带有 Conda 的 Databricks Runtime 6.0（不受支持）

项目
03/01/2024

注意

此版本不再可用。如果要使用 Conda 来管理 Python 库和环境，请使用用于机器学习的 Databricks Runtime 的受支持版本。

带有 Conda 的 Databricks Runtime 6.0 (Beta) 可以让你利用 Conda 来管理 Python 库和环境。此运行时在创建群集时提供两个 Conda 根环境选项：

Databricks Standard 环境包括许多常用 Python 包的更新版本。此环境旨在临时替代在 Databricks Runtime 上运行的现有笔记本。这是基于 Databricks Conda 的默认运行时环境。
Databricks Minimal 环境包含 PySpark 和 Databricks Python 笔记本功能所需的最小数量的包。这个环境非常适合使用各种 Python 包进行运行时自定义。

两者都包含对 Databricks 库实用工具 (dbutils.library)（旧版）的支持。

注意

带有 Conda 的 Databricks Runtime 6.0 中的 Scala、Java 和 R 库与 Databricks Runtime 6.0 中的相同。有关详细信息，请参阅 Databricks Runtime 6.0（不受支持）发行说明。若要了解如何将 Databricks Runtime 与 Conda 配合使用，请参阅 Conda。

新增功能

请参阅 Databricks Runtime 6.0 新功能。

改进

请参阅 Databricks Runtime 6.0 改进。

Bug 修复

修复了 Conda 问题 9104（如果“RECORD”文件有重复项，Conda 列表将失败）。

已知问题

默认情况下，每个 Python 笔记本都在自己的独立 Conda 环境中运行。此独立环境是从 Conda 根环境克隆的。由于此克隆是一项代价很高的操作，因此在某些情况下，你可能会遇到以下问题：
- 如果群集实例类型没有本地存储，则群集创建可能会失败，并出现以下错误：
```
Could not start Spark. This can happen when installing incompatible libraries or when initialization scripts failed.
databricks_error_message: Spark failed to start: Timed out after ... seconds
```
- 同时将多个 Python 笔记本附加到单个群集（例如，由计划作业或笔记本工作流触发）可能会导致某些笔记本无法附加。
如果遇到上述任何问题，并且不需要在独立环境中运行 Python 笔记本（也就是说，你的群集不共享），你可以通过在 Spark 配置中将 spark.databricks.libraryIsolation.enabled 设置为 false 来禁用为每个 Python 笔记本创建独立 Python 环境。设置此标志也会禁用 dbutils.library。
如果升级已安装的 Conda，新版本 Conda 可能不包括 Conda 问题 9104（如果“RECORD”文件有重复项，Conda 列表将失败）的修补程序。如果升级 Conda 并在驱动程序日志中或笔记本上看到附加 Python 笔记本或使用 conda list 时失败并出现错误 TypeError: '<' not supported between instances of 'NoneType' and 'str'，请使用带修补程序的 Conda 版本或避免升级此版本中安装的 Conda。

系统环境

带有 Conda 的 Databricks Runtime 6.0 中的系统环境与 Databricks Runtime 6.0 不同，如下所示：

已安装的 Python 库有一些不同之处。

库

下面是带有 Conda 的 Databricks Runtime 6.0 上默认根环境的导出的 environment.yml 文件。

Databricks Standard

name: databricks-standard
channels:
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - asn1crypto=0.24.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - blas=1.0=openblas
  - boto=2.49.0=py37_0
  - boto3=1.9.162=py_0
  - botocore=1.12.163=py_0
  - ca-certificates=2019.1.23=0
  - certifi=2019.3.9=py37_0
  - cffi=1.12.2=py37h2e261b9_1
  - chardet=3.0.4=py37_1003
  - cryptography=2.6.1=py37h1ba5d50_0
  - cython=0.29.6=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.0=py37_1
  - docutils=0.14=py37_0
  - idna=2.8=py37_0
  - ipython=7.4.0=py37h39e3cac_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py37_0
  - jedi=0.13.3=py37_0
  - jmespath=0.9.4=py_0
  - krb5=1.16.1=h173b8e3_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libopenblas=0.3.6=h5a2b251_1
  - libpq=11.2=h20c2e04_0
  - libstdcxx-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - ncurses=6.1=he6710b0_1
  - nomkl=3.0=0
  - numpy=1.16.2=py37h99e49ec_0
  - numpy-base=1.16.2=py37h2f8d375_0
  - openssl=1.1.1b=h7b6447c_1
  - pandas=0.24.2=py37he6710b0_0
  - parso=0.3.4=py37_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.6.0=py37_0
  - pickleshare=0.7.5=py37_0
  - pip=19.0.3=py37_0
  - prompt_toolkit=2.0.9=py37_0
  - psycopg2=2.7.6.1=py37h1ba5d50_0
  - ptyprocess=0.6.0=py37_0
  - pycparser=2.19=py37_0
  - pygments=2.3.1=py37_0
  - pyopenssl=19.0.0=py37_0
  - pysocks=1.6.8=py37_0
  - python=3.7.3=h0371630_0
  - python-dateutil=2.8.0=py37_0
  - pytz=2018.9=py37_0
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - requests=2.21.0=py37_0
  - s3transfer=0.2.1=py37_0
  - scikit-learn=0.20.3=py37h22eb022_0
  - scipy=1.2.1=py37he2b7bc3_0
  - setuptools=40.8.0=py37_0
  - six=1.12.0=py37_0
  - sqlite=3.27.2=h7b6447c_0
  - statsmodels=0.9.0=py37h035aef0_0
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - traitlets=4.3.2=py37_0
  - urllib3=1.24.1=py37_0
  - wcwidth=0.1.7=py37_0
  - wheel=0.33.1=py37_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - pip:
    - cycler==0.10.0
    - kiwisolver==1.1.0
    - matplotlib==3.0.3
    - pyarrow==0.13.0
    - pyparsing==2.4.2
    - seaborn==0.9.0
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-standard

Databricks Minimal

name: databricks-minimal
channels:
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - blas=1.0=openblas
  - ca-certificates=2019.1.23=0
  - certifi=2019.3.9=py37_0
  - decorator=4.4.0=py37_1
  - ipython=7.4.0=py37h39e3cac_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py37_0
  - jedi=0.13.3=py37_0
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libopenblas=0.3.6=h5a2b251_1
  - libstdcxx-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - ncurses=6.1=he6710b0_1
  - nomkl=3.0=0
  - numpy=1.16.2=py37h99e49ec_0
  - numpy-base=1.16.2=py37h2f8d375_0
  - openssl=1.1.1b=h7b6447c_1
  - pandas=0.24.2=py37he6710b0_0
  - parso=0.3.4=py37_0
  - pexpect=4.6.0=py37_0
  - pickleshare=0.7.5=py37_0
  - pip=19.0.3=py37_0
  - prompt_toolkit=2.0.9=py37_0
  - ptyprocess=0.6.0=py37_0
  - pygments=2.3.1=py37_0
  - python=3.7.3=h0371630_0
  - python-dateutil=2.8.0=py37_0
  - pytz=2018.9=py37_0
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - setuptools=40.8.0=py37_0
  - six=1.12.0=py37_0
  - sqlite=3.27.2=h7b6447c_0
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - traitlets=4.3.2=py37_0
  - wcwidth=0.1.7=py37_0
  - wheel=0.33.1=py37_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - pip:
    - pyarrow==0.13.0
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-minimal