computar

O compute do Databricks se refere à seleção de recursos de compute disponíveis no workspace do Databricks. Os usuários precisam ter acesso ao compute para executar cargas de trabalho de engenharia de dados, ciência de dados e análise de dados, como pipelines de ETL de produção, análise de streaming, análise ad-hoc e machine learning.

Os usuários podem se conectar ao compute existente ou criar um novo compute se tiverem as permissões adequadas.

Você pode exibir o compute ao qual tem acesso usando a seção Compute do workspace:

Tipos de compute

Estes são os tipos de compute disponíveis no Databricks:

• sem servidor compute para o Notebook: Sob demanda, escalável compute usado para executar códigos SQL e Python no Notebook.

• sem servidor compute para o trabalho: compute sob demanda e escalável usado para executar seu Databricks Job sem configurar e implantar infraestrutura.

• All-purpose compute: provisionamento compute usado para analisar dados no Notebook. O senhor pode criar, encerrar e reiniciar esse compute usando a interface do usuário, CLI, ou REST API.

• Jobs compute: provisionamento compute usado para executar o Job automatizado. O programador de trabalho Databricks cria automaticamente um trabalho compute sempre que um trabalho é configurado para ser executado em um novo compute. O site compute é encerrado quando o trabalho é concluído. O senhor não pode reiniciar um trabalho compute. Consulte Configurar compute para o trabalho.

• Pool de instâncias: computação com instâncias paradas e prontas para uso, usadas para reduzir o tempo de início e de autoescala. O senhor pode criar esse compute usando a interface do usuário, CLI, ou REST API.

• sem servidor SQL warehouse: Elástico sob demanda compute usado para executar SQL comando em objetos de dados no editor SQL ou no Notebook interativo. O senhor pode criar o depósito SQL usando a interface do usuário, CLI, ou REST API.

• Armazém clássico SQL: Usado para executar SQL comando em objetos de dados no editor SQL ou no Notebook interativo. O senhor pode criar o depósito SQL usando a interface do usuário, CLI, ou REST API.

Os artigos desta seção descrevem como trabalhar com compute recurso usando a UI Databricks. Para outros métodos, consulte O que é a CLI da Databricks? e a referência da API REST da Databricks.

Databricks Runtime

O Databricks Runtime é o conjunto de componentes principais executados em seu compute. O Databricks Runtime é uma configuração personalizável em clusters de compute para todos os fins ou jobs, mas é selecionada automaticamente em SQL warehouses.

Cada versão do Databricks Runtime inclui atualizações que melhoram a usabilidade, o desempenho e a segurança da análise de big data. O Databricks Runtime em seu compute adiciona muitos recursos, incluindo:

• Delta LakeA camada de armazenamento de última geração criada sobre o site Apache Spark fornece transações ACID, disposição e índices otimizados e melhorias no mecanismo de execução para a criação de pipeline de dados. Consulte O que é o Delta Lake?
• Bibliotecas Java, Scala, Python e R instaladas.
• Ubuntu e suas bibliotecas de sistema que o acompanham.
• Bibliotecas de GPU para clusters ativados para GPU.
• Serviços do Databricks que se integram a outros componentes da plataforma, como notebooks, trabalhos e gerenciamento de clusters.

Para obter informações sobre o conteúdo de cada versão de tempo de execução, consulte as notas sobre a versão.

Runtime controle de versão

Versões do Databricks Runtime são lançadas regularmente:

• As versões de suporte de longo prazo são representadas por um qualificador LTS (por exemplo, 3.5 LTS ). Para cada lançamento principal, declaramos uma versão de recurso "canônica", para a qual fornecemos três anos completos de suporte. Para obter mais informações, consulte Databricks support lifecycles.
• As versões principais são representadas por um incremento no número da versão que precede o ponto decimal (o salto de 3.5 para 4.0, por exemplo). Eles são lançados quando há grandes mudanças, algumas das quais podem não ser compatíveis com as versões anteriores.
• As versões de recursos são representadas por um incremento no número da versão após o ponto decimal (por exemplo, a mudança de 3.4 para 3.5). Cada versão principal inclui várias versões de recursos. As versões de recursos são sempre compatíveis com versões anteriores dentro da mesma versão principal