2018 年 11 月

  • 發行項

這些功能和 Azure Databricks 平臺改良功能于 2018 年 11 月發行。

注意

發行會暫存。 在初始發行日期之後的一周之前，您的 Azure Databricks 帳戶可能不會更新。

程式庫 UI

重要

此更新已于 2018 年 12 月 7 日還原。

2018 年 11 月 27 日至 12 月 4 日：版本 2.85

在此版本中，程式庫 UI 已大幅改善。

Azure Databricks UI 現在支援工作區程式庫和叢集程式庫。 工作區程式庫存在於工作區中，而且可以連結至一或多個叢集。 叢集程式庫是一個程式庫，其只存在於所附加叢集的內容中。 此外：

  • 您現在可以從上傳至物件儲存體的檔案建立程式庫。
  • 您現在可以從程式庫詳細資料頁面和叢集的 [程式庫] 索引標籤附加和中斷程式庫。
  • 使用 API 安裝的程式庫現在會顯示在叢集的 [程式庫] 索引標籤中。

已啟用自訂 Spark 堆積記憶體設定

2018 年 11 月 27 日至 12 月 4 日：版本 2.85

下列 Spark 記憶體設定現在生效：

  • spark.executor.memory
  • spark.driver.memory

重要

  • Azure Databricks 在每個節點上都有執行的服務，因此 Spark 的最大允許記憶體小於雲端提供者所報告的 VM 記憶體容量。 如果您想要為 Spark 提供執行程式或驅動程式的最大堆積記憶體數量，請勿分別指定 spark.executor.memory 或 spark.driver.memory 。
  • 先前無效但忽略的某些叢集組態可能會導致叢集失敗。

作業和閒置執行內容收回

2018 年 11 月 27 日至 12 月 4 日：版本 2.85

作業現在會自動收回閒置執行內容。 請參閱 Databricks 筆記本執行內容 。 若要將自動收回降到最低，Azure Databricks 建議您針對作業和互動式工作負載使用不同的叢集。

Databricks Runtime 5.0 for 機器學習 （Beta） 版本

2018 年 11 月 19 日

Databricks Runtime 5.0 ML （Beta） 提供適用于機器學習和資料科學的現成環境。 其中包含多個熱門程式庫，包括 TensorFlow、Keras 和 XGBoost。 它也支援使用 Horovod 的分散式 TensorFlow 訓練。 Databricks Runtime 5.0 ML 建置在 Databricks Runtime 5.0 之上。 Databricks Runtime 5.0 ML 包含下列新功能：

請參閱 Databricks Runtime 5.0 ML 的完整版本資訊 （不支援）。

Databricks Runtime 5.0 版本

2018 年 11 月 8 日

Databricks Runtime 5.0 現已推出。 Databricks Runtime 5.0 包含 Apache Spark 2.4.0、新的 Delta Lake 和結構化串流功能和升級，以及升級的 Python、R 和 JAVA 和 Scala 程式庫。 如需詳細資訊，請參閱 Databricks Runtime 5.0 （不支援）。

在 Databricks Runtime 5.0 上，一旦叢集達到內容上限（145），Azure Databricks 現在就會收回閒置的執行內容。 請參閱 Databricks 筆記本執行內容 。

displayHTML 支援不受限制地載入協力廠商內容

2018 年 11 月 6 日至 13 日：版本 2.84

displayHTML先前 iframe 沙箱遺漏 allow-same-origin 屬性。 這表示 iframe 具有 Null 原始來源，這對跨原始來源 XHR 要求 、Cookie 或存取內嵌 iframe 並不太友好 。 在此版本中， displayHTML iframe 會從新的網域提供， databricksusercontent.com 而 iframe 沙箱現在會包含 allow-same-origin 屬性。

如果您已經為您運作，就不需要變更 displayHTML 的使用方式。

databricksusercontent.com 必須可從您的瀏覽器存取。 如果公司網路目前遭到封鎖，IT 必須將其列入允許清單。