Augusti 2020

Dessa funktioner och förbättringar av Azure Databricks-plattformen släpptes i augusti 2020.

API:et för tokenhantering är allmänt tillgängligt och administratörer kan använda administrationskonsolen till att bevilja och återkalla användaråtkomst till tokens

26 augusti - 1 september 2020: Version 3.27

Tokenhantering är nu allmänt tillgängligt. Azure Databricks-administratörer kan använda API:et för tokenhantering och administratörskonsolen för att hantera användarnas personliga åtkomsttoken för Azure Databricks. Som administratör kan du:

• Övervaka och återkalla användarnas personliga åtkomsttoken.
• Kontrollera livslängden för framtida token på din arbetsyta.
• Kontrollera vilka användare som kan skapa och använda token via API:et Behörigheter eller i administratörskonsolen.

I övergången från offentlig förhandsversion till GA ändrades api-parametern created_by för tokenhantering till och en ny parameter created_by_id lades tillcreated_by_username.

Mer information finns i Övervaka och återkalla personliga åtkomsttoken.

Storleksgränsen för meddelanden i Shiny-appar har ökats

26 augusti - 1 september 2020: Version 3.27

Den maximala programstorleken för Shiny-appar har ökats från 10 MB till 20 MB. Om programmets totala storlek överskrider den här gränsen kan du läsa rekommendationerna i Vanliga frågor och svar om Shiny.

Förbättrade anvisningar för att konfigurera ett kluster i lokalt läge

26 augusti - 1 september 2020: Version 3.27

I klustrets användargränssnitt:

• Om du skapar ett kluster med 0 arbetare visas ett verktygstips som rekommenderar att du använder lokalt läge och visar den associerade konfigurationsinställningen (spark.master local[*]).
• Du kan inte längre ange spark.master local[*] för ett kluster, såvida inte klustret har 0 arbetare.

Visa versionen av den notebook-fil som är associerad med en körning

26 augusti - 1 september 2020: Version 3.27

Från sidofältet Experiment kan du nu visa versionen av en notebook som är associerad med en körning av ett experiment. För mer information, se Visa notebook-experimentet.

Databricks Runtime 7.2 GA

den 20 augusti 2020

Databricks Runtime 7.2 innehåller många ytterligare funktioner och förbättringar jämfört med Databricks Runtime 7.1, inklusive:

• Automatisk inläsning är allmänt tillgänglig: Automatisk inläsning är en effektiv metod för inkrementell inmatning av ett stort antal filer i Delta Lake. Det är nu GA och lägger till följande funktioner:

  • Alternativ för kataloglistningsläge: Automatisk inläsning lägger till ett nytt kataloglistningsläge, utöver det befintliga filmeddelandeläget, för att avgöra när det finns nya filer.
  • API för hantering av molnresurser: Nu kan du använda vårt Scala API för att hantera molnresurser som skapats av Auto Loader. Du kan lista meddelandetjänster och ta ned specifika meddelandetjänster med hjälp av det här API:et.
  • Alternativ för hastighetsbegränsning: Du kan nu använda cloudFiles.maxBytesPerTrigger alternativet för att begränsa mängden data som bearbetas i varje mikrobatch.
  • Alternativvalidering: Auto Loader validerar nu de alternativ som du anger. validation kommer att misslyckas. Om du vill hoppa över alternativverifiering anger du cloudFiles.validateOptions till false.

• Kopiera effektivt en Delta-tabell med klon.

• Förbättringar:

  • Snowflake-anslutningsappen har uppgraderats till version 2.8.1, som innehåller Stöd för Spark 3.0.
  • Förbättringar av genomströmning för autentiseringsuppgifter
  • TensorBoard-förbättringar
  • Uppgraderade Python- och R-bibliotek

Databricks Runtime 7.2 ML GA

den 20 augusti 2020

Databricks Runtime 7.2 för Machine Learning bygger på Databricks Runtime 7.2 och ger nya och förbättrade Python- och systembibliotek.

Databricks Runtime 7.2 Genomics GA

den 20 augusti 2020

Databricks Runtime 7.2 för Genomics bygger på Databricks Runtime 7.2 och påskyndar avsevärt konverteringen av numpy-baserade 1D- och 2D-arrayer med float-typ till Java-arrayer. Dokumentationen för Glow-genomomfattande associationsstudie återspeglar användningen.

API för behörigheter (offentlig förhandsversion)

18 augusti 2020

Databricks är glada över att kunna presentera den offentliga förhandsversionen av behörighets-API:et, vilket gör att du kan hantera behörigheter för:

• Token
• Kluster
• Pooler
• Jobb
• Anteckningsböcker
• Mappar (kataloger)
• MLflow-registrerade modeller

Mer information finns i Behörighets-API.

Databricks Connect 7.1 (GA)

12 augusti 2020

Databricks Connect stöder nu Databricks Runtime 7.1.

I Databricks Runtime 7.1 rekommenderar Databricks att du alltid använder den senaste versionen av Databricks Connect.

Repeterbar installationsordning för klusterbibliotek

12-25 augusti 2020: Version 3.26

I ett kluster som kör Databricks Runtime 7.2 eller senare bearbetar Azure Databricks nu alla klusterbibliotek i den ordning de installerades.

Skapa modell från sidan för registrerade modeller i MLflow (offentlig förhandsversion)

12-25 augusti 2020: Version 3.26

Nu kan du skapa en ny modell från sidan MLflow-registrerade modeller. Mer information finns i Skapa en ny registrerad modell och tilldela en loggad modell till den.

Databricks-containertjänster har stöd för GPU-avbildningar

12-25 augusti 2020: Version 3.26

Nu kan du använda Databricks Container Services i kluster med GPU:er för att skapa portabla djupinlärningsmiljöer med anpassade bibliotek.

Mer information finns i Databricks Container Services på GPU-beräkning.