Zum Inhalt springen

Databricks Release Notes

Einträge
1.189
Quellen
1
Zuletzt aktualisiert

Folge Databricks, um die Release Notes in deinen Feed zu holen.

Databricks

Letzte geplante Notebook-Job-Ergebnisse direkt im Notebook anzeigen

Databricks-Notebooks können den letzten geplanten Lauf direkt im Notebook und in Notebook-Dashboards anzeigen, und das Notebook lässt sich mit den Ergebnissen des letzten Laufs aktualisieren.

Databricks notebooks can now show the latest scheduled notebook run directly in your notebook and notebook dashboards. You can also update the notebook with the latest run results.

For more details, see View last successful run and update notebook.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Lakebase: Verbindung vom SQL-Editor mit Lese- und Schreibzugriff

Lakebase (Public Preview) unterstützt jetzt direkte Verbindungen vom SQL-Editor aus mit vollem Lese- und Schreibzugriff.

Lakebase (Public Preview) now supports direct connections from the SQL editor with full read-write access. See Query from SQL editor in the workspace.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Lakebase: Neues Metrics-Dashboard zur Überwachung

Die Lakebase App enthält unter Monitoring > Metrics ein neues Dashboard mit Graphen zu RAM, CPU, Verbindungen, Datenbankgröße, Cache-Trefferrate, Working Set, Zeilenoperationen, Deadlocks und Replikationsverzögerung, das sich nach Branch, Compute und Zeitraum eingrenzen lässt.

Lakebase now includes a Metrics dashboard in the Lakebase App for monitoring system and database health. Open Monitoring > Metrics to see graphs for RAM and CPU usage, connection counts, database size, compute cache hit rate, working set size, row operations, deadlocks, and replication delay. Select a branch, compute, and time range to scope the view. See Metrics dashboard.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

ai_parse_document: Durchstreichungen, Tabellen und Layout verbessert

ai_parse_document unterstützt nun Durchstreichungen, parst kurze und schmale Tabellen besser und erkennt Layouts bei Steuerformularen, gescannten und sehr dichten Dokumenten besser.

ai_parse_document adds strikethrough support and improves parsing of short and narrow tables. Layout detection also improves for tax forms, scanned documents, and very dense documents. See ai_parse_document function.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Context-based ingress control in Public Preview

Account-Admins können mit Context-based ingress control in der Public Preview Allow- und Deny-Regeln festlegen, die Identität, Netzwerkquelle und erreichbare Ressourcen kombinieren, wobei eine Richtlinie mehrere Workspaces abdecken kann.

Context-based ingress control is now in Public Preview. This feature enables account admins to set allow and deny rules that combine who is calling, from where they are calling, and what they can reach in Databricks. Context-based ingress control ensures that only trusted combinations of identity, request type, and network source can reach your workspace. A single policy can govern multiple workspaces, ensuring consistent enforcement across your organization.

See Context-based ingress control.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Gemini 3 Flash als Databricks-gehostetes Modell verfügbar

Gemini 3 Flash steht jetzt als Databricks-gehostetes Modell zur Verfügung und bietet fortgeschrittene multimodale Fähigkeiten für Videoanalyse, Datenextraktion und visuelle Fragen und Antworten.

Gemini 3 Flash is now available as a Databricks-hosted model. This model offers speed and scale without compromising quality, with advanced multimodal capabilities for complex video analysis, data extraction, and visual Q&As. For more information, see Gemini 3 Flash.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Login zum Download des ODBC-Treibers erforderlich

Für den Download des Simba Apache Spark ODBC Driver müssen Nutzer sich nun bei Databricks anmelden und die Lizenzbedingungen akzeptieren, wobei Nutzer von AWS GovCloud den Zugang über ihr Account-Team erhalten.

You must now log in to Databricks and accept license terms before downloading the Simba Apache Spark ODBC Driver. See Download and install the Databricks ODBC Driver.

If you use Databricks on AWS GovCloud, contact your account team to receive access to the driver.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Flexible Node Types allgemein verfügbar

Flexible Node Types sind allgemein verfügbar und lassen Compute-Ressourcen auf alternative, kompatible Instanztypen ausweichen, wenn der angegebene Typ nicht verfügbar ist, was Kapazitätsfehler beim Start verringert.

Flexible node types allow your compute resource to fall back to alternative, compatible instance types when your specified instance type is unavailable. This behavior improves compute launch reliability by reducing capacity failures during compute launches. See Improve compute launch reliability using flexible node types.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Neue Ressourcentypen für Databricks Apps

Zu Databricks Apps lassen sich jetzt MLflow-Experimente, Vector-Search-Indizes, benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) und Unity-Catalog-Verbindungen als Ressourcen hinzufügen.

You can now add MLflow experiments, vector search indexes, user-defined functions (UDFs), and Unity Catalog connections as Databricks Apps resources. See Add resources to a Databricks app.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Lakebase: Unterstützung für Access Control Lists (ACLs)

Lakebase (Public Preview) unterstützt jetzt ACLs, sodass sich mit den Berechtigungen CAN CREATE oder CAN MANAGE über die Projekteinstellungen in der Lakebase App steuern lässt, wer Projektressourcen nutzen und verwalten darf.

Lakebase (Public Preview) now supports Access Control Lists (ACLs). Grant CAN CREATE or CAN MANAGE permissions to control who can access and manage project resources. Manage permissions from project settings in the Lakebase App. See Manage project permissions.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Confluence-Connector (Beta)

Der vollständig verwaltete Confluence-Connector in Lakeflow Connect nimmt Confluence-Spaces, Seiten, Anhänge, Blogposts, Labels und Klassifizierungsstufen in Databricks auf.

The fully-managed Confluence connector in Lakeflow Connect enables you to ingest Confluence spaces, pages, attachments, blogposts, labels, and classification levels into Databricks. See Configure OAuth U2M for Confluence ingestion.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

PostgreSQL-Connector in Lakeflow Connect (Public Preview)

Der vollständig verwaltete PostgreSQL-Connector in Lakeflow Connect ermöglicht in der Public Preview die inkrementelle Datenaufnahme aus PostgreSQL-Datenbanken wie Amazon RDS, Aurora, Azure Database, Google Cloud SQL und On-Premises-Systemen.

The fully-managed PostgreSQL connector in Lakeflow Connect is in Public Preview. This connector enables incremental data ingestion from PostgreSQL databases, including Amazon RDS PostgreSQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Azure Database for PostgreSQL, Google Cloud SQL for PostgreSQL, and on-premises PostgreSQL databases. See Configure PostgreSQL for ingestion into Databricks.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Delta Sharing an externe Iceberg-Clients in Public Preview

Tabellen, Materialized Views und Streaming Tables lassen sich nun an externe Iceberg-Clients wie Snowflake, Trino, Flink und Spark freigeben, die geteilte Delta-Tabellen per Zero-Copy-Zugriff abfragen können.

You can now share tables, materialized views, and streaming tables to external Iceberg clients such as Snowflake, Trino, Flink, and Spark. External Iceberg clients can query shared Delta tables with zero-copy access. For details, see Enable sharing to external Iceberg clients and Iceberg clients: Read shared data.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Lakebase jetzt in Public Preview auf AWS

Lakebase ist auf AWS in der Public Preview und bringt Autoscaling-Compute, Scale-to-zero, Database Branching, Instant Restore und eine neue projektbasierte Oberfläche, wobei die Nutzung zeitlich begrenzt kostenlos ist und die Abrechnung im Januar 2026 beginnt.

Lakebase is now in Public Preview on AWS. This new version of Lakebase introduces autoscaling compute, scale-to-zero, database branching, instant restore, and a redesigned project-based interface. To allow users to explore the new version, usage of Lakebase is free for a limited time. Billing for Lakebase usage begins in January 2026. See Get started with Lakebase Postgres.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Dashboards: Sortierung, Kartenlegende und Microsoft-Teams-Abos

Dashboard-Diagramme lassen sich nun nach einem nicht angezeigten Measure-Feld sortieren, Autoren können die Position der Kartenlegende ändern, mehrere Fehler (u. a. Cross-Filtering in Safari) wurden behoben, und AI/BI-Dashboards können geplante Snapshots an Microsoft-Teams-Kanäle senden (Public Preview).

  • Sort by hidden measure fields: Users can now sort charts by a different measure field that does not visually appear on the bar chart. See Format axis settings.
  • Map legend position control: Authors can now change map legend positions.
  • Safari cross-filtering fix: Fixed an issue where cross-filtering was not working in Safari.
  • Counter visualization text: Removed automatic "vs" text from counter visualizations.
  • Range filter spacing: Added spacing between minimum and maximum values in range filters when the slider bar is hidden.
  • Dashboard subscriptions to Microsoft Teams channels (Public Preview): AI/BI dashboards now support sending scheduled snapshots to Microsoft Teams channels. Teams can receive dashboard updates directly in their Teams workspace, including a PNG image snapshot, a direct link to open the dashboard in Databricks, and a PDF attachment. See Configure Microsoft Teams notifications.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Einstellungen zum Deaktivieren von Legacy-Funktionen jetzt GA

Die beiden Admin-Einstellungen „Disable legacy features“ (Account-Ebene) und „Disable access to Hive metastore“ (Workspace-Ebene), die die Migration zu Unity Catalog unterstützen, sind jetzt allgemein verfügbar.

To help migrate accounts and workspaces to Unity Catalog, two admin settings that disable legacy features are now generally available:

  • Disable legacy features: Account-level setting that disables access to DBFS, Hive Metastore, and No-isolation shared compute in new workspaces.
  • Disable access to Hive metastore: Workspace-level setting that disables access to the Hive metastore used by your workspace.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

OpenAI GPT-5.2 als Databricks-gehostetes Modell verfügbar

Mosaic AI Model Serving unterstützt jetzt OpenAI GPT-5.2 als Databricks-gehostetes Modell, nutzbar über Foundation Model APIs pay-per-token.

Mosaic AI Model Serving now supports OpenAI GPT-5.2 as a Databricks-hosted model. You can access this model using Foundation Model APIs pay-per-token.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Anpassbarer SharePoint-Connector (Beta)

Der Standard-SharePoint-Connector bietet mehr Flexibilität als der verwaltete Connector und erlaubt es, strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Dateien mit voller Kontrolle über Schema-Inferenz, Parsing-Optionen und Transformationen in Delta-Tabellen zu laden.

The standard SharePoint connector offers more flexibility than the managed SharePoint connector. It allows you to ingest structured, semi-structured, and unstructured files into Delta tables with full control over schema inference, parsing options, and transformations. To get started, see Ingest files from SharePoint.

For an in-depth comparison of the SharePoint connectors, see Choose how to ingest from SharePoint.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

NetSuite-Connector (Public Preview)

Daten aus der Datenquelle NetSuite2.com können jetzt programmatisch über die Databricks API, die Databricks CLI oder ein Databricks-Notebook eingelesen werden.

You can now ingest data from the NetSuite2.com data source programmatically using the Databricks API, the Databricks CLI, or a Databricks notebook. See Configure NetSuite for ingestion into Databricks.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden