Junho de 2022

Estas funcionalidades e as melhorias da plataforma Azure Databricks foram lançadas em junho de 2022.

ALTER TABLE alterações de permissão para o Catálogo Unity

30 de junho de 2022

No Unity Catalog houve uma atualização dos privilégios necessários para executar declarações ALTER TABLE. Anteriormente, OWNERSHIP de uma tabela era necessária para executar todas as ALTER TABLE instruções. Agora OWNERSHIP na tabela é necessário apenas para alterar o proprietário, conceder permissões na tabela, alterar o nome da tabela e modificar uma definição de exibição. Para todas as outras operações de metadados em uma tabela (por exemplo, atualizar comentários, propriedades ou colunas), você pode fazer atualizações se tiver a MODIFY permissão na tabela.

Ver ALTER TABLE e ALTER TABLE.

O suporte estendido do Databricks Runtime 6.4 chega ao fim.

30 de junho de 2022

O suporte para o Databricks Runtime 6.4 Extended Support terminou em 30 de junho. Consulte Ciclos de vida de suporte do Databricks.

Termina o suporte da série Databricks Runtime 10.2

22 de junho de 2022

O suporte para Databricks Runtime 10.2 e Databricks Runtime 10.2 para Machine Learning terminou a 22 de junho. Consulte Ciclos de vida de suporte do Databricks.

Databricks driver ODBC 2.6.24

22 de junho de 2022

Lançamos a versão 2.6.24 do driver ODBC Databricks (download). Esta versão adiciona suporte para configurar a conversão de consultas para a sintaxe CTAS, permite que os usuários substituam SQL_ATTR_QUERY_TIMEOUT no conector e atualiza a biblioteca OpenSSL.

Esta versão também resolve os seguintes problemas:

• O conector não permite o uso de certificados de servidor e intermediários que não têm uma entrada CDP (pontos de distribuição de CRL).
• Ao usar um proxy, o conector define o nome de host incorreto para SSL Server Name Indication (SNI).

Databricks Terraform provedor agora é GA

22 de junho de 2022

O provedor Databricks Terraform agora está disponível para o público em geral.

O Terraform permite que você automatize totalmente a implantação de suas plataformas de dados com os processos existentes de infraestrutura como código (IaC) da Terraform.

Pode usar o fornecedor Databricks Terraform para definir ativos em espaços de trabalho do Azure Databricks, como clusters e jobs, e para impor controlo de acesso através de permissões para utilizadores, grupos e principais de serviço.

O provedor Databricks Terraform fornece uma trilha de auditoria completa das implantações. Você pode usar o provedor Databricks Terraform como um backbone para suas estratégias de recuperação de desastres e continuidade de negócios.

O provedor Databricks Terraform também suporta o Unity Catalog (Preview), permitindo que você implante esse recurso de governança importante com facilidade e em escala.

Databricks Runtime 11.0 e 11.0 ML estão disponíveis de forma geral; 11.0 Photon está em pré-visualização pública

16 de junho de 2022

O Databricks Runtime 11.0 e o Databricks Runtime 11.0 ML estão agora disponíveis para o público em geral. O Databricks Runtime 11.0 Photon está em Visualização Pública.

Ver Databricks Runtime 11.0 (EoS) e Databricks Runtime 11.0 para Machine Learning (EoS).

Alteração do diretório de trabalho predefinido do Repos no Databricks Runtime 11.0

16 de junho de 2022

O diretório de trabalho em Python para notebooks num repositório é definido para o diretório que contém os notebooks. Por exemplo, em vez de /databricks/driver, o diretório de trabalho predefinido é /Workspace/Repos/<user>/<repo>/<path-to-notebook>. Isto permite que a importação e leitura de ficheiros em Repositórios funcionem por padrão nos clusters do Databricks Runtime 11.0.

Isso também significa que escrever no diretório de trabalho atual falha com uma mensagem de erro Read-only filesystem. Se você quiser continuar gravando no sistema de arquivos local para um cluster, grave em /tmp/<filename> ou /databricks/driver/<filename>.

Termina o suporte da série Databricks Runtime 10.1

14 de junho de 2022

O suporte para Databricks Runtime 10.1 e Databricks Runtime 10.1 para Machine Learning terminou a 14 de junho. Consulte Ciclos de vida de suporte do Databricks.

DLT agora suporta SCD tipo 2

13 a 21 de junho de 2022: Versão 3.74

Seus pipelines de DLT agora podem usar o SCD tipo 2 para capturar alterações de dados de origem e manter o histórico completo de modificações dos registos. Isso melhora o suporte DLT existente para SCD tipo 1. Consulte As APIs do AUTO CDC: Simplifique a captura de dados de alteração com pipelines.

Criar pipelines DLT diretamente na interface do Azure Databricks

13 a 21 de junho de 2022: Versão 3.74

Agora pode criar um pipeline DLT a partir do menu Create na barra lateral da interface Azure Databricks.

Selecione o canal DLT ao criar ou editar um pipeline

13 a 21 de junho de 2022: Versão 3.74

Agora você pode configurar o canal para seu pipeline DLT com as caixas de diálogo Criar de pipeline e Editar configurações pipeline. Anteriormente, a configuração do canal exigia a edição das configurações na configuração JSON do pipeline.

Comunique entre tarefas nos trabalhos Azure Databricks usando valores de tarefa

13 de junho de 2022

Agora pode comunicar valores entre tarefas nos seus trabalhos de Azure Databricks com valores de tarefa. Por exemplo, pode usar valores de tarefas para transmitir a saída de um modelo de aprendizagem automática para tarefas subsequentes na mesma execução de tarefas. Consulte o subutilitário taskValues (dbutils.jobs.taskValues).

Habilitar a troca de conta na interface do usuário do Databricks

8 de junho de 2022

Se os usuários pertencerem a mais de uma conta, agora eles podem alternar entre contas na interface do usuário do Databricks. Para usar o seletor de contas, clique no seu endereço de e-mail na parte superior da interface do usuário do Databricks e passe o mouse sobre Mudar de conta. Em seguida, selecione a conta para a qual deseja navegar.