Databricks Runtime 12.1 (EoS)
注意
对此 Databricks Runtime 版本的支持已结束。 有关终止支持日期，请参阅终止支持历史记录。 有关所有受支持的 Databricks Runtime 版本，请参阅 Databricks Runtime 发行说明版本和兼容性。
以下发行说明提供了由 Apache Spark 3.3.1 提供支持的 Databricks Runtime 12.1 的相关信息。
Databricks 于 2023 年 1 月发布了这些映像。
新增功能和改进
- 支持用于协议管理的 Delta Lake 表功能
- 更新的预测性 I/O 目前为公共预览版
- 目录资源管理器现在可供所有角色使用
- 支持在单个流式处理查询中使用多个有状态运算符
- 对协议缓冲区的支持推出了公共预览版
- 支持 Confluent 架构注册表身份验证
- 支持使用 Delta Sharing 共享来共享表历史记录
- 支持使用 Delta Sharing 共享进行流式处理
- 目录中的 Delta Sharing 表现在支持使用时间戳的表版本
- 支持 MERGE INTO 的 WHEN NOT MATCHED BY SOURCE
- 针对 CONVERT TO DELTA 优化的统计信息收集
- Unity 目录支持撤销删除表
支持用于协议管理的 Delta Lake 表功能
Azure Databricks 引入了对 Delta Lake 表功能的支持，其中引入了细化的标志用于指定给定的表支持哪些功能。 请参阅 Azure Databricks 如何管理 Delta Lake 功能兼容性？。
更新的预测性 I/O 目前为公共预览版
借助在启用了 Photon 的计算中启用的删除向量，预测性 I/O 现在可以加速对 Delta 表的 DELETE、MERGE 和 UPDATE 操作。 请参阅什么是预测性 I/O？
目录资源管理器现在可供所有角色使用
使用 Databricks Runtime 7.3 LTS 及更高版本时，目录资源管理器现在可供所有 Azure Databricks 角色使用。
支持在单个流式处理查询中使用多个有状态运算符
用户现在可以在流式处理查询中使用追加模式链接有状态运算符。 并非完全支持所有运算符。 流-流时间间隔联接和 flatMapGroupsWithState 不允许链接其他有状态运算符。
对协议缓冲区的支持推出了公共预览版
可以使用 from_protobuf 和 to_protobuf 函数在二进制和结构类型之间交换数据。 请参阅读取和写入协议缓冲区。
支持 Confluent 架构注册表身份验证
Azure Databricks 与 Confluent 架构注册表的集成现在支持具有身份验证的外部架构注册表地址。 此功能适用于 from_avro、to_avro、from_protobuf 和 to_protobuf 函数。 请参阅 Protobuf 或 Avro。
支持使用 Delta Sharing 共享来共享表历史记录
现在，可以使用 Delta Sharing 来共享某个表及其完整历史记录，使接收者能够执行按时间顺序查看查询，并使用 Spark 结构化流式处理来查询表。 建议使用 WITH HISTORY 而不是 CHANGE DATA FEED，不过后者仍受支持。 请参阅更改共享。
支持使用 Delta Sharing 共享进行流式处理
Spark 结构化流式处理现在支持已使用 WITH HISTORY 共享的源 Delta Sharing 表中的格式 deltasharing。
目录中的 Delta Sharing 表现在支持使用时间戳的表版本
现在可以在 SELECT 语句中使用 SQL 语法 TIMESTAMP AS OF 来指定目录中装载的 Delta Sharing 表的版本。 必须使用 WITH HISTORY 共享表。
支持 MERGE INTO 的 WHEN NOT MATCHED BY SOURCE
现在可以将 WHEN NOT MATCHED BY SOURCE 子句添加到 MERGE INTO，以根据合并条件更新或删除所选表中的、在源表中没有匹配项的行。 新子句在 SQL、Python、Scala 和 Java 中可用。 请参阅 MERGE INTO。
针对 CONVERT TO DELTA 优化的统计信息收集
CONVERT TO DELTA 操作的统计信息收集现在速度要快得多。 这减少了可使用 NO STATISTICS 提高效率的工作负载数。
Unity 目录支持撤销删除表
此功能最初在公共预览版中发布。 自 2023 年 10 月 25 日起进入正式发布阶段。
现在可以在删除后 7 天内在现有架构中取消删除某个已删除的托管表或外部表。 请参阅 UNDROP TABLE 和 SHOW TABLES DROPPED。
库升级
- 升级了 Python 库：
- filelock 已从 3.8.0 升级到 3.8.2
- platformdirs 已从 2.5.4 升级到 2.6.0
- setuptools 已从 58.0.4 升级到 61.2.0
- 升级了 R 库：
- 升级了 Java 库：
- io.delta.delta-sharing-spark_2.12 已从 0.5.2 升级到 0.6.2
- org.apache.hive.hive-storage-api 已从 2.7.2 升级到 2.8.1
- org.apache.parquet.parquet-column 已从 1.12.3-databricks-0001 升级到 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.parquet-common 已从 1.12.3-databricks-0001 升级到 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.parquet-encoding 已从 1.12.3-databricks-0001 升级到 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.parquet-format-structures 已从 1.12.3-databricks-0001 升级到 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.parquet-hadoop 已从 1.12.3-databricks-0001 升级到 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.parquet-jackson 已从 1.12.3-databricks-0001 升级到 1.12.3-databricks-0002
- org.tukaani.xz 已从 1.8 升级到 1.9
Apache Spark
Databricks Runtime 12.1 包含 Apache Spark 3.3.1。 此版本包括 Databricks Runtime 12.0 (EoS) 中包含的所有 Spark 修复和改进，以及对 Spark 进行的以下其他缺陷修复和改进：
- [SPARK-41405] [SC-119769][12.1.0] 还原“[SC-119411][SQL] 集中化列解析逻辑”和“[SC-117170][SPARK-41338][SQL] 在同一个分析器批中解析外部引用和普通列”
- [SPARK-41405] [SC-119411][SQL] 集中化列解析逻辑
- [SPARK-41859] [SC-119514][SQL] CreateHiveTableAsSelectCommand 应正确设置覆盖标志
- [SPARK-41659] [SC-119526][CONNECT][12.X] 在 pyspark.sql.connect.readwriter 中启用 doctests
- [SPARK-41858] [SC-119427][SQL] 修复默认值功能导致的 ORC 读取器性能回归
- [SPARK-41807] [SC-119399][CORE] 删除不存在的错误类：UNSUPPORTED_FEATURE.DISTRIBUTE_BY
- [SPARK-41578] [12.x][SC-119273][SQL] 为 _LEGACY_ERROR_TEMP_2141 分配名称
- [SPARK-41571] [SC-119362][SQL] 为 _LEGACY_ERROR_TEMP_2310 分配名称
- [SPARK-41810] [SC-119373][CONNECT] 从 SparkSession.createDataFrame 中的字典列表推理名称
- [SPARK-40993] [SC-119504][SPARK-41705][CONNECT][12.X] 将 Spark Connect 文档和脚本移至 dev/ 和 Python 文档
- [SPARK-41534] [SC-119456][CONNECT][SQL][12.x] 为 Spark Connect 设置初始客户端模块
- [SPARK-41365] [SC-118498][UI][3.3] 无法为特定 yarn 环境中的代理加载阶段 UI 页
- [SPARK-41481] [SC-118150][CORE][SQL] 重用
INVALID_TYPED_LITERAL而不是_LEGACY_ERROR_TEMP_0020 - [SPARK-41049] [SC-119305][SQL] 重新审查有状态表达式处理
- [SPARK-41726] [SC-119248][SQL] 删除
OptimizedCreateHiveTableAsSelectCommand - [SPARK-41271] [SC-118648][SC-118348][SQL]
sql()支持参数化 SQL 查询 - [SPARK-41066] [SC-119344][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.sampleBy和DataFrame.stat.sampleBy - [SPARK-41407] [SC-119402][SC-119012][SQL][ALL TESTS] 将 v1 写入拉取到 WriteFiles
- [SPARK-41565] [SC-118868][SQL] 添加错误类
UNRESOLVED_ROUTINE - [SPARK-41668] [SC-118925][SQL] DECODE 函数在传递 NULL 时返回错误结果
- [SPARK-41554] [SC-119274] 修复小数位数减少 m 时小数位数的变化...
- [SPARK-41065] [SC-119324][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.freqItems和DataFrame.stat.freqItems - [SPARK-41742] [SC-119404][SPARK-41745][CONNECT][12.X] 重新启用文档测试并将缺失的列别名添加到 count()
- [SPARK-41069] [SC-119310][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.approxQuantile和DataFrame.stat.approxQuantile - [SPARK-41809] [SC-119367][CONNECT][PYTHON] 使函数
from_json支持 DataType 架构 - [SPARK-41804] [SC-119382][SQL] 在
InterpretedUnsafeProjection中为 UDT 数组选择正确的元素大小 - [SPARK-41786] [SC-119308][CONNECT][PYTHON] 删除重复的帮助器函数
- [SPARK-41745] [SC-119378][SPARK-41789][12.X] 使
createDataFrame支持行列表 - [SPARK-41344] [SC-119217][SQL] 在 SupportsCatalogOptions 目录中找不到表时使错误的表达更明确
- [SPARK-41803] [SC-119380][CONNECT][PYTHON] 添加缺失的函数
log(arg1, arg2) - [SPARK-41808] [SC-119356][CONNECT][PYTHON] 使 JSON 函数支持选项
- [SPARK-41779] [SC-119275][SPARK-41771][CONNECT][PYTHON] 使
__getitem__支持筛选器和 select - [SPARK-41783] [SC-119288][SPARK-41770][CONNECT][PYTHON] 使列操作支持 None
- [SPARK-41440] [SC-119279][CONNECT][PYTHON] 避免对一般示例使用缓存运算符。
- [SPARK-41785] [SC-119290][CONNECT][PYTHON] 实现
GroupedData.mean - [SPARK-41629] [SC-119276][CONNECT] 支持关系和表达式中的协议扩展
- [SPARK-41417] [SC-118000][CORE][SQL] 将
_LEGACY_ERROR_TEMP_0019重命名为INVALID_TYPED_LITERAL - [SPARK-41533] [SC-119342][CONNECT][12.X] Spark Connect 服务器/客户端的正确错误处理
- [SPARK-41292] [SC-119357][CONNECT][12.X] 支持 pyspark.sql.window 命名空间中的窗口
- [SPARK-41493] [SC-119339][CONNECT][PYTHON] 使 csv 函数支持选项
- [SPARK-39591] [SC-118675][SS] 异步进度跟踪
- [SPARK-41767] [SC-119337][CONNECT][PYTHON][12.X] 实现
Column.{withField, dropFields} - [SPARK-41068] [SC-119268][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.stat.corr - [SPARK-41655] [SC-119323][CONNECT][12.X] 在 pyspark.sql.connect.column 中启用 doctests
- [SPARK-41738] [SC-119170][CONNECT] 在 SparkSession 缓存中混合 ClientId
- [SPARK-41354] [SC-119194][CONNECT] 将
RepartitionByExpression添加到 proto - [SPARK-41784] [SC-119289][CONNECT][PYTHON] 在列中添加缺失的
__rmod__ - [SPARK-41778] [SC-119262][SQL] 向 ArrayAggregate 添加别名“reduce”
- [SPARK-41067] [SC-119171][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.stat.cov - [SPARK-41764] [SC-119216][CONNECT][PYTHON] 使内部字符串操作名称与 FunctionRegistry 保持一致
- [SPARK-41734] [SC-119160][CONNECT] 为目录添加父消息
- [SPARK-41742] [SC-119263] 支持 df.groupBy().agg({"*":"count"})
- [SPARK-41761] [SC-119213][CONNECT][PYTHON] 修复算术运算：
__neg__、__pow__、__rpow__ - [SPARK-41062] [SC-118182][SQL] 将
UNSUPPORTED_CORRELATED_REFERENCE重命名为CORRELATED_REFERENCE - [SPARK-41751] [SC-119211][CONNECT][PYTHON] 修复
Column.{isNull, isNotNull, eqNullSafe} - [SPARK-41728] [SC-119164][CONNECT][PYTHON][12.X] 实现
unwrap_udt函数 - [SPARK-41333] [SC-119195][SPARK-41737] 实现
GroupedData.{min, max, avg, sum} - [SPARK-41751] [SC-119206][CONNECT][PYTHON] 修复
Column.{bitwiseAND, bitwiseOR, bitwiseXOR} - [SPARK-41631] [SC-101081][SQL] 支持 Aggregate 中的隐式横向列别名解析
- [SPARK-41529] [SC-119207][CONNECT][12.X] 实现 SparkSession.stop
- [SPARK-41729] [SC-119205][CORE][SQL][12.X] 将
_LEGACY_ERROR_TEMP_0011重命名为UNSUPPORTED_FEATURE.COMBINATION_QUERY_RESULT_CLAUSES - [SPARK-41717] [SC-119078][CONNECT][12.X] 在 LogicalPlan 中删除重复的输出和 repr_html
- [SPARK-41740] [SC-119169][CONNECT][PYTHON] 实现
Column.name - [SPARK-41733] [SC-119163][SQL][SS] 对 ResolveWindowTime 规则应用基于树模式的修剪
- [SPARK-41732] [SC-119157][SQL][SS] 对 SessionWindowing 规则应用基于树模式的修剪
- [SPARK-41498] [SC-119018] 通过联合传播元数据
- [SPARK-41731] [SC-119166][CONNECT][PYTHON][12.X] 实现列访问器
- [SPARK-41736] [SC-119161][CONNECT][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_types应支持ArrayType - [SPARK-41473] [SC-119092][CONNECT][PYTHON] 实现
format_number函数 - [SPARK-41707] [SC-119141][CONNECT][12.X] 在 Spark Connect 中实现目录 API
- [SPARK-41710] [SC-119062][CONNECT][PYTHON] 实现
Column.between - [SPARK-41235] [SC-119088][SQL][PYTHON] 高阶函数：array_compact 实现
- [SPARK-41518] [SC-118453][SQL] 为错误类
_LEGACY_ERROR_TEMP_2422分配名称 - [SPARK-41723] [SC-119091][CONNECT][PYTHON] 实现
sequence函数 - [SPARK-41703] [SC-119060][CONNECT][PYTHON] 在 Literal 中组合 NullType 和 typed_null
- [SPARK-41722] [SC-119090][CONNECT][PYTHON] 实现 3 个缺失的时间窗口函数
- [SPARK-41503] [SC-119043][CONNECT][PYTHON] 实现分区转换函数
- [SPARK-41413] [SC-118968][SQL] 避免当分区键不匹配但联接表达式兼容时存储分区联接中出现随机排列
- [SPARK-41700] [SC-119046][CONNECT][PYTHON] 删除
FunctionBuilder - [SPARK-41706] [SC-119094][CONNECT][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_types应支持MapType - [SPARK-41702] [SC-119049][CONNECT][PYTHON] 添加无效的列操作
- [SPARK-41660] [SC-118866][SQL] 仅在使用元数据列时才传播这些列
- [SPARK-41637] [SC-119003][SQL] ORDER BY ALL
- [SPARK-41513] [SC-118945][SQL] 实现累加器以收集每个映射器的行计数指标
- [SPARK-41647] [SC-119064][CONNECT][12.X] 删除 pyspark.sql.connect.functions 中的重复 docstrings
- [SPARK-41701] [SC-119048][CONNECT][PYTHON] 使列操作支持
decimal - [SPARK-41383] [SC-119015][SPARK-41692][SPARK-41693] 实现
rollup、cube和pivot - [SPARK-41635] [SC-118944][SQL] GROUP BY ALL
- [SPARK-41645] [SC-119057][CONNECT][12.X] 删除 pyspark.sql.connect.dataframe 中的重复 docstrings
- [SPARK-41688] [SC-118951][CONNECT][PYTHON] 将 Expressions 移到 expressions.py
- [SPARK-41687] [SC-118949][CONNECT] 删除 pyspark.sql.connect.group 中的重复 docstrings
- [SPARK-41649] [SC-118950][CONNECT] 删除 pyspark.sql.connect.window 中的重复 docstrings
- [SPARK-41681] [SC-118939][CONNECT] 将 GroupedData 析出到 group.py
- [SPARK-41292] [SC-119038][SPARK-41640][SPARK-41641][CONNECT][PYTHON][12.X] 实现
Window函数 - [SPARK-41675] [SC-119031][SC-118934][CONNECT][PYTHON][12.X] 使列操作支持
datetime - [SPARK-41672] [SC-118929][CONNECT][PYTHON] 启用已弃用的函数
- [SPARK-41673] [SC-118932][CONNECT][PYTHON] 实现
Column.astype - [SPARK-41364] [SC-118865][CONNECT][PYTHON] 实现
broadcast函数 - [SPARK-41648] [SC-118914][CONNECT][12.X] 删除 pyspark.sql.connect.readwriter 中的重复 docstrings
- [SPARK-41646] [SC-118915][CONNECT][12.X] 删除 pyspark.sql.connect.session 中的重复 docstrings
- [SPARK-41643] [SC-118862][CONNECT][12.X] 删除 pyspark.sql.connect.column 中的重复 docstrings
- [SPARK-41663] [SC-118936][CONNECT][PYTHON][12.X] 实现其余的 Lambda 函数
- [SPARK-41441] [SC-118557][SQL] 支持在不需要子输出的情况下生成以托管外部引用
- [SPARK-41669] [SC-118923][SQL] canCollapseExpressions 中的早期修剪
- [SPARK-41639] [SC-118927][SQL][PROTOBUF]：从 SchemaConverters 中删除 ScalaReflectionLock
- [SPARK-41464] [SC-118861][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.to - [SPARK-41434] [SC-118857][CONNECT][PYTHON] 初始
LambdaFunction实现 - [SPARK-41539] [SC-118802][SQL] 针对 LogicalRDD 的逻辑计划中的输出重新映射统计信息和约束
- [SPARK-41396] [SC-118786][SQL][PROTOBUF] OneOf 字段支持和递归检查
- [SPARK-41528] [SC-118769][CONNECT][12.X] 合并 Spark Connect 和 PySpark API 的命名空间
- [SPARK-41568] [SC-118715][SQL] 为 _LEGACY_ERROR_TEMP_1236 分配名称
- [SPARK-41440] [SC-118788][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.randomSplit - [SPARK-41583] [SC-118718][SC-118642][CONNECT][PROTOBUF] 将 Spark Connect 和 protobuf 添加到 setup.py 并指定依赖项
- [SPARK-27561] [SC-101081][12.x][SQL] 支持 Project 中的隐式横向列别名解析
- [SPARK-41535] [SC-118645][SQL] 为
InterpretedUnsafeProjection和InterpretedMutableProjection中的日历间隔字段正确设置 null - [SPARK-40687] [SC-118439][SQL] 支持数据掩码内置函数“mask”
- [SPARK-41520] [SC-118440][SQL] 拆分 AND_OR TreePattern 以分隔 AND 和 OR TreePattern
- [SPARK-41349] [SC-118668][CONNECT][PYTHON] 实现 DataFrame.hint
- [SPARK-41546] [SC-118541][CONNECT][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_types应支持 StructType。 - [SPARK-41334] [SC-118549][CONNECT][PYTHON] 将
SortOrderproto 从关系移到表达式 - [SPARK-41387] [SC-118450][SS] 为 Trigger.AvailableNow 声明来自 Kafka 数据源的当前结束偏移量
- [SPARK-41508] [SC-118445][CORE][SQL] 将
_LEGACY_ERROR_TEMP_1180重命名为UNEXPECTED_INPUT_TYPE并删除_LEGACY_ERROR_TEMP_1179 - [SPARK-41319] [SC-118441][CONNECT][PYTHON] 使用
UnresolvedFunction实现 Column.{when, otherwise} 和函数when - [SPARK-41541] [SC-118460][SQL] 修复对 SQLShuffleWriteMetricsReporter.decRecordsWritten() 中错误子方法的调用
- [SPARK-41453] [SC-118458][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.subtract - [SPARK-41248] [SC-118436][SC-118303][SQL] 添加“spark.sql.json.enablePartialResults”以启用/禁用 JSON 部分结果
- [SPARK-41437] 还原“[SC-117601][SQL] 不要为 v1 写入回退优化输入查询两次”
- [SPARK-41472] [SC-118352][CONNECT][PYTHON] 实现其余的字符串/二进制函数
- [SPARK-41526] [SC-118355][CONNECT][PYTHON] 实现
Column.isin - [SPARK-32170] [SC-118384] [CORE] 通过阶段任务指标改进推测。
- [SPARK-41524] [SC-118399][SS] 区分 StateStoreConf 中的 SQLConf 和 extraOptions 在 RocksDBConf 中的用法
- [SPARK-41465] [SC-118381][SQL] 为错误类 _LEGACY_ERROR_TEMP_1235 分配名称
- [SPARK-41511] [SC-118365][SQL] LongToUnsafeRowMap 支持 ignoresDuplicatedKey
- [SPARK-41409] [SC-118302][CORE][SQL] 将
_LEGACY_ERROR_TEMP_1043重命名为WRONG_NUM_ARGS.WITHOUT_SUGGESTION - [SPARK-41438] [SC-118344][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.colRegex - [SPARK-41437] [SC-117601][SQL] 不要为 v1 写入回退优化输入查询两次
- [SPARK-41314] [SC-117172][SQL] 为错误类
_LEGACY_ERROR_TEMP_1094分配名称 - [SPARK-41443] [SC-118004][SQL] 为错误类 _LEGACY_ERROR_TEMP_1061 分配名称
- [SPARK-41506] [SC-118241][CONNECT][PYTHON] 重构 LiteralExpression 以支持 DataType
- [SPARK-41448] [SC-118046] 在 FileBatchWriter 和 FileFormatWriter 中创建一致的 MR 作业 ID
- [SPARK-41456] [SC-117970][SQL] 提高 try_cast 的性能
- [SPARK-41495] [SC-118125][CONNECT][PYTHON] 实现
collection函数：P~Z - [SPARK-41478] [SC-118167][SQL] 为错误类 _LEGACY_ERROR_TEMP_1234 分配名称
- [SPARK-41406] [SC-118161][SQL] 重构
NUM_COLUMNS_MISMATCH的错误消息以使其更一般化 - [SPARK-41404] [SC-118016][SQL] 重构
ColumnVectorUtils#toBatch以使ColumnarBatchSuite#testRandomRows测试更多基元 dataType - [SPARK-41468] [SC-118044][SQL] 修复 EquivalentExpressions 中的 PlanExpression 处理
- [SPARK-40775] [SC-118045][SQL] 修复 V2 文件扫描的重复描述条目
- [SPARK-41492] [SC-118042][CONNECT][PYTHON] 实现 MISC 函数
- [SPARK-41459] [SC-118005][SQL] 修复 thrift 服务器操作日志输出为空的问题
- [SPARK-41395] [SC-117899][SQL]
InterpretedMutableProjection应使用setDecimal为不安全行中的小数设置 null 值 - [SPARK-41376] [SC-117840][CORE][3.3] 更正执行程序启动时的 Netty preferDirectBufs 检查逻辑
- [SPARK-41484] [SC-118159][SC-118036][CONNECT][PYTHON][12.x] 实现
collection函数：E~M - [SPARK-41389] [SC-117426][CORE][SQL] 重用
WRONG_NUM_ARGS而不是_LEGACY_ERROR_TEMP_1044 - [SPARK-41462] [SC-117920][SQL] 日期和时间戳类型可以向上强制转换为 TimestampNTZ
- [SPARK-41435] [SC-117810][SQL] 更改为在
expressions不为空时为curdate()调用invalidFunctionArgumentsError - [SPARK-41187] [SC-118030][CORE] 发生 ExecutorLost 时 AppStatusListener 中的 LiveExecutor MemoryLeak
- [SPARK-41360] [SC-118083][CORE] 避免当执行程序丢失时重新注册 BlockManager
- [SPARK-41378] [SC-117686][SQL] 支持 DS v2 中的列统计信息
- [SPARK-41402] [SC-117910][SQL][CONNECT][12.X] 重写 StringDecode 的 prettyName
- [SPARK-41414] [SC-118041][CONNECT][PYTHON][12.x] 实现日期/时间戳函数
- [SPARK-41329] [SC-117975][CONNECT] 解决 Spark Connect 中的循环导入
- [SPARK-41477] [SC-118025][CONNECT][PYTHON] 正确推理文本整数的数据类型
- [SPARK-41446] [SC-118024][CONNECT][PYTHON][12.x] 使
createDataFrame支持架构和更多输入数据集类型 - [SPARK-41475] [SC-117997][CONNECT] 修复 lint-scala 命令错误和拼写错误
- [SPARK-38277] [SC-117799][SS] RocksDB 状态存储提交后清除写入批
- [SPARK-41375] [SC-117801][SS] 避免空的最新 KafkaSourceOffset
- [SPARK-41412] [SC-118015][CONNECT] 实现
Column.cast - [SPARK-41439] [SC-117893][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.melt和DataFrame.unpivot - [SPARK-41399] [SC-118007][SC-117474][CONNECT] 将列相关测试重构为 test_connect_column
- [SPARK-41351] [SC-117957][SC-117412][CONNECT][12.x] 列应支持 != 运算符
- [SPARK-40697] [SC-117806][SC-112787][SQL] 添加读取端字符填充以涵盖外部数据文件
- [SPARK-41349] [SC-117594][CONNECT][12.X] 实现 DataFrame.hint
- [SPARK-41338] [SC-117170][SQL] 在同一个分析器批中解析外部引用和正常列
- [SPARK-41436] [SC-117805][CONNECT][PYTHON] 实现
collection函数：A~C - [SPARK-41445] [SC-117802][CONNECT] 实现 DataFrameReader.parquet
- [SPARK-41452] [SC-117865][SQL] 当格式为 null 时
to_char应返回 null - [SPARK-41444] [SC-117796][CONNECT] 支持 read.json()
- [SPARK-41398] [SC-117508][SQL] 当运行时筛选后的分区键不匹配时，放宽存储分区联接的约束
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COLUMN_NOT_IN_GROUP_BY_CLAUSE的错误消息。 - [SPARK-41381] [SC-117593][CONNECT][PYTHON] 实现
count_distinct和sum_distinct函数 - [SPARK-41433] [SC-117596][CONNECT] 使 Max Arrow BatchSize 可配置
- [SPARK-41397] [SC-117590][CONNECT][PYTHON] 实现部分字符串/二进制函数
- [SPARK-41382] [SC-117588][CONNECT][PYTHON] 实现
product函数 - [SPARK-41403] [SC-117595][CONNECT][PYTHON] 实现
DataFrame.describe - [SPARK-41366] [SC-117580][CONNECT] DF.groupby.agg() 应该兼容
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_LEGACY_ERROR_TEMP_1233重命名为COLUMN_ALREADY_EXISTS - [SPARK-41357] [SC-117310][CONNECT][PYTHON][12.X] 实现数学函数
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DataFrame.{isLocal, isStreaming, printSchema, inputFiles} - [SPARK-41238] [SC-116670][CONNECT][PYTHON] 支持更多内置数据类型
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null时，to_number/try_to_number应返回null - [SPARK-39799] [SC-115984][SQL] DataSourceV2：查看目录接口
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_LEGACY_ERROR_TEMP_0055重命名为UNCLOSED_BRACKETED_COMMENT
维护更新
请参阅 Databricks Runtime 12.1 维护更新。
系统环境
- 操作系统：Ubuntu 20.04.5 LTS
- Java：Zulu 8.64.0.19-CA-linux64
- Scala：2.12.14
- Python：3.9.5
- R：4.2.2
- Delta Lake：2.2.0
已安装的 Python 库
| 库 | 版本 | 库 | 版本 | 库 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | asttokens | 2.0.5 |
| attrs | 21.4.0 | backcall | 0.2.0 | backports.entry-points-selectable | 1.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.11.1 | black | 22.3.0 | bleach | 4.1.0 |
| boto3 | 1.21.32 | botocore | 1.24.32 | certifi | 2021.10.8 |
| cffi | 1.15.0 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
| 单击 | 8.0.4 | 密码系统 | 3.4.8 | cycler | 0.11.0 |
| Cython | 0.29.28 | dbu-python | 1.2.16 | debugpy | 1.5.1 |
| decorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | distlib | 0.3.6 |
| docstring-to-markdown | 0.11 | entrypoints | 0.4 | 执行 | 0.8.3 |
| facets-overview | 1.0.0 | fastjsonschema | 2.16.2 | filelock | 3.8.2 |
| fonttools | 4.25.0 | idna | 3.3 | ipykernel | 6.15.3 |
| ipython | 8.5.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
| jedi | 0.18.1 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.1.0 | jsonschema | 4.4.0 | jupyter-client | 6.1.12 |
| jupyter_core | 4.11.2 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 |
| kiwisolver | 1.3.2 | MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.1 |
| matplotlib-inline | 0.1.2 | mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 |
| mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
| nbformat | 5.3.0 | nest-asyncio | 1.5.5 | nodeenv | 1.7.0 |
| 笔记本 | 6.4.8 | numpy | 1.21.5 | 打包 | 21.3 |
| pandas | 1.4.2 | pandocfilters | 1.5.0 | parso | 0.8.3 |
| pathspec | 0.9.0 | patsy | 0.5.2 | pexpect | 4.8.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 9.0.1 | pip | 21.2.4 |
| platformdirs | 2.6.0 | plotly | 5.6.0 | pluggy | 1.0.0 |
| prometheus-client | 0.13.1 | prompt-toolkit | 3.0.20 | protobuf | 3.19.4 |
| psutil | 5.8.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | pyarrow | 7.0.0 | pycparser | 2.21 |
| pyflakes | 2.5.0 | Pygments | 2.11.2 | PyGObject | 3.36.0 |
| pyodbc | 4.0.32 | pyparsing | 3.0.4 | pyright | 1.1.283 |
| pyrsistent | 0.18.0 | python-dateutil | 2.8.2 | python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 |
| python-lsp-server | 1.6.0 | pytz | 2021.3 | pyzmq | 22.3.0 |
| 请求 | 2.27.1 | requests-unixsocket | 0.2.0 | rope | 0.22.0 |
| s3transfer | 0.5.0 | scikit-learn | 1.0.2 | scipy | 1.7.3 |
| seaborn | 0.11.2 | Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 61.2.0 |
| 6 | 1.16.0 | soupsieve | 2.3.1 | ssh-import-id | 5.10 |
| stack-data | 0.2.0 | statsmodels | 0.13.2 | tenacity | 8.0.1 |
| terminado | 0.13.1 | testpath | 0.5.0 | threadpoolctl | 2.2.0 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | tomli | 1.2.2 | tornado | 6.1 |
| traitlets | 5.1.1 | typing_extensions | 4.1.1 | ujson | 5.1.0 |
| unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.26.9 | virtualenv | 20.8.0 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | whatthepatch | 1.0.3 |
| wheel | 0.37.0 | widgetsnbextension | 3.6.1 | yapf | 0.31.0 |
已安装的 R 库
R 库安装自 2022-11-11 版本中的 Microsoft CRAN 快照。
| 库 | 版本 | 库 | 版本 | 库 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 箭头 | 10.0.0 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.4.1 | base | 4.2.2 | base64enc | 0.1-3 |
| bit | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.3 |
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