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Databricks Connect for Python の制限事項

Note

この記事では、Databricks Runtime 13.3 LTS 以降用の Databricks Connect について説明します。

この記事では、Databricks Connect for Python の制限事項を一覧で示します。 Databricks Connect を使用すると、一般的な IDE、ノートブック サーバー、カスタム アプリケーションを Azure Databricks クラスターに接続できます。 「Databricks Connect とは」を参照してください。 この記事の Scala バージョンについては、「Databricks Connect for Scala の制限事項」を参照してください。

Important

使用している Python、Databricks Runtime、Databricks Connect のバージョンによっては、一部の機能のバージョン要件が存在する場合があります。 Databricks Connect の使用要件を参照してください。

使用可能な機能

Databricks Runtime 13.3 LTS 以前用の Databricks Connect では使用できません。

  • foreachBatch のストリーミング
  • 128 MB を超えるデータフレームの作成
  • 3,600 秒を超える長いクエリ

Databricks Runtime 15.3 以下の Databricks Connect では使用できません。

  • ApplyinPandas()とCogroup()は標準アクセスモードのコンピュートを使用して

Databricks Runtime 16.3 以降では、Databricks Connect では使用できません。

  • サーバーレス コンピューティングでは、UDF にカスタム ライブラリを含めることはできません。

使用できません。

  • dataframe.display() API
  • Databricks ユーティリティ: credentials、library、notebook workflow、widgets
  • Sparkコンテキスト
  • RDD群
  • RDD、Spark コンテキストを使用するライブラリ、または基になる Spark JVM (モザイク地理空間、GraphFrames、GreatExpectations など) にアクセスするライブラリ
  • CREATE TABLE <table-name> AS SELECT (代わりに spark.sql("SELECT ...").write.saveAsTable("table") を使用してください)
  • SparkContext を使用した Log4j ログ レベルの変更
  • 分散 ML トレーニングはサポートされていません。
  • ローカル開発環境とリモート クラスターの同期
  • Last updated on