Databricks Runtime 13.3 LTS
Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 13.3 LTS avec Apache Spark 3.4.1.
Databricks a publié cette version en août 2023.
Remarque
LTS (Long Term Support) signifie que cette version bénéficie d’un support à long terme. Consultez Cycle de vie de la version de Databricks Runtime LTS.
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
- Prise en charge de Scala pour les clusters partagés
- La liste d’autorisation pour les scripts init, les fichiers JAR et les coordonnées Maven sur les clusters partagés Unity Catalog est en préversion publique
- La prise en charge des volumes pour les scripts init et les fichiers JAR est en préversion publique
- Casts sécurisés activés par défaut pour les opérations Delta Lake
- Présentation des étiquettes avec Unity Catalog
- Databricks Runtime renvoie une erreur si un fichier est modifié entre la planification et l’appel de la requête
- Remplacement de schéma de bloc en cas d’utilisation de remplacements de partition dynamique
- Intégrer l’API copyFile dans dbutils.fs.cp
- Prise en charge du pilote ODBC/JDBC Databricks
- Prise en charge des marqueurs de paramètre (positionnel) sans nom
- Activer l’étiquetage des colonnes de série chronologique
- Nouvelles fonctions SQL bitmap
- Fonctions de chiffrement améliorées
- Prise en charge d’Unity Catalog pour REFRESH FOREIGN
- INSERT BY NAME
- Partager des vues matérialisées avec Delta Sharing
Prise en charge de Scala pour des clusters partagés
Les clusters partagés avec Unity Catalog prennent désormais en charge Scala en cas d’utilisation de Databricks Runtime 13.3 et versions ultérieures.
La liste d’autorisation pour les scripts init, les fichiers JAR et les coordonnées Maven sur les clusters partagés Unity Catalog est en préversion publique
Vous pouvez maintenant utiliser allowlist d’Unity Catalog pour contrôler l’installation des scripts init, des fichiers JAR et des coordonnées Maven sur le calcul avec un mode d’accès partagé en exécutant Databricks Runtime 13.3 et versions ultérieures. Consultez Bibliothèques de listes d’autorisation et scripts d’initialisation sur le calcul partagé.
La prise en charge des volumes pour les scripts init et les fichiers JAR est en préversion publique
Vous pouvez maintenant utiliser les volumes Unity Catalog pour stocker les scripts init et les fichiers JAR sur le calcul avec des modes d’accès attribués ou partagés en exécutant Databricks Runtime 13.3 et versions ultérieures. Consultez Où peuvent être installés les scripts d’initialisation ? et Bibliothèques à l’échelle du cluster.
Casts sécurisés activés par défaut pour les opérations Delta Lake
Les opérations Delta UPDATE et MERGE entraînent désormais une erreur lorsque les valeurs ne peuvent pas être castées en toute sécurité vers le type dans le schéma de la table cible. Toutes les casts implicites dans Delta suivent désormais spark.sql.storeAssignmentPolicy au lieu de spark.sql.ansi.enabled. Consultez Conformité ANSI dans Databricks Runtime.
Présentation des étiquettes avec Unity Catalog
Avec Databricks Runtime 13.3 LTS et versions ultérieures, vous pouvez appliquer des étiquettes à vos objets sécurisables. Les étiquettes vous aident à organiser les objets sécurisables, et simplifient la recherche et la découverte de vos ressources de données. Consultez Appliquer des étiquettes aux objets sécurisables Unity Catalog.
Databricks Runtime renvoie une erreur si un fichier est modifié entre la planification et l’appel de la requête
Les requêtes Databricks Runtime renvoient désormais une erreur si un fichier est mis à jour entre la planification et l’appel de la requête. Avant ce changement, Databricks Runtime lisait un fichier entre ces phases, ce qui aboutissait parfois à des résultats imprévisibles.
Remplacement de schéma de bloc en cas d’utilisation de remplacements de partition dynamique
Vous ne pouvez pas définir overwriteSchema sur true en association avec les remplacements de partition dynamique dans Delta Lake. Cela empêche toute altération éventuelle de la table liée à une incompatibilité de schéma. Consultez Remplacements de partition dynamique.
Intégrer l’API copyFile dans dbutils.fs.cp
La commande de copie dbutils, dbutils.fs.cp, est désormais optimisée pour accélérer la copie. Grâce à cette amélioration, les opérations de copie peuvent être jusqu’à 100 fois plus rapides, selon la taille du fichier. La fonctionnalité est disponible sur tous les systèmes de fichiers accessibles dans Azure Databricks, y compris pour les volumes Unity Catalog et les montages de système de fichiers Databricks.
Prise en charge du pilote ODBC/JDBC Databricks
Azure Databricks prend en charge les pilotes ODBC et JDBC publiés au cours des 2 dernières années. Téléchargez le dernier pilote sur Télécharger le pilote ODBC et Télécharger le pilote JDBC.
Prise en charge des marqueurs de paramètre (positionnel) sans nom
L’API SparkSession.sql() prend désormais en charge les requêtes paramétrisées utilisant la syntaxe ? en plus des requêtes paramétrisées utilisant la syntaxe :parm. Consultez les marqueurs de paramètre.
Activer l’étiquetage des colonnes de série chronologique
Vous pouvez désormais étiqueter des colonnes de série chronologique quand vous créez des contraintes de clé primaire.
Nouvelles fonctions SQL bitmap
Azure Databricks fournit désormais un ensemble de fonctions pouvant être utilisées pour mapper des valeurs numériques intégrales à un bitmap et les agréger. Cela peut servir à précalculer le nombre de valeurs distinctes.
Fonctions de chiffrement améliorées
Les fonctions aes_encrypt, aes_decrypt et try_aes_decrypt ont été améliorées avec la prise en charge des vecteurs d’initialisation (IV) et des données supplémentaires authentifiées (AAD).
Prise en charge d’Unity Catalog pour REFRESH FOREIGN
Vous pouvez maintenant mettre à jour des catalogues, des schémas et des tables étrangers dans Unity Catalog en utilisant REFRESH FOREIGN CATALOG, REFRESH FOREIGN SCHEMA et REFRESH FOREIGN TABLE. Consultez REFRESH FOREIGN (CATALOG, SCHEMA, et TABLE).
INSERT BY NAME
Quand vous insérez des lignes dans une table, vous pouvez désormais laisser Azure Databricks mapper automatiquement les colonnes et les champs de la requête source aux colonnes de la table par leur nom. Voir INSERT INTO.
Partager des vues matérialisées avec Delta Sharing
L’instruction ALTER SHARE prend désormais en charge les vues matérialisées.
Dernières modifications
Modifications apportées au transtypage implicite lors du stockage de lignes dans une table avec les commandes MERGE INTO et UPDATE
Azure Databricks suit désormais la configuration spark.sql.storeAssignmentPolicy pour le transtypage implicite lors du stockage des lignes dans une table. La valeur par défaut ANSI génère une erreur lors du stockage de valeurs qui dépassent. Précédemment, les valeurs auraient été stockées comme NULL par défaut.
Comme dans l’exemple suivant, vous pouvez traiter les dépassements en réécrivant la table pour utiliser un type plus large pour la colonne à l’origine de l’erreur.
-- Enable column mapping
ALTER TABLE MyTable SET TBLPROPERTIES (
'delta.minReaderVersion' = '2',
'delta.minWriterVersion' = '5',
'delta.columnMapping.mode' = 'name'
)
-- Rename the old column and create a new column with the new type using the old name
ALTER TABLE MyTable RENAME ID to ID_old
ALTER TABLE MyTable ADD COLUMN ID BIGINT
-- Rewrite the entire table
UPDATE MyTable SET ID = ID_old
-- Drop the old column
ALTER TABLE MyTable DROP COLUMN ID_old
Modifications de l’inférence de schéma Parquet
Lors de l’inférence de schémas à partir de fichiers Parquet non écrits par Spark, les colonnes d’horodatage int64 annotées avec isAdjustedToUTC=false sont désormais par défaut du type TIMESTAMP_NTZ. Auparavant, celles-ci étaient inférées avec le type TIMESTAMP. Cette mise à jour améliore la précision du mappage des types Parquet aux types SQL Spark.
Par conséquent, la lecture de données à partir de fichiers Parquet externes dans une table Delta peut entraîner une erreur si la fonctionnalité de timestampNtz n’est pas activée. L’erreur se présente comme suit :
Fatal exception of the update:
com.databricks.sql.transaction.tahoe.DeltaTableFeatureException
Your table schema requires manual enablement of the following table feature(s): timestampNtz.
Pour maintenir le comportement précédent et empêcher cette erreur, vous pouvez définir le paramètre de configuration Spark spark.sql.parquet.inferTimestampNTZ.enabled sur false.
Mises à niveau de la bibliothèque
- Bibliothèques Python mises à niveau :
- debugpy, versions 1.5.1 à 1.6.0
- distlib, versions 0.3.6 à 0.3.7
- fastjsonschema, versions 2.16.3 à 2.18.0
- filelock de la version 3.12.0 à la version 3.12.2
- Bibliothèques R mises à niveau :
- SparkR, versions 3.4.0 à 3.4.1
- Bibliothèques Java mises à niveau :
- org.apache.orc.orc-core, versions 1.8.3-shaded-protobuf à 1.8.4-shaded-protobuf
- org.apache.orc.orc-mapreduce, versions 1.8.3-shaded-protobuf à 1.8.4-shaded-protobuf
- org.apache.orc.orc-shims, versions 1.8.3 à 1.8.4
- org.eclipse.jetty.jetty-client, versions 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-continuation de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-http de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-io de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-jndi de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-plus de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-proxy de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-security de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-server de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-servlet de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-servlets de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-util de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-util-ajax de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-webapp de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-xml de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-api de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-client de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-common de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-server de 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-servlet, versions 9.4.50.v20221201 à 9.4.51.v20230217
- org.xerial.snappy.snappy-java, versions 1.1.8.4 à 1.1.10.1
Apache Spark
Databricks Runtime 13.3 comprend Apache Spark 3.4.1. Cette version comprend l’ensemble des correctifs et améliorations Spark figurant dans Databricks Runtime 13.2 (EoS) ainsi que les correctifs de bogues et améliorations supplémentaires suivants apportés à Spark :
- Vous pouvez maintenant définir la variable d’environnement de cluster
SNOWFLAKE_SPARK_CONNECTOR_VERSION=2.12pour utiliser le connecteur Spark-snowflake v2.12.0. - [SPARK-43380] [DBRRM-383] Rétablir « [SC-133100][SQL] Correction des problèmes de conversion du type de données Avro…
- [SPARK-44504] [Backport][13.2][13.x][13.3] Déchargement du fournisseur, pour forcer la fermeture de l’instance de base de données et libérer les ressources en cas d’erreur de la tâche de maintenance
- [SPARK-44059] [SC-137023] Ajout de la prise en charge des arguments nommés par l’analyseur pour les fonctions intégrées
- [SPARK-44485] [SC-137653][SQL] Optimisation de TreeNode.generateTreeString
- [SPARK-42944] [SC-137164][SS][PYTHON] Diffusion en streaming de ForeachBatch en Python
- [SPARK-44446] [SC-136994][PYTHON] Ajout de vérifications pour les cas spéciaux de types de liste attendus
- [SPARK-44439] [SC-136973][CONNECT][SS]Correction de listListeners pour renvoyer uniquement des ID au client
- [SPARK-44216] [SC-136941] [PYTHON] Rendre l’API assertSchemaEqual publique
- [SPARK-44201] [SC-136778][CONNECT][SS]Ajout de la prise en charge de l’écouteur de diffusion en streaming en Scala pour Spark Connect
- [SPARK-43915] [SC-134766][SQL] Attribution de noms à la classe d’erreur LEGACY_ERROR_TEMP[2438-2445]
- [SPARK-43798] Rétablissement de « [SC-133990][SQL][PYTHON] Prise en charge des fonctions de table définies par l’utilisateur Python »
- [SPARK-44398] [SC-136720][CONNECT] API Scala foreachBatch
- [SPARK-44476] [SC-137169][CORE][CONNECT] Correction de la population d’artefacts pour un JobArtifactState sans artefact associé
- [SPARK-44269] [SC-135817][SQL] Attribution de noms à la classe d’erreur LEGACY_ERROR_TEMP[2310-2314]
- [SPARK-44395] [SC-136744][SQL] Mise à jour des arguments TVF pour exiger des parenthèses autour de l’identificateur après le mot clé TABLE
- [SPARK-43915] [SC-134766][SQL] Attribution de noms à la classe d’erreur LEGACY_ERROR_TEMP[2438-2445]
- [SPARK-43995] [SC-136794][SPARK-43996][CONNECT] Ajout de la prise en charge d’UDFRegistration au client Scala Connect
- [SPARK-44109] [SC-134755][CORE] Supprimer les emplacements préférés en double de chaque partition RDD
- [SPARK-44169] [SC-135497][SQL] Attribuer des noms à la classe d’erreur LEGACY_ERROR_TEMP[2300-2304]
- [SPARK-41487] [SC-135636][SQL] Attribution de nom à _LEGACY_ERROR_TEMP_1020
- [SPARK-44398] [SC-136720][CONNECT] API Scala foreachBatch
- [SPARK-44153] [SC-134977][CORE][UI] Prise en charge de la colonne
Heap Histogramsous l’ongletExecutors - [SPARK-44044] [SC-135695][SS] Amélioration du message d’erreur pour les fonctions de fenêtre avec diffusion en streaming
- [SPARK-43914] [SC-135414][SQL] Attribution de noms à la classe d’erreur LEGACY_ERROR_TEMP[2433-2437]
- [SPARK-44217] [SC-136805][PYTHON] Autoriser la précision personnalisée pour l’égalité approximative des fps
- [SPARK-44370] [SC-136575][CONNECT] Migration de la version alpha de génération à distance Buf vers des plug-ins distants
- [SPARK-44410] [SC-136930][PYTHON][CONNECT] Définition de la session active dans create, pas seulement getOrCreate
- [SPARK-44348] [SAS-1910][SC-136644][13.X][CORE][CONNECT][PYTHON] Réactivation de test_artifact avec les changements correspondants
- [SPARK-44145] [SC-136698][SQL] Rappel quand prêt pour l’exécution
- [SPARK-44264] [SC-136870][PYTHON][ML] Classe FunctionPickler
- [SPARK-43986] [SC-135623][SQL] Création de classes d’erreur pour les échecs d’appel de fonction HyperLogLog
- [SPARK-44139] [SC-134967][SQL] Abandon des filtres complètement en bas dans les opérations MERGE basées sur un groupe
- [SPARK-44338] [SC-136718][SQL] Correction du message d’erreur d’incompatibilité de schéma de vue
- [SPARK-44208] [SC-135505][CORE][SQL] Attribuer des noms de classe d’erreur clairs pour une logique qui utilise directement des exceptions
- [SPARK-44364] [SC-136773] [PYTHON] Ajout de la prise en charge du type de données List[Row] pour les données attendues
- [SPARK-44180] [SC-136792][SQL] DistributionAndOrderingUtils doit appliquer ResolveTimeZone
- [SPARK-43389] [SC-136772][SQL] Ajout d’une vérification de valeur null pour l’option lineSep
- [SPARK-44388] [SC-136695][CONNECT] Correction du problème de cast protobuf quand l’instance UDF est mise à jour
- [SPARK-44352] [SC-136373][CONNECT] Remettre sameType et les amis dans DataType.
- [SPARK-43975] [SC-134265][SQL] DataSource V2 : gérer les commandes UPDATE pour les sources basées sur des groupes
- [SPARK-44360] [SC-136461][SQL] Prise en charge de l’élagage de schéma dans les opérations MERGE basées sur delta
- [SPARK-44138] [SC-134907][SQL] Interdire les expressions non déterministes, les sous-requêtes et les agrégats dans les conditions MERGE
- [SPARK-43321] [SC-136678][Connect][Suivi] Meilleurs noms pour les API utilisées dans la jointure du client ScalaWith
- [SPARK-44263] [SC-136447][CONNECT] Prise en charge des intercepteurs personnalisés
- [SPARK-39851] [SC-123383][SQL] Améliorer l’estimation des statistiques de jointure si un côté peut conserver l’unicité
- [SPARK-44390] [SC-136677][CORE][SQL] Renommer
SparkSerDerseUtilsenSparkSerDeUtils - [SPARK-44004] [SC-134751][SQL] Attribuer un nom et améliorer le message d’erreur pour les erreurs LEGACY fréquentes.
- [SPARK-44322] [SC-136204][CONNECT] Faire en sorte que l’analyseur utilise SqlApiConf au lieu de SQLConf.
- [SPARK-44271] [SC-136347][SQL] Déplacer les fonctions de valeurs par défaut de StructType vers ResolveDefaultColumns
- [SPARK-44332] [SC-136413][CORE][WEBUI] Correction de l’erreur de tri de la colonne d’ID de l’exécuteur dans la page d’interface utilisateur des exécuteurs
- [SPARK-44282] [SC-135948][CONNECT] Préparation de l’analyse de DataType pour l’utiliser dans le client Scala Spark Connect
- [SPARK-44349] [SC-136581][R] Ajout de fonctions mathématiques à SparkR
- [SPARK-44397] [SC-136647][PYTHON] Exposer assertDataFrameEqual dans pyspark.testing.utils
- [SPARK-42981] [SC-136620][CONNECT] Ajout d’une sérialisation de flèche directe
- [SPARK-44373] [SC-136577][SQL] Wrappage de withActive pour l’API Dataset avec la logique d’analyse pour que la configuration associée à l’analyseur fonctionne
- [SPARK-44340] [SC-136574][SQL] Définir la logique de calcul par le biais de l’API PartitionEvaluator et l’utiliser dans WindowGroupLimitExec
- [SPARK-43665] [SC-136573][CONNECT][PS] Permettre à PandasSQLStringFormatter.vformat de fonctionner avec Spark Connect
- [SPARK-44325] [SC-136572][SQL] Utiliser l’API PartitionEvaluator dans DebugExec
- [SPARK-44315] [SC-136171][SQL][CONNECT] Déplacer DefinedByConstructorParams vers sql/api
- [SPARK-44275] [SC-136184][CONNECT] Ajouter un mécanisme de nouvelle tentative configurable à Scala Spark Connect
- [SPARK-44326] [SC-136208][SQL][CONNECT] Déplacer les utilitaires utilisés à partir du client Scala vers les modules courants
- [SPARK-43321] [SC-136156][Connect] Dataset#Joinwith
- [SPARK-44343] [SC-136372][CONNECT] Préparation de ScalaReflection pour le déplacement vers SQL/API
- [SPARK-44313] [SC-136081][SQL] Correctif de la validation de l’expression de colonne générée en cas de colonne char/varchar dans le schéma
- [SPARK-43963] [SC-134145][SQL] DataSource V2 : gérer les commandes MERGE pour les sources basées sur des groupes
- [SPARK-44363] [SC-136433] [PYTHON] Affichage du pourcentage de lignes différentes dans la comparaison de DataFrames
- [SPARK-44251] [SC-136432][SQL] Définition de la valeur pouvant accepter Null correctement sur une clé de jointure fusionnée dans une jointure externe complète USING
- [SPARK-43948] [SC-133366][SQL] Attribuer des noms à la classe d’erreur LEGACY_ERROR_TEMP[0050|0057|0058|0059]
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- [SPARK-44351] [SC-136353][SQL] Simplification syntaxique
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- [SPARK-44283] [SC-136109][CONNECT] Déplacer l’origine vers SQL/API
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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 13.3.
Environnement du système
- Système d’exploitation : Ubuntu 22.04.2 LTS
- Java : Zulu 8.70.0.23-CA-linux64
- Scala : 2.12.15
- Python : 3.10.12
- R: 4.2.2
- Delta Lake : 2.4.0
Bibliothèques Python installées
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| appdirs | 1.4.4 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 |
| asttokens | 2.2.1 | attrs | 21.4.0 | backcall | 0.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.11.1 | black | 22.6.0 | bleach | 4.1.0 |
| blinker | 1.4 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
| certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | click | 8.0.4 | chiffrement | 37.0.1 |
| cycler | 0.11.0 | Cython | 0.29.32 | databricks-sdk | 0.1.6 |
| dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.0 | decorator | 5.1.1 |
| defusedxml | 0.7.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0,12 |
| entrypoints | 0,4 | en cours d’exécution | 1.2.0 | facets-overview | 1.0.3 |
| fastjsonschema | 2.18.0 | filelock | 3.12.2 | fonttools | 4.25.0 |
| googleapis-common-protos | 1.56.4 | grpcio | 1.48.1 | grpcio-status | 1.48.1 |
| httplib2 | 0.20.2 | idna | 3.3 | importlib-metadata | 4.6.4 |
| ipykernel | 6.17.1 | ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.7.2 | jedi | 0.18.1 | jeepney | 0.7.1 |
| Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 |
| jsonschema | 4.16.0 | jupyter-client | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keyring | 23.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.2 | launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 |
| lazr.uri | 1.0.6 | MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.2 |
| matplotlib-inline | 0.1.6 | mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 |
| more-itertools | 8.10.0 | mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 |
| nbconvert | 6.4.4 | nbformat | 5.5.0 | nest-asyncio | 1.5.5 |
| nodeenv | 1.8.0 | notebook | 6.4.12 | numpy | 1.21.5 |
| oauthlib | 3.2.0 | empaquetage | 21,3 | pandas | 1.4.4 |
| pandocfilters | 1.5.0 | parso | 0.8.3 | pathspec | 0.9.0 |
| patsy | 0.5.2 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Pillow | 9.2.0 | pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 |
| plotly | 5.9.0 | pluggy | 1.0.0 | prometheus-client | 0.14.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.36 | protobuf | 3.19.4 | psutil | 5.9.0 |
| psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
| pyarrow | 8.0.0 | pycparser | 2.21 | pydantic | 1.10.6 |
| pyflakes | 3.0.1 | 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 | 1.0.0 | python-lsp-server | 1.7.1 | pytoolconfig | 1.2.2 |
| pytz | 2022.1 | pyzmq | 23.2.0 | requêtes | 2.28.1 |
| rope | 1.7.0 | s3transfer | 0.6.0 | scikit-learn | 1.1.1 |
| scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
| Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 63.4.1 | six | 1.16.0 |
| soupsieve | 2.3.1 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.2 |
| statsmodels | 0.13.2 | tenacity | 8.1.0 | terminado | 0.13.1 |
| testpath | 0.6.0 | threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| tomli | 2.0.1 | tornado | 6.1 | traitlets | 5.1.1 |
| typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0.1 |
| urllib3 | 1.26.11 | virtualenv | 20.16.3 | wadllib | 1.3.6 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | whatthepatch | 1.0.2 |
| wheel | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 | yapf | 0.31.0 |
| zipp | 1.0.0 |
Bibliothèques R installées
Les bibliothèques R sont installées à partir de l’instantané Microsoft CRAN du 02/10/2023.
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| flèche | 10.0.1 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.4.1 | base | 4.2.2 | base64enc | 0.1-3 |
| bit | 4.0.5 | bit64 | 4.0.5 | objet BLOB | 1.2.3 |
| boot | 1.3-28 | brew | 1,0-8 | brio | 1.1.3 |
| broom | 1.0.3 | bslib | 0.4.2 | cachem | 1.0.6 |
| callr | 3.7.3 | caret | 6.0-93 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-59 | class | 7.3-21 | cli | 3.6.0 |
| clipr | 0.8.0 | horloge | 0.6.1 | cluster | 2.1.4 |
| codetools | 0.2-19 | colorspace | 2.1-0 | commonmark | 1.8.1 |
| compiler | 4.2.2 | config | 0.3.1 | cpp11 | 0.4.3 |
| crayon | 1.5.2 | credentials | 1.3.2 | curl | 5.0.0 |
| data.table | 1.14.6 | jeux de données | 4.2.2 | DBI | 1.1.3 |
| dbplyr | 2.3.0 | desc | 1.4.2 | devtools | 2.4.5 |
| diffobj | 0.3.5 | digest | 0.6.31 | downlit | 0.4.2 |
| dplyr | 1.1.0 | dtplyr | 1.2.2 | e1071 | 1.7-13 |
| ellipsis | 0.3.2 | evaluate | 0.20 | fansi | 1.0.4 |
| farver | 2.1.1 | fastmap | 1.1.0 | fontawesome | 0.5.0 |
| forcats | 1.0.0 | foreach | 1.5.2 | foreign | 0.8-82 |
| forge | 0.2.0 | fs | 1.6.1 | future | 1.31.0 |
| future.apply | 1.10.0 | gargle | 1.3.0 | generics | 0.1.3 |
| gert | 1.9.2 | ggplot2 | 3.4.0 | gh | 1.3.1 |
| gitcreds | 0.1.2 | glmnet | 4.1-6 | globals | 0.16.2 |
| glue | 1.6.2 | googledrive | 2.0.0 | googlesheets4 | 1.0.1 |
| gower | 1.0.1 | graphics | 4.2.2 | grDevices | 4.2.2 |
| grid | 4.2.2 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
| gtable | 0.3.1 | hardhat | 1.2.0 | haven | 2.5.1 |
| highr | 0.10 | hms | 1.1.2 | htmltools | 0.5.4 |
| htmlwidgets | 1.6.1 | httpuv | 1.6.8 | httr | 1.4.4 |
| ids | 1.0.1 | ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-13 |
| isoband | 0.2.7 | iterators | 1.0.14 | jquerylib | 0.1.4 |
| jsonlite | 1.8.4 | KernSmooth | 2.23-20 | knitr | 1.42 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.3.0 | lattice | 0.20-45 |
| lava | 1.7.1 | cycle de vie | 1.0.3 | listenv | 0.9.0 |
| lubridate | 1.9.1 | magrittr | 2.0.3 | markdown | 1.5 |
| MASS | 7.3-58.2 | Matrice | 1.5-1 | memoise | 2.0.1 |
| methods | 4.2.2 | mgcv | 1.8-41 | mime | 0,12 |
| miniUI | 0.1.1.1 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.10 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-162 | nnet | 7.3-18 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 2.0.5 | parallel | 4.2.2 |
| parallelly | 1.34.0 | pillar | 1.8.1 | pkgbuild | 1.4.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgdown | 2.0.7 | pkgload | 1.3.2 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.8 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.1.1 | pROC | 1.18.0 | processx | 3.8.0 |
| prodlim | 2019.11.13 | profvis | 0.3.7 | progress | 1.2.2 |
| progressr | 0.13.0 | promises | 1.2.0.1 | proto | 1.0.0 |
| proxy | 0.4-27 | ps | 1.7.2 | 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 | 1.0.10 | RcppEigen | 0.3.3.9.3 |
| readr | 2.1.3 | readxl | 1.4.2 | recipes | 1.0.4 |
| rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 2.4.2 |
| reprex | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.4 | rlang | 1.0.6 |
| rmarkdown | 2.20 | RODBC | 1.3-20 | roxygen2 | 7.2.3 |
| rpart | 4.1.19 | rprojroot | 2.0.3 | Rserve | 1.8-12 |
| RSQLite | 2.2.20 | rstudioapi | 0.14 | rversions | 2.1.2 |
| rvest | 1.0.3 | sass | 0.4.5 | scales | 1.2.1 |
| selectr | 0.4-2 | sessioninfo | 1.2.2 | shape | 1.4.6 |
| shiny | 1.7.4 | sourcetools | 0.1.7-1 | sparklyr | 1.7.9 |
| SparkR | 3.4.1 | spatial | 7.3-15 | splines | 4.2.2 |
| sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2021.1 | stats | 4.2.2 |
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Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.12)
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