Padrão compute requisitos e limitações

Esta página inclui uma lista de requisitos e limitações para o padrão compute. Se o senhor estiver usando o compute clássico, o Databricks recomenda o uso do modo de acesso padrão, a menos que sua carga de trabalho dependa de uma das limitações listadas abaixo.

important

O script de inicialização e a biblioteca têm suporte diferente nos modos de acesso e nas versões do site Databricks Runtime. Consulte Onde o script de inicialização pode ser instalado? e biblioteca com escopo de computação.

Padrão atual compute limitações

As seções a seguir listam as limitações do compute padrão com base na versão mais recente do Databricks Runtime. Para conhecer as limitações que se aplicam às Databricks Runtime versões anteriores do site, consulte Runtime-dependent limitations.

Se esses recursos forem necessários para sua carga de trabalho, use o site computededicado.

Padrão geral compute limitações

• Não há suporte para o Databricks Runtime for ML. Em vez disso, instale qualquer biblioteca ML que não esteja incluída no pacote Databricks Runtime como uma biblioteca com escopo compute.
• Não há suporte para o site compute habilitado para GPU.
• Spark-submit A tarefa do trabalho não é suportada. Em vez disso, use uma tarefa JAR.
• O DBUtils e outros clientes só podem ler do armazenamento cloud usando um local externo.
• Não há suporte para contêineres personalizados.
• DBFS root e as montagens não são compatíveis com o FUSE.

Limitações de idioma

• R não é suportado.

Spark API limitações

• Spark Context (sc), spark.sparkContext e sqlContext não são compatíveis com o Scala:

  • A Databricks recomenda usar a variável spark para interagir com a instância SparkSession.
  • As seguintes funções sc também não são suportadas: emptyRDD, range, init_batched_serializer, parallelize, pickleFile, textFile, wholeTextFiles, binaryFiles, binaryRecords, sequenceFile, newAPIHadoopFile, newAPIHadoopRDD, hadoopFile, hadoopRDD, union, runJob, setSystemProperty, uiWebUrl, stop, setJobGroup, setLocalProperty, getConf.

• A propriedade de configuração do Spark spark.executor.extraJavaOptions não é compatível.

• Ao criar um DataFrame a partir do uso local de dados spark.createDataFrame, o tamanho das linhas não pode exceder 128 MB.

• Não há suporte para APIs RDD.

Limitações do UDF

• Não há suporte para UDFs do Hive. Em vez disso, use UDFs no Unity Catalog.

limitações de transmissão

nota

Algumas das opções do Kafka listadas têm suporte limitado quando usadas em configurações compatíveis no Databricks. Todas as limitações listadas no site Kafka são válidas tanto para o processamento de lotes quanto para o de transmissão. Veja o processamento da transmissão com Apache Kafka e Databricks.

• O senhor não pode usar os formatos statestore e state-metadata para consultar informações de estado para consultas de transmissão stateful.
• transformWithState e as APIs associadas não são compatíveis.
• Não há suporte para trabalhar com fontes de soquete.
• O sourceArchiveDir deve estar no mesmo local externo que a fonte quando o senhor usa o option("cleanSource", "archive") com uma fonte de dados gerenciada pelo Unity Catalog.
• Para fontes e sumidouros do Kafka, não há suporte para as seguintes opções:
  • kafka.sasl.client.callback.handler.class
  • kafka.sasl.login.callback.handler.class
  • kafka.sasl.login.class
  • kafka.partition.assignment.strategy

Limitações da rede e do sistema de arquivos

• Padrão compute execução comando como um usuário de baixo privilégio proibido de acessar partes sensíveis do sistema de arquivos.

• Não há suporte para caminhos no estilo POSIX (/ ) para DBFS.

• Somente os administradores do workspace e os usuários com permissões ANY FILE podem interagir diretamente com os arquivos usando o DBFS.

• O senhor não pode se conectar ao serviço de metadados da instância ou a qualquer serviço em execução no site Databricks VPC.

Limitações do kernel do Scala

As seguintes limitações se aplicam ao uso do kernel Scala no padrão compute:

• Certas classes não podem ser usadas em seu código se entrarem em conflito com a biblioteca interna do kernel almond, principalmente Input. Para obter uma lista das importações definidas pela amêndoa, consulte as importações de amêndoas.
• O registro direto no log4j não é suportado.
• Na interface do usuário, o esquema de dataframe dropdown não é compatível.
• Se o driver atingir o OOM, o Scala REPL não será encerrado.
• //connector/sql-aws-connectors:sql-aws-connectors não está no alvo bazel do Scala REPL, o uso resulta em ClassNotFoundException.
• O kernel do Scala é incompatível com o SQLImplicits.

Limitações dependentes do tempo de execução

As limitações a seguir foram resolvidas por meio de atualizações de tempo de execução, mas ainda podem se aplicar à sua carga de trabalho se você usar um tempo de execução mais antigo.

Suporte linguístico

Recurso	Versão necessária do Databricks Runtime
Scala	13.3 ou acima
Todos os pacotes de tempo de execução Java e Scala biblioteca disponíveis pelo default	15.4 LTS ou acima (para 15.3 ou abaixo, defina spark.databricks.scala.kernel.fullClasspath.enabled=true)

Spark API suporte

Recurso	Versão necessária do Databricks Runtime
Spark ML	17,0 ou acima
Python: SparkContext (sc), spark.sparkContext, sqlContext	14,0 ou acima
Scala Dataset ops: map, mapPartitions, foreachPartition, flatMap, reduce, filter	15,4 LTS ou acima

Suporte a UDF

Recurso	Versão necessária do Databricks Runtime
applyInPandas, mapInPandas	14,3 LTS ou acima
UDFs escalares de Scala e UDAFs de Scala	14,3 LTS ou acima
Importar módulos de pastas Git, arquivos workspace ou volumes em UDFs PySpark	14,3 LTS ou acima
Use versões personalizadas de grpc, pyarrow, ou protobuf em PySpark UDFs via Notebook ou compute-scoped biblioteca	14,3 LTS ou acima
UDFs não escalares de Python e Pandas, incluindo UDAFs, UDTFs e Pandas no Spark	14,3 LTS ou acima
UDFs escalares do Python e UDFs do Pandas	14.1 ou acima

suporte à transmissão

Recurso	Versão necessária do Databricks Runtime
transformWithStateInPandas	16,3 ou acima
applyInPandasWithState	14,3 LTS ou acima
Scala foreach	16.1 ou acima
Scala foreachBatch e flatMapGroupsWithState	16.2 ou acima
Scala from_avro	14.2 ou acima
Kafka opções kafka.ssl.truststore.location e kafka.ssl.keystore.location (o local especificado deve ser um local externo gerenciado por Unity Catalog)	13.3 LTS ou acima
Scala StreamingQueryListener	16.1 ou acima
Python StreamingQueryListener interagir com objetos do Unity Catalog-gerenciar	14,3 LTS ou acima

Além disso, para Python, foreachBatch tem as seguintes alterações de comportamento em Databricks Runtime 14.0 e acima:

• print() comando write output to the driver logs.
• Você não pode acessar o submódulo dbutils.widgets dentro da função.
• Todos os arquivos, módulos ou objetos referenciados na função devem ser serializáveis e estar disponíveis no Spark.

Suporte de rede e sistema de arquivos

Recurso	Versão necessária do Databricks Runtime
Conexões com portas diferentes de 80 e 443	12.2 LTS ou acima