Zum Inhalt springen

Databricks Release Notes

Einträge
1.189
Quellen
1
Zuletzt aktualisiert

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

Feed abonnieren:RSS: Feed für Databricks Release NotesAPI: Einträge von Databricks Release Notes als JSON

Databricks

Verbesserter Notebook-Debugger mit Multi-Datei-Debugging

Der interaktive Python-Notebook-Debugger unterstützt jetzt Multi-Datei-Debugging, sodass Breakpoints und Step-into über mehrere Workspace-Dateien hinweg möglich sind und die Datei automatisch in einem neuen Tab geöffnet wird.

The Python notebook interactive debugger now supports multi-file debugging. You can set breakpoints and step into functions across multiple workspace files. The debugger automatically opens the file in a new tab when you step into it. This improvement makes it easier to debug code that spans multiple files in your workspace.

See Step into workspace files.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Neuerungen bei Dashboard-Visualisierungen, Pivot-Tabellen und Authoring

Dashboards bieten unter anderem Slack-Kanäle als Abonnenten geplanter Aktualisierungen, weitere Legendenpositionen, Ausschneiden/Kopieren/Einfügen von Filtern, angepasste Standardformate für Labels sowie den Export eines Datasets in eine Materialized View.

  • Dashboard subscriptions to Slack channels: Dashboard authors can now add Slack channels as subscribers to a scheduled dashboard refresh. See Subscribe a Slack or Microsoft Teams channel.
  • Top N scroll bar behavior: The scroll bar on top N visualizations now appears only on mouseover for a cleaner interface.
  • Legend placement options: You can now place legends at the top and left of visualizations in addition to existing placement options. See Customize chart elements.
  • Cut, copy, and paste filters: Authors can now cut or copy filters from the canvas. To paste them into the global panel, right-click an empty space and select Paste. See Use dashboard filters.
  • Labels match Y-axis formatting: Labels now default to the same format as the Y-axis, showing 2 decimal places by default and handling small values better.
  • Export to materialized view: Authors can now generate a materialized view from any dataset on their dashboard for improved performance and more efficient refresh and execution. To access this feature, click the kebab menu next to a dataset, then select Export to Materialized View. See Create and manage dashboard datasets and Materialized views. …

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Genie: verständlichere Thinking Steps und Fehlerbehebung bei Benchmarks

Genie erklärt SQL-Logik in den Thinking Steps nun in einfacher Sprache, zeigt beim Auswählen von Assets eine Vorschau mit Schema und Metadaten und behebt einen gelegentlichen Service-Principal-Credential-Fehler bei Benchmarks.

  • Genie thinking steps in plain language: Genie thinking steps now explain SQL logic in plain language to help non-technical users understand and build trust in how answers are generated.

    Genie thinking steps showing plain language explanation of SQL logic

  • Asset preview in selection dialog: When selecting tables or views in the Select an asset dialog, you can now hover over an asset to preview its schema and metadata, including the owner and last updated time. This helps you quickly identify the right data source for your Genie Agent (formerly Genie Space).

  • Fixed benchmark service principal error: Resolved a bug where running benchmarks would occasionally return a service principal credential error.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Databricks SQL Version 2025.35 in der Preview verfügbar

Databricks SQL 2025.35 ist im Preview-Channel verfügbar und bringt unter anderem konstante Ausdrücke in EXECUTE IMMEDIATE, LIMIT ALL für rekursive CTEs sowie die Funktionen st_dump, st_numinteriorrings und st_interiorringn.

Databricks SQL version 2025.35 is now available in the Preview channel. Review the following section to learn about new features, behavioral changes, and bug fixes.

EXECUTE IMMEDIATE using constant expressions

You can now pass constant expressions as the SQL string and as arguments to parameter markers in EXECUTE IMMEDIATE statements.

LIMIT ALL support for recursive CTEs

You can now use LIMIT ALL to remove the total size restriction on recursive common table expressions (CTEs).

st_dump function support

You can now use the st_dump function to get an array containing the single geometries of the input geometry. See st_dump function.

Polygon interior ring functions are now supported

You can now use the following functions to work with polygon interior rings:

  • st_numinteriorrings: Get the number of inner boundaries (rings) of a polygon. See st_numinteriorrings function.
  • st_interiorringn: Extract the n-th inner boundary of a polygon and return it as a linestring. See st_interiorringn function.

Support MV/ST refresh information in DESCRIBE EXTENDED AS JSON …

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Lakebase (Beta) jetzt verfügbar

Lakebase (Beta) ist auf AWS als neue App im App-Switcher verfügbar und bringt Autoscaling, Scale-to-Zero, Database Branching, Instant Restore und projektbasierte Organisation mit überarbeiteter Oberfläche.

Lakebase (Beta) is now available on AWS as a new app in the app switcher, separate from the existing Lakebase Public Preview. This new version introduces autoscaling, scale-to-zero, database branching, instant restore, and project-based organization with a redesigned UI.

See Get started with Lakebase Postgres (Beta).

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Neues Compute-Policy-Formular allgemein verfügbar

Das neue Formular für Compute Policies ist allgemein verfügbar und erlaubt Admins, Policy-Definitionen über Dropdown-Menüs und andere UI-Elemente zu konfigurieren, ohne die Policy-Syntax zu kennen.

The new compute policy form is now generally available. The new form allows you to configure policy definitions using dropdown menus and other UI elements. This means admins can write policies without having to learn or reference the policy syntax.

See Create and manage compute policies and Compute policy reference.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Supervisor Agent unterstützt Unity Catalog-Funktionen und externe MCP-Server

Supervisor Agent kann nun Unity Catalog-Funktionen und externe MCP-Server als Werkzeuge bereitstellen, um Aufgaben an spezialisierte Tools zu delegieren.

Use Supervisor Agent to create a supervisor system that coordinates Genie Agents, agent endpoints, and tools to work together to complete complex tasks across different, specialized domains. You can now provide the supervisor system tools like Unity Catalog functions and external MCP servers. The supervisor agent will delegate relevant tasks to those tools.

See Use Supervisor Agent to create a coordinated multi-agent system.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Feedback-Modell für KI-Agenten veraltet

Das experimentelle Feedback-Modell für KI-Agenten ist veraltet und wird ab dem 1. November 2025 bei neu bereitgestellten Agenten nicht mehr enthalten sein; stattdessen sollen MLflow 3 und die log_feedback API genutzt werden.

The experimental feedback model for AI agents has been deprecated. Starting November 1, 2025, newly deployed agents won't include a feedback model. Upgrade to MLflow 3 and use the log_feedback API to collect assessments on agent traces. See Feedback model (deprecated).

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Tabellen für Request- und Assessment-Logs veraltet

Die Tabellen payload_request_logs und payload_assessment_logs sind veraltet: Ab dem 1. November 2025 fehlen sie bei neuen Agenten, ab dem 15. November 2025 erhalten bestehende Tabellen keine neuen Daten mehr.

The payload_request_logs and payload_assessment_logs tables are deprecated. Starting November 1, 2025, newly deployed agents won't have these tables. Starting November 15, 2025, existing tables won't be populated with new data. Upgrade to MLflow 3 for real-time tracing or use the provided views. See Agent inference tables: Request and assessment logs (deprecated).

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Gemini 2.5 Pro und Flash auf Pay-per-Token-Endpunkten unterstützt

Model Serving unterstützt jetzt Google Gemini 2.5 Pro und Gemini 2.5 Flash über Foundation Model APIs pay-per-token, inklusive Function Calling und Structured Output.

Model Serving now supports the Google Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash models. You can access these models using Foundation Model APIs pay-per-token and they also support Function calling and Structured output.

  • See Query reasoning models.
  • See Transform unstructured data using AI Functions for guidance on how to use the Gemini 2.5 models for batch inference.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

OpenAI GPT-5-Modelle in Mosaic AI Model Serving allgemein verfügbar

OpenAI GPT-5, GPT-5 mini und GPT-5 nano sind in Mosaic AI Model Serving allgemein verfügbar.

The OpenAI GPT-5, GPT-5 mini and GPT-5 nano models are now generally available in Mosaic AI Model Serving.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Serverless Compute auf Version 17.3 aktualisiert

Die Serverless-Compute-Runtime wurde auf Version 17.3 aktualisiert.

The serverless compute runtime has been updated to version 17.3. See Version 17.3 for more details.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

ai_parse_document: bessere Erkennung von farbigem Text und Handschrift

ai_parse_document erkennt farbigen Text sowie Dokumente mit gemischtem digitalem und handschriftlichem Text besser.

ai_parse_document better recognizes colored text and documents with interleaved digital and handwritten text. See ai_parse_document function.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Classic Compute mit AWS Capacity Blocks konfigurierbar

Klassisches Databricks Compute lässt sich nun so konfigurieren, dass es AWS Capacity Blocks nutzt.

You can now configure classic Databricks compute to use AWS Capacity Blocks.

See AWS Capacity Blocks

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Verbesserungen bei Dashboard-Veröffentlichung, Custom Calculations und Visualisierungen

Beim Veröffentlichen von Dashboards ist „Notify viewers“ standardmäßig deaktiviert, Custom Calculations unterstützen über 170 Funktionen, Felder lassen sich per Drag-and-drop umsortieren und Waterfall-Diagramme sind verfügbar.

  • Notify viewers disabled by default for dashboard publishing: When publishing dashboards, the Notify viewers option is now turned off by default to reduce unintended notifications. See Publish a dashboard.
  • New functions for custom calculations: Custom calculations now support over 170 functions. See Custom calculation function reference.
  • Drag-and-drop field reordering in visualizations: Authors can now drag to reorder fields when creating some visualizations such as Pivot and Line charts.
  • Waterfall visualization type: Waterfall charts are now available for dashboards. See Waterfall chart.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Genie: mehr Benchmarks und Unity-Catalog-SQL-Funktionen als Antworten

Pro Genie Agent sind jetzt bis zu 500 statt 100 Benchmarks möglich, Läufe können mit einer Auswahl an Fragen gestartet werden und Unity-Catalog-SQL-Funktionen lassen sich als Gold-Standard-Antworten hinzufügen.

  • Increased benchmark limit: The maximum number of benchmarks you can add to a Genie Agent (formerly Genie Space) has been raised from 100 to 500.
  • Run benchmarks selectively: You can now select a subset of benchmark questions to start a run from either the benchmark list page or from a previous benchmark result. See Review individual evaluations.
  • Unity Catalog SQL functions as benchmark answers: You can now add Unity Catalog SQL functions as gold standard answers to benchmarks for more comprehensive testing.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Databricks JDBC Driver 2.7.5

Der Databricks JDBC Driver (Simba) 2.7.5 unterstützt Kerberos mit Proxy-Verbindungen (über UseProxy=1 und ProxyAuth=2) und behebt Fehler bei komplexen Abfragen mit ? im nativen Modus, bei der Unity-Catalog-Volume-Ingestion und bei getColumns mit Void- oder Variant-Spalten.

Databricks JDBC Driver (Simba) version 2.7.5 is now available with the following improvements:

New features

The connector now supports Kerberos with proxy connections. To enable Kerberos proxy, set UseProxy=1 and ProxyAuth=2. To set proxy details, use ProxyHost, ProxyPort, ProxyKrbRealm, ProxyKrbFQDN, and ProxyKrbService.

Resolved issues

  • Fixed an issue where the connector failed to run complex queries that contained ? characters in native mode.
  • Fixed intermittent failures in Unity Catalog volume ingestion caused by unexpected connector behavior.
  • Fixed an assertion error in getColumns when a table included a column of type Void or Variant and the java -ea flag was enabled.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Zerobus Ingest connector in Lakeflow Connect (Public Preview)

Der Zerobus Ingest connector in Lakeflow Connect ist in Public Preview und erlaubt die satzweise Datenaufnahme direkt in Delta-Tabellen über eine gRPC API.

The Zerobus Ingest connector in Lakeflow Connect is in Public Preview. This connector enables record-by-record data ingestion directly into Delta tables using a gRPC API. See Zerobus Ingest overview.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Databricks

Neues Verhalten beim Löschen von Spalten mit Governed Tags

Das Löschen einer Spalte mit zugewiesenen Governed Tags schlägt jetzt fehl, sodass zuvor alle Governed Tags von der Spalte entfernt werden müssen.

When you attempt to drop a column that has one or more governed tags assigned, the operation now fails. To drop a tagged column, you must first remove all governed tags from it. See Drop a column with governed tags.

Originalquelle(öffnet in neuem Tab)Problem melden

Ähnlich wie Databricks, mit neuen Einträgen