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Databricks Release Notes

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Entschlüsselung von Feldern in der Query-History-Systemtabelle (Public Preview)

Für Workspaces mit Customer-Managed Keys (CMK) für Managed Services lassen sich die Verschlüsselungseinstellungen des system-Katalogs so konfigurieren, dass statement_text und error_message in der Query-History-Systemtabelle entschlüsselt werden.

For workspaces enabled for customer-managed keys (CMK) for managed services, the system catalog's data encryption settings can be configured to decrypt the statement_text and error_message fields in the query history system table. See Reading encrypted fields.

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Filter, Masken, Tags und Kommentare für Pipeline-Datasets jetzt GA

Über CREATE, ALTER oder die Lakeflow-UI können ETL- und Ingestion-Pipelines jetzt allgemein verfügbar mit Row Filters, Column Masks, Tags und Kommentaren versehen werden, wobei Tabellenkommentare nur für Materialized Views gelten.

Using CREATE, ALTER, or the Lakeflow UI to modify ETL and ingestion pipelines (Spark Declarative Pipelines on Lakeflow and Lakeflow Connect) is now GA. You can modify pipelines to apply row filters, column masks, table and column tags, column comments, and (for materialized views only) table comments.

See ALTER STREAMING TABLE and ALTER MATERIALIZED VIEW. For general information about using ALTER with Spark Declarative Pipelines on Lakeflow, see Use ALTER statements with pipeline datasets.

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Anthropic Claude Opus 4.6 als Databricks-hosted Modell verfügbar

Mosaic AI Model Serving unterstützt Anthropic Claude Opus 4.6 jetzt als von Databricks gehostetes Modell, das über die Foundation Model APIs pay-per-token genutzt werden kann.

Mosaic AI Model Serving now supports Anthropic Claude Opus 4.6 as a Databricks-hosted model.

To access this model, use:

  • Foundation Model APIs pay-per-token
    • Query reasoning models
    • Query vision models

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Standard-SQL-Warehouse-Einstellungen allgemein verfügbar

Workspace-Administratoren können ein Standard-SQL-Warehouse festlegen, das in SQL-Oberflächen wie SQL-Editor, Dashboards, Genie Agents, Alerts und Catalog Explorer automatisch gewählt wird, und Nutzer können es durch ein eigenes Standard-Warehouse überschreiben.

Default SQL warehouse settings are now generally available. Workspace administrators can set a default SQL warehouse that is automatically selected in SQL authoring surfaces, including the SQL editor, AI/BI dashboards, Genie Agents, Alerts, and Catalog Explorer. Individual users can also override the workspace default by setting their own user-level default warehouse. See Set a default SQL warehouse for the workspace and Set a user-level default warehouse.

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Databricks Assistant mit MCP-Servern verbinden

Databricks Assistant im Agent-Modus kann jetzt über das Model Context Protocol (MCP) auf externe Tools und Datenquellen zugreifen, sofern die MCP-Server im Workspace hinzugefügt wurden und der Nutzer Berechtigungen dafür hat.

You can now connect Databricks Assistant in Agent mode to external tools and data sources through the Model Context Protocol (MCP). The Assistant can use any MCP servers that have been added to your workspace and that you have permission to use.

See Connect Genie Code to MCP servers.

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Tabellen auswählen und Pivot-Tabellen in Google Sheets erstellen

Mit dem Databricks Connector für Google Sheets lassen sich Databricks-Tabellen direkt im Catalog Explorer auswählen und als Pivot-Tabellen in Google Sheets importieren.

You can now directly select Databricks tables from the Catalog Explorer and import data as pivot tables in Google Sheets using the Databricks Connector. See Databricks Connector for Google Sheets.

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Regionales Model Hosting für Genie Agents in Japan und Korea

Genie Agents in Workspaces in ap-northeast-1 (Tokio) und ap-northeast-2 (Seoul) nutzen jetzt Modelle derselben Region, sodass dafür kein Cross-Geo-Processing mehr nötig ist.

For workspaces in ap-northeast-1 (Tokyo) and ap-northeast-2 (Seoul), Genie Agents now use models hosted in the same region. Users in these regions no longer require cross-Geo processing to use Genie Agents.

See Availability of Designated Services in each Geo for more information on which features require cross-geo processing.

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Tags für Databricks Apps (Public Preview)

Databricks Apps können jetzt mit Tags organisiert und kategorisiert werden, eine Suche über diese Tags wird jedoch nicht unterstützt.

You can now apply tags to Databricks apps to organize and categorize them. See Apply tags to Databricks apps. Search is not supported using Databricks apps tags.

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Zendesk Support Connector (Beta)

Der Zendesk Support Connector ermöglicht das Laden von Ticketdaten, Help-Center-Inhalten und Community-Forendaten aus Zendesk Support.

The Zendesk Support connector allows you to ingest ticket data, help center content, and community forum data from Zendesk Support. See Zendesk Support connector overview.

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Data Quality Monitoring Anomaly Detection in Public Preview

Die Anomaly Detection von Databricks Data Quality Monitoring ist nun in Public Preview, wird auf Schema-Ebene aktiviert, lernt aus historischen Datenmustern und bündelt den Zustand aller überwachten Tabellen in einer Systemtabelle und einer neuen UI.

Databricks Data Quality Monitoring Anomaly Detection is now in Public Preview. The feature is enabled at the schema level and learns from historical data patterns to detect data quality anomalies. The health of all monitored tables is consolidated into a single system table and a new UI. See Anomaly detection.

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TRIGGER ON UPDATE für Pipelines allgemein verfügbar

TRIGGER ON UPDATE ist allgemein verfügbar und aktualisiert beim Erstellen eines Pipeline-Zeitplans in Databricks SQL die Pipeline, sobald sich eine Quelltabelle ändert.

TRIGGER ON UPDATE is now generally available. Use trigger on update in Databricks SQL when creating a pipeline schedule to refresh the pipeline when a source table changes.

See Schedule refreshes for more information.

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Lakeflow-Jobs-Systemtabellen allgemein verfügbar

Die Lakeflow-Systemtabellen jobs, job_tasks, job_run_timeline und job_task_run_timeline sind jetzt allgemein verfügbar und geben Einblick in alle Jobs und Job-Läufe des Accounts.

The lakeflow system tables jobs, job_tasks, job_run_timeline, and job_task_run_timeline are now generally available (GA). These tables provide insights into all jobs and job runs in your account.

For a reference of these tables, see Jobs system table reference.

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Frühere Workspace-Tab-Sitzungen anzeigen und wiederherstellen

Nutzer können ihre vergangenen Workspace-Tab-Sitzungen jetzt ansehen und wiederherstellen.

You can now view your past workspace tab sessions and restore them. See Organize your work with spaces.

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Bilder in Notebooks einfügen

Bilder aus dem lokalen Dateisystem können jetzt per ⌘ + V (Mac) oder Ctrl + V (Windows) in Markdown-Zellen von Databricks-Notebooks eingefügt werden.

You can now copy images from your local file system and paste them into Markdown cells in Databricks notebooks using ⌘ + V (Mac) or Ctrl + V (Windows). See Display images.

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Databricks Dashboards: Verbesserungen bei Visualisierung und Daten

Dashboards zeigen Pivot-Tabellen in voller Breite und Bilder in Zellen, unterstützen Tooltip-Felder bei Combo- und Dual-Axis-Diagrammen, erlauben Pivot-Downloads bis 10.000 Zeilen mal 1.000 Spalten und beheben mehrere Fehler.

  • Fixed access request availability: Resolved an issue where the option to request access was not available and a "Resource not found" error was incorrectly shown.
  • Full-width pivot tables: Widgets now render pivot tables at full width for better readability.
  • Tooltip fields on charts: Combo and dual-axis charts now support tooltip fields.
  • Image rendering in pivot tables: Cells can now display images directly in pivot tables.
  • Dark mode scrollbar visibility: Scrollbars are now easier to see when using dark mode.
  • Increased pivot data download limits: Download limits now support up to 10,000 rows by 1,000 columns for pivoted data.
  • Fixed filter paste behavior: Resolved an issue where pasting a comma-separated list into a single-select filter only parsed the first element instead of keeping all values.
  • Fixed stacked chart label rendering: Labels on stacked charts with a quantitative x-axis now render correctly in notebooks and in the SQL Editor.

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Databricks

Genie Agent: API- und Nutzungsverbesserungen

Ein neuer API-Endpunkt erlaubt den Download vollständiger Abfrageergebnisse bis etwa 1 GB, außerdem werden Diagramme aus Prompts korrekt erzeugt, Fehler in einem einklappbaren Dialog angezeigt und bei fehlenden USE-CATALOG-Rechten ein Hinweisbanner eingeblendet.

  • Full query result downloads: A new API endpoint supports downloading complete result sets up to about 1 GB.
  • Fixed chart generation from prompts: Resolved an issue where requesting charts directly in the prompt would not create visualizations.
  • Collapsible error messages: Errors now appear in a collapsible modal for improved readability.
  • Catalog permission warnings: Users now see an informative banner when they lack USE CATALOG permissions on attached tables, rather than encountering errors at SQL execution time.

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OpenAI GPT-5.2 Codex jetzt als Databricks-gehostetes Modell verfügbar

Mosaic AI Model Serving unterstützt jetzt OpenAI GPT-5.2 Codex, ein auf Code spezialisiertes Modell, das über Foundation Model APIs pay-per-token genutzt werden kann.

Mosaic AI Model Serving now supports OpenAI GPT-5.2 Codex as a Databricks-hosted model. This code-specialized model excels at code generation, refactoring, debugging, and software engineering tasks. You can access this model using Foundation Model APIs pay-per-token.

Customers are responsible for ensuring their compliance with the terms of OpenAI's Acceptable Use Policy.

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Databricks

Serverless Workspaces allgemein verfügbar

Serverless Workspaces sind jetzt allgemein verfügbar und kommen mit vorkonfiguriertem Serverless Compute und Default Storage.

Serverless workspaces are now generally available. Serverless workspaces come pre-configured with serverless compute and default storage, providing a fully-managed, enterprise-ready SaaS experience. See Create a serverless workspace.

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Databricks

Compute-Größen für Databricks Apps allgemein verfügbar

Für Databricks Apps lässt sich nun zwischen den Compute-Größen Medium (2 vCPUs, 6 GB) und Large (4 vCPUs, 12 GB) wählen, für Workspaces mit Compliance Security Profile soll dies bald folgen.

Compute sizing for Databricks Apps is now generally available. Choose between Medium (2 vCPUs, 6 GB) and Large (4 vCPUs, 12 GB) compute sizes to match your workload requirements.

See Configure compute resources for a Databricks app.

App compute sizing is coming soon to workspaces with the compliance security profile enabled.

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Databricks Runtime 18: 27. Januar 2026

Databricks Runtime 18 meldet im Auto Loader zusätzliche Metriken, unterstützt REPLACE WHERE bei INSERT INTO ... BY NAME, benennt die Konfiguration spark.sql.xml.legacyXMLParser.enabled in spark.sql.legacy.useLegacyXMLParser um, startet im Torch Distributor bei mehr als einer GPU einen torchrun-Prozess pro GPU und bringt Betriebssystem-Sicherheitsupdates.

  • Auto Loader now reports batchSizeNumFiles, batchSizeNumBytes, and file processing states (numFilesProcessed, numFilesSkippedCorrupted, numFilesSkippedMissing, numFilesUnknownState) as metrics.
  • INSERT INTO ... BY NAME now supports the REPLACE WHERE clause.
  • The configuration property spark.sql.xml.legacyXMLParser.enabled has been renamed to spark.sql.legacy.useLegacyXMLParser. Update any cluster or session configurations that use the old name.
  • When spark.task.resource.gpu.amount is greater than 1, Torch Distributor now launches one torchrun process per GPU rather than per task.
  • [Security fix] Operating system security updates.

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