Requisiti e limitazioni di calcolo dedicati

Questa pagina descrive i requisiti e le limitazioni per il calcolo dedicato. La maggior parte delle limitazioni di calcolo dedicate dipende dal runtime, perché il supporto delle funzionalità è stato aggiunto nel corso del tempo.

Importante

Gli script e le librerie Init hanno un supporto diverso tra le modalità di accesso e le versioni di Databricks Runtime. Vedere Dove è possibile installare gli script di inizializzazione? e le librerie a livello di calcolo.

Il calcolo dedicato assegnato a un gruppo presenta limitazioni aggiuntive. Vedere Limitazioni di accesso ai gruppi.

Supporto del controllo di accesso con granularità fine

Il controllo di accesso con granularità fine è supportato nel calcolo dedicato con determinati requisiti:

  • L'area di lavoro deve essere abilitata per il calcolo serverless.
  • Le operazioni di lettura sono supportate in Databricks Runtime 15.4 LTS e versioni successive.
  • Le operazioni di scrittura sono supportate in Databricks Runtime 16.3 e versioni successive. Vedere Supporto per DDL, SHOW, DESCRIBE e altri comandi.

Se il calcolo dedicato è in esecuzione in Databricks Runtime 15.3 o versione successiva:

  • Non è possibile accedere a una tabella con un filtro di riga o una maschera di colonna.
  • Non hai accesso a alle visualizzazioni dinamiche.
  • Per leggere da qualsiasi visualizzazione, è necessario disporre di SELECT su tutte le tabelle e le visualizzazioni a cui fa riferimento la visualizzazione.

Requisiti di visualizzazione in streaming e materializzati in un ambiente di calcolo dedicato

  • Per eseguire query su una tabella creata da un altro utente usando le pipeline lakeflow, inclusa la tabella di streaming e la vista materializzata, l'area di lavoro deve essere abilitata per il calcolo serverless e il calcolo dedicato deve trovarsi in Databricks Runtime 15.4 o versione successiva. Vedere Usare tabelle di streaming autonome e Usare viste materializzate autonome.
  • Il checkpoint asincrono è supportato in Databricks Runtime 12.2 LTS e versioni successive.
  • L'uso StreamingQueryListener di per interagire con gli oggetti gestiti da Unity Catalog è supportato in Databricks Runtime 15.1 e versioni successive.
  • Python foreachBatch non supporta ThreadPoolExecutor né l'esecuzione multithread. L'esecuzione multithread potrebbe non generare errori, ma può causare un danneggiamento dei dati o risultati incoerenti.

Funzioni definite dall'utente

  • Le funzioni definite dall'utente (UDF) Python di Unity Catalog non sono supportate nel calcolo dedicato. Utilizzare risorse di calcolo serverless, risorse di calcolo con modalità di accesso standard, un SQL warehouse serverless o pro oppure le pipeline Lakeflow per eseguire le UDF Python di Unity Catalog. Vedi le funzioni definite dall'utente (UDF) in SQL e Python in Unity Catalog.