Databricks Runtime 8.4 (EoS)
Hinweis
Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Den End-of-Support-Termin finden Sie im Verlauf des Supportendes. Informationen zu allen unterstützten Databricks Runtime-Versionen finden Sie unter Versionshinweise, Versionen und Kompatibilität von Databricks Runtime.
Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 8.4 und Databricks Runtime 8.4 Photon, unterstützt von Apache Spark 3.1.2. Diese Version wurde von Databricks im Juli 2021 veröffentlicht. Photon ist als Public Preview verfügbar.
Neue Features und Verbesserungen
- Delta Lake-Features und -Verbesserungen
- Autoloader-Features und -Verbesserungen
- Connectorupgrades
- Fehlerbehebungen
Delta Lake-Features und -Verbesserungen
- Änderungsdatenfeed der Delta-Tabelle (GA)
- Einfaches Laden freigegebener Delta-Tabellen mit Databricks Runtime
- Weitere Tabellen profitieren von der dynamischen Dateibereinigung
- Bessere Leistung durch automatische Optimierung der Zieldateigröße
- Weitere Möglichkeiten zum Angeben von Tabellen in
DeltaTable.forName - Stabiles Streaming von Schreibvorgängen mit mehreren Tabellen mit
foreachBatch - Verbesserte Leseabfrageleistung in bestimmten Workloads aufgrund optimierter Prüfpunkte
- Erstellen von
GroupStatezum Testen benutzerdefinierter strukturierter Streamingfunktionen
Änderungsdatenfeed der Delta-Tabelle (GA)
Der Änderungsdatenfeed der Delta-Tabelle ist jetzt allgemein verfügbar. Er stellt die Änderungen auf Zeilenebene zwischen verschiedenen Versionen der Tabelle dar. Wenn diese Option aktiviert ist, werden zusätzliche Informationen zu Änderungen auf Zeilenebene für jeden Schreibvorgang in der Tabelle aufgezeichnet. Siehe Verwenden des Delta Lake-Änderungs-Datenfeeds in Azure Databricks.
Einfaches Laden freigegebener Delta-Tabellen mit Databricks Runtime
Der Apache Spark Connector für Delta Sharing 0.1.0 befindet sich jetzt in Databricks Runtime. Sie können eine freigegebene Tabelle direkt mit spark.read.format("deltaSharing").load(uri) laden, ohne den Delta Sharing Spark-Connector Ihrem Cluster anzufügen.
Weitere Tabellen profitieren von der dynamischen Dateibereinigung
Das Feature der dynamischen Dateibereinigung wurde so optimiert, dass es für Tabellen mit weniger Dateien ausgelöst wird. Siehe Dynamische Dateibereinigung.
Bessere Leistung durch automatische Optimierung der Zieldateigröße
Die Zieldateigröße für Delta-Tabellen wird jetzt basierend auf der Tabellengröße automatisch optimiert. Zuvor betrug die Zieldateigröße für OPTIMIZE und OPTIMIZE ZORDER BY 1 GB. Bei automatischer Optimierung basierend auf der Tabellengröße verwenden Delta-Tabellen bis zu 2,56 TB als Zielgröße 256 MB. Tabellen, die größer als 10 TB sind, verwenden wie zuvor 1 GB. Tabellen zwischen diesen Größen verwenden Zielgrößen, die proportional zur Tabellengröße wachsen.
Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren von Delta Lake zum Steuern der Datendateigröße.
Weitere Möglichkeiten zum Angeben von Tabellen in DeltaTable.forName
DeltaTable.forName unterstützt jetzt die Verwendung von delta.`<path>` zum Identifizieren von Tabellen.
Stabiles Streaming von Schreibvorgängen mit mehreren Tabellen mit foreachBatch
Idempotente Delta-Streaming-Schreibvorgänge innerhalb des foreachBatch()-Befehls werden jetzt unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter Idempotente Schreibvorgänge mit mehreren Tabellen.
Verbesserte Leseabfrageleistung in bestimmten Workloads aufgrund optimierter Prüfpunkte
Delta Lake optimiert jetzt die Häufigkeit der Verwendung erweiterter Prüfpunkte. Anstatt Prüfpunkte in einem festen Intervall zu setzen, passt Delta jetzt die Prüfpunkthäufigkeit auf bestimmten Ereignistriggern basierend dynamisch an. Dies verbessert die Leistung von Leseabfragen in Workloads, bei denen zuvor einige Daten überspringende Optimierungen nicht angewendet werden konnten. Um diese Optimierungen zu verwenden, aktualisieren Sie Ihre in Delta Lake schreibenden Aufträge auf Databricks Runtime 8.4. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren erweiterter Prüfpunkte für Abfragen mit strukturiertem Streaming.
Erstellen von GroupState zum Testen benutzerdefinierter strukturierter Streamingfunktionen
Bisher konnte nur die Structured Streaming-Engine Instanzen von GroupStateerstellen. Daher mussten alle Komponententests der benutzerdefinierten Funktion eine Streamingabfrage in Apache Spark ausführen.
Jetzt können Sie Instanzen von GroupState mithilfe von TestGroupState.create(…) erstellen. So können Sie eine benutzerdefinierte Funktion in einfachen Komponententests testen, die keine Ausführung von Spark erfordern. Siehe Testen der mapGroupsWithState-Updatefunktion. Insbesondere werden Instanzen vom Typ TestGroupState erstellt, der die Schnittstelle GroupState um zusätzliche Methoden zum Überprüfen des internen Zustands erweitert, nachdem die benutzerdefinierte Funktion angewendet wurde.
Autoloader-Features und -Verbesserungen
- Konfigurieren des Abgleichs zum Erfassen ausgelassener Dateien
- Begrenzter Speicherbedarf für Datenströme mit großen Volumen
- Vereinfachte Konfiguration mit pfadloser Unterstützung
Konfigurieren des Abgleichs zum Erfassen ausgelassener Dateien
Autoloader unterstützt jetzt das asynchrone Ausführen von Abgleichen, um alle Dateien zu erfassen, die bei Dateibenachrichtigungen möglicherweise ausgelassen wurden. Dateispeichersysteme und Benachrichtigungssysteme können nicht garantieren, dass alle Dateiereignisse zu 100 % bereitgestellt werden. Daher empfiehlt Databricks, regelmäßige Abgleiche zu aktivieren, um alle Ihre Daten mit Autoloader zu erfassen. Verwenden Sie die cloudFiles.backfillInterval-Option, um regelmäßige Abgleiche für Ihre Daten zu planen. Weitere Informationen finden Sie unter Allgemeine Optionen für den Autoloader.
Begrenzter Speicherbedarf für Datenströme mit großen Volumen
Sie können Autoloader jetzt so konfigurieren, dass er Einträge in RocksDB ablaufen lässt und entfernt, um den Speicherbedarf am Prüfpunktspeicherort zu begrenzen. Databricks empfiehlt, diese Möglichkeit erst zu nutzen, wenn Sie Daten in einer Größenordnung von mehreren Millionen Dateien pro Stunde erfassen. Wenn Sie diese Option falsch festlegen oder versuchen, sie zu optimieren, kann dies zu vielen Datenqualitätsproblemen führen, z. B. dass nicht verarbeitete Dateien ignoriert oder einige Dateien dupliziert werden, anstatt einmal exakt verarbeitet zu werden. Ausführliche Informationen finden Sie unter Aufbewahrung von Ereignissen.
Vereinfachte Konfiguration mit pfadloser Unterstützung
S3-Buckets
Sie können jetzt die SQS-Warteschlange bereitstellen, die Ereignisse aus mehreren Pfaden oder S3-Buckets empfängt.
Wenn Sie die SQS-Warteschlangen-URL angeben, ist die path-Option für diesen Anwendungsfall nicht erforderlich.
Autoloader erstellt S3-Pfade unter Verwendung des Buckets und Schlüssels aus den S3-Ereignissen. Wenn Sie die Dateien über DBFS-Bereitstellungspunkte lesen möchten, können Sie cloudFiles.pathRewrites verwenden, um Pfadpräfixe in DBFS zu ändern. Dies ist nur erforderlich, wenn Sie mit AssumeRole auf Daten in verschiedenen Konten zugreifen.
Siehe Dateibenachrichtigungsoptionen.
Azure Data Lake Storage Gen2-Container
Sie können jetzt die Azure-Warteschlange bereitstellen, die Ereignisse von mehreren Containern empfängt.
Wenn Sie den Namen der Azure-Warteschlange angeben, ist die path-Option nicht erforderlich.
Standardmäßig erstellt Autoloader Azure Data Lake Storage Gen2-Pfade mithilfe des Containers und Schlüssels in den Dateiereignissen.
Wenn Sie WASB-Pfade oder DBFS-Bereitstellungspunkte verwenden möchten, können Sie cloudFiles.pathRewrites verwenden, um Pfadpräfixe zu ändern.
Siehe Dateibenachrichtigungsoptionen.
Connectorupgrades
- Der Snowflake Spark-Connector wurde auf v2.9.0 aktualisiert.
- KMS-Verschlüsselung wird jetzt in der
UNLOAD-Anweisung des Redshift-Connectors unterstützt.
Fehlerbehebungen
- Es wurde ein Problem bei mit der Tabellenzugriffssteuerung aktivierten Clustern behoben, wobei
select * from folderauch dann Ordnerinhalte anzeigen kann, wenn der Benutzer nicht über Dateizugriffsberechtigungen verfügt. - Datenbankbesitzer, die keine Administratoren sind, können jetzt in Datenbanken Tabellen löschen, die sie nicht besitzen. So wird das Problem behoben, dass Datenbankbesitzer eine Datenbank nicht löschen konnten, wenn die Datenbank Tabellen enthielt, die sie nicht besaßen.
Bibliotheksupgrades
- Aktualisierte Python-Bibliotheken:
- certifi wurde von 2020.12.5 auf 2021.5.30 aktualisiert
- distill wurde von 0.3.1 auf 0.3.2 aktualisiert
- koalas wurde von 1.8.0 auf 1.8.1 aktualisiert
- protobuf wurde von 3.17.0 auf 3.17.3 aktualisiert
- Aktualisierte R-Bibliotheken:
- base von 4.0.4 auf 4.1.0
- boot von 1.3-27 auf 1.3-28
- class von 7.3-18 auf 7.3-19
- cluster von 2.1.1 auf 2.1.2
- compiler von 4.0.4 auf 4.1.0
- datasets von 4.0.4 auf 4.1.0
- graphics von 4.0.4 auf 4.1.0
- grDevices von 4.0.4 auf 4.1.0
- grid von 4.0.4 auf 4.1.0
- KernSmooth von 2.23-18 auf 2.23-20
- lattice von 0.20-41 auf 0.20-44
- MASS von 7.3-53.1 auf 7.3-54
- Matrix von 1.3-2 auf 1.3-3
- methods von 4.0.4 auf 4.1.0
- mgcv von 1.8-33 auf 1.8-35
- nnet von 7.3-15 auf 7.3-16
- parallel von 4.0.4 auf 4.1.0
- Rserve von 1.8-7 auf 1.8-8
- SparkR von 3.1.1 auf 3.1.2
- splines von 4.0.4 auf 4.1.0
- stats von 4.0.4 auf 4.1.0
- stats4 von 4.0.4 auf 4.1.0
- survival von 3.2-7 auf 3.2-11
- tcltk von 4.0.4 auf 4.1.0
- tools von 4.0.4 auf 4.1.0
- utils von 4.0.4 auf 4.1.0
- Aktualisierte Java-Bibliotheken:
- snowflake-jdbc von 3.12.8 auf 3.13.3
- spark-snowflake_2.12 von 2.8.1-spark_3.0 auf 2.9.0-spark_3.1
- RoaringBitmap von 0.9.0 auf 0.9.14
- shims von 0.9.0 auf 0.9.14
- rocksdbjni von 6.2.2 auf 6.20.3
Apache Spark
Databricks Runtime 8.4 enthält Apache Spark 3.1.2. Diese Version enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 8.3 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerkorrekturen und Verbesserungen an Spark:
- [SPARK-35792] [SQL] Ansicht sollte keine in
RelationConversionsverwendeten Konfigurationen erfassen - [SPARK-35700] [SQL] Lesen von char/varchar-ORC-Tabellen, die von externen Systemen erstellt und geschrieben wurden
- [SPARK-35636] [SQL] Lambdaschlüssel sollten nicht außerhalb der Lambdafunktion referenziert werden
- [SPARK-35800] [Cherry Pick] Verbessern der GroupState-Prüfbarkeit durch Einführen von TestGroupState
- [SPARK-35391] Beheben von Arbeitsspeicherverlusten in ExecutorAllocationListener
- [SPARK-35799] [CherryPick] Korrektur der allUpdatesTimeMs-Metrikmessung in FlatMapGroupsWithStateExec
- [SPARK-35763] [SS] Entfernen der StateStoreCustomMetric-Unterklassen-Enumerationsabhängigkeit
- [SPARK-35791] [SQL] Korrektes Freigeben der laufenden Zuordnung für NULL-fähigen ANTI-Join
- [SPARK-35695] [SQL] Erfassen beobachteter Metriken von zwischengespeicherten und adaptiven Ausführungsunterstrukturen
- [SPARK-35767] [SQL] Vermeiden der zweimaligen Ausführung eines untergeordneten Plans in CoalesceExec
- [SPARK-35746] [UI] Korrektur der taskid in der Phasen-Seiten-Aufgaben-Ereigniszeitachse
- [SPARK-35673] [SQL] Korrektur des benutzerdefinierten Hinweises und des nicht erkannten Hinweises in der Unterabfrage.
- [SPARK-35714] [CORE] Fehlerbehebung für Deadlock während des Herunterfahrens des Executors
- [SPARK-35689] [SS] Hinzufügen einer Protokollwarnung, wenn keyWithIndexToValue einen NULL-Wert zurückgibt
- [SPARK-35589] [CORE][3.1] BlockManagerMasterEndpoint sollte bei der Aktualisierung nicht die Nur-Index-Shuffledatei ignorieren
- [SPARK-35643] [PYTHON] Korrektur der zweideutigen Referenz in functions.py column()
- [SPARK-35652] [SQL] joinWith auf zwei Tabellen aus derselben Tabelle erzeugt
- [SPARK-35679] [SQL] instantToMicros-Überlauf
- [SPARK-35602] [SS] Aktualisieren des Zustandsschemas, um JSON mit langer Länge akzeptieren zu können
- [SPARK-35653] [SQL] Korrektur des Fehlers bei von CatalystToExternalMap interpretiertem Pfad bei Map mit Fallklassen als Schlüssel oder Werte
- [SPARK-35296] [SQL] Ermöglichen, dass Dataset.observe auch funktioniert, wenn CollectMetricsExec in einer Aufgabe mehrere Partitionen verarbeitet.
- [SPARK-35659] [SS] Schreiben von NULL in StateStore vermeiden
- [SPARK-35665] [SQL] Auflösen von UnresolvedAlias in CollectMetrics
- [SPARK-35558] Optimiert für den Abruf mehrerer Quantile
- [SPARK-35621] [SQL] Hinzufügen der Regel-ID-Bereinigung zur TypeCoercion-Regel
- [SPARK-35077] [SQL] Migrieren zu transformWithPruning für übrig gebliebene Optimiererregeln
- [SPARK-35610] [CORE] Behebung des Speicherlecks, das durch den Stopp-Shutdown-Hook des Executors entsteht
- [SPARK-35544] [SQL] Hinzufügen der Strukturmusterbereinigung zu Analysetoolregeln
- [SPARK-35566] [SS] Korrektur von StateStoreRestoreExec-Ausgabezeilen
- [SPARK-35454] [SQL][3.1] Ein LogicalPlan kann mit mehreren Dataset-IDs übereinstimmen
- [SPARK-35538] [SQL] Migrieren von transformationAllExpressions-Aufrufsites zur Verwendung von transformAllExpressionsWithPruning
- [SPARK-35106] [Core][SQL] Vermeiden von Fehlern beim Umbenennen, weil das Zielverzeichnis nicht vorhanden ist
- [SPARK-35287] [SQL] Zulassen, dass RemoveRedundantProjects ProjectExec beibehält, das UnsafeRow für DataSourceV2ScanRelation erzeugt
- [SPARK-35495] [R] Ändern des SparkR-Maintainers für CRAN
- [SPARK-27991] [CORE] Verzögerung der Abrufanforderung für Netty OOM
- [SPARK-35171] [R] Deklarieren des Markdownpakets als Abhängigkeit des SparkR-Pakets
- [SPARK-35454] [SQL] Ein LogicalPlan kann mit mehreren Dataset-IDs übereinstimmen
- [SPARK-35298] [SQL] Migrieren zu transformWithPruning für Regeln in Optimizer.scala
- [SPARK-35480] [SQL] Ermöglichen, dass percentile_approx mit Pivotieren funktioniert
- [SPARK-35093] [SQL] AQE verwendet jetzt newQueryStage-Plan als Schlüssel zum Suchen nach zwischengespeicherten Austauschvorgängen zur Wiederverwendung
- [SPARK-35146] [SQL] Migrieren zu transformWithPruning oder resolveWithPruning für Regeln in finishAnalysis.scala
- [SPARK-35411] [SQL] Hinzufügen wichtiger Informationen beim Serialisieren von TreeNode in JSON
- [SPARK-35294] [SQL] Hinzufügen der Strukturdurchlaufbereinigung in Regeln mit dedizierten Dateien unter dem Optimierer
- [SPARK-34897] [SQL][3.1] Unterstützung zum Abstimmen von Schemas basierend auf dem Index nach der Bereinigung geschachtelter Spalten
- [SPARK-35144] [SQL] Migrieren zu transformWithPruning für Objektregeln
- [SPARK-35155] [SQL] Hinzufügen der Regel-ID-Bereinigung zu Analysetoolregeln
- [SPARK-35382] [PYTHON] Behandlung von Problemen mit Lambdavariablennamen in geschachtelten DataFrame-Funktionen in Python-APIs.
- [SPARK-35359] [SQL] Beim Einfügen von Daten mit dem Datentyp char/varchar tritt ein Fehler auf, wenn die Datenlänge die Längenbegrenzung überschreitet
- [SPARK-35381] [R] Behandlung von Problemen mit Lambdavariablennamen in geschachtelten Funktionen höherer Ordnung bei R-APIs
Systemumgebung
- Betriebssystem: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.54.0.21-CA-linux64
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.8.8
- R: 4.1.0 (2021-05-18)
- Delta Lake 1.0.0
Installierte Python-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| appdirs | 1.4.4 | asn1crypto | 1.4.0 | backcall | 0.2.0 |
| boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 | brotlipy | 0.7.0 |
| certifi | 2021.5.30 | cffi | 1.14.3 | chardet | 3.0.4 |
| cryptography | 3.1.1 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.21 |
| decorator | 4.4.2 | distlib | 0.3.2 | docutils | 0.15.2 |
| entrypoints | 0,3 | facets-overview | 1.0.0 | filelock | 3.0.12 |
| idna | 2.10 | ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.19.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.17.2 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 0.17.0 | jupyter-client | 6.1.7 | jupyter-core | 4.6.3 |
| kiwisolver | 1.3.0 | koalas | 1.8.1 | matplotlib | 3.2.2 |
| numpy | 1.19.2 | Pandas | 1.1.5 | parso | 0.7.0 |
| patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| pip | 20.2.4 | plotly | 4.14.3 | prompt-toolkit | 3.0.8 |
| protobuf | 3.17.3 | psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.6.0 |
| pyarrow | 1.0.1 | pycparser | 2,20 | Pygments | 2.7.2 |
| pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing | 2.4.7 | PySocks | 1.7.1 |
| Python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2020.5 | pyzmq | 19.0.2 |
| requests | 2.24.0 | retrying | 1.3.3 | s3transfer | 0.3.6 |
| scikit-learn | 0.23.2 | scipy | 1.5.2 | seaborn | 0.10.0 |
| setuptools | 50.3.1 | sechs | 1.15.0 | statsmodels | 0.12.0 |
| threadpoolctl | 2.1.0 | tornado | 6.0.4 | traitlets | 5.0.5 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.2.1 | wcwidth | 0.2.5 |
| wheel | 0.35.1 |
Installierte R-Bibliotheken
R-Bibliotheken werden aus der Microsoft CRAN-Momentaufnahme vom 2.11.2020 installiert.
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.2.1 |
| base | 4.1.0 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| bit | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | Blob | 1.2.1 |
| boot | 1.3-28 | brew | 1.0-6 | brio | 1.1.0 |
| broom | 0.7.2 | callr | 3.5.1 | caret | 6.0-86 |
| cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 | class | 7.3-19 |
| cli | 2.2.0 | clipr | 0.7.1 | cluster | 2.1.2 |
| codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-0 | commonmark | 1.7 |
| compiler | 4.1.0 | config | 0,3 | covr | 3.5.1 |
| cpp11 | 0.2.4 | crayon | 1.3.4 | Anmeldeinformationen | 1.3.0 |
| crosstalk | 1.1.0.1 | curl | 4.3 | data.table | 1.13.4 |
| datasets | 4.1.0 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 2.0.0 |
| desc | 1.2.0 | devtools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 |
| digest | 0.6.27 | dplyr | 1.0.2 | DT | 0.16 |
| ellipsis | 0.3.1 | Evaluieren | 0.14 | fansi | 0.4.1 |
| farver | 2.0.3 | fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.5.0 |
| foreach | 1.5.1 | foreign | 0.8-81 | forge | 0.2.0 |
| fs | 1.5.0 | future | 1.21.0 | generics | 0.1.0 |
| gert | 1.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.2.0 |
| gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4.0-2 | globals | 0.14.0 |
| glue | 1.4.2 | gower | 0.2.2 | Grafiken | 4.1.0 |
| grDevices | 4.1.0 | grid | 4.1.0 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0.7 | gtable | 0.3.0 | haven | 2.3.1 |
| highr | 0,8 | hms | 0.5.3 | htmltools | 0.5.0 |
| htmlwidgets | 1.5.3 | httpuv | 1.5.4 | httr | 1.4.2 |
| hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ini | 0.3.1 |
| ipred | 0.9-9 | isoband | 0.2.3 | iterators | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-20 | knitr | 1.30 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.1.0.1 | lattice | 0.20-44 |
| lava | 1.6.8.1 | lazyeval | 0.2.2 | Lebenszyklus | 0.2.0 |
| listenv | 0.8.0 | lubridate | 1.7.9.2 | magrittr | 2.0.1 |
| markdown | 1.1 | MASS | 7.3-54 | Matrix | 1.3-3 |
| memoise | 1.1.0 | methods | 4.1.0 | mgcv | 1.8-35 |
| mime | 0.9 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-152 | nnet | 7.3-16 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 1.4.3 | parallel | 4.1.0 |
| parallelly | 1.22.0 | pillar | 1.4.7 | pkgbuild | 1.1.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 | plogr | 0.2.0 |
| plyr | 1.8.6 | praise | 1.0.0 | prettyunits | 1.1.1 |
| pROC | 1.16.2 | processx | 3.4.5 | prodlim | 2019.11.13 |
| Fortschritt | 1.2.2 | promises | 1.1.1 | proto | 1.0.0 |
| ps | 1.5.0 | purrr | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.3 |
| R6 | 2.5.0 | randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.1 |
| rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.5 |
| readr | 1.4.0 | readxl | 1.3.1 | recipes | 0.1.15 |
| rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 2.2.0 |
| reprex | 0.3.0 | reshape2 | 1.4.4 | rex | 1.2.0 |
| rlang | 0.4.9 | rmarkdown | 2.6 | RODBC | 1.3-17 |
| roxygen2 | 7.1.1 | rpart | 4.1-15 | rprojroot | 2.0.2 |
| Rserve | 1.8-8 | RSQLite | 2.2.1 | rstudioapi | 0,13 |
| rversions | 2.0.2 | rvest | 0.3.6 | scales | 1.1.1 |
| selectr | 0.4-2 | sessioninfo | 1.1.1 | shape | 1.4.5 |
| shiny | 1.5.0 | sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.5.2 |
| SparkR | 3.1.1 | spatial | 7.3-11 | splines | 4.1.0 |
| sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2020.5 | stats | 4.1.0 |
| stats4 | 4.1.0 | stringi | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 |
| survival | 3.2-11 | sys | 3.4 | tcltk | 4.1.0 |
| TeachingDemos | 2,10 | testthat | 3.0.0 | tibble | 3.0.4 |
| tidyr | 1.1.2 | tidyselect | 1.1.0 | tidyverse | 1.3.0 |
| timeDate | 3043.102 | tinytex | 0.28 | tools | 4.1.0 |
| usethis | 2.0.0 | utf8 | 1.1.4 | utils | 4.1.0 |
| uuid | 0.1-4 | vctrs | 0.3.5 | viridisLite | 0.3.0 |
| waldo | 0.2.3 | whisker | 0,4 | withr | 2.3.0 |
| xfun | 0,19 | xml2 | 1.3.2 | xopen | 1.0.0 |
| xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.1 | zip | 2.1.1 |
Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Clusterversion)
| Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.11.655 |
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