Databricks Runtime 13.1 (EoS)
注意
針對此 Databricks Runtime 版本的支援已結束。 如需了解終止支援日期，請參閱終止支援歷程記錄。 如需所有支援的 Databricks Runtime 版本，請參閱 Databricks Runtime 發行說明版本與相容性。
以下版本說明提供了有關 Databricks Runtime 13.1 的資訊，該版本由 Apache Spark 3.4.0 驅動。
Databricks 於 2023 年 5 月發行此版本。
新功能和改進
- JDK 17 的叢集支援（公開預覽）
- 在串流資料表中新增、變更或刪除資料
- 使用 SQL 讀取 Kafka
- 新的 SQL 內建函數
- Unity 目錄對叢集範圍 Python 程式庫的支援
- 在 Unity Catalog 中預設啟用最佳化寫入擴展功能
- 結構化串流工作負載中具可設定狀態的運算子的進階支援
- Unity Catalog 的 Delta 克隆功能正在公眾預覽中
- 結構化串流的 Pub/Sub 支援
- 在結構化串流中的浮水印中卸除重複項
- 擴充了對截斷的分區欄位中從 Iceberg 資料表到 Delta 轉換流程的支援
- 在 Delta Lake 中串流欄位映射的結構描述變更
- 移除起始版本
- Python 可用的新 H3 表達式
JDK 17 的叢集支援（公開預覽）
Databricks 現在提供 Java 開發套件 （JDK） 17 的叢集支援。 請參閱適用於 Java 的 Databricks SDK。
在串流資料表中新增、變更或刪除資料
您現在可以使用 DML 語句來修改 DLT 管線發行至 Unity 目錄的串流數據表。 請參閱 在串流資料表中新增、變更或刪除資料，以及 新增、變更或刪除目標串流資料表中的資料。 您也可以使用 DML 陳述式來修改 Databricks SQL 中建立的串流資料表。
使用 SQL 讀取 Kafka
您現在可以使用 read_kafka SQL 函數來讀取 Kafka 資料。 只有 DLT 或 Databricks SQL 中的串流數據表才支援使用 SQL 進行串流處理。 請參閱 read_kafka 資料表值函式。
新的 SQL 內建函數
下列函數已新增：
-
array_prepend(array, elem) 傳回在
array前面加上elem的結果。 -
try_aes_decrypt(expr, key [, mode [, padding]]) 解密使用 AES 加密產生的二進位文件，並在發生錯誤時傳回
NULL。 - sql_keywords() 傳回 Azure Databricks SQL 關鍵字的資料表。
Unity Catalog 對於叢集範圍 Python 庫的支援
Unity 目錄對程式庫的使用方式有一些限制。 從 Databricks 執行階段 13.1 及更新版本上，支援叢集範圍的 Python 程式庫，包括以工作區檔案上傳的 Python Wheel 檔案。 不支援以 DBFS 檔案路徑引用的程式庫，無論是在 DBFS 根目錄還是掛載至 DBFS 的外部位置。 不支援非 Python 程式庫。 請參閱叢集程式庫。
在 Databricks Runtime 13.0 及以下版本中，於啟用了 Unity Catalog 的工作區中使用標準存取模式（之前稱為共用存取模式）的叢集不支援叢集範圍的程式庫。
在 Unity Catalog 中擴展最佳化寫入的預設啟用
針對在 Unity 統一目錄中註冊的 Delta 表格的預設最佳化寫入支援已擴展，以包含分區資料表的 CTAS 陳述式和 INSERT 作業。 此行為與 SQL 倉儲上的預設值保持一致。 請參閱 Azure Databricks 上 Delta Lake 的最佳化寫入。
結構化串流工作負載中具可設定狀態的運算子的進階支援
您現在可以將多個有狀態的運算子串接在一起，這表示您可以將一個運算子的輸出，例如窗口聚合，饋送至另一個有狀態的運算子，例如連接。 請參閱 什麼是可設定狀態的串流？。
Unity Catalog 的 Delta 複製工具目前處於公開預覽階段
您現在可以使用淺層複製，從現有的 Unity Catalog 受控資料表創建新的受控資料表。 請參閱Unity Catalog 資料表的淺層複製。
Pub/Sub 對結構化串流的支援
您現在可以使用內建連接器來利用結構化串流訂閱 Google Pub/Sub。 請參閱 訂閱 Google Pub/Sub。
在結構化串流中的浮水印中卸除重複項
您現在可以與指定的浮水印閾值搭配使用 dropDuplicatesWithinWatermark，以在結構化串流中刪除重複記錄。 請參閱 在浮水印內移除重複項。
已使用截斷分割區資料行自冰藍資料表擴充對 Delta 轉換的支援
您現在可以將 CLONE 和 CONVERT TO DELTA 與 Iceberg 資料表搭配使用，該資料表的分割區定義於類型 int、long 和 string 的截短欄位上。 不支援 decimal 類型的截斷資料欄。
使用 Delta Lake 中的欄位映射進行結構變更的串流
您現在可以提供用於追蹤資料架構的位置，以啟用 Delta 資料表的串流功能，並啟用欄位對應。 請參閱資料行對應與結構變更的串流處理。
移除起始版本
START VERSION 現已被 ALTER SHARE 取代。
有新的 H3 運算式可供 Python 使用
h3_coverash3 和 h3_coverash3string 運算式可供 Python 使用。
錯誤修正
Parquet failOnUnknownFields 不再在類型不符時不加提醒地丟棄資料
如果以僅限 failOnUnknownFields 選項或 failOnNewColumns 結構演進模式的自動載入器讀取 Parquet 檔案，則檔案中具有不同資料類型的資料行會導致失敗，並建議使用 rescuedDataColumn。 如果提供下列其中一個資料類型，自動載入器現在會正確讀取，且不再修復整數、Short 和位元組類型。 Parquet 檔案可能指向其他兩種類型中的其中一個。
重大變更
將 sqlite-jdbc 版本升級至 3.42.0.0，以處理 CVE-2023-32697
將 sqlite-jdbc 版本從 3.8.11.2 升級至 3.42.0.0。 3.42.0.0 版的 API 與 3.8.11.2 不完全相容。 如果您在 code 中使用 sqlite-jdbc，請檢查 sqlite-jdbc 相容性報告以取得詳細資料。 如果您移轉至 13.1 並使用 sqlite，請確認您的方法，並在 3.42.0.0 版中傳回型別。
程式庫升級
- 升級的 Python 程式庫：
- 從 1.0.2 到 1.0.3 的 facets-overview
- 從 3.10.7 升級到 3.12.0 的 filelock
- pyarrow 從 7.0.0 更新到 8.0.0
- tenacity 從 8.0.1 更新到 8.1.0
- 升級的 R 程式庫：
- 升級的 Java 程式庫：
- com.github.ben-manes.caffeine.caffeine 從 2.3.4 更新到 2.9.3
- io.delta.delta-sharing-spark_2.12，從 0.6.8 到 0.6.4
- net.snowflake.snowflake-jdbc 從 3.13.29 到 3.13.22
- org.checkerframework.checker-qual 從版本 3.5.0 升級到 3.19.0
- 從 3.0.8 到 3.2.15 的 org.scalactic.scalactic_2.12
- 從 3.0.8 到 3.2.15 的 org.scalatest.scalatest_2.12
- 從 3.8.11.2 到 3.42.0.0 的 org.xerial.sqlite-jdbc
Apache Spark
Databricks Runtime 13.1 包含 Apache Spark 3.4.0。 此版本包含 Databricks Runtime 13.0 (EoS) 中包含的所有 Spark 修正和改善，以及下列對 Spark 進行的其他錯誤修正和改進：
- [SPARK-42719] [DBRRM-199][sc-131578] 還原 “[SC-125225] 'MapOutputTracker#getMap...
- [SPARK-39696] [DBRRM-166][sc-130056][CORE] 還原 [SC-127830]/
- [SPARK-43331] [SC-130064][connect] 新增 Spark Connect SparkSession.interruptAll
- [SPARK-43332] [SC-130051][connect][PYTHON] 使能擴展 SparkConnectClient 的 ChannelBuilder 功能
- [SPARK-43323] [SC-129966][sql][PYTHON] 修正已啟用箭號的 DataFrame.toPandas，以正確處理例外狀況
- [SPARK-42940] [SC-129896][ss][CONNECT] 改善串流查詢的會話管理
- [SPARK-43032] [SC-125756] [CONNECT][ss] 新增串流查詢管理員
- [SPARK-16484] [SC-129975][sql] 新增 Datasketches HllSketch 的支援
- [SPARK-43260] [SC-129281][python] 將 Spark SQL pandas 箭頭類型錯誤移轉至錯誤類別。
- [SPARK-41766] [SC-129964][core] 處理在執行程序註冊之前傳送的解除委任要求
- [SPARK-43307] [SC-129971][python] 將 PandasUDF 值錯誤遷移至錯誤類別
- [SPARK-43206] [SC-129903][SS][CONNECT]StreamingQuery 例外狀況 () 包含堆疊追蹤
- [SPARK-43311] [SC-129905][ss] 新增 RocksDB 狀態存放區提供者記憶體管理增強功能
- [SPARK-43237] [SC-129898][core] 處理事件記錄檔中的空值例外訊息
- [SPARK-43320] [SC-129899][sql][HIVE] 直接呼叫 Hive 2.3.9 API
-
[SPARK-43270] [SC-129897][python] 在
pyspark.sql.dataframe.DataFrame中實作__dir__()以包含欄 - [SPARK-43183] 還原 “[SC-128938][ss] 引進一個新的回呼功能”...
- [SPARK-43143] [SC-129902][SS][CONNECT]Scala StreamingQuery awaitTermination()
- [SPARK-43257] [SC-129675][sql] 以內部錯誤取代錯誤類別_LEGACY_ERROR_TEMP_2022
- [SPARK-43198] [SC-129470][connect] 修正「無法初始化類別 ammonite...」 使用篩選條件時發生錯誤
- [SPARK-43165] [SC-129777][sql] 將 canWrite 移至 DataTypeUtils
- [SPARK-43298] [SC-129729][python][ML] predict_batch_udf，純量輸入失敗，批次大小為一
- [SPARK-43298] [SC-129700] 還原 “[PYTHON][ml] 在批次大小為一且有純量輸入時，predict_batch_udf 發生錯誤”
- [SPARK-43052] [SC-129663][core] 處理事件記錄檔中檔名為 null 的堆疊追蹤
- [SPARK-43183] [SC-128938][ss] 將新的回呼函式 “onQueryIdle” 加入 StreamingQueryListener
- [SPARK-43209] [SC-129190][connect][PYTHON] 將表達式錯誤移轉至錯誤類別
- [SPARK-42151] [SC-128754][sql] 使用數據表屬性對齊 UPDATE 指派
- [SPARK-43134] [SC-129468][CONNECT][SS] JVM 用戶端 StreamingQuery 例外狀況() API
- [SPARK-43298] [SC-129699][python][ML] predict_batch_udf，純量輸入失敗，批次大小為一
- [SPARK-43248] [SC-129660][sql] 在平行收集分割區統計數據時，不必要的 Path 序列化/反序列化
-
[SPARK-43274] [SC-129464][spark-43275][PYTHON][connect] 引入
PySparkNotImplementedError - [SPARK-43146] [SC-128804][connect][PYTHON] 實作 repr 和 repr_html 的及時評估功能
- [SPARK-42953] [SC-129469][connect][Followup] 修正 Scala 客戶端 UDF 測試的 Maven 測試建構
- [SPARK-43144] [SC-129280] Scala 用戶端 DataStreamReader 資料表() API
- [SPARK-43136] [SC-129358][connect] 新增 groupByKey + mapGroup + coGroup 函式
-
[SPARK-43156] [SC-129672][sc-128532][SQL] 修正相關純量子查詢中的
COUNT(*) is null錯誤 - [SPARK-43046] [SC-129110][SS][Connect] 已在 Spark Connect 中實作 Python API dropDuplicatesWithinWatermark
- [SPARK-43199] [SC-129467][sql] 使 InlineCTE 冪等
-
[SPARK-43293] [SC-129657][sql]
__qualified_access_only應該忽略一般欄位 - [SPARK-43276] [SC-129461][connect][PYTHON] 將 Spark Connect 視窗錯誤移轉至錯誤類別
- [SPARK-43174] [SC-129109][sql] 修正 SparkSQLCLIDriver completer
- [SPARK-43084] [SC-128654][SS] 在 Spark Connect 中新增 applyInPandasWithState 支援
- [SPARK-43119] [SC-129040][sql] 支援動態地透過 JDBC API 和 TVF 取得 SQL 關鍵詞
- [SPARK-43082] [SC-129112][connect][PYTHON] Spark Connect 中的箭頭優化 Python UDF
- [SPARK-43085] [SC-128432][sql] 支援多部分數據表名稱的數據行 DEFAULT 指派
- [SPARK-43226] [LC-671] 定義檔案常數中繼資料的擷取器
-
[SPARK-43210] [SC-129189][connect][PYTHON] 引入
PySparkAssertionError - [SPARK-43214] [SC-129199][sql] 記錄 LocalTableScanExec/CommandResultExec 的驅動程式端計量數據
- [SPARK-43285] [SC-129347] 使用 JDK 17 修正 ReplE2ESuite 持續失敗
- [SPARK-43268] [SC-129249][sql] 在使用訊息建構例外狀況時使用適當的錯誤類別
- [SPARK-43142] [SC-129299] 修復含有特殊字元的屬性上的 DSL 運算式
- [SPARK-43129] [SC-128896] 串流 Spark Connect 的 Scala 核心 API
- [SPARK-43233] [SC-129250][SS]新增 Kafka 批次讀取的主題分割區、位移範圍及任務識別碼的記錄
- [SPARK-43249] [SC-129195][connect] 修正 SQL 命令遺漏統計數據
- [SPARK-42945] [SC-129188][connect] 在 Spark Connect 中支援PYSPARK_JVM_STACKTRACE_ENABLED
- [SPARK-43178] [SC-129197][connect][PYTHON] 將 UDF 錯誤遷移至 PySpark 錯誤架構
- [SPARK-43123] [SC-128494][sql] 內部字段元數據不應洩漏至目錄
- [SPARK-43217] [SC-129205] 正確地在 findNestedField 中對巢狀地圖/陣列進行遞迴處理
- [SPARK-43243] [SC-129294][python][CONNECT] 將層級參數新增至適用於 Python 的 printSchema
-
[SPARK-43230] [SC-129191][connect] 簡化
DataFrameNaFunctions.fillna - [SPARK-43088] [SC-128403][sql] 在 CTAS/RTAS 中遵循 RequiresDistributionAndOrdering
-
[SPARK-43234] [SC-129192][connect][PYTHON] 將
ValueError從 Conect DataFrame 移轉至錯誤類別 - [SPARK-43212] [SC-129187][ss][PYTHON] 將結構化串流錯誤遷移至錯誤類別
-
[SPARK-43239] [SC-129186][ps] 從 info（） 移除
null_counts - [SPARK-43190] [SC-128930][sql] ListQuery.childOutput 應該與子輸出一致
- [SPARK-43191] [SC-128924][core] 用直接呼叫取代 Hadoop CallerContext 的反射
- [SPARK-43193] [SC-129042][ss] 移除 HADOOP-12074 的因應措施
- [SPARK-42657] [SC-128621][connect] 支援尋找並傳輸用戶端 REPL 類別檔至伺服器作為工件
- [SPARK-43098] [SC-77059][sql] 修正當純量子查詢具有 group by 子句時的 COUNT 正確性錯誤
-
[SPARK-43213] [SC-129062][python] 將
DataFrame.offset新增至 vanilla PySpark - [SPARK-42982] [SC-128400][connect][PYTHON] 修正 createDataFrame 以遵守指定的架構 ddl
- [SPARK-43124] [SC-129011][sql] Dataset.show 專案 CommandResults 在本機端
- [SPARK-42998] [SC-127422][connect][PYTHON] 使用 Null 結構修正 DataFrame.collect
- [SPARK-41498] [SC-125343] 還原「透過合併傳播中繼資料」
- [SPARK-42960] [SC-129010][CONNECT][SS] 在 Python 中新增串流查詢 await_termination() 和 exception() API
- [SPARK-42552] [SC-128824][sql] 更正 antlr 解析器兩階段解析策略
- [SPARK-43207] [SC-128937][connect] 新增輔助函式用於從常值表達式中擷取值
- [SPARK-43186] [SC-128841][sql][HIVE] 移除 FileSinkDesc 的因應措施
- [SPARK-43107] [SC-128533][sql] 在廣播聯結數據流端套用的聯結中聯合貯體
- [SPARK-43195] [SC-128922][core] 移除 HadoopFSUtils 中不必要的可串行化包裝函式
- [SPARK-43137] [SC-128828][sql] 如果位置可折迭且為正數，則改善 ArrayInsert。
- [SPARK-37829] [SC-128827][sql] Dataframe.joinWith 外連結應該傳回未匹配數據列的 Null 值
- [SPARK-43042] [SC-128602][SS][連線] 新增 DataStreamReader 的 table() API 支援
- [SPARK-43153] [SC-128753][connect] 在資料框在本地時跳過 Spark 的執行
- [SPARK-43064] [SC-128496][sql] Spark SQL CLI SQL 索引標籤應該只會顯示一次語句一次
- [SPARK-43126] [SC-128447][sql] 將兩個 Hive UDF 表達式標示為具狀態
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[SPARK-43111] [SC-128750][ps][CONNECT][python] 將巢狀
if語句合併成單一if語句 - [SPARK-43113] [SC-128749][sql] 在產生系結條件的程式代碼時評估數據流端變數
- [SPARK-42895] [SC-127258][connect] 改善已停止 Spark 會話的錯誤訊息
- [SPARK-42884] [SC-126662][connect] 新增 Ammonite REPL 整合
- [SPARK-43168] [SC-128674][sql] 從 Datatype 類別移除 get PhysicalDataType 方法
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[SPARK-43121] [SC-128455][sql] 在 'HiveInspectors] 中使用
BytesWritable.copyBytes而不是手動複製 - [SPARK-42916] [SC-128389][sql] JDBCTableCatalog 在讀取端保留 Char/Varchar 中繼資料
- [SPARK-43050] [SC-128550][sql] 藉由取代群組函式修正建構匯總表達式
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[SPARK-43095] [SC-128549][sql] 防止策略在批次中一旦中斷等冪性：
Infer Filters - [SPARK-43130] [SC-128597][sql] 將 InternalType 移至 PhysicalDataType
- [SPARK-43105] [SC-128456][connect] 在 proto 訊息中縮寫位元組和字元串
-
[SPARK-43099] [SC-128596][sql] 使用
getName，而不是getCanonicalName在向 FunctionRegistry 註冊 udf 時取得產生器類別名稱 - [SPARK-42994] [SC-128586][ml][CONNECT] PyTorch 分布器支援本機模式
- [SPARK-42859] 還原“[SC-127935][connect][PS] Spark Connect 上 pandas API 的基本支援”
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[SPARK-43021] [SC-128472][sql]
CoalesceBucketsInJoin在使用 AQE 時無法運作 - [SPARK-43125] [SC-128477][connect] 修正 Connect Server 無法處理 Null 訊息的例外狀況
- [SPARK-43147] [SC-128594] 修正本機檢查的 flake8 程式碼檢查工具問題
- [SPARK-43031] [SC-128360][SS][連線] 啟用串流單元測試和 doctest
- [SPARK-43039] [LC-67] 支援檔案來源_metadata 資料行中的自訂資料行。
- [SPARK-43120] [SC-128407][ss] 增加對 RocksDB 狀態存放區中釘選區塊內存使用量的追蹤支援
- [SPARK-43110] [SC-128381][sql] 將 asIntegral 移至 PhysicalDataType
- [SPARK-43118] [SC-128398][ss] 移除 KafkaMicroBatchStream 中 不可中斷執行緒 不必要的斷言
- [SPARK-43055] [SC-128331][connect][PYTHON] 支援重複的巢狀欄位名稱
- [SPARK-42437] [SC-128339][python][CONNECT] PySpark catalog.cacheTable 將允許指定儲存層級
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- [SPARK-39696] [SC-127830][core] 修正 TaskMetrics.externalAccums 存取權的數據競爭
- [SPARK-43103] [SC-128335][sql] 將整數移至 PhysicalDataType
- [SPARK-42741] [SC-125547][sql] 在常值為 null 時，請勿在二進位比較中解除包裝轉換
- [SPARK-43057] [SC-127948][connect][PYTHON] 將 Spark Connect 數據行錯誤遷移至錯誤類別
- [SPARK-42859] [SC-127935][connect][PS] 對 Spark Connect 的 pandas API 提供基本支援
-
[SPARK-43013] [SC-127773][python] 將
ValueError從 DataFrame 移轉至PySparkValueError。 - [SPARK-43089] [SC-128051][connect] 在 UI 中修訂偵錯字符串
- [SPARK-43028] [SC-128070][sql] 新增錯誤類別SQL_CONF_NOT_FOUND
- [SPARK-42999] [SC-127842][connect] Dataset#foreach， foreachPartition
- [SPARK-43066] [SC-127937][sql] 在 JavaDatasetSuite 中新增 dropDuplicates 的測試
-
[SPARK-43075] [SC-127939][connect] 變更
gRPC至未安裝時grpcio。 - [SPARK-42953] [SC-127809][connect] Typed filter， map， flatMap， mapPartitions
- [SPARK-42597] [SC-125506][sql] 支援將日期類型轉換為時間戳記類型
- [SPARK-42931] [SC-127933][ss] 引入 dropDuplicatesWithinWatermark
- [SPARK-43073] [SC-127943][connect] 新增 proto 數據類型常數
- [SPARK-43077] [SC-128050][sql] 改善UNRECOGNIZED_SQL_TYPE的錯誤訊息
- [SPARK-42951] [SC-128030][ss][Connect] DataStreamReader APIs
- [SPARK-43049] [SC-127846][sql] 針對 Oracle JDBC 的 StringType 使用 CLOB 而不是 VARCHAR（255）
- [SPARK-43018] [SC-127762][sql] 修正 INSERT 命令中涉及時間戳常值的錯誤
- [SPARK-42855] [SC-127722][sql] 在 TableOutputResolver 中使用執行時期 Null 檢查
- [SPARK-43030] [SC-127847][sql] 去除元數據行中的重複關係
- [SPARK-42993] [SC-127829][ml][CONNECT] 使 PyTorch 分配器與 Spark Connect 相容
- [SPARK-43058] [SC-128072][sql] 將數值和分數移至 PhysicalDataType
- [SPARK-43056] [SC-127946][ss] RocksDB 狀態存放區認可，只有在其暫停時才應繼續背景工作
- [SPARK-43059] [SC-127947][connect][PYTHON] 將 TypeError 從 DataFrame(Reader|Writer) 遷移到錯誤類別
- zh-TW: [SPARK-43071] [SC-128018][sql] 使用 ORDER BY、LIMIT、OFFSET、INSERT 來源關聯支援 SELECT 的 DEFAULT
- [SPARK-43061] [SC-127956][core][SQL] 引進 PartitionEvaluator 以用於 SQL 運算符執行
- [SPARK-43067] [SC-127938][ss] 更正 Kafka 連接器中錯誤類別資源檔的位置
- [SPARK-43019] [SC-127844][sql] 將排序移至 PhysicalDataType
- [SPARK-43010] [SC-127759][python] 將欄位錯誤遷移至錯誤類別
-
[SPARK-42840] [SC-127782][sql] 將
_LEGACY_ERROR_TEMP_2004錯誤變更為內部錯誤 - [SPARK-43041] [SC-127765][sql] 還原連接器 API 中相容性例外狀況的建構函式
- [SPARK-42939] [SC-127761][ss][CONNECT] Core streaming Python API for Spark Connect
-
[SPARK-42844] [SC-127766][sql] 將錯誤類別更新為
_LEGACY_ERROR_TEMP_2008INVALID_URL - [SPARK-42316] [SC-127720][sql] 將名稱指派給 _LEGACY_ERROR_TEMP_2044
- [SPARK-42995] [SC-127723][connect][PYTHON] 將 Spark Connect DataFrame 錯誤遷移至錯誤類別
- [SPARK-42983] [SC-127717][connect][PYTHON] 修正 createDataFrame 以正確處理 0 dim numpy 陣列
- [SPARK-42955] [SC-127476][sql] 跳過 classifyException 並封裝 AnalysisException 以處理 SparkThrowable
- [SPARK-42949] [SC-127255][sql] 簡化 NAAJ 的程序代碼
-
[SPARK-43011] [SC-127577][sql]
array_insert應該失敗，索引為 0 -
[SPARK-42974] [SC-127487][core] 還原
Utils.createTempDir以使用ShutdownHookManager並清除JavaUtils.createTempDir方法。 - [SPARK-42964] [SC-127585][sql] PosgresDialect '42P07' 也表示數據表已經存在
- [SPARK-42978] [SC-127351][sql] Derby&PG：RENAME 無法以 schema-Name 限定 new-table-Name
- [SPARK-37980] [SC-127668][sql] 在測試中盡可能透過 _metadata 存取row_index
- [SPARK-42655] [SC-127591][sql] 不正確的歧義欄位參考錯誤
-
[SPARK-43009] [SC-127596][sql] 參數化
sql()與Any常數 - [SPARK-43026] [SC-127590][sql] 使用非交換數據表快取套用 AQE
- [SPARK-42963] [SC-127576][sql] 擴充 SparkSessionExtensions，以將規則插入 AQE 查詢階段優化器
- [SPARK-42918] [SC-127357] 將 FileSourceStrategy 中的中繼資料屬性的處理一般化
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維護更新
請參閱 Databricks Runtime 13.1 維護更新。
系統環境
- 作業系統：Ubuntu 22.04.2 LTS
- Java: Zulu 8.70.0.23-CA-linux64
- Scala: 2.12.15
- Python：3.10.12
- R: 4.2.2
- Delta Lake: 2.4.0
已安裝的 Python 程式庫
| 圖書館 | 版本 | 圖書館 | 版本 | 圖書館 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 應用程式目錄 | 1.4.4 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 |
| asttokens | 2.2.1 | 屬性 | 21.4.0 | 回呼 | 0.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.11.1 | 黑色 | 22.6.0 | 漂白劑 | 4.1.0 |
| 方向燈 | 1.4 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
| certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | 點擊 | 8.0.4 | 密碼編譯 | 37.0.1 |
| cycler | 0.11.0 | Cython | 0.29.32 | dbus-python | 1.2.18 |
| debugpy | 1.5.1 | 裝飾器 | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 |
| distlib | 0.3.6 | 文件字串轉換為Markdown | 0.12 | 入口點 | 0.4 |
| 執行中 | 1.2.0 | 面向概述 | 1.0.3 | fastjsonschema | 2.16.3 |
| 文件鎖定 | 3.12.0 | fonttools | 4.25.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 |
| grpcio | 1.48.1 | grpcio-status | 1.48.1 | httplib2 | 0.20.2 |
| idna | 3.3 | importlib-metadata | 4.6.4 | ipykernel | 6.17.1 |
| ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
| jedi | 0.18.1 | 吉普尼 | 0.7.1 | Jinja2 | 2.11.3 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 | jsonschema | 4.16.0 |
| jupyter-client | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.0 | 鑰匙圈 | 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-inline | 0.1.6 |
| mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 | more-itertools | 8.10.0 |
| mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
| nbformat | 5.5.0 | nest-asyncio | 1.5.5 | nodeenv | 1.7.0 |
| 筆記本 | 6.4.12 | numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 |
| 包裝 | 21.3 | pandas | 1.4.4 | pandocfilters | 1.5.0 |
| parso | 0.8.3 | pathspec | 0.9.0 | 替罪羊 | 0.5.2 |
| pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 | 枕頭 | 9.2.0 |
| pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 | plotly | 5.9.0 |
| Pluggy插件管理器 | 1.0.0 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 |
| protobuf | 3.19.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
| ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 | pyarrow | 8.0.0 |
| pycparser | 2.21 | pydantic | 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 |
| pyrsistent | 0.18.0 | python-dateutil | 2.8.2 | python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 |
| python-lsp-server | 1.7.1 | pytoolconfig | 1.2.2 | pytz | 2022.1 |
| pyzmq | 23.2.0 | 請求 | 2.28.1 | 繩子 | 1.7.0 |
| s3transfer | 0.6.0 | scikit-learn | 1.1.1 | scipy | 1.9.1 |
| seaborn | 0.11.2 | SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 |
| setuptools | 63.4.1 | 六 | 1.16.0 | soupsieve | 2.3.1 |
| ssh-import-id | 5.11 | 堆疊數據 | 0.6.2 | statsmodels | 0.13.2 |
| 韌性 | 8.1.0 | 結束 | 0.13.1 | 測試路徑 | 0.6.0 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 | tomli | 2.0.1 |
| tornado | 6.1 | traitlets | 5.1.1 | 輸入擴展 (typing_extensions) | 4.3.0 |
| ujson | 5.4.0 | 無人值守升級 | 0.1 | urllib3 | 1.26.11 |
| virtualenv | 20.16.3 | wadllib | 1.3.6 | wcwidth（字符寬度函數） | 0.2.5 |
| 網頁編碼 | 0.5.1 | whatthepatch | 1.0.2 | 輪子 | 0.37.1 |
| widgetsnbextension | 3.6.1 | yapf | 0.31.0 | zipp | 1.0.0 |
已安裝 R 程式庫
R 程式庫是從 Microsoft 於 2023-02-10 的 CRAN 快照集進行安裝的。
| 圖書館 | 版本 | 圖書館 | 版本 | 圖書館 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 箭 | 10.0.1 | askpass | 1.1 | 斷言函數 | 0.2.1 |
| 回溯移植 | 1.4.1 | 基礎 | 4.2.2 | base64enc | 0.1-3 |
| 位元 | 4.0.5 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.3 |
| 靴子 | 1.3-28 | 泡/釀 (depending on context) | 1.0-8 | 活力 | 1.1.3 |
| 掃帚 | 1.0.3 | bslib | 0.4.2 | cachem | 1.0.6 |
| callr | 3.7.3 | caret | 6.0-93 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-59 | 類別 | 7.3-21 | cli | 3.6.0 |
| clipr | 0.8.0 | 鐘 | 0.6.1 | 叢集 | 2.1.4 |
| codetools | 0.2-19 | 色彩空間 | 2.1-0 | commonmark | 1.8.1 |
| 編譯器 | 4.2.2 | 配置 | 0.3.1 | cpp11 | 0.4.3 |
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