7 | docstring-para-markdown | 0,12 |
| pontos de entrada | 0.4 | execução | 1.2.0 | facetas-visão geral | 1.0.3 |
| fastjsonschema | 2.18.0 | filelock | 3.12.2 | Fonttools | 4.25.0 |
| googleapis-comuns-protos | 1.56.4 | Grpcio | 1.48.1 | grpcio-status | 1.48.1 |
| httplib2 | 0.20.2 | idna | 3.3 | importlib-metadados | 4.6.4 |
| Ipykernel | 6.17.1 | ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.7.2 | Jedi | 0.18.1 | Jeepney | 0.7.1 |
| Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 | Joblib | 1.2.0 |
| jsonschema | 4.16.0 | jupyter-cliente | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 |
| Jupyterlab-Pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | porta-chaves | 23.5.0 |
| Kiwisolver | 1.4.2 | launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 |
| lazr.uri | 1.0.6 | MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.2 |
| matplotlib-em linha | 0.1.6 | Mccabe | 0.7.0 | Mistune | 0.8.4 |
| mais-itertools | 8.10.0 | mypy-extensões | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 |
| nbconvert | 6.4.4 | nbformat | 5.5.0 | Ninho-Asyncio | 1.5.5 |
| nodeenv | 1.8.0 | bloco de notas | 6.4.12 | numpy | 1.21.5 |
| OAuthlib | 3.2.0 | embalagem | 21,3 | pandas | 1.4.4 |
| PandocFilters | 1.5.0 | Parso | 0.8.3 | PathSpec | 0.9.0 |
| patsy | 0.5.2 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Travesseiro | 9.2.0 | pip | 22.2.2 | plataformadirs | 2.5.2 |
| enredo | 5.9.0 | pluggy | 1.0.0 | Prometheus-cliente | 0.14.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.36 | protobuf | 3.19.4 | 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 | 1.2.2 |
| pytz | 2022.1 | Pyzmq | 23.2.0 | pedidos | 2.28.1 |
| corda | 1.7.0 | s3transferir | 0.6.0 | scikit-learn | 1.1.1 |
| scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 | Armazenamento Secreto | 3.3.1 |
| Enviar2Lixo | 1.8.0 | setuptools | 63.4.1 | seis | 1.16.0 |
| Soupsieve | 2.3.1 | ssh-import-id | 5.11 | dados de pilha | 0.6.2 |
| statsmodels | 0.13.2 | tenacidade | 8.1.0 | terminado | 0.13.1 |
| caminho de teste | 0.6.0 | ThreadPoolCtl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| Tomli | 2.0.1 | tornado | 6.1 | traços | 5.1.1 |
| typing_extensions | 4.3.0 | Ujson | 5.4.0 | Upgrades autônomos | 0.1 |
| urllib3 | 1.26.11 | virtualenv | 20.16.3 | wadllib | 1.3.6 |
| largura de wc | 0.2.5 | WebEncodings | 0.5.1 | whatthepatch | 1.0.2 |
| roda | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 | Yapf | 0.31.0 |
| zipp | | 1.0.0 |
Bibliotecas R instaladas
As bibliotecas R são instaladas a partir do instantâneo da CRAN da Microsoft em 2023-02-10.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| seta | 10.0.1 | AskPass | 1.1 | asserçãoat | 0.2.1 |
| backports | 1.4.1 | base | 4.2.2 | base64enc | 0.1-3 |
| bit | 4.0.5 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.3 |
| arranque | 1.3-28 | brew | 1.0-8 | Brio | 1.1.3 |
| vassoura | 1.0.3 | BSLIB | 0.4.2 | cachem | 1.0.6 |
| Chamador | 3.7.3 | acento circunflexo | 6.0-93 | Cellranger | 1.1.0 |
| crono | 2.3-59 | classe | 7.3-21 | cli | 3.6.0 |
| Clipr | 0.8.0 | relógio | 0.6.1 | cluster | 2.1.4 |
| codetools | 0.2-19 | espaço em cores | 2.1-0 | marca comum | 1.8.1 |
| compilador | 4.2.2 | configuração | 0.3.1 | CPP11 | 0.4.3 |
| lápis de cor | 1.5.2 | credenciais | 1.3.2 | curl | 5.0.0 |
| data.table | 1.14.6 | conjuntos de dados | 4.2.2 | DBI | 1.1.3 |
| DBPlyr | 2.3.0 | desc | 1.4.2 | devtools | 2.4.5 |
| diffobj | 0.3.5 | resumo | 0.6.31 | Iluminação reduzida | 0.4.2 |
| dplyr | 1.1.0 | DTPlyr | 1.2.2 | E1071 | 1.7-13 |
| reticências | 0.3.2 | evaluate | 0.20 | Fãsi | 1.0.4 |
| Farver | 2.1.1 | mapa rápido | 1.1.0 | fontawesome | 0.5.0 |
| FORCATS | 1.0.0 | foreach | 1.5.2 | externa | 0.8-82 |
| forjar | 0.2.0 | FS | 1.6.1 | Futuro | 1.31.0 |
| future.apply | 1.10.0 | gargarejo | 1.3.0 | Genéricos | 0.1.3 |
| Gert | 1.9.2 | ggplot2 | 3.4.0 | GH | 1.3.1 |
| gitcreds | 0.1.2 | glmnet | 4.1-6 | Globais | 0.16.2 |
| colar | 1.6.2 | GoogleDrive | 2.0.0 | googlesheets4 | 1.0.1 |
| gower | 1.0.1 | gráficos | 4.2.2 | grDevices | 4.2.2 |
| grelha | 4.2.2 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
| gtable | 0.3.1 | capacete | 1.2.0 | Refúgio | 2.5.1 |
| mais alto | 0.10 | HMS | 1.1.2 | htmltools | 0.5.4 |
| htmlwidgets | 1.6.1 | httpuv | 1.6.8 | httr | 1.4.4 |
| IDs | 1.0.1 | ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-13 |
| Isoband | 0.2.7 | iteradores | 1.0.14 | jquerylib | 0.1.4 |
| jsonlite | 1.8.4 | KernSmooth | 2.23-20 | Knitr | 1.42 |
| etiquetagem | 0.4.2 | mais tarde | 1.3.0 | lattice | 0.20-45 |
| lava | 1.7.1 | ciclo de vida | 1.0.3 | ouvirv | 0.9.0 |
| lubridate | 1.9.1 | magrittr | 2.0.3 | Marcação | 1.5 |
| MASSA | 7.3-58.2 | Matriz | 1.5-1 | memoise | 2.0.1 |
| métodos | 4.2.2 | mgcv | 1.8-41 | mime | 0,12 |
| miniUI | 0.1.1.1 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | Modelador | 0.1.10 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-162 | nnet | 7.3-18 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 2.0.5 | paralelo | 4.2.2 |
| Paralelamente | 1.34.0 | pilar | 1.8.1 | pkgbuild | 1.4.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgdown | 2.0.7 | pkgload | 1.3.2 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.8 | elogiar | 1.0.0 |
| unidades bonitas | 1.1.1 | pROC | 1.18.0 | processx | 3.8.0 |
| prodlim | 2019.11.13 | Profvis | 0.3.7 | Progresso | 1.2.2 |
| progressor | 0.13.0 | promessas | 1.2.0.1 | proto | 1.0.0 |
| procuração | 0.4-27 | PS | 1.7.2 | 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 | 1.0.10 | RcppEigen | 0.3.3.9.3 |
| Leitor | 2.1.3 | ReadXL | 1.4.2 | receitas | 1.0.4 |
| revanche | 1.0.1 | revanche2 | 2.1.2 | Controles remotos | 2.4.2 |
| Reprex | 2.0.2 | remodelar2 | 1.4.4 | rlang | 1.0.6 |
| rmarkdown | 2,20 | RODBC | 1.3-20 | roxygen2 | 7.2.3 |
| rpart | 4.1.19 | rprojroot | 2.0.3 | Rserve | 1.8-12 |
| RSQLite | 2.2.20 | rstudioapi | 0.14 | rversões | 2.1.2 |
| Rvest | 1.0.3 | Sass | 0.4.5 | escalas | 1.2.1 |
| seletor | 0.4-2 | sessioninfo | 1.2.2 | forma | 1.4.6 |
| brilhante | 1.7.4 | ferramentas de origem | 0.1.7-1 | sparklyr | 1.7.9 |
| SparkR | 3.4.1 | espacial | 7.3-15 | splines | 4.2.2 |
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Bibliotecas Java e Scala instaladas (versão de cluster Scala 2.12)
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