Databricks Runtime 10.4 LTS
Las siguientes notas de la versión proporcionan información sobre Databricks Runtime 10.4 LTS y Databricks Runtime 10.4 LTS Photon, con tecnología de Apache Spark 3.2.1. Photon se encuentra en versión preliminar pública. Databricks publicó esta versión en marzo de 2022.
Nota
LTS significa que esta versión tiene soporte técnico a largo plazo. Consulte Ciclo de vida de la versión de Databricks Runtime LTS.
Sugerencia
Para ver las notas de la versión de las versiones de Databricks Runtime que han llegado a la finalización del soporte (EoS), vea las Notas de la versión de finalización del soporte de Databricks Runtime. Las versiones de Databricks Runtime EoS se han retirado y es posible que no se actualicen.
- Convertidor de tablas Iceberg a Delta (versión preliminar pública)
- Las reversiones de compactación automática ahora están habilitadas de forma predeterminada
- La combinación de orden aleatorio bajo ahora está habilitada de forma predeterminada
- Las etiquetas de orden de inserción ahora se conservan para
UPDATE
yDELETE
- HikariCP es ahora el grupo de conexiones del metastore de Hive predeterminado
- El conector de Azure Synapse ahora permite establecer el número máximo de filas de rechazo permitidas
- Los puntos de comprobación de estado asincrónico ahora están disponibles con carácter general
- Ahora se pueden especificar valores predeterminados de parámetros para SQL funciones definidas por el usuario
- Nuevas características de Spark SQL
- Nuevo directorio de trabajo para clústeres de alta simultaneidad
- La compatibilidad con las columnas de identidad en las tablas Delta ya está disponible con carácter general
La conversión a Delta ahora admite la conversión de una tabla Iceberg en una tabla Delta en contexto. Para ello, se usan los manifiestos de archivo y los metadatos nativos de Iceberg. Consulte Conversión a Delta Lake.
Esta versión mejora el comportamiento de los trabajos de escritura de Delta Lake que se confirman cuando hay transacciones de compactación automática simultáneas. Antes de esta versión, estos trabajos de escritura solían anularse debido a modificaciones simultáneas en una tabla. Ahora los trabajos de escritura se realizarán correctamente incluso si hay transacciones simultáneas de compactación automática.
El comando MERGE INTO
ahora usa siempre la nueva implementación de orden aleatorio bajo. Este comportamiento mejora significativamente el rendimiento del comando MERGE INTO
para la mayoría de las cargas de trabajo. Se ha quitado la configuración que se usaba anteriormente para habilitar esta característica. Consulte Combinación de orden aleatorio bajo en Azure Databricks.
Los comandos UPDATE
y DELETE
ahora conservan la información de agrupación en clústeres existente (incluida la ordenación Z) para los archivos que se actualizan o eliminan. Este comportamiento trata de un principio de máximo esfuerzo que no se aplica en los casos en los que los archivos son tan pequeños que se combinan durante la actualización o eliminación.
HikariCP ofrece varias mejoras de estabilidad para el acceso al metastore de Hive, al tiempo que mantiene menos conexiones en comparación con la implementación anterior del grupo de conexiones de BoneCP. HiikCP está habilitado de forma predeterminada en cualquier clúster de Databricks Runtime que use el metastore de Hive de Databricks (por ejemplo, cuando spark.sql.hive.metastore.jars
no está establecido). También puede cambiar explícitamente a otras implementaciones del grupo de conexiones, por ejemplo, BoneCP, estableciendo spark.databricks.hive.metastore.client.pool.type
.
El conector de Azure Synapse ahora permite establecer el número máximo de filas de rechazo permitidas
El conector de Azure Synapse ahora admite una opción maxErrors de DataFrame. Esta actualización le permite configurar el número máximo de filas rechazadas que se permiten durante las lecturas y escrituras antes de que se cancele la operación de carga. Todas las filas rechazadas se omiten. Por ejemplo, si dos de cada diez registros tienen errores, solo se procesan ocho registros.
Esta opción se asigna directamente a la opción REJECT_VALUE
de la instrucción CREATE EXTERNAL TABLE
en PolyBase y a la opción MAXERRORS
del comando COPY
del conector de Azure Synapse.
De forma predeterminada, el valor maxErrors
se establece en 0
: se espera que todos los registros sean válidos.
Puede habilitar puntos de comprobación de estado asincrónico en consultas de streaming con estado con actualizaciones de estado grandes. Esto puede reducir la latencia de microlote de un extremo a otro. Esta característica ya está disponible con carácter general. Consulte Puntos de comprobación de estado asincrónico para consultas con estado.
Ahora se pueden especificar valores predeterminados de parámetros para SQL funciones definidas por el usuario
Cuando se crea una función SQL definida por el usuario (SQL UDF), ahora se pueden especificar expresiones predeterminadas para los parámetros de SQL UDF. A continuación, puede llamar al SQL UDF sin proporcionar argumentos para esos parámetros y Databricks rellenará los valores predeterminados para esos parámetros. Consulte CREAR FUNCIONES (SQL y Python).
Las siguientes funciones Spark SQL pasan a estar disponibles en esta versión:
- try_multiply: devuelve el resultado de la multiplicación de los elementos
multiplier
ymultiplicand
. Si ocurre un desbordamiento, devuelve el valorNULL
. - try_subtract: devuelve la resta de los elementos
expr2
yexpr1
. Si ocurre un desbordamiento, devuelve el valorNULL
.
En clústeres de alta simultaneidad con control de acceso a tablas o acceso directo a credenciales habilitado, el directorio de trabajo actual de los cuadernos es ahora el directorio principal del usuario. Anteriormente, el directorio de trabajo era /databricks/driver
.
La compatibilidad con las columnas de identidad en las tablas Delta ya está disponible con carácter general
Delta Lake ahora admite columnas de identidad. Cuando se escribe en una tabla Delta que define una columna de identidad y no se proporcionan valores para esa columna, Delta ahora asigna automáticamente un valor único y estadísticamente creciente o decreciente. Consulte CREATE TABLE [USING].
- Bibliotecas de Python actualizadas:
- filelock de 3.4.2 a 3.6.0
- Bibliotecas de R actualizadas:
- brew de 1.0-6 a 1.0-7
- broom de 0.7.11 a 0.7.12
- cli de 3.1.0 a 3.2.0
- clipr de 0.7.1 a 0.8.0
- colorspace de 2.0-2 a 2.0-3
- crayon de 1.4.2 a 1.5.0
- dplyr de 1.0.7 a 1.0.8
- dtplyr de 1.2.0 a 1.2.1
- evaluate de 0.14 a 0.15
- foreach de 1.5.1 a 1.5.2
- future de 1.23.0 a 1.24.0
- generics de 0.1.1 a 0.1.2
- glue de 1.6.0 a 1.6.1
- gower de 0.2.2 a 1.0.0
- iterators de 1.0.13 a 1.0.14
- jsonlite de 1.7.3 a 1.8.0
- magrittr de 2.0.1 a 2.0.2
- mgcv de 1.8-38 a 1.8-39
- pillar de 1.6.4 a 1.7.0
- randomForest de 4.6-14 a 4.7-1
- readr de 2.1.1 a 2.1.2
- recipes de 0.1.17 a 0.2.0
- rlang de 0.4.12 a 1.0.1
- rpart de 4.1-15 a 4.1.16
- RSQLite de 2.2.9 a 2.2.10
- sparklyr de 1.7.4 a 1.7.5
- testthat de 3.1.1 a 3.1.2
- tidyr de 1.1.4 a 1.2.0
- tidyselect de 1.1.1 a 1.1.2
- tinytex de 0.36 a 0.37
- yaml de 2.2.1 a 2.3.5
- Bibliotecas de Java actualizadas:
- io.delta.delta-sharing-spark_2.12 de 0.3.0 a 0.4.0
Databricks Runtime 10.4 LTS incluye Apache Spark 3.2.1. Esta versión incluye todas las correcciones y mejoras de Spark que se han incorporado en Databricks Runtime 10.3 (EoS), así como las siguientes correcciones de errores y mejoras adicionales realizadas en Spark:
- [SPARK-38322] [SQL] La fase de consulta de soporte muestra estadísticas en tiempo de ejecución en modo de explicación con formato
- [SPARK-38162] [SQL] Optimización de un plan de fila en el optimizador normal y AQE
- [SPARK-38229] [SQL] No se debería comprobar temp/external/ifNotExists con visitReplaceTable con el analizador
- [SPARK-34183] [SS] DataSource V2: Distribución y ordenación necesarias en la ejecución de microlotes
- [SPARK-37932] [SQL] Esperar para resolver los atributos que faltan antes de aplicar DeduplicateRelations
- [SPARK-37904] [SQL] Mejorar RebalancePartitions en las reglas del optimizador
- [SPARK-38236] [SQL][3.2][3.1] Comprobar si la ubicación de la tabla es absoluta mediante "new Path(locationUri).isAbsolute" en la tabla create/alter
- [SPARK-38035] [SQL] Adición de pruebas de Docker para el dialecto JDBC integrado
- [SPARK-38042] [SQL] Garantizar que ScalaReflection.dataTypeFor funciona en tipos de matriz con alias
- [SPARK-38273] [SQL] Los iteradores de
decodeUnsafeRows
deben cerrar los flujos de entrada subyacentes - [SPARK-38311] [SQL] Corrección de DynamicPartitionPruning/BucketedReadSuite/ExpressionInfoSuite en modo ANSI
- [SPARK-38305] [CORE] Comprobar explícitamente si el origen existe en unpack() antes de llamar a los métodos FileUtil
- [SPARK-38275] [SS] Incluir el uso de memoria de writeBatch como el uso total de memoria del almacén de estado de RocksDB
- [SPARK-38132] [SQL] Quitar regla
NotPropagation
- [SPARK-38286] [SQL] maxRows y maxRowsPerPartition de Union pueden desbordarse
- [SPARK-38306] [SQL] Corrección de ExplainSuite,StatisticsCollectionSuite y StringFunctionsSuite en modo ANSI
- [SPARK-38281] [SQL][Tests] Corrección de AnalysisSuite en modo ANSI
- [SPARK-38307] [SQL][Tests] Corrección de ExpressionTypeCheckingSuite y CollectionExpressionsSuite en el modo ANSI
- [SPARK-38300] [SQL] Uso de
ByteStreams.toByteArray
para simplificarfileToString
yresourceToBytes
en catalyst.util - [SPARK-38304] [SQL] Elt() debe devolver NULL si index es NULL en el modo ANSI
- [SPARK-38271] PoissonSampler puede generar más filas que MaxRows
- [SPARK-38297] [PYTHON] Conversión explícita del valor devuelto en DataFrame.to_numpy en POS
- [SPARK-38295] [SQL][Tests] Corrección de ArithmeticExpressionSuite en el modo ANSI
- [SPARK-38290] [SQL] Corrección de JsonSuite y ParquetIOSuite en el modo ANSI
- [SPARK-38299] [SQL] Limpieza del uso en desuso de
StringBuilder.newBuilder
- [SPARK-38060] [SQL] Respetar allowNonNumericNumbers al analizar valores NaN e Infinity entre comillas en el lector JSON
- [SPARK-38276] [SQL] Adición de planes TPCDS aprobados en el modo ANSI
- [SPARK-38206] [SS] Omisión de la nulabilidad al comparar el tipo de datos de las claves de combinación en la combinación de streming con streaming
- [SPARK-37290] [SQL] - Tiempo de planeamiento exponencial en caso de función no determinista
- [SPARK-38232] [SQL] EXPLAIN FORMATTED no recopila subconsultas en la fase de consulta en AQE
- [SPARK-38283] [SQL] Prueba del análisis de fecha y hora no válido en modo ANSI
- [SPARK-38140] [SQL] Las estadísticas de columna de desc (min, max) para el tipo de marca de tiempo no son coherentes con los valores debido a la diferencia de zona horaria
- [SPARK-38227] [SQL][SS] Aplicación de nulabilidad estricta de la columna anidada en la ventana de tiempo o la ventana de sesión
- [SPARK-38221] [SQL] Iteración diligente sobre groupingExpressions al mover expresiones de agrupación complejas fuera de un nodo Agregado
- [SPARK-38216] [SQL] Error temprano si todas las columnas tienen particiones al crear una tabla de Hive
- [SPARK-38214] [SS] No es necesario filtrar ventanas cuando windowDuration es múltiplo de slideDuration
- [SPARK-38182] [SQL] Corrección de NoSuchElementException si el filtro insertado no contiene ninguna referencia
- [SPARK-38159] [SQL] Adición de un nuevo FileSourceMetadataAttribute para los metadatos de archivos ocultos
- [SPARK-38123] [SQL] Uso unificado de
DataType
comotargetType
deQueryExecutionErrors#castingCauseOverflowError
- [SPARK-38118] [SQL] Func(tipo de datos incorrecto) en la cláusula HAVING debería producir un error de coincidencia de datos
- [SPARK-35173] [SQL][PYTHON] Adición de varias columnas que agregan compatibilidad
- [SPARK-38177] [SQL] Corrección de transformExpressions incorrectas en el optimizador
- [SPARK-38228] [SQL] La asignación del almacén heredado no debe producir un error en el modo ANSI
- [SPARK-38173] [SQL] La columna entre comillas no se puede reconocer correctamente cuando quotedRegexColumnNa...
- [SPARK-38130] [SQL] Quitar la comprobación de entradas ordenables array_sort
- [SPARK-38199] [SQL] Eliminar el objeto
dataType
no utilizado especificado en la definición deIntervalColumnAccessor
- [SPARK-38203] [SQL] Corrección de SQLInsertTestSuite y SchemaPruningSuite en modo ANSI
- [SPARK-38163] [SQL] Mantener la clase de error de
SparkThrowable
al construir con el generador de funciones - [SPARK-38157] [SQL] Establecer explícitamente ANSI en false en la timestampNTZ/timestamp.sql y SQLQueryTestSuite de prueba para que coincida con los resultados para comercialización esperados.
- [SPARK-38069] [SQL][SS] Mejora del cálculo del período de tiempo
- [SPARK-38164] [SQL] Nuevas funciones SQL: try_subtract y try_multiply
- [SPARK-38176] [SQL] Modo ANSI: permitir la conversión implícita de cadenas a otros tipos simples
- [SPARK-37498] [PYTHON] Agregar finalmente para test_reuse_worker_of_parallelize_range
- [SPARK-38198] [SQL][3.2] Corrección del uso de QueryExecution.debug#toFile del valor maxFields pasado cuando explainMode es CodegenMode
- [SPARK-38131] [SQL] Uso de clases de error solo en excepciones orientadas al usuario
- [SPARK-37652] [SQL] Adición de prueba para optimizar la combinación sesgada a través de la unión
- [SPARK-37585] [SQL] Actualización de InputMetric en DataSourceRDD con TaskCompletionListener
- [SPARK-38113] [SQL] Uso de clases de error en los errores de ejecución de dinamización
- [SPARK-38178] [SS] Corrección de la lógica para medir el uso de memoria de RocksDB
- [SPARK-37969] [SQL] HiveFileFormat debe comprobar el nombre del campo
- [SPARK-37652] Revertir "[SQL] Adición de prueba para optimizar la combinación sesgada a través de la unión"
- [SPARK-38124] [SQL][SS] Introducción de StatefulOpClusteredDistribution y aplicación a la combinación de streaming a streaming
- [SPARK-38030] [SQL] La canonización no debe quitar la nulabilidad del tipo de datos AttributeReference
- [SPARK-37907] [SQL] Compatibilidad de InvokeLike con ConstantFolding
- [SPARK-37891] [CORE] Adición de la comprobación escalar para deshabilitar scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
- [SPARK-38150] [SQL] Actualización del comentario de RelationConversions
- [SPARK-37943] [SQL] Uso de clases de error en los errores de compilación de agrupación
- [SPARK-37652] [SQL] Adición de prueba para optimizar la combinación sesgada a través de la unión
- [SPARK-38056] [Interfaz de usuario web][3.2] Corrección del problema de que el streaming estructurado no funciona en el servidor de historial al usar LevelDB
- [SPARK-38144] [CORE] Quitar la configuración
spark.storage.safetyFraction
no usada - [SPARK-38120] [SQL] Corrección de HiveExternalCatalog.listPartitions cuando el nombre de la columna de partición es mayúscula y hay un punto en el valor de partición
- [SPARK-38122] [Docs] Actualización de la clave de aplicación de DocSearch
- [SPARK-37479] [SQL] Migración de DROP NAMESPACE para usar el comando V2 de forma predeterminada
- [SPARK-35703] [SQL] Relajación de restricción para la combinación de cubos y eliminación de HashClusteredDistribution
- [SPARK-37983] [SQL] Retroceso de las métricas de tiempo de compilación agregada a partir de la agregación de ordenación
- [SPARK-37915] [SQL] Combinación de uniones si hay un proyecto entre ellas
- [SPARK-38105] [SQL] Uso de clases de error en los errores de análisis de combinaciones
- [SPARK-38073] [PYTHON] Actualización de la función atexit para evitar problemas con el enlace en tiempo de ejecución
- [SPARK-37941] [SQL] Uso de clases de error en los errores de compilación de coerción
- [SPARK-37937] [SQL] Uso de clases de error en los errores de análisis de combinación lateral
- [SPARK-38100] [SQL] Quitar el método privado no usado en
Decimal
- [SPARK-37987] [SS] Corrección del esquema de estado streamingAggregationSuite.changing de prueba no confiable al reiniciar la consulta
- [SPARK-38003] [SQL] La regla LookupFunctions solo debe buscar funciones del registro de funciones escalares
- [SPARK-38075] [SQL] Corrección de
hasNext
en el iterador de salida del proceso deHiveScriptTransformationExec
- [SPARK-37965] [SQL] Retirada del nombre del campo de comprobación al leer o escribir datos existentes en Orc
- [SPARK-37922] [SQL] Combinación en una conversión si es posible convertir de forma segura dos conversiones (para dbr-branch-10.x)
- [SPARK-37675] [SPARK-37793] Impedir la sobrescritura de archivos combinados de orden aleatorio de inserción una vez finalizado el orden aleatorio
- [SPARK-38011] [SQL] Quitar la configuración duplicada e inútil en ParquetFileFormat
- [SPARK-37929] [SQL] Compatibilidad con el modo en cascada para la API
dropNamespace
- [SPARK-37931] [SQL] Poner el nombre de columna entre comillas si es necesario
- [SPARK-37990] [SQL] Compatibilidad con TimestampNTZ en RowToColumnConverter
- [SPARK-38001] [SQL] Sustitución de las clases de error relacionadas con características no admitidas por
UNSUPPORTED_FEATURE
- [SPARK-37839] [SQL] DS V2 admite la inserción de agregados parcial
AVG
- [SPARK-37878] [SQL] Migración de SHOW CREATE TABLE para usar el comando v2 de forma predeterminada
- [SPARK-37731] [SQL] Refactorización y limpieza de la búsqueda de funciones en el analizador
- [SPARK-37979] [SQL] Cambiar a clases de error más genéricas en funciones de AES
- [SPARK-37867] [SQL] Compilación de funciones de agregado del dialecto JDBC integrado
- [SPARK-38028] [SQL] Exponer el vector de flecha de ArrowColumnVector
- [SPARK-30062] [SQL] Adición de la instrucción IMMEDIATE a la implementación de truncamiento del dialecto DB2
- [SPARK-36649] [SQL] Compatibilidad con
Trigger.AvailableNow
en el origen de datos Kafka - [SPARK-38018] [SQL] Corrección de ColumnVectorUtils.populate para controlar CalendarIntervalType correctamente
- [SPARK-38023] [CORE]
ExecutorMonitor.onExecutorRemoved
debe controlarExecutorDecommission
como finalizado - [SPARK-38019] [CORE] Convertir
ExecutorMonitor.timedOutExecutors
en determinista - [SPARK-37957] [SQL] Pasar correctamente la marca determinista para las funciones escalares del comando V2
- [SPARK-37985] [SQL] Corrección de la prueba no confiable para SPARK-37578
- [SPARK-37986] [SQL] Compatibilidad con TimestampNTZ en la ordenación de base
- [SPARK-37967] [SQL] Compatibilidad de Literal.create con ObjectType
- [SPARK-37827] [SQL] Colocación de algunas propiedades de tabla integradas en V1Table.propertie para adaptarlas al comando V2.
- [SPARK-37963] [SQL] Necesidad de actualizar el URI de partición después de cambiar el nombre de la tabla en InMemoryCatalog
- [SPARK-35442] [SQL] Compatibilidad con la propagación de relaciones vacías a través de agregado/combinación
- [SPARK-37933] [SQL] Cambio del método transversal de las reglas de inserción V2ScanRelationPushDown
- [SPARK-37917] [SQL] Aplicación del límite 1 para el lado derecho de la semi/anti combinación izquierda si la condición de combinación está vacía
- [SPARK-37959] [ML] Corrección de la UT de comprobación de la norma en KMeans & BiKMeans
- [SPARK-37906] [SQL] spark-sql no debe pasar el último comentario al back-end
- [SPARK-37627] [SQL] Adición de columna ordenada en BucketTransform
Consulte las actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 10.4 LTS.
- Sistema operativo: Ubuntu 20.04.4 LTS
- Java: Zulu 8.56.0.21-CA-linux64
- Scala: 2.12.14
- Python: 3.8.10
- R: 4.1.2
- Delta Lake: 1.1.0
Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
---|---|---|---|---|---|
Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rolling) | appdirs | 1.4.4 | argon2-cffi | 20.1.0 |
async-generator | 1.10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
bidict | 0.21.4 | bleach | 3.3.0 | boto3 | 1.16.7 |
botocore | 1.19.7 | certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.5 |
chardet | 4.0.0 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.23 |
dbus-python | 1.2.16 | decorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 |
distlib | 0.3.4 | distro-info | 0.23ubuntu1 | entrypoints | 0,3 |
facets-overview | 1.0.0 | filelock | 3.6.0 | idna | 2.10 |
ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
ipywidgets | 7.6.3 | jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 |
jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | jsonschema | 3.2.0 |
jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
jupyterlab-widgets | 1.0.0 | kiwisolver | 1.3.1 | koalas | 1.8.2 |
MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.4.2 | mistune | 0.8.4 |
nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | nbformat | 5.1.3 |
nest-asyncio | 1.5.1 | notebook | 6.3.0 | numpy | 1.20.1 |
empaquetado | 20.9 | pandas | 1.2.4 | pandocfilters | 1.4.3 |
parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 |
pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 8.2.0 | pip | 21.0.1 |
plotly | 5.5.0 | prometheus-client | 0.10.1 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
protobuf | 3.17.2 | psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 |
pyarrow | 4.0.0 | pycparser | 2,20 | Pygments | 2.8.1 |
PyGObject | 3.36.0 | pyparsing | 2.4.7 | pyrsistent | 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 | pyzmq | 20.0.0 |
Solicitudes | 2.25.1 | requests-unixsocket | 0.2.0 | s3transfer | 0.3.7 |
scikit-learn | 0.24.1 | scipy | 1.6.2 | seaborn | 0.11.1 |
Send2Trash | 1.5.0 | setuptools | 52.0.0 | six (seis) | 1.15.0 |
ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | tenacity | 8.0.1 |
terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 | threadpoolctl | 2.1.0 |
tornado | 6.1 | traitlets | 5.0.5 | unattended-upgrades | 0,1 |
urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 | wcwidth | 0.2.5 |
webencodings | 0.5.1 | wheel | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
Las bibliotecas de R se instalan desde la instantánea de Microsoft CRAN del 24-02-2022.
Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
---|---|---|---|---|---|
askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.4.1 |
base | 4.1.2 | base64enc | 0.1-3 | bit | 4.0.4 |
bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.2 | boot | 1.3-28 |
brew | 1.0-7 | brio | 1.1.3 | broom | 0.7.12 |
bslib | 0.3.1 | cachem | 1.0.6 | callr | 3.7.0 |
caret | 6.0-90 | cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 |
clase | 7.3-20 | cli | 3.2.0 | clipr | 0.8.0 |
cluster | 2.1.2 | codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-3 |
commonmark | 1.7 | compiler | 4.1.2 | config | 0.3.1 |
cpp11 | 0.4.2 | crayon | 1.5.0 | credentials | 1.3.2 |
curl | 4.3.2 | data.table | 1.14.2 | conjuntos de datos | 4.1.2 |
DBI | 1.1.2 | dbplyr | 2.1.1 | desc | 1.4.0 |
devtools | 2.4.3 | diffobj | 0.3.5 | digest | 0.6.29 |
dplyr | 1.0.8 | dtplyr | 1.2.1 | e1071 | 1.7-9 |
ellipsis | 0.3.2 | evaluate | 0,15 | fansi | 1.0.2 |
farver | 2.1.0 | fastmap | 1.1.0 | fontawesome | 0.2.2 |
forcats | 0.5.1 | foreach | 1.5.2 | foreign | 0.8-82 |
forge | 0.2.0 | fs | 1.5.2 | future | 1.24.0 |
future.apply | 1.8.1 | gargle | 1.2.0 | generics | 0.1.2 |
gert | 1.5.0 | ggplot2 | 3.3.5 | gh | 1.3.0 |
gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4.1-3 | globals | 0.14.0 |
glue | 1.6.1 | googledrive | 2.0.0 | googlesheets4 | 1.0.0 |
gower | 1.0.0 | elementos gráficos | 4.1.2 | grDevices | 4.1.2 |
grid | 4.1.2 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
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highr | 0.9 | hms | 1.1.1 | htmltools | 0.5.2 |
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