Databricks Runtime 12.1 (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 Apache Spark3.3.1 を搭載した 12.1 に関する情報を提供します。
Databricks は 2023 年 1 月にこのバージョンをリリースしました。
新機能と改善点
- プロトコル管理でサポートされる Delta Lake テーブル機能
- 更新プログラムの予測 I/O がパブリック プレビュー段階に
- カタログエクスプローラ がすべてのペルソナで利用できるようになりました
- 1 つのストリーミング クエリでの複数のステートフル演算子のサポート
- プロトコル バッファーのサポートはパブリック プレビュー段階です
- Confluent Schema Registry 認証のサポート
- Delta Sharing 共有によるテーブル履歴の共有のサポート
- Delta Sharing 共有によるストリーミングのサポート
- タイムスタンプを使用したテーブル バージョンが、カタログ内の Delta Sharing テーブルでサポートされるようになりました
- WHEN NOT MATCHED BY ソース for MERGE INTO のサポート
- CONVERT TO DELTA の統計収集を最適化
- Unity Catalog でのテーブルのドロップ解除のサポート
プロトコル管理でサポートされる Delta Lake テーブル機能
Databricks では、Delta Lake テーブル機能のサポートが導入され、特定のテーブルでサポートされている機能を指定する詳細なフラグが導入されています。「Delta Lake 機能の互換性とプロトコル」を参照してください。
更新プログラムの予測 I/O がパブリック プレビュー段階に
Predictive I/O は、有効なコンピュートで削除ベクトルが有効になっている Delta テーブルのDELETE、MERGE、およびUPDATE操作 Photon 高速化するようになりました。 「予測 I/O とは」を参照してください。
カタログエクスプローラ がすべてのペルソナで利用できるようになりました
カタログエクスプローラ は、Databricks Runtime 7.3 LTS 以降を使用しているすべての Databricks ペルソナで使用できるようになりました。
1 つのストリーミング クエリでの複数のステートフル演算子のサポート
ユーザーは、ストリーミング クエリで追加モードでステートフルな演算子をチェーンできるようになりました。すべてのオペレーターが完全にサポートされているわけではありません。ストリーム-ストリームの時間間隔の結合と flatMapGroupsWithState では、他のステートフル演算子をチェーンすることはできません。
プロトコル バッファーのサポートはパブリック プレビュー段階です
from_protobuf 関数と to_protobuf 関数を使用して、バイナリ型と構造体型の間でデータを交換できます。プロトコル・バッファーの読み取りと書き込みを参照してください。
Confluent Schema Registry 認証のサポート
Databricks と Confluent Schema Registry の統合で、認証で外部スキーマレジストリアドレスがサポートされるようになりました。 この機能は、 from_avro、 to_avro、 from_protobuf、および to_protobuf 機能で使用できます。 Protobuf または Avro を参照してください。
Delta Sharing 共有によるテーブル履歴の共有のサポート
Delta Sharingを使用して完全な履歴を持つテーブルを共有できるようになり、受信者はタイムトラベルクエリを実行し、Spark 構造化ストリーミングを使用してテーブルをクエリできるようになりました。CHANGE DATA FEEDの代わりにWITH HISTORYをお勧めしますが、後者は引き続きサポートされます。ALTER SHAREおよび共有へのテーブルの追加を参照してください。
Delta Sharing 共有によるストリーミングのサポート
Spark 構造化ストリーミングは、WITH HISTORYを使用して共有されたソース Delta Sharing テーブル上のdeltasharing形式で機能するようになりました。
タイムスタンプを使用したテーブル バージョンが、カタログ内の Delta Sharing テーブルでサポートされるようになりました
SELECTステートメントで SQL 構文 TIMESTAMP AS OF を使用して、カタログにマウントされている Delta Sharing テーブルのバージョンを指定できるようになりました。テーブルは WITH HISTORYを使用して共有する必要があります。
WHEN NOT MATCHED BY ソース for MERGE INTO のサポート
MERGE INTO に WHEN NOT MATCHED BY SOURCE 句を追加して、マージ条件に基づいてソース テーブルと一致しない選択したテーブルの行を更新または削除できるようになりました。新しい句は、SQL、Python、Scala、Java で使用できます。「MERGE INTO」を参照してください。
CONVERT TO DELTA の統計収集を最適化
CONVERT TO DELTA操作の統計収集が大幅に高速化されました。これにより、効率のために NO STATISTICS を使用する可能性のあるワークロードの数が減ります。
Unity Catalog でのテーブルのドロップ解除のサポート
この機能は、当初、パブリック プレビューでリリースされました。 2023年10月25日現在、GAです。
ドロップしてから 7 日以内であれば、既存のスキーマでドロップされた管理テーブルまたは外部テーブルをアンドロップできるようになりました。UNDROP と SHOW TABLES DROPPEDを参照してください。
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:
- 3.8.0 から 3.8.2 へのファイルロック
- platform2.5.4 から 2.6.0 へのディレクトリ
- 58.0.4 から 61.2.0 への setuptools
-
アップグレードされた R ライブラリ:
-
アップグレードされた Java ライブラリ:
- io.delta.delta-sharing-spark_2.12 を 0.5.2 から 0.6.2 に変更
- org.apache.hive.hive-storage-api 2.7.2 から 2.8.1 へ
- org.apache.parquet.parquet-column 1.12.3-databricks-0001 から 1.12.3-databricks-0002 へ
- org.apache.parquet.parquet-common 1.12.3-databricks-0001 から 1.12.3-databricks-0002 へ
- org.apache.parquet.parquet-エンコーディング 1.12.3-databricks-0001 から 1.12.3-databricks-0002 へ
- org.apache.parquet.parquet-format-structures 1.12.3-databricks-0001 から 1.12.3-databricks-0002 へ
- org.apache.parquet.parquet-hadoop 1.12.3-databricks-0001 から 1.12.3-databricks-0002 へ
- org.apache.parquet.parquet-jackson 1.12.3-databricks-0001 から 1.12.3-databricks-0002 へ
- org.tukaani.xz を 1.8 から 1.9 に変更
Apache Spark
Databricks Runtime 12.1 には Apache Spark 3.3.1 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 12.0 (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。
- [スパーク-41405] [SC-119769][12.1.0] 「[SC-119411][sql] 列解決ロジックを一元化する」および「[SC-117170][spark-41338][SQL] 同じアナライザー バッチ内の外部参照と通常の列を解決する」を元に戻す
- [SPARK-41405] [SC-119411][sql] 列解決ロジックを一元化
- [SPARK-41859] [SC-119514][sql] CreateHiveTableAsSelectCommandが上書きフラグを正しく設定すべき
- [SPARK-41659] [SC-119526][connect][12.X] PySpark.sql.connect.readwriter で doctest を有効にする
- [SPARK-41858] [SC-119427][sql] デフォルト値機能による ORC リーダーのパフォーマンス低下を修正
- [SPARK-41807] [SC-119399][core] 存在しないエラークラスを削除します: UNSUPPORTED_FEATURE。DISTRIBUTE_BY
- [SPARK-41578] [12.x] [sc-119273] [SQL] _LEGACY_ERROR_TEMP_2141に名前を割り当てる
- [SPARK-41571] [SC-119362][sql] _LEGACY_ERROR_TEMP_2310に名前を割り当てる
- [SPARK-41810] [SC-119373][connect] SparkSession.createデータフレーム の辞書のリストから名前を推測
- [SPARK-40993] [SC-119504][SPARK-41705][接続][12.x] Spark Connect のドキュメントとスクリプトを dev/ と Python のドキュメントに移動する
- [SPARK-41534] [SC-119456][接続][SQL][12.x] Spark Connect の初期クライアント モジュールのセットアップ
- [スパーク-41365] [SC-118498][ui][3.3] 特定の yarn 環境でプロキシの Stages UI ページの読み込みに失敗する
- [SPARK-41481] [SC-118150][core][SQL]
INVALID_TYPED_LITERALを再利用_LEGACY_ERROR_TEMP_0020 - [SPARK-41049] [SC-119305][sql] ステートフルな式の処理を再検討する
- [SPARK-41726] [SC-119248][sql] 削除
OptimizedCreateHiveTableAsSelectCommand - [SPARK-41271] [SC-118648][sc-118348][SQL] パラメータ化されたSQLクエリのサポート
sql() - [SPARK-41066] [SC-119344][接続][Python]
DataFrame.sampleByを実装し、DataFrame.stat.sampleBy - [SPARK-41407] [SC-119402][sc-119012][SQL][すべてのテスト] v1の書き込みをWriteFilesに引き出します
- [SPARK-41565] [SC-118868][sql] エラークラスを追加
UNRESOLVED_ROUTINE - [SPARK-41668] [SC-118925][sql] NULLを渡すとDECODE関数が間違った結果を返す
- [SPARK-41554] [SC-119274] 小数点以下のスケールがm減少した場合の小数点以下のスケールの変更を修正
- [SPARK-41065] [SC-119324][接続][Python]
DataFrame.freqItemsを実装し、DataFrame.stat.freqItems - [SPARK-41742] [SC-119404][SPARK-41745][接続][12.x] doc テストを再度有効にし、欠落している列のエイリアスを count() に追加します
- [SPARK-41069] [SC-119310][接続][Python]
DataFrame.approxQuantileを実装し、DataFrame.stat.approxQuantile - [SPARK-41809] [SC-119367][接続][Python] DataType スキーマをサポートする
from_json関数を作成 - [SPARK-41804] [SC-119382][sql] UDTの配列に対して正しい要素サイズを
InterpretedUnsafeProjectionで選択 - [SPARK-41786] [SC-119308][接続][Python] 重複排除ヘルパー関数
- [SPARK-41745] [SC-119378][spark-41789][12.X] 行
createDataFrameのサポートリストを作成 - [SPARK-41344] [SC-119217][sql] SupportsCatalogOptionsカタログにテーブルが見つからない場合のエラーをより明確に
- [SPARK-41803] [SC-119380][接続][Python] 不足している機能を追加
log(arg1, arg2) - [SPARK-41808] [SC-119356][接続][Python] Make JSON 関数のサポート オプション
- [SPARK-41779] [SC-119275][SPARK-41771][CONNECT][Python] サポートフィルターを作成して選択
__getitem__ - [SPARK-41783] [SC-119288][spark-41770][CONNECT][Python] カラムオペレーションのサポートをなしにする
- [SPARK-41440] [SC-119279][接続][Python] 一般的なサンプルのキャッシュ演算子を避けてください。
- [SPARK-41785] [SC-119290][接続][Python] インプリメント
GroupedData.mean - [SPARK-41629] [SC-119276][connect] リレーションおよびエクスプレッションにおけるプロトコル拡張のサポート
- [SPARK-41417] [SC-118000][core][SQL]
_LEGACY_ERROR_TEMP_0019の名前を次のように変更INVALID_TYPED_LITERAL - [SPARK-41533] [SC-119342][connect][12.X] Spark Connectサーバー/クライアントの適切なエラー処理
- [SPARK-41292] [SC-119357][接続][12.X] PySpark.sql.window 名前空間のサポート ウィンドウ
- [SPARK-41493] [SC-119339][接続][Python] csv 関数のサポート オプションの作成
- [SPARK-39591] [SC-118675][ss] 非同期進行状況追跡
- [SPARK-41767] [SC-119337][接続][Python][12.x] 道具
Column.{withField, dropFields} - [SPARK-41068] [SC-119268][接続][Python] インプリメント
DataFrame.stat.corr - [SPARK-41655] [SC-119323][connect][12.X] PySpark.sql.connect.columnでdoctestsを有効にする
- [SPARK-41738] [SC-119170][connect] SparkSessionキャッシュにClientIdを混在させる
- [SPARK-41354] [SC-119194][接続] プロトに
RepartitionByExpressionを追加 - [SPARK-41784] [SC-119289][接続][Python] 欠落している
__rmod__を列に追加 - [SPARK-41778] [SC-119262][sql] ArrayAggregateにエイリアス「reduce」を追加
- [SPARK-41067] [SC-119171][接続][Python] インプリメント
DataFrame.stat.cov - [SPARK-41764] [SC-119216][接続][Python] 内部文字列の op 名を FunctionRegistry と一致させる
- [SPARK-41734] [SC-119160][接続] カタログの親メッセージを追加
- [SPARK-41742] [SC-119263] df.groupBy().agg({"*":"count"})をサポート
- [SPARK-41761] [SC-119213][接続][Python] 算術演算を修正:
__neg__、__pow__、__rpow__ - [SPARK-41062] [SC-118182][sql]
UNSUPPORTED_CORRELATED_REFERENCEの名前をCORRELATED_REFERENCE - [SPARK-41751] [SC-119211][接続][Python] 修正
Column.{isNull, isNotNull, eqNullSafe} - [SPARK-41728] [SC-119164][接続][Python][12.x]
unwrap_udt機能を実装する - [SPARK-41333] [SC-119195][spark-41737] インプリメント
GroupedData.{min, max, avg, sum} - [SPARK-41751] [SC-119206][接続][Python] 修正
Column.{bitwiseAND, bitwiseOR, bitwiseXOR} - [SPARK-41631] [SC-101081][sql] Aggregateでの暗黙的な横列エイリアス解決をサポート
- [SPARK-41529] [SC-119207][接続][12.X] SparkSession.stopを実装
- [SPARK-41729] [SC-119205][core][SQL][12.x]
_LEGACY_ERROR_TEMP_0011の名前を次のように変更UNSUPPORTED_FEATURE.COMBINATION_QUERY_RESULT_CLAUSES - [SPARK-41717] [SC-119078][接続][12.X] LogicalPlanでの印刷と repr_html の重複排除
- [SPARK-41740] [SC-119169][接続][Python] インプリメント
Column.name - [SPARK-41733] [SC-119163][sql][SS] ルールResolveWindowTimeにツリーパターンベースのプルーニングを適用する
- [SPARK-41732] [SC-119157][sql][SS] ルールSessionWindowingにツリーパターンベースのプルーニングを適用
- [SPARK-41498] [SC-119018] Unionを通じてメタデータを伝播
- [SPARK-41731] [SC-119166][接続][Python][12.x] 列アクセサーを実装する
- [SPARK-41736] [SC-119161][接続][Python]
pyspark_types_to_proto_typesはサポートする必要がありますArrayType - [SPARK-41473] [SC-119092][接続][Python]
format_number機能の実装 - [SPARK-41707] [SC-119141][connect][12.X] Spark ConnectにカタログAPIを実装
- [SPARK-41710] [SC-119062][接続][Python] 実装
Column.between - [SPARK-41235] [SC-119088][sql][Python]高次関数:array_compact実装
- [SPARK-41518] [SC-118453][sql] エラークラスに名前を割り当てる
_LEGACY_ERROR_TEMP_2422 - [SPARK-41723] [SC-119091][接続][Python]
sequence機能の実装 - [SPARK-41703] [SC-119060][接続][Python] NullType と typed_null をリテラルで組み合わせる
- [SPARK-41722] [SC-119090][接続][Python] 欠落している3つのタイムウィンドウ関数を実装
- [SPARK-41503] [SC-119043][接続][Python] パーティション変換関数の実装
- [SPARK-41413] [SC-118968][sql] パーティションキーが一致しない場合のStorage-Partitioned Joinでのシャッフルを避けるが、結合式には互換性がある
- [SPARK-41700] [SC-119046][接続][Python] 削除
FunctionBuilder - [SPARK-41706] [SC-119094][接続][Python]
pyspark_types_to_proto_typesはサポートすべきMapType - [SPARK-41702] [SC-119049][接続][Python] 無効な列操作を追加
- [SPARK-41660] [SC-118866][sql] メタデータ列が使用されている場合にのみ伝播します
- [SPARK-41637] [SC-119003][SQL] 全員で並べ替える
- [SPARK-41513] [SC-118945][sql] マッパーごとの行数メトリクスを収集するアキュムレータを実装
- [SPARK-41647] [SC-119064][connect][12.X] PySpark.sql.connect.functionsのdocstringの重複排除
- [SPARK-41701] [SC-119048][接続][Python] 列演算サポートの作成
decimal - [SPARK-41383] [SC-119015][spark-41692][SPARK-41693]
rollup、cube、およびpivot - [SPARK-41635] [SC-118944][SQL] 全員でグループ化
- [SPARK-41645] [SC-119057][connect][12.X] PySpark.sql.connect.データフレーム の docstring の重複排除
- [SPARK-41688] [SC-118951][接続][Python] エクスプレッションを expressions.py に移動
- [SPARK-41687] [SC-118949][connect] PySpark.sql.connect.グループのdocstringsの重複排除
- [SPARK-41649] [SC-118950][connect] PySpark.sql.connect.window の docstring の重複排除
- [SPARK-41681] [SC-118939][connect] グループ化されたデータを group.py に出力
- [SPARK-41292] [SC-119038][SPARK-41640][SPARK-41641][接続][Python][12.x]
Window関数を実装する - [SPARK-41675] [SC-119031][sc-118934][CONNECT][Python][12.X] Make Column opのサポート
datetime - [SPARK-41672] [SC-118929][接続][Python] 非推奨の機能を有効にする
- [SPARK-41673] [SC-118932][接続][Python] インプリメント
Column.astype - [SPARK-41364] [SC-118865][接続][Python]
broadcast機能の実装 - [SPARK-41648] [SC-118914][connect][12.X] PySpark.sql.connect.readwriter の docstring の重複排除
- [SPARK-41646] [SC-118915][connect][12.X] PySpark.sql.connect.sessionのdocstringの重複排除
- [SPARK-41643] [SC-118862][connect][12.X] PySpark.sql.connect.column の docstring の重複排除
- [SPARK-41663] [SC-118936][接続][Python][12.x] 残りの Lambda 関数を実装する
- [SPARK-41441] [SC-118557][sql] ホスト外部参照に子出力が不要な生成をサポート
- [SPARK-41669] [SC-118923][sql] canCollapseExpressions の早期プルーニング
- [SPARK-41639] [SC-118927][sql][PROTOBUF] : SchemaConverters から ScalaReflectionLock を削除する
- [SPARK-41464] [SC-118861][接続][Python] 実装
DataFrame.to - [SPARK-41434] [SC-118857][接続][Python] 初期
LambdaFunction実装 - [SPARK-41539] [SC-118802][sql] LogicalRDDの論理プランの出力に対する統計と制約の再マッピング
- [SPARK-41396] [SC-118786][sql][PROTOBUF] OneOfフィールドのサポートと再帰チェック
- [SPARK-41528] [SC-118769][connect][12.X] Spark ConnectとPySpark APIの名前空間をマージ
- [SPARK-41568] [SC-118715][sql] _LEGACY_ERROR_TEMP_1236に名前を割り当てる
- [SPARK-41440] [SC-118788][接続][Python] 実装
DataFrame.randomSplit - [SPARK-41583] [SC-118718][sc-118642][CONNECT][protobuf] 依存関係を指定してSpark Connectとprotobufを setup.py に追加
- [SPARK-27561] [SC-101081][12.x][SQL] プロジェクトでの暗黙的な横方向の列エイリアス解決をサポート
- [SPARK-41535] [SC-118645][sql]
InterpretedUnsafeProjectionのカレンダー間隔フィールドに null を正しく設定するようにしました。InterpretedMutableProjection - [SPARK-40687] [SC-118439][sql] データマスキング組み込み関数「mask」をサポート
- [SPARK-41520] [SC-118440][sql] AND_OR TreePattern を分割して AND と OR の TreePatterns を分離
- [SPARK-41349] [SC-118668][接続][Python] データフレーム.hint を実装
- [SPARK-41546] [SC-118541][接続][Python]
pyspark_types_to_proto_typesStructTypeをサポートする必要があります。 - [SPARK-41334] [SC-118549][接続][Python] プロト
SortOrderリレーションからエクスプレッションへの移動 - [SPARK-41387] [SC-118450][ss] Triggerの Kafka データソースから現在の終了オフセットをアサートします。
- [SPARK-41508] [SC-118445][core][SQL]
_LEGACY_ERROR_TEMP_1180の名前をUNEXPECTED_INPUT_TYPEに変更して削除_LEGACY_ERROR_TEMP_1179 - [SPARK-41319] [SC-118441][接続][Python] インプリメントカラム。{いつ、 それ以外の場合} と関数
whenUnresolvedFunction - [SPARK-41541] [SC-118460][sql] SQLShuffleWriteMetricsReporter.decRecordsWritten()の誤った子メソッドの呼び出しを修正
- [SPARK-41453] [SC-118458][接続][Python] 実装
DataFrame.subtract - [SPARK-41248] [SC-118436][sc-118303][SQL] 「spark.sql.JSON.enablePartialResults」を使用して、 JSON 部分的な結果を有効/無効にします
- [スパーク-41437] 「[SC-117601][sql] v1 書き込みフォールバックのために入力クエリを 2 回最適化しない」を元に戻す
- [SPARK-41472] [SC-118352][接続][Python] 残りの文字列/バイナリ関数を実装
- [SPARK-41526] [SC-118355][接続][Python] インプリメント
Column.isin - [SPARK-32170] [SC-118384] [CORE] ステージタスクのメトリクスを通じて投機を改善します。
- [SPARK-41524] [SC-118399][ss] RocksDBConf での使用について、StateStoreConf の SQLConf と extraOptions を区別する
- [SPARK-41465] [SC-118381][sql] エラークラスに名前を割り当てる _LEGACY_ERROR_TEMP_1235
- [SPARK-41511] [SC-118365][sql] LongToUnsafeRowMapのサポートがDuplicatedKeyを無視する
- [SPARK-41409] [SC-118302][core][SQL]
_LEGACY_ERROR_TEMP_1043の名前を次のように変更WRONG_NUM_ARGS.WITHOUT_SUGGESTION - [SPARK-41438] [SC-118344][接続][Python] 実装
DataFrame.colRegex - [SPARK-41437] [SC-117601][sql] v1書き込みフォールバックで入力クエリを2回最適化しない
- [SPARK-41314] [SC-117172][sql] エラークラスに名前を割り当てる
_LEGACY_ERROR_TEMP_1094 - [SPARK-41443] [SC-118004][sql] エラークラス_LEGACY_ERROR_TEMP_1061に名前を割り当てる
- [SPARK-41506] [SC-118241][接続][Python] DataType をサポートするように LiteralExpression をリファクタリング
- [SPARK-41448] [SC-118046] FileBatchWriter と FileFormatWriter で MR ジョブ ID を一致させる
- [SPARK-41456] [SC-117970][sql] try_castのパフォーマンスを改善
- [SPARK-41495] [SC-118125][接続][Python]
collection機能の実装: P~Z - [SPARK-41478] [SC-118167][sql] エラークラスに名前を割り当てる _LEGACY_ERROR_TEMP_1234
- [SPARK-41406] [SC-118161][sql]
NUM_COLUMNS_MISMATCHのエラーメッセージをリファクタリングして、より汎用的にします - [SPARK-41404] [SC-118016][sql]
ColumnVectorUtils#toBatchをリファクタリングして、ColumnarBatchSuite#testRandomRowsテストをよりプリミティブなデータ型に - [SPARK-41468] [SC-118044][sql] EquivalentExpressionsのPlanExpression処理を修正
- [SPARK-40775] [SC-118045][sql] V2ファイルスキャンの重複する説明エントリを修正
- [SPARK-41492] [SC-118042][接続][Python] MISC 関数の実装
- [SPARK-41459] [SC-118005][sql] Thriftサーバー操作ログの出力が空になる問題を修正
- [SPARK-41395] [SC-117899][sql]
InterpretedMutableProjectionsetDecimalを使用して、安全でない行の小数点に null 値を設定すべき - [SPARK-41376] [SC-117840][core][3.3] エグゼキューター開始時のNetty preferDirectBufsチェックロジックを修正
- [SPARK-41484] [SC-118159][SC-118036][CONNECT][Python][12.x]
collection機能の実装:E~M - [SPARK-41389] [SC-117426][core][SQL]
WRONG_NUM_ARGSの代わりに再利用_LEGACY_ERROR_TEMP_1044 - [SPARK-41462] [SC-117920][sql] 日付とタイムスタンプのタイプがTimestampNTZにアップキャストできる
- [SPARK-41435] [SC-117810][sql]
expressionsが空でない場合、curdate()のinvalidFunctionArgumentsErrorを呼び出すように変更 - [SPARK-41187] [SC-118030][core] ExecutorLostが発生するとAppStatusListenerでLiveExecutor MemoryLeakが発生する
- [SPARK-41360] [SC-118083][core] エグゼキューターが失われた場合、BlockManagerの再登録を回避します
- [SPARK-41378] [SC-117686][sql] DS v2 の列統計をサポート
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_LEGACY_ERROR_TEMP_0055の名前を次のように変更UNCLOSED_BRACKETED_COMMENT
メンテナンスの更新
「Databricks Runtime 12.1 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 20.04.5 LTS
- Java の:Zulu 8.64.0.19-CA-linux64
- Scala : 2.12.14
- Python : 3.9.5
- R :4.2.2
- Delta Lake : 2.2.0
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 |
|---|---|---|---|---|---|
アルゴン2-CFFI | 21.3.0 | argon2-cffi-結合 | 21.2.0 | アストトークンズ | 2.0.5 |
属性 | 21.4.0 | バックコール | 0.2.0 | backports.entry-points-selectable | 1.2.0 |
美しいスープ4 | 4.11.1 | 黒い | 22.3.0 | ブリーチ | 4.1.0 |
ボト3 | 1.21.32 | ボトコア | 1.24.32 | 認証 | 2021.10.8 |
cffi | 1.15.0 | シャルデ | 4.0.0 | 文字セット・ノーマライザー | 2.0.4 |
クリック | 8.0.4 | 暗号化手法 | 3.4.8 | サーマルサイクラー | 0.11.0 |
シトン | 0.29.28 | DBUSPython | 1.2.16 | デバッグ | 1.5.1 |
デコレータ | 5.1.1 | デフューズドXML | 0.7.1 | ディストリビューション | 0.3.6 |
docstring-to-markdown | 0.11 | エントリポイント | 0.4 | 実行 | 0.8.3 |
facets-概要 | 1.0.0 | fastjsonスキーマ | 2.16.2 | ファイルロック | 3.8.2 |
fonttools | 4.25.0 | イドナ | 3.3 | ipykernel(英語) | 6.15.3 |
アイパイソン | 8.5.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
ジェダイ | 0.18.1 | ジンジャ2 | 2.11.3 | jmespathの | 0.10.0 |
ジョブリブ | 1.1.0 | jsonschema(jsonschema) | 4.4.0 | jupyter-クライアント | 6.1.12 |
jupyter_core | 4.11.2 | jupyterlab-pygmentsの | 0.1.2 | jupyterlab-widgetsの | 1.0.0 |
キウイソルバー | 1.3.2 | マークアップセーフ | 2.0.1 | Matplotlib | 3.5.1 |
matplotlib-インライン | 0.1.2 | マッケイブ | 0.7.0 | ミスチューン | 0.8.4 |
mypy-extensions | 0.4.3 | NBクライアント | 0.5.13 | NBコンバート | 6.4.4 |
NBフォーマット | 5.3.0 | ネスト-アシンシオ | 1.5.5 | ノードenv | 1.7.0 |
ノートブック | 6.4.8 | ナムピー | 1.21.5 | 包装 | 21.3 |
pandas | 1.4.2 | pandocフィルター | 1.5.0 | パルソ | 0.8.3 |
パススペック | 0.9.0 | パッツィ | 0.5.2 | pexpect | 4.8.0 |
ピクルシェア | 0.7.5 | 枕 | 9.0.1 | 種 | 21.2.4 |
プラットフォームディレクトリ | 2.6.0 | Plotly | 5.6.0 | プラギー | 1.0.0 |
prometheus-クライアント | 0.13.1 | プロンプトツールキット | 3.0.20 | プロトブフ | 3.19.4 |
psutil の | 5.8.0 | サイコップ2 | 2.9.3 | PTYPROCESSの | 0.7.0 |
ピュア評価 | 0.2.2 | ピアロー | 7.0.0 | pycparser | 2.21 |
パイフレーク | 2.5.0 | ピグメント | 2.11.2 | PyGObject | 3.36.0 |
pyodbc | 4.0.32 | pyparsing (英語) | 3.0.4 | パイライト | 1.1.283 |
ピルシステント | 0.18.0 | Python-dateutil | 2.8.2 | Python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 |
Python-lsp-server | 1.6.0 | ピッツ | 2021.3 | ピズム | 22.3.0 |
要求 | 2.27.1 | リクエスト-unixsocket | 0.2.0 | 縄 | 0.22.0 |
S3トランスファー | 0.5.0 | Scikit-Learn | 1.0.2 | scipy(サイピー) | 1.7.3 |
シーボーン | 0.11.2 | Send2Trash(センド2トラッシュ) | 1.8.0 | セットアップツール | 61.2.0 |
6 | 1.16.0 | スープふるい | 2.3.1 | ssh-import-id | 5.10 |
スタックデータ | 0.2.0 | 統計モデル | 0.13.2 | 持久力 | 8.0.1 |
テルミナド | 0.13.1 | テストパス | 0.5.0 | スレッドプールctl | 2.2.0 |
トークン化-RT | 4.2.1 | トムリ | 1.2.2 | 竜巻 | 6.1 |
トレイトレット | 5.1.1 | typing_extensions | 4.1.1 | ujson | 5.1.0 |
無人アップグレード | 0.1 | urllib3 の | 1.26.9 | virtualenv | 20.8.0 |
WC幅 | 0.2.5 | webエンコーディング | 0.5.1 | パッチ | 1.0.3 |
輪 | 0.37.0 | widgetsnb拡張機能 | 3.6.1 | ヤップ | 0.31.0 |
インストールされている R ライブラリ
R ライブラリは、2022-11-11 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 |
|---|---|---|---|---|---|
矢 | 10.0.0 | アスクパス | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
バックポート | 1.4.1 | 基 | 4.2.2 | base64enc | 0.1-3 |
bit | 4.0.4 | ビット64 | 4.0.5 | ブロッブ | 1.2.3 |
ブート | 1.3-28 | 醸成 | 1.0-8 | ブリオ | 1.1.3 |
箒 | 1.0.1 | bslibの | 0.4.1 | カケム | 1.0.6 |
コール | 3.7.3 | キャレット | 6.0-93 | セルレンジャー | 1.1.0 |
クロン | 2.3-58 | クラス | 7.3-20 | CLI | 3.4.1 |
clipr | 0.8.0 | 時計 | 0.6.1 | クラスター | 2.1.4 |
コードツール | 0.2-18 | カラースペース | 2.0-3 | コモンマーク | 1.8.1 |
コンパイラ | 4.2.2 | コンフィグ | 0.3.1 | CPP11の | 0.4.3 |
クレヨン | 1.5.2 | 資格情報 | 1.3.2 | Curl | 4.3.3 |
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インストール済み Java and Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスター版)
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|---|---|---|
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org.datanucleus (英語) | javax.jdo | 3.2.0-m3 |
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組織Scala-lang | Scala-compiler_2.12 | 2.12.14 |
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org.spark-project.spark です。 | 未使用 | 1.0.0 |
org.threetenさん | スリーテンエクストラ | 1.5.0 |
org.tukaani | xz | 1.9 |
org.typelevel | algebra_2.12 | 2.0.1 |
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