共用方式為

Databricks Runtime 15.2

  • 發行項

下列版本資訊提供由 Apache Spark 3.5.0 提供之 Databricks Runtime 15.2 的相關信息。

Databricks 於 2024 年 5 月發行此版本。

提示

若要查看已達到終止支援 (EoS) 之 Databricks Runtime 版本的版本資訊，請參閱終止支援 Databricks Runtime 版本資訊。 EoS Databricks Runtime 版本已淘汰，且可能未更新。

行為變更

清理 COPY INTO 元數據檔案

在寫入的數據表上執行 COPY INTO，現在會清除與追蹤內嵌檔案相關聯的未參考元數據。 對的作業語意 COPY INTO沒有任何影響。

Lakehouse Federation 已正式發行 (GA)

在 Databricks Runtime 15.2 和更新版本中， 下列資料庫類型的 Lakehouse 同盟 連接器已正式推出（GA）：

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • Amazon Redshift
  • Snowflake
  • Microsoft SQL Server
  • Azure Synapse (SQL 資料倉儲)
  • Databricks

此版本也引入了下列改善：

  • 支援 Snowflake 和 Microsoft SQL Server 連接器中的單一登入 (SSO) 驗證。

  • 來自無伺服器計算環境的 SQL Server 連接器的 Azure Private Link 支援。 請參閱步驟 3：建立私人端點規則。

  • 對於其他下推 (字串、數學及其他函式) 的支援。

  • 已改善不同查詢圖形的下推成功率。

  • 其他下推偵錯功能：

    • EXPLAIN FORMATTED 輸出會顯示下推查詢文字。
    • 查詢設定檔 UI 會顯示下推查詢文字、聯合節點識別碼和 JDBC 查詢執行次數 (詳細資訊模式)。 請參閱<檢視系統產生的同盟查詢>。

BY POSITION 用於搭配無標頭 CSV 檔案的數據 COPY INTO 行對應

在 Databricks Runtime 15.2 和更新版本中，您可以 BY POSITION 搭配 使用關鍵詞（或替代語法 ( col_name [ , <col_name> ... ] )），將無標頭 CSV 檔案簡化 COPY INTO 源數據行以目標數據表數據行對應。 請參閱 參數。

當 Spark 工作失敗併發生 Resubmitted 錯誤時減少記憶體耗用量

在 Databricks Runtime 15.2 和更新版本中，當工作失敗併發生錯誤時，Spark TaskInfo.accumulables() 方法的傳回值是空的 Resubmitted 。 先前，方法會傳回先前成功工作嘗試的值。 此行為變更會影響下列取用者：

  • 使用類別的 EventLoggingListener Spark工作。
  • 自定義Spark接聽程式。

若要還原為先前的行為，請將 spark.scheduler.dropTaskInfoAccumulablesOnTaskCompletion.enabled 設定為 false。

已停用檢視調適性查詢執行計劃版本

為了減少記憶體耗用量，現在 Spark UI 中預設會停用調適型查詢執行 （AQE） 計劃版本。 若要在 Spark UI 中啟用檢視 AQE 方案版本，請將 設定 spark.databricks.sql.aqe.showPlanChangesInUI.enabled 為 true。

保留查詢的限制會降低，以減少Spark UI記憶體使用量

在 Databricks Runtime 15.2 和更新版本中，若要減少 Azure Databricks 計算中 Spark UI 所耗用的記憶體，UI 中可見查詢數目的限制從 1000 降低到 100。 若要變更限制，請使用 spark.sql.ui.retainedExecutions Spark組態來設定新的值。

DESCRIBE HISTORY 現在會顯示用於使用液體叢集資料表的叢集資料欄

當您執行 DESCRIBE HISTORY 查詢時，operationParameters 欄預設會顯示用於 clusterBy 和 CREATE OR REPLACE 作業的 OPTIMIZE 欄位。 對於使用液體叢集的 Delta 資料表，clusterBy 欄位會填入資料表的叢集欄。 如果資料表不使用液體叢集，則欄位會是空的。

新功能和改進

主要和外鍵的支援為 GA

對於 Databricks Runtime 中主索引鍵和外部索引鍵的支援已正式發行。 GA 版本包含下列使用主索引鍵和外部索引鍵所需權限的變更：

  • 若要定義外部索引鍵，您必須對於包含外部索引鍵所參考的主索引鍵的資料表擁有 SELECT 權限。 您不需要擁有包含主索引鍵的資料表，但是過去則需要擁有。
  • 使用 CASCADE 子句刪除主索引鍵不需要定義參考主要索引鍵的外部索引鍵的資料表權限。 過去您則需要擁有參考資料表。
  • 刪除包含限制式的資料表現在需要與刪除不包含限制式的資料表擁有相同權限。

若要瞭解如何將主要和外部索引鍵與資料表或檢視搭配使用，請參閱 CONSTRAINT 子句、ADD CONSTRAINT 子句和 DROP CONSTRAINT 子句。

液體叢集是 GA

現在已使用 Databricks Runtime 15.2 和更新版本正式發行對液體叢集的支援。 請參閱<針對差異資料表使用液態叢集>。

類型擴大處於公開預覽狀態

您現在可以在 Delta Lake 支援的資料表上啟用類型擴展。 啟用類型擴展的資料表允許將資料欄類型變更為較寬的資料類型，而不需要重寫基礎資料檔。 請參閱類型擴展。

已新增至 SQL 合併語法的結構描述演進子句

您現在可以將 WITH SCHEMA EVOLUTION 子句新增至 SQL 合併陳述式，以便啟用作業的結構描述演進。 請參閱<合併的結構描述演進語法>。

PySpark 自定義數據源可在公開預覽中取得

您可以使用 Python （PySpark） DataSource API 來建立 PySpark DataSource，以便從自定義數據源讀取，並使用 Python 寫入 Apache Spark 中的自定義數據接收器。 請參閱 PySpark 自定義數據源

applyInPandas 和 mapInPandas 現在可在具有共用存取模式的 Unity 目錄計算上使用

作為 Databricks Runtime 14.3 LTS 維護版本的一部分， applyInPandas 現在 mapInPandas 在執行 Databricks Runtime 14.3 和更新版本的共用存取模式計算上支援 UDF 類型。

使用 dbutils.widgets.getAll（） 取得筆記本中的所有小工具

用來dbutils.widgets.getAll()取得筆記本中的所有小工具值。 將多個 Widget 值傳遞至 Spark SQL 查詢時，這特別有用。

Vacuum 詳細目錄支援

在 Delta 資料表上執行 VACUUM 命令時，您現在可以指定要考慮的檔案詳細目錄。 請參閱 <OSS Delta 文件>。

支援 Zstandard 壓縮函式

您現在可以使用 zst_compress、zstd_decompress 和 try_zstd_decompress 函式壓縮與解壓縮 BINARY 資料。

錯誤修正

SQL UI 中的查詢計劃現在已正確顯示 PhotonWriteStage

在 SQL UI 中顯示時，查詢計劃中的 write 命令會錯誤地將 PhotonWriteStage 顯示顯示為運算子。 在此版本中，UI 已更新成將 PhotonWriteStage 顯示為階段。 這只是 UI 變更，不會影響執行查詢的方式。

Ray 已更新以修正啟動Ray叢集的問題

此版本包含已修補的 Ray 版本，可修正重大變更，以防止 Ray 叢集從 databricks Runtime for 機器學習 開始。 這項變更可確保 Ray 功能與 15.2 之前的 Databricks Runtime 版本相同。

已更正和 DataFrame.sort() 函式的錯誤類別DataFrame.sortWithinPartitions()

此版本包含 PySpark DataFrame.sort() 和 DataFrame.sortWithinPartitions() 函式的更新，以確保 ZERO_INDEX 在傳遞為索引自變數時 0 擲回錯誤類別。 先前，已擲回錯誤類別 INDEX_NOT_POSITIVE 。

ipywidgets 從 8.0.4 降級為 7.7.2

若要修正將 ipywidgets 升級至 Databricks Runtime 15.0 中 8.0.4 所產生的錯誤，ipywidgets 已降級為 Databricks Runtime 15.2 中的 7.7.2。 這是先前 Databricks Runtime 版本中所包含的相同版本。

連結庫升級

  • 升級的 Python 連結庫：
    • 從 3.1.42 到 3.1.43 的 GitPython
    • 從 2.17.1 到 2.18.0 的 google-api-core
    • 從 2.28.1 到 2.29.0 的 google-auth
    • 從 2.15.0 到 2.16.0 的 google-cloud-storage
    • googleapis-common-protos，從 1.62.0 到 1.63.0
    • ipywidgets 從 8.0.4 到 7.7.2
    • mlflow-skinny from 2.11.1 to 2.11.3
    • s3transfer 從 0.10.0 到 0.10.1
    • 從 0.4.4 到 0.5.0 的 sqlparse
    • 從 4.7.1 到 4.10.0 typing_extensions
  • 升級的 R 程式庫：
  • 升級的 Java 程式庫：
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-autoscaling 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudformation，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudfront 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudhsm，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudsearch 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudtrail，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatch，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatchmetrics，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-codedeploy，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitoidentity 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitosync，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-config，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-core 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-datapipeline 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-directconnect 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-directory，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-dynamodb 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ec2，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ecs，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-efs，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticache 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticbeanstalk，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticloadbalancing from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elastictranscoder，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-emr，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-glacier from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-glue 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-iam，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-importexport 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-kinesis，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-kms，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-lambda，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-logs 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-machinelearning 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-opsworks，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-rds，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-redshift 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-route53，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-s3，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ses，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-simpledb，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-simpleworkflow 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-sns，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-sqs，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ssm，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-storagegateway 從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-sts，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-support，從 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-workspaces from 1.12.390 到 1.12.610
    • com.amazonaws.jmespath-java，從 1.12.390 到 1.12.610

Apache Spark

Databricks Runtime 15.2 包含 Apache Spark 3.5.0。 此版本包含 Databricks Runtime 15.1 （EoS） 中包含的所有 Spark 修正和改善，以及下列對 Spark 進行的其他錯誤修正和改進：

  • [SPARK-47941] [SC-163568][SS][連線]將 ForeachBatch 背景工作初始化錯誤傳播給 PySpark 的使用者
  • [SPARK-47412] [SC-163455][SQL]新增 LPad/RPad 的定序支援。
  • [SPARK-47907] [SC-163408][SQL]將砰砰
  • [SPARK-46820] [SC-157093][PYTHON]藉由還原來修正錯誤訊息回歸 new_msg
  • [SPARK-47602] [SPARK-47577][SPARK-47598][SPARK-47577]Core/MLLib/資源管理員：結構化記錄移轉
  • [SPARK-47890] [SC-163324][CONNECT][PYTHON]將 Variant 函式新增至 Scala 和 Python。
  • [SPARK-47894] [SC-163086][CORE][WEBUI]將頁面新增 Environment 至主要UI
  • [SPARK-47805] [SC-163459][SS]實作 MapState 的 TTL
  • [SPARK-47900] [SC-163326]修正隱含定序的檢查 （UTF8_BINARY） 定序
  • [SPARK-47902] [SC-163316][SQL]讓計算目前時間* 運算式折疊
  • [SPARK-47845] [SC-163315][SQL][PYTHON][CONNECT]支援 scala 和 python 分割函式中的數據行類型
  • [SPARK-47754] [SC-162144][SQL]Postgres：支持讀取多維度陣列
  • [SPARK-47416] [SC-163001][SQL]將新的函式新增至 CollationBenchmark #90339
  • [SPARK-47839] [SC-163075][SQL]修正 RewriteWithExpression 中的匯總錯誤
  • [SPARK-47821] [SC-162967][SQL]實作is_variant_null表達式
  • [SPARK-47883] [SC-163184][SQL]使用 RowQueue 進行 CollectTailExec.doExecute 延遲
  • [SPARK-47390] [SC-163306][SQL]PostgresDialect 會區分 TIMESTAMP 與 TIMESTAMP_TZ
  • [SPARK-47924] [SC-163282][CORE]將 DEBUG 記錄新增至 DiskStore.moveFileToBlock
  • [SPARK-47897] [SC-163183][SQL][3.5] 修正 Scala 2.12 中的 ExpressionSet 效能回歸
  • [SPARK-47565] [SC-161786][PYTHON]PySpark 背景工作集區當機復原
  • [SPARK-47885] [SC-162989][PYTHON][CONNECT]讓 pyspark.resource 與 pyspark-connect 相容
  • [SPARK-47887][SC-163122][CONNECT]從移除未使用的匯入spark/connect/common.protospark/connect/relations.proto
  • [SPARK-47751] [SC-161991][PYTHON][CONNECT]讓pyspark.worker_utils與 pyspark-connect 相容
  • [SPARK-47691] [SC-161760][SQL]Postgres：在寫入端支援多維度陣列
  • [SPARK-47617] [SC-162513][SQL]新增定序的 TPC-DS 測試基礎結構
  • [SPARK-47356] [SC-162858][SQL]新增 ConcatWs 和 Elt 的支援（所有定序）
  • [SPARK-47543][SC-161234][CONNECT][PYTHON]從 Pandas DataFrame 推斷dictMapType為允許建立 DataFrame
  • [SPARK-47863] [SC-162974][SQL]修正 startsWith 和 endsWith ICU 的定序感知實作
  • [SPARK-47867] [SC-162966][SQL]支援 JSON 掃描中的變體。
  • [SPARK-47366] [SC-162475][SQL][PYTHON]新增適用於 PySpark 的 VariantVal
  • [SPARK-47803] [SC-162726][SQL]支援轉換成 variant。
  • [SPARK-47769] [SC-162841][SQL]新增schema_of_variant_agg表達式。
  • [SPARK-47420] [SC-162842][SQL]修正測試輸出
  • [SPARK-47430] [SC-161178][SQL]支援 MapType 的 GROUP BY
  • [SPARK-47357] [SC-162751][SQL]新增 Upper、Lower、InitCap 的支援 （所有定序）
  • [SPARK-47788] [SC-162729][SS]確保串流具狀態作業的哈希分割相同
  • [SPARK-47776] [SC-162291][SS]不允許在具狀態運算子的索引鍵架構中使用二進位不等定序
  • [SPARK-47673] [SC-162824][SS]實作 ListState 的 TTL
  • [SPARK-47818] [SC-162845][CONNECT]介紹 SparkConnectPlanner 中的計劃快取，以改善分析要求的效能
  • [SPARK-47694] [SC-162783][CONNECT]在客戶端上設定訊息大小上限
  • [SPARK-47274] 還原 “[SC-162479][PYTHON][SQL] 提供更多 usef...
  • [SPARK-47616] [SC-161193][SQL]新增使用者檔以從 MySQL 對應 Spark SQL 數據類型
  • [SPARK-47862] [SC-162837][PYTHON][CONNECT]修正 Proto 檔案的產生
  • [SPARK-47849] [SC-162724][PYTHON][CONNECT]將發行腳本變更為發行 pyspark-connect
  • [SPARK-47410] [SC-162518][SQL]重構 UTF8String 和 CollationFactory
  • [SPARK-47807] [SC-162505][PYTHON][ML] 讓 pyspark.ml 與 pyspark-connect 相容
  • [SPARK-47707] [SC-161768][SQL]MySQL 連接器/J 5.x JSON 類型的特殊處理
  • [SPARK-47765] 還原 “[SC-162636][SQL] 新增 SET 定序以剖析...
  • [SPARK-47081] [SC-162151][CONNECT][FOLLOW]改善進度處理程式的可用性
  • [SPARK-47289] [SC-161877][SQL]允許擴充功能在說明計劃中記錄擴充資訊
  • [SPARK-47274] [SC-162479][PYTHON][SQL]為 PySpark DataFrame API 錯誤提供更實用的內容
  • [SPARK-47765] [SC-162636][SQL]將 SET COLLATION 新增至剖析器規則
  • [SPARK-47828] [SC-162722][CONNECT][PYTHON] DataFrameWriterV2.overwrite 失敗且計劃無效
  • [SPARK-47812] [SC-162696][CONNECT]支援 ForEachBatch 背景工作角色的 SparkSession 串行化
  • [SPARK-47253] [SC-162698][CORE]允許 LiveEventBus 停止，而不會完全清空事件佇列
  • [SPARK-47827] [SC-162625][PYTHON]遺漏已淘汰功能的警告
  • [SPARK-47733] [SC-162628][SS]新增轉換的自定義計量WithState 運算子部分的查詢進度
  • [SPARK-47784] [SC-162623][SS]將 TTLMode 和 TimeoutMode 合併成單一 TimeMode。
  • [SPARK-47775] [SC-162319][SQL]支援變體規格中剩餘的純量類型。
  • [SPARK-47736] [SC-162503][SQL]新增 AbstractArrayType 的支援
  • [SPARK-47081] [SC-161758][CONNECT]支援查詢執行進度
  • [SPARK-47682] [SC-162138][SQL]支援從 variant 轉換。
  • [SPARK-47802] [SC-162478][SQL]將 （） 從意義結構（） 還原回意義 *
  • [SPARK-47680] [SC-162318][SQL]新增variant_explode表達式。
  • [SPARK-47809] [SC-162511][SQL] checkExceptionInExpression 應該檢查每個 Codegen 模式的錯誤
  • [SPARK-41811][SC-162470][PYTHON][CONNECT]使用實作SQLStringFormatterWithRelations
  • [SPARK-47693] [SC-162326][SQL]為UTF8_BINARY_LCASE定序中使用的UTF8String 新增小寫比較優化
  • [SPARK-47541] [SC-162006][SQL]複雜類型中的定序字串，支援反向作業、array_join、concat、map
  • [SPARK-46812] [SC-161535][CONNECT][PYTHON]讓 mapInPandas / mapInArrow 支援 ResourceProfile
  • [SPARK-47727] [SC-161982][PYTHON]將 SparkConf 設為 SparkSession 和 SparkContext 的根層級
  • [SPARK-47406] [SC-159376][SQL]處理 MYSQLDialect 中的 TIMESTAMP 和 DATETIME
  • [SPARK-47081] 還原 “[SC-161758][CONNECT] 支持查詢執行程式...
  • [SPARK-47681] [SC-162043][SQL]新增schema_of_variant表達式。
  • [SPARK-47783] [SC-162222]新增一些遺漏的 SQLSTATEs 以清除 YY000 以使用...
  • [SPARK-47634] [SC-161558][SQL]新增停用地圖索引鍵正規化的舊版支援
  • [SPARK-47746] [SC-162022]在 RocksDBStateEncoder 中實作以序數為基礎的範圍編碼
  • [SPARK-47285] [SC-158340][SQL]AdaptiveSparkPlanExec 應該一律使用 context.session
  • [SPARK-47643] [SC-161534][SS][PYTHON]新增 python 串流來源的 pyspark 測試
  • [SPARK-47582] [SC-161943][SQL]使用變數將 Catalyst logInfo 遷移至結構化記錄架構
  • [SPARK-47558] [SC-162007][SS]ValueState 的狀態 TTL 支援
  • [SPARK-47358] [SC-160912][SQL][COLLATION]改善重複表達式支援以傳回正確的數據類型
  • [SPARK-47504] [SC-162044][SQL]解決 StringTypeCollated 的 AbstractDataType simpleStrings
  • [SPARK-47719] 還原 “[SC-161909][SQL] 變更 spark.sql.legacy.t...
  • [SPARK-47657] [SC-162010][SQL]實作每個檔案來源的定序篩選下推支援
  • [SPARK-47081] [SC-161758][CONNECT]支援查詢執行進度
  • [SPARK-47744] [SC-161999]新增對範圍編碼器中負值位元組的支援
  • [SPARK-47713] [SC-162009][SQL][CONNECT]修正自我聯結失敗
  • [SPARK-47310] [SC-161930][SS]為狀態存放區值部分的多個值新增合併作業的微基準檢驗
  • [SPARK-47700] [SC-161774][SQL]使用 treeNode 修正錯誤訊息的格式設定
  • [SPARK-47752] [SC-161993][PS][CONNECT]讓 pyspark.pandas 與 pyspark-connect 相容
  • [SPARK-47575] [SC-161402][SPARK-47576][SPARK-47654]在結構化記錄架構中實作logWarning/logInfo API
  • [SPARK-47107] [SC-161201][SS][PYTHON]為 Python 串流數據源實作數據分割讀取器
  • [SPARK-47553] [SC-161772][SS]新增轉換的 Java 支援WithState 運算子 API
  • [SPARK-47719] [SC-161909][SQL]將 spark.sql.legacy.timeParserPolicy 默認變更為 CORRECTED
  • [SPARK-47655] [SC-161761][SS]整合定時器與狀態 v2 的初始狀態處理
  • [SPARK-47665] [SC-161550][SQL]使用SMALLINT將ShortType寫入 MYSQL
  • [SPARK-47210] [SC-161777][SQL]新增隱含轉型而不具決定性的支援
  • [SPARK-47653] [SC-161767][SS]新增負數值類型和範圍掃描密鑰編碼器的支援
  • [SPARK-46743] [SC-160777][SQL]計算常數折迭后的 Bug
  • [SPARK-47525] [SC-154568][SQL]支援地圖屬性上的子查詢相互關聯聯結
  • [SPARK-46366] [SC-151277][SQL]在 BETWEEN 中使用 WITH 運算式以避免重複表達式
  • [SPARK-47563] [SC-161183][SQL]在建立時新增地圖正規化
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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)。

請參閱 Databricks Runtime 15.2 維護更新。

系統環境

  • 操作系統：Ubuntu 22.04.4 LTS
  • Java：Zulu 8.74.0.17-CA-linux64
  • Scala：2.12.15
  • Python：3.11.0
  • R：4.3.2
  • Delta Lake：3.2.0

已安裝的 Python 程式庫

程式庫 版本 程式庫 版本 程式庫 版本
asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 azure-core 1.30.1
azure-storage-blob 12.19.1 azure-storage-file-datalake 12.14.0 backcall 0.2.0
black 23.3.0 blinker 1.4 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 cachetools 5.3.3 certifi 2023.7.22
cffi 1.15.1 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
click 8.0.4 cloudpickle 2.2.1 comm 0.1.2
contourpy 1.0.5 cryptography 41.0.3 cycler 0.11.0
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pycparser 2.21 pydantic 1.10.6 Pygments 2.15.1
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pyparsing 3.0.9 python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.1.1
pytz 2022.7 PyYAML 6.0 pyzmq 23.2.0
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stack-data 0.2.0 statsmodels 0.14.0 tenacity 8.2.2
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wheel 0.38.4 zipp 3.11.0

已安裝的 R 程式庫

R 連結庫會從 Posit 封裝管理員 CRAN 快照集安裝。

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httr2 1.0.0 ids 1.0.1 ini 0.3.1
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later 1.3.2 lattice 0.21-8 Lava 1.7.3
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magrittr 2.0.3 markdown 1.12 MASS 7.3-60
矩陣 1.5-4.1 memoise 2.0.1 方法 4.3.2
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parallelly 1.36.0 pillar 1.9.0 pkgbuild 1.4.3
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prettyunits 1.2.0 pROC 1.18.5 processx 3.8.3
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Rcpp 1.0.12 RcppEigen 0.3.3.9.4 reactable 0.4.4
reactR 0.5.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
recipes 1.0.9 rematch 2.0.0 rematch2 2.1.2
remotes 2.4.2.1 reprex 2.1.0 reshape2 1.4.4
rlang 1.1.3 rmarkdown 2.25 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.1 rpart 4.1.21 rprojroot 2.0.4
Rserve 1.8-13 RSQLite 2.3.5 rstudioapi 0.15.0
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stats4 4.3.2 stringi 1.8.3 stringr 1.5.1
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systemfonts 1.0.5 tcltk 4.3.2 testthat 3.2.1
textshaping 0.3.7 tibble 3.2.1 tidyr 1.3.1
tidyselect 1.2.0 tidyverse 2.0.0 timechange 0.3.0
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utf8 1.2.4 utils 4.3.2 uuid 1.2-0
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vroom 1.6.5 waldo 0.5.2 whisker 0.4.1
withr 3.0.0 xfun 0.41 xml2 1.3.6
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安裝 Java 和 Scala 函式庫 (Scala 2.12 叢群版本)

群組識別碼 成品識別碼 版本
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com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.610
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com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.610
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com.github.wendykierp JTransforms 3.1
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