Databricks Runtime 13,0 (EoS)
O suporte para essa versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para saber a data do fim do suporte, consulte Histórico do fim do suporte. Para conhecer todas as versões compatíveis do site Databricks Runtime, consulte Databricks Runtime notas sobre as versões e a compatibilidade.
As notas a seguir sobre a versão fornecem informações sobre o site Databricks Runtime 13.0, alimentado por Apache Spark 3.4.0.
A Databricks lançou essa versão em abril de 2023.
Estas notas sobre a versão podem incluir referências a recursos que não estão disponíveis no Google Cloud a partir desta versão.
Novos recursos e melhorias
- As expressões H3 agora suportam geografias lineares
- Spark 3.4.0 lançou
- O Photon retorna um erro se um arquivo for modificado entre o planejamento e a execução da consulta
- Novo recurso para E/S preditiva
- Suporte estendido para recurso de E/S preditiva
- Use o conector Databricks para conectar a outro Databricks workspace
- Opções adicionais do site Kafka para transmissão estruturada com clustering compartilhado no Unity Catalog
- Ignorar as modificações da tabela Delta com transmissão estruturada
- CREATE TABLE LIKE Recurso para Delta tables
- Novos campos de coluna de metadados que indicam o início e o comprimento do bloco de arquivo
- Novas funções geoespaciais H3
- Novas funções do SQL integrado
%sql
em Python Notebook%pip
não reinicia automaticamente o Python- com escopo de cluster Python biblioteca são instalados usando um usuário não raiz
As expressões H3 agora suportam geografias lineares
As funções h3_coverash3
e h3_coverash3string
agora suportam geografias lineares (linestring
e multilinestring
). As funções produzem um conjunto mínimo de cobertura de células H3 na resolução especificada. Veja h3_coverash3 e h3_coverash3string.
Spark 3.4.0 lançou
O Apache Spark 3.4.0 já está disponível para todos os usuários. Consulte a versão 3.4.0 do Spark.
O Photon retorna um erro se um arquivo for modificado entre o planejamento e a execução da consulta
As consultas do Photon agora retornam um erro se um arquivo for atualizado entre o planejamento e a execução da consulta. Antes dessa alteração, o Photon lia um arquivo mesmo que seu tempo de modificação mudasse entre o planejamento e a execução da consulta, o que poderia levar a resultados imprevisíveis.
Novo recurso para E/S preditiva
O Photon agora oferece suporte a quadros deslizantes, tanto para os modos ROWS quanto RANGE, usando {ROWS | RANGE} BETWEEN offset_start { PRECEDING | FOLLOWING } AND offset_stop { PRECEDING | FOLLOWING }
.
Suporte estendido para recurso de E/S preditiva
Photon Suporte estendido para CSV, AVRO, DataFrame caching fonte de dados quando o esquema contém exclusivamente colunas escalares. O suporte também é estendido para tipos aninhados, como mapas, estruturas e matrizes.
Use o conector Databricks para se conectar a outro Databricks workspace
O conector Databricks permite que o senhor se conecte ao recurso compute configurado em outro workspace e retorne os resultados para o seu Databricks workspace atual. O driver JDBC da Databricks agora está incluído no Databricks Runtime. Consulte Use o conector Databricks para se conectar a outro Databricks workspace .
Opções adicionais do site Kafka para transmissão estruturada com clustering compartilhado no Unity Catalog
Agora você pode usar as configurações kakfa.ssl.truststore.location
e kafak.ssl.keystore.location
para armazenar certificados Kafka em locais externos gerenciados pelo Unity Catalog quando você usa transmissão estruturada em clusters de acesso compartilhado. Você não pode usar locais na DBFS root.
Ignorar as modificações da tabela Delta com transmissão estruturada
Agora o senhor pode usar skipChangeCommits
para ignorar o commit de alteração de dados na tabela Delta para as operações UPDATE
, MERGE
e DELETE
. Isso substitui ignoreChanges
, que agora está obsoleto. Consulte Ignorar atualizações e exclusões.
CREATE TABLE LIKE Recurso para tables Delta
CREATE TABLE LIKE
agora é compatível com o uso de tabelas Delta.
Novos campos de coluna de metadados que indicam o início e o comprimento do bloco de arquivo
Agora, o senhor pode obter as seguintes informações de metadados para arquivos de entrada com a coluna _metadata
: file_block_start
e file_block_length
. Para obter mais informações, consulte a coluna Metadados do arquivo.
Novas funções geoespaciais H3
As novas expressões h3_coverash3 e h3_coverash3string estão disponíveis para processamento geoespacial quando o Photon está ativado. Veja as funções geoespaciais H3.
Novas funções do SQL integrado
As seguintes funções foram adicionadas:
- array_insert (matriz, índice, elemento) Retorna um
array
expandido em queelem
é inserido na posiçãoindex
. - luhn_check (NumStr) Retorna
true
senumStr
passar na verificação do algoritmo Luhn.
%sql
em Python Notebook
Todos os resultados %sql
não vazios no Python Notebook agora estão acessíveis usando _sqldf
ou o sistema de cache de saída do IPython. Isso simplifica o uso do resultado do DataFrame no Python. Essa é uma mudança de comportamento em relação às versões anteriores do DBR, pois anteriormente, _sqldf
nem sempre era reatribuído.
_sqldf
não é reatribuído em um resultado de célula %sql
se a célula foi executada usando a execução de célula SQL paralela.
%pip
não reinicia automaticamente o Python
Depois de executar %pip
comandos dentro do Python Notebook que modificam o virtualEnv, o Databricks não reinicia mais automaticamente o processo Python. Para reiniciar o processo do Python, acesse dbutils.library.restartPython()
. Com essa alteração, %pip
comando em Databricks se comporta de forma semelhante ao Jupyter Notebook e é consistente com !pip
e %sh pip
comando. A Databricks recomenda %pip
em vez de !pip
ou %sh pip
.
com escopo de cluster Python biblioteca são instalados usando um usuário não raiz
biblioteca agora são instalados usando um usuário não raiz que é responsável pelas instalações do biblioteca. Se quiser configurar o comportamento de instalação do pip no script de inicialização, use o [arquivo de nível global https://pip.pypa.io/en/stable/topics/configuration/#configuration-files).
Correções de bugs
- Em
%sh
comando, foram feitas as seguintes correções:- A saída contendo caracteres não UTF-8 agora é suportada.
- Os subprocessos agora são interrompidos quando o comando é cancelado.
Atualizações da biblioteca
-
Atualizado Python biblioteca:
- asttokens de 2.0.5 a 2.2.1
- preto de 22.3.0 a 22.6.0
- boto3 de 1.21.32 a 1.24.28
- botocore de 1.24.32 a 1.27.28
- certificado de 2021.10.8 a 2022.9.14
- cffi de 1.15.0 a 1.15.1
- criptografia de 3.4.8 a 37.0.1
- Cython de 0.29.28 a 0.29.32
- dbus-Python de 1.2.16 para 1.2.18
- docstring-to-markdown de 0.11 para 0.12
- executando de 0.8.3 a 1.2.0
- visão geral de facetas de 1.0.0 a 1.0.2
- fastjsonschema de 2.16.2 a 2.16.3
- filelock de 3.9.0 a 3.10.7
- ipykernel de 6.15.3 a 6.17.1
- ipython de 8.5.0 a 8.10.0
- joblib de 1.1.1 a 1.2.0
- jsonschema de 4.4.0 a 4.16.0
- jupyter-client de 6.1.12 para 7.3.4
- kiwisolver de 1.3.2 a 1.4.2
- matplotlib de 3.5.1 a 3.5.2
- matplotlib-inline de 0.1.2 para 0.1.6
- nbformat de 5.3.0 a 5.5.0
- Notebook de 6.4.8 a 6.4.12
- Pandas de 1.4.2 para 1.4.4
- Almofada de 9.0.1 a 9.2.0
- pip de 21.2.4 a 22.2.2
- platformdirs de 2.6.2 a 2.5.2
- plotly de 5.6.0 a 5.9.0
- prometheus-client de 0.13.1 a 0.14.1
- prompt-toolkit de 3.0.20 a 3.0.36
- psutil de 5.8.0 a 5.9.0
- pyflakes de 2.5.0 a 3.0.1
- PyGObject de 3.36.0 a 3.42.1
- pyparsing de 3.0.4 a 3.0.9
- direitos autorais de 1.1.283 até 1.1.294
- Python-lsp-server de 1.6.0 para 1.7.1
- pytz de 2021.3 a 2022.1
- pyzmq de 22.3.0 a 23.2.0
- solicitações de 2.27.1 a 2.28.1
- corda de 0.22.0 a 1.7.0
- s3transfer de 0.5.0 para 0.6.0
- scikit-learn de 1.0.2 para 1.1.1
- scipy de 1.7.3 a 1.9.1
- ferramentas de configuração de 61.2.0 a 63.4.1
- ssh-import-id de 5.10 a 5.11
- dados de pilha de 0.2.0 a 0.6.2
- caminho de teste de 0.5.0 a 0.6.0
- tomli de 1.2.2 a 2.0.1
- ujson a partir da versão 5.1.0 para 5.4.0
- urllib3 de 1.26.9 a 1.26.11
- virtualenv de 20.8.0 a 20.16.3
- whatthepatch de 1.0.4 a 1.0.2
- Python wheel de 0.37.0 a 0.37.1
-
Biblioteca R atualizada:
- seta de 10.0.0 a 10.0.1
- bit de 4.0.4 a 4.0.5
- vassoura de 1.0.1 a 1.0.3
- bslib de 0.4.1 a 0.4.2
- crono de 2,3-58 a 2,3-59
- CLI da versão 3.4.1 para a 3.6.0
- espaço de cores de 2.0-3 a 2.1-0
- curl de 4.3.3 a 5.0.0
- data.table de 1.14.4 a 1.14.6
- dbplyr de 2.2.1 a 2.3.0
- resumo de 0.6.30 a 0.6.31
- dplyr de 1.0.10 a 1.1.0
- e1071 de 1,7-12 a 1,7-13
- avaliar de 0,18 a 0,20
- fansi de 1.0.3 a 1.0.4
- fontawesome de 0.4.0 a 0.5.0
- forcats de 0.5.2 a 1.0.0
- fs de 1.5.2 a 1.6.1
- futuro de 1.29.0 a 1.31.0
- gargareje de 1.2.1 a 1.3.0
- vá de 1.9.1 para 1.9.2
- glmnet de 4.1-4 a 4.1-6
- globais de 0.16.1 a 0.16.2
- cresce de 1.0.0 para 1.0.1
- maior de 0,9 a 0,10
- htmltools de 0.5.3 a 0.5.4
- htmlwidgets de 1.5.4 a 1.6.1
- httpuv de 1.6.6 a 1.6.8
- isoband de 0.2.6 a 0.2.7
- jsonlite de 1.8.3 a 1.8.4
- tricotar de 1,40 a 1,42
- lava de 1.7.0 a 1.7.1
- ouvindo de 0.8.0 a 0.9.0
- lubrificar de 1.9.0 a 1.9.1
- redução de 1,3 a 1,5
- modelr a partir de 0.1.9 para 0.1.10
- openssl de 2.0.4 a 2.0.5
- paralelamente de 1.32.1 a 1.34.0
- pkgbuild de 1.3.1 a 1.4.0
- pkgdown de 2.0.6 a 2.0.7
- pkgload de 1.3.1 a 1.3.2
- plyr de 1.8.7 para 1.8.8
- progressor de 0.11.0 para 0.13.0
- purrr de 0.3.5 a 1.0.1
- ragg de 1.2.4 a 1.2.5
- Rcpp de 1.0.9 a 1.0.10
- readxl de 1.4.1 a 1.4.2
- receitas de 1.0.3 a 1.0.4
- rmarkdown da versão 2.18 para a 2.20
- RODBC de 1,3-19 a 1,3-20
- roxygen2 de 7.2.1 a 7.2.3
- RSQLite de 2.2.18 a 2.2.20
- sass de 0.4.2 a 0.4.5
- brilhante de 1.7.3 a 1.7.4
- sourcetools de 0.1.7 a 0.1.7-1
- Sparklyr da versão 1.7.8 para a 1.7.9
- SparkR da versão 3.3.2 para a 3.4.0
- espacial de 7,3-11 a 7,3-15
- stringi de 1.7.8 a 1.7.12
- stringr de 1.4.1 a 1.5.0
- sobrevivência de 3,4-0 a 3,5-3
- testthat a partir da versão 3.1.5 para 3.1.6
- tidyr de 1.2.1 a 1.3.0
- mudança de horário de 0.1.1 para 0.2.0
- Horário/Data de 4021.106 a 4022.108
- tinytex de 0,42 a 0,44
- utf8 de 1.2.2 a 1.2.3
- vctrs de 0.5.0 a 0.5.2
- vroom de 1.6.0 a 1.6.1
- bigode de 0,4 a 0,4.1
- xfun de 0,34 a 0,37
- yaml de 2.3.6 a 2.3.7
-
Atualizado Java biblioteca:
- com.amazonaws.aws-java-sdk-autoscale de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudformation de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudfront de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudhsm de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudsearch de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudtrail de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatch de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatchmetrics de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-codedeploy de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitoidentity de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitosync de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-config de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-core de 1.12.189 a 1.12.390
- pipeline de dados com.amazonaws.aws-java-sdk- de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-directconnect de 1.12.189 a 1.12.390
- diretório com.amazonaws.aws-java-sdk de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-dynamodb de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ec2 de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ecs de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-efs de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticache de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticbeanstalk de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticloadbalancing de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elastictranscoder de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-emr de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-glacier de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-glue de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-iam de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-importexport de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-kinesis de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-kms de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-lambda de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-logs de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-machinelearning de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-opsworks de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-rds de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-redshift de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-route53 de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-s3 de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ses de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-simpledb de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-fluxo de trabalho simples de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sns de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sqs de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ssm de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-storage gateway de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sts de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-support de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.aws-java-sdk-workspace de 1.12.189 a 1.12.390
- com.amazonaws.jmespath-java de 1.12.189 a 1.12.390
- com.fasterxml.jackson.core.jackson-anotação de 2.13.4 a 2.14.2
- com.fasterxml.jackson.core.jackson-core de 2.13.4 a 2.14.2
- com.fasterxml.jackson.core.jackson-databind de 2.13.4.2 a 2.14.2
- com.fasterxml.jackson.dataformat.jackson-dataformat-cbor de 2.13.4 a 2.14.2
- com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-joda de 2.13.4 a 2.14.2
- com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-paranamer de 2.13.4 a 2.14.2
- com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-Scala.12 de 2.13.4 para 2.14.2
- com.github.luben.zstd-jni de 1,5,2-1 a 1,5,2-5
- com.google.code.gson.gson de 2.8.6 a 2.8.9
- com.google.crypto.tink.tink de 1.6.1 a 1.7.0
- com.h2database.h2 de 2.0.204 a 2.1.214
- com.jcraft.jsch de 0.1.50 para 0.1.55
- com.ning.compress-lzf de 1.1 a 1.1.2
- commons-fileupload.commons-fileupload de 1.3.3 a 1.5
- dev.ludovic.netlib.arpack de 2.2.1 a 3.0.3
- dev.ludovic.netlib.blas de 2.2.1 a 3.0.3
- dev.ludovic.netlib.lapack de 2.2.1 a 3.0.3
- io.delta.delta-compartilhamento-spark_2.12 de 0.6.9 para 0.6.3
- io.dropwizard.métricas.métricas-core de 4.1.1 a 4.2.10
- io.dropwizard.métricas.métricas-graphite de 4.1.1 a 4.2.10
- io.dropwizard.métricas.métricas-healthchecks de 4.1.1 a 4.2.10
- io.dropwizard.métricas.métricas-jetty9 de 4.1.1 a 4.2.10
- io.dropwizard.métricas.métricas-jmx de 4.1.1 a 4.2.10
- io.dropwizard.métricas.métricas-JSON de 4.1.1 a 4.2.10
- io.dropwizard.métricas.métricas-JVM de 4.1.1 a 4.2.10
- io.dropwizard.métricas.métricas-servlets de 4.1.1 a 4.2.10
- io.netty.netty-all de 4.1.74.Final a 4.1.87.Final
- io.netty.netty-buffer de 4.1.74.Final a 4.1.87.Final
- codec io.netty.netty de 4.1.74.Final a 4.1.87.Final
- io.netty.netty-common de 4.1.74.Final a 4.1.87.Final
- io.netty.netty-handler de 4.1.74.Final a 4.1.87.Final
- io.netty.netty-resolver de 4.1.74.Final a 4.1.87.Final
- io.netty.netty-transport de 4.1.74.Final a 4.1.87.Final
- io.netty.netty-transport-classes-epoll de 4.1.74.Final a 4.1.87.Final
- io.netty.netty-transport-classes-kqueue de 4.1.74.Final a 4.1.87.Final
- io.netty.netty-transport-native-unix-common de 4.1.74.Final a 4.1.87.Final
- joda-time.joda-time de 2.10.13 a 2.12.1
- net.razorvine.pickle de 1,2 a 1,3
- net.snowflake.snowflake-JDBC de 3.13.29 para 3.13.22
- org.antlr.antlr4-tempo de execução de 4,8 a 4,9.3
- org.apache.ant.ant de 1.9.2 a 1.9.16
- org.apache.ant.ant-jsch de 1.9.2 a 1.9.16
- org.apache.ant.ant-launcher de 1.9.2 a 1.9.16
- org.apache.arrow.arrow-format de 7.0.0 a 11.0.0
- org.apache.arrow.arrow-memory-core de 7.0.0 a 11.0.0
- org.apache.arrow.arrow-memory-netty de 7.0.0 a 11.0.0
- org.apache.arrow.arrow-vector de 7.0.0 a 11.0.0
- org.apache.avro.avro de 1.11.0 a 1.11.1
- org.apache.avro.avro-ipc de 1.11.0 a 1.11.1
- org.apache.avro.avro-mapred de 1.11.0 a 1.11.1
- org.apache.httpcomponents.httpclient de 4.5.13 a 4.5.14
- org.apache.httpcomponents.httpcore de 4.4.14 a 4.4.16
- org.apache.logging.log4j.log4j-1.2-api de 2.18.0 a 2.19.0
- org.apache.logging.log4j.log4j-api de 2.18.0 a 2.19.0
- org.apache.logging.log4j.log4j-core de 2.18.0 a 2.19.0
- org.apache.orc.orc-core de 1.7.8 a 1.8.2-shaded-protobuf
- org.apache.orc.orc-mapreduce de 1.7.8 a 1.8.2-shaded-protobuf
- org.apache.orc.orc-shims de 1.7.8 a 1.8.2
- org.apache.xbean.xbean-asm9-shaded de 4,20 a 4,22
- org.apache.zookeeper.zookeeper de 3.6.2 a 3.6.3
- org.apache.zookeeper.zookeeper-juta de 3.6.2 a 3.6.3
- org.Eclipse.jetty.jetty-client de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-continuation de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-http de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-io de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-jndi de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-plus de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-proxy de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-security de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-server de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-servlet de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-servlets de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-util de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-util-ajax de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-webapp de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.jetty-xml de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.websocket.websocket-api de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.websocket.websocket-client de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.websocket.websocket-common de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.websocket.websocket-server de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.Eclipse.jetty.websocket.websocket-servlet de 9.4.46.v20220331 a 9.4.50.v20221201
- org.hibernate.validator.hibernate-validator de 6.1.0.Final a 6.1.7.Final
- org.mlflow.mlflow-spark de 2.1.1 a 2.2.0
- org.postgresql.postgresql de 42.3.3 a 42.3.8
- org.roaringbitmap.RoaringBitmap de 0.9.25 a 0.9.39
- org.roaringbitmap.shims de 0.9.25 a 0.9.39
- org.rocksdb.rocksdbjni de 6.28.2 a 7.8.3
- org.Scala-lang.Scala-compiler_2.12 de 2.12.14 para 2.12.15
- org.Scala-lang.Scala-biblioteca.12 de 2.12.14 a 2.12.15
- org.Scala-lang.Scala-reflect_2.12 de 2.12.14 a 2.12.15
- org.scalanlp.breeze-macros_2.12 de 1.2 a 2.1.0
- org.scalanlp.breeze_2.12 de 1.2 a 2.1.0
- org.slf4j.jcl-sobre-slf4j de 1.7.36 a 2.0.6
- org.slf4j.jul-para-slf4j de 1.7.36 a 2.0.6
- org.slf4j.slf4j-api de 1.7.36 a 2.0.6
- org.threeten.threeten-extra de 1.5.0 a 1.7.1
- org.wildfly.openssl.wildfly-openssl de 1.0.7.Final a 1.1.3.Final
- org.yaml.snakeyaml de 1.24 a 1.33
Apache Spark
O Databricks Runtime 13.0 inclui o Apache Spark 3.4.0.
- Spark SQL
- Núcleo Spark
- Transmissão estruturada
- Spark Connect
- PySpark
- MLlib
- SparkR
- Live UI e história Server service
- Construir
Spark SQL
recurso
- Implementar suporte para valores padrão para colunas em tabelas(SPARK-38334)
- Adicionar dataset.as(StructType) (SPARK-39625)
- Suporte a SQL parametrizado(SPARK-41271, SPARK-42702)
- Adicionar unpivot/melt(SPARK-38864, SPARK-39876)
- Suporte “referências de aliases de coluna lateral” (SPARK-27561)
- Cláusula de compensação de resultados de suporte (SPARK-28330, SPARK-39159)
- Suporte Timestamp sem tipo de dados de fuso horário (SPARK-35662)
- Suporte à subconsulta escalar na viagem do tempo(SPARK-39306)
- Tornar a API do catálogo compatível com o espaço de nomes de 3 camadas(SPARK-39235)
- Suporta timestamp em segundos para TimeTravel usando as opções Dataframe (SPARK-39633)
- Adicionar SparkSession.config(Map) (SPARK-40163)
- Suporte à alteração do banco de dados do catálogo de sessões default (SPARK-35242)
- Protobuf Suporte para Spark - from_protobuf AND to_protobuf(SPARK-40654)
- Adicionar a cláusula WHEN NOT MATCHED BY SOURCE a MERGE INTO(SPARK-40921)
- Relaxar a restrição de ordem das opções de coluna CREATE TABLE(SPARK-40944)
- Equivalente SQL para o comando de substituição de Dataframe(SPARK-40956)
- Suporte a geração sem a necessidade de saída secundária para hospedar referências externas (SPARK-41441)
- ORDENAR POR TODOS (SPARK-41637)
- AGRUPAR POR TODOS (SPARK-41635)
- Adicionar FlatMapSortedGroups e CoGroupSorted (SPARK-38591)
- Suporta subconsultas com predicados de não igualdade correlacionados (SPARK-36114)
- Suporta subconsultas com correlação por meio de UNION/INTERSECT/EXCEPT (SPARK-36124)
Conformidade com a ANSI
- Modo ANSI SQL: sempre retorna nulo no acesso inválido à coluna do mapa(SPARK-40066)
- Suporta identificadores com aspas duplas (SPARK-40585)
- Modo ANSI SQL: Round/Bround deve retornar um erro em caso de estouro de número inteiro(SPARK-42045)
- Suporta a conversão de integrais em intervalos ANSI (SPARK-40008)
- Suporta conversão de decimais em intervalos ANSI (SPARK-40014)
- Retorne tipos de intervalo ANSI mais amplos das funções de percentil (SPARK-40151)
- Suporta conversão de intervalos ANSI em decimais (SPARK-39470)
- Suporta intervalos de conversão para integrais no modo ANSI (SPARK-39451)
- Fortalecer o uso do SQLSTATE para classes de erro (SPARK-41994)
Funções
- Suporta funções geradoras com valor de tabela na cláusula FROM (SPARK-41594)
- Suporte a função agregada ANSI: REGR_SXY (SPARK-37681)
- Suporte a função agregada ANSI: REGR_R2 (SPARK-37641)
- Suporte a função agregada ANSI: REGR_SXX (SPARK-37672)
- Suporte a função agregada ANSI: REGR_SYY (SPARK-37702)
- Suporte a função agregada ANSI: REGR_SLOPE (SPARK-39230)
- Suporte a função agregada ANSI: REGR_INTERCEPT (SPARK-37623)
- Suporta a função de agregação ANSI PERCENTILE_CONT como função de janela (SPARK-38219)
- Função de agregação ANSI de suporte: PERCENTILE_DISC (SPARK-37691)
- Suporte a função SPLIT_PART (SPARK-38063)
- Suporte a função TRY_AVG (SPARK-38589)
- Suporte a função TRY_TO_BINARY (SPARK-38590)
- Suporte às funções SQL TO_NUMBER e TRY_TO_NUMBER de acordo com uma nova especificação(SPARK-38796)
- Suporte a especificação e função de valor geral ANSI - USER (SPARK-39138)
- Suporte às funções TO_CHAR e TRY_TO_CHAR para formatar valores decimais como strings(SPARK-28516)
- Suporta a função agregada ANY_VALUE (SPARK-39213)
- Suporte a função EQUAL_NUL (SPARK-39305)
- Suporte a função agregada MEDIAN (SPARK-39320)
- Suporte a função REGEXP_COUNT (SPARK-39618)
- Suporte a função REGEXP_INSTR (SPARK-39744)
- Suporte a função REGEXP_SUBSTR (SPARK-39695)
- Suporte a função UNPIVOT (SPARK-39876)
- Suporte a função TRY_TO_TIMESTAMP (SPARK-39795)
- Suporte a codificação/decodificação de url como função integrada e organização das funções relacionadas a url(SPARK-39741)
- Suporte a função agregada MODE (SPARK-39808)
- Suporte a função GET (SPARK-40109)
- Adicione aliases de função: LEN, DATEPART, DATEADD, DATE_DIFF, CURDATE (SPARK-40352)
- Melhore a função TO_BINARY (SPARK-40112)
- Suporte CURRENT_SCHEMA (SPARK-41323)
- Suporte à função integrada de mascaramento de dados MASK(SPARK-40687)
- Suporte a função de alta ordem: ARRAY_COMPACT (SPARK-41235)
- Suporte a função ARRAY_APPEND (SPARK-41232)
- Suporte a função ARRAY_INSERT (SPARK-41234)
- Suporte a função LUHN_CHECK (SPARK-42191)
- Suporte ARRAY_SORT (coluna, comparador) (SPARK-39925)
fonte de dados
- Estatísticas da coluna de suporte no DS v2 (SPARK-41378)
- Junção particionada de armazenamento (SPJ) no DS v2(SPARK-37375)
- Operações em nível de linha no DS v2(SPARK-35801)
- Adicionar interface de combinação SupportsReportOrdering para DS v2 Scan (SPARK-38647)
- Inferir o tipo DATE para inferência de esquema CSV(SPARK-39469)
- Suporte a drivers métricos em métricas personalizadas DS v2 API (SPARK-39635)
- Suporte de distribuição e pedidos à função DS v2 por escrito (SPARK-39607)
- O suporte a StringEndsWith/Contains é transferido para o Parquet para que possamos aproveitar o filtro de dicionário(SPARK-39002)
- Suporte a UDT no leitor vetorizado do Spark Parquet(SPARK-39086)
- Ampliar a coluna METADATA para oferecer suporte a índices de linha para arquivos Parquet(SPARK-37980)
- Suporte à leitura de Parquet tipo FIXED_LEN_BYTE_ARRAY(SPARK-41096)
- Otimize a ordem dos predicados de filtragem (SPARK-40045)
- Suporte a consultas de tabelas temporárias e CTE com MSSQL JDBC(SPARK-37259)
- Suporte a ignoreCorruptFiles e ignoreMissingFiles nas opções de fonte de dados(SPARK-38767)
- Retire a gravação v1 para WriteFiles (SPARK-41407)
- Adicione preenchimento de caracteres no lado da leitura para cobrir arquivos de dados externos (SPARK-40697)
Otimização de consultas
- mesclar subconsultas escalares não correlacionadas(SPARK-34079)
- Habilitar a união do filtro Bloom por default (SPARK-38841)
- Remova distintos desnecessários na expressão agregada por DistinctKeys (SPARK-38832)
- Ofereça suporte à redução de predicados e à poda de coluna para CTEs desduplicados (SPARK-37670)
- Remova o join externo se as funções agregadas forem agnósticas de duplicatas no lado da transmissão(SPARK-38886)
- Remover a parte externa esquerda/direita do site join se apenas as colunas do lado esquerdo/direito forem selecionadas e a chave join do outro lado for exclusiva(SPARK-39172)
- Otimize a classificação global para repartitionByExpression (SPARK-39911)
- Otimize a regra TransposeWindow (SPARK-38034)
- Melhore o EliminateSorts para oferecer suporte à remoção de classificações via LocalLimit (SPARK-40050)
- Empurre o limite local para ambos os lados se a condição join estiver vazia(SPARK-40040)
- Adicionar PushProjectionThroughLimit para Optimizer (SPARK-40501)
- Apoio ao PIVOT/UNPIVOT com join crianças(SPARK-41195)
- Suporte a poda de colunas com vários filtros não determinísticos (SPARK-41017)
- Melhore o particionamento e a ordenação da saída com o cache AQE (SPARK-41048)
- Melhore o desempenho de vários tipos criando um predicado de árvore de expressão equilibrada(SPARK-41167)
- Remova o Sort se ele for filho de RepartitionByExpression (SPARK-36703)
- Use as estatísticas de coluna disponíveis dos estágios de consulta concluídos (SPARK-39991)
- Reutilização de expressões em WindowSpecDefinition(SPARK-41805)
- Aprimorar o AliasAwareOutputPartitioning e o AliasAwareQueryOutputOrdering para considerar todos os aliases em account (SPARK-40086, SPARK-42049)
- Reduzir o limite por meio de UDFs Python(SPARK-42115)
Geração de código e execução de consultas
- Torne DefaultJoin em BroadcastNestedLoopJoinExec em execução em paralelo (SPARK-40487)
- Suporte Codegen para HiveGenericUDF (SPARK-42051)
- Apresente o shuffle em SinglePartition (SPARK-41986)
- Faz com que o DPP suporte, o lado de poda tem União (SPARK-39217)
Outras mudanças notáveis
- Suporte a coleta automática de estatísticas de partição (SPARK-38573)
- Formatar mensagens de erro no Thrift Server (SPARK-40098)
- Adicionar uma API de extensão para fazer a normalização do plano para armazenamento em cache(SPARK-41183)
- Refatoração dos tipos do Spark com a introdução de tipos físicos(SPARK-41226)
- Suporte de campo OneOf e verificações de recursão (SPARK-41396)
- Centralize a lógica de resolução da coluna (SPARK-41405)
- Melhore a validação da alteração do plano (SPARK-42081)
- Apresente o SparkPath para segurança de tipos (SPARK-41970)
- Lançar exceção para db_name.view Ao criar o temp view pelo conjunto de dados API (SPARK-41090)
- Alterar o valor default do argumento da função Mask de -1 para NULL(SPARK-42070)
Núcleo Spark
Descomissionamento
- Evite a reexecução desnecessária da tarefa em executor desativado e perdido se os dados embaralhados forem migrados(SPARK-41469)
- Ignorar falha de busca de estágio causada por um executor desativado(SPARK-40481)
- Ativar spark.storage.decommission.(rdd|shuffle)Blocks.enabled by default(SPARK-40198)
- Adicionar suporte para o descomissionamento do YARN quando o ESS está desativado (SPARK-30835)
programador
- Tornar o stage programar compatível com o modo de agrupamento local(SPARK-41949)
- Suporte ao perfil de recurso de tarefa de nível de estágio para clustering autônomo quando a alocação dinâmica estiver desativada(SPARK-39853)
- Atraso em Desconectado para permitir que o driver receba o código de saída do executor (SPARK-39957)
- Aprimorar a especulação por meio das métricas da tarefa de estágio(SPARK-32170)
- Adicionar suporte ao recurso programar em nível de estágio para clustering autônomo(SPARK-39062)
- Melhore o processo do LaunchTask para evitar falhas no Stage causadas pela falha no envio de mensagens do LaunchTask (SPARK-39955)
Embaralhar
- Adicionar métricas de leitura do lado do cliente do Push Based Shuffle(SPARK-36620)
- Embaralhar métricas do lado do servidor para embaralhamento baseado em push (SPARK-33573)
- Certifique-se de que o MergedShuffleCleaner tenha sido desligado antes do fechamento do banco de dados (SPARK-40186)
- Adicionar suporte a RocksDB para shuffle serviço armazenamento do estado(SPARK-38888)
- Encapsular LevelDB usado para armazenar o estado de shuffle remoto/externo como DB (SPARK-38909)
- Ativar o spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled em default (SPARK-3984)
- Habilitar o serviço de embaralhamento baseado em push para armazenar o estado no banco de dados de nível NM para reinicialização com preservação do trabalho(SPARK-33236)
- Remover blocos de embaralhamento usando o serviço de embaralhamento para o executor liberado(SPARK-37618)
Outras mudanças notáveis
- Suporta ambiente somente IPv6 (SPARK-39457)
- Habilite o spark.kryo.unsafe em default (SPARK-42137)
- Não permitir classpath personalizado arbitrário com usuário proxy no modo de clustering(SPARK-41958)
- Evitar o novo registro do BlockManager se o executor tiver sido perdido(SPARK-41360)
- Remover a limitação de que o resultado de uma única tarefa deve caber em 2 GB(SPARK-40622)
- Remova o suporte do descontinuado spark.akka. * configurações (SPARK-40401)
- Altere o registro em default para stderr para que fique consistente com o comportamento do log4j(SPARK-40406)
- Exclua metadados DirectTaskResult ao calcular o tamanho do resultado (SPARK-40261)
- Permitir personalizar o número inicial das partições no comportamento take () (SPARK-40211)
- Usar bloqueio interruptível em vez de sincronizado em executor.updateDependencies() (SPARK-40235)
- A falha de tarefa deve sempre acionar os ouvintes de falha de tarefa(SPARK-40106)
- Adicione a capacidade de desativar seletivamente a visualização ou a votação (SPARK-36462)
- Não armazene relações de transmissão não serializadas no driver (SPARK-39983)
- Corrija o impasse entre o TaskMemoryManager e o UnsafeExternalSorter.SpillableIterator (SPARK-39283)
- Exponha as partições numéricas em um estágio ao TaskContext (SPARK-38679)
- Tornar o fator de sobrecarga de memória configurável (SPARK-38194)
- Evite usar bash -c em ShellBasedGroupsMappingProvider (SPARK-38992)
transmissão estruturada
Recurso principal
- Acompanhamento do Async Progress(SPARK-39591)
- Python Processamento arbitrário de estado na transmissão estruturada(SPARK-40434)
- Protobuf Suporte em transmissão estruturada(SPARK-40653)
- Corrija a filtragem de registros tardios para oferecer suporte ao encadeamento de operadores com estado (SPARK-40925)
Outras mudanças notáveis
- Introdução de um gerenciador de arquivos de ponto de verificação de transmissão baseado na interface Abortable do Hadoop(SPARK-40039)
- Desabilite Trigger.Once e promova Trigger.availableNow (SPARK-39805)
- Expor as informações da tabela de catálogo ao plano lógico na consulta de transmissão(SPARK-39564)
- Suporte à coleta de métricas dos sumidouros de transmissão(SPARK-38564)
- Preterição da API DStream(SPARK-42075)
- Inverta o valor default da configuração de busca de deslocamento Kafka (SPARK-40844)
- Fornecer sessão de faísca clonada em DataFrame na função de usuário para o coletor foreachBatch no PySpark(SPARK-41379)
Spark Connect
Cliente Python
- Implementar a API DataFrame(SPARK-41279)
- Implementar a API de coluna(SPARK-41282)
- Implementar funções API(SPARK-41283)
- Implementar a API SparkSession(SPARK-41281)
- Implementar a API de E/S(SPARK-41284)
- Implementar a API do catálogo(SPARK-41289)
- Suporte para funções definidas pelo usuário em Python(SPARK-41661)
- Suporte para Pandas/Arrow Function API(SPARK-42393)
- Suporte para Runtime SQL configuration(SPARK-42499)
- Criação, pacote e infraestrutura para Spark Connect(SPARK-41286)
- Digite anotação para Spark Connect Python Client(SPARK-40451)
Cliente Scala
- Implementar o cliente Scala básico(SPARK-41534, SPARK-42133, SPARK-42043, SPARK-41822)
- Implementar a API SparkSession(SPARK-42639, SPARK-42581, SPARK-42564, SPARK-42544, SPARK-42631)
- Implementar Dataframe API(SPARK-42440, SPARK-42559, SPARK-42558, SPARK-42556, SPARK-42468, SPARK-42529, SPARK-42561, SPARK-42894, SPARK-41874, SPARK-42691, SPARK-42692, SPARK-42481, SPARK-42541, SPARK-42542, SPARK-42520, SPARK-41823)
- Implementar a API de coluna(SPARK-42441, SPARK-42560)
- Implementar funções API(SPARK-42461, SPARK-42579, SPARK-42527, SPARK-42531, SPARK-42495, SPARK-42557)
- Implementar a API de E/S(SPARK-42457, SPARK-42555, SPARK-42690, SPARK-42878, SPARK-42757, SPARK-42482, SPARK-42733, SPARK-42518)
- Implementar a configuração Runtime SQL (SPARK-42586)
- Suporte básico de funções definidas pelo usuário (SPARK-42283, SPARK-42653, SPARK-42543)
- Suporte à API básica tipada(SPARK-42580, SPARK-42605)
- Infraestrutura de teste para o Spark Connect(SPARK-42172, SPARK-42377, SPARK-42599)
- Implementar suporte REPL (SPARK-42656, SPARK-42884)
PySpark
API do Pandas no Spark
-
Grande melhoria
- Python Processamento arbitrário de estado na transmissão estruturada(SPARK-40434)
- Implementar Pandas API parâmetros ausentes(SPARK-42883)
- Suporte ao Pandas 1.5(SPARK-40576)
-
Recurso principal
- Implemente series.searchSorted (SPARK-40330)
- Implemente series.AutoCorr (SPARK-38774)
- Implemente DataFrame.mode (SPARK-40138)
- Implementar DataFrame.Boxplot e DataFrame.graficar.box(SPARK-38993)
- Implemente DataFrame.corrWith (SPARK-38907)
- Implemente DataFrame.resample e Series.resample (SPARK-39081)
- Implemente DataFrame.interpolate e Series.interpolate (SPARK-38844)
- Implemente DataFrame.EWM e Series.EWM (SPARK-38785)
- Implemente o GroupBy.prod (SPARK-40334)
- Implemente GroupBy.nth (SPARK-40333)
- Implemente GroupBy.quantile (SPARK-40332)
- Implemente o GroupBy.SEM (SPARK-40305)
- Implemente GroupBy.mad (SPARK-39284)
- Implemente GroupBy.skew (SPARK-39246)
- Implemente o GroupBy.EWM (SPARK-39129)
- Grupo de suporte Por indexação posicional (SPARK-38947)
Outras mudanças notáveis
-
Grandes melhorias
- Fornecer um profiler de memória para funções definidas pelo usuário do PySpark(SPARK-40281)
- Tornar a API do catálogo compatível com o espaço de nomes de 3 camadas(SPARK-39235)
- Suporte de entrada NumPy no PySpark(SPARK-39405)
- Melhorias nos erros do PySpark(SPARK-41597)
-
Recurso principal
- Suporte a SQL parametrizado no PySpark(SPARK-41666)
- Implemente a função 'mediana' (SPARK-40003)
- Implemente a função 'mode' (SPARK-40007)
- Implemente a função 'unpivot/melt' (SPARK-39877)
- Suporte a Varchar no PySpark(SPARK-39760)
- Suporte a CharType no PySpark(SPARK-39809)
MLlib
- Implementar o distribuidor PyTorch(SPARK-41589)
- Unifique a validação de dados (SPARK-38584)
- Reduza o tamanho aleatório do ALS(SPARK-40476, SPARK-40745)
- Recurso duplicado de regressão isotônica Dedup(SPARK-41008)
- Significa bloquear vetores de entrada (SPARK-3061)
- Adicionar pontuação de relevância para avaliação nDCG (SPARK-39446)
SparkR
- Adicionar unpivot/melt (SPARK-41267)
- Adicionar array_sort (coluna, comparador) (SPARK-40167)
- Suporta várias quedas de “colunas” em R (SPARK-40087)
- Suporte ao Arrow 9.0.0 com SparkR(SPARK-40114)
- Tornar a API do catálogo compatível com o espaço de nomes de 3 camadas(SPARK-39579, SPARK-39646, SPARK-39645, SPARK-39236, SPARK-39716, SPARK-39719)
- Suporte R 4.2.0 (SPARK-39372)
Live UI e história Server service
- Melhor escalabilidade do Spark UI e estabilidade do driver para aplicativos grandes(SPARK-41053)
- Use RocksDB para spark.história.store.hybridStore.diskBackend por default (SPARK-42277)
- Agrupe execuções aninhadas sob a execução raiz (SPARK-41752)
- Mostrar propriedades métricas no ambiente tab(SPARK-39110)
- Corrigir o tamanho/os registros de entrada do StagePage não são exibidos quando os registros são maiores que zero (SPARK-34777)
- Melhorar o desempenho do JsonProtocol de registro de eventos usando Jackson em vez de Json4s(SPARK-39489)
- Suporte a spark.história.fs.update.batchSize(SPARK-39225)
Construir
- Atualize cloudpickle para v2.2.0 (SPARK-40991)
- Suporte ao Python 3.7 descontinuado(SPARK-39861)
- Suporte ao Python 3.11(SPARK-41454)
- Atualize dev.ludovic.netlib para 3.0.2 (SPARK-40251)
- Atualize o breeze para 2.0 (SPARK-39616)
- Atualize a versão slf4j para 2.0.6 (SPARK-41561)
- Atualize a versão kubernetes-client para 6.4.1 (SPARK-42362)
- Atualize rocksdbjni para 7.9.2 (SPARK-42129)
- Atualização do Apache Arrow para a versão 11.0.0(SPARK-42161)
- Atualizar o Apache Kafka para a versão 3.3.2 (SPARK-42109)
Atualizações de manutenção
Consulte as atualizações de manutenção do Databricks Runtime 13.0.
Ambiente do sistema
- Sistema operacional : Ubuntu 22.04.2 LTS
- Java : Zulu 8.68.0.21-CA-linux64
- Scala : 2.12.15
- Python : 3.10.6
- R : 4.2.2
- Delta Lake : 2.3.0
Instalado Python biblioteca
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
apronta | 1.4.4 | argônio-2-cffi | 21,3,0 | ligações argônio-2-cffi | 21.2.0 |
asttokens | 2.2.1 | atrai | 21,4,0 | chamada de volta | 0.2.0 |
linda sopa 4 | 4.11.1 | preto | 22.6.0 | cândida | 4.1.0 |
pisca-pisca | 1.4 | boto3 | 1,24,28 | botocore | 1,27,28 |
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ciclador | 0.11.0 | Cython | 0,29,32 | dbus-Python | 1.2.18 |
depurar | 1.5.1 | decorador | 5.1.1 | xml desfundido | 0.7.1 |
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grócio | 1.48,1 | status de grpcio | 1.48,1 | httplib2 | 0,20.2 |
Índia | 3.3 | importlib-metadados | 4.6.4 | ipykernel | 6.17.1 |
ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
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MarkupSafe | 2.0.1 | Matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
mccabe | 0.7.0 | confundir | 0,8.4 | mais ferramentas de iteração | 8.10.0 |
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formato nb | 5.5.0 | nest-assíncio | 1.5.5 | nodeenv | 1.7.0 |
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fazendo às malas | 21,3 | Pandas | 1.4.4 | filtros pandóicos | 1.5.0 |
parso | 0,8.3 | especificação do caminho | 0.9.0 | bode expiatório | 0.5.2 |
esperar | 4.8.0 | picles | 0.7.5 | Travesseiro | 9.2.0 |
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plugado | 1.0.0 | cliente prometheus | 0,14.1 | kit de ferramentas de aviso | 3,0,36 |
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pycparser | 2,21 | flocos | 3.0.1 | Pigmentos | 2.11.2 |
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scikit-learn | 1.1.1 | pegajoso | 1.9.1 | marítimo | 0.11.2 |
Armazenamento secreto | 3.3.1 | Enviar 2 lixeiras | 1.8.0 | ferramentas de configuração | 63,4.1 |
seis | 1,16.0 | peneira | 2.3.1 | ID de importação ssh | 5,11 |
dados de pilha | 0.6.2 | modelos de estatísticas | 0,13.2 | tenacidade | 8.0.1 |
terminado | 0.13.1 | caminho de teste | 0.6.0 | threadpool ctl | 2.2.0 |
tokenizar-rt | 4.2.1 | tomli | 2.0.1 | tornado | 6.1 |
almôndegas | 5.1.1 | junhão | 5.4.0 | atualizações autônomas | 0,1 |
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Python wheel | 0,37,1 | extensão widgetsnb | 3.6.1 | yapf | 0,31,0 |
zíper | 1.0.0 |
Instalada a R biblioteca
As bibliotecas R são instaladas a partir do Snapshot Microsoft CRAN em 2023-02-10.
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
flecha | 10.0.1 | askpass | 1.1 | afirme que | 0.2.1 |
portas traseiras | 1.4.1 | base | 4.2.2 | base64enc | 0,1-3 |
pouco | 4.0.5 | bit64 | 4.0.5 | bolha | 1.2.3 |
inicialização | 1,3-28 | fermentar | 1,0-8 | brio | 1.1.3 |
vassoura | 1.0.3 | babião | 0.4.2 | cachem | 1.0.6 |
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crono | 2,3-59 | Aula | 7,3-21 | CLIPE | 3.6.0 |
clipe | 0,8.0 | relógio | 0.6.1 | Cluster | 2.1.4 |
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compilador | 4.2.2 | configuração | 0.3.1 | cpp11 | 0.4.3 |
giz de cera | 1.5.2 | Credenciais | 1.3.2 | cacho | 5.0.0 |
data.tabela | 1,14.6 | conjunto de dados | 4.2.2 | DBI | 1.1.3 |
dbplyr | 2.3.0 | desc | 1.4.2 | ferramentas de desenvolvimento | 2.4.5 |
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reticências | 0.3.2 | avalie | 0,20 | fansi | 1.0.4 |
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forjar | 0.2.0 | fs | 1.6.1 | futuro | 1,31,0 |
futuro.aplique | 1.10.0 | gargarejar | 1.3.0 | genéricas | 0.1.3 |
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goleiro | 1.0.1 | gráficos | 4.2.2 | Dispositivos GR | 4.2.2 |
grade | 4.2.2 | Grid Extra | 2.3 | gsubfn | 0,7 |
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rpartem | 4.1.19 | rprojroot | 2.0.3 | Reservar | 1,8-12 |
RSQLite | 2.2.20 | API do estúdio | 0,14 | reversões | 2.1.2 |
colete | 1.0.3 | atrevimento | 0.4.5 | escala | 1.2.1 |
seletor | 0,4-2 | informações da sessão | 1.2.2 | forma | 1.4.6 |
brilhante | 1.7.4 | ferramentas de origem | 0,1,7-1 | Sparklyr | 1.7.9 |
SparkR | 3.4.0 | espacial | 7,3-15 | splines | 4.2.2 |
sqldf | 0,4-11 | QUADRADO | 2021,1 | estatísticas | 4.2.2 |
estatísticas4 | 4.2.2 | stringi | 1.7.12 | longarina | 1.5.0 |
sobrevivência | 3,5-3 | diz | 3.4.1 | fontes do sistema | 1.0.4 |
tcltk | 4.2.2 | teste isso | 3.1.6 | modelagem de texto | 0.3.6 |
petiscar | 3.1.8 | arrumado | 1.3.0 | seleção arrumada | 1.2.0 |
tidyverso | 1.3.2 | mudança de horário | 0.2.0 | Hora/Data | 4022,108 |
tinytex | 0,44 | Ferramentas | 4.2.2 | tzdb | 0.3.0 |
verificador de URL | 1.0.1 | use isso | 2.1.6 | utf 8 | 1.2.3 |
utilidades | 4.2.2 | uuid | 1,1-0 | vctrs | 0.5.2 |
Viridis Lite | 0.4.1 | vadouro | 1.6.1 | waldo | 0.4.0 |
bigode | 0.4.1 | murchar | 2.5.0 | diversão | 0,37 |
xml2 | 1.3.3 | xopen | 1.0.0 | x estável | 1,8-4 |
yaml | 2.3.7 | compactar | 2.2.2 |
Instalei Java e Scala biblioteca (versão de clusteringScala 2.12)
ID do grupo | ID do artefato | Versão |
---|---|---|
chifre | chifre | 2.7.7 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscale | 1,12.390 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1,12.390 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1,12.390 |
com.amazonaws | métricas aws-java-sdk-cloudwatch | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1,12.390 |
com.amazonaws | identidade cognitiva aws-java-sdk | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1,12.390 |
com.amazonaws | pipeline de dados aws-java-sdk | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-conexão direta | 1,12.390 |
com.amazonaws | diretório aws-java-sdk | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1,12.390 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1,12.390 |
com.amazonaws | balanceamento de carga elástico aws-java-sdk | 1,12.390 |
com.amazonaws | transcodificador elástico aws-java-sdk- | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1,12.390 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1,12.390 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk - aprendizado de máquina | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1,12.390 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk - fluxo de trabalho simples | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1,12.390 |
com.amazonaws | gateway de armazenamento aws-java-sdk | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1,12.390 |
com.amazonaws | suporte aws-java-sdk | 1,12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-biblioteca | 1.11.22 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-workspace | 1,12.390 |
com.amazonaws | jmespath-java | 1,12.390 |
com.clearspring.analítica | transmissão | 2.9.6 |
com.databricks | Reservar | 1,8-3 |
com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
com.databricks.scalapb | plugin_2.12 do compilador | 0,4,15-10 |
com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.12 | 0,4,15-10 |
com.esotérico software | crio-sombreado | 4.0.2 |
com.esotérico software | minlog | 1.3.0 |
com.fasterxml | colega de classe | 1.3.4 |
com.fasterxml.jackson.core | jackson-anotação | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.core | vinculação de dados jackson | 2.14.2 |
formato de dados com.fasterxml.jackson. | formato de dados jackson-cbor | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.tipo de dados | jackson-datatype-joda | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.tipo de dados | jackson-datatype-jsr310 | 2.13.4 |
com.fasterxml.jackson.module | parâmetro do módulo jackson | 2.14.2 |
com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-Scala.12 | 2.14.2 |
com.github.ben-manes.cafeína | cafeína | 2.3.4 |
com.github.fommil | descarregador | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | native_ref-java | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | native_ref-java | 1.1 - nativos |
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com.github.fommil.netlib | sistema_nativo-java | 1.1 - nativos |
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com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64 | 1.1 - nativos |
com.github.luben | zstd-jni | 1,5,2-5 |
com.github.wendykierp | JTransforma | 3.1 |
com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
com.google.code.gson | gson | 2.8.9 |
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com.google.flatbuffers | tampões planos-java | 1.12.0 |
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com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
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com.helger | perfilador | 1.1.1 |
com.jcraft | jsch | 0,1,55 |
com.jolbox | bonecp | VERSÃO 0.8.0. |
com.lihaoyi | código-fonte_2.12 | 0.1.9 |
com.microsoft.azure | azure-data lake-store-sdk | 2.3.9 |
comendo | comprimir-lzf | 1.1.2 |
com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
com.trunning | JSON | 1,8 |
com.thoughtworks.paranamer | paranâmero | 2.8 |
com.trueaccord.lenses | lentes_2.12 | 0.4.12 |
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com.typesafe | configuração | 1.2.1 |
com.typesafe.Scala-logging | Scala-logging_2.12 | 3.7.2 |
com.uber | h3 | 3.7.0 |
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com.zaxxer | HikaricP | 4.0.3 |
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coleções comuns | coleções comuns | 3.2.2 |
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registro de bens comuns | registro de bens comuns | 1.1.3 |
comum-pool | comum-pool | 1.5.4 |
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dev.ludovic.netlib | lapack | 3.0.3 |
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io. airlift | compressor de ar | 0,21 |
io.delta | delta-compartilhamento-spark_2.12 | 0.6.3 |
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io.netty | tudo | 4.1.87. Final |
io.netty | netty-buffer | 4.1.87. Final |
io.netty | codec netty | 4.1.87. Final |
io.netty | netty-codec-http | 4.1.87. Final |
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io.netty | manipulador de limpeza | 4.1.87. Final |
io.netty | proxy netty-handler | 4.1.87. Final |
io.netty | resolvedor de rede | 4.1.87. Final |
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io.netty | netty-transport-native-kqueue | 4.1.87. Final-OSX-x86_64 |
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