Databricks Runtime 13,1 (EoS)

nota

O suporte para essa versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para saber a data do fim do suporte, consulte Histórico do fim do suporte. Para conhecer todas as versões compatíveis do site Databricks Runtime, consulte Databricks Runtime notas sobre as versões e a compatibilidade.

As notas a seguir sobre a versão fornecem informações sobre o site Databricks Runtime 13.1, alimentado por Apache Spark 3.4.0.

A Databricks lançou essa versão em maio de 2023.

nota

Estas notas sobre a versão podem incluir referências a recursos que não estão disponíveis no Google Cloud a partir desta versão.

Novos recursos e melhorias

• suporte a clustering para JDK 17 (visualização pública)
• Adicionar, alterar ou excluir dados nas tabelas de transmissão
• Ler Kafka com SQL
• Novas funções do SQL integrado
• Unity Catalog suporte para escopo de cluster Python biblioteca
• Capacitação ampliada do site default para gravações otimizadas em Unity Catalog
• Suporte avançado para operadores com estado em cargas de trabalho de transmissão estruturada
• O clone Delta para o Unity Catalog está em visualização pública
• Suporte Pub/Sub para transmissão estruturada
• Eliminar duplicatas em marcas d'água na transmissão estruturada
• Suporte ampliado para conversões Delta de tabelas Iceberg com colunas de partição truncadas
• mudanças no esquema de transmissão com mapeamento de coluna em Delta Lake
• Remover começar VERSION
• Novas expressões H3 disponíveis com Python

suporte a clustering para JDK 17 (visualização pública)

Databricks agora oferece suporte a clustering para o Java Development Kit (JDK) 17. Consulte Databricks SDK para Java.

Adicionar, alterar ou excluir dados nas tabelas de transmissão

Agora o senhor pode usar instruções DML para modificar tabelas de transmissão publicadas em Unity Catalog pelo pipeline DLT. Consulte Adicionar, alterar ou excluir dados em uma tabela de transmissão e Adicionar, alterar ou excluir dados em uma tabela de transmissão de destino. O senhor também pode usar instruções DML para modificar tabelas de transmissão criadas no Databricks SQL.

Ler o Kafka com SQL

Agora o senhor pode usar a função read_kafka SQL para ler os dados do Kafka. A transmissão com SQL é suportada somente em DLT ou com tabelas de transmissão em Databricks SQL. Veja read_kafka função com valor de tabela.

Novas funções do SQL integrado

As seguintes funções foram adicionadas:

• array_prepend (matriz, elemento) Retorna array prefixado por elem.
• try_aes_decrypt(expr, key [, mode [, padding]]) Descriptografa um binário produzido usando a criptografia AES e retorna NULL se houver um erro.
• sql_keywords() Retorna uma tabela de Databricks SQL palavras-chave.

Unity Catalog suporte para escopo de cluster biblioteca Python

O Unity Catalog tem algumas limitações quanto ao uso da biblioteca. Em Databricks Runtime 13.1 e acima, há suporte para Python biblioteca com escopo de cluster, incluindo arquivos Python wheel que são carregados como arquivos workspace. Não há suporte para biblioteca referenciada usando caminhos de arquivo DBFS, seja no site DBFS root ou em um local externo montado em DBFS. Não há suporte paraPython biblioteca. Ver biblioteca de agrupamento.

Em Databricks Runtime 13.0 e abaixo, não há suporte para biblioteca com escopo de cluster em clusters que usam o modo de acesso padrão (anteriormente modo de acesso compartilhado) em um Catálogo Unity habilitado workspace.

Capacitação ampliada do site default para gravações otimizadas em Unity Catalog

O suporte padrão de gravação otimizada para tabelas Delta registradas em Unity Catalog foi ampliado para incluir CTAS declarações e INSERT operações para tabelas particionadas. Esse comportamento se alinha ao padrão no armazém SQL. Consulte Gravações otimizadas para Delta Lake em Databricks.

Suporte avançado para operadores com estado em cargas de trabalho de transmissão estruturada

Agora é possível encadear vários operadores com estado, o que significa que o senhor pode alimentar a saída de uma operação, como uma agregação com janela, com outra operação com estado, como join. Consulte O que é transmissão stateful?

O clone Delta para o Unity Catalog está em visualização pública

Agora, o senhor pode usar o shallow clone para criar novas tabelas gerenciar Unity Catalog a partir de tabelas gerenciar Unity Catalog existentes. Consulte Shallow clone para tabelas do Unity Catalog.

Suporte Pub/Sub para transmissão estruturada

Agora o senhor pode usar um conector integrado para assinar o Google Pub/Sub com transmissão estruturada. Consulte Inscrever-se no Google Pub/Sub.

Eliminar duplicatas em marcas d'água na transmissão estruturada

Agora é possível usar o site dropDuplicatesWithinWatermark em combinação com um limite de marca d'água especificado para deduplicar registros na transmissão estruturada. Consulte Eliminar duplicatas dentro da marca d'água.

Suporte ampliado para conversões Delta de tabelas Iceberg com colunas de partição truncadas

Agora o senhor pode usar CLONE e CONVERT TO DELTA com tabelas Iceberg que tenham partições definidas em colunas truncadas dos tipos int, long e string. Colunas truncadas do tipo decimal não são suportadas.

mudanças no esquema de transmissão com mapeamento de coluna em Delta Lake

Agora o senhor pode fornecer um local de acompanhamento de esquema para permitir a transmissão de Delta tabelas com mapeamento de coluna ativado. Veja a transmissão com mapeamento de colunas e alterações no esquema.

Remover começar VERSION

START VERSION agora está obsoleto para ALTER SHARE.

Novas expressões H3 disponíveis com Python

As expressões h3_coverash3 e h3_coverash3string estão disponíveis no Python.

Correções de bugs

O Parquet failOnUnknownFields não mais elimina silenciosamente os dados em caso de incompatibilidade de tipo

Se um arquivo Parquet foi lido apenas com a opção failOnUnknownFields ou com o Auto Loader no modo de evolução do esquema failOnNewColumns, as colunas que têm tipos de dados diferentes agora falham e recomendam o uso do rescuedDataColumn. O Auto Loader agora lê corretamente e não resgata mais os tipos Integer, Short ou Byte se um desses tipos de dados for fornecido. O arquivo Parquet sugere um dos outros dois tipos.

Alterações importantes

Atualize a versão do sqlite-JDBC para 3.42.0.0 para resolver o problema CVE-2023-32697

Atualize a versão do sqlite-JDBC de 3.8.11.2 para 3.42.0.0. As APIs da versão 3.42.0.0 não são totalmente compatíveis com a versão 3.8.11.2. Se estiver usando o sqlite-JDBC em seu código, verifique o relatório de compatibilidade do sqlite-JDBC para obter detalhes. Se você migrar para 13.1 e usar o sqlite, confirme seus métodos e digite de retorno na versão 3.42.0.0.

Atualizações da biblioteca

• Atualizado Python biblioteca:

  • visão geral de facetas de 1.0.2 a 1.0.3
  • filelock de 3.10.7 a 3.12.0
  • pyarrow de 7.0.0 a 8.0.0
  • tenacidade de 8.0.1 a 8.1.0

• Biblioteca R atualizada:

• Atualizado Java biblioteca:

  • com.github.ben-manes.caffeine.caffeine de 2.3.4 a 2.9.3
  • io.delta.delta-compartilhamento-spark_2.12 de 0.6.8 para 0.6.4
  • net.snowflake.snowflake-JDBC de 3.13.29 para 3.13.22
  • org.checkerframework.checker-qual de 3.5.0 a 3.19.0
  • org.scalactic.scalactic_2.12 de 3.0.8 a 3.2.15
  • org.scalatest.scalatest_2.12 de 3.0.8 a 3.2.15
  • org.xerial.sqlite-JDBC de 3.8.11.2 a 3.42.0.0

Apache Spark

O Databricks Runtime 13.1 inclui o Apache Spark 3.4.0. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 13.0 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs e melhorias adicionais feitas no Spark:

• [SPARK-42719] [DBRRM-199] [sc-131578] Reverter “[SC-125225] `MapOutputTracker #getMap...
• [SPARK-39696] [DBRRM-166] [sc-130056] [CORE] Reverter [SC-127830]/
• [SPARK-43331] [SC-130064][connect] Adicionar Spark Connect SparkSession.interruptAll
• [SPARK-43332] [SC-130051][connect][Python] Possibilitar a extensão do ChannelBuilder para o SparkConnectClient
• [SPARK-43323] [SC-129966][sql][Python] Corrigir DataFrame.toPandas com Arrow habilitado para tratar corretamente as exceções
• [SPARK-42940] [SC-129896][ss][CONNECT] Melhorar o gerenciamento de sessões para consultas de transmissão
• [SPARK-43032] [SC-125756] [CONNECT][ss] Adicionar gerenciador de consultas de transmissão
• [SPARK-16484] [SC-129975] [sql] Adicionar suporte para Datasketches HLLSketch
• [SPARK-43260] [SC-129281][Python] Migrar os erros do tipo seta Spark SQL Pandas para a classe de erro.
• [SPARK-41766] [SC-129964][core] Manipula a solicitação de desativação enviada antes do registro do executor
• [SPARK-43307] [SC-129971][Python] Migrar erros de valor do PandasUDF para a classe de erro
• [SPARK-43206] [SC-129903] [SS] [CONNECT] A exceção StreamingQuery () inclui rastreamento de pilha
• [SPARK-43311] [SC-129905][ss] Adicionar RocksDB armazenamento do estado melhorias no gerenciamento de memória do provedor
• [SPARK-43237] [SC-129898][core] Manipular mensagem de exceção nula no evento log
• [SPARK-43320] [SC-129899][sql][HIVE] Chamar diretamente o Hive 2.3.9 API
• [SPARK-43270] [SC-129897][Python] Implementar __dir__() em pyspark.sql.dataframe.DataFrame para incluir colunas
• [SPARK-43183] Reverter “[SC-128938] [ss] Introduzir um novo retorno de chamada “...
• [SPARK-43143] [SC-129902] [SS] [CONNECT] Scala StreamingQuery awaitTermination()
• [SPARK-43257] [SC-129675] [sql] Substitua a classe de erro _LEGACY_ERROR_TEMP_2022 por um erro interno
• [SPARK-43198] [SC-129470] [conectar] Corrige o erro “Não foi possível inicializar a classe amonite...” ao usar o filtro
• [SPARK-43165] [SC-129777] [sql] Mover Can Write to DataTypeUtils
• [SPARK-43298] [SC-129729][Python][ML] predict_batch_udf with scalar input fails with lotes size of one
• [SPARK-43298] [SC-129700]Reverter "[Python][ml] predict_batch_udf with scalar input fails with lotes size of one"
• [SPARK-43052] [SC-129663][core] Manipular stacktrace com nome de arquivo nulo no evento log
• [SPARK-43183] [SC-128938] [ss] Apresente um novo retorno de chamada “onQueryIdle” para StreamingQueryListener
• [SPARK-43209] [SC-129190][connect][Python] Migrar erros de expressão para a classe de erro
• [SPARK-42151] [SC-128754][sql] Alinhar atribuições de UPDATE com atributos de tabela
• [SPARK-43134] [SC-129468] [CONNECT] [SS] API StreamingQuery exception() do cliente JVM
• [SPARK-43298] [SC-129699][Python][ML] predict_batch_udf with scalar input fails with lotes size of one
• [SPARK-43248] [SC-129660] [sql] Serialização/desserialização desnecessária do caminho em estatísticas de partição de coleta paralela
• [SPARK-43274] [SC-129464][spark-43275][Python][connect] Introduzir PySparkNotImplementedError
• [SPARK-43146] [SC-128804][connect][Python] Implementar avaliação ansiosa para repr e repr_html
• [SPARK-42953] [SC-129469][connect][Followup] Corrigir a construção do teste Maven para os testes Scala do cliente UDF
• [SPARK-43144] [SC-129280] API do cliente Scala DataStreamReader table()
• [SPARK-43136] [SC-129358] [conectar] Adicionando funções GroupByKey + MapGroup + CoGroup
• [SPARK-43156] [SC-129672][sc-128532][SQL] Corrige o bug COUNT(*) is null em subconsultas escalares correlacionadas
• [SPARK-43046] [SC-129110] [SS] [Connect] Implementou a API Python dropDuplicatesWithinWatermark para o Spark Connect
• [SPARK-43199] [SC-129467] [sql] Torne o InLinecte idempotente
• [SPARK-43293] [SC-129657] [sql] __qualified_access_only deve ser ignorado em colunas normais
• [SPARK-43276] [SC-129461][connect][Python] Migrar os erros do Spark Connect Window para a classe de erro
• [SPARK-43174] [SC-129109] [sql] Corrige o completador do driver SparkSqlClid
• [SPARK-43084] [SC-128654] [SS] Adicionar ApplyInPandas com suporte estadual para Spark Connect
• [SPARK-43119] [SC-129040][sql] Suporte para obter palavras-chave SQL dinamicamente por meio da API JDBC e TVF
• [SPARK-43082] [SC-129112][connect][Python] UDFs de Python otimizados por setas em Spark Connect
• [SPARK-43085] [SC-128432][sql] Suporte à atribuição padrão de colunas para nomes de tabelas com várias partes
• [SPARK-43226] [LC-671] Definir extratores para metadados constantes de arquivo
• [SPARK-43210] [SC-129189][connect][Python] Introduzir PySparkAssertionError
• [SPARK-43214] [SC-129199][sql] Publicar métricas do lado do driver para LocalTableScanExec/CommandResultExec
• [SPARK-43285] [SC-129347] Corrige falhas consistentes do Reple2esuite com o JDK 17
• [SPARK-43268] [SC-129249] [sql] Use classes de erro apropriadas quando exceções são construídas com uma mensagem
• [SPARK-43142] [SC-129299] Corrige expressões DSL em atributos com caracteres especiais
• [SPARK-43129] [SC-128896] Scala core API para transmissão Spark Connect
• [SPARK-43233] [SC-129250] [SS] Adicionar registro para Kafka lotes Leitura para partição de tópico, intervalo de deslocamento e ID de tarefa
• [SPARK-43249] [SC-129195][connect] Corrigir estatísticas ausentes para o comando SQL
• [SPARK-42945] [SC-129188][connect] Suporte a PYSPARK_JVM_STACKTRACE_ENABLED no Spark Connect
• [SPARK-43178] [SC-129197][connect][Python] Migrar erros de UDF para a estrutura de erros de PySpark
• [SPARK-43123] [SC-128494] [sql] Os metadados do campo interno não devem vazar para os catálogos
• [SPARK-43217] [SC-129205] Repetir corretamente em mapas/matrizes aninhados em FindNestedField
• [SPARK-43243] [SC-129294][Python][CONNECT] Adicionar parâmetro de nível ao printSchema para Python
• [SPARK-43230] [SC-129191] [conectar] Simplificar DataFrameNaFunctions.fillna
• [SPARK-43088] [SC-128403] [sql] O respeito exige distribuição e ordenação em CTAS/RTAS
• [SPARK-43234] [SC-129192][connect][Python] Migrar ValueError do Conect DataFrame para a classe de erro
• [SPARK-43212] [SC-129187][ss][Python] Migrar erros de transmissão estruturada para a classe de erro
• [SPARK-43239] [SC-129186] [ps] Remover null_counts das informações ()
• [SPARK-43190] [SC-128930] [sql] ListQuery.childOutput deve ser consistente com a saída secundária
• [SPARK-43191] [SC-128924][core] Substitua a reflexão por uma chamada direta para o Hadoop CallerContext
• [SPARK-43193] [SC-129042] [ss] Remova a solução alternativa para o HADOOP-12074
• [SPARK-42657] [SC-128621] [conectar] Suporte para localizar e transferir arquivos de classe REPL do lado do cliente para o servidor como artefatos
• [SPARK-43098] [SC-77059] [sql] Corrige a correção do erro COUNT quando a subconsulta escalar tem cláusula group by
• [SPARK-43213] [SC-129062][Python] Add DataFrame.offset to vanilla PySpark
• [SPARK-42982] [SC-128400][connect][Python] Corrigir o createDataFrame para respeitar o ddl do esquema fornecido
• [SPARK-43124] [SC-129011][sql] dataset.show projects CommandResults localmente
• [SPARK-42998] [SC-127422][connect][Python] Corrigir DataFrame.collect com estrutura nula
• [SPARK-41498] [SC-125343] Reverter ” Propagar metadados por meio do Union”
• [SPARK-42960] [SC-129010] [CONNECT] [SS] Adicionar await_termination() e exception() API para a transmissão Query in Python
• [SPARK-42552] [SC-128824] [sql] Corrija a estratégia de análise de dois estágios do analisador antlr
• [SPARK-43207] [SC-128937] [conectar] Adicione funções auxiliares para extrair valor da expressão literal
• [SPARK-43186] [SC-128841] [sql] [HIVE] Remova a solução alternativa para FileSinkDesc
• [SPARK-43107] [SC-128533][sql] Coalesce buckets em join aplicado na transmissão join lado da transmissão
• [SPARK-43195] [SC-128922] [core] Remova o invólucro serializável desnecessário no HadoopFSUtils
• [SPARK-43137] [SC-128828] [sql] Melhore ArrayInsert se a posição for dobrável e positiva.
• [SPARK-37829] [SC-128827][sql] Dataframe.joinWith outer-join deve retornar um valor nulo para a linha não correspondente
• [SPARK-43042] [SC-128602] [SS] [Connect] Adicionar suporte à API table() para DataStreamReader
• [SPARK-43153] [SC-128753][connect] Pular a execução do Spark quando o dataframe for local
• [SPARK-43064] [SC-128496][sql] Spark SQL CLI SQL tab só deve mostrar uma declaração uma vez
• [SPARK-43126] [SC-128447][sql] Marcar duas expressões Hive UDF como stateful
• [SPARK-43111] [SC-128750][ps][CONNECT][Python] mesclar declarações if aninhadas em declarações if únicas
• [SPARK-43113] [SC-128749][sql] Avaliar variáveis do lado da transmissão ao gerar código para uma condição vinculada
• [SPARK-42895] [SC-127258][connect] Melhorar as mensagens de erro para sessões Spark interrompidas
• [SPARK-42884] [SC-126662] [conectar] Adicionar integração Ammonite REPL
• [SPARK-43168] [SC-128674] [sql] Remova o método get PhysicalDataType da classe Datatype
• [SPARK-43121] [SC-128455] [sql] Use BytesWritable.copyBytes em vez da cópia manual em `HiveInspectors
• [SPARK-42916] [SC-128389] [sql] JdbcTableCatalog mantém a meta Char/Varchar no lado de leitura
• [SPARK-43050] [SC-128550] [sql] Corrige a construção de expressões agregadas substituindo funções de agrupamento
• [SPARK-43095] [SC-128549][sql] Evite que a idempotência da estratégia Once seja quebrada para lotes: Infer Filters
• [SPARK-43130] [SC-128597] [sql] Mover tipo interno para tipo de dados físico
• [SPARK-43105] [SC-128456][connect] Abreviar bytes e strings na mensagem proto
• [SPARK-43099] [SC-128596][sql] Use getName em vez de getCanonicalName para obter o nome da classe do construtor ao registrar o udf no FunctionRegistry
• [SPARK-42994] [SC-128586][ml][CONNECT] PyTorch Suporte ao distribuidor local Mode
• [SPARK-42859] Reverter "[SC-127935][connect][PS] Suporte básico para Pandas API em Spark Connect"
• [SPARK-43021] [SC-128472] [sql] CoalesceBucketsInJoin não funciona ao usar o AQE
• [SPARK-43125] [SC-128477] [conectar] Corrigir que o Connect Server não consegue lidar com exceção com mensagem nula
• [SPARK-43147] [SC-128594] corrige o lint flake8 para verificação local
• [SPARK-43031] [SC-128360] [SS] [Connect] Habilitar teste de unidade e doctest para transmissão
• [SPARK-43039] [LC-67] Ofereça suporte a campos personalizados na coluna _metadata da fonte do arquivo.
• [SPARK-43120] [SC-128407][ss] Adicionar suporte para acompanhamento de blocos de pinos de uso de memória para RocksDB armazenamento do estado
• [SPARK-43110] [SC-128381] [sql] Mover como integral para o tipo de dados físicos
• [SPARK-43118] [SC-128398] [ss] Remova a declaração desnecessária para UninterruptibleThread no KafkaMicrobatchStream
• [SPARK-43055] [SC-128331][connect][Python] Suporte a nomes de campos aninhados duplicados
• [SPARK-42437] [SC-128339][Python][CONNECT] PySpark catalog.cacheTable permitirá especificar o nível de armazenamento
• [SPARK-42985] [SC-128332][connect][Python] Corrigir createDataFrame para respeitar as configurações de SQL
• [SPARK-39696] [SC-127830] [core] Corrige a corrida de dados no acesso a taskmetrics.externalAccums
• [SPARK-43103] [SC-128335] [sql] Movendo integral para o tipo de dados físico
• [SPARK-42741] [SC-125547] [sql] Não desembrulhe conversões na comparação binária quando o literal é nulo
• [SPARK-43057] [SC-127948][connect][Python] Migrar os erros da coluna Spark Connect para a classe de erro
• [SPARK-42859] [SC-127935][connect][PS] Suporte básico para Pandas API em Spark Connect
• [SPARK-43013] [SC-127773][Python] Migrar ValueError de DataFrame para PySparkValueError.
• [SPARK-43089] [SC-128051][connect] Reduzir as cadeias de depuração na interface do usuário
• [SPARK-43028] [SC-128070] [sql] Adicionar classe de erro SQL_CONF_NOT_FOUND
• [SPARK-42999] [SC-127842][connect] dataset#foreach, foreachPartition
• [SPARK-43066] [SC-127937] [sql] Adicionar teste para DropDuplicates no JavaDataSetSuite
• [SPARK-43075] [SC-127939] [connect] Altere gRPC para grpcio quando não estiver instalado.
• [SPARK-42953] [SC-127809] [conectar] Filtro digitado, mapa, FlatMap, MapPartitions
• [SPARK-42597] [SC-125506] [sql] Suporta o tipo de data de desembrulho para o tipo de carimbo de data/hora
• [SPARK-42931] [SC-127933] [ss] Introduzir duplicatas dentro do Watermark
• [SPARK-43073] [SC-127943] [conectar] Adicionar constantes de tipos de dados proto
• [SPARK-43077] [SC-128050] [sql] Melhore a mensagem de erro de UNRECOGNIZED_SQL_TYPE
• [SPARK-42951] [SC-128030][ss][Connect] APIs do DataStreamReader
• [SPARK-43049] [SC-127846][sql] Use CLOB em vez de VARCHAR(255) para StringType para Oracle JDBC
• [SPARK-43018] [SC-127762][sql] Correção de bug no comando INSERT com literais de timestamp
• [SPARK-42855] [SC-127722] [sql] Use verificações nulas em tempo de execução no TableOutputResolver
• [SPARK-43030] [SC-127847] [sql] Desduplicar relações com colunas de metadados
• [SPARK-42993] [SC-127829][ml][CONNECT] Tornar o distribuidor PyTorch compatível com o Spark Connect
• [SPARK-43058] [SC-128072] [sql] Mover dados numéricos e fracionários para tipos de dados físicos
• [SPARK-43056] [SC-127946][ss] RocksDB armazenamento do estado commit deve continuar o trabalho em segundo plano somente se sua pausa
• [SPARK-43059] [SC-127947][connect][Python] Migrar TypeError de DataFrame(Reader|Writer) para a classe de erro
• [SPARK-43071] [SC-128018][sql] Suporte ao padrão SELECT com ORDER BY, LIMIT, OFFSET para relação de origem INSERT
• [SPARK-43061] [SC-127956][core][SQL] Introduzir o PartitionEvaluator para a execução do operador SQL
• [SPARK-43067] [SC-127938][ss] Corrigir o local do arquivo de recurso da classe de erro no conector Kafka
• [SPARK-43019] [SC-127844] [sql] Mover a ordenação para o tipo de dados físico
• [SPARK-43010] [SC-127759][Python] Migrar erros de coluna para a classe de erro
• [SPARK-42840] [SC-127782] [sql] Altere o erro _LEGACY_ERROR_TEMP_2004 para erro interno
• [SPARK-43041] [SC-127765][sql] Restaurar construtores de exceções para compatibilidade na API do conector
• [SPARK-42939] [SC-127761][ss][CONNECT] Transmissão do núcleo Python API para Spark Connect
• [SPARK-42844] [SC-127766] [sql] Atualize a classe de erro _LEGACY_ERROR_TEMP_2008 para INVALID_URL
• [SPARK-42316] [SC-127720] [sql] Atribuir nome a _LEGACY_ERROR_TEMP_2044
• [SPARK-42995] [SC-127723][connect][Python] Migrar os erros do Spark Connect DataFrame para a classe de erro
• [SPARK-42983] [SC-127717][connect][Python] Corrigir o createDataFrame para lidar corretamente com a matriz numpy de 0 dígitos
• [SPARK-42955] [SC-127476] [sql] Ignore ClassifyException e envolva AnalysisException para SparkThrowable
• [SPARK-42949] [SC-127255] [sql] Simplifique o código para NAAJ
• [SPARK-43011] [SC-127577] [sql] array_insert deve falhar com o índice 0
• [SPARK-42974] [SC-127487] [core] Restaure Utils.createTempDir para usar o método ShutdownHookManager e limpar JavaUtils.createTempDir.
• [SPARK-42964] [SC-127585] [sql] PostgresDialect '42P07' também significa que a tabela já existe
• [SPARK-42978] [SC-127351] [sql] Derby & PG: RENAME não pode qualificar um novo nome de tabela com um nome de esquema
• [SPARK-37980] [SC-127668] [sql] Acesse row_index via _metadata se possível em testes
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• [SPARK-43009] [SC-127596] [sql] sql() parametrizado com constantes Any
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Atualizações de manutenção

Consulte as atualizações de manutenção do Databricks Runtime 13.1.

Ambiente do sistema

• Sistema operacional : Ubuntu 22.04.2 LTS
• Java : Zulu 8.70.0.23-CA-linux64
• Scala : 2.12.15
• Python : 3.10.12
• R : 4.2.2
• Delta Lake : 2.4.0

Instalado Python biblioteca

Biblioteca	Versão	Biblioteca	Versão	Biblioteca	Versão
apronta	1.4.4	argônio-2-cffi	21,3,0	ligações argônio-2-cffi	21.2.0
asttokens	2.2.1	atrai	21,4,0	chamada de volta	0.2.0
linda sopa 4	4.11.1	preto	22.6.0	cândida	4.1.0
pisca-pisca	1.4	boto3	1,24,28	botocore	1,27,28
certifi	2022.9.14	caffi	1.15.1	chardet	4.0.0
normalizador de conjuntos de caracteres	2.0.4	clique	8.0.4	criptografia	37,0.1
ciclador	0.11.0	Cython	0,29,32	dbus-Python	1.2.18
depurar	1.5.1	decorador	5.1.1	xml desfundido	0.7.1
distlib	0.3.6	docstring-to-markdown	0,12	pontos de entrada	0,4
execução	1.2.0	visão geral das facetas	1.0.3	esquema fastjson	2.16.3
bloqueio de arquivo	3.12.0	ferramentas de fonte	4,25.0	googleapis-common-protos	1.56,4
grócio	1.48,1	status de grpcio	1.48,1	httplib2	0,20.2
Índia	3.3	importlib-metadados	4.6.4	ipykernel	6.17.1
ipython	8.10.0	ipython-genutils	0.2.0	ipywidgets	7.7.2
jedi	0,18.1	jeepney	0.7.1	Jinja 2	2.11.3
jmespath	0.10.0	joblib	1.2.0	esquema json	4.16.0
cliente jupyter	7.3.4	jupyter_core	4.11.2	pigmentos jupyterlab	0.1.2
widgets jupyterlab	1.0.0	chaveiro	23,5,0	solucionador de kiwi	1.4.2
launchpadlib	1,10,16	lazr.restfulclient	0,14.4	lazr.uri	1.0.6
MarkupSafe	2.0.1	Matplotlib	3.5.2	matplotlib-inline	0.1.6
mccabe	0.7.0	confundir	0,8.4	mais ferramentas de iteração	8.10.0
extensões mypy	0.4.3	cliente nb	0,5.13	nbconvert	6.4.4
formato nb	5.5.0	nest-assíncio	1.5.5	nodeenv	1.7.0
notebook	6.4,12	entorpecido	1,21,5	oauthlib	3.2.0
fazendo às malas	21,3	Pandas	1.4.4	filtros pandóicos	1.5.0
parso	0,8.3	especificação do caminho	0.9.0	bode expiatório	0.5.2
esperar	4.8.0	picles	0.7.5	Travesseiro	9.2.0
pip	22.2.2	platformdirs	2.5.2	Plotly	5.9.0
plugado	1.0.0	cliente prometheus	0,14.1	kit de ferramentas de aviso	3,0,36
protobuf	3.19.4	pistila	5.9.0	psycopg2	2.9.3
processo pty	0.7.0	avaliação pura	0.2.2	flecha	8.0.0
pycparser	2,21	pidântico	1.10.6	flocos	3.0.1
Pigmentos	2.11.2	Objeto PYG	3,42,1	PyJWT	2.3.0
pyodbc	4,0,32	análise de pipa	3.0.9	direito autoral	1,1,294
persistente	0,18.0	Python-dateutil	2.8.2	Python-lsp-jsonrpc	1.0.0
Python-lsp-server	1.7.1	pytoolconfig	1.2.2	pytz	2022,1
pizma	23.2,0	pedidos	2.28,1	corda	1.7.0
transferência s3	0.6.0	scikit-learn	1.1.1	pegajoso	1.9.1
marítimo	0.11.2	Armazenamento secreto	3.3.1	Enviar 2 lixeiras	1.8.0
ferramentas de configuração	63,4.1	seis	1,16.0	peneira	2.3.1
ID de importação ssh	5,11	dados de pilha	0.6.2	modelos de estatísticas	0,13.2
tenacidade	8.1.0	terminado	0.13.1	caminho de teste	0.6.0
threadpool ctl	2.2.0	tokenizar-rt	4.2.1	tomli	2.0.1
tornado	6.1	almôndegas	5.1.1	extensões_de digitação	4.3.0
junhão	5.4.0	atualizações autônomas	0,1	urllib3	1,26.11
ambiente virtual	20.16.3	wadlib	1.3.6	largura do wc	0.2.5
codificações da web	0.5.1	qual é o patch	1.0.2	Python wheel	0,37,1
extensão widgetsnb	3.6.1	yapf	0,31,0	zíper	1.0.0

Instalada a R biblioteca

As bibliotecas R são instaladas a partir do Snapshot Microsoft CRAN em 2023-02-10.

Biblioteca	Versão	Biblioteca	Versão	Biblioteca	Versão
flecha	10.0.1	askpass	1.1	afirme que	0.2.1
portas traseiras	1.4.1	base	4.2.2	base64enc	0,1-3
pouco	4.0.5	bit64	4.0.5	bolha	1.2.3
inicialização	1,3-28	fermentar	1,0-8	brio	1.1.3
vassoura	1.0.3	babião	0.4.2	cachem	1.0.6
chamador	3.7.3	cursor	6,0-93	guarda de celas	1.1.0
crono	2,3-59	Aula	7,3-21	CLIPE	3.6.0
clipe	0,8.0	relógio	0.6.1	Cluster	2.1.4
ferramentas de código	0,2-19	espaço de cores	2,1-0	marca comum	1.8.1
compilador	4.2.2	configuração	0.3.1	cpp11	0.4.3
giz de cera	1.5.2	Credenciais	1.3.2	cacho	5.0.0
data.tabela	1,14.6	conjunto de dados	4.2.2	DBI	1.1.3
dbplyr	2.3.0	desc	1.4.2	ferramentas de desenvolvimento	2.4.5
diff	0.3.5	digerir	0.6.31	iluminado	0.4.2
dplyr	1.1.0	dtplyr	1.2.2	e1071	1,7-13
reticências	0.3.2	avalie	0,20	fansi	1.0.4
colorista	2.1.1	mapa rápido	1.1.0	fontawesome	0.5.0
para gatos	1.0.0	para cada um	1.5.2	estrangeira	0,8-82
forjar	0.2.0	fs	1.6.1	futuro	1,31,0
futuro.aplique	1.10.0	gargarejar	1.3.0	genéricas	0.1.3
obter	1.9.2	ggplot2	3.4.0	gh	1.3.1
gitcreds	0.1.2	glmnet	4,1-6	globais	0,16.2
cola	1.6.2	google drive	2.0.0	planilhas do Google 4	1.0.1
goleiro	1.0.1	gráficos	4.2.2	Dispositivos GR	4.2.2
grade	4.2.2	Grid Extra	2.3	gsubfn	0,7
mesa	0.3.1	capacete	1.2.0	refúgio	2.5.1
mais alto	0,10	HMS	1.1.2	ferramentas html	0.5.4
widgets html	1.6.1	http.uv	1.6.8	httr	1.4.4
IDs	1.0.1	mini	0.3.1	ipred	0,9-13
isóbanda	0.2.7	iteradores	1,0.14	jquerylib	0.1.4
jsonlite	1.8.4	Kern Smooth	2,23-20	tricotar	1,42
rótulo	0.4.2	posteriormente	1.3.0	treliça	0,20-45
lava	1.7.1	ciclo de vida	1.0.3	ouvindo	0.9.0
lubrificar	1.9.1	magritter	2.0.3	Markdown	1.5
MASSA	7,3-58,2	Matriz	1,5-1	memoise	2.0.1
métodos	4.2.2	mgcv	1,8-41	mímica	0,12
Mini UI	0.1.1.1	Métricas do modelo	1.2.2.2	modelar	0.1.10
munsell	0.5.0	nome	3,1-162	net	7,3-18
Número Deriv	2016,8-1,1	openssl	2.0.5	paralelo	4.2.2
paralelamente	1,34,0	pilar	1.8.1	pkgbuild	1.4.0
pkgconfig	2.0.3	pkgdown	2.0.7	carregamento de pacotes	1.3.2
plogr	0.2.0	plyr	1.8.8	elogio	1.0.0
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r2d3	0.2.6	R6	2.5.1	trapo	1.2.5
Floresta aleatória	4,7-1,1	corredeiras	0.3.3	rcmdcheck	1.4.0
Cervejaria RColor	1,1-3	Rcpp	1.0.10	RCP Pegen	0.3.3.9.3
leitor	2.1.3	readxl	1.4.2	receitas	1.0.4
revanche	1.0.1	revanche 2	2.1.2	controles remotos	2.4.2
reprex	2.0.2	remodelar 2	1.4.4	rlang	1.0.6
rmarkdown	2,20	RODBC	1,3-20	roxigênio2	7.2.3
rpartem	4.1.19	rprojroot	2.0.3	Reservar	1,8-12
RSQLite	2.2.20	API do estúdio	0,14	reversões	2.1.2
colete	1.0.3	atrevimento	0.4.5	escala	1.2.1
seletor	0,4-2	informações da sessão	1.2.2	forma	1.4.6
brilhante	1.7.4	ferramentas de origem	0,1,7-1	Sparklyr	1.7.9
SparkR	3.4.0	espacial	7,3-15	splines	4.2.2
sqldf	0,4-11	QUADRADO	2021,1	estatísticas	4.2.2
estatísticas4	4.2.2	stringi	1.7.12	longarina	1.5.0
sobrevivência	3,5-3	diz	3.4.1	fontes do sistema	1.0.4
tcltk	4.2.2	teste isso	3.1.6	modelagem de texto	0.3.6
petiscar	3.1.8	arrumado	1.3.0	seleção arrumada	1.2.0
tidyverso	1.3.2	mudança de horário	0.2.0	Hora/Data	4022,108
tinytex	0,44	Ferramentas	4.2.2	tzdb	0.3.0
verificador de URL	1.0.1	use isso	2.1.6	utf 8	1.2.3
utilidades	4.2.2	uuid	1,1-0	vctrs	0.5.2
Viridis Lite	0.4.1	vadouro	1.6.1	waldo	0.4.0
bigode	0.4.1	murchar	2.5.0	diversão	0,37
xml2	1.3.3	xopen	1.0.0	x estável	1,8-4
yaml	2.3.7	compactar	2.2.2

Instalei Java e Scala biblioteca (versão de clusteringScala 2.12)

ID do grupo	ID do artefato	Versão
chifre	chifre	2.7.7
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com.amazonaws	aws-java-sdk-autoscale	1,12.390
com.amazonaws	formação de nuvem aws-java-sdk	1,12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-cloudfront	1,12.390
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com.amazonaws	métricas aws-java-sdk-cloudwatch	1,12.390
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com.amazonaws	identidade cognitiva aws-java-sdk	1,12.390
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com.amazonaws	pipeline de dados aws-java-sdk	1,12.390
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com.amazonaws	diretório aws-java-sdk	1,12.390
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com.amazonaws	jmespath-java	1,12.390
com.clearspring.analítica	transmissão	2.9.6
com.databricks	Reservar	1,8-3
com.databricks	jets3t	0.7.1-0
com.databricks.scalapb	plugin_2.12 do compilador	0,4,15-10
com.databricks.scalapb	scalapb-runtime_2.12	0,4,15-10
com.esotérico software	crio-sombreado	4.0.2
com.esotérico software	minlog	1.3.0
com.fasterxml	colega de classe	1.3.4
com.fasterxml.jackson.core	jackson-anotação	2.14.2
com.fasterxml.jackson.core	jackson-core	2.14.2
com.fasterxml.jackson.core	vinculação de dados jackson	2.14.2
formato de dados com.fasterxml.jackson.	formato de dados jackson-cbor	2.14.2
com.fasterxml.jackson.tipo de dados	jackson-datatype-joda	2.14.2
com.fasterxml.jackson.tipo de dados	jackson-datatype-jsr310	2.13.4
com.fasterxml.jackson.module	parâmetro do módulo jackson	2.14.2
com.fasterxml.jackson.module	jackson-module-Scala.12	2.14.2
com.github.ben-manes.cafeína	cafeína	2.9.3
com.github.fommil	descarregador	1.1
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com.github.fommil.netlib	sistema_nativo-java	1.1 - nativos
com.github.fommil.netlib	netlib-native_ref-linux-x86_64	1.1 - nativos
com.github.fommil.netlib	netlib-native_system-linux-x86_64	1.1 - nativos
com.github.luben	zstd-jni	1,5,2-5
com.github.wendykierp	JTransforma	3.1
com.google.code.findbugs	jsr305	3.0.0
com.google.code.gson	gson	2.8.9
com.google.crypto.tink	eu acho	1.7.0
com.google.propenso a erros	anotações propensas a erros	2.10.0
com.google.flatbuffers	tampões planos-java	1.12.0
com.google.goiaba	goiaba	15,0
com.google.protobuf	protobuf-java	2.6.1
banco de dados com.h2	h2	2.1.214
com.helger	perfilador	1.1.1
com.jcraft	jsch	0,1,55
com.jolbox	bonecp	VERSÃO 0.8.0.
com.lihaoyi	código-fonte_2.12	0.1.9
com.microsoft.azure	azure-data lake-store-sdk	2.3.9
com.microsoft.sqlserver	mssql-JDBC	11.2.2. jre8
comendo	comprimir-lzf	1.1.2
com.sun.mail	javax.mail	1.5.2
com.sun.xml.bind	jaxb-core	2.2.11
com.sun.xml.bind	jaxb-impl	2.2.11
com.trunning	JSON	1,8
com.thoughtworks.paranamer	paranâmero	2.8
com.trueaccord.lenses	lentes_2.12	0.4.12
com.Twitter	chill-java	0.10.0
com.Twitter	chill_2.12	0.10.0
com.Twitter	util-app_2.12	7.1.0
com.Twitter	util-core_2.12	7.1.0
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com.typesafe	configuração	1.2.1
com.typesafe.Scala-logging	Scala-logging_2.12	3.7.2
com.uber	h3	3.7.0
com.univocidade	analisadores de univocidade	2.9.1
com.zaxxer	HikaricP	4.0.3
comum-CLI	comum-CLI	1.5.0
codec comum	codec comum	1,15
coleções comuns	coleções comuns	3.2.2
commons-dbcp	commons-dbcp	1.4
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commons-httpclient	commons-httpclient	3.1
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io.delta	delta-compartilhamento-spark_2.12	0.6.4
io.dropwizard.métricas	núcleo de métricas	4.2.10
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io.dropwizard.métricas	métricas-healthchecks	4.2.10
io.dropwizard.métricas	métricas-jetty9	4.2.10
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io.netty	tudo	4.1.87. Final
io.netty	netty-buffer	4.1.87. Final
io.netty	codec netty	4.1.87. Final
io.netty	netty-codec-http	4.1.87. Final
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io.netty	manipulador de limpeza	4.1.87. Final
io.netty	proxy netty-handler	4.1.87. Final
io.netty	resolvedor de rede	4.1.87. Final
io.netty	transporte de urtigas	4.1.87. Final
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io. prometheus	cliente simples	0.7.0
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javax.transaction	jta	1.1
javax.transaction	API de transação	1.1
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javolução	javolução	5.5.1
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ml.combust.mleap	mleap-databricks-runtime_2.12	v0.20.0-db2
net.java.dev.jna	jna	5.8.0
net.razorvine	salmoura	1.3
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net.snowflake	SDK de ingestão de flocos de neve	0.9.6
net.snowflake	floco de neve-JDBC	3,13,22
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org.acplt.remotetea	chá remoto - oncrpc	1.1.2
org.antlr	ST4	4.0.4
org.antlr	antlr-runtime	3.5.2
org.antlr	antlr4-runtime	4.9.3
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org.apache.ant	formiga	1.9.16
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org.apache.avro	AVRO	1.11.1
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org.apache.curator	curador-cliente	2.13.0
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org.apache.datasketches	esboços de dados-java	3.1.0
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org.apache.httpcomponents	cliente http	4.5.14
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org.apache.mesos	mesos	Protobuf 1.11.0 sombreado
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org.apache.orc	calços de orc	1.8.3
org.apache.thrift	libfb303	0.9.3
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org.fusesource.leveldbjni	leveldbjni-tudo	1,8
org.glassfish.hk2	API hk2	2.6.1
org.glassfish.hk2	localizador hk2	2.6.1
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org.Scala-lang.modules	Scala-parser-combinators_2.12	1.1.2
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