Meta-Ads-Connector (Beta)
Daten aus Meta Ads lassen sich jetzt in Databricks aufnehmen.
You can now ingest data from Meta Ads. See Set up Meta Ads as a data source.
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Daten aus Meta Ads lassen sich jetzt in Databricks aufnehmen.
You can now ingest data from Meta Ads. See Set up Meta Ads as a data source.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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).
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:
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.
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.
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.