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Limitations avec Databricks Connect pour Scala

Note

Cet article présente Databricks Connect pour Databricks Runtime 13.3 LTS et les versions ultérieures.

Cet article répertorie les limitations avec Databricks Connect pour Scala. Databricks Connect vous permet de connecter des environnements de développement intégrés (EDI), des serveurs de blocs-notes et des applications personnalisées populaires aux ressources de calcul d'Azure Databricks. Consultez Qu’est-ce que Databricks Connect ?. Pour obtenir la version Python de cet article, consultez Limitations avec Databricks Connect pour Python.

Important

Selon la version de Scala, Java, Databricks Runtime et Databricks Connect que vous utilisez, il peut y avoir des exigences de version pour certaines fonctionnalités. Consultez Spécifications.

Disponibilité des fonctionnalités

Non disponible sur Databricks Connect pour Databricks Runtime 13.3 LTS et versions antérieures :

  • Diffuser en continu foreachBatch
  • Création de DataFrames de plus de 128 Mo
  • Requêtes longues sur 3 600 secondes
  • Fonctions scalaires définies par l'utilisateur (UDF) sur des ressources informatiques utilisant le mode d'accès réservé (autrefois utilisateur unique)

Non disponible :

  • Databricks Utilities : credentials, library, notebook workflow, widgets
  • Contexte Spark
  • RDD
  • CREATE TABLE <table-name> AS SELECT (à la place, utilisez spark.sql("SELECT ...").write.saveAsTable("table"))
  • Modification du niveau de journal log4j via SparkContext
  • Entraînement d'apprentissage automatique distribué
  • Synchronisation de l’environnement de développement local avec la ressource de calcul distante
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