共用方式為

2019 年 12 月

  • 發行項

這些功能和 Azure Databricks 平臺改善已於 2019 年 12 月發行。

注意

分階段發行。 您的 Azure Databricks 帳戶可能要到初始發行日期後一週或以上才會更新。

Databricks Connect 現在支援 Databricks Runtime 6.2

2019年12月17日

Databricks Connect 現在支援 Databricks Runtime 6.2。

使用 Databricks 容器服務設定容器映像叢集 (正式發行)

2019 年 12 月 16 日：版本 3.7

Databricks Runtime 6.1 和 Azure Databricks 平臺 3.7 版正式推出，Databricks Container Services 可讓您使用自己的容器映射來設定叢集。 您可以在容器內預先封裝複雜的環境、將它發佈至常用的容器登錄，例如 ACR、ECR 或 Docker Hub，然後讓 Azure Databricks 提取映射來建立叢集。 一些範例使用案例包括：

  • 連結庫自訂 - 您可以完全控制所要安裝的系統連結庫
  • 黃金容器環境 - 您的 Docker 映像是永遠不會變更的鎖定環境
  • Docker CI/CD 整合 - 您可以將 Azure Databricks 與您的 Docker CI/CD 管線整合

還有其他許多使用案例，範圍從指定組態到安裝機器學習套件。

如需詳細資訊，請參閱 使用 Databricks Container Service 自定義容器。

適用於 Genomics 的 Databricks Runtime 6.2 已正式發行

2019年12月3日

Databricks Runtime 6.2 for Genomics 建置在 Databricks Runtime 6.2 之上。 它包含來自 Databricks Runtime 6.1 for Genomics 的許多改進和升級，包括：

  • Firth 羅吉斯回歸
  • 用戶定義的範例品質控制計量
  • 管道轉換器效能改善
  • 更強固的關節基因化
  • 簡化與 LOFTEE 的整合
  • 海爾 0.26.0
  • Samtools 1.9

2019年12月3日

現在，Azure Databricks SCIM 布建連接器 可在 Microsoft Entra ID（先前稱為 Azure Active Directory） 應用連結庫取得，因此更容易 set 從 Microsoft Entra ID 布建至 Azure Databricks 的使用者和群組。 如需詳細資訊，請參閱 使用 Microsoft Entra ID （Azure Active Directory） 設定 SCIM 布建。

Databricks Runtime 5.3 和 5.4 支援結束

2019年12月3日

5.3 和 5.4 的支援於 12 月 3 日結束。 請參閱 Databricks 支援生命週期。

Databricks Runtime 6.2 ML 已正式發行

2019年12月3日

Databricks Runtime 6.2 ML GA 帶來許多連結庫升級，包括：

  • TensorFlow 和 TensorBoard：1.14.0 至 1.15.0。
  • PyTorch：1.2.0 至 1.3.0。
  • tensorboardX：1.8 至 1.9。
  • MLflow：1.3.0 至 1.4.0。
  • Hyperopt：0.2-db1 與 Azure Databricks MLflow 整合。
  • mleap-databricks-runtime 至 0.15.0，並包含 mleap-xgboost-runtime。

如需詳細資訊，請參閱完整的 Databricks Runtime 6.2 for ML 版本 資訊。

Databricks Runtime 6.2 已正式發行

2019年12月3日

Databricks Runtime 6.2 GA 帶來新功能、改善和許多錯誤修正，包括：

  • 優化 Delta Lake insert僅合併

如需詳細資訊，請參閱完整的 Databricks Runtime 6.2 （EoS） 版本資訊。

Databricks Connect 現在支援 Databricks Runtime 6.1

2019年12月3日

Databricks Connect 現在支援 Databricks Runtime 6.1。 Databricks Connect 可讓您將慣用的 IDE（IntelliJ、Eclipse、PyCharm、RStudio、Visual Studio）、Notebook 伺服器 （Zeppelin、Jupyter） 和其他自定義應用程式連線到 Azure Databricks 叢集，並執行 Apache Spark 程式代碼。