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Exigences et limites du compute dédié

Cette page décrit les exigences et les limitations pour le compute dédié. La plupart des limitations de compute dédiés dépendent de l'environnement d'exécution, car la prise en charge des fonctionnalités a été ajoutée au fil du temps.

important

Les scripts d'initialisation et les bibliothèques sont pris en charge différemment selon les modes d'accès et les versions de Databricks Runtime. Consultez Où les scripts d'initialisation peuvent-ils être installés ? et bibliothèques étendues au compute.

Le compute dédié attribué à un groupe a des limitations supplémentaires. Consultez les Limitations d'accès aux groupes.

Prise en charge des contrôles d'accès granulaires​

Le contrôle d'accès précis est pris en charge sur le compute dédié avec certaines exigences :

  • Votre Workspace doit être activé pour le compute Serverless.

  • Les Opérations de lecture sont prises en charge sur Databricks Runtime 15.4 LTS et versions supérieures.

  • Les opérations d'écriture sont prises en charge sur Databricks Runtime 16.3 et versions ultérieures. Consultez Prise en charge des commandes DDL, SHOW, DESCRIBE et autres commandes.

  • Si votre Workspace a été déployé avec un pare-feu ou dispose de restrictions de réseau sortant, vous devez ouvrir les ports 8443 - 8451 pour activer le contrôle d'accès affiné sur le compute dédié. Voir Groupes de sécurité.

Si votre compute dédié s’exécute sur Databricks Runtime 15.3 ou une version antérieure :

  • Vous ne pouvez pas accéder à une table qui a un filtre de ligne ou un masque de colonne.
  • Vous ne pouvez pas accéder aux vues dynamiques.
  • Pour lire à partir de n'importe quelle vue, vous devez avoir SELECT sur toutes les tables et vues qui sont référencées par la vue.

Exigences de streaming et de vue matérialisée sur compute dédié​

  • Pour interroger une table qu'un autre utilisateur a créée à l'aide de Lakeflow Pipelines, y compris une table de streaming et une vue matérialisée, votre Workspace doit être activé pour le compute serverless et votre compute dédié doit être sur Databricks Runtime 15.4 ou version ultérieure. Consultez Utiliser les tables de streaming autonomes et Utiliser les vues matérialisées autonomes.
  • Le point de contrôle asynchrone est pris en charge sur Databricks Runtime 12.2 LTS et versions ultérieures.
  • L'utilisation de StreamingQueryListener pour interagir avec les objets gérés par Unity Catalog est prise en charge sur Databricks Runtime 15.1 et versions ultérieures.
  • Python foreachBatch ne prend pas en charge ThreadPoolExecutor ni l’exécution multithread. L'exécution multithread peut ne pas générer d'erreurs, mais peut entraîner une corruption des données ou des résultats incohérents.

Fonctions définies par l'utilisateur​

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