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Databricks Runtime 12.2 LTS

  • Article

Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 12.2 LTS, propulsé par Apache Spark 3.3.2.

Databricks a publié cette version en mars 2023.

Remarque

LTS (Long Term Support) signifie que cette version bénéficie d’un support à long terme. Consultez Cycle de vie de la version de Databricks Runtime LTS.

Conseil

Pour afficher les notes de publication des versions de Databricks Runtime qui ont atteint la fin du support (EoS), consultez les notes de publication des versions non prises en charge de Databricks Runtime. Les versions EoS de Databricks Runtime ont été supprimées et peuvent ne pas être mises à jour.

Modifications de comportement

[Changement cassant] La nouvelle version de Python nécessite la mise à jour des clients Python Databricks Connect V1

Pour appliquer les correctifs de sécurité requis, la version Python dans Databricks Runtime 12.2 LTS est mise à niveau de 3.9.5 à 3.9.19. Étant donné que ces modifications peuvent entraîner des erreurs dans les clients qui utilisent des fonctions PySpark spécifiques, tous les clients qui utilisent Databricks Connect V1 pour Python avec Databricks Runtime 12.2 LTS doivent être mis à jour vers Python 3.9.7 ou version ultérieure.

Améliorations et nouvelles fonctionnalités

L’évolution du schéma Delta Lake prend en charge la spécification de colonnes sources dans les instructions de fusion

Vous pouvez désormais spécifier des colonnes présentes uniquement dans la table source dans les actions d’insertion ou de mise à jour pour les instructions de fusion, lorsque l’évolution du schéma est activée. Dans Databricks Runtime 12.1 et versions antérieures, seules des actions INSERT * ou UPDATE SET * peuvent être utilisées pour l’évolution du schéma avec la fusion. Consultez Évolution automatique du schéma pour la fusion Delta Lake.

Les charges de travail Structured Streaming sont prises en charge sur les clusters avec mode d’accès partagé

Vous pouvez maintenant utiliser Structured Streaming pour interagir avec Unity Catalog sur les clusters partagés. Certaines limitations s’appliquent. Consultez Quelle est la fonctionnalité Structured Streaming prise en charge par Unity Catalog ?.

Nouvelles fonctionnalités pour les E/S prédictives

La prise en charge de Photon pour le récepteur Foreachbatch est désormais disponible. Les charges de travail qui diffusent en continu à partir d’une source et fusionnent dans des tables Delta ou écrivent dans plusieurs récepteurs peuvent désormais tirer parti du récepteur Foreachbatch Photonisé.

Prise en charge implicite de l’aliasing de colonne latérale

Azure Databricks prend désormais en charge l’aliasing de colonne latérale implicite par défaut. Vous pouvez maintenant réutiliser une expression spécifiée précédemment dans la même liste SELECT. Par exemple, étant donné SELECT 1 AS a, a + 1 AS b, le a dans a + 1 peut être résolu comme le 1 AS a défini précédemment. Pour plus d’informations sur l’ordre de résolution, consultez Résolution de noms. Pour désactiver cette fonctionnalité, vous pouvez définir spark.sql.lateralColumnAlias.enableImplicitResolution sur false.

Nouvelle fonctionnalité forEachBatch

Photon est désormais pris en charge lors de l’utilisation de foreachBatch pour écrire dans un récepteur de données.

Options de connexion standardisées pour la fédération des requêtes

Vous pouvez maintenant utiliser un ensemble unifié d’options (hôte, port, base de données, utilisateur, mot de passe) pour vous connecter aux sources de données prises en charge dans Query Federation. Port est facultatif et utilise le numéro de port par défaut pour chaque source de données, sauf s’il est spécifié.

Bibliothèque de fonctions SQL étendue pour la gestion des tableaux

Supprimez tous les éléments NULL d’un tableau à l’aide d’array_compact. Pour ajouter des éléments à un tableau, utilisez array_append.

Nouvelle fonction de masque pour anonymiser les chaînes

Appelez la fonction de masque pour anonymiser les valeurs de chaîne sensibles.

Les conditions d’erreur courantes retournent maintenant des SQLSTATE

La plupart des conditions d’erreur que retourne Databricks Runtime incluent désormais des valeurs SQLSTATE documentées qui peuvent être utilisées pour tester les erreurs d’une manière conforme aux normes SQL.

Appeler les fonctions de génération dans la clause FROM

Vous pouvez maintenant appeler des fonctions de génération tabulaires comme explode dans la clause FROM régulière d’une requête. Cela aligne l’appel de fonction de génération avec d’autres fonctions de table intégrées et définies par l’utilisateur.

La prise en charge des mémoires tampons de protocole est généralement disponible

Vous pouvez utiliser les fonctions from_protobuf et to_protobuf pour échanger des données entre des types binaires et struct. Consultez Tampons de protocole de lecture et d’écriture.

Atteindre la définition pour les variables et fonctions de notebook

Dans les notebooks, vous pouvez rapidement accéder à la définition d’une variable, d’une fonction ou du code derrière une instruction %run en cliquant avec le bouton droit sur le nom de la variable ou de la fonction.

Correctif rapide du Notebook pour l’importation automatique de bibliothèques

Les Databricks Notebooks offrent désormais une fonction de correction rapide pour l'importation automatique de bibliothèques. Si vous oubliez d’importer une bibliothèque comme pandas, pointez sur l’avertissement de syntaxe souligné, puis cliquez sur correctif rapide, cette fonctionnalité nécessite que l’Assistant Databricks soit activé dans votre espace de travail.

Résolution des bogues

  • Amélioration de la cohérence pour le comportement de validation Delta pour les transactions vides relatives aux commandes update, delete et merge. Au niveau d’isolation WriteSerializable, les commandes qui n’entraînent aucune modification créent désormais une validation vide. Au niveau d’isolation Serializable, de telles transactions vides ne créent plus de validation.

Changements de comportement

Changements de comportement avec la nouvelle fonctionnalité d’alias de colonne latérale

La nouvelle fonctionnalité d’alias de colonne latérale introduit des changements de comportement pour les cas suivants lors de la résolution de noms :

  • L’alias de colonne latérale est désormais prioritaire sur les références corrélées portant le même nom. Par exemple, pour cette requête SELECT (SELECT c2 FROM (SELECT 1 AS c1, c1 AS c2) WHERE c2 > 5) FROM VALUES(6) AS t(c1), le c1 du c1 AS c2 intérieur a été résolu en référence corrélée t.c1, mais devient maintenant l’alias 1 AS c1de colonne latérale. La requête retourne maintenant NULL.
  • L’alias de colonne latérale est désormais prioritaire sur les paramètres de fonction portant le même nom. Par exemple, pour la fonction CREATE OR REPLACE TEMPORARY FUNCTION func(x INT) RETURNS TABLE (a INT, b INT, c DOUBLE) RETURN SELECT x + 1 AS x, x, le x dans le corps de la fonction a été résolu en paramètre de fonction x, mais devient alias de colonne latérale x + 1 dans le corps de la fonction. La requête SELECT * FROM func(1) retourne maintenant 2, 2.
  • Pour désactiver la fonctionnalité d’alias de colonne latérale, définissez spark.sql.lateralColumnAlias.enableImplicitResolution sur false. Pour plus d'informations, consultez Résolution de noms.

Mises à niveau de la bibliothèque

  • Bibliothèques Python mises à niveau :
    • filelock de 3.8.2 à 3.9.0
    • joblib de 1.1.0 à 1.1.1
    • platformdirs de 2.6.0 à 2.6.2
    • whatthepatch de 1.0.3 à 1.0.4
  • Bibliothèques R mises à niveau :
    • class de 7.3-20 à 7.3-21
    • codetools de 0.2-18 à 0.2-19
    • MASS de 7.3-58 à 7.3-58.2
    • nlme de 3.1-160 à 3.1-162
    • Rserve de 1.8-11 à 1.8-12
    • SparkR de 3.3.1 à 3.3.2

Changements de comportement

  • Les utilisateurs doivent désormais disposer des privilèges SELECT et MODIFY sur tout fichier lors de la création d’un schéma avec un emplacement défini.

Apache Spark

Databricks Runtime 12.2 inclut Apache Spark 3.3.2. Cette version comprend l’ensemble des correctifs et améliorations Spark figurant dans Databricks Runtime 12.1 (EoS), ainsi que les correctifs de bogues et améliorations supplémentaires suivants apportés à Spark :

  • [SPARK-42416] [SC-123205][SC-122851][SQL] Les opérations d’ensemble de dates ne doivent pas résoudre à nouveau le plan logique analysé
  • [SPARK-41848] Rétablir “[CHERRY-PICK][12.x][12.1][12.0][SC-120037][CORE] Correction de la tâche sur-planifiée avec TaskResourceProfile”
  • [SPARK-42162] [SC-122711][ES-556261] Introduire l’expression MultiCommutativeOp comme optimisation de la mémoire pour canoniser de grandes arborescences d’expressions commutatives
  • [SPARK-42406] [SC-122998][PROTOBUF][Cherry-pick] Correction du paramètre de profondeur récursive des fonctions Protobuf
  • [SPARK-42002] [SC-122476][CONNECT][PYTHON] Implémenter DataFrameWriterV2
  • [SPARK-41716] [SC-122545][CONNECT] Renommer _catalog_to_pandas en _execute_and_fetch dans le catalogue
  • [SPARK-41490] [SC-121774][SQL] Attribuer un nom à _LEGACY_ERROR_TEMP_2441
  • [SPARK-41600] [SC-122538][SPARK-41623][SPARK-41612][CONNECT] Implémenter Catalog.cacheTable, isCached et uncache
  • [SPARK-42191] [SC-121990][SQL] Prise en charge de l’UDF 'luhn_check'
  • [SPARK-42253] [SC-121976][PYTHON] Ajouter un test de détection d’une classe d’erreur en double
  • [SPARK-42268] [SC-122251][CONNECT][PYTHON] Ajouter UserDefinedType dans protos
  • [SPARK-42231] [SC-121841][SQL] Transformer MISSING_STATIC_PARTITION_COLUMN en internalError
  • [SPARK-42136] [SC-122554] Refactoriser le calcul de partitionnement de la sortie BroadcastHashJoinExec
  • [SPARK-42158] [SC-121610][SQL] Intégrer _LEGACY_ERROR_TEMP_1003 dans FIELD_NOT_FOUND
  • [SPARK-42192] [12.x][SC-121820][PYTHON] Migrer le TypeError de pyspark/sql/dataframe.py vers PySparkTypeError
  • [SPARK-35240] Rétablir “[SC-118242][SS] Utiliser CheckpointFileManager ....
  • [SPARK-41488] [SC-121858][SQL] Attribuer un nom à _LEGACY_ERROR_TEMP_1176 (et 1177)
  • [SPARK-42232] [SC-122267][SQL] Renommer la classe d’erreur : UNSUPPORTED_FEATURE.JDBC_TRANSACTION
  • [SPARK-42346] [SC-122480][SQL] Réécrire des agrégats distincts après la fusion de sous-requête
  • [SPARK-42306] [SC-122539][SQL] Intégrer _LEGACY_ERROR_TEMP_1317 dans UNRESOLVED_COLUMN.WITH_SUGGESTION
  • [SPARK-42234] [SC-122354][SQL] Renommer la classe d’erreur : UNSUPPORTED_FEATURE.REPEATED_PIVOT
  • [SPARK-42343] [SC-122437][CORE] Ignorer IOException dans handleBlockRemovalFailure si SparkContext est arrêté
  • [SPARK-41295] [SC-122442][SPARK-41296][SQL] Renommer les classes d’erreur
  • [SPARK-42320] [SC-122478][SQL] Attribuer un nom à _LEGACY_ERROR_TEMP_2188
  • [SPARK-42255] [SC-122483][SQL] Attribuer un nom à _LEGACY_ERROR_TEMP_2430
  • [SPARK-42156] [SC-121851][CONNECT] SparkConnectClient prend désormais en charge RetryPolicies
  • [SPARK-38728] [SC-116723][SQL] Tester la classe d’erreur : FAILED_RENAME_PATH
  • [SPARK-40005] [12.X] Exemples autonomes dans PySpark
  • [SPARK-39347] [SC-122457][SS] Corriger les bogues du calcul de la fenêtre de temps lorsque l’heure de l’évènement < 0
  • [SPARK-42336] [SC-122458][CORE] Utiliser getOrElse() au lieu de contains() dans ResourceAllocator
  • [SPARK-42125] [SC-121827][CONNECT][PYTHON] UDF Pandas dans Spark Connect
  • [SPARK-42217] [SC-122263][SQL] Prendre en charge la résolution d’alias de colonne latérale dans les requêtes avec Fenêtre
  • [SPARK-35240] [SC-118242][SS] Utiliser CheckpointFileManager pour la manipulation du fichier de point de contrôle
  • [SPARK-42294] [SC-122337][SQL] Inclure les valeurs par défaut des colonnes dans la sortie DESCRIBE des tables V2
  • [SPARK-41979] Rétablir “Revert “[12.x][SC-121190][SQL] Ajouter les points manquants pour les messages d’erreur des classes d’erreur.””
  • [SPARK-42286] [SC-122336][SQL] Secours vers le chemin de code codegen précédent pour une expression complexe avec CAST
  • [SPARK-42275] [SC-122249][CONNECT][PYTHON] Éviter d’utiliser la liste intégrée, dicter dans le typage statique
  • [SPARK-41985] [SC-122172][SQL] Centraliser d’autres règles de résolution de colonne
  • [SPARK-42126] [SC-122330][PYTHON][CONNECT] Accepter le type de retour dans les chaînes DDL pour les UDF scalaires Python dans Spark Connect
  • [SPARK-42197] [SC-122328][SC-121514][CONNECT] Réutilise l’initialisation JVM et sépare les groupes de configuration à définir en mode local/distant
  • [SPARK-41575] [SC-120118][SQL] Attribuer un nom à _LEGACY_ERROR_TEMP_2054
  • [SPARK-41985] Rétablir “[SC-122172][SQL] Centraliser d’autres règles de résolution de colonne”
  • [SPARK-42123] [SC-122234][SC-121453][SQL] Inclure les valeurs par défaut des colonnes dans la sortie DESCRIBE et SHOW CREATE TABLE
  • [SPARK-41985] [SC-122172][SQL] Centraliser d’autres règles de résolution de colonne
  • [SPARK-42284] [SC-122233][CONNECT] Vérifier que l’assembly de serveur de connexion est généré avant d’exécuter des tests clients - SBT
  • [SPARK-42239] [SC-121790][SQL] Intégrer MUST_AGGREGATE_CORRELATED_SCALAR_SUBQUERY
  • [SPARK-42278] [SC-122170][SQL] DS V2 pushdown prend en charge la compilation SortOrder des dialectes JDBC par eux-mêmes
  • [SPARK-42259] [SC-122168][SQL] ResolveGroupingAnalytics doit faire attention à Python UDAF
  • [SPARK-41979] Rétablir “[12.x][SC-121190][SQL] Ajouter les points manquants des messages d’erreur des classes d’erreur.”
  • [SPARK-42224] [12.x][SC-121708][CONNECT] Migrer TypeError dans l’infrastructure d’erreur des fonctions Spark Connect
  • [SPARK-41712] [12.x][SC-121189][PYTHON][CONNECT] Migrer les erreurs Spark Connect dans l’infrastructure d’erreurs PySpark.
  • [SPARK-42119] [SC-121913][SC-121342][SQL] Ajouter des fonctions tabulaires intégrées inline et inline_outer
  • [SPARK-41489] [SC-121713][SQL] Attribuer un nom à _LEGACY_ERROR_TEMP_2415
  • [SPARK-42082] [12.x][SC-121163][SPARK-41598][PYTHON][CONNECT] Présenter PySparkValueError et PySparkTypeError
  • [SPARK-42081] [SC-121723][SQL] Améliorer la validation des modifications de plan
  • [SPARK-42225] [12.x][SC-121714][CONNECT] Ajouter SparkConnectIllegalArgumentException pour gérer l’erreur Spark Connect avec précision.
  • [SPARK-42044] [12.x][SC-121280][SQL] Corriger un message d’erreur incorrect de MUST_AGGREGATE_CORRELATED_SCALAR_SUBQUERY
  • [SPARK-42194] [12.x][SC-121712][PS] Autoriser le paramètre de colonnes lors de la création d’un DataFrame avec Series.
  • [SPARK-42078] [12.x][SC-120761][PYTHON] Migrer les erreurs levées par JVM dans PySparkException.
  • [SPARK-42133] [12.x][SC-121250] Ajouter des méthodes d’API de jeu de données de base à SparkConnect Scala Client
  • [SPARK-41979] [12.x][SC-121190][SQL] Ajouter les points manquants pour les messages d’erreur des classes d’erreur.
  • [SPARK-42124] [12.x][SC-121420][PYTHON][CONNECT] UDF Python scalaire inline Scalar dans Spark Connect
  • [SPARK-42051] [SC-121994][SQL] Prise en charge de HiveGenericUDF par Codegen
  • [SPARK-42257] [SC-121948][CORE] Supprimer un trieur externe de variable inutilisé
  • [SPARK-41735] [SC-121771][SQL] Utiliser MINIMAL au lieu de STANDARD pour SparkListenerSQLExecutionEnd
  • [SPARK-42236] [SC-121882][SQL] Affiner NULLABLE_ARRAY_OR_MAP_ELEMENT
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  • [SPARK-42229] [SC-121856][CORE] Migrer SparkCoreErrors vers les classes d’erreur
  • [SPARK-42163] [SC-121839][SQL] Corriger l’élagage du schéma pour l’index de tableau non pliable ou la clé de carte
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  • [SPARK-42023] [SC-121847][SPARK-42024][CONNECT][PYTHON] Faire prendre en charge le forçage de type AtomicType -> StringType par createDataFrame
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  • [SPARK-41887] [SC-120268][CONNECT][PYTHON] Faire accepter par DataFrame.hint le paramètre de type liste
  • [SPARK-41964] [SC-120210][CONNECT][PYTHON] Ajouter la liste des fonctions d’E/S non prises en charge
  • [SPARK-41595] [SC-120097][SQL] Prendre en charge la fonction de génération explode/explode_outer dans la clause FROM
  • [SPARK-41957] [SC-120121][CONNECT][PYTHON] Activer le doctest pour DataFrame.hint
  • [SPARK-41886] [SC-120141][CONNECT][PYTHON] La sortie du doctest DataFrame.intersect a un ordre différent
  • [SPARK-41442] [SC-117795][SQL][ALL TESTS] Ne mettre à jour la valeur SQLMetric qu’en cas de fusion avec une métrique valide
  • [SPARK-41944] [SC-120046][CONNECT] Passer des configurations lorsque le mode distant local est activé
  • [SPARK-41708] [SC-119838][SQL] Extraire les informations v1write vers WriteFiles
  • [SPARK-41780] [SC-120000][SQL] Doit lever INVALID_PARAMETER_VALUE. PATTERN lorsque les paramètres regexp sont non valides
  • [SPARK-41889] [SC-119975][SQL] Attacher la cause racine à invalidPatternError et refactoriser les classes d’erreur INVALID_PARAMETER_VALUE
  • [SPARK-41860] [SC-120028][SQL] Créer des classes de cas AvroScanBuilder et JsonScanBuilder
  • [SPARK-41945] [SC-120010][CONNECT][PYTHON] Python : connecter les données de colonne perdues du client avec pyarrow.Table.to_pylist
  • [SPARK-41690] [SC-119102][SC-119087][SQL][CONNECT] Encodeurs agnostiques
  • [SPARK-41354] [SC-119995][CONNECT][PYTHON] Implémenter RepartitionByExpression
  • [SPARK-41581] [SC-119997][SQL] Mettre à jour _LEGACY_ERROR_TEMP_1230 en tant que INTERNAL_ERROR
  • [SPARK-41928] [SC-119972][CONNECT][PYTHON] Ajouter la liste de non prise en charge pour functions
  • [SPARK-41933] [SC-119980][CONNECT] Fournir un mode local qui démarre automatiquement le serveur
  • [SPARK-41899] [SC-119971][CONNECT][PYTHON] createDataFrame doit respecter le schéma DDL fourni par l’utilisateur
  • [SPARK-41936] [SC-119978][CONNECT][PYTHON] Faire réutiliser le proto withColumns par withMetadata
  • [SPARK-41898] [SC-119931][CONNECT][PYTHON] Parité de vérification de type des paramètres Window.rowsBetween et Window.rangeBetween avec pyspark
  • [SPARK-41939] [SC-119977][CONNECT][PYTHON] Ajouter la liste de non prise en charge des fonctions catalog
  • [SPARK-41924] [SC-119946][CONNECT][PYTHON] Faire prendre en charge les métadonnées par StructType et implémenter DataFrame.withMetadata
  • [SPARK-41934] [SC-119967][CONNECT][PYTHON] Ajouter la liste des fonctions non prises en charge pour session
  • [SPARK-41875] [SC-119969][CONNECT][PYTHON] Ajouter des cas de test pour Dataset.to()
  • [SPARK-41824] [SC-119970][CONNECT][PYTHON] Ignorer le doctest pour expliquer la fonctionnalité connect
  • [SPARK-41880] [SC-119959][CONNECT][PYTHON] Faire en sorte que la fonction from_json accepte un schéma non littéral
  • [SPARK-41927] [SC-119952][CONNECT][PYTHON] Ajouter la liste de non prise en charge de GroupedData
  • [SPARK-41929] [SC-119949][CONNECT][PYTHON] Ajouter la fonction array_compact
  • [SPARK-41827] [SC-119841][CONNECT][PYTHON] Faire accepter la liste de colonnes par GroupBy
  • [SPARK-41925] [SC-119905][SQL] Activer spark.sql.orc.enableNestedColumnVectorizedReader par défaut
  • [SPARK-41831] [SC-119853][CONNECT][PYTHON] Faire accepter la liste de colonnes par DataFrame.select
  • [SPARK-41455] [SC-119858][CONNECT][PYTHON] Faire abandonner les informations de fuseau horaire à DataFrame.collect
  • [SPARK-41923] [SC-119861][CONNECT][PYTHON] Ajouter DataFrame.writeTo à la liste de non prise en charge
  • [SPARK-41912] [SC-119837][SQL] La sous-requête ne doit pas valider la CTE
  • [SPARK-41828] [SC-119832][CONNECT][PYTHON][12.X] Faire prendre en charge les dataframes vides par createDataFrame
  • [SPARK-41905] [SC-119848][CONNECT] Prendre charge les noms en tant que chaînes dans le slice
  • [SPARK-41869] [SC-119845][CONNECT] Rejeter une chaîne unique dans dropDuplicates
  • [SPARK-41830] [SC-119840][CONNECT][PYTHON] Faire accepter à DataFrame.sample les mêmes paramètres que PySpark
  • [SPARK-41849] [SC-119835][CONNECT] Implémenter DataFrameReader.text
  • [SPARK-41861] [SC-119834][SQL] Faire que la build() de v2 ScanBuilders retourne une analyse typée
  • [SPARK-41825] [SC-119710][CONNECT][PYTHON] Activer les doctests liés à DataFrame.show
  • [SPARK-41855] [SC-119804][SC-119410][SPARK-41814][SPARK-41851][SPARK-41852][CONNECT][PYTHON][12.X] Faire que createDataFrame gère None/NaN correctement
  • [SPARK-41833] [SC-119685][SPARK-41881][SPARK-41815][CONNECT][PYTHON] Faire que DataFrame.collect gère None/NaN/Array/Binary correctement
  • [SPARK-39318] [SC-119713][SQL] Supprimer les fichiers de référence WithStats tpch-plan-stability
  • [SPARK-41791] [SC-119745] Ajouter de nouveaux types de colonnes de métadonnées de source de fichier
  • [SPARK-41790] [SC-119729][SQL] Définir correctement le format du lecteur et de l’enregistreur TRANSFORM
  • [SPARK-41829] [SC-119725][CONNECT][PYTHON] Ajouter le paramètre de classement manquant dans Sort et sortWithinPartitions
  • [SPARK-41576] [SC-119718][SQL] Attribuer un nom à _LEGACY_ERROR_TEMP_2051
  • [SPARK-41821] [SC-119716][CONNECT][PYTHON] Corriger le test de documentation pour DataFrame.describe
  • [SPARK-41871] [SC-119714][CONNECT] Le paramètre d’indicateur DataFrame peut être str, float ou int
  • [SPARK-41720] [SC-119076][SQL] Renommer UnresolvedFunc en UnresolvedFunctionName
  • [SPARK-41573] [SC-119567][SQL] Attribuer un nom à _LEGACY_ERROR_TEMP_2136
  • [SPARK-41862] [SC-119492][SQL] Corriger un bogue d’exactitude lié aux valeurs DEFAULT dans le lecteur Orc
  • [SPARK-41582] [SC-119482][SC-118701][CORE][SQL] Réutiliser INVALID_TYPED_LITERAL au lieu de _LEGACY_ERROR_TEMP_0022

Mises à jour de maintenance

Consultez Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime 12.2.

Environnement du système

  • Système d’exploitation : Ubuntu 20.04.5 LTS
  • Java  Zulu 8.68.0.21-CA-linux64
  • Scala : 2.12.15
  • Python : 3.9.19
  • R: 4.2.2
  • Delta Lake: 2.2.0

Bibliothèques Python installées

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 asttokens 2.0.5
attrs 21.4.0 backcall 0.2.0 backports.entry-points-selectable 1.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 black 22.3.0 bleach 4.1.0
boto3 1.21.32 botocore 1.24.32 certifi 2021.10.8
cffi 1.15.0 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
click 8.0.4 chiffrement 3.4.8 cycler 0.11.0
Cython 0.29.28 dbus-python 1.2.16 debugpy 1.5.1
decorator 5.1.1 defusedxml 0.7.1 distlib 0.3.6
docstring-to-markdown 0.11 entrypoints 0,4 en cours d’exécution 0.8.3
facets-overview 1.0.0 fastjsonschema 2.16.2 filelock 3.9.0
fonttools 4.25.0 idna 3.3 ipykernel 6.15.3
ipython 8.5.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
jedi 0.18.1 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.1.1 jsonschema 4.4.0 jupyter-client 6.1.12
jupyter_core 4.11.2 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
kiwisolver 1.3.2 MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.5.1
matplotlib-inline 0.1.2 mccabe 0.7.0 mistune 0.8.4
mypy-extensions 0.4.3 nbclient 0.5.13 nbconvert 6.4.4
nbformat 5.3.0 nest-asyncio 1.5.5 nodeenv 1.7.0
notebook 6.4.8 numpy 1.21.5 empaquetage 21,3
pandas 1.4.2 pandocfilters 1.5.0 parso 0.8.3
pathspec 0.9.0 patsy 0.5.2 pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5 Pillow 9.0.1 pip 21.2.4
platformdirs 2.6.2 plotly 5.6.0 pluggy 1.0.0
prometheus-client 0.13.1 prompt-toolkit 3.0.20 protobuf 3.19.4
psutil 5.8.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 pyarrow 7.0.0 pycparser 2.21
pyflakes 2.5.0 Pygments 2.11.2 PyGObject 3.36.0
pyodbc 4.0.32 pyparsing 3.0.4 pyright 1.1.283
pyrsistent 0.18.0 python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.0.0
python-lsp-server 1.6.0 pytz 2021.3 pyzmq 22.3.0
requêtes 2.27.1 requests-unixsocket 0.2.0 rope 0.22.0
s3transfer 0.5.0 scikit-learn 1.0.2 scipy 1.7.3
seaborn 0.11.2 Send2Trash 1.8.0 setuptools 61.2.0
six 1.16.0 soupsieve 2.3.1 ssh-import-id 5.10
stack-data 0.2.0 statsmodels 0.13.2 tenacity 8.0.1
terminado 0.13.1 testpath 0.5.0 threadpoolctl 2.2.0
tokenize-rt 4.2.1 tomli 1.2.2 tornado 6.1
traitlets 5.1.1 typing_extensions 4.1.1 ujson 5.1.0
unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.26.9 virtualenv 20.8.0
wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 whatthepatch 1.0.4
wheel 0.37.0 widgetsnbextension 3.6.1 yapf 0.31.0

Bibliothèques R installées

Les bibliothèques R sont installées à partir de l’instantané Microsoft CRAN du 11/11/2022.

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
flèche 10.0.0 askpass 1.1 assertthat 0.2.1
backports 1.4.1 base 4.2.2 base64enc 0.1-3
bit 4.0.4 bit64 4.0.5 objet BLOB 1.2.3
boot 1.3-28 brew 1,0-8 brio 1.1.3
broom 1.0.1 bslib 0.4.1 cachem 1.0.6
callr 3.7.3 caret 6.0-93 cellranger 1.1.0
chron 2.3-58 class 7.3-21 cli 3.4.1
clipr 0.8.0 horloge 0.6.1 cluster 2.1.4
codetools 0.2-19 colorspace 2.0-3 commonmark 1.8.1
compiler 4.2.2 config 0.3.1 cpp11 0.4.3
crayon 1.5.2 credentials 1.3.2 curl 4.3.3
data.table 1.14.4 jeux de données 4.2.2 DBI 1.1.3
dbplyr 2.2.1 desc 1.4.2 devtools 2.4.5
diffobj 0.3.5 digest 0.6.30 downlit 0.4.2
dplyr 1.0.10 dtplyr 1.2.2 e1071 1.7-12
ellipsis 0.3.2 evaluate 0,18 fansi 1.0.3
farver 2.1.1 fastmap 1.1.0 fontawesome 0.4.0
forcats 0.5.2 foreach 1.5.2 foreign 0.8-82
forge 0.2.0 fs 1.5.2 future 1.29.0
future.apply 1.10.0 gargle 1.2.1 generics 0.1.3
gert 1.9.1 ggplot2 3.4.0 gh 1.3.1
gitcreds 0.1.2 glmnet 4-1-4 globals 0.16.1
glue 1.6.2 googledrive 2.0.0 googlesheets4 1.0.1
gower 1.0.0 graphics 4.2.2 grDevices 4.2.2
grid 4.2.2 gridExtra 2.3 gsubfn 0.7
gtable 0.3.1 hardhat 1.2.0 haven 2.5.1
highr 0.9 hms 1.1.2 htmltools 0.5.3
htmlwidgets 1.5.4 httpuv 1.6.6 httr 1.4.4
ids 1.0.1 ini 0.3.1 ipred 0.9-13
isoband 0.2.6 iterators 1.0.14 jquerylib 0.1.4
jsonlite 1.8.3 KernSmooth 2.23-20 knitr 1.40
labeling 0.4.2 later 1.3.0 lattice 0.20-45
lava 1.7.0 cycle de vie 1.0.3 listenv 0.8.0
lubridate 1.9.0 magrittr 2.0.3 markdown 1.3
MASS 7.3-58.2 Matrice 1.5-1 memoise 2.0.1
methods 4.2.2 mgcv 1.8-41 mime 0,12
miniUI 0.1.1.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.9
munsell 0.5.0 nlme 3.1-162 nnet 7.3-18
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.0.4 parallel 4.2.2
parallelly 1.32.1 pillar 1.8.1 pkgbuild 1.3.1
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.6 pkgload 1.3.1
plogr 0.2.0 plyr 1.8.7 praise 1.0.0
prettyunits 1.1.1 pROC 1.18.0 processx 3.8.0
prodlim 2019.11.13 profvis 0.3.7 progress 1.2.2
progressr 0.11.0 promises 1.2.0.1 proto 1.0.0
proxy 0.4-27 ps 1.7.2 purrr 0.3.5
r2d3 0.2.6 R6 2.5.1 ragg 1.2.4
randomForest 4.7-1.1 rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0
RColorBrewer 1.1-3 Rcpp 1.0.9 RcppEigen 0.3.3.9.3
readr 2.1.3 readxl 1.4.1 recipes 1.0.3
rematch 1.0.1 rematch2 2.1.2 remotes 2.4.2
reprex 2.0.2 reshape2 1.4.4 rlang 1.0.6
rmarkdown 2.18 RODBC 1.3-19 roxygen2 7.2.1
rpart 4.1.19 rprojroot 2.0.3 Rserve 1.8-12
RSQLite 2.2.18 rstudioapi 0.14 rversions 2.1.2
rvest 1.0.3 sass 0.4.2 scales 1.2.1
selectr 0.4-2 sessioninfo 1.2.2 shape 1.4.6
shiny 1.7.3 sourcetools 0.1.7 sparklyr 1.7.8
SparkR 3.3.2 spatial 7.3-11 splines 4.2.2
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1 stats 4.2.2
stats4 4.2.2 stringi 1.7.8 stringr 1.4.1
survival 3.4-0 sys 3.4.1 systemfonts 1.0.4
tcltk 4.2.2 testthat 3.1.5 textshaping 0.3.6
tibble 3.1.8 tidyr 1.2.1 tidyselect 1.2.0
tidyverse 1.3.2 timechange 0.1.1 timeDate 4021.106
tinytex 0.42 tools 4.2.2 tzdb 0.3.0
urlchecker 1.0.1 usethis 2.1.6 utf8 1.2.2
utils 4.2.2 uuid 1.1-0 vctrs 0.5.0
viridisLite 0.4.1 vroom 1.6.0 waldo 0.4.0
whisker 0,4 withr 2.5.0 xfun 0.34
xml2 1.3.3 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
yaml 2.3.6 zip 2.2.2

Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.12)

ID de groupe ID d’artefact Version
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.189
com.amazonaws jmespath-java 1.12.189
com.chuusai shapeless_2.12 2.3.3
com.clearspring.analytics flux 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml classmate 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.13.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.13.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.13.4.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.13.4
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.13.4
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.13.4
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.13.4
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.13.4
com.github.ben-manes.caffeine caffeine 2.3.4
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib core 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.luben zstd-jni 1.5.2-1
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.8.6
com.google.crypto.tink tink 1.6.1
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.12.0
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.h2database h2 2.0.204
com.helger profiler 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
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