2020 年 5 月

这些功能和 Azure Databricks 平台改进已于 2020 年 5 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。

它提供 Azure 公有云上 Azure Databricks 服务的演进历史供参考,这些内容可能不适合 Azure 中国云。

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。

Easv4 系列 VM(Beta 版本)

2020 年 5 月 29 日

Azure Databricks 现在为 Easv4 系列 虚拟机 (VM) 提供 Beta 版本支持,这些 VM 使用高级 SSD 并可将最大频率提高为 3.35 GHz。 这些实例类型可优化内存密集型企业应用程序的工作负载性能。

用于基因组学的 Databricks Runtime 6.6 正式版

2020 年 5 月 26 日

用于基因组学的 Databricks Runtime 6.6 是在 Databricks Runtime 6.6 基础上构建的,包含以下新功能:

  • GFF3 读取器
  • 自定义引用基因组支持
  • 每样本管道超时
  • BAM 导出选项
  • 清单 Blob

Databricks Runtime 6.6 ML 正式版

2020 年 5 月 26 日

Databricks Runtime 6.6 ML 基于 Databricks Runtime 6.6 构建,包含以下新功能:

  • mlflow 已升级:1.7.0 到 1.8.0

有关详细信息,请参阅完整的 Databricks Runtime 6.6 ML(不受支持)发行说明。

Databricks Runtime 6.6 正式版

2020 年 5 月 26 日

Databricks Runtime 6.6 引入了许多库升级和新功能,其中包括以下 Delta Lake 功能:

  • 现可通过 merge 操作自动提升表的架构。 如果你想要将更改数据更新插入到一个表中,而且数据架构会随时间推移而变化,那么此功能非常有用。 merge 可同时改进架构并更新插入更改,而不是在更新插入之前先检测和应用架构更改。 请参阅 Delta Lake 合并的自动架构演变
  • 仅包含匹配子句的合并操作(即仅包含 updatedelete 操作,未包含 insert 操作)的性能已得到改进。
  • 现在,Hive 元存储中引用的 Parquet 表可以使用 CONVERT TO DELTA 通过其表识别符转换为 Delta Lake。

有关详细信息,请参阅完整的 Databricks Runtime 6.6(不受支持)发行说明。

DBFS REST API 删除终结点大小限制

2020 年 5 月 21 日至 28 日:版本 3.20

使用 DBFS API 以递归方式删除大量文件时,删除操作以增量方式执行。 此调用在大约 45 秒后返回响应,并出现一条错误消息,要求你重新调用删除操作,直至完全删除目录结构。 例如:

{
  "error_code":"PARTIAL_DELETE","message":"The requested operation has deleted 324 files. There are more files remaining. You must make another request to delete more."
}

轻松查看大量已注册的 MLflow 模型

2020 年 5 月 21 日至 28 日:版本 3.20

MLflow 模型注册表现支持对已注册模型进行服务器端搜索和分页,这使具有大量模型的组织可高效地执行列出和搜索操作。 与之前一样,可按名称搜索模型并获取按名称或上次更新时间排序的结果。 但是,如果你有大量模型,这些页面的加载速度要快得多,搜索将提取最新的模型视图。

配置为要安装在所有群集上的库未安装在运行 Databricks Runtime 7.0 及更高版本的群集上

2020 年 5 月 21 日至 28 日:版本 3.20

在 Databricks Runtime 7.0 及更高版本中,Apache Spark 的基础版本使用 Scala 2.12。 针对 Scala 2.11 编译的库可能会以意外的方式禁用 Databricks Runtime 7.0 群集,因此运行 Databricks Runtime 7.0 及更高版本的群集不会安装配置为在所有群集上安装的库。 群集的“库”选项卡会显示状态 Skipped,以及与库处理中的更改相关的弃用消息。

如果你的群集是在早期版本的 Databricks Runtime(在 3.20 版发布到工作区之前的版本)上创建的,而且你现在将该群集编辑为使用 Databricks Runtime 7.0,那么配置为在所有群集上安装的任何库都将安装在该群集上。 在这种情况下,已安装的库中的所有不兼容的 JAR 都可能导致群集被禁用。 解决方法是克隆群集或创建新群集。

用于基因组学的 Databricks Runtime 7.0(Beta 版本)

2020 年 5 月 21 日

用于基因组学的 Databricks Runtime 7.0 是在 Databricks Runtime 7.0 基础上构建的,包含以下库更改:

  • ADAM 库已从版本 0.30.0 更新为 0.32.0.
  • Hail 库未包含在用于基因组学 Databricks Runtime 7.0 中,原因是没有基于 Apache Spark 3.0 的版本。

Databricks Runtime 7.0 ML(Beta 版本)

2020 年 5 月 21 日

Databricks Runtime 7.0 ML 基于 Databricks Runtime 7.0 构建,包含以下新功能:

  • 笔记本范围内的 Python 库和自定义环境,通过 conda 和 pip 命令进行管理。
  • 主要 Python 包的更新,包括 tensorflow、tensorboard、pytorch、xgboost、sparkdl 和 hyperopt。
  • 新添加的 Python 包 lightgbm、nltk、petastorm 和 plotly。
  • RStudio Server 开源版 v1.2。

有关详细信息,请参阅完整的 Databricks Runtime 7.0 ML(不受支持)发行说明。

用于基因组学的 Databricks Runtime 6.6(Beta 版本)

2020 年 5 月 7 日

用于基因组学的 Databricks Runtime 6.6 是在 Databricks Runtime 6.6 基础上构建的,包含以下新功能:

  • GFF3 读取器
  • 自定义引用基因组支持
  • 每样本管道超时
  • BAM 导出选项
  • 清单 Blob

Databricks Runtime 6.6 ML(Beta 版本)

2020 年 5 月 7 日

Databricks Runtime 6.6 ML 基于 Databricks Runtime 6.6 构建,包含以下新功能:

  • mlflow 已升级:1.7.0 到 1.8.0

有关详细信息,请参阅完整的 Databricks Runtime 6.6 ML(不受支持)发行说明。

Databricks Runtime 6.6(Beta 版本)

2020 年 5 月 7 日

Databricks Runtime 6.6(Beta 版本)引入了许多库升级和新功能,其中包括以下 Delta Lake 功能:

  • 现可通过 merge 操作自动提升表的架构。 如果你想要将更改数据更新插入到一个表中,而且数据架构会随时间推移而变化,那么此功能非常有用。 merge 可同时改进架构并更新插入更改,而不是在更新插入之前先检测和应用架构更改。 请参阅 Delta Lake 合并的自动架构演变
  • 仅包含匹配子句的合并操作(即仅包含 updatedelete 操作,未包含 insert 操作)的性能已得到改进。
  • 现在,Hive 元存储中引用的 Parquet 表可以使用 CONVERT TO DELTA 通过其表识别符转换为 Delta Lake。

有关详细信息,请参阅完整的 Databricks Runtime 6.6(不受支持)发行说明。

作业群集现已用作业名称和 ID 进行标记

2020 年 5 月 5 日至 12 日:版本 3.19

作业群集会用作业名称和 ID 自动进行标记。 这些标记显示在可计费使用情况报告中,以便你可轻松地按作业确定 DBU 使用情况的原因并识别异常。 标记将按照群集标记规范进行清理,例如按允许的字符、最大大小和最大标记数。 作业名称包含在 RunName 标记中,作业 ID 包含在 JobId 标记中。

还原已删除的笔记本单元

2020 年 5 月 5 日至 12 日:版本 3.19

现可使用 (Z) 键盘快捷方式或选择“编辑”>“撤消删除单元格”来还原已删除的单元格。

作业挂起队列限制

2020 年 5 月 5 日至 12 日:版本 3.19

工作区现在限制为 1000 个活动(正在运行和挂起的)作业运行。 由于工作区限制为 150 个并发(正在运行)作业运行,因此一个工作区的挂起队列中最多可以有 850 个运行。