Databricks Runtime 4.0 (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。
Databricks は 2018 年 3 月にこのバージョンをリリースしました。
このリリースは 2018 年 11 月 1 日に廃止されました。 Databricks Runtime の廃止ポリシーとスケジュールの詳細については、「Databricks サポート ライフサイクル」を参照してください。
次のリリースノートでは、 Databricks Runtime 4.0, powered by Apache Sparkに関する情報を提供しています。
変更と改善
-
JSON データソースは、エンコーディングを UTF-8 と想定するのではなく、自動検出を試みるようになりました。 自動検出が失敗した場合、ユーザーは charset オプションを指定して特定のエンコーディングを強制できます。 「文字セットの自動検出」を参照してください。
-
構造化ストリーミングでの Spark MLlib パイプラインを使用したスコアリングと予測は完全にサポートされています。
-
Databricks ML モデルのエクスポートは完全にサポートされています。 この機能を使用すると、Databricks で Spark MLlib モデルをトレーニングし、関数呼び出しでエクスポートし、選択したシステムで Databricks ライブラリを使用してモデルをインポートし、新しいデータをスコアリングできます。
-
新しい Spark データソースの実装により、 Azure Synapse Analytics. 「Spark - Synapse アナリティクス コネクタ」を参照してください。
-
from_json関数のスキーマは、常に null 許容スキーマに変換されるようになりました。つまり、ネストされたフィールドを含むすべてのフィールドが null 許容です。 これにより、データがスキーマと互換性を持つようになり、データにフィールドが欠落しており、ユーザー指定のスキーマでフィールドが null 非許容として宣言されている場合に、データを Parquet に書き込んだ後の破損を防ぐことができます。 -
インストールされている Python ライブラリの一部をアップグレードしました。
- 先物:3.1.1から3.2.0まで
- Pandas: 0.18.1 から 0.19.2 まで
- pyarrow: 0.4.1 から 0.8.0 まで
- setuptools: 38.2.3 から 38.5.1 まで
- 竜巻:4.5.2から4.5.3
-
インストールされているいくつかのRライブラリをアップグレードしました。 インストールされている R ライブラリを参照してください。
-
AWS Java SDK を 1.11.126 から 1.11.253 にアップグレードしました。
-
SQL Server JDBC ドライバーを 6.1.0.jre8 から 6.2.2.jre8 にアップグレードしました。
-
PostgreSQL JDBC ドライバを 9.4-1204-jdbc41 から 42.1.4 にアップグレードしました。
Apache Spark
Databricks Runtime 4.0 には Apache Spark 2.3.0 が含まれています。
Core、PySpark、および Spark SQL
主な特長
- ベクトル化されたORCリーダー : [SPARK-16060]: ベクトル化(2-5x)によりORCスキャンのスループットを大幅に向上させる新しいORCリーダーのサポートが追加されました。 リーダーを有効にするために、ユーザーは
spark.sql.orc.implをnativeに設定できます。 - Spark History Server V2 : [SPARK-18085]: より効率的なイベント ストレージ メカニズムを使用して、大規模なアプリケーションのスケーラビリティを向上させる新しい Spark 履歴サーバー (SHS) バックエンド。
- データソースAPI V2:[スパーク-15689][スパーク-22386]: APIで新しいデータソースをプラグインするための実験的なSpark 。新しいAPIは、V1 APIのいくつかの制限に対処しようと試み、高性能で保守が容易で拡張可能な外部データソースの開発を促進することを目的としています。 この API はまだ活発な開発中であり、破壊的変更が予想されます。
- PySpark のパフォーマンス強化: [スパーク-22216][スパーク-21187]: 高速なデータシリアル化とベクトル化された実行により、Python のパフォーマンスと相互運用性が大幅に向上しました。
パフォーマンスと安定性
- [SPARK-21975]: コストベースのオプティマイザーでのヒストグラムのサポート。
- [SPARK-20331]:Hiveパーティションプルーニングの述語プッシュダウンのサポートが改善されました。
- [SPARK-19112]: ZStandard 圧縮コーデックのサポート。
- [SPARK-21113]:スピルリーダーでディスクI/Oコストを償却するための先読み入力ストリームのサポート。
- 【スパーク-22510】[スパーク-22692]【スパーク-21871】: Java メソッドと Java コンパイラ定数プールの制限で 64KB の JVM バイトコード制限に達しないように、codegen フレームワークをさらに安定させます。
- [SPARK-23207]:特定の手術症例でデータフレームの連続したシャッフル+再パーティションが誤った回答につながる可能性があるというSparkの長年のバグを修正しました。
- [スパーク-22062][スパーク-17788][スパーク-21907]: OOM のさまざまな原因を修正します。
- [スパーク-22489]【スパーク-22916】[スパーク-22895][スパーク-20758][スパーク-22266]【スパーク-19122】[スパーク-22662]【スパーク-21652】: ルールベースのオプティマイザとプランナの機能強化。
その他の注目すべき変更点
- [SPARK-20236]:Hiveスタイルの動的パーティション上書きセマンティクスをサポートします。
- [SPARK-4131]: クエリからファイルシステムに直接データを書き込む
INSERT OVERWRITE DIRECTORYをサポートします。 - [スパーク-19285][スパーク-22945][SPARK-21499][スパーク-20586][スパーク-20416][スパーク-20668]: UDF の機能強化。
- [スパーク-20463][スパーク-19951][スパーク-22934]【スパーク-21055】[スパーク-17729][スパーク-20962][スパーク-20963][スパーク-20841]【スパーク-17642】[スパーク-22475][スパーク-22934]: ANSI SQL コンプライアンスと Hive 互換性が向上しました。
- [SPARK-20746]: より包括的な SQL 組み込み関数。
- [SPARK-21485]: 組み込み関数の Spark SQL ドキュメントの生成。
- [SPARK-19810]: Scala
2.10のサポートを削除しました。 - [SPARK-22324]:矢印を
0.8.0に、ネットティを4.1.17にアップグレードします。
構造化ストリーミング
連続処理
- ユーザーコードを 1 行変更するだけで、ミリ秒未満のエンドツーエンドのレイテンシでストリーミングクエリを実行できる新しい実行エンジンです。 詳細については、プログラミング ガイドを参照してください。
ストリーム-ストリームJOIN
- データの 2 つのストリームを結合し、一致するタプルが他のストリームに到着するまで行をバッファリングする機能。 述部をイベント時間列に対して使用して、保持する必要がある状態の量を制限できます。
ストリーミング API V2
- 新しいソースとシンクをプラグインするための実験的な API で、バッチ、マイクロバッチ、および連続実行で機能します。 この API はまだ活発に開発中であり、破壊的変更が予想されます。
MLlib
ハイライト
- ML Prediction は、更新された APIを使用して、構造化ストリーミングで動作するようになりました。 詳細は以下をご覧ください。
新しく改善された API
-
[SPARK-21866]: データフレーム (Scala/Java/Python) への画像の読み取りに対する組み込みサポート。
-
[SPARK-19634]: ベクトル列に対する記述的要約統計のための データフレーム 関数 (Scala/Java)。
-
[SPARK-14516]: クラスタリング アルゴリズムの調整用
ClusteringEvaluator、Cosine シルエットと squared Euclidean silhouette メトリクス (Scala/Java/Python) をサポートします。 -
[SPARK-3181]:Huber損失によるロバストな線形回帰(Scala/Java/Python)。
-
[SPARK-13969]:
FeatureHasherトランスフォーマー (Scala/Java/Python)。 -
複数の機能トランスフォーマーの複数列のサポート:
- [SPARK-13030]:
OneHotEncoderEstimator(Scala/Java/Python) - [SPARK-22397]:
QuantileDiscretizer(Scala/Java) - [SPARK-20542]:
Bucketizer(Scala/Java/Python)
- [SPARK-13030]:
-
[SPARK-21633] および SPARK-21542]: Python のカスタム パイプライン コンポーネントのサポートが改善されました。
新機能
- [SPARK-21087]:
CrossValidatorとTrainValidationSplitは、フィッティング時にすべてのモデルを収集できます (Scala/Java)。 これにより、すべての適合モデルを検査または保存できます。 - [SPARK-19357]: メタアルゴリズム
CrossValidator、TrainValidationSplit、OneVsRestは、並列 Spark ジョブで複数のサブモデルを適合させるための並列処理 Param をサポートします。 - [SPARK-17139]: 多項ロジスティック回帰 (Scala/Java/Python) のモデル概要
- [SPARK-18710]:GLMにオフセットを追加します。
- [SPARK-20199]:
GBTClassifierとGBTRegressorにfeatureSubsetStrategyパラメータを追加しました。これを使用して特徴をサブサンプリングすると、トレーニング速度が大幅に向上します。このオプションは、xgboostの主要な強みです。
その他の注目すべき変更点
- [SPARK-22156]:
num回の反復によるWord2Vec学習率のスケーリングを修正しました。新しい学習率は、元のWord2VecC コードと一致するように設定されており、トレーニングからより良い結果が得られるはずです。 - [SPARK-22289]: Matrix パラメーターの
JSONサポートを追加 (これにより、係数の境界を使用する際のLogisticRegressionModelでの ML 永続性のバグが修正されました。 - [SPARK-22700]:
Bucketizer.transformがNaN. Param のhandleInvalidが "skip" に設定されている場合、Bucketizerは、別の (無関係な) 列にNaN値がある場合、入力列に有効な値を持つ行を削除します。 - [SPARK-22446]:Catalyst オプティマイザーが「エラー」に設定されている場合
StringIndexerModel``handleInvalid誤った「見えないラベル」例外をスローすることがありました。これは、述語のプッシュダウンにより、フィルタリングされたデータで発生する可能性があり、入力データセットから無効な行が既にフィルタリングされた後でもエラーが発生します。 - [SPARK-21681]: 多項ロジスティック回帰のエッジケースのバグを修正し、一部の機能の分散がゼロの場合に係数が正しくなくなっていました。
- 主な最適化:
- [SPARK-22707]:
CrossValidatorのメモリ消費量を削減しました。 - [SPARK-22949]:
TrainValidationSplitのメモリ消費量を削減しました。 - [SPARK-21690]:
Imputer、データに対して 1 回のパスを使用してトレーニングする必要があります。 - [SPARK-14371]:
OnlineLDAOptimizerは、各ミニバッチのドライバーへの統計の収集を回避します。
- [SPARK-22707]:
SparkR
SparkR2.3.0 リリースの の主な焦点は、UDF の安定性を向上させ、既存の にいくつかの新しいSparkR ラッパーを追加することでした。API
主な特長
- SQL と R の間の関数パリティの向上
- [SPARK-22933]:
withWatermark、trigger、partitionBy、ストリームストリーム結合のための構造化ストリーミング API 。 - [SPARK-21266]: DDL 形式のスキーマをサポートする SparkR UDF。
- [スパーク-20726][スパーク-22924][スパーク-22843]: いくつかの新しい データフレーム API ラッパー。
- [スパーク-15767][スパーク-21622][スパーク-20917][スパーク-20307][スパーク-20906]: いくつかの新しい SparkML API ラッパー。
GraphXの
最適化
- [SPARK-5484]:Pregelは
StackOverflowErrorsを避けるために定期的にチェックポイントを作成するようになりました。 - [SPARK-21491]:いくつかの場所でパフォーマンスがわずかに改善されました。
非推奨
Python
- [SPARK-23122]:PySpark の
SQLContextとCatalogの UDF のregister*を廃止
MLlib
- [SPARK-13030]:
OneHotEncoderは非推奨であり、3.0 で削除されます。 新しいOneHotEncoderEstimatorに置き換えられました。OneHotEncoderEstimatorは 3.0 でOneHotEncoderに名前が変更されます (ただし、OneHotEncoderEstimatorエイリアスとして保持されます)。
挙動の変更
Spark SQL
- [SPARK-22036]:デフォルトでは、小数点間の算術演算は、正確な表現が不可能な場合に丸められた値を返します（以前のバージョンでは
NULLを返す代わりに) - [SPARK-22937]: すべての入力がバイナリの場合、SQL
elt()は出力をバイナリとして返します。 それ以外の場合は、文字列として返されます。 以前のバージョンでは、入力の種類に関係なく、常に文字列として返されていました。 - [SPARK-22895]: 最初の非決定論的述語の後にある結合/フィルターの決定論的述語も、可能であれば子演算子を通じてプッシュダウンされます。以前のバージョンでは、これらのフィルターは述部プッシュダウンの対象ではありませんでした。
- [SPARK-22771]: すべての入力がバイナリの場合、
functions.concat()は出力をバイナリとして返します。 それ以外の場合は、文字列として返されます。 以前のバージョンでは、入力の種類に関係なく、常に文字列として返されていました。 - [SPARK-22489]: いずれかの結合側がブロードキャスト可能な場合、ブロードキャスト ヒントで明示的に指定されているテーブルをブロードキャストすることを好みます。
- [SPARK-22165]: パーティション列の推論で、以前に異なる推論タイプに対して正しくない共通タイプが見つかりました。 たとえば、以前は、
double型とdate型の共通型としてdouble型になっていました。これで、このような競合の正しい共通型が見つかります。 詳細については、移行ガイドを参照してください。 - [SPARK-22100]:
percentile_approx関数は、以前はnumericタイプの入力を受け入れ、doubleタイプの結果を出力していました。 現在は、入力タイプとしてdateタイプ、timestampタイプ、numericタイプをサポートしています。 結果の型も入力型と同じに変更され、パーセンタイルにとってより妥当なものになります。 - [SPARK-21610]: 参照される列に内部の破損したレコード列 (デフォルトによって
_corrupt_recordという名前) のみが含まれている場合、生の JSON/CSV ファイルからのクエリは許可されません。 代わりに、解析された結果をキャッシュまたは保存してから、同じクエリを送信できます。 - [SPARK-23421]: Spark 2.2.1 および 2.3.0 以降、データソーステーブルにパーティションスキーマとデータスキーマの両方に存在する列がある場合、スキーマは常にランタイムで推論されます。 推論されたスキーマには、パーティション分割された列がありません。 テーブルを読み取るとき、 Spark は、データソースファイルに格納されている値ではなく、これらの重複する列のパーティション値を尊重します。 2.2.0 および 2.1.x の場合 リリースすると、推論されたスキーマはパーティション分割されますが、テーブルのデータはユーザーに表示されません (つまり、結果セットは空です)。
PySpark
- [SPARK-19732]:
na.fill()またはfillnaもブール値を受け入れ、null をブール値に置き換えます。 以前のバージョン Spark では、 PySpark はそれを無視して元のデータセット/データフレームを返します。 - [SPARK-22395]: Pandas
0.19.2PandastoPandas、createDataFrameからの など、 関連の機能を使用するには、Pandasデータフレーム 以上が必要です。 - [SPARK-22395]:Pandas関連機能のタイムスタンプ値の動作が、以前のバージョンで無視されるセッションタイムゾーンを尊重するように変更されました。
- [SPARK-23328]:
df.replaceが辞書でない場合、to_replace``valueを省略できません。以前は、他のケースではvalue省略でき、デフォルトでNoneされていましたが、これは直感に反し、エラーが発生しやすいものでした。
MLlib
- API の破壊的変更 : ロジスティック回帰モデルの概要のクラスと特性の階層が変更され、よりクリーンになり、多クラスの概要の追加により適切に対応できるようになりました。 これは、
LogisticRegressionTrainingSummaryをBinaryLogisticRegressionTrainingSummaryにキャストするユーザー・コードの破壊的変更です。 代わりに、ユーザーはmodel.binarySummaryメソッドを使用する必要があります。 詳細については 、[SPARK-17139]:を参照してください(これは@ExperimentalAPIであることに注意してください)。 これは Python の要約方法には影響せず、多項式とバイナリの両方のケースで正しく機能します。 - [SPARK-21806]:
BinaryClassificationMetrics.pr(): 最初の点 (0.0, 1.0) は誤解を招くため、精度 p が最低の再現率点と一致する (0.0, p) に置き換えられました。 - [SPARK-16957]:決定木は、分割値を選択するときに加重された中点を使用するようになりました。 これにより、モデルのトレーニングの結果が変わる可能性があります。
- [SPARK-14657]: インターセプトのない
RFormulaは、ネイティブ R の動作と一致するように、文字列用語をエンコードするときに参照カテゴリを出力するようになりました。 これにより、モデルのトレーニングの結果が変わる可能性があります。 - [SPARK-21027]:
OneVsRestで使用されるデフォルトの並列処理が 1 に設定されました (つまり、serial)です。 2.2以前のバージョンでは、並列処理のレベルはScalaのデフォルトのスレッドプールサイズに設定されていました。 これにより、パフォーマンスが変わる可能性があります。 - [SPARK-21523]:ブリーズを
0.13.2にアップグレードしました。 これには、L-BFGSの強力なWolfeライン検索における重要なバグ修正が含まれていました。 - [SPARK-15526]:JPMML依存関係がシェーディングされるようになりました。
- バグの修正による動作の変更については、「バグの修正」セクションも参照してください。
既知の問題
- [SPARK-23523][SQL]: ルール
OptimizeMetadataOnlyQueryが原因で結果が正しくありません。 - [SPARK-23406]: ストリーム ストリームの自己結合にバグがあります。
メンテナンスの更新
「Databricks Runtime 4.0 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 16.04.4 LTSの
- Java の:1.8.0_151
- Scala : 2.11.8
- Python :2.7.12(または3.5.2 Python 3を使用している場合)
- R :Rバージョン3.4.3 (2017-11-30)
- GPU クラスター : 次の NVIDIA GPU ライブラリがインストールされています。
- テスラドライバー375.66
- CUDA 8.0 (英語)
- CUDNN 6.0
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 |
|---|---|---|---|---|---|
ansi2htmlの | 1.1.1 | argparse | 1.2.1 | バックポート-ABC | 0.5 |
Boto | 2.42.0 | ボト3 | 1.4.1 | ボトコア | 1.4.70 |
ブリューワー2MPL | 1.4.1 | 認証 | 2016.2.28 | cffi | 1.7.0 |
シャルデ | 2.3.0 | コロラマ州 | 0.3.7 | configobj の | 5.0.6 |
暗号化手法 | 1.5 | サーマルサイクラー | 0.10.0 | シトン | 0.24.1 |
デコレータ | 4.0.10 | docutilsの | 0.14 | 列挙型34 | 1.1.6 |
et-xmlファイル | 1.0.1 | フリータイプ-PY | 1.0.2 | 関数 | 1.0.2 |
ヒューズピー | 2.0.4 | 先物 | 3.2.0 | ggplotの | 0.6.8 |
html5lib の | 0.999 | イドナ | 2.1 | IPアドレス | 1.0.16 |
アイパイソン | 2.2.0 | ipython-genutils | 0.1.0 | JDCALの | 1.2 |
ジンジャ2 | 2.8 | jmespathの | 0.9.0 | LLVMLITEの | 0.13.0 |
lxml の | 3.6.4 | マークアップセーフ | 0.23 | Matplotlib | 1.5.3 |
MPLD3の | 0.2 | msgpack-Python | 0.4.7 | ndg-httpsクライアント | 0.3.3 |
ナンバ | 0.28.1 | ナムピー | 1.11.1 | openpyxlの | 2.3.2 |
pandas | 0.19.2 | pathlib2 の | 2.1.0 | パッツィ | 0.4.1 |
pexpect | 4.0.1 | ピクルシェア | 0.7.4 | 枕 | 3.3.1 |
種 | 9.0.1 | 通う | 3.9 | プロンプトツールキット | 1.0.7 |
サイコップ2 | 2.6.2 | PTYPROCESSの | 0.5.1 | py4j(ピー4J) | 0.10.3 |
ピアロー | 0.8.0 | pyasn1 | 0.1.9 | pycparser | 2.14 |
ピグメント | 2.1.3 | PyGObject | 3.20.0 | pyOpenSSLの | 16.0.0 |
pyparsing (英語) | 2.2.0 | pypngの | 0.0.18 | Python | 2.7.12 |
Python-dateutil | 2.5.3 | Python-geohash | 0.8.5 | ピッツ | 2016.6.1 |
要求 | 2.11.1 | S3トランスファー | 0.1.9 | Scikit-Learn | 0.18.1 |
scipy(サイピー) | 0.18.1 | 磨ぐ | 0.32 | シーボーン | 0.7.1 |
セットアップツール | 38.5.1 | シンプルJSON | 3.8.2 | シンプル3 | 1.0 |
シングルディスパッチ | 3.4.0.3 | 6 | 1.10.0 | 統計モデル | 0.6.1 |
竜巻 | 4.5.3 | トレイトレット | 4.3.0 | urllib3 の | 1.19.1 |
virtualenv | 15.0.1 | WC幅 | 0.1.7 | 輪 | 0.30.0 |
WSGIREFの | 0.1.2 |
インストールされている R 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 |
|---|---|---|---|---|---|
aバインド | 1.4-5 | assertthat | 0.2.0 | バックポート | 1.1.1 |
基 | 3.4.3 | BH | 1.65.0-1 | バインダー | 0.1 |
bindrcpp | 0.2 | bit | 1.1-12 | ビット64 | 0.9-7 |
ビットプス | 1.0-6 | ブロッブ | 1.1.0 | ブート | 1.3-20 |
醸成 | 1.0-6 | 箒 | 0.4.3 | 車 | 2.1-6 |
キャレット | 6.0-77 | クロン | 2.3-51 | クラス | 7.3-14 |
クラスター | 2.0.6 | コードツール | 0.2-15 | カラースペース | 1.3-2 |
コモンマーク | 1.4 | コンパイラ | 3.4.3 | クレヨン | 1.3.4 |
Curl | 3.0 | CVSTの | 0.2-1 | データ.テーブル | 1.10.4-3 |
データセット | 3.4.3 | DBI | 0.7 | DDALPHAの | 1.3.1 |
デオプティマー | 1.0-8 | DESC | 1.1.1 | 開発ツール | 1.13.4 |
ダイクロマート | 2.0-0 | ダイジェスト | 0.6.12 | dimRed(ディムレッド) | 0.1.0 |
ドエムシー | 1.3.4 | dplyrの | 0.7.4 | 災害リスク軽減 | 0.0.2 |
For each | 1.4.3 | 外国の | 0.8-69 | GBMの | 2.1.3 |
ggplot2の | 2.2.1 | ギット2R | 0.19.0 | glmnet | 2.0-13 |
膠 | 1.2.0 | ガウアー | 0.1.2 | グラフィックス | 3.4.3 |
grDevicesの | 3.4.3 | グリッド | 3.4.3 | gsubfnの | 0.6-6 |
GTABLE(GTABLE) | 0.2.0 | H2O(ヘトヘオ) | 3.16.0.1 | httr | 1.3.1 |
hwriter | 1.3.2 | hwriterPlusの | 1.0-3 | イプレッド | 0.9-6 |
反復 子 | 1.0.8 | jsonlite | 1.5 | カーンラブ | 0.9-25 |
カーンスムース | 2.23-15 | ラベリング | 0.3 | 格子 | 0.20-35 |
溶岩 | 1.5.1 | レイジーバル | 0.2.1 | リトル | 0.3.2 |
LME4の | 1.1-14 | ルブリデート | 1.7.1 | マグリット | 1.5 |
マッププロジェクト | 1.2-5 | マップ | 3.2.0 | 質量 | 7.3-48 |
マトリックス | 1.2-11 | マトリックスモデル | 0.4-1 | メモ | 1.1.0 |
メソッド | 3.4.3 | mgcv | 1.8-23 | マイム | 0.5 |
ミンカ | 1.2.4 | ムノルム | 1.5-5 | モデルメトリクス | 1.1.0 |
マンセル | 0.4.3 | mvtnorm | 1.0-6 | nlme | 3.1-131 |
NLOPTRの | 1.0.4 | ネット | 7.3-12 | numDerivの | 2016.8-1 |
オープンSSL | 0.9.9 | 並列 | 3.4.3 | pbkrtestの | 0.4-7 |
pkgconfig | 2.0.1 | pkg子猫 | 0.1.4 | plogrの | 0.1-1 |
プライル | 1.8.4 | 褒める | 1.0.0 | pROC | 1.10.0 |
製品 | 1.6.1 | プロト | 1.0.0 | 心理 | 1.7.8 |
ゴロゴロ | 0.2.4 | クォントレグ | 5.34 | R.メソッドS3 | 1.7.1 |
R.oo | 1.21.0 | R.utilsの | 2.6.0 | R6の | 2.2.2 |
ランダムフォレスト | 4.6-12 | RColorブリューワー | 1.1-2 | Rcpp | 0.12.14 |
RcppEigen | 0.3.3.3.1 | Rcppロール | 0.2.2 | RCのURL | 1.95-4.8 |
レシピ | 0.1.1 | 形状変更2 | 1.4.2 | ラン | 0.1.4 |
ロバストベース | 0.92-8 | RODBC | 1.3-15 | リオキシジェン2 | 6.0.1 |
rpart | 4.1-12 | rprojroot さん | 1.2 | サーブ | 1.7-3 |
RSQLite (英語) | 2.0 | rstudioapi | 0.7 | 秤 | 0.5.0 |
sfsmisc さん | 1.1-1 | SP | 1.2-5 | SparkR | 2.3.0 |
スパース M | 1.77 | 空間的 | 7.3-11 | スプライン | 3.4.3 |
sqldf | 0.4-11 | statmod の | 1.4.30 | 統計 | 3.4.3 |
統計4 | 3.4.3 | ストリンギ | 1.1.6 | ストリンガー | 1.2.0 |
生存 | 2.41-3 | tcltk | 3.4.3 | ティーチングデモ | 2.10 |
テストを | 1.0.2 | ティブル | 1.3.4 | ティディル | 0.7.2 |
ティディセレクト | 0.2.3 | 日時 | 3042.101 | ツール | 3.4.3 |
ユーティリティ | 3.4.3 | viridisライト | 0.2.0 | ウイスカー | 0.3-2 |
ウィザー | 2.1.0 | XML2の | 1.1.1 |
インストール済み Java and Scala ライブラリ (Scala 2.11 クラスター版)
グループID | アーティファクト ID | バージョン |
|---|---|---|
アントル | アントル | 2.7.7 |
com.amazonawsの | Amazon-kinesis-client | 1.7.3 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-オートスケール | 1.11.253 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.253 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.253 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.253 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudsearch(英語) | 1.11.253 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.253 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.253 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudwatchメトリクス | 1.11.253 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-コードデプロイ | 1.11.253 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cognitoアイデンティティ | 1.11.253 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.253 |
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