Databricks Runtime 14.2 (EoS)
Remarque
La prise en charge de cette version databricks Runtime a pris fin. Pour connaître la date de fin de support, consultez l’historique de fin de support. Pour toutes les versions prises en charge de Databricks Runtime, consultez Notes de publication sur les versions et la compatibilité de Databricks Runtime.
Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 14.2 avec Apache Spark 3.5.0.
Databricks a publié cette version en novembre 2023.
Conseil
Pour afficher les notes de publication des versions de Databricks Runtime qui ont atteint la fin du support (EoS), consultez Fin de support des notes de publication des versions de Databricks Runtime. Les versions EoS de Databricks Runtime ont été supprimées et peuvent ne pas être mises à jour.
Améliorations et nouvelles fonctionnalités
CACHE SELECTsnot désormais ignorés- Comportement de mise en cache amélioré
- Correction de la gestion des fichiers corrompus dans les commandes DML
- Prise en charge du registre de schémas pour les fonctions liées à protobuf et Avro dans les clusters partagés
- Prise en charge de
foreachBatchet deStreamingListener - La concurrence au niveau des lignes est en disponibilité générale et activée par défaut
- Delta Sharing : les destinataires peuvent effectuer des requêtes par lots, CDF et de streaming sur des tables partagées avec des vecteurs de suppression (préversion publique)
- Clone superficiel pour des tables externes Unity Catalog (préversion publique)
- Nouvel algorithme d’affectation de mise en cache du disque
- Ajout de la prise en charge de l’évolution de schéma à
from_avroavec connecteur de registre de schéma - Collecte de statistiques multithread plus rapide
- Filtres pushdown de la source Delta sur les fichiers Delta
- Prise en charge des fonctions scalaires définies par l’utilisateur Scala sur des clusters partagés (préversion publique)
CACHE SELECT est désormais ignoré
La commande SQL CACHE SELECT est désormais ignorée en faveur d’un algorithme de mise en cache amélioré. Consultez Optimisation des performances avec la mise en cache sur Azure Databricks.
Comportement de mise en cache amélioré
Le placement DiskCache par le planificateur Spark dispose désormais d’une attribution de partition plus rapide, d’un meilleur équilibrage pendant la mise à l’échelle automatique du cluster et d’une exécution des requêtes plus cohérente.
Correction de la gestion des fichiers corrompus dans les commandes DML
Les commandes DML DELETE, UPDATEet MERGE INTO ne respectent plus les options de lecture ignoreCorruptFiles et ignoreMissingFiles. Lorsqu’elles rencontrent un fichier non lisible dans un tableau, ces commandes échouent désormais même si ces options sont spécifiées.
Prise en charge du registre de schémas pour les fonctions liées à protobuf et Avro dans les clusters partagés
Vous pouvez maintenant utiliser les fonctions Python from_avro, to_avro, from_protobufet to_protobuf avec le Registre de schémas dans des clusters partagés.
Prise en charge de foreachBatch et de StreamingListener
Vous pouvez désormais utiliser les API foreachBatch() et StreamingListener dans les clusters partagés. Consultez Utiliser foreachBatch pour écrire dans des récepteurs de données arbitraires et Surveillance des requêtes de Structured Streaming sur Azure Databricks.
La concurrence au niveau des lignes est en disponibilité générale et activée par défaut
L’accès concurrentiel au niveau des lignes réduit les conflits entre les opérations d’écriture simultanées en détectant les modifications au niveau des lignes. La concurrence au niveau des lignes est prise en charge uniquement sur les tables sans partitionnement dont font partie les tables avec clustering liquide. La concurrence au niveau des lignes est activée par défaut sur les tables Delta avec les vecteurs de suppression activés. Consultez Conflits d’écriture avec concurrence au niveau des lignes.
Delta Sharing : les destinataires peuvent effectuer des requêtes par lots, CDF et de streaming sur des tables partagées avec des vecteurs de suppression (préversion publique)
Les destinataires Delta Sharing peuvent désormais effectuer des requêtes par lots, CDF et de streaming sur des tables partagées qui utilisent des vecteurs de suppression. Sur Databricks Runtime 14.1, ils peuvent effectuer seulement des requêtes par lots. Consultez les articles Ajouter des tables avec des vecteurs de suppression ou un mappage de colonnes à un partage, Lire des tables avec un mappage de colonnes ou des vecteurs de suppression activés et Lire des tables avec un mappage de colonnes ou des vecteurs de suppression activés.
Clone superficiel pour des tables externes Unity Catalog (préversion publique)
Vous pouvez désormais utiliser un clone superficiel avec des tables externes Unity Catalog. Consultez Clone superficiel pour les tables Unity Catalog.
Nouvel algorithme d’affectation de mise en cache du disque
Le planificateur Spark utilise désormais un nouvel algorithme de mise en cache du disque. L’algorithme améliore l’utilisation du disque et de l’affectation de partitions entre les nœuds, avec une affectation plus rapide au début et après les événements de mise à l’échelle du cluster. Du fait d’une affectation de cache plus stable, la cohérence entre les exécutions est améliorée et la quantité de données déplacées réduite durant les opérations de rééquilibrage.
Ajout de la prise en charge de l’évolution de schéma à from_avro avec connecteur de registre de schéma
Vous pouvez désormais permettre le redémarrage de vos pipelines lorsque des enregistrements ayant évolué sont détectés. Auparavant, si une évolution de schéma se produisait avec le connecteur from_avro, les nouvelles colonnes retournaient null. Consultez Lire et écrire des données Avro en streaming.
Collecte de statistiques multithread plus rapide
La collecte de statistiques est jusqu’à 10 fois plus rapide sur les petits clusters lors de l’exécution de CONVERT TO DELTA ou du clonage à partir de tables Iceberg et Parquet. Consultez Convertir en Delta Lake et Cloner des tables Parquet et Iceberg.
Filtres pushdown de la source Delta sur les fichiers Delta
Pour une meilleure utilisation, les filtres de partition sur les requêtes de streaming de tables Delta font désormais l’objet d’un pushdown vers Delta avant la limitation de débit.
Prise en charge des fonctions scalaires définies par l’utilisateur Scala sur des clusters partagés (préversion publique)
Vous pouvez désormais utiliser des fonctions Scala définies par l’utilisateur sur des clusters Unity Catalog configurés avec le mode d’accès partagé. Consultez Fonctions scalaires définies par l’utilisateur – Scala.
Mises à niveau de la bibliothèque
- Bibliothèques Python mises à niveau :
- fastjsonschema, versions 2.18.0 à 2.19.0
- filelock de la version 3.12.3 à la version 3.12.4
- googleapis-common-protos de la version 1.60.0 à la version 1.61.0
- Bibliothèques R mises à niveau :
- Bibliothèques Java mises à niveau :
Apache Spark
Databricks Runtime 14.2 comprend Apache Spark 3.5.0. Cette version comprend l’ensemble des correctifs et améliorations Spark présentes dans Databricks Runtime 14.1 ainsi que les autres correctifs de bogues et améliorations apportés à Spark, à savoir :
- [SPARK-45592] [DBRRM-624] Rétablir « [SC-146977][SQL] Problème d’exactitude dans AQE avec InMemoryTableScanExec »
- [SPARK-45524] [DBRRM-625] Rétablir « [SC-146319][PYTHON][SQL] Prise en charge initiale…
- [SPARK-45433] [DBRRM-621] Rétablir « [SC-145163][SQL] Correction de l’inférence de schéma CSV/JSON…
- [SPARK-45592] [SC-146977][SQL] Problème d’exactitude dans AQE avec InMemoryTableScanExec
- [SPARK-45354] Rétablir « [SC-143991][SQL] Résolution ascendante des fonctions »
- [SPARK-45680] [TEST-ONLY][SASP-2347][CONNECT] Correction de tests
- [SPARK-45680] [CONNECT] Libération de session
- [SPARK-43380] [SC-146726][ES-897115][SQL] Correction de ralentissement dans la lecture Avro
- [SPARK-45649] [SC-146742][SQL] Unification de l’infrastructure de préparation pour
OffsetWindowFunctionFrame - [SPARK-40820] [SC-146727][PYTHON][SQL] Création de StructType à partir de JSON
- [SPARK-45620] [SC-146225][PYTHON] Correction des API orientées utilisateur en rapport avec les fonctions UDTF Python pour une utilisation de la casse mixte
- [SPARK-45727] [SC-146978][SS] Suppression de mappage non utilisé dans une simulation de propagation de filigrane
- [SPARK-45723] [SC-146890][PYTHON][CONNECT] Les méthodes catalogue évitent la conversion pandas
- [SPARK-45574] [SC-146106][SQL] Ajout de la syntaxe :: comme abréviation pour la conversion (cast)
- [SPARK-45670] [SC-146725][CORE][3.5] SparkSubmit ne prend pas en charge
--total-executor-coreslors du déploiement sur K8s - [SPARK-45661] [SC-146594][SQL][PYTHON] Ajout de toNullable dans StructType, MapType et ArrayType
- [SPARK-45524] [SC-146319][PYTHON][SQL] Prise en charge initiale de l’API de lecture de source de données Python
- [SPARK-45542] [SC-145892][CORE] Remplacement de
setSafeMode(HdfsConstants.SafeModeAction, boolean)parsetSafeMode(SafeModeAction, boolean) - [SPARK-45652] [SC-146641][SQL] SPJ : gestion des partitions d’entrée vides après un filtrage dynamique
- [SPARK-45454] [SC-144846][SQL] Définition du propriétaire par défaut de la table sur current_user
- [SPARK-45554] [SC-146875][PYTHON] Introduction d’un paramètre flexible pour
assertSchemaEqual - [SPARK-45242] [SC-143410][SQL] Utilisation de l’ID DataFrame pour valider sémantiquement CollectMetrics
- [SPARK-45674] [SC-146862][CONNECT][PYTHON] Amélioration du message d’erreur pour les attributs dépendants de JVM sur Spark Connect.
- [SPARK-45646] [SC-146276][SQL] Suppression des variables de temps codées en dur antérieures à Hive 2.0
- [SPARK-43380] [SC-146726][ES-897115][SQL] Correction de ralentissement dans la lecture Avro
- [SPARK-45545] [SC-146484][CORE] Transmission de SSLOptions chaque fois qu’un SparkTransportConf est créé
- [SPARK-45641] [SC-146260][UI] Affichage de l’heure de démarrage de l’application sur AllJobsPage
- [SPARK-40154] [SC-146491][Python][Docs] Correction du niveau de stockage dans Dataframe.cache docstring
- [SPARK-45626] [SC-146259][SQL] Conversion de _LEGACY_ERROR_TEMP_1055 en REQUIRES_SINGLE_PART_NAMESPACE
- [SPARK-45507] [SC-145900][SQL] Correction d’exactitude pour les sous-requêtes scalaires corrélées imbriquées avec des agrégats COUNT
- [SPARK-45619] [SC-146226][CONNECT][PYTHON] Application des métriques observées à l’objet Observation
- [SPARK-45588] [SC-145909][PROTOBUF][CONNECT][MINOR] Amélioration de Scaladoc pour StreamingForeachBatchHelper
- [SPARK-45616] [SC-146120][CORE] Évitement de ParVector, qui ne propage ni ThreadLocals ni SparkSession
- [SPARK-45604] [SC-146105][SQL] Ajout de la vérification LogicalType sur INT64 -> Conversion DateTime sur le lecteur vectorisé Parquet
- [SPARK-44649] [SC-145891][SQL] Le filtre de runtime prend en charge la transmission d’expressions côté création équivalentes
- [SPARK-41674] [SC-128408][SQL] Le filtre d’exécution doit prendre en charge le côté jointure aléatoire multiniveau en tant que côté création de filtre
- [SPARK-45547] [SC-146228][ML] Validation des vecteurs à l’aide d’une fonction intégrée
- [SPARK-45558] [SC-145890][SS] Introduction d’un fichier de métadonnées pour l’opérateur avec état de streaming
- [SPARK-45618] [SC-146252][CORE] Suppression de BaseErrorHandler
- [SPARK-45638] [SC-146251][SQL][Avro] Amélioration de la couverture des tests de conversion décimale
- [SPARK-44837] [SC-146020][SQL] Modification du message d’erreur de la colonne ALTER TABLE ALTER PARTITION
- [SPARK-45561] [SC-146264][SQL] Ajout de conversions appropriées pour TINYINT dans MySQLDialect
- [SPARK-45632] [SC-146255][SQL] Le cache de table doit éviter les ColumnarToRow inutiles lors de l’activation d’AQE
- [SPARK-45569] [SC-145932][SQL] Attribution d’un nom à l’erreur _LEGACY_ERROR_TEMP_2152
- [SPARK-44784] [SC-141015][CONNECT] Tests SBT désormais hermétiques.
- [SPARK-45452] [SC-144836][SQL] Amélioration de
InMemoryFileIndexpour utiliser l’APIFileSystem.listFiles - [SPARK-44735] [SC-146186][SQL] Ajout d’un message d’avertissement lors de l’insertion de colonnes de même nom par ligne qui ne correspondent pas
- [SPARK-45351] [SC-144791][SQL] Remplacement de la valeur par défaut
spark.shuffle.service.db.backendpar ROCKSDB - [SPARK-45553] [SC-145906][PS] Désapprobation de
assertPandasOnSparkEqual - [SPARK-45613] [SC-146022][CORE] Exposition de DeterministicLevel en tant que DeveloperApi
- [SPARK-45549] [SC-145895][CORE] Suppression de
numExistingExecutorsnon utilisé dansCoarseGrainedSchedulerBackend - [SPARK-45609] [SC-146030][CONNECT] Inclusion de SqlState dans le message proto SparkThrowable
- [SPARK-45595] [SC-146037] Exposition de sqlstate dans le message d’erreur
- [SPARK-45628] [SC-146123][ML] Amélioration de
vector_to_arraypour.mllib.linalg.SparseVector - [SPARK-45009] [SC-145884][SQL][FOLLOW UP] Désactivation de la décorrélation dans les conditions de jointure pour le test AQE InSubquery
- [SPARK-45576] [SC-145883][CORE] Suppression des journaux de débogage inutiles dans ReloadingX509TrustManagerSuite
- [SPARK-45485] [SC-145719][CONNECT] Améliorations de l’agent utilisateur : utilisation de la variable d’environnement SPARK_CONNECT_USER_AGENT et inclusion d’attributs spécifiques d’environnement
- [SPARK-45508] [SC-145513][CORE] Ajout de « –add-opens=java.base/jdk.internal.ref=ALL-UNNAMED » pour que la plateforme puisse accéder à Cleaner sur Java 9+
- [SPARK-45595] Rétablir « [SC-146037] Exposition de SQLSTATE dans le message d’erreur »
- [SPARK-45595] [SC-146037] Exposition de SQLSTATE dans le message d’erreur
- [SPARK-45112] Rétablir « [SC-143259][SQL] Utilisation de la résolution basée sur UnresolvedFunction…
- [SPARK-45257] [SC-143411][SQL] Activation par défaut de
spark.eventLog.compress - [SPARK-45586] [SC-145899][SQL] Diminution de la latence du compilateur pour les plans présentant de grandes arborescences d’expressions
- [SPARK-45517] [SC-145691][CONNECT][14.x] Développement de constructeurs d’exceptions supplémentaires pour prendre en charge les paramètres de l’infrastructure d’erreurs
- [SPARK-45581] [SC-145896] SQLSTATE rendu obligatoire.
- [SPARK-45427] [SC-145590][CORE] Ajout des paramètres SSL RPC à SSLOptions et SparkTransportConf
- [SPARK-45261] [SC-143357][CORE] Correction de
EventLogFileWriterspour gérernoneen tant que codec - [SPARK-45582] [SC-145897][SS] Impossibilité d’utiliser l’instance de magasin après un appel de commit dans l’agrégation de streaming en mode sortie
- [SPARK-45562] [SC-145720][SC-144650][SQL] XML : option « rowTag » rendue obligatoire
- [SPARK-45392] [SC-144362][CORE] Remplacement de
Class.newInstance()parClass.getDeclaredConstructor().newInstance() - [SPARK-45433] [SC-145163][SQL] Correction de l’inférence de schéma CSV/JSON lorsque les horodatages ne correspondent pas au timestampFormat spécifié
- [SPARK-45458] [SC-145011][SQL] Conversion d’IllegalArgumentException en SparkIllegalArgumentException dans bitwiseExpressions
- [SPARK-45564] [SC-145735][SQL] Simplification de « DataFrameStatFunctions.bloomFilter » avec l’expression « BloomFilterAggregate »
- [SPARK-45566] [SC-145777][PS] Prise en charge des utilitaires de test de type Pandas pour l’API Pandas sur Spark
- [SPARK-45498] [SC-145509][CORE] Suivi : non prise en compte de l’achèvement des tâches de l’ancienne phase…
- [SPARK-45483] [SC-145152][CONNECT] Correction des groupes de fonctions dans connect.functions
- [SPARK-45577] [SC-145781][PYTHON] Correction d’UserDefinedPythonTableFunctionAnalyzeRunner pour permettre la transmission de valeurs pliées d’arguments nommés
- [SPARK-45009] [SC-138223][FOLLOW UP] Désactivation de la décorrélation dans les conditions de jointure pour AetherSQLQuerySuite
- [SPARK-45415] [SC-145344] Autorisation de la désactivation sélective de « fallocate »dans le magasin d’états RocksDB
- [SPARK-45500] [SC-145134][CORE][WEBUI] Affichage du nombre de pilotes anormalement arrêtés dans MasterPage
- [SPARK-44120] [SC-144349][PYTHON] Prise en charge de Python 3.12
- [SPARK-45439] [SC-145589][SQL][UI] Réduction de l’utilisation de la mémoire de LiveStageMetrics.accumIdsToMetricType
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createTable - [SPARK-45495][SC-145529][core] Prise en charge du profil de ressource de tâche de niveau phase pour le cluster k8s lorsque l’allocation dynamique est désactivée
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Prise en charge du pilote ODBC/JDBC Databricks
Databricks prend en charge les pilotes ODBC/JDBC publiés au cours des 2 dernières années. Veuillez télécharger les pilotes récemment publiés et mettre à niveau (téléchargez ODBC, téléchargez JDBC).
Consultez les mises à jour de maintenance databricks Runtime 14.2.
Environnement du système
- Système d’exploitation : Ubuntu 22.04.3 LTS
- Java : Zulu 8.72.0.17-CA-linux64
- Scala : 2.12.15
- Python : 3.10.12
- R : 4.3.1
- Delta Lake : 3.0.0
Bibliothèques Python installées
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| anyio | 3.5.0 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 |
| asttokens | 2.0.5 | attrs | 22.1.0 | backcall | 0.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.11.1 | black | 22.6.0 | bleach | 4.1.0 |
| blinker | 1.4 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.96 |
| certifi | 2022.12.7 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | click | 8.0.4 | comm | 0.1.2 |
| contourpy | 1.0.5 | chiffrement | 39.0.1 | cycler | 0.11.0 |
| Cython | 0.29.32 | databricks-sdk | 0.1.6 | dbus-python | 1.2.18 |
| debugpy | 1.6.7 | decorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 |
| distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0.11 | entrypoints | 0,4 |
| en cours d’exécution | 0.8.3 | facets-overview | 1.1.1 | fastjsonschema | 2.19.0 |
| filelock | 3.12.4 | fonttools | 4.25.0 | googleapis-common-protos | 1.61.0 |
| grpcio | 1.48.2 | grpcio-status | 1.48.1 | httplib2 | 0.20.2 |
| idna | 3.4 | importlib-metadata | 4.6.4 | ipykernel | 6.25.0 |
| ipython | 8.14.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
| jedi | 0.18.1 | jeepney | 0.7.1 | Jinja2 | 3.1.2 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 | jsonschema | 4.17.3 |
| jupyter-client | 7.3.4 | jupyter-server | 1.23.4 | jupyter_core | 5.2.0 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keyring | 23.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.4 | launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 |
| lazr.uri | 1.0.6 | lxml | 4.9.1 | MarkupSafe | 2.1.1 |
| matplotlib | 3.7.0 | matplotlib-inline | 0.1.6 | mccabe | 0.7.0 |
| mistune | 0.8.4 | more-itertools | 8.10.0 | mypy-extensions | 0.4.3 |
| nbclassic | 0.5.2 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.5.4 |
| nbformat | 5.7.0 | nest-asyncio | 1.5.6 | nodeenv | 1.8.0 |
| notebook | 6.5.2 | notebook_shim | 0.2.2 | numpy | 1.23.5 |
| oauthlib | 3.2.0 | empaquetage | 22.0 | pandas | 1.5.3 |
| pandocfilters | 1.5.0 | parso | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 |
| patsy | 0.5.3 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Pillow | 9.4.0 | pip | 22.3.1 | platformdirs | 2.5.2 |
| plotly | 5.9.0 | pluggy | 1.0.0 | prometheus-client | 0.14.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.36 | protobuf | 4.24.0 | psutil | 5.9.0 |
| psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
| pyarrow | 8.0.0 | pyarrow-hotfix | 0,4 | pycparser | 2.21 |
| pydantic | 1.10.6 | pyflakes | 3.1.0 | Pygments | 2.11.2 |
| PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | pyodbc | 4.0.32 |
| pyparsing | 3.0.9 | pyright | 1.1.294 | pyrsistent | 0.18.0 |
| python-dateutil | 2.8.2 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 | python-lsp-server | 1.8.0 |
| pytoolconfig | 1.2.5 | pytz | 2022.7 | pyzmq | 23.2.0 |
| requêtes | 2.28.1 | rope | 1.7.0 | s3transfer | 0.6.2 |
| scikit-learn | 1.1.1 | scipy | 1.10.0 | seaborn | 0.12.2 |
| SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 65.6.3 |
| six | 1.16.0 | sniffio | 1.2.0 | soupsieve | 2.3.2.post1 |
| ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.2.0 | statsmodels | 0.13.5 |
| tenacity | 8.1.0 | terminado | 0.17.1 | threadpoolctl | 2.2.0 |
| tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 | tomli | 2.0.1 |
| tornado | 6.1 | traitlets | 5.7.1 | typing_extensions | 4.4.0 |
| ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.26.14 |
| virtualenv | 20.16.7 | wadllib | 1.3.6 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.58.0 | whatthepatch | 1.0.2 |
| wheel | 0.38.4 | widgetsnbextension | 3.6.1 | yapf | 0.33.0 |
| zipp | 1.0.0 |
Bibliothèques R installées
Les bibliothèques R sont installées à partir de l’instantané CRAN du Gestionnaire de package Posit le 10-02-2023.
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| flèche | 12.0.1 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.4.1 | base | 4.3.1 | base64enc | 0.1-3 |
| bit | 4.0.5 | bit64 | 4.0.5 | objet BLOB | 1.2.4 |
| boot | 1.3-28 | brew | 1,0-8 | brio | 1.1.3 |
| broom | 1.0.5 | bslib | 0.5.0 | cachem | 1.0.8 |
| callr | 3.7.3 | caret | 6.0-94 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-61 | class | 7.3-22 | cli | 3.6.1 |
| clipr | 0.8.0 | horloge | 0.7.0 | cluster | 2.1.4 |
| codetools | 0.2-19 | colorspace | 2.1-0 | commonmark | 1.9.0 |
| compiler | 4.3.1 | config | 0.3.1 | conflicted | 1.2.0 |
| cpp11 | 0.4.4 | crayon | 1.5.2 | credentials | 1.3.2 |
| curl | 5.0.1 | data.table | 1.14.8 | jeux de données | 4.3.1 |
| DBI | 1.1.3 | dbplyr | 2.3.3 | desc | 1.4.2 |
| devtools | 2.4.5 | diagramme | 1.6.5 | diffobj | 0.3.5 |
| digest | 0.6.33 | downlit | 0.4.3 | dplyr | 1.1.2 |
| dtplyr | 1.3.1 | e1071 | 1.7-13 | ellipsis | 0.3.2 |
| evaluate | 0,21 | fansi | 1.0.4 | farver | 2.1.1 |
| fastmap | 1.1.1 | fontawesome | 0.5.1 | forcats | 1.0.0 |
| foreach | 1.5.2 | foreign | 0.8-82 | forge | 0.2.0 |
| fs | 1.6.2 | future | 1.33.0 | future.apply | 1.11.0 |
| gargle | 1.5.1 | generics | 0.1.3 | gert | 1.9.2 |
| ggplot2 | 3.4.2 | gh | 1.4.0 | gitcreds | 0.1.2 |
| glmnet | 4.1-7 | globals | 0.16.2 | glue | 1.6.2 |
| googledrive | 2.1.1 | googlesheets4 | 1.1.1 | gower | 1.0.1 |
| graphics | 4.3.1 | grDevices | 4.3.1 | grid | 4.3.1 |
| gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 | gtable | 0.3.3 |
| hardhat | 1.3.0 | haven | 2.5.3 | highr | 0.10 |
| hms | 1.1.3 | htmltools | 0.5.5 | htmlwidgets | 1.6.2 |
| httpuv | 1.6.11 | httr | 1.4.6 | httr2 | 0.2.3 |
| ids | 1.0.1 | ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-14 |
| isoband | 0.2.7 | iterators | 1.0.14 | jquerylib | 0.1.4 |
| jsonlite | 1.8.7 | KernSmooth | 2.23-21 | knitr | 1,43 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.3.1 | lattice | 0.21-8 |
| lava | 1.7.2.1 | cycle de vie | 1.0.3 | listenv | 0.9.0 |
| lubridate | 1.9.2 | magrittr | 2.0.3 | markdown | 1.7 |
| MASS | 7.3-60 | Matrice | 1.5-4.1 | memoise | 2.0.1 |
| méthodes | 4.3.1 | mgcv | 1.8-42 | mime | 0,12 |
| miniUI | 0.1.1.1 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.11 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-162 | nnet | 7.3-19 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 2.0.6 | parallel | 4.3.1 |
| parallelly | 1.36.0 | pillar | 1.9.0 | pkgbuild | 1.4.2 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgdown | 2.0.7 | pkgload | 1.3.2.1 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.8 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.1.1 | pROC | 1.18.4 | processx | 3.8.2 |
| prodlim | 2023.03.31 | profvis | 0.3.8 | progress | 1.2.2 |
| progressr | 0.13.0 | promises | 1.2.0.1 | proto | 1.0.0 |
| proxy | 0.4-27 | ps | 1.7.5 | purrr | 1.0.1 |
| r2d3 | 0.2.6 | R6 | 2.5.1 | ragg | 1.2.5 |
| randomForest | 4.7-1.1 | rappdirs | 0.3.3 | rcmdcheck | 1.4.0 |
| RColorBrewer | 1.1-3 | Rcpp | 1.0.11 | RcppEigen | 0.3.3.9.3 |
| readr | 2.1.4 | readxl | 1.4.3 | recipes | 1.0.6 |
| rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 2.4.2 |
| reprex | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.4 | rlang | 1.1.1 |
| rmarkdown | 2,23 | RODBC | 1.3-20 | roxygen2 | 7.2.3 |
| rpart | 4.1.19 | rprojroot | 2.0.3 | Rserve | 1.8-11 |
| RSQLite | 2.3.1 | rstudioapi | 0.15.0 | rversions | 2.1.2 |
| rvest | 1.0.3 | sass | 0.4.6 | scales | 1.2.1 |
| selectr | 0.4-2 | sessioninfo | 1.2.2 | shape | 1.4.6 |
| shiny | 1.7.4.1 | sourcetools | 0.1.7-1 | sparklyr | 1.8.1 |
| spatial | 7.3-15 | splines | 4.3.1 | sqldf | 0.4-11 |
| SQUAREM | 2021.1 | stats | 4.3.1 | stats4 | 4.3.1 |
| stringi | 1.7.12 | stringr | 1.5.0 | survival | 3.5-5 |
| sys | 3.4.2 | systemfonts | 1.0.4 | tcltk | 4.3.1 |
| testthat | 3.1.10 | textshaping | 0.3.6 | tibble | 3.2.1 |
| tidyr | 1.3.0 | tidyselect | 1.2.0 | tidyverse | 2.0.0 |
| timechange | 0.2.0 | timeDate | 4022.108 | tinytex | 0,45 |
| tools | 4.3.1 | tzdb | 0.4.0 | urlchecker | 1.0.1 |
| usethis | 2.2.2 | utf8 | 1.2.3 | utils | 4.3.1 |
| uuid | 1.1-0 | vctrs | 0.6.3 | viridisLite | 0.4.2 |
| vroom | 1.6.3 | waldo | 0.5.1 | whisker | 0.4.1 |
| withr | 2.5.0 | xfun | 0.39 | xml2 | 1.3.5 |
| xopen | 1.0.0 | xtable | 1.8-4 | yaml | 2.3.7 |
| zip | 2.3.0 |
Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.12)
| ID de groupe | ID d’artefact | Version |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glue | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.12.390 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-support | 1.12.390 |
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