Abril de 2022

Esses recursos e aprimoramentos da plataforma do Azure Databricks foram lançados em abril de 2022.

Nova região do Azure: Suécia Central

29 de abril de 2021

O Azure Databricks está disponível na região Suécia Central.

Usar tags para gerenciar melhor seus trabalhos do Azure Databricks

21 a 26 de abril de 2022

Agora você pode adicionar marcas aos seus trabalhos do Azure Databricks, permitindo que você rastreie e pesquise facilmente trabalhos com base em uma ou mais chaves personalizadas ou pares chave-valor. Como as etiquetas também se propagam para os grupos de trabalho, você pode usá-las no monitoramento do grupo.

Término do suporte do Databricks Runtime série 10.0

20 de abril de 2022

O suporte ao Databricks Runtime 10.0 e ao Databricks Runtime 10.0 para Machine Learning foi encerrado em 20 de abril. Consulte ciclos de vida de suporte do Databricks.

Obtenha uma visão geral visual das execuções de trabalhos com a nova visualização em matriz dos trabalhos

19 a 27 de abril, 2022

Agora, você pode visualizar de forma simples as execuções de uma tarefa do Azure Databricks com a nova visualização em formato de matriz na interface do usuário das tarefas. A exibição de matriz complementa o modo de exibição de tabela existente e fornece uma visão geral dos detalhes da execução do trabalho e da tarefa, incluindo a hora de início, a duração e o status de cada execução. Consulte Exibir execuções de um trabalho individual.

Economizar tempo e recursos quando execuções de trabalhos do Azure Databricks não têm êxito

19 a 25 de abril, 2022

Quando uma execução de trabalho falha, o novo recurso de reparo e reexecução permite reexecutar apenas o subconjunto de tarefas malsucedidas e quaisquer tarefas dependentes. Como as tarefas bem-sucedidas não são executadas novamente, esse recurso reduz o tempo e os recursos necessários para se recuperar de execuções de trabalho malsucedidas. Veja Executar novamente tarefas com falha e ignoradas.

Exibir o histórico de execuções para as tarefas de trabalho

19 a 25 de abril, 2022

Agora, você pode exibir o histórico de execuções de cada tarefa que faz parte de um trabalho que orquestra várias tarefas. Confira Ver histórico de execução de tarefas.

Atribua um novo cluster na interface de trabalhos quando o acesso de usuário único não existir mais.

18 a 25 de abril, 2022: versão 3.70

Essa versão corrige um problema que removia o botão do cluster Trocar na interface de usuário dos trabalhos do Azure Databricks quando o acesso de Usuário Único não estava disponível. Agora, você pode atribuir um novo cluster a um trabalho na interface do usuário quando o cluster configurado não está disponível, por exemplo, devido a uma alteração de rede.

Databricks Runtime 10.5 (Beta)

15 de abril de 2022

O Databricks Runtime 10.5, 10.5 Photon e 10.5 ML já estão disponíveis como versões Beta.

Confira as notas sobre a versão completas em Databricks Runtime 10.5 (EoS) e em Databricks Runtime 10.5 para Machine Learning (EoS).

A interface do usuário DLT é aprimorada para desabilitar ações não autorizadas

4 a 11 de abril, 2022: versão 3.69

A interface do usuário DLT é atualizada para desabilitar ações de pipeline que você não está autorizado a usar. Por exemplo, se você tiver apenas a permissão CAN_VIEW, os botões iniciar, parar e excluir serão desabilitados. Anteriormente, selecionar uma ação não autorizada resultava na falha da ação.

O AutoML está em disponibilidade geral

4 a 11 de abril, 2022: versão 3.69

O AutoML está disponível no Databricks Runtime 10.4 LTS ML e superior.

Usar conjuntos de dados do Catálogo do Unity com AutoML

4 a 11 de abril, 2022: versão 3.69

Agora, você pode selecionar conjuntos de dados do Catálogo do Unity na interface do usuário do AutoML. Você deve ser o usuário único designado de um cluster no modo de acesso Usuário Único.

O DLT é GA no AWS e no Azure e na Versão Prévia Pública no GCP

5 de abril de 2022

O Databricks tem o prazer de anunciar a disponibilidade geral do DLT no AWS e no Microsoft Azure e na Visualização Pública no Google Cloud. O DLT é a primeira estrutura ETL que usa uma abordagem simples e declarativa para criar pipelines de dados confiáveis. O DLT gerencia automaticamente sua infraestrutura em escala para que analistas de dados e engenheiros possam gastar menos tempo em ferramentas e se concentrar em obter valor dos dados. Consulte Pipelines Declarativos do Lakeflow Spark.

Interface SQL DLT: alteração não significativa nos nomes de tabela

5 de abril de 2022

Esta versão apresenta uma alteração não interruptiva na sintaxe usada para nomear tabelas na interface SQL DLT. Essas alterações alinham a semântica e a sintaxe da interface SQL com aprimoramentos futuros para a plataforma DLT. Para dar suporte a esses aprimoramentos futuros, estamos fazendo as seguintes alterações:

• As tabelas dinâmicas incrementais foram renomeadas como tabelas dinâmicas de streaming. As tabelas dinâmicas de streaming herdam a semântica das tabelas dinâmicas incrementais. O DLT continuará dando suporte a INCREMENTAL como uma palavra-chave preterida para compatibilidade com versões anteriores.
• As tabelas dinâmicas completas serão chamadas simplesmente de tabelas dinâmicas. O Live Tables garantirá que, no final de uma atualização de pipeline o conteúdo da tabela resultante seja exatamente igual ao resultado da transformação especificada nas entradas atuais.