Databricks Runtime 10.5 (サポート対象外)
次のリリース ノートには、Apache Spark 3.2.1 で稼働する Databricks Runtime 10.5 に関する情報が記載されています。 Databricks は、2022 年 5 月にこれらのイメージをリリースしました。
新機能と機能強化
- SQL: 新しい関数
to_numberとtry_to_number - SQL: 新しい関数
try_sum - SQL:
ceil、ceiling、およびfloor関数への更新 - SQL: 新しい集計関数
regr_avgxとregr_avgy - SQL:
contains、startswith、およびendswith関数への更新 - SQL: 新しい関数
array_size - Unity カタログ: SQL
LISTの出力によってis_directory列が削除され、ディレクトリ パスの末尾/が追加されます (パブリック プレビュー) - オートローダー: 新しい SQL 関数
CLOUD_FILES_STATE - 自動ローダー: ファイル通知のサポートが GA になりました
- Delta Lake: 1 つのファイルに書き込まれる最大レコード数の新しい
maxRecordsPerFileオプション - Koalas の非推奨
- すべてのファイル形式に対する新しい
_metadata列 - Databricks Runtime 10.5 を使用して Delta Live Tables パイプラインをテストする
SQL: 新しい関数 to_number と try_to_number
to_number 関数と try_to_number 関数を使用すると、さまざまな形式の数値の文字表現を DECIMAL に変換できます。
SQL: 新しい関数 try_sum
sum とは異なり、try_sum 集計関数は、オーバーフローが発生したときにエラーの代わりに NULL を返します。
SQL: ceil、ceiling、および floor 関数への更新
ceil 関数、ceiling 関数、および floor 関数で、2 番目の省略可能な引数をサポートして、ターゲットのスケールを指定できるようになりました。
SQL: 新しい集計関数 regr_avgx と regr_avgy
新しい regr_avgx 集計関数 と regr_avgy 集計関数 は、線形回帰をサポートします。
SQL: contains、startswith、および endswith 関数への更新
contains 関数、startswith 関数、endswith 関数が、文字列に加えて入力としてバイナリ データ型をサポートするようになりました。
SQL: 新しい関数 array_size
新しい array_size 関数 は、配列のサイズを計算します。
Unity カタログ: SQL LIST の出力によって is_directory 列が削除され、ディレクトリ パスの末尾 / が追加されます (パブリック プレビュー)
Unity Catalog によって管理されるパスを一覧表示するための SQL LIST ステートメントの出力が変更されました。 is_directory 列が表示されなくなります。 代わりに、ディレクトリを表すパスには、path と name の列の末尾にスラッシュ (/) が付けられるようになりました。 この変更は、dbutils.fs.ls コマンドの出力と一貫性を保つためです。
自動ローダー: 新しい SQL 関数 CLOUD_FILES_STATE
新しい CLOUD_FILES_STATE 関数を使用して、自動ローダー ストリームの内部状態のクエリを実行できます。「自動ローダーによって検出されたファイルのクエリ」を参照してください。
自動ローダー: ファイル通知のサポートが GA になりました
Google Cloud での自動ローダーのファイル通知のサポートが一般公開されました。
Delta Lake: 1 つのファイルに書き込まれる最大レコード数の新しい maxRecordsPerFile オプション
DataFrame API を使用して Delta テーブルに書き込む場合は、maxRecordsPerFile オプションを使用して、1 つのファイルに書き込むレコードの最大数を指定できます。 0 または負の値の値を指定すると、制限がないことを示します。 「データ ファイル サイズを制御するように Delta Lake を構成する」を参照してください。
Koalas の非推奨
Koalas は非推奨となりました。 Koalas は、Apache Spark の上に pandas API を提供します。 Koalas はコミュニティによって提供され、Apache Spark 3.2 以降の Spark で pandas API として利用できるようになりました。 Koalas は引き続き Databricks Runtime 10.5 用にプレインストールされますが、次の Databricks Runtime バージョン以降では、Koalas はプレインストールされなくなります。
Spark 上の pandas API の詳細については、次を参照してください。
- Azure Databricks ドキュメントの Spark 上の pandas API
- Apache Spark ドキュメントの Spark 上の pandas API
- Apache Spark ドキュメントの「Migrating from Koalas to pandas API on Spark」
すべてのファイル形式に対する新しい _metadata 列
_metadata 列を使用して、入力ファイルのメタデータ情報を取得できます。 _metadata 列は非表示です。 この列は、すべての入力ファイル形式で使用できます。 返される _metadata に DataFrame 列を含めるには、クエリでこの列を明示的に参照する必要があります。 「ファイル メタデータ列」を参照してください。
Databricks Runtime 10.5 を使用して Delta Live Tables パイプラインをテストする
Databricks Runtime 10.5 が Delta Live テーブルでサポートされている preview バージョンになりました。 Databricks Runtime 10.5 でパイプラインをテストするには、パイプライン設定で channel 設定を preview にします。
バグの修正
- 変更データ キャプチャ (CDC) が有効になっている差分テーブルに対する更新操作の表示
numUpdatedRowsとnumCopiedRowsメトリック結果を修正しました。
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:
- plotly (5.5.0 から 5.6.0 へ)
- アップグレードされた R ライブラリ:
- base (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- caret (6.0-90 から 6.0-91 へ)
- cluster (2.1.2 から 2.1.3 へ)
- commonmark (1.7 から 1.8.0 へ)
- compiler (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- crayon (1.5.0 から 1.5.1 へ)
- datasets (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- desc (1.4.0 から 1.4.1 へ)
- fansi (1.0.2 から 1.0.3 へ)
- glue (1.6.1 から 1.6.2 へ)
- graphics (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- grDevices (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- grid (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- knitr (1.37 から 1.38 へ)
- MASS (7.3-55 から 7.3-56 へ)
- Matrix (1.4-0 から 1.4-1 へ)
- methods (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- mgcv (1.8-39 から 1.8-40 へ)
- nlme (3.1-155 から 3.1-157 へ)
- openssl (1.4.6 から 2.0.0 へ)
- parallel (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- plyr (1.8.6 から 1.8.7 へ)
- processx (3.5.2 から 3.5.3 へ)
- r2d3 (0.2.5 から 0.2.6 へ)
- Rcpp (1.0.8 から 1.0.8.3 へ)
- rlang (1.0.1 から 1.0.2 へ)
- rmarkdown (2.11 から 2.13 へ)
- RSQLite (2.2.10 から 2.2.11 へ)
- sass (0.4.0 から 0.4.1 へ)
- splines (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- stats (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- stats4 (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- tcltk (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- tools (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- utils (4.1.2 から 4.1.3 へ)
- uuid (1.0-3 から 1.0-4 へ)
- waldo (0.3.1 から 0.4.0 へ)
- withr (2.4.3 から 2.5.0 へ)
- xfun (0.29 から 0.30 へ)
- アップグレードされた Java ライブラリ:
- com.h2database.h2 (1.4.195 から 2.1.210 へ)
- org.apache.hadoop.hadoop-client-api (3.3.1-databricks から 3.3.2-databricks へ)
- org.apache.hadoop.hadoop-client-runtime (3.3.1 から 3.3.2 へ)
- org.rocksdb.rocksdbjni (6.24.2 から 6.20.3 へ)
Apache Spark
Databricks Runtime 10.5 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 10.4 LTS に含まれるすべての Spark の修正プログラムおよび機能強化と、Spark に対して行われた次の追加のバグ修正と機能強化が含まれています。
- [SPARK-38354] [SC-97886] "[SQL] シャッフルされたハッシュ結合のハッシュ プローブ メトリックを追加する" を元に戻す
- [SPARK-38484] [SAS-103][SAS-111][SAS-113][SC-98102][Cherry-Pick] 一般的な使用ロガーを備えた PySpark SQL モジュールをインストルメント化する
- [SPARK-38333] [SQL] PlanExpression 式は Executor の addExprTree 関数をスキップする必要がある
- [SPARK-38646] [PYTHON][10.x] Python 関数の特性を引き出す
- [SPARK-38674] [PHOTON] PhotonSubqueryBroadcastExec にメトリックを追加する
- [SPARK-38787] [SS] 見つかった値をキーの残りのリストの null 以外の要素に置き換え、ストリーム ストリーム結合の keyWithIndexToValue ストアの値から残りの null 要素を削除する
- [SPARK-38446] [Core] Log4j によって発生する ExecutorClassLoader と FileDownloadCallback の間のデッドロックを修正
- [SPARK-38705] [SQL] CREATE FUNCTION と DROP FUNCTION のコマンドで関数識別子を使用する
- [SPARK-38684] [SS] RocksDB 状態ストア プロバイダーとのストリーム同士の外部結合の正確性の問題を修正
- [SPARK-38655] [SQL]
OffsetWindowFunctionFrameBase入力が null でないオフセット行が見つからない - [SPARK-38204] [SS] 下位互換性を考慮してステートフル演算子に StatefulOpClusteredDistribution を使用する
- [SPARK-38616] [SQL] Catalyst TreeNode で SQL クエリ テキストを追跡する
- [SPARK-38600] [SQL]
TIMESTAMPADD/DIFFの SQL 文字列にunitを含める - [SPARK-34805] [SQL] [エイリアス] の入れ子になった列からメタデータを伝達する
- [SPARK-38535] [SQL]
datetimeUnit列挙型を追加し、TIMESTAMPADD/DIFFでそれを使用する - [SPARK-38415] [SQL] histogram_numeric (x, y) の結果の型を更新して、x == を入力型にする
- [SPARK-38148] [SQL] 静的パーティションの排除が存在する場合は、動的パーティションの排除を追加しない
- [SPARK-37527] [SQL]
H2DialetのCOVAR_POP、COVAR_SAMP、CORRをコンパイルする - [SPARK-38510] [SQL] 循環参照を回避するために ClassSymbol.selfType を再試行する
- [SPARK-38509] [SQL]
TIMESTAMPADD/DIFF関数の登録を解除してDATE_ADD/DIFFを削除する - [SPARK-38504] [SQL] TimestampNTZ を TimestampLTZ として読み取ることができない
- [SPARK-38526] [SQL] RuntimeReplaceable の誤解を招く関数エイリアス名を修正
- [SPARK-38335] [SQL] DEFAULT 列の値のパーサー サポートを実装する
- [SPARK-38593] [SS] 破棄された遅延イベントの数のメトリックを SessionWindowStateStoreSaveExec に引き継ぐ
- [SPARK-38549] [SS]
SessionWindowStateStoreRestoreExecにnumRowsDroppedByWatermarkを追加する - [SPARK-38583] [SQL] 数値型を許可する
to_timestampの動作を復元する - [SPARK-38481] [SQL] Spark 例外による
TIMESTAMPADDから Java オーバーフロー例外に置き換える - [SPARK-37753] [SQL] DynamicJoinSelection でブロードキャスト ハッシュ結合を降格するロジックを微調整する
- [SPARK-37582] [SPARK-37583][SQL] CONTAINS、STARTSWITH、ENDSWITH は文字列型とバイナリ型の両方をサポートする必要がある
- [SPARK-38345] [SQL] SQL 関数 ARRAY_SIZE を導入する
- [SPARK-38385] [SQL] 空のステートメントと ParseException における
<EOF>のエラー メッセージを改善する - [SPARK-37614] [SQL] ANSI 集計関数 regr_avgx および regr_avgy をサポートする
- [SPARK-38560] [SQL]
Sum、Count、Anyが個別の場合、部分的な集計プッシュ ダウンを実行できない。 - [SPARK-38360] [SQL][SS][PYTHON]
TreeNodeにexists関数を導入して重複するコード パターンを排除する - [SPARK-38385] [SQL] ANTLR からの "入力の不一致" ケースのエラー メッセージを改善する
- [SPARK-38240] [SQL] RuntimeReplaceable を改善し、新しい関数を追加するためのガイドラインを追加する
- [SPARK-38542] [SQL] UnsafeHashedRelation で numKeys out をシリアル化する必要がある
- [SPARK-38521] [SQL] Scala で
partitionOverwriteModeを文字列から変数に変更する - [SPARK-38558] [SQL] IntegerType と IntDecimal の間の不要なキャストを削除する
- [SPARK-38489] [SQL] Aggregate.groupOnly でたたみ込み可能な式をサポートする
- [SPARK-38410] [SQL] 再調整の初期パーティション番号の指定をサポートする
- [SPARK-38107] [SQL] python/pandas UDF のコンパイル エラーでエラー クラスを使用する
- [SPARK-38354] [SQL] シャッフルされたハッシュ結合のハッシュ プローブ メトリックを追加する
- [SPARK-38112] [SQL] 日付/タイムスタンプ処理の実行エラーでエラー クラスを使用する
- [SPARK-38361] [SQL] ファクトリ メソッド
getConnectionをJDBCDialectに追加する - [SPARK-37865] [SQL] 和集合の重複除去の正確さのバグを修正
- [SPARK-38298] [SQL][Tests] ANSI モードでの DataExpressionSuite、NullExpressionsSuite、StringExpressionsSuite、complexTypesSuite、CastSuite を修正
- [SPARK-38407] [SQL] ANSI Cast: null 以外の複合型のキャストの制限を緩和する
- [SPARK-38352] [SQL] ANSI モードでの DataFrameAggregateSuite/DataFrameSetOperationsSuite/DataFrameWindowFunctionsSuite を修正
- [SPARK-38054] [SQL] JDBC v2 MySQL 言語で名前空間の一覧をサポート
- [SPARK-37960] [SQL] DS v2 API の Catalyst の式を表す新しいフレームワーク
- [SPARK-38103] [SQL] 変換の解析エラーを新しいエラー フレームワークに移行する
- [SPARK-38519] [SQL] AQE スロー例外は SparkFatalException を考慮する必要がある
- [SPARK-38528] [SQL]
ExtractGeneratorでプロジェクト リストをビルドするときに集計シーケンスを一括して反復処理する - [SPARK-38320] [SS] キーのデータを使用して flatMapGroupsWithState タイムアウトをバッチで修正
- [SPARK-38442] [SQL] ANSI モードでの ConstantFoldingSuite/ColumnExpressionSuite/DataFrameSuite/AdaptiveQueryExecSuite を修正
- [SPARK-38268] [SQL] Abs/CheckOverflow の toString メソッドで "failOnError" フィールドを非表示にする
- [SPARK-37949] [SQL] 再調整統計の推定を改善する
- [SPARK-38450] [SQL] ANSI モードでの HiveQuerySuite//PushFoldableIntoBranchesSuite/TransposeWindowSuite を修正
- [SPARK-38501] [SQL] ANSI モードでの thriftserver テスト エラーを修正
- [SPARK-37895] [SQL] 引用符で囲まれた列を含むプッシュ ダウン列をフィルター処理する
- [SPARK-38449] [SQL] ignoreIfExists=true でテーブルが存在する場合は createTable を呼び出さないようにする
- [SPARK-38406] [SQL] ShufflePartitionsUtil createSkewPartitionSpecs のパフォーマンスを改善する
- [SPARK-37947] [SQL] Generate 演算子に含まれる GeneratorOuter 式からジェネレーターを抽出する。
- [SPARK-38309] [CORE] SHS
shuffleTotalReadsとshuffleTotalBlocksパーセンタイル メトリックを修正 - [SPARK-38412] [SS] StateSchemaCompatibilityChecker との間のスワップされたシーケンスを修正
- [SPARK-38267] [CORE][SQL][SS] ブール式のパターン一致を条件付きステートメントに置き換える
- [SPARK-38104] [SQL] ウィンドウの解析エラーを新しいエラー フレームワークに移行する
- [SPARK-38434] [SQL] CheckAnalysis.getDataTypesAreCompatibleFn メソッドの正しいセマンティック
- [SPARK-38033] [SS] com...のために、SS の処理を開始できない
- [SPARK-38378] [SQL] ANTLR 文法定義を個別のパーサー と Lexer のファイルにリファクタリングする
- [SPARK-37475] [SQL] floor 関数と ceil 関数にスケール パラメーターを追加する
- [SPARK-38411] [CORE]
doMergeApplicationListingInternalによるイベント ログの読み取り時にUTF-8を使用する - [SPARK-36553] [ML] KMeans は大規模な K の補助統計の計算を回避する
- [SPARK-38393] [SQL]
GenSeq/GenMapの非推奨の使用をクリーンアップ - [SPARK-38389] [SQL]
TIMESTAMPDIFF()のDATEDIFF()およびDATE_DIFF()エイリアスを追加 - [SPARK-33206] [CORE][3.2] 小さいインデックス ファイルのシャッフル インデックス キャッシュの重みの計算を修正
- [SPARK-38353] [PYTHON] Spark 上の Pandas API の 開始 および 終了 のマジック メソッドをインストルメント化する
- [SPARK-38323] [SQL][Streaming] Streaming で隠しファイル メタデータをサポートする
- [SPARK-38138] [SQL] QueryPlan サブクエリを具体化する
- [SPARK-38094] フィールド ID によるスキーマ列名の照合を有効にする
- [SPARK-37923] [SQL] パーサー内の BucketSpec のパーティション変換を生成する
- [SPARK-38363] [SQL] ANSI モードがオンのときに Dataset.summary()/Dataset.describe() でランタイム エラーを回避する
- [SPARK-38284] [SQL]
TIMESTAMPDIFF()関数を追加 - [SPARK-38251] [SQL] ANSI モードでの Cast.toString を "ansi_cast" ではなく "cast" に変更する
- [SPARK-38314] [SQL] 非表示のファイル メタデータを書き込んだ後に Parquet ファイルを読み取れなかった問題を修正
「Databricks Runtime 10.5 メンテナンス更新プログラム」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
- Java: Zulu 8.56.0.21-CA-linux64
- Scala: 2.12.14
- Python: 3.8.10
- R: 4.1.3
- Delta Lake: 1.2.1
インストールされている Python ライブラリ
| ライブラリ | Version | ライブラリ | Version | ライブラリ | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | ノートブック | 6.3.0 | numpy | 1.20.1 |
| パッケージング | 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 | 5.6.0 | 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 | 6 | 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 |
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 3 月 28 日に Microsoft CRAN スナップショットからインストールされています。
| ライブラリ | Version | ライブラリ | Version | ライブラリ | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.4.1 |
| base | 4.1.3 | base64enc | 0.1-3 | bit | 4.0.4 |
| bit64 | 4.0.5 | blob (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 |
| キャレット | 6.0-91 | cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 |
| class | 7.3-20 | cli | 3.2.0 | clipr | 0.8.0 |
| cluster | 2.1.3 | codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-3 |
| commonmark | 1.8.0 | compiler | 4.1.3 | config | 0.3.1 |
| cpp11 | 0.4.2 | crayon | 1.5.1 | 資格情報 | 1.3.2 |
| curl | 4.3.2 | data.table | 1.14.2 | datasets | 4.1.3 |
| DBI | 1.1.2 | dbplyr | 2.1.1 | desc | 1.4.1 |
| 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 | 1.0.3 |
| 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 | 1.6.2 | googledrive | 2.0.0 | googlesheets4 | 1.0.0 |
| gower | 1.0.0 | graphics | 4.1.3 | grDevices | 4.1.3 |
| grid | 4.1.3 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
| gtable | 0.3.0 | hardhat | 0.2.0 | haven | 2.4.3 |
| highr | 0.9 | hms | 1.1.1 | htmltools | 0.5.2 |
| htmlwidgets | 1.5.4 | httpuv | 1.6.5 | httr | 1.4.2 |
| hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ids | 1.0.1 |
| ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-12 | isoband | 0.2.5 |
| iterators | 1.0.14 | jquerylib | 0.1.4 | jsonlite | 1.8.0 |
| KernSmooth | 2.23-20 | knitr | 1.38 | labeling | 0.4.2 |
| later | 1.3.0 | lattice | 0.20-45 | lava | 1.6.10 |
| ライフサイクル | 1.0.1 | listenv | 0.8.0 | lubridate | 1.8.0 |
| magrittr | 2.0.2 | markdown | 1.1 | MASS | 7.3-56 |
| Matrix | 1.4-1 | memoise | 2.0.1 | methods | 4.1.3 |
| mgcv | 1.8-40 | mime | 0.12 | ModelMetrics | 1.2.2.2 |
| modelr | 0.1.8 | munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-157 |
| nnet | 7.3-17 | numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 2.0.0 |
| parallel | 4.1.3 | parallelly | 1.30.0 | pillar | 1.7.0 |
| pkgbuild | 1.3.1 | pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.2.4 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.7 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.1.1 | pROC | 1.18.0 | processx | 3.5.3 |
| prodlim | 2019.11.13 | progress | 1.2.2 | progressr | 0.10.0 |
| promises | 1.2.0.1 | proto | 1.0.0 | proxy | 0.4-26 |
| ps | 1.6.0 | purrr | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.6 |
| R6 | 2.5.1 | randomForest | 4.7-1 | rappdirs | 0.3.3 |
| rcmdcheck | 1.4.0 | RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.8.3 |
| RcppEigen | 0.3.3.9.1 | readr | 2.1.2 | readxl | 1.3.1 |
| recipes | 0.2.0 | rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 |
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| oro | oro | 2.0.8 |
| pl.edu.icm | JLargeArrays | 1.5 |
| software.amazon.ion | ion-java | 1.0.2 |
| stax | stax-api | 1.0.1 |