Nota:
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Estas características y las mejoras de la plataforma Azure Databricks se publicaron en diciembre de 2018.
Nota:
Las versiones se publican por fases. Es posible que su cuenta de Azure Databricks no se actualice hasta una semana después de la fecha de lanzamiento inicial.
Lanzamiento de Databricks Runtime 5.1 para Machine Learning (versión beta)
18 de diciembre de 2018
Databricks Runtime 5.1 ML se basa en Databricks Runtime 5.1 e incluye las siguientes características nuevas:
- PyTorch para crear redes de aprendizaje profundo.
Lanzamiento de Databricks Runtime 5.1
18 de diciembre de 2018
Databricks Runtime 5.1 ya está disponible. Databricks Runtime 5.1 incluye Apache Spark 2.4.0, nuevas características y actualizaciones de Delta Lake y Structured Streaming y bibliotecas actualizadas de Python, R, Java y Scala.
UI de la biblioteca
La actualización de la interfaz de usuario de la biblioteca publicada originalmente en la versión 2.85 se revirtó el 7 de diciembre de 2018.
Acceso automático a Azure Data Lake Storage Gen1 con sus credenciales de Microsoft Entra ID
5-11 de diciembre de 2018: versión 2.86
Ya puede autenticarse de forma automática en Azure Data Lake Storage Gen1 desde los clústeres de Azure Databricks con la misma identidad de Microsoft Entra ID que usa para iniciar sesión en Azure Databricks.
Simplemente, habilite el clúster para el acceso directo con credenciales de Microsoft Entra ID. Así, los comandos que ejecute en ese clúster podrán leer y escribir sus datos en Azure Data Lake Storage Gen1 sin necesidad de configurar las credenciales de la entidad de servicio para el acceso al almacenamiento.
Importante
La capacidad de acceder a Azure Data Lake Storage Gen1 con las credenciales de Microsoft Entra ID está en versión preliminar pública. Requiere Databricks Runtime 5.1, que actualmente está en versión beta, pero pronto estará disponible con carácter general.