我们很高兴地宣布Databricks Runtime 5.1的发布。这个版本包括几个新特性、性能和质量改进。我们强烈建议升级到Databricks Runtime 5.1，以便从中受益。发布亮点：到ADLS Gen1的Azure Active Directory凭据传递（预览）Databricks Azure总体性能提升7%Delta中的新功能：合并、隔离级别和转换为Delta的增强语法能够使用Databricks实用程序库API从笔记本安装Python库一个数量级的性能改进，专门针对具有范围连接的查询Databricks Azure改进Azure Active Directory凭据传递到Azure Data Lake存储Gen1（预览版）：现在可以使用用于登录到Azure Databricks的相同Azure Active Directory（Azure AD）标识从Azure Databricks群集自动验证到Azure Data Lake Storage Gen1（ADL）。当您为Azure AD凭据传递启用群集时，在该群集上运行的命令将能够在Azure data Lake存储Gen1中读取和写入数据，而无需配置访问存储的服务主体凭据。有关更多信息，请参阅启用Azure AD凭据传递到Azure Data Lake存储Gen1（预览）。azuredatalakestoragegen2支持：我们还升级了azuredatalakestoragegen2的连接器，并增加了挂载azuredatalakestoragegen2文件系统的能力。mount是一个指向datalake存储的指针，因此数据永远不会在本地同步。性能改进：在Databricks Runtime 5.0发布之后，我们再次提高了我们的整体性能，这次是通过提高从对象存储区读取的性能，Azure Databricks的整体性能提高了7%。Delta Ricks数据库改进合并中的扩展语法：为了能够将更改数据（插入、更新和删除）从数据库写入增量表，现在支持多个匹配子句、匹配和不匹配子句中的附加条件以及删除操作。在UPDATE和INSERT操作中还支持*来自动填充列名（类似于SELECT中的*）。这使得为具有大量列的表编写合并查询变得更加容易。有关更多详细信息，请参阅文档：Azure | AWS。示例：合并到[db_name.]target_table[作为target_alias]使用[db_name.]source_table[作为source_别名]打开[当匹配[且]时，则][当匹配[且]时，则][不匹配时[和]则]哪里，=删除|更新集*|更新集合column1=value1[，column2=value2…]=插入*|插入（column1[，column2…]）值（value1[，value2…]）Delta表中的隔离级别：Databricks Delta表现在可以配置为具有两个隔离级别之一，Serializable和WriteSerializable。在Databricks Runtime 5.1中，默认隔离级别已从Serializable放宽到WriteSerializable，以实现更高的可用性。具体地说，UPDATE、DELETE和MERGE将允许与appends（例如来自流式查询）并发运行。有关此放松的含义的更多信息或了解如何恢复以前的行为，请参阅文档：Azure | AWS。CONVERT TO DELTA（预览）：我们很高兴在Preview中分享一个新命令的消息-CONVERT TO DELTA-您可以使用它将拼花板表转换为DELTA表，而无需复制任何文件。请联系Databricks支持以获取更多信息。笔记本范围的Python库在Databricks Runtime 5.1中，我们引入了一种新的方法，使用Databricks实用程序库API将Python库（包括Eggs、Wheels和PyPI）安装到Python笔记本电脑中。通过此API安装的库仅在安装库的笔记本中可用。有关更多信息，请参阅文档：Azure | AWS。更高性能的范围连接查询我们添加了优化器规则，以便更有效地重写范围联接，从而将这种类型的查询速度提高了一个数量级。要启用优化，请向查询添加一个提示。当前重写支持以下范围联接查询形状：区间点查询，即：a.begin