Databricks Runtime 16.2 (ベータ版)

[アーティクル]
2025/02/12

重要

Databricks Runtime 16.2 はベータ版の製品です。サポートされている環境の内容は、ベータ期間中に変更される場合があります。変更には、パッケージや、インストールされているパッケージバージョンのリストが含まれる可能性があります。

次のリリースノートには、Apache Spark 3.5.0 で稼働する Databricks Runtime 16.2 に関する情報が記載されています。

ヒント

サポート終了 (EoS) に達した Databricks Runtime バージョンのリリースノートについては、「サポートが終了した Databricks Runtime のリリースノート」を参照してください。 EoS に達した Databricks Runtime バージョンは廃止されていて、更新されない可能性があります。

動作の変更

SQL コマンドを使用して作成された共有 ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table>、既定で履歴共有 (WITH HISTORY) が有効になりました。「ALTER SHARE」を参照してください。

資格情報の種類が一致しない場合、資格情報 SQL ステートメントでエラーが返される

このリリースでは、DROP CREDENTIAL ステートメントで指定された資格情報の種類が削除する資格情報の種類と一致しない場合は、エラーが返され、ステートメントは実行されません。たとえば、ステートメント DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name'の場合、credential-name がストレージ資格情報でない場合、ステートメントはエラーで失敗します。

この変更は、ユーザーエラーを防ぐために行われます。以前は、指定した資格情報の種類と一致しない資格情報が渡された場合でも、DROP CREDENTIAL ステートメントは正常に実行されていました。たとえば、この変更の前に、次のステートメントは storage-credential: DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credentialを正常に削除できたでしょう。

SQL リファレンスの DROP CREDENTIAL を参照してください。

新機能と機能強化

サービス資格情報を使用した外部クラウドサービスへの Unity カタログ管理アクセスが GA になりました

サービス資格情報を使用すると、Azure Databricks からクラウドテナントのサービスを使用して、シンプルで安全な認証を行うことができます。 Databricks Runtime 16.2 では、サービス資格情報が一般公開され、パブリックプレビューでサポートされていた Python SDK に加えて Scala SDK がサポートされるようになりました。「サービス資格情報を使用して外部クラウドサービスへのアクセスを管理する」を参照してください。

ノートブックをワークスペースファイルとしてサポート

Databricks Runtime 16.2 以降では、ノートブックはワークスペースファイルとしてサポートされています。他のファイルと同様に、ノートブックをプログラムで書き込み、読み取り、削除できるようになりました。これにより、ワークスペースファイルシステムを使用できる任意の場所から、ノートブックをプログラムで操作できます。詳細情報については、「ワークスペースファイルとしてのノートブック」を参照してください。

生成された列式の中で `timestampdiff` および `timestampadd` を使用

Databricks Runtime 16.2 以降では、Delta Lake で生成された列式で timestampdiff と timestampadd 関数を使用できます。「Delta Lake で生成された列」を参照してください。

SQL パイプライン構文のサポート

Databricks Runtime 16.2 以降では、SQL パイプラインを作成できます。次の例に示すように、SQL パイプラインは、SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5 などの標準クエリを手順ごとのシーケンスに構造化します。

FROM T
|> SELECT c2
|> WHERE c1 = 5

SQL パイプラインでサポートされている構文については、「SQL パイプライン構文を参照してください。

この業界間拡張機能の背景については、「SQL に問題がある」を参照してください。我々はそれらを修正することができます:SQLのパイプ構文(Googleリサーチによる).

`DESCRIBE TABLE` に更新すると、メタデータが構造化 JSON として返されます

Databricks Runtime 16.2 以降では、DESCRIBE TABLE AS JSON コマンドを使用して、テーブルメタデータを JSON ドキュメントとして返すことができます。 JSON 出力は、人間が判読できる既定のレポートよりも構造化されており、テーブルのスキーマをプログラムで解釈するために使用できます。詳細については、AS JSON DESCRIBE TABLE を参照してください。

末尾の空白を区別しない照合順序

Databricks Runtime 16.2 では、末尾の空白を無視する照合順序のサポートが追加され、これにより Databricks Runtime 16.1 で導入された照合順序のサポートがさらに強化されました。たとえば、これらの照合順序では、'Hello' と 'Hello ' が等しいとして扱います。詳細については、RTRIM 照合順序を参照してください。

バケットパーティション分割を使用して Iceberg テーブルをパーティション分割されていない Delta テーブルに変換する

CONVERT TO DELTA ステートメントと CREATE TABLE CLONE ステートメントでは、バケットのパーティション分割を使用した Iceberg テーブルのパーティション分割されていない Delta テーブルへの変換がサポートされるようになりました。

バグの修正

増分クローン処理機能の向上

このリリースには、増分 CLONE がソーステーブルからターゲットテーブルに既にコピーされているファイルを再コピーする可能性があるエッジケースの修正が含まれています。「Azure Databricksでテーブルを複製する」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:
アップグレードされた R ライブラリ:
アップグレードされた Java ライブラリ:
- org.json4s.json4s-ast_2.12 のバージョンを 3.7.0-M11 から 4.0.7 にアップグレード
- org.json4s.json4s-core_2.12 を 3.7.0-M11 から 4.0.7 に
- org.json4s.json4s-jackson_2.12 を 3.7.0-M11 から 4.0.7 に更新
- org.json4s.json4s-scalap_2.12 を 3.7.0-M11 から 4.0.7 に更新する

Apache Spark

Databricks Runtime 16.2 には、Apache Spark 3.5.0 が含まれています。このリリースには、Databricks Runtime 16.1 に含まれる、Spark でのすべての修正と機能強化に加えて、Spark に対して行われた以下のバグ修正と機能強化が含まれています。

[SPARK-50596] [DBRRM-1507] "[SC-184060][PYTHON] Py4J を 0.10.9.7 から 0.10.9.8 にアップグレード" に戻す
[SPARK-50904] [SC-186976][SQL] 照合順序式ウォーカークエリの実行を修正
[SPARK-49666] [SQL] InSet 式のトリミングテストを許可
[SPARK-50669] [SC-184566][ES-1327450][SQL] TimestampAdd 式のデジタル署名を変更
[SPARK-50795] [16.x][SC-186719][SQL] タイムスタンプを long 型として describe LinkedHashMap に格納
[SPARK-50596] [SC-184060][PYTHON] Py4J を 0.10.9.7 から 0.10.9.8 にアップグレード
[SPARK-50818] """[SC-186458][PYTHON] has_numpy を have_numpy に置き換える" を元に戻す" を元に戻す" を元に戻す
[SPARK-50870] [SC-186950][SQL] V2ScanRelationPushDown でタイムスタンプにキャストする際のタイムゾーンを追加
[SPARK-50735] [SC-186944][CONNECT] ExecuteResponseObserver 内でのエラーで要求が無限に再アタッチ
[SPARK-50522] [SC-186500][SQL] 不確定な照合順序のサポート
[SPARK-50525] [SC-186058][SQL] InsertMapSortInRepartitionExpressions Optimizer のルールを定義
[SPARK-50679] [SC-184572][SQL] 異なる With 内で重複している共通式の予測を 1 回だけに制限
[SPARK-50847] [SC-186916] [SQL] 特定の In 式での ApplyCharTypePadding の適用を拒否
[SPARK-50714] [SC-186786][SQL][SS] Avro エンコードが使用されている場合に TransformWithState に対しスキーマの進化を有効化
[SPARK-50818] ""[SC-186458][PYTHON] has_numpy を have_numpy に置き換える" を元に戻す" を元に戻す
[SPARK-50795] [SC-186390][SQL] すべての DESCRIBE AS JSON 日付を ISO-8601 の形式と型で dataType.simpleString として表示
[SPARK-50561] [SC-185924][SQL] DBR 16.x cherrypick: SQL 関数 UNIFORM の強制型変換と境界チェックを改善
[SPARK-50700] [SC-184845][SQL] spark.sql.catalog.spark_catalog で builtin マジック値をサポート
[SPARK-50831] [SC-186736][BEHAVE-222][SQL] 照合順序のトリミングを既定で有効化
[SPARK-50263] [SC-186793][CONNECT] System.currentTimeMillis を System.nanoTime に置き換え
[SPARK-50818] “SC-186458][PYTHON] has_numpy を have_numpyに置き換える” を取り消し
[SPARK-48730] [SC-184926][SQL] SQL スカラー関数とテーブル関数に CreateSQLFunctionCommand を実装
[SPARK-50830] [SC-186718] [SQL] 二重の実行分析の結果としてシングルパスを出力
[SPARK-50707] [SC-186098][SQL] char および varchar との間のキャストを有効化
[SPARK-49490] [SC-182137][SQL] initCap のベンチマークを追加
[SPARK-50529] [SC-184535][SQL] spark.sql.preserveCharVarcharTypeInfo 構成においての char/varchar の動作を変更
[SPARK-49632] [SC-184179][SQL] CANNOT_PARSE_TIMESTAMP での ANSI 構成候補を削除
[SPARK-50815] [SC-186487][PYTHON][SQL] createDataFrame で null Variant を渡した場合にそれが失敗するバグの修正と、Spark Connect に createDataFrame での Variant のサポートを追加
[SPARK-50828] [SC-186493][PYTHON][ML][CONNECT] pyspark.ml.connect を非推奨化
[SPARK-50600] [SC-186057][CONNECT][SQL] 分析の失敗に分析済みを設定
[SPARK-50824] [SC-186472][PYTHON] オプションの Python パッケージをチェック用にインポートすることを回避
[SPARK-50818] [SC-186458][PYTHON] has_numpy を have_numpy に置き換え
[SPARK-50722] [SC-185523][SQL] 自己完結型 WITH ノードを検出
[SPARK-50755] [SC-185521][SQL] InsertIntoHiveTable のプラン表示を改善
[SPARK-50756] [SC-185552] "[SQL] SparkConf.validateSettings の例外にエラークラスを使用する" を取り消し
[SPARK-50789] [SC-186312][CONNECT] 型指定された集計の入力に対し分析を適用
[SPARK-50791] [SC-185867][SC-186338][SQL] State Store エラー処理での NPE の修正
[SPARK-50801] [SC-186365] [SQL] 未解決と解決済みプランのみを表示するように PlanLogger.logPlanResolution を改善
[SPARK-50749] [SC-185925][SQL] CommutativeExpression.gatherCommutative メソッドの順序付けのバグを修正
[SPARK-50783] [SC-186347] DFS での JVM プロファイラーの結果ファイル名とレイアウトを正規化
[SPARK-50790] [SC-186354][PYTHON] pyspark に parse json を実装
[SPARK-50738] [SC-184856][PYTHON] black を 23.12.1 にアップグレード
[SPARK-50764] [SC-185930][PYTHON] xpath 関連メソッドの docstring を改良
[SPARK-50798] [SC-186277][SQL] NormalizePlan を改善する
[SPARK-49883] [SC-183787][SS] State Store Checkpoint Structure V2 と RocksDB および RocksDBFileManager の統合
[SPARK-50779] [SC-186062][SQL] オブジェクトレベルの照合順序に対し機能フラグを追加
[SPARK-50778] [SC-186183][PYTHON] PySpark DataFrame に metadataColumn を追加
[SPARK-49565] [SC-186056][SQL] DBR 16.x cherrypick: SQL パイプ演算子を使用して自動生成された式エイリアスの改善
[SPARK-50541] [16.x][SC-184937] テーブルの JSON としての記述
[SPARK-50772] [SC-185923][SQL] DBR 16.x cherrypick: SET、EXTEND、DROP 演算子の後もテーブルエイリアスを保持
[SPARK-50769] [SC-185919][SQL] HistogramNumeric での ClassCastException の修正
[SPARK-49025] [SC-174667] Deltaコードの差分をDBRに同期する
[SPARK-50752] [SC-185547][PYTHON][SQL] Arrow なしで Python UDF をチューニングするための構成を導入
[SPARK-50705] [SC-185944][SQL] QueryPlan をロックフリーに変更
[SPARK-50690] [16.x][SC-184640][BEHAVE-211][SQL] DESCRIBE TABLE のビュークエリ出力列を引用符で囲むことで不一致を修正
[SPARK-50746] [SC-184932][SQL] どちらかを VariantPathSegment に置き換え。
[SPARK-50715] [SC-185546][PYTHON][CONNECT] バッチ内での SparkSession.Builder による構成設定
[SPARK-50480] [SC-183359][SQL] CharType と VarcharType を StringType から拡張
[SPARK-50675] [SC-184539][SQL] テーブルレベルとビューレベルでの照合順序のサポート
[SPARK-50409] [BEHAVE-194][SC-184516][SQL] SET;、SET -v;、SET key; の末尾にある ; を無視するように set ステートメントを修正
[SPARK-50743] [SC-185528][SQL] CTERelationDef および CTERelationRef の ID を正規化
[SPARK-50756] [SC-185520][SQL] SparkConf.validateSettings での例外にエラークラスを使用
[SPARK-50693] [SC-184684][CONNECT] TypedScalaUdf の入力に対して分析を適用
[SPARK-50744] [SC-184929][SQL] ビュー/CTE での名前解決の優先順位のためにテストケースを追加
[SPARK-50710] [SC-184767][CONNECT] リリース後の、セッションに対するオプションのクライアント再接続サポートを追加
[SPARK-50703] [SC-184843][PYTHON] regexp_replace、regexp_substr、regexp_instr のドキュメント文字列を改良
[SPARK-50716] [SC-184823][CORE] JavaUtils.deleteRecursivelyUsingJavaIO メソッドのシンボリックリンクのクリーンアップロジックを修正
[SPARK-50630] [SC-184443][SQL] パイプ SQL の AGGREGATE 演算子での GROUP BY の序数サポートを修正
[SPARK-50614] [SC-184729][SQL] Parquet の Variant シュレッディングサポートを追加
[SPARK-50661] [SASP-4936] 古いクライアント FEB の下位互換性を追加。
[SPARK-50676] [SC-184641][SQL] ElementAt から未使用の private lazy val mapValueContainsNull を削除
[SPARK-50515] [SC-183813][CORE] SparkConf に読み取り専用インターフェイスを追加
[SPARK-50697] [SC-184702][SQL] 可能である場合は末尾再帰を有効化
[SPARK-50642] [SC-184726][SC-183517][CONNECT][SS][2/N][16.x] 初期状態がない場合の Spark Connect において FlatMapGroupsWithState の状態スキーマを修正
[SPARK-50701] [SC-184704][PYTHON] プロットに最小限の plotly バージョンが必要となるようにする
[SPARK-50702] [SC-184727][PYTHON] regexp_count、regexp_extract、regexp_extract_all の docstring を改良
[SPARK-50499] [SC-184177][PYTHON] BasePythonRunner からメトリックを公開
[SPARK-50692] [SC-184705][16.x] RPAD プッシュダウンのサポートを追加
[SPARK-50682] [SC-184579][SQL] 内部エイリアスに正規化を適用
[SPARK-50699] [SC-184695][PYTHON] 指定されたセッションで DDL 文字列を解析し生成
[SPARK-50573] [SC-184568][SS] スキーマの進化のために状態スキーマ ID を状態行に追加する
[SPARK-50661] [SC-184639][CONNECT][SS][SASP-4936] Spark Connect Scala foreachBatch impl を、 Dataset[T] をサポートするように修正。
[SPARK-50689] [SC-184591][SQL] LCA プロジェクトリストに決定論的順序付けを適用
[SPARK-50696] [SC-184667][PYTHON] DDL 解析メソッドの Py4J 呼び出しを最適化
[SPARK-49670] [SC-182902][SQL] すべてのパススルー式に対してトリミング照合順序を有効化
[SPARK-50673] [SC-184565][ML] Word2VecModel コンストラクターでモデル係数を 2 回走査することを回避
[SPARK-50310] [SC-184663] "[CONNECT][PYTHON] Column 初期化時に with_origin_to_class を呼び出す" を取り消し
[SPARK-50687] [SC-184588][PYTHON] DataFrameQueryContext のスタックトレースを取得するようにロジックを最適化
[SPARK-50681] [SC-184662][PYTHON][CONNECT] MapInXXX と ApplyInXXX の解析済みスキーマをキャッシュ
[SPARK-50674] [SC-184589][PYTHON] UDTF 評価での 'terminate' メソッドの存在性チェックを修正
[SPARK-50684] [SC-184582][PYTHON] DataFrameQueryContext での Py4J パフォーマンスを向上
[SPARK-50578] [DBR16.x][SC-184559][PYTHON][SS] TransformWithStateInPandas の状態メタデータの新しいバージョンに関するサポートを追加
[SPARK-50602] [SC-184439][SQL] 無効なインデックス列が指定されている場合の、適切なエラーメッセージ表示への入れ替えを修正
[SPARK-50650] [SC-184532][SQL] シングルパス Analyzer でのログ記録を改良
[SPARK-50665] [SC-184533][SQL] NormalizePlan 内の LocalRelation を ComparableLocalRelation に置き換え
[SPARK-50644] [SC-184486][SQL] Parquet リーダーのバリアント構造体の読み取り。
[SPARK-49636] [SC-184089][SQL] INVALID_ARRAY_INDEX と INVALID_ARRAY_INDEX_IN_ELEMENT_AT の ANSI 構成候補を削除
[SPARK-50659] [SC-184514][SQL] 単一パスアナライザーで再利用できるようにUnionの出力計算をリファクタリングする
[SPARK-50659] [SC-184512][SQL] Unionに関連するエラーを「QueryCompilationErrors」に移動する
[SPARK-50530] [SC-183419][SQL] 不適切で暗黙的な文字列型のコンテキスト計算を修正
[SPARK-50546] [SC-183807][SQL] 照合順序の強制型変換にサブクエリキャストのサポートを追加
[SPARK-50405] [SC-182889][SQL] 複合データ型の照合順序の強制型変換を適切に処理
[SPARK-50637] [SC-184434][SQL] シングルパス Analyzer のコードスタイルを修正
[SPARK-50638] [SC-184435][SQL] ビューの解決を個別のファイルにリファクタリングし、シングルパスアナライザーで再利用
[SPARK-50615] [SC-184298][SQL] バリアントのスキャンへのプッシュ。
[SPARK-50619] [SC-184210][SQL] キャスト引数をパックするように VariantGet.cast をリファクタリング
[SPARK-50599] [SC-184058][SQL] Avro および UnsafeRow エンコードを可能にする DataEncoder 特性を作成
[SPARK-50076] [SC-183809] logkeys の修正
[SPARK-50597] [SC-183972][SQL] Optimizer.scala と SparkOptimizer.scala でのバッチ構築をリファクタリング
[SPARK-50339] [SC-183063][SPARK-50360][SS] 変更ログでの系列情報の格納を許可
[SPARK-50526] [SC-183811][SS] ストアエンコード形式の構成をオフセットログに追加し、サポートされていないステートフル演算子の Avro での使用をブロック
[SPARK-50540] [SC-183810][PYTHON][SS] StatefulProcessorHandle の文字列スキーマを修正
[SPARK-50157] [SC-183789][SQL] SparkSession によって提供される SQLConf を最初に使用。
[SPARK-48898] [SC-183793][SQL] Variant スキーマで null 値の許容を正しく設定
[SPARK-50559] [SC-183814][SQL] Except, Intersect, Union の出力を lazy 変数として格納
[SPARK-48416] [SC-183643][SQL] 入れ子になった相関 With 式のサポート
[SPARK-50428] [SC-183566][SS][PYTHON] バッチクエリでの TransformWithStateInPandas のサポート
[SPARK-50063] [SC-183350][SQL][CONNECT] Spark Connect Scala クライアントでの Variant のサポートを追加
[SPARK-50544] [SC-183569][PYTHON][CONNECT]　StructType.toDDL の実装
[SPARK-50443] [SC-182590][SS] RocksDBStateStoreProvider 内の Guava キャッシュによって発生する Maven ビルドエラーの修正
[SPARK-50491] [SC-183434][SQL] 空の BEGIN END ブロックでエラーを引き起こすバグを修正
[SPARK-50536] [SC-183443][CORE] ダウンロードしたアーカイブファイルのサイズを SparkContext および Executor にログ記録
[SPARK-45891] [SC-183439][SQL] 細断されたデータからのバリアントバイナリ再構築。
[SPARK-49565] [SC-183465][SQL] FROM 演算子のために SQL パイプ構文を追加
[SPARK-50497] [SC-183338][SQL] MultiAlias に非ジェネレーター関数が含まれている場合に、適切なメッセージでクエリを失敗
[SPARK-50460] [SC-183375][PYTHON][CONNECT] Connect 例外処理の一般化と簡略化
[SPARK-50537] [SC-183452][CONNECT][PYTHON] df.write.parquet で上書きされる圧縮オプションを修正
[SPARK-50329] [SC-183358][SQL] InSet$toString の修正
[SPARK-50524] [SC-183364][SQL] RowBasedKeyValueBatch.spill 警告メッセージをデバッグレベルに下方移動
[SPARK-50528] [SC-183385][CONNECT] InvalidCommandInput を共通モジュールに移動
[SPARK-50017] [SC-182438][SS] TransformWithState 演算子に関する Avro エンコードのサポート
[SPARK-50310] [SC-182660][PYTHON] 許可リストに spark.python.sql.dataFrameDebugging.enabled を追加
[SPARK-50463] [SC-182833][SQL] 列から行への変換で ConstantColumnVector を修正
[SPARK-50235] [SC-180786][SQL] ColumnarToRowExec のすべての行を処理した後に ColumnVector リソースをクリーンアップ
[SPARK-50310] [SC-182660][PYTHON] PySpark の DataFrameQueryContext を無効にするフラグを追加
[SPARK-50516] [SC-183279][SS][MINOR] StreamManualClock を使用するように初期状態関連のテストを修正
[SPARK-50478] [SC-183188][SQL] StringType の照合を修正
[SPARK-50492] [SC-183177][SS] dropDuplicatesWithinWatermark の後にイベント時間列が削除された際の java.util.NoSuchElementException を修正
[SPARK-49566] [SC-182589][SQL] SET 演算子のために SQL パイプ構文を追加
[SPARK-50449] [SC-183178][SQL] SQL スクリプト文法を修正し、ループ、IF、CASE の空の本文を許可
[SPARK-50251] [SC-180970][PYTHON] PySpark SparkContext に getSystemProperty を追加
[SPARK-50421] [SC-183091][CORE] 複数のリソースプロファイルが動作したときの Executor 関連のメモリ構成の誤りを修正する
[SPARK-49461] [SC-179572][SS] ログをコミットして読み込み直すための永続的なチェックポイント ID
[SPARK-50343] [SC-183119][SPARK-50344][SQL] DROP 演算子と AS 演算子のための SQL パイプ構文追加
[SPARK-50481] [SC-182880][CORE] チェックサムが無効になっている場合にチェックサムファイルロジックをスキップするように SortShuffleManager.unregisterShuffle を改善
[SPARK-50498] [SC-183090][PYTHON] listFunctions での不要な py4j 呼び出しを回避
[SPARK-50489] [SC-183053][SQL][PYTHON] applyInArrow の後の自己結合を修正
[SPARK-49695] [SC-182967][SC-176968][BEHAVE-198][SQL] Postgresのxorプッシュダウンの修正

Databricks ODBC/JDBC ドライバーのサポート

Databricks では、過去 2 年間にリリースされた ODBC/JDBC ドライバーがサポートされています。最近リリースされたドライバーをダウンロードしてアップグレードしてください (ODBC のダウンロード、JDBC のダウンロード)。

システム環境

オペレーティングシステム: Ubuntu 24.04.1 LTS
Java: Zulu17.54+21-CA
Scala: 2.12.18
Python: 3.12.3
R: 4.4.0
Delta Lake: 3.3.0

インストールされている Python ライブラリ

ライブラリ	バージョン	ライブラリ	バージョン	ライブラリ	バージョン
annotated-types	0.7.0	asttokens	2.0.5	astunparse	1.6.3
autocommand	2.2.2	azure-core	1.31.0	アジュールストレージブロブ	12.23.0
azure-storage-file-datalake	12.17.0	backports.tarfile	1.2.0	black	24.4.2
blinker	1.7.0	boto3	1.34.69	botocore	1.34.69
cachetools	5.3.3	certifi	2024年6月2日	cffi	1.16.0
chardet	4.0.0	charset-normalizer	2.0.4	click	8.1.7
cloudpickle	2.2.1	comm	0.2.1	contourpy	1.2.0
cryptography	42.0.5	サイクラー	0.11.0	Cython	3.0.11
databricks-sdk	0.30.0	dbus-python	1.3.2	debugpy	1.6.7
decorator	5.1.1	非推奨	1.2.14	distlib	0.3.8
docstring-to-markdown	0.11	entrypoints	0.4	executing	0.8.3
facets-overview	1.1.1	ファイルロック	3.15.4	fonttools	4.51.0
gitdb	4.0.11	GitPython	3.1.37	google-api-core	2.20.0
google-auth	2.35.0	google-cloud-core	2.4.1	google-cloud-storage	2.18.2
google-crc32c	1.6.0	google-resumable-media	2.7.2	googleapis-common-protos	1.65.0
grpcio	1.60.0	grpcio-status	1.60.0	httplib2	0.20.4
idna	3.7	importlib-metadata	6.0.0	importlib_resources	6.4.0
inflect	7.3.1	ipyflow-core	0.0.201	ipykernel	6.28.0
ipython	8.25.0	ipython-genutils	0.2.0	ipywidgets	7.7.2
isodate	0.6.1	jaraco.context	5.3.0	jaraco.functools	4.0.1
jaraco.text	3.12.1	ジェダイ	0.19.1	jmespath	1.0.1
joblib	1.4.2	jupyter_client	8.6.0	jupyter_core	5.7.2
kiwisolver	1.4.4	launchpadlib	1.11.0	lazr.restfulclient	0.14.6
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ピッコロ	0.0.65	pycparser	2.21	pydantic	2.8.2
pydantic_core	2.20.1	pyflakes	3.2.0	Pygments	2.15.1
PyGObject	3.48.2	PyJWT	2.7.0	pyodbc	5.0.1
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types-PyYAML	6.0.0	types-requests	2.31.0.0	types-setuptools	68.0.0.0
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ホワットザパッチ	1.0.2	wheel	0.43.0	wrapt	1.14.1
yapf	0.33.0	ジップ	3.17.0

インストールされた R ライブラリ

R ライブラリは、2024 年 8 月 4 日の Posit パッケージマネージャーの CRAN スナップショットからインストールされます。

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progressr	0.14.0	promises	1.3.0	proto	1.0.0
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R6	2.5.1	ragg	1.3.2	ランダムフォレスト	4.7-1.1
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Rcpp	1.0.13	RcppEigen	0.3.4.0.0	reactable	0.4.4
reactR	0.6.0	readr	2.1.5	readxl	1.4.3
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remotes	2.5.0	reprex	2.1.1	reshape2	1.4.4
rlang	1.1.4	rmarkdown	2.27	RODBC	1.3-23
roxygen2	7.3.2	rpart	4.1.23	rprojroot	2.0.4
Rserve	1.8-13	RSQLite	2.3.7	rstudioapi	0.16.0
rversions	2.1.2	rvest	1.0.4	sass	0.4.9
scales	1.3.0	selectr	0.4-2	セッション情報	1.2.2
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sparklyr	1.8.6	spatial	7.3-17	splines	4.4.0
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textshaping	0.4.0	tibble	3.2.1	tidyr	1.3.1
tidyselect	1.2.1	tidyverse	2.0.0	時間変更	0.3.0
timeDate	4032.109	tinytex	0.52	tools	4.4.0
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utf8	1.2.4	utils	4.4.0	uuid	1.2-1
V8	4.4.2	vctrs	0.6.5	viridisLite	0.4.2
vroom	1.6.5	waldo	0.5.2	whisker	0.4.1
withr	3.0.1	xfun	0.46	xml2	1.3.6
xopen	1.0.1	xtable	1.8-4	yaml	2.3.10
zeallot	0.1.0	ジップ	2.3.1

インストールされている Java ライブラリと Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスターバージョン)

グループ識別子	成果物 ID	バージョン
antlr	antlr	2.7.7
com.amazonaws	アマゾン・キネシス・クライアント	1.12.0
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com.amazonaws	aws-java-sdk-cognitoidentity	1.12.638
com.amazonaws	aws-java-sdk-cognitosync	1.12.638
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com.amazonaws	jmespath-java	1.12.638
com.clearspring.analytics	stream	2.9.6
com.databricks	Rserve	1.8-3
com.databricks	databricks-sdk-java	0.27.0
com.databricks	jets3t	0.7.1-0
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	ジャクソン注釈	2.15.2
com.fasterxml.jackson.core	jackson-core	2.15.2
com.fasterxml.jackson.core	jackson-databind	2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat	jackson-dataformat-cbor	2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat	jackson-dataformat-yaml	2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype	jackson-datatype-joda	2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype	jackson-datatype-jsr310	2.16.0
com.fasterxml.jackson.module	jackson-module-paranamer	2.15.2
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com.github.fommil.netlib	native_ref-java	1.1-ネイティブ
com.github.fommil.netlib	ネイティブ_システム-java	1.1
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com.github.fommil.netlib	netlib-native_ref-linux-x86_64	1.1-ネイティブ
com.github.fommil.netlib	netlib-native_system-linux-x86_64	1.1-ネイティブ
com.github.luben	zstd-jni	1.5.5-4
com.github.wendykierp	JTransforms	3.1
com.google.code.findbugs	jsr305	3.0.0
com.google.code.gson	gson	2.10.1
com.google.crypto.tink	tink	1.9.0
com.google.errorprone	error_prone_annotations	2.10.0
com.google.flatbuffers	flatbuffers-java	23.5.26
com.google.guava	guava	15.0
com.google.protobuf	protobuf-java	3.25.1
com.helger	profiler	1.1.1
com.ibm.icu	icu4j	75.1
com.jcraft	jsch	0.1.55
com.jolbox	bonecp	0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi	sourcecode_2.12	0.1.9
com.microsoft.azure	azure-data-lake-store-sdk (アジュールデータレイクストアSDK)	2.3.9
com.microsoft.sqlserver	mssql-jdbc	11.2.2.jre8
com.microsoft.sqlserver	mssql-jdbc	11.2.3.jre8
com.ning	compress-lzf	1.1.2
com.sun.mail	javax.mail	1.5.2
com.sun.xml.bind	jaxb-core	2.2.11
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com.tdunning	json	1.8
com.thoughtworks.paranamer	paranamer	2.8
com.trueaccord.lenses	lenses_2.12	0.4.12
com.twitter	チル・ジャバ	0.10.0
com.twitter	chill_2.12	0.10.0
com.twitter	util-app_2.12	7.1.0
com.twitter	util-core_2.12	7.1.0
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com.twitter	util-jvm_2.12	7.1.0
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com.typesafe	config	1.4.3
com.typesafe.scala-logging	scala-logging_2.12	3.7.2
com.uber	h3	3.7.3
com.univocity	univocity-parsers	2.9.1
com.zaxxer	HikariCP	4.0.3
commons-cli	commons-cli	1.5.0
commons-codec	commons-codec	1.16.0
commons-collections	commons-collections	3.2.2
commons-dbcp	commons-dbcp	1.4
コモンズファイルアップロード	コモンズファイルアップロード	1.5
commons-httpclient	commons-httpclient	3.1
commons-io	commons-io	2.13.0
commons-lang	commons-lang	2.6
commons-logging	commons-logging	1.1.3
commons-pool	commons-pool	1.5.4
dev.ludovic.netlib	arpack	3.0.3
dev.ludovic.netlib	blas	3.0.3
dev.ludovic.netlib	lapack	3.0.3
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io.airlift	エアコンプレッサー	0.27
io.delta	delta-sharing-client_2.12	1.2.2
io.dropwizard.metrics	メトリクス注釈	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-core	4.2.19
io.dropwizard.metrics	メトリクス・グラファイト	4.2.19
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io.dropwizard.metrics	metrics-jetty9	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-jmx	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-json	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-jvm	4.2.19
io.dropwizard.metrics	メトリックス-サーブレット	4.2.19
io.netty	netty-all	4.1.108.Final
io.netty	netty-buffer	4.1.108.Final
io.netty	netty-codec	4.1.108.Final
io.netty	netty-codec-http	4.1.108.Final
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io.netty	netty-resolver	4.1.108.Final
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.61.Final-db-r16
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.61.Final-db-r16-linux-aarch_64
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io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.61.Final-db-r16-windows-x86_64
io.netty	netty-tcnative-classes	2.0.61.Final
io.netty	netty-transport	4.1.108.Final
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io.netty	netty-transport-native-unix-common	4.1.108.Final
io.prometheus	simpleclient	0.7.0
io.prometheus	simpleclient_common	0.7.0
io.prometheus	simpleclient_dropwizard	0.7.0
io.prometheus	simpleclient_pushgateway	0.7.0
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io.prometheus.jmx	collector	0.12.0
jakarta.annotation	jakarta.annotation-api	1.3.5
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javax.activation	activation	1.1.1
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jline	jline	2.14.6
joda-time	joda-time	2.12.1
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org.apache.hive.shims	hive-shims-scheduler	2.3.9
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org.eclipse.jetty	jetty-xml	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket	WebSocket API	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket	websocket-client (ウェブソケット・クライアント)	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket	websocket-common	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket	WebSocketサーバー	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket	websocket-servlet	9.4.52.v20230823
org.fusesource.leveldbjni	leveldbjni-all	1.8
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org.glassfish.hk2	hk2-utils	2.6.1
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org.glassfish.hk2.external	jakarta.inject	2.6.1
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org.glassfish.jersey.containers	jersey-container-servlet-core	2.40
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org.glassfish.jersey.inject	jersey-hk2	2.40
org.hibernate.validator	hibernate-validator	6.1.7.Final
org.ini4j	ini4j	0.5.4
org.javassist	javassist	3.29.2-GA
org.jboss.logging	jboss-logging	3.3.2.Final
org.jdbi	jdbi	2.63.1
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org.roaringbitmap	shims	0.9.45-databricks
org.rocksdb	rocksdbjni	9.2.1
org.rosuda.REngine	REngine	2.1.0
org.scala-lang	scala-compiler_2.12	2.12.15
org.scala-lang	scala-library_2.12	2.12.15
org.scala-lang	scala-reflect_2.12	2.12.15
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org.scala-lang.modules	scala-java8-compat_2.12	0.9.1
org.scala-lang.modules	scala-parser-combinators_2.12	1.1.2
org.scala-lang.modules	scala-xml_2.12	1.2.0
org.scala-sbt	テストインターフェース	1.0
org.scalacheck	scalacheck_2.12	1.14.2
org.scalactic	scalactic_2.12	3.2.16
org.scalanlp	breeze-macros_2.12	2.1.0
org.scalanlp	breeze_2.12	2.1.0
org.scalatest	scalatest-compatible	3.2.16
org.scalatest	scalatest-core_2.12	3.2.16
org.scalatest	scalatest-diagrams_2.12	3.2.16
org.scalatest	scalatest-featurespec_2.12	3.2.16
org.scalatest	scalatest-flatspec_2.12	3.2.16
org.scalatest	scalatest-freespec_2.12	3.2.16
org.scalatest	scalatest-funspec_2.12	3.2.16
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org.scalatest	scalatest-matchers-core_2.12	3.2.16
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org.scalatest	scalatest-refspec_2.12	3.2.16
org.scalatest	scalatest-shouldmatchers_2.12	3.2.16
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org.scalatest	scalatest_2.12	3.2.16
org.slf4j	jcl-over-slf4j	2.0.7
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org.typelevel	spire-macros_2.12	0.17.0
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oro	oro	2.0.8
pl.edu.icm	JLargeArrays	1.5
software.amazon.cryptools	AmazonCorrettoCryptoProvider	2.4.1-linux-x86_64
スタックス	stax-api	1.0.1

次の方法で共有

Databricks Runtime 16.2 (ベータ版)

動作の変更

資格情報の種類が一致しない場合、資格情報 SQL ステートメントでエラーが返される

新機能と機能強化

サービス資格情報を使用した外部クラウドサービスへの Unity カタログ管理アクセスが GA になりました

ノートブックをワークスペースファイルとしてサポート

生成された列式の中で `timestampdiff` および `timestampadd` を使用

SQL パイプライン構文のサポート

`DESCRIBE TABLE` に更新すると、メタデータが構造化 JSON として返されます

末尾の空白を区別しない照合順序

バケットパーティション分割を使用して Iceberg テーブルをパーティション分割されていない Delta テーブルに変換する

バグの修正

増分クローン処理機能の向上

ライブラリのアップグレード

Apache Spark

Databricks ODBC/JDBC ドライバーのサポート

システム環境

インストールされている Python ライブラリ

インストールされた R ライブラリ

インストールされている Java ライブラリと Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスターバージョン)

フィードバック

その他のリソース

次の方法で共有

Databricks Runtime 16.2 (ベータ版)

動作の変更

Delta 共有では、既定でテーブル履歴が有効化される

資格情報の種類が一致しない場合、資格情報 SQL ステートメントでエラーが返される

新機能と機能強化

サービス資格情報を使用した外部クラウド サービスへの Unity カタログ管理アクセスが GA になりました

ノートブックをワークスペース ファイルとしてサポート

生成された列式の中で timestampdiff および timestampadd を使用

SQL パイプライン構文のサポート

DESCRIBE TABLE に更新すると、メタデータが構造化 JSON として返されます

末尾の空白を区別しない照合順序

バケット パーティション分割を使用して Iceberg テーブルをパーティション分割されていない Delta テーブルに変換する

バグの修正

増分クローン処理機能の向上

ライブラリのアップグレード

Apache Spark

Databricks ODBC/JDBC ドライバーのサポート

システム環境

インストールされている Python ライブラリ

インストールされた R ライブラリ

インストールされている Java ライブラリと Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスター バージョン)

フィードバック

その他のリソース

サービス資格情報を使用した外部クラウドサービスへの Unity カタログ管理アクセスが GA になりました

ノートブックをワークスペースファイルとしてサポート

生成された列式の中で `timestampdiff` および `timestampadd` を使用

`DESCRIBE TABLE` に更新すると、メタデータが構造化 JSON として返されます

バケットパーティション分割を使用して Iceberg テーブルをパーティション分割されていない Delta テーブルに変換する

インストールされている Java ライブラリと Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスターバージョン)