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Última atualização em

Limitações do Databricks Connect for Scala

nota

Este artigo abrange o Databricks Connect para Databricks Runtime 13.3 LTS e acima.

Este artigo lista as limitações do Databricks Connect para Scala. Databricks Connect permite conectar IDEs populares, servidores de notebooks e aplicativos personalizados ao recurso compute Databricks . See Databricks Connect. Para a versão Python deste artigo, consulte Limitações do Databricks Connect para Python.

importante

Dependendo da versão de Scala, Java, Databricks Runtime e Databricks Connect que o senhor estiver usando, pode haver requisitos de versão para alguns recursos. Consulte os requisitos.

disponibilidade de recurso​

Não disponível no Databricks Connect para o Databricks Runtime 13.3 LTS e abaixo:

  • transmissão foreachBatch
  • Criação de DataFrames maiores que 128 MB
  • Consultas longas de mais de 3600 segundos
  • UDFs escalares em compute recurso que usa o modo de acesso dedicado (anteriormente, usuário único)

Não disponível:

  • Databricks utilidades: credentials, library, notebook workflow, widgets
  • Contexto do Spark
  • RDDs
  • CREATE TABLE <table-name> AS SELECT (em vez disso, use spark.sql("SELECT ...").write.saveAsTable("table"))
  • Alterar o nível do log4j log por meio do SparkContext
  • Distribuído ML treinamento
  • Sincronizando o ambiente de desenvolvimento local com o remoto compute recurso
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