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Databricks Runtime 17.3 LTS

次のリリース ノートでは、Apache Spark 4.0.0 を搭載した Databricks Runtime 17.3 LTS に関する情報を提供します。

Azure Databricks は、2025 年 10 月にこの LTS バージョンをリリースしました。

新機能と機能強化

EXECUTE IMMEDIATE 定数式の使用

定数式を SQL 文字列として、引数として、 EXECUTE IMMEDIATE ステートメントのパラメーター マーカーに渡すようになりました。

LIMIT ALL 再帰 CTE のサポート

LIMIT ALLを使用して、再帰共通テーブル式 (CTE) の合計サイズ制限を削除できるようになりました。

クラシック コンピューティング用 JDK 21 (パブリック プレビュー)

Java Development Kit (JDK) 21 は、クラシック コンピューティングのパブリック プレビュー段階です。 これを有効にするには、 特定の JDK バージョンを使用したクラスターの作成に関する説明を参照してください。

Unity カタログ ボリューム内のファイルに追加すると、正しいエラーが返されます

Unity カタログ ボリューム ファイルにコンテンツを追加しようとするコードが、"Illegal seek" エラー メッセージで失敗するようになりました。 以前は、正しくない "操作がサポートされていません" エラーで失敗しました。

TABLE Unity カタログ Python UDTF の引数サポート

Unity Catalog Python UDF では、 TABLE 引数がサポートされるようになりました。これにより、関数はテーブル全体を入力パラメーターとして受け入れることができ、構造化データセットでのより複雑なデータ変換と集計が可能になります。 Unity カタログの Python ユーザー定義テーブル関数 (UDF) を参照してください。 テーブル引数のサポートが Databricks Runtime 17.2 にバックポートされました。

st_dump 関数のサポート

st_dump関数を使用して、入力ジオメトリの単一のジオメトリを含む配列を取得できるようになりました。 st_dump 関数を参照してください。

多角形内部リング関数がサポートされるようになりました

次の関数を使用して、多角形の内部リングを操作できるようになりました。

  • st_numinteriorrings: 多角形の内部境界 (リング) の数を取得します。 st_numinteriorrings 関数を参照してください。
  • st_interiorringn: 多角形の n 番目の内側の境界を抽出し、それをライン文字列として返します。 st_interiorringn 関数を参照してください。

remote_query table-valued 関数 「パブリック プレビュー」

remote_queryテーブル値関数を使用して、リモート データベース エンジンに対してクエリを実行し、表形式の結果を返すようになりました。 この関数は、Unity カタログ接続から資格情報を使用してリモート システムからデータをフェッチし、SQL および NoSQL データベースのさまざまなコネクタ オプションをサポートします。 テーブル値関数remote_query参照してください。

動作の変更

input_file_name 関数はサポートされなくなり、今後削除される可能性があります

Databricks Runtime 13.3 LTS 以来、input_file_name 関数は信頼性がないため、非推奨となりました。 この関数は信頼性がないため、Databricks Runtime 17.3 LTS 以降ではサポートされなくなりました。 代わりに _metadata.file_name を使用してください。

自動ローダーのインクリメンタルリスティングの既定が変更されました。

非推奨の cloudFiles.useIncrementalListing オプションの既定値は、 auto から false に変更されました。 Azure Databricks では、非辞書順序付けのためにスキップされたファイルを防ぐために、増分リストではなく完全なディレクトリ一覧が実行されるようになりました。 たとえば、10-01-2025.csv は辞書的に 8-01-2025.csv より前に来ます。

Databricks では、より高速で信頼性の高いファイル検出のために 、ファイル イベント に移行することをお勧めします。

前の動作を維持するには、 cloudFiles.useIncrementalListing を明示的に auto に設定します。

DESCRIBE EXTENDED AS JSON で MV/ST 更新情報をサポートします

Azure Databricks では、最終更新時刻、更新の種類、状態、スケジュールなど、 DESCRIBE EXTENDED AS JSON 出力の具体化されたビューとストリーミング テーブルの更新情報のセクションが生成されるようになりました。

DESCRIBE QUERYにメタデータ列を追加するDESCRIBE TABLE

Azure Databricks には、セマンティック メタデータの DESCRIBE QUERY と DESCRIBE TABLE の出力にメタデータ列が含まれるようになりました。

DESCRIBE QUERYの場合、メトリック ビューを使用してクエリを記述する場合、ディメンションが直接参照され、メジャーでMEASURE()関数が使用されている場合、セマンティック メタデータはクエリを通じて伝達されます。

DESCRIBE TABLEの場合、メタデータ列はメトリック ビューにのみ表示され、他のテーブルの種類には表示されません。

Connect モードを使用する場合の構造体リテラルでの一時的な値の変換を修正する

Spark Connect モードでは、 TypedLit の構造体リテラルが、例外をスローするのではなく、テンポラル値を正しく処理するようになりました。 以前は、構造体リテラルでテンポラル値 (日付やタイムスタンプなど) を使用しようとすると、例外が発生していました。

接続モードで 10 進数の有効桁数と小数点以下桁数を SYSTEM_DEFAULT に変更する

Scala で Spark Connect モードを使用すると、配列リテラルとマップ リテラルの 10 進精度と小数点以下桁数が SYSTEM_DEFAULT (38, 18) に変更されるようになりました。 この変更は論理プラン ( explain() コマンドの出力など) にのみ影響し、クエリ結果には影響しません。

Spark Connect Scala クライアントでの観察における複合型のサポート

Spark Connect Scala クライアントでは、観察で配列、マップ、構造体の型がサポートされ、専用クラスターに沿った動作が提供されるようになりました。 以前は、観察でこれらの複合型を使用しようとすると、例外が発生していました。

配列、マップ、構造体のリテラルで null 値を保持する

Spark Connect モードでは、配列、マップ、構造体のリテラル内の null 値が、protobuf の既定値に置き換えられるのではなく保持されるようになりました。 以前は、null 値は、整数の 0 、文字列型の空の文字列、ブール型の false などの既定値に誤って置き換えられました。

型指定されたリテラルの null 許容を保持する

Spark Connect Scala クライアントで、型指定されたリテラルの配列とマップ型のnull許容性が適切に保持されるようになりました。 以前は、配列要素とマップ値は、実際の型定義に関係なく、常に null 許容として扱されていました。

配列リテラルとマップ リテラルでの case クラスの変換を修正する

Spark Connect モードでは、 TypedLit の配列リテラルとマップ リテラルが、例外をスローするのではなく、ケース クラスの値を正しく処理するようになりました。 以前は、配列リテラルまたはマップ リテラルでケース クラス値を使用しようとすると、例外が発生していました。

列を削除するときの null 構造体の正しい処理NullType

Delta テーブルに書き込むときに、Azure Databricks では、スキーマから列 NullType 削除するときに null 構造体の値が正しく保持されるようになりました。 以前は、null 構造体は、すべてのフィールドが null に設定されている null 以外の構造体値に誤って置き換えられました。 たとえば、null 構造体の値を挿入した場合は、後で null 構造体ではなく、null フィールドを持つ構造体として読み込まれます。

Parquet での null 構造体の処理の改善

Azure Databricks では、Parquet ファイルから要求されたすべての構造体フィールドが見つからない場合に null 構造体が正しく検出されるようになりました。これにより、Photon リーダーと非 Photon リーダーの間で動作が一貫しています。 以前は、Photon以外のリーダーが Parquet ファイルを読み込む際、要求されたすべてのフィールドが欠落していて他のフィールドが存在する場合、構造体全体のNULLを返してしまい、null フィールドを含む構造体を返すことはありませんでした。

Kafka aws-msk-iam-auth ライブラリをアップグレードする

aws-msk-iam-auth ライブラリがバージョン 2.0.1 にアップグレードされ、Apache Kafka (MSK) IAM 認証用のマネージド ストリーミング用のリージョンセキュリティ トークン サービス (STS) エンドポイントの設定がサポートされています。 新しい awsStsRegion オプションは、対応する Spark 構成が有効になっている場合にのみ使用できます。 このアップグレードでは、既存のワークロードに対する動作の変更は導入されません。

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:

このバージョンでは、Python ライブラリはアップグレードされませんでした。

アップグレードされた R ライブラリ:

このバージョンでは、R ライブラリはアップグレードされませんでした。

アップグレードされた Java ライブラリ:

このバージョンでは、Java ライブラリはアップグレードされませんでした。

Apache Spark

Databricks Runtime 17.3 LTS には、Apache Spark 4.0.0 が含まれています。 このリリースには、バージョン 17.2 に含まれるすべての Spark の修正と機能強化、および 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-44856 "[SC-195808][python] Python UDTF 方向シリアライザーのパフォーマンスを向上させる" を元に戻す
  • SPARK-53553 [DBRRM-2007][engrm-341][SC-206543][17.3][CONNECT] LiteralValueProtoConverter での null 値の処理を修正
  • SPARK-53507 重大な変更情報をエラーに追加する
  • SPARK-53574 入れ子になったプランの解決中に AnalysisContext がワイプされる問題を修正しました
  • SPARK-53444 直ちに実行をやり直す
  • SPARK-53560 Kafka ソースと AvailableNow トリガーでコミットされていないバッチを再試行するときのクラッシュ ループ
  • SPARK-53127LIMIT ALL を有効にして再帰行の制限をオーバーライドする
  • SPARK-53574 "[SC-206548] AnalysisContext がワイプされる問題を修正...
  • SPARK-53674 エイリアスを割り当てるときにシングルパス アナライザーの LCA を処理する
  • SPARK-53492 既に完了している操作 ID で 2 番目の ExecutePlan を拒否する
  • SPARK-53677 クエリに構文エラーが含まれている場合の JDBC データ ソースのデバッグ機能を向上させる
  • SPARK-53490 観察されたメトリックでの Protobuf 変換を修正する
  • SPARK-53671 eval 型推論から 0 引数を除外する
  • SPARK-53592 「@udf ベクター化された UDF のサポートを実装する」の再設計
  • SPARK-53654 "関数 uuid でのサポート シード" の再作業
  • SPARK-53429 PySpark データフレーム API での直接パススルー パーティション分割のサポート
  • SPARK-53372 LDP用共有テストランタイムパッケージ
  • SPARK-53574 入れ子になったプランの解決中に AnalysisContext がワイプされる問題を修正しました
  • SPARK-53654"[SC-207022][sql][PYTHON] 関数seedでのuuidのサポート" を元に戻す
  • SPARK-53574 "[SC-206548] 入れ子になったプランの解決中に AnalysisContext がワイプされる問題を修正" を取り消す
  • プロジェクトSPARK-53559では、生のコレーションキーのバイトを使用してHLLスケッチが更新されるように修正します。
  • SPARK-53654 関数での seed のサポート uuid
  • SPARK-52449 Expression.Literal.Map/Array のデータ型を省略可能にする
  • SPARK-53574 入れ子になったプランの解決中に AnalysisContext がワイプされる問題を修正しました
  • SPARK-53625 プロジェクションを通じてメタデータ列を伝達して、ApplyCharTypePadding の非互換性に対処する
  • SPARK-53558 "[SC-206544][sql] テーブルが見つからないときに例外メッセージにカタログ名を含む完全修飾テーブル名を表示する" を元に戻す
  • SPARK-53558 テーブルが見つからない場合に例外メッセージにカタログ名を含む完全修飾テーブル名を表示する
  • SPARK-53357pandasを 2.3.2 に更新する
  • SPARK-52659ansi モードでの誤解を招く剰余エラー メッセージ
  • SPARK-53592 "[SC-206971][python] @udf ベクター化されたUDFのサポートを可能にする" を元に戻す
  • SPARK-53592 ベクター化された UDF をサポートするように@udfを対応させる
  • SPARK-52601 TransformingEncoder でのプリミティブ型のサポート
  • SPARK-53355 型テストでの numpy 1.x repr の修正
  • SPARK-53387PARTITION BY で Arrow UDF のサポートを追加する
  • SPARK-52991 V2 データ ソースにおける MERGE INTO EVOLUTION を使用した SCHEMA の実装
  • SPARK-53568 Spark Connect Python クライアントのエラー処理ロジックの小さなバグをいくつか修正する
  • SPARK-43579optm : 矢印とパンダの間のコンバーターをキャッシュして再利用する
  • SPARK-53524 LiteralValueProtoConverter での一時的な値の変換を修正する
  • SPARK-53600 最終アクセス時刻 SessionHolder ログ メッセージを修正する
  • SPARK-53529 クライアント pyspark 接続して IPv6 をサポートするように修正する
  • SPARK-53537 CONTINUE ハンドラー解析のサポート追加
  • SPARK-53623 は、大きなテーブルプロパティの読み取りパフォーマンスを向上させる
  • SPARK-53523 名前付きパラメーターを尊重しますspark.sql.caseSensitive
  • SPARK-53449 組み込みのデータソース スキャン関連クラスの単純なオプション
  • SPARK-53620 sparkSubmit は、exitFn が呼び出されたときにスタックトレースを出力する必要があります
  • SPARK-53518 ユーザー定義型の catalogString の切り捨てなし
  • SPARK-53568 "[SC-206538][connect][PYTHON] Spark Connect Python クライアント のエラー処理ロジックでいくつかの小さなバグを修正" を元に戻す
  • SPARK-53602 プロファイル ダンプの改善とプロファイラードキュメントの修正
  • SPARK-53402 Scala での Spark Connect での直接パススルー パーティション分割データセット API のサポート
  • SPARK-53491 進行中のメトリック JSON での inputRowsPerSecond と processedRowsPerSecond の指数形式を修正しました
  • SPARK-53413 コマンド用シャッフルのクリーンアップ
  • SPARK-53518 "[SC-205989][sql] ユーザー定義型の catalogString の切り捨てなし" を元に戻す
  • SPARK-53568 Spark Connect Python クライアントのエラー処理ロジックの小さなバグをいくつか修正する
  • SPARK-53552 サブストラ SQL 関数を最適化する
  • SPARK-53527 analyzeExistenceDefaultValue のフォールバックを改善する
  • SPARK-53584 process_column_param検証と列パラメーター docstring の向上
  • SPARK-53498バイナリからpyspark/pipelines/cli.pyspark-pipelines正しく参照する
  • SPARK-53518 ユーザー定義型の catalogString の切り捨てなし
  • SPARK-53233streamingに関連するコードで正しいパッケージ名を使用するようにする
  • SPARK-53598 大きなテーブル プロパティを読み取る前に numParts の存在を確認する
  • SPARK-53372 SDP エンド ツー エンド テスト スイート
  • SPARK-53563 最適化: 非効率的な文字列の連結を回避し、sql_processorを最適化する
  • SPARK-53323 Spark Connect テストを Arrow UDTF の df.asTable() で有効化する
  • SPARK-53157 ドライバーと Executor のポーリング間隔を切り離す
  • SPARK-53555 修正: SparkML-connect で SparkML (レガシ モード) 保存済みモデルを読み込めない
  • SPARK-53361 複数のキーを 1 つの矢印バッチにグループ化して JVM-Python 通信を TWS で最適化する
  • SPARK-53233 "[SC-203716][sql][SS][mllib][CONNECT] streaming に関連するコードに正しいパッケージ名を使用させる" を元に戻す
  • SPARK-53233streamingに関連するコードで正しいパッケージ名を使用するようにする
  • SPARK-53525 Spark Connect ArrowBatch の結果チャンク
  • SPARK-53444 "[SC-206536][sql] 即時実行を修正" を元に戻す
  • SPARK-53594 ユーザー指定の評価の種類に準拠してArrow UDFを設定する
  • SPARK-53444 直ちに実行をやり直す
  • SPARK-53582isExtractable に適用できるように UnresolvedExtractValue を拡張する
  • SPARK-53572 ExtractValue.isExtractable からのスローを避ける
  • SPARK-52346 フロー再試行のカウンター初期化とインクリメント ロジックを修正する
  • SPARK-53561 ワーカーのクラッシュを回避するために outputStream.flush 中に TransformWithStateInPySparkStateServer で中断例外をキャッチする
  • SPARK-53512 DSv2 PushDownUtils の統合の改善
  • SPARK-53459 他の場所で ReadOnlySparkConf を使用する
  • SPARK-53549 リスト状態要求プロセスが完了したら、常に矢印アロケーターを閉じます
  • SPARK-53332 状態チェックポイント v2 で StateDataSource を有効にする (snapshotStartBatchId オプションのみ)
  • SPARK-53550 共用体出力のパーティション分割では、正規化された属性を比較する必要がある
  • SPARK-53506 ANSI の下の Decimal と float の間の % を禁止する
  • SPARK-52238 パイプライン スペック フィールドの名前を "definitions" から 'libraries' に変更する
  • SPARK-53538ExpandExec 安全でないプロジェクションを初期化する必要があります
  • SPARK-53521 Star 式をリファクタリングする
  • SPARK-53358 Arrow Python UDTF 出力タイプの不一致エラーメッセージを改善する
  • SPARK-53531 HadoopRDD.getInputFormat のエラー メッセージの改善
  • SPARK-53434 ColumnarRow の get も isNullAt を確認する必要があります
  • SPARK-53008 OSS SQL UDF データ アクセス ルーチンの検証を追加する
  • SPARK-44856 Python UDTF 矢印シリアライザーのパフォーマンスを向上させる
  • SPARK-53488 CollationTypeCoercion を単一パス アナライザー ロジックと互換性のあるものに更新する
  • SPARK-53029 Arrow Python UDTF の戻り値の型変換をサポートする
  • SPARK-53479 ANSI 下のスカラーと比較する場合の == 動作を pandas に合わせる
  • SPARK-53497 ANSI の下の Decimal と float の間の /|//|* を禁止する
  • SPARK-53441 Bools |/&/^ ANSI では失敗しない
  • SPARK-53474 conf DATA_SOURCE_V2_EXPR_FOLDINGを追加する
  • SPARK-53333 状態チェックポイント v2 で StateDataSource を有効にする (readChangeFeed のみ)
  • SPARK-53502 LiteralValueProtoConverter でのメソッドの名前付けの向上
  • SPARK-52694o.a.s.sql.Encoders#udtAPI の追加
  • SPARK-53499 from_arrow_type は ArrayType の containsNull を反映するべきである
  • SPARK-53515 未使用の private lazy val を削除する SchemaOfCsv/Xml
  • SPARK-53480 矢印 Python ランナー コードをリファクタリングする
  • SPARK-53481 ハイブリッド キュー クラスを作成する
  • SPARK-53401 DataFrame API で直接パススルー パーティション分割を有効にする
  • SPARK-52930 配列/マップ リテラルに DataType.Array/Map を使用する
  • SPARK-52346 BatchTableWrite の宛先からパーティション列を伝達する
  • SPARK-53342 1 つの IPC ストリームで複数のレコード バッチを処理するように方向コンバーターを修正しました
  • SPARK-53421 SDP 分析での論理プラン ID の伝達
  • SPARK-53408 未使用の関数を削除する QueryCompilationErrors
  • SPARK-53044 宣言型パイプラインのインポート エイリアス規則を "sdp" から "dp" に変更する
  • SPARK-53450 Hive テーブル スキャンを論理関係に変換した後、Null 値が予期せず埋められる
  • SPARK-53290 メタデータの下位互換性の中断を修正する
  • SPARK-52982 Arrow Python UDTF を使用したレータル結合を禁止する
  • SPARK-52851 1回追加フロー用のパブリックAPIを削除する
  • SPARK-52511 spark-pipelines コマンドでドライラン モードをサポートする
  • SPARK-53290 "[SC-204277][sql][CONNECT] メタデータの下位互換性破損を修正" を取り消す
  • SPARK-53290 メタデータの下位互換性の中断を修正する
  • SPARK-52577 Hive カタログを使用して宣言型パイプライン DatasetManager のテストを追加する
  • SPARK-53012 Spark Connect での Arrow Python UDTF のサポート
  • SPARK-53251 Arrow Python UDF の asTable() を使用して DataFrame API テストを有効にする
  • SPARK-52432 DataflowGraphRegistry をセッションにスコープ設定する
  • SPARK-52853 宣言型パイプラインで命令型 PySpark メソッドを禁止する
  • SPARK-52745 Table インターフェイスの schema と columns のいずれかが実装され、 columns が望ましいことを確認します
  • SPARK-52991"[SC-204944][sql] V2 データ ソースの MERGE INTO EVOLUTION を使用してSCHEMAを実装する" を元に戻す
  • SPARK-52981 Arrow Python UDF のテーブル引数のサポートを追加する
  • SPARK-53487 でコメントを改善する NormalizePlan.scala
  • SPARK-52991 V2 データ ソースにおける MERGE INTO EVOLUTION を使用した SCHEMA の実装
  • SPARK-52281 元のデータ型 ALTER TABLE ALTER COLUMN TYPE STRING インスタンスの場合、既定の照合順序を適用しないように変更する StringType
  • SPARK-52759 パイプラインにテーブルまたは永続化されたビューがない場合に例外をスローする
  • SPARK-51575 Python データ ソースのプッシュダウンと読み取りワーカーの計画を組み合わせる
  • SPARK-53359 結果を反復子として処理するように方向 UDTF を修正しました
  • SPARK-52757 DefineFlow の "plan" フィールドの名前を "relation" に変更する
  • SPARK-52431 宣言型パイプライン ランナーの仕上げ
  • SPARK-52591 SDPテーブルとスタンドアロンフロー定義によって返されたデータフレームのストリーミングの状態を検証する
  • SPARK-53030 Python データ ソースをストリーミングするための Arrow ライターのサポート
  • SPARK-52980 Arrow Python UDF のサポート
  • SPARK-42841エラー クラスに名前を割り当てる_LEGACY_ERROR_TEMP_2005
  • SPARK-52423 不足している golang パッケージ名を pipelines.proto に追加する
  • SPARK-52409 テストでのみ PipelineRunEventBuffer を使用する
  • SPARK-52533 ドライバー プロファイラーのみの有効化のサポート
  • SPARK-52716 Flow の特性と参照からコメントを削除する
  • SPARK-52348 パイプライン コマンドの Spark Connect ハンドラーのサポートを追加する
  • SPARK-52281 "[SC-198058][sql] 元のデータ型が ALTER TABLE ALTER COLUMN TYPE STRING のインスタンスであった場合に既定の照合順序を適用しないようにするStringType変更" を元に戻す
  • SPARK-49386 シャッフル スピルのメモリ ベースのしきい値を追加する
  • SPARK-52281 元のデータ型 ALTER TABLE ALTER COLUMN TYPE STRING インスタンスの場合、既定の照合順序を適用しないように変更する StringType
  • SPARK-53329 アーティファクトを追加するときの例外処理を改善する
  • SPARK-52772 "[SC-202707][engrm-327][SQL] 更新中にテーブル属性の処理に不整合が生じる" を元に戻す
  • SPARK-52772 更新中のテーブル属性の処理に一貫性がない
  • SPARK-51739 mapInArrow から方向スキーマを検証する & mapInPandas & DataSource
  • SPARK-53355 Python UDF型のテスト動作
  • SPARK-53443 Python を新しいバージョンに更新する SPDX-license
  • SPARK-49968 split 関数は、空の正規表現と制限を含む不適切な結果を生成します
  • SPARK-52582 XML パーサーのメモリ使用量を改善する
  • SPARK-53452from_arrow_type は、次の点を考慮する valueContainsNull
  • SPARK-53103 「[SC-204946][ss] クエリの開始時に状態ディレクトリが空でない場合にエラーをスローする」を取り消す
  • SPARK-53103 クエリの開始時に状態ディレクトリが空でない場合にエラーをスローする
  • SPARK-51575 "[SC-192406][python] Python データソースのプッシュダウンと計画読み取りワーカーの統合" を元に戻す
  • SPARK-51575 Python データ ソースのプッシュダウンと読み取りワーカーの計画を組み合わせる
  • SPARK-53095 HMS v4.1 のサポート
  • SPARK-53126SparkErrorUtils#stackTraceToStringをリファクタリングしてnull入力を処理し、それを使用して置換するExceptionUtils#getStackTrace
  • SPARK-49489 HMS クライアントがhive.thrift.client.maxmessage.sizeを尊重する
  • SPARK-53108 Scala で time_diff 関数を実装する
  • SPARK-45265 Hive 4.0 メタストアのサポート
  • SPARK-53255 禁止 org.apache.parquet.Preconditions
  • SPARK-52142SHOW CREATE TABLE COMMAND でテーブル制約を表示する
  • SPARK-52875 入力がコンテキストに依存しないフォールド可能な場合、V2 式の変換を簡略化する
  • SPARK-53240 禁止 com.google.common.collect.(ArrayList)?Multimap
  • SPARK-52875 "[SC-201880][sql] 入力がコンテキストに依存しないフォールド可能な場合に V2 式変換を簡略化する" を元に戻す
  • SPARK-52141 DESC コマンドで制約を表示する
  • SPARK-53386 JDBC コネクタでセミコロンで終わるクエリ パラメーターをサポートする
  • SPARK-52875 入力がコンテキストに依存しないフォールド可能な場合、V2 式の変換を簡略化する
  • SPARK-53437 InterpretedUnsafeProjection は、YearMonthIntervalType フィールドに対して Null4Bytes を設定する必要があります
  • SPARK-53341 多変量 DECLARE でゴールデン テスト カバレッジを拡張する
  • SPARK-53156 アプリケーションの終了時にドライバー メモリ メトリックを追跡する
  • SPARK-52689 DML メトリックを V2Write に送信する
  • SPARK-52641 主キー列を null 許容にすることはできません
  • SPARK-48547 ユーザー コードのメイン メソッドが終了した後に SparkSubmit が System.exit を自動的に呼び出すようにオプトイン フラグを追加する
  • SPARK-52575 式に contextIndependentFoldable 属性を導入する
  • SPARK-52860 InMemoryTable での V2 書き込みスキーマの進化のサポート
  • SPARK-53435 CachedRDDBuilder のレースコンディションを修正する
  • SPARK-51987 列の DSv2 式の書き込み時の既定値
  • SPARK-52235 DSV2 に渡される DefaultValue V2 式に暗黙的なキャストを追加する
  • SPARK-52236 既定値の分析例外を標準化する
  • SPARK-53294 状態チェックポイント v2 で StateDataSource を有効にする (batchId オプションのみ)
  • SPARK-52095 テーブル変更列を変更して V2Expression を DSV2 に渡す
  • SPARK-53415 組み込みの FileFormats の単純なオプション
  • SPARK-53318 make_timestamp_ltz() で時刻の種類をサポートする
  • SPARK-53143 DataFrame API での自己結合の修正 - アナライザーからの期待される出力は結合だけではありません
  • SPARK-53423 すべてのシングルパス リゾルバー関連のタグを ResolverTag
  • SPARK-52116 非決定論的な既定値の例外を改善する
  • SPARK-51906 alter table add columns の Dsv2 式
  • SPARK-53403 ANSI での追加/サブ テストの改善
  • SPARK-53418 で TimeType をサポートする ColumnAccessor
  • SPARK-52777 Spark SQL でシャッフル クリーンアップ モードの構成を有効にする
  • SPARK-52485 宣言型パイプラインコードのクリーンアップ
  • SPARK-53236Java コードでArrayListする代わりに Java Lists.newArrayList コンストラクターを使用する
  • SPARK-53392 SpecializedArray 処理を connect-common に移動する
  • SPARK-53176 Spark ランチャーは、次の点を考慮する必要があります。 --load-spark-defaults
  • SPARK-53237インスタンスの代わりに Java Base64org.apache.commons.codec.binary.Base64使用する
  • SPARK-53390 ANSI 標準の下で None を含むブール型を int 型に変換する際にエラーを発生させます。
  • SPARK-53109 Scala のmake_timestamp_ntz関数とtry_make_timestamp_ntz関数で TIME をサポートする
  • SPARK-53393 矢印スカラー反復子 UDF のメモリ プロファイラーを無効にする
  • SPARK-53367 において、Arrow UDF の 10 進数型変換に int を追加する
  • SPARK-53365 ビューと UDF で構成を永続化するためのコードを統合する
  • SPARK-53228 代わりに Java Map コンストラクターを使用する Maps.new*HashMap()
  • SPARK-53197 代わりに java.util.Objects#requireNonNull を使用する com.google.common.base.Preconditions#checkNotNull
  • SPARK-53216is*(Blank|Empty)からobject SparkStringUtilsへtrait SparkStringUtilsを移動
  • SPARK-53385 識別子の評価を分離してリファクタリングする
  • SPARK-53384 変数解決のロジックを抽出する
  • SPARK-53195 代わりに Java InputStream.readNBytes を使用する ByteStreams.read
  • SPARK-53205 で createParentDirs をサポートする SparkFileUtils
  • SPARK-53196OutputStream.nullOutputStream の代わりに Java ByteStreams.nullOutputStream を使用する
  • SPARK-53381 で一時コレクションを作成しないようにする toCatalystStruct
  • SPARK-53275 解釈モードで並べ替えるときにステートフル式を処理する
  • SPARK-51585 Oracle 方言では、日付時刻関数のプッシュダウンがサポートされます
  • SPARK-53200Files.newInputStream の代わりに Java Files.asByteSource().openStream() を使用する
  • SPARK-53190 代わりに Java InputStream.transferTo を使用する ByteStreams.copy
  • SPARK-53188readFullyとSparkStreamUtilsのサポートJavaUtils
  • SPARK-53354 LiteralValueProtoConverter.toCatalystStruct を簡略化する
  • SPARK-52873 ビルド側の重複キーを SHJ 半/反結合で無視できるタイミングをさらに制限する
  • SPARK-53180 代わりに Java InputStream.skipNBytes を使用する ByteStreams.skipFully
  • SPARK-53369 UDFのエラーメッセージをCHAR/VARCHAR戻り値の型に修正
  • SPARK-53330 Arrow UDF を DayTimeIntervalType (bounds != start/end) を使用して修正しました
  • SPARK-53366 sql/connect/shim に書式設定規則を適用する
  • SPARK-53348 ビューを作成するときに常に ANSI 値を保持するか、格納されていない場合はクエリ時に想定する
  • SPARK-53119 で touch をサポートする SparkFileUtils
  • SPARK-52592 ps の作成をサポートします。ps からの系列。級数
  • SPARK-53360 ConstantFolding のべき等性を維持する戦略を損なうべきではありません。
  • SPARK-53135copyURLToFileとSparkFileUtilsのサポートJavaUtils
  • SPARK-53150 存在しない、ディレクトリ以外のシンボリック リンク入力を処理するように list(File|Path)s を改善する
  • SPARK-53135"[SC-203164][core][SQL] copyURLToFileとSparkFileUtilsでのJavaUtilsのサポート" を元に戻す
  • SPARK-53137forceDeleteOnExitとSparkFileUtilsのサポートJavaUtils
  • SPARK-53352 サポートされていない戻り値の型のエラー メッセージを絞り込む
  • SPARK-53353 0-arg を使用したスカラー反復子矢印 UDF の失敗
  • SPARK-53135copyURLToFileとSparkFileUtilsのサポートJavaUtils
  • SPARK-53101 で (left|right)Pad をサポートする SparkStringUtils
  • SPARK-53117moveDirectoryとSparkFileUtilsのサポートJavaUtils
  • SPARK-53121 代わりに deleteRecursively を使用する FileUtils.forceDelete
  • SPARK-53100 代わりに Java String.substring を使用する StringUtils.substring
  • SPARK-53092 禁止 org.apache.commons.lang3.SystemUtils
  • SPARK-53328 SparkML-connect のデバッグ機能の向上
  • SPARK-52065 プラン変更ログの出力列 (名前、データ型、null 許容) を含む別のプラン ツリーを生成する
  • SPARK-51182 パスが指定されていない場合、DataFrameWriter は dataPathNotSpecifiedError をスローする必要がある
  • SPARK-52410PipelineConfを非推奨にし、SqlConfを直接使用する
  • SPARK-52852 create_streaming_tableで未使用のspark_confを削除する
  • SPARK-52714 append_flowデコレーターで未使用のコメント引数を削除する
  • SPARK-52663 パイプライン スペックに名前フィールドを導入する
  • SPARK-53091 禁止 org.apache.commons.lang3.Strings
  • SPARK-52393 パイプライン SQL Graph 要素の登録
  • SPARK-52912 サポートする SparkStringUtils を改善する is(Not)?(Blank|Empty)
  • SPARK-53307 Spark Connect Python および Scala クライアントから RetriesExceeded エラーを削除する
  • SPARK-52346 宣言型パイプラインの DataflowGraph 実行とイベント ログ
  • SPARK-52877 Python UDF Arrow シリアライザーのパフォーマンスの向上
  • SPARK-51920 Python TWS の値状態における複合型や入れ子型を修正する
  • SPARK-52741 RemoveFiles ShuffleCleanup モードが非アダプティブ実行で機能しない
  • SPARK-52238 宣言型パイプライン用の Python クライアント
  • SPARK-51926 INVALID_CONF_VALUE.subXXX エラー クラスを conf エラーに追加する
  • SPARK-53155 グローバルな下位集約はプロジェクトに置き換えるべきではない
  • SPARK-52911StringUtils.(split|chop)の使用を削除する
  • SPARK-51926 "[SC-195096][core][SQL] Add INVALID_CONF_VALUE.subXXX error class to conf errors" をリバートする
  • SPARK-53346 toCatalystArray/toCatalystMap で一時コレクションを作成しないようにする
  • SPARK-51926 INVALID_CONF_VALUE.subXXX エラー クラスを conf エラーに追加する
  • SPARK-53136 tryWithResource > tryInitializeResource はリソースを静かに閉じる必要があります
  • SPARK-53132list(File|Path)sおよびSparkFileUtilsにおけるJavaUtilsのサポート
  • SPARK-51896 TypedConfigBuilder の Java 列挙型のサポートを追加する
  • SPARK-53311 PullOutNonDeterministic で正規化された式を使用する
  • SPARK-51527 SQLConf を使用して codegen ログ レベルを構成可能にする
  • SPARK-52223 SDP Spark Connect Protos の追加
  • SPARK-52283宣言型パイプラインの作成と解決DataflowGraph
  • SPARK-52880代わりにtoStringによってJEP-280を改善するToStringBuilder
  • SPARK-53284 テストで Spark 構成のインポートを調整する
  • SPARK-53050 MultiIndex.to_series() が各エントリの構造体を返せるようにする
  • SPARK-52988 IF NOT EXISTS が使用されている場合の CREATE TABLE と FUNCTION の競合状態を修正する
  • SPARK-52874 Java レコードのサポートo.a.s.util.Pair
  • SPARK-52710DESCRIBE SCHEMA 照合順序を出力するべきです
  • SPARK-49984supplementJava(Module|IPv6)Optionsのみを更新するようにextraJavaOptionsを修正する

Azure Databricks ODBC/JDBC ドライバーのサポート

Azure 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)。

メンテナンスの更新

Databricks ランタイムの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 24.04.3 LTS
  • Java: Zulu17.58+21-CA
  • Scala: 2.13.16
  • Python: 3.12.3
  • R: 4.4.2
  • Delta Lake: 4.0.0

インストールされている Python ライブラリ

図書館 バージョン 図書館 バージョン 図書館 バージョン
注釈付き型 0.7.0 anyio 4.6.2 argon2-cffi 21.3.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0 矢印 1.3.0 アストトークン 2.0.5
astunparse 1.6.3 async-lru 2.0.4 属性 24.3.0
自動コマンド 2.2.2 azure-common 1.1.28 azure-core (アジュール コア) 1.34.0
azure-identity (アズール・アイデンティティ) 1.20.0 azure-mgmt-core 1.5.0 azure-mgmt-web 8.0.0
アジュール・ストレージ・ブロブ 12.23.0 azure-storage-file-datalake（アジュールストレージファイルデータレイク） 12.17.0 バベル 2.16.0
backports.tarfile 1.2.0 beautifulsoup4 4.12.3 黒い 24.10.0
漂白剤 6.2.0 ウインカー 1.7.0 boto3 1.36.2
botocore 1.36.3 キャッシュツールズ (cachetools) 5.5.1 サーティフィ 2025年1月31日
cffi 1.17.1 チャーデット 4.0.0 charset-normalizer (文字コード正規化ツール) 3.3.2
click 8.1.7 クラウドピックル 3.0.0 comm 0.2.1
コンツアーピー 1.3.1 暗号 43.0.3 サイクリスト 0.11.0
Cython 3.0.12 databricks-sdk（データブリックスSDK） 0.49.0 dbus-python 1.3.2
debugpy 1.8.11 デコレータ 5.1.1 デフューズドXML (defusedxml) 0.7.1
Deprecated 1.2.13 distlib 0.3.9 ドックストリングをMarkdownに変換 0.11
実行中 0.8.3 facets-overview 1.1.1 fastapi 0.115.12
fastjsonschema 2.21.1 ファイルロック 3.18.0 fonttools（フォントツールズ） 4.55.3
FQDN 1.5.1 fsspec 2023.5.0 ギットディービー 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.20.0 google-auth（Google認証） 2.40.0
グーグルクラウドコア 2.4.3 Googleクラウドストレージ 3.1.0 google-crc32c（GoogleのCRC32Cライブラリ） 1.7.1
google-resumable-media（Googleの継続可能なメディアライブラリ） 2.7.2 Google API 共通プロトコル (googleapis-common-protos) 1.65.0 grpcio 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 h11 0.14.0 httpcore 1.0.2
httplib2 0.20.4 httpx 0.27.0 idna 3.7
importlib-metadata 6.6.0 importlib_resources（インポートライブラリリソース) 6.4.0 inflect 7.3.1
iniconfig 1.1.1 ipyflow-core 0.0.209 ipykernel 6.29.5
ipython 8.30.0 ipython-genutils (IPython用のユーティリティ) 0.2.0 ipywidgets 7.8.1
アイソデート 0.6.1 イソデュレーション 20.11.0 jaraco.context 5.3.0
jaraco.functools 4.0.1 jaraco.text 3.12.1 ジェダイ 0.19.2
ジンジャ2 3.1.5 jmespath 1.0.1 「joblib」 1.4.2
json5 0.9.25 jsonpointer 3.0.0 JSONスキーマ 4.23.0
jsonschema-specifications (JSONスキーマ仕様) 2023年7月1日 Jupyterイベント 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.0
jupyter_client 8.6.3 jupyter_core（ジュピター・コア） 5.7.2 ジュピターサーバー 2.14.1
jupyter_server_terminals (ジュピター サーバー ターミナルズ) 0.4.4 jupyterlab 4.3.4 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab ウィジェット 1.0.0 ジュピターラボサーバー 2.27.3 キウィソルバー 1.4.8
launchpadlib 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6
markdown-it-py 2.2.0 MarkupSafe 3.0.2 matplotlib 3.10.0
matplotlib-インライン 0.1.7 マッケイブ 0.7.0 mdurl 0.1.0
mistune 2.0.4 mlflow-skinny 3.0.1 mmh3 5.1.0
more-itertools 10.3.0 msal 1.32.3 msal-extensions 1.3.1
mypy-extensions (マイパイ拡張機能) 1.0.0 nbclient（エヌビー・クライアント） 0.8.0 NBコンバート 7.16.4
nbフォーマット 5.10.4 nest-asyncio（ネスト・アサインキオ） 1.6.0 nodeenv 1.9.1
ノートブック 7.3.2 notebook_shim 0.2.3 NumPy (数値計算ライブラリ) 2.1.3
oauthlib 3.2.2 opentelemetry-api 1.32.1 opentelemetry-sdk (OpenTelemetry ソフトウェア開発キット) 1.32.1
OpenTelemetryセマンティック規約 0.53b1 によって がオーバーライドされます 7.4.0 包装 24.2
パンダ 2.2.3 パンドックフィルターズ 1.5.0 パルソ 0.8.4
pathspec 0.10.3 パッツィ 1.0.1 ペキスペクト 4.8.0
pillow 11.1.0 pip 25.0.1 プラットフォームディレクトリ 3.10.0
plotly 5.24.1 pluggy 1.5.0 prometheus_client 0.21.0
prompt-toolkit（プロンプトツールキット） 3.0.43 proto-plus 1.26.1 プロトバフ 5.29.4
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-eval (ピュア・イヴァル) 0.2.2 pyarrow (パイアロー) 19.0.1 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 ピッコロ 0.0.71 pycparser（パイシーパーサー） 2.21
Pythonのデータバリデーションライブラリ「pydantic」 2.10.6 pydantic_core 2.27.2 パイフレークス 3.2.0
パイグメンツ 2.15.1 PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.9.0
PyJWT 2.10.1 pyodbc 5.2.0 パイパーシング (Pyparsing) 3.2.0
pyright 1.1.394 pytest 8.3.5 python-dateutil (Python用の日付処理ライブラリ) 2.9.0.post0
python-json-logger 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2 Python LSP サーバー 1.12.0
Pytoolconfig 1.2.6 pytz 2024.1 PyYAML 6.0.2
pyzmq 26.2.0 参照 0.30.2 リクエスト 2.32.3
rfc3339-validator 0.1.4 RFC3986-バリデーター 0.1.1 リッチ 13.9.4
ロープ 1.12.0 rpds-py 0.22.3 RSA（アールエスエー） 4.9.1
s3transfer 0.11.3 scikit-learn（サイキット・ラーン） 1.6.1 scipy 1.15.1
seaborn（シーボーン） 0.13.2 Send2Trash(センド2トラッシュ) 1.8.2 setuptools（セットアップツール） 74.0.0
6 1.16.0 smmap 5.0.0 スニフィオ 1.3.0
sortedcontainers 2.4.0 soupsieve 2.5 sqlparse 0.5.3
ssh-import-id 5.11 スタックデータ 0.2.0 スターレット 0.46.2
statsmodels（スタッツモデルズ） 0.14.4 strictyaml 1.7.3 粘り強さ 9.0.0
終了しました 0.17.1 Threadpoolctl 3.5.0 tinycss2 1.4.0
tokenize-rt 6.1.0 tomli 2.0.1 竜巻 6.4.2
traitlets（トレイトレット） 5.14.3 typeguard 4.3.0 types-python-dateutil 2.9.0.20241206
タイピングエクステンションズ (typing_extensions) 4.12.2 tzdata 2024.1 ujson 5.10.0
unattended-upgrades 0.1 uri-template 1.3.0 urllib3 2.3.0
uvicorn 0.34.2 virtualenv 20.29.3 wadllib 1.3.6
wcwidth（文字の幅を測定するプログラム関数） 0.2.5 webcolors 24.11.1 ウェブエンコーディングス 0.5.1
websocket-client (ウェブソケット・クライアント) 1.8.0 whatthepatch（ホワットザパッチ） 1.0.2 ホイール 0.45.1
ウィジェットNBエクステンション 3.6.6 wrapt 1.17.0 yapf (ヤップフ) 0.40.2
ジップ 3.21.0

インストールされている R ライブラリ

R ライブラリは、 2025-03-20 の Posit パッケージ マネージャー CRAN スナップショットからインストールされます。

図書館 バージョン 図書館 バージョン 図書館 バージョン
矢印 19.0.1 アスクパス 1.2.1 assertthat（アサートザット関数） 0.2.1
バックポート（旧バージョンへの機能移植） 1.5.0 ベース 4.4.2 base64enc 0.1-3
bigD 0.3.0 bit 4.6.0 ビット64 4.6.0-1
ビットプス 1.0-9 BLOB 1.2.4 起動 1.3-30
brew 1.0-10 活気 1.1.5 broom 1.0.7
bslib 0.9.0 キャシェム 1.1.0 コールアール 3.7.6
キャレット 7.0-1 セルレンジャー (cellranger) 1.1.0 chron 2.3-62
クラス 7.3-22 CLI 3.6.5 clipr 0.8.0
clock 0.7.2 クラスタ 2.1.6 codetools 0.2-20
colorspace 2.1-1 コモンマーク 1.9.5 コンパイラ 4.4.2
config 0.3.2 葛藤している 1.2.0 cpp11 0.5.2
クレヨン 1.5.3 認証情報 2.0.2 curl 6.4.0
データテーブル (data.table) 1.17.0 データセット 4.4.2 DBI 1.2.3
dbplyr 2.5.0 説明 1.4.3 devtools 2.4.5
ダイアグラム 1.6.5 diffobj 0.3.5 ダイジェスト 0.6.37
ダウンライト 0.4.4 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-16 省略記号 0.3.2 評価する 1.0.3
ファンシ 1.0.6 farver 2.1.2 fastmap (ファストマップ) 1.2.0
fontawesome (フォントオーサム) 0.5.3 フォーキャッツ 1.0.0 foreach 1.5.2
foreign 0.8-86 鍛冶場 0.2.0 fs 1.6.5
未来 1.34.0 future.apply（将来の機能を適用するためのプログラミング関数） 1.11.3 うがい 1.5.2
ジェネリック 0.1.4 ゲルト 2.1.4 ggplot2 3.5.1
gh 1.4.1 git2r 0.35.0 gitcreds 0.1.2
glmnet(英語) 4.1-8 グローバル変数 0.18.0 接着剤 1.8.0
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 ガウアー 1.0.2
グラフィックス 4.4.2 grDevices 4.4.2 グリッド 4.4.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gt 0.11.1
gtable 0.3.6 hardhat 1.4.1 安らぎの場 2.5.4
ハイヤー 0.11 エイチ・エム・エス 1.1.3 HTMLツール 0.5.8.1
HTMLウィジェット 1.6.4 httpuv 1.6.15 「httr」パッケージ（HTTPリクエストを簡単に送信するためのライブラリ） 1.4.7
httr2 1.1.1 識別子 1.0.1 ini 0.3.1
アイプレッド 0.9-15 アイソバンド 0.2.7 iterators 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.9.1 ジュージージュース 0.1.0
カーンスムース 2.23-22 knitr 1.50 ラベリング 0.4.3
あとで 1.4.1 格子構造 0.22-5 溶岩 1.8.1
ライフサイクル 1.0.4 listenv 0.9.1 ルブリデート 1.9.4
Magrittr 2.0.3 markdown 1.13 MASS 7.3-60.0.1
マトリックス 1.6-5 メモ化 2.0.1 メソッド 4.4.2
mgcv 1.9-1 mime 0.13 ミニUI 0.1.1.1
mlflow 2.20.4 モデルメトリクス 1.2.2.2 モデルル 0.1.11
munsell 0.5.1 nlme 3.1-164 ニューラルネットワーク (nnet) 7.3-19
numDeriv（ヌムデリヴ） 2016年8月～2016年1月1日 openssl (オープンソースの暗号化ツール) 2.3.3 並行 4.4.2
平行に 1.42.0 支柱 1.11.0 pkgbuild（パッケージビルド） 1.4.6
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.1.1 pkgload(パッケージロード) 1.4.0
plogr 0.2.0 プライル 1.8.9 賞賛 1.0.0
プリティーユニッツ 1.2.0 プロック (pROC) 1.18.5 プロセスエックス 3.8.6
プロッドリム 2024.06.25 プロフビス 0.4.0 進捗 1.2.3
progressr 0.15.1 約束 1.3.2 プロト 1.0.0
プロキシ 0.4-27 ps 1.9.0 purrr 1.0.4
R6 2.6.1 ragg 1.3.3 randomForest（ランダムフォレスト） 4.7-1.2
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorブリューワー 1.1-3
Rcpp 1.0.14 RcppEigen 0.3.4.0.2 反応可能 0.4.4
reactR 0.6.1 readr 2.1.5 readxl (エクセルファイルの読み取り用パッケージ/関数) 1.4.5
レシピ 1.2.0 再戦 2.0.0 リマッチ2 2.1.2
remotes 2.5.0 reprex 2.1.1 リシェイプ2 1.4.4
rlang 1.1.6 rmarkdown 2.29 RODBC 1.3-26
リオキシジェン2 7.3.2 rpart（Rプログラミング言語における再帰的分割のためのパッケージ） 4.1.23 rprojroot さん 2.0.4
Rサーブ 1.8-15 RSQLite (英語) 2.3.9 rstudioapi 0.17.1
アールバージョンズ 2.1.2 rvest 1.0.4 サス 0.4.9
scales 1.3.0 セレクター 0.4-2 セッション情報 1.2.3
シェイプ 1.4.6.1 光沢がある 1.10.0 ソースツール 0.1.7-1
sparklyr 1.9.1 SparkR 4.0.0 sparsevctrs 0.3.1
空間の 7.3-17 splines 4.4.2 sqldf 0.4-11
スクウェアム 2021年1月 統計 4.4.2 統計プログラミングパッケージ「stats4」 4.4.2
ストリンギ 1.8.7 stringr 1.5.1 サバイバル 3.5-8
Swagger 5.17.14.1 システム 3.4.3 systemfonts 1.2.1
tcltk（ティーシーエルティーケー） 4.4.2 テストザット 3.2.3 テキスト整形 1.0.0
tibble（ティブル） 3.3.0 ティディル 1.3.1 tidyselect関数 1.2.1
tidyverse（タイディバース） 2.0.0 時刻変更 0.3.0 時刻と日付 4041.110
tinytex 0.56 ツール 4.4.2 tzdb 0.5.0
URLチェッカー 1.0.1 この機能を使う 3.1.0 utf8 1.2.6
ユーティリティ 4.4.2 UUID（ユニバーサルユニーク識別子） 1.2-1 V8 6.0.2
vctrs 0.6.5 ヴィリディスライト 0.4.2 vroom 1.6.5
ワルド 0.6.1 ウイスカー 0.4.1 withr 3.0.2
xfun 0.51 xml2 1.3.8 xopen (エックスオープン) 1.0.1
xtable (エクステーブル) 1.8-4 YAML 2.3.10 ジーロット 0.1.0
ジップ 2.3.2

インストールされている Java および Scala ライブラリ (Scala 2.13 クラスター バージョン)

グループ識別子 アーティファクト ID バージョン
アンラル（ANTLR） アンラル（ANTLR） 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client（アマゾン・キネシス・クライアント） 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling (オートスケーリング用Java SDK) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.638
com.amazonaws AWSのJava SDKパッケージであるCloudFront 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm（AWSのクラウドHSM用Javaソフトウェア開発キット） 1.12.638
com.amazonaws AWSのJava SDK - cloudsearch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy（AWSのJava SDK用CodeDeployサービス） 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity (AWS Java SDK コグニトアイデンティティ) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-config（AWS Java SDK 設定） 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-core（AWS Java SDKのコア） 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline (AWS Java SDKのデータパイプラインモジュール) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect (AWSのJava SDKのDirect Connect機能) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.638
com.amazonaws AWS Java SDK エラスティキャッシュ 1.12.638
com.amazonaws AWS Java SDK エラスティックビーンストーク 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS用のJava開発ツールキット - Elastic Transcoder) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier（AWSのJava SDKのGlacierツール） 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glue (AWSのJava用SDKであるGlue) 1.12.638
com.amazonaws AWSのJava SDK（IAM用） 1.12.638
com.amazonaws AWS Java SDK インポートエクスポート 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis (AWS用Java SDKのKinesis) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-機械学習 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-rds（AWSのJava用RDSソフトウェア開発キット） 1.12.638
com.amazonaws AWS Java SDK Redshift 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.638
com.amazonaws AWS Java SDK ストレージゲートウェイ 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.638
com.amazonaws AWS Java SDK サポート 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries (AWS Java SDK SWFライブラリ) 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspacesとはAWSのワークスペースを管理するためのJava用SDKです。 1.12.638
com.amazonaws jmespath-java 1.12.638
com.clearspring.analytics ストリーミング 2.9.8
com.databricks Rサーブ 1.8-3
com.databricks Databricks SDK (Java) 0.27.0
com.databricks jets3t (ジェットスリート) 0.7.1-0
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.13 0.4.15-11
com.esotericsoftware kryo-shaded 4.0.3
com.esotericsoftware minlog (ミンログ) 1.3.0
com.fasterxml クラスメイト 1.5.1
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations (ジャクソン・アノテーション) 2.18.2
com.fasterxml.jackson.core ジャクソン・コア (jackson-core) 2.18.2
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ヒント

サポート終了 (EoS) を迎えた Databricks Runtime のバージョンのリリース ノートについては、「サポート終了 Databricks Runtime のリリース ノート」を参照してください。 EoS Databricks Runtime のバージョンは廃止されており、更新されない可能性があります。

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