2019 年 9 月

這些功能和 Azure Databricks 平臺改良功能於 2019 年 9 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。

Databricks Runtime 5.2 支持結束

2019年9月30日

Databricks Runtime 5.2 的支援已於 9 月 30 日結束。 請參閱 Databricks 運行時間支援生命週期。

啟動使用 Databricks Light 的集區支援的自動化叢集 （公開預覽）

2019 年 9 月 26 日 - 10 月 1 日：版本 3.3

當我們在 7 月引進 集區設定參考 時，當您為自動化作業設定集區支援的叢集時，無法選取 Databricks Light 作為您的運行時間版本。 現在您可以同時擁有快速叢集啟動時間和符合成本效益的叢集！

Azure SQL 資料庫 閘道 IP 位址將於 2019 年 10 月 14 日變更

10 月 14 日，Microsoft 會將流量遷移至這些區域中的新閘道。 如果您的工作區位於下列其中一個區域，且您已從自己的 Azure Databricks 虛擬網路設定合併中繼存放區的使用者定義路由 （UDR），您可能需要在這些 IP 位址變更時更新中繼存放區的 IP 位址。 如需您區域的最新IP位址清單，請參閱 Azure SQL 資料庫 閘道IP位址資料表。

標準叢集和 Scala 現在支援 Azure Data Lake 儲存體 認證傳遞 （公開預覽）

2019 年 9 月 12 日至 17 日：版本 3.2

認證傳遞 現在可與執行 Databricks Runtime 5.5 和更新版本之標準叢集上的 Python、SQL 和 Scala 搭配使用，以及 Databricks Runtime 6.0 Beta 上的 SparkR。 到目前為止，認證傳遞需要高並行叢集，不支援 Scala。

針對 Azure Data Lake 儲存體 認證傳遞啟用叢集時，在該叢集上執行的命令可以在 Azure Data Lake 儲存體 中讀取和寫入數據，而不需要使用者設定服務主體認證來存取記憶體。 系統會從起始動作的用戶自動設定認證。

基於安全性，只有一位使用者可以在已啟用認證傳遞的標準叢集上執行命令。 單一使用者 是在建立時設定的，而且可由具有叢集管理許可權的任何人編輯。 管理員 必須確保單一使用者至少具有叢集的附加許可權。

pandas DataFrame 現在會在筆記本中轉譯，而不需要調整

2019 年 9 月 12 日至 17 日：版本 3.2

在 Azure Databricks 筆記本中， displayHTML 調整一些框架 HTML 內容以符合轉譯筆記本的可用寬度。 雖然此行為對影像而言是可取的，但它會轉譯寬大熊貓數據框架效能不佳。 但不再如此！

Python 版本選取器現在顯示動態

2019 年 9 月 12 日至 17 日：版本 3.2

當您選取不支援 Python 2 的 Databricks 運行時間時（例如 Databricks 6.0），叢集建立頁面會隱藏 Python 版本選取器。

Databricks Runtime 6.0 Beta

2019 年 9 月 12 日

Databricks Runtime 6.0 Beta 帶來許多連結庫升級和新功能，包括：

• Delta Lake DML 命令的新 Scala 和 Java API，以及真空和歷程記錄公用程式命令。
• 增強的 DBFS FUSE v2 用戶端，以在模型定型期間更快且更可靠的讀取和寫入。
• 支援每個筆記本數據格的多個 matplotlib 繪圖。
• 更新至 Python 3.7，以及更新 numpy、pandas、matplotlib 和其他連結庫。
• Python 2 支援的日落。

如需詳細資訊，請參閱完整的 Databricks Runtime 6.0（不支援） 版本資訊。