带有 Conda 的 Databricks Runtime 5.4（不受支持）

  • 项目

很高兴引入带有 Conda 的 Databricks Runtime 5.4，它可以让你利用 Conda 来管理 Python 库和环境。 此运行时在创建群集时提供两个 Conda 根环境选项：

  • Databricks Standard 环境包括许多常用 Python 包的更新版本。 此环境旨在临时替代在 Databricks Runtime 上运行的现有笔记本。 这是基于 Databricks Conda 的默认运行时环境。
  • Databricks Minimal 环境包含 PySpark 和 Databricks Python 笔记本功能所需的最小数量的包。 这个环境非常适合使用各种 Python 包进行运行时自定义。

两者都包含对 Databricks 库实用工具 (dbutils.library)（旧版）的支持。

注意

带有 Conda 的 Databricks Runtime 5.4 中的 Scala、Java 和 R 库与 Databricks Runtime 5.4 中的相同。 有关详细信息，请参阅 Databricks Runtime 5.4（不受支持）发行说明。 若要了解如何将 Databricks Runtime 与 Conda 配合使用，请参阅 Conda。

系统环境

带有 Conda 的 Databricks Runtime 5.4 中的系统环境与 Databricks Runtime 5.4 不同，如下所示：

  • Python：3.7.x。 仅支持 Python 3。

库

下面是带有 Conda 的 Databricks Runtime 5.4 上的默认根环境的导出的 environment.yml 文件。

Databricks Standard

name: databricks-standard
channels:
  - defaults
dependencies:
  - asn1crypto=0.24.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - blas=1.0=openblas
  - boto=2.49.0=py37_0
  - boto3=1.9.111=py_0
  - botocore=1.12.112=py_0
  - ca-certificates=2018.03.07=0
  - certifi=2018.8.24=py37_1
  - cffi=1.11.5=py37he75722e_1
  - chardet=3.0.4=py37_1
  - cryptography=2.3.1=py37hc365091_0
  - cython=0.28.5=py37hf484d3e_0
  - decorator=4.3.0=py37_0
  - docutils=0.14=py37_0
  - idna=2.7=py37_0
  - ipython=6.5.0=py37_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py37_0
  - jedi=0.12.1=py37_0
  - jmespath=0.9.4=py_0
  - krb5=1.16.1=hc83ff2d_6
  - libedit=3.1.20170329=h6b74fdf_2
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libopenblas=0.3.3=h5a2b251_3
  - libpq=10.5=h1ad7b7a_0
  - libstdcxx-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - ncurses=6.1=he6710b0_1
  - nomkl=3.0=0
  - numpy=1.15.1=py37h99e49ec_0
  - numpy-base=1.15.1=py37h2f8d375_0
  - openssl=1.0.2p=h14c3975_0
  - pandas=0.23.4=py37h04863e7_0
  - parso=0.3.1=py37_0
  - patsy=0.5.0=py37_0
  - pexpect=4.6.0=py37_0
  - pickleshare=0.7.4=py37_0
  - pip=10.0.1=py37_0
  - prompt_toolkit=1.0.15=py37_0
  - psycopg2=2.7.5=py37hb7f436b_0
  - ptyprocess=0.6.0=py37_0
  - pycparser=2.18=py37_1
  - pygments=2.2.0=py37_0
  - pyopenssl=18.0.0=py37_0
  - pysocks=1.6.8=py37_0
  - python=3.7.0=hc3d631a_0
  - python-dateutil=2.7.3=py37_0
  - pytz=2018.5=py37_0
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - requests=2.19.1=py37_0
  - s3transfer=0.2.0=py37_0
  - scikit-learn=0.19.2=py37h22eb022_0
  - scipy=1.1.0=py37he2b7bc3_2
  - setuptools=40.2.0=py37_0
  - simplegeneric=0.8.1=py37_2
  - six=1.11.0=py37_1
  - sqlite=3.24.0=h84994c4_0
  - statsmodels=0.9.0=py37h035aef0_0
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - traitlets=4.3.2=py37_0
  - urllib3=1.23=py37_0
  - wcwidth=0.1.7=py37_0
  - wheel=0.31.1=py37_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - pip:
    - cycler==0.10.0
    - kiwisolver==1.1.0
    - matplotlib==2.2.3
    - pyarrow==0.12.0
    - pyparsing==2.4.0
    - seaborn==0.9.0
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-standard

Databricks Minimal

name: databricks-minimal
channels:
  - defaults
dependencies:
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - blas=1.0=openblas
  - ca-certificates=2018.03.07=0
  - certifi=2018.8.24=py37_1
  - decorator=4.3.0=py37_0
  - ipython=6.5.0=py37_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py37_0
  - jedi=0.12.1=py37_0
  - libedit=3.1.20170329=h6b74fdf_2
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libopenblas=0.3.3=h5a2b251_3
  - libstdcxx-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - ncurses=6.1=he6710b0_1
  - nomkl=3.0=0
  - numpy=1.15.1=py37h99e49ec_0
  - numpy-base=1.15.1=py37h2f8d375_0
  - openssl=1.0.2p=h14c3975_0
  - pandas=0.23.4=py37h04863e7_0
  - parso=0.3.1=py37_0
  - pexpect=4.6.0=py37_0
  - pickleshare=0.7.4=py37_0
  - pip=10.0.1=py37_0
  - prompt_toolkit=1.0.15=py37_0
  - ptyprocess=0.6.0=py37_0
  - pygments=2.2.0=py37_0
  - python=3.7.0=hc3d631a_0
  - python-dateutil=2.7.3=py37_0
  - pytz=2018.5=py37_0
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - setuptools=40.2.0=py37_0
  - simplegeneric=0.8.1=py37_2
  - six=1.11.0=py37_1
  - sqlite=3.24.0=h84994c4_0
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - traitlets=4.3.2=py37_0
  - wcwidth=0.1.7=py37_0
  - wheel=0.31.1=py37_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - pip:
    - pyarrow==0.12.0
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-minimal