2020. március
Ezek a funkciók és az Azure Databricks platform fejlesztései 2020 márciusában jelentek meg.
Feljegyzés
A kiadások szakaszosak. Előfordulhat, hogy az Azure Databricks-fiók csak a kezdeti kiadási dátum után egy héttel frissül.
Elérhető a felügyelt MLflow modellregisztrációs adatbázisának együttműködési központja (nyilvános előzetes verzió)
2020. március 26–31.: 3.16-os verzió
Az MLflow Model Registry egy együttműködési központ, ahol a csapatok megoszthatják a gépi tanulási modelleket, együttműködhetnek a kísérletezéstől az előkészítésen át az éles környezetig, integrálhatják a modelleket jóváhagyási és szabályozási munkafolyamatokkal, és nyomon követhetik a modellek üzembe helyezését. A felügyelt MLflow modellregisztrációs adatbázis mostantól nyilvános előzetes verzióban érhető el az Összes Azure Databricks-ügyfél számára.
A munkaterület-, készlet- és fürtcímkék propagálnak a DBU-használati adatokba és az Azure-beli virtuális gépekre a jobb költségkezelési jelentések készítése érdekében
2020. március 26.
Március 26-tól a címkék propagálását az Azure Databricks használati adataira és Az Azure-beli virtuális gépekre fogjuk terjeszteni. Az új címkepropagálási funkció egyesíti az Azure Databricks-munkaterület címkéit (vagyis az erőforráscsoport-címkéket), a készletcímkéket és a fürtcímkéket, és propagálja őket a Databricks DBU használati adataiba és az Azure-beli virtuális gépekre erőforráscímkékként. A kombinált címkeinformációkat az Azure Cost Management portálon és a használati adatok exportálásában tekintheti meg, így jobban áttekintheti az Azure Databricks használatát, és pontos leírást kaphat az üzleti egységek és csapatok számára. Lásd: Használat figyelése címkékkel.
Databricks Runtime 7.0 (bétaverzió) az Apache Spark 3.0 előzetes verzióját biztosítja
2020. március 22.
A Databricks Runtime 7.0 (bétaverzió) az Apache Spark 3.0 előzetes verzióját kínálja a Scala 2.12-vel. Próbálja ki nem éles számítási feladatokkal, és küldjön nekünk visszajelzést.
További információkért tekintse meg a Databricks Runtime 7.0 (nem támogatott) kiadási megjegyzéseit.
Databricks Runtime 6.5 ML (bétaverzió)
2020. március 20.
A Databricks Runtime 6.5 ML (bétaverzió) a következő kódtárfrissítést tartalmazza:
- Az MLflow 1.5.0-ról 1.7.0-ra frissült
További információkért tekintse meg a Databricks Runtime 6.5 for ML (nem támogatott) kiadási megjegyzéseit.
Databricks Runtime 6.5 (bétaverzió)
2020. március 20.
A Databricks Runtime 6.5 (bétaverzió) számos könyvtárfrissítést és új funkciót kínál, többek között a következőket:
- A Delta-táblák összes írási, frissítési és törlési műveletmetrikái mostantól megjelennek a táblaelőzményekben
- A delta lake-i streamelési mikrokötegekben feldolgozott adatok sebességkorlátozása
- A Snowflake-összekötő a 2.5.9-ös verzióra frissül
További információkért tekintse meg a Databricks Runtime 6.5 (nem támogatott) kiadási megjegyzéseit.
Az Azure Databricks-visszajelzés közvetlenül az Azure Databricks visszajelzési portálon jelenik meg
2020. március 10–17.: 3.15-ös verzió
A hivatkozás alatt ? > A visszajelzési menü most az Azure Databricks visszajelzési portálra mutat.
Shiny-alkalmazások fejlesztése és tesztelése az RStudio Serverben
2020. március 10–17.: 3.15-ös verzió
Mostantól shiny-alkalmazásokat fejleszthet és tesztelhet az Azure Databricksben üzemeltetett RStudio Serveren belül. Lásd: Shiny az Azure Databricksben.
A jegyzetfüzet alapértelmezett nyelvének módosítása
2020. március 10–17.: 3.15-ös verzió
Mostantól módosíthatja a jegyzetfüzet alapértelmezett nyelvét .
A Databricks Connect támogatja a Databricks Runtime 6.4-es verzióját
2020. március 6.
A Databricks Csatlakozás mostantól támogatja a Databricks Runtime 6.4-et.
A Databricks Connect támogatja a Databricks Runtime 6.3-as verzióját
2020. március 3.
A Databricks Csatlakozás mostantól támogatja a Databricks Runtime 6.3-at.