Databricks Runtime 8.0 (EoS)
注意
針對此 Databricks Runtime 版本的支援已結束。 如需了解終止支援日期，請參閱終止支援歷程記錄。 如需所有支援的 Databricks Runtime 版本，請參閱 Databricks Runtime 版本資訊版本和相容性 (機器翻譯)。
Databricks 於 2021 年 3 月發行此版本。
下列版本資訊提供由 Apache Spark 3.1.1 提供之 Databricks Runtime 8.0 的相關信息。
新功能
Databricks Runtime 8.0 包含 Apache Spark 3.1.1。 如需詳細資訊，請參閱 Apache Spark。
改善
當未指定格式時，Delta 現在是預設格式
Databricks Runtime 8.0 會變更預設格式， delta 使其更容易建立 Delta 數據表。 當您使用 SQL 命令或 {Dataset|DataFrame}.{read|readStream|write|writeTo|writeStream} API 建立資料表，且未指定格式時，預設格式為 delta。
透過 Delta Lake，您可以透過豐富的架構驗證、品質條件約束和交易式保證，獲得更佳的 Parquet 效能、更好的數據可靠性。 透過 Delta Lake，您可以使用單一數據源上的整合結構化串流和批處理來簡化資料管線。
雖然 Databricks 建議使用 Delta Lake 來儲存您的數據，但您可能有需要移轉至 Delta Lake 的舊版工作流程。 如需移轉現有工作流程的相關信息，請參閱 什麼是 Delta Lake？。
新的結構化串流預設觸發程式間隔可降低成本
如果您未在串流查詢中使用 來設定觸發間隔 Trigger.ProcessingTime ，間隔會設定為 500 毫秒。 先前，預設間隔為 0 毫秒。 這項變更應減少空白觸發程式的數目，並降低雲端記憶體的成本，例如清單。
搭配認證傳遞使用 LDA 轉換函式 （公開預覽）
您現在可以在設定為使用認證傳遞進行驗證的叢集上使用 LDA 轉換函式。
使用認證傳遞設定的單一使用者叢集不再需要受信任的檔案系統 （公開預覽）
當您使用針對單一使用者設定認證傳遞的標準或作業叢集時，您不再需要將本機文件系統設定為受信任的文件系統。 這項變更會在單一使用者叢集上執行作業時，移除不必要的文件系統限制。
連結庫升級
- 已升級數個 Java 和 Scala 連結庫。 請參閱已安裝的 Java 和 Scala 連結庫 （Scala 2.12 叢集版本）。
- 已將 Python 升級至 3.8.6。
- 已升級數個已安裝的 Python 連結庫。 請參閱 已安裝的 Python 連結庫。
- 已將 R 升級至 4.0.3。
- 已升級數個已安裝的 R 連結庫。 請參閱已安裝的 R 連結 庫。
Apache Spark
Databricks Runtime 8.0 包含 Apache Spark 3.1.1。
本節內容：
核心和Spark SQL
醒目提示
- 統一建立數據表 SQL 語法 （SPARK-31257）
- 隨機哈希聯結改善 （SPARK-32461）
- 增強的子表達式消除 （SPARK-33092， SPARK-33337， SPARK-33427， SPARK-33540）
- Kubernetes GA （SPARK-33005）
ANSI SQL 相容性增強功能
- 支援 char/varchar 資料類型 （SPARK-33480）
- ANSI 模式：運行時間錯誤，而不是傳回 Null （SPARK-33275）
- ANSI 模式：新的明確轉換語法規則 （SPARK-33354）
- 新增 SQL 標準指令
SET TIME ZONE（SPARK-32272） - 統一建立數據表 SQL 語法 （SPARK-31257）
- 統一暫存檢視和永久檢視行為 （SPARK-33138）
- 語句中的
INSERT支援資料列清單 （SPARK-32976） - 支援 ANSI 巢狀方括弧批注 （SPARK-28880）
效能增強
- 主機-本機隨機數據讀取而不洗牌服務 （SPARK-32077）
- 在重新分割節點之前移除備援排序 （SPARK-32276）
- 部分下推述詞 （SPARK-32302， SPARK-32352）
- 透過展開向下推入篩選 （SPARK-33302）
- 透過 CNF 轉換透過 Join 推送更多可能的述詞 （SPARK-31705）
- 保留廣播哈希聯結的輸出分割來移除隨機顯示 （SPARK-31869）
- 藉由改善重新排序聯結金鑰來移除隨機顯示 （SPARK-32282）
- 將輸出分割和排序排序正規化來移除隨機顯示 （SPARK-33399）
- 隨機哈希聯結改善 （SPARK-32461）
- 保留隨機哈希聯結組建端資料分割 （SPARK-32330）
- 保留哈希聯結 （BHJ 和 SHJ） 數據流端排序 （SPARK-32383）
- 合併合併聯結的聯合資料表 （SPARK-32286）
- 新增隨機哈希聯結的程式代碼 Gen （SPARK-32421）
- 支援隨機哈希聯結的完整外部聯結 （SPARK-32399）
- 使用整個階段程式代碼gen 支援專案中的子表示式消除 （SPARK-33092）
- 支援條件表示式中的子運算式消除 （SPARK-33337）
- 支援解譯表示式評估的子運算式消除 （SPARK-33427）
- 支援解譯述詞的子表示式消除 （SPARK-33540）
- 其他優化工具規則
- 規則
ExtractSingleColumnNullAwareAntiJoin（SPARK-32290） - 規則
EliminateNullAwareAntiJoin（SPARK-32573） - 規則
EliminateAggregateFilter（SPARK-32540） - 規則
UnwrapCastInBinaryComparison（SPARK-32858） - 規則
DisableUnnecessaryBucketedScan（SPARK-32859） - 規則
CoalesceBucketsInJoin（SPARK-31350） - 從沒有項目的情況下從產生的不必要的巢狀字段剪除 （SPARK-29721）
- 從匯總和展開修剪不必要的巢狀字段 （SPARK-27217）
- 從 repartition-by-expression 和 join 修剪不必要的巢狀字段 （SPARK-31736）
- 修剪化妝品變化的不必要的巢狀字段 （SPARK-32163）
- 從視窗與排序修剪不必要的巢狀字位 （SPARK-32059）
- 將 CreateArray/CreateMap 的大小優化為其子系的大小 （SPARK-33544）
- 規則
擴充性增強功能
- 在 DataSourceV2 上新增
SupportsPartitionsAPI （SPARK-31694） - 在 DataSourceV2 上新增
SupportsMetadataColumnsAPI （SPARK-31255） - 讓 SQL 快取串行化可插入性 （SPARK-32274）
purge介紹 v2 目錄的選項TableCatalog.dropTable（SPARK-33364）
連接器增強功能
- Hive 中繼存放區分割區篩選下推改善 （SPARK-33537）
- 支援包含、開頭和結尾篩選條件 （SPARK-33458）
- 支援依日期類型篩選 （SPARK-33477）
- 支援依不等於篩選 （SPARK-33582）
- 木條鑲花之地板
- Parquet 中允許對應索引鍵類型的複雜類型 （SPARK-32639）
- 允許 Parquet 中儲存與載入 INT96 而不需重新處理 （SPARK-33160）
- ORC
- ORC 的巢狀數據行述詞下推 （SPARK-25557）
- 將 Apache ORC 升級至 1.5.12 （SPARK-33050）
- CSV
- 在 CSV 架構推斷期間利用 SQL 文字資料來源 （SPARK-32270）
- JSON
- 支援 JSON 數據源中的篩選下推 （SPARK-30648）
- JDBC
- 實作 JDBC 的目錄 API（SPARK-32375、 SPARK-32579、 SPARK-32402、 SPARK-33130）
- 建立 JDBC 驗證提供者開發人員 API （SPARK-32001）
- 新增 JDBC 連線提供者停用可能性 （SPARK-32047）
- Avro
- 支援 Avro 資料源中的篩選下推 （SPARK-32346）
功能增強功能
- 節點解除委任 （SPARK-20624）
- 基本架構 （SPARK-20628）
- 在解除委任期間移轉 RDD 區塊（SPARK-20732）
- 正常解除委任作為動態調整的一部分 （SPARK-31198）
- 在解除委任期間移轉隨機區塊 （SPARK-20629）
- 只有在工作和封鎖移轉完成時結束執行程式 （SPARK-31197）
- 在解除委任期間支援後援記憶體 （SPARK-33545）
- 新的內建函式
- json_array_length （SPARK-31008）
- json_object_keys （SPARK-31009）
- current_catalog （SPARK-30352）
- timestamp_seconds、timestamp_millis、timestamp_micros （SPARK-31710）
- width_bucket （SPARK-21117）
- regexp_extract_all （SPARK-24884）
- nth_value （SPARK-27951）
- raise_error （SPARK-32793）
- unix_seconds、unix_millis和unix_micros （SPARK-33627）
- date_from_unix_date和unix_date （SPARK-33646）
- current_timezone （SPARK-33469）
- EXPLAIN 命令增強功能 （SPARK-32337， SPARK-31325）
- 提供選項以停用使用者提供的提示 （SPARK-31875）
- 支援 Hive 樣式 REPLACE COLUMNS 語法 （SPARK-30613）
- 支援
LIKE ANY與LIKE ALL運算子 （SPARK-30724） - 支援無限制
MATCHED且NOT MATCHED在 中MERGE INTO（SPARK-32030） - 支援
F-suffixed float 常值 （SPARK-32207） - 支援
RESET重設單一組態的語法 （SPARK-32406） - 支援篩選運算式允許同時使用
DISTINCT（SPARK-30276） - 支援 DSv2 的 alter table add/drop partition 命令 （SPARK-32512）
- 支援
NOT IN巢狀OR條件內的子查詢 （SPARK-25154） - 支援
REFRESH FUNCTION命令 （SPARK-31999） - 在資料集中新增
sameSemantics和 方法 （SPARK-30791sementicHash） - 支援 UDF 中案例類別的撰寫型態 （SPARK-31826）
- 支援編碼器中的列舉 （SPARK-32585）
- 支援巢狀欄位 API
withField和dropFields（SPARK-31317、 SPARK-32511） - 支援在 中
unionByName填入遺漏數據行的 Null （SPARK-29358） - 支援
DataFrameReader.table採用指定的選項 （SPARK-32592， SPARK-32844） - 支援 中的
spark.sql.hive.metastore.jarsHDFS 位置 （SPARK-32852） - 原生支援
--archives選項 （SPARK-33530， SPARK-33615） - 增強
ExecutorPluginAPI 以包含工作開始和結束事件的方法 （SPARK-33088）
其他值得注意的變更
- 在 Spark 文件網站中提供搜尋功能 （SPARK-33166）
- 將 Apache Arrow 升級至 2.0.0 （SPARK-33213）
- 在節流伺服器中啟用 Java 8 時間 API （SPARK-31910）
- 在 UDF 中啟用 Java 8 時間 API （SPARK-32154）
- 具有十進位的匯總總和溢位檢查 （SPARK-28067）
- 修正動態分割區覆寫模式中的認可衝突 （SPARK-27194， SPARK-29302）
- 移除了從屬、黑名單和允許列表的參考 （SPARK-32004、SPARK-32036、SPARK-32037）
- 移除隨機對應階段的工作結果大小檢查 （SPARK-32470）
- 一般化
ExecutorSource以公開使用者指定的檔案系統設定 （SPARK-33476） - 新增
StorageLevel.DISK_ONLY_3（SPARK-32517） - 針對執行程式公開 Web UI 中的執行程式記憶體計量 （SPARK-23432）
- 在階段層級公開執行程式記憶體計量，在 [階段] 索引卷標中 （SPARK-26341）
- 修正在 YARN 叢集模式中明確設定
spark.ui.port的 （SPARK-29465） - 新增
spark.submit.waitForCompletion組態以控制獨立叢集模式中的 spark-submit 結束 （SPARK-31486） - 設定
yarn.Client以列印驅動程式 stdout/stderr 的直接連結 （SPARK-33185） - 修正無法儲存廣播片段時的記憶體流失 （SPARK-32715）
- 讓
BlockManagerMaster驅動程式活動訊號逾時可設定 （SPARK-34278） - 統一和完成快取行為 （SPARK-33507）
PySpark
Project Zen
- 專案 Zen：改善 Python 可用性 （SPARK-32082）
- PySpark 類型提示支援 （SPARK-32681）
- 重新設計 PySpark 檔案 （SPARK-31851）
- 遷移至 NumPy 檔樣式 （SPARK-32085）
- PyPI 使用者的安裝選項 （SPARK-32017）
- 從聽寫清單取消取代推斷 DataFrame 架構 （SPARK-32686）
- 從 Python UDF 簡化例外狀況訊息 （SPARK-33407）
其他值得注意的變更
- 重複資料刪除決定性 PythonUDF 呼叫 （SPARK-33303）
- 支援 PySpark 函式中的較高順序函式（SPARK-30681）
- 支援資料來源 v2x 寫入 API （SPARK-29157）
- PySpark 函式的支援
percentile_approx（SPARK-30569） - PySpark DataFrame 的支援
inputFiles（SPARK-31763） - PySpark 數據行的支援
withField（SPARK-32835） - PySpark 數據行的支援
dropFields（SPARK-32511） - PySpark 函式的支援
nth_value（SPARK-33020） - 支援
acosh、asinh和atanh（SPARK-33563） - PySpark SparkContext 中的支援
getCheckpointDir方法 （SPARK-33017） - 支援在 中
unionByName填入遺漏數據行的 Null （SPARK-32798） - 更新
cloudpickle至 v1.5.0 （SPARK-32094） - 新增
MapType使用箭頭的 PySpark 支援 （SPARK-24554） DataStreamReader.table和DataStreamWriter.toTable（SPARK-33836）
結構化串流
效能增強
- 將 maxFilesPerTrigger 以外的檔案快取擷取為未讀取的檔案清單 （SPARK-30866）
- 簡化檔案資料流來源和接收元數據記錄檔的邏輯 （SPARK-30462）
- 如果查詢從壓縮批次重新啟動，請避免讀取壓縮元數據記錄兩次 （SPARK-30900）
功能增強功能
- 新增
DataStreamReader.tableAPI （SPARK-32885） - 新增
DataStreamWriter.toTableAPI （SPARK-32896） - 左半數據流聯結 （SPARK-32862）
- 完整外部資料串流聯結 （SPARK-32863）
- 提供保留輸出檔案的新選項 （SPARK-27188）
- 新增 Spark 結構化串流記錄伺服器支援 （SPARK-31953）
- 介紹查詢重新啟動之間的狀態架構驗證 （SPARK-27237）
其他值得注意的變更
- 介紹串流狀態存放區的架構驗證 （SPARK-31894）
- 支援在狀態存放區使用不同的壓縮編解碼器 （SPARK-33263）
- Kafka 連接器無限等候，因為元數據永遠不會更新 （SPARK-28367）
- 將 Kafka 升級至 2.6.0 （SPARK-32568）
- 結構化串流 UI 頁面的分頁支援 （SPARK-31642， SPARK-30119）
- 結構化串流 UI 中的狀態資訊 （SPARK-33223）
- 結構化串流 UI 中的浮浮浮水印間距資訊 （SPARK-33224）
- 公開 SS UI 的狀態自訂計量資訊 （SPARK-33287）
- 新增與浮浮浮水印之後的資料列數目相關的新計量 （SPARK-24634）
MLlib
重點
- LinearSVC 會封鎖輸入向量 （SPARK-30642）
- 羅吉斯回歸封鎖輸入向量 （SPARK-30659）
- LinearRegression 封鎖輸入向量 （SPARK-30660）
- AFT 封鎖輸入向量 （SPARK-31656）
- 在 ML 中新增對關聯規則的支援 （SPARK-19939）
- 新增 LinearSVCModel 的訓練摘要 （SPARK-20249）
- 將摘要新增至 RandomForestClassificationModel （SPARK-23631）
- 將訓練摘要新增至 FMClassificationModel （SPARK-32140）
- 將摘要新增至 MultilayerPerceptronClassificationModel （SPARK-32449）
- 將 FMClassifier 新增至 SparkR （SPARK-30820）
- 新增 SparkR LinearRegression 包裝函式 （SPARK-30818）
- 將 FMRegressor 包裝函式新增至 SparkR （SPARK-30819）
- 新增 SparkR 包裝函
vector_to_array式 （SPARK-33040） - 自適性封鎖實例 - LinearSVC （SPARK-32907）
- make CrossValidator/TrainValidateSplit/OneVsRest Reader/Writer 支援 Python 後端估算器/評估工具 （SPARK-33520）
- 改善由 GEMV 推薦ForAll 的 ML ALS 效能 （SPARK-33518）
- 新增 UnivariateFeatureSelector （SPARK-34080）
其他值得注意的變更
- GMM 計算摘要和一個作業中的更新散發套件 （SPARK-31032）
- 拿掉 mllib 上的 ChiSqSelector 相依性。ChiSqSelectorModel （SPARK-31077）
- 壓平 testChiSquare 中測試的結果數據框架 （SPARK-31301）
- MinHash keyDistance 優化 （SPARK-31436）
- 以三角形不等比較為基礎的 KMeans 優化 （SPARK-31007）
- 在 ClusteringEvaluator 中新增權數支援 （SPARK-31734）
- 在評估工具中新增 getMetrics （SPARK-31768）
- 在 LinearRegressionSummary 中新增實例權數支援 （SPARK-31944）
- 將使用者指定的折迭欄新增至 CrossValidator （SPARK-31777）
- 功能與微調中的 ML 參數預設值同位 （SPARK-32310）
- 修正 KMeans/BiKMeans 中的雙重快取 （SPARK-32676）
- aft 轉換優化 （SPARK-33111）
- FeatureHasher 轉換優化 （SPARK-32974）
- 為資料框架資料行新增array_to_vector函式 （SPARK-33556）
- 分類、回歸、叢集和 fpm 中的 ML 參數預設值同位 （SPARK-32310）
- Summary.totalIterations 大於 maxIters （SPARK-31925）
- 樹狀結構模型預測優化 （SPARK-32298）
SparkR
- 新增較高階函式的 SparkR 介面 （SPARK-30682）
- 支援在 unionByName 中填入遺漏數據行的 Null （SPARK-32798）
- 支援 SparkR 函式中的Column （SPARK-32946）
- 支援 SparkR 函式中的timestamp_seconds （SPARK-32949）
- 支援 SparkR 函式中的nth_value （SPARK-33030）
- 最低箭號版本高達 1.0.0 （SPARK-32452）
- 支援 SparkR 函式中的array_to_vector （SPARK-33622）
- 支援 acosh、asinh 和 atanh （SPARK-33563）
- 支援from_avro和to_avro （SPARK-33304）
維護更新
請參閱 Databricks Runtime 8.0 維護更新。
系統環境
- 操作系統：Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java：Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 （組建 1.8.0_275-b01）
- Scala：2.12.10
- Python：3.8.8（從 2021 年 5 月 26 日 3.8.6 更新）
- R：R 4.0.3 版 （2020-10-10）
- Delta Lake 0.8.0
已安裝的 Python 程式庫
| 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| appdirs | 1.4.4 | asn1crypto | 1.4.0 | backcall | 0.2.0 |
| boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 | brotlipy | 0.7.0 |
| certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.3 | chardet | 3.0.4 |
| 密碼編譯 | 3.1.1 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.21 |
| decorator | 4.4.2 | distlib | 0.3.1 | docutils | 0.15.2 |
| entrypoints | 0.3 | filelock | 3.0.12 | idna | 2.10 |
| ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.19.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| jedi | 0.17.2 | jmespath | 0.10.0 | joblib | 0.17.0 |
| jupyter-client | 6.1.7 | jupyter-core | 4.6.3 | kiwisolver | 1.3.0 |
| koalas | 1.5.0 | matplotlib | 3.2.2 | numpy | 1.19.2 |
| pandas | 1.1.3 | parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 |
| pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 | pip | 20.2.4 |
| prompt-toolkit | 3.0.8 | psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.6.0 |
| pyarrow | 1.0.1 | pycparser | 2.20 | Pygments | 2.7.2 |
| pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing | 2.4.7 | PySocks | 1.7.1 |
| python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2020.1 | pyzmq | 19.0.2 |
| requests | 2.24.0 | s3transfer | 0.3.3 | scikit-learn | 0.23.2 |
| scipy | 1.5.2 | seaborn | 0.10.0 | setuptools | 50.3.1 |
| six | 1.15.0 | statsmodels | 0.12.0 | threadpoolctl | 2.1.0 |
| tornado | 6.0.4 | traitlets | 5.0.5 | urllib3 | 1.25.11 |
| virtualenv | 20.2.1 | wcwidth | 0.2.5 | wheel | 0.35.1 |
已安裝的 R 程式庫
R 連結庫會從 2020-11-02 上的 Microsoft CRAN 快照集安裝。
| 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.2.1 |
| base | 4.0.3 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| bit | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.1 |
| boot | 1.3-25 | brew | 1.0-6 | brio | 1.1.0 |
| broom | 0.7.2 | callr | 3.5.1 | caret | 6.0-86 |
| cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 | class | 7.3-17 |
| cli | 2.2.0 | clipr | 0.7.1 | 叢集 | 2.1.0 |
| codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-0 | commonmark | 1.7 |
| compiler | 4.0.3 | config | 0.3 | covr | 3.5.1 |
| cpp11 | 0.2.4 | crayon | 1.3.4 | credentials | 1.3.0 |
| crosstalk | 1.1.0.1 | curl | 4.3 | data.table | 1.13.4 |
| datasets | 4.0.3 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 2.0.0 |
| 遞減 | 1.2.0 | devtools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 |
| digest | 0.6.27 | dplyr | 1.0.2 | DT | 0.16 |
| 省略符號 | 0.3.1 | evaluate | 0.14 | fansi | 0.4.1 |
| farver | 2.0.3 | fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.5.0 |
| foreach | 1.5.1 | foreign | 0.8-79 | forge | 0.2.0 |
| fs | 1.5.0 | future | 1.21.0 | 泛型 | 0.1.0 |
| gert | 1.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.2.0 |
| gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4.0-2 | globals | 0.14.0 |
| glue | 1.4.2 | gower | 0.2.2 | graphics | 4.0.3 |
| grDevices | 4.0.3 | grid | 4.0.3 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0.7 | gtable | 0.3.0 | haven | 2.3.1 |
| highr | 0.8 | hms | 0.5.3 | htmltools | 0.5.0 |
| htmlwidgets | 1.5.3 | httpuv | 1.5.4 | httr | 1.4.2 |
| hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ini | 0.3.1 |
| ipred | 0.9-9 | isoband | 0.2.3 | iterators | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-18 | knitr | 1.30 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.1.0.1 | lattice | 0.20-41 |
| Lava | 1.6.8.1 | lazyeval | 0.2.2 | 生命週期 | 0.2.0 |
| listenv | 0.8.0 | lubridate | 1.7.9.2 | magrittr | 2.0.1 |
| markdown | 1.1 | MASS | 7.3-53 | 矩陣 | 1.2-18 |
| memoise | 1.1.0 | 方法 | 4.0.3 | mgcv | 1.8-33 |
| mime | 0.9 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-151 | nnet | 7.3-14 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 1.4.3 | parallel | 4.0.3 |
| parallelly | 1.22.0 | pillar | 1.4.7 | pkgbuild | 1.1.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 | plogr | 0.2.0 |
| plyr | 1.8.6 | praise | 1.0.0 | prettyunits | 1.1.1 |
| pROC | 1.16.2 | processx | 3.4.5 | prodlim | 2019.11.13 |
| 進度 | 1.2.2 | promises | 1.1.1 | proto | 1.0.0 |
| ps | 1.5.0 | purrr | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.3 |
| R6 | 2.5.0 | randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.1 |
| rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.5 |
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安裝 Java 和 Scala 函式庫 (Scala 2.12 叢群版本)
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