Databricks Runtime 10.1 (EoS)
この Databricks Runtime バージョンのサポートは終了しました。 サポート終了日については、「 サポート終了の履歴」を参照してください。 サポートされているすべての Databricks Runtime バージョンについては、「 Databricks Runtime リリースノートのバージョンと互換性」を参照してください。
次のリリースノートは、Databricks Runtime Databricks RuntimePhotonApache Spark3.2.0 を搭載した 10.1 および 10.1 に関する情報を提供します。Databricks は 2021 年 11 月にこのバージョンをリリースしました。 Photon は パブリック プレビュー段階です。
新機能と改善点
- 小さなファイルを圧縮するための新しい Delta テーブル設定
- Parquet クエリ スキャンの新しい行グループメトリクス
- Trigger.AvailableNow (Delta ソース ストリーミング クエリ用)
- Trigger.AvailableNow for Auto Loader
- DeltaHadoopオプションを通じて渡される ファイル・システム構成のデータフレーム サポート
- 非同期状態チェックポイント処理がステートフル ストリーミング ジョブでサポートされるようになりました (パブリック プレビュー)
- Sparklyr と資格情報のパススルー
- Databricks ユーティリティ データ集計精度制御 (パブリック プレビュー)
- R 用の Databricks ユーティリティ資格情報 API
- Databricks ノートブックを IPython カーネルで使用できるようになりました
- Spark SQL の新しい関数
小さなファイルを圧縮するための新しい Delta テーブル設定
Delta テーブル プロパティ delta.autoOptimize.autoCompact
は、既存の値 s true
と false
に加えて、新しい値 of auto
と legacy
を受け入れるようになりました。auto
(推奨) に設定すると、Auto Compaction は、ターゲット ファイル サイズとして 32 MB を設定するなど、より優れたデフォルトを使用します (ただし、デフォルトの動作は将来変更される可能性があります)。「 legacy
」または「 true
」に設定すると、自動圧縮はターゲット・ファイル・サイズとして 128 MB を使用します。
このプロパティを個々のテーブルに設定する代わりに、 spark.databricks.delta.autoCompact.enabled
設定を auto
、 legacy
、または true
に設定して、すべての Delta テーブルで自動圧縮を有効にすることができます。 この設定は、現在のセッション中、関連テーブルのプロパティよりも優先されます。
自動圧縮のターゲットファイルサイズは、 spark.databricks.delta.autoCompact.maxFileSize
構成で制御できます。
自動圧縮の詳細については、 の自動圧縮Delta LakeDatabricksを参照してください。
Parquet クエリ スキャンの新しい行グループメトリクス
Parquet スキャンを使用したクエリで、Spark UI に行グループのメトリクスが表示されるようになりました。 These row グループ メトリクスは次のとおりです。
- Total number of Parquet row グループ
- Parquet row グループの読み取り数
Trigger.AvailableNow (Delta ソース ストリーミング クエリ用)
この変更により、Scala の Delta ソース ストリーミング クエリの新しい種類のトリガー ( Trigger.AvailableNow
) がサポートされます。 これは、使用可能なすべてのデータを処理してからクエリを停止する Trigger.Once
に似ています。 ただし、 Trigger.AvailableNow
では、データを 1 つではなく複数のバッチで処理できるため、スケーラビリティが向上します。 この変更により、新しいインターフェイスは導入されません。既存のSpark APIを実装します。 このトリガーは、Delta がソースとして既にサポートしているすべてのレート制限オプションもサポートします。
例:
spark.readStream
.format("delta")
.option("maxFilesPerTrigger", "1")
.load(inputDir)
.writeStream
.trigger(Trigger.AvailableNow)
.option("checkpointLocation", checkpointDir)
.start()
Trigger.AvailableNow
のカバレッジについては、「Auto Loaderとは?」を参照してください。
Trigger.AvailableNow for Auto Loader
Trigger.AvailableNow
は、 Trigger.Once
に似た新しいストリーミングトリガーモードです。 Trigger.Once
は使用可能なすべてのデータを処理し、クエリを停止します。 Trigger.AvailableNow
は、データを 1 つではなく複数のバッチで処理できるため、スケーラビリティが優れています。 Auto Loader では、ディレクトリ一覧モードとファイル通知モードの両方で ScalaのTrigger.AvailableNow
がサポートされるようになりました。 Trigger.AvailableNow
については、「Auto Loaderとは」を参照してください。
DeltaHadoopオプションを通じて渡される ファイル・システム構成のデータフレーム サポート
Parquet と同様に、Delta では、テーブルの読み取りまたは書き込み時に DataFrameReader.load(path)
または DataFrameWriter.save(path)
を使用して、DataFrameReader
オプションと DataFrameWriter
オプションから Hadoop ファイルシステム設定を読み取ることができるようになりました。「Delta ストレージの資格情報の構成」を参照してください。
非同期状態チェックポイント処理がステートフル ストリーミング ジョブでサポートされるようになりました (パブリック プレビュー)
非同期状態チェックポイント処理は、大規模な状態更新を伴うステートフル ストリーミング ジョブのエンドツーエンドのマイクロバッチ レイテンシを短縮する可能性のある新機能です。 ステートフルクエリの非同期状態チェックポイント処理を参照してください。
Sparklyr と資格情報のパススルー
Sparklyr API を使用して、資格情報パススルーを使用してクラウド ストレージとの間でデータの読み取りと書き込みを行えるようになりました。 この機能は、シングル ユーザー アクセスの標準クラスターに限定されます。 「IAM 認証情報を使用した S3 へのアクセス、SCIM によるパススルー (レガシー)」を参照してください。
Databricks ユーティリティ データ集計精度制御 (パブリック プレビュー)
dbutils.data.summarize
の新しい precise
パラメーターは、サマリー結果の精度を制御します。precise
を false (デフォルト) に設定すると、サマリーは個別のカウント、パーセンタイル、および頻繁なアイテム数のおおよその結果を返します。precise
を true に設定すると、サマリーは正確な個別カウントと頻繁なアイテム数、およびより正確なパーセンタイル推定値を持つコンピュートになります。summarize コマンド (dbutils.data.summarize)を参照してください。
R 用の Databricks ユーティリティ資格情報 API
dbutils.credentials
with credential passthrough を R ノートブックで使用できるようになりました。資格情報ユーティリティ (dbutils.credentials)を参照してください。
Databricks ノートブックを IPython カーネルで使用できるようになりました
Databricksこれで、IPython カーネルを使用してPython コードを実行するように クラスターを構成できるようになりました。Databricks で IPython カーネルを使用すると、IPython の表示および出力ツールのサポートが追加されます。また、IPython カーネルは、ノートブックによって作成された子プロセスの stdout 出力と stderr 出力をキャプチャし、その出力をノートブックのコマンド結果に含めることができます。
詳細については、「 IPython カーネル」を参照してください。
Spark SQL の新しい関数
Unity Catalog (プレビュー) でデータを操作するために、次のオブジェクトとコマンドが追加されました。
- 外部ロケーション
- ALTER CATALOG
- ALTER CREDENTIAL
- ALTER LOCATION
- CREATE CATALOG
- CREATE LOCATION
- CREATE RECIPIENT
- DESCRIBE CATALOG
- DESCRIBE CREDENTIAL
- DESCRIBE LOCATION
- DROP CATALOG
- DROP CREDENTIAL
- DROP LOCATION
- リスト
- SHOW CATALOGS
- SHOW CREDENTIALS
- SHOW LOCATIONS
- USE CATALOG
Delta Sharing (プレビュー) には、組織外の受信者と読み取り専用データを共有できる次のコマンドが追加されました。
- 共有
- ALTER SHARE
- CREATE SHARE
- DESCRIBE RECIPIENT
- DESCRIBE SHARE
- DROP RECIPIENT
- DROP SHARE
- 権限の共有
- REVOKE SHARE
- SHOW ALL IN SHARE
- SHOW RECIPIENTS
- SHOW SHARES
- 共有に関する権限の表示
- 受信者への権限の表示
バグの修正
No FileSystem for scheme
などのIOException
でクエリが失敗する可能性がある、またはsparkContext.hadoopConfiguration
の変更がクエリで有効にならない可能性がある競合状態を修正しました。
ライブラリのアップグレード
-
アップグレードされた Python ライブラリ:
- 3.0.12 から 3.3.1 へのファイルロック
- コアラ 1.8.1 から 1.8.2 へ
- 5.1.0 からの plotly 5.3.0 まで
-
アップグレードされた R ライブラリ:
- bslib を 0.3.0 から 0.3.1 に変更
- 6.0-88 から 6.0-90 までのキャレット
- cpp11 を 0.3.1 から 0.4.0 に
- data.table を 1.14.0 から 1.14.2 に
- 1.3.0 から 1.4.0 への DESC
- 0.3.4 から 0.3.5 への diffobj
- 0.6.27 から 0.6.28 までのダイジェスト
- 0.1.0 からのジェネリック を 0.1.1 に変更
- HMS 1.1.0 から 1.1.1 へ
- 1.34から1.36へのknitr
- 0.20-44から0.20-45までの格子
- 1.0.0 から 1.0.1 までのライフサイクル
- lubridate 1.7.10 から 1.8.0 まで
- 1.8-37から1.8-38までのmgcv
- 0.11 から 0.12 までの MIME
- pkgload を 1.2.2 から 1.2.3 へ
- 0.8.0 から 0.9.0 へのプログレッサー
- rcmdcheck を 1.3.3 から 1.4.0 へ
- 2.0.1 から 2.0.2 への readr
- 0.1.16からのレシピ 0.1.17 まで
- 2.4.0 から 2.4.1 へのリモート
- 0.4.11 から 0.4.12 への rlang
- rvest を 1.0.1 から 1.0.2 へ
- 1.6.0から1.7.1までの光沢
- stringi を 1.7.4 から 1.7.5 へ
- 3.0.4 から 3.1.0 への testthat
- 1.1.3 からの tidyr 1.1.4 まで
- 0.33から0.34へのtinytex
- 2.0.1 から 2.1.2 まで Usethis
- 0.26 から 0.27 への xfun
-
アップグレードされた Java ライブラリ:
- com.zaxxer.HikariCP 3.1.0 以降 4.0.3 まで
Apache Spark
Databricks Runtime 10.1 には Apache Spark 3.2.0 が含まれています。 このリリースには、Spark のすべての修正と改善が含まれています Databricks Runtime 10.0 (EoS) に含まれており、Spark に対して行われた次の追加のバグ修正と機能強化も含まれています。
- [SPARK-37037] [SQL] UTF8StringとByteArrayのcompareTo関数を統合することにより、バイト配列のソートを改善
- [SPARK-37091] [R] Java < 18を含めるためのシステム要件
- [SPARK-37041] [SQL] バックポート HIVE-15025: HMS の SSL(Secure-Socket-Layer)サポート
- [SPARK-37098] [SQL] テーブルのプロパティを変更するとキャッシュが無効になる
- [SPARK-36992] [SQL] UTF8StringとByteArrayのgetPrefix関数を統合することにより、バイト配列のソートパフォーマンスを改善
- [SPARK-37047] [SQL] バイナリ文字列にlpad関数とrpad関数を追加
- [SPARK-37076] [SQL] Scala 2.13 に対して StructType.toString を明示的に実装
- [SPARK-37075] [SQL] UDAF式の構築をsql/catalystからsql/coreに移動
- [SPARK-37084] [SQL] spark.sql.files.openCostInBytesをbytesConfに設定
- [SPARK-37088] [PySpark][sql] タスク完了リスナーが戻った後、ライタースレッドは入力にアクセスしてはならない
- [SPARK-37069] [SQL] Hive.getWithoutRegisterFnsが利用できない場合の適切なフォールバック
- [SPARK-37050] [Python] インストール手順 Conda 更新
- [SPARK-37067] [SQL] DatetimeUtilsでタイムゾーン文字列を処理するためにZoneId.of()を使用
- [SPARK-35925] [SQL] width-bucket関数でDayTimeIntervalTypeをサポート
- [SPARK-35926] [SQL] width_bucketのサポートYearMonthIntervalTypeを追加
- [SPARK-35973] [SQL] コマンドを追加
SHOW CATALOGS
- [SPARK-36922] [SQL] SIGN/SIGNUM 関数は ANSI 間隔をサポートする必要があります
- [SPARK-37078] [CORE] 古い 3-パラメーター シンク コンストラクタをサポート
- [SPARK-37061] [SQL] 内部クラス使用時のCustomMetricsを修正
- [SPARK-35918] [AVRO] 読み取り/書き込みのスキーマ不一致処理を統合し、エラーメッセージを強化
- [SPARK-36871] [SQL]CreateViewStatementをv2コマンドに移行
- [SPARK-36898] [SQL] シャッフルハッシュ結合係数を設定可能に
- [SPARK-36921] [SQL] ANSI間隔をサポート
DIV
- [SPARK-36794] [SQL] SEMI/ANTIシャッフルハッシュ結合の関係を構築する際に、重複する結合キーを無視する
- [SPARK-36867] [SQL] グループ BY エイリアスのエラーメッセージを修正
- [SPARK-36914] [SQL] JDBC (MySQL 方言) で dropIndex と listIndexes を実装
- [SPARK-35531] [SQL] HiveTable -> CatalogTable - -> HiveTableからの不要な変換を避けるために、getPartitionsを呼び出すときにhive TableをHiveClientに直接渡すようにしました。
- [SPARK-36718] [SQL] 負荷の高い式を複製しない場合にのみプロジェクトを折りたたむ
- [SPARK-37046 ] [SQL]:ALTER VIEWで列の大文字と小文字が保持されない
- [SPARK-36978] [SQL] InferConstraints ルールは、ルートのネストされた型ではなく、アクセスされたネストされたフィールドに IsNotNull 制約を作成するべき
- [SPARK-37052] [CORE] SQLシェルの場合、 Spark メインクラスにのみ–verbose引数を渡すべき
- [SPARK-37017] [SQL] 潜在的なデッドロックを防ぐために、同期の範囲を縮小
- [SPARK-37032] [SQL] SQLリファレンスページの壊れたSQL構文のリンクを修正
- [SPARK-36905] [SQL] 明示的な列名がないハイブビューの読み取りを修正
- [スパーク-36678] Migrate SHOW TABLES to use V2 コマンド by デフォルト
- [SPARK-36943] [SQL] 欠落している列のエラーメッセージの可読性を改善
- [SPARK-36980] [SQL] CTEによるサポートクエリの挿入
- [SPARK-37001] [SQL] 最終ハッシュ集計の2レベルのマップをデフォルトで無効にする
- [SPARK-36970] [SQL] Java 17をJava 8と互換性を持たせるための
date_format
関数のフォーマットB
を手動で無効に - [SPARK-36546] [SQL] 名前によるユニオンに配列サポートを追加
- [SPARK-36979] [SQL] RewriteLateralSubqueryルールをnonExcludableRulesに追加
- [SPARK-36949] [SQL] ANSI 間隔の Hive プロバイダー テーブルを許可しない
- [SPARK-36849] [SQL] UseStatementをv2コマンドフレームワークに移行
- [SPARK-36868] [SQL] CreateFunctionStatement を v2 コマンド フレームワークに移行
- [SPARK-36841] [SQL] ansi構文
set catalog xxx
を追加して現在のカタログを変更 - [SPARK-36821] [SQL] ColumnarBatchクラスを拡張可能にする - 補遺
- [SPARK-36963] [SQL] sql.functionsにmax_by/min_byを追加
- [SPARK-36913] [SQL] DS V2 JDBCでcreateIndexおよびIndexExistsを実装(MySQL方言
- [SPARK-36848] [SQL] ShowCurrentNamespaceStatement を v2 コマンド フレームワークに移行
- [SPARK-36526] [SQL] DSV2インデックスのサポート:supportsIndexインターフェイスを追加
- [SPARK-36960] [SQL] ANSI間隔値を持つフィルターをORCにプッシュダウン
- [SPARK-36929] [SQL] 未使用のメソッドを削除 EliminateSubqueryAliasesSuite#assertEquivalent
- [SPARK-36931] [SQL] ORCデータソースからのANSI間隔の読み取りと書き込みをサポート
- [SPARK-34980] [SQL] AQEのユニオンによる結合パーティションのサポート
- [SPARK-36809] [SQL] DPPで使用されるInSubqueryExecのブロードキャストを削除
- [SPARK-36813] [SQL][Python] 現在の結合および実装ps.merge_asofのインフラストラクチャを提案
- [SPARK-36918] [SQL] unionByNameの構造体を比較する際に型を無視する
- [SPARK-36891] [SQL] SpecificParquetRecordReaderBase をリファクタリングし、ベクトル化された Parquet デコードのカバレッジを追加
- [SPARK-36920] [SQL] ANSI間隔をサポート
ABS()
- [SPARK-36888] [SQL] sha2関数のテストケースを追加
- [SPARK-36889] [SQL] v2 Parquetスキャンビルダーによる
spark.sql.parquet.filterPushdown
の尊重 - [SPARK-36830] [SQL] JSONデータソースからのANSI間隔の読み取りと書き込みをサポート
- [SPARK-36870] [SQL] INTERNAL_ERRORエラークラスを導入
- [SPARK-36831] [SQL] CSV データソースからの ANSI 間隔の読み取りと書き込みをサポートします。
- [SPARK-36550] [SQL] UDFリフレクションが失敗すると伝播が発生する
- [SPARK-36866] [SQL] ANSI 間隔値を持つプッシュダウンフィルターを Parquet に
- [SPARK-33832] [SQL] 強制スキュー結合コードの簡素化と改善
- [SPARK-36642] [SQL] df.withMetadata PySpark APIを追加
- [SPARK-35765] [SQL] 異なるアグリゲートが重複の影響を受けない
- [SPARK-36825] [SQL] Parquet ファイルとの間で ANSI 間隔のデータフレームの読み取り/書き込み
- [SPARK-36829] [SQL] collectionOperatorsのNULLチェックをリファクタリング
- [SPARK-32712] [SQL] Hiveバケットテーブル(Hiveハッシュを含むHiveファイル形式)の書き込みをサポート。
- [SPARK-36797] [SQL] ユニオンはネストされた列を最上位の列として解決する必要があります
- [SPARK-36838] [SQL] InSet 生成コードのパフォーマンスを改善
- [SPARK-36683] [SQL] 新しい組み込み SQL 関数を追加: SEC と CSC
- [SPARK-36721] [SQL] 一方の辺がリテラルの場合、ブール値の等式を簡略化
- [SPARK-36760] [SQL] SupportsPushDownV2Filtersインターフェースを追加
- [SPARK-36652] [SQL] AQE 動的結合の選択を非等価結合に適用すべきではない
- [SPARK-36745] [SQL] ExtractEquiJoinKeysは結合キーの元の述語を返すべき
- [SPARK-36107] [SQL] エラークラスを使用するように、最初の 20 個のクエリ実行エラーのセットをリファクタリング
- [SPARK-32709] [SQL] Hiveバケットテーブル(Hiveハッシュを使用したParquet/ORC形式)の記述をサポート
- [SPARK-36735] [SQL] DPPのキャッシュされたリレーションのオーバーヘッドを調整
- [SPARK-33832] [SQL] 余分なシャッフルを導入しても、スキュー結合の最適化をサポート
- [SPARK-36822] [SQL] BroadcastNestedLoopJoinExec は非等価条件ではなく、すべての条件を使用すべき
- [SPARK-35221] [SQL] サポートされている結合ヒントのチェックを追加
- [SPARK-36814] [SQL] ColumnarBatchクラスを拡張可能に
- [SPARK-36663] [SQL] ORC データソースで数値のみの列名をサポート
- [SPARK-36751] [][][R] SQLPythonAPIScala、 、Rにビット/octet_length を追加Python
- [SPARK-36733] [SQL] 構造体に多数のフィールドがある場合のSchemaPruningのパフォーマンス問題を修正
- [SPARK-36724] [SQL] SessionWindowの時間列のタイプとしてtimestamp_ntzをサポート
- [SPARK-36556] [SQL] DSV2フィルターを追加
- [SPARK-36687] [SQL][core] エラークラスの名前を_ERRORサフィックスに変更
- [SPARK-35803] [SQL] データソースV2のCreateTempViewUsingをサポート
- [SPARK-36642] [SQL] データフレームのメタデータを更新するための構文sugerであるdf.withMetadataを追加
メンテナンスの更新
「Databricks Runtime 10.1 メンテナンスの更新」を参照してください。
システム環境
- オペレーティングシステム :Ubuntu 20.04.3 LTS
- Java の:Zulu 8.56.0.21-CA-linux64
- Scala : 2.12.14
- Pythonの :3.8.10
- R :4.1.1
- Delta Lake : 1.0.0
インストール済み Python ライブラリ
ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン |
---|---|---|---|---|---|
アンテルゴス Linux | 2015.10 (ISOローリング) | appdirs (英語) | 1.4.4 | アルゴン2-CFFI | 20.1.0 |
非同期ジェネレータ | 1.10 | 属性 | 20.3.0 | バックコール | 0.2.0 |
ブリーチ | 3.3.0 | ボト3 | 1.16.7 | ボトコア | 1.19.7 |
認証 | 2020.12.5 | cffi | 1.14.5 | シャルデ | 4.0.0 |
サーマルサイクラー | 0.10.0 | シトン | 0.29.23 | DBUSPython | 1.2.16 |
デコレータ | 5.0.6 | デフューズドXML | 0.7.1 | ディストリビューション | 0.3.3 |
ディストリビューション情報 | 0.23Ubuntuの1 | エントリポイント | 0.3 | facets-概要 | 1.0.0 |
ファイルロック | 3.3.1 | イドナ | 2.10 | ipykernel(英語) | 5.3.4 |
アイパイソン | 7.22.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.6.3 |
ジェダイ | 0.17.2 | ジンジャ2 | 2.11.3 | jmespathの | 0.10.0 |
ジョブリブ | 1.0.1 | jsonschema(jsonschema) | 3.2.0 | jupyter-クライアント | 6.1.12 |
ジュピターコア | 4.7.1 | jupyterlab-pygmentsの | 0.1.2 | jupyterlab-widgetsの | 1.0.0 |
キウイソルバー | 1.3.1 | koalas | 1.8.2 | マークアップセーフ | 2.0.1 |
Matplotlib | 3.4.2 | ミスチューン | 0.8.4 | NBクライアント | 0.5.3 |
NBコンバート | 6.0.7 | NBフォーマット | 5.1.3 | ネスト-アシンシオ | 1.5.1 |
ノートブック | 6.3.0 | ナムピー | 1.19.2 | 包装 | 20.9 |
pandas | 1.2.4 | pandocフィルター | 1.4.3 | パルソ | 0.7.0 |
パッツィ | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 | ピクルシェア | 0.7.5 |
枕 | 8.2.0 | 種 | 21.0.1 | Plotly | 5.3.0 |
prometheus-クライアント | 0.10.1 | プロンプトツールキット | 3.0.17 | プロトブフ | 3.17.2 |
サイコップ2 | 2.8.5 | PTYPROCESSの | 0.7.0 | ピアロー | 4.0.0 |
pycparser | 2.20 | ピグメント | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 |
pyparsing (英語) | 2.4.7 | ピルシステント | 0.17.3 | Python-apt | 2.0.0 + ubuntu0.20.4.6 |
Python-dateutil | 2.8.1 | ピッツ | 2020.5 | ピズム | 20.0.0 |
要求 | 2.25.1 | リクエスト-unixsocket | 0.2.0 | S3トランスファー | 0.3.7 |
Scikit-Learn | 0.24.1 | scipy(サイピー) | 1.6.2 | シーボーン | 0.11.1 |
Send2Trash(センド2トラッシュ) | 1.5.0 | セットアップツール | 52.0.0 | 6 | 1.15.0 |
ssh-import-id | 5.10 | 統計モデル | 0.12.2 | 持久力 | 8.0.1 |
テルミナド | 0.9.4 | テストパス | 0.4.4 | スレッドプールctl | 2.1.0 |
竜巻 | 6.1 | トレイトレット | 5.0.5 | 無人アップグレード | 0.1 |
urllib3 の | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 | WC幅 | 0.2.5 |
webエンコーディング | 0.5.1 | 輪 | 0.36.2 | widgetsnb拡張機能 | 3.5.1 |
インストールされている R ライブラリ
R ライブラリは、2021 年 10 月 26 日の Microsoft CRAN スナップショットからインストールされます。
ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン |
---|---|---|---|---|---|
アスクパス | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | バックポート | 1.2.1 |
基 | 4.1.1 | base64enc | 0.1-3 | bit | 4.0.4 |
ビット64 | 4.0.5 | ブロッブ | 1.2.2 | ブート | 1.3-28 |
醸成 | 1.0-6 | ブリオ | 1.1.2 | 箒 | 0.7.9 |
bslibの | 0.3.1 | カケム | 1.0.6 | コール | 3.7.0 |
キャレット | 6.0-90 | セルレンジャー | 1.1.0 | クロン | 2.3-56 |
クラス | 7.3-19 | CLI | 3.0.1 | clipr | 0.7.1 |
クラスター | 2.1.2 | コードツール | 0.2-18 | カラースペース | 2.0-2 |
コモンマーク | 1.7 | コンパイラ | 4.1.1 | コンフィグ | 0.3.1 |
CPP11の | 0.4.0 | クレヨン | 1.4.1 | 資格情報 | 1.3.1 |
Curl | 4.3.2 | データ.テーブル | 1.14.2 | データセット | 4.1.1 |
DBI | 1.1.1 | dbplirの | 2.1.1 | DESC | 1.4.0 |
開発ツール | 2.4.2 | ディフobj | 0.3.5 | ダイジェスト | 0.6.28 |
dplyrの | 1.0.7 | DTPLyr | 1.1.0 | E1071 | 1.7-9 |
省略記号 | 0.3.2 | 評 | 0.14 | ファンシ | 0.5.0 |
ファーバー | 2.1.0 | ファストマップ | 1.1.0 | フォントオーサム | 0.2.2 |
フォーキャッツ | 0.5.1 | For each | 1.5.1 | 外国の | 0.8-81 |
鍛える | 0.2.0 | FSの | 1.5.0 | 未来 | 1.22.1 |
future.お申込み | 1.8.1 | 嗽 | 1.2.0 | ジェネリック | 0.1.1 |
ゲルト | 1.4.1 | ggplot2の | 3.3.5 | gh | 1.3.0 |
ギットレッズ | 0.1.1 | glmnet | 4.1-2 | グローバル | 0.14.0 |
膠 | 1.4.2 | グーグルドライブ | 2.0.0 | グーグルシート4 | 1.0.0 |
ガウアー | 0.2.2 | グラフィックス | 4.1.1 | grDevicesの | 4.1.1 |
グリッド | 4.1.1 | グリッドエクストラ | 2.3 | gsubfnの | 0.7 |
GTABLE(GTABLE) | 0.3.0 | 避難所 | 2.4.3 | 高い | 0.9 |
HMSの | 1.1.1 | htmlツール[htmltools] | 0.5.2 | htmlウィジェット | 1.5.4 |
httpuv | 1.6.3 | httr | 1.4.2 | hwriter | 1.3.2 |
hwriterPlusの | 1.0-3 | ids | 1.0.1 | イニ | 0.3.1 |
イプレッド | 0.9-12 | アイソバンド | 0.2.5 | 反復 子 | 1.0.13 |
jquerylib | 0.1.4 | jsonlite | 1.7.2 | カーンスムース | 2.23-20 |
ニット | 1.36 | ラベリング | 0.4.2 | あとで | 1.3.0 |
格子 | 0.20-45 | 溶岩 | 1.6.10 | ライフサイクル | 1.0.1 |
リッスン | 0.8.0 | ルブリデート | 1.8.0 | マグリット | 2.0.1 |
Markdown | 1.1 | 質量 | 7.3-54 | マトリックス | 1.3-4 |
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