Snowpark Library for Scala and Java-Versionshinweise 2024¶
Dieser Artikel enthält die Versionshinweise für die Snowpark-Bibliothek für Scala und die Snowpark-Bibliothek für Java, einschließlich der folgenden, sofern zutreffend:
Verhaltensänderungen
Neue Features
Fehlerkorrekturen für Kunden
Snowflake verwendet semantische Versionierung für Snowpark Library for Scala and Java-Aktualisierungen.
Siehe Snowpark-Entwicklerhandbuch für Java und Snowpark-Entwicklerhandbuch für Scala für die Dokumentation.
Version 1.14.0 (4. September 2024)¶
Kompatibles Snowflake-Release: 8.35
Neue Features¶
Unterstützung für das Lesen von strukturierten Typen aus Snowflake hinzugefügt.
Die folgenden neuen Funktionen wurden hinzugefügt:
Variant.asJsonNode
Functions.round
Functions.hex
Functions.unhex
Functions.shiftleft
Functions.shiftright
Functions.reverse
Functions.isnull
Functions.unix_timestamp
Functions.locate
Functions.ntile
Functions.radn
Functions.randn
Functions.regexp_extract
Functions.signum
Functions.sign
Functions.substring_index
Functions.collect_list
Functions.log10
Functions.log1p
Functions.base64
Functions.unbase64
Functions.expr
Functions.array
Functions.date_format
Functions.last
Functions.desc
Functions.asc
Functions.size
Verbesserungen¶
Keine.
Fehlerkorrekturen¶
Korrektur einer falschen Zeitangabe im Bereich der offenen Telemetrie
Korrektur des doppelten Bereichs der offenen Telemetrie in der Zählaktion
Version 1.13.2 (26. August 2024)¶
Kompatibles Snowflake-Release: 8.31
Neue Features¶
Keine.
Verbesserungen¶
Keine.
Fehlerkorrekturen¶
Korrektur eines Kompatibilitätsproblems bei Jackson Scala-Modulen.
Version 1.13.1 (21. August 2024)¶
Kompatibles Snowflake-Release: 8.31
Neue Features¶
Keine.
Verbesserungen¶
Keine.
Fehlerkorrekturen¶
Wenn der Sitzungsparameter
ERROR_ON_NONDETERMINISTIC_UPDATE
auftrue
eingestellt ist, werden bei Aufrufen vonsession.table(...).update(...)
keine Fehler mehr gemeldet.
Version 1.13.0 (1. August 2024)¶
Kompatibles Snowflake-Release: 8.28
Neue Features¶
Ausgabe eines Bereichs in gespeicherten Java/Scala-Prozeduren. Unterstützende Funktionen:
Alle Aktionsfunktionen
Register UDF/UDTF/SProc
Aktivierung des Abrufs von Token der Cloud-Anbieter in der
SnowflakeSecrets
-KlasseNeue Funktionen:
Session.updateQueryTag
functions.countDistinct
functions.max(String)
functions.min(String)
functions.mean(String)
Verbesserungen¶
Der Anwendungsname im Tag für die Sitzungsabfrage hat nun das JSON-Format.
SLF4J-Upgrade auf Version 2.0.4.
Aktualisierung der Dokumentation für
SnowflakeFile
Fehlerkorrekturen¶
Ein Variant-Objekt kann den Wert null nicht verarbeiten.
Der
DataFrame
-Alias funktioniert nicht unter der JOIN-Bedingung.
Version 1.12.1 (13. Mai 2024)¶
Kompatibles Snowflake-Release: 8.18
Neue Features¶
Keine.
Verbesserungen¶
Keine.
Fehlerkorrekturen¶
Fehlerursache von „Dataframe alias doesn’t work in the JOIN condition“ wurde behoben.
Version 1.12.0 (16. April 2024)¶
Kompatibles Snowflake-Release: 8.14
Neue Features¶
Unterstützung für den Datentyp
Geometry
.Neue Funktion:
sum(String)
Unterstützung für das Festlegen eines App-Namens beim Erstellen einer neuen Sitzung.
Verbesserungen¶
Codebeispiele für die Funktion split
zu API-Dokumentation hinzugefügt.
Fehlerkorrekturen¶
Keine.
Version 1.11.0 (1. April 2024)¶
Kompatibles Snowflake-Release: 8.12
Neue Features¶
Unterstützung von gespeicherten Prozeduren in Java 17
Beim Registrieren einer gespeicherten Prozedur setzt Snowpark
runtime_version
automatisch auf 17, wenn der Client mit JVM 17 ausgeführt wird.
Verbesserungen¶
Keine.
Fehlerkorrekturen¶
Keine.
Version 1.10.0 (9. Februar 2024)¶
Kompatibles Snowflake-Release: 8.5
Neue Features¶
Unterstützung von Java 17.
Kompatibel mit JVM 17.
Bei der Registrierung einer UDF oder UDTF setzt Snowpark den Wert von
runtime_version
automatisch auf17
, wenn der Client mit JVM 17 ausgeführt wird.
Unterstützung von DataFrame-Alias.
Sie können die Funktion
DataFrame.alias
verwenden, um DataFrames für einen Alias künftige Referenzierungen zuzuweisen.Sie könnten zum Beispiel den folgenden Code verwenden:
val df1 = df.alias("A") df1.join(df2).select(col("A.col"))
Dies ist äquivalent zu
df1.join(df2).select(df1("col"))
Unterstützung der Funktion
explode
.Sie können in der Methode
DataFrame.select
Tabellenfunktionen aufrufen.Sie können Tabellenfunktionen verwenden, um Funktionsargumente über die Methode
TableFunction.apply
zu lesen.Neuer Sitzungskonstruktor
Session.getOrCreate
.
Verbesserungen¶
Upgrade von JDBC auf Version 3.14.4.
Neuer Wrapper für Funktion
is_null
.Upgrade von Scala auf Version 2.12.18.
Fehlerkorrekturen¶
Falsche Lizenzinformationen aktualisiert.