Databricks Runtime 10,5 (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 10.5, alimentado por Apache Spark 3.2.1. A Databricks lançou essa versão em maio de 2022.
Novos recursos e melhorias
- SQL: Novas funções
to_numberetry_to_number - SQL: Nova função
try_sum - SQL: Atualização das funções
ceil,ceilingefloor - SQL: Novas funções de agregação
regr_avgxeregr_avgy - SQL: Atualização das funções
contains,startswitheendswith - SQL: Nova função
array_size - Unity Catalog: SQL A saída
LISTremove a colunais_directorye adiciona o/final para caminhos de diretório (visualização pública) - Auto Loader: nova função SQL
CLOUD_FILES_STATE - Auto Loader: o suporte à notificação de arquivos agora é GA
- Delta Lake: nova opção
maxRecordsPerFilepara o máximo de registros gravados em um único arquivo - Depreciação de Koalas
- Conector do Google BigQuery: O codec de compressão Arrow para leituras agora é configurável
- Nova coluna
_metadatapara todos os formatos de arquivo - Teste seu pipeline com o Databricks Runtime 10.5
SQL: Novas funções to_number e try_to_number
A funçãoto_number e a funçãotry_to_number permitem que você converta representações de caracteres de números em vários formatos para DECIMAL.
SQL: Nova função try_sum
Ao contrário de sum, a função agregadatry_sum retorna NULL em vez de um erro quando ocorre um estouro.
SQL: Atualização das funções ceil, ceiling e floor
A funçãoceil, a funçãoceiling e a funçãofloor agora aceitam um segundo argumento opcional para especificar uma escala de destino.
SQL: Novas funções de agregação regr_avgx e regr_avgy
A nova função agregadaregr_avgx e a função agregadaregr_avgy suportam regressões lineares.
SQL: Atualização das funções contains, startswith e endswith
As funçõescontains, startswith e endswith agora suportam tipos de dados binários como entrada, além de strings.
SQL: Nova função array_size
A nova funçãoarray_size calcula o tamanho de uma matriz.
Unity Catalog: SQL A saída LIST remove a coluna is_directory e adiciona o / final para caminhos de diretório (visualização pública)
A saída da instrução SQL LIST para listar caminhos controlados pelo Unity Catalog foi alterada. A coluna is_directory não é mais exibida. Em vez disso, os caminhos que representam diretórios agora terminam com uma barra final (/) para as colunas path e name. Essa alteração é para manter a consistência com a saída do comando dbutils.fs.ls.
Auto Loader: nova função SQL CLOUD_FILES_STATE
O senhor pode usar a nova função CLOUD_FILES_STATE para consultar o estado interno de uma transmissão Auto Loader; consulte Consulta a arquivos descobertos por Auto Loader.
Auto Loader: o suporte à notificação de arquivos agora é GA
O suporte à notificação de arquivos para o What is Auto Loader? no Google Cloud já está disponível para todos.
Delta Lake: nova opção maxRecordsPerFile para o máximo de registros gravados em um único arquivo
Ao usar as APIs do DataFrame para gravar em uma tabela Delta, é possível usar a opção maxRecordsPerFile para especificar o número máximo de registros a serem gravados em um único arquivo. Especificar um valor zero ou negativo não representa nenhum limite. Consulte Configurar o Delta Lake para controlar o tamanho do arquivo de dados.
Depreciação de Koalas
O Koalas agora está obsoleto. Koalas fornece Pandas APIs em cima de Apache Spark. Koalas teve a contribuição da comunidade e está disponível como Pandas API em Spark a partir de Apache Spark 3.2. Koalas continua a ser pré-instalado para o Databricks Runtime 10.5, mas o Koalas não será mais pré-instalado a partir da próxima versão do Databricks Runtime.
Para saber mais sobre Pandas API em Spark, consulte:
- API do Pandas no Spark na documentação da Databricks
- API do Pandas no Spark na documentação do Apache Spark
- Migrando de Koalas para Pandas API em Spark na documentação Apache Spark
Conector do Google BigQuery: O codec de compressão Arrow para leituras agora é configurável
Agora o senhor pode configurar o codec de compactação Arrow que o conector do Google BigQuery usa para leituras, definindo a opção arrowCompressionCodec DataFrame. As opções disponíveis incluem:
COMPRESSION_UNSPECIFIED: nenhuma compressão é usada ( default)ZSTD: compressão padrãoLZ4_FRAME: Consulte a descrição do formato de quadro LZ4
Nova coluna _metadata para todos os formatos de arquivo
O senhor pode obter informações de metadados para arquivos de entrada com a coluna _metadata. A coluna _metadata está oculta . Essa coluna está disponível para todos os formatos de arquivo de entrada. Para incluir a coluna _metadata em um DataFrame retornado, você deve referenciar explicitamente essa coluna em sua consulta. Consulte a coluna de metadados do arquivo.
Teste seu pipeline com o Databricks Runtime 10.5
Databricks Runtime A versão 10.5 agora é compatível com preview para o pipeline declarativo LakeFlow. Para testar seu pipeline com o Databricks Runtime 10.5, defina a configuração channel como preview nas configurações do pipeline.
Correções de bugs
- Foi corrigida a exibição de resultados métricos
numUpdatedRowsenumCopiedRowspara operações de atualização nas tabelas Delta que têm a captura de dados de alterações (CDC) (CDC) ativada.
Atualizações da biblioteca
-
Atualizado Python biblioteca:
- plotly de 5.5.0 a 5.6.0
-
Biblioteca R atualizada:
- base de 4.1.2 para 4.1.3
- cursor de 6,0-90 a 6,0-91
- agrupamento de 2.1.2 para 2.1.3
- marca comum de 1,7 a 1,8.0
- compilador a partir de 4.1.2 para 4.1.3
- giz de cera de 1.5.0 a 1.5.1
- conjunto de dados da seção 4.1.2 para 4.1.3
- desc de 1.4.0 a 1.4.1
- fansi de 1.0.2 a 1.0.3
- cola de 1.6.1 a 1.6.2
- gráficos da versão 4.1.2 para 4.1.3
- GRDevices da versão 4.1.2 para 4.1.3
- grade a partir de 4.1.2 para 4.1.3
- knitr de 1,37 a 1,38
- MASS de 7,3-55 a 7,3-56
- Matriz de 1,4-0 a 1,4-1
- métodos de 4.1.2 para 4.1.3
- mgcv de 1,8-39 a 1,8-40
- nome de 3,1-155 a 3,1-157
- openssl de 1.4.6 a 2.0.0
- paralelo de 4.1.2 para 4.1.3
- plyr de 1.8.6 para 1.8.7
- processos de 3.5.2 a 3.5.3
- r2d3 de 0.2.5 a 0.2.6
- Rcpp de 1.0.8 a 1.0.8.3
- rlang de 1.0.1 a 1.0.2
- rmarkdown da versão 2.11 para a 2.13
- RSQLite de 2.2.10 a 2.2.11
- sass de 0.4.0 a 0.4.1
- splines de 4.1.2 para 4.1.3
- estatísticas de 4.1.2 para 4.1.3
- stats4 de 4.1.2 para 4.1.3
- tcltk de 4.1.2 para 4.1.3
- ferramentas da versão 4.1.2 para 4.1.3
- utilitários da versão 4.1.2 para 4.1.3
- uuid de 1,0-3 a 1,0-4
- waldo de 0.3.1 a 0.4.0
- com de 2.4.3 a 2.5.0
- xfun de 0,29 a 0,30
-
Atualizado Java biblioteca:
- com.h2database.h2 de 1.4.195 a 2.1.210
- org.apache.hadoop.hadoop-client-api de 3.3.1-databricks para 3.3.2-databricks
- org.apache.hadoop.hadoop-client-runtime de 3.3.1 a 3.3.2
- org.rocksdb.rocksdbjni de 6.24.2 a 6.20.3
Apache Spark
O Databricks Runtime 10.5 inclui o Apache Spark 3.2.1. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 10.4 LTS, bem como as seguintes correções de bugs e melhorias adicionais feitas no Spark:
- [SPARK-38354] [SC-97886] Reverter "[SQL] Adicionar sondas de hash métricas para hash embaralhado join"
- [SPARK-38484] [SAS-103][sas-111][SAS-113][sc-98102][Cherry-Pick] Módulo SQL do instrumento PySpark com registrador de uso geral
- [SPARK-38333] [SQL] A expressão PlanExpression deve ignorar a função addExprTree no executor
- [SPARK-38646] [Python][10.x] Extrair uma característica para funções Python
- [SPARK-38674] [PHOTON] Adicionar uma métrica ao PhotonSubqueryBroadcastExec
- [SPARK-38787] [SS] Substitua o valor encontrado por um elemento não nulo na lista restante para key e remova os elementos nulos restantes dos valores no armazenamento keyWithIndexToValue para a união transmissão-transmissão
- [SPARK-38446] [Core] Corrige o impasse entre ExecutorClassLoader e FileDownloadCallback causado pelo Log4j
- [SPARK-38705] [SQL] Usar identificador de função no comando create and drop function
- [SPARK-38684] [SS] Corrigir problema de correção na transmissão-transmissão externa join com o provedor RocksDB armazenamento do estado
- [SPARK-38655] [SQL]
OffsetWindowFunctionFrameBasenão consegue encontrar a linha de deslocamento cuja entrada seja não nula - [SPARK-38204] [SS] Use StatefulOpClusteredDistribution para operadores com estado respeitando a compatibilidade com versões anteriores
- [SPARK-38616] [SQL] Mantenha o controle do texto da consulta SQL no Catalyst TreeNode
- [SPARK-38600] [SQL] Incluir
unitnas cadeias de caracteres sql doTIMESTAMPADD/DIFF - [SPARK-34805] [SQL] Propagar metadados de colunas aninhadas no Alias
- [SPARK-38535] [SQL] Adicione o enum
datetimeUnite use-o emTIMESTAMPADD/DIFF - [SPARK-38415] [SQL] Atualize o tipo de resultado histogram_numeric (x, y) para que x == seja o tipo de entrada
- [SPARK-38148] [SQL] Não adicionar poda de partição dinâmica se houver poda de partição estática
- [SPARK-37527] [SQL] Compilar
COVAR_POP,COVAR_SAMPeCORRemH2Dialet - [SPARK-38510] [SQL] Repetir ClassSymbol.selfType para contornar referências cíclicas
- [SPARK-38509] [SQL] Desregistre as funções
TIMESTAMPADD/DIFFe removaDATE_ADD/DIFF - [SPARK-38504] [SQL] Não é possível ler TimestampNTZ como TimestampLTZ
- [SPARK-38526] [SQL] Corrigir nome de alias de função enganoso para RuntimeReplaceable
- [SPARK-38335] [SQL] Implementar suporte do analisador para valores de coluna padrão
- [SPARK-38593] [SS] Transportar as métricas do número de eventos tardios descartados para SessionWindowStateStoreSaveExec
- [SPARK-38549] [SS] Adicionar
numRowsDroppedByWatermarkaSessionWindowStateStoreRestoreExec - [SPARK-38583] [SQL] Restaurar o comportamento do site
to_timestampque permite tipos numéricos - [SPARK-38481] [SQL] Substituir a exceção de estouro de Java de
TIMESTAMPADDpela exceção do Spark - [SPARK-37753] [SQL] Lógica de ajuste fino para rebaixar o hash de transmissão join em DynamicJoinSelection
- [SPARK-37582] [SPARK-37583][sql] CONTAINS, STARTSWITH, ENDSWITH devem ser compatíveis com os tipos binários e de cadeia de caracteres
- [SPARK-38345] [SQL] Introduzir a função SQL ARRAY_SIZE
- [SPARK-38385] [SQL] Melhorar as mensagens de erro de declaração vazia e
<EOF>em ParseException - [SPARK-37614] [SQL] Suporte à função agregada ANSI: regr_avgx & regr_avgy
- [SPARK-38560] [SQL] Se
Sum,Count,Anyacompanham com distinct, não é possível fazer partial agg push down. - [SPARK-38360] [SQL][ss][Python] Introduzir uma função
existsparaTreeNodepara eliminar padrões de código duplicados - [SPARK-38385] [SQL] Melhorar as mensagens de erro dos casos de "entrada incompatível" do ANTLR
- [SPARK-38240] [SQL] Melhorar RuntimeReplaceable e adicionar uma diretriz para adicionar novas funções
- [SPARK-38542] [SQL]UnsafeHashedRelation deve serializar numKeys out
- [SPARK-38521] [SQL] Alterar
partitionOverwriteModede strings para variável em Scala - [SPARK-38558] [SQL] Remover casts desnecessários entre IntegerType e IntDecimal
- [SPARK-38489] [SQL] Aggregate.groupOnly suporta expressões dobráveis
- [SPARK-38410] [SQL] Suporte à especificação do número da partição inicial para rebalanceamento
- [SPARK-38107] [SQL] Usar classes de erro nos erros de compilação dos UDFs Python/Pandas
- [SPARK-38354] [SQL] Adicionar sondas métricas de hash para hash embaralhado join
- [SPARK-38112] [SQL] Usar classes de erro nos erros de execução do tratamento de data/carimbo de data/hora
- [SPARK-38361] [SQL] Adicionar método de fábrica
getConnectionemJDBCDialect. - [SPARK-37865] [SQL] Corrigir bug de correção de deduplicação de união
- [SPARK-38298] [SQL][tests] Corrigir DataExpressionSuite, NullExpressionsSuite, StringExpressionsSuite, complexTypesSuite, CastSuite no modo ANSI
- [SPARK-38407] [SQL] ANSI Cast: afrouxar a limitação da conversão de tipos complexos não nulos
- [SPARK-38352] [SQL] Corrigir DataFrameAggregateSuite/DataFrameSetOperationsSuite/DataFrameWindowFunctionsSuite no modo ANSI
- [SPARK-38054] [SQL] Suporta namespaces de lista no dialeto JDBC v2 do MySQL
- [SPARK-37960] [SQL] Uma nova estrutura para representar expressões catalisadoras nas APIs do DS v2
- [SPARK-38103] [SQL] Migrar erros de análise de transformação para a nova estrutura de erros
- [SPARK-38519] [SQL] A exceção lançada pelo AQE deve respeitar a SparkFatalException
- [SPARK-38528] [SQL] Iterar avidamente sobre a sequência agregada ao criar a lista de projetos em
ExtractGenerator - [SPARK-38320] [SS] Corrigir o tempo limite do flatMapGroupsWithState em lotes com dados para key
- [SPARK-38442] [SQL] Corrigir ConstantFoldingSuite/ColumnExpressionSuite/DataFrameSuite/AdaptiveQueryExecSuite no modo ANSI
- [SPARK-38268] [SQL] Ocultar o campo "failOnError" no método toString de Abs/CheckOverflow
- [SPARK-37949] [SQL] Melhorar a estimativa das estatísticas de rebalanceamento
- [SPARK-38450] [SQL] Corrigir HiveQuerySuite//PushFoldableIntoBranchesSuite/TransposeWindowSuite no modo ANSI
- [SPARK-38501] [SQL] Corrigir falhas de teste do thriftserver no modo ANSI
- [SPARK-37895] [SQL] Filtrar coluna push down com colunas entre aspas
- [SPARK-38449] [SQL] Evite chamar createTable quando ignoreIfExists=true e a tabela existir
- [SPARK-38406] [SQL] Melhorar o desempenho do ShufflePartitionsUtil createSkewPartitionSpecs
- [SPARK-37947] [SQL] Extrair gerador da expressão GeneratorOuter contida em um operador Generate.
- [SPARK-38309] [CORE] Corrige as métricas de percentil do SHS
shuffleTotalReadseshuffleTotalBlocks - [SPARK-38412] [SS] Corrigir a sequência de troca de from e to no StateSchemaCompatibilityChecker
- [SPARK-38267] [CORE][sql][SS] Substituir correspondências de padrões em expressões booleanas por declarações condicionais
- [SPARK-38104] [SQL] Migrar erros de análise da janela para a nova estrutura de erros
- [SPARK-38434] [SQL] Corrigir a semântica do método CheckAnalysis.getDataTypesAreCompatibleFn
- [SPARK-38033] [SS] O processamento de SS não pode ser iniciado porque o senhor não tem acesso a...
- [SPARK-38378] [SQL] Refatoração da definição da gramática ANTLR em arquivos separados do Parser e do Lexer
- [SPARK-37475] [SQL] Adicionar parâmetro de escala às funções floor e ceil
- [SPARK-38411] [CORE] Use
UTF-8quandodoMergeApplicationListingInternaller o evento logs - [SPARK-36553] [ML] KMeans evita compute estatísticas auxiliares para K grandes
- [SPARK-38393] [SQL] Limpar o uso obsoleto de
GenSeq/GenMap - [SPARK-38389] [SQL] Adicione os aliases
DATEDIFF()eDATE_DIFF()paraTIMESTAMPDIFF() - [SPARK-33206] [NÚCLEO] [3,2] Corrige o cálculo do peso do cache do índice aleatório para pequenos arquivos de índice
- [SPARK-38353] [Python] Métodos mágicos de entrada e saída de instrumentos para Pandas API em Spark
- [SPARK-38323] [SQL][transmissão] Suporta os metadados de arquivos ocultos na transmissão
- [SPARK-38138] [SQL] Materialize QueryPlan subqueries
- [SPARK-38094] Habilitar a correspondência de nomes de colunas do esquema por IDs de campo
- [SPARK-37923] [SQL] Gerar transformações de partição para BucketSpec dentro do analisador
- [SPARK-38363] [SQL] Evitar erro de tempo de execução em dataset.summary()/dataset.describe() quando o modo ANSI está ativado
- [SPARK-38284] [SQL] Adicionar a função
TIMESTAMPDIFF() - [SPARK-38251] [SQL] Alterar Cast.toString como "cast" em vez de "ansi_cast" no modo ANSI
- [SPARK-38314] [SQL] Correção da falha em read.parquet arquivos após a gravação dos metadados de arquivos ocultos em
Consulte Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 10.5.
Ambiente do sistema
- Sistema operacional : Ubuntu 20.04.4 LTS
- Java : Zulu 8.56.0.21-CA-linux64
- Scala : 2.12.14
- Python : 3.8.10
- R : 4.1.3
- Delta Lake : 1.2.1
Instalado Python biblioteca
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
Antergos Linux | 2015.10 (versão ISO) | apronta | 1.4.4 | argônio-2-cffi | 20.1.0 |
gerador assíncrono | 1,10 | atrai | 20,3,0 | chamada de volta | 0.2.0 |
bidita | 0,21,4 | cândida | 3.3.0 | boto3 | 1,16.7 |
botocore | 1.19,7 | certifi | 2020.12,5 | caffi | 1,14.5 |
chardet | 4.0.0 | ciclador | 0.10.0 | Cython | 0,29,23 |
dbus-Python | 1.2.16 | decorador | 5.0.6 | xml desfundido | 0.7.1 |
distlib | 0.3.4 | informação da distribuição | 0,23 ubuntu 1 | pontos de entrada | 0,3 |
visão geral das facetas | 1.0.0 | bloqueio de arquivo | 3.6.0 | Índia | 2,10 |
ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22,0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
ipywidgets | 7.6.3 | jedi | 0,17.2 | Jinja 2 | 2.11.3 |
jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | esquema json | 3.2.0 |
cliente jupyter | 6.1.12 | núcleo jupyter | 4.7.1 | pigmentos jupyterlab | 0.1.2 |
widgets jupyterlab | 1.0.0 | solucionador de kiwi | 1.3.1 | coalas | 1.8.2 |
MarkupSafe | 2.0.1 | Matplotlib | 3.4.2 | confundir | 0,8.4 |
cliente nb | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | formato nb | 5.1.3 |
nest-assíncio | 1.5.1 | notebook | 6.3.0 | entorpecido | 1.20.1 |
fazendo às malas | 20,9 | Pandas | 1.2.4 | filtros pandóicos | 1.4.3 |
parso | 0.7.0 | bode expiatório | 0.5.1 | esperar | 4.8.0 |
picles | 0.7.5 | Travesseiro | 8.2.0 | pip | 21.0.1 |
Plotly | 5.6.0 | cliente prometheus | 0.10.1 | kit de ferramentas de aviso | 3.0.17 |
protobuf | 3.17.2 | psycopg2 | 2.8.5 | processo pty | 0.7.0 |
flecha | 4.0.0 | pycparser | 2,20 | Pigmentos | 2.8.1 |
Objeto PYG | 3,36,0 | análise de pipa | 2.4.7 | persistente | 0,17.3 |
Python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 | Python-dateutil | 2.8.1 | Python-engineio | 4.3.0 |
Python-socketio | 5.4.1 | pytz | 2020,5 | pizma | 20.0.0 |
pedidos | 2.25.1 | solicitações - soquete unix | 0.2.0 | transferência s3 | 0.3.7 |
scikit-learn | 0,24,1 | pegajoso | 1.6.2 | marítimo | 0.11.1 |
Enviar 2 lixeiras | 1.5.0 | ferramentas de configuração | 52,0,0 | seis | 1,15.0 |
ID de importação ssh | 5,10 | modelos de estatísticas | 0.12.2 | tenacidade | 8.0.1 |
terminado | 0.9.4 | caminho de teste | 0.4.4 | threadpool ctl | 2.1.0 |
tornado | 6.1 | almôndegas | 5.0.5 | atualizações autônomas | 0,1 |
urllib3 | 1,25.11 | ambiente virtual | 20.4.1 | largura do wc | 0.2.5 |
codificações da web | 0.5.1 | Python wheel | 0,36,2 | extensão widgetsnb | 3.5.1 |
Instalada a R biblioteca
As bibliotecas R são instaladas a partir do Snapshot Microsoft CRAN em 2022-03-28.
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
askpass | 1.1 | afirme que | 0.2.1 | portas traseiras | 1.4.1 |
base | 4.1.3 | base64enc | 0,1-3 | pouco | 4.0.4 |
bit64 | 4.0.5 | bolha | 1.2.2 | inicialização | 1,3-28 |
fermentar | 1,0-7 | brio | 1.1.3 | vassoura | 0,7.12 |
babião | 0.3.1 | cachem | 1.0.6 | chamador | 3.7.0 |
cursor | 6,0-91 | guarda de celas | 1.1.0 | crono | 2,3-56 |
Aula | 7,3-20 | CLIPE | 3.2.0 | clipe | 0,8.0 |
Cluster | 2.1.3 | ferramentas de código | 0,2-18 | espaço de cores | 2,0-3 |
marca comum | 1.8.0 | compilador | 4.1.3 | configuração | 0.3.1 |
cpp11 | 0.4.2 | giz de cera | 1.5.1 | Credenciais | 1.3.2 |
cacho | 4.3.2 | data.tabela | 1.14.2 | conjunto de dados | 4.1.3 |
DBI | 1.1.2 | dbplyr | 2.1.1 | desc | 1.4.1 |
ferramentas de desenvolvimento | 2.4.3 | diff | 0.3.5 | digerir | 0,6.29 |
dplyr | 1,0.8 | dtplyr | 1.2.1 | e1071 | 1,7-9 |
reticências | 0.3.2 | avalie | 0,15 | fansi | 1.0.3 |
colorista | 2.1.0 | mapa rápido | 1.1.0 | fontawesome | 0.2.2 |
para gatos | 0.5.1 | para cada um | 1.5.2 | estrangeira | 0,8-82 |
forjar | 0.2.0 | fs | 1.5.2 | futuro | 1.24.0 |
futuro.aplique | 1.8.1 | gargarejar | 1.2.0 | genéricas | 0.1.2 |
obter | 1.5.0 | ggplot2 | 3.3.5 | gh | 1.3.0 |
gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4,1-3 | globais | 0.14.0 |
cola | 1.6.2 | google drive | 2.0.0 | planilhas do Google 4 | 1.0.0 |
goleiro | 1.0.0 | gráficos | 4.1.3 | Dispositivos GR | 4.1.3 |
grade | 4.1.3 | Grid Extra | 2.3 | gsubfn | 0,7 |
mesa | 0.3.0 | capacete | 0.2.0 | refúgio | 2.4.3 |
mais alto | 0,9 | HMS | 1.1.1 | ferramentas html | 0.5.2 |
widgets html | 1.5.4 | http.uv | 1.6.5 | httr | 1.4.2 |
escritor | 1.3.2 | HWriter Plus | 1,0-3 | IDs | 1.0.1 |
mini | 0.3.1 | ipred | 0,9-12 | isóbanda | 0.2.5 |
iteradores | 1,0.14 | jquerylib | 0.1.4 | jsonlite | 1.8.0 |
Kern Smooth | 2,23-20 | tricotar | 1,38 | rótulo | 0.4.2 |
posteriormente | 1.3.0 | treliça | 0,20-45 | lava | 1.6.10 |
ciclo de vida | 1.0.1 | ouvindo | 0,8.0 | lubrificar | 1.8.0 |
magritter | 2.0.2 | Markdown | 1.1 | MASSA | 7,3-56 |
Matriz | 1,4-1 | memoise | 2.0.1 | métodos | 4.1.3 |
mgcv | 1,8-40 | mímica | 0,12 | Métricas do modelo | 1.2.2.2 |
modelar | 0.1.8 | munsell | 0.5.0 | nome | 3,1-157 |
net | 7,3-17 | Número Deriv | 2016,8-1,1 | openssl | 2.0.0 |
paralelo | 4.1.3 | paralelamente | 1.30,0 | pilar | 1.7.0 |
pkgbuild | 1.3.1 | pkgconfig | 2.0.3 | carregamento de pacotes | 1.2.4 |
plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.7 | elogio | 1.0.0 |
unidades bonitas | 1.1.1 | ProC | 1,18.0 | processa | 3.5.3 |
prodlim | 13/11/2019 | progresso | 1.2.2 | progressista | 0.10.0 |
promessas | 1.2.0.1 | proto | 1.0.0 | proxy | 0,4-26 |
ps | 1.6.0 | ronronar | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.6 |
R6 | 2.5.1 | Floresta aleatória | 4,7-1 | corredeiras | 0.3.3 |
rcmdcheck | 1.4.0 | Cervejaria RColor | 1,1-2 | Rcpp | 1.0.8.3 |
RCP Pegen | 0.3.3.9.1 | leitor | 2.1.2 | readxl | 1.3.1 |
receitas | 0.2.0 | revanche | 1.0.1 | revanche 2 | 2.1.2 |
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Instalei Java e Scala biblioteca (versão de clusteringScala 2.12)
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