Databricks Runtime 14.3 LTS

下列版本資訊提供由 Apache Spark 3.5.0 提供之 Databricks Runtime 14.3 LTS 的相關信息。

Databricks 於 2024 年 2 月發行此版本。

新功能和改進

• 共用叢集上的 PySpark 使用者定義函式 （UDF） 中的工作區檔案系統支援
• 支援不使用 Photon 的刪除向量 MERGE 優化
• Spark catalog APIs 現在在共用存取模式下完全支援
• Delta UniForm 現已正式推出
• 新的 SQL 函式 EXECUTE IMMEDIATE
• 重新計算 Delta 的資料略過統計數據 tables
• 具狀態串流查詢的查詢狀態資訊
• 在共用叢集上使用 Microsoft Kafka 驗證的 Entra 識別碼
• 新增了對檔案和修剪 partition 的支援 ，以改善查詢效能。
• 在 SQL 工作階段中宣告暫存變數
• Thriftserver 更新 remove 未使用的功能
• 在 Unity Catalogvolumes 中使用信任存放區和密鑰存放區檔案
• 原生 XML 檔案格式支援 (公開預覽)
• Cloudflare R2 記憶體的支援 （公開預覽）
• 在共用存取的 Unity Catalog 叢集上，支援 Spark 和 dbutils 存取工作區檔案
• Init 腳本和叢集庫在共用存取的 Unity Catalog 叢集中的支援

共用叢集上的 PySpark 使用者定義函式 （UDF） 中的工作區檔案系統支援

共用叢集上的 PySpark UDF 現在可以從 Git 資料夾、工作區檔案或 UC volumes匯入 Python 模組。

如需在 Git 資料夾或工作區檔案中使用模組的詳細資訊，請參閱 使用 Python 和 R 模組。

支援不使用 Photon 的刪除向量 MERGE 優化

作業不再需要 MERGE Photon 來利用刪除向量優化。 請參閱什麼是刪除向量？。

Spark catalog API 現在在共用存取模式中完全支援

您現在可以在以共用存取模式設定的 spark.catalog 計算上，在 PYTHON 和 Scala 中使用 API 中的所有函式。

Delta UniForm 現已正式推出

UniForm 現已正式推出，並使用 IcebergCompatV2table 功能。 您現在可以在現有的 tables上啟用或升級 UniForm。 請參閱 在 Delta tables（UniForm）中的 Iceberg 讀取啟用。

新的 SQL 函式 EXECUTE IMMEDIATE

您現在可以使用 EXECUTE IMMEDIATE 語法來支援 SQL 中的參數化查詢。 請參閱 EXECUTE IMMEDIATE。

重新計算 Delta tables 的略過數據統計資料

您現在可以在變更用於資料跳過的 columns 之後，重新計算儲存在 Delta 日誌中的統計數據。 請參閱 指定差異統計資料 columns。

具狀態串流查詢的查詢狀態資訊

您現在可以查詢結構化串流狀態數據和元數據。 請參閱 讀取結構化串流狀態資訊。

在共用叢集上使用 Microsoft Kafka 驗證的 Entra 識別碼

您現在可以透過 OAuth 驗證事件中樞服務，並在以共用存取模式設定的計算上，使用 Microsoft Entra 識別符。 請參閱使用 Microsoft Entra ID 和 Azure 事件中樞進行服務主體驗證。

已新增檔案和 partition 剪除功能支援，以改善查詢效能

為了加速某些在 JOIN 條件中依賴 Null 寬容相等的查詢，我們現在支援在 JOIN 中 EqualNullSafe 運算子的 DynamicFilePruning 和 DynamicPartitionPruning。

在 SQL 工作階段中宣告暫存變數

此版本引入了一個功能，允許在會話中宣告可為 set 的暫存變數，然後從查詢中引用。 請參閱<變數>。

Thriftserver 針對 remove 未使用功能的更新

Thriftserver 程式碼已更新為 remove 代碼，以處理過時功能。 由於這些變更，不再支援下列設定：

• hive-thriftserver connections不再支援使用 hive.aux.jars.path 屬性設定的Hive輔助 JAR。
• Hive 全域 init 檔案（.hiverc），其位置是透過 hive.server2.global.init.file.location 屬性或 HIVE_CONF_DIR 環境變數配置的，不再支援 hive-thriftserverconnections。

在 Unity Catalogvolumes 中使用信任庫和金鑰庫檔案

您現在可以在 Unity Catalogvolumes 中使用信任存放區和金鑰存放區檔案，向 Confluent Schema 登錄進行驗證，以取得 avro 或通訊協定緩衝區數據。 請參閱avro或通訊協定緩衝區的檔。

原生 XML 檔案格式支援 (公開預覽)

原生 XML 檔案格式支援現在是公開預覽。 XML 檔案格式支援可允許擷取、查詢和剖析 XML 資料，以進行批次處理或串流處理。 它能夠自動推斷和演進 schema 及數據類型，支援例如 from_xml的 SQL 運算式，並且可以 generate XML 文件。 它不需要外部 jar，且可以與自動載入器、read_files、COPY INTO和 Delta Live Tables無縫運作。 請參閱<讀取和寫入 XML 檔案>。

Cloudflare R2 記憶體的支援 （公開預覽）

您現在可以使用 Cloudflare R2 作為 Unity Catalog中登錄的資料的雲端儲存。 Cloudflare R2 主要用於 Delta Sharing 的使用案例，目的是避免在數據跨區域傳輸時，因雲端 providers 收取的數據流出費用。 R2 儲存體支援 AWS S3、Azure Data Lake Storage Gen2 與 Google Cloud Storage 中支援的所有 Databricks 資料和 AI 資產。 請參閱使用 Cloudflare R2 複本或將儲存體移轉至 R2 和建立儲存體認證以便連線至 Cloudflare R2。

支援 Spark 和 dbutils 在共享存取的 Unity Catalog 叢集上存取工作區檔案。

在 的共用存取模式下，Unity Catalog 叢集現已支援 Spark 和 dbutils 對工作區檔案的讀寫權限。 請參閱 使用工作區檔案。

共用存取的 Unity Catalog 叢集上的初始化腳本和叢集庫支援

叢集範圍的 init 腳本 和 Python 和 JAR 函式庫 現在可以在 Unity Catalog 叢集中以 共享存取模式安裝，包括使用 叢集政策進行安裝，現已全面推出。 Databricks 建議從 Unity Catalogvolumes安裝初始化腳本和函式庫。

連結庫升級

• 升級的 Python 連結庫：
  • fastjsonschema 從 2.19.0 到 2.19.1
  • filelock from 3.12.4 to 3.13.1
  • googleapis-common-protos，從 1.61.0 到 1.62.0
  • 封裝從 22.0 到 23.2
• 升級的 R 連結庫：
  • foreign from 0.8-82 to 0.8-85
  • nlme 從 3.1-162 到 3.1-163
  • 從 4.1.19 到 4.1.21 的 rpart
• 升級的 Java 程式庫：
  • com.databricks.databricks-sdk-java 從 0.7.0 到 0.13.0
  • org.apache.orc.orc-core，從 1.9.1-shaded-protobuf 到 1.9.2-shaded-protobuf
  • org.apache.orc.orc-mapreduce 從 1.9.1-shaded-protobuf 到 1.9.2-shaded-protobuf
  • org.apache.orc.orc-shims from 1.9.1 到 1.9.2
  • org.scala-lang.modules.scala-collection-compat_2.12，從 2.9.0 到 2.11.0

Apache Spark

Databricks Runtime 14.3 包含 Apache Spark 3.5.0。 此版本包含 Databricks Runtime 14.2 （EoS） 中包含的所有 Spark 修正和改善，以及下列對 Spark 所做的其他錯誤修正和改進：

• [SPARK-46541] [SC-153546][SQL][CONNECT] 修正自我 join 中的模棱兩可 column 參考
• [SPARK-45433] 還原 “[SC-145163][SQL] 修正 CSV/JSON schema 推斷...
• [SPARK-46723] [14.3][SASP-2792][SC-153425][CONNECT][SCALA]讓 addArtifact 可重試
• [SPARK-46660] [SC-153391][CONNECT]ReattachExecute 要求更新 SessionHolder 的活躍度
• [SPARK-46670] [SC-153273][PYTHON][SQL]藉由分隔靜態和運行時間 Python 數據源，讓 DataSourceManager 能夠自我複製
• [SPARK-46720] [SC-153410][SQL][PYTHON]重構 Python 數據源以與其他 DSv2 內建數據源一致
• [SPARK-46684] [SC-153275][PYTHON][CONNECT]修正 CoGroup.applyInPandas/Arrow 以正確傳遞自變數
• [SPARK-46667] [SC-153271][SC-153263][SQL]XML：在多個 XML 數據源上擲回錯誤
• [SPARK-46382] [SC-151881][SQL]XML：預設 ignoreSurroundingSpaces 為 true
• [SPARK-46382] [SC-153178][SQL] XML： Update doc for ignoreSurroundingSpaces
• [SPARK-45292] 還原“[SC-151609][SQL][HIVE] Remove Guava”從 IsolatedClientLoader 的共享類別
• [SPARK-45292] [SC-151609][SQL][HIVE] Remove 來自 IsolatedClientLoader 的共享類別的 Guava
• [SPARK-46311] [SC-150137][CORE]在期間記錄驅動程式的最終狀態 Master.removeDriver
• [SPARK-46413] [SC-151052][PYTHON]驗證箭頭 Python UDF 的 returnType
• [SPARK-46633] [WARMFIX][SC-153092][SQL]修正 Avro 讀取器以處理零長度區塊
• [SPARK-46537] [SC-151286][SQL]將 NPE 和判斷提示從命令轉換成內部錯誤
• [SPARK-46179] [SC-151678][SQL]新增 CrossDbmsQueryTestSuites，從 Postgres 開始，針對其他 DBMS 的黃金檔案執行其他 DBMS
• [SPARK-44001] [SC-151413][PROTOBUF]新增選項以允許解除包裝 Protobuf 已知的包裝函式類型
• [SPARK-40876] [SC-151786][SQL]在 Parquet 讀取器中擴大小數位數的類型提升
• [SPARK-46605] [SC-151769][CONNECT]在連線模組中建立 lit/typedLit 函式支援 s.c.immutable.ArraySeq
• [SPARK-46634] [SC-153005][SQL] 常值驗證不應該向下切入至 Null 字段
• [SPARK-37039] [SC-153094][PS]修正 Series.astype 以正常運作遺漏值
• [SPARK-46312][SC-150163][CORE]在中使用lower_camel_casestore_types.proto
• [SPARK-46630] [SC-153084][SQL]XML：在寫入時驗證 XML 項目名稱
• [SPARK-46627] [SC-152981][SS][UI]修正串流 UI 上的時程表工具提示內容
• [SPARK-46248] [SC-151774][SQL]XML：支援 ignoreCorruptFiles 和 ignoreMissingFiles 選項
• [SPARK-46386] [SC-150766][PYTHON]改善觀察判斷提示 （pyspark.sql.observation）
• [SPARK-46581] [SC-151789][CORE] Update 關於 AccumulatorV2 中的 isZero 的評論
• [SPARK-46601] [SC-151785][CORE]修正 handleStatusMessage 中的記錄錯誤
• [SPARK-46568] [SC-151685][PYTHON]將 Python 數據源選項設為不區分大小寫的字典
• [SPARK-46611] [SC-151783][CORE] Remove ThreadLocal，將 SimpleDateFormat 取代為 DateTimeFormatter
• [SPARK-46604] [SC-151768][SQL]提出 Literal.apply 支援 s.c.immuable.ArraySeq
• [SPARK-46324] [SC-150223][SQL][PYTHON]修正 pyspark.sql.functions.user 和 session_user的輸出名稱
• [SPARK-46621] [SC-151794][PYTHON]在 Py4J 擷取的例外狀況中從 Exception.getMessage 尋址 Null
• [SPARK-46598] [SC-151767][SQL] OrcColumnarBatchReader 在為遺漏的 column 建立 column 向量時，應該遵守記憶體模式
• [SPARK-46613] [SC-151778][SQL][PYTHON]無法查閱 Python 數據源時記錄完整例外狀況
• [SPARK-46559] [SC-151364][MLLIB] export 將包裝在套件名稱中並加上反引號
• [SPARK-46522] [SC-151784][PYTHON]封鎖名稱衝突的 Python 數據源註冊
• [SPARK-45580] [SC-149956][SQL] 處理案例，where 巢狀子查詢變成存在 join
• [SPARK-46609] [SC-151714][SQL]避免 PartitioningPreservingUnaryExecNode 中的指數爆炸
• [SPARK-46535] [SC-151288][SQL] 修正當描述延伸column但沒有列統計數據時的 NPE 問題
• [SPARK-46599] [SC-147661][SC-151770][SQL]XML：使用 TypeCoercion.findTightestCommonType 進行兼容性檢查
• [SPARK-40876] [SC-151129][SQL]在 Parquet 讀取器中擴大類型升階
• [SPARK-46179] [SC-151069][SQL]將程式代碼提取到 SQLQueryTestSuite 中可重複使用的函式
• [SPARK-46586][SC-151679][SQL]支援s.c.immutable.ArraySeq，如 中所示customCollectionClsMapObjects
• [SPARK-46585] [SC-151622][CORE]直接建構 metricPeaks 為 immutable.ArraySeq ，而不是在 mutable.ArraySeq.toSeq 中使用 Executor
• [SPARK-46488] [SC-151173][SQL]略過 trimAll 呼叫在時間戳剖析期間
• [SPARK-46231] [SC-149724][PYTHON]將所有剩餘 NotImplementedError 和 TypeError 移轉至 PySpark 錯誤架構
• [SPARK-46348] [SC-150281][CORE]支援 spark.deploy.recoveryTimeout
• [SPARK-46313] [SC-150164][CORE]記錄 Spark HA 復原持續時間
• [SPARK-46358] [SC-150307][CONNECT]簡化中的條件檢查 ResponseValidator#verifyResponse
• [SPARK-46380] [SC-151078][SQL]取代評估內嵌 table 表達式之前的目前時間/日期。
• [SPARK-46563] [SC-151441][SQL]檢視 simpleString 未遵循 conf spark.sql.debug.maxToStringFields
• [SPARK-46101] [SC-149211][CORE][SQL][MLLIB][SS][R][CONNCT][GRAPHX]使用 （string|array）length 取代 #string|array）size 來減少堆棧深度
• [SPARK-46539] [SC-151469][SQL] SELECT * EXCEPT（結構中的所有欄位）會導致斷言失敗
• [SPARK-46565] [SC-151414][PYTHON]精簡 Python 資料源的錯誤類別和錯誤訊息
• [SPARK-46576] [SC-151614][SQL]改善不支援數據源儲存模式的錯誤訊息
• [SPARK-46540] [SC-151355][PYTHON] 當 Python 資料來源讀取函式輸出名為 Row 的物件時，應尊重 column 名稱
• [SPARK-46577] [SC-151448][SQL]HiveMetastoreLazyInitializationSuite 會洩漏 hive 的 SessionState
• [SPARK-44556][SC-151562][SQL]啟用 vectorizedReader 時重複使用OrcTail
• [SPARK-46587] [SC-151618][SQL]XML：修正 XSD 大整數轉換
• [SPARK-46382] [SC-151297][SQL] XML：捕捉元素之間交錯的 values
• [SPARK-46567] [SC-151447][CORE] Remove ThreadLocal for ReadAheadInputStream
• [SPARK-45917] [SC-151269][PYTHON][SQL]啟動時自動註冊 Python 數據源
• [SPARK-28386] [SC-151014][SQL] 無法使用 GROUP BY 和 HAVING 解析 ORDER BYcolumns
• [SPARK-46524] [SC-151446][SQL]改善無效儲存模式的錯誤訊息
• [SPARK-46294] [SC-150672][SQL]清除 init 與零值的語意
• [SPARK-46301] [SC-150100][CORE]支援 spark.worker.(initial|max)RegistrationRetries
• [SPARK-46542] [SC-151324][SQL] Remove 從 ExternalCatalogUtils#needsEscaping 檢查 c>=0，因為它一律為 true
• [SPARK-46553] [SC-151360][PS] FutureWarning for interpolate with object dtype
• [SPARK-45914] [SC-151312][PYTHON]支援 Python 數據源寫入的認可和中止 API
• [SPARK-46543] [SC-151350][PYTHON][CONNECT]針對空白欄位進行 json_tuple 擲回 PySparkValueError
• [SPARK-46520] [SC-151227][PYTHON]支援 Python 數據源寫入的覆寫模式
• [SPARK-46502] [SC-151235][SQL]支援 UnwrapCastInBinaryComparison 中的時間戳類型
• [SPARK-46532] [SC-151279][CONNECT] 在 ErrorInfo 的元數據中傳遞訊息 parameters
• [SPARK-46397] 還原 “[SC-151311][PYTHON][CONNECT] 函 sha2 式應該引發 PySparkValueError 無效 numBits”
• [SPARK-46170] [SC-149472][SQL]支援在 SparkSessionExtensions 中插入調適型查詢後規劃策略規則
• [SPARK-46444] [SC-151195][SQL] V2SessionCatalog#createTable 不應該載入 table
• [SPARK-46397] [SC-151311][PYTHON][CONNECT]函 sha2 式應引發 PySparkValueError 無效 numBits
• [SPARK-46145] [SC-149471][SQL] sparkcatalog找不到 table 或檢視時，.listTables 不會擲回例外狀況
• [SPARK-46272] [SC-151012][SQL]使用 DSv2 來源支援 CTAS
• [SPARK-46480] [SC-151127][CORE][SQL] 修正 table 快取工作嘗試時 NPE
• [SPARK-46100] [SC-149051][CORE][PYTHON]使用 （string|array）length 取代 #string|array）size 來減少堆棧深度
• [SPARK-45795] [SC-150764][SQL]DS V2 支援下推模式
• [SPARK-46485] [SC-151133][SQL]不需要時，V1Write 不應該新增 Sort
• [SPARK-46468] [SC-151121][SQL]使用匯總處理 EXISTS 子查詢的 COUNT 錯誤，而不需分組索引鍵
• [SPARK-46246] [SC-150927][SQL] EXECUTE IMMEDIATE SQL 支援
• [SPARK-46498] [SC-151199][CORE] RemoveshuffleServiceEnabledo.a.spark.util.Utils#getConfiguredLocalDirs
• [SPARK-46440] [SC-150807][SQL] 預設會將重新基底設定 Set 為 CORRECTED 模式
• [SPARK-45525] [SC-151120][SQL][PYTHON]使用 DSv2 支援 Python 數據源寫入
• [SPARK-46505] [SC-151187][CONNECT]在 中設定位元組臨界值 ProtoUtils.abbreviate
• [SPARK-46447] [SC-151025][SQL] Remove 舊版日期時間重新設定 SQL 組態
• [SPARK-46443] [SC-151123][SQL]十進位有效位數和小數字數應該由 H2 方言決定。
• [SPARK-46384] [SC-150694][SPARK-46404][SS][UI]修正結構化串流頁面上的作業持續時間堆疊圖
• [SPARK-46207] [SC-151068][SQL]支援 DataFrameWriterV2 中的 MergeInto
• [SPARK-46452] [SC-151018][SQL]在 DataWriter 中新增 API 以寫入記錄反覆運算器
• [SPARK-46273] [SC-150313][SQL] 使用 DSv2 來源支援 INSERT INTO/OVERWRITE
• [SPARK-46344] [SC-150267][CORE]當驅動程式成功存在但 master 已中斷連線時，請正確發出警告
• [SPARK-46284] [SC-149944][PYTHON][CONNECT]將函式新增 session_user 至 Python
• [SPARK-46043] [SC-149786][SQL] 支援使用 DSv2 來源建立 table
• [SPARK-46323] [SC-150191][PYTHON]修正 pyspark.sql.functions.now 的輸出名稱
• [SPARK-46465][SC-151059][PYTHON][CONNECT]在 PySpark 中新增Column.isNaN
• [SPARK-46456] [SC-151050][CORE] 將 spark.ui.jettyStopTimeout 新增至 jetty 伺服器停止逾時 set 以解除 SparkContext 關閉的阻塞
• [SPARK-43427] [SC-150356][PROTOBUF] spark protobuf：允許向上傳播不帶正負號的整數類型
• [SPARK-46399] [SC-151013][14.x][Core]將結束狀態新增至 Application End 事件以使用 Spark 接聽程式
• [SPARK-46423] [SC-150752][PYTHON][SQL]在 DataSource.lookupDataSourceV2 建立 Python 數據源實例
• [SPARK-46424] [SC-150765][PYTHON][SQL]在 Python 數據源中支援 Python 計量
• [SPARK-46330] [SC-151015]啟用 HybridStore 時長時間載入 Spark UI 區塊
• [SPARK-46378] [SC-150397][SQL] 在將匯總轉換為專案之後仍 remove 排序
• [SPARK-45506] [SC-146959][CONNECT]將 ivy URI 支援新增至 SparkConnect addArtifact
• [SPARK-45814] [SC-147871][CONNECT][SQL]讓 ArrowConverters.createEmptyArrowBatch 呼叫 close（） 以避免記憶體流失
• [SPARK-46427] [SC-150759][PYTHON][SQL] 變更 Python 數據源的描述，使其更美觀 explain
• [SPARK-45597] [SC-150730][PYTHON][SQL] 支援在 SQL 中使用 Python 數據源建立 table （DSv2 exec）
• [SPARK-46402] [SC-150700][PYTHON]新增 getMessageParameters 和 getQueryContext 支援
• [SPARK-46453][SC-150897][CONNECT]從擲回例外狀況internalError()SessionHolder
• [SPARK-45758] [SC-147454][SQL]引進hadoop壓縮編解碼器的對應程式
• [SPARK-46213][PYTHON]錯誤架構簡介PySparkImportError
• [SPARK-46230] [SC-149960][PYTHON]遷移 RetriesExceeded 至 PySpark 錯誤
• [SPARK-45035] [SC-145887][SQL]修正 ignoreCorruptFiles/ignoreMissingFiles 與多行 CSV/JSON 將報告錯誤
• [SPARK-46289] [SC-150846][SQL]支援在解譯模式中排序 UDT
• [SPARK-46229] [SC-150798][PYTHON][CONNECT]在 Spark Connect 中將 applyInArrow 新增至 groupBy 和 cogroup
• [SPARK-46420] [SC-150847][SQL] Remove SparkSQLCLIDriver 中未使用的傳輸元件
• [SPARK-46226] [PYTHON]將所有剩餘 RuntimeError 專案移轉至 PySpark 錯誤架構
• zh-TW: [SPARK-45796] [SC-150613][SQL] 支援模式（）WITHIN GROUP（ORDER BY col）
• [SPARK-40559] [SC-149686][PYTHON][14.X]將 applyInArrow 新增至 groupBy 和 cogroup
• [SPARK-46069] [SC-149672][SQL]支援解除包裝時間戳類型至日期類型
• [SPARK-46406] [SC-150770][SQL]將名稱指派給錯誤類別_LEGACY_ERROR_TEMP_1023
• [SPARK-46431][SC-150782][SS]在工作階段反覆運算器中轉換為IllegalStateExceptioninternalError
• [SPARK-45807] [SC-150751][SQL]改善 ViewCatalog API
• [SPARK-46009] [SC-149771][SQL][CONNECT]將 PercentileCont 和 PercentileDisc 的剖析規則合併至 functionCall
• [SPARK-46403] [SC-150756][SQL]使用 getBytesUnsafe 方法譯碼 parquet 二進制檔
• [SPARK-46389][SC-150779][CORE]擲回例外狀況時RocksDB/LevelDB手動關閉checkVersion實例
• [SPARK-46360] [SC-150376][PYTHON]使用新的 getMessage API 增強錯誤訊息偵錯
• [SPARK-46233] [SC-149766][PYTHON]將所有剩餘 AttributeError 專案移轉至 PySpark 錯誤架構
• [SPARK-46394] [SC-150599][SQL] 修正 spark。catalog.listDatabases（）在 spark.sql.legacy.keepCommandOutputSchemaset 為 true 時，具有特殊字元的資料庫出現問題。
• [SPARK-45964] [SC-148484][SQL] Remove 催化劑套件下的 XML 和 JSON 套件中的私人 SQL 存取子
• [SPARK-45856] [SC-148691]將 ArtifactManager 從 Spark Connect 移至 SparkSession （sql/core）
• [SPARK-46409] [SC-150714][CONNECT]修正 spark-connect-scala-client 啟動腳本
• [SPARK-46416] [SC-150699][CORE]新增 @tailrec 至 HadoopFSUtils#shouldFilterOutPath
• [SPARK-46115] [SC-149154][SQL]在中限制字元集 encode()
• [SPARK-46253] [SC-150416][PYTHON]使用 MapInArrow 規劃 Python 數據源讀取
• [SPARK-46339] [SC-150266][SS]具有批次編號名稱的目錄不應視為元數據記錄檔
• [SPARK-46353] [SC-150396][CORE]重構以改善 RegisterWorker 單元測試涵蓋範圍
• [SPARK-45826] [SC-149061][SQL]在 DataFrame 查詢內容中新增堆疊追蹤的 SQL 組態
• [SPARK-45649] [SC-150300][SQL]整合 OffsetWindowFunctionFrame 的準備架構
• [SPARK-46346] [SC-150282][CORE] 修正主機，將工作節點從 UNKNOWNupdate 到 ALIVE 在 RegisterWorker 訊息中
• [SPARK-46388] [SC-150496][SQL]HiveAnalysis 遺漏 的模式防護 query.resolved
• [SPARK-46401] [SC-150609][CORE]使用 !isEmpty() on RoaringBitmap 而非 getCardinality() > 0 in RemoteBlockPushResolver
• [SPARK-46393] [SC-150603][SQL] 分類 JDBC tablecatalog 中的例外狀況
• [SPARK-45798] [SC-150513][CONNECT]待處理：將 serverSessionId 新增至 SessionHolderInfo
• [SPARK-46153] [SC-146564][SC-150508][SQL]XML：新增 TimestampNTZType 支援
• [SPARK-46075] [SC-150393][CONNECT]SparkConnectSessionManager 的改善
• [SPARK-46357] [SC-150596] 在文件中以 conf 取代錯誤使用的 setConf。set
• [SPARK-46202] [SC-150420][CONNECT]公開新的 ArtifactManager API 以支援自定義目標目錄
• [SPARK-45824] [SC-147648][SQL]在中強制執行錯誤類別 ParseException
• [SPARK-45845] [SC-148163][SS][UI]將收回的狀態數據列數目新增至串流 UI
• [SPARK-46316][SC-150181][CORE]在模組上buf-lint-action啟用core
• [SPARK-45816][SC-147656][SQL]從時間戳轉換成整數期間溢位時傳回NULL
• [SPARK-46333][SC-150263][SQL]IllegalStateException在催化劑中取代SparkException.internalError
• [SPARK-45762] [SC-148486][CORE]藉由變更啟動順序，支援使用者 jar 中定義的隨機管理員
• [SPARK-46239] [SC-149752][CORE]隱藏 Jetty 資訊
• [SPARK-45886] [SC-148089][SQL]在 DataFrame 內容中 callSite 輸出完整堆疊追蹤
• [SPARK-46290] [SC-150059][PYTHON]將 saveMode 變更為 DataSourceWriter 的布爾值旗標
• [SPARK-45899] [SC-148097][CONNECT] Set errorClass in errorInfoToThrowable
• [SPARK-45841] [SC-147657][SQL]公開堆疊追蹤依據 DataFrameQueryContext
• [SPARK-45843][SC-147721][CORE]REST 提交 API 中的支援killall
• [SPARK-46234][SC-149711][PYTHON]PySpark 錯誤架構簡介PySparkKeyError
• [SPARK-45606] [SC-147655][SQL]多層運行時間篩選的發行限制
• [SPARK-45725] [SC-147006][SQL] Remove 非預設的 IN 子查詢執行時篩選器
• [SPARK-45694] [SC-147314][SPARK-45695][SQL]清除已淘汰的 API 使用量 View.force 和 ScalaNumberProxy.signum
• [SPARK-45805] [SC-147488][SQL]讓 withOrigin 更多泛型
• [SPARK-46292] [SC-150086][CORE][UI]在 MasterPage 中顯示背景工作角色的摘要
• [SPARK-45685] [SC-146881][CORE][SQL]使用 LazyList 而非 Stream
• [SPARK-45888] [SC-149945][SS]將錯誤類別架構套用至狀態 （元數據） 資料源
• [SPARK-46261] [SC-150111][CONNECT] DataFrame.withColumnsRenamed 應保留聽寫/地圖排序
• [SPARK-46263] [SC-149933][SQL][SS][ML][MLLIB][UI]清除 SeqOps.view 和 ArrayOps.view 轉換
• [SPARK-46029] [SC-149255][SQL]逸出單引號， _ 並 % 針對 DS V2 下推
• [SPARK-46275] [SC-150189]Protobuf：還原串行化失敗時，以寬鬆模式傳回 Null。
• [SPARK-46320] [SC-150187][CORE]支援 spark.master.rest.host
• [SPARK-46092] [SC-149658][SQL]不要向下推下 Overflow 的 Parquet 數據列群組篩選
• [SPARK-46300] [SC-150097][PYTHON][CONNECT] 在 Column 中確保次要行為符合，並具有完整的測試涵蓋範圍。
• [SPARK-46298] [SC-150092][PYTHON][CONNECT] 比對淘汰警告、測試案例和 Catalog.createExternalTable 的錯誤
• [SPARK-45689] [SC-146898][SPARK-45690][SPARK-45691][CORE][SQL]清除與 StringContext/StringOps/RightProjection/LeftProjection/Either 和類型使用相關的已淘汰 API 使用方式 BufferedIterator/CanBuildFrom/Traversable
• [SPARK-33393] [SC-148407][SQL] 支援 SHOW TABLE EXTENDED 於 v2 中
• [SPARK-45737] [SC-147011][SQL] RemoveSparkPlan#executeTake 中不必要的 .toArray[InternalRow]
• [SPARK-46249] [SC-149797][SS]需要實例鎖定以取得 RocksDB 計量，以防止與背景作業競爭
• [SPARK-46260] [SC-149940][PYTHON][SQL] DataFrame.withColumnsRenamed 應遵守聽寫順序
• [SPARK-46274] [SC-150043][SQL]修正 Range 運算子 computeStats（） 以在轉換之前檢查長效性
• [SPARK-46040] [SC-149767][SQL][Python] Update 用於「分析」分區/排序的 UDTF API columns，以支援一般表達式
• [SPARK-46287] [SC-149949][PYTHON][CONNECT] DataFrame.isEmpty 應該使用所有數據類型
• [SPARK-45678] [SC-146825][CORE] 涵蓋 BufferReleasingInputStream.available/reset 於 tryOrFetchFailedException 下
• [SPARK-45667] [SC-146716][CORE][SQL][CONNECT]清除與相關的 IterableOnceExtensionMethods已淘汰 API 使用量。
• [SPARK-43980] [SC-148992][SQL] 簡介 select * except 語法
• [SPARK-46269] [SC-149816][PS]啟用更多 NumPy 相容性函式測試
• [SPARK-45807] [SC-149851][SQL]將 createOrReplaceView（..） / replaceView（..） 新增至 ViewCatalog
• [SPARK-45742] [SC-147212][CORE][CONNECT][MLLIB][PYTHON]引進適用於 Scala Array 的隱含函式，以包裝成 immutable.ArraySeq。
• [SPARK-46205] [SC-149655][CORE]使用改善 PersistenceEngine 效能 KryoSerializer
• [SPARK-45746] [SC-149359][Python] 回傳具體錯誤訊息，如果 UDTF 'analyze' 或 'eval' 方法接受或傳回錯誤 values
• [SPARK-46186] [SC-149707][CONNECT]修正 ExecuteThreadRunner 在啟動前中斷時不合法的狀態轉換
• [SPARK-46262] [SC-149803][PS]啟用 np.left_shift Pandas-on-Spark 對象的測試。
• [SPARK-45093] [SC-149679][CONNECT][PYTHON]正確支援 AddArtifactHandler 的錯誤處理和轉換
• [SPARK-46188] [SC-149571][Doc][3.5] 修正 Spark 檔產生的 CSS tables
• [SPARK-45940] [SC-149549][PYTHON]將 InputPartition 新增至 DataSourceReader 介面
• [SPARK-43393] [SC-148301][SQL]解決序列表達式溢位錯誤。
• [SPARK-46144] [SC-149466][SQL] 失敗 INSERT INTO ... 如果條件包含子查詢，REPLACE 語句
• [SPARK-46118] [SC-149096][SQL][SS][CONNECT]使用 SparkSession.sessionState.conf 而非 SQLContext.conf ，並將標示 SQLContext.conf 為已被取代
• [SPARK-45760] [SC-147550][SQL]新增With表達式以避免複製表達式
• [SPARK-43228] [SC-149670][SQL] Join 鍵也符合 CoalesceBucketsInJoin 中的 PartitioningCollection
• [SPARK-46223] [SC-149691][PS]使用清除未使用的程式代碼測試 SparkPandasNotImplementedError
• [SPARK-46119] [SC-149205][SQL]覆寫 toString 方法 UnresolvedAlias
• [SPARK-46206] [SC-149674][PS]針對 SQL 處理器使用較窄的範圍例外狀況
• [SPARK-46191] [SC-149565][CORE]改善 FileSystemPersistenceEngine.persist 現有檔案的錯誤訊息
• [SPARK-46036] [SC-149356][SQL]從raise_error函式移除錯誤類別
• [SPARK-46055] [SC-149254][SQL] 重寫 Catalog 資料庫 API 實作
• [SPARK-46152] [SC-149454][SQL] XML：在 XML schema 推斷中新增 DecimalType 支援
• [SPARK-45943] [SC-149452][SQL]將 DetermineTableStats 移至解析規則
• [SPARK-45887] [SC-148994][SQL]對齊的 codegen 和非 codegen 實作 Encode
• [SPARK-45022] [SC-147158][SQL]提供資料集 API 錯誤的內容
• [SPARK-45469][SC-145135][CORE][SQL][CONNECT][PYTHON]將取代toIterator為iteratorIterableOnce
• [SPARK-46141] [SC-149357][SQL]將 spark.sql.legacy.ctePrecedencePolicy 的預設值變更為 CORRECTED
• [SPARK-45663] [SC-146617][CORE][MLLIB]將取代 IterableOnceOps#aggregate 為 IterableOnceOps#foldLeft
• [SPARK-45660] [SC-146493][SQL]在 ComputeCurrentTime 規則中重複使用 Literal 物件
• [SPARK-45803] [SC-147489][CORE] Remove 不再使用 RpcAbortException
• [SPARK-46148] [SC-149350][PS]修正pyspark.pandas.mlflow.load_model測試 （Python 3.12）
• [SPARK-46110] [SC-149090][PYTHON] 在 catalog、conf、connect、observation、pandas 模組中使用錯誤類別
• [SPARK-45827] [SC-149203][SQL]已停用 codegen 和向量化讀取器的 Variant 修正
• [SPARK-46080] 將 “[SC-149012][PYTHON] 將 Cloudpickle 升級至 3.0.0”
• [SPARK-45460] [SC-144852][SQL]將取代 scala.collection.convert.ImplicitConversions 為 scala.jdk.CollectionConverters
• [SPARK-46073] [SC-149019][SQL] Remove 特定命令之 UnresolvedNamespace 的特殊解析度
• [SPARK-45600] [SC-148976][PYTHON]建立 Python 數據源註冊會話層級
• [SPARK-46074] [SC-149063][CONNECT][SCALA]UDF 失敗時錯誤訊息中的詳細數據不足
• [SPARK-46114] [SC-149076][PYTHON]為錯誤架構新增 PySparkIndexError
• [SPARK-46120] [SC-149083][CONNECT][PYTHON] Remove 輔助函式 DataFrame.withPlan
• [SPARK-45927] [SC-148660][PYTHON] Update Python 數據源的路徑處理
• [SPARK-46062] [14.x][SC-148991][SQL] Sync CTE 定義與參考之間的 isStreaming 旗標
• [SPARK-45698] [SC-146736][CORE][SQL][SS]清除已淘汰的 API 使用方式 Buffer
• [SPARK-46064] [SC-148984][SQL][SS]將 EliminateEventTimeWatermark 移至分析器，並變更為只對已解析的子系生效
• [SPARK-45922] [SC-149038][CONNECT][CLIENT]次要重試重構 （後續追蹤多個原則）
• [SPARK-45851] [SC-148419][CONNECT][SCALA]支援 Scala 用戶端中的多個原則
• [SPARK-45974] [SC-149062][SQL]為 RowLevelOperationRuntimeGroupFiltering 新增 scan.filterAttributes 非空白判斷
• [SPARK-46085] [SC-149049][CONNECT]Scala Spark Connect 用戶端中的 Dataset.groupingSets
• [SPARK-45136] [SC-146607][CONNECT]增強 ClosureCleaner 與 Blobte 支援
• [SPARK-46084] [SC-149020][PS]重構類別類型的數據類型轉換作業。
• [SPARK-46083] [SC-149018][PYTHON]將 SparkNoSuchElementException 設為標準錯誤 API
• [SPARK-46048] [SC-148982][PYTHON][CONNECT]在 Python Spark Connect 中支援 DataFrame.groupingSets
• [SPARK-46080] [SC-149012][PYTHON]將 Cloudpickle 升級至 3.0.0
• [SPARK-46082] [SC-149015][PYTHON][CONNECT]使用 Spark Connect 修正 Pandas Functions API 的 Protobuf 字串表示法
• [SPARK-46065] [SC-148985][PS]重構 (DataFrame|Series).factorize() 以使用 create_map。
• [SPARK-46070] [SC-148993][SQL]在 Hot 循環外部的 SparkDateTimeUtils.getZoneId 中編譯 regex 模式
• [SPARK-46063] [SC-148981][PYTHON][CONNECT] 改善與 cute、rollup、groupby 和 pivot 參數類型相關的錯誤訊息
• [SPARK-44442] [SC-144120][MESOS] Remove Mesos 支援
• [SPARK-45555] [SC-147620][PYTHON]包含失敗判斷提示的可偵錯物件
• [SPARK-46048] [SC-148871][PYTHON][SQL]支援 PySpark 中的 DataFrame.groupingSets
• [SPARK-45768] [SC-147304][SQL][PYTHON]讓 Faulthandler 成為 SQL 中 Python 執行的運行時間組態
• [SPARK-45996] [SC-148586][PYTHON][CONNECT]顯示 Spark Connect 的適當相依性需求訊息
• [SPARK-45681] [SC-146893][UI]複製UIUtils.errorMessageCell的 js 版本，以在UI上呈現一致的錯誤
• [SPARK-45767] [SC-147225][CORE]刪除 TimeStampedHashMap 及其UT
• [SPARK-45696] [SC-148864][CORE]修正方法 tryCompleteWith 在特性 Promise 中已被取代
• [SPARK-45503] [SC-146338][SS] 將 Conf 新增至 Set RocksDB 壓縮
• [SPARK-45338] [SC-143934][CORE][SQL]將取代 scala.collection.JavaConverters 為 scala.jdk.CollectionConverters
• [SPARK-44973][SC-148804][SQL]修正ArrayIndexOutOfBoundsExceptionconv()
• [SPARK-45912] [SC-144982][SC-148467][SQL]XSDToSchema API 的增強功能：變更為適用於雲端記憶體輔助功能的 HDFS API
• [SPARK-45819][SC-147570][CORE]REST 提交 API 中的支援clear
• [SPARK-45552] [14.x][SC-146874][PS] 引進彈性 parameters 至 assertDataFrameEqual
• [SPARK-45815] [SC-147877][SQL][Streaming][14.x][CHERRY-PICK] 為其他串流來源提供介面以新增 _metadatacolumns
• [SPARK-45929] [SC-148692][SQL]支持數據框架 API 中的 groupingSets 作業
• [SPARK-46012] [SC-148693][CORE]如果應用程式狀態檔遺失，EventLogFileReader 不應該讀取滾動記錄
• [SPARK-45965] [SC-148575][SQL]將 DSv2 資料分割表達式移至 functions.partitioning
• [SPARK-45971] [SC-148541][CORE][SQL]將的套件名稱 SparkCollectionUtils 更正為 org.apache.spark.util
• [SPARK-45688] [SC-147356][SPARK-45693][CORE]清除與 修正相關的 MapOps 已淘汰 API 使用量 method += in trait Growable is deprecated
• [SPARK-45962] [SC-144645][SC-148497][SQL] RemovetreatEmptyValuesAsNulls 並在 XML 中使用 nullValue 選項
• [SPARK-45988] [SC-148580][SPARK-45989][PYTHON]修正 typehints 以處理 list Python 3.11+ 中的 GenericAlias
• [SPARK-45999][SC-148595][PS]在中使用專用PandasProductcumprod
• [SPARK-45986][SC-148583][ML][PYTHON]在 Python 3.11 中修正pyspark.ml.torch.tests.test_distributor
• [SPARK-45994] [SC-148581][PYTHON]變更 description-file 為 description_file
• [SPARK-45575] [SC-146713][SQL]支援 df 讀取 API 的時間行動選項
• [SPARK-45747] [SC-148404][SS] 使用狀態元數據中的前綴鍵資訊來處理會話 window 聚合的讀取狀態
• [SPARK-45898] [SC-148213][SQL] 重寫 catalogtable API 以使用未解析的邏輯計劃
• [SPARK-45828] [SC-147663][SQL] Remove DSL 中已廢止的方法
• [SPARK-45990] [SC-148576][SPARK-45987][PYTHON][CONNECT]升級 protobuf 至 4.25.1 以支援 Python 3.11
• [SPARK-45911] [SC-148226][CORE]將 TLS1.3 設為 RPC SSL 的預設值
• [SPARK-45955] [SC-148429][UI]折疊火焰圖和線程傾印詳細數據的支援
• [SPARK-45936] [SC-148392][PS] OptimizeIndex.symmetric_difference
• [SPARK-45389] [SC-144834][SQL][3.5] 取得 partition 元數據的正確 MetaException 比對規則
• [SPARK-45655] [SC-148085][SQL][SS]允許 CollectMetrics 中 AggregateFunctions 內的不具決定性表達式
• [SPARK-45946] [SC-148448][SS]修正使用已被取代的 FileUtils 寫入，以在 RocksDBSuite 中傳遞預設字元集
• [SPARK-45511] [SC-148285][SS]狀態資料來源 - 讀取器
• [SPARK-45918] [SC-148293][PS] OptimizeMultiIndex.symmetric_difference
• [SPARK-45813] [SC-148288][CONNECT][PYTHON]從命令傳回觀察到的計量
• [SPARK-45867] [SC-147916][CORE]支援 spark.worker.idPattern
• [SPARK-45945] [SC-148418][CONNECT]為新增協助程式函式 parser
• [SPARK-45930] [SC-148399][SQL]在 MapInPandas/MapInArrow 中支援不具決定性的 UDF
• [SPARK-45810] [SC-148356][Python] 建立 Python UDTF API，以停止從輸入 table 取用數據列
• [SPARK-45731] [SC-147929][SQL] 也使用 ANALYZE TABLE 命令 updatepartition 統計數據
• [SPARK-45868] [SC-148355][CONNECT]請務必 spark.table 搭配 Vanilla spark 使用相同的剖析器
• [SPARK-45882] [SC-148161][SQL]BroadcastHashJoinExec 傳播分割應遵守 CoalescedHashPartitioning
• [SPARK-45710] [SC-147428][SQL]將名稱指派給錯誤_LEGACY_ERROR_TEMP_21[59,60,61,62]
• [SPARK-45915] [SC-148306][SQL]將 decimal（x， 0） 與 In 中的 IntegralType 相同 PromoteStrings
• [SPARK-45786] [SC-147552][SQL]修正不正確的十進位乘法和除法結果
• [SPARK-45871][SC-148084][CONNECT]模組中.toBuffer與相關的connect優化集合轉換
• [SPARK-45822] [SC-147546][CONNECT]SparkConnectSessionManager 可能會查閱已停止的sparkcontext
• [SPARK-45913] [SC-148289][PYTHON]將內部屬性從 PySpark 錯誤設為私用。
• [SPARK-45827] [SC-148201][SQL]在 Spark 中新增 Variant 資料類型。
• [SPARK-44886] [SC-147876][SQL] 引進 CLUSTER BY 子句以便用於 CREATE/REPLACE TABLE
• [SPARK-45756] [SC-147959][CORE]支援 spark.master.useAppNameAsAppId.enabled
• [SPARK-45798] [SC-147956][CONNECT]判斷提示伺服器端會話標識碼
• [SPARK-45896][SC-148091][SQL]使用正確的預期型別建構ValidateExternalType
• [SPARK-45902] [SC-148123][SQL] Remove 未使用的函式 resolvePartitionColumnsDataSource
• [SPARK-45909] [SC-148137][SQL] RemoveNumericType 轉換，如果可以在 IsNotNull 安全地向上轉換
• [SPARK-42821] [SC-147715][SQL] Remove splitFiles 方法中未使用的 parameters
• [SPARK-45875] [SC-148088][CORE] RemoveMissingStageTableRowData 來自 core 模組
• [SPARK-45783] [SC-148120][PYTHON][CONNECT] 在啟用 Spark Connect 模式但遠端 URL 未 set 時改善錯誤訊息
• [SPARK-45804] [SC-147529][UI]新增spark.ui.threadDump.flamegraphEnabled config 以開啟/關閉火焰圖形
• [SPARK-45664] [SC-146878][SQL]介紹 orc 壓縮編解碼器的對應程式
• [SPARK-45481] [SC-146715][SQL]介紹 Parquet 壓縮編解碼器的對應程式
• [SPARK-45752] [SC-148005][SQL]簡化檢查未參考 CTE 關係的程式代碼
• [SPARK-44752] [SC-146262][SQL] XML： Update Spark Docs
• [SPARK-45752] [SC-147869][SQL]CheckAnalysis0 應該檢查未推斷的 CTE
• [SPARK-45842] [SC-147853][SQL] 重構 Catalog 函式 API 以使用分析器
• [SPARK-45639] [SC-147676][SQL][PYTHON]支援在 DataFrameReader 中載入 Python 數據源
• [SPARK-45592] [SC-146977][SQL]AQE 中 InMemoryTableScanExec 的正確性問題
• [SPARK-45794] [SC-147646][SS]介紹狀態元數據來源來查詢串流狀態元數據資訊
• [SPARK-45739] [SC-147059][PYTHON]僅針對 faulthandler 攔截 IOException 而不是 EOFException
• [SPARK-45677] [SC-146700]觀察 API 的更佳錯誤記錄
• [SPARK-45544] [SC-146873][CORE]將 SSL 支援整合到 TransportContext
• [SPARK-45654] [SC-147152][PYTHON]新增 Python 數據源寫入 API
• [SPARK-45771][SC-147270][CORE]默認為啟用spark.eventLog.rolling.enabled
• [SPARK-45713] [SC-146986][PYTHON]支援註冊 Python 數據源
• [SPARK-45656] [SC-146488][SQL]修正不同數據集上具有相同名稱的具名觀察時觀察
• [SPARK-45808] [SC-147571][CONNECT][PYTHON]更好的 SQL 例外狀況錯誤處理
• [SPARK-45774][SC-147353][CORE][UI]中的支援spark.master.ui.historyServerUrlApplicationPage
• [SPARK-45776] [SC-147327][CORE] Remove SPARK-39553 中新增 MapOutputTrackerMaster#unregisterShuffle 的防禦 Null 檢查
• [SPARK-45780] [SC-147410][CONNECT]在 InheritableThread 中傳播所有 Spark Connect 用戶端線程定位
• [SPARK-45785] [SC-147419][CORE]支援 spark.deploy.appNumberModulo 輪替應用程式號碼
• [SPARK-45793] [SC-147456][CORE]改善內建壓縮編解碼器
• [SPARK-45757] [SC-147282][ML] 避免在 Binarizer 中重新計算 NNZ
• [SPARK-45209] [SC-146490][CORE][UI]Executor 線程傾印頁面的 Flame Graph 支援
• [SPARK-45777][SC-147319][CORE]中的支援spark.test.appIdLocalSchedulerBackend
• [SPARK-45523] [SC-146331][PYTHON]將 Null 檢查重構為具有快捷方式
• [SPARK-45711] [SC-146854][SQL]介紹avro壓縮編解碼器的對應程式
• [SPARK-45523] [SC-146077][Python] 如果 UDTF 傳回 None 給任何不可為空值的 column 傳回有用的錯誤訊息
• [SPARK-45614] [SC-146729][SQL]將名稱指派給錯誤_LEGACY_ERROR_TEMP_215[6,7,8]
• [SPARK-45755] [SC-147164][SQL] 藉由套用全域 limit1 來改善 Dataset.isEmpty()
• [SPARK-45569] [SC-145915][SQL]將名稱指派給錯誤_LEGACY_ERROR_TEMP_2153
• [SPARK-45749] [SC-147153][CORE][WEBUI] 修正 Spark History Server 以正確排序 Durationcolumn
• [SPARK-45754] [SC-147169][CORE]支援 spark.deploy.appIdPattern
• [SPARK-45707][SC-146880][SQL]使用簡化DataFrameStatFunctions.countMinSketchCountMinSketchAgg
• [SPARK-45753] [SC-147167][CORE]支援 spark.deploy.driverIdPattern
• [SPARK-45763] [SC-147177][CORE][UI] 改善 MasterPage，只在存在時顯示 Resourcecolumn
• [SPARK-45112] [SC-143259][SQL]在 SQL 數據集函式中使用未解析的函式解析

Databricks ODBC/JDBC 驅動程式支援

Databricks 支援在過去 2 年中發行的 ODBC/JDBC 驅動程式。 請下載最近發行的驅動程式和升級 (下載 ODBC，下載 JDBC)。

維護更新

請參閱 Databricks Runtime 14.3 維護更新。

系統環境

• 作業系統：Ubuntu 22.04.3 LTS
• Java：Zulu 8.74.0.17-CA-linux64
• Scala：2.12.15
• Python：3.10.12
• R：4.3.1
• Delta Lake：3.1.0

已安裝的 Python 程式庫

已安裝的 R 程式庫

R 連結庫會從 2023-02-10 上的 Posit 封裝管理員 CRAN 快照集安裝。

安裝 Java 和 Scala 函式庫 (Scala 2.12 叢群版本)