Abril de 2018

As versões são disponibilizadas em fases. Talvez sua conta do Azure Databricks só seja atualizada uma semana após a data de lançamento inicial.

Observação

Agora estamos fornecendo avisos de desativação do Databricks Runtime nas notas sobre a versão do Databricks Runtime.

CLI de segredos

26 de abril de 20180

A CLI do Databricks versão 0.7.0 oferece a você o poder de gerenciar segredos na linha de comando. A documentação de segredos agora mostra como usar os comandos da CLI de segredos para criar e gerenciar segredos.

Confira Gerenciamento de segredos.

Guia do aprendizado profundo

24 de abril de 2018

Adicionamos documentação para o aprendizado profundo no Azure Databricks usando clusters de CPU.

Confira Aprendizado profundo.

Atualização de API de segredos para criar escopo secreto

25 de abril – 1º de maio de 2018: versão 2.70

O ponto de extremidade Criar Escopo do Segredo (2.0/preview/secret/scopes/create) agora pretere o campo initial_manage_acl e usa initial_manage_principal em vez disso. O novo campo fornece a mesma funcionalidade, mas uma semântica melhor.

Confira API de Segredos.

Dicas de erro do Spark

24 de abril – 1º de maio de 2018: versão 2.70

O Azure Databricks agora fornece dicas para ajudar a interpretar e solucionar muitos dos erros com os quais você pode se deparar ao executar comandos do Spark. E continuaremos adicionando mais.

Spark error tips

CLI de Databricks 0.7.0

24 de abril de 2018

A CLI do Databricks 0.7.0 inclui correções de bugs.

Ela também fornece uma interface de linha de comando para a API de Segredos.

Consulte a CLI do Databricks (herdada).

Aumentar limite de truncamento de saída do script de inicialização

24 de abril – 1º de maio de 2018: versão 2.70

Aumentamos o limite de truncamento de saída de scripts de inicialização para 500.000 caracteres.

Consulte O que são scripts de inicialização?.

API de clusters: tipo de evento UPSIZE_COMPLETED adicionado

24 de abril – 1º de maio de 2018: versão 2.70

O novo tipo de evento de cluster UPSIZE_COMPLETED indica que os nós terminaram de ser adicionados a um cluster.

Confira API de Cluster na referência da API de Clusters.

Preenchimento automático do comando

10 a 17 de abril, 2018: Versão 2.69

O Azure Databricks agora dá suporte a dois tipos de preenchimento automático nos seus notebooks: local e servidor. O preenchimento automático local conclui as palavras que existem no notebook. O preenchimento automático de servidor é mais avançado porque acessa o cluster para tipos, classes e objetos definidos, além de banco de dados SQL e nomes de tabela. Para ativar o preenchimento automático de servidor, anexe seu notebook a um cluster em execução e execute todas as células que definem objetos completáveis.

Notebook autocomplete

Pools sem servidor atualizados para o Databricks Runtime 4.0

10 de abril de 2018

A versão de runtime de pools sem servidor foi atualizada do Databricks Runtime 3.5 (que inclui o Apache Spark 2.2.1) para o Databricks Runtime 4.0 (que inclui o Apache Spark 2.3.0). Você deve reiniciar os clusters para obter essa alteração.

A atualização representa uma atualização menor da versão do Apache Spark e é compatível com versões anteriores.

Consulte Referência de configuração de computação.