Outubro de 2021

Artigo
03/01/2024

Esses recursos e melhorias da plataforma Azure Databricks foram lançados em outubro de 2021.

Observação

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

Término do suporte do Databricks Runtime série 8.2

22 de outubro de 2021

O suporte ao Databricks Runtime 8.2 e ao Databricks Runtime 8.2 para Machine Learning foi encerrado em 22 de outubro. Confira Ciclos de vida de suporte do Databricks Runtime.

O Databricks Runtime 10.0 e 10.0 ML estão em GA. O Photon 10.0 está em versão prévia pública

20 de outubro de 2021

O Databricks Runtime 10.0 e 10.0 ML já estão em disponibilidade geral. O Photon 10.0 está em Visualização Pública.

Confira as notas sobre a versão em Databricks Runtime 10.0 (sem suporte) e Databricks Runtime 10.0 para ML (sem suporte).

Melhorias na interface do usuário para o Delta Live Tables (versão prévia pública)

18 a 25 de outubro de 2021: versão 3.57

Esta versão inclui os seguintes aprimoramentos para a interface do usuário do Delta Live Tables:

Agora, uma mensagem Notebook não encontrado é exibida na caixa de diálogo Criar Pipeline ou no painel de detalhes dos conjuntos de dados quando um caminho de notebook inválido é fornecido.
Agora, você pode fornecer comentários sobre Delta Live Tables clicando no link Fornecer Comentários na página Pipelines ou na página Detalhes do Pipeline. Quando você clica no link Fornecer Comentários, uma pesquisa de comentários do cliente é aberta em uma nova janela.

Especifique um cluster de tamanho fixo ao criar um novo pipeline em Tabelas Dinâmicas delta (versão prévia pública)

18 a 25 de outubro de 2021: versão 3.57

Agora, você pode criar um cluster para o pipeline do Delta Live Tables com um número fixo de nós de trabalho, fornecendo mais controle sobre os recursos de cluster usados pelo pipeline. Para criar um cluster com um número fixo de nós, desabilite Habilitar dimensionamento automático e insira o número de nós no campo Funções de trabalho ao criar um novo pipeline.

Exibir métricas de qualidade de dados para tabelas em pipelines disparados do Delta Live Tables (Visualização Pública)

18 a 25 de outubro de 2021: versão 3.57

Agora, você pode ver as métricas de qualidade de dados para tabelas quando seu pipeline é executado no modo disparado, incluindo o número de registros gravados, o número de registros descartados e o número de registros que passaram ou falharam em cada restrição de qualidade de dados. Para exibir as métricas de qualidade de dados, selecione a tabela na guia Graph na página Detalhes do Pipeline.

A orquestração de trabalhos agora é GA

14 de outubro de 2021

O Databricks tem o prazer de anunciar a disponibilidade geral da orquestração de trabalhos do Azure Databricks. A orquestração de trabalhos permite que você defina e execute um trabalho com várias tarefas, simplificando a criação, o agendamento, a execução e o monitoramento de dados complexos e aplicativos de aprendizado de máquina. A orquestração de trabalhos precisa ser habilitada por um administrador e está desabilitada por padrão. Consulte Criar e executar trabalhos do Azure Databricks.

O Databricks também tem o prazer de anunciar a disponibilidade geral da versão 2,1 da API de Trabalhos. Essa versão inclui atualizações que dão suporte total à orquestração de várias tarefas com trabalhos do Azure Databricks. Consulte Atualização da API de Trabalhos 2.0 para 2.1 para obter informações sobre como atualizar clientes para dar suporte a trabalhos que orquestram várias tarefas.

Conector do Databricks para Power BI

** 13 de outubro de 2021**

Uma nova versão do conector do Power BI já está disponível. Essa versão adiciona suporte para navegação por meio de namespaces de três níveis no Catálogo do Unity, garante que a execução da consulta possa ser cancelada e habilita a passagem de consulta nativa para latência reduzida em Databricks SQL e Databricks Runtime 8.3 e acima.

Repos agora dá suporte a tipos de arquivo arbitrários

7 de outubro de 2021

Além de sincronizar notebooks com um repositório do Git remoto, os arquivos no Repos permitem que você sincronize qualquer tipo de arquivo, como arquivos .py, arquivos de dados no .csv ou formato .json ou arquivos de configuração .yaml. É possível importar e ler esses arquivos em um repositório do Databricks Repo. Você também pode exibir e editar arquivos codificados em texto na interface do usuário. Para obter mais informações, consulte Integração do Git com as pastas Git do Databricks.