2018 年 4 月April 2018

發行是暫存的。Releases are staged. 您的 Azure Databricks 帳戶可能會在初始發行日期的一周後才更新。Your Azure Databricks account may not be updated until a week after the initial release date.

注意

我們現在會在 Databricks Runtime 版本資訊中提供 Databricks Runtime 的取代通知。We are now providing Databricks Runtime deprecation notices in Databricks runtime release notes.

秘密 CLISecrets CLI

20180年4月26日April 26, 20180

Databricks CLI 版本0.7.0 可讓您從命令列管理秘密。Databricks CLI version 0.7.0 gives you the power to manage secrets from the command line. 秘密檔現在說明如何使用秘密 CLI 命令來建立和管理秘密。The secrets documentation now shows how to use the secrets CLI commands to create and manage secrets.

請參閱 秘密管理See Secret management.

深度學習指南Deep Learning guides

2018年4月24日April 24, 2018

我們已新增使用 CPU 叢集 Azure Databricks 深度學習的檔。We have added documentation for Deep Learning on Azure Databricks using CPU clusters.

請參閱 深度學習See Deep learning.

適用於建立祕密範圍的秘密 API 更新Secrets API update for Create Secret Scope

4月25日-5 月1日,2018:2.70 版April 25 - May 1, 2018: Version 2.70

建立秘密範圍端點 (2.0/preview/secret/scopes/create) 現在會淘汰欄位 initial_manage_acl 並使用 initial_manage_principalThe Create Secret Scope endpoint (2.0/preview/secret/scopes/create) now deprecates the field initial_manage_acl and uses initial_manage_principal instead. 新的欄位提供相同的功能,但有更好的語法。The new field provides the same functionality but better semantics.

請參閱 秘密 APISee Secrets API.

Spark 錯誤提示Spark error tips

2018年4月24日-5 月1日:2.70 版April 24 - May 1, 2018: Version 2.70

Azure Databricks 現在提供提示,可協助您解讀和疑難排解在執行 Spark 命令時可能會看到的許多錯誤。Azure Databricks now provides tips to help you interpret and troubleshoot many of the errors you might see when you run Spark commands. 我們會持續新增更多。And we’ll keep adding more.

Spark 錯誤提示Spark error tips

Databricks CLI 0.7.0Databricks CLI 0.7.0

2018年4月24日April 24, 2018

Databricks CLI 0.7.0 包含 bug 修正。Databricks CLI 0.7.0 includes bug fixes.

它也會提供命令列介面給秘密 API。It also provides a command-line interface to the Secrets API.

請參閱 DATABRICKS CLISee Databricks CLI.

增加 Init 指令碼輸出截斷限制Increase init script output truncation limit

2018年4月24日-5 月1日:2.70 版April 24 - May 1, 2018: Version 2.70

我們已將 init 腳本的輸出截斷限制增加為500000個字元。We have increased the output truncation limit for init scripts to 500,000 characters.

請參閱叢集 節點初始化腳本See Cluster node initialization scripts.

叢集 API:已新增 UPSIZE_COMPLETED 事件種類Clusters API: added UPSIZE_COMPLETED event type

2018年4月24日-5 月1日:2.70 版April 24 - May 1, 2018: Version 2.70

新的叢集 UPSIZE_COMPLETED 事件種類指出已將節點新增至叢集。The new UPSIZE_COMPLETED cluster event type indicates that nodes have finished being added to a cluster.

請參閱群集 API 參考中的 ClusterEventTypeSee ClusterEventType in the Clusters API reference.

命令自動完成Command autocomplete

10-17 年4月,2018:版本2.69April 10 - 17, 2018: Version 2.69

Azure Databricks 現在在您的筆記本中支援兩種類型的自動完成:本機和伺服器。Azure Databricks now supports two types of autocomplete in your notebooks: local and server. 本機自動完成會完成筆記本中的單字。Local autocomplete completes words that exist in the notebook. 伺服器自動完成功能更強大,因為它會存取已定義類型、類別和物件的叢集,以及 SQL database 和資料表名稱。Server autocomplete is more powerful because it accesses the cluster for defined types, classes, and objects, as well as SQL database and table names. 若要啟用伺服器自動完成,您必須將筆記本附加至執行中的叢集,並執行所有定義 completable 物件的儲存格。To activate server autocomplete you must attach your notebook to a running cluster and run all cells that define completable objects.

筆記本自動完成Notebook autocomplete

請參閱 自動完成See Autocomplete.

無伺服器集區已升級為 Databricks Runtime 4.0Serverless pools upgraded to Databricks Runtime 4.0

2018 年 4 月 10 日April 10, 2018

無伺服器集區執行階段版本已從 Databricks Runtime 3.5 (升級,其中包含 Databricks Runtime 4.0 (的 Apache Spark 2.2.1) ,其中包括 Apache Spark 2.3.0) 。The Serverless pools runtime version has been upgraded from Databricks Runtime 3.5 (which includes Apache Spark 2.2.1) to Databricks Runtime 4.0 (which includes Apache Spark 2.3.0). 您必須重新開機您的叢集,才能收取此變更。You must restart your clusters to pick up this change.

升級代表次要 Apache Spark 版本更新,並可回溯相容。The upgrade represents a minor Apache Spark version update and is backwards compatible.

請參閱 高並行存取叢集。See High Concurrency clusters.