2019 年 9 月
这些功能和 Azure Databricks 平台的改进已于 2019 年 9 月发布。
注意
下面列出的发行日期和内容在多数情况下只对应于 Azure 公有云的实际部署。
其中提供了 Azure 公有云上 Azure Databricks 服务的演进历史记录以供参考，这些内容可能不适用于由世纪互联运营的 Azure。
注意
发布分阶段进行。 在初始发布日期后，可能最长需要等待一周，你的 Azure Databricks 帐户才会更新。
Databricks Runtime 5.2 支持已终结
2019 年 9 月 30 日
9 月 30 日结束对 Databricks Runtime 5.2 的支持。 请参阅 Databricks 支持生命周期。
推出了使用 Databricks Light 的由池支持的自动化群集（公共预览版）
2019 年 9 月 26 日至 10 月 1 日：版本 3.3
当我们在 7 月推出池配置参考时，你为自动作业配置由池支持的群集时无法选择 Databricks Light 作为运行时版本。 现在，你可以拥有快速启动的高性价比群集！
Azure SQL 数据库网关 IP 地址将在 2019 年 10 月 14 日发生更改
10 月 14 日，Microsoft 会将流量迁移到这些区域中的新网关。 如果你的工作区位于其中一个区域，并且你已通过你自己的 Azure Databricks 虚拟网络（使用“VNet 注入”）为合并的元存储配置用户定义的路由 (UDR)，则可能需要在元存储的 IP 地址更改时，更新这些 IP 地址。 有关你的区域的 IP 地址的最新列表，请参阅 Azure SQL Database 网关 IP 地址表。
标准群集和 Scala 现在支持 Azure Data Lake Storage 凭据直通身份验证（公共预览版）
2019 年 9 月 12-17 日：版本 3.2
凭证传递身份验证现可用于运行 Databricks Runtime 5.5 及以上版本和 SparkR on Databricks Runtime 6.0 Beta 的标准群集上的 Python、SQL 和 Scala。 到目前为止，凭据传递身份验证需要高并发群集，这些群集不支持 Scala。
为 Azure Data Lake Storage 凭据传递身份验证启用群集时，在该群集上运行的命令可以在 Azure Data Lake Storage 中读取和写入数据，无需用户配置用于访问存储的服务主体凭据。 凭据从启动操作的用户自动设置。
出于安全考虑，只有一位用户可以在启用凭据传递身份验证的标准群集上运行命令。 单用户是在创建时设置的，可由对群集具有管理权限的任何人进行编辑。 管理员需要确保单用户至少具有对群集的附加权限。
pandas 数据帧现在无需缩放即可在笔记本中呈现
2019 年 9 月 12-17 日：版本 3.2
在 Azure Databricks 笔记本中，displayHTML 以前会缩放一些成帧的 HTML 内容，以适应呈现的笔记本的可用宽度。 虽然此行为对于图像是可取的，但它使 pandas DataFrames 呈现效果不佳。 但不会再这样了！
现在会动态显示 Python 版本选择器
2019 年 9 月 12-17 日：版本 3.2
选择不支持 Python 2 的 Databricks Runtime（如 Databricks 6.0）时，群集创建页将隐藏 Python 版本选择器。
Databricks Runtime 6.0 Beta
2019 年 9 月 12 日
Databricks Runtime 6.0 Beta 引入了许多库升级和新功能，其中包括：
- 用于 Delta Lake DML 命令的新 Scala 和 Java API，以及清空和历史记录实用工具命令。
- 增强的 DBFS FUSE v2 客户端，支持在模型训练过程中更快、更可靠地进行读取和写入。
- 对每个笔记本单元的多个 matplotlib 绘图的支持。
- 更新到 Python 3.7，以及更新的 numpy、pandas、matplotlib 和其他库。
- 停用 Python 2 支持。
有关详细信息，请参阅完整的 Databricks Runtime 6.0 (EoS) 发行说明。