Novembro de 2020

Esses recursos e melhorias na plataforma Azure Databricks foram lançados em novembro de 2020.

Fim do suporte para a série Databricks Runtime 6.6

26 de novembro de 2020

O suporte para Databricks Runtime 6.6, Databricks Runtime 6.6 para Machine Learning e Databricks Runtime 6.6 para Genomics terminou em 26 de novembro. Consulte Ciclos de vida de suporte do Databricks.

Disponibilidade Geral do Registo de Modelos MLflow

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

O MLflow Model Registry agora é GA. Várias melhorias foram feitas desde que o Model Registry foi lançado para visualização pública:

• Log de auditoria para ações em objetos de registro modelo. As ações no Registro Modelo agora são capturadas em logs de auditoria. Consulte a modelRegistry entrada na referência do log de auditoria para as ações e parâmetros registrados.
• Comentários para versões de modelos. Agora você pode adicionar comentários às versões do modelo, permitindo que você use o Registro de Modelo para discussões em equipe para ajudar a gerenciar seu pipeline de produção de modelos.
• Tags em modelos e versões de modelos. Você pode criar tags para modelos e versões de modelos e pesquisá-las usando a API.
• Melhorias no URL da página de modelos registados. O URL desta página agora mantém seu histórico, para que você possa navegar com os botões de voltar e avançar do navegador enquanto faz consultas e visualiza modelos a partir desta página. Também pode partilhar o URL com colegas que verão a mesma vista.

Filtrar execuções de experimentações dependendo de um modelo registado estar ou não associado

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

Ao visualizar execuções para um experimento, agora você pode filtrar execuções com base no fato de terem criado uma versão do modelo ou não. Para obter mais informações, consulte Executar filtros.

A galeria de integrações de parceiros está agora disponível através do separador Dados

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

A galeria Integrações de parceiros foi movida do menu Conta para a guia Adicionar dados . Para obter mais informações, consulte Parceiros de tecnologia.

As políticas de cluster agora usam allowlist e blocklist como nomes de tipo de política

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

As políticas de cluster agora usam "allowlist" e "blocklist" como tipos de política, substituindo "whitelist" e "blacklist". Consulte Referência da política de computação. Observe que isso foi originalmente anunciado como um recurso da versão 3.31, o que estava incorreto.

Repetições automáticas quando a criação de um cluster de trabalhos falha

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

O Azure Databricks agora tenta novamente automaticamente a criação de clusters de trabalho quando ocorrem erros recuperáveis específicos. As execuções de trabalho permanecem em RunLifeCycleState: PENDING até a inicialização bem-sucedida do cluster. Cada tentativa tem um nome diferente cluster_id . Quando a criação do cluster é bem-sucedida, a execução é transferida para RunLifeCycleState: RUNNING.

Utilizar o índice para navegar por blocos de notas

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

Agora você pode exibir um sumário para seus blocos de anotações e usá-lo para navegar rapidamente dentro de um bloco de anotações. O índice do bloco de notas é criado automaticamente com base nos cabeçalhos Markdown. Para obter mais informações, consulte Sumário do bloco de anotações.

Databricks SQL (Visualização pública)

18 de novembro de 2020

A Databricks tem o prazer de apresentar o Databricks SQL, um ambiente intuitivo para executar consultas ad-hoc e criar painéis sobre dados armazenados em seu data lake. O Databricks SQL capacita sua organização a operar uma arquitetura lakehouse multinuvem que fornece desempenho de armazenamento de dados com economia de data lake e, ao mesmo tempo, fornece uma experiência de usuário deliciosa de análise SQL. Databricks SQL:

• Integra-se nas ferramentas de BI que já utiliza, como o Tableau e o Microsoft Power BI, para consultar os dados mais completos e recentes no seu data lake.
• Complementa as ferramentas de BI existentes com uma interface nativa de SQL através da qual os analistas de dados e os cientistas de dados podem consultar dados de data lakes diretamente com o Azure Databricks.
• Permite-lhe partilhar informações de consultas através de visualizações ricas e de dashboards de arrastar e largar com alertas automáticos para alterações importantes a dados.
• Usa armazéns SQL para trazer confiabilidade, qualidade, escala, segurança e desempenho ao seu data lake, para que você possa executar cargas de trabalho de análise tradicionais usando seus dados mais recentes e completos.

Consulte O que é armazenamento de dados no Azure Databricks? para obter detalhes.

Os clusters de nó único agora suportam os Serviços de Contentores do Databricks

4 a 10 de novembro de 2020: Versão 3.32

Agora você pode usar os Serviços de Contêiner Databricks em clusters de nó único. Para obter mais informações, consulte Computação de nó único ou de vários nós e Personalizar contêineres com o Databricks Container Service.

Databricks Runtime 7.4 Disponibilidade Geral

3 de novembro de 2020

O Databricks Runtime 7.4, o Databricks Runtime 7.4 ML e o Databricks Runtime 7.4 for Genomics estão agora disponíveis para o público em geral.

Para obter informações, consulte as notas de versão completas em Databricks Runtime 7.4 (EoS) e Databricks Runtime 7.4 for ML (EoS).

Atualização do controlador JDBC do Databricks

3 de novembro de 2020

Uma nova versão do driver JDBC Databricks foi lançada. A nova versão contém uma série de correções de bugs, mais notavelmente, o driver agora retorna o número correto de linhas modificadas de operações DML quando é fornecido pelo Databricks Runtime.

Databricks Connect 7.3 (Beta)

3 de novembro de 2020

O Databricks Connect 7.3 já está disponível como versão Beta.

O Databricks Connect 7.3 permite que você use tokens de ID do Microsoft Entra para autenticar no Azure Databricks e dá suporte à passagem de credenciais do Microsoft Entra ID. Isso permite que você se autentique automaticamente no Azure Data Lake Storage Gen1 e no Azure Data Lake Storage Gen2 do Databricks Connect usando a mesma identidade de ID do Microsoft Entra que você usa para autenticar no Azure Databricks.

Para obter mais informações, consulte Notas de versão do Databricks Connect e do Databricks Connect.