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Databricks Runtime 16.2 (Beta)

  • Artigo

Importante

O Databricks Runtime 16.2 está em Beta. O conteúdo dos ambientes com suporte pode mudar durante o Beta. As alterações podem incluir a lista de pacotes ou versões de pacotes instalados.

As notas de versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 16.2, alimentado pelo Apache Spark 3.5.0.

Gorjeta

Para ver as notas de versão das versões do Databricks Runtime que atingiram o fim do suporte (EoS), consulte Notas de versão de fim de suporte do Databricks Runtime. As versões do EoS Databricks Runtime foram desativadas e podem não ser atualizadas.

Alterações de comportamento

No Compartilhamento Delta, o histórico de tabelas é habilitado por padrão

Os compartilhamentos criados usando o comando SQL ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table> agora têm o compartilhamento de histórico (WITH HISTORY) habilitado por padrão. Confira ALTER SHARE.

Instruções SQL de credencial retornam um erro quando há uma incompatibilidade de tipo de credencial

Com essa versão, se o tipo de credencial especificado em uma instrução DROP CREDENTIAL não corresponder ao tipo da credencial a ser retirada, um erro será retornado e a instrução não será executada. Por exemplo, para a instrução DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name', se credential-name não for uma credencial de armazenamento, a instrução falhará com um erro.

Essa alteração é feita para ajudar a evitar erros do usuário. Anteriormente, a instrução DROP CREDENTIAL seria executada com êxito, mesmo se uma credencial fosse passada que não correspondesse ao tipo de credencial especificado. Por exemplo, antes dessa alteração, a instrução a seguir removeria com êxito storage-credential: DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credential.

Consulte DROP CREDENTIAL na referência do SQL.

Novos recursos e aprimoramentos

O acesso controlado pelo Catálogo do Unity a serviços de nuvem externos que usam as credenciais de serviço agora está em disponibilidade geral

As credenciais de serviço permitem uma autenticação simples e segura com os serviços do inquilino de nuvem do Azure Databricks. Com o Databricks Runtime 16.2, as credenciais de serviço geralmente estão disponíveis e agora dão suporte a SDKs do Scala, além do SDK do Python com suporte na Visualização Pública. Consulte Gerenciar o acesso a serviços de nuvem externos usando credenciais de serviço.

Há suporte para notebooks como os arquivos de workspace

No Databricks Runtime 16.2 e versões posteriores, notebooks são suportados como arquivos na área de trabalho. Agora você pode escrever, ler e excluir blocos de anotações de forma programática, como qualquer outro arquivo. Isso permite a interação programática com notebooks de qualquer lugar em que o sistema de arquivos do ambiente de trabalho esteja disponível. Para obter mais informações, confira Notebooks como arquivos de workspace.

Usar o timestampdiff & timestampadd em expressões de coluna geradas

No Databricks Runtime 16.2 e posteriores, você pode usar as funções de timestampdiff e de timestampadd em expressões de coluna geradas pelo Delta Lake. Confira Colunas geradas pelo Delta Lake.

Suporte para a sintaxe de pipelines do SQL

No Databricks Runtime 16.2 e superior, você pode compor Pipelines de SQL. Um pipeline do SQL estrutura uma consulta padrão, como SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5, em uma sequência passo a passo, conforme mostrado no exemplo a seguir:

FROM T
|> SELECT c2
|> WHERE c1 = 5

Para saber mais sobre a sintaxe com suporte para pipelines SQL, confira Sintaxe do Pipeline de SQL.

Para obter informações básicas sobre essa extensão intersetorial, confira SQL tem problemas. Podemos corrigi-los: Sintaxe de pipe no SQL (por Google Research).

Atualizar para DESCRIBE TABLE retorna metadados como JSON estruturado

No Databricks Runtime 16.2 e superior, você pode usar o comando DESCRIBE TABLE AS JSON para retornar metadados de tabela como um documento JSON. A saída JSON é mais estruturada do que o relatório legível por humanos padrão e pode ser usada para interpretar programaticamente o esquema de uma tabela. Para saber mais, consulte DESCRIBE TABLE AS JSON.

Ordenações que não diferenciam branco à direita

O Databricks Runtime 16.2 adiciona suporte para agrupamentos que não diferenciam branco à direita, complementando o suporte de ordenação adicionado ao Databricks Runtime 16.1. Por exemplo, essas classificações tratam 'Hello' e 'Hello ' como iguais. Para saber mais, confira Ordenação RTRIM.

Converter tabelas Iceberg com particionamento por bucket em tabelas Delta não particionadas

As instruções CONVERT TO DELTA e CREATE TABLE CLONE agora dão suporte à conversão de uma tabela Iceberg com particionamento de bucket em uma tabela Delta não particionada.

Correções de bug

Processamento de clone incremental aprimorado

Esta versão inclui uma correção para um caso extremo em que um CLONE incremental pode transferir novamente arquivos já transferidos de uma tabela de origem para uma tabela de destino. Veja Clonar uma tabela no Azure Databricks.

Atualizações da biblioteca

  • Bibliotecas do Python atualizadas:
  • Bibliotecas do R atualizadas:
  • Bibliotecas do Java atualizadas:
    • org.json4s.json4s-ast_2.12 de 3.7.0-M11 a 4.0.7
    • org.json4s.json4s-core_2.12 de 3.7.0-M11 a 4.0.7
    • org.json4s.json4s-jackson_2.12 de 3.7.0-M11 a 4.0.7
    • org.json4s.json4s-scalap_2.12 de 3.7.0-M11 a 4.0.7

Apache Spark

O Databricks Runtime 16.2 inclui o Apache Spark 3.5.0. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 16.1, bem como as seguintes correções de bug adicionais e melhorias feitas no Spark:

  • [SPARK-50596] [DBRRM-1507] Reverter "[SC-184060][PYTHON] Atualizar Py4J de 0.10.9.7 para 0.10.9.8"
  • [SPARK-50904] [SC-186976][SQL] Correção na execução da consulta do processador de expressões de ordenação
  • [SPARK-49666] [SQL] Habilitar testes de corte para a expressão InSet
  • [SPARK-50669] [SC-184566][ES-1327450][SQL] Alterar a assinatura da expressão TimestampAdd
  • [SPARK-50795] [16.x][SC-186719][SQL] Armazenar o carimbo de data/hora como o tipo long em describe LinkedHashMap
  • [SPARK-50596] [SC-184060][PYTHON] Atualizar py4J de 0.10.9.7 para 0.10.9.8
  • [SPARK-50818] Reverter "Reverter "Reverter "[SC-186458][PYTHON] Substituir has_numpy por have_numpy"""
  • [SPARK-50870] [SC-186950][SQL] Adicionar o fuso horário durante a conversão para carimbo de data/hora em V2ScanRelationPushDown
  • [SPARK-50735] [SC-186944][CONNECT] Falha em ExecuteResponseObserver resulta em solicitações de reanexamento infinito
  • [SPARK-50522] [SC-186500][SQL] Suporte para ordenação indeterminada
  • [SPARK-50525] [SC-186058][SQL] Definir a regra do otimizador InsertMapSortInRepartitionExpressions
  • [SPARK-50679] [SC-184572][SQL] As expressões comuns duplicadas em diferentes With devem ser projetadas apenas uma vez
  • [SPARK-50847] [SC-186916] [SQL] Negar a aplicação de ApplyCharTypePadding em expressões específicas no In.
  • [SPARK-50714] [SC-186786][SQL][SS] Habilitar a evolução do esquema para TransformWithState quando a codificação Avro for usada
  • [SPARK-50818] Reverter “Reverter “[SC-186458][PYTHON] Substituir has_numpy por have_numpy””
  • [SPARK-50795] [SC-186390][SQL] Exibir todas as datas de DESCRIBE AS JSON no formato ISO-8601 e os tipos como dataType.simpleString
  • [SPARK-50561] [SC-185924][SQL] DBR 16.x cherrypick: aprimorar a coerção de tipo e a verificação de limites para a função SQL UNIFORM
  • [SPARK-50700] [SC-184845][SQL] spark.sql.catalog.spark_catalog suporta builtin valor mágico
  • [SPARK-50831] [SC-186736][BEHAVE-222][SQL] Habilitar a ordenação de corte por padrão
  • [SPARK-50263] [SC-186793][CONNECT] Substitua System.currentTimeMillis por System.nanoTime
  • [SPARK-50818] Reverter "[SC-186458][PYTHON] Substituir has_numpy por have_numpy"
  • [SPARK-48730] [SC-184926][SQL] Implementar CreateSQLFunctionCommand para Funções Escalares e de Tabela SQL
  • [SPARK-50830] [SC-186718] [SQL] Retornar resultado de passada única como o resultado da análise de execução dupla
  • [SPARK-50707] [SC-186098][SQL] Habilitar a conversão para/de char/varchar
  • [SPARK-49490] [SC-182137][SQL] Adicionar parâmetros de comparação para o initCap
  • [SPARK-50529] [SC-184535][SQL] Alterar o comportamento char/varchar na configuração spark.sql.preserveCharVarcharTypeInfo
  • [SPARK-49632] [SC-184179][SQL] Remover a sugestão de configuração ANSI em CANNOT_PARSE_TIMESTAMP
  • [SPARK-50815] [SC-186487][PYTHON][SQL] Corrigir bug em que passar Variantes nulas no createDataFrame faz com que ele falhe e adicione suporte variant no createDataFrame no Spark Connect
  • [SPARK-50828] [SC-186493][PYTHON][ML][CONNECT] Preterir pyspark.ml.connect
  • [SPARK-50600] [SC-186057][CONNECT][SQL] Definir como analisado quando houver falha na análise
  • [SPARK-50824] [SC-186472][PYTHON] Evite importar pacotes opcionais do Python para verificação
  • [SPARK-50818] [SC-186458][PYTHON] Substitua has_numpy por have_numpy
  • [SPARK-50722] [SC-185523][SQL] Detectar nós WITH autônomos
  • [SPARK-50755] [SC-185521][SQL] Exibição de plano do Pretty para InsertIntoHiveTable
  • [SPARK-50756] [SC-185552]Reverter "[SQL] Usar classe de erro para exceções em SparkConf.validateSettings"
  • [SPARK-50789] [SC-186312][CONNECT] As entradas para agregações tipadas devem ser analisadas
  • [SPARK-50791] [SC-185867][SC-186338][SQL] Corrigir NPE no tratamento de erros do Repositório de Estado
  • [SPARK-50801] [SC-186365] [SQL] Aprimorar PlanLogger.logPlanResolution para que ele mostre apenas planos resolvidos e não resolvidos
  • [SPARK-50749] [SC-185925][SQL] Corrigir bug de ordenação no método CommutativeExpression.gatherCommutative
  • [SPARK-50783] [SC-186347] Canonicalizar o nome e o layout do arquivo de resultados do criador de perfil JVM no DFS
  • [SPARK-50790] [SC-186354][PYTHON] Implementar análise de json no pyspark
  • [SPARK-50738] [SC-184856][PYTHON] Atualizar black para 23.12.1
  • [SPARK-50764] [SC-185930][PYTHON] Refinar a docstring de métodos relacionados ao xpath
  • [SPARK-50798] [SC-186277][SQL] Aprimorar NormalizePlan
  • [SPARK-49883] [SC-183787][SS] Integração da Estrutura V2 de Ponto de Verificação do Repositório de Estado V2 com RocksDB e RocksDBFileManager
  • [SPARK-50779] [SC-186062][SQL] Adicionando sinalizador de recurso para ordenações no nível do objeto
  • [SPARK-50778] [SC-186183][PYTHON] Adicionar metadataColumn ao PySpark DataFrame
  • [SPARK-49565] [SC-186056][SQL] DBR 16.x cherrypick: aprimorar aliases de expressão gerada automaticamente com operadores SQL de pipe
  • [SPARK-50541] [16.x][SC-184937] Descrever Tabela como JSON
  • [SPARK-50772] [SC-185923][SQL] DBR 16.x cherrypick: Manter aliases de tabela após os operadores SET, EXTEND, DROP
  • [SPARK-50769] [SC-185919][SQL] Corrigir ClassCastException em HistogramNumeric
  • [SPARK-49025] [SC-174667] Sincronizar a diferença de código Delta com DBR
  • [SPARK-50752] [SC-185547][PYTHON][SQL] Introduzir configurações para ajustar o Python UDF sem seta
  • [SPARK-50705] [SC-185944][SQL] Tornar QueryPlan sem bloqueio
  • [SPARK-50690] [16.x][SC-184640][BEHAVE-211][SQL] Corrigir discrepância na citação de colunas de saída da consulta de exibição DESCRIBE TABLE
  • [SPARK-50746] [SC-184932][SQL] Substitua Either por VariantPathSegment.
  • [SPARK-50715] [SC-185546][PYTHON][CONNECT] SparkSession.Builder define as configurações em lote
  • [SPARK-50480] [SC-183359][SQL] Estender CharType e VarcharType de StringType
  • [SPARK-50675] [SC-184539][SQL] Suporte a ordenações de nível de exibição e tabela
  • [SPARK-50409] [BEHAVE-194][SC-184516][SQL] Corrigir instrução definida para ignorar ; no final de SET;, SET -v; e SET key;
  • [SPARK-50743] [SC-185528][SQL] Normalizar IDs CTERelationDef e CTERelationRef
  • [SPARK-50756] [SC-185520][SQL] Use a classe de erro para exceções no SparkConf.validateSettings
  • [SPARK-50693] [SC-184684][CONNECT] As entradas para TypedScalaUdf devem ser analisadas
  • [SPARK-50744] [SC-184929][SQL] Adicionar um caso de teste para precedência de resolução de nome de exibição/CTE
  • [SPARK-50710] [SC-184767][CONNECT] Adicione suporte para reconexão opcional do cliente às sessões após a versão
  • [SPARK-50703] [SC-184843][PYTHON] Refinar a docstring de regexp_replace, regexp_substr e regexp_instr
  • [SPARK-50716] [SC-184823][CORE] Corrigir a lógica de limpeza para links simbólicos no método JavaUtils.deleteRecursivelyUsingJavaIO
  • [SPARK-50630] [SC-184443][SQL] Corrigir suporte ordinal GROUP BY para operadores AGGREGATE de SQL com pipe
  • [SPARK-50614] [SC-184729][SQL] Adicionar suporte à fragmentação de Variante para Parquet
  • [SPARK-50661] [SASP-4936] Adicionar compatibilidade com as versões anteriores para FEB do cliente antigo.
  • [SPARK-50676] [SC-184641][SQL] Remover private lazy val mapValueContainsNull não utilizado do ElementAt
  • [SPARK-50515] [SC-183813][CORE] Adicionar interface somente leitura ao SparkConf
  • [SPARK-50697] [SC-184702][SQL] Habilitar a recursão final sempre que possível
  • [SPARK-50642] [SC-184726][SC-183517][CONNECT][SS][2/N][16.x]Corrigir o esquema de estado para FlatMapGroupsWithState no Spark Connect quando não houver estado inicial
  • [SPARK-50701] [SC-184704][PYTHON] Fazer a plotagem exigir a versão mínima do plotly
  • [SPARK-50702] [SC-184727][PYTHON] Refinar a docstring de regexp_count, regexp_extract e regexp_extract_all
  • [SPARK-50499] [SC-184177][PYTHON] Expor métricas do BasePythonRunner
  • [SPARK-50692] [SC-184705][16.x] Adicionar suporte a pushdown do RPAD
  • [SPARK-50682] [SC-184579][SQL] O Alias Interno deve ser canonizado
  • [SPARK-50699] [SC-184695][PYTHON] Analisar e gerar cadeia de caracteres DDL com uma sessão especificada
  • [SPARK-50573] [SC-184568][SS] Adicionar id de esquema de estado a linhas de estado à evolução do esquema
  • [SPARK-50661] [SC-184639][CONNECT][SS][SASP-4936] Corrigir a implementação do foreachBatch em Spark Connect Scala. para dar suporte ao conjunto de dados[T].
  • [SPARK-50689] [SC-184591][SQL] Impor ordenação determinística em listas de projetos LCA
  • [SPARK-50696] [SC-184667][PYTHON] Otimizar chamada Py4J para método de análise de DDL
  • [SPARK-49670] [SC-182902][SQL] Habilitar ordenação de corte para todas as expressões de passagem
  • [SPARK-50673] [SC-184565][ML] Evite atravessar coeficientes de modelo duas vezes no construtor Word2VecModel
  • [SPARK-50310] [SC-184663]Reverter "[CONNECT][PYTHON] Chamar with_origin_to_class quando Column estiver inicializando"
  • [SPARK-50687] [SC-184588][PYTHON] Aperfeiçoar a lógica para captar rastreamentos de pilha para DataFrameQueryContext
  • [SPARK-50681] [SC-184662][PYTHON][CONNECT] Armazenar em cache o esquema analisado para MapInXXX e ApplyInXXX
  • [SPARK-50674] [SC-184589][PYTHON] Correção da verificação da existência do método ''terminate'' na avaliação da UDTF
  • [SPARK-50684] [SC-184582][PYTHON] Melhorar o desempenho de Py4J no DataFrameQueryContext
  • [SPARK-50578] [DBR16.x][SC-184559][PYTHON][SS] Adicione suporte para a nova versão dos metadados de estado para TransformWithStateInPandas
  • [SPARK-50602] [SC-184439][SQL] Corrigir transposição para mostrar uma mensagem de erro adequada quando colunas de índice inválidas forem especificadas
  • [SPARK-50650] [SC-184532][SQL] Melhorar o registro em log no Analisador de passagem única
  • [SPARK-50665] [SC-184533][SQL] Substituir LocalRelation por ComparableLocalRelation em NormalizePlan
  • [SPARK-50644] [SC-184486][SQL] Ler as estruturas de variante no leitor de Parquet.
  • [SPARK-49636] [SC-184089][SQL] Remover a sugestão de configuração ANSI em INVALID_ARRAY_INDEX e INVALID_ARRAY_INDEX_IN_ELEMENT_AT
  • [SPARK-50659] [SC-184514][SQL] Refatorar o cálculo de saída do Union para reutilizá-lo no Analisador de passagem única
  • [SPARK-50659] [SC-184512][SQL] Mover erros relacionados a Union para QueryCompilationErrors
  • [SPARK-50530] [SC-183419][SQL] Corrigir cálculo de contexto de tipo de cadeia de caracteres implícita incorreto
  • [SPARK-50546] [SC-183807][SQL] Adicionar suporte de conversão de subconsultas à coerção do tipo de ordenação
  • [SPARK-50405] [SC-182889][SQL] Processar corretamente a coerção do tipo de ordenação de tipos de dados complexos
  • [SPARK-50637] [SC-184434][SQL] Corrigir o estilo de código para o Analisador de passagem única
  • [SPARK-50638] [SC-184435][SQL] Refatorar a resolução de exibição para o arquivo separado para reutilizá-lo no Analisador de passagem única
  • [SPARK-50615] [SC-184298][SQL] Efetuar push da variante para a verificação.
  • [SPARK-50619] [SC-184210][SQL] Refatorar VariantGet.cast para agrupar os argumentos de conversão
  • [SPARK-50599] [SC-184058][SQL] Criar a característica do DataEncoder que permite a codificação Avro e UnsafeRow
  • [SPARK-50076] [SC-183809] Corrigir logkeys
  • [SPARK-50597] [SC-183972][SQL] Refatorar a construção de lote em Optimizer.scala e SparkOptimizer.scala
  • [SPARK-50339] [SC-183063][SPARK-50360][SS] Habilitar o log de mudanças para armazenar informações de linhagem
  • [SPARK-50526] [SC-183811][SS] Adicionar configuração de formato de codificação do repositório ao log de deslocamento e impedir que operadores com estado sem suporte usem avro
  • [SPARK-50540] [SC-183810][PYTHON][SS] Corrigir esquema de cadeia de caracteres para StatefulProcessorHandle
  • [SPARK-50157] [SC-183789][SQL] Usando o SQLConf fornecido primeiro pelo SparkSession.
  • [SPARK-48898] [SC-183793][SQL] Definir a nulidade corretamente no esquema da variante
  • [SPARK-50559] [SC-183814][SQL] Armazenar as saídas de Except, Intersect e Union como lazy vals
  • [SPARK-48416] [SC-183643][SQL] Dar suporte a expressão With correlacionada aninhada
  • [SPARK-50428] [SC-183566][SS][PYTHON] Dar suporte a TransformWithStateInPandas em consultas em lote
  • [SPARK-50063] [SC-183350][SQL][CONNECT] Adicionar suporte para Variant no cliente Do Spark Connect Scala
  • [SPARK-50544] [SC-183569][PYTHON][CONNECT] Implementar StructType.toDDL
  • [SPARK-50443] [SC-182590][SS] Corrigindo erros de build do Maven introduzidos pelo cache Guava no RocksDBStateStoreProvider
  • [SPARK-50491] [SC-183434][SQL] Corrigir bug em que blocos BEGIN END vazios geram um erro
  • [SPARK-50536] [SC-183443][CORE] Registre os tamanhos dos arquivos arquivados baixados em SparkContext e Executor
  • [SPARK-45891] [SC-183439][SQL] Reconstruir binário de variante a partir de dados fragmentados.
  • [SPARK-49565] [SC-183465][SQL] Adicionar sintaxe de pipe SQL para o operador FROM
  • [SPARK-50497] [SC-183338][SQL] Determinar a falha de consultas com mensagem adequada se MultiAlias contiver função não geradora
  • [SPARK-50460] [SC-183375][PYTHON][CONNECT] Generalize e simplifique o tratamento de exceções do Connect
  • [SPARK-50537] [SC-183452][CONNECT][PYTHON] Corrigir a substituição da opção de compactação no df.write.parquet
  • [SPARK-50329] [SC-183358][SQL] corrigir InSet$toString
  • [SPARK-50524] [SC-183364][SQL] Mensagem de aviso de RowBasedKeyValueBatch.spill inferior ao nível de depuração
  • [SPARK-50528] [SC-183385][CONNECT] Mover InvalidCommandInput para um módulo comum
  • [SPARK-50017] [SC-182438][SS] Suporte à codificação Avro para o operador TransformWithState
  • [SPARK-50310] [SC-182660][PYTHON] Adicionar spark.python.sql.dataFrameDebugging.enabled à lista de permissões
  • [SPARK-50463] [SC-182833][SQL] Corrigir ConstantColumnVector com conversão de colunar para linha
  • [SPARK-50235] [SC-180786][SQL] Limpar o recurso ColumnVector depois de processar todas as linhas em ColumnarToRowExec
  • [SPARK-50310] [SC-182660][PYTHON] Adicione um sinalizador para desabilitar DataFrameQueryContext para PySpark
  • [SPARK-50516] [SC-183279][SS][MINOR] Corrigir o teste relacionado ao estado de inicialização para usar StreamManualClock
  • [SPARK-50478] [SC-183188][SQL] Corrigir correspondência de StringType
  • [SPARK-50492] [SC-183177][SS] Corrigir java.util.NoSuchElementException quando a coluna de tempo do evento é descartada após dropDuplicatesWithinWatermark
  • [SPARK-49566] [SC-182589][SQL] Adicionar sintaxe de pipe SQL para o operador SET
  • [SPARK-50449] [SC-183178][SQL] Corrigir a gramática de script SQL permitindo corpos vazios para loops, IF e CASE
  • [SPARK-50251] [SC-180970][PYTHON] Adicionar getSystemProperty ao PySpark SparkContext
  • [SPARK-50421] [SC-183091][CORE] Corrigir configuração incorreta de memória relacionada ao executor quando múltiplos perfis de recurso são utilizados.
  • [SPARK-49461] [SC-179572][SS] ID de Ponto de Verificação Persistente para confirmar logs e lê-los novamente
  • [SPARK-50343] [SC-183119][SPARK-50344][SQL] Adicionar sintaxe de pipe SQL para os operadores DROP e AS
  • [SPARK-50481] [SC-182880][CORE] Melhorar SortShuffleManager.unregisterShuffle para ignorar a lógica do arquivo de soma de verificação se a soma de verificação estiver desabilitada
  • [SPARK-50498] [SC-183090][PYTHON] Evite chamadas py4j desnecessárias em listFunctions
  • [SPARK-50489] [SC-183053][SQL][PYTHON] Corrigir a autojunção após applyInArrow
  • [SPARK-49695] [SC-182967][SC-176968][BEHAVE-198][SQL] Correção ou push-down do Postgres

Suporte ao driver ODBC/JDBC do Databricks

O Databricks dá suporte a drivers ODBC/JDBC lançados nos últimos dois anos. Baixe os drivers e a atualização lançados recentemente (baixe o ODBC, baixe o JDBC).

Ambiente do sistema

  • Sistema operacional: Ubuntu 24.04.1 LTS
  • Java: Zulu17.54+21-CA
  • Scala: 2.12.18
  • Python: 3.12.3
  • R: 4.4.0
  • Delta Lake: 3.3.0

Bibliotecas Python instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
annotated-types 0.7.0 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
autocommand 2.2.2 azure-core 1.31.0 azure-storage-blob 12.23.0
azure-storage-file-datalake 12.17.0 backports.tarfile 1.2.0 black 24.4.2
blinker 1.7.0 boto3 1.34.69 botocore 1.34.69
cachetools 5.3.3 certifi 2024.6.2 cffi 1.16.0
chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4 click 8.1.7
cloudpickle 2.2.1 comm 0.2.1 contourpy 1.2.0
criptografia 42.0.5 cycler 0.11.0 Cython 3.0.11
databricks-sdk 0.30.0 dbus-python 1.3.2 debugpy 1.6.7
decorator 5.1.1 Preterido 1.2.14 distlib 0.3.8
docstring-to-markdown 0,11 entrypoints 0,4 em execução 0.8.3
facets-overview 1.1.1 bloqueio de arquivo 3.15.4 fonttools 4.51.0
gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.37 google-api-core 2.20.0
google-auth 2.35.0 google-cloud-core 2.4.1 google-cloud-storage 2.18.2
google-crc32c 1.6.0 google-resumable-media 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0
grpcio 1.60.0 grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.4
idna 3.7 importlib-metadata 6.0.0 importlib_resources 6.4.0
inflect 7.3.1 ipyflow-core 0.0.201 ipykernel 6.28.0
ipython 8.25.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
isodate 0.6.1 jaraco.context 5.3.0 jaraco.functools 4.0.1
jaraco.text 3.12.1 jedi 0.19.1 jmespath 1.0.1
joblib 1.4.2 jupyter_client 8.6.0 jupyter_core 5.7.2
kiwisolver 1.4.4 launchpadlib 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6
lazr.uri 1.0.6 matplotlib 3.8.4 matplotlib-inline 0.1.6
mccabe 0.7.0 mlflow-skinny 2.15.1 more-itertools 10.3.0
mypy 1.10.0 mypy-extensions 1.0.0 nest-asyncio 1.6.0
nodeenv 1.9.1 numpy 1.26.4 oauthlib 3.2.2
opentelemetry-api 1.27.0 opentelemetry-sdk 1.27.0 opentelemetry-semantic-conventions 0.48b0
packaging 24.1 pandas 1.5.3 parso 0.8.3
pathspec 0.10.3 patsy 0.5.6 pexpect 4.8.0
pillow 10.3.0 pip 24.2 platformdirs 3.10.0
plotly 5.22.0 pluggy 1.0.0 prompt-toolkit 3.0.43
proto-plus 1.24.0 protobuf 4.24.1 psutil 5.9.0
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
pyarrow 15.0.2 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pyccolo 0.0.65 pycparser 2.21 pydantic 2.8.2
pydantic_core 2.20.1 pyflakes 3.2.0 Pygments 2.15.1
PyGObject 3.48.2 PyJWT 2.7.0 pyodbc 5.0.1
pyparsing 3.0.9 pyright 1.1.294 python-dateutil 2.9.0.post0
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-server 1.10.0 pytoolconfig 1.2.6
pytz 2024.1 PyYAML 6.0.1 pyzmq 25.1.2
solicitações 2.32.2 rope 1.12.0 rsa 4.9
s3transfer 0.10.2 scikit-learn 1.4.2 scipy 1.13.1
seaborn 0.13.2 setuptools 74.0.0 six 1.16.0
smmap 5.0.0 sqlparse 0.5.1 ssh-import-id 5.11
stack-data 0.2.0 statsmodels 0.14.2 tenacity 8.2.2
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1
tornado 6.4.1 traitlets 5.14.3 typeguard 4.3.0
types-protobuf 3.20.3 types-psutil 5.9.0 types-pytz 2023.3.1.1
types-PyYAML 6.0.0 types-requests 2.31.0.0 types-setuptools 68.0.0.0
types-six 1.16.0 types-urllib3 1.26.25.14 typing_extensions 4.11.0
ujson 5.10.0 unattended-upgrades 0,1 urllib3 1.26.16
virtualenv 20.26.2 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
whatthepatch 1.0.2 wheel 0.43.0 wrapt 1.14.1
yapf 0.33.0 zipp 3.17.0

Bibliotecas R instaladas

As bibliotecas R são instaladas a partir do snapshot CRAN do Posit Package Manager em 2024-08-04.

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
seta 16.1.0 askpass 1.2.0 assertthat 0.2.1
backports 1.5.0 base 4.4.0 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 bit 4.0.5 bit64 4.0.5
bitops 1.0-8 blob 1.2.4 ciar 1.3-30
brew 1.0-10 brio 1.1.5 broom 1.0.6
bslib 0.8.0 cachem 1.1.0 callr 3.7.6
caret 6.0-94 cellranger 1.1.0 chron 2.3-61
class 7.3-22 cli 3.6.3 clipr 0.8.0
clock 0.7.1 cluster 2.1.6 codetools 0.2-20
colorspace 2.1-1 commonmark 1.9.1 compiler 4.4.0
config 0.3.2 conflicted 1.2.0 cpp11 0.4.7
crayon 1.5.3 credenciais 2.0.1 curl 5.2.1
data.table 1.15.4 conjuntos de dados 4.4.0 DBI 1.2.3
dbplyr 2.5.0 desc 1.4.3 devtools 2.4.5
diagrama 1.6.5 diffobj 0.3.5 digest 0.6.36
downlit 0.4.4 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-14 ellipsis 0.3.2 avaliar 0.24.0
fansi 1.0.6 farver 2.1.2 fastmap 1.2.0
fontawesome 0.5.2 forcats 1.0.0 foreach 1.5.2
foreign 0.8 - 86 forge 0.2.0 fs 1.6.4
future 1.34.0 future.apply 1.11.2 gargle 1.5.2
generics 0.1.3 gert 2.1.0 ggplot2 3.5.1
gh 1.4.1 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-8 globals 0.16.3 glue 1.7.0
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 gower 1.0.1
graphics 4.4.0 grDevices 4.4.0 grade 4.4.0
gridExtra 2.3 gsubfn 0,7 gt 0.11.0
gtable 0.3.5 hardhat 1.4.0 haven 2.5.4
highr 0,11 hms 1.1.3 htmltools 0.5.8.1
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.15 httr 1.4.7
httr2 1.0.2 ids 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-15 isoband 0.2.7 iterators 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 juicyjuice 0.1.0
KernSmooth 2.23-22 knitr 1.48 labeling 0.4.3
later 1.3.2 lattice 0.22-5 lava 1.8.0
lifecycle 1.0.4 listenv 0.9.1 lubridate 1.9.3
magrittr 2.0.3 markdown 1.13 MASS 7.3-60.0.1
Matriz 1.6-5 memoise 2.0.1 methods 4.4.0
mgcv 1.9-1 mime 0,12 miniUI 0.1.1.1
mlflow 2.14.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.11
munsell 0.5.1 nlme 3.1-165 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.2.0 parallel 4.4.0
parallelly 1.38.0 pillar 1.9.0 pkgbuild 1.4.4
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.1.0 pkgload 1.4.0
plogr 0.2.0 plyr 1.8.9 praise 1.0.0
prettyunits 1.2.0 pROC 1.18.5 processx 3.8.4
prodlim 2024.06.25 profvis 0.3.8 progresso 1.2.3
progressr 0.14.0 promises 1.3.0 proto 1.0.0
proxy 0.4-27 ps 1.7.7 purrr 1.0.2
R6 2.5.1 ragg 1.3.2 randomForest 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.13 RcppEigen 0.3.4.0.0 capaz de reagir 0.4.4
reactR 0.6.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
recipes 1.1.0 rematch 2.0.0 rematch2 2.1.2
remotes 2.5.0 reprex 2.1.1 reshape2 1.4.4
rlang 1.1.4 rmarkdown 2.27 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.2 rpart 4.1.23 rprojroot 2.0.4
Rserve 1.8-13 RSQLite 2.3.7 rstudioapi 0.16.0
rversions 2.1.2 rvest 1.0.4 sass 0.4.9
scales 1.3.0 selectr 0.4-2 informações de sessão 1.2.2
shape 1.4.6.1 shiny 1.9.1 sourcetools 0.1.7-1
sparklyr 1.8.6 espacial 7.3-17 splines 4.4.0
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1 stats 4.4.0
stats4 4.4.0 stringi 1.8.4 stringr 1.5.1
survival 3.6-4 swagger 5.17.14.1 sys 3.4.2
systemfonts 1.1.0 tcltk 4.4.0 testthat 3.2.1.1
formatação de texto 0.4.0 tibble 3.2.1 tidyr 1.3.1
tidyselect 1.2.1 tidyverse 2.0.0 timechange 0.3.0
timeDate 4032.109 tinytex 0.52 ferramentas 4.4.0
tzdb 0.4.0 verificador de URL 1.0.1 usethis 3.0.0
utf8 1.2.4 utils 4.4.0 identificador único universal (UUID) 1.2-1
V8 4.4.2 vctrs 0.6.5 viridisLite 0.4.2
vroom 1.6.5 waldo 0.5.2 whisker 0.4.1
withr 3.0.1 xfun 0,46 xml2 1.3.6
xopen 1.0.1 xtable 1.8-4 yaml 2.3.10
zeallot 0.1.0 zip 2.3.1

Bibliotecas do Java e do Scala instaladas (versão do cluster Scala 2.12)

ID do Grupo ID do Artefato Versão
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 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 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-config 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 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-elasticache 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 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 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-sqs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.638
com.amazonaws jmespath-java 1.12.638
com.clearspring.analytics fluxo 2.9.6
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_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml colega de classe 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-yaml 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.16.0
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-module-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-module-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.caffeine caffeine 2.9.3
com.github.fommil jniloader 1,1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1,1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1-natives
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java 1,1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java 1.1-natives
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1-natives
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 1.1-natives
com.github.luben zstd-jni 1.5.5-4
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.10.1
com.google.crypto.tink tink 1.9.0
com.google.errorprone anotações propensas a erros 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 23.5.26
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 3.25.1
com.helger profiler 1.1.1
com.ibm.icu icu4j 75.1
com.jcraft jsch 0.1.55
com.jolbox bonecp VERSÃO.0.8.0.
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.3.jre8
com.ning compress-lzf 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.sun.xml.bind jaxb-core 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.10.0
com.twitter chill_2.12 0.10.0
com.twitter util-app_2.12 7.1.0
com.twitter util-core_2.12 7.1.0
com.twitter util-function_2.12 7.1.0
com.twitter util-jvm_2.12 7.1.0
com.twitter util-lint_2.12 7.1.0
com.twitter util-registry_2.12 7.1.0
com.twitter util-stats_2.12 7.1.0
com.typesafe config 1.4.3
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocity univocity-parsers 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.16.0
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 3.0.3
dev.ludovic.netlib blas 3.0.3
dev.ludovic.netlib lapack 3.0.3
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift aircompressor 0.27
io.delta delta-sharing-client_2.12 1.2.2
io.dropwizard.metrics metrics-annotation 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-core 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-healthchecks 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 4.2.19
io.netty Netty-all 4.1.108.Final
io.netty netty-buffer 4.1.108.Final
io.netty netty-codec 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.108.Final
io.netty netty-common 4.1.108.Final
io.netty netty-handler 4.1.108.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.108.Final
io.netty netty-resolver 4.1.108.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty netty-transport 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-riscv64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.108.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.108.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.108.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus simpleclient_common 0.7.0
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.7.0
io.prometheus simpleclient_pushgateway 0.7.0
io.prometheus simpleclient_servlet 0.7.0
io.prometheus.jmx collector 0.12.0
jakarta.annotation jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.servlet jakarta.servlet-api 4.0.3
jakarta.validation jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation activation 1.1.1
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.transaction jta 1,1
javax.transaction API de transação 1,1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.11
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.12.1
net.java.dev.jna jna 5.8.0
net.razorvine pickle 1,3
net.sf.jpam jpam 1,1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv super-csv 2.2.0
net.snowflake snowflake-ingest-sdk 0.9.6
net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0,1
org.acplt.remotetea remotetea-oncrpc 1.1.2
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-runtime 3.5.2
org.antlr antlr4-runtime 4.9.3
org.antlr stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant ant 1.10.11
org.apache.ant ant-jsch 1.10.11
org.apache.ant ant-launcher 1.10.11
org.apache.arrow arrow-format 15.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-core 15.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 15.0.0
org.apache.arrow arrow-vector 15.0.0
org.apache.avro avro 1.11.3
org.apache.avro avro-ipc 1.11.3
org.apache.avro avro-mapred 1.11.3
org.apache.commons commons-collections4 4.4
org.apache.commons commons-compress 1.23.0
org.apache.commons commons-crypto 1.1.0
org.apache.commons commons-lang3 3.12.0
org.apache.commons commons-math3 3.6.1
org.apache.commons commons-text 1.10.0
org.apache.curator curator-client 2.13.0
org.apache.curator curator-framework 2.13.0
org.apache.curator curator-recipes 2.13.0
org.apache.datasketches datasketches-java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memory 2.0.0
org.apache.derby derby 10.14.2.0
org.apache.hadoop hadoop-client-runtime 3.3.6
org.apache.hive hive-beeline 2.3.9
org.apache.hive hive-cli 2.3.9
org.apache.hive hive-jdbc 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-client 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-common 2.3.9
org.apache.hive hive-serde 2.3.9
org.apache.hive hive-shims 2.3.9
org.apache.hive hive-storage-api 2.8.1
org.apache.hive.shims hive-shims-0.23 2.3.9
org.apache.hive.shims hive-shims-common 2.3.9
org.apache.hive.shims hive-shims-scheduler 2.3.9
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.14
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.16
org.apache.ivy ivy 2.5.2
org.apache.logging.log4j log4j-1.2-api 2.22.1
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