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Databricks Runtime 5.0 (EoS)

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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.

Databricks ha rilasciato questa versione a novembre 2018.

Le note sulla versione seguenti forniscono informazioni su Databricks Runtime 5.0, basate su Apache Spark.

Nuove funzionalità

  • Delta Lake

    • Le sottoquery sono ora supportate nella WHERE clausola per il supporto per DELETE i comandi e UPDATE .
    • Nuova implementazione scalabile per MERGE i comandi.

  • Structured Streaming

    • Origine di streaming basata sulla notifica dei file di archiviazione BLOB di Azure. Ciò può ridurre significativamente i costi di presentazione quando si esegue una query structured streaming sui file nell'archiviazione BLOB di Azure. Invece di usare l'elenco per trovare nuovi file per l'elaborazione, questa origine di streaming può leggere direttamente le notifiche degli eventi di file per trovare nuovi file. Vedere Origine file di Archiviazione BLOB di Azure con Archiviazione code di Azure (legacy).

  • Aggiunta del supporto per TensorBoard per il monitoraggio dei processi di Deep Learning. Vedere TensorBoard.

Miglioramenti

  • Delta Lake
    • OPTIMIZE prestazioni e stabilità.
      • Il OPTIMIZE comando esegue il commit dei batch il prima possibile, anziché alla fine.
      • Riduzione del numero predefinito di thread OPTIMIZE eseguiti in parallelo. Si tratta di un aumento rigoroso delle prestazioni per le tabelle di grandi dimensioni.
      • Sped up OPTIMIZE write evitando un ordinamento inutilmente dei dati durante la scrittura in una tabella partizionata.
      • Sped up OPTIMIZE ZORDER BY rendendo incrementale. Questo significa che il comando evita ora di riscrivere i file di dati già ordinati dalla Z in base alle stesse colonne. Vedere Skipping dei dati per Delta Lake.
    • Isolamento dello snapshot durante l'esecuzione di query sulle tabelle Delta. Qualsiasi query con più riferimenti a una tabella Delta (ad esempio, self-join) legge dallo stesso snapshot di tabella anche se sono presenti aggiornamenti simultanei alla tabella.
    • Miglioramento della latenza delle query durante la lettura da tabelle Delta di piccole (< 2000 file) memorizzando nella cache i metadati nel driver.
  • Miglioramento delle prestazioni di regressione logistica MLlib.
  • Miglioramento delle prestazioni dell'algoritmo albero MLlib.
  • Aggiornamento di diverse librerie Java e Scala. Vedere Librerie Java e Scala installate (versione del cluster Scala 2.11).
  • Aggiornamento di alcune librerie Python installate:
    • pip: da 10.0.1 a 18.0
    • setuptools: da 39.2.0 a 40.4.1
    • tornado: da 5.0.2 a 5.1.1
  • Aggiornamento di diverse librerie R installate. Vedere Librerie R installate.

Correzioni di bug

  • Delta Lake
    • Le configurazioni impostate in SQL conf ora si applicano correttamente alle operazioni Delta Lake caricate per la prima volta in un notebook diverso.
    • Correzione di un bug nel DELETE comando che elimina erroneamente le righe in cui la condizione restituisce Null.
    • I flussi che richiedono più di due giorni per elaborare il batch iniziale( ovvero i dati presenti nella tabella all'avvio del flusso) non hanno più esito negativo FileNotFoundException quando si tenta di eseguire il ripristino da un checkpoint.
    • Evita una race condition che comporta NoClassDefError il caricamento di una nuova tabella.
    • Correzione per la VACUUM posizione in cui l'operazione potrebbe non riuscire con un AssertionError che indica: "Non devono essere presenti percorsi assoluti per l'eliminazione qui".
    • Correzione del SHOW CREATE TABLE comando per non includere le proprietà di archiviazione generate da Hive.
  • Gli executor che generano molti NoClassDefFoundError errori per le classi Spark interne vengono ora riavviati automaticamente per risolvere il problema.

Problemi noti

  • I nomi di colonna specificati nell'opzione per overwrite la replaceWhere modalità in Delta Lake fanno distinzione tra maiuscole e minuscole anche se la distinzione tra maiuscole e minuscole è abilitata (ovvero l'impostazione predefinita).
  • Il connettore Snowflake per Databricks Runtime 5.0 è disponibile in anteprima.
  • Se si annulla una cella di streaming in esecuzione in un notebook collegato a un cluster Databricks Runtime 5.0, non è possibile eseguire alcun comando successivo nel notebook a meno che non si cancella lo stato del notebook o non si riavvia il cluster. Per una soluzione alternativa, vedere la Knowledge Base.

Apache Spark

Databricks Runtime 5.0 include Apache Spark 2.4.0.

Core e Spark SQL

Nota

Questo articolo contiene riferimenti al termine slave, che Azure Databricks non usa. Quando il termine verrà rimosso dal software, verrà rimosso anche dall'articolo.

Funzionalità principali

  • Modalità di esecuzione barriera: [SPARK-24374] Supporta la modalità di esecuzione delle barriere nell'utilità di pianificazione per integrarsi meglio con i framework di Deep Learning.
  • Supporto di Scala 2.12: [SPARK-14220] Aggiungere il supporto sperimentale di Scala 2.12. È ora possibile compilare Spark con Scala 2.12 e scrivere applicazioni Spark in Scala 2.12.
  • Funzioni di ordine superiore: [SPARK-23899] Aggiungere molte nuove funzioni predefinite, incluse le funzioni di ordine elevato, per semplificare l'uso di tipi di dati complessi. Vedere Funzioni predefinite di Apache Spark.
  • Origine dati Avro predefinita: [SPARK-24768] Pacchetto Spark-Avro inline con supporto dei tipi logici, prestazioni e usabilità migliori.

API

Prestazioni e stabilità

  • [SPARK-16406] La risoluzione dei riferimenti per un numero elevato di colonne dovrebbe essere più veloce
  • [SPARK-23486] Memorizzare nella cache il nome della funzione dal catalogo esterno per lookupFunctions
  • [SPARK-23803] Supporto dell'eliminazione di bucket
  • [SPARK-24802] Esclusione delle regole di ottimizzazione
  • [SPARK-4502] Eliminazione dello schema annidata per le tabelle Parquet
  • [SPARK-24296] Supporto della replica di blocchi di dimensioni superiori a 2 GB
  • [SPARK-24307] Supporto per l'invio di messaggi da oltre 2 GB dalla memoria
  • [SPARK-23243] Shuffle+Repartition in un RDD potrebbe causare risposte errate
  • [SPARK-25181] Limitato le dimensioni dei pool di thread master e slave BlockManager, riducendo il sovraccarico della memoria quando la rete è lenta

Connettori

  • [SPARK-23972] Aggiornare Parquet dalla versione 1.8.2 alla versione 1.10.0
  • [SPARK-25419] Miglioramento della distribuzione del predicato Parquet
  • [SPARK-23456] Il lettore ORC nativo è attivato per impostazione predefinita
  • [SPARK-22279] Usare il lettore ORC nativo per leggere le tabelle serde hive per impostazione predefinita
  • [SPARK-21783] Attivare il push del filtro ORC per impostazione predefinita
  • [SPARK-24959] Numero di velocità() per JSON e CSV
  • [SPARK-24244] Analisi solo delle colonne necessarie per il parser CSV
  • [SPARK-23786] Convalida dello schema CSV: i nomi delle colonne non vengono controllati
  • [SPARK-24423] Query di opzione per specificare la query da leggere da JDBC
  • [SPARK-22814] Supporto della data/ora nella colonna di partizione JDBC
  • [SPARK-24771] Aggiornare Avro dalla versione 1.7.7 alla versione 1.8

PySpark

  • [SPARK-24215] Implementare la valutazione eager per le API dataframe
  • [SPARK-22274] - [SPARK-22239] Funzioni di aggregazione definite dall'utente con funzioni definite dall'utente pandas
  • [SPARK-24396] Aggiungere Structured Streaming ForeachWriter per Python
  • [SPARK-23874] Aggiornare Apache Arrow alla versione 0.10.0
  • [SPARK-25004] Aggiungere il limite spark.executor.pyspark.memory
  • [SPARK-23030] Usare il formato del flusso Arrow per la creazione e la raccolta di dataframe pandas
  • [SPARK-24624] Supporto della combinazione di funzioni definite dall'utente Python e funzioni definite dall'utente pandas scalari

Altre modifiche rilevanti

Structured Streaming

Funzionalità principali

  • [SPARK-24565] Espone le righe di output di ogni microbatch come dataframe usando foreachBatch (Python, Scala e Java)
  • [SPARK-24396] Aggiunta dell'API Python per foreach e ForeachWriter
  • [SPARK-25005] Supportare "kafka.isolation.level" per leggere solo i record di cui è stato eseguito il commit dagli argomenti Kafka scritti usando un producer transazionale.

Altre modifiche rilevanti

  • [SPARK-24662] Supportare l'operatore LIMIT per i flussi in modalità Append o Complete
  • [SPARK-24763] Rimuovere i dati delle chiavi ridondanti dal valore nell'aggregazione di streaming
  • [SPARK-24156] Generazione più rapida dei risultati di output e/o pulizia dello stato con operazioni con stato (mapGroupsWithState, join di flusso, aggregazione di streaming, dropDuplicates di streaming) quando non sono presenti dati nel flusso di input.
  • [SPARK-24730] Supporto per la scelta del limite minimo o massimo quando sono presenti più flussi di input in una query
  • [SPARK-25399] Correzione di un bug per cui il riutilizzo dei thread di esecuzione dall'elaborazione continua per il flusso di microbatch può causare un problema di correttezza
  • [SPARK-18057] Aggiornamento della versione del client Kafka dalla versione 0.10.0.1 alla versione 2.0.0

MLlib

Funzionalità principali

Altre modifiche rilevanti

SparkR

GraphX

  • [SPARK-25268] Run Parallel Personalized PageRank genera un'eccezione di serializzazione

Elementi deprecati

Modifiche del comportamento

  • [SPARK-23549] Eseguire il cast al timestamp durante il confronto tra timestamp e data
  • [SPARK-24324] Pandas Grouped Map UDF deve assegnare le colonne dei risultati in base al nome
  • [SPARK-25088] Aggiornamenti predefiniti e della documentazione di Rest Server
  • [SPARK-23425] caricamento dei dati per il percorso del file hdfs con utilizzo con caratteri jolly non funziona correttamente
  • [SPARK-23173] from_json può produrre valori Null per i campi contrassegnati come non nullable
  • [SPARK-24966] Implementare regole di precedenza per le operazioni set
  • [SPARK-25708] AVERE senza GROUP BY deve essere un'aggregazione globale
  • [SPARK-24341] Gestire correttamente la sottoquery IN multivalore
  • [SPARK-19724] Creare una tabella gestita con un percorso predefinito esistente deve generare un'eccezione

Problemi noti

  • [SPARK-25793] Caricamento del bug del modello in BisectingKMeans
  • [SPARK-25271] CTAS con tabelle Parquet Hive deve sfruttare l'origine parquet nativa
  • [SPARK-24935] Problema con l'esecuzione di Hive UDAF da Spark 2.2 e versioni successive

Aggiornamenti della manutenzione

Vedere Aggiornamenti della manutenzione di Databricks Runtime 5.0.

Ambiente di sistema

  • Sistema operativo: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_162
  • Scala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 per cluster Python 2 e 3.5.2 per cluster Python 3.
  • R: R versione 3.4.4 (2018-03-15)
  • Cluster GPU: sono installate le librerie GPU NVIDIA seguenti:
    • Driver Tesla 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Nota

Sebbene Scala 2.12 sia supportato in Apache Spark 2.4, non è supportato in Databricks Runtime 5.0.

Librerie Python installate

Library Versione Library Versione Library Versione
ansi2html 1.1.1 argparse 1.2.1 backports-abc 0,5
boto 2.42.0 boto3 1.4.1 botocore 1.4.70
brewer2mpl 1.4.1 certifi 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
cryptography 1,5 cycler 0.10.0 Cython 0.24.1
decorator 4.0.10 docutils 0.14 enum34 1.1.6
et-xmlfile 1.0.1 freetype-py 1.0.2 funcsig 1.0.2
fusepy 2.0.4 futures 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0,999 idna 2.1 ipaddress 1.0.16
ipython 2.2.0 ipython-genutils 0.1.0 jdcal 1.2
Jinja2 2.8 jmespath 0.9.0 llvmlite 0.13.0
lxml 3.6.4 MarkupSafe 0,23 matplotlib 1.5.3
mpld3 0.2 msgpack-python 0.4.7 ndg-httpsclient 0.3.3
numba 0.28.1 numpy 1.11.1 openpyxl 2.3.2
pandas 0.19.2 pathlib2 2.1.0 patsy 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Pillow 3.3.1
pip 18.0 filo 3.9 prompt-toolkit 1.0.7
Psycopg2 2.6.2 ptyprocess 0.5.1 py4j (0.10.3)
pyarrow 0.8.0 pyasn1 0.1.9 pycparser 2.14
Pygments 2.1.3 pygobject 3.20.0 pyOpenSSL 16.0.0
pyparsing 2.2.0 pypng 0.0.18 Python 2.7.12
python-dateutil 2.5.3 python-geohash 0.8.5 pytz 2016.6.1
requests 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 strofinare 0,32 seaborn 0.7.1
setuptools 40.4.1 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 six 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornado 5.1.1 traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 15.0.1 wcwidth 0.1.7 wheel 0.31.1
wsgiref 0.1.2

Librerie R installate

Library Versione Library Versione Library Versione
abind 1.4-5 assertthat 0.2.0 backports 1.1.2
base 3.4.4 base64enc 0.1-3 BH 1.66.0-1
bindr 0.1.1 bindrcpp 0.2.2 bit 1.1-14
bit64 0.9-7 bitops 1.0-6 blob 1.1.1
boot 1.3-20 brew 1.0-6 Scopa 0.5.0
callr 3.0.0 car 3.0-2 carData 3.0-1
caret 6.0-80 cellranger 1.1.0 chron 2.3-52
class 7.3-14 cli 1.0.0 cluster 2.0.7-1
codetools 0.2-15 colorspace 1.3-2 commonmark 1,5
compilatore 3.4.4 crayon 1.3.4 curl 3.2
CVST 0.2-2 data.table 1.11.4 datasets 3.4.4
DBI 1.0.0 ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1.0-8
desc 1.2.0 devtools 1.13.6 digest 0.6.16
dimRed 0.1.0 doMC 1.3.5 dplyr 0.7.6
DRR 0.0.3 fansi 0.3.0 forcats 0.3.0
foreach 1.4.4 foreign 0.8-70 gbm 2.1.3
geometry 0.3-6 ggplot2 3.0.0 git2r 0.23.0
glmnet 2.0-16 glue 1.3.0 Gower 0.1.2
grafica 3.4.4 grDevices 3.4.4 grid 3.4.4
gsubfn 0,7 gtable 0.2.0 h2o 3.20.0.2
haven 1.1.2 hms 0.4.2 httr 1.3.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ipred 0.9-7
Iteratori 1.0.10 jsonlite 1,5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 Etichettatura 0,3 Lattice 0.20-35
Java 1.6.3 lazyeval 0.2.1 Littler 0.3.4
lme4 1.1-18-1 lubridate 1.7.4 magic 1.5-8
magrittr 1,5 mapproj 1.2.6 mappe 3.3.0
maptools 0.9-3 MASS 7.3-50 Matrice 1.2-14
MatrixModels 0.4-1 memoise 1.1.0 methods 3.4.4
mgcv 1.8-24 mime 0.5 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.0 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-8
nlme 3.1-137 nloptr 1.0.4 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.0.2 openxlsx 4.1.0
parallel 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 Concetto fondamentale 1.3.0
pkgbuild 1.0.0 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.0 plogr 0.2.0 pls 2.7-0
plyr 1.8.4 praise 1.0.0 prettyunits 1.0.2
Proc 1.12.1 processx 3.2.0 prodlim 2018.04.18
proto 1.0.0 ps 1.1.0 purrr 0.2.5
quantreg 5.36 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.2.2 randomForest 4.6-14
RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 0.12.18 RcppEigen 0.3.3.4.0
RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11 readr 1.1.1
readxl 1.1.0 ricette 0.1.3 rematch 1.0.1
reshape2 1.4.3 Rio de Janeiro 0.5.10 rlang 0.2.2
robustbase 0.93-2 RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.0
rpart 4.1-13 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.7-3
RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0,7 Scalabilità 1.0.0
sfsmisc 1.1-2 sp 1.3-1 SparkR 2.4.0
SparseM 1.77 spaziale 7.3-11 Spline 3.4.4
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1 statmod 1.4.30
stats 3.4.4 stats4 3.4.4 stringi 1.2.4
stringr 1.3.1 Sopravvivenza 2.42-6 tcltk 3.4.4
TeachingDemos 2.10 testthat 2.0.0 tibble 1.4.2
tidyr 0.8.1 tidyselect 0.2.4 timeDate 3043.102
tools 3.4.4 utf8 1.1.4 utils 3.4.4
viridisLite 0.3.0 whisker 0.3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 zip 1.0.0

Librerie Java e Scala installate (versione del cluster Scala 2.11)

ID gruppo ID artefatto Versione
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-distribuisci-client 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-consultas 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.313
com.amazonaws jmespath-java 1.11.313
com.carrotsearch hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics stream 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.5.0-db7-spark2.4
com.databricks dbml-local_2.11-tests 0.5.0-db7-spark2.4
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.11 0.4.15-9
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com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.6.7
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