注意
对此 Databricks Runtime 版本的支持已结束。 有关支持结束日期，请参阅支持结束历史记录。 有关所有受支持的 Databricks Runtime 版本，请参阅 Databricks Runtime 发行说明版本和兼容性。
以下发行说明提供了由 Apache Spark 3.5.0 提供支持的 Databricks Runtime 15.1 的相关信息。
Databricks 于 2024 年 4 月发布了此版本。
提示
要查看已终止支持 (EoS) 的 Databricks Runtime 版本的发行说明，请参阅终止支持的 Databricks Runtime 发行说明。 EoS Databricks Runtime 版本已停用，可能不会更新。
中断性变更
对 Databricks Runtime 15.0 和用于机器学习的 Databricks Runtime 15.0 的支持将于 2024 年 5 月 31 日结束，因为 15.0 中 pandas 库从 1.5.3 升级到 2.0.3 导致多个 Apache Spark API 发生中断性变更。 有关中断性变更的详细信息，请参阅 pandas Python 库降级至 1.5.3。 为了解决这种不兼容性的问题，Databricks 发布了 Databricks Runtime 15.1 和用于机器学习的 Databricks Runtime 15.1。 这些版本支持的功能与 15.0 版本相同，但 pandas 版本降级至 1.5.3。
使用 Databricks Runtime 15.0 版本的任何现有群集或作业会继续正常运行，但不会收到产品或安全更新。 你再也不能在 Databricks UI 中配置使用 Databricks Runtime 15.0 或 Databricks Runtime 15.0 ML 的新计算。 如果你不使用需要 pandas 2.0+ 的功能或 API，Databricks 建议你将这些工作负荷切换到 Databricks Runtime 15.1。
如果你使用的是仅在 pandas 2.0+ 中提供的功能或 API，并且不使用任何受此版本影响的功能，Databricks 建议你切换到 Databricks Runtime 15.1 并使用群集或笔记本范围的库升级默认 pandas 包。 例如，若要升级 Databricks 笔记本中的 pandas 库，请使用以下命令：
%pip install pandas==2.0.3
pandas Python 库降级至 1.5.3
在此版本中，pandas 库从版本 2.0.3 降级至 1.5.3。 之所以需要该降级，是因为 2.0.3 版 pandas 中的不兼容导致 Spark 函数上的某个 pandas API 出现错误。 下面列出了 2.0.3 版 pandas 影响的函数：
-
pyspark.date_range：缺少closed参数，导致现有代码调用此函数时出错。 - 带有
MultiIndex列的GroupBy的功能已发生更改，导致出现意外行为。 DatetimeIndex的某些datetime属性（例如day、month、year等）返回int32数据类型，而不是int64数据类型。
PySpark spark.sql() 函数现在会因无效的参数类型而失败
在 Databricks Runtime 15.1 及更高版本中，传递给 spark.sql() 函数的命名或位置参数的 args 参数必须是字典或列表。 如果传递任何其他对象类型，将引发以下错误：PySparkTypeError: [INVALID_TYPE] Argument `args` should not be a <arg_type>。
在 DBFS 根目录中存储库的功能已弃用，默认处于禁用状态
为了提高 Azure Databricks 工作区中库的安全性，从 Databricks Runtime 15.1 开始，在 DBFS 根中存储库文件的功能被弃用，默认处于禁用状态。 Databricks 建议将所有库（包括 Python 库、JAR 文件和 Spark 连接器）上传到工作区文件、Unity Catalog 卷或使用包存储库。 请参阅有关上传库的建议。
若要重新启用在 DBFS 根目录中存储库，请设置以下 Spark 配置参数：spark.databricks.driver.dbfsLibraryInstallationAllowed true。
默认 Python 版本从 3.10 升级到 3.11
使用 Databricks Runtime 15.1 时，默认 Python 版本为 3.11.0。 有关升级后的 Python 库的列表，请参阅库升级。
JDK 11 已删除
如之前宣布的那样，JDK 11 已从 Databricks Runtime 15.1 及更高版本中删除。 Databricks 建议在升级到 Databricks Runtime 15.1 及更高版本时升级到 JDK 17。 请参阅 Databricks SDK for Java。
Python REPL 现在正常终止
使用 Databricks Runtime 15.1，笔记本的 Python REPL 进程现在可以在退出时正常终止。 这会使所有 atexit 挂钩都生效。 例如，在具有多个 Python 笔记本任务的工作流中，在第一个任务中注册的 atexit 挂钩在第二个 Python 笔记本任务运行之前执行。
新增功能和改进
- *（星号）子句现在在 WHERE 子句中受支持
-
spark.sql.json.enablePartialResults配置现在默认启用 - 群集库现在支持 requirements.txt 文件
- Databricks CLI 现在可在 Web 终端中使用
- 将默认 Python 库添加到群集配置
- 标准群集上可用的 Web 终端
- 已弃用凭据直通和 Hive 元存储表访问控制
*（星号）子句现在在 WHERE 子句中受支持
现可在 WHERE 子句中使用星号 (*) 子句以引用 SELECT 列表中的所有列。
例如 SELECT * FROM VALUES(1, 2) AS T(a1, a2) WHERE 1 IN(T.*)。
spark.sql.json.enablePartialResults 配置现在默认启用
Spark 配置 spark.sql.json.enablePartialResults 现在默认启用，允许 JSON 分析程序正确处理复杂类型（如结构、映射和数组）的分析错误，而无需删除剩余字段。 此更改修复了使用列修剪的 JSON 数据源的一致性问题。
群集库现在支持 requirements.txt 文件
现在，可以使用存储在工作区文件或 Unity Catalog 卷中的 requirements.txt 文件安装群集库。 在 专用 和 标准 访问模式群集中 requirements.txt ，该文件可以引用其他文件。 在无隔离共享访问模式群集中，仅支持 PyPI 包。 请参阅计算范围的库。
Databricks CLI 现在可在 Web 终端中使用
现在，可以从笔记本中的 Web 终端使用 Databricks CLI。 笔记本必须附加到 专用 或 无隔离共享 访问模式中的群集。 有关详细信息，请参阅使用 Web 终端和 Databricks CLI。
将默认 Python 库添加到群集配置
在 Databricks Runtime 15.1 及更高版本中，可以在配置群集或定义群集策略时为群集和笔记本范围的库安装配置全局 pip index-url 和 extra-index-url 参数。 要执行此操作，请设置环境变量 DATABRICKS_PIP_INDEX_URL 和 DATABRICKS_PIP_EXTRA_INDEX_URL。
标准群集上可用的 Web 终端
在 Databricks Runtime 15.1 及更高版本中，可以在具有 标准 访问模式的群集上使用 Web 终端。
已弃用凭据直通和 Hive 元存储表访问控制
凭据直通和 Hive 元存储表访问控制属于过时的数据治理模型。 升级到 Unity Catalog 可提供一个集中位置来管理和审核帐户中多个工作区的数据访问，从而简化数据的安全性和治理。 请参阅什么是 Unity Catalog?。
即将推出的 DBR 版本将移除对凭据直通和 Hive 元存储表访问控制的支持。
库升级
- 升级了 Python 库：
- black 已从 22.6.0 升级到 23.3.0
- boto3 从 1.24.28 到 1.34.39
- botocore 已从 1.27.96 升级到 1.34.39
- certifi 从 2022.12.7 到 2023.7.22
- cryptography 已从 39.0.1 升级到 41.0.3
- databricks-sdk 从 0.1.6 升级到 0.20.0
- distlib 从 0.3.7 到 0.3.8
- googleapis-common-protos 已从 1.62.0 升级到 1.63.0
- grpcio 已从 1.48.2 升级到 1.60.0
- grpcio-status 已从 1.48.1 升级到 1.60.0
- importlib-metadata 已从 4.6.4 升级到 6.0.0
- ipykernel 从 6.25.0 到 6.25.1
- ipython 从 8.14.0 到 8.15.0
- ipywidgets 已从 7.7.2 升级到 8.0.4
- jupyter_core 从 5.2.0 到 5.3.0
- jupyterlab-widgets 从 1.0.0 到 3.0.5
- matplotlib 从 3.7.0 到 3.7.2
- pip 已从 22.3.1 升级到 23.2.1
- platformdirs 已从 2.5.2 升级到 3.10.0
- protobuf 从 4.24.0 到 4.24.1
- pyarrow 已从 8.0.0 升级为 14.0.1
- Pygments已从 2.11.2 升级为 2.15.1
- pyodbc 从 4.0.32 到 4.0.38
- requests 已从 2.28.1 升级到 2.31.0
- s3transfer 已从 0.6.2 升级到 0.10.0
- scikit-learn 已从 1.1.1 升级到 1.3.0
- scipy 已从 1.10.0 升级到 1.11.1
- setuptools 已从 65.6.3 升级到 68.0.0
- statsmodels 已从 0.13.5 升级为 0.14.0
- tenacity 已从 8.1.0 升级到 8.2.2
- tornado 已从 6.1 升级为 6.3.2
- typing_extensions 已从 4.4.0 升级到 4.7.1
- urllib3 从 1.26.14 到 1.26.16
- virtualenv 从 20.16.7 到 20.24.2
- widgetsnbextension 从 3.6.1 到 4.0.5
- zipp 从 1.0.0 到 3.11.0
- 升级了 R 库：
- arrow 已从 12.0.1 升级到 14.0.0.2
- askpass 已从 1.1 升级到 1.2.0
- base 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- brew 已从 1.0-8 升级到 1.0-10
- brio 已从 1.1.3 升级到 1.1.4
- bslib 从 0.5.0 到 0.6.1
- cli 已从 3.6.1 升级到 3.6.2
- commonmark 已从 1.9.0 升级到 1.9.1
- compiler 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- config 已从 0.3.1 升级到 0.3.2
- cpp11 从 0.4.4 到 0.4.7
- credentials 已从 1.3.2 升级到 2.0.1
- curl 已从 5.0.1 升级到 5.2.0
- data.table 已从 1.14.8 升级到 1.15.0
- datasets 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- DBI 已从 1.1.3 升级到 1.2.1
- dbplyr 从 2.3.3 到 2.4.0
- desc 已从 1.4.2 升级到 1.4.3
- digest 已从 0.6.33 升级到 0.6.34
- dplyr 已从 1.1.2 升级到 1.1.4
- e1071 已从 1.7-13 升级到 1.7-14
- evaluate 已从 0.21 升级到 0.23
- fansi 已从 1.0.4 升级到 1.0.6
- fontawesome 已从 0.5.1 升级到 0.5.2
- fs 已从 1.6.2 升级到 1.6.3
- future 已从 1.33.0 升级到 1.33.1
- future.apply 已从 1.11.0 升级到 1.11.1
- gargle 已从 1.5.1 升级到 1.5.2
- gert 已从 1.9.2 升级到 2.0.1
- ggplot2 从 3.4.2 到 3.4.4
- glmnet 从 4.1-7 到 4.1-8
- glue 已从 1.6.2 升级到 1.7.0
- graphics 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- grDevices 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- grid 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- gtable 已从 0.3.3 升级到 0.3.4
- hardhat 已从 1.3.0 升级到 1.3.1
- haven 已从 2.5.3 升级到 2.5.4
- htmltools 从 0.5.5 到 0.5.7
- htmlwidgets 从 1.6.2 到 1.6.4
- httpuv 从 1.6.11 到 1.6.14
- httr 已从 1.4.6 升级到 1.4.7
- httr2 从 0.2.3 到 1.0.0
- jsonlite 从 1.8.7 到 1.8.8
- knitr 已从 1.43 升级到 1.45
- labeling 已从 0.4.2 升级到 0.4.3
- later 已从 1.3.1 升级到 1.3.2
- lava 已从 1.7.2.1 升级到 1.7.3
- lifecycle 已从 1.0.3 升级到 1.0.4
- listenv 已从 0.9.0 升级到 0.9.1
- lubridate 已从 1.9.2 升级到 1.9.3
- markdown 已从 1.7 升级到 1.12
- methods 从 4.3.1 到 4.3.2
- openssl 从 2.0.6 到 2.1.1
- parallel 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- pkgbuild 已从 1.4.2 升级到 1.4.3
- pkgload 已从 1.3.2.1 升级到 1.3.4
- plyr 已从 1.8.8 升级到 1.8.9
- prettyunits 已从 1.1.1 升级到 1.2.0
- pROC 从 1.18.4 到 1.18.5
- processx 从 3.8.2 到 3.8.3
- prodlim 从 2023.03.31 到 2023.08.28
- progress 从 1.2.2 到 1.2.3
- progressr 已从 0.13.0 升级到 0.14.0
- promises 已从 1.2.0.1 升级到 1.2.1
- ps from 已从 1.7.5 升级到 1.7.6
- purrr 已从 1.0.1 升级到 1.0.2
- ragg 已从 1.2.5 升级到 1.2.7
- Rcpp 从 1.0.11 到 1.0.12
- RcppEigen 从 0.3.3.9.3 到 0.3.3.9.4
- readr 已从 2.1.4 升级到 2.1.5
- recipes 已从 1.0.6 升级到 1.0.9
- rematch 已从 1.0.1 升级到 2.0.0
- remotes 已从 2.4.2 升级到 2.4.2.1
- reprex 已从 2.0.2 升级到 2.1.0
- rlang 从 1.1.1 到 1.1.3
- rmarkdown 已从 2.23 升级到 2.25
- RODBC 从 1.3-20 到 1.3-23
- roxygen2 从 7.2.3 到 7.3.1
- rprojroot 从 2.0.3 到 2.0.4
- Rserve 已从 1.8-11 升级到 1.8-13
- RSQLite 从 2.3.1 到 2.3.5
- sass 从 0.4.6 到 0.4.8
- scales 已从 1.2.1 升级到 1.3.0
- shiny 已从 1.7.4.1 升级到 1.8.0
- sparklyr 已从 1.8.1 升级到 1.8.4
- splines 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- stats 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- stats4 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- stringi 已从 1.7.12 升级到 1.8.3
- stringr 已从 1.5.0 升级到 1.5.1
- systemfonts 已从 1.0.4 升级到 1.0.5
- tcltk 从 4.3.1 到 4.3.2
- testthat 已从 3.1.10 升级到 3.2.1
- textshaping 已从 0.3.6 升级到 0.3.7
- tidyr 已从 1.3.0 升级到 1.3.1
- timechange 已从 0.2.0 升级到 0.3.0
- timeDate 已从 4022.108 升级到 4032.109
- tinytex 从 0.45 到 0.49
- tools 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- utf8 从 1.2.3 到 1.2.4
- utils 已从 4.3.1 升级到 4.3.2
- uuid 已从 1.1-0 升级到 1.2-0
- vctrs 已从 0.6.3 升级到 0.6.5
- vroom 已从 1.6.3 升级到 1.6.5
- waldo 已从 0.5.1 升级到 0.5.2
- withr 已从 2.5.0 升级到 3.0.0
- xfun 从 0.39 到 0.41
- xml2 从 1.3.5 到 1.3.6
- yaml 已从 2.3.7 升级到 2.3.8
- zip 已从 2.3.0 升级到 2.3.1
- 升级了 Java 库：
- com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-jsr310 已从 2.15.1 升级到 2.16.0
- com.google.flatbuffers.flatbuffers-java 从 1.12.0 到 23.5.26
- com.typesafe.config 从 1.2.1 到 1.4.3
- org.apache.ant.ant 从 1.9.16 到 1.10.11
- org.apache.ant.ant-jsch 已从 1.9.16 升级到 1.10.11
- org.apache.ant.ant-launcher 已从 1.9.16 升级到 1.10.11
- org.apache.arrow.arrow-format 已从 12.0.1 升级到 15.0.0
- org.apache.arrow.arrow-memory-core 已从 12.0.1 升级到 15.0.0
- org.apache.arrow.arrow-memory-netty 已从 12.0.1 升级到 15.0.0
- org.apache.arrow.arrow-vector 已从 12.0.1 升级到 15.0.0
- org.apache.avro.avro 从 1.11.2 到 1.11.3
- org.apache.avro.avro-ipc 从 1.11.2 到 1.11.3
- org.apache.avro.avro-mapred 已从 1.11.2 升级到 1.11.3
- org.apache.logging.log4j.log4j-1.2-api 从 2.20.0 到 2.22.1
- org.apache.logging.log4j.log4j-api 从 2.20.0 到 2.22.1
- org.apache.logging.log4j.log4j-core 从 2.20.0 到 2.22.1
- org.apache.logging.log4j.log4j-slf4j2-impl 从 2.20.0 到 2.22.1
- org.postgresql.postgresql 从 42.6.0 到 42.6.1
Apache Spark
Databricks Runtime 15.1 包含 Apache Spark 3.5.0。 此版本包括 Databricks Runtime 14.3 LTS 中包含的所有 Spark 修复和改进，以及对 Spark 进行的以下其他 bug 修复和改进：
- [SPARK-45527] [DBRRM-805][es-1073714] 还原“[SC-151626][core] 使用分数进行资源计算”
- [SPARK-47102] [DBRRM-803][sc-158253][SQL] 添加
COLLATION_ENABLED配置标志 - [SPARK-46973] [ SC-158140][dbrrm-777][SQL] 当表位于 V1 表缓存中时跳过 V2 表查找
- [SPARK-46808] [ SC-154113][python] 使用自动排序函数优化 Python 中的错误类
- [SPARK-47251] [SC-158291][python] 阻止
args命令中sql参数的无效类型 - [SPARK-47251] [SC-158121][python] 阻止
sql命令的args参数中的无效类型 - [SPARK-47108] [SC-157204][core] 在 CLIs 中显式设置
derby.connection.requireAuthentication为false - [SPARK-45599] [ SC-157537][core] 在 OpenHashSet 中使用对象相等性
- [SPARK-47099] [SC-157352][sql] 使用
ordinalNumber统一设置paramIndex错误类UNEXPECTED_INPUT_TYPE的值 - [SPARK-46558] [SC-151363][connect] 提取帮助程序函数，以消除从
GrpcExceptionConverter中的ErrorParams检索MessageParameters的重复代码 - [SPARK-43117] [ SC-156177][connect] 使
ProtoUtils.abbreviate支持重复字段 - [SPARK-46342] [SC-150283][sql] 在sql中用
IllegalStateException替换SparkException.internalError - [SPARK-47123] [ SC-157412][core] JDBCRDD 无法正确处理 getQueryOutputSchema 中的错误
- [SPARK-47189] [SC-157667][sql] 调整列错误名称和文本
- [SPARK-45789] [ SC-157101][sql] 支持 DESCRIBE TABLE 聚类列
- [SPARK-43256] [SC-157699][sql] 删除错误类 _LEGACY_ERROR_TEMP_2021
- [SPARK-47201] [SC-157782][python][CONNECT]
sameSemantics检查输入类型 - [SPARK-47183] [SC-157660][python] 修复
sameSemantics的错误类 - [SPARK-47179] [ SC-157663][sql] 改进 SparkThrowableSuite 的错误消息以提高可调试性
- [SPARK-46965] [SC-155791][core] 在
Utils.getLog中校验logType - [SPARK-46832] [SC-156774][sql] 引入 Collate 和 Collation 表达式
- [SPARK-46946] [ SC-155721][sql] 支持在 DynamicPruning 中广播多个筛选键
- [SPARK-47079] [ VARIANT-22][sc-157598][PYTHON][sql][CONNECT] 向 PySpark 添加 Variant 类型信息
- [SPARK-47101] [ SC-157360][sql] 允许在顶级列名中使用逗号，并删除对嵌套类型定义的检查
HiveExternalCatalog.verifyDataSchema - [SPARK-47173] [SC-157571][ss][UI] 修复流式处理 UI 说明中的拼写错误
- [SPARK-47113] [SC-157348][core] 还原 SPARK-35878 的 S3A 终结点修复逻辑
- [SPARK-47130] [SC-157462][core] 在清理驱动程序日志时使用 listStatus 绕过数据块位置信息
- [SPARK-43259] [ SC-157368][sql] 为错误类命名为 _LEGACY_ERROR_TEMP_2024
- [SPARK-47104] [SC-157355][sql]
TakeOrderedAndProjectExec应初始化非安全投影 - [SPARK-47137] [ SC-157463][python][CONNECT] 将 getAll 添加到 spark.conf，以便与 Scala 的功能奇偶校验
- [SPARK-46924] [SC-154905][core] 修复
Master/HistoryServer日志 UI 中的Load New按钮 - [SPARK-47069] [SC-157370][python][CONNECT] 引入
spark.profile.show/dump以用于基于 SparkSession 的分析 - [SPARK-46812] [ SC-157075][sql][PYTHON] 让 mapInPandas / mapInArrow 支持 ResourceProfile。
- [SPARK-46833] [SC-155866][sql] 排序规则 - 引入CollationFactory，它为支持的排序规则提供比较和哈希规则
- [SPARK-47057] [SC-157036][python] 重新收集 MyPy 数据测试
- [SPARK-46934] [SC-157084][sql] 支持在 HMS 中对含特殊字符的结构类型进行读写往返操作
- [SPARK-46727] [SC-153472][sql] 在 JDBC 方言中基于错误类实现
classifyException()的移植 - [SPARK-46964] [ SC-155740][sql] 更改 hllInvalidLgK 查询执行错误的签名，将整数作为第 4 个参数
- [SPARK-46949] [SC-155719][sql] 通过 ResolveDefaultColumns 支持 CHAR/VARCHAR
- [SPARK-46972] [ SC-155888][sql] 修复 V2SessionCatalog.createTable 中 char/varchar 的非对称替换
- [SPARK-47014] [SC-156778][python][CONNECT] 实现用于 SparkSession 的 dumpPerfProfiles 和 dumpMemoryProfiles 方法
- [SPARK-46689] [SC-156221][spark-46690][PYTHON][connect] 支持在 group/cogroup 中对 applyInPandas/applyInArrow 进行 v2 分析
- [SPARK-47040] [ SC-156773][connect] 允许 Spark Connect 服务器脚本等待
- [SPARK-46688] [SC-156113][spark-46691][PYTHON][connect] 支持在聚合 Pandas UDF 中进行 v2 分析
- [SPARK-47004] [ SC-156499][connect] 向 ClientStreamingQuerySuite 添加了更多测试以提高 Scala 客户端测试覆盖率
- [SPARK-46994] [ SC-156169][python] 重构 PythonWrite 以准备支持 Python 数据源流式写入
- [SPARK-46979] [ SC-156587][ss] 添加对单独指定键和值编码器的支持，并为 RocksDB 状态存储提供程序中的每个 col 系列添加支持
- [SPARK-46960] [ SC-155940][ss] 使用 TransformWithState 运算符测试多个输入流
- [SPARK-46966] [ SC-156112][python] 为“analyze”方法添加 UDTF API 以指示要选择的输入表列的子集
- [SPARK-46895] [ SC-155950][core] 将计时器替换为单线程计划执行程序
- [SPARK-46967] [SC-155815][core][UI] 隐藏
ExecutorsUI 中Dead执行程序的Thread Dump和Heap Histogram - [SPARK-46512] [SC-155826][core] 优化在使用排序和组合时的随机读取。
- [SPARK-46958] [ SC-155942][sql] 添加缺少的时区以强制默认值
- [SPARK-46754] [ SC-153830][sql][AVRO] 修复 avro 表定义和写入选项中的压缩代码解析问题
- [SPARK-46728] [SC-154207][python] 正确检查 Pandas 安装状态
- [SPARK-43403] [SC-154216][ui] 在加载新的 SparkUI 之前，确保旧的 SparkUI 已从 HistoryServer 上分离。
- [SPARK-39910] [SC-156203][sql] 在 DataSource 文件路径通配过程中，将路径资格验证委托给文件系统
- [SPARK-47000] [SC-156123] Revert “[SC-156123][core] 使用
getTotalMemorySize… - [SPARK-46819] [ SC-154560][core] 将错误类别和状态移动到 JSON
- [SPARK-46997] [SC-156175][core] 默认情况下启用
spark.worker.cleanup.enabled - [SPARK-46865] [ SC-156168][ss] 添加对 TransformWithState 运算符的 Batch 支持
- [SPARK-46987] [SC-156040][connect]
ProtoUtils.abbreviate避免不必要的setField操作 - [SPARK-46970] [SC-155816][core] 使用
pattern matching重写OpenHashSet#hasher - [SPARK-46984] [SC-156024][python] 删除pyspark.copy_func
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- [SPARK-46700] [SC-153329][core] 统计 Shuffle 磁盘溢出字节指标的最后一次溢出
- [SPARK-45642] [SC-150286][core][SQL] 修复
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- [SPARK-46681] [SC-153287][core] 重构
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- [SPARK-46169] [ SC-149373][ps] 为 API 中缺少的参数
DataFrame分配适当的 JIRA 编号。 - [SPARK-45857] [SC-148096][sql] 在
AnalysisException子类中强制使用错误类别
Databricks ODBC/JDBC 驱动程序支持
Databricks 支持过去 2 年发布的 ODBC/JDBC 驱动程序。 请下载最近发布的驱动程序并升级（下载 ODBC，下载 JDBC）。
维护更新
请参阅 Databricks Runtime 15.1 维护更新。
系统环境
- 操作系统：Ubuntu 22.04.4 LTS
- Java：Zulu 8.74.0.17-CA-linux64
- Scala：2.12.15
- Python：3.11.0
- R：4.3.2
- Delta Lake：3.1.0
已安装的 Python 库
| 库 | 版本 | 库 | 版本 | 库 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | azure-core | 1.30.1 |
| azure-storage-blob | 12.19.1 | azure-storage-file-datalake | 12.14.0 | backcall | 0.2.0 |
| 黑色 | 23.3.0 | 闪烁器 | 1.4 | boto3 | 1.34.39 |
| botocore | 1.34.39 | cachetools (缓存工具) | 5.3.3 | certifi | 2023.7.22 |
| cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer (字符集正常化工具) | 2.0.4 |
| click | 8.0.4 | cloudpickle | 2.2.1 | comm | 0.1.2 |
| contourpy | 1.0.5 | 加密 | 41.0.3 | 骑行者 | 0.11.0 |
| Cython | 0.29.32 | Databricks软件开发工具包 (databricks-sdk) | 0.20.0 | dbu-python | 1.2.18 |
| debugpy | 1.6.7 | 修饰器 | 5.1.1 | distlib | 0.3.8 |
| 入口点 | 0.4 | executing | 0.8.3 | 各个方面概述 | 1.1.1 |
| 文件锁 (filelock) | 3.13.1 | fonttools（字体工具） | 4.25.0 | gitdb (Git数据库) | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.42 | google-api-core | 2.17.1 | google-auth (谷歌身份验证) | 2.28.2 |
| google-cloud-core (Google云核心) | 2.4.1 | 谷歌云存储 (Google Cloud Storage) | 2.15.0 | google-crc32c | 1.5.0 |
| google-resumable-media | 2.7.0 | googleapis-common-protos | 1.63.0 | grpcio | 1.60.0 |
| grpcio-status | 1.60.0 | httplib2 | 0.20.2 | idna | 3.4 |
| importlib-metadata | 6.0.0 | ipyflow-core | 0.0.198 | ipykernel | 6.25.1 |
| ipython | 8.15.0 | ipywidgets | 8.0.4 | isodate | 0.6.1 |
| jedi | 0.18.1 | 吉普尼 | 0.7.1 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.2.0 | jupyter_client（Jupyter 客户端） | 7.4.9 | jupyter_core（Jupyter核心） | 5.3.0 |
| jupyterlab-widgets | 3.0.5 | keyring | 23.5.0 | kiwisolver | 1.4.4 |
| launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
| matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 | mlflow-skinny | 2.11.1 |
| more-itertools | 8.10.0 | mypy-extensions | 0.4.3 | nest-asyncio | 1.5.6 |
| numpy | 1.23.5 | oauthlib | 3.2.0 | packaging | 23.2 |
| 熊猫 | 1.5.3 | 帕尔索 | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 |
| patsy | 0.5.3 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| 枕头 | 9.4.0 | pip | 23.2.1 | platformdirs | 3.10.0 |
| plotly | 5.9.0 | prompt-toolkit | 3.0.36 | protobuf | 4.24.1 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | pyarrow | 14.0.1 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pyccolo | 0.0.52 | Python代码解析器 | 2.21 |
| pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 | PyGObject | 3.42.1 |
| PyJWT | 2.3.0 | pyodbc | 4.0.38 | pyparsing | 3.0.9 |
| python-dateutil | 2.8.2 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 | pytz | 2022年7月 |
| PyYAML | 6.0 | pyzmq | 23.2.0 | requests | 2.31.0 |
| rsa | 4.9 | s3transfer | 0.10.0 | scikit-learn | 1.3.0 |
| scipy | 1.11.1 | seaborn | 0.12.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
| setuptools | 68.0.0 | 6 | 1.16.0 | smmap | 5.0.1 |
| sqlparse | 0.4.4 | ssh-import-id | 5.11 | 堆栈数据 | 0.2.0 |
| statsmodels | 0.14.0 | 毅力 | 8.2.2 | threadpoolctl | 2.2.0 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | 龙卷风 | 6.3.2 | traitlets | 5.7.1 |
| typing_extensions | 4.7.1 | tzdata | 2022年1月 | ujson | 5.4.0 |
| unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 | virtualenv | 20.24.2 |
| wadllib | 1.3.6 | wcwidth | 0.2.5 | wheel | 0.38.4 |
| widgetsnbextension | 4.0.5 | zipp | 3.11.0 |
已安装的 R 库
R 库安装自 2023-02-10 的 Posit Package Manager CRAN 快照。
| 库 | 版本 | 库 | 版本 | 库 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| arrow | 14.0.0.2 | askpass | 1.2.0 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.4.1 | 基础映像 | 4.3.2 | base64enc | 0.1-3 |
| bigD | 0.2.0 | bit | 4.0.5 | bit64 | 4.0.5 |
| bitops | 1.0-7 | blob | 1.2.4 | boot | 1.3-28 |
| brew | 1.0-10 | brio | 1.1.4 | 扫帚 | 1.0.5 |
| bslib | 0.6.1 | 卡齐姆 | 1.0.8 | callr | 3.7.3 |
| caret | 6.0-94 | cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-61 |
| 类 | 7.3-22 | cli | 3.6.2 | clipr | 0.8.0 |
| clock | 0.7.0 | 群集 | 2.1.4 | codetools | 0.2至19 |
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| config | 0.3.2 | conflicted | 1.2.0 | cpp11 | 0.4.7 |
| crayon | 1.5.2 | 凭据 | 2.0.1 | curl | 5.2.0 |
| 数据表 (data.table) | 1.15.0 | datasets | 4.3.2 | DBI | 1.2.1 |
| dbplyr | 2.4.0 | desc | 1.4.3 | devtools | 2.4.5 |
| 示意图 | 1.6.5 | diffobj | 0.3.5 | 摘要 | 0.6.34 |
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| 食谱 | 1.0.9 | rematch | 2.0.0 | rematch2 | 2.1.2 |
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