這些功能和 Azure Databricks 平臺改良功能於 2020 年 5 月發行。
注意
分階段發行。 您的 Azure Databricks 帳戶可能要到初始發行日期後至多一週才會更新。
Easv4 系列虛擬機 (Beta)
2020 年 5 月 29 日
Azure Databricks 現在提供 Easv4 系列 VM 的 Beta 支援，其使用進階 SSD，並可達到 3.35GHz 的提升最大頻率。 這些實例類型可以優化記憶體密集型企業應用程式的工作負載效能。
適用於 Genomics 的 Databricks Runtime 6.6 已正式發行
2020 年 5 月 26 日
Databricks Runtime 6.6 for Genomics 建置在 Databricks Runtime 6.6 之上，並包含下列新功能：
- GFF3 讀取器
- 自定義參考基因組支援
- 個別範例管線逾時
- BAM 匯出選項
- 指令清單 Blob
Databricks Runtime 6.6 ML 已正式發行
2020 年 5 月 26 日
Databricks Runtime 6.6 ML 建置在 Databricks Runtime 6.6 之上，並包含下列新功能：
- 已升級的 mlflow：1.7.0 至 1.8.0
Databricks Runtime 6.6 已正式發行
2020 年 5 月 26 日
Databricks Runtime 6.6 帶來許多連結庫升級和新功能，包括下列 Delta Lake 功能：
- 您現在可以使用
merge操作自動演化資料表的架構。 在您想要將數據向上插入數據表，以及數據架構隨著時間變更的案例中，這非常有用。 除了在更新插入之前偵測並套用架構變更，merge還可以同時發展架構並向上插入變更。 關於合併，請參見 自動結構演化。 - 只有匹配子句的合併作業效能已改善，也就是只有
update和delete動作，且沒有insert動作。 - Hive 中繼存放區中所參考的 Parquet 數據表，現在可以通過其數據表標識碼使用
CONVERT TO DELTA轉換為 Delta Lake。
DBFS REST API 刪除端點大小限制
2020 年 5 月 21-28 日：版本 3.20
當您使用 DBFS API 以遞歸方式刪除大量檔案時，刪除作業會以遞增方式完成。 呼叫會在大約 45s 之後傳回回應，並出現錯誤訊息，要求您重新叫用刪除作業，直到目錄結構完全刪除為止。 例如：
{
"error_code": "PARTIAL_DELETE",
"message": "The requested operation has deleted 324 files. There are more files remaining. You must make another request to delete more."
}
輕鬆檢視大量的 MLflow 已註冊模型
2020 年 5 月 21-28 日：版本 3.20
MLflow 模型登錄現在支援已註冊模型的伺服器端搜尋和分頁，這可讓具有大量模型的組織有效率地執行清單和搜尋。 和之前一樣，您可以依名稱搜尋模型，並依名稱或上次更新時間排序結果。 不過，如果您有許多模型，頁面載入速度將更快，而搜尋將提取模型的最新檢視。
設定為安裝在所有叢集上的程式庫不會安裝在執行 Databricks Runtime 7.0 和更新版本之叢集上
2020 年 5 月 21-28 日：版本 3.20
在 Databricks Runtime 7.0 和更新版本中，Apache Spark 的基礎版本使用 Scala 2.12。 由於針對 Scala 2.11 編譯的連結庫可以非預期的方式停用 Databricks Runtime 7.0 叢集，因此執行 Databricks Runtime 7.0 和更新版本之叢集的叢集不會安裝設定為安裝在所有叢集上的連結庫。 [c0]函式庫[/c0]索引標籤會顯示與函式庫處理變更相關的狀態 和停用訊息。
如果您在 3.20 發行至您的工作區之前，於舊版 Databricks Runtime 上建立了一個叢集，並且您現在編輯該叢集以使用 Databricks Runtime 7.0，則配置為在所有叢集上安裝的任何函式庫都會安裝在該叢集上。 在此情況下，已安裝連結庫中任何不相容的 JAR 都可能導致叢集停用。 因應措施是複製叢集或建立新的叢集。
適用於 Genomics 的 Databricks Runtime 7.0 (Beta)
2020 年 5 月 21 日
Databricks Runtime 7.0 for Genomics 建置在 Databricks Runtime 7.0 之上，並包含下列連結庫變更：
- ADAM 連結庫已從 0.30.0 版更新為 0.32.0。
- Hail 連結庫不包含在適用於 Genomics 的 Databricks Runtime 7.0 中，因為沒有以 Apache Spark 3.0 為基礎的版本。
Databricks Runtime 7.0 ML (搶鮮版 (Beta))
2020 年 5 月 21 日
Databricks Runtime 7.0 ML 建置在 Databricks Runtime 7.0 之上，並包含下列新功能：
- 限定於筆記本的 Python 庫及由 conda 和 pip 命令管理的自定義環境。
- 主要 Python 套件的更新，包括 tensorflow、tensorboard、pytorch、xgboost、sparkdl 和 hyperopt。
- 新增的 Python 套件 lightgbm、nltk、petastorm 和 plotly。
- RStudio Server 開放原始碼 v1.2。
適用於 Genomics 的 Databricks Runtime 6.6 (Beta)
2020 年 5 月 7 日
Databricks Runtime 6.6 for Genomics 建置在 Databricks Runtime 6.6 之上，並包含下列新功能：
- GFF3 讀取器
- 自定義參考基因組支援
- 個別範例管線逾時
- BAM 匯出選項
- 指令清單 Blob
Databricks Runtime 6.6 ML (搶鮮版 (Beta))
2020 年 5 月 7 日
Databricks Runtime 6.6 ML 建置在 Databricks Runtime 6.6 之上，並包含下列新功能：
- 已升級的 mlflow：1.7.0 至 1.8.0
Databricks 執行環境 6.6（測試版）
2020 年 5 月 7 日
Databricks Runtime 6.6 （Beta） 帶來了許多連結庫升級和新功能，包括下列 Delta Lake 功能：
- 您現在可以使用
merge操作自動演化資料表的架構。 在您想要將數據向上插入數據表，以及數據架構隨著時間變更的案例中，這非常有用。 除了在更新插入之前偵測並套用架構變更，merge還可以同時發展架構並向上插入變更。 關於合併，請參見 自動結構演化。 - 只有匹配子句的合併作業效能已改善，也就是只有
update和delete動作，且沒有insert動作。 - Hive 中繼存放區中所參考的 Parquet 數據表，現在可以通過其數據表標識碼使用
CONVERT TO DELTA轉換為 Delta Lake。
工作集群現在已標記作業名稱和識別碼
2020 年 5 月 5-12 日：版本 3.19
作業叢集會自動標記作業名稱和標識碼。 卷標會出現在可計費使用量報告中，讓您可以依作業輕鬆地將 DBU 使用量屬性化，並識別異常狀況。 標籤會經過處理以符合叢集的標籤規範，比如允許的字元、最大尺寸和標籤數量上限。 作業名稱包含在標記中 RunName ，而作業標識符則包含在標記中 JobId 。
還原刪除的筆記本儲存格
2020 年 5 月 5-12 日：版本 3.19
您現在可以使用 （Z） 鍵盤快捷方式或選取 [編輯 > 復原刪除儲存格] 來還原已刪除的儲存格。
待處理工作佇列限制
2020 年 5 月 5-12 日：版本 3.19
工作區現在限制為 1000 個作用中（執行中和擱置中）作業運行。 由於工作區最多能夠同時進行 150 個作業，因此工作區的等待佇列中最多可以有 850 個作業。