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Nota
Il supporto per questa versione di Databricks Runtime è terminato. Per la data di fine del supporto, vedere Cronologia di fine del supporto. Per tutte le versioni supportate di Databricks Runtime, vedere Versioni e compatibilità delle note sulla versione di Databricks Runtime.
Le note sulla versione seguenti forniscono informazioni su Databricks Runtime 8.3 e Databricks Runtime 8.3 Photon, basate su Apache Spark 3.1.1. Databricks ha rilasciato questa versione nel giugno 2021. Photon è disponibile in anteprima pubblica.
ANALYZE
from_avro
Delta Lake supporta ora colonne generate, che sono un tipo speciale di colonna i cui valori vengono generati automaticamente in base a una funzione specificata dall'utente su altre colonne della tabella Delta. È possibile usare la maggior parte delle funzioni SQL predefinite per generare i valori di queste colonne generate. Ad esempio, è possibile generare automaticamente una colonna data (per partizionare la tabella per data) dalla colonna timestamp; le scritture nella tabella devono specificare solo i dati per la colonna timestamp. È possibile creare tabelle Delta con colonne generate usando LE API SQL, Scala, Java o Python.
Per altre informazioni, vedere Colonne generate da Delta Lake.
Il caricatore automatico supporta ora l'inferenza dello schema e l'evoluzione nei file CSV. Il caricatore automatico offre le funzionalità seguenti sopra il parser CSV esistente in Apache Spark:
Per informazioni dettagliate, vedere Configurare l'inferenza dello schema e l'evoluzione in Auto Loader.
I flussi del caricatore automatico ora eseguono il riempimento iniziale per il flusso in modo asincrono all'avvio per la prima volta, causando tempi di avvio molto più rapidi per il flusso. Ciò consente di eseguire rapidamente l'iterazione del codice con i dati di produzione, soprattutto quando è necessario inserire dati da directory contenenti milioni o miliardi di file.
Inoltre, il tempo di bootstrap dei flussi che vengono riavviati è migliorato, perché è stato parallelizzato il download e il caricamento dei file RocksDB che il caricatore automatico sfrutta per fornire semantiche di tipo exactly-once.
È stata notevolmente migliorata l'efficienza dell'elenco di directory in Caricamento automatico. Un effetto collaterale di questo miglioramento delle prestazioni è che il flusso può generare più richieste di elenco al sistema di archiviazione quando non sono presenti nuovi dati da elaborare, che possono causare un aumento degli addebiti per le richieste di elenco. Come procedura consigliata generale, Databricks consiglia di impostare un intervallo di trigger ragionevole per le pipeline di streaming di produzione. Vedere Considerazioni sulla produzione per Structured Streaming.
I flussi del caricatore automatico ora puliscono automaticamente i file non aggiornati nella directory del checkpoint in modo asincrono per evitare che le dimensioni della directory del checkpoint aumentino a tempo indeterminato e riducano i costi di archiviazione.
La colonna di dati salvata fornisce automaticamente il percorso del file dei dati salvati, se applicabile in una colonna denominata _file_ path
. Ciò consente di tenere traccia della causa radice dei problemi di qualità dei dati. La colonna non è inclusa se lo schema dei dati contiene una colonna denominata _file_path
. Se necessario, è possibile usare la configurazione spark.databricks.sql.rescuedDataColumn.filePath.name
SQL per rinominare la colonna.
Il caricatore automatico supporta ora gli eventi BlobRenamed per Azure Data Lake Storage Gen2 durante l'esecuzione in modalità di notifica file. Per elaborare i file caricati in un contenitore di Azure Data Lake Storage Gen2 tramite un'operazione di ridenominazione con le notifiche dei file, avviare un nuovo flusso con il caricatore automatico usando Databricks Runtime 8.3. Per assicurarsi che un file venga elaborato esattamente una volta, assicurarsi che la directory di origine da cui viene rinominato il file non sia guardato dal caricatore automatico.
È ora possibile creare nuove tabelle Delta a livello di codice (usando Scala, Java e Python) senza usare le API dataframe. Le API nuove DeltaTableBuilder
e DeltaColumnBuilder
consentono di specificare tutti i dettagli della tabella che è possibile specificare usando SQL CREATE TABLE
.
Per altre informazioni, vedere Creare una tabella.
La logica di analisi esistente calcola erroneamente le dimensioni della tabella per le tabelle Delta e aggiorna il catalogo con dimensioni non corrette. La correzione consiste nel ottenere le dimensioni di una tabella Delta dal log Delta.
Se la query Structured Streaming è stata configurata per l'uso di RocksDB come archivio stati, è ora possibile ottenere una migliore visibilità sulle prestazioni di RocksDB, con metriche dettagliate sulle latenze get/put, latenze di compattazione, riscontri nella cache e così via. Queste metriche sono disponibili tramite le StreamingQueryProgress
API e StreamingQueryListener
per il monitoraggio di una query di streaming.
Per altre informazioni, vedere Configurare l'archivio stati di RocksDB in Azure Databricks.
Le scritture ottimizzate nelle tabelle Delta partizionate sono ora abilitate automaticamente per le query di aggiornamento ed eliminazione contenenti sottoquery.
Una nuova configurazione spark.databricks.sql.minBucketsForBucketedJoin
abilita un join in bucket se viene inserito in bucket un solo lato join e il numero di bucket non è minore di questo valore di configurazione. Per impostazione predefinita, questo valore di configurazione corrisponde al numero di partizioni casuali predefinito (200).
Le funzioni current_user
delle informazioni utente e is_member
non possono più essere sottoposte a override da funzioni temporanee, tra cui Python spark.udf.register
o SQL create or replace temp function
.
Le query con from_avro
con supporto del Registro di sistema dello schema non generano più il numero di richieste al servizio del Registro di sistema dello schema, risparmiando costi operativi.
I notebook di Databricks R ora supportano più risultati in ogni cella. In precedenza è stato eseguito il rendering di un solo risultato per ogni cella del notebook. Attualmente i risultati di una singola cella nei notebook R vengono visualizzati nell'ordine seguente:
Databricks Runtime 8.3 include Apache Spark 3.1.1. Questa versione include tutte le correzioni e i miglioramenti di Spark inclusi in Databricks Runtime 8.2 (EoS), nonché le correzioni di bug e i miglioramenti aggiuntivi seguenti apportati a Spark:
MutableProjectionSuite
Libreria | Versione | Libreria | Versione | Libreria | Versione |
---|---|---|---|---|---|
appdirs | 1.4.4 | asn1crypto | 1.4.0 | backcall | 0.2.0 |
boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 | brotlipy | 0.7.0 |
certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.3 | chardet | 3.0.4 |
Crittografia | 3.1.1 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.21 |
decorator | 4.4.2 | distlib | 0.3.1 | docutils | 0.15.2 |
entrypoints | 0,3 | facet-overview | 1.0.0 | filelock | 3.0.12 |
idna | 2.10 | ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.19.0 |
ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.17.2 | jmespath | 0.10.0 |
joblib | 0.17.0 | jupyter-client | 6.1.7 | jupyter-core | 4.6.3 |
kiwisolver | 1.3.0 | koalas | 1.8.0 | matplotlib | 3.2.2 |
numpy | 1.19.2 | pandas | 1.1.5 | parso | 0.7.0 |
patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
pip | 20.2.4 | plotly | 4.14.3 | prompt-toolkit | 3.0.8 |
protobuf | 3.17.0 | psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.6.0 |
pyarrow | 1.0.1 | pycparser | 2,20 | Pygments | 2.7.2 |
pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing | 2.4.7 | PySocks | 1.7.1 |
python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2020.5 | pyzmq | 19.0.2 |
requests | 2.24.0 | Nuovo tentativo in corso… | 1.3.3 | s3transfer | 0.3.6 |
scikit-learn | 0.23.2 | scipy | 1.5.2 | seaborn | 0.10.0 |
setuptools | 50.3.1 | sei | 1.15.0 | statsmodels | 0.12.0 |
threadpoolctl | 2.1.0 | tornado | 6.0.4 | traitlets | 5.0.5 |
urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.2.1 | wcwidth | 0.2.5 |
wheel | 0.35.1 |
Le librerie R vengono installate dallo snapshot di Microsoft CRAN nel 2020-11-02.
Libreria | Versione | Libreria | Versione | Libreria | Versione |
---|---|---|---|---|---|
askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.2.1 |
base | 4.0.4 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
bit | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.1 |
boot | 1.3-27 | brew | 1.0-6 | Brio | 1.1.0 |
Scopa | 0.7.2 | callr | 3.5.1 | caret | 6.0-86 |
cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 | class | 7.3-18 |
cli | 2.2.0 | clipr | 0.7.1 | cluster | 2.1.1 |
codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-0 | commonmark | 1,7 |
compilatore | 4.0.4 | config | 0,3 | covr | 3.5.1 |
cpp11 | 0.2.4 | crayon | 1.3.4 | credentials | 1.3.0 |
crosstalk | 1.1.0.1 | curl | 4.3 | data.table | 1.13.4 |
datasets | 4.0.4 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 2.0.0 |
desc | 1.2.0 | devtools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 |
digest | 0.6.27 | dplyr | 1.0.2 | DT | 0,16 |
puntini di sospensione | 0.3.1 | evaluate | 0,14 | fansi | 0.4.1 |
farver | 2.0.3 | fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.5.0 |
foreach | 1.5.1 | foreign | 0.8-81 | forge | 0.2.0 |
fs | 1.5.0 | future | 1.21.0 | generics | 0.1.0 |
Gert | 1.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | Gh | 1.2.0 |
gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4.0-2 | globals | 0.14.0 |
glue | 1.4.2 | Gower | 0.2.2 | grafica | 4.0.4 |
grDevices | 4.0.4 | grid | 4.0.4 | gridExtra | 2.3 |
gsubfn | 0,7 | gtable | 0.3.0 | haven | 2.3.1 |
highr | 0,8 | hms | 0.5.3 | htmltools | 0.5.0 |
htmlwidgets | 1.5.3 | httpuv | 1.5.4 | httr | 1.4.2 |
hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ini | 0.3.1 |
ipred | 0.9-9 | isoband | 0.2.3 | Iteratori | 1.0.13 |
jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-18 | knitr | 1,30 |
Etichettatura | 0.4.2 | later | 1.1.0.1 | Lattice | 0.20-41 |
Java | 1.6.8.1 | lazyeval | 0.2.2 | lifecycle | 0.2.0 |
listenv | 0.8.0 | lubridate | 1.7.9.2 | magrittr | 2.0.1 |
markdown | 1.1 | MASS | 7.3-53.1 | Matrice | 1.3-2 |
memoise | 1.1.0 | methods | 4.0.4 | mgcv | 1.8-33 |
mime | 0.9 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 |
munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-152 | nnet | 7.3-15 |
numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 1.4.3 | parallel | 4.0.4 |
parallelly | 1.22.0 | Concetto fondamentale | 1.4.7 | pkgbuild | 1.1.0 |
pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 | plogr | 0.2.0 |
plyr | 1.8.6 | praise | 1.0.0 | prettyunits | 1.1.1 |
Proc | 1.16.2 | processx | 3.4.5 | prodlim | 2019.11.13 |
Avanzamento | 1.2.2 | promises | 1.1.1 | proto | 1.0.0 |
ps | 1.5.0 | purrr | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.3 |
R6 | 2.5.0 | randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.1 |
rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.5 |
readr | 1.4.0 | readxl | 1.3.1 | ricette | 0.1.15 |
rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 2.2.0 |
reprex | 0.3.0 | reshape2 | 1.4.4 | rex | 1.2.0 |
rlang | 0.4.9 | rmarkdown | 2.6 | RODBC | 1.3-17 |
roxygen2 | 7.1.1 | rpart | 4.1-15 | rprojroot | 2.0.2 |
Rserve | 1.8-7 | RSQLite | 2.2.1 | rstudioapi | 0,13 |
rversions | 2.0.2 | rvest | 0.3.6 | Scalabilità | 1.1.1 |
selectr | 0.4-2 | sessioninfo | 1.1.1 | Forma | 1.4.5 |
shiny | 1.5.0 | sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.5.2 |
SparkR | 3.1.2 | spaziale | 7.3-11 | Spline | 4.0.4 |
sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2020.5 | stats | 4.0.4 |
stats4 | 4.0.4 | stringi | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 |
Sopravvivenza | 3.2-7 | sys | 3.4 | tcltk | 4.0.4 |
TeachingDemos | 2.10 | testthat | 3.0.0 | tibble | 3.0.4 |
tidyr | 1.1.2 | tidyselect | 1.1.0 | tidyverse | 1.3.0 |
timeDate | 3043.102 | tinytex | 0,28 | tools | 4.0.4 |
usethis | 2.0.0 | utf8 | 1.1.4 | utils | 4.0.4 |
uuid | 0.1-4 | vctrs | 0.3.5 | viridisLite | 0.3.0 |
waldo | 0.2.3 | whisker | 0,4 | withr | 2.3.0 |
xfun | 0,19 | xml2 | 1.3.2 | xopen | 1.0.0 |
xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.1 | zip | 2.1.1 |
ID gruppo | ID artefatto | Versione |
---|---|---|
antlr | antlr | 2.7.7 |
com.amazonaws | amazon-distribuisci-client | 1.12.0 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 1.11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-consultas | 1.11.655 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 1.11.22 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.11.655 |
com.amazonaws | jmespath-java | 1.11.655 |
com.chuusai | shapeless_2.12 | 2.3.3 |
com.clearspring.analytics | stream | 2.9.6 |
com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
com.databricks.scalapb | compilerplugin_2.12 | 0.4.15-10 |
com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.12 | 0.4.15-10 |
com.mdfsoftware | kryo-shaded | 4.0.2 |
com.mdfsoftware | minlog | 1.3.0 |
com.fasterxml | compagno di classe | 1.3.4 |
com.fasterxml.jackson.core | annotazioni jackson | 2.10.0 |
com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.10.0 |
com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.10.0 |
com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor | 2.10.0 |
com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-joda | 2.10.0 |
com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer | 2.10.0 |
com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.12 | 2.10.0 |
com.github.ben-manes.caffeina | caffeina | 2.3.4 |
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com.github.fommil.netlib | core | 1.1.2 |
com.github.fommil.netlib | native_ref-java | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | native_ref-java-natives | 1.1 |
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com.github.fommil.netlib | native_system-java-natives | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64-natives | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64-natives | 1.1 |
com.github.joshelser | dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter | 0.1.2 |
com.github.luben | zstd-jni | 1.4.8-1 |
com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
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com.jolbox | bonecp | 0.8.0.RELEASE |
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com.microsoft.azure | azure-data-lake-store-sdk | 2.3.9 |
com.microsoft.sqlserver | mssql-jdbc | 9.2.1.jre8 |
com.ning | compress-lzf | 1.0.3 |
com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
com.tdunning | JSON | 1.8 |
com.thoughtworks.paranamer | paranamer | 2.8 |
com.trueaccord.lenses | lenses_2.12 | 0.4.12 |
com.twitter | chill-java | 0.9.5 |
com.twitter | chill_2.12 | 0.9.5 |
com.twitter | util-app_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter | util-core_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter | util-function_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter | util-jvm_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter | util-lint_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter | util-registry_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter | util-stats_2.12 | 7.1.0 |
com.typesafe | config | 1.2.1 |
com.typesafe.scala-logging | scala-logging_2.12 | 3.7.2 |
com.univocità | univocità-parser | 2.9.1 |
com.zaxxer | HikariCP | 3.1.0 |
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commons-cli | commons-cli | 1.2 |
commons-codec | commons-codec | 1,10 |
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commons-configuration | commons-configuration | 1.6 |
commons-dbcp | commons-dbcp | 1.4 |
commons-digester | commons-digester | 1.8 |
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commons-httpclient | commons-httpclient | 3.1 |
commons-io | commons-io | 2.4 |
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hive-2.3__hadoop-2.7 | zookeeper-3.4 | liball_deps_2.12 |
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io.dropwizard.metrics | metrics-servlets | 4.1.1 |
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jakarta.annotation | jakarta.annotation-api | 1.3.5 |
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