Databricks Light
Essa documentação foi descontinuada e pode não estar atualizada. O produto, serviço ou tecnologia mencionados neste conteúdo não são mais suportados. Consulte Databricks Light 2.4 Extended Support (EoS).
O Databricks Light é o pacote Databricks do tempo de execução de código aberto do Apache Spark. Ele oferece uma opção de tempo de execução para trabalhos que não precisam dos benefícios avançados de desempenho, confiabilidade ou dimensionamento automático fornecidos pelo Databricks Runtime. Em particular, o Databricks Light não oferece suporte:
- Delta Lake
- Recurso de piloto automático, como o autoscale
- Altamente concorrente, com todo o propósito
- Notebook, painéis de controle e recurso de colaboração
- Conectores para várias fontes de dados e ferramentas do site BI
Databricks O Light é um ambiente de tempo de execução para o Job (ou "cargas de trabalho automatizadas"). Quando o senhor executa o Job em Databricks Light clustering, eles estão sujeitos a Job light compute preços mais baixos. O senhor pode selecionar Databricks Light somente quando criar ou programar um JAR Pythontrabalho, ou spark-submit e anexar um clustering a esse trabalho; não é possível usar Databricks Light para executar trabalhos de notebook ou cargas de trabalho interativas.
Databricks O Light pode ser usado no mesmo workspace com clustering em execução em outros Databricks tempos de execução e níveis de preços. O senhor não precisa solicitar um workspace separado para começar.
O que há no Databricks Light?
O programa de liberação do Databricks Light runtime segue o programa de liberação do Apache Spark runtime. Qualquer versão do Databricks Light é baseada em uma versão específica do Apache Spark. Para obter mais informações, consulte as seguintes notas sobre a versão:
Crie um clustering usando Databricks Light
Quando o senhor criar um clustering de trabalho, selecione uma versão Databricks Light no menu suspenso Databricks Runtime Version.
Visualização
O suporte para Databricks Light on pool-backed Job clustering está em Public Preview.
