Limitaciones con Databricks Connect para Scala

Nota:

Este artículo describe Databricks Connect para Databricks Runtime 13.3 LTS y versiones posteriores.

En este artículo se enumeran las limitaciones de Databricks Connect para Scala. Databricks Connect permite conectar entornos de desarrollo integrados populares, servidores de cuadernos y aplicaciones personalizadas a los recursos de computación de Azure Databricks. Consulte Databricks Connect. Para obtener la versión Python de este artículo, consulte Limitations with Databricks Connect for Python.

Importante

Según la versión de Scala, Java, Databricks Runtime y Databricks Connect que esté usando, puede haber requisitos de versión para algunas características. Vea Requisitos.

Disponibilidad de funcionalidades

No disponible en Databricks Connect para Databricks Runtime 13.3 LTS y versiones anteriores.

  • Streaming foreachBatch
  • Creación de DataFrames de más de 128 MB
  • Consultas largas de más de 3600 segundos
  • UDF escalares en recursos de cálculo que utilizan el modo de acceso dedicado (anteriormente conocido como usuario único)

No disponible:

  • Utilidades de Databricks: credentials, library, notebook workflow, widgets
  • Contexto de Spark
  • RDDs
  • CREATE TABLE <table-name> AS SELECT (en su lugar, use spark.sql("SELECT ...").write.saveAsTable("table"))
  • Cambiar el nivel de registro de log4j mediante SparkContext
  • Entrenamiento distribuido de aprendizaje automático
  • Sincronización del entorno de desarrollo local con el recurso de proceso remoto
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