備註
針對此 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。 如需查看所有支援的 Databricks Runtime 版本，請參閱 Databricks Runtime 版本說明和相容性。
以下版本說明提供有關 Databricks Runtime 17.2 的資訊，其核心技術由 Apache Spark 4.0.0 驅動。
此版本整合了所有先前 Databricks 執行時版本的所有功能、改進與錯誤修正。 Databricks 於 2025 年 9 月發布了此版本。
行為變更
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DESCRIBE CONNECTION顯示 JDBC 連線的環境設定 - 在受管理資料表移轉期間截斷統一歷程記錄的選項
- 在串流查詢中使用 Delta 讀取選項的 SQL 語法
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使用空正則運算式和正限值的
split正確結果 - Photon 中的錯誤處理修復
url_decode和try_url_decode - Unity Catalog Python UDTFs 的共用執行環境
- 對於新資料表，會預設啟用資料列追蹤
- TABLE Unity Catalog Python UDTF 的參數支援
DESCRIBE CONNECTION 顯示 JDBC 連線的環境設定
Azure Databricks 現在在 JDBC 連線的 DESCRIBE CONNECTION 輸出中包含自訂的使用者環境設定，這些連線支援自訂驅動程式並獨立運行。 其他連線類型保持不變。
在受管理資料表移轉期間截斷統一歷程記錄的選項
現在，您可以在使用 ALTER TABLE...SET MANAGED 移轉啟用了 Uniform/Iceberg 的表格時，截斷統一歷史記錄。 與手動停用和重新啟用 Uniform 相比，這簡化了遷移並減少了停機時間。
串流查詢中 Delta 讀取選項的 SQL 語法
您現在可以使用WITH子句為基於 SQL 的串流查詢指定 Delta 讀取選項。 例如：
SELECT * FROM STREAM tbl WITH (SKIPCHANGECOMMITS=true, STARTINGVERSION=X);
使用空正則運算式和正數限制時 split 的正確結果
Azure Databricks 現在在搭配空白的正則運算式和正數限制使用 split function 時，會傳回正確的結果。 以前，該函數錯誤地截斷了剩餘的字串，而不是將其包含在最後一個元素中。
修正 Photon 中 url_decode 和 try_url_decode 的錯誤處理
在 Photon 中，try_url_decode() 和 url_decode()failOnError = false 現在會在無效的 URL 編碼字串時傳回 NULL，而不是造成查詢失敗。
Unity Catalog 的 Python UDTF 共用執行環境
Azure Databricks 現在會共用來自相同擁有者和 Spark 工作階段的 Python 使用者定義資料表函式 （UDTF） 的執行環境。 選擇性 STRICT ISOLATION 子句可用來停用具有副作用的 UDTF 共用，例如修改環境變數或執行任意程式碼。
預設會針對新資料表啟用資料列追蹤
Azure Databricks 現在預設會針對所有新建立的 Unity 目錄受控資料表啟用 資料列追蹤 。 現有資料表不會受到影響，並會維持其目前的資料列追蹤設定。
TABLE Unity Catalog Python UDTF 的參數支援
Unity Catalog Python UDTF 支援 TABLE 引數，讓函式能夠接受整個資料表作為輸入參數，從而允許在結構化資料集上進行更複雜的資料轉換和彙總。 請參閱 Unity 目錄中的 Python 使用者定義資料表函式 （UDTF）。 （從 17.3 LTS 向後移植）。
新功能和改善
- LIKE 支援UTF8_LCASE對照
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st_exteriorring現在已支援功能 -
於
EXPLAIN和 Spark UI 中顯示遠端掃描的推送詳情 -
在單一
DECLARE陳述式中宣告多個工作階段或局部變數 - 支援用於建立指標檢視的關鍵字
- 支援具有細粒度存取控制的附加命令
-
選擇性且原子性地將資料取代為
INSERT REPLACE USING和INSERT REPLACE ON（一般可用） -
在 S3 上使用原生 I/O
LokiFileSystem.getFileStatus - 預設情況下，Spark 上的 Pandas API 已啟用 ANSI 模式
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自動載入器會在
singleVariantColumn模式下推斷分割區資料行
LIKE 支援UTF8_LCASE對照
運算子 LIKE 現在支援 UTF8_LCASE 定序，允許不區分大小寫的比對。
現在支持st_exteriorring功能
您現在可以使用該 st_exteriorring 函數提取多邊形的外部邊界，並將其作為線串傳回。 請參閱 st_exteriorring 函式。
顯示 EXPLAIN 遠端掃描的下推詳細資料和 Spark UI
EXPLAIN專用計算的RemoteSparkConnectScan命令和 Spark UI 現在會顯示推送到遠端掃描中的述詞、彙總、分組依據子句、限制和範例。
在單一 DECLARE 陳述式中宣告多個工作階段或局部變數
在 Databricks Runtime 17.2 和更新版本中，您可以在單一 DECLARE 陳述式中宣告相同類型和預設值的多個工作階段或區域變數。 請參閱 DECLARE VARIABLE 和 BEGIN END 複合陳述式。
支援 TEMPORARY 建立指標視圖的關鍵字
您現在可以在建立量度檢視時使用 TEMPORARY 關鍵字。 暫時度量檢視僅在建立它們的會話中可見，並在會話結束時被刪除。 參見 CREATE VIEW。
支援具有細粒度存取控制的附加命令
專用計算上的精細存取控制現在支援FSCK REPAIR TABLE和DESCRIBE DETAIL命令。
有選擇地以及原子性地將資料替換為 INSERT REPLACE USING 和 INSERT REPLACE ON（正式版）
INSERT REPLACE USING 和 INSERT REPLACE ON 現在已正式推出 Databricks Runtime 17.2。 這兩個 SQL 指令都會將表格的一部分取代為查詢的結果。
INSERT REPLACE USING 在 USING 欄位比較相等時取代資料列。
INSERT REPLACE ON 當列符合使用者定義的條件時，會取代列。
請參閱 INSERT SQL 語言參考和 選擇性地使用 Delta Lake 覆寫數據。
在 S3 上使用本地 I/O LokiFileSystem.getFileStatus
LokiFileSystem.getFileStatus 現在對 Amazon S3 流量使用原生 I/O 堆疊，並傳回 org.apache.hadoop.fs.FileStatus 物件而不是 shaded.databricks.org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileStatus。
預設情況下，Spark 上的 Pandas API 已啟用 ANSI 模式
ANSI_MODE現在預設會針對 Spark 上的Pandas API啟用compute.ansi_mode_support=True，以確保符合與原生 pandas 相同的 ANSI 合規性。 當 compute.fail_on_ansi_mode 設定為 compute.ansi_mode_support 時，False 選項仍然適用。
自動載入器會在 singleVariantColumn 模式中推斷分割區資料行
自動載入器現在，使用選項 singleVariantColumn 將資料擷取為半結構化變體類型時，會從檔案路徑推斷分割區欄。 先前不會自動偵測分割區資料行。 請參閱 自動載入器選項。
圖書館升級
升級的 Python 連結庫：
此版本中沒有升級 Python 函式庫。
升級的 R 函式庫：
此版本中未升級 R 程式庫。
升級的 Java 庫：
- io.delta.delta-sharing-client_2.13 從 1.3.3 到 1.3.5
Apache Spark
Databricks Runtime 17.2 包含 Apache Spark 4.0.0。 此版本包含前一版本中所有 Spark 的修正與改進，以及以下內容：
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SPARK-53183 使用 Java
Files.readString而不是o.a.s.sql.catalyst.util.fileToString - SPARK-51817 在 CAST_INVALID_INPUT 和 CAST_OVERFLOW 的 messageParameters 中重新引入 ansiConfig 欄位
- SPARK-53124 從 JsonTuple 中精簡不必要的欄位
- SPARK-53106 添加 TWS Scala Spark Connect 套件的綱目演化測試
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SPARK-53201 使用
SparkFileUtils.contentEquals代替Files.equal - SPARK-53308 請勿在 RemoveRedundantAliases 中移除會導致重複的別名
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SPARK-53241 支援
createArraySparkCollectionUtils -
SPARK-53239藉由
MapSort提升SortArray和parallelSort性能 - SPARK-53184 修復在值列混合字串和數字時的融解功能
- SPARK-53144 讓 SparkConnectPlanner 中的 CreateViewCommand 無副作用
- 火花-53303 當TWS中未提供初始狀態時，使用空狀態編碼器
- SPARK-52917 讀取支援以啟用 xml 格式中二進位檔的往返處理
- SPARK-53110 在 PySpark 中實作 time_trunc 函數
- SPARK-53107 在 Scala 中實現 time_trunc 函數
- SPARK-52146偵測 SQL UDF 中循環函數的參照
- SPARK-52469 使用 JEP 223 API 來處理 Java 版本
- SPARK-53094 修復具有子句的聚合問題於 CUBE
- SPARK-51874 新增 TypedConfigBuilder 用於 Scala 列舉
- SPARK-53287 新增 ANSI 遷移指南
- 火花-43100 推送式隨機播放量度必須正確還原序列化
- SPARK-53045 DESCRIBE EXTENDED 應該能夠抵抗損毀的中繼資料
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SPARK-53114 支援
joinJavaUtils - SPARK-53297 修正 StreamingTable 宣告式管線 API 文件內容
- SPARK-53181 啟用 ANSI 模式下的文檔測試
- SPARK-52482 改善讀取某些損毀的 zstd 檔案的例外處理
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SPARK-52990 支持
StringSubstitutor - SPARK-51874 新增 TypedConfigBuilder 用於 Scala 列舉
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SPARK-53169 從
Set the logger level of File Appender to中刪除與 “log4j2.properties” 相關的註釋 - SPARK-53080 支援 在
cleanDirectory和SparkFileUtils中 - SPARK-53045 DESCRIBE EXTENDED 應該能夠抵抗損毀的中繼資料
- SPARK-53000 將重新命名為
StringUtils.scala在StringConcat.scala模組中 - SPARK-52952 新增 PySpark UDF 類型強制開發腳本
- SPARK-52998 宣告內有多個變數
- SPARK-51817 在 CAST_INVALID_INPUT 和 CAST_OVERFLOW 的 messageParameters 中重新引入 ansiConfig 欄位
- SPARK-52820 擷取完整計劃至黃金檔案中
- SPARK-53274 支援 JDBCScanBuilder 中的 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 下推
- Spark-52110 實現對管線的 SQL 語法支援
- SPARK-52950在 DataSourceV2StrategySuite 中啟用 ANSI 模式
- SPARK-52947 修正聲明式管線程式設計指南中的影像路徑
- SPARK-52592 支持從 ps.Series 創建 ps.Series
- SPARK-53301 區分 Pandas UDF 和 Arrow UDF 的類型標註
- SPARK-53146 使 SparkConnectPlanner 中的 MergeIntoTable 無副作用
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SPARK-53166 在
SparkExitCode.EXIT_FAILURE物件中使用SparkPipelines - SPARK-53288 修正全域串流限制的斷言錯誤
- SPARK-52394 修正 ANSI 模式下 autocorr 的除以零錯誤
- 火花-51555 新增time_diff（）函數
- SPARK-52948在 ANSI 下啟用 test_np_spark_compat_frame
- SPARK-53134 清理測試中未使用的 ANSI 匯入
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Spark-52593 避免
MultiIndex.to_series、Series.dot和DataFrame.dot在 ANSI 模式下遇到 CAST_INVALID_INPUT - SPARK-53291 修正值資料行的空值設定
- SPARK-53097 使 SparkConnectPlanner 中的 WriteOperationV2 無副作用
- SPARK-53305 支援 createDataFrame 內的 TimeType
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SPARK-52914 支援
On-Demand Log Loading輪替日誌History Server - SPARK-33538 直接將 IN/NOT 謂詞推送到 Hive 元存儲
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SPARK-52849 加入
stringifyExceptiono.a.s.util.Utils - SPARK-52771 修正 float32 類型擴展
truediv/ - SPARK-52502 執行緒計數概觀
- SPARK-52788 修復將 BinaryType 中的二進位值轉換為 XML 的錯誤
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火花-53123支援
getRootCauseSparkErrorUtils - SPARK-53129 改進 以便預設匯入
SparkShell -
SPARK-53061 支援
copyFileToDirectory在SparkFileUtils - SPARK-52683 支援 ExternalCatalog 修改表格模式
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SPARK-52871合併
o.a.s.sql.catalyst.util.SparkStringUtils到o.a.s.util.SparkStringUtils -
SPARK-52817 修正
Like運算式效能 - SPARK-52545 標準化雙引號轉譯以符合 SQL 規範
- SPARK-52711 修正 ANSI 下 float32 類型擴展的問題
mul/ - SPARK-52615 將 File.mkdirs 改為使用 Utils.createDirectory
- SPARK-52381 JsonProtocol：只接受 SparkListenerEvent 的子類別
- SPARK-52613 在 HBase/Hive 的 DelegationTokenProvider 遇到例外狀況時，恢復打印完整堆疊追蹤
- SPARK-52651 在巢狀 ColumnVector 中處理用戶定義類型
- SPARK-52611 修復 excludeSubqueryRefsFromRemoveRedundantAliases 的 SQLConf 版本...
- SPARK-52552 跳過刪除向量刪除的 CHECK 約束檢查執行
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SPARK-52587 spark-shell 2.13 支援
-i-I參數 - SPARK-52492 使 InMemoryRelation.convertToColumnarIfPossible 可自訂
- SPARK-52451 使 SparkConnectPlanner 中的 WriteOperation 免於副作用
- SPARK-53272重構 BatchScanExec 中的 SPJ 推進邏輯
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SPARK-53071 支援
copyFileSparkFileUtils - SPARK-51415 支援使用 make_timestamp() 設定時間類型
- SPARK-51554 新增 time_trunc() 函數
- SPARK-52426 支援將 stdout/stderr 重新導向到記錄系統
- SPARK-51834 支援端到端的表格約束管理
- SPARK-53063 在 FileCommitProtocol 中實作並呼叫新的 API，而不是使用已棄用的 API。
- SPARK-52546 在 execute（） 中執行 catch 程式碼區塊時，檢查 sparkContext 是否已停止，否則會傳回錯誤的狀態。
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SPARK-53023 從
commons-io模組中移除sql/api相依性 - SPARK-52396<.c0> Artifact 根目錄應該用 tmpdir
- SPARK-53131 改進為預設匯入
SparkShell - SPARK-42322 指派名稱到_LEGACY_ERROR_TEMP_2235
- SPARK-51834 支援端到端的表格約束管理
- SPARK-52484 略過 ColumnarToRowExec 中驅動程式端的子.supportsColumnar 斷言
- SPARK-52384 修正錯誤，Connect 應對 JDBC 選項不敏感
- SPARK-52034 在 SparkOperation 特性中新增 thriftserver 作業的通用方法
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SPARK-53031 支援
getFile在SparkFileUtils - SPARK-52976 修正 Python UDF 不接受排序後的字串作為輸入參數或回傳型別 （17.x）
- SPARK-52943 為所有 pandas UDF 評估類型啟用 arrow_cast
- 支援 df.toArrow 中的 TimeType 的 SPARK-53263
- 火花-53141 新增 API，以從資源設定檔取得額外負荷記憶體大小和堆積外記憶體大小
- 火花-53259 更正INVALID_UDF_EVAL_TYPE的訊息
- SPARK-53167 Spark 啟動程序 isRemote 也遵循屬性檔案
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SPARK-53165 添加
SparkExitCode.CLASS_NOT_FOUND - SPARK-53171 改進 UTF8String 重複
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SPARK-53170 改進
SparkUserAppException以加入cause參數 - SPARK-52989 將明確的 close() API 新增至 State Store 迭代器
- SPARK-53074 避免在 SPJ 中的部分聚類以滿足子系統所需的分佈
- SPARK-52252 子查詢中的 ScalaUDF 編碼器應該得到解析
- SPARK-53244 在建立視圖時，請勿儲存已啟用雙重運行和暫定模式的配置設定。
- 在 SPARK-53192 中，總是將 DataSource 快取至 Spark Connect 計畫快取中。
- SPARK-51813 新增了一個不可為 Null 的 DefaultCachedBatchKryoSerializer，以避免在 DefaultCachedBatch 的序列化/反序列化過程中傳播 null
- SPARK-52904重新套用「[SC-202233][python] 啟用 convertToArrowArrayS...
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SPARK-53253 修正註冊類型的 UDF
SQL_SCALAR_ARROW_ITER_UDF - SPARK-53243 列出 Arrow 節點中支援的評估類型
- SPARK-53130 修正排序字串類型的行為
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SPARK-53003 支援
stripSparkStringUtils - SPARK-51902 同步 OSS：強制執行資料表插入時的檢查限制
- SPARK-52047 針對不支援的繪圖類型引發 PySparkValueError
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SPARK-53004 支援
abbreviateSparkStringUtils - SPARK-53066 改善 EXPLAIN DSv2 Join 下推的輸出
- SPARK-30848 從 TreeNode 中刪除 productHash
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SPARK-53046 使用 Java
readAllBytes而不是IOUtils.toByteArray -
火花-53206 使用
SparkFileUtils.move代替com.google.common.io.Files.move - SPARK-53066 改善 EXPLAIN DSv2 Join 下推的輸出
- 火花-53069修正具有虛擬資料行系列的不正確狀態存放區指標
- SPARK-52904 預設啟用 convertToArrowArraySafely [17.x]
- SPARK-52821 新增 int-DecimalType> pyspark udf 傳回類型強制
- SPARK-51562新增
time功能 - SPARK-52971限制閒置 Python 工作執行緒佇列大小數量
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SPARK-53057 支援
sizeOf和SparkFileUtilsJavaUtils - SPARK-53040禁止遞迴 CTE 中最頂層 CTE 的自我參照
- SPARK-53104 引入 ansi_mode_context 以避免每次 API 呼叫時進行多次配置檢查
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SPARK-47547 新增
BloomFilterV2 並設為默認 -
SPARK-53098
DeduplicateRelations當舊的ExprId仍存在於輸出中時，不應重新映射表達式。 -
SPARK-53049 支援
toString在SparkStreamUtils - SPARK-53062 支援 在
deleteQuietly和SparkFileUtils中 - SPARK-53070 支援在
is(Not)?Empty - SPARK-53020 JPMS 引數也應該套用至非 SparkSubmit 流程
- SPARK-52968 發布額外的狀態存儲指標
- SPARK-52975 簡化下推聯結 SQL 中的欄位名稱
- SPARK-52926 已新增 SQLMetric 用於計算遠端結構描述擷取的時間持續時間。
- SPARK-53059 Arrow UDF 無需依賴 pandas
- SPARK-52646 避免在 ANSI 模式下發生 CAST_INVALID_INPUT
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SPARK-52622 避免在 ANSI 模式下 CAST_INVALID_INPUT
DataFrame.melt - SPARK-52985 在比較運算子中引發 pandas numpy 運算元的 TypeError
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SPARK-52580 避免在 ANSI 模式下出現 CAST_INVALID_INPUT
replace - SPARK-52549停用視窗函數和排序中的遞迴 CTE 自我參照。
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SPARK-52895 不要添加重複元素在
resolveExprsWithAggregate - SPARK-50748 修正作業中斷時發生的競態條件問題
- SPARK-52737 在列出應用程式時，將下推述詞和應用程式數量傳遞給 FsHistoryProvider
- SPARK-53018 ArrowStreamArrowUDFSerializer 應該遵循參數arrow_cast
- SPARK-53013 修正使用 Arrow 優化的 Python UDTF 在橫向聯結中無法返回任何資料列的問題
- SPARK-51834 同步 OSS：支援端對端表約束添加/刪除約束的更改
- SPARK-52921 指定 UnionExec 的 outputPartitioning，以取得與子運算子相同的輸出分區
- SPARK-52908 防止迭代器變數名稱與 AST 路徑根中的標籤名稱衝突
- SPARK-52954 Arrow UDF 支援傳回類型轉換
- SPARK-52925 傳回 rCTEs 中錨點自我參照的正確錯誤訊息
- SPARK-52889 實作 current_time 函數於 PySpark 中
- SPARK-52675 中斷測試中懸掛的 ML 處理程序
- Spark-52959 支援 Arrow 優化的 Python UDTF 中的 UDT
- SPARK-52962 BroadcastExchangeExec 不應重設計量
- SPARK-52956 合併專案時保留別名中繼資料
- SPARK-52890 在 PySpark 中實現 to_time 和 try_to_time 函數
- SPARK-52888 在 PySpark 中實現 make_time 函數
- SPARK-52892 支援 PySpark 中的時、分、秒函數中的 TIME功能
- SPARK-52837 支援 pyspark 中的 TimeType
- SPARK-52023 修復從 udaf 返回的 Option[Product] 發生的資料損壞/段錯誤
- SPARK-52955 將 WindowResolution.resolveOrder 和 WindowResolution.resolveFrame 的傳回類型變更為 WindowExpression
- SPARK-52166 新增對 PipelineEvents 的支援
- SPARK-51834 修復：從 toDDL 中刪除 valid
- SPARK-52735 修正 SQL UDF 的遺漏錯誤狀況條件
- SPARK-51834 同步 OSS 支援約束的端對端建立/替代表格
- SPARK-51834 同步 OSS 更新 ResolvedIdentifier 不適用呼叫
- 支援 SPARK-52929 的 MySQL 和 SQLServer 連接器進行 DSv2 Join 推送
- SPARK-52448 新增簡化的 Struct Expression.Literal
- SPARK-52882於 Scala 中實作 current_time 函數
- Spark-52905 視窗的 Arrow UDF
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SPARK-52876 修正
buffer中的拼字錯誤，用body替換ChunkFetchSuccess.toString - SPARK-52883 在 Scala 中實作 to_time 和 try_to_time 函數
- SPARK-52751 不要急於驗證欄位名稱
- SPARK-52791 修正推斷第一個元素為空值的 UDT 時發生的錯誤
- SPARK-52686 應該只在沒有重複項時解決
- SPARK-52881 在 Scala 中實現 make_time 函數
- SPARK-52919 修正 DSv2 連接下推，以使用先前已別名的列
- Spark-52866新增對
try_to_date的支援 - SPARK-52846 在 JDBCRDD 中新增一個度量，用來測量擷取結果集所需的時間
- SPARK-52859 新增 SparkSystemUtils trait
- SPARK-52823 支援 Oracle 連接器的 DSv2 Join 下推支援
- SPARK-52165設置管線專案的基礎框架
- SPARK-52869 將 FrameLessOffsetWindowFunction 的驗證功能新增至 validateResolvedWindowExpression，以便在單次分析器中重複使用
- 火花-52885 在 Scala 中實作 TIME 類型的小時、分鐘和秒函數
- SPARK-52903 在 LCA 解析之前修剪非頂層別名
- SPARK-52832 修正 JDBC 方言識別碼括引號問題
-
SPARK-52870 在
FOR語句中正確引用變數名稱 -
Spark-52859新增
SparkSystemUtils特質 -
SPARK-52900 使用於
SparkStringUtils.stringToSeqFsHistoryProvider - SPARK-52809 不要在任務完成監聽器中保留所有分區的讀取器和迭代器引用，以進行指標更新。
- SPARK-52815改進以提升對的支持
SparkClassUtils - SPARK-52795 在狀態存放區日誌中包含 runId
- SPARK-52779 在 Connect 中支援 TimeType 文字
- SPARK-52899 修正 QueryExecutionErrorsSuite 測試以重新註冊 H2Dialect
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Spark-52862 修正空值檢查的問題
Decimal('NaN') - SPARK-52214 用於彙總的 Arrow UDF
- Spark-52787 對於執行時間和檢查點區域進行串流執行目錄的重組
- SPARK-51564 12 小時時鐘格式中的 TIME 解析
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Spark-52859新增
SparkSystemUtils特質 - SPARK-51562新增
time功能 - SPARK-52850 如果是恆等函數則跳過呼叫轉換
- SPARK-52863 清理舊版 pandas 的程式碼路徑
- SPARK-52516 在前進至 ParquetPartitionReaderFactory 中的下一個檔案後，不要保留前一個 iterator 參考。
-
火花-52848 避免將 TIME/TIMESTAMP 轉換為 DECIMAL 時進行類型轉換到
Double -
SPARK-52770支持在連接原型中
TIME類型 - SPARK-52842 單次通過分析器的新功能和錯誤修正
- SPARK-52620 支援將 TIME 類型轉換為 DECIMAL
- 火花-52783 重構 windowFunction 驗證邏輯從 checkAnalysis 中，以便在單次分析器中重複使用
- SPARK-51695 同步 OSS 建立/取代/變更資料表，以透過 DSv2 取得唯一約束
- SPARK-51695 透過 DSv2 同步 OSS 刪除約束條件
- SPARK-52824 CheckpointFileManager 錯誤分類
- SPARK-52829 修正 LocalDataToArrowConversion.convert 以正確處理空列
- Spark-52811 進行 ArrowTableToRowsConversion.convert 的最佳化以提升其效能
- SPARK-52796 最佳化 LocalDataToArrowConversion.convert 以改善效能
- SPARK-51695 同步 OSS Alter Table Add Constraint 語法變更解析器修改
- SPARK-52619 將 TimeType 轉換為 IntegralType
- SPARK-52187 引入 DSv2 的 Join 下推功能
- SPARK-52782 在日期時間的 +/- 運算傳回 NULL 並包含 NULL
- SPARK-51695 引入資料表限制條件解析器變更（CHECK、PK、FK）
- SPARK-52808 應該為正數
- SPARK-52776 請勿分割 ProcfsMetricsGetter 中的命令欄位
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SPARK-52793 支援
isUnixo.a.s.util.Utils -
SPARK-52792 移除
commons-lang3依賴network-common -
SPARK-52797採用
Utils.isWindows而不是重新評估PythonWorkerFactory - SPARK-52784 在 WindowFrameTypeCoercion.createBoundaryCast 中新增 TimeZoneAware 轉換
- SPARK-52725 延遲資源配置檔管理員初始化，直到插件載入為止
- SPARK-52565 在其他排序順序運算式之前強制執行條件排序解析
- SPARK-52740 修正 HDFSBackedStateStoreProvider 中在檢查點格式版本為 >=2 時存取 StateStoreConf.sqlConf 的 NPE 問題
- SPARK-52673 將 grpc RetryInfo 處理新增至 Spark Connect 重試策略
- SPARK-52724 增強廣播連接 OOM 錯誤處理，支援 SHUFFLE_MERGE 提示詞
- SPARK-52781修復 internal.py 中的 dtyeps 拼寫錯誤
- SPARK-52730 將基礎驅動程式和資料庫版本儲存在 JDBCRDD 中
- SPARK-52727 重構視窗解析的方式，以便在單次分析器中重複使用
- SPARK-52695 xml 檔案格式的使用者定義類型寫入支持
- SPARK-52722 廢棄 JdbcRDD 類別
- SPARK-51695 引入資料表限制條件解析器變更（CHECK、PK、FK）
- SPARK-52763 支援時間相減
- SPARK-52768 修復 pandas/series.py 中的拼寫錯誤「moveing」
- SPARK-52730 將基礎驅動程式和資料庫版本儲存在 JDBCRDD 中
-
SPARK-52694 新增
o.a.s.sql.Encoders#udtAPI - SPARK-52720 修正 ANSI 下 float32 類型擴展的問題
add/ - SPARK-52723 伺服器端欄位名稱驗證
- SPARK-52760 修正 ANSI 下 float32 類型加寬的問題
sub/ -
SPARK-52738 支援在基礎緩衝區為某種類型的
UnsafeRow時，使用 UDAF 彙總 TIME 類型。 - SPARK-52704 簡化 TextBasedFileFormats 中 SQLConf 與檔案格式選項之間的互操作
- SPARK-52706 修正解析器中的不一致並重構原始類型
- SPARK-52718 修正 ANSI 下 float32 類型擴展的問題
rmod/ - SPARK-52736 修復 pyspark/pandas/generic.py 中的拼寫錯誤「moveing」
Azure Databricks ODBC/JDBC 驅動程序支援
Databricks 支援過去 2 年發行的 ODBC/JDBC 驅動程式。 下載最近釋出的驅動程式並升級（下載 ODBC、JDBC）。
維護更新
請參閱 Azure Databricks Runtime 17.2 維護更新。
系統環境
- 作業系統：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
已安裝的 Python 程式庫
| 圖書館 | 版本 | 圖書館 | 版本 | 圖書館 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 標註類型 | 0.7.0 | 安尼奧 | 4.6.2 | argon2-cffi | 21.3.0 |
| Argon2-CFFI綁定 | 21.2.0 | 箭頭 | 1.3.0 | asttokens | 2.0.5 |
| astunparse | 1.6.3 | 非同步 LRU | 2.0.4 | 屬性 | 24.3.0 |
| 自動指令 | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 | Azure 核心功能 (azure-core) | 1.34.0 |
| azure-identity（Azure 身份驗證服務） | 1.20.0 | azure-mgmt-core | 1.5.0 | azure-mgmt-web | 8.0.0 |
| azure-storage-blob | 12.23.0 | 微軟 Azure 儲存檔案資料湖 (Azure Storage File Data Lake) | 12.17.0 | Babel編譯器 | 2.16.0 |
| backports.tarfile | 1.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 | 黑色 | 24.10.0 |
| 漂白劑 | 6.2.0 | 閃爍器 | 1.7.0 | boto3 | 1.36.2 |
| botocore（AWS的Python程式庫） | 1.36.3 | 緩存工具 | 5.5.1 | certifi | 2025年1月31日 |
| cffi | 1.17.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer（字符集正規化器） | 3.3.2 |
| 點選 | 8.1.7 | cloudpickle（Python 程式庫） | 3.0.0 | 通訊 | 0.2.1 |
| 「contourpy」 | 1.3.1 | 加密 | 43.0.3 | 騎車者 | 0.11.0 |
| Cython | 3.0.12 | Databricks 開發人員工具集 (SDK) | 0.49.0 | dbus-python | 1.3.2 |
| debugpy | 1.8.11 | 裝飾項目 | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 |
| Deprecated | 1.2.13 | distlib | 0.3.9 | 將Docstring轉換為Markdown | 0.11 |
| 執行中 | 0.8.3 | 面向概觀 | 1.1.1 | fastapi | 0.115.12 |
| fastjsonschema | 2.21.1 | 文件鎖 | 3.18.0 | fonttools (字體工具庫) | 4.55.3 |
| fqdn | 1.5.1 | fsspec | 2023.5.0 | gitdb | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.43 | 谷歌API核心 | 2.20.0 | google-auth（谷歌身份驗證） | 2.40.0 |
| 谷歌雲核心 | 2.4.3 | Google雲端儲存（Google Cloud Storage） | 3.1.0 | 谷歌-CRC32C | 1.7.1 |
| Google可續媒體 | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 | grpcio | 1.67.0 |
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| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 | IDNA | 3.7 |
| importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.4.0 | 變調 | 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 | 0.6.1 | iso持續時間 | 20.11.0 | jaraco.context | 5.3.0 |
| 賈拉科.functools | 4.0.1 | 賈拉科.text | 3.12.1 | 絕地武士 | 0.19.2 |
| Jinja2 | 3.1.5 | jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.4.2 |
| json5 | 0.9.25 | json指標 | 3.0.0 | jsonschema | 4.23.0 |
| jsonschema-specifications | 2023年7月1日 | Jupyter 事件 | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
| jupyter 客戶端 | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_server (Jupyter 伺服器) | 2.14.1 |
| jupyter_server_terminals | 0.4.4 | 木星實驗室 | 4.3.4 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets（JupyterLab 元件） | 1.0.0 | jupyterlab伺服器 | 2.27.3 | kiwisolver（開源程式庫） | 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-inline | 0.1.7 | 麥卡貝 | 0.7.0 | mdurl | 0.1.0 |
| 米斯圖恩 | 2.0.4 | mlflow-skinny | 3.0.1 | mmh3 | 5.1.0 |
| more-itertools | 10.3.0 | MSAL | 1.32.3 | MSAL 延伸模組 | 1.3.1 |
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| 筆記本 | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 | numpy（數值計算套件） | 2.1.3 |
| oauthlib | 3.2.2 | 開放遙測-API | 1.32.1 | opentelemetry-sdk（OpenTelemetry 軟體開發工具包） | 1.32.1 |
| OpenTelemetry語意規範 | 0.53b1 | 覆寫 | 7.4.0 | 包裝 | 24.2 |
| 熊貓 | 2.2.3 | pandocfilters (潘多克過濾器) | 1.5.0 | 帕爾索 | 0.8.4 |
| 路徑規格 (pathspec) | 0.10.3 | 替罪羊 | 1.0.1 | pexpect (一個用於程序自動化和測試的軟體庫) | 4.8.0 |
| 枕頭 | 11.1.0 | 管道 | 25.0.1 | platformdirs | 3.10.0 |
| plotly（數據可視化工具） | 5.24.1 | Pluggy（外掛管理工具） | 1.5.0 | prometheus_client | 0.21.0 |
| prompt-toolkit（提示工具組） | 3.0.43 | proto-plus | 1.26.1 | 協議緩衝區 (Protocol Buffers) | 5.29.4 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | pyarrow | 19.0.1 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1 模組 | 0.2.8 | 皮科洛 | 0.0.71 | pycparser（Python 的 C 語法分析器） | 2.21 |
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| Pygments | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.9.0 |
| PyJWT | 2.10.1 | pyodbc | 5.2.0 | pyparsing（Python 字符串解析库） | 3.2.0 |
| 派賴特 | 1.1.394 | pytest | 8.3.5 | python-dateutil | 2.9.0.post0 |
| python-json-logger (Python JSON 日誌記錄器) | 3.2.1 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-服務器 | 1.12.0 |
| pytoolconfig | 1.2.6 | pytz（Python 的時區計算函式庫） | 2024.1 | PyYAML | 6.0.2 |
| pyzmq | 26.2.0 | 參考 | 0.30.2 | 要求 | 2.32.3 |
| rfc3339-驗證器 | 0.1.4 | rfc3986-驗證器 | 0.1.1 | 富 | 13.9.4 |
| 繩索 | 1.12.0 | rpds-py | 0.22.3 | RSA加密算法 | 4.9.1 |
| s3transfer | 0.11.3 | scikit-learn（機器學習套件） | 1.6.1 | scipy科學計算庫 | 1.15.1 |
| 海上出生 | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | setuptools | 74.0.0 |
| 六 | 1.16.0 | SMMAP | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 |
| SortedContainers | 2.4.0 | 湯篩 | 2.5 | sqlparse（資料庫語法解析器） | 0.5.3 |
| ssh-import-id | 5.11 | 堆疊資料 | 0.2.0 | Starlette | 0.46.2 |
| statsmodels (統計模型庫) | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 | 堅韌性 | 9.0.0 |
| 結束了 | 0.17.1 | threadpoolctl | 3.5.0 | tinycss2 | 1.4.0 |
| tokenize_rt | 6.1.0 | 湯姆利 | 2.0.1 | 龍捲風 | 6.4.2 |
| Traitlets | 5.14.3 | typeguard (類型保護) | 4.3.0 | 「types-python-dateutil」 | 2.9.0.20241206 |
| typing_extensions | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 | ujson | 5.10.0 |
| 無人值守升級 | 0.1 | uri 模板 | 1.3.0 | urllib3 | 2.3.0 |
| uvicorn | 0.34.2 | virtualenv | 20.29.3 | 瓦德利布 | 1.3.6 |
| wcwidth（字符寬度函數） | 0.2.5 | 網頁顏色 | 24.11.1 | 網路編碼 | 0.5.1 |
| WebSocket 客戶端 | 1.8.0 | 何謂補丁 | 1.0.2 | Wheel | 0.45.1 |
| widgetsnbextension | 3.6.6 | 包裹著 | 1.17.0 | yapf | 0.40.2 |
| 拉鏈 | 3.21.0 |
已安裝的 R 程式庫
R 函式庫將從 2025-03-20 的 Posit Package Manager CRAN 快照安裝。
| 圖書館 | 版本 | 圖書館 | 版本 | 圖書館 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 箭頭 | 19.0.1 | askpass（要求密碼） | 1.2.1 | assertthat (一個用於斷言測試的函數庫) | 0.2.1 |
| backports（回溯移植） | 1.5.0 | 基礎映像 | 4.4.2 | base64enc | 0.1-3 |
| bigD | 0.3.0 | bit | 4.6.0 | 64位元 | 4.6.0-1 |
| 位元運算 | 1.0-9 | blob | 1.2.4 | 靴子 | 1.3-30 |
| 釀製 | 1.0-10 | 布里奧 | 1.1.5 | 掃帚 | 1.0.7 |
| bslib | 0.9.0 | 卡榭姆 | 1.1.0 | 卡爾 | 3.7.6 |
| caret | 7.0-1 | cellranger (細胞測序工具) | 1.1.0 | 時序 (chron) | 2.3-62 |
| 類別 | 7.3-22 | 命令行界面 (CLI) | 3.6.5 | 剪輯器 | 0.8.0 |
| 時鐘 | 0.7.2 | 叢集 | 2.1.6 | codetools | 0.2-20 |
| 色彩空間 | 2.1-1 | 通用標記 | 1.9.5 | 編譯器 | 4.4.2 |
| config | 0.3.2 | 糾結 | 1.2.0 | cpp11 | 0.5.2 |
| 蠟筆 | 1.5.3 | 憑證 | 2.0.2 | curl (Unix指令) | 6.4.0 |
| 資料表格 (data.table) | 1.17.0 | 數據集 | 4.4.2 | DBI | 1.2.3 |
| dbplyr | 2.5.0 | 說明 | 1.4.3 | devtools | 2.4.5 |
| 示意圖 | 1.6.5 | diffobj | 0.3.5 | 摘要 | 0.6.37 |
| 向下照明 | 0.4.4 | dplyr資料處理套件 | 1.1.4 | dtplyr | 1.3.1 |
| e1071 | 1.7-16 | 省略符號 | 0.3.2 | 評估 | 1.0.3 |
| 粉絲 | 1.0.6 | 顏色 | 2.1.2 | fastmap（快速映射） | 1.2.0 |
| fontawesome | 0.5.3 | 尚未提供所需背景詳情來翻譯"forcats"，如果是專有名詞或特定術語，可以保留原文。 | 1.0.0 | foreach | 1.5.2 |
| 外來 | 0.8-86 | 鍛造 | 0.2.0 | fs | 1.6.5 |
| 未來 | 1.34.0 | 未來應用 (future.apply) | 1.11.3 | 漱口 | 1.5.2 |
| 泛型 | 0.1.4 | 格特 | 2.1.4 | ggplot2 | 3.5.1 |
| gh | 1.4.1 | git2r | 0.35.0 | gitcreds | 0.1.2 |
| glmnet | 4.1-8 | 全域變數 | 0.18.0 | 膠水 | 1.8.0 |
| Google 雲端硬碟 | 2.1.1 | googlesheets4 | 1.1.1 | 戈爾（Gower） | 1.0.2 |
| 圖形 | 4.4.2 | grDevices | 4.4.2 | 格線 | 4.4.2 |
| gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 | gt | 0.11.1 |
| gtable | 0.3.6 | 安全帽 | 1.4.1 | 庇護所 | 2.5.4 |
| 更高 | 0.11 | 如果 "hms" 是一個專有名詞、縮寫或具有特殊意涵的術語，則需要確保對其進行適當的翻譯或說明。 | 1.1.3 | HTML工具 | 0.5.8.1 |
| htmlwidgets（網頁小工具） | 1.6.4 | httpuv | 1.6.15 | httr | 1.4.7 |
| httr2 | 1.1.1 | 身份識別碼 | 1.0.1 | ini | 0.3.1 |
| 伊普雷德 | 0.9-15 | 等高帶 (isoband) | 0.2.7 | 迭代器 | 1.0.14 |
| jquerylib | 0.1.4 | JSONLITE | 1.9.1 | 多汁果汁 | 0.1.0 |
| KernSmooth | 2.23-22 | 針織機 | 1.50 | 標記 | 0.4.3 |
| 稍後 | 1.4.1 | 晶格 | 0.22-5 | 熔岩 | 1.8.1 |
| 生命週期 | 1.0.4 | 保留原名 "listenv" 並附加描述 (if necessary based on context, otherwise just retain "listenv") | 0.9.1 | 潤滑劑 | 1.9.4 |
| 馬格里特爾 | 2.0.3 | Markdown | 1.13 | 質量 | 7.3-60.0.1 |
| 矩陣 | 1.6-5 | 記憶化 | 2.0.1 | 方法 | 4.4.2 |
| mgcv | 1.9-1 | 默劇 | 0.13 | 迷你用戶界面 | 0.1.1.1 |
| mlflow | 2.20.4 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | 模型師 | 0.1.11 |
| 孟塞爾 | 0.5.1 | nlme | 3.1-164 | nnet | 7.3-19 |
| numDeriv (數值導數) | 2016年8月-2017年1月 | openssl | 2.3.3 | 並行 | 4.4.2 |
| 並行地 | 1.42.0 | 柱子 | 1.11.0 | pkgbuild | 1.4.6 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgdown | 2.1.1 | pkgload | 1.4.0 |
| 普洛格爾 | 0.2.0 | 普利爾 | 1.8.9 | 讚美 | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.2.0 | pROC | 1.18.5 | 流程x | 3.8.6 |
| prodlim | 2024.06.25 | 視覺分析工具 Profvis | 0.4.0 | 進展 | 1.2.3 |
| progressr | 0.15.1 | 承諾 | 1.3.2 | 原型 | 1.0.0 |
| Proxy | 0.4-27 | 附註 | 1.9.0 | purrr | 1.0.4 |
| R6 | 2.6.1 | 拉格 | 1.3.3 | 隨機森林 (randomForest) | 4.7-1.2 |
| rappdirs | 0.3.3 | rcmdcheck | 1.4.0 | RColorBrewer | 1.1-3 |
| Rcpp | 1.0.14 | RcppEigen | 0.3.4.0.2 | 可反應的 | 0.4.4 |
| reactR | 0.6.1 | Readr | 2.1.5 | readxl（讀取Excel檔案） | 1.4.5 |
| 食譜 | 1.2.0 | 復賽 | 2.0.0 | Rematch 2 | 2.1.2 |
| 遙控器 | 2.5.0 | 雷普雷克斯 | 2.1.1 | reshape2 | 1.4.4 |
| rlang | 1.1.6 | rmarkdown（R程式碼標記語言） | 2.29 | 羅德布克 | 1.3-26 |
| roxygen2 | 7.3.2 | rpart（R語言中的一個統計計算和機器學習模組） | 4.1.23 | rprojroot | 2.0.4 |
| Rserve | 1.8-15 | RSQLite | 2.3.9 | rstudioapi | 0.17.1 |
| r版本 | 2.1.2 | RVEST | 1.0.4 | 薩斯 | 0.4.9 |
| 磅秤 | 1.3.0 | 擇選器 (selectr) | 0.4-2 | 會議資訊 | 1.2.3 |
| 圖形 | 1.4.6.1 | 閃亮 | 1.10.0 | sourcetools | 0.1.7-1 |
| sparklyr | 1.9.1 | SparkR | 4.0.0 | sparsevctrs | 0.3.1 |
| 空間 | 7.3-17 | splines | 4.4.2 | sqldf | 0.4-11 |
| SQUAREM | 2021.1 | 統計數據 | 4.4.2 | 統計數據4 | 4.4.2 |
| 斯特林吉 | 1.8.7 | "stringr" 是 R 語言中的一個處理字串操作的函式庫。 | 1.5.1 | 生存 | 3.5-8 |
| 自信 | 5.17.14.1 | sys | 3.4.3 | 系統字體 | 1.2.1 |
| tcltk（程式設計工具包） | 4.4.2 | testthat(測試工具) | 3.2.3 | 文字排版 | 1.0.0 |
| tibble | 3.3.0 | tidyr | 1.3.1 | tidyselect | 1.2.1 |
| tidyverse（整潔世界） | 2.0.0 | 時間更動 | 0.3.0 | 時間與日期 | 4041.110 |
| 蒂尼特克斯 | 0.56 | 工具 | 4.4.2 | tzdb | 0.5.0 |
| urlchecker (URL 檢查工具) | 1.0.1 | usethis | 3.1.0 | utf8 | 1.2.6 |
| 實用工具 | 4.4.2 | 全域唯一識別碼 (UUID) | 1.2-1 | V8 | 6.0.2 |
| VCTRS | 0.6.5 | viridisLite | 0.4.2 | vroom | 1.6.5 |
| 瓦爾多 | 0.6.1 | 觸鬚 | 0.4.1 | withr代碼庫 (assuming withr refers to a specific codebase or library, use context to clarify) | 3.0.2 |
| xfun | 0.51 | xml2 | 1.3.8 | xopen | 1.0.1 |
| xtable | 1.8-4 | YAML | 2.3.10 | 齊奧特 | 0.1.0 |
| 壓縮檔 | 2.3.2 |
已安裝的 Java 和 Scala 連結庫 （Scala 2.13 叢集版本）
| 群組識別碼 | 文物識別碼 | 版本 |
|---|---|---|
| 安特爾 | 安特爾 | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-用戶端 | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-自動擴展 | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront (雲端前端 Java SDK) | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch（雲端搜索） | 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 Java SDK的CodeDeploy模組) | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.12.638 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK 配置 | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect (AWS Java 軟體開發套件 - 直接連接) | 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 for ElastiCache (AWS Java SDK 用於 ElastiCache) | 1.12.638 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK Elasticbeanstalk（AWS Java 軟體開發套件，Elasticbeanstalk） | 1.12.638 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK 彈性負載平衡 (aws-java-sdk-elasticloadbalancing) | 1.12.638 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK 彈性轉碼器 (aws-java-sdk-elastictranscoder) | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier (AWS Java 軟體開發工具包 - Glacier) | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glue（AWS 繫結程式庫） | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.12.638 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK 匯入匯出 | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis（AWS Java 開發工具包-Kinesis） | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms (AWS Java 軟體開發工具包 - KMS) | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs (Amazon Java SDK 日誌) | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning（AWS Java SDK 機器學習） | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift (Amazon Web Services 的 Redshift Java 軟體開發工具包) | 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 的 SQS 模組 | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway (AWS Java SDK 儲存閘道) | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.12.638 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK 支援 (aws-java-sdk-support) | 1.12.638 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-程式庫 | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces（AWS Java SDK 工作空間） | 1.12.638 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.12.638 |
| com.clearspring.analytics | 串流 | 2.9.8 |
| com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
| com.databricks | databricks-sdk-java | 0.27.0 |
| com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
| com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.13 | 0.4.15-11 |
| com.esotericsoftware | 冷凍陰影技術 (kryo-shaded) | 4.0.3 |
| com.esotericsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | 同學 | 1.5.1 |
| com.fasterxml.jackson.core | 傑克遜註釋 | 2.18.2 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-core (資料處理核心) | 2.18.2 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.18.2 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor (一個用於CBOR數據格式的Java庫) | 2.18.2 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-yaml (Jackson資料格式-YAML) | 2.15.2 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | 傑克遜-數據類型-喬達 | 2.18.2 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-jsr310（Jackson數據類型JSR310） | 2.18.2 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer（Jackson模組-Paranamer） | 2.18.2 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.13 | 2.18.2 |
| com.github.ben-manes.caffeine | 咖啡因 | 2.9.3 |
| com.github.blemale | scaffeine_2.13 | 4.1.0 |
| com.github.fommil | jniloader | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | 原生引用-java | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | 原生引用-java | 1.1-原住民 |
| com.github.fommil.netlib | 原生系統-Java | 1.1 |
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