共用方式為

Databricks Runtime 11.3 LTS

  • 發行項

下列版本資訊提供由 Apache Spark 3.3.0 所提供的 Databricks Runtime 11.3 LTS 相關信息。 Databricks 於 2022 年 10 月發行此版本。

注意

LTS 表示此版本受到長期支援。 請參閱 Databricks Runtime LTS 版本生命週期 (英文)。

提示

若要查看已達到終止支援 (EoS) 之 Databricks Runtime 版本的版本資訊，請參閱終止支援 Databricks Runtime 版本資訊。 EoS Databricks Runtime 版本已淘汰，且可能未更新。

行為變更

[重大變更]新的 Python 版本需要更新 Databricks Connect V1 Python 用戶端

若要套用必要的安全性修補程式，Databricks Runtime 11.3 LTS 中的 Python 版本會從 3.9.5 升級至 3.9.19。 由於這些變更可能會在使用特定 PySpark 函式的用戶端中造成錯誤，因此任何使用 Databricks Connect V1 for Python 與 Databricks Runtime 11.3 LTS 的用戶端都必須更新為 Python 3.9.7 或更新版本。

新功能和改進

結構化串流觸發程式一旦已被取代

此 Trigger.Once 設定已被取代。 Databricks 建議您使用 Trigger.AvailableNow。 請參閱《設定結構化串流觸發程序間隔》 (機器翻譯)。

變更自動載入器的來源路徑

您現在可以變更使用目錄清單模式設定的自動載入器之目錄輸入路徑，而無需使用 having 來選擇新的檢查點目錄。 請參閱 變更自動載入器的來源路徑。

Databricks Kinesis 連接器現在支援在 EFO 模式中從 Kinesis 數據流讀取

您現在可以在 Databricks Runtime 11.3 LTS 中使用 Databricks Kinesis 結構化串流來源，以增強式展開模式執行從 Kinesis 數據流讀取的查詢。 這可讓每個分區、每個取用者專用的輸送量，並在推送模式中記錄傳遞。

新的 H3 地理空間函式，並為所有 H3 函式新增 Photon 支援

引進 4 個新的 H3 函式、 h3_maxchild、 h3_minchild、 h3_pointash3和 h3_pointash3string。 這些函式適用於 SQL、Scala 和 Python。 Photon 現在支援所有 H3 表達式。 請參閱H3 地理空間函式。

預測性 I/O 的新功能

Photon 支援使用 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW執行畫面的範圍模式。 Photon 也支援使用 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND offset_stop { PRECEDING | FOLLOWING }成長畫面的範圍模式。

增加初始分割區以掃描選擇性查詢

在已啟用 Photon 的叢集和 take/tail/limit Databricks SQL 中，針對選擇性查詢LIMIT，要掃描的初始分割區值已增加到 10。 使用 10 個分割區，您可以避免啟動多個小型作業和緩慢相應增加的額外負荷。 您也可以透過 spark.sql.limit.selectiveInitialNumPartitions進行此設定。

新的 AQE 方案版本視覺效果

介紹 AQE 方案版本，可讓您從調適型查詢執行將運行時間計劃更新可視化（AQE）。

新的異步進度追蹤和記錄清除模式

簡介稱為異步進度追蹤和異步記錄清除的結構化串流模式。 異步記錄清除模式會移除背景中用於進度追蹤的記錄，以降低串流查詢的延遲。

Unity 上的結構化串流 Catalog 現在支援 display()

當您使用結構化串流來處理 Unity Catalog中註冊的 tables 時，您現在可以使用 display()。

管線事件現在會以 JSON 格式記錄

Azure Databricks 現在會以 JSON 格式將管線事件寫入驅動程序記錄。 雖然每個事件都是 JSON 剖析的，但大型事件可能不包含所有字段，或字段可能會遭到截斷。 每個事件都會記錄在具有前置 Event received: 詞的單行中。 以下是範例事件。

Event received: {"id":"some-event-id","origin":{"pipeline_id":"some-pipeline-id","cluster_id":"some-cluster id"},"message":"simple [truncated] message","level":"WARN"}

使用 Python 進行結構化串流中的任意具狀態處理

applyInPandasWithState介紹可用來在 PySpark 中執行任意具狀態處理的函式。 這相當於 flatMapGroupsWithState Java API 中的 函式。

CSV 檔案中的日期推斷

在 CSV 檔案中引進日期類型 columns 的改良推斷。 當 column的各項記錄中的日期格式保持一致時，這些 columns 可以推斷為 DateType。 您也可以將不同 columns的日期格式組合在一起。 Azure Databricks 可以自動推斷每個 column的日期格式。 Databricks Runtime 11.3 LTS 之前 CSV 檔案中的日期 columns 會保留為 StringType。

克隆支持 Apache Parquet 和 Apache Iceberg tables（公開預覽）

複製現在可用於創建和增量更新 update Delta tables，以反映 Apache Parquet 和 Apache Iceberg tables。 您可以使用複製命令，update 來源 Parquet table，並以累加方式將變更套用至其複製的 Delta table。 請參閱 以累加方式複製 Parquet 和 Iceberg tables 至 Delta Lake。

使用 SQL 來指定 Unity Catalog 受控 tables 的 schema級和 catalog級儲存位置。

您現在可以使用 MANAGED LOCATION SQL 命令，在 catalog 和 schema 層級指定受控 tables 的雲端儲存位置。 請參閱 CREATE CATALOG 與 CREATE SCHEMA。

行為變更

Databricks Connect 11.3.2

現在支援 Databricks Connect 用戶端 update 11.3.2。 請參閱 Databricks Connect 和 Databricks Connect 版本資訊。

已更新 Azure Databricks Snowflake 連接器

Azure Databricks Snowflake 連接器已從開放原始碼存放庫 Snowflake 數據源 Apache Spark 更新為最新版本的程序代碼。 它現在與 Databricks Runtime 11.3 LTS 完全相容，包括述詞下推和內部查詢計劃下推，同時維護開放原始碼版本的所有功能。

S3A 的 Hadoop 快取現在已停用

S3A 的 Hadoop 快取 （FileSystem Apache Hadoop Main 3.3.4 API） 現已停用。 這是要與其他雲端記憶體連接器一致。 對於依賴檔案系統快取的工作負載，請確定新建立的檔案系統會提供正確的 Hadoop 組態，包括認證 providers。

Delta Lake 統計數據集合 schema 現在會以 tableschema 定義的順序匹配 column

這項變更可解決 Delta Lake 通訊協定 where 中，由於 DataFrame 和 tablecolumn 順序不相符導致未收集 columns 統計數據的錯誤。 在某些情況下，您可能會因為先前未追蹤的欄位上的統計數據集合而發生寫入效能降低。 請參閱 Delta Lake 的資料略過。

applyInPandasWithState 如果查詢在運算符之後有隨機顯示，就會擲回錯誤

如果查詢在運算符之後有 applyInPandasWithState ，運算子shuffle就會擲回錯誤。 當使用者在作業之後新增 shuffle ，或優化工具或接收隱含新增 shuffle 時，就會發生這種情況。

連結庫升級

  • 升級的 Python 連結庫：
    • 從 0.3.5 到 0.3.6 的 distlib
  • 升級的 R 連結庫：
    • 從 1.0.0 到 1.0.1 的掃把
    • 從 3.7.1 到 3.7.2 的呼叫者
    • dplyr 從 1.0.9 到 1.0.10
    • dtplyr 從 1.2.1 到 1.2.2
    • 從 0.5.1 到 0.5.2 的 forcat
    • 未來從 1.27.0 到 1.28.0
    • future.apply 從 1.9.0 到 1.9.1
    • 從 1.7.0 到 1.8.0 的 gert
    • globals from 0.16.0 to 0.16.1
    • 從 0.3.0 到 0.3.1 的 gtable
    • 從 2.5.0 到 2.5.1
    • 從 1.1.1 到 1.1.2 的 hms
    • httr 從 1.4.3 到 1.4.4
    • 從 1.39 到 1.40 的針織器
    • 從 0.1.8 到 0.1.9 的 modelr
    • 從1.8.0到1.8.1的柱子
    • progressr from 0.10.1 to 0.11.0
    • readxl 從 1.4.0 到 1.4.1
    • 從 2.0.1 重新部署至 2.0.2
    • 從 1.0.4 到 1.0.5 的 rlang
    • 從 2.14 到 2.16 的 rmarkdown
    • 從 2.2.15 到 2.2.16 的 RSQLite
    • rstudioapi 從 0.13 到 0.14
    • 從 2.1.1 到 2.1.2 的 rversions
    • 從 1.0.2 到 1.0.3 的 rvest
    • 從 1.2.0 調整為 1.2.1
    • sparklyr 從 1.7.7 到 1.7.8
    • 從 1.4.0 到 1.4.1 的 stringr
    • 從 3.2-13 到 3.4-0 的生存
    • tinytex from 0.40 to 0.41
    • viridisLite 從 0.4.0 到 0.4.1
  • 升級的 Java 程式庫：
    • com.fasterxml.jackson.core.jackson-annotations from 2.13.3 to 2.13.4
    • com.fasterxml.jackson.core.jackson-core 從 2.13.3 到 2.13.4
    • com.fasterxml.jackson.core.jackson-databind 從 2.13.3 到 2.13.4
    • com.fasterxml.jackson.dataformat.jackson-dataformat-cbor 從 2.13.3 到 2.13.4
    • com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-joda 從 2.13.3 到 2.13.4
    • com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-jsr310，從 2.13.3 到 2.13.4
    • com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-paranamer，從 2.13.3 到 2.13.4
    • com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-scala_2.12，從 2.13.3 到 2.13.4
    • org.apache.hadoop.hadoop-client-api，從 3.3.2-databricks 到 3.3.4-databricks
    • org.apache.hadoop.hadoop-client-runtime 從 3.3.2 到 3.3.4
    • org.apache.orc.orc-core 從 1.7.5 到 1.7.6
    • org.apache.orc.orc-mapreduce 從 1.7.5 到 1.7.6
    • org.apache.orc.orc-shims from 1.7.5 到 1.7.6
    • org.apache.parquet.parquet-column 從 1.12.0-databricks-0004 到 1.12.0-databricks-0007
    • org.apache.parquet.parquet-common 從 1.12.0-databricks-0004 到 1.12.0-databricks-0007
    • org.apache.parquet.parquet-encoding，從 1.12.0-databricks-0004 到 1.12.0-databricks-0007
    • org.apache.parquet.parquet-format-structure，從 1.12.0-databricks-0004 到 1.12.0-databricks-0007
    • org.apache.parquet.parquet-hadoop 從 1.12.0-databricks-0004 到 1.12.0-databricks-0007
    • org.apache.parquet.parquet-jackson 從 1.12.0-databricks-0004 到 1.12.0-databricks-0007
    • org.glassfish.jersey.containers.jersey-container-servlet 從 2.34 到 2.36
    • org.glassfish.jersey.containers.jersey-container-servlet-core 從 2.34 到 2.36
    • org.glassfish.jersey.core.jersey-client 從 2.34 到 2.36
    • org.glassfish.jersey.core.jersey-common 從 2.34 到 2.36
    • org.glassfish.jersey.core.jersey-server 從 2.34 到 2.36
    • org.glassfish.jersey.inject.jersey-hk2 從 2.34 到 2.36

Apache Spark

Databricks Runtime 11.3 LTS 包含 Apache Spark 3.3.0。 此版本包含 Databricks Runtime 11.2 （EoS） 中包含的所有 Spark 修正和改善，以及下列對 Spark 進行的其他錯誤修正和改進：

  • [SPARK-39957] [WARMFIX][SC-111425][CORE]延遲 onDisconnected 以啟用驅動程式接收 ExecutorExitCode
  • [SPARK-39955] [WARMFIX][SC-111424][CORE]改善 LaunchTask 程式，以避免失敗由無法傳送 LaunchTask 訊息所造成的階段失敗
  • [SPARK-40474] [SC-106248][Cherry-Pick] 修正日期時間 columns 的 CSV schema 推斷行為，並導入日期字段的自動偵測
  • [SPARK-40535] [SC-111243][SQL]修正如果輸入數據列是空的，則不會建立匯總Accumulator 緩衝區的錯誤
  • [SPARK-40434] [SC-111125][SC-111144][SC-111138][SPARK-40435][11.3][SS][PYTHON]在 PySpark 中實作 applyInPandasWithState
  • [SPARK-40460] [SC-110832][SS]修正選取時串流計量 _metadata
  • [SPARK-40324] [SC-109943][SQL]提供的查詢內容 ParseException
  • [SPARK-40466] [SC-110899][SS]在無法使用 DSv1 時停用 DSv2 時改善錯誤訊息
  • [SPARK-40456] [SC-110848][SQL]PartitionIterator.hasNext 應該便宜，重複呼叫
  • [SPARK-40169] [SC-110772][SQL] 請勿將與數據無關的 Parquet 篩選條件下推 schema
  • [SPARK-40467] [SC-110759][SS]將 FlatMapGroupsWithState 分割為多個測試套件
  • [SPARK-40468] [SC-110813][SQL] 修正 CSV 中包含 _corrupt_record 時的裁剪問題 column
  • [SPARK-40291] [SC-110085][SQL] 改善非群組 by 子句錯誤的 column 訊息
  • [SPARK-40398] [SC-110762][CORE][SQL]使用迴圈而非Arrays.stream api
  • [SPARK-40433] [SC-110684][SS][PYTHON]在 PythonSQLUtils 中新增 toJVMRow，將挑選的 PySpark 數據列轉換成 JVM 數據列
  • [SPARK-40414] [SC-110568][SQL][PYTHON]PythonArrowInput 和 PythonArrowOutput 上的更多泛型類型
  • [SPARK-40352] [SC-109945][SQL]新增函式別名：len、datepart、dateadd、date_diff和 curdate
  • [SPARK-40470] [SC-110761][SQL]處理 「arrays_zip」 函式中的 GetArrayStructFields 和 GetMapValue
  • [SPARK-40387] [SC-110685][SQL]改善Spark十進位的實作
  • [SPARK-40429] [SC-110675][SQL] 只在參考 column 位於輸出時 set KeyGroupedPartitioning
  • [SPARK-40432] [SC-110716][SS][PYTHON]介紹 PySpark 中的 GroupStateImpl 和 GroupStateTimeout
  • [SPARK-39915] [SC-110496][SQL]確定輸出數據分割是在 AQE 中指定使用者
  • [SPARK-29260][SQL]如果 HMS 支援，支援ALTER DATABASE SET LOCATION
  • [SPARK-40185] [SC-110056][SQL] Removecolumn 當候選 list 為空時的建議
  • [SPARK-40362] [SC-110401][SQL]修正 BinaryComparison 標準化
  • [SPARK-40411] [SC-110381][SS]重構 FlatMapGroupsWithStateExec 以具有父特徵
  • [SPARK-40293] [SC-110084][SQL] 讓 V2 table 錯誤訊息更具意義
  • [SPARK-38734] [SC-110383][SQL] Remove 錯誤類別 INDEX_OUT_OF_BOUNDS
  • [SPARK-40292] [SC-110300][SQL] 修正當陣列從巢狀結構中參考時，“arrays_zip” 函式中的 column 名稱
  • [SPARK-40276] [SC-109674][CORE]減少 RDD.takeOrdered 的結果大小
  • [SPARK-40197] [SC-109176][SQL]以MULTI_VALUE_SUBQUERY_ERROR的內容取代查詢計劃
  • [SPARK-40300] [SC-109942][SQL]移轉至 DATATYPE_MISMATCH 錯誤類別
  • [SPARK-40149] [SC-110055][SQL] 透過 Project 傳播元數據 columns
  • [SPARK-40280] [SC-110146][SQL]新增已標註 int 和 long 的 parquet 下推支援
  • [SPARK-40220] [SC-110143][SC-109175][SQL] 不要輸出錯誤訊息的空對應圖 parameters
  • [SPARK-40295] [SC-110070][SQL]允許在寫入散發/排序中具有常值自變數的 v2 函式
  • [SPARK-40156] [SC-109264][SQL] url_decode() 應該傳回錯誤類別
  • [SPARK-39195] [SQL]當認可檔案與工作狀態不一致時，Spark OutputCommitCoordinator 應該中止階段
  • [SPARK-40260] [SC-109424][SQL] 在 GROUP BY 位置的編譯錯誤中使用錯誤類別
  • [SPARK-40205] [SC-110144][SC-109082][SQL]提供ELEMENT_AT_BY_INDEX_ZERO的查詢內容
  • [SPARK-40112] [SC-109676][SQL]改善 TO_BINARY（） 函式
  • [SPARK-40209] [SC-109081][SQL]不要在錯誤時變更 Decimal 的 changePrecision() 間隔值
  • [SPARK-40319] [SC-109873][SQL] Remove PARSE_DATETIME_BY_NEW_PARSER 重複的查詢執行錯誤方法
  • [SPARK-40222] [SC-109209][SQL]數值try_add/try_divide/try_subtract/try_multiply應該從其子系擲回錯誤
  • [SPARK-40183] [SC-108907][SQL]在十進位轉換中使用錯誤類別NUMERIC_VALUE_OUT_OF_RANGE溢位
  • [SPARK-40180] [SC-109069][SQL]格式化錯誤訊息依據 spark-sql
  • [SPARK-40153] [SC-109165][SQL] 統一解譯函式和 table-valued 函式
  • [SPARK-40308][SC-109880][SQL]允許不可折疊的分隔符自變數運作str_to_map
  • [SPARK-40219] [SC-110052][SC-109663][SQL] 解析的檢視邏輯計劃應保留 schema 以避免重複查閱
  • [SPARK-40098] [SC-109939][SC-108693][SQL]格式化 Thrift 伺服器中的錯誤訊息
  • [SPARK-39917] [SC-109038][SQL]針對數值/間隔算術溢位使用不同的錯誤類別
  • [SPARK-40033] [SC-109875][SQL] 透過 element_at 的嵌套式 schema 剪除支援
  • [SPARK-40194] [SC-109660][SQL]空白 regex 上的 SPLIT 函式應該截斷尾端空字串。
  • [SPARK-40228] [SC-109835][SQL]如果子系不是廉價的表達式，請勿簡化 multiLike
  • [SPARK-40039] [SC-109896][SC-109260][SS]以 Hadoop 的 Abortable 介面為基礎的串流檢查點檔案管理員簡介
  • [SPARK-40285] [SC-109679][SQL] roundTo[Numeric] 簡化 Spark 的 Decimal
  • [SPARK-39896] [SC-109658][SQL]UnwrapCastInBinaryComparison 應該在 In/InSet downcast 的常值失敗時運作
  • [SPARK-40040] [SC-109662][SQL] 如果 join 條件為空，則將本地的 limit 傳送到雙方
  • [SPARK-40055] [SC-109075][SQL] listCatalogs 也應該傳回spark_catalog，即使spark_catalog實作為 defaultSessionCatalog
  • [SPARK-39915] [SC-109391][SQL]Dataset.repartition（N） 可能不會建立 N 個數據分割非 AQE 元件
  • [SPARK-40207] [SC-109401][SQL] 指定數據源不支援數據類型時的 column 名稱
  • [SPARK-40245] [SC-109295][SQL] 修正未讀取 partition 或資料篩選 columns 時的 FileScan 等值檢查
  • [SPARK-40113] [SC-109405][SQL]Reactor ParquetScanBuilder DataSourceV2 介面實作
  • [SPARK-40211] [SC-109226][CORE][SQL]允許在 take（） 行為中自定義初始數據分割編號
  • [SPARK-40252][SC-109379][SQL]以 Stream.collect(Collectors.joining) Api 取代StringJoiner
  • [SPARK-40247] [SC-109272][SQL]修正 BitSet 相等檢查
  • [SPARK-40067] [SQL] 使用 Table#name（） 而不是 Scan#name（） 在 SparkUI 的 BatchScan 節點中填入 table 名稱
  • [SPARK-39966] [SQL]在 SupportsDelete 中使用 V2 篩選
  • [SPARK-39607] [SC-109268][SQL][DSV2]散發和排序支援以書面方式撰寫 V2 函式
  • [SPARK-40224] [SC-109271][SQL]讓 ObjectHashAggregateExec 在後援至排序型時急切釋放記憶體
  • [SPARK-40013] [SQL]DS V2 運算式應具有預設值 toString
  • [SPARK-40214] [SC-109079][PYTHON][SQL] 將 'get' 新增至函式
  • [SPARK-40192] [SC-109089][SQL][ML] Remove 多餘的 groupby
  • [SPARK-40146] [SC-108694][SQL]取得地圖值的 Codegen
  • [SPARK-40109] [SQL] 新的 SQL 函式：get（）
  • [SPARK-39929] [SQL]DS V2 支援向下推入字串函式（非 ANSI）
  • [SPARK-39819] [SQL]DS V2 匯總下推可搭配前 N 或分頁使用 （使用表示式排序）
  • [SPARK-40213] [SC-109077][SQL]支援 Latin-1 字元的 ASCII 值轉換
  • [SPARK-39887] [SQL]RemoveRedundantAliases 應保留讓投影節點輸出是唯一的別名
  • [SPARK-39764] [SQL]使 PhysicalOperation 與 ScanOperation 相同
  • [SPARK-39964] [SQL]DS V2 下推應該統一轉譯路徑
  • [SPARK-39528] [SQL]在 SupportsRuntimeFiltering 中使用 V2 篩選
  • [SPARK-40066] [SQL] ANSI 模式：對映無效存取時始終返回空值 column
  • [SPARK-39912] [SPARK-39828][SQL]精簡型錄型目錄Impl
  • [SPARK-39833] [SC-108736][SQL] 停用 DSv1 中的 Parquet column 索引，以修正重疊 partition 和數據 columns 時的正確性問題
  • [SPARK-39880] [SQL] V2 SHOW FUNCTIONS 命令應該列印合格的函式名稱，例如 v1
  • [SPARK-39767] [SQL] Remove UnresolvedDBObjectName 並新增 UnresolvedIdentifier
  • [SPARK-40163] [SC-108740][SQL] 壯舉：SparkSession.config（Map）
  • [SPARK-40136] [SQL]修正 SQL 查詢內容的片段
  • [SPARK-40107] [SC-108689][SQL]從 FileFormatWriter 提取 empty2null 轉換
  • [SPARK-40121] [PYTHON][SQL]初始化用於 Python UDF 的投影
  • [SPARK-40128] [SQL] 讓 VectorizedColumnReader 辨識DELTA_LENGTH_BYTE_ARRAY為獨立的 column 編碼
  • [SPARK-40132] [ML] Restore rawPredictionCol 至 MultilayerPerceptronClassifier.setParams
  • [SPARK-40050] [SC-108696][SQL]增強 EliminateSorts 以支援透過移除排序 LocalLimit
  • [SPARK-39629] [SQL] 支援 v2 SHOW FUNCTIONS
  • [SPARK-39925] [SC-108734][SQL] 將 array_sort（column，比較子） 多載新增至 DataFrame 作業
  • [SPARK-40117] [PYTHON][SQL]在 DataFrameWriterV2.overwrite 中將條件轉換為 java
  • [SPARK-40105] [SQL]改善 ReplaceCTERefWithRepartition 中的重新分割
  • [SPARK-39503] [SQL] 新增 v1 資料庫 table 和函式的會話 catalog 名稱
  • [SPARK-39889] [SQL]針對除以 0 的數值/間隔使用不同的錯誤類別
  • [SPARK-39741] [SQL]支援 URL 編碼/譯碼為內建函式，並整理 URL 相關函式
  • [SPARK-40102] [SQL]在 SparkPlan 中使用 SparkException 而不是 IllegalStateException
  • [SPARK-40014] [SQL]支援將小數轉換成 ANSI 間隔
  • [SPARK-39776] [SQL][FOLLOW] Update ANSI 模式中 PlanStabilitySuite 的 UT
  • [SPARK-39963] [SQL]簡化 SimplifyCasts.isWiderCast

維護更新

請參閱 Databricks Runtime 11.3 維護更新。

系統環境

  • 作業系統：Ubuntu 20.04.5 LTS
  • Java：Zulu 8.56.0.21-CA-linux64
  • Scala：2.12.14
  • Python：3.9.19
  • R：4.1.3
  • Delta Lake：2.1.0

已安裝的 Python 程式庫

程式庫 版本 程式庫 版本 程式庫 版本
argon2-cffi 20.1.0 async-generator 1.10 attrs 21.2.0
backcall 0.2.0 backports.entry-points-selectable 1.1.1 black 22.3.0
bleach 4.0.0 boto3 1.21.18 botocore 1.24.18
certifi 2021.10.8 cffi 1.14.6 chardet 4.0.0
charset-normalizer 2.0.4 click 8.0.3 密碼編譯 3.4.8
cycler 0.10.0 Cython 0.29.24 dbus-python 1.2.16
debugpy 1.4.1 decorator 5.1.0 defusedxml 0.7.1
distlib 0.3.6 entrypoints 0.3 facets-overview 1.0.0
filelock 3.8.0 idna 3.2 ipykernel 6.12.1
ipython 7.32.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.0
jedi 0.18.0 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.0.1 jsonschema 3.2.0 jupyter-client 6.1.12
jupyter-core 4.8.1 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
kiwisolver 1.3.1 MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.4.3
matplotlib-inline 0.1.2 mistune 0.8.4 mypy-extensions 0.4.3
nbclient 0.5.3 nbconvert 6.1.0 nbformat 5.1.3
nest-asyncio 1.5.1 筆記本 6.4.5 numpy 1.20.3
packaging 21.0 pandas 1.3.4 pandocfilters 1.4.3
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pyarrow 7.0.0 pycparser 2.20 Pygments 2.10.0
PyGObject 3.36.0 pyodbc 4.0.31 pyparsing 3.0.4
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tenacity 8.0.1 terminado 0.9.4 testpath 0.5.0
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1
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widgetsnbextension 3.6.0

已安裝的 R 程式庫

R 連結庫會從 2022-09-08 上的 Microsoft CRAN 快照集安裝。

程式庫 版本 程式庫 版本 程式庫 版本
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downlit 0.4.2 dplyr 1.0.10 dtplyr 1.2.2
e1071 1.7-11 省略符號 0.3.2 evaluate 0.16
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RcppEigen 0.3.3.9.2 readr 2.1.2 readxl 1.4.1
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remotes 2.4.2 reprex 2.0.2 reshape2 1.4.4
rlang 1.0.5 rmarkdown 2.16 RODBC 1.3-19
roxygen2 7.2.1 rpart 4.1.16 rprojroot 2.0.3
Rserve 1.8-11 RSQLite 2.2.16 rstudioapi 0.14
rversions 2.1.2 rvest 1.0.3 sass 0.4.2
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sparklyr 1.7.8 SparkR 3.3.0 spatial 7.3-11
splines 4.1.3 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1
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stringr 1.4.1 survival 3.4-0 sys 3.4
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textshaping 0.3.6 tibble 3.1.8 tidyr 1.2.0
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tinytex 0.41 tools 4.1.3 tzdb 0.3.0
urlchecker 1.0.1 usethis 2.1.6 utf8 1.2.2
utils 4.1.3 uuid 1.1-0 vctrs 0.4.1
viridisLite 0.4.1 vroom 1.5.7 waldo 0.4.0
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xml2 1.3.3 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
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安裝 Java 和 Scala 函式庫 (Scala 2.12 叢群版本)

群組識別碼 成品識別碼 版本
ANTLR ANTLR 2.7.7
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com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.189
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com.amazonaws aws-java-sdk-js-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.189
com.amazonaws jmespath-java 1.12.189
com.chuusai shapeless_2.12 2.3.3
com.clearspring.analytics stream 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml classmate 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.13.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.13.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.13.4
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.13.4
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.13.4
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.13.4
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.13.4
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.13.4
com.github.ben-manes.咖啡因 caffeine 2.3.4
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib 核心 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib native_system java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.luben zstd-jni 1.5.2-1
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.8.6
com.google.crypto.tink tink 1.6.1
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.12.0
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.h2database h2 2.0.204
com.helger 分析工具 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.版
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 9.2.1.jre8
com.ning compress-lzf 1.1
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.12 0.4.12
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com.twitter chill_2.12 0.10.0
com.twitter util-app_2.12 7.1.0
com.twitter util-core_2.12 7.1.0
com.twitter util-function_2.12 7.1.0
com.twitter util-jvm_2.12 7.1.0
com.twitter util-lint_2.12 7.1.0
com.twitter util-registry_2.12 7.1.0
com.twitter util-stats_2.12 7.1.0
com.typesafe config 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.0
com.univocity univocity-parsers 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
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commons-codec commons-codec 1.15
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.3.3
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.11.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
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dev.ludovic.netlib blas 2.2.1
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io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.1.1
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io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-servlet 4.1.1
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io.netty netty-buffer 4.1.74.Final
io.netty netty-codec 4.1.74.Final
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io.netty netty-resolver 4.1.74.Final
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.48.Final
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io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.74.Final
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io.prometheus.jmx 收集器 0.12.0
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javax.annotation javax.annotation-api 1.3.2
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.transaction jta 1.1
javax.transaction transaction-api 1.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.11
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jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.10.13
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net.razorvine pickle 1.2
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org.apache.ant ant-jsch 1.9.2
org.apache.ant ant-launcher 1.9.2
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org.apache.arrow arrow-memory-core 7.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 7.0.0
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org.apache.avro avro-ipc 1.11.0
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org.apache.commons commons-math3 3.6.1
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org.apache.curator curator-framework 2.13.0
org.apache.curator curator-recipes 2.13.0
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org.apache.logging.log4j log4j-api 2.18.0
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org.fusesource.leveldbjni leveldbjni-all 1.8
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org.glassfish.hk2 hk2-locator 2.6.1
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org.glassfish.hk2.external jakarta.inject 2.6.1
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org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.36
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org.joda joda-convert 1.7
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