Databricks Runtime 15.2
以下发行说明提供了由 Apache Spark 3.5.0 提供支持的 Databricks Runtime 15.2 的相关信息。
Databricks 于 2024 年 5 月发布此版本。
提示
若要查看已终止支持 (EoS) 的 Databricks Runtime 版本的发行说明，请参阅终止支持 Databricks Runtime 发行说明。 EoS Databricks Runtime 版本已停用，可能不会更新。
行为更改
Vacuum 会清理 COPY INTO 元数据文件
现在，在使用 进行写入的表上运行 COPY INTO 可以清理与跟踪引入的文件相关的未引用元数据。 对 COPY INTO 的操作语义没有影响。
Lakehouse Federation 已正式发布 (GA)
在 Databricks Runtime 15.2 及更高版本中，Lakehouse Federation 连接器已正式发布 (GA)，支持以下数据库类型：
- MySQL
- PostgreSQL
- Amazon Redshift
- Snowflake
- Microsoft SQL Server
- Azure Synapse (SQL Data Warehouse)
- Databricks
此版本还引入了以下改进：
支持 Snowflake 和 Microsoft SQL Server 连接器中的单一登录 (SSO) 身份验证。
对无服务器计算环境中的 SQL Server 连接器的 Azure 专用链接支持。 请参阅步骤 3：创建专用终结点规则。
支持更多下推（字符串、数学和杂项函数）。
改进了不同查询形状的下推成功率。
其他下推调试功能：
EXPLAIN FORMATTED输出显示下推的查询文本。- 查询配置文件 UI 显示下推的查询文本、联合节点标识符和 JDBC 查询执行时间（在详细模式下）。 请参阅查看系统生成的联合查询。
使用 BY POSITION 与无标头 CSV 文件进行列映射的 COPY INTO
在 Databricks Runtime 15.2 及更高版本中，可以将 BY POSITION 关键字（或替代语法 ( col_name [ , <col_name> ... ] )）与 COPY INTO 用于无标头 CSV 文件，以简化源列到目标表列的映射。 请参阅参数。
当 Spark 任务失败并出现 Resubmitted 错误时减少内存消耗
在 Databricks Runtime 15.2 及更高版本中，当任务失败并出现 TaskInfo.accumulables() 错误时，Spark Resubmitted 方法的返回值为空。 以前，该方法会返回先前成功任务尝试的值。 此行为更改会影响以下使用者：
- 使用
EventLoggingListener类的 Spark 任务。 - 自定义 Spark 侦听器。
若要还原以前的行为，请将 spark.scheduler.dropTaskInfoAccumulablesOnTaskCompletion.enabled 设置为 false。
已禁用查看自适应查询执行计划版本
为了减少内存消耗，现在在 Spark UI 中默认禁用自适应查询执行 (AQE) 计划版本。 若要在 Spark UI 中启用查看 AQE 计划版本，请将 spark.databricks.sql.aqe.showPlanChangesInUI.enabled 设置为 true。
降低了对保留查询的限制以减少 Spark UI 内存使用量
在 Databricks Runtime 15.2 及更高版本中，为了减少 Azure Databricks 计算中 Spark UI 消耗的内存，UI 中可见的查询数限制从 1000 降低到 100。 若要更改限制，请使用 spark.sql.ui.retainedExecutions Spark 配置设置新值。
DESCRIBE HISTORY 现在会显示使用 liquid 聚类分析的表的聚类分析列
运行 DESCRIBE HISTORY 查询时，operationParameters 列默认显示 clusterBy 和 CREATE OR REPLACE 操作的 OPTIMIZE 字段。 对于使用 liquid 聚类分析的 Delta 表，clusterBy 字段将填充表的聚类分析列。 如果表不使用 liquid 聚类分析，则字段为空。
新增功能和改进
对主键和外键的支持已正式发布
Databricks Runtime 中对主键和外键的支持已正式发布。 GA 版本对使用主键和外键所需的权限进行了以下更改：
- 要定义外键，必须对外键所引用的主键所属的表具有
SELECT权限。 不需要拥有具有主键的表，这在以前是必需的。 - 使用
CASCADE子句删除主键不需要对定义引用主键的外键的表具有权限。 以前，需要拥有引用表。 - 现在，删除包含约束的表所需的权限与删除不包含约束的表所需的权限相同。
要了解如何对表或视图使用主键和外键，请参阅 CONSTRAINT 子句、ADD CONSTRAINT 子句和 DROP CONSTRAINT 子句。
liquid 聚类分析已正式发布
现在，使用 Databricks Runtime 15.2 及更高版本，通常可以获得对 liquid 聚类分析的支持。 请参阅对 Delta 表使用 liquid 聚类分析。
类型扩展目前为公共预览版
现在，可以在由 Delta Lake 支持的表上启用类型扩展。 启用了类型扩展的表允许将列的类型更改为更宽的数据类型，而无需重写基础数据文件。 请参阅类型扩展。
添加到 SQL 合并语法的架构演变子句
现在可以将 WITH SCHEMA EVOLUTION 子句添加到 SQL 合并语句，以便为操作启用架构演变。 请参阅“合并的架构演变语法”。
PySpark 自定义数据源以公共预览版提供
PySpark DataSource 可以使用 Python (PySpark) DataSource API 创建，其允许使用 Python 从自定义数据源进行读取并在 Apache Spark 中的自定义数据接收器中进行写入。 请参阅 PySpark 自定义数据源
applyInPandas 和 mapInPandas 现在在使用共享访问模式的 Unity Catalog 计算上可用
作为 Databricks Runtime 14.3 LTS 维护版本的一部分，applyInPandas 和 mapInPandas UDF 类型现在在运行 Databricks Runtime 14.3 及更高版本的共享访问模式计算上受支持。
使用 dbutils.widgets.getAll() 获取笔记本中的所有小组件
使用 dbutils.widgets.getAll() 以获取笔记本中的所有小组件值。 当将多个小组件值传递给 Spark SQL 查询时，这尤其有用。
清空清单支持
现在可以指定在 Delta 表上运行 VACUUM 命令时要考虑的文件清单。 请参阅 OSS Delta 文档。
支持 Zstandard 压缩函数
现在可以使用 zst_compress、zstd_decompress 和 try_zstd_decompress 函数来压缩和解压缩 BINARY 数据。
缺陷修复
SQL UI 中的查询计划现在会正确显示 PhotonWriteStage
在 SQL UI 中显示时，查询计划中的 write 命令会错误地将 PhotonWriteStage 显示为运算符。 在此版本中，UI 已更新为将 PhotonWriteStage 显示为阶段。 这只是一项 UI 更改，不会影响查询的运行方式。
Ray 已更新以修复启动 Ray 群集的问题
此版本加入了 Ray 的修补版本，用于修复阻止 Ray 群集启动适用于机器学习的 Databricks Runtime 的中断性变更。 此更改可确保 Ray 功能与 15.2 之前的 Databricks Runtime 版本相同。
更正了 DataFrame.sort() 和 DataFrame.sortWithinPartitions() 函数的错误类
此版本加入了对 PySpark DataFrame.sort() 和 DataFrame.sortWithinPartitions() 函数的更新，以确保当 ZERO_INDEX 作为索引参数传递时会引发 0 错误类。 以前引发的是错误类 INDEX_NOT_POSITIVE。
ipywidgets 已从 8.0.4 降级到 7.7.2
为了修复 Databricks Runtime 15.0 中由 ipywidgets 升级到 8.0.4 引入的错误，ipywidgets 已在 Databricks Runtime 15.2 中降级到 7.7.2。 这与以前 Databricks Runtime 版本中包含的版本相同。
库升级
- 升级了 Python 库：
- GitPython 已从 3.1.42 升级到 3.1.43
- google-api-core 已从 2.17.1 升级到 2.18.0
- google-auth 已从 2.28.1 升级到 2.29.0
- google-cloud-storage 已从 2.15.0 升级到 2.16.0
- googleapis-common-protos 从 1.62.0 升级到 1.63.0
- ipywidgets 已从 8.0.4 升级到 7.7.2
- mlflow-skinny 已从 2.11.1 升级到 2.11.3
- s3transfer 已从 0.10.0 升级到 0.10.1
- sqlparse 已从 0.4.4 升级到 0.5.0
- typing_extensions 已从 4.7.1 升级到 4.10.0
- 升级了 R 库：
- 升级了 Java 库：
- com.amazonaws.aws-java-sdk-autoscaling 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudformation 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudfront 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudhsm 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudsearch 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudtrail 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatch 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-codedeploy 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitoidentity 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitosync 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-config 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-core 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-datapipeline 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-directconnect 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-directory 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-dynamodb 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ec2 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ecs 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-efs 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticache 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticbeanstalk 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticloadbalancing 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elastictranscoder 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-emr 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-glacier 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-glue 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-iam 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-importexport 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-kinesis 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-kms 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-lambda 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-logs 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-machinelearning 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-opsworks 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-rds 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-redshift 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-route53 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-s3 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ses 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-simpledb 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-simpleworkflow 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sns 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sqs 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ssm 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-storagegateway 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sts 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-support 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.aws-java-sdk-workspaces 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
- com.amazonaws.jmespath-java 已从 1.12.390 升级到 1.12.610
Apache Spark
Databricks Runtime 15.2 包含 Apache Spark 3.5.0。 此版本包括 Databricks Runtime 15.1 （EoS）中包含的所有 Spark 修复和改进，以及对 Spark 进行了以下其他 bug 修复和改进：
- [SPARK-47941] [SC-163568] [SS] [Connect] 将 ForeachBatch 工作线程初始化错误传播给 PySpark 用户
- [SPARK-47412] [SC-163455][SQL] 添加对 LPad/RPad 的排序规则支持。
- [SPARK-47907] [SC-163408][SQL] 将 bang 放在配置下
- [SPARK-46820] [SC-157093][PYTHON] 通过还原
new_msg修复错误消息回归 - [SPARK-47602] [SPARK-47577][SPARK-47598][SPARK-47577] Core/MLLib/资源管理器：结构化日志记录迁移
- [SPARK-47890] [SC-163324][CONNECT][PYTHON] 将变体函数添加到 Scala 和 Python。
- [SPARK-47894] [SC-163086][CORE][WEBUI] 将
Environment页面添加到主 UI - [SPARK-47805] [SC-163459][SS] 为 MapState 实现 TTL
- [SPARK-47900] [SC-163326] 修复对隐式 (UTF8_BINARY) 排序规则的检查
- [SPARK-47902] [SC-163316][SQL] 使计算当前时间* 表达式可折叠
- [SPARK-47845] [SC-163315][SQL][PYTHON][CONNECT] 支持 scala 和 python 的 split 函数中的列类型
- [SPARK-47754] [SC-162144][SQL] Postgres：支持读取多维数组
- [SPARK-47416] [SC-163001][SQL] 向 CollationBenchmark 添加新函数 #90339
- [SPARK-47839] [SC-163075][SQL] 修复 RewriteWithExpression 中的聚合 bug
- [SPARK-47821] [SC-162967][SQL] 实现 is_variant_null 表达式
- [SPARK-47883] [SC-163184][SQL] 通过 RowQueue 延迟
CollectTailExec.doExecute - [SPARK-47390] [SC-163306][SQL] PostgresDialect 区分 TIMESTAMP 和 TIMESTAMP_TZ
- [SPARK-47924] [SC-163282][CORE] 将调试日志添加到
DiskStore.moveFileToBlock - [SPARK-47897] [SC-163183][SQL][3.5] 修复 scala 2.12 中的 ExpressionSet 性能回归
- [SPARK-47565] [SC-161786][PYTHON] PySpark 工作线程池崩溃复原能力
- [SPARK-47885] [SC-162989][PYTHON][CONNECT] 使 pyspark.resource 与 pyspark-connect 兼容
- [SPARK-47887] [SC-163122][CONNECT] 从
spark/connect/common.proto中删除未使用的导入spark/connect/relations.proto - [SPARK-47751] [SC-161991][PYTHON][CONNECT] 使 pyspark.worker_utils 与 pyspark-connect 兼容
- [SPARK-47691] [SC-161760][SQL] Postgres：在写入端支持多维数组
- [SPARK-47617] [SC-162513][SQL] 添加用于排序规则的 TPC-DS 测试基础结构
- [SPARK-47356] [SC-162858][SQL] 添加对 ConcatWs 和 Elt（所有排序规则）的支持
- [SPARK-47543] [SC-161234][CONNECT][PYTHON] 将
dict推断为来自 Pandas 数据帧的MapType，以允许创建数据帧 - [SPARK-47863] [SC-162974][SQL] 修复 ICU 的 startsWith 和 endsWith 排序感知实现
- [SPARK-47867] [SC-162966][SQL] 支持 JSON 扫描中的变体。
- [SPARK-47366] [SC-162475][SQL][PYTHON] 为 PySpark 添加 VariantVal
- [SPARK-47803] [SC-162726][SQL] 支持强制转换为变体。
- [SPARK-47769] [SC-162841][SQL] 添加 schema_of_variant_agg 表达式。
- [SPARK-47420] [SC-162842][SQL] 修复测试输出
- [SPARK-47430] [SC-161178][SQL] 支持 MapType 的 GROUP BY
- [SPARK-47357] [SC-162751][SQL] 添加对 Upper、Lower、InitCap（所有排序规则）的支持
- [SPARK-47788] [SC-162729][SS] 确保流式处理有状态操作具有相同的哈希分区
- [SPARK-47776] [SC-162291][SS] 禁止在有状态运算符的关键架构中使用二进制不等式排序规则
- [SPARK-47673] [SC-162824][SS] 为 ListState 实现 TTL
- [SPARK-47818] [SC-162845][CONNECT] 在 SparkConnectPlanner 中引入计划缓存以提高分析请求的性能
- [SPARK-47694] [SC-162783][CONNECT] 使最大消息大小在客户端可配置
- [SPARK-47274] 还原“[SC-162479][PYTHON][SQL] 提供更多有用...
- [SPARK-47616] [SC-161193][SQL] 添加有关从 MySQL 映射 Spark SQL 数据类型的用户文档
- [SPARK-47862] [SC-162837][PYTHON][CONNECT] 修复原型文件的生成
- [SPARK-47849] [SC-162724][PYTHON][CONNECT] 更改发布脚本以发布 pyspark-connect
- [SPARK-47410] [SC-162518][SQL] 重构 UTF8String 和 CollationFactory
- [SPARK-47807] [SC-162505][PYTHON][ML] 使 pyspark.ml 与 pyspark-connect 兼容
- [SPARK-47707] [SC-161768][SQL] MySQL 连接器/J 5.x JSON 类型的特殊处理
- [SPARK-47765] 还原“[SC-162636][SQL] 将 SET COLLATION 添加到...
- [SPARK-47081] [SC-162151][CONNECT][FOLLOW] 提高进度处理程序的可用性
- [SPARK-47289] [SC-161877][SQL] 允许扩展在解释计划中记录扩展的信息
- [SPARK-47274] [SC-162479][PYTHON][SQL] 为 PySpark 数据帧 API 错误提供更有用的上下文
- [SPARK-47765] [SC-162636][SQL] 将 SET COLLATION 添加到分析程序规则
- [SPARK-47828] [SC-162722][CONNECT][PYTHON]
DataFrameWriterV2.overwrite因计划无效而失败 - [SPARK-47812] [SC-162696][CONNECT] 支持 ForEachBatch 工作线程的 SparkSession 序列化
- [SPARK-47253] [SC-162698][CORE] 允许 LiveEventBus 在不完全排空事件队列的情况下停止
- [SPARK-47827] [SC-162625][PYTHON] 缺少针对已弃用功能的警告
- [SPARK-47733] [SC-162628][SS] 为查询进度的 transformWithState 运算符部分添加自定义指标
- [SPARK-47784] [SC-162623][SS] 将 TTLMode 和 TimeoutMode 合并为单个 TimeMode。
- [SPARK-47775] [SC-162319][SQL] 支持变体规范中的剩余标量类型。
- [SPARK-47736] [SC-162503][SQL] 添加对 AbstractArrayType 的支持
- [SPARK-47081] [SC-161758][CONNECT] 支持查询执行进度
- [SPARK-47682] [SC-162138][SQL] 支持从变体强制转换。
- [SPARK-47802] [SC-162478][SQL] 将 () 从含义 struct() 还原为含义 *
- [SPARK-47680] [SC-162318][SQL] 添加 variant_explode 表达式。
- [SPARK-47809] [SC-162511][SQL]
checkExceptionInExpression应检查每种代码生成模式的错误 - [SPARK-41811] [SC-162470][PYTHON][CONNECT] 使用
SQLStringFormatter实现WithRelations - [SPARK-47693] [SC-162326][SQL] 添加对 UTF8_BINARY_LCASE 排序规则中使用的 UTF8String 小写比较的优化
- [SPARK-47541] [SC-162006][SQL] 支持 reverse、array_join、concat、map 运算的复杂类型中的排序字符串
- [SPARK-46812] [SC-161535][CONNECT][PYTHON] 使 mapInPandas/mapInArrow 支持 ResourceProfile
- [SPARK-47727] [SC-161982][PYTHON] 将 SparkConf 设为根级别以用于 SparkSession 和 SparkContext
- [SPARK-47406] [SC-159376][SQL] 在 MYSQLDialect 中处理 TIMESTAMP 和 DATETIME
- [SPARK-47081] 还原“[SC-161758][CONNECT] 支持查询执行...
- [SPARK-47681] [SC-162043][SQL] 添加 schema_of_variant 表达式。
- [SPARK-47783] [SC-162222] 添加一些缺失的 SQLSTATE 并清理 YY000 以使用...
- [SPARK-47634] [SC-161558][SQL] 添加对禁用映射键规范化的旧式支持
- [SPARK-47746] [SC-162022] 在 RocksDBStateEncoder 中实现基于序数的范围编码
- [SPARK-47285] [SC-158340][SQL] AdaptiveSparkPlanExec 应始终使用 context.session
- [SPARK-47643] [SC-161534][SS][PYTHON] 为 Python 流式处理源添加 pyspark 测试
- [SPARK-47582] [SC-161943][SQL] 将包含变量的 Catalyst logInfo 迁移到结构化记录框架
- [SPARK-47558] [SC-162007][SS] ValueState 的状态 TTL 支持
- [SPARK-47358] [SC-160912][SQL][COLLATION] 改进重复表达式支持以返回正确的数据类型
- [SPARK-47504] [SC-162044][SQL] 将 AbstractDataType simpleStrings 解析为 StringTypeCollated
- [SPARK-47719] 还原“[SC-161909][SQL] 更改 Spark.sql.legacy.t...
- [SPARK-47657] [SC-162010][SQL] 为每个文件源实现排序规则筛选器下推支持
- [SPARK-47081] [SC-161758][CONNECT] 支持查询执行进度
- [SPARK-47744] [SC-161999] 添加对范围编码器中负值字节的支持
- [SPARK-47713] [SC-162009][SQL][CONNECT] 修复自联接失败
- [SPARK-47310] [SC-161930][SS] 为状态存储的值部分的多个值添加合并操作的微基准
- [SPARK-47700] [SC-161774][SQL] 修复 treeNode 错误消息的格式
- [SPARK-47752] [SC-161993][PS][CONNECT] 使 pyspark.pandas 与 pyspark-connect 兼容
- [SPARK-47575] [SC-161402][SPARK-47576][SPARK-47654] 在结构化记录框架中实现 logWarning/logInfo API
- [SPARK-47107] [SC-161201][SS][PYTHON] 为 Python 流式处理数据源实现分区读取器
- [SPARK-47553] [SC-161772][SS] 添加对 transformWithState 运算符 API 的 Java 支持
- [SPARK-47719] [SC-161909][SQL] 将 spark.sql.legacy.timeParserPolicy 默认值更改为 CORRECTED
- [SPARK-47655] [SC-161761][SS] 将计时器与 state-v2 的初始状态处理集成
- [SPARK-47665] [SC-161550][SQL] 使用 SMALLINT 将 ShortType 写入 MYSQL
- [SPARK-47210] [SC-161777][SQL] 添加隐式强制转换，不提供不确定性支持
- [SPARK-47653] [SC-161767][SS] 添加对负数类型和范围扫描键编码器的支持
- [SPARK-46743] [SC-160777][SQL] 常量折叠后的计数 bug
- [SPARK-47525] [SC-154568][SQL] 支持映射属性上的子查询关联联接
- [SPARK-46366] [SC-151277][SQL] 在 BETWEEN 中使用 WITH 表达式以避免重复表达式
- [SPARK-47563] [SC-161183][SQL] 在创建时添加映射规范化
- [SPARK-42040] [SC-161171][SQL] SPJ：为 V2 输入分区引入新的 API 以报告分区统计信息
- [SPARK-47679] [SC-161549][SQL] 直接使用
HiveConf.getConfVars或 Hive 配置名称 - [SPARK-47685] [SC-161566][SQL] 还原对
Stream中Dataset#groupBy类型的支持 - [SPARK-47646] [SC-161352][SQL] 使 try_to_number 对格式错误的输入返回 NULL
- [SPARK-47366] [SC-161324][PYTHON] 添加 pyspark 和数据帧 parse_json 别名
- [SPARK-47491] [SC-161176][CORE] 首先将
slf4j-apijar 添加到类路径，然后再添加jars目录中的其他 jar - [SPARK-47270] [SC-158741][SQL] Dataset.isEmpty 在本地投影 CommandResults
- [SPARK-47364] [SC-158927][CORE] 当插件回复单向消息时，使
PluginEndpoint发出警告 - [SPARK-47280] [SC-158350][SQL] 删除 ORACLE TIMESTAMP WITH TIMEZONE 的时区限制
- [SPARK-47551] [SC-161542][SQL] 添加 variant_get 表达式。
- [SPARK-47559] [SC-161255][SQL] 变体
parse_json的 Codegen 支持 - [SPARK-47572] [SC-161351][SQL] 强制 Window partitionSpec 可排序。
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UnaryMinus和Abs的性能 - [SPARK-47631] [SC-161325][SQL] 删除未使用的
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to_csv支持将array/struct/map/binary输出为整齐字符串” - [SPARK-47434] [SC-160122][WEBUI] 修复
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plan.py之外 - [SPARK-47509] [SC-160902][SQL] 阻止 lambda 和高阶函数中的子查询表达式
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Databricks ODBC/JDBC 驱动程序支持
Databricks 支持过去 2 年发布的 ODBC/JDBC 驱动程序。 请下载最近发布的驱动程序并升级（下载 ODBC，下载 JDBC）。
请参阅 Databricks Runtime 15.2 维护更新。
系统环境
- 操作系统：Ubuntu 22.04.4 LTS
- Java：Zulu 8.74.0.17-CA-linux64
- Scala：2.12.15
- Python：3.11.0
- R：4.3.2
- Delta Lake：3.2.0
已安装的 Python 库
| 库 | 版本 | 库 | 版本 | 库 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | azure-core | 1.30.1 |
| azure-storage-blob | 12.19.1 | azure-storage-file-datalake | 12.14.0 | backcall | 0.2.0 |
| black | 23.3.0 | blinker | 1.4 | boto3 | 1.34.39 |
| botocore | 1.34.39 | cachetools | 5.3.3 | certifi | 2023.7.22 |
| cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
| 单击 | 8.0.4 | cloudpickle | 2.2.1 | comm | 0.1.2 |
| contourpy | 1.0.5 | 密码系统 | 41.0.3 | cycler | 0.11.0 |
| Cython | 0.29.32 | databricks-sdk | 0.20.0 | dbu-python | 1.2.18 |
| debugpy | 1.6.7 | decorator | 5.1.1 | distlib | 0.3.8 |
| entrypoints | 0.4 | 执行 | 0.8.3 | facets-overview | 1.1.1 |
| filelock | 3.13.1 | fonttools | 4.25.0 | gitdb | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.43 | google-api-core | 2.18.0 | google-auth | 2.29.0 |
| google-cloud-core | 2.4.1 | google-cloud-storage | 2.16.0 | google-crc32c | 1.5.0 |
| google-resumable-media | 2.7.0 | googleapis-common-protos | 1.63.0 | grpcio | 1.60.0 |
| grpcio-status | 1.60.0 | httplib2 | 0.20.2 | idna | 3.4 |
| importlib-metadata | 6.0.0 | ipyflow-core | 0.0.198 | ipykernel | 6.25.1 |
| ipython | 8.15.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
| isodate | 0.6.1 | jedi | 0.18.1 | jeepney | 0.7.1 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 | jupyter_client | 7.4.9 |
| jupyter_core | 5.3.0 | keyring | 23.5.0 | kiwisolver | 1.4.4 |
| launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
| matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 | mlflow-skinny | 2.11.3 |
| more-itertools | 8.10.0 | mypy-extensions | 0.4.3 | nest-asyncio | 1.5.6 |
| numpy | 1.23.5 | oauthlib | 3.2.0 | 打包 | 23.2 |
| pandas | 1.5.3 | parso | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 |
| patsy | 0.5.3 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Pillow | 9.4.0 | pip | 23.2.1 | platformdirs | 3.10.0 |
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已安装的 R 库
R 库安装自 Posit Package Manager CRAN 快照。
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已安装的 Java 库和 Scala 库（Scala 2.12 群集版本）
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