共用方式為

Databricks Runtime 16.0

  • 發行項

下列版本資訊提供由 Apache Spark 3.5.0 提供之 Databricks Runtime 16.0 的相關信息。

Databricks 於 2024 年 11 月發行此版本。

提示

若要查看已達到終止支援 (EoS) 之 Databricks Runtime 版本的版本資訊，請參閱終止支援 Databricks Runtime 版本資訊。 EoS Databricks Runtime 版本已淘汰，且可能未更新。

行為變更

重大變更：JDK 17 現在是預設值

在 Databricks Runtime 16.0 和更新版本中，預設 JDK 版本會從 JDK 8 切換至 JDK 17。 這項變更是因為 JDK 8 的計劃淘汰和終止支援所造成。 這會影響下列各項：

  • 在 Azure Databricks 計算上執行的 Java 程式代碼必須與 Java 17 相容。
  • 在筆記本或 Azure Databricks 計算中執行的 Scala 程式代碼必須與 Java 17 相容。
  • 安裝在計算上的 Java 和 Scala 連結庫必須與 Java 17 相容。
  • 低於 2.x 的 Apache Hive 中繼存放區用戶端版本。 將 Spark 組態 spark.sql.hive.metastore.version 設定設定為低於 2.x 的版本會導致 Java 17 的相容性問題，以及 Hive 中繼存放區的連線失敗。 Databricks 建議將Hive升級至2.0.0以上的版本。

如果您需要還原為 Java 8，請在設定 Azure Databricks 計算時，將下列內容新增至 Spark 環境變數：

JNAME=zulu8-ca-amd64

如果您使用 ARM 實體，請使用下列專案：

JNAME=zulu8-ca-arm64

若要深入瞭解如何使用 Azure Databricks 計算指定 JDK 版本，請參閱 建立使用 JDK 17 的叢集。

如需從 Java 8 移轉程式代碼的說明，請參閱下列指南：

重大變更：託管的 RStudio 即將結束

在此版本中，Databricks 裝載的 RStudio Server 已終止生命週期，且無法在任何執行 Databricks Runtime 16.0 和更新版本的 Azure Databricks 工作區上使用。 若要深入瞭解並查看 RStudio 的替代專案清單，請參閱 託管 RStudio 伺服器淘汰。

重大變更：移除將、 byteshort 和 int 類型變更long為更廣泛類型的支援

在 Databricks Runtime 15.4.3 和更新版本中，下列數據類型變更無法再套用至已啟用類型擴大功能的數據表：

  • byte、 shortint 與 long 至 decimal。
  • byte、 short與 int 至 double。

這項變更可確保 Delta 和 Iceberg 數據表之間的一致行為。 若要深入瞭解類型擴大，請參閱 類型擴大。

在巢狀字元群組中使用否定來正確剖析 regex 模式

此版本包含一項變更，以支援巢狀字元群組中具有否定性之 regex 模式的正確剖析。 例如， [^[abc]] 會剖析為「任何不是 『abc』 字元」的字元。

此外，Photon 行為與巢狀字元類別的Spark不一致。 包含巢狀字元類別的 Regex 模式將不再使用 Photon，而是使用 Spark。 巢狀字元類別是包含方括弧內方括弧的任何模式，例如 [[a-c][1-3]]。

改善 Delta Lake 中的重複比對偵測 MERGE

在 Databricks Runtime 15.4 LTS 中， MERGE 如果源數據表中的多個數據列符合目標數據表中相同數據列，則作業會根據 MERGE 子句中指定的 ON 條件而失敗。 在 Databricks Runtime 16.0 和更新版本中， MERGE 也會考慮 子句中指定的 WHEN MATCHED 條件。 請參閱 使用合併將 Upsert 插入 Delta Lake 數據表。

無法再覆寫叢集連結庫安裝方法

Spark 組態 spark.databricks.libraries.enableSparkPyPI、 spark.databricks.libraries.enableMavenResolution和 spark.databricks.libraries.enableCRANResolutionnow 現在預設為 true ，且無法覆寫。

叢集範圍連結庫安裝的預設逾時為兩小時

在 Databricks Runtime 16.0 和更新版本中，叢集範圍連結庫安裝的預設逾時為兩小時。 超過此逾時時間的連結庫安裝將會失敗，並終止安裝。 設定叢集時，您可以使用Spark組態 spark.databricks.driver.clusterLibraryInstallationTimeoutSec來變更逾時期限。

從 DBFS 安裝連結庫並設定 spark conf spark.databricks.driver.dbfsLibraryInstallationAllowed 已停用

在 Databricks Runtime 16.0 和更新版本中，已完全停用從 DBFS 安裝連結庫。 這項變更可改善 Databricks 工作區中連結庫的安全性。 此外，在 Databricks Runtime 16.0 和更新版本中，您無法再使用 Spark 組態 spark.databricks.driver.dbfsLibraryInstallationAllowed。

功能 addArtifact() 現在在計算類型之間保持一致

使用此版本時，當您使用 addArtifact(archive = True) 將相依性新增至共用或無伺服器 Azure Databricks 計算時，封存會自動解除封裝。 這項變更會使這些計算類型上的 『addArtifact（archive = True） 行為與單一使用者計算一致，這已經支持自動解壓縮封存。

新功能和改進

更可靠的已修改 Python 模組重載，並改善 autoreload

在 Databricks Runtime 16.0 和更新版本中，延伸模組的更新 autoreload 可改善重載從工作區檔案匯入之已修改 Python 模組的安全性和可靠性。 使用這些變更時， autoreload請盡可能只重載已變更的模組部分，而不是整個模組。 此外，如果模組自上次匯入后變更，Azure Databricks 現在會自動建議使用 autoreload 擴充功能。 請參閱 Python 模組的自動載入。

遞迴架構的 Avro 支援

您現在可以搭配函式和recursiveFieldMaxDepth數據來源使用 from_avro 選項avro。 此選項會設定 Avro 數據源上架構遞歸的最大深度。 請參閱 讀取和寫入串流 Avro 數據。

to_avro 和 from_avro 函式

to_avro 和 from_avro 函式允許將 SQL 類型轉換成 Avro 二進位數據並返回。

擴充對 Avro 的 Confluent 架構登錄支援

Azure Databricks 現在支援使用 Confluent 架構登錄的 Avro 架構參考。 請參閱 向外部 Confluent 架構登錄進行驗證。

強制在具有液體群集的數據表上重新叢集

在 Databricks Runtime 16.0 和更新版本中，您可以使用 OPTIMIZE FULL 語法來強制在已啟用液體群集的數據表中重新合併所有記錄。 請參閱 強制重新填入所有記錄。

適用於 Python 和 Scala 的 Delta API 現在支援身分識別數據行

您現在可以使用適用於 Python 和 Scala 的 Delta API 來建立具有識別數據行的數據表。 請參閱 在 Delta Lake 中使用識別數據行。

單一用戶計算的精細訪問控制已正式推出

在 Databricks Runtime 16.0 和更新版本中，單一使用者計算的精細訪問控制已正式推出。 在針對無伺服器計算啟用的工作區中，如果查詢是在支援的計算上執行，例如單一使用者計算和查詢會存取下列任何物件，計算資源會將查詢傳遞至無伺服器計算來執行數據篩選：

  • 在用戶沒有許可權的 SELECT 數據表上定義的檢視。
  • 動態檢視。
  • 已套用數據列篩選或數據行遮罩的數據表。
  • 具體化檢視和串流數據表。

在串流寫入期間建立液體叢集數據表

您現在可以在建立具有結構化串流寫入的新數據表時，使用 clusterBy 來啟用液體叢集。 請參閱 啟用液體群集。

OPTIMIZE FULL 子句的支援

Databricks Runtime 16.0 支援 OPTIMIZE FULL 子句。 此子句會將使用液體群集之數據表中的所有記錄優化，包括先前可能已叢集的數據。

INSERT 和數據表參考中的WITH選項規格支援

Databricks Runtime 16.0 支援INSERT，可用來控制數據源的行為。

新的 SQL 函式

Databricks Runtime 16.0 中會新增下列 SQL 函式：

  • try_url_decode

    此函式是url_decode的容錯版本。 如果輸入不是有效的 URL 編碼字串，則此函式會傳 NULL 回 。

  • zeroifnull

    如果函式的 zeroifnull() 輸入表示式為 NULL，則函式會傳回 0。 否則，會傳回輸入表達式的值。

  • nullifzero

    NULL如果輸入為 0，則傳回 ，如果不是 0 則傳回其輸入。 如果函式的 nullifzero() 輸入表示式為 0，則函式會傳 NULL回 。 如果輸入表達式不是 0，則會傳回輸入表示式的值

將數據合併至 Delta 資料表時，啟用自動架構演進

此版本會新增 類別 withSchemaEvolution() 成員 DeltaMergeBuilder 的支援。 使用 withSchemaEvolution() 在作業期間 MERGE 啟用自動架構演進。 例如： mergeBuilder.whenMatched(...).withSchemaEvolution().execute()}} 。

其他變更

SparkR 現在已被取代

在 Databricks Runtime 16.0 和更新版本中，Databricks 中的 SparkR 已被 取代 ，準備在即將推出的 Spark 4 版本中淘汰。 請參閱 Apache Spark 取代 SparkR 線程。

Databricks 建議改用 sparklyr 。

PVC 不支援 Databricks Runtime 16.0

Databricks 私人虛擬雲端不支援 Databricks Runtime 16.0。 您必須搭配所有PVC版本使用 Databricks Runtime 15.4 或更新版本。

錯誤修正

自動載入器現在會使用空的架構來拯救 Avro 記錄類型

使用自動載入器將 Avro 檔案載入 Delta 資料表時， record 具有空白架構的檔案類型現在會新增至已獲救的數據行。 因為您無法將空的複雜數據類型內嵌到 Delta 數據表中，所以這可解決載入某些 Avro 檔案的問題。 若要深入瞭解已獲救的數據，請參閱 什麼是已獲救的數據行？。

修正以包含第二個位移的時區寫入時間戳時發生錯誤。

此版本修正了影響某些時間戳的 Bug，其中包含第二個位移的時區。 這個錯誤會導致寫入 JSON、XML 或 CSV 時省略秒，導致不正確的時間戳值。

若要返回先前的行為，請在寫入其中一個受影響的格式時使用下列選項： .option("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss[.SSS][XXX]")。

連結庫升級

  • 升級的 Python 連結庫：
    • 從 1.30.2 到 1.31.0 的 azure-core
    • 從 12.19.1 到 12.23.0 的 azure-storage-blob
    • 從 12.14.0 到 12.17.0 的 azure-storage-file-datalake
    • 從23.3.0到24.4.2的黑色
    • 從 1.4 到 1.7.0 的閃爍器
    • boto3 從 1.34.39 到 1.34.69
    • 從 1.34.39 到 1.34.69 的 botocore
    • 從 2023.7.22 到 2024.6.2 的認證
    • cffi 從 1.15.1 到 1.16.0
    • 從 8.0.4 按兩下至 8.1.7
    • 從 0.1.2 到 0.2.1 的 comm
    • 從 1.0.5 到 1.2.0 的輪廓
    • 從 41.0.3 到 42.0.5 的密碼編譯
    • Cython 從 0.29.32 到 3.0.11
    • 從 0.20.0 到 0.30.0 的 databricks-sdk
    • 從 1.2.18 到 1.3.2 的 dbus-python
    • filelock from 3.13.4 to 3.15.4
    • fonttools from 4.25.0 to 4.51.0
    • 從 3.1.43 到 3.1.37 的 GitPython
    • 從 2.18.0 到 2.20.0 的 google-api-core
    • 從 2.31.0 到 2.35.0 的 google-auth
    • 從 2.17.0 到 2.18.2 的 google-cloud-storage
    • google-crc32c 從 1.5.0 到 1.6.0
    • google-resumable-media 從 2.7.1 到 2.7.2
    • googleapis-common-protos，從 1.63.2 到 1.65.0
    • 從 0.20.2 到 0.20.4 的 httplib2
    • 從 3.4 到 3.7 的 idna
    • 從 6.25.1 到 6.28.0 的 ipykernel
    • 從 8.15.0 到 8.25.0 的 ipython
    • jedi 從 0.18.1 到 0.19.1
    • 從 0.10.0 到 1.0.1 的 jmespath
    • joblib 從 1.2.0 到 1.4.2
    • 從 7.4.9 到 8.6.0 jupyter_client
    • 從 5.3.0 到 5.7.2 jupyter_core
    • launchpadlib 從 1.10.16 到 1.11.0
    • lazr.restfulclient 從 0.14.4 到 0.14.6
    • matplotlib 從 3.7.2 到 3.8.4
    • mlflow-skinny 從 2.11.4 到 2.15.1
    • more-itertools from 8.10.0 to 10.3.0
    • 從 0.4.3 到 1.0.0 的 mypy-extensions
    • 從 1.5.6 到 1.6.0 的 nest-asyncio
    • numpy 從 1.23.5 到 1.26.4
    • 從 3.2.0 到 3.2.2 的 oauthlib
    • 封裝從 23.2 到 24.1
    • patsy 從 0.5.3 到 0.5.6
    • pip 從 23.2.1 到 24.2
    • 從 5.9.0 到 5.22.0 的繪圖
    • prompt-toolkit from 3.0.36 to 3.0.43
    • pyarrow 從 14.0.1 到 15.0.2
    • pydantic 從 1.10.6 到 2.8.2
    • PyGObject 從 3.42.1 到 3.48.2
    • PyJWT 從 2.3.0 到 2.7.0
    • pyodbc 從 4.0.38 到 5.0.1
    • 從 2.8.2 到 2.9.0.post0 的 python-dateutil
    • 從 1.1.1 到 1.1.2 的 python-lsp-jsonrpc
    • pytz 從 2022.7 到 2024.1
    • PyYAML 從 6.0 到 6.0.1
    • pyzmq 從 23.2.0 到 25.1.2
    • 要求從 2.31.0 到 2.32.2
    • scikit-learn 從 1.3.0 到 1.4.2
    • 從 1.11.1 到 1.13.1 的 scipy
    • seaborn 從 0.12.2 到 0.13.2
    • setuptools from 68.0.0 to 74.0.0
    • smmap 從 5.0.1 到 5.0.0
    • 從 0.5.0 到 0.5.1 的 sqlparse
    • 從 0.14.0 到 0.14.2 的 statsmodel
    • 龍捲風從 6.3.2 到 6.4.1
    • 從 5.7.1 到 5.14.3 的特性
    • 從 4.10.0 到 4.11.0 typing_extensions
    • ujson 從 5.4.0 到 5.10.0
    • virtualenv 從 20.24.2 到 20.26.2
    • 方向盤從 0.38.4 到 0.43.0
    • 從 3.11.0 壓縮到 3.17.0
  • 升級的 R 連結庫：
    • 從14.0.0.2到16.1.0的箭號
    • 從 1.4.1 到 1.5.0 的反向移植
    • base 從 4.3.2 到 4.4.0
    • 從 1.0-7 到 1.0-8 的 bitops
    • 從 1.3-28 開機到 1.3-30
    • 從 1.1.4 到 1.1.5 的 brio
    • 從 1.0.5 到 1.0.6 的掃把
    • bslib 從 0.6.1 到 0.8.0
    • cachem 從 1.0.8 到 1.1.0
    • 從 3.7.3 到 3.7.6 的呼叫端
    • cli 從 3.6.2 到 3.6.3
    • 時鐘從 0.7.0 到 0.7.1
    • 叢集從 2.1.4 到 2.1.6
    • 從 0.2-19 到 0.2-20 的程式碼工具
    • 從 2.1-0 到 2.1-1 的 colorspace
    • 編譯程式從 4.3.2 到 4.4.0
    • 從 1.5.2 到 1.5.3 的 crayon
    • curl 從 5.2.0 到 5.2.1
    • 從 1.15.0 到 1.15.4 的 data.table
    • 從 4.3.2 到 4.4.0 的數據集
    • DBI 從 1.2.1 到 1.2.3
    • dbplyr 從 2.4.0 到 2.5.0
    • 摘要從 0.6.34 到 0.6.36
    • downlit from 0.4.3 to 0.4.4
    • 從 0.23 評估為 0.24.0
    • 遠從 2.1.1 到 2.1.2
    • fastmap 從 1.1.1 到 1.2.0
    • foreign from 0.8-85 to 0.8-86
    • fs 從 1.6.3 到 1.6.4
    • 未來從 1.33.1 到 1.34.0
    • future.apply 從 1.11.1 到 1.11.2
    • 從 2.0.1 到 2.1.0 的 gert
    • ggplot2 從 3.4.4 到 3.5.1
    • gh 從 1.4.0 到 1.4.1
    • globals from 0.16.2 to 0.16.3
    • 從 4.3.2 到 4.4.0 的圖形
    • grDevices 從 4.3.2 到 4.4.0
    • 從 4.3.2 到 4.4.0 的方格
    • gt 從 0.10.1 到 0.11.0
    • 從 0.3.4 到 0.3.5 的 gtable
    • 從 1.3.1 到 1.4.0 的 hardhat
    • highr 從 0.10 到 0.11
    • 從 0.5.7 到 0.5.8.1 的 htmltools
    • HTTPuv 從 1.6.14 到 1.6.15
    • httr2 從 1.0.0 到 1.0.2
    • ipred 從 0.9-14 到 0.9-15
    • 從 2.23-21 到 2.23-22 的 KernSmooth
    • 從 1.45 到 1.48 的針織器
    • 從 0.21-8 到 0.22-5 的格子
    • 從1.7.3到1.8.0的熔岩
    • Markdown 從 1.12 到 1.13
    • MASS 從 7.3-60 到 7.3-60.0.1
    • 從 1.5-4.1 到 1.6-5 的矩陣
    • 從 4.3.2 到 4.4.0 的方法
    • mgcv 從 1.8-42 到 1.9-1
    • mlflow 從 2.10.0 到 2.14.1
    • munsell 從 0.5.0 到 0.5.1
    • nlme 從 3.1-163 到 3.1-165
    • openssl 從 2.1.1 到 2.2.0
    • 平行從 4.3.2 到 4.4.0
    • 平行從 1.36.0 到 1.38.0
    • pkgbuild 從 1.4.3 到 1.4.4
    • 從 2.0.7 到 2.1.0 的 pkgdown
    • 從 1.3.4 到 1.4.0 的 pkgload
    • processx 從 3.8.3 到 3.8.4
    • prodlim 從 2023.08.28 到 2024.06.25
    • 承諾從 1.2.1 到 1.3.0
    • ps 從 1.7.6 到 1.7.7
    • 從 1.2.7 到 1.3.2 的不規則
    • Rcpp 從 1.0.12 到 1.0.13
    • RcppEigen 從 0.3.3.9.4 到 0.3.4.0.0
    • reactR 從 0.5.0 到 0.6.0
    • 食譜從 1.0.9 到 1.1.0
    • 從 2.4.2.1 到 2.5.0 的 remotes
    • 從 2.1.0 重新部署至 2.1.1
    • rlang 從 1.1.3 到 1.1.4
    • rmarkdown 從 2.25 到 2.27
    • roxygen2 從 7.3.1 到 7.3.2
    • 從 4.1.21 到 4.1.23 的 rpart
    • RSQLite 從 2.3.5 到 2.3.7
    • rstudioapi 從 0.15.0 到 0.16.0
    • 從 1.0.3 到 1.0.4 的rvest
    • sass from 0.4.8 to 0.4.9
    • 圖形從 1.4.6 到 1.4.6.1
    • 閃亮從 1.8.0 到 1.9.1
    • sparklyr 從 1.8.4 到 1.8.6
    • 空間從 7.3-15 到 7.3-17
    • 從 4.3.2 到 4.4.0 的曲線
    • 從 4.3.2 到 4.4.0 的統計數據
    • stats4 從 4.3.2 到 4.4.0
    • stringi 從 1.8.3 到 1.8.4
    • 從 3.5-5 到 3.6-4 的存活
    • 從 3.33.1 到 5.17.14.1 的 swagger
    • 從 1.0.5 到 1.1.0 的 systemfonts
    • tcltk 從 4.3.2 到 4.4.0
    • 測試從 3.2.1 到 3.2.1.1
    • 從 0.3.7 到 0.4.0 的 textshaping
    • 從 1.2.0 到 1.2.1 的 tidyselect
    • tinytex from 0.49 to 0.52
    • 從 4.3.2 到 4.4.0 的工具
    • usethis from 2.2.2 to 3.0.0
    • utils from 4.3.2 to 4.4.0
    • 從 1.2-0 到 1.2-1 的 uuid
    • V8 從 4.4.1 到 4.4.2
    • withr 從 3.0.0 到 3.0.1
    • 從 0.41 到 0.46 的 xfun
    • xopen 從 1.0.0 到 1.0.1
    • yaml 從 2.3.8 到 2.3.10
  • 升級的 Java 程式庫：
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-autoscaling 從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudformation，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudfront 從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudhsm，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudsearch，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudtrail，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatch，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatchmetrics，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-codedeploy，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitoidentity，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitosync，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-config，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-core，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-datapipeline，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-directconnect 從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-directory，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-dynamodb 從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ec2，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ecs，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-efs 從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticache 從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticbeanstalk，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticloadbalancing from 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elastictranscoder，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-emr，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-glacier from 1.12.610 to 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-glue，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-iam，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-importexport 從 1.12.610 到 1.12.638
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    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ssm，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-storagegateway 從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-sts，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-support from 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-workspaces from 1.12.610 到 1.12.638
    • com.amazonaws.jmespath-java，從 1.12.610 到 1.12.638
    • com.google.protobuf.protobuf-java 從 2.6.1 到 3.25.1
    • io.airlift.aircompressor from 0.25 to 0.27
    • io.delta.delta-sharing-client_2.12，從 1.1.3 到 1.2.0
    • io.netty.netty-all 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final
    • 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final 的 io.netty.netty-buffer
    • 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final 的 io.netty.netty-codec
    • io.netty.netty-codec-http，從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final
    • io.netty.netty-codec-http2，從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final
    • io.netty.netty-codec-socks 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final
    • 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final 的 io.netty.netty-common
    • 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final 的 io.netty.netty-handler
    • 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final 的 io.netty.netty-handler-proxy
    • 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final 的 io.netty.netty-resolver
    • 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final 的 io.netty.netty-transport
    • io.netty.netty-transport-classes-epoll 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-kqueue 從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final
    • io.netty.netty-transport-native-epoll 從 4.1.96.Final-linux-x86_64 到 4.1.108.Final-linux-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-kqueue 從 4.1.96.Final-osx-x86_64 到 4.1.108.Final-osx-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-unix-common，從 4.1.96.Final 到 4.1.108.Final
    • org.apache.ivy.ivy.ivy 從 2.5.1 到 2.5.2
    • org.apache.zookeeper.zookeeper，從 3.6.3 到 3.9.2
    • org.apache.zookeeper.zookeeper-jute 從 3.6.3 到 3.9.2
    • org.rocksdb.rocksdbjni 從 8.11.4 到 9.2.1
    • org.scalactic.scalactic_2.12 從 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest-compatible from 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest-core_2.12，從 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest-diagrams_2.12，從 3.2.15 到 3.2.16
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    • org.scalatest.scalatest-funspec_2.12，從 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest-funsuite_2.12，從 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest-matchers-core_2.12，從 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest-mustmatchers_2.12，從 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest-propspec_2.12，從 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest-refspec_2.12，從 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest-shouldmatchers_2.12，從 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest-wordspec_2.12，從 3.2.15 到 3.2.16
    • org.scalatest.scalatest_2.12 從 3.2.15 到 3.2.16

Apache Spark

Databricks Runtime 16.0 包含 Apache Spark 3.5.0。 此版本包含 Databricks Runtime 15.4 LTS 中包含的所有 Spark 修正和改善，以及下列對 Spark 所做的其他錯誤修正和改善：

  • [SPARK-49093] [DBRRM-1371]還原 “[SC-172958][SQL] GROUP BY with MapType nes...
  • [SPARK-49898] [DBRRM-1282][SC-178410]修正SPARK-42204事件記錄工作計量累積器記錄旗標的檔和預設值
  • [SPARK-49743] [ES-1260022][BEHAVE-157][SC-177475][SQL]在剪除 GetArrayStructFields 時，OptimizeCsvJsonExpr 不應該變更架構字段
  • [SPARK-49816] [SC-177896][SQL]只應針對參考的外部 CTE 關聯更新 out-going-ref-count
  • [SPARK-48939] [SC-177022][SC-172766][AVRO]支援使用遞歸架構參考讀取Avro
  • [SPARK-49688] [SC-177468][ES-1242349][CONNECT]修正中斷與執行計劃之間的數據競爭
  • [SPARK-49771] [SC-177466][PYTHON]當輸出數據列超過輸入數據列時，改善 Pandas 純量反覆運算 UDF 錯誤
  • [SPARK-48866] [SC-170772][SQL]修正INVALID_PARAMETER_VALUE錯誤訊息中有效字元集的提示。CHARSET
  • [SPARK-48195] [FIXFORWARD][SC-177267][CORE]儲存並重複使用 SparkPlan 所建立的 RDD/Broadcast
  • [SPARK-49585] [CONNECT]將 SessionHolder 中的執行對應取代為 operationID 集合
  • [SPARK-49211] [SC-174257][SQL]V2 目錄也可以支援內建數據源
  • [SPARK-49684] 最小化會話還原鎖定的存留期
  • [SPARK-48059] [SPARK-48145][SPARK-48134][SPARK-48182][SPARK-48209][SPARK-48291]Java 端的結構化記錄架構
  • [SPARK-48857] [SC-170661][SQL]限制 CSVOptions 中的字元集
  • [SPARK-49152] [SC-173690][SQL]V2SessionCatalog 應該使用 V2Command
  • [SPARK-42846] [SC-176588][SQL]拿掉錯誤條件_LEGACY_ERROR_TEMP_2011
  • [SPARK-48195] [SC-177267][CORE]儲存並重複使用 SparkPlan 所建立的 RDD/Broadcast
  • [SPARK-49630] [SC-177379][SS]使用狀態數據源讀取器新增扁平化選項來處理收集類型
  • [SPARK-49699] [SC-177154][SS]停用串流工作負載的 PruneFilters
  • [SPARK-48781] [SC-175282][SQL]新增類別目錄 API 以載入預存程式
  • [SPARK-49667] [SC-177068][SQL]不允許搭配使用 StringSearch 的表達式CS_AI定序器
  • [SPARK-49737] [SC-177207][SQL]停用複雜類型中定序數據行上的貯體
  • [SPARK-48712] [SC-169794][SQL]使用空白值或UTF-8字元集進行編碼的效能改進
  • [SPARK-49038] [SC-173933][SQL]SQLMetric 應該報告累加器更新事件中的原始值
  • [SPARK-48541] [SC-169066][CORE]為 TaskReaper 終止的執行程式新增結束代碼
  • [SPARK-48774] [SC-170138][SQL]在 SQLImplicits 中使用 SparkSession
  • [SPARK-49719] [SC-177139][SQL]Make UUID and SHUFFLE accept integer seed
  • [SPARK-49713] [SC-177135][PYTHON][CONNECT]讓函式 count_min_sketch 接受數位自變數
  • [SPARK-47601] [SC-162499][GRAPHX]Graphx：將具有變數的記錄遷移至結構化記錄架構
  • [SPARK-49738] [SC-177219][SQL]Endwith Bug 修正
  • [SPARK-48623] [SC-170822][CORE]結構化記錄移轉 [第 3 部分]
  • [SPARK-49677] [SC-177148][SS]確定變更記錄檔是在認可時寫入，而且 forceSnapshot 旗標也會重設
  • [SPARK-49684] [SC-177040][CONNECT]從工作階段和執行管理員中移除全域鎖定
  • [SPARK-48302] [SC-168814][PYTHON]在 PyArrow 數據表的對應數據行中保留 Null
  • [SPARK-48601] [SC-169025][SQL]為 JDBC 選項設定 Null 值時，提供更方便使用的錯誤訊息
  • [SPARK-48635] [SC-169263][SQL]指派類別以聯結類型錯誤和聯結錯誤
  • [SPARK-49673] [SC-177032][CONNECT]將CONNECT_GRPC_ARROW_MAX_BATCH_SIZE增加至 0.7 * CONNECT_GRPC_MAX_MESSAGE_SIZE
  • [SPARK-49693] [SC-177071][PYTHON][CONNECT]精簡 的字串表示 timedelta
  • [SPARK-49687] [SC-176901][SQL]延遲排序 validateAndMaybeEvolveStateSchema
  • [SPARK-49718] [SC-177112][PS]將繪圖切換 Scatter 至取樣的數據
  • [SPARK-48472] [SC-169044][SQL]使用定序字串啟用反映表達式
  • [SPARK-48484] [SC-167484][SQL]修正：V2Write 針對不同的工作嘗試使用相同的 TaskAttemptId
  • [SPARK-48341] [SC-166560][CONNECT]允許外掛程式在其測試中使用QueryTest
  • [SPARK-42252] [SC-168723][CORE]新增 spark.shuffle.localDisk.file.output.buffer 和取代 spark.shuffle.unsafe.file.output.buffer
  • [SPARK-48314] [SC-166565][SS]請勿使用 Trigger.AvailableNow 為 FileStreamSource 雙重快取檔案
  • [SPARK-49567] [SC-176241][PYTHON]使用 classic 而非 vanilla PySpark 程式代碼基底
  • [SPARK-48374] [SC-167596][PYTHON]支援其他 PyArrow 資料表數據行類型
  • [SPARK-48300] [SC-166481][SQL]Codegen 支援 from_xml
  • [SPARK-49412] [SC-177059][PS]計算單一作業中的所有方塊繪圖計量
  • [SPARK-49692] [SC-177031][PYTHON][CONNECT]精簡常值日期與日期時間的字串表示
  • [SPARK-49392] [ES-1130351][SC-176705][SQL]在無法寫入外部數據源時攔截錯誤
  • [SPARK-48306] [SC-166241][SQL]改善錯誤訊息中的 UDT
  • [SPARK-44924] [SC-166379][SS]新增 FileStreamSource 快取檔案的組態
  • [SPARK-48176] [SC-165644][SQL]調整錯誤條件FIELD_ALREADY_EXISTS名稱
  • [SPARK-49691] [SC-176988][PYTHON][CONNECT]函式 substring 應該接受數據行名稱
  • [SPARK-49502] [SC-176077][CORE]避免 SparkEnv.get.shuffleManager.unregisterShuffle 中的 NPE
  • [SPARK-49244] [SC-176703][SQL]剖析器/解釋器的進一步例外狀況改善
  • [SPARK-48355] [SC-176684][SQL]支援CASE語句
  • [SPARK-49355] [SC-175121][SQL] levenshtein 應該檢查所有參數類型的值是否 collation 相同
  • [SPARK-49640] [SC-176953][PS]在中套用水庫取樣 SampledPlotBase
  • [SPARK-49678][SC-176857][CORE]中的支援spark.test.masterSparkSubmitArguments
  • [SPARK-49680] [SC-176856][PYTHON]預設會將建置平行處理原則限制 Sphinx 為 4
  • [SPARK-49396] 還原 “[SC-176030][SQL] 修改 CaseWhen 表達式的 Null 性檢查”
  • [SPARK-48419] [SC-167443][SQL]可折疊傳播取代可折疊柱子...
  • [SPARK-49556] [SC-176757][SQL]新增 SELECT 運算子的 SQL 管道語法
  • [SPARK-49438][SC-175237][SQL]修正和 FromAvro 表達式的漂亮名稱ToAvro
  • [SPARK-49659] [SC-1229924][SQL]為 VALUES 子句內的純量子查詢新增良好的使用者面向錯誤
  • [SPARK-49646] [SC-176778][SQL] 修正 parentOuterReferences 在 collectedChildOuterReferences 中未涵蓋參考時，聯集/設定作業的子查詢譯碼
  • [SPARK-49354] [SC-175034][SQL] split_part 應該檢查所有參數類型的值是否 collation 相同
  • [SPARK-49478] [SC-175914][CONNECT]處理 ConnectProgressExecutionListener 中的 Null 計量
  • [SPARK-48358] [SC-176374][SQL]REPEAT 語句的支援
  • [SPARK-49183] [SC-173680][SQL]V2SessionCatalog.createTable 應遵守PROP_IS_MANAGED_LOCATION
  • [SPARK-49611] [SC-176791][SQL]引進TVF collations() 並移除 SHOW COLLATIONS 命令
  • [SPARK-49261] [SC-176589][SQL]請勿以群組依據表達式取代匯總運算式中的常值
  • [SPARK-49099] [SC-173229][SQL]CatalogManager.setCurrentNamespace 應遵守自定義會話目錄
  • [SPARK-49594] [SC-176569][SS]新增檢查 columnFamilies 是否已新增或移除以寫入 StateSchemaV3 檔案
  • [SPARK-49578] [SC-176385][SQL]拿掉 CAST_INVALID_INPUT 和 CAST_OVERFLOW 中的 ANSI 設定建議
  • [SPARK-48882] [SC-174256][SS]將名稱指派給串流輸出模式相關的錯誤類別
  • [SPARK-49155] [SC-176506][SQL][SS]使用更適當的參數類型來建構 GenericArrayData
  • [SPARK-49519] [SC-176388][SQL]建構 FileScanBuilder 時，數據表和關聯性合併選項
  • [SPARK-49591] [SC-176587][SQL]將邏輯類型數據行新增至 variant 自述檔
  • [SPARK-49596] [SC-176423][SQL]改善的效能 FormatString
  • [SPARK-49525] [SC-176044][SS][CONNECT]伺服器端串流查詢接聽程式Bus 接聽程式的次要記錄改善
  • [SPARK-49583][SC-176272][SQL]定義無效秒分數模式的錯誤子條件SECONDS_FRACTION
  • [SPARK-49536] [SC-176242]處理 Python 串流數據源記錄預先擷取中的錯誤
  • [SPARK-49443] [SC-176273][SQL][PYTHON]實作to_variant_object表示式，並讓schema_of_variant表達式列印 Variant 物件的 OBJECT
  • [SPARK-49544] [SASP-3990][SC-176557][CONNECT]將 SparkConnectExecutionManager 中的粗略鎖定取代為 ConcurrentMap
  • [SPARK-49548] [SASP-3990][SC-176556][CONNECT]將 SparkConnectSessionManager 中的粗鎖定取代為 ConcurrentMap
  • [SPARK-49551] [SC-176218][SS]改善 replayChangelog 的 RocksDB 記錄
  • [SPARK-49595][SC-176396][CONNECT][SQL]Spark Connect Scala 用戶端中的修正DataFrame.unpivot/melt
  • [SPARK-49006] [SC-176162]實作 OperatorStateMetadataV2 和 StateSchemaV3 檔案的清除
  • [SPARK-49600] [SC-176426][PYTHON]從中移除 Python 3.6 and older相關的邏輯 try_simplify_traceback
  • [SPARK-49303] [SC-176013][SS]在 transformWithStateInPandas API 中實作 ValueState 的 TTL
  • [SPARK-49191] [SC-176243][SS]新增使用狀態數據源讀取器讀取轉換的支援WithState 對應狀態變數
  • [SPARK-49593] [SC-176371][SS]如果在看到錯誤時，將 RocksDB 例外狀況擲回資料庫關閉的呼叫端
  • [SPARK-49334] [SC-174803][SQL] str_to_map 應該檢查所有參數類型的值是否 collation 相同
  • [SPARK-42204] [SC-176126][CORE]新增選項以停用事件記錄中TaskMetrics內部累積器的備援記錄
  • [SPARK-49575] [SC-176256][SS]只有在 acquiredThreadInfo 不是 Null 時，才新增鎖定版本的記錄
  • [SPARK-49539] [SC-176250][SS]將內部 col 系列啟動識別碼更新為不同的類別
  • [SPARK-49205] [SC-173853][SQL]KeyGroupedPartitioning 應該繼承 HashPartitioningLike
  • [SPARK-49396] [SC-176030][SQL]修改 CaseWhen 表達式的 Null 性檢查
  • [SPARK-49476] [SC-175700][SQL]修正base64函式的 Null 性
  • [SPARK-47262] [SC-174829][SQL]將名稱指派給 parquet 轉換的錯誤狀況
  • [SPARK-47247] [SC-158349][SQL]將分割區與爆炸聯結結合時，使用較小的目標大小
  • [SPARK-49501] [SC-176166][SQL]修正數據表位置的雙重逸出
  • [SPARK-49083] [SC-173214][CONNECT]允許from_xml和from_json原生使用 json 架構
  • [SPARK-49043] [SC-174673][SQL]在包含定序字串的對應上修正解譯的程式代碼路徑群組
  • [SPARK-48986] [SC-172265][CONNECT][SQL]新增 ColumnNode 中繼表示法
  • [SPARK-49326] [SC-176016][SS]分類 Foreach 接收使用者函式錯誤的 Error 類別
  • [SPARK-48348] [SC-175950][SPARK-48376][SQL]簡介 LEAVE 和 ITERATE 語句
  • [SPARK-49523] [SC-175949][CONNECT]增加連線伺服器進行測試的等候時間上限
  • [SPARK-49000] [BEHAVE-105][ES-1194747][SQL]藉由展開 RewriteDistinctAggregates - DBR 16.x 版，以修正 t 為空白數據表的「選取計數（相異 1）」
  • [SPARK-49311] [SC-175038][SQL]讓大型「間隔秒」值可以轉換成十進位
  • [SPARK-49200] [SC-173699][SQL]修正 Null 類型非 codegen 排序例外狀況
  • [SPARK-49467] [SC-176051][SS]新增狀態數據源讀取器和清單狀態的支援
  • [SPARK-47307] [SC-170891][SQL]將組態新增至選擇性區塊 base64 字串
  • [SPARK-49391] [SC-176032][PS]Box plot select outliers by distance from fences
  • [SPARK-49445] [SC-175845][UI]支援在 UI 的進度列中顯示工具提示
  • [SPARK-49451] [SC-175702]允許parse_json中的重複索引鍵。
  • [SPARK-49275] [SC-175701][SQL]修正 xpath 表達式的傳回型別 Null 性
  • [SPARK-49021] [SC-175578][SS]新增使用狀態數據源讀取器讀取 transformWithState 值狀態變數的支援
  • [SPARK-49474] [BEHAVE-143][SC-169253][SC-175933][SS]分類 FlatMapGroupsWithState 使用者函式錯誤的 Error 類別
  • [SPARK-49408] [SC-175932][SQL]在 ProjectingInternalRow 中使用 IndexedSeq
  • [SPARK-49509] [SC-175853][CORE]使用 Platform.allocateDirectBuffer 而非 ByteBuffer.allocateDirect
  • [SPARK-49382] [SC-175013][PS]讓框架框圖正確呈現傳單/極端值
  • [SPARK-49002] [SC-172846][SQL]一致地處理 WAREHOUSE/SCHEMA/TABLE/PARTITION/DIRECTORY 中無效的位置
  • [SPARK-49480] [SC-175699][CORE]修正 NullPointerException 的來源 SparkThrowableHelper.isInternalError
  • [SPARK-49477] [SC-175828][PYTHON]改善 pandas udf 無效的傳回類型錯誤訊息
  • [SPARK-48693] [SC-169492][SQL]簡化和統一 Invoke 和 StaticInvoke 的 ToString
  • [SPARK-49441] [SC-175716][ML] StringIndexer 在執行程式中排序陣列
  • [SPARK-49347] [SC-175004][R] 取代 SparkR
  • [SPARK-49357] [SC-175227][CONNECT][PYTHON]垂直截斷深度巢狀 Protobuf 訊息
  • [SPARK-41982] [SC-120604][SQL]類型字串的數據分割不應視為數值類型
  • [SPARK-48776] [SC-170452][BEHAVE-72]修正 json、xml 和 csv 的時間戳格式設定
  • [SPARK-49223] [SC-174800][ML] 使用內建函式簡化 StringIndexer.countByValue
  • [SPARK-49016] 還原 “[SC-174663][SQL] 還原從原始 CSV 檔案進行查詢的行為，只包含損毀的記錄數據行並指派名稱給 _LEGACY_ERROR_TEMP_1285”
  • [SPARK-49041][SC-172392][PYTHON][CONNECT]針對指定錯誤dropDuplicates時引發適當的錯誤subset
  • [SPARK-49050] [SC-175235]使用虛擬數據行系列在 TWS 中啟用 deleteIfExists 運算子
  • [SPARK-49216] [SC-173919][CORE]修正，以在結構化記錄關閉時，使用明確建構的LogEntry來記錄訊息內容
  • [SPARK-49252] [SC-175596][CORE]製作TaskSetExcludeList 和 HeathTracker 獨立
  • [SPARK-49352] [SC-174971][SQL]避免相同表達式的備援陣列轉換
  • [SPARK-42307] [SC-173863][SQL]指派錯誤_LEGACY_ERROR_TEMP_2232的名稱
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Databricks ODBC/JDBC 驅動程式支援

Databricks 支援在過去 2 年中發行的 ODBC/JDBC 驅動程式。 請下載最近發行的驅動程式和升級 (下載 ODBC，下載 JDBC)。

系統環境

  • 操作系統：Ubuntu 24.04.1 LTS
  • Java：Zulu17.50+19-CA
  • Scala：2.12.18
  • Python：3.12.3
  • R：4.4.0
  • Delta Lake：3.2.1

已安裝的 Python 程式庫

程式庫 版本 程式庫 版本 程式庫 版本
批注類型 0.7.0 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
autocommand 2.2.2 azure-core 1.31.0 azure-storage-blob 12.23.0
azure-storage-file-datalake 12.17.0 backports.tarfile 1.2.0 black 24.4.2
blinker 1.7.0 boto3 1.34.69 botocore 1.34.69
cachetools 5.3.3 certifi 2024.6.2 cffi 1.16.0
chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4 click 8.1.7
cloudpickle 2.2.1 comm 0.2.1 contourpy 1.2.0
密碼編譯 42.0.5 cycler 0.11.0 Cython 3.0.11
databricks-sdk 0.30.0 dbus-python 1.3.2 debugpy 1.6.7
decorator 5.1.1 已取代 1.2.14 distlib 0.3.8
docstring-to-markdown 0.11 entrypoints 0.4 executing 0.8.3
facets-overview 1.1.1 filelock 3.15.4 fonttools 4.51.0
gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.37 google-api-core 2.20.0
google-auth 2.35.0 google-cloud-core 2.4.1 google-cloud-storage 2.18.2
google-crc32c 1.6.0 google-resumable-media 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0
grpcio 1.60.0 grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.4
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已安裝的 R 程式庫

R 連結庫會從 Posit 封裝管理員 CRAN 快照集安裝。

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安裝 Java 和 Scala 函式庫 (Scala 2.12 叢群版本)

群組識別碼 成品識別碼 版本
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