Noviembre de 2020

Estas características y mejoras Azure Databricks plataforma se publicaron en noviembre de 2020.

Nota

Las versiones se provisionalmente. Es Azure Databricks la cuenta de lanzamiento no se puede actualizar hasta una semana o más después de la fecha de lanzamiento inicial.

Finaliza el soporte técnico de Databricks Runtime 6.6

26 de noviembre de 2020

La compatibilidad con Databricks Runtime 6.6, Databricks Runtime 6.6 para Machine Learning y Databricks Runtime 6.6 para Genomics finalizó el 26 de noviembre. Consulte Ciclo de vida de compatibilidad del entorno de ejecución de Databricks.

Registro de modelos de MLflow, GA

Del 18 de noviembre al 1 de diciembre de 2020: versión 3.33

El registro de modelos de MLflow ahora está disponible de forma general. Se han realizado varias mejoras desde que se publicó Model Registry para la versión preliminar pública:

  • Registro de diagnóstico para acciones en objetos del Registro de modelos. Las acciones de Registro de modelos ahora se capturan en los registros de diagnóstico. Consulte Eventos de registro de diagnóstico para ver las acciones y los parámetros registrados.

  • Comentarios de las versiones del modelo. Ahora puede agregar comentarios a las versiones del modelo, lo que le permite usar el Registro de modelos para las discusiones del equipo para ayudar a administrar la canalización de producción de modelos.

  • Etiquetas en modelos y versiones de modelos. Puede crear etiquetas para modelos y versiones de modelos y buscarlas mediante la API.

  • Mejoras en la dirección URL de la página de modelos registrados. La dirección URL de esta página ahora conserva su historial, por lo que puede navegar con los botones atrás y hacia delante del explorador a medida que realiza consultas y ve modelos desde esta página. También puede compartir la dirección URL con compañeros que verán la misma vista.

Filtrado de las ejecuciones de experimentos en función de si un modelo registrado está asociado

Del 18 de noviembre al 1 de diciembre de 2020: versión 3.33

Al ver las ejecuciones de un experimento, ahora puede filtrar las ejecuciones en función de si crearon una versión del modelo o no. Para obtener más información, vea Ejecuciones de filtro.

Del 18 de noviembre al 1 de diciembre de 2020: versión 3.33

La galería de Integraciones de asociados se ha movido del menú Cuenta a la pestaña Agregar datos. Para más información, consulte Integraciones de datos de asociados.

Las directivas de clúster ahora usan lista de permitidos y lista de bloqueados como nombres de tipo de directiva.

Del 18 de noviembre al 1 de diciembre de 2020: versión 3.33

Las directivas de clúster ahora usan "allowlist" y "blocklist" como tipos de directiva, reemplazando "whitelist" y "blacklist". Consulte Definiciones de directiva de clúster. Tenga en cuenta que esto se anunció originalmente como una característica de la versión 3.31, que era incorrecta.

Reintentos automáticos cuando se produce un error en la creación de un clúster de trabajo

Importante

Esta actualización se revirtó después de la versión 3.33.

Del 18 de noviembre al 1 de diciembre de 2020: versión 3.33

Azure Databricks ahora vuelve a intenser automáticamente la creación de clústeres de trabajos cuando se producen errores recuperables específicos. Las ejecuciones de trabajos permanecen en RunLifeCycleState: PENDING hasta que el clúster se inicia correctamente. Cada intento tiene un nombre cluster_id y diferente. Cuando la creación del clúster se realiza correctamente, la ejecución realiza la transición a RunLifeCycleState: RUNNING.

Del 18 de noviembre al 1 de diciembre de 2020: versión 3.33

Ahora puede ver una tabla de contenido de los cuadernos y usarla para navegar rápidamente dentro de un cuaderno. La tabla de contenido del cuaderno se crea automáticamente en función de los encabezados de Markdown. Para obtener más información, vea Ver tabla de contenido.

Databricks SQL (versión preliminar pública)

18 de noviembre de 2020

Databricks se complace en presentar Databricks SQL, un entorno intuitivo para ejecutar consultas ad hoc y crear paneles en los datos almacenados en el lago de datos. Databricks SQL permite a su organización operar con una arquitectura de lakehouse de varias nubes que proporciona rendimiento de almacenamiento de datos con la economía del lago de datos, a la vez que proporciona una experiencia de usuario de ANÁLISIS DE SQL excelente. Databricks SQL:

  • Se integra con las herramientas de inteligencia empresarial que usa actualmente, como Tableau y Microsoft Power BI, para realizar consultas en los datos más completos y recientes de su lago de datos.
  • Complementa las herramientas de inteligencia empresarial existentes con una interfaz nativa de SQL que permite tanto a los analistas de datos como a los científicos de datos realizar consultas en los datos del lago de datos directamente en Azure Databricks.
  • Permite compartir información de consulta mediante visualizaciones enriquecidas y paneles de arrastrar y colocar con generación automática de alertas cuando se realizan cambios importantes en los datos.
  • Usa puntos de conexión de SQL para aportar confiabilidad, calidad, escala, seguridad y rendimiento a su lago de datos, por lo que puede ejecutar cargas de trabajo de análisis tradicionales con los datos más recientes y completos.

Consulte la guía de SQL de Databricks para obtener más información. Para solicitar acceso, póngase en contacto con un representante de Azure Databricks.

Los clústeres de nodo único admiten ya Databricks Container Services

4-10 de noviembre de 2020: versión 3.32

Ahora puede usar Databricks Container Services en clústeres de nodo único. Para más información, consulte Clústeres de nodo único y Personalización de contenedores con Databricks Container Services.

Databricks Runtime 7.4 GA

3 de noviembre de 2020

Databricks Runtime 7.4, Databricks Runtime 7.4 ML y Databricks Runtime 7.4 para Genomics ya están disponibles con carácter general.

Para obtener información, vea las notas de la versión completa en Databricks Runtime 7.4 (no compatible), Databricks Runtime 7.4 para Machine Learning (no compatible)y Databricks Runtime 7.4 para Genomics (no compatible).

Actualización del controlador JDBC de Databricks

3 de noviembre de 2020

Se ha publicado una nueva versión del controlador JDBC de Databricks. La nueva versión contiene una serie de correcciones de errores, especialmente, el controlador devuelve ahora el número correcto de filas modificadas de las operaciones DML cuando se proporciona mediante Databricks Runtime.

Databricks Connect 7.3 (versión beta)

3 de noviembre de 2020

Databricks Connect 7.3 ya está disponible como versión beta.

Databricks Connect 7.3 permite usar tokens de Azure Active Directory para autenticarse en Azure Databricks y admite Azure Active Directory de credenciales. Esto le permite autenticarse automáticamente en Azure Data Lake Storage Gen1 y Azure Data Lake Storage Gen2 desde Databricks Connect con la misma identidad Azure Active Directory que utiliza para autenticarse en Azure Databricks.

Para más información, consulte las notas de la versión de Databricks Connect y Databricks Connect.