Databricks Runtime 13.1 (EoS)

注記

この Databricks Runtime バージョンのサポートは終了しました。 サポート終了日については、「 サポート終了の履歴」を参照してください。 サポートされているすべての Databricks Runtime バージョンについては、「 Databricks Runtime リリースノートのバージョンと互換性」を参照してください。

次のリリースノートでは、Databricks Runtime Apache Spark3.4.0 を搭載した 13.1 に関する情報を提供しています。

Databricks は 2023 年 5 月にこのバージョンをリリースしました。

注記

これらのリリースノートには、このリリースの時点で Google Cloud で利用できない機能への参照が含まれている場合があります。

新機能と改善点

• JDK 17 のクラスターのサポート (パブリック プレビュー)
• ストリーミング テーブルのデータを追加、変更、または削除する
• SQL を使用した Kafka の読み取り
• 新しい SQL 組み込み関数
• クラスタースコープのUnity CatalogサポートPython ライブラリ
• Unity Catalog での書き込みを最適化するためのデフォルトの有効化を拡張
• 構造化ストリーミングワークロードでのステートフルオペレーターの高度なサポート
• DeltaUnity Catalogの クローンはパブリック プレビュー段階です
• Pub/Sub による構造化ストリーミングのサポート
• 構造化ストリーミングの透かし内に重複をドロップする
• パーティション列が切り捨てられた Iceberg テーブルからの Delta 変換のサポートが拡張されました
• Delta Lake の列マッピングによるストリーム スキーマの変更
• START VERSIONの削除
• Pythonで使用できる新しいH3式

JDK 17 のクラスターのサポート (パブリック プレビュー)

Databricks では、 Java Development Kit (JDK) 17 のクラスター サポートが提供されるようになりました。 「Databricks SDK for Java」を参照してください。

ストリーミング テーブルのデータを追加、変更、または削除する

DML ステートメントを使用して、DLT パイプラインによって Unity Catalog に発行されたストリーミングテーブルを変更できるようになりました。 ストリーミングテーブルのデータの追加、変更、削除およびターゲットストリーミングテーブルのデータの追加、変更、削除を参照してください。DML ステートメントを使用して、Databricks SQLで作成されたストリーミングテーブルを変更することもできます。

SQL を使用した Kafka の読み取り

read_kafka SQL 関数を使用して Kafka データを読み取ることができるようになりました。SQLを使用したストリーミングは、DLT または Databricks SQLのストリーミングテーブルでのみサポートされています。read_kafkaテーブル値関数を参照してください。

新しい SQL 組み込み関数

次の機能が追加されました。

• array_prepend(配列、elem) 戻り値 array 先頭に elemが付きます。
• try_aes_decrypt(expr, キー [, モード [, パディング]]) AES 暗号化を使用して生成されたバイナリを復号化し、エラーがある場合は NULL を返します。
• sql_keywords() Databricks SQL キーワードのテーブルを返します。

クラスタースコープのUnity Catalogサポート Python ライブラリ

Unity Catalog には、ライブラリの使用にいくつかの制限があります。 Databricks Runtime13.1Python Python wheel以降では、ワークスペース ファイルとしてアップロードされる ファイルを含め、クラスター スコープの ライブラリがサポートされています。DBFS ファイルパスを使用して参照されるライブラリは、DBFSルートまたはDBFSにマウントされた外部ロケーションのいずれであってもサポートされません。Python 以外のライブラリはサポートされていません。 クラスター ライブラリを参照してください。

Databricks Runtime 13.0 以下では、Unity Catalog 対応ワークスペースで標準アクセス モード (以前の共有アクセス モード) を使用するクラスターでは、クラスター スコープのライブラリはサポートされていません。

Unity Catalog での書き込みを最適化するためのデフォルトの有効化の拡張

に登録された テーブルに対する最適化された書き込みサポートが拡張され、パーティション化されたテーブルの ステートメントとDelta Unity CatalogCTAS操作が含まれるようになりました。INSERTこの動作は、 SQLウェアハウスのデフォルトに合わせて調整されます。 「Databricks 上の Delta Lake の最適化された書き込み」を参照してください。

構造化ストリーミングワークロードでのステートフルオペレーターの高度なサポート

複数のステートフルな演算子を連結できるようになったため、ウィンドウ集計などの操作の出力を、結合などの別のステートフルな操作にフィードできるようになりました。 「ステートフル ストリーミングとは」を参照してください。

DeltaUnity Catalogの クローンはパブリック プレビュー段階です

シャロークローンを使用して、既存のUnity Catalogマネージドテーブルから新しいUnity Catalogマネージドテーブルを作成できるようになりました。Unity Catalogテーブルについては、シャロークローンを参照してください。

Pub/Sub による構造化ストリーミングのサポート

組み込みコネクタを使用して、構造化ストリーミングで Google Pub/Sub を登録できるようになりました。 Google Pub/Sub を定期購入するをご覧ください。

構造化ストリーミングの透かし内に重複をドロップする

dropDuplicatesWithinWatermark を指定したウォーターマークしきい値と組み合わせて使用し、構造化ストリーミングでレコードの重複を排除できるようになりました。ウォーターマーク内に重複をドロップするを参照してください。

パーティション列が切り捨てられた Iceberg テーブルからの Delta 変換のサポートが拡張されました

CLONE と CONVERT TO DELTA は、タイプ int、 long、 stringの切り捨てられた列にパーティションが定義されている Iceberg テーブルで使用できるようになりました。decimal 型の切り捨てられた列はサポートされていません。

Delta Lake の列マッピングによるストリーム スキーマの変更

スキーマ追跡の場所を指定して、列マッピングが有効になっている Delta テーブルからのストリーミングを有効にできるようになりました。 列マッピングとスキーマの変更によるストリーミングを参照してください。

START VERSIONの削除

START VERSION は ALTER SHAREで非推奨になりました。

Pythonで使用できる新しいH3式

h3_coverash3式とh3_coverash3string式はPythonで使用できます。

バグの修正

Parquet failOnUnknownFields が、型の不一致でデータをサイレントにドロップしなくなりました

Parquet ファイルが failOnUnknownFields オプションのみで読み取られた場合、またはfailOnNewColumnsスキーマ進化モードで Auto Loader で読み取られた場合、データ型が異なる列は失敗するようになったため、rescuedDataColumn を使用することをお勧めします。Auto Loader は、Integer、Short、または Byte のいずれかのデータ型が指定されている場合に、これらの型を正しく読み取り、レスキューしなくなりました。 Parquet ファイルでは、他の 2 つのタイプのいずれかが提案されています。

破壊的変更

sqlite-JDBC バージョンを 3.42.0.0 にアップグレードして CVE-2023-32697 に対処します

sqlite-JDBC バージョンを 3.8.11.2 から 3.42.0.0 にアップグレードします。 バージョン 3.42.0.0 の APIs は、3.8.11.2 と完全に互換性がありません。 コードで sqlite-JDBC を使用している場合は、sqlite-JDBC 互換性レポートで詳細を確認してください。 13.1 に移行して sqlite を使用する場合は、バージョン 3.42.0.0 のメソッドと戻り値の型を確認してください。

ライブラリのアップグレード

• アップグレードされた Python ライブラリ:

  • facets-1.0.2 から 1.0.3 までの概要
  • 3.10.7 から 3.12.0 へのファイルロック
  • PyArrow を 7.0.0 から 8.0.0 へ
  • 8.0.1 から 8.1.0 までの Tenacity

• アップグレードされた R ライブラリ:

• アップグレードされた Java ライブラリ:

  • com.github.ben-manes.caffeine.caffeine を 2.3.4 から 2.9.3 に変更
  • io.delta.delta-sharing-spark_2.12 を 0.6.8 から 0.6.4 に変更
  • net.snowflake.snowflake-JDBC を 3.13.29 から 3.13.22 に変更
  • org.checkerframework.checker-qual 3.5.0 から 3.19.0 まで
  • org.scalactic.scalactic_2.12 から 3.0.8 から 3.2.15
  • org.scalatest.scalatest_2.12 から 3.0.8 から 3.2.15
  • org.xerial.sqlite-JDBC 3.8.11.2 から 3.42.0.0 まで

Apache Spark

Databricks Runtime 13.1 には Apache Spark 3.4.0 が含まれています。 このリリースには、Spark のすべての修正と改善が含まれています Databricks Runtime 13.0 (EoS) に含まれており、Spark に対して行われた次の追加のバグ修正と機能強化も含まれています。

• [SPARK-42719] [DBRRM-199][sc-131578] 「[SC-125225] 'MapOutputTracker#getMap...
• [SPARK-39696] [DBRRM-166][sc-130056][CORE] 元に戻す [SC-127830]/
• [SPARK-43331] [SC-130064][connect] Spark Connect SparkSession.interruptAllを追加
• [SPARK-43332] [SC-130051][接続][Python] SparkConnectClient の ChannelBuilder を拡張できるように
• [SPARK-43323 ] [SC-129966][SQL][Python] 例外を適切に処理するためにArrowが有効になっているデータフレーム.toPandaを修正しました
• [SPARK-42940] [SC-129896][ss][CONNECT] ストリーミングクエリのセッション管理を改善
• [SPARK-43032] [SC-125756] [CONNECT][ss] ストリーミングクエリマネージャーを追加
• [SPARK-16484] [SC-129975][sql] Datasketches HllSketch のサポートを追加
• [SPARK-43260 ] [SC-129281][Python] Spark SQL pandasのArrowタイプのエラーをエラークラスに移行します。
• [SPARK-41766] [SC-129964][core] エグゼキューター登録前に送信された廃止要求を処理する
• [SPARK-43307] [SC-129971][Python] PandasUDF 値のエラーをエラークラスに移行
• [SPARK-43206] [SC-129903] [SS] [CONNECT] StreamingQuery exception() にスタックトレースが含まれる
• [SPARK-43311] [SC-129905][ss] RocksDB 状態ストアプロバイダーのメモリ管理拡張機能を追加
• [SPARK-43237] [SC-129898][core] イベントログでnull例外メッセージを処理する
• [SPARK-43320] [SC-129899][sql][HIVE] Hive 2.3.9を直接呼び出す APIの
• [SPARK-43270] [SC-129897] [Python] 列を含めるためのpyspark.sql.dataframe.DataFrame``__dir__()の実装
• 【スパーク-43183】 「[SC-128938][ss] 新しいコールバックを導入します...
• [SPARK-43143] [SC-129902] [SS] [CONNECT] Scala StreamingQuery awaitTermination()
• [SPARK-43257] [SC-129675][sql] エラークラス_LEGACY_ERROR_TEMP_2022を内部エラーに置き換えてください。
• [SPARK-43198] [SC-129470][connect] 「アンモナイトクラスを初期化できませんでした...」を修正フィルター使用時のエラー
• [SPARK-43165] [SC-129777][sql] canWriteをDataTypeUtilsに移動
• [SPARK-43298] [SC-129729] [Python][ML] スカラー入力のpredict_batch_udfがバッチサイズが1で失敗する
• [SPARK-43298] [SC-129700]「[Python][ml] スカラー入力のpredict_batch_udfがバッチサイズ1で失敗する」を元に戻す
• [SPARK-43052] [SC-129663][core] イベントログでファイル名がnullのスタックトレースを処理する
• [SPARK-43183] [SC-128938][ss] StreamingQueryListenerに新しいコールバック「onQueryIdle」を導入
• [SPARK-43209] [SC-129190][接続][Python] 式エラーをエラークラスに移行
• [SPARK-42151] [SC-128754][sql] UPDATEの割り当てをテーブル属性に整列させる
• [SPARK-43134] [SC-129468] [CONNECT] [SS] JVMクライアントのStreamingQuery exception() API
• [SPARK-43298] [SC-129699]Python][ML] スカラー入力のpredict_batch_udfがバッチサイズが1で失敗する
• [SPARK-43248] [SC-129660][sql] 並列収集パーティション統計上のPathの不要なシリアル化/逆シリアル化
• [SPARK-43274] [SC-129464][spark-43275][Python][connect] 導入 PySparkNotImplementedError
• [SPARK-43146] [SC-128804][接続][Python] repr と repr_html の eager 評価を実装
• [SPARK-42953] [SC-129469][接続][フォローアップ] ScalaクライアントのUDFテストのMavenテストビルドを修正
• [SPARK-43144] [SC-129280] Scala クライアントの DataStreamReader table() API
• [SPARK-43136] [SC-129358][connect] groupByKey + mapGroup + coGroup関数を追加
• [SPARK-43156] [SC-129672][sc-128532][SQL] 相関スカラーサブクエリの COUNT(*) is null バグを修正
• [SPARK-43046] [SC-129110] [SS] [Connect] Spark ConnectのPython API dropDuplicatesWithinWatermarkを実装
• [SPARK-43199] [SC-129467][sql] InlineCTEをべき等にする
• [SPARK-43293] [SC-129657][sql] 通常の列で __qualified_access_only を無視すべき
• [SPARK-43276] [SC-129461][接続][Python] Spark Connect ウィンドウのエラーをエラークラスに移行
• [SPARK-43174] [SC-129109][sql] SparkSQLCLIDriverコンプリートを修正
• [SPARK-43084 ] [SC-128654] [SS] spark connectのapplyInPandasWithStateサポートを追加
• [SPARK-43119] [SC-129040][sql] JDBC APIおよびTVFを介したSQLキーワードの動的な取得をサポート
• [SPARK-43082 ] [SC-129112][CONNECT][PYTHON] Spark Connect の Arrow に最適化された Python UDF
• [SPARK-43085] [SC-128432][sql] マルチパートテーブル名に対するカラムのデフォルト割り当てをサポート
• [SPARK-43226] [LC-671] ファイル定数メタデータの抽出器を定義する
• [SPARK-43210] [SC-129189][接続][Python] 紹介 PySparkAssertionError
• [SPARK-43214] [SC-129199][sql] LocalTableScanExec/CommandResultExec のドライバー側のメトリクスを投稿
• [SPARK-43285] [SC-129347] JDK 17でReplE2ESuiteが一貫して失敗する問題を修正
• [SPARK-43268] [SC-129249][sql] 例外がメッセージで構築される場合は、適切なエラークラスを使用
• [SPARK-43142] [SC-129299] 特殊文字を含む属性のDSL式を修正
• [SPARK-43129] [SC-128896] Spark ConnectをストリーミングするためのScalaコアAPI
• [SPARK-43233] [SC-129250] [SS] トピックパーティション、オフセット範囲、タスクIDの Kafka バッチ読み取りのログを追加
• [SPARK-43249] [SC-129195][connect] SQL コマンドの欠落している統計を修正
• [SPARK-42945] [SC-129188][connect] Spark ConnectでのサポートPYSPARK_JVM_STACKTRACE_ENABLED
• [SPARK-43178] [SC-129197][接続][Python] UDFエラーをエラーフレームワークに移行PySpark
• [SPARK-43123] [SC-128494][sql] 内部フィールドのメタデータをカタログに漏洩しないようにすべき
• [SPARK-43217] [SC-129205] findNestedFieldのネストされたマップ/配列で正しく再帰的
• [SPARK-43243] [SC-129294]Python][CONNECT] PythonのprintSchemaにレベルパラメータを追加
• [SPARK-43230] [SC-129191][接続] 簡素化 DataFrameNaFunctions.fillna
• [SPARK-43088] [SC-128403][sql] CTAS/RTASでRequiresDistributionAndOrderを尊重する
• [SPARK-43234] [SC-129192][接続][Python] Conect DataFrame からValueErrorをエラークラスに移行
• [SPARK-43212] [SC-129187][ss][Python] 構造化ストリーミングエラーをエラークラスに移行
• [SPARK-43239] [SC-129186][ps] info（）から null_counts を削除
• [SPARK-43190] [SC-128930][sql] ListQuery.childOutputは子出力と一貫性を保つ必要があります
• [SPARK-43191] [SC-128924][core] リフレクションをHadoop CallerContextの直接呼び出しに置き換える
• [SPARK-43193] [SC-129042][ss] HADOOP-12074の回避策を削除
• [SPARK-42657] [SC-128621][connect] クライアント側のREPLクラスファイルを検索してアーティファクトとしてサーバーに転送するためのサポート
• [SPARK-43098] [SC-77059][sql] スカラーサブクエリにグループby句がある場合のCOUNTの正確性のバグを修正
• [SPARK-43213] [ SC-129062 ] [Python] バニラPySparkにDataFrame.offsetを追加
• [SPARK-42982] [SC-128400][接続][Python] createDataFrameが指定されたスキーマddlを尊重するように修正
• [SPARK-43124] [SC-129011][sql] データセット.show projects CommandResultsをローカルで
• [SPARK-42998] [SC-127422][接続][Python] DataFrame.collectをnull構造体で修正
• [SPARK-41498] [SC-125343]「Unionを通じてメタデータを伝播する」を元に戻す
• [SPARK-42960] [SC-129010] [CONNECT] [SS] Pythonのストリーミングクエリにawait_termination()およびexception() APIを追加
• [SPARK-42552] [SC-128824][sql] antlrパーサーの2段階解析戦略を修正
• [SPARK-43207] [SC-128937][connect] リテラル式から値を抽出するヘルパー関数を追加
• [SPARK-43186] [SC-128841][sql][HIVE] FileSinkDescの回避策を削除
• [SPARK-43107] [SC-128533][sql] ブロードキャスト結合ストリーム側に適用される結合バケットの合体
• [SPARK-43195] [SC-128922][core] HadoopFSUtilsの不要なシリアル化可能なラッパーを削除
• [SPARK-43137] [SC-128828][sql] 位置が折りたたみ可能で正の場合、ArrayInsertを改善します。
• [SPARK-37829] [SC-128827][sql] Dataframe.joinWith outer-joinは、一致しない行に対してnull値を返すべきである
• [SPARK-43042] [SC-128602] [SS] [Connect] DataStreamReader の table() API サポートを追加
• [SPARK-43153] [SC-128753][connect] データフレームがローカルの場合、Sparkの実行をスキップする
• [SPARK-43064] [SC-128496][sql] Spark SQL CLI SQL タブに 1 回だけステートメントを表示するようにすべき
• [SPARK-43126] [SC-128447][sql] 2つのHive UDF式をステートフルとしてマーク
• [SPARK-43111] [SC-128750][ps][CONNECT][Python] ネストされたifステートメントを単一のifステートメントにマージ
• [SPARK-43113] [SC-128749][sql] バインドされた条件のコードを生成するときにストリーム側の変数を評価する
• [SPARK-42895] [SC-127258][connect] 停止したSparkセッションのエラーメッセージを改善
• [SPARK-42884] [SC-126662][接続] アンモナイトREPL統合を追加
• [SPARK-43168] [SC-128674][sql] データ型クラスから get PhysicalDataType メソッドを削除
• [SPARK-43121] [SC-128455][sql] 'HiveInspectorsで手動コピーの代わりに BytesWritable.copyBytes を使用
• [SPARK-42916] [SC-128389][sql] JDBCTableCatalogがchar/varcharメタを読み取り側に保持する
• [SPARK-43050] [SC-128550][sql] グループ化関数を置き換えてコンストラクト集計式を修正
• [SPARK-43095] [SC-128549][sql] バッチで戦略のべき等性が壊れると回避する: Infer Filters
• [SPARK-43130] [SC-128597][sql] InternalTypeをPhysicalDataTypeに移動
• [SPARK-43105] [SC-128456][connect] プロトメッセージでバイトと文字列を省略します
• [SPARK-43099] [SC-128596][sql] FunctionRegistryにudfを登録する際に、ビルダークラス名を取得するためにgetCanonicalNameの代わりにgetNameを使用する問題を修正
• [SPARK-42994] [SC-128586][ml][CONNECT] PyTorch ディストリビューターサポート ローカル Mode
• [スパーク-42859] "[SC-127935][接続][PS] Spark Connect でのpandas API の基本サポート" を元に戻す
• [SPARK-43021] [SC-128472][sql] AQEの使用時に CoalesceBucketsInJoin 動作しない
• [SPARK-43125] [SC-128477][connect] 接続サーバーがヌルメッセージの例外を処理できない問題を修正
• [SPARK-43147] [SC-128594] ローカルチェックのflake8リントを修正
• [SPARK-43031] [SC-128360] [SS] [Connect] ストリーミングのユニットテストとdoctestを有効にする
• [SPARK-43039] [LC-67] ファイルソースの_metadata列でカスタムフィールドをサポートします。
• [SPARK-43120] [SC-128407][ss] RocksDB 状態ストアのピン留めブロックのメモリ使用量追跡のサポートを追加
• [SPARK-43110] [SC-128381][sql] asIntegral を PhysicalDataType に移動
• [SPARK-43118] [SC-128398][ss] KafkaMicroBatchStreamのUninterruptibleThreadの不要なアサートを削除
• [SPARK-43055] [SC-128331][接続][Python] 重複するネストされたフィールド名をサポート
• [SPARK-42437] [SC-128339] [Python][CONNECT] catalog.cacheTable PySpark ストレージレベルを指定できるようになります
• [SPARK-42985] [SC-128332][接続][Python] createDataFrameが SQL 設定を尊重するように修正
• [SPARK-39696] [SC-127830][core] TaskMetrics.externalAccumsへのアクセスにおけるデータ競合を修正
• [SPARK-43103] [SC-128335][sql] Integral を PhysicalDataType に移動する
• [SPARK-42741] [SC-125547][sql] リテラルがnullの場合、バイナリ比較でキャストのラップを解除しない
• [SPARK-43057] [SC-127948][接続][Python] Connect Columnエラーをエラークラスに移行Spark
• [SPARK-42859 ] [SC-127935] [CONNECT] [PS] Spark Connectでのpandas APIの基本サポート
• [SPARK-43013] [SC-127773] [Python] ValueError を TO DataFrame から PySparkValueError に移行します。
• [SPARK-43089] [SC-128051][接続] UIのデバッグ文字列を墨消し
• [SPARK-43028] [SC-128070][sql] エラークラスを追加 SQL_CONF_NOT_FOUND
• [SPARK-42999] [SC-127842][接続] データセット#foreach、foreachPartition
• [SPARK-43066] [SC-127937][sql] JavaDatasetSuiteにdropDuplicatesのテストを追加
• [SPARK-43075] [SC-127939][接続] インストールされていない場合は gRPC を grpcio に変更します。
• [SPARK-42953] [SC-127809][接続] 入力されたフィルター、マップ、フラットマップ、マップパーティション
• [SPARK-42597] [SC-125506][sql] 日付タイプからタイムスタンプタイプへのアンラップをサポート
• [SPARK-42931] [SC-127933][ss] dropDuplicatesWithinWatermarkを導入
• [SPARK-43073] [SC-127943][connect] プロトデータ型定数を追加
• [SPARK-43077] [SC-128050][sql] UNRECOGNIZED_SQL_TYPEのエラーメッセージを改善
• [SPARK-42951] [SC-128030][ss][接続] DataStreamReader APIs
• [SPARK-43049] [SC-127846][sql] Oracle JDBCのStringTypeにVARCHAR(255)の代わりにCLOBを使用
• [SPARK-43018] [SC-127762][sql] タイムスタンプリテラルを使用したINSERTコマンドのバグを修正
• [SPARK-42855] [SC-127722][sql] TableOutputResolverでランタイムnullチェックを使用
• [SPARK-43030] [SC-127847][sql] メタデータ列との関係の重複排除
• [SPARK-42993] [SC-127829][ml][CONNECT] PyTorch DistributorをSpark Connectと互換性を持たせる
• [SPARK-43058] [SC-128072][sql] 数値と小数を PhysicalDataType に移動
• [SPARK-43056] [SC-127946][ss] RocksDB 状態ストア コミットは、停止する場合にのみバックグラウンド作業を続行する必要があります
• [SPARK-43059] [SC-127947][接続][Python] DataFrameからの TypeError の移行 (リーダー|Writer) をエラークラスに
• [SPARK-43071] [SC-128018][sql] INSERT ソース リレーションの ORDER BY、LIMIT、OFFSET を含む SELECT デフォルトをサポート
• [SPARK-43061] [SC-127956][core][SQL] SQLオペレーター実行用のPartitionEvaluatorを導入
• [SPARK-43067] [SC-127938][ss] Kafkaコネクタのエラークラスリソースファイルの場所を修正
• [SPARK-43019] [SC-127844][sql] 順序をPhysicalDataTypeに移動
• [SPARK-43010] [SC-127759] [Python] 列エラーをエラークラスに移行
• [SPARK-42840] [SC-127782][sql] _LEGACY_ERROR_TEMP_2004 エラーを内部エラーに変更
• [SPARK-43041] [SC-127765][sql] コネクタAPIの互換性のために例外のコンストラクタを復元
• [SPARK-42939] [SC-127761][ss][CONNECT]PythonAPI SparkConnect用コア ストリーミング
• [SPARK-42844] [SC-127766][sql] エラークラス _LEGACY_ERROR_TEMP_2008 を次のように更新 INVALID_URL
• [SPARK-42316] [SC-127720][sql] _LEGACY_ERROR_TEMP_2044に名前を割り当てる
• [SPARK-42995] [SC-127723][接続][Python] Spark Connect DataFrame エラーをエラークラスに移行
• [SPARK-42983] [SC-127717][接続][Python] createDataFrameを修正して、0-dimのnumpy配列を適切に処理するように修正
• [SPARK-42955] [SC-127476][sql] SparkThrowableのclassifyExceptionをスキップし、AnalysisExceptionをラップ
• [SPARK-42949] [SC-127255][sql] NAAJのコードを簡略化
• [SPARK-43011] [SC-127577][sql] array_insert インデックスが0で失敗するはずです
• [SPARK-42974] [SC-127487][core] ShutdownHookManagerを使用してUtils.createTempDirを復元し、JavaUtils.createTempDir方法でクリーンアップします。
• [SPARK-42964] [SC-127585][sql] PosgresDialect '42P07' は、テーブルがすでに存在することも意味します
• [SPARK-42978] [SC-127351][sql] Derby&PG: RENAMEがnew-table-Nameをschema-Nameで修飾できない
• [SPARK-37980] [SC-127668][sql] テストで可能な場合は_metadata経由でrow_indexにアクセスする
• [SPARK-42655] [SC-127591][sql] あいまいな列参照エラーが正しくない
• [SPARK-43009] [SC-127596][sql] Any定数を持つパラメータ化されたsql()
• [SPARK-43026] [SC-127590][sql] 非交換テーブルキャッシュでAQEを適用
• [SPARK-42963] [SC-127576][sql] SparkSessionExtensionsを拡張して、AQEクエリステージオプティマイザーにルールを注入
• [SPARK-42918] [SC-127357] FileSourceStrategyのメタデータ属性の処理を一般化
• [SPARK-42806] [SC-127452][spark-42811][CONNECT] Catalog サポートを追加
• [SPARK-42997] [SC-127535][sql] TableOutputResolverは、配列とマップのエラーメッセージで正しい列パスを使用する必要があります
• [SPARK-43006] [SC-127486][PySpark] StorageLevel eq () のタイプミスを修正
• [SPARK-43005] [SC-127485]PySpark] PySpark/Pandas/config.py のタイプミスを修正
• [SPARK-43004] [SC-127457][core] ResourceRequest.equals()のタイプミスを修正
• [SPARK-42907] [SC-126984][接続][Python] Avro 機能の実装
• [SPARK-42979] [SC-127272][sql] リテラルコンストラクタをキーワードとして定義する
• [SPARK-42946] [SC-127252][sql] 変数置換によってネストされた機密データを墨消し
• [SPARK-42952] [SC-127260][sql] アナライザールールPreprocessTableCreationおよびDataSourceAnalysisのパラメーターを簡略化
• [SPARK-42683] [LC-75] 競合するメタデータ列の名前を自動的に変更
• [SPARK-42853] [SC-126101][フォローアップ] 競合を修正
• [SPARK-42929 ] [SC-126748][CONNECT] mapInPandas / mapInArrowの "is_barrier" サポート
• [SPARK-42968] [SC-127271][ss] DSv2ソース/シンクのStreamingWrite API の一部としてコミットコーディネーターをスキップするオプションを追加
• [SPARK-42954] [SC-127261][][CONNECT]Python にYearMonthIntervalType PySparkSparkPythonを追加し、クライアント 接続
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• [SPARK-42480] [SC-125173][sql] ドロップパーティションのパフォーマンスを向上させる
• [SPARK-42689] [SC-125195][core][SHUFFLE] シャッフルデータが確実に保存されている場合、ShuffleDriverComponentが宣言できるようにしました
• [SPARK-42726] [SC-125279][接続][Python] 実装 DataFrame.mapInArrow
• [SPARK-41765] [SC-123550][sql] v1の書き込みメトリクスをWriteFilesに引き出します
• [SPARK-41171] [SC-124191][sql] partitionSpecが空の場合に、ウィンドウを通じてウィンドウ制限を推測してプッシュダウン
• [SPARK-42686] [SC-125292][core] TaskMemoryManagerのデバッグメッセージのフォーマットを延期
• [SPARK-42756] [SC-125443][接続][Python] Python クライアントでプロトコルリテラルを値に変換するヘルパー関数
• [SPARK-42793] [SC-125627][connect] connect モジュールには build_profile_flags
• [SPARK-42701] [SC-125192][sql] try_aes_decrypt() 機能を追加
• [SPARK-42679] [SC-125438][接続][Python] createDataFrame が null 非許容スキーマで機能しない
• [SPARK-42733] [SC-125542][接続][フォローアップ] パスまたはテーブルなしで書き込み
• [SPARK-42777] [SC-125525][sql] TimestampNTZカタログ統計からプラン統計への変換をサポート
• [SPARK-42770] [SC-125558][接続] Java 17 daily test GA タスクパスでSQLImplicitsTestSuiteするためのtruncatedTo(ChronoUnit.MICROS)を追加
• [SPARK-42752] [SC-125550]PySpark][SQL] 初期化中に PySpark 例外を印刷可能に
• [SPARK-42732] [SC-125544][PySpark][CONNECT] spark接続セッションのgetActiveSessionメソッドをサポート
• [SPARK-42755] [SC-125442][connect] ファクターリテラル値の変換を connect-common
• [SPARK-42747] [SC-125399][ml] LoRとAFTの誤った内部ステータスを修正
• [SPARK-42740] [SC-125439][sql] 一部の組み込みダイアレクトでプッシュダウンオフセットまたはページングが無効になるバグを修正
• [SPARK-42745] [SC-125332][sql] DSv2 での AliasAwareOutputExpression の動作を改善
• [SPARK-42743] [SC-125330][sql] TimestampNTZ列の分析をサポート
• [SPARK-42721] [SC-125371][接続] RPCロギングインターセプター
• [SPARK-42691] [SC-125397][接続][Python] データセット.semanticHashを実装
• [SPARK-42688] [SC-124922][connect] Connect proto Request client_idの名前を session_id に変更
• [SPARK-42310] [SC-122792][sql] _LEGACY_ERROR_TEMP_1289に名前を割り当てる
• [SPARK-42685] [SC-125339][core] Utils.bytesToStringの最適化 ルーチン
• [SPARK-42725] [SC-125296][接続][Python] LiteralExpressionの配列パラメータをサポート
• [SPARK-42702] [SC-125293][spark-42623][SQL] サブクエリとCTEでのパラメータ化クエリのサポート
• [SPARK-42697] [SC-125189][webui] /api/v1/applicationsを修正して、durationフィールドの合計稼働時間を0ではなく返すように修正
• [SPARK-42733] [SC-125278][接続][Python] DataFrameWriter.saveがパスパラメーターなしで動作するように修正
• [SPARK-42376] [SC-124928][ss] オペレーター間でのウォーターマークの伝播を導入
• [SPARK-42710] [SC-125205][接続][Python] FrameMap protoの名前をMapPartitionsに変更
• [SPARK-37099] [SC-123542][sql] top-kの計算を最適化するために、ランクベースフィルターのWindowのグループ制限を導入
• [SPARK-42630] [SC-125207][接続][Python] UnparsedDataTypeを導入し、SparkConnectClientが利用可能になるまでDDL文字列の解析を遅らせる
• [SPARK-42690] [SC-125193][connect] Scalaクライアント用のCSV/JSON解析関数を実装
• [SPARK-42709] [SC-125172] [Python] __file__が利用可能であるという仮定を削除します
• [SPARK-42318] [SC-122648][spark-42319][SQL] LEGACY_ERROR_TEMP (2123|2125) に名前を割り当てる
• [SPARK-42723] [SC-125183][sql] パーサーデータ型を「timestamp_ltz」 JSON TimestampTypeとしてサポート
• [SPARK-42722] [SC-125175][接続][Python] Python Connect def schema() がスキーマをキャッシュしないようにすべき
• [SPARK-42643] [SC-125152][接続][Python] 登録する Java (集約) ユーザー定義関数
• [SPARK-42656] [SC-125177][接続][フォローアップ] spark-connectスクリプトを修正
• [SPARK-41516] [SC-123899] [SQL] JDBC ダイアレクトがテーブルの作成に使用されたクエリを上書きできるようにする
• [SPARK-41725] [SC-124396][connect] DF.sql()の熱心な実行
• [SPARK-42687] [SC-124896][ss] ストリーミングでのサポート解除 pivot 操作のエラーメッセージを改善
• [SPARK-42676] [SC-124809][ss] デフォルトのFSの設定が異なる場合でも、ストリーミングクエリの一時チェックポイントをローカルファイルシステムに書き込む
• [SPARK-42303] [SC-122644][sql] _LEGACY_ERROR_TEMP_1326に名前を割り当てる
• [SPARK-42553] [SC-124560][sql] 「インターバル」の後に少なくとも1つの時間単位を確保する
• [SPARK-42649] [SC-124576][core] サードパーティのソースファイルの先頭から標準のApache Licenseヘッダーを削除
• [SPARK-42611] [SC-124395][sql] 解決中に内部フィールドの挿入 char/varchar の長さチェックを行う
• [SPARK-42419] [SC-124019][接続][Python] Spark Connect 列 APIのエラーフレームワークに移行します。
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• [SPARK-42616] [SC-124389][sql] SparkSQLCLIDriverは開始したハイブsessionStateのみを閉じる
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• [SPARK-41870] [SC-124402][接続][Python] createDataFrameが重複した列名を処理するように修正
• [SPARK-42569] [SC-124379][connect] サポートされていないセッションAPIの例外をスローする
• [SPARK-42631] [SC-124526][connect] Scalaクライアントでカスタム拡張をサポート
• [SPARK-41868] [SC-124387][接続][Python] createDataFrameを修正して期間をサポート
• [SPARK-42572] [SC-124171][sql][SS] StateStoreProvider.validateStateRowFormatの動作を修正

メンテナンスの更新

「Databricks Runtime 13.1 メンテナンスの更新」を参照してください。

システム環境

• オペレーティングシステム : Ubuntu 22.04.2 LTS
• Java の:Zulu 8.70.0.23-CA-linux64
• Scala : 2.12.15
• Pythonの :3.10.12
• R :4.2.2
• Delta Lake : 2.4.0

インストール済み Python ライブラリ

ライブラリ	バージョン	ライブラリ	バージョン	ライブラリ	バージョン
appdirs (英語)	1.4.4	アルゴン2-CFFI	21.3.0	argon2-cffi-結合	21.2.0
アストトークンズ	2.2.1	属性	21.4.0	バックコール	0.2.0
美しいスープ4	4.11.1	黒い	22.6.0	ブリーチ	4.1.0
ウィンカー	1.4	ボト3	1.24.28	ボトコア	1.27.28
認証	2022.9.14	cffi	1.15.1	シャルデ	4.0.0
文字セット・ノーマライザー	2.0.4	クリック	8.0.4	暗号化手法	37.0.1
サーマルサイクラー	0.11.0	シトン	0.29.32	DBUSPython	1.2.18
デバッグ	1.5.1	デコレータ	5.1.1	デフューズドXML	0.7.1
ディストリビューション	0.3.6	docstring-to-markdown	0.12	エントリポイント	0.4
実行	1.2.0	facets-概要	1.0.3	fastjsonスキーマ	2.16.3
ファイルロック	3.12.0	fonttools	4.25.0	googleapis-common-protos	1.56.4
grpcio	1.48.1	grpcio-ステータス	1.48.1	httplib2の	0.20.2
イドナ	3.3	importlib-metadata	4.6.4	ipykernel(英語)	6.17.1
アイパイソン	8.10.0	ipython-genutils	0.2.0	ipywidgets	7.7.2
ジェダイ	0.18.1	ジープニー	0.7.1	ジンジャ2	2.11.3
jmespathの	0.10.0	ジョブリブ	1.2.0	jsonschema(jsonschema)	4.16.0
jupyter-クライアント	7.3.4	jupyter_core	4.11.2	jupyterlab-pygmentsの	0.1.2
jupyterlab-widgetsの	1.0.0	キーリング	23.5.0	キウイソルバー	1.4.2
ローンチパッドリブ	1.10.16	lazr.restfulクライアント	0.14.4	lazr.uri です。	1.0.6
マークアップセーフ	2.0.1	Matplotlib	3.5.2	matplotlib-インライン	0.1.6
マッケイブ	0.7.0	ミスチューン	0.8.4	もっと-itertools	8.10.0
mypy-extensions	0.4.3	NBクライアント	0.5.13	NBコンバート	6.4.4
NBフォーマット	5.5.0	ネスト-アシンシオ	1.5.5	ノードenv	1.7.0
ノートブック	6.4.12	ナムピー	1.21.5	OAuthlib	3.2.0
包装	21.3	pandas	1.4.4	pandocフィルター	1.5.0
パルソ	0.8.3	パススペック	0.9.0	パッツィ	0.5.2
pexpect	4.8.0	ピクルシェア	0.7.5	枕	9.2.0
種	22.2.2	プラットフォームディレクトリ	2.5.2	Plotly	5.9.0
プラギー	1.0.0	prometheus-クライアント	0.14.1	プロンプトツールキット	3.0.36
プロトブフ	3.19.4	psutil の	5.9.0	サイコップ2	2.9.3
PTYPROCESSの	0.7.0	ピュア評価	0.2.2	ピアロー	8.0.0
pycparser	2.21	ピダンティック	1.10.6	パイフレーク	3.0.1
ピグメント	2.11.2	PyGObject	3.42.1	PyJWTの	2.3.0
pyodbc	4.0.32	pyparsing (英語)	3.0.9	パイライト	1.1.294
ピルシステント	0.18.0	Python-dateutil	2.8.2	Python-lsp-jsonrpc	1.0.0
Python-lsp-server	1.7.1	pytoolconfig(ピーツールコンフィグ)	1.2.2	ピッツ	2022.1
ピズム	23.2.0	要求	2.28.1	縄	1.7.0
S3トランスファー	0.6.0	Scikit-Learn	1.1.1	scipy(サイピー)	1.9.1
シーボーン	0.11.2	シークレットストレージ	3.3.1	Send2Trash(センド2トラッシュ)	1.8.0
セットアップツール	63.4.1	6	1.16.0	スープふるい	2.3.1
ssh-import-id	5.11	スタックデータ	0.6.2	統計モデル	0.13.2
持久力	8.1.0	テルミナド	0.13.1	テストパス	0.6.0
スレッドプールctl	2.2.0	トークン化-RT	4.2.1	トムリ	2.0.1
竜巻	6.1	トレイトレット	5.1.1	typing_extensions	4.3.0
ujson	5.4.0	無人アップグレード	0.1	urllib3 の	1.26.11
virtualenv	20.16.3	ワドリブ	1.3.6	WC幅	0.2.5
webエンコーディング	0.5.1	パッチ	1.0.2	輪	0.37.1
widgetsnb拡張機能	3.6.1	ヤップ	0.31.0	ジップ	1.0.0

インストールされている R ライブラリ

R ライブラリは、2023-02-10 の Microsoft CRAN スナップショットからインストールされます。

ライブラリ	バージョン	ライブラリ	バージョン	ライブラリ	バージョン
矢	10.0.1	アスクパス	1.1	assertthat	0.2.1
バックポート	1.4.1	基	4.2.2	base64enc	0.1-3
bit	4.0.5	ビット64	4.0.5	ブロッブ	1.2.3
ブート	1.3-28	醸成	1.0-8	ブリオ	1.1.3
箒	1.0.3	bslibの	0.4.2	カケム	1.0.6
コール	3.7.3	キャレット	6.0-93	セルレンジャー	1.1.0
クロン	2.3-59	クラス	7.3-21	CLI	3.6.0
clipr	0.8.0	時計	0.6.1	クラスター	2.1.4
コードツール	0.2-19	カラースペース	2.1-0	コモンマーク	1.8.1
コンパイラ	4.2.2	コンフィグ	0.3.1	CPP11の	0.4.3
クレヨン	1.5.2	資格情報	1.3.2	Curl	5.0.0
データ.テーブル	1.14.6	データセット	4.2.2	DBI	1.1.3
dbplirの	2.3.0	DESC	1.4.2	開発ツール	2.4.5
ディフobj	0.3.5	ダイジェスト	0.6.31	ダウンライト	0.4.2
dplyrの	1.1.0	DTPLyr	1.2.2	E1071	1.7-13
省略記号	0.3.2	評	0.20	ファンシ	1.0.4
ファーバー	2.1.1	ファストマップ	1.1.0	フォントオーサム	0.5.0
フォーキャッツ	1.0.0	For each	1.5.2	外国の	0.8-82
鍛える	0.2.0	FSの	1.6.1	未来	1.31.0
future.お申込み	1.10.0	嗽	1.3.0	ジェネリック	0.1.3
ゲルト	1.9.2	ggplot2の	3.4.0	gh	1.3.1
ギットレッズ	0.1.2	glmnet	4.1-6	グローバル	0.16.2
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組織Scala-lang	Scala-compiler_2.12	2.12.15
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pl.edu.icm	JLarge配列	1.5
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