備註
此 Databricks Runtime 版本的支援已結束。 關於停止支援日期，請參見停止支援及終止服務歷史。 如需所有支援的 Databricks Runtime 版本，請參閱 Databricks Runtime 版本資訊版本和相容性。
下列版本資訊提供由 Apache Spark 3.5.2 提供支援的 Databricks Runtime 16.2 的相關資訊。
Databricks 於 2025 年 2 月發行此版本。
行為改變
ANALYZE 現在會略過具有不支援類型的欄。
ANALYZE TABLE在具有不受支援類型的表格中執行時，像ARRAY或MAP，不再導致錯誤訊息。 現在會自動略過未支援的欄位。 已實作預期這些錯誤的邏輯的使用者應該更新其程式碼。
在Delta Sharing中，預設會啟用資料表歷程
使用 SQL 命令建立的共享 ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table> 現在預設會啟用歷程記錄共用（WITH HISTORY）。 請參閱 ALTER SHARE。
認證 SQL 語句會在認證類型不符時傳回錯誤
在此版本中，如果認證管理 SQL 語句中指定的認證類型不符合認證自變數的類型，則會傳回錯誤，而且不會執行 語句。 例如，針對語句 DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name'，如果 credential-name 不是記憶體認證，語句就會失敗併發生錯誤。
這項變更有助於防止用戶錯誤。 先前，即使所傳遞的認証類型不符合指定要求，這些語句仍然會成功執行。 例如，下列語句會成功卸除 storage-credential：DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credential。
這項變更會影響下列語句：
- DROP CREDENTIAL
- ALTER CREDENTIAL
- DESCRIBE CREDENTIAL
- GRANT…關於…憑證
- REVOKE…關於…憑證
- SHOW GRANTS 關於…CREDENTIAL
新功能和改進
-
建置自訂有狀態應用程式
transformWithState - 使用服務認證向雲端物件儲存進行驗證
- 由 Unity Catalog 管控的服務認證用於存取外部雲端服務已正式推出
- 支援筆記本作為工作區檔案
-
在
timestampdiff與timestampadd中使用生成列運算式 - 支援 SQL 管線語法
-
使用函數發出
http_requestHTTP 請求 -
更新至
DESCRIBE TABLE將中繼資料傳回為結構化的 JSON - 尾端空白不敏感對照
- 將具有分桶分割的 Apache Iceberg 資料表轉換為未分區的 Delta 資料表
-
標準存取模式 （先前稱為共用存取模式） 計算現在支援 Spark Scala 方法
foreach、foreachBatch和flatMapGroupsWithState
建置自訂有狀態應用程式 transformWithState
您現在可以使用 transformWithState 和相關的 API 來實作具有狀態的自訂應用程式，做為結構化串流查詢的一部分。 請參閱 建置自訂具狀態應用程式。
使用服務認證向雲端物件儲存進行驗證
您現在可以使用 Databricks 服務認證，透過自動載入器向雲端物件儲存體進行驗證。 請參閱 在檔案通知模式中設定自動載入器串流。
Unity Catalog 控管存取使用服務認證的外部雲端服務現已進入一般可用性 (GA)
服務認證可使用 Azure Databricks 的雲端租用戶服務進行簡單且安全的驗證。 在 Databricks Runtime 16.2 中，服務認證已正式推出，除了公開預覽中支援的 Python SDK 之外，現在還支援 Scala SDK。 請參閱 建立服務認證。
支援筆記本作為工作區檔案
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，支援筆記本作為工作區檔案。 您現在可以從工作區檔案系統可用的任何位置以程式設計方式與筆記本互動，包括像任何其他檔案一樣寫入、讀取和刪除筆記本。 若要深入瞭解，請參閱 以程式設計方式建立、更新和刪除檔案和目錄。
在產生的數據行表達式中使用 timestampdiff & timestampadd
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，您可以在 Delta Lake 產生的資料行運算式中使用 timestampdiff 和 timestampadd 函式。 請參閱 Delta Lake 產生的數據行。
支援 SQL 管線語法
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，您可以撰寫 SQL 管線。 SQL 管線將標準查詢（例如 SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5）結構化為逐步執行的順序，如下列範例所示：
FROM T
|> SELECT c2
|> WHERE c1 = 5
若要瞭解 SQL 管線支援的語法，請參閱 SQL 管線語法。
如需此跨產業擴展的背景，請參閱 SQL 的問題。我們可以修正這些問題：由 Google Research 提出的 SQL 中管道語法。
使用 http_request 函式提出 HTTP 要求
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，您可以 建立 HTTP 連線 ，並透過它們使用 http_request 函式提出 HTTP 要求。
將 DESCRIBE TABLE 更新為傳回元數據的結構化 JSON格式
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，您可以使用命令 DESCRIBE TABLE AS JSON 將資料表中繼資料傳回為 JSON 檔。 JSON 輸出的結構比預設的人類可讀取報表更結構化，而且可用來以程式設計方式解譯數據表的架構。 若要深入瞭解，請參閱 DESCRIBE TABLE AS JSON。
尾端空白不敏感排序
Databricks Runtime 16.2 新增了對尾端空白不敏感排序的支援，補充至 Databricks Runtime 16.1 中已加入的排序支援。 例如，這些定序會將 'Hello' 和 'Hello ' 視為相等。 若要深入瞭解，請參閱 RTRIM 定序。
將具有分桶分割的 Apache Iceberg 資料表轉換為未分割的 Delta 資料表
CONVERT TO DELTA 和 CREATE TABLE CLONE 語句現在支援將具有桶分區的 Apache Iceberg 資料表轉換為未分區的 Delta 資料表。
標準存取模式 （先前稱為共用存取模式） 計算現在支援 Spark Scala 方法 foreach、 foreachBatch和 flatMapGroupsWithState
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，標準存取模式計算現在支援 Scala 方法 DataStreamWriter.foreachBatch 和 KeyValueGroupedDataset.flatMapGroupsWithState。 在 Databricks Runtime 16.1 和更新版本中，標準存取模式計算現在支援 Scala 方法 DataStreamWriter.foreach。
錯誤修正
改善增量複製處理
此版本包含邊緣案例的修正，其中累加式 CLONE 可能會將已從源數據表複製的檔案重新複製到目標數據表。 請參閱 在 Azure Databricks 上複製數據表。
圖書館升級
- 升級的 Python 函式庫：
- 升級的 R 庫：
- 升級後的 Java 函式庫：
- org.json4s.json4s-ast_2.12 版本從 3.7.0-M11 升級到 4.0.7
- org.json4s.json4s-core_2.12 從 3.7.0-M11 到 4.0.7
- org.json4s.json4s-jackson_2.12 從 3.7.0-M11 到 4.0.7
- org.json4s.json4s-scalap_2.12 從 3.7.0-M11 到 4.0.7
Apache Spark
Databricks Runtime 16.2 包含 Apache Spark 3.5.2。 此版本包含 Databricks Runtime 16.1 （EoS） 中包含的所有 Spark 修正和改善，以及下列對 Spark 所做的其他錯誤修正和改善：
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[SPARK-49966] 還原「[SC-179501][sql] 用
Invoke實作JsonToStructs（from_json）」 - [SPARK-50904] [SC-186976][sql] 修正排序規則運算式 walker 查詢執行
- [SPARK-49666] [SQL] 啟用 InSet 表達式的裁剪測試
- [SPARK-50669] [SC-184566][es-1327450][SQL] 變更 TimestampAdd 運算式的簽章
-
[SPARK-50795] [16.x][sc-186719][SQL] 將時間戳記儲存為
longLinkedHashMap 中的describe類型 - [SPARK-50870] [SC-186950][sql] 在 V2ScanRelationPushDown 中將時間戳記轉換時加入時區
- [SPARK-50735] [SC-186944][connect] ExecuteResponseObserver 失敗會導致無限重新附加請求
- [SPARK-50522] [SC-186500][sql] 支援不確定定序
- [SPARK-50525] [SC-186058][sql] 定義 InsertMapSortInRepartitionExpressions 最佳化工具規則
- [SPARK-50679] [SC-184572][sql] 不同 With 中重複的通用運算式只能投影一次
- [SPARK-50847] [SC-186916] [SQL] 拒絕 ApplyCharTypePadding 套用至特定 In 運算式
- [SPARK-50714] [SC-186786][sql][SS] 使用 Avro 編碼時，啟用 TransformWithState 的結構描述演進
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[SPARK-50795] [SC-186390][sql] 將所有 DESCRIBE AS JSON 日期以 ISO-8601 格式顯示，類型為
dataType.simpleString - [SPARK-50561] [SC-185924][sql] Databricks Runtime 16.x 精選：改進 UNIFORM SQL 函式的型別強制與邊界檢查
-
[SPARK-50700] [SC-184845][sql]
spark.sql.catalog.spark_catalog支援builtin魔術值 - [SPARK-50831] [SC-186736][sql] 預設啟用修剪定序
-
[SPARK-50263] [SC-186793][連線] 取代
System.currentTimeMillis為System.nanoTime - [SPARK-48730] [SC-184926][sql] 實作 SQL 純量和資料表函數的 CreateSQLFunctionCommand
- [SPARK-50830] [SC-186718] [SQL] 傳回單次傳遞結果作為雙重執行分析結果
- [SPARK-50707] [SC-186098][sql] 啟用 char/varchar 之間的轉換
- [SPARK-49490] [SC-182137][sql] 新增 initCap 的基準測試
-
[SPARK-50529] [SC-184535][sql] 變更設定下的
spark.sql.preserveCharVarcharTypeInfochar/varchar 行為 - [SPARK-49632] [SC-184179][sql] 移除CANNOT_PARSE_TIMESTAMP中的 ANSI 組態建議
- [SPARK-50815] [SC-186487][python][SQL] 修正在 createDataFrame 中傳遞 Null Variants 會導致失敗的錯誤，並在 Spark Connect 的 createDataFrame 中新增 Variant 支援
-
[SPARK-50828] [SC-186493][python][ML][connect] 棄用
pyspark.ml.connect - [SPARK-50600] [SC-186057][連線][SQL] 分析失敗時分析的設定
- [SPARK-50824] [SC-186472][python] 避免匯入選用的 Python 套件進行檢查
- [SPARK-50755] [SC-185521][sql] InsertIntoHiveTable 的漂亮計劃顯示
- [SPARK-50789] [SC-186312][連接] 應分析類型化彙總的輸入
- [SPARK-50791] [SC-185867][SC-186338][SQL] 修正狀態儲存區錯誤處理中的 NPE
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[SPARK-50801] [SC-186365] [SQL] 改進，
PlanLogger.logPlanResolution使其僅顯示未解決和已解決的計劃 - [SPARK-50749] [SC-185925][sql] 修正 CommutativeExpression.gatherCommutative 方法中的排序錯誤
- [SPARK-50783] [SC-186347] 在 DFS 上規範化 JVM 分析器結果檔案名稱和版面配置
- [SPARK-50790] [SC-186354][python] 在 pyspark 中實作解析 json
- [SPARK-50738] [SC-184856][python] 將黑色升級至 23.12.1
- [SPARK-50764] [SC-185930][python] 細化 xpath 相關方法的 docstring
-
[SPARK-50798] [SC-186277][sql] 改善
NormalizePlan - [SPARK-49883] [SC-183787][ss] 狀態存放區檢查點結構 V2 與 RocksDB 和 RocksDBFileManager 的整合
- [SPARK-50779] [SC-186062][sql] 新增物件層級定序的功能旗標
- [SPARK-50778] [SC-186183][python] 將 metadataColumn 新增至 PySpark DataFrame
- [SPARK-49565] [SC-186056][sql] Databricks Runtime 16.x 精選：利用管道 SQL 運算子改善自動產生的表達式別名
- [SPARK-50541] [16.x][sc-184937] 將資料表描述為 JSON
- [SPARK-50772] [SC-185923][sql] Databricks 執行環境 16.x 精選：在 EXTEND、DROP 運算子後保留表別名SET
- [SPARK-50769] [SC-185919][sql] 修正 HistogramNumeric 中的 ClassCastException
- [SPARK-49025] [SC-174667] 將 Delta 程式碼差異同步到 Databricks 執行時
- [SPARK-50752] [SC-185547][python][SQL] 引入用於調整 Python UDF 的組態，無需箭頭
-
[SPARK-50705] [SC-185944][sql] 設為
QueryPlan無鎖定 - [SPARK-50690] [16.x][sc-184640][SQL] 修正檢視查詢輸出欄位引用引號的差異
- [SPARK-50746] [SC-184932][sql] 將任一取代為 VariantPathSegment。
-
[SPARK-50715] [SC-185546][python][CONNECT]
SparkSession.Builder批次設定配置 - [SPARK-50480] [SC-183359][sql] 從 StringType 擴充 CharType 和 VarcharType
- [SPARK-50675] [SC-184539][sql] 表格和檢視層級定序支援
-
[SPARK-50409] [SC-184516][sql] 修正 set 陳述式以忽略
;在SET;、SET -v;和SET key;結尾的範圍 - [SPARK-50743] [SC-185528][sql] 正規化 CTERelationDef 和 CTERelationRef ID
- [SPARK-50693] [SC-184684][connect] 應分析 TypedScalaUdf 的輸入
- [SPARK-50744] [SC-184929][sql] 新增檢視/CTE 名稱解析優先順序的測試案例
- [SPARK-50710] [SC-184767][連線] 新增對發行後選擇性用戶端重新連線至工作階段的支援
- [SPARK-50703] [SC-184843][python] 精簡 regexp_replace、regexp_substr 和 regexp_instr 的文檔字符串
-
[SPARK-50716] [SC-184823][核心] 修正
JavaUtils.deleteRecursivelyUsingJavaIO方法中符號連結的清除邏輯 - [SPARK-50630] [SC-184443][sql] 修正 GROUP BY 管道 SQL AGGREGATE 運算子的序數支援
- [SPARK-50614] [SC-184729][sql] 新增 Parquet 的變體粉碎支援
- [SPARK-50661] [SASP-4936] 新增舊用戶端 FEB 的回溯相容性。
-
[SPARK-50676] [SC-184641][sql] 移除未使用的
private lazy val mapValueContainsNull從ElementAt -
[SPARK-50515] [SC-183813][核心] 將唯讀介面新增至
SparkConf - [SPARK-50697] [SC-184702][sql] 盡可能啟用尾遞迴
- [SPARK-50642] [SC-184726][sc-183517][CONNECT][ss][2/N][16.x]修正 Spark 連線中沒有初始狀態時 FlatMapGroupsWithState 的狀態結構描述
- [SPARK-50701] [SC-184704][python] 讓繪圖需要最低 plotly 版本
- [SPARK-50702] [SC-184727][python] 精簡 regexp_count、regexp_extract 和 regexp_extract_all 的文檔字符串
- [SPARK-50499] [SC-184177][python] 公開來自 BasePythonRunner 的指標
- [SPARK-50692] [SC-184705][16.x] 新增 RPAD 下推支援
- [SPARK-50682] [SC-184579][sql] 內部別名應規範化
- [SPARK-50699] [SC-184695][python] 使用指定的會話解析並且產生 DDL 字串
- [SPARK-50573] [SC-184568][ss] 將狀態結構描述 ID 新增至結構描述演進的狀態列
- [SPARK-50661] [SC-184639][connect][SS][sasp-4936] 修正 Spark Connect Scala foreachBatch 實現。 以支援 Dataset[T]。
- [SPARK-50689] [SC-184591][sql] 在 LCA 專案清單中強制執行確定性排序
- [SPARK-50696] [SC-184667][python] 最佳化 DDL 剖析方法的 Py4J 呼叫
- [SPARK-49670] [SC-182902][sql] 啟用所有傳遞運算式的修剪定序
-
[SPARK-50673] [SC-184565][ml] 避免在建構函式中
Word2VecModel遍歷模型係數兩次 - [SPARK-50687] [SC-184588][python] 最佳化邏輯以取得 DataFrameQueryContext 的堆疊追蹤
- [SPARK-50681] [SC-184662][python][CONNECT] 快取 MapInXXX 和 ApplyInXXX 的剖析結構描述
- [SPARK-50674] [SC-184589][python] 修正 UDTF 評估中「終止」方法存在的檢查
- [SPARK-50684] [SC-184582][python] 改善 DataFrameQueryContext 中的 Py4J 效能
- [SPARK-50578] [DBR16.x][sc-184559][PYTHON][ss] 新增對 TransformWithStateInPandas 新版本狀態中繼資料的支援
- [SPARK-50602] [SC-184439][sql] 修正轉置，以在指定無效的索引資料行時顯示正確的錯誤訊息
- [SPARK-50650] [SC-184532][sql] 改善單次解析器中的記錄
- [SPARK-50665] [SC-184533][sql] 在 NormalizePlan 中以 ComparableLocalRelation 取代 LocalRelation
- [SPARK-50644] [SC-184486][sql] 讀取 Parquet 讀取器中的變體結構。
- [SPARK-49636] [SC-184089][sql] 移除 INVALID_ARRAY_INDEX 和 INVALID_ARRAY_INDEX_IN_ELEMENT_AT 中的 ANSI 組態建議
- [SPARK-50659] [SC-184514][sql] 重構聯合輸出計算，以在單通道分析器中重複使用。
- [SPARK-50659] [SC-184512][sql] 將 Union 相關錯誤移至 QueryCompilationErrors
- [SPARK-50530] [SC-183419][sql] 修正錯誤的隱含字串類型內容計算
- [SPARK-50546] [SC-183807][sql] 將子查詢轉換支援新增至定序類型強制
- [SPARK-50405] [SC-182889][sql] 正確處理複雜資料類型的排序規則類型轉換
- [SPARK-50637] [SC-184434][sql] 修正單通道分析器的程式碼樣式
- [SPARK-50638] [SC-184435][sql] 將檢視解析重新架構成獨立檔案，以便在單一通過分析器中重複使用
- [SPARK-50615] [SC-184298][sql] 將變體推送至掃描。
- [SPARK-50619] [SC-184210][sql] 重構 VariantGet.cast 以封裝轉換引數
- [SPARK-50599] [SC-184058][sql] 建立允許 Avro 和 UnsafeRow 編碼的 DataEncoder 特徵
- [SPARK-50076] [SC-183809] 修正記錄金鑰
- [SPARK-50597] [SC-183972][sql] 在 Optimizer.scala 和 SparkOptimizer.scala 中重構批次建構
- [SPARK-50339] [SC-183063][spark-50360][SS] 啟用變更日誌以儲存譜系資訊
- [SPARK-50526] [SC-183811][ss] 將存放區編碼格式 conf 新增至偏移記錄檔，並封鎖不支援的具狀態運算子使用 avro
- [SPARK-50540] [SC-183810][python][SS] 修正 StatefulProcessorHandle 的字串結構描述
- [SPARK-50157] [SC-183789][sql] 先使用 SparkSession 提供的 SQLConf。
- [SPARK-48898] [SC-183793][sql] 在變體結構描述中正確設定可空值
- [SPARK-50559] [SC-183814][sql] 將 Except、Intersect 和 Union 的輸出儲存為惰性 vals
- [SPARK-48416] [SC-183643][sql] 支援巢狀相關 With 運算式
- [SPARK-50428] [SC-183566][ss][PYTHON] 在批次查詢中支援 TransformWithStateInPandas
- [SPARK-50063] [SC-183350][sql][CONNECT] 在 Spark Connect Scala 用戶端中新增對變體的支援
-
[SPARK-50544] [SC-183569][python][CONNECT] 實作
StructType.toDDL - [SPARK-50443] [SC-182590][ss] 修正 RocksDBStateStoreProvider 中 Guava 快取所引進的 Maven 建置錯誤
- [SPARK-50491] [SC-183434][sql] 修正空白 BEGIN END 區塊導致錯誤的問題
-
[SPARK-50536] [SC-183443][核心] 將下載的封存檔案大小記錄在
SparkContext和Executor - [SPARK-45891] [SC-183439][sql] 從粉碎的資料重建變體二進位檔。
- [SPARK-49565] [SC-183465][sql] 新增 FROM 運算子的 SQL 管道語法
- [SPARK-50497] [SC-183338][sql] 如果 MultiAlias 包含非產生函式，則會失敗查詢並顯示正確的訊息
- [SPARK-50460] [SC-183375][python][CONNECT] 一般化和簡化 Connect 異常狀況處理
-
[SPARK-50537] [SC-183452][連線][PYTHON] 修正壓縮選項被覆蓋在
df.write.parquet - [SPARK-50329] [SC-183358][sql] 修正 InSet$toString
-
[SPARK-50524] [SC-183364][sql] 將警告訊息降低
RowBasedKeyValueBatch.spill至偵錯層級 -
[SPARK-50528] [SC-183385][連接] 移至
InvalidCommandInput通用模組 - [SPARK-50017] [SC-182438][ss] 為 TransformWithState 運算子支援 Avro 編碼
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[SPARK-50463] [SC-182833][sql] 修正
ConstantColumnVector欄式至列轉換的問題 - [SPARK-50235] [SC-180786][sql] 處理 ColumnarToRowExec 中的所有資料列後，清除 ColumnVector 資源
- [SPARK-50516] [SC-183279][ss][次要] 修正初始化狀態相關測試以使用 StreamManualClock
- [SPARK-50478] [SC-183188][sql] 修正 StringType 比對
- [SPARK-50492] [SC-183177][ss] 修正 dropDuplicatesWithinWatermark 後因移除事件時間欄位導致的 java.util.NoSuchElementException 錯誤
- [SPARK-49566] [SC-182589][sql] 為運算子 SET 新增 SQL 管道語法
- [SPARK-50449] [SC-183178][sql] 修正 SQL 腳本語法，以允許迴圈、IF 和 CASE 的空內容
-
[SPARK-50251] [SC-180970][python] 在 PySpark 中新增
getSystemPropertySparkContext - [SPARK-50421] [SC-183091][核心] 修正多個資源設定檔運作時執行程式相關記憶體設定不正確
- [SPARK-49461] [SC-179572][ss] 使用持久性檢查點 ID 來提交日誌並重新讀取日誌
- [SPARK-50343] [SC-183119][spark-50344][SQL] 新增 DROP 和 AS 運算子的 SQL 管道語法
-
[SPARK-50481] [SC-182880][核心] 改進
SortShuffleManager.unregisterShuffle了在停用總和檢查碼時略過總和檢查碼檔案邏輯 -
[SPARK-50498] [SC-183090][python] 避免不必要的 py4j 呼叫
listFunctions -
[SPARK-50489] [SC-183053][sql][PYTHON] 修正之後發生的自我聯結
applyInArrow - [SPARK-49695] [SC-182967][sc-176968][SQL] Postgres 修正異或下推
Databricks ODBC/JDBC 驅動程式支援
Databricks 支援過去 2 年發行的 ODBC/JDBC 驅動程式。 請下載最近發布的驅動程式並升級（下載ODBC， 下載JDBC）。
維護更新
請參閱 Databricks Runtime 16.2 維護更新。
系統環境
-
操作系統：Ubuntu 24.04.1 LTS
- 附註： 這是 Databricks Runtime 容器所使用的 Ubuntu 版本。 Databricks Runtime 容器會在雲端提供者的虛擬機器上執行，這些虛擬機器可能會使用不同的 Ubuntu 版本或 Linux 發行版。
- Java: Zulu17.54+21-CA
- 斯卡拉：2.12.15
- Python：3.12.3
- R：4.4.0
- 三角洲湖：3.3.0
已安裝的 Python 程式庫
| 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 註釋類型 | 0.7.0 | asttokens（Python 資源分析與處理庫） | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 |
| 自動指令 | 2.2.2 | Azure 核心功能 (azure-core) | 1.31.0 | azure-storage-blob (Azure 儲存服務 Blob) | 12.23.0 |
| 微軟 Azure 儲存檔案資料湖 (Azure Storage File Data Lake) | 12.17.0 | backports.tarfile | 1.2.0 | 黑色 | 24.4.2 |
| 閃爍器 | 1.7.0 | boto3 | 1.34.69 | botocore（AWS的Python程式庫） | 1.34.69 |
| cachetools（緩存工具） | 5.3.3 | 證書 | 2024年6月2日 | cffi | 1.16.0 |
| chardet | 4.0.0 | charset-normalizer（字符集正規化器） | 2.0.4 | 點選 | 8.1.7 |
| cloudpickle（Python 程式庫） | 2.2.1 | 通訊 | 0.2.1 | contourpy | 1.2.0 |
| 加密 | 42.0.5 | 騎車者 | 0.11.0 | Cython | 3.0.11 |
| Databricks 開發人員工具集 (SDK) | 0.30.0 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.6.7 |
| 裝飾項目 | 5.1.1 | Deprecated | 1.2.14 | distlib | 0.3.8 |
| 將Docstring轉換為Markdown | 0.11 | 入口點 | 0.4 | 正在執行 | 0.8.3 |
| facets概覽 | 1.1.1 | 文件鎖 | 3.15.4 | fonttools (字體工具庫) | 4.51.0 |
| gitdb (Git分散式版本控制資料庫) | 4.0.11 | GitPython | 3.1.37 | google-api-core (Google API 核心庫) | 2.20.0 |
| google-auth（谷歌身份驗證） | 2.35.0 | google-cloud-core | 2.4.1 | Google雲端儲存（Google Cloud Storage） | 2.18.2 |
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| 賈拉科.text | 3.12.1 | 絕地武士 | 0.19.1 | jmespath | 1.0.1 |
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已安裝的 R 程式庫
R 程式庫是從 2024-08-04 的 Posit 套件管理員 CRAN 快照集安裝的： https://packagemanager.posit.co/cran/2024-08-04/。
| 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
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| 色彩空間 | 2.1-1 | 通用標記 | 1.9.1 | 編譯器 | 4.4.0 |
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已安裝的 Java 和 Scala 函式庫（Scala 2.12 叢集版本）
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|---|---|---|
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| com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
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