Databricks Runtime 10.1 （不支援）
下列版本資訊提供由 Apache Spark 3.2.0 提供的 Databricks Runtime 10.1 和 Databricks Runtime 10.1 Photon 的相關信息。 Databricks 於 2021 年 11 月發行了這些映像。 Photon 處於 公開預覽狀態。
新功能和改善
- 壓縮小型檔案的新 Delta 數據表設定
- Parquet 查詢掃描的新數據列群組計量
- Delta 來源串流查詢的 Trigger.AvailableNow
- Auto Loader 的 Trigger.AvailableNow
- 透過 DataFrame 選項傳遞的 Hadoop 文件系統組態差異支援
- 具狀態串流作業現在支援異步狀態檢查點處理 （公開預覽）
- 具有認證傳遞的 Sparklyr
- Databricks 公用程式數據摘要精確度控制 （公開預覽）
- Azure Databricks Notebook 現在可以與 IPython 核心搭配使用
- Spark SQL 中的新函式
壓縮小型檔案的新 Delta 數據表設定
Delta 數據表屬性delta.autoOptimize.autoCompact現在除了 和 的現有值之外，還接受 和 legacyfalse的新值autotrue。 當設定為 auto （建議）時，自動壓縮會使用較佳的預設值，例如將 32 MB 設定為目標檔案大小（雖然預設行為在未來可能會變更）。 當設定為 legacy 或 true時，自動壓縮會使用 128 MB 作為目標檔案大小。
您可以 spark.databricks.delta.autoCompact.enabled 設定為 auto、 legacy或 true 啟用所有 Delta 資料表的自動壓縮，而不是設定個別資料表的這個屬性。 此設定優先於目前工作階段期間的相關資料表屬性。
您可以使用組態來控制 spark.databricks.delta.autoCompact.maxFileSize 自動壓縮的目標檔案大小。
如需自動壓縮的詳細資訊，請參閱 Azure Databricks 上 Delta Lake 的自動壓縮。
Parquet 查詢掃描的新數據列群組計量
使用 Parquet 掃描的查詢現在會在 Spark UI 中呈現數據列群組計量。 這些資料列群組計量如下：
- parquet 數據列群組的總數
- 讀取的 parquet 數據列群組數目
Delta 來源串流查詢的 Trigger.AvailableNow
這項變更支援 Scala 中差異來源串流查詢的新觸發程式類型： Trigger.AvailableNow。 就像 Trigger.Once，它會處理所有可用的數據，然後停止查詢。 不過， Trigger.AvailableNow 提供更佳的延展性，因為數據可以在多個批次中處理，而不是一個批次。 這項變更不會引進新的介面;它會實作現有的Spark API。 此觸發程式也支援 Delta 已支援作為來源的所有速率限制選項。
範例：
spark.readStream
.format("delta")
.option("maxFilesPerTrigger", "1")
.load(inputDir)
.writeStream
.trigger(Trigger.AvailableNow)
.option("checkpointLocation", checkpointDir)
.start()
請參閱什麼是自動載入器？中的涵蓋範圍Trigger.AvailableNow。
Auto Loader 的 Trigger.AvailableNow
Trigger.AvailableNow 是類似於 Trigger.Once的新串流觸發程式模式。 Trigger.Once 處理所有可用的數據，然後停止查詢。 Trigger.AvailableNow 有更好的延展性，因為數據可以在多個批次中處理，而不是一個。 自動載入器現在同時支援 Trigger.AvailableNow Scala 的目錄清單和檔案通知模式。 請參閱什麼是自動載入器？中的涵蓋範圍Trigger.AvailableNow。
透過 DataFrame 選項傳遞的 Hadoop 文件系統組態差異支援
與 Parquet 類似，Delta 現在支援使用 或 讀取或寫入數據表時，從 DataFrameReader 和 DataFrameWriter 選項讀取 Hadoop 檔案系統組態。DataFrameWriter.save(path)DataFrameReader.load(path) 請參閱 設定差異記憶體認證。
具狀態串流作業現在支援異步狀態檢查點處理 （公開預覽）
異步狀態檢查點檢查是一項新功能，可降低具有大型狀態更新之具狀態串流作業的端對端微批次延遲。 請參閱 具狀態查詢的異步狀態檢查點。
具有認證傳遞的 Sparklyr
您現在可以使用sparklyr API，透過認證傳遞來回讀取和寫入雲端記憶體的數據。 此功能僅限於具有單一使用者存取的標準叢集。 請參閱使用 Microsoft Entra ID（先前稱為 Azure Active Directory）認證傳遞（舊版）存取 Azure Data Lake 儲存體。
Databricks 公用程式數據摘要精確度控制 （公開預覽）
用於控制摘要結果精確度的新 precise 參數 dbutils.data.summarize 。 當 precise 設定為 false （預設值），摘要會傳回相異計數、百分位數和頻繁項目計數的近似結果。 當 設定為 true 時 precise ，摘要現在會以完全相同的相異計數和頻繁的專案計數來計算，並具有更精確的百分位數估計值。 請參閱 summarize 命令 （dbutils.data.summarize） 。
Azure Databricks Notebook 現在可以與 IPython 核心搭配使用
您現在可以設定 Azure Databricks 叢集，以使用 IPython 核心來執行 Python 程式代碼。 在 Azure Databricks 上使用 IPython 核心可新增 IPython 顯示和輸出工具的支援。 此外，IPython 核心會擷取筆記本所建立之子進程的 stdout 和 stderr 輸出，讓該輸出包含在筆記本的命令結果中。
如需詳細資訊，請參閱 IPython 核心。
Spark SQL 中的新函式
已新增下列物件和命令，以在 Unity 目錄中使用資料 （預覽版）：
- 外部位置
- ALTER CATALOG
- ALTER CREDENTIAL
- ALTER LOCATION
- CREATE CATALOG
- CREATE LOCATION
- 建立收件者
- 描述目錄
- DESCRIBE CREDENTIAL
- 描述位置
- DROP CATALOG
- DROP CREDENTIAL
- DROP LOCATION
- 清單
- 顯示目錄
- 顯示認證
- 顯示位置
- USE CATALOG
已針對 Delta Sharing（預覽）新增下列命令，可讓您與組織外部的收件者共用唯讀數據：
- 共用
- ALTER SHARE
- CREATE SHARE
- 描述收件者
- 描述共用
- DROP RECIPIENT
- DROP SHARE
- GRANT SHARE
- REVOKE SHARE
- 全部在共享中顯示
- 顯示收件者
- 顯示共用
- 在共享上顯示授與
- 顯示授與給收件者
錯誤修正
- 已修正可能導致查詢失敗
IOException的競爭條件，例如No FileSystem for scheme，或可能會導致修改sparkContext.hadoopConfiguration在查詢中不生效。
連結庫升級
- 升級的 Python 連結庫：
- filelock from 3.0.12 to 3.3.1
- 從 1.8.1 到 1.8.2 的考拉
- 從 5.1.0 到 5.3.0 的繪圖
- 升級的 R 連結庫：
- bslib 從 0.3.0 到 0.3.1
- 從 6.0-88 到 6.0-90 的插入號
- cpp11 從 0.3.1 到 0.4.0
- 從 1.14.0 到 1.14.2 的 data.table
- desc 從 1.3.0 到 1.4.0
- diffobj 從 0.3.4 到 0.3.5
- 摘要從 0.6.27 到 0.6.28
- 泛型從 0.1.0 到 0.1.1
- 從 1.1.0 到 1.1.1 的 hms
- 從 1.34 到 1.36 的針織器
- 從 0.20-44 到 0.20-45 的格子
- 從 1.0.0 到 1.0.1 的生命週期
- 從 1.7.10 到 1.8.0 的 lubridate
- mgcv 從 1.8-37 到 1.8-38
- mime 從 0.11 到 0.12
- 從 1.2.2 到 1.2.3 的 pkgload
- progressr from 0.8.0 to 0.9.0
- 從 1.3.3 到 1.4.0 的 rcmdcheck
- 自 2.0.1 到 2.0.2 的 readr
- 食譜從 0.1.16 到 0.1.17
- 從 2.4.0 到 2.4.1 的 remotes
- rlang 從 0.4.11 到 0.4.12
- 從 1.0.1 到 1.0.2 的rvest
- 閃亮從 1.6.0 到 1.7.1
- stringi 從 1.7.4 到 1.7.5
- 測試從 3.0.4 到 3.1.0
- 從 1.1.3 到 1.1.4
- tinytex from 0.33 to 0.34
- usethis from 2.0.1 to 2.1.2
- 從 0.26 到 0.27 的 xfun
- 升級的 Java 連結庫：
- com.zaxxer.HikariCP，從 3.1.0 到 4.0.3
Apache Spark
Databricks Runtime 10.1 包含 Apache Spark 3.2.0。 此版本包含 Databricks Runtime 10.0 （不支援）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進：
- [SPARK-37037] [SQL]藉由統一 UTF8String 和 ByteArray 的 compareTo 函式來改善位元組陣列排序
- [SPARK-37091] [R] 要包含 Java < 18 的 SystemRequirements
- [SPARK-37041] [SQL]Backport HIVE-15025：HMS 的安全套接字層 （SSL） 支援
- [SPARK-37098] [SQL]改變數據表屬性應該使快取失效
- [SPARK-36992] [SQL]藉由統一 UTF8String 和 ByteArray 的 getPrefix 函式來改善位元組數位排序效能
- [SPARK-37047] [SQL]新增二進位字串的 lpad 和 rpad 函式
- [SPARK-37076] [SQL]明確實作 Scala 2.13 的 StructType.toString
- [SPARK-37075] [SQL]將 UDAF 表達式建置從 sql/catalyst 移至 sql/core
- [SPARK-37084] [SQL]將spark.sql.files.openCostInBytes 設定為 bytesConf
- [SPARK-37088] [PYSPARK][SQL]工作完成接聽程式傳回之後，寫入器線程不得存取輸入
- [SPARK-37069] [SQL]當Hive.getWithoutRegisterFns 無法使用時，正確後援
- [SPARK-37050] [PYTHON]更新 Conda 安裝指示
- [SPARK-37067] [SQL]使用 ZoneId.of（） 來處理 DatetimeUtils 中的時區字串
- [SPARK-35925] [SQL]支援 width-bucket 函式中的 DayTimeIntervalType
- [SPARK-35926] [SQL]新增width_bucket的支援 YearMonthIntervalType
- [SPARK-35973] [SQL]新增命令
SHOW CATALOGS - [SPARK-36922] [SQL]SIGN/SIGNUM 函式應該支援 ANSI 間隔
- [SPARK-37078] [CORE]支援舊的 3 參數接收建構函式
- [SPARK-37061] [SQL]使用內部類別時修正 CustomMetrics
- [SPARK-35918] [AVRO]整合讀取/寫入的架構不相符處理，並增強錯誤訊息
- [SPARK-36871] [SQL]將 CreateViewStatement 遷移至 v2 命令
- [SPARK-36898] [SQL]讓隨機哈希聯結因數設定
- [SPARK-36921] [SQL]支援 ANSI 間隔依據
DIV - [SPARK-36794] [SQL]建置 SEMI/ANTI 隨機哈希聯結的關聯時，忽略重複的聯結索引鍵
- [SPARK-36867] [SQL]修正 GROUP BY 別名的錯誤訊息
- [SPARK-36914] [SQL]在 JDBC 中實作 dropIndex 和 listIndexes （MySQL 方言）
- [SPARK-35531] [SQL]呼叫 getPartitions 時，直接將 Hive 數據表傳遞至 HiveClient，以避免從 HiveTable - CatalogTable -> -> HiveTable 不必要的轉換
- [SPARK-36718] [SQL]只有在我們不複製昂貴的表達式時，才會折疊專案
- [SPARK-37046] [SQL]： 改變檢視不會保留資料行大小寫
- [SPARK-36978] [SQL]InferConstraints 規則應該在存取的巢狀字段上建立 IsNotNull 條件約束，而不是根巢狀類型
- [SPARK-37052] [CORE]當 是 sql Shell 時，Spark 應該只會將 –verbose 自變數傳遞至 main 類別
- [SPARK-37017] [SQL]減少同步處理的範圍，以防止潛在的死結
- [SPARK-37032] [SQL]修正 SQL 參考頁面中中斷的 SQL 語法連結
- [SPARK-36905] [SQL]修正讀取沒有明確數據行名稱的Hive檢視
- [SPARK-36678] 移轉 SHOW TABLES 以預設使用 V2 命令
- [SPARK-36943] [SQL]改善遺漏數據行錯誤訊息的可讀性
- [SPARK-36980] [SQL]使用 CTE 插入支持查詢
- [SPARK-37001] [SQL]默認停用兩個層級的對應，以進行最終哈希匯總
- [SPARK-36970][SQL]手動停用的
date_format函式格式B，讓 Java 17 與 Java 8 相容 - [SPARK-36546] [SQL]依名稱將數位支援新增至等位
- [SPARK-36979] [SQL]將 RewriteLateralSubquery 規則新增至 nonExcludableRules
- [SPARK-36949] [SQL]不允許使用 ANSI 間隔的 Hive 提供者數據表
- [SPARK-36849] [SQL]將UseStatement遷移至 v2 命令架構
- [SPARK-36868] [SQL]將 CreateFunctionStatement 遷移至 v2 命令架構
- [SPARK-36841] [SQL]新增 ansi 語法
set catalog xxx以變更目前的目錄 - [SPARK-36821] [SQL]Make class ColumnarBatch extendable - addendum
- [SPARK-36963] [SQL]將max_by/min_by新增至 sql.functions
- [SPARK-36913] [SQL]在 DS V2 JDBC 中實作 createIndex 和 IndexExists （MySQL 方言）
- [SPARK-36848] [SQL]將 ShowCurrentNamespaceStatement 遷移至 v2 命令架構
- [SPARK-36526] [SQL]DSV2 索引支援：新增 supportsIndex 介面
- [SPARK-36960] [SQL]將 ANSI 間隔值下推篩選至 ORC
- [SPARK-36929] [SQL]拿掉未使用的方法 RemoveSubqueryAliasesSuite#assertEquivalent
- [SPARK-36931] [SQL]支援從 ORC 數據源讀取和寫入 ANSI 間隔
- [SPARK-34980] [SQL]透過 AQE 中的聯集支援聯合分割區
- [SPARK-36809] [SQL]拿掉 DPP 中使用的 InSubqueryExec 廣播
- [SPARK-36813] [SQL][PYTHON]建議加入和 imlement 的基礎結構ps.merge_asof
- [SPARK-36918] [SQL]比較 unionByName 的結構時忽略類型
- [SPARK-36891] [SQL]重構 SpecificParquetRecordReaderBase，並在向量化 Parquet 譯碼上新增更多涵蓋範圍
- [SPARK-36920] [SQL]支援 ANSI 間隔依據
ABS() - [SPARK-36888] [SQL] 新增 sha2 函式的測試案例
- [SPARK-36889][SQL]受 v2 parquet 掃描產生器的尊重
spark.sql.parquet.filterPushdown - [SPARK-36830] [SQL]支援從 JSON 數據源讀取和寫入 ANSI 間隔
- [SPARK-36870] [SQL]引進INTERNAL_ERROR錯誤類別
- [SPARK-36831] [SQL]支援從 CSV 數據源讀取和寫入 ANSI 間隔。
- [SPARK-36550] [SQL]UDF 反映失敗時的傳播原因
- [SPARK-36866] [SQL]將 ANSI 間隔值下推篩選至 parquet
- [SPARK-33832] [SQL]強制扭曲聯結程式代碼簡化和改進
- [SPARK-36642] [SQL]新增 df.withMetadata pyspark API
- [SPARK-35765] [SQL]不同的 aggs 不會重複區分
- [SPARK-36825] [SQL]使用 ANSI 間隔從/到 parquet 檔案讀取/寫入數據框架
- [SPARK-36829] [SQL]重構 collectionOperators 的 NULL 檢查
- [SPARK-32712] [SQL]支援撰寫 Hive 貯體資料表（使用 Hive 哈希的 Hive 檔案格式）
- [SPARK-36797] [SQL]聯集應將巢狀數據行解析為最上層數據行
- [SPARK-36838] [SQL]改善 InSet 產生的程式碼效能
- [SPARK-36683] [SQL]新增內建 SQL 函式：SEC 和 CSC
- [SPARK-36721] [SQL]如果一邊是常值，請簡化布爾等號
- [SPARK-36760] [SQL]新增介面 SupportsPushDownV2Filters
- [SPARK-36652] [SQL]AQE 動態聯結選取不應套用至非等聯結
- [SPARK-36745] [SQL]ExtractEquiJoinKeys 應該傳回聯結索引鍵上的原始述詞
- [SPARK-36107] [SQL]重構第一組 20 個查詢執行錯誤，以使用錯誤類別
- [SPARK-32709] [SQL]支援使用 Hive 哈希撰寫 Hive 貯體資料表 （Parquet/ORC 格式）
- [SPARK-36735] [SQL]調整 DPP 快取關聯的額外負荷
- [SPARK-33832] [SQL]即使引進額外的隨機顯示，也支援優化扭曲聯結
- [SPARK-36822] [SQL]BroadcastNestedLoopJoinExec 應該使用所有條件，而不是非等價條件
- [SPARK-35221] [SQL]新增支持的聯結提示檢查
- [SPARK-36814] [SQL]Make 類別 ColumnarBatch 可擴充
- [SPARK-36663] [SQL]支援 ORC 資料源中僅限數字的數據行名稱
- [SPARK-36751] [SQL][PYTHON][R] 將位/octet_length API 新增至 Scala、Python 和 R
- [SPARK-36733] [SQL]修正當結構有許多欄位時，SchemaPruning 中的效能問題
- [SPARK-36724] [SQL]支援timestamp_ntz作為 SessionWindow 的時間數據行類型
- [SPARK-36556] [SQL]新增 DSV2 篩選
- [SPARK-36687] [SQL][CORE]使用_ERROR後綴重新命名錯誤類別
- [SPARK-35803] [SQL]支援 DataSource V2 CreateTempViewUsing
- [SPARK-36642] [SQL]新增 df.withMetadata：更新數據框架元數據的語法要求
維護更新
請參閱 Databricks Runtime 10.1 維護更新。
系統環境
- 作業系統：Ubuntu 20.04.3 LTS
- Java：Zulu 8.56.0.21-CA-linux64
- Scala：2.12.14
- Python：3.8.10
- R：4.1.1
- Delta Lake：1.0.0
已安裝的 Python 程式庫
| 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| Antergos Linux | 2015.10 （ISO-Rolling） | appdirs | 1.4.4 | argon2-cffi | 20.1.0 |
| async-generator | 1.10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bleach | 3.3.0 | boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 |
| certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 |
| cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.23 | dbus-python | 1.2.16 |
| decorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | distlib | 0.3.3 |
| distro-info | 0.23ubuntu1 | entrypoints | 0.3 | facets-overview | 1.0.0 |
| filelock | 3.3.1 | idna | 2.10 | ipykernel | 5.3.4 |
| ipython | 7.22.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.6.3 |
| jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.0.1 | jsonschema | 3.2.0 | jupyter-client | 6.1.12 |
| jupyter-core | 4.7.1 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 |
| kiwisolver | 1.3.1 | koalas | 1.8.2 | MarkupSafe | 2.0.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | mistune | 0.8.4 | nbclient | 0.5.3 |
| nbconvert | 6.0.7 | nbformat | 5.1.3 | nest-asyncio | 1.5.1 |
| notebook | 6.3.0 | numpy | 1.19.2 | 封裝 | 20.9 |
| pandas | 1.2.4 | pandocfilters | 1.4.3 | parso | 0.7.0 |
| patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Pillow | 8.2.0 | pip | 21.0.1 | plotly | 5.3.0 |
| prometheus-client | 0.10.1 | prompt-toolkit | 3.0.17 | protobuf | 3.17.2 |
| psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 | pyarrow | 4.0.0 |
| pycparser | 2.20 | Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 |
| pyparsing | 2.4.7 | 火熱 | 0.17.3 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 |
| python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2020.5 | pyzmq | 20.0.0 |
| requests | 2.25.1 | requests-unixsocket | 0.2.0 | s3transfer | 0.3.7 |
| scikit-learn | 0.24.1 | scipy | 1.6.2 | seaborn | 0.11.1 |
| Send2Trash | 1.5.0 | setuptools | 52.0.0 | 六次 | 1.15.0 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | tenacity | 8.0.1 |
| terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 | threadpoolctl | 2.1.0 |
| tornado | 6.1 | traitlets | 5.0.5 | 自動升級 | 0.1 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | wheel | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
已安裝的 R 連結庫
R 連結庫會從 2021-10-26 上的 Microsoft CRAN 快照集安裝。
| 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.2.1 |
| base | 4.1.1 | base64enc | 0.1-3 | bit | 4.0.4 |
| bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.2 | boot | 1.3-28 |
| brew | 1.0-6 | brio | 1.1.2 | broom | 0.7.9 |
| bslib | 0.3.1 | cachem | 1.0.6 | callr | 3.7.0 |
| caret | 6.0-90 | cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 |
| class | 7.3-19 | cli | 3.0.1 | clipr | 0.7.1 |
| 叢集 | 2.1.2 | codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-2 |
| commonmark | 1.7 | compiler | 4.1.1 | config | 0.3.1 |
| cpp11 | 0.4.0 | crayon | 1.4.1 | credentials | 1.3.1 |
| curl | 4.3.2 | data.table | 1.14.2 | datasets | 4.1.1 |
| DBI | 1.1.1 | dbplyr | 2.1.1 | 遞減 | 1.4.0 |
| devtools | 2.4.2 | diffobj | 0.3.5 | digest | 0.6.28 |
| dplyr | 1.0.7 | dtplyr | 1.1.0 | e1071 | 1.7-9 |
| 省略符號 | 0.3.2 | evaluate | 0.14 | fansi | 0.5.0 |
| farver | 2.1.0 | fastmap | 1.1.0 | fontawesome | 0.2.2 |
| forcats | 0.5.1 | foreach | 1.5.1 | foreign | 0.8-81 |
| forge | 0.2.0 | fs | 1.5.0 | future | 1.22.1 |
| future.apply | 1.8.1 | 漱口 | 1.2.0 | 泛型 | 0.1.1 |
| 格特 | 1.4.1 | ggplot2 | 3.3.5 | gh | 1.3.0 |
| gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4.1-2 | globals | 0.14.0 |
| glue | 1.4.2 | googledrive | 2.0.0 | googlesheets4 | 1.0.0 |
| gower | 0.2.2 | graphics | 4.1.1 | grDevices | 4.1.1 |
| grid | 4.1.1 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
| gtable | 0.3.0 | 避風港 | 2.4.3 | highr | 0.9 |
| hms | 1.1.1 | htmltools | 0.5.2 | htmlwidgets | 1.5.4 |
| httpuv | 1.6.3 | httr | 1.4.2 | hwriter | 1.3.2 |
| hwriterPlus | 1.0-3 | ids | 1.0.1 | ini | 0.3.1 |
| ipred | 0.9-12 | isoband | 0.2.5 | iterators | 1.0.13 |
| jquerylib | 0.1.4 | jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-20 |
| 針織機 | 1.36 | labeling | 0.4.2 | later | 1.3.0 |
| lattice | 0.20-45 | Lava | 1.6.10 | 生命週期 | 1.0.1 |
| listenv | 0.8.0 | lubridate | 1.8.0 | magrittr | 2.0.1 |
| markdown | 1.1 | MASS | 7.3-54 | 矩陣 | 1.3-4 |
| 備忘 | 2.0.0 | 方法 | 4.1.1 | mgcv | 1.8-38 |
| mime | 0.12 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 |
| 蒙塞爾 | 0.5.0 | nlme | 3.1-152 | nnet | 7.3-16 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 1.4.5 | parallel | 4.1.1 |
| parallelly | 1.28.1 | pillar | 1.6.4 | pkgbuild | 1.2.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.2.3 | plogr | 0.2.0 |
| plyr | 1.8.6 | 讚美 | 1.0.0 | prettyunits | 1.1.1 |
| pROC | 1.18.0 | processx | 3.5.2 | prodlim | 2019.11.13 |
| 進度 | 1.2.2 | progressr | 0.9.0 | promises | 1.2.0.1 |
| proto | 1.0.0 | proxy | 0.4-26 | ps | 1.6.0 |
| purrr | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.5 | R6 | 2.5.1 |
| randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.3 | rcmdcheck | 1.4.0 |
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