Databricks Runtime 18 (ベータ)

このページには、Apache Spark 4.1.0 を搭載した Databricks Runtime 18 の統合リリースノートが含まれています。 Databricks Runtime 18 リリースサイクル全体で提供されるすべての機能、動作の変更、修正が一覧表示されます。

Note

リリースは段階的に行われます。 Azure Databricks アカウントは、最初のリリース日から数日間更新されない場合があります。

統合リリースノートについて

Azure Databricksリリース機能は、バージョン番号を変更することなく、リリースサイクル全体を通じて段階的に行われます。マイナーバージョンごとに個別のページではなく、この 1 つのページに日付付きエントリとしてすべての更新プログラムが表示されます。クラスターは再起動時に更新プログラムを受け取ります。

Databricks Runtime 18 は、この統合形式を使用する最初のリリースです。以前は、各機能バージョン (18.0、18.1、18.2) には、独自のリリースノートページがありました。これらのページは引き続き参照できます。以前に 18.3 以降として出荷されていた機能は、Databricks Runtime 18 の日付の更新プログラムとして出荷されるようになりました。

将来的には、Databricks Runtime のバージョンは、ベータ (早期評価) から GA (機能開発、約 6 か月) から LTS (長期サポート、3 年間の安定性とセキュリティ修正) までのライフサイクルに従います。前のモデルでは 18.0 から 18.2 が出荷されているため、Databricks Runtime 18 はベータ版から LTS に直接移行する移行リリースです。ライフサイクルの詳細については、 Databricks ランタイムのサポートライフサイクルに関するページを参照してください。

Databricks Runtime 18: 2026 年 5 月 29 日

NaN キーを使用した構造化ストリーミング重複除去: 構造化ストリーミング重複除去では、NaNまたはdouble列が重複除去キーとして使用されるときに、異なるビットパターンを持つfloat (Not-a-Number) 値が重複として扱われるようになりました。以前は、内部表現が異なる NaN 値は個別として扱われ、重複除去されませんでした。
メタデータの更新中にテーブルレベルのアクセス許可が Unity カタログの外部カタログテーブル (Snowflake 接続テーブルなど) から削除される可能性があり、クエリが INSUFFICIENT_PERMISSIONS エラーで失敗する問題を修正しました。外部テーブルのメタデータが更新されるときに、アクセス許可が保持されるようになりました。

Databricks Runtime 18: 2026 年 5 月 18 日

動作の変更

次の変更を確認します。これは、クラスターがこのランタイムで再起動したときに有効になります。

CREATE OR REPLACE TABLE: CREATE OR REPLACE TABLE は、既定で既存の列とテーブルのコメントを保持するようになりました。以前は、テーブルを再作成するときにコメントが削除されていました。マネージドテーブルとビューは、具体化されたビューとストリーミングテーブルの既存の動作と一致するようになりました。
DataFrame の名前による書き込み: writeTo().append()、writeTo().overwrite()、writeTo().overwritePartitions()、write.mode("append").saveAsTable()は、ターゲットの Delta テーブルスキーマに一致するように、型と互換性のある列 (たとえば、intにlong) を自動的にキャストするようになりました。以前は、列の種類に互換性があるが同じでない場合、これらの操作は DELTA_FAILED_TO_MERGE_FIELDS エラーで失敗していました。動作が SQL INSERT INTO ... BY NAMEと一致するようになりました。 save() および上書きモードの saveAsTable() は影響を受けません。
ALTER TABLE SET TBLPROPERTIESのpipelines.pipelineId: ALTER TABLE <table> SET TBLPROPERTIES('pipelines.pipelineId' = '<pipeline-id>')は、指定したテーブルをパイプラインによる書き込みの対象とすることを試みます。以前は、通常のテーブルにこのプロパティを設定しても効果はありませんでした。テーブルがパイプライン書き込みの対象でない場合、コマンドは SETTING_PIPELINES_PIPELINE_ID_NOT_SUPPORTEDをスローします。
cloud_files_state: cloud_files_state テーブル値関数 (TVF) に、自動ローダーが各ファイルを検出した方法を示す discovery_mode 列が含まれるようになりました。アップグレード前に検出されたファイルには、この列に null 値があります。
DESCRIBE EXTENDED AS JSON: 予測最適化の評価結果が出力に含まれるようになりました。以前は、この情報は JSON 出力では返されませんでした。
メトリックビューウィンドウメジャー: クエリがウィンドウの order 列で GROUP BY、 IN/BETWEEN フィルター、または混合述語を使用すると、正しい結果が返されるようになりました。以前は、これらのフィルターパターンによって正しくない結果が生成される可能性があります。

新機能と機能強化

このリリースでは、次の機能と機能強化を利用できます。

クラスターライブラリ: PyPI ライブラリ、ホイール、または requirements.txt ファイルをクラスターにインストールすると、[ ライブラリ] タブとライブラリ REST API に、推移的な依存関係を含むすべての解決済みパッケージとインストール済みパッケージが表示されるようになりました。 500 を超えるパッケージを解決するインストールの場合、リストは切り捨てられます。完全インストールレポートは、クラスターのドライバーログで使用できます。
SQL 構文を使用したスナップショットからの自動 CDC: Lakeflow Spark 宣言パイプラインでは、SQL 構文を使用したスナップショットからの自動 CDC がサポートされるようになりました。以前は、この機能は Python API を介してのみ使用できます。 CREATE STREAMING TABLE ... FLOW AUTO CDC FROM SNAPSHOTを使用して、スナップショットソース (Delta テーブル、クラウドストレージ、JDBC など) を一度に 1 つずつ処理します。 SCD タイプ 1 (既定) と SCD タイプ 2 の両方がサポートされています。
カスタムコンパレータを使用したarray_sort:Photonは、カスタムコンパレータを使用して構造体の配列を1つ以上のフィールドで並べ替えるarray_sort式を高速化するようになりました。以前は、これらの式は Photon 以外の実行にフォールバックしていました。この最適化を有効にするには、 spark.databricks.photon.rewriteArraySortComparator.enabled を true に設定します。

Apache Spark の修正と機能強化

このリリースには、Spark に対する次のバグ修正と機能強化が含まれています。

SQL クエリで QUALIFY 句がサポートされるようになりました。これにより、クエリでウィンドウ関数の結果を直接フィルター処理できます。以前は、このクエリをサブクエリにラップする必要があります。
spark.read.json、 spark.read.csv、 spark.read.xml は DataFrame を入力として受け入れるようになったため、最初にファイルに保存せずにメモリ内のデータを解析できます。
DataFrame.changes() は、DataFrame API を使用して変更データキャプチャ (CDC) 出力を読み取ることができます。
DataFrame 列が間違った DataFrame から参照されると、エラーによって特定の列の名前が付けられます。また、 spark.sql.columnResolution.strict を設定して、Spark で列の一致を厳密に適用し、これらの間違いを早期にキャッチすることもできます。
MERGE INTO スキーマの進化は、ステートメントに WHEN MATCHED THEN DELETE が含まれている場合、またはエイリアスによって入れ子になった列を参照する場合に正しく機能するようになりました。以前は、これらの組み合わせが失敗したり、警告なしに間違った結果が生成されたりする可能性がありました。
SHOW COLLATIONS には、サポートされているすべての照合順序とそのプロパティが一覧表示されます。これは、テキストの並べ替えや比較に照合順序を選択する場合に便利です。
Spark のクエリオプティマイザーで、削減されるデータフィルターの量が正しく推定されるようになりました。以前の不正確な推定により、Spark は結合処理中に大きなテーブルをメモリに完全に読み込み、その結果、メモリ不足エラーが発生していました。
複数の COUNT(DISTINCT) 式を含むクエリは、最初に拡張するのではなく、実行プランの前の方でデータが削減されるため、高速に実行できます。
Arrow 最適化を使用する Python UDF では、不要なデータ形式変換が行われなくなり、オーバーヘッドが削減されます。
ストリーム間の非外部結合では、追加モードだけでなく更新モードでも出力できるようになりました。これにより、より多くの出力先に書き込めるようになります。
タスクが取り消されたときに、JDBC 接続が適切に閉じられるようになりました。以前は、取り消しによって接続が開いたままになり、後のタスクがハングする可能性があります。
array_insert 挿入位置として非常に大きな負の数を指定すると、間違った結果が生成されなくなりました。

Databricks Runtime 18: 2026 年 5 月 4 日

動作の変更

次の変更を確認します。これは、クラスターがこのランタイムで再起動したときに有効になります。

XPath: XML に対して XPath を評価するときに、外部ドキュメント型定義 (DTD) を読み込まなくなりましたAzure Databricks。以前は、アクセスできない外部 DTD 参照が原因でのみ失敗していたクエリも、成功するようになりました。
スキーマ進化における NULL 構造体の動作: INSERT、MERGE、およびスキーマ進化を使用するストリーミング書き込みでは、ソース内の NULL 構造体はターゲットに NULL として格納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 に設定された null 以外の構造体として誤って具体化されていました。 null 以外の構造体の受信に依存していたすべてのコードを、すべて NULL フィールドで更新します。これらの場合、NULL 構造体が返されるようになりました。
NATURAL JOIN: spark.sql.caseSensitive が false (既定) の場合、大文字と小文字を区別しない列の一致が正しく使用されるようになりました。以前は、大文字と小文字の違いしかない列（たとえば、ID と id）は一致するものとして認識されず、その結果、NATURAL JOIN は警告なくクロス結合の結果を返していました。この修正により、 NATURAL JOIN の動作が USING 結合に合わせて調整されます。
AWS SDK v1 の依存関係: 現在はシェーディングされ、クラスパスで直接使用できなくなりました。コードが以前に Databricks Runtime によって提供された AWS SDK v1 ライブラリに依存している場合は、それらを明示的な依存関係としてプロジェクトに追加します。
Unity カタログでの SQL UDF 依存関係の検証: Unity カタログでは、アクセス制御のバイパスを防ぐために、SQL ユーザー定義関数の依存関係検証が適用されるようになりました。無効な依存関係構成を持つ SQL UDF の実行がブロックされます。
LEFT OUTER JOIN LATERAL: 誤って行を削除したバグが修正されました。このコンストラクトを使用するクエリで正しい結果が返されるようになりました。一時的に前の動作に戻すには、 spark.databricks.sql.optimizer.lateralJoinPreserveOuterSemantic を true に設定します。
regr_r2: 最初のパラメーターを従属変数として正しく処理するようになりました。以前の不適切な動作に依存していたクエリでは、異なる結果が返されます。
双曲線関数: sinh、 cosh、 tanh、および関連する双曲線関数は、非常に大きな入力が指定されたときにオーバーフローエラーをスローするのではなく、 Infinity を返すようになりました。
asinh と acosh: エンジン間の整合性のために fdlibm アルゴリズムを使用します。エッジケース入力の結果は、以前のバージョンとは若干異なる場合があります。
LIKE パターンマッチング: 補助 Unicode 文字 (U + FFFF より上のコードポイント) を正しく処理するようになりました。これらの文字に対して以前に一致または失敗したパターンが正しい結果を返すようになりました。
VOID (NullType) 列: デルタテーブルで VOID (NullType) 列がサポートされるようになりました。 VOID 列は読み取り時にテーブルスキーマから削除されなくなりました。書き込みには影響しません。

新機能と機能強化

このリリースでは、次の機能と機能強化を利用できます。

CREATE OR REPLACE TEMP TABLE: 1 つのステートメントで一時テーブルを作成または置換できるようになりました。
agg(): measure() 関数のエイリアスとして使用できるようになりました。 measure()を使用する既存のクエリは、変更なしで引き続き機能します。
pyspark.pipelines.testing: dlt.testing API の便利なエイリアスとして使用できるようになりました。
自動ローダーの一覧表示のパフォーマンス: 自動ローダーでは、クラウドストレージソースの登録速度を向上させる、より効率的な登録方法が使用されるようになりました。実行時間の長い登録操作によってストリームトリガーが重複する場合、この最適化により、クラウド登録情報 API のコストが増加する可能性があります。
DESCRIBE HISTORY書き込みオプションフラグ: デルタテーブル履歴 (DESCRIBE HISTORY) に、operationParametersおよびWRITE操作のREPLACE TABLEに書き込みオプションフラグが含まれるようになりました。フラグは、true が次の場合にのみ表示されます: isDynamicPartitionOverwrite、canOverwriteSchema、canMergeSchema、predicate、および isV1WriterSaveAsTableOverwrite。
構造化ストリーミングの巻き戻しと再生: 構造化ストリーミングで巻き戻しと再生がサポートされるようになりました。これにより、ストリーム内の以前のポイントからの再処理を有効にして、スキーマの変更やロジックエラーなどのエラーから完全な状態をリセットせずに復旧できるようになりました。
SparkSession.emptyDataFrame: 列も行も含まない空の DataFrame を作成するための便利な API として使用できるようになりました。
TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE: TIMESTAMP_LTZ 型の SQL 構文エイリアスとしてサポートされるようになりました。
to_json sortKeys オプション: to_json 関数は、キーが並べ替えられた順序で JSON 出力を生成する sortKeys オプションを受け入れるようになりました。
spark.catalog.*: API メソッドは、カタログ、スキーマ、およびテーブルの操作に対応する DDL コマンドと同等の機能を備えています。
[セキュリティ修正] オペレーティングシステムのセキュリティ更新プログラム。

Databricks Runtime 18: 2026 年 4 月 20 日

GEOMETRY(102100)型の CRS 空間参照機関を修正しました。権限は、ESRI:102100ではなくEPSG:102100として報告されるようになりました。
[セキュリティ修正] オペレーティングシステムのセキュリティ更新プログラム。

Databricks Runtime 18: 2026 年 4 月 2 日

ユーザー定義型 (UDT) 内の VOID (NullType) 列を含む Delta テーブルにデータを書き込むクエリのエラー処理が改善されました。
JDBC ストリーミングシンク接続では、30 秒のソケットタイムアウト、一時的なエラー (接続エラー、デッドロック、レート制限) の指数バックオフによる再試行ロジック、および切断された接続でのグレースフルロールバックが適用されるようになりました。
パラメーター化されたクエリで Unicode 文字を使用するときに発生する SQL テキストの破損を修正しました。
SHOW CREATE TABLE では、既定以外の照合順序を持つテーブルとビューに対して正しい出力が生成されるようになりました。
[セキュリティ修正] オペレーティングシステムのセキュリティ更新プログラム。

Databricks Runtime 18: 2026 年 3 月 11 日

動作の変更

次の変更を確認します。これは、クラスターがこのランタイムで再起動したときに有効になります。

監視メトリックエラー: クエリ実行エラーが発生しなくなりました。以前は、 OBSERVE 句のエラー (ゼロによる除算など) は、クエリ全体をブロックまたは失敗する可能性があります。これでクエリが正常に完了し、 observation.getを呼び出すとエラーが発生します。
FILTERのMEASURE句: MEASURE 集計関数で FILTER 句がサポートされるようになりました。以前は、フィルターは暗黙的に無視されていました。
DESCRIBE FLOW: DESCRIBE FLOW コマンドを使用できるようになりました。 flowという名前のテーブルがある場合は、バックティックでDESCRIBE schema.flow、DESCRIBE TABLE flow、またはDESCRIBE `flow`を使用します。
SpatialSQL ブール値セット操作: ST_Difference、 ST_Intersection、および ST_Union は、次の機能強化を使用して新しい実装を使用します。
- 有効な入力ジオメトリは常に結果を生成し、エラーを発生させなくなりました。
- パフォーマンスは約 2 倍高速です。
- 結果は、一貫性のある同等の出力のために正規化されます。
SQLSTATE の例外の種類: SQLSTATE をサポートするように例外の種類が更新されます。コードが文字列一致によって例外を解析する場合、または特定の例外の種類をキャッチする場合は、エラー処理ロジックを更新します。
自動ストリーミングの種類の拡大: デルタテーブルのストリーミング読み取りでは、列の種類の拡大が自動的に処理されます。手動受信確認を要求するには、 spark.databricks.delta.typeWidening.enableStreamingSchemaTracking を true に設定します。

新機能と機能強化

このリリースでは、次の機能と機能強化を利用できます。

自動ローダーファイルイベント:自動ローダーは、ファイルイベントが有効になっている外部の場所から読み込むときに既定でファイルイベントを使用します。これにより、ディレクトリ一覧と比較してリスト操作とコストが削減されます。ファイルイベントを含む自動ローダーの概要を参照してください。代わりにディレクトリ一覧を使用するには、 useManagedFileEvents を false に設定します。
INSERTを使用したスキーマ進化: SQL INSERT ステートメントで WITH SCHEMA EVOLUTION 句を使用して、挿入時にターゲットテーブルのスキーマを自動的に進化させます。 INSERT INTO、INSERT OVERWRITE、およびINSERT INTO ... REPLACEでサポートされます。例えば次が挙げられます。
```
INSERT WITH SCHEMA EVOLUTION INTO students TABLE visiting_students_with_additional_id;
```
デルタ共有マルチステートメントトランザクション: 署名済み URL またはクラウドトークン共有モードを使用する差分共有テーブルでは、複数ステートメントトランザクションがサポートされます。トランザクション内で最初にアクセスすると、テーブルのバージョンが固定され、そのトランザクション内の後続のすべての読み取りに再利用されます。
parse_timestamp: parse_timestamp SQL 関数は、パフォーマンスを向上させるために Photon エンジンをサポートして、複数のパターンを使用してタイムスタンプ文字列を解析します。
max_by と min_by、省略可能な limit: 集計関数 max_by と min_by が、省略可能な第 3 引数 limit（最大 100,000）を受け付けるようになりました。指定すると、関数は最大 limit 値の配列を返し、ウィンドウ関数や CTE を使用せずに top-K クエリと bottom-K クエリを簡略化します。
DATETIMEOFFSET for Azure Synapse: DATETIMEOFFSET データ型は、Microsoft Azure Synapse 接続でサポートされています。
Google BigQuery テーブルのコメント: Google BigQuery テーブルの説明は解決され、テーブルコメントとして公開されます。
IGNORE NULLSと/のRESPECT NULLSarray_aggcollect_list: array_agg関数とcollect_list集計関数で、IGNORE NULLS句とRESPECT NULLS句がサポートされるようになりました。
PIVOT エイリアス: PIVOT 句でエイリアスがサポートされるようになりました。これにより、出力内のピボット列式の名前を変更できます。
SQL スクリプト CURSOR 変数: SQL スクリプトでは、スクリプトブロック内でクエリ結果セットの行を反復処理するための CURSOR 変数がサポートされるようになりました。
ベクトル数値集計関数: 新しいベクター数式集計関数 (vector_avg、vector_sum、vector_norm、vector_normalize) を使用できます。これらの関数は、高密度ベクター列で動作し、ML ワークロードをサポートします。
Python ストリーミングリーダーの Trigger.AvailableNow: Python データソースストリーミングリーダーでは、Trigger.AvailableNow とアドミッションコントロールがサポートされ、使用可能なすべてのデータのバッチ処理が 1 回限り可能になりました。
PySpark の状態再パーティション API: TransformWithState ストリーミング演算子の状態再パーティション API が、Scala に加えて PySpark で使用できるようになりました。ステートフルストリーミングクエリについては、オンデマンド状態の再パーティション分割に関する説明を参照してください。
applyInPandas パフォーマンスの修正: 大規模なグループの applyInPandas での 3 倍のパフォーマンス低下が解決されました。

Databricks Runtime 18: 2026 年 3 月 10 日

EXEC IMMEDIATEで使用されるスカラーサブクエリのエラーメッセージで、特定の原因をより明確に特定できるようになりました。
構造化ストリーミングクエリで非決定的な動作を引き起こす可能性があるストリーミングチェックポイントログ圧縮の競合状態を修正しました。
[セキュリティ修正] オペレーティングシステムのセキュリティ更新プログラム。

Databricks Runtime 18: 2026 年 2 月 26 日

SET METADATA ON COLUMN および UNSET METADATA ON COLUMN SQL コマンドを使用して、Unity Catalog テーブル列のセマンティックメタデータを管理できるようになりました。 SET METADATA ON COLUMNを使用して、プロパティ (display_name、format、およびsynonyms) を列にアタッチします。 UNSET METADATA ON COLUMNを使用して、以前に設定したメタデータプロパティを削除します。
DESCRIBE TABLE には、列レベルのセマンティックメタデータを JSON 文字列として表示する metadata 列が含まれるようになりました。
UnixStreamServerが見つからないWindows環境での PySpark インポートエラーを修正しました。
[セキュリティ修正] オペレーティングシステムのセキュリティ更新プログラム。

Databricks Runtime 18: 2026 年 2 月 19 日

Excel ファイルのスキーマを推論する場合、文字列セルは、Excelで設定されたセルの種類を考慮して、Spark StringType として推論されるようになりました。以前は、数値を含む文字列は、 Long や Decimalなどのより狭い型に自動キャストされていました。前の動作に依存していたコードを更新します。
DataFrame.toJSON() は、Python Spark Connect クライアントで使用できるようになりました。
[セキュリティ修正] オペレーティングシステムのセキュリティ更新プログラム。

Databricks Runtime 18: 2026 年 1 月 27 日

自動ローダーでは、 batchSizeNumFiles、 batchSizeNumBytes、ファイル処理の状態 (numFilesProcessed、 numFilesSkippedCorrupted、 numFilesSkippedMissing、 numFilesUnknownState) がメトリックとして報告されるようになりました。
INSERT INTO ... BY NAME では、 REPLACE WHERE 句がサポートされるようになりました。
構成プロパティ spark.sql.xml.legacyXMLParser.enabled の名前が spark.sql.legacy.useLegacyXMLParser に変更されました。古い名前を使用するクラスターまたはセッション構成を更新します。
spark.task.resource.gpu.amountが 1 より大きい場合、Torch ディストリビューターはタスクごとにではなく GPU ごとに 1 つのtorchrun プロセスを起動するようになりました。
[セキュリティ修正] オペレーティングシステムのセキュリティ更新プログラム。

Databricks Runtime 18: 2026 年 1 月 15 日

Databricks Runtime 18 は、Apache Spark 4.1.0 を搭載した機能開発に入っています。このバージョンには、以前のすべての Databricks ランタイムリリースのすべての機能、機能強化、バグ修正が組み込まれています。

動作の変更

次の変更を確認します。これは、クラスターがこのランタイムで再起動したときに有効になります。

JDK 21: Databricks Runtime 18 では、既定の Java Development Kit として JDK 21 が使用されます。 JDK 21 は一般公開されており、長期サポート (LTS) リリースです。以前は、既定値は JDK 17 でした。主な変更点:
- Double.toString() Float.toString()では、一意の文字列表現が最短で生成されるようになりました。これは、エッジケースによっては JDK 17 の出力とは異なる場合があります。
- Thread.stop()、Thread.suspend()、Thread.resume() は UnsupportedOperationExceptionを発生させるようになりました。
- 更新されたロケールデータ (CLDR v42) は、日付、時刻、および数値の書式設定に影響する可能性があります。
互換性の問題が発生した場合は、JDK 17 にフォールバックしてください。 JDK バージョンの構成については、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ページを参照してください。
FSCK REPAIR TABLE: 不足しているデータファイルを確認する前に、最初のメタデータ修復手順が含まれるようになりました。このコマンドは、チェックポイントが破損しているか、パーティション値が無効なテーブルで動作します。
Spark Connect Scala の null 許容: Spark Connect Scala クライアントの型指定されたリテラルに対して、配列型とマップ型の null 値許容が保持されるようになりました。以前は、配列の要素とマップの値は常に null 許容でした。
FSCK REPAIR TABLE DRY RUN: dataFilePath出力スキーマの FSCK REPAIR TABLE DRY RUN 列は、データファイルパスが適用できない新しい問題の種類の報告をサポートするために null 許容になりました。
SHOW TABLES DROPPED: LIMIT 句が正しく尊重されるようになりました。
Python UDF の実行: Unity カタログPython UDF では、既定のインターチェンジ形式として Apache Arrow が使用され、全体的なパフォーマンスが向上しました。この変更の一環として、Python UDF に渡されるTIMESTAMP値には、datetimeオブジェクトのtzinfo属性にタイムゾーン情報が含まれなくなりました。タイムスタンプ値自体は UTC のままですが、タイムゾーンメタデータは削除されるようになりました。 UDF がタイムゾーン情報に依存している場合は、 date = date.replace(tzinfo=timezone.utc)を使用して復元します。詳細については、「入力のタイムスタンプタイムゾーンの動作」を参照してください。
タイムトラベルと VACUUM 保持: Azure Databricks では、すべてのテーブルで deletedFileRetentionDuration しきい値を超えるタイムトラベルクエリがブロックされるようになりました。 VACUUM コマンドは、値が 0 時間の場合を除き、保持期間の引数を無視します。 deletedFileRetentionDurationより大きいlogRetentionDurationまたはその逆を設定することはできません。
BinaryType in PySpark: PySpark では、BinaryTypeは一貫して Python bytes にマップされるようになりました。以前は、PySpark はコンテキストに応じて BinaryType を bytes または bytearray にマップしました。古い動作を復元するには、 spark.sql.execution.pyspark.binaryAsBytes を false に設定します。
Delta MERGE と UPDATE の NULL 構造体: 構造体型キャストを含む Delta MERGE、UPDATE、およびストリーミング書き込み操作で NULL として保持されるようになりました。以前は、NULL 構造体は NULL フィールドを持つ構造体に拡張されていました。
パーティション列の具体化: パーティション分割されたデルタテーブルで、新しく書き込まれた Parquet データファイル内のパーティション列が具体化されるようになりました。以前は、パーティション値は Delta トランザクションログメタデータに格納され、ディレクトリパスに反映されていましたが、Parquet ファイル自体には列として書き込まれていませんでした。この変更は Apache Iceberg と UniForm の動作に合わせ、Delta Lake によって書き込まれた Parquet ファイルを直接読み取るワークロードに影響する可能性があります。
タイムスタンプパーティションのタイムゾーン: 以前は、タイムスタンプパーティションの値は spark.sql.session.timeZone 構成ではなく JVM のタイムゾーンを使用して UTC に変換されていました。タイムスタンプパーティションの値は、Spark セッションのタイムゾーン設定を使用して正しく調整されるようになりました。
DESCRIBE TABLE メタデータ列: DESCRIBE TABLE [EXTENDED] の出力に、すべてのテーブル型の新しい metadata 列が含まれるようになりました。この列には、JSON 文字列としてテーブルで定義されたセマンティックメタデータ (表示名、形式、シノニム) が含まれています。

新機能と機能強化

このリリースでは、次の機能と機能強化を利用できます。

SQL スクリプト: SQL スクリプト機能が一般公開されました。
Unity Catalog Python UDF の共有分離: 同じ所有者の UNITY カタログ Python UDF は、既定で分離環境を共有できるようになりました。これにより、起動される個別の環境の数を減らすことで、パフォーマンスが向上し、メモリ使用量が削減されます。 UDF が常に完全に分離された環境で実行されるようにするには、 STRICT ISOLATION 特性句を追加します。「環境の分離」を参照してください。
メトリックビューの SQL ウィンドウ関数: メトリックビューで SQL ウィンドウ関数を使用して、実行中の合計、ランク付け、およびその他のウィンドウベースの計算を計算できるようになりました。
ステートレスストリーミングの動的シャッフルパーティション: クエリを再起動せずにステートレスストリーミングクエリのシャッフルパーティションの数を変更できるようになりました。
ステートレスストリーミングの AQE と AOS: アダプティブクエリ実行 (AQE) と自動最適化シャッフル (AOS) がステートレスストリーミングクエリでサポートされるようになりました。
パラメーターマーカー: 適切な型のリテラル値を使用できる任意の場所で、名前付き (:param) および名前のない (?) パラメーターマーカーを使用できるようになりました。これには、 CREATE VIEW v AS SELECT ? AS c1、列型 DECIMAL(:p, :s)、 COMMENT ON t IS :commentなどの DDL ステートメントが含まれます。詳細については、パラメーターマーカーを参照してください。
IDENTIFIER 句: SQL オブジェクト名に文字列をキャストする IDENTIFIER 句の範囲は、識別子が許可されているほぼすべての場所に拡張されています。詳細についてはIDENTIFIER句を参照してください。
BITMAP_AND_AGG: BITMAP 関数の既存のライブラリに、新しい BITMAP_AND_AGG 関数が含まれるようになりました。
シータスケッチ関数: Datasketches Theta Sketch を使用して、関数の新しいライブラリを使用して、個別の概数と設定操作を行えるようになりました。 theta_sketch_aggおよび関連する関数を参照してください。
KLL スケッチ関数: KLL スケッチを使用して、近似分位点計算に関数の新しいライブラリを使用できるようになりました。 kll_sketch_agg_bigintおよび関連する関数を参照してください。
st_azimuth、st_boundary、st_closestpoint、st_geogfromewktの新しい地理空間関数を使用できるようになりました。
GeometryType および GeographyType: Apache Spark では、PySpark および Java API でネイティブ GeometryType および GeographyType データ型がサポートされるようになりました。これらの型は、方向のシリアル化と Parquet の読み取りと書き込みをサポートしており、SQL 地理空間関数とは異なります。
approx_top_k: 新しい approx_top_k 集計関数は、スペース効率の高いスケッチアルゴリズムを使用して、列内で最も頻繁に発生する概数 top-K の値を返します。
Spark Connect JDBC ドライバー: Apache Spark に Spark Connect 用の JDBC ドライバーが含まれるようになり、JDBC ベースのクライアントとツールが Spark Connect プロトコルを介して Spark に接続できるようになりました。
Iterator[pandas.DataFrame]のapplyInPandas: DataFrame.applyInPandasは、Iterator[pandas.DataFrame]シグネチャを持つ関数を受け入れるようになり、バッチでデータをストリーミングして大規模なグループを処理するときのオーバーヘッドが軽減されるようになりました。
制約のチェック: 制約式で null 値の比較がサポートされるようになりました。
TransformWithState 向けの状態再パーティション分割 API: Scala のTransformWithStateストリーミング演算子で、新しい状態再パーティション分割 API を利用できるようになりました。これにより、クエリの再起動をまたいで、ステートフルデータのキーパーティション分割を変更できます。ステートフルストリーミングクエリについては、オンデマンド状態の再パーティション分割に関する説明を参照してください。
pyspark-connect の Python 3.14: pyspark-client および pyspark-connect で Python 3.14 がサポートされるようになりました。

ライブラリのアップグレード

アップグレードされた Python ライブラリは次のとおりです。
- 4.6.2 から 4.7.0 までの anyio
- asttokensバージョンが2.0.5から3.0.0に更新されました。
- 1.34.0から1.37.0へのazure-coreアップデート
- azure-mgmt-core を 1.5.0 から 1.6.0 に更新
- azure-storage-blob バージョン 12.23.0 から 12.28.0 への更新
- azure-storage-file-datalake のバージョン 12.17.0 から 12.22.0 への更新
- boto3 の 1.36.2 から 1.40.45 への変更
- botocore バージョン 1.36.3 から 1.40.45 へ
- certifi は 2025.1.31 から 2025.4.26 へと変更されます。
- バージョン 8.1.7 から 8.1.8 にクリックして移行
- 43.0.3 から 44.0.1 への暗号化
- 3.0.12 から 3.1.5 までの Cython
- databricks-sdk 0.49.0 から 0.67.0
- 1.2.13 から 1.2.18 に非推奨
- 0.8.3 から 1.2.0 へ実行中
- fastapi バージョン 0.115.12 から 0.128.0 への更新
- filelock を 3.18.0 から 3.17.0 に
- google-api-core を 2.20.0 から 2.28.1 に
- google-auth を 2.40.0 から 2.47.0 に
- google-cloud-core を 2.4.3 から 2.5.0 に
- 3.1.0 から 3.7.0 までの google-cloud-storage
- google-crc32c を 1.7.1 から 1.8.0 に
- google-resumable-media を 2.7.2 から 2.8.0 に
- h11 0.14.0 から 0.16.0
- 1.0.2 から 1.0.9 までの httpcore
- httpx バージョン 0.27.0 から 0.28.1 へ
- isodate を 0.6.1 から 0.7.2 に
- Jinja2 バージョンを 3.1.5 から 3.1.6 にアップデート
- jupyter-events のバージョン 0.10.0 から 0.12.0 へ
- 2.2.0 から 2.2.5 までの jupyter-lsp
- jupyter_server 2.14.1 から 2.15.0
- jupyter_server_terminals 0.4.4 から 0.5.3 まで
- mistune のバージョン 2.0.4 から 3.1.2 へのアップデート
- 3.0.1 から 3.8.1 までの mlflow-skinny
- mmh3 を5.1.0から5.2.0にアップグレード
- msal 1.32.3 から 1.34.0
- nbclient 0.8.0から0.10.2への更新
- nbconvert を 7.16.4 から 7.16.6 へアップデート
- nodeenv 1.9.1 から 1.10.0
- 0.2.3 から 0.2.4 への notebook_shim
- opentelemetry-api を 1.32.1 から 1.39.1 に更新
- opentelemetry-sdk のバージョンを 1.32.1 から 1.39.1 に更新
- opentelemetry-semantic-conventions のバージョンが 0.53b1 から 0.60b1 に変更されました。
- platformdirs バージョン3.10.0から4.3.7への更新
- prometheus_client を 0.21.0 から 0.21.1 へ
- proto-plus 1.26.1 から 1.27.0
- psycopg2 を 2.9.3 から 2.9.11 に
- pyarrowをバージョン19.0.1から21.0.0に更新
- 2.15.1 から 2.19.1 までの Pygments
- pyicebergバージョン0.9.0から0.10.0へ
- 1.12.0 から 1.12.2 までの python-lsp-server
- 1.12.0 から 1.13.0 までのロープ
- s3 0.11.3 から 0.14.0 への転送
- scipy 1.15.1 から 1.15.3 まで
- setuptools 74.0.0から78.1.1へ
- 1.16.0 から 1.17.0 への six のバージョンアップデート
- 0.5.3 から 0.5.5 までの sqlparse
- 0.2.0 から 0.6.3 までのスタックデータ
- starlette のバージョンを 0.46.2 から 0.50.0 まで更新
- 6.4.2 から 6.5.1 までの竜巻
- types-python-dateutil を 2.9.0.20241206 から 2.9.0.20251115 に
- uvicornをバージョン0.34.2から0.40.0にアップグレード
- webcolors バージョン 24.11.1 から 25.10.0 へ
アップグレードされた R ライブラリは次のとおりです。
- 19.0.1 から 22.0.0 への矢印
- base を4.4.2から4.5.1に更新
- bigD 0.3.0 から 0.3.1 まで
- broom 1.0.7 から 1.0.10 への移行
- 0.7.2 から 0.7.3 までのクロック
- commonmark バージョン 1.9.5 から 2.0.0 への更新
- コンパイラ (4.4.2 から 4.5.1)
- 2.0.2 から 2.0.3 までの資格情報
- curl バージョン 6.4.0 から 7.0.0 へ
- data.table のバージョンを1.17.0から1.17.8に更新
- 4.4.2 から 4.5.1 までのデータセット
- 2.5.0 から 2.5.1 までの dbplyr
- devtools (2.4.5 から 2.4.6)
- diffobj バージョン 0.3.5 から 0.3.6 へのアップデート
- digest 0.6.37 から 0.6.39 へのバージョン更新
- downlit をバージョン 0.4.4 から 0.4.5 に更新
- 1.3.1 から 1.3.2 までの dtplyr
- バージョン1.0.3から1.0.5への移行を評価する
- ファンシのバージョン1.0.6から1.0.7へのアップデート
- forcats 1.0.0 から 1.0.1 へ
- fs 1.6.5 から 1.6.6
- 1.34.0 から 1.68.0 までの将来
- future.apply バージョン1.11.3から1.20.0へのアップデート
- gargleのバージョンを1.5.2から1.6.0に更新
- gert 2.1.4 から 2.2.0
- ggplot2 を 3.5.1 から 4.0.1 に変更
- gh 1.4.1 から 1.5.0
- git2r (0.35.0 から 0.36.2)
- glmnet 4.1-8 から 4.1-10 に
- Google Drive 2.1.1 から 2.1.2
- googlesheets4 1.1.1 から 1.1.2 に
- 4.4.2 から 4.5.1 までのグラフィックス
- grDevices (4.4.2 から 4.5.1)
- グリッドを4.4.2から4.5.1にアップグレードする
- gt をバージョン 0.11.1 から 1.1.0 にアップグレード
- hardhat を 1.4.1 から 1.4.2 へアップグレード
- 「haven」のバージョンを2.5.4から2.5.5にアップデート
- hms 1.1.3 から 1.1.4 まで
- httpuv (1.6.15 から 1.6.16)
- httr2 を 1.1.1 から 1.2.1 にアップグレード
- 1.9.1 から 2.0.0 までの jsonlite
- 1.4.1 から 1.4.4 まで
- 1.8.1 から 1.8.2 までの溶岩
- listenv (0.9.1 から 0.10.0)
- magrittr 2.0.3 から 2.0.4
- 1.13 から 2.0 へのマークダウン
- 4.4.2 から 4.5.1 までのメソッド
- miniUI を 0.1.1.1 から 0.1.2 に
- 2.20.4 から 3.6.0 までの mlflow
- openssl (2.3.3 から 2.3.4)
- 4.4.2 から 4.5.1 への並列
- 1.42.0 から 1.45.1 まで並列に
- 1.11.0 から 1.11.1 までの柱
- pkgbuild を 1.4.6 から 1.4.8 に
- pkgdown を 2.1.1 から 2.2.0 に
- pkgload を 1.4.0 から 1.4.1 に
- pROC (1.18.5 から 1.19.0.1)
- prodlimの期間は2024年06月25日から2025年04月28日まで
- progressrのバージョンを0.15.1から0.18.0に更新
- プロミス 1.3.2 から 1.5.0 まで
- ps バージョン1.9.0から1.9.1
- purrr バージョン 1.0.4 から 1.2.0 へのアップグレード
- ragg 1.3.3 から 1.5.0 へのアップデート
- 1.0.14 から 1.1.0 までの Rcpp
- readrのバージョンを2.1.5から2.1.6へ更新
- 1.2.0 から 1.3.1 までのレシピ
- reshape2 を 1.4.4 から 1.4.5 に変更する
- rmarkdown をバージョン2.29から2.30にアップグレードする
- roxygen2 のバージョンを 7.3.2 から 7.3.3 にアップデート
- 2.0.4 から 2.1.1 までの rprojroot
- 2.3.9 から 2.4.4 までの RSQLite
- バージョン2.1.2から3.0.0まで
- rvest を 1.0.4 から 1.0.5 に更新
- sass バージョン 0.4.9 から 0.4.10 への更新
- 1.3.0 から 1.4.0 にスケーリング
- 光沢のある 1.10.0 から 1.11.1
- sparklyr を 1.9.1 から 1.9.3 にアップグレードする
- 4.0.0 から 4.1.0 までの SparkR
- sparsevctrs 0.3.1 から 0.3.4 への更新
- 4.4.2 から 4.5.1 までのスプライン
- 4.4.2 から 4.5.1 までの統計
- stats4を4.4.2から4.5.1に
- stringr をバージョン 1.5.1 から 1.6.0 にアップデート
- systemfonts バージョン 1.2.1 から 1.3.1 へ
- tcltk がバージョン 4.4.2 から 4.5.1 に変更されます。
- testthat バージョン3.2.3から3.3.0への更新
- textshaping のバージョンを 1.0.0 から 1.0.4 に更新します
- timeDate 4041.110 から 4051.111 まで
- tinytex 0.56 から 0.58
- 4.4.2 から 4.5.1 までのツール
- usethis を 3.1.0 から 3.2.1 へ
- 4.4.2 から 4.5.1 までのユーティリティ
- V8 (6.0.2 から 8.0.1)
- vroom 1.6.5 から 1.6.6
- waldo バージョン 0.6.1 から 0.6.2 への更新
- xfun 0.51 から 0.54
- xml2 のバージョン 1.3.8 から 1.5.0 への変更
- zeallot 0.1.0 から 0.2.0 へ
- zip バージョン 2.3.2 から 2.3.3 へ
アップグレードされた Java ライブラリは次のとおりです。
- com.amazonaws.amazon-kinesis-client バージョン 1.12.0 から 1.15.3 へ移行
- com.amazonaws.aws-java-sdk-autoscaling バージョンを 1.12.638 から 1.12.681 に更新します。
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudformation バージョン 1.12.638 から 1.12.681 へアップグレード
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudfront のバージョンを1.12.638から1.12.681に変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudhsm を 1.12.638 から 1.12.681 に変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudsearch を 1.12.638 から 1.12.681 へ
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudtrail を 1.12.638 から 1.12.681 へ変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatch バージョン 1.12.638 から 1.12.681 へ
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.638 から 1.12.681 まで
- com.amazonaws.aws-java-sdk-codedeploy は 1.12.638 から 1.12.681 へ変更されました
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitoidentity を 1.12.638 から 1.12.681 に変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitosync のバージョンを 1.12.638 から 1.12.681 に更新
- com.amazonaws.aws-java-sdk-config を 1.12.638 から 1.12.681 に更新
- com.amazonaws.aws-java-sdk-core バージョン 1.12.638 からバージョン 1.12.681
- com.amazonaws.aws-java-sdk-datapipeline バージョン 1.12.638 から 1.12.681 への変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-directconnect のバージョンが 1.12.638 から 1.12.681 に更新されました。
- com.amazonaws.aws-java-sdk-directory を 1.12.638 から 1.12.681 に変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-dynamodb を 1.12.638 から 1.12.681 に更新
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ec2 1.12.638 から 1.12.681 に
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ecs のバージョンを 1.12.638 から 1.12.681 へ変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-efs を 1.12.638 から 1.12.681 へ
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticache 1.12.638 から 1.12.681
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.638 から 1.12.681 まで更新
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticloadbalancing バージョン 1.12.638 から 1.12.681 への変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.638 から 1.12.681 への変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-emr を 1.12.638 から 1.12.681 まで
- com.amazonaws.aws-java-sdk-glacier を 1.12.638 から 1.12.681 へ
- com.amazonaws.aws-java-sdk-glue を 1.12.638 から 1.12.681 へ
- com.amazonaws.aws-java-sdk-iam を 1.12.638 から 1.12.681 に変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-importexport バージョン 1.12.638 から 1.12.681
- com.amazonaws.aws-java-sdk-kinesis を 1.12.638 から 1.12.681 に変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-kms を 1.12.638 から 1.12.681 に
- com.amazonaws.aws-java-sdk-lambda 1.12.638 から 1.12.681
- com.amazonaws.aws-java-sdk-logs を 1.12.638 から 1.12.681 に
- com.amazonaws.aws-java-sdk-machinelearning 1.12.638 から 1.12.681
- com.amazonaws.aws-java-sdk-opsworks バージョン 1.12.638 から 1.12.681 へ
- com.amazonaws.aws-java-sdk-rds を 1.12.638 から 1.12.681 に
- com.amazonaws.aws-java-sdk-redshift バージョン 1.12.638 から 1.12.681
- com.amazonaws.aws-java-sdk-route53 から 1.12.638 に 1.12.681
- com.amazonaws.aws-java-sdk-s3 1.12.638 から 1.12.681 に変更
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ses 1.12.638 から 1.12.681 まで
- com.amazonaws.aws-java-sdk-simpledb 1.12.638 から 1.12.681
- com.amazonaws.aws-java-sdk-simpleworkflow バージョン 1.12.638 から 1.12.681 に更新
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sns を 1.12.638 から 1.12.681 に
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sqs を 1.12.638 から 1.12.681 へ
- com.amazonaws.aws-java-sdk-ssm 1.12.638 から 1.12.681
- com.amazonaws.aws-java-sdk-storagegateway 1.12.638 から 1.12.681
- com.amazonaws.aws-java-sdk-sts を 1.12.638 から 1.12.681 へ
- com.amazonaws.aws-java-sdk-support バージョンを1.12.638から1.12.681に更新
- com.amazonaws.aws-java-sdk-workspaces 1.12.638 から 1.12.681 まで
- com.amazonaws.jmespath-java を 1.12.638 から 1.12.681 に更新
- com.databricks.databricks-sdk-java 0.27.0 から 0.53.0
- com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-jsr310 を 2.18.2 から 2.18.3 に
- com.github.luben.zstd-jni の 1.5.6-10 から 1.5.7-6 への更新
- com.google.flatbuffers.flatbuffers-java 24.3.25 から 25.2.10 へ
- com.google.guava.failureaccess 1.0.2 から 1.0.3
- com.google.guava.guava が 33.4.0-jre から 33.4.8-jre に変更されました
- com.microsoft.sqlserver.mssql-jdbc を 11.2.3.jre8 から 12.8.0.jre8 に
- commons-cli.commons-cli 1.9.0 から 1.10.0
- commons-codec.commons-codec をバージョン 1.17.2 から 1.19.0 に更新する
- commons-fileupload.commons-fileupload を 1.5 から 1.6.0 に
- commons-io.commons-io 2.18.0 から 2.21.0
- dev.ludovic.netlib.arpack 3.0.3 から 3.0.4
- dev.ludovic.netlib.blas を 3.0.3 から 3.0.4 へ
- dev.ludovic.netlib.lapack 3.0.3 から 3.0.4
- io.dropwizard.metrics.metrics-annotation のバージョンを4.2.30から4.2.37に更新
- io.dropwizard.metrics.metrics-core のバージョンが 4.2.30 から 4.2.37 に変更されました
- io.dropwizard.metrics.metrics-graphite (4.2.30 から 4.2.37)
- io.dropwizard.metrics.metrics-healthchecks バージョン 4.2.30 から 4.2.37 まで
- io.dropwizard.metrics.metrics-jmx のバージョンを4.2.30から4.2.37にアップデート
- io.dropwizard.metrics.metrics-json を 4.2.30 から 4.2.37
- io.dropwizard.metrics.metrics-jvm (4.2.30 から 4.2.37)
- io.dropwizard.metrics.metrics-サーブレット (4.2.30 から 4.2.37)
- io.delta.delta-sharing-client_2.13 を 1.3.10 から 1.3.11 に更新
- io.netty.netty-all 4.1.118.Final から 4.2.7.Final へ
- io.netty.netty-buffer を 4.1.118.Final から 4.2.7.Final に変更
- io.netty.netty-codecのバージョンを4.1.118.Finalから4.2.7.Finalに変更
- io.netty.netty-codec-http 4.1.118.Final から 4.2.7.Final への更新
- io.netty.netty-codec-http2を4.1.118.Finalから4.2.7.Finalに変更
- io.netty.netty-codec-socks 4.1.118.Finalから4.2.7.Finalへ
- io.netty.netty-common を 4.1.118.Final から 4.2.7.Final に変更
- io.netty.netty-handler バージョン 4.1.118.Final から 4.2.7.Final へ
- io.netty.netty-handler-proxyを4.1.118.Finalから4.2.7.Finalに変更する
- io.netty.netty-resolver バージョン 4.1.118.Final から 4.2.7.Final への更新
- io.netty.netty-tcnative-boringssl-static から 2.0.70.Final-db-r0-windows-x86_64 から 2.0.74.Final-db-r0-windows-x86_64
- io.netty.netty-tcnative-classes のバージョンを 2.0.70.Final から 2.0.74.Final に更新
- io.netty.netty-transport を 4.1.118.Final から 4.2.7.Final に変更
- io.netty.netty-transport-classes-epoll from 4.1.118.Final から 4.2.7.Final
- io.netty.netty-transport-classes-kqueue 4.1.118.Final から 4.2.7.Final に
- io.netty.netty-transport-native-epoll バージョン 4.1.118.Final-linux-x86_64 から 4.2.7.Final-linux-x86_64 へ
- io.netty.netty-transport-native-kqueue 4.1.118.Final-osx-x86_64 から 4.2.7.Final-osx-x86_64 へのアップデート
- io.netty.netty-transport-native-unix-common を 4.1.118.Final から 4.2.7.Final に
- joda-time.joda-time を 2.13.0 から 2.14.0 に
- org.apache.arrow.arrow-format (18.2.0 から 18.3.0)
- org.apache.arrow.arrow-memory-core バージョン 18.2.0 から 18.3.0
- org.apache.arrow.arrow-memory-netty バージョン 18.2.0 から 18.3.0 に更新
- org.apache.arrow.arrow-memory-netty-buffer-patch 18.2.0 から 18.3.0 に
- org.apache.arrow.arrow-vector バージョン 18.2.0 から 18.3.0 へ
- org.apache.avro.avro 1.12.0 から 1.12.1
- org.apache.avro.avro-ipc 1.12.0 から 1.12.1
- org.apache.avro.avro-mapred 1.12.0 から 1.12.1
- org.apache.commons.commons-collections4 を 4.4 から 4.5.0 へ
- org.apache.commons.commons-compress のバージョンを1.27.1から1.28.0に更新
- org.apache.commons.commons-lang3 を 3.17.0 から 3.19.0 に
- org.apache.commons.commons-text をバージョン 1.13.0 から 1.14.0 に更新
- org.apache.curator.curator-client バージョン 5.7.1 から 5.9.0
- org.apache.curator.curator-framework のバージョンが 5.7.1 から 5.9.0 に更新されました。
- org.apache.curator.curator-recipesのバージョン5.7.1から5.9.0へ
- org.apache.datasketches.datasketches-java 6.1.1 から 6.2.0
- org.apache.hadoop.hadoop-client-runtime のバージョン 3.4.1 から 3.4.2 へ
- org.apache.orc.orc-core を 2.1.1-shaded-protobuf から 2.2.0-shaded-protobuf にアップデート
- org.apache.orc.orc-formatを1.1.0-shaded-protobufから1.1.1-shaded-protobufに更新
- org.apache.orc.orc-mapreduce のバージョンを 2.1.1-shaded-protobuf から 2.2.0-shaded-protobuf へ変更
- org.apache.orc.orc-shims 2.1.1 から 2.2.0 にアップグレードします
- org.apache.xbean.xbean-asm9-shaded 4.26から4.28に変更
- org.apache.zookeeper.zookeeper 3.9.3 から 3.9.4 へのアップグレード
- org.apache.zookeeper.zookeeper-jute 3.9.3 から 3.9.4
- org.eclipse.jetty.jetty-client を 9.4.53.v20231009 から 10.0.26 に変更
- org.eclipse.jetty.jetty-http を 9.4.53.v20231009 から 10.0.26 へ
- org.eclipse.jetty.jetty-io を 9.4.53.v20231009 から 10.0.26 に
- org.eclipse.jetty.jetty-jndi を 9.4.53.v20231009 から 10.0.26 へ
- org.eclipse.jetty.jetty-plus を 9.4.53.v20231009 から 10.0.26 に
- org.eclipse.jetty.jetty-proxy を 9.4.53.v20231009 から 10.0.26 に更新する
- org.eclipse.jetty.jetty-security のバージョンを 9.4.53.v20231009 から 10.0.26 に更新する
- org.eclipse.jetty.jetty-server 9.4.53.v20231009 から 10.0.26 へ
- org.eclipse.jetty.jetty-サーブレット (9.4.53.v20231009 から 10.0.26)
- org.eclipse.jetty.jetty-servlets (9.4.53.v20231009 から 10.0.26)
- org.eclipse.jetty.jetty-util を 9.4.53.v20231009 から 10.0.26 に変更します。
- org.eclipse.jetty.jetty-webappのバージョンを9.4.53.v20231009から10.0.26に変更しました。
- org.eclipse.jetty.jetty-xml のバージョンを 9.4.53.v20231009 から 10.0.26 に更新します。
- org.mlflow.mlflow-spark_2.13 を 2.9.1 から 2.22.1 へ
- org.objenesis.objenesis 3.3 から 3.4
- org.scala-lang.modules.scala-xml_2.13 を 2.3.0 から 2.4.0 に更新

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 24.04.4 LTS
Java: Zulu21.42+19-CA
Scala: 2.13.16
Python: 3.12.3
R: 4.5.1
Delta Lake: 4.2.0

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
aiohappyeyeballs	2.4.4	aiohttp	3.11.10	アイオシグナル	1.2.0
注釈付き文書	0.0.4	annotated-types	0.7.0	anyio	4.7.0
argon2-cffi	21.3.0	argon2-cffi-bindings	21.2.0	arro3-core	0.6.5
arrow	1.3.0	asttokens	3.0.0	astunparse	1.6.3
async-lru	2.0.4	attrs	24.3.0	autocommand	2.2.2
Azure共通	1.1.28	azure-core	1.37.0	azure-identity	1.20.0
azure-mgmt-core	1.6.0	azure-mgmt-web	8.0.0	azure-storage-blob	12.28.0
azure-storage-file-datalake	12.22.0	babel	2.16.0	backports.tarfile	1.2.0
beautifulsoup4	4.12.3	black	24.10.0	bleach	6.2.0
インジケーター	1.7.0	boto3	1.40.45	botocore	1.40.45
cachetools	5.5.1	certifi	2025.4.26	cffi (CコードをPythonで呼び出すためのライブラリ)	1.17.1
chardet	4.0.0	charset-normalizer	3.3.2	クリックする	8.1.8
クラウドピクル	3.0.0	コミュニケーション	0.2.1	contourpy	1.3.1
暗号	44.0.1	cycler	0.11.0	Cython	3.1.5
Databricksエージェント	1.9.1	databricks-sdk	0.67.0	dataclasses-json (データクラスのJSON)	0.6.7
dbus-python	1.3.2	debugpy	1.8.11	デコレータ	5.1.1
defusedxml	0.7.1	deltalake	1.1.4	Deprecated	1.2.18
distlib	0.3.9	docstring-to-markdown	0.11	executing	1.2.0
ファセット概要	1.1.1	fastapi	0.128.0	fastjsonschema	2.21.1
filelock	3.17.0	fonttools	4.55.3	fqdn	1.5.1
フローズンリスト	1.5.0	fsspec	2023.5.0	gitdb	4.0.11
GitPython	3.1.43	google-api-core	2.28.1	google-auth	2.47.0
google-cloud-core	2.5.0	google-cloud-storage	3.7.0	google-crc32c（GoogleのCRC32Cライブラリ）	1.8.0
google-resumable-media	2.8.0	googleapis-common-protos	1.65.0	grpcio	1.67.0
grpcio-status	1.67.0	h11	0.16.0	hf-xet	1.2.0
httpcore	1.0.9	httplib2	0.20.4	httpx	0.28.1
huggingface_hub (機械学習モデル共有プラットフォーム)	1.2.4	IDNA	3.7	importlib_metadata	8.5.0
屈折	7.3.1	iniconfig	1.1.1	ipyflow-core	0.0.209
ipykernel	6.29.5	ipython	8.30.0	ipython-genutils	0.2.0
ipywidgets	7.8.1	isodate	0.7.2	isoduration	20.11.0
jaraco.collections	5.1.0	jaraco.context	5.3.0	jaraco.functools	4.0.1
jaraco.text	3.12.1	jedi	0.19.2	Jinja2	3.1.6
jiter	0.12.0	jmespath	1.0.1	joblib	1.4.2
json5	0.9.25	jsonpatch	1.33	jsonpointer	3.0.0
jsonschema	4.23.0	jsonschema-specifications	2023.7.1	jupyter-events	0.12.0
jupyter-lsp	2.2.5	jupyter_client	8.6.3	jupyter_core	5.7.2
jupyter_server	2.15.0	jupyter_server_terminals	0.5.3	jupyterlab	4.3.4
jupyterlab_pygments	0.3.0	jupyterlab_server	2.27.3	jupyterlab_widgets	1.1.11
kiwisolver	1.4.8	langchain-core	1.2.6	langchain-openai	1.1.6
langsmith	0.6.1	launchpadlib	1.11.0	lazr.restfulclient	0.14.6
lazr.uri	1.0.6	litellm	1.75.9	markdown-it-py	2.2.0
MarkupSafe	3.0.2	マシュマロ	3.26.2	matplotlib	3.10.0
matplotlib-インライン	0.1.7	mccabe	0.7.0	mdurl	0.1.0
ミスチューン	3.1.2	mlflow-skinny	3.8.1	mmh3	5.2.0
more-itertools	10.3.0	msal	1.34.0	msal-extensions	1.3.1
マルチディクト	6.1.0	mypy-extensions	1.0.0	nbclient	0.10.2
nbconvert	7.16.6	nbformat	5.10.4	nest-asyncio	1.6.0
nodeenv	1.10.0	ノートブック	7.3.2	ノートブックシム	0.2.4
numpy	2.1.3	oauthlib	3.2.2	オープンAI	2.14.0
opentelemetry-api	1.39.1	opentelemetry-proto	1.39.1	opentelemetry-sdk	1.39.1
opentelemetry-semantic-conventions	0.60b1	orjson	3.11.5	overrides	7.4.0
packaging	24.2	pandas	2.2.3	pandocfilters	1.5.0
parso	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
platformdirs	4.3.7	plotly - データビジュアライゼーションツール	5.24.1	プラグイン管理ツール	1.5.0
prometheus_client	0.21.1	prompt-toolkit	3.0.43	propcache	0.3.1
proto-plus	1.27.0	protobuf	5.29.4	psutil	5.9.0
psycopg2	2.9.11	ptyprocess	0.7.0	pure-eval	0.2.2
pyarrow	21.0.0	pyasn1	0.4.8	pyasn1-modules	0.2.8
pyccolo	0.0.71	pycparser	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	pyflakes	3.2.0	Pygments	2.19.1
PyGObject	3.48.2	pyiceberg	0.10.0	PyJWT	2.10.1
pyodbc	5.2.0	pyparsing	3.2.0	pyright	1.1.394
パイロアリング	1.0.3	pytest	8.3.5	python-dateutil	2.9.0.post0
python-dotenv	1.2.1	python-json-logger	3.2.1	python-lsp-jsonrpc	1.1.2
python-lsp-server	1.12.2	pytoolconfig	1.2.6	pytz	2024.1
PyYAML	6.0.2	pyzmq	26.2.0	referencing	0.30.2
RegEx	2024.11.6	requests	2.32.3	requests-toolbelt (リクエストツールベルト)	1.0.0
rfc3339-validator	0.1.4	rfc3986-validator	0.1.1	rich	13.9.4
rope	1.13.0	rpds-py	0.22.3	rsa	4.9.1
s3transfer	0.14.0	scikit-learn	1.6.1	scipy (Pythonライブラリ)	1.15.3
seaborn	0.13.2	Send2Trash	1.8.2	setuptools	78.1.1
シェリンガム	1.5.4	six	1.17.0	smmap	5.0.0
sniffio	1.3.0	sortedcontainers	2.4.0	スープこし器 (soup strainer)	2.5
sqlparse	0.5.5	ssh-import-id	5.11	stack-data	0.6.3
starlette	0.50.0	strictyaml	1.7.3	tenacity	9.0.0
terminado	0.17.1	Threadpoolctl	3.5.0	tiktoken	0.12.0
tinycss2	1.4.0	tokenize_rt	6.1.0	トークナイザー	0.22.2
tomli	2.0.1	tornado	6.5.1	tqdm	4.67.1
traitlets	5.14.3	タイプガード	4.3.0	typer-slim	0.21.1
types-python-dateutil	2.9.0.20251115	タイピング検査	0.9.0	typing_extensions	4.12.2
tzdata	2024.1	ujson	5.10.0	自動アップグレード	0.1
uri-template	1.3.0	urllib3	2.3.0	uuid_utils	0.12.0
uvicorn	0.40.0	virtualenv	20.29.3	wadllib	1.3.6
wcwidth	0.2.5	webcolors	25.10.0	webencodings	0.5.1
websocket-client	1.8.0	whatthepatch	1.0.2	ホイール	0.45.1
いつでも	0.7.3	widgetsnbextension	3.6.6	包まれた	1.17.0
yapf	0.40.2	yarl	1.18.0	zipp	3.21.0
zstandard	0.23.0

インストールされている R ライブラリ

R ライブラリは、packages 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
arrow	22.0.0	askpass	1.2.1	assertthat（アサートザット関数）	0.2.1
backports	1.5.0	ベース	4.5.1	base64enc	0.1-3
bigD	0.3.1	bit	4.6.0	bit64	4.6.0-1
bitops	1.0-9	BLOB	1.2.4	boot	1.3-30
brew	1.0-10	brio	1.1.5	ほうき	1.0.10
bslib	0.9.0	cachem	1.1.0	callr	3.7.6
caret	7.0-1	cellranger	1.1.0	クロノ (chrono)	2.3-62
クラス	7.3-22	CLI	3.6.5	clipr	0.8.0
時計	0.7.3	クラスタ	2.1.6	codetools	0.2-20
commonmark	2.0.0	コンパイラ	4.5.1	config	0.3.2
conflicted	1.2.0	cpp11	0.5.2	crayon	1.5.3
認証情報	2.0.3	curl	7.0.0	data.table	1.17.8
datasets	4.5.1	DBI	1.2.3	dbplyr	2.5.1
desc	1.4.3	devtools	2.4.6	diagram	1.6.5
diffobj	0.3.6	ダイジェスト	0.6.39	downlit	0.4.5
dplyr	1.1.4	dtplyr	1.3.2	e1071	1.7-16
省略記号	0.3.2	evaluate	1.0.5	fansi	1.0.7
farver	2.1.2	fastmap	1.2.0	fontawesome	0.5.3
forcats	1.0.1	フォーリーチ	1.5.2	foreign	0.8-86
fs	1.6.6	future	1.68.0	future.apply	1.20.0
うがい	1.6.0	ジェネリック	0.1.4	gert	2.2.0
ggplot2	4.0.1	gh	1.5.0	git2r	0.36.2
gitcreds	0.1.2	glmnet	4.1-10	globals	0.18.0
glue	1.8.0	googledrive	2.1.2	googlesheets4	1.1.2
gower	1.0.2	graphics	4.5.1	grDevices	4.5.1
グリッド	4.5.1	gridExtra	2.3	gsubfn	0.7
gt	1.1.0	gtable	0.3.6	hardhat	1.4.2
haven	2.5.5	ハイヤー	0.11	hms	1.1.4
htmltools	0.5.8.1	htmlwidgets	1.6.4	httpuv	1.6.16
「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	1.2.1	識別子	1.0.1
ini	0.3.1	ipred	0.9-15	isoband	0.2.7
イテレーター	1.0.14	jquerylib	0.1.4	jsonlite	2.0.0
juicyjuice	0.1.0	KernSmooth	2.23-22	knitr	1.50
labeling	0.4.3	later	1.4.4	lattice	0.22-5
lava	1.8.2	ライフサイクル	1.0.4	listenv	0.10.0
litedown	0.8	lubridate	1.9.4	magrittr	2.0.4
markdown	2.0	MASS	7.3-60.0.1	マトリックス	1.6-5
memoise	2.0.1	methods	4.5.1	mgcv	1.9-1
mime	0.13	miniUI	0.1.2	mlflow	3.6.0
ModelMetrics	1.2.2.2	modelr	0.1.11	nlme	3.1-164
nnet	7.3-19	numDeriv	2016.8-1.1	openssl	2.3.4
otel	0.2.0	並行	4.5.1	平行に	1.45.1
pillar	1.11.1	pkgbuild	1.4.8	pkgconfig	2.0.3
pkgdown	2.2.0	pkgload(パッケージロード)	1.4.1	plogr	0.2.0
plyr	1.8.9	praise	1.0.0	prettyunits	1.2.0
pROC	1.19.0.1	processx	3.8.6	prodlim	2025.04.28
profvis	0.4.0	progress	1.2.3	progressr	0.18.0
promises	1.5.0	proto	1.0.0	プロキシ	0.4-27
Ps	1.9.1	purrr	1.2.0	R6	2.6.1
ragg	1.5.0	ランダムフォレスト (randomForest)	4.7-1.2	rappdirs	0.3.3
rcmdcheck	1.4.0	RColorブリューワー	1.1-3	Rcpp	1.1.0
RcppEigen	0.3.4.0.2	reactable	0.4.4	reactR	0.6.1
readr	2.1.6	readxl	1.4.5	recipes	1.3.1
rematch	2.0.0	rematch2	2.1.2	リモコン	2.5.0
reprex	2.1.1	reshape2	1.4.5	rlang	1.1.6
rmarkdown	2.30	RODBC	1.3-26	roxygen2	7.3.3
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	2.1.1	Rserve	1.8-15
RSQLite	2.4.4	rstudioapi	0.17.1	rversions	3.0.0
アヴェスト	1.0.5	S7	0.2.1	サス	0.4.10
scales	1.4.0	selectr	0.4-2	sessioninfo	1.2.3
シェイプ	1.4.6.1	shiny	1.11.1	sourcetools	0.1.7-1
sparklyr	1.9.3	SparkR	4.1.0	sparsevctrs	0.3.4
空間の	7.3-17	splines	4.5.1	sqldf	0.4-11
SQUAREM	2021.1	stats	4.5.1	stats4	4.5.1
ストリンギ	1.8.7	stringr	1.6.0	survival	3.5-8
Swagger	5.17.14.1	システム	3.4.3	systemfonts	1.3.1
tcltk	4.5.1	testthat	3.3.0	textshaping	1.0.4
tibble	3.3.0	tidyr	1.3.1	tidyselect	1.2.1
tidyverse	2.0.0	timechange	0.3.0	時刻と日付	4051.111
tinytex	0.58	ツール	4.5.1	tzdb	0.5.0
urlchecker	1.0.1	usethis	3.2.1	utf8	1.2.6
utils	4.5.1	uuid	1.2-1	V8	8.0.1
vctrs	0.6.5	viridisLite	0.4.2	vroom	1.6.6
waldo	0.6.2	whisker	0.4.1	ウィザー	3.0.2
xfun	0.54	xml2	1.5.0	xopen	1.0.1
xtable	1.8-4	YAML	2.3.10	zeallot	0.2.0
zip	2.3.3

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
antlr	antlr	2.7.7
com.clearspring.analytics	ストリーミング	2.9.8
com.databricks	Rserve	1.8-3
com.databricks	databricks-sdk-java	0.53.0
com.databricks	jets3t	0.7.1-0
com.databricks.scalapb	scalapb-runtime_2.13	0.4.15-11
com.esotericsoftware	クライオシェーディング	4.0.3
com.esotericsoftware	minlog	1.3.0
com.fasterxml	classmate	1.5.1
com.fasterxml.jackson.core	jackson-annotations	2.18.2
com.fasterxml.jackson.core	jackson-core	2.18.2
com.fasterxml.jackson.core	jackson-databind	2.18.2
com.fasterxml.jackson.dataformat	jackson-dataformat-yaml	2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype	jackson-datatype-joda	2.18.2
com.fasterxml.jackson.datatype	jackson-datatype-jsr310	2.18.3
com.fasterxml.jackson.module	jackson-module-paranamer	2.18.2
com.fasterxml.jackson.module	jackson-module-scala_2.13	2.18.2
com.github.ben-manes.caffeine	caffeine	2.9.3
com.github.blemale	scaffeine_2.13	4.1.0
com.github.fommil	jniloader	1.1
com.github.fommil.netlib	native_ref-java	1.1
com.github.fommil.netlib	native_ref-java	1.1-natives
com.github.fommil.netlib	native_system-java	1.1
com.github.fommil.netlib	native_system-java	1.1-natives
com.github.fommil.netlib	netlib-native_ref-linux-x86_64	1.1-natives
com.github.fommil.netlib	netlib-native_system-linux-x86_64	1.1-natives
com.github.luben	zstd-jni	1.5.7-6
com.github.virtuald	curvesapi	1.08
com.github.wendykierp	JTransforms	3.1
com.google.api.grpc	proto-google-common-protos	2.5.1
com.google.auth	google-auth-library-credentials	1.20.0
com.google.auth	google-auth-library-oauth2-http	1.20.0
com.google.auto.value	auto-value-アノテーションズ	1.10.4
com.google.code.findbugs	jsr305	3.0.0
com.google.code.gson	gson	2.11.0
com.google.crypto.tink	tink	1.16.0
com.google.errorprone	error_prone_annotations	2.36.0
com.google.flatbuffers	flatbuffers-java	25.2.10
com.google.guava	failureaccess	1.0.3
com.google.guava	guava	33.4.8-jre
com.google.http-client	google-http-client	1.43.3
com.google.http-client	google-http-client-gson	1.43.3
com.google.j2objc	j2objc-annotations	3.0.0
com.google.protobuf	protobuf-java	3.25.5
com.google.protobuf	protobuf-java-util	3.25.5
com.helger	プロファイラ	1.1.1
com.ibm.icu	icu4j	75.1
com.jcraft	jsch	0.1.55
com.lihaoyi	sourcecode_2.13	0.1.9
com.microsoft.azure	azure-data-lake-store-sdk	2.3.10
com.microsoft.sqlserver	mssql-jdbc	12.8.0.jre11
com.microsoft.sqlserver	mssql-jdbc	12.8.0.jre8
com.ning	compress-lzf	1.1.2
com.sun.mail	javax.mail	1.5.2
com.sun.xml.bind	jaxb-core (ジャクスビー・コア)	2.2.11
com.sun.xml.bind	jaxb-impl	2.2.11
com.tdunning	Json	1.8
com.thoughtworks.paranamer	paranamer	2.8
com.trueaccord.lenses	lenses_2.13	0.4.13
com.twitter	chill-java	0.10.0
com.twitter	chill_2.13	0.10.0
com.twitter	util-app_2.13	19.8.1
com.twitter	util-core_2.13	19.8.1
com.twitter	util-function_2.13	19.8.1
com.twitter	util-jvm_2.13	19.8.1
com.twitter	util-lint_2.13	19.8.1
com.twitter	util-registry_2.13	19.8.1
com.twitter	util-stats_2.13	19.8.1
com.typesafe	config	1.4.3
com.typesafe.scala-logging	scala-logging_2.13	3.9.2
com.uber	h3	3.7.3
com.univocity	univocity-parsers	2.9.1
com.zaxxer	HikariCP	4.0.3
com.zaxxer	SparseBitSet	1.3
commons-cli	commons-cli	1.10.0
commons-codec	commons-codec	1.19.0
commons-collections	commons-collections	3.2.2
commons-dbcp	commons-dbcp	1.4
commons-fileupload	commons-fileupload	1.6.0
commons-httpclient	commons-httpclient	3.1
commons-io	commons-io	2.21.0
commons-lang	commons-lang	2.6
commons-logging	commons-logging	1.1.3
commons-pool	commons-pool	1.5.4
dev.ludovic.netlib	arpack	3.0.4
dev.ludovic.netlib	blas	3.0.4
dev.ludovic.netlib	lapack	3.0.4
info.ganglia.gmetric4j	gmetric4j	1.0.10
io.airlift	aircompressor	2.0.2
io.delta	delta-sharing-client_2.13	1.3.11
io.dropwizard.metrics	metrics-annotation	4.2.37
io.dropwizard.metrics	metrics-core	4.2.37
io.dropwizard.metrics	メトリクス-グラファイト	4.2.37
io.dropwizard.metrics	metrics-healthchecks	4.2.37
io.dropwizard.metrics	metrics-jetty10	4.2.37
io.dropwizard.metrics	metrics-jmx	4.2.37
io.dropwizard.metrics	metrics-json	4.2.37
io.dropwizard.metrics	metrics-jvm	4.2.37
io.dropwizard.metrics	メトリクス-サーブレット	4.2.37
io.github.java-diff-utils	java-diff-utils	4.15
io.netty	netty-all	4.2.7.Final
io.netty	netty-buffer	4.2.7.Final
io.netty	netty-codec	4.2.7.Final
io.netty	netty-codec-base	4.2.7.Final
io.netty	netty-codec-classes-quic	4.2.7.Final
io.netty	netty-codec-compression	4.2.7.Final
io.netty	netty-codec-http	4.2.7.Final
io.netty	netty-codec-http2	4.2.7.Final
io.netty	netty-codec-http3	4.2.7.Final
io.netty	netty-codec-マーシャリング	4.2.7.Final
io.netty	netty-codec-native-quic	4.2.7.Final-linux-aarch_64
io.netty	netty-codec-native-quic	4.2.7.Final-linux-x86_64
io.netty	netty-codec-native-quic	4.2.7.Final-osx-aarch_64
io.netty	netty-codec-native-quic	4.2.7.Final-osx-x86_64
io.netty	netty-codec-native-quic	4.2.7.Final-windows-x86_64
io.netty	netty-codec-protobuf	4.2.7.Final
io.netty	netty-codec-socks	4.2.7.Final
io.netty	netty-common	4.2.7.Final
io.netty	netty-handler	4.2.7.Final
io.netty	netty-handler-proxy	4.2.7.Final
io.netty	netty-resolver	4.2.7.Final
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.74.Final-db-r0-linux-aarch_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.74.Final-db-r0-linux-x86_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.74.Final-db-r0-osx-aarch_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.74.Final-db-r0-osx-x86_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.74.Final-db-r0-windows-x86_64
io.netty	netty-tcnative-classes	2.0.74.Final
io.netty	netty-transport	4.2.7.Final
io.netty	netty-transport-classes-epoll	4.2.7.Final
io.netty	netty-transport-classes-io_uring	4.2.7.Final
io.netty	netty-transport-classes-kqueue	4.2.7.Final
io.netty	netty-transport-native-epoll	4.2.7.Final
io.netty	netty-transport-native-epoll	4.2.7.Final-linux-aarch_64
io.netty	netty-transport-native-epoll	4.2.7.Final-linux-riscv64
io.netty	netty-transport-native-epoll	4.2.7.Final-linux-x86_64
io.netty	netty-transport-native-io_uring	4.2.7.Final-linux-aarch_64
io.netty	netty-transport-native-io_uring	4.2.7.Final-linux-riscv64
io.netty	netty-transport-native-io_uring	4.2.7.Final-linux-x86_64
io.netty	netty-transport-native-kqueue	4.2.7.Final-osx-aarch_64
io.netty	netty-transport-native-kqueue	4.2.7.Final-osx-x86_64
io.netty	netty-transport-native-unix-common	4.2.7.Final
io.opencensus	opencensus-api	0.31.1
io.opencensus	opencensus-contrib-http-util	0.31.1
io.prometheus	simpleclient	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_common	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_dropwizard	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_pushgateway	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_servlet	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_servlet_common	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_tracer_common	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_tracer_otel	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_tracer_otel_agent	0.16.1-databricks
io.prometheus.jmx	コレクター	0.18.0
jakarta.annotation	jakarta.annotation-api	1.3.5
jakarta.servlet	jakarta.servlet-api	4.0.3
jakarta.validation	jakarta.validation-api	2.0.2
jakarta.ws.rs	jakarta.ws.rs-api	2.1.6
javax.activation	アクティブ化	1.1.1
javax.annotation	javax.annotation-api	1.3.2
javax.el	javax.el-api	2.2.4
javax.jdo	jdo-api	3.0.1
javax.transaction	jta	1.1
javax.transaction	transaction-api	1.1
javax.xml.bind	jaxb-api	2.2.11
javolution	javolution	5.5.1
jline	jline	2.14.6
joda-time	joda-time	2.14.0
net.java.dev.jna	jna	5.8.0
net.razorvine	pickle	1.5
net.sf.jpam	jpam	1.1
net.sf.opencsv	opencsv	2.3
net.sf.supercsv	スーパCSV (スーパーシーエスブイ)	2.2.0
net.snowflake	snowflake-ingest-sdk	0.9.6
net.sourceforge.f2j	arpack_combined_all	0.1
org.acplt.remotetea	remotetea-oncrpc	1.1.2
org.antlr	ST4	4.0.4
org.antlr	antlr-runtime	3.5.2
org.antlr	antlr4-runtime	4.13.1
org.antlr	stringtemplate	3.2.1
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org.apache.ant	ant-jsch	1.10.11
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Databricks Runtime 18 (ベータ)

統合リリース ノートについて

Databricks Runtime 18: 2026 年 5 月 29 日

Databricks Runtime 18: 2026 年 5 月 18 日

動作の変更

新機能と機能強化

Apache Spark の修正と機能強化

Databricks Runtime 18: 2026 年 5 月 4 日

動作の変更

新機能と機能強化

Databricks Runtime 18: 2026 年 4 月 20 日

Databricks Runtime 18: 2026 年 4 月 2 日

Databricks Runtime 18: 2026 年 3 月 11 日

動作の変更

新機能と機能強化

Databricks Runtime 18: 2026 年 3 月 10 日

Databricks Runtime 18: 2026 年 2 月 26 日

Databricks Runtime 18: 2026 年 2 月 19 日

Databricks Runtime 18: 2026 年 1 月 27 日

Databricks Runtime 18: 2026 年 1 月 15 日

動作の変更

新機能と機能強化

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その他のリソース

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