DataSpell 2023.2: Polars のサポート、テーブルデータ探索の高速化、新しい UI の改善
DataSpell に Polars DataFrame 向けの対話型テーブルが導入され、データの並べ替え、エクスポート、および表示を簡単に行えるようになりました。 このテーブルは Jupyter ノートブックと Python コンソールの両方でサポートされています。 Python および Jupyter デバッガー、変数ビューアー、および Data Vision を使用してテーブルに便利にアクセスできます。
サポートされている Polars 関数の列名補完が導入されました。 この機能を使うとライブラリの操作が簡単になり、DataSpell 内でのデータ操作が容易になります。
データ専門家にとって重要であると同時に時間のかかるデータ探索プロセスを合理化しました。 列のヘッダーにマウスポインターを合わせるだけで、値の分布、平均値、標準偏差、欠損値などの有益な情報にアクセスできるようになっています。 この機能は現在、pandas と Polars DataFrame に対応しています。
DataSpell 2023.2 では開いている複数のプロジェクト間を簡単に移動できるように色付きのプロジェクトヘッダーが導入されています。 プロジェクトごとに固有の色とアイコンを割り当てることができるため、ワークスペース内のプロジェクトがより区別しやすくなりました。 ヘッダーには定義済みの色がデフォルトで適用されていますが、これはカスタマイズ可能です。 プロジェクトに新しい色を設定するには、まずはヘッダーを右クリックしてコンテキストメニューを開きます。 次に Change Toolbar Color(ツールバーの色を変更)オプションを選択し、希望する色を選択します。 この機能を無効にするには、コンテキストメニューの Use Project Colors in Toolbar (ツールバーでプロジェクトの色を使用)オプションを選択解除します。
より迅速かつ応答性の高いプロジェクトフォルダーの展開と折りたたみを可能にする新しい Open Directories with Single Click(ワンクリックでディレクトリを開く)オプションが Project(プロジェクト)ビューに追加されています。 このオプションはケバブ(縦三点リーダー)メニューをクリックして開くドロップダウンメニューにあります。
DataSpell 2023.2 では Jupyter マネージドサーバーの構成が可能になり、以下を含む多くの機能が提供されています。
このリリースでは、Jupyter ノートブックの変更を DataSpell と Git やブラウザーバージョンの Jupyter などの外部アプリケーションと同期する方法が改善されました。 DataSpell と外部アプリケーションを簡単に切り替えることができ、どちら側の変更も完璧に同期されます。
Big Data Tools プラグインを分解し、そのパーツを個別に使用できるようにしました。 これにより、DataSpell 用に、Kafka、Spark、Flink、Remote File Systems、Big Data File Viewer、および Zeppelin の 6 つの新しいプラグインを使用できるようになりました。 6 つのプラグインがすべて必要な場合は引き続き大元の Big Data Tools プラグインをインストールできます。これはワンクリックですべてを入手したい場合に便利です。
最新のアップデートでは Redis クラスターに接続し、スタンドアロンの Redis と同じ包括的な機能セットを使用できるようになりました。
DataSpell に新しい Time zone(タイムゾーン)設定が導入され、datetime
値の表示にどのタイムゾーンを使用するかを指定できるようになりました。
共有データベースとそのコンテンツがイントロスペクションされるようになりました。 このようなデータベースが作成されるデータ共有もイントロスペクションの対象になります。 Ctrl/Cmd + F6 ショートカットを使用して共有データベースとデータ共有を変更できます。 また、関連するすべてのステートメントが SQL エディターでサポートされるようになりました。
このリリースの DataSpell ではユーザビリティを強化するため、スキーマ移行機能を大幅に改善しました。
同じオブジェクトがダイアログの両側で同じ行に配置されるようになったことが大きな変更点です。ターゲットスキーマで追加、除去、変更されるオブジェクトを把握しやすくなっています。