Janeiro de 2020
Esses recursos e aprimoramentos da plataforma Azure Databricks foram lançados em janeiro de 2020.
Observação
As versões são disponibilizadas em fases. Talvez sua conta do Azure Databricks só seja atualizada uma semana após a data de lançamento inicial.
Neste mês, foi lançada a plataforma Azure Databricks versão 3.9 e 3.11. Não houve lançamento das versões 3.10 e 3.8. A versão 3.7 foi lançada somente para estabilidade e correção de bug.
Em breve: as marcas de workspace, pool e cluster se propagam para os detalhes de uso do DBU e as VMs do Azure para gerar um melhor relatório de gerenciamento de custos
Em 10 de fevereiro, lançaremos a propagação de marcações para detalhes de uso do Azure Databricks e VMs do Azure. O novo recurso de propagação de marcações combina marcas de workspace do Azure Databricks (ou seja, marcas de grupo de recursos), marcas de pool e marcas de cluster e as propaga para os detalhes de uso do DBU do Databricks e VMs do Azure como marcas de recurso. É possível ver as informações de marca combinadas no portal de Gerenciamento de Custos do Azure e em exportações de detalhes de uso, proporcionando melhor visibilidade do uso (custo total de propriedade) do Azure Databricks e atribuição precisa a unidades de negócios e equipes.
Agora o Azure Databricks e o Azure Lighthouse podem residir na mesma assinatura
29 de janeiro de 2020
Todos os workspaces Azure Databricks existentes migraram do uso de bloqueios gerenciados para atribuições de negação. Todos os novos workspaces criados terão atribuições de negação. Isso não altera os comportamentos existentes e o nível de segurança permanece o mesmo. Embora você possa integrar assinaturas que usam o Azure Databricks, os usuários no locatário de gerenciamento não podem iniciar os workspaces do Azure Databricks em uma assinatura delegada no momento.
Disponibilidade geral do Databricks Runtime 6.3 para Genomics
22 de janeiro de 2020
O Databricks Runtime 6.3 para o Genomics tem como base o Databricks Runtime 6.3. Ele inclui muitos aprimoramentos e atualizações do Databricks Runtime 6.2 para Genomics.
Os principais recursos são:
- Suporte para tabelas Delta, como entrada para o pipeline de genotipagem conjunta.
- Análise automática de anotação ao ler VCFs.
- Divisor de variante multiallelic aprimorado.
- Funções lineares e de regressão logística mais rápidas.
Disponibilidade geral do Databricks Runtime 6.3 ML
22 de janeiro de 2020
O Databricks Runtime 6.3 ML GA traz várias atualizações de biblioteca, incluindo:
- PyTorch: 1.3.0 a 1.3.1
- torchvision: 0.4.1 a 0.4.2
- MLflow: 1.4.0 a 1.5.0
- Hyperopt: 0.2.1 a 0.2.2
Para obter detalhes, consulte as notas de versão completas do Databricks Runtime 6.3 para ML (sem suporte).
Disponibilidade geral do Databricks Runtime 6.3
22 de janeiro de 2020
O Databricks Runtime 6.3 GA traz novos recursos, melhorias e muitas correções de bugs.
Esta versão apresenta uma simultaneidade aprimorada. Os principais recursos são:
- Aprimorada a simultaneidade em todas as operações do Delta Lake.
- Aprimorado o suporte para compactação de arquivos.
- Aprimorado o desempenha da mesclagem somente de inserção.
Para obter detalhes, consulte as notas de versão completas do Databricks Runtime 6.3 (sem suporte).
Cache de disco habilitado por padrão
7 a 14 de janeiro de 2020: versão 3.9
O armazenamento em cache de disco agora está habilitado por padrão em instâncias da série Lsv2 de todas as versões do Databricks Runtime com suporte. Consulte Selecionando tipos de instância para utilizar o cache de disco.
A etapa de dimensionamento automático padrão do cluster agora é configurável
7 a 14 de janeiro de 2020: versão 3.9
Por padrão, a primeira etapa do dimensionamento automático padrão adiciona 8 nós. Agora, você pode definir o valor da etapa na configuração do Spark do cluster. Consulte Referência de configuração de computação.
A API SCIM dá suporte à paginação para Obter Usuários e Obter Grupos (versão prévia pública)
7 a 14 de janeiro de 2020: versão 3.9
Agora, a API SCIM dá suporte à paginação de Obter Usuários e Obter Grupos. Quando você especificar os parâmetros startIndex e count da consulta, o SCIM retornará um subconjunto de usuários/grupos. O parâmetro startIndex é o índice baseado em 1 do primeiro resultado. O parâmetro count é o número máximo de usuários ou grupos a retornar. Isso garante a escalabilidade do cliente SCIM e simplifica as chamadas de SCIM para os administradores do Azure Databricks. Confira API de grupos.
Larguras de raia de navegador de arquivos aumentadas para 240 pixels
7 a 14 de janeiro de 2020: versão 3.9
A largura maior reduz a necessidade de passar o mouse sobre objetos para ver o nome completo do arquivo.
O suporte do Databricks Runtime 3.5 LTS termina
2 de janeiro de 2020
O suporte para Databricks Runtime 3.5 LTS (suporte de longo prazo) terminou em 2 de janeiro. Confira Ciclos de vida de suporte do Databricks Runtime.