2018 年 4 月April 2018

リリースはステージングされています。Releases are staged. Azure Databricks アカウントは、最初のリリース日から1週間後に更新することはできません。Your Azure Databricks account may not be updated until a week after the initial release date.

注意

Databricks Runtime リリースノートに Databricks Runtime 非推奨の通知が提供されるようになりました。We are now providing Databricks Runtime deprecation notices in Databricks Runtime Release Notes.

シークレット CLISecrets CLI

20180年4月26日April 26, 20180

Databricks CLI バージョン0.7.0 は、コマンドラインからシークレットを管理するための機能を提供します。Databricks CLI version 0.7.0 gives you the power to manage secrets from the command line. シークレットのドキュメントでは、シークレット CLI コマンドを使用してシークレットを作成および管理する方法を説明します。The secrets documentation now shows how to use the secrets CLI commands to create and manage secrets.

シークレット」を参照してください。See Secrets.

ディープラーニングガイドDeep Learning guides

2018年4月24日April 24, 2018

CPU クラスターを使用した Azure Databricks に関するディープラーニングのドキュメントを追加しました。We have added documentation for Deep Learning on Azure Databricks using CPU clusters.

ディープラーニングをご覧ください。See Deep Learning.

シークレットスコープ作成用のシークレット API 更新プログラムSecrets API update for Create Secret Scope

2018年4月25日-5 月1日: バージョン2.70April 25 - May 1, 2018: Version 2.70

Create Secret Scope エンドポイント (2.0/preview/secret/scopes/create) は、フィールド initial_manage_acl を update-settings し、代わりに initial_manage_principal を使用するようになりました。The Create Secret Scope endpoint (2.0/preview/secret/scopes/create) now deprecates the field initial_manage_acl and uses initial_manage_principal instead. 新しいフィールドは同じ機能を提供しますが、セマンティクスが優れています。The new field provides the same functionality but better semantics.

シークレット API」を参照してください。See Secrets API.

Spark のエラーのヒントSpark error tips

2018年4月24日-5 月1日: バージョン2.70April 24 - May 1, 2018: Version 2.70

Azure Databricks では、Spark コマンドの実行時に発生する可能性があるエラーの多くを解釈してトラブルシューティングするためのヒントを提供します。Azure Databricks now provides tips to help you interpret and troubleshoot many of the errors you might see when you run Spark commands. さらに、追加を続けます。And we’ll keep adding more.

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Databricks CLI 0.7.0Databricks CLI 0.7.0

2018年4月24日April 24, 2018

Databricks CLI 0.7.0 にはバグ修正が含まれています。Databricks CLI 0.7.0 includes bug fixes.

また、シークレット API へのコマンドラインインターフェイスも用意されています。It also provides a command-line interface to the Secrets API.

Databricks CLI」を参照してください。See Databricks CLI.

Init スクリプトの出力の切り捨て制限を増やすIncrease init script output truncation limit

2018年4月24日-5 月1日: バージョン2.70April 24 - May 1, 2018: Version 2.70

Init スクリプトの出力の切り捨て制限を50万文字に増やしました。We have increased the output truncation limit for init scripts to 500,000 characters.

クラスターノード初期化スクリプト」を参照してください。See Cluster Node Initialization Scripts.

クラスター API: UPSIZE_COMPLETED イベントの種類を追加しましたClusters API: added UPSIZE_COMPLETED event type

2018年4月24日-5 月1日: バージョン2.70April 24 - May 1, 2018: Version 2.70

新しい UPSIZE_COMPLETED クラスターイベントの種類は、ノードがクラスターに追加されたことを示します。The new UPSIZE_COMPLETED cluster event type indicates that nodes have finished being added to a cluster.

クラスター API リファレンスの「 Clustereventtype 」を参照してください。See ClusterEventType in the Clusters API reference.

コマンドオートコンプリートCommand autocomplete

10-17 年4月2018日: バージョン2.69April 10 - 17, 2018: Version 2.69

Azure Databricks は、ローカルとサーバーの2種類のオートコンプリートをサポートするようになりました。Azure Databricks now supports two types of autocomplete in your notebooks: local and server. ローカルオートコンプリートでは、ノートブックに存在する単語が補完されます。Local autocomplete completes words that exist in the notebook. サーバーのオートコンプリートは、定義された型、クラス、およびオブジェクトのクラスターに加え、SQL データベースとテーブル名にもアクセスするため、より強力です。Server autocomplete is more powerful because it accesses the cluster for defined types, classes, and objects, as well as SQL database and table names. サーバーのオートコンプリートを有効にするには、実行中のクラスターに notebook をアタッチし、そのテーブルオブジェクトを定義するすべてのセルを実行する必要があります。To activate server autocomplete you must attach your notebook to a running cluster and run all cells that define completable objects.

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オートコンプリート」を参照してください。See Autocomplete.

Databricks Runtime 4.0 にアップグレードされたサーバーレスプールServerless pools upgraded to Databricks Runtime 4.0

2018年4月10日April 10, 2018

サーバーレスプールのランタイムバージョンは Databricks Runtime 3.5 (Apache Spark 2.2.1 を含む) から4.0 Databricks Runtime (Apache Spark 2.3.0 を含む) にアップグレードされました。The Serverless pools runtime version has been upgraded from Databricks Runtime 3.5 (which includes Apache Spark 2.2.1) to Databricks Runtime 4.0 (which includes Apache Spark 2.3.0). この変更を取得するには、クラスターを再起動する必要があります。You must restart your clusters to pick up this change.

アップグレードはマイナーバージョンの Apache Spark 更新プログラムを表し、下位互換性があります。The upgrade represents a minor Apache Spark version update and is backwards compatible.

高同時実行クラスター」を参照してください。See High concurrency clusters.