2018 年 1 月

分階段發行。 您的 Databricks 帳戶可能要到初始發行日期後一週才會更新。

Azure Blob 儲存體容器和 Data Lake Store 的掛接點

2018 年 1 月 16 日至 23 日：2.63 版

我們提供了有關透過 Databricks 檔案系統 (DBFS) 掛接 Azure Blob 儲存體容器和 Data Lake Store 的指示。 這可讓相同工作區中的所有使用者透過掛接點存取 Blob 儲存體容器或 Data Lake Store (或者容器或存放區內的資料夾)。 DBFS 管理用於存取已掛接的 Blob 儲存體容器或 Data Lake Store 的認證，並在背景自動處理透過 Azure Blob 儲存體或 Data Lake Store 進行的驗證。

掛接 Blob 儲存體容器和 Data Lake Store 需要 Databricks Runtime 4.0 和更新版本。 掛接容器或存放區之後，您可以使用 Runtime 3.4 或更新版本來存取掛接點。

如需詳細資訊，請參閱連線至 Azure Data Lake Storage Gen2 和 Blob 儲存體和透過 Azure Databricks 存取 Azure Data Lake Storage Gen1。

叢集標籤

2018 年 1 月 4 日至 11 日：2.62 版

您現在可以指定將傳播至與叢集關聯的所有 Azure 資源 (VM、磁碟、NIC 等) 的叢集標籤。 除了使用者提供的標籤之外，資源還將自動使用叢集名稱、叢集識別碼和叢集建立者使用者名稱進行標記。

如需詳細資訊，請參閱標籤。

SQL 和 Python 的資料表存取控制 (個人預覽版)

2018 年 1 月 4 日至 11 日：2.62 版

注意

這項功能是在私人預覽。 請連絡您的帳戶管理員以要求存取權。 此功能還需要 Databricks Runtime 3.5+。

去年，我們為 SQL 使用者引進了資料物件存取控制。 今天，我們很高興宣佈同時為 SQL 和 Python 使用者提供資料表存取控制 (ACL) 的個人預覽版。 使用資料表存取控制，您可以限制對安全物件 (如資料表、資料庫、檢視或函數) 的存取。 還可以對包含任意查詢的衍生檢視設定權限，來提供更細緻的存取控制 (例如，針對符合特定條件的資料列和資料行)。

如需詳細資訊，請參閱 Hive 中繼存放區權限和安全物件 (舊版)。

透過 API 匯出筆記本工作執行結果

2018 年 1 月 4 日至 11 日：2.62 版

為了改善您在工作結果上進行共用和共同工作的能力，我們現在提供一個新的工作 API 端點 jobs/runs/export，可讓您同時在程式碼和儀表板檢視中擷取筆記本工作執行結果的靜態 HTML 表示形式。

如需詳細資訊，請參閱執行匯出。

Apache Airflow 1.9.0 包含 Databricks 整合

2018 年 1 月 2 日

去年，我們發行了 Airflow (一種用於管理 ETL 排程的熱門解決方案) 的預覽功能，可讓客戶以原生方式建立可在 Airflow DAG 中觸發 Databricks 執行的任務。 我們很高興宣佈，這些整合已在 Airflow 1.9.0 版中公開發行。

如需詳細資訊，請參閱使用 Apache Airflow 協調 Azure Databricks 工作。