Note
この Databricks Runtime バージョンのサポートは終了しました。 サポート終了日については、「サポート終了の履歴」を参照してください。 サポートされている Databricks Runtime のすべてのバージョンについては、「Databricks Runtime リリース ノートのバージョンと互換性」を参照してください。
次のリリース ノートでは、Apache Spark 3.2.1 を搭載した Databricks Runtime 10.4 と Databricks Runtime 10.4 Photon に関する情報を提供します。 Photon はパブリック プレビュー段階にあります。 Databricks は、2022 年 3 月にこのバージョンをリリースしました。
新機能と機能強化
- Apache Iceberg から Delta へのテーブル コンバーター (パブリック プレビュー)
- 自動圧縮ロールバックが既定で有効になりました
- 低シャッフル マージが既定で有効になりました
-
挿入順序タグが
UPDATEとDELETEで保持されるようになりました - HikariCP が既定の Hive メタストア接続プールになりました
- Azure Synapse コネクタで、許可されている拒否行の最大数を設定できるようになりました
- 非同期状態のチェックポイント処理が一般提供されるようになりました
- SQL ユーザー定義関数に対してパラメーターの既定値を指定できるようになりました
- Spark SQL の新しい関数
- 高コンカレンシー クラスターの新しい作業ディレクトリ
- Delta テーブルでの ID 列のサポートが一般公開されました
Apache Iceberg から Delta へのテーブル コンバーター (パブリック プレビュー)
「Convert to Delta」機能では、Apache Iceberg テーブルをその場で Delta テーブルに変換することがサポートされるようになりました。 これを行うには、Iceberg ネイティブ メタデータとファイル マニフェストを使用します。 「Delta Lake に変換する」を参照してください。
自動圧縮ロールバックが既定で有効になりました
このリリースでは、自動圧縮トランザクションが同時に発生した場合にコミットする Delta Lake 書き込みの動作が改善されています。 このリリースの前は、テーブルの同時変更により、このような書き込みが終了することがよくあります。 自動圧縮トランザクションが同時に存在する場合でも、書き込みが成功するようになりました。
Low Shuffle Merge がデフォルトで有効になりました
MERGE INTO コマンドは、常に新しいローシャッフルの実装を使用するようになりました。 この動作により、ほとんどのワークロードで MERGE INTO コマンドのパフォーマンスが大幅に向上します。 この機能を有効にするためにこれまで使用されていた構成設定は削除されました。 「Azure Databricks での低シャッフル マージ」をご覧ください。
挿入順序タグが UPDATEと DELETE で保持されるようになりました
UPDATE および DELETE コマンドで、更新または削除されたファイルの既存のクラスタリング情報 (Z オーダーを含む) が保持されるようになりました。 この動作はベスト エフォートアプローチであり、この方法は、ファイルが非常に小さいため、更新または削除中にこれらのファイルが結合される場合には適用されません。
HikariCP が既定の Hive メタストア接続プールになりました
HikariCP は、以前の BoneCP 接続プールの実装と比較して、接続を少なく維持しながら、Hive メタストア アクセスに対して多くの安定性を向上させます。 HikariCP は、Databricks Hive メタストアを使用するすべての Databricks ランタイム クラスターで既定で有効になります (たとえば、 spark.sql.hive.metastore.jars が設定されていない場合)。
spark.databricks.hive.metastore.client.pool.type を設定して、BoneCP など、他の接続プールの実装に明示的に切り替えることもできます。
Azure Synapse コネクタで、許可されている拒否行の最大数を設定できるようになりました
Azure Synapse コネクタは、maxErrors DataFrame オプションをサポートするようになりました。 この更新プログラムを使用すると、読み込み操作が取り消される前に読み取りと書き込み中に許可される拒否された行の最大数を構成できます。 拒否された行はすべて無視されます。 たとえば、10 レコード中 2 レコードにエラーがある場合、処理されるのは 8 レコードのみです。
このオプションは、PolyBase の REJECT_VALUE ステートメントのCREATE EXTERNAL TABLE オプションと、Azure Synapse コネクタの MAXERRORS コマンドのCOPY オプションに直接マップされます。
既定では、 maxErrors 値は 0 に設定されます。すべてのレコードが有効であることが期待されます。
非同期状態のチェックポイント処理が一般提供されるようになりました
大量の状態を更新するステートフル ストリーミング クエリで、非同期状態チェックポイントを有効にすることができます。 これにより、エンドツーエンドのマイクロ バッチ待機時間が短縮されます。 この機能が一般提供になりました。 「ステートフル クエリの非同期状態チェックポイント処理」を参照してください。
SQL ユーザー定義関数に対してパラメーターの既定値を指定できるようになりました
SQL ユーザー定義関数 (SQL UDF) を作成するときに、SQL UDF のパラメーターに既定の式を指定できるようになりました。 その後、これらのパラメーターの引数を指定せずに SQL UDF を呼び出すことができます。Databricks はこれらのパラメーターの既定値を入力します。 「CREATE FUNCTION (SQL および Python)」をご覧ください。
Spark SQL の新しい関数
このリリースでは、次の Spark SQL 関数を使用できるようになりました。
-
try_multiply:
multiplierによって乗算、またはオーバーフロー時にmultiplicandによって乗算されたNULLを返します。 -
try_subtract:
expr2からexpr1の減算、またはオーバーフロー時にNULLの減算を返します。
高コンカレンシー クラスターの新しい作業ディレクトリ
テーブル アクセス制御または資格情報パススルーが有効になっている高コンカレンシー クラスターでは、ノートブックの現在の作業ディレクトリがユーザーのホーム ディレクトリになります。 以前は、作業ディレクトリは /databricks/driver でした。
Delta テーブルでの ID 列のサポートが一般公開されました
Delta Lake で ID 列がサポートされるようになりました。 ID 列を定義する Delta テーブルに書き込み、その列の値を指定しない場合、Delta は一意で統計的に増加または減少する値を自動的に割り当てるようになりました。 CREATE TABLE [USING]を参照してください。
ライブラリのアップグレード
- アップグレードされた Python ライブラリ:
- filelock (3.4.2 から 3.6.0 へ)
- アップグレードされた R ライブラリ:
- brew (1.0-6 から 1.0-7 へ)
- broom (0.7.11 から 0.7.12 へ)
- cli (3.1.0 から 3.2.0 へ)
- clipr (0.7.1 から 0.8.0 へ)
- colorspaceのバージョンを2.0-2から2.0-3へ更新
- crayon (1.4.2 から 1.5.0 へ)
- dplyr (1.0.7 から 1.0.8 へ)
- dtplyr (1.2.0 から 1.2.1 へ)
- 0.14から0.15まで評価する
- foreach (1.5.1 から 1.5.2 へ)
- future (1.23.0 から 1.24.0 へ)
- generics (0.1.1 から 0.1.2 へ)
- glue (1.6.0 から 1.6.1 へ)
- gower バージョン 0.2.2 から 1.0.0 へ
- iterators (1.0.13 から 1.0.14 へ)
- jsonlite (1.7.3 から 1.8.0 へ)
- magrittr (2.0.1 から 2.0.2 へ)
- mgcv (1.8-38 から 1.8-39 へ)
- pillar (1.6.4 から 1.7.0 へ)
- randomForest (4.6-14 から 4.7-1 へ)
- readr (2.1.1 から 2.1.2 へ)
- レシピ 0.1.17から0.2.0へ
- rlang (0.4.12 から 1.0.1 へ)
- rpart バージョン 4.1-15 から 4.1.16 への移行
- RSQLite (2.2.9 から 2.2.10 へ)
- sparklyr (1.7.4 から 1.7.5 へ)
- testthat (3.1.1 から 3.1.2 へ)
- tidyr (1.1.4 から 1.2.0 へ)
- tidyselect (1.1.1 から 1.1.2 へ)
- tinytex (0.36 から 0.37 へ)
- yaml (2.2.1 から 2.3.5 へ)
- アップグレードされた Java ライブラリ:
- io.delta.delta-sharing-spark_2.12 (0.3.0 から 0.4.0 へ)
Apache Spark
Databricks Runtime 10.4 LTS には、Apache Spark 3.2.1 が含まれています。 このリリースには、Databricks Runtime 10.3 (サポート期間終了) に含まれる Spark のすべての修正プログラムと機能強化に加え、Spark に対して行われた以下の追加のバグ修正と機能強化が含まれています。
- [SPARK-38322] [SQL] サポート クエリ ステージで、書式設定された Explain モードでのランタイム統計の表示
- [SPARK-38162] [SQL] 通常および AQE オプティマイザーで 1 つの行プランを最適化する
- [SPARK-38229] [SQL] パーサー時に visitReplaceTable で temp/external/ifNotExists をチェックしないでください
- [SPARK-34183] [SS] DataSource V2: マイクロバッチ実行で必要な配布と順序
- [SPARK-37932] [SQL] DeduplicateRelations を適用する前に、不足している属性の解決を待機
- [SPARK-37904] [SQL] オプティマイザーのルールで RebalancePartitions を改善
- [SPARK-38236] [SQL][3.2][3.1] create/alter table の "new Path(locationUri).isAbsolute" でテーブルの場所が絶対かどうかを確認する
- [SPARK-38035] [SQL] 組み込みの JDBC 言語用の docker テストを追加
- [SPARK-38042] [SQL] ScalaReflection.dataTypeFor がエイリアス化された配列型で動作するように保証
-
[SPARK-38273] [SQL]
decodeUnsafeRowsの反復子は基になる入力ストリームを閉じる必要がある - [SPARK-38311] [SQL] ANSI モードの DynamicPartitionPruning/BucketedReadSuite/ExpressionInfoSuite を修正
- [SPARK-38305] [CORE] FileUtil メソッドを呼び出す前に、unpack() でソースが存在するかどうかを明示的に検査
- [SPARK-38275] [SS] RocksDB 状態ストアのメモリ使用量の合計として writeBatch のメモリ使用量を含める
-
[SPARK-38132] [SQL]
NotPropagation規則の削除 - [SPARK-38286] [SQL] Union の maxRows と maxRowsPerPartition がオーバーフローする可能性がある
- [SPARK-38306] [SQL] ANSI モードの ExplainSuite、StatisticsCollectionSuite、StringFunctionsSuite を修正
- [SPARK-38281] [SQL][tests] ANSI モードでの AnalysisSuite の修正
- [SPARK-38307] [SQL][tests] Ansi モードでの ExpressionTypeCheckingSuite と CollectionExpressionsSuite の修正
-
[SPARK-38300] [SQL] catalyst.util で
ByteStreams.toByteArrayを使用してfileToStringとresourceToBytesを簡略化 - [SPARK-38304] [SQL] Elt() は、ANSI モードでインデックスが null の場合は null を返す必要がある
- [SPARK-38271] PoissonSampler で MaxRows よりも多くの行が出力される場合がある
- [SPARK-38297] [PYTHON] POS での DataFrame.to_numpy の戻り値を明示的にキャストする
- [SPARK-38295] [SQL][tests] ANSI モードでの ArithmeticExpressionSuite の修正
- [SPARK-38290] [SQL] ANSI モードの JsonSuite と ParquetIOSuite を修正
-
[SPARK-38299] [SQL]
StringBuilder.newBuilderの非推奨の使用をクリーンアップ - [SPARK-38060] [SQL] JSON リーダーで引用符で囲まれた NaN 値と Infinity 値を解析するときに allowNonNumericNumbers を尊重する
- [SPARK-38276] [SQL] ANSI モードで承認済みの TPCDS プランを追加
- [SPARK-38206] [SS] ストリーム-ストリーム結合で結合キーのデータ型を比較するときに、NULL 値の許容を無視
- [SPARK-37290] [SQL]-非決定論的関数の場合の指数関数的な計画時間
- [SPARK-38232] [SQL] AQE のクエリステージにおいて、説明の書式機能はサブクエリを収集しません。
- [SPARK-38283] [SQL] ANSI モードでの無効な datetime 解析をテスト
- [SPARK-38140] [SQL] タイムスタンプ型の Desc 列の統計 (最小、最大) が、タイム ゾーンの違いにより値と一致しない
- [SPARK-38227] [SQL][ss] 時間枠またはセッション枠で入れ子になっている列の厳密な NULL 値の許容を適用
- [SPARK-38221] [SQL] 複雑なグループ化式を Aggregate ノードから移動するときに groupingExpressions をしきりに反復
- [SPARK-38216] [SQL] Hive テーブルの作成時にすべての列がパーティション分割された列である場合、早期に失敗する
- [SPARK-38214] [SS] windowDuration が slideDuration の倍数の場合、ウィンドウをフィルター処理する必要はない
- [SPARK-38182] [SQL] プッシュされたフィルターに参照が含まれていない場合に NoSuchElementException を修正
- [SPARK-38159] [SQL] 非表示のファイル メタデータに新しい FileSourceMetadataAttribute を追加
-
[SPARK-38123] [SQL]
DataTypeをtargetTypeのQueryExecutionErrors#castingCauseOverflowErrorとして統一的に使用 - [SPARK-38118] [SQL] HAVING 句の Func(誤ったデータ型) でデータ不一致エラーをスローする必要がある
- [SPARK-35173] [SQL][python] サポートを追加する複数の列を追加する
- [SPARK-38177] [SQL] オプティマイザーで誤った transformExpressions を修正
- [SPARK-38228] [SQL] レガシ ストアの割り当ては、ANSI モードでエラーが発生しても失敗しないようにする必要がある
- [SPARK-38173] [SQL] 引用符で囲まれた列が正しく認識されないのは、quotedRegexColumnNa…
- [SPARK-38130] [SQL] array_sort の順序可能なエントリのチェックを削除
-
[SPARK-38199] [SQL]
dataTypeの定義で指定されている未使用のIntervalColumnAccessorを削除 - [SPARK-38203] [SQL] ANSI モードで SQLInsertTestSuite と SchemaPruningSuite を修正
-
[SPARK-38163] [SQL] 関数ビルダーの構築中に
SparkThrowableのエラー クラスを保持 - [SPARK-38157] [SQL] テスト timestampNTZ/timestamp.sql と SQLQueryTestSuite で ANSI を false に明示的に設定して、予想されるゴールデン結果に一致させる
- [SPARK-38069] [SQL][ss] 時間枠の計算を改善する
- [SPARK-38164] [SQL] 新しい SQL 関数: try_subtract と try_multiply
- [SPARK-38176] [SQL] ANSI モード: 文字列の他のシンプルな型への暗黙的なキャストを許可
- [SPARK-37498] [PYTHON] test_reuse_worker_of_parallelize_range の最終的な追加
- [SPARK-38198] [SQL][3.2] explainMode が CodegenMode のとき、渡された maxFields が QueryExecution.debug#toFile で使用されるように修正
- [SPARK-38131] [SQL] ユーザー向けの例外でのみエラー クラスを使用
- [SPARK-37652] [SQL] UNION による傾斜結合を最適化するためのテストを追加
- [SPARK-37585] [SQL] DataSourceRDD の InputMetric を TaskCompletionListener で更新する
- [SPARK-38113] [SQL] ピボットの実行エラーでエラー クラスを使用
- [SPARK-38178] [SS] RocksDB のメモリ使用量を測定するロジックを修正
- [SPARK-37969] [SQL] HiveFileFormat でフィールド名の検査が必要
- [SPARK-37652] “[SQL] UNION による傾斜結合を最適化するためのテストを追加” を取り消し
- [SPARK-38124] [SQL][ss] StatefulOpClusteredDistribution を導入し、ストリーム-ストリーム結合に適用
- [SPARK-38030] [SQL] 正規化では AttributeReference dataType の null 値許容を削除しないでください
- [SPARK-37907] [SQL] InvokeLike は ConstantFolding をサポート
- [SPARK-37891] [CORE] scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global を無効にするための scalastyle 検査を追加
- [SPARK-38150] [SQL] RelationConversions の更新コメント
- [SPARK-37943] [SQL] グループ化のコンパイル エラーでエラー クラスを使用
- [SPARK-37652] [SQL]ユニオンを介して偏った結合を最適化するためのテストを追加する
- [SPARK-38056] [Web UI][3.2] LevelDB を使用しているときに、履歴サーバーで構造化ストリーミングが動作しない問題を修正
-
[SPARK-38144] [CORE] 使用されていない
spark.storage.safetyFraction構成を削除する - [SPARK-38120] [SQL] パーティション列名が大文字で、パーティション値がドットである場合に HiveExternalCatalog.listPartitions を修正する
- [SPARK-38122] [Docs] DocSearch のアプリ キーを更新する
- [SPARK-37479] [SQL] DROP NAMESPACE を既定で V2 コマンドを使用するように移行
- [SPARK-35703] [SQL] バケット結合の制約を緩和し、HashClusteredDistribution を削除する
- [SPARK-37983] [SQL] 並べ替え集計から agg build time メトリックを取り消し
- [SPARK-37915] [SQL] UNION と UNION の間にプロジェクトがある場合は、UNION を統合
- [SPARK-38105] [SQL] 結合の解析エラーでエラー クラスを使用
- [SPARK-38073] [PYTHON] 遅延バインディングの問題を回避するために atexit 関数を更新する
- [SPARK-37941] [SQL] 型変換のコンパイルエラーにエラークラスを使用する
- [SPARK-37937] [SQL] 横結合の解析エラーでエラー クラスを使用する
-
[SPARK-38100] [SQL] で使用されていないプライベート メソッドを削除する
Decimal - [SPARK-37987] [SS] クエリを再起動するときの不安定なテスト StreamingAggregationSuite.changing schema of state を修正
- [SPARK-38003] [SQL] LookupFunctions ルールは、スカラー関数レジストリからの関数のみを参照する必要がある
-
[SPARK-38075] [SQL]
hasNextのプロセス出力反復子のHiveScriptTransformationExecを修正する - [SPARK-37965] [SQL] Orc で既存のデータを読み書きするときにチェック フィールド名を削除する
- [SPARK-37922] [SQL] 2 つのキャストを安全にアップキャストできる場合は、1 つのキャストに結合 (dbr-branch-10.x の場合)
- [SPARK-37675] [SPARK-37793] シャッフルが完了した後、マージされたファイルのプッシュ シャッフルが上書きされないようにする
- [SPARK-38011] [SQL] ParquetFileFormat で重複した不要な構成を削除する
-
[SPARK-37929] [SQL]
dropNamespaceAPI のカスケード モードをサポート - [SPARK-37931] [SQL] 必要に応じて列名を引用符で囲む
- [SPARK-37990] [SQL] RowToColumnConverter で TimestampNTZ をサポート
-
[SPARK-38001] [SQL] サポートされていない機能に関連するエラー クラスを
UNSUPPORTED_FEATUREに置換 -
[SPARK-37839] [SQL] DS V2 は、部分的な集計プッシュダウン
AVGをサポート - [SPARK-37878] [SQL] 既定で v2 コマンドを使用するように SHOW CREATE TABLE を移行する
- [SPARK-37731] [SQL] アナライザーでの関数参照のリファクタリングとクリーンアップ
- [SPARK-37979] [SQL] AES 関数のより汎用的なエラー クラスに切り替え
- [SPARK-37867] [SQL] 組み込みの JDBC 言語の集計関数をコンパイル
- [SPARK-38028] [SQL] ArrowColumnVector から矢印ベクトルを公開
- [SPARK-30062] [SQL] DB2 言語の切り捨て実装に IMMEDIATE ステートメントを追加
-
[SPARK-36649] [SQL] Kafka データ ソースで
Trigger.AvailableNowをサポート - [SPARK-38018] [SQL] CalendarIntervalType を正しく処理できるように ColumnVectorUtils.populate を修正
-
[SPARK-38023] [CORE]
ExecutorMonitor.onExecutorRemovedはExecutorDecommissionを終了として処理する必要がある -
[SPARK-38019] [CORE]
ExecutorMonitor.timedOutExecutorsを決定論的にする - [SPARK-37957] [SQL] V2 スカラー関数の決定論的フラグを正しく渡す
- [spark-37985] [SQL] SPARK-37578 の不安定テストを修正
- [SPARK-37986] [SQL] 基数の並べ替えで TimestampNTZ をサポート
- [SPARK-37967] [SQL] Literal.create が ObjectType をサポート
- [SPARK-37827] [SQL] 組み込みのテーブル プロパティをいくつか V1Table.propertie に配置して V2 コマンドに適応させる
- [SPARK-37963] [SQL] InMemoryCatalog でテーブルの名前を変更した後にパーティション URI を更新する必要がある
- [SPARK-35442] [SQL] 集計/UNION を使用して空のリレーションシップの伝播をサポート
- [SPARK-37933] [SQL] V2ScanRelationPushDown プッシュダウン ルールのトラバーサル メソッドを変更
- [SPARK-37917] [SQL] 結合条件が空の場合、左半/反結合の右側で制限 1 をプッシュ ダウン
- [SPARK-37959] [ML] KMeans と BiKMeans におけるノルムの検査の UT を修正
- [SPARK-37906] [SQL] spark-sql で最後のコメントをバックエンドに渡してはいけない
- [SPARK-37627] [SQL] BucketTransform に並べ替えられた列を追加する
メンテナンスの更新
Databricks Runtime 10.4 LTS メンテナンス更新プログラムに関するページを参照してください。
システム環境
-
オペレーティング システム: Ubuntu 20.04.4 LTS
- 注: これは、Databricks ランタイム コンテナーで使用される Ubuntu バージョンです。 Databricks ランタイム コンテナーは、クラウド プロバイダーの仮想マシン上で実行されます。これは、別の Ubuntu バージョンまたは Linux ディストリビューションを使用する可能性があります。
- 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
インストールされている Python ライブラリ
| Library | Version | Library | Version | Library | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| Antergos Linux | 2015年10月 (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 | デコレータ | 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 | ノートブック | 6.3.0 | numpy | 1.20.1 |
| packaging | 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 |
| requests | 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 | 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 | ホイール | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
インストールされている R ライブラリ
R ライブラリは、2022 年 2 月 24 日の Microsoft CRAN スナップショットからインストールされています。 スナップショットは使用できなくなりました。
| Library | Version | Library | Version | Library | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.4.1 |
| ベース | 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 |
| クラス | 7.3-20 | cli | 3.2.0 | clipr | 0.8.0 |
| クラスタ | 2.1.2 | codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-3 |
| commonmark | 1.7 | コンパイラ | 4.1.2 | config | 0.3.1 |
| cpp11 | 0.4.2 | crayon | 1.5.0 | 認証情報 | 1.3.2 |
| curl | 4.3.2 | data.table | 1.14.2 | datasets | 4.1.2 |
| DBI | 1.1.2 | dbplyr | 2.1.1 | desc | 1.4.0 |
| devtools | 2.4.3 | diffobj | 0.3.5 | ダイジェスト | 0.6.29 |
| dplyr | 1.0.8 | dtplyr | 1.2.1 | e1071 | 1.7-9 |
| 省略記号 | 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 | ジェネリック | 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 | graphics | 4.1.2 | grDevices | 4.1.2 |
| グリッド | 4.1.2 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
| gtable | 0.3.0 | hardhat | 0.2.0 | haven | 2.4.3 |
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