März 2020
Diese Features und Azure Databricks-Plattformverbesserungen wurden im März 2020 veröffentlicht.
Hinweis
Releases werden gestaffelt. Ihr Azure Databricks-Konto wird möglicherweise erst eine Woche nach dem Datum der ersten Veröffentlichung aktualisiert.
Gemeinsamer Hub für verwaltete MLflow-Modellregistrierung verfügbar (Public Preview)
26. bis 31. März 2020: Version 3.16
Die MLflow-Modellregistrierung ist ein kollaborativer Hub, an dem Teams Machine Learning-Modelle freigeben, zusammenarbeiten (vom Experimentieren, über das Staging bis zur Produktion), Modelle in Genehmigungs- und Governanceworkflows integrieren und Modellimplementierungen nachverfolgen können. Die verwaltete MLflow-Modellregistrierung ist jetzt für alle Kunden von Azure Databricks als Public Preview verfügbar.
Arbeitsbereichs-, Pool- und Clustertags werden an DBU-Nutzungsdetails und Azure-VMs weitergegeben, um aussagekräftigere Berichte zur Kostenverwaltung zu ermöglichen.
26. März 2020
Ab dem 26. März erfolgt ein Rollout der Tagweitergabe für Azure Databricks-Nutzungsdetails und virtuelle Azure-Computer. Das neue Feature zur Weitergabe von Tags kombiniert Azure Databricks-Arbeitsbereichs- (d. h. Ressourcengruppentags), Pool- und Clustertags und gibt sie als Ressourcentags an die Databricks-DBU-Nutzungsdetails und Azure-VMs weiter. Sie können die kombinierten Informationen zu den Tags im Azure Cost Management-Portal und in den Nutzungsdetailexporten einsehen. So erhalten Sie einen besseren Einblick in die Nutzung von Azure Databricks und eine genaue Zuordnung zu Geschäftseinheiten und Teams. Siehe Überwachen der Nutzung mithilfe von Tags.
Vorschau auf Apache Spark 3.0 in Databricks Runtime 7.0 (Beta)
22. März 2020
Databricks Runtime 7.0 (Beta) bietet eine Vorschauversion von Apache Spark 3.0 mit Scala 2.12. Probieren Sie es mit Nicht-Produktionsworkloads aus, und teilen Sie uns Ihr Feedback mit.
Weitere Informationen finden Sie in den vollständigen Versionshinweisen zu Databricks Runtime 7.0 (nicht unterstützt).
Databricks Runtime 6.5 ML (Beta)
20. März 2020
Databricks Runtime 6.5 ML (Beta) bietet das folgende Bibliotheksupgrade:
- Upgrade von MLflow von 1.5.0 auf 1.7.0
Weitere Informationen finden Sie in den vollständigen Versionshinweisen zu Databricks Runtime 6.5 für ML (nicht unterstützt).
Databricks Runtime 6.5 (Beta)
20. März 2020
Databricks Runtime 6.5 (Beta) bietet viele Bibliotheksupgrades und neue Features, einschließlich:
- Metriken für alle Schreib-, Aktualisierungs- und Löschvorgänge in einer Delta-Tabelle werden jetzt im Tabellenverlauf angezeigt.
- Sie können die Rate der in Delta Lake-Streamingmikrobatches verarbeiteten Daten begrenzen.
- Snowflake-Connector wurde auf 2.5.9 aktualisiert.
Weitere Informationen finden Sie in den vollständigen Versionshinweisen zu Databricks Runtime 6.5 (nicht unterstützt).
Azure Databricks-Feedback wird jetzt direkt an Azure Databricks-Feedbackportal weitergeleitet.
10. bis 17. März 2020: Version 3.15
Der Link unter dem Menü ? > Feedback verweist nun auf das Azure Databricks-Feedbackportal.
Entwickeln und Testen von Shiny-Anwendungen innerhalb von RStudio Server
10. bis 17. März 2020: Version 3.15
Sie können jetzt In RStudio Server gehostete Shiny-Anwendungen in Azure Databricks entwickeln und testen. Weitere Informationen finden Sie unter Shiny in Azure Databricks.
Ändern der Standardsprache eines Notebooks
10. bis 17. März 2020: Version 3.15
Sie können jetzt die Standardsprache eines Notebooks ändern.
Databricks Connect unterstützt jetzt Databricks Runtime 6.4.
6. März 2020
Databricks Connect unterstützt jetzt Databricks Runtime 6.4.
Databricks Connect unterstützt jetzt Databricks Runtime 6.3.
3. März 2020
Databricks Connect unterstützt jetzt Databricks Runtime 6.3.