2018년 1월

릴리스가 준비되었습니다. 사용자의 Databricks 계정은 최초 릴리스일로부터 일주일 후까지 업데이트되지 않을 수 있습니다.

Azure Blob 스토리지 컨테이너 및 Data Lake Store의 탑재 위치

2018년 1월 16~23일: 버전 2.63

DBFS(Databricks File System)를 통해 Azure Blob Storage 컨테이너 및 Data Lake Store를 탑재하는 방법에 대한 지침을 제공했습니다. 이렇게 하면 동일한 작업 영역에 있는 모든 사용자가 탑재 지점을 통해 Blob Storage 컨테이너 또는 Data Lake Store(또는 컨테이너 또는 스토리지 내부의 폴더)에 액세스할 수 있습니다. DBFS는 탑재된 Blob Storage 컨테이너 또는 Data Lake Store에 액세스하는 데 사용되는 자격 증명을 관리하고 백그라운드에서 Azure Blob Storage 또는 Data Lake Store를 통한 인증을 자동으로 처리합니다.

Blob Storage 컨테이너 및 Data Lake Store를 탑재하려면 Databricks Runtime 4.0 이상이 필요합니다. 컨테이너 또는 저장소가 탑재되면 런타임 3.4 이상을 사용하여 탑재 지점에 액세스할 수 있습니다.

자세한 내용은 Azure Data Lake Storage Gen2 및 Blob Storage 에 커넥트 Azure Databricks에서 Azure Data Lake Storage Gen1에 액세스하는 방법을 참조하세요.

클러스터 태그

2018년 1월 4~11일: 버전 2.62

이제 클러스터와 연결된 모든 Azure 리소스(VM, 디스크, NIC 등)에 전파될 클러스터 태그를 지정할 수 있습니다. 사용자 제공 태그 외에도 리소스에는 클러스터 이름, 클러스터 ID 및 클러스터 작성자 사용자 이름에 자동으로 태그가 지정됩니다.

자세한 내용은 태그를 참조하세요.

SQL 및 Python에 대한 테이블 액세스 제어(프라이빗 미리 보기)

2018년 1월 4~11일: 버전 2.62

참고 항목

이 기능은 프라이빗 미리 보기입니다. 액세스를 요청하려면 계정 관리자에게 문의합니다. 이 기능을 사용하려면 Databricks Runtime 3.5 이상이 필요합니다.

작년에 Microsoft는 SQL 사용자를 위한 데이터 개체 액세스 제어를 도입했습니다. Microsoft는 SQL 및 Python 사용자 모두를 위한 ACL(Table Access Control)의 프라이빗 미리 보기를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 테이블 액세스 제어를 사용하면 테이블, 데이터베이스, 보기 또는 함수와 같은 보안 개체에 대한 액세스를 제한할 수 있습니다. 임의의 쿼리가 포함된 파생 보기에 대한 권한을 설정하여 세분화된 액세스 제어(예: 특정 조건과 일치하는 행 및 열)를 제공할 수도 있습니다.

자세한 내용은 Hive 메타스토어 권한 및 보안 개체(레거시)를 참조하세요.

API를 통해 Notebook 작업 실행 결과 내보내기

2018년 1월 4~11일: 버전 2.62

작업 결과를 공유하고 협업하는 기능을 개선하기 위해 이제 코드 및 대시보드 보기에서 Notebook 작업 실행 결과의 정적 HTML 표현을 검색할 수 있는 새로운 Jobs API 엔드포인트 jobs/runs/export가 있습니다.

자세한 내용은 내보내기 실행을 참조하세요.

Apache Airflow 1.9.0에는 Databricks 통합이 포함됩니다.

2018년 1월 2일

작년에 Microsoft는 ETL 일정 관리에 널리 사용되는 솔루션인 Airflow의 미리 보기 기능을 릴리스하여 고객이 기본적으로 Airflow DAG에서 Databricks 실행을 트리거하는 작업을 만들 수 있도록 했습니다. 이러한 통합이 Airflow의 1.9.0 릴리스에서 공개적으로 릴리스되었음을 발표하게 된 것을 기쁘게 생각합니다.

자세한 내용은 Apache Airflow로 Azure Databricks 작업 조정을 참조하세요.