Februari 2021

Deze functies en azure Databricks-platformverbeteringen zijn uitgebracht in februari 2021.

Nieuwe Azure Databricks Power BI-connector (GA)

26 februari 2021

De nieuwe Power BI-connector voor Azure Databricks, uitgebracht in de openbare preview van september 2020, is nu algemeen beschikbaar. Het biedt:

• Eenvoudige verbindingsconfiguratie: de nieuwe Power BI Azure Databricks-connector is geïntegreerd in Power BI en u configureert deze met behulp van een eenvoudig dialoogvenster met een paar klikken.
• Authenticatie gebaseerd op Microsoft Entra ID-referenties, zodat beheerders geen PAT-tokens meer hoeven te configureren.
• Snellere import en geoptimaliseerde aanroepen van metagegevens, dankzij het nieuwe ODBC-stuurprogramma van Azure Databricks, dat wordt geleverd met aanzienlijke prestatieverbeteringen.
• Toegang tot Azure Databricks-gegevens via Power BI respecteert Azure Databricks toegangsbeheer voor tabellen en machtigingen voor Azure-opslagaccounts die zijn gekoppeld aan uw Microsoft Entra ID-identiteit.

Zie Power BI met Azure Databricks voor meer informatie.

Diagnostische logboekregistratie van gebruikersactiviteiten in Azure Databricks is algemeen beschikbaar

23 februari - 2 maart 2021: versie 3.40

Leg een gedetailleerd audittrail vast van de activiteiten die uw gebruikers uitvoeren in Azure Databricks, nu algemeen beschikbaar.

Zie diagnostisch logboekinformatie.

Modificationstijd toegevoegd aan de DBFS REST API antwoorden voor get-status en lijst.

23 februari - 2 maart 2021: versie 3.40

De laatste wijzigingstijd van een bestandsobject is nu beschikbaar in de DBFS REST API. De modification_time wordt nu geretourneerd in de FileInfo-antwoordstructuur door zowel de get-status- als de lijst-API-eindpunten. Een voorbeeld van een JSON-antwoord voor een get-status-aanroep in een directory:

{ "path": "/test-directory", "is_dir": true, "file_size": 0, "modification_time": 1610366751000 }

Zie DBFS-API.

Eenvoudig lange experimentnamen kopiëren in MLflow

16-23 februari 2021: versie 3.39

U kunt nu de naam van het experiment kopiëren vanaf de experimentpagina, zodat u eenvoudiger het actieve MLflow-experiment kunt instellen waarop een notebooklogboek wordt uitgevoerd. Zie Experiment-id en pad naar experiment ophalen.

Geheugengrootte en aantal kernen aanpassen voor het verwerken van clusters

16-23 februari 2021: versie 3.39

U kunt nu clusters aanpassen die worden gebruikt voor MLflow-modellen. Zie Het servercluster aanpassen.

Webterminal is nu algemeen beschikbaar

16-23 februari 2021: versie 3.39

Webterminal is nu algemeen beschikbaar. Het biedt een handige en zeer interactieve manier voor het uitvoeren van shell-opdrachten en het gebruik van editors op het Spark-stuurprogrammaknooppunt. Zie Shell-opdrachten uitvoeren in de Azure Databricks-webterminal.

Apache Spark-connector voor Azure SQL Database en SQL Server ondersteunt Databricks Runtime 7.x en hoger

16 februari 2021

De Spark-connector voor Azure SQL Database en SQL Server ondersteunt nu Spark 3 en daarom Databricks Runtime 7.x en hoger.

Ondersteuning voor Databricks Runtime 7.2-serie eindigt

11 februari 2021

Ondersteuning voor Databricks Runtime 7.2, Databricks Runtime 7.2 voor Machine Learning en Databricks Runtime 7.2 voor Genomics is beëindigd op 11 februari. Zie de ondersteuningslevenscycli van Databricks.

Algemene beschikbaarheid van Databricks Runtime 7.6

8 februari 2021

Databricks Runtime 7.6 en Databricks Runtime 7.6 ML zijn nu algemeen beschikbaar.

Zie de volledige releaseopmerkingen bij Databricks Runtime 7.6 (EoS) en Databricks Runtime 7.6 voor Machine Learning (EoS) voor meer informatie.

Databricks Runtime 8.0 (bètaversie)

1 februari 2021

Databricks Runtime 8.0 en Databricks Runtime 8.0 ML zijn nu beschikbaar als bètaversies.

Zie de volledige releaseopmerkingen bij Databricks Runtime 8.0 (EoS) en Databricks Runtime 8.0 voor ML (EoS) voor meer informatie.

Databricks Runtime voor Genomics is nu verouderd verklaard.

1 februari 2021

Databricks bouwt geen nieuwe Databricks Runtime voor Genomics-releases meer en verwijdert op 24 september 2022 ondersteuning voor Databricks Runtime voor Genomics wanneer databricks Runtime voor Genomics 7.3 LTS-ondersteuning wordt beëindigd. Op dat moment is Databricks Runtime voor Genomics niet meer beschikbaar voor selectie wanneer u een cluster maakt.

Zie Ondersteunde Databricks Runtime LTS-releases voor meer informatie over het afschaffingsbeleid en -schema van Databricks Runtime.

Meer leesbare JSON bekijken in de artefactweergave van een MLflow-run

4-11 februari 2021: versie 3.38

JSON-uitvoer in het deelvenster MLflow-artefacten heeft nu een beter leesbaar formaat.

Opmerkingen opgeven in het modelregister met behulp van REST API

4-11 februari 2021: versie 3.38

U kunt nu opmerkingen toevoegen in het modelregister met behulp van de REST API.

Eenvoudig standaardclusterwaarden opgeven in API-aanroepen

4-11 februari 2021: versie 3.38

U kunt nu het applyDefaultPolicyValues veld gebruiken wanneer u clusters voor alle doeleinden maakt en bewerkt met behulp van de Databricks Clusters-API. Wanneer truewordt gebruikt, hanteert het -beleid de-standaardwaarden voor ontbrekende clusterkenmerken.

De clusterwerkrolconfiguratie afstemmen op basis van de huidige werkroltoewijzing

4-11 februari 2021: versie 3.38

In de lijst met clusters wordt het aantal werkrollen weergegeven dat aan elk actief cluster is toegewezen. Dit nummer wordt nu weergegeven op de detailpagina van het cluster, zodat u eenvoudig de huidige grootte van het cluster kunt vergelijken met de details van de clusterconfiguratie en zo nodig configuratieaanpassingen kunt aanbrengen.

Contextspecifieke informatie overbrengen naar een taak met behulp van taakparametervariabelen.

4-11 februari 2021: versie 3.38

U kunt nu variabelen doorgeven aan taken die contextspecifieke informatie bevatten, zoals de taak-id of de begintijd van de uitvoering. Zie Wat is een verwijzing naar dynamische waarden? voor meer informatie.

Foutberichten van taakfouten bevatten mogelijk geen gevoelige informatie meer

4-11 februari 2021: versie 3.38

Foutmeldingen over mislukte taken bevatten geen stacktraces meer van Java-uitzonderingen. De stacktraceringen, opgenomen in het miscMessage veld, kunnen gevoelige informatie beschikbaar maken voor gebruikers.