Agosto de 2020
Esses recursos e melhorias na plataforma Azure Databricks foram lançados em agosto de 2020.
Nota
Os lançamentos são encenados. 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 Gestão de Tokens está acessível em modo de disponibilidade geral e os administradores podem utilizar a Consola de Administração para conceder e revogar o acesso dos utilizadores 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 Monitorar 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 de bloco de notas 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 Exibir 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
cloudFiles.maxBytesPerTrigger
opção 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 da opção, definacloudFiles.validateOptions
comofalse
.
- 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
Para obter detalhes, consulte as notas de versão completas do Databricks Runtime 7.2 (EoS ).
Databricks Runtime 7.2 ML Disponibilidade Geral
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. Para obter detalhes, consulte as notas de versão completas do Databricks Runtime 7.2 (EoS ).
Databricks Runtime 7.2 Genomics Disponibilidade Geral
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 float-typed 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:
- Tokens
- Clusters
- Conjuntos
- Tarefas
- Notebooks
- Pastas (diretórios)
- Modelos registrados MLflow
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.