Partilhar via


Agosto de 2020

Esses recursos e melhorias na plataforma Azure Databricks foram lançados em agosto de 2020.

Nota

Os lançamentos são realizados em fases. Sua conta do Azure Databricks pode não ser atualizada até uma semana após a data de lançamento inicial.

Importante

A versão 3.26 foi disponibilizada apenas para clientes nas regiões da Índia Central e Central do Canadá. Todas as outras regiões receberão os recursos 3.26 ao mesmo tempo em que o 3.27 é lançado.

A API de gerenciamento de tokens é GA e os administradores podem usar o Admin Console para conceder e revogar o acesso do usuário aos tokens

26 de agosto a 1 de setembro de 2020: Versão 3.27

O gerenciamento de tokens agora está disponível para o público em geral. Os administradores do Azure Databricks podem usar a API de Gerenciamento de Tokens e o Admin Console para gerenciar os tokens de acesso pessoal do Azure Databricks de seus usuários. Como administrador, você pode:

  • Monitore e revogue os tokens de acesso pessoais dos usuários.
  • Controle o tempo de vida dos tokens futuros em seu espaço de trabalho.
  • Controle quais usuários podem criar e usar tokens por meio da API de permissões ou no Admin Console.

Na transição de Public Preview para GA, o parâmetro created_by Token Management API foi alterado para created_by_id, e um novo parâmetro created_by_username foi adicionado.

Para obter mais informações, consulte Monitorizar e revogar tokens de acesso pessoal.

Aumento dos limites de tamanho das mensagens para aplicações Shiny

26 de agosto a 1 de setembro de 2020: Versão 3.27

O tamanho máximo do aplicativo para aplicativos Shiny foi aumentado de 10 MB para 20 MB. Se o tamanho total da sua aplicação exceder este limite, reveja as recomendações nas Perguntas frequentes do Shiny.

Instruções melhoradas para a configuração de um cluster no modo local

26 de agosto a 1 de setembro de 2020: Versão 3.27

Na interface do usuário do cluster:

  • Se você criar um cluster com 0 trabalhadores, uma dica de ferramenta será exibida recomendando que você use o modo local e mostrando a definição de configuração associada (spark.master local[*]).
  • Não é mais possível definir spark.master local[*] para um cluster, a menos que o cluster tenha 0 trabalhadores.

Ver versão do notebook associado a uma execução

26 de agosto a 1 de setembro de 2020: Versão 3.27

Na barra lateral Experimentos, agora você pode exibir a versão de um bloco de anotações associada a uma execução. Para obter detalhes, consulte Ver experiência de bloco de anotações.

Databricks Runtime 7.2 Disponibilidade Geral

20 de agosto de 2020

O Databricks Runtime 7.2 traz muitos recursos e melhorias adicionais em relação ao Databricks Runtime 7.1, incluindo:

  • Auto Loader está geralmente disponível: Auto Loader é um método eficiente para ingerir incrementalmente um grande número de arquivos no Delta Lake. Agora é GA e adiciona os seguintes recursos:

    • Opção de modo de listagem de diretório: o Auto Loader adiciona um novo modo de listagem de diretórios, além do modo de notificação de arquivo existente, para determinar quando há novos arquivos.
    • API de gerenciamento de recursos na nuvem: agora você pode usar nossa API Scala para gerenciar recursos de nuvem criados pelo Auto Loader. Você pode listar serviços de notificação e desmontar serviços de notificação específicos usando essa API.
    • Opção de limitação de taxa: agora você pode usar a opção cloudFiles.maxBytesPerTrigger para limitar a quantidade de dados processados em cada microlote.
    • Validação de opções: O Auto Loader agora valida as opções fornecidas. validation falhará. Para ignorar a validação de opções, defina cloudFiles.validateOptions como false.
  • Copie eficientemente uma tabela Delta com clone.

  • Melhorias:

    • O conector Snowflake foi atualizado para a versão 2.8.1, que inclui suporte ao Spark 3.0.
    • Melhorias na passagem de credenciais
    • Melhorias no TensorBoard
    • Bibliotecas Python e R atualizadas

Databricks Runtime 7.2 ML GA

20 de agosto de 2020

O Databricks Runtime 7.2 for Machine Learning é construído sobre o Databricks Runtime 7.2 e traz Python e bibliotecas de sistema novas e aprimoradas.

Databricks Runtime 7.2 Genómica GA

20 de agosto de 2020

O Databricks Runtime 7.2 for Genomics é construído sobre o Databricks Runtime 7.2 e acelera significativamente a conversão de ndarrays literais numpy 1D e 2D do tipo float em arrays Java. A documentação do estudo de associação genômica Glow reflete o uso.

API de Permissões (Pré-visualização Pública)

18 de agosto de 2020

A Databricks tem o prazer de anunciar a visualização pública da API de Permissões, que permite gerenciar permissões para:

  • Símbolos
  • Agrupamentos
  • Pools
  • Tarefas
  • Notebooks
  • Pastas (diretórios)
  • Modelos MLflow registados

Para obter mais informações, consulte API de permissões.

Databricks Connect 7.1 (disponibilidade geral)

12 de agosto de 2020

O Databricks Connect agora suporta o Databricks Runtime 7.1.

No Databricks Runtime 7.1, o Databricks recomenda que você sempre use a versão mais recente do Databricks Connect.

Ordem de instalação repetível para bibliotecas de clusters

12 a 25 de agosto de 2020: Versão 3.26

Em um cluster que executa o Databricks Runtime 7.2 ou superior, o Azure Databricks agora processa todas as bibliotecas de cluster na ordem em que foram instaladas.

Criar um modelo a partir da página de modelos registados do MLflow (Pré-visualização Pública)

12 a 25 de agosto de 2020: Versão 3.26

Agora você pode criar um novo modelo na página de modelos registrados MLflow. Para obter detalhes, consulte Criar um novo modelo registrado e atribuir um modelo registrado a ele.

O Databricks Container Services suporta imagens da GPU

12 a 25 de agosto de 2020: Versão 3.26

Agora você pode usar o Databricks Container Services em clusters com GPUs para criar ambientes portáteis de aprendizado profundo com bibliotecas personalizadas.

Para obter detalhes, consulte Databricks Container Services on GPU compute.