Databricks Runtime 16.2
下列發行資訊提供有關由 Apache Spark 3.5.2 支援的 Databricks Runtime 16.2 的相關說明。
Databricks 於 2025 年 2 月發行此版本。
提示
若要查看停止支援的 Databricks Runtime 版本發行說明，請參閱 終止支援的 Databricks Runtime 發行說明。 EoS Databricks Runtime 版本已淘汰，且可能未更新。
行為變更
在Delta Sharing中，預設會啟用資料表歷程
使用 SQL 命令建立的共享 ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table> 現在預設會啟用歷程記錄共用（WITH HISTORY）。 請參閱 ALTER SHARE。
認證 SQL 語句會在認證類型不符時傳回錯誤
在此版本中，如果 DROP CREDENTIAL 語句中指定的認證類型不符合要卸除的認證類型，則會傳回錯誤，而且不會執行 語句。 例如，針對語句 DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name'，如果 credential-name 不是記憶體認證，語句就會失敗併發生錯誤。
這項變更有助於防止用戶錯誤。 先前，即使傳遞不符合指定認證類型的認證，DROP CREDENTIAL 語句仍會順利執行。 例如，在此變更之前，下列語句會成功卸除 storage-credential：DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credential。
請參閱 SQL 參考中的 DROP CREDENTIAL。
新功能和改善
- 使用服務認證的 Unity 目錄控管外部雲端服務的存取權現在是 GA
- 筆記本支援作為工作區檔案
-
在產生的數據行表達式中使用
timestampdiff×tampadd - SQL 管線語法的支援
-
更新成
DESCRIBE TABLE將元數據以結構化 JSON 格式返回 - 尾端空白不敏感排序
- 將具有分桶分割的 Iceberg 表轉換成非分割的 Delta 表
-
共用存取模式計算現在支援 Spark Scala 方法
foreach、foreachBatch和flatMapGroupsWithState
使用服務認證對外部雲端服務的 Unity 目錄控管存取現已正式運作
服務認證可讓您從 Azure Databricks 使用雲端租用戶的服務進行簡單且安全的驗證。 使用 Databricks Runtime 16.2 時，除了公開預覽中支援的 Python SDK 之外，服務認證已正式推出，現在也支援 Scala SDK。 請參閱 使用服務認證管理外部雲端服務的存取。
工作區支持筆記本作為檔案
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，筆記本支援為工作區檔案。 您現在可以從工作區文件系統的任何位置以程序設計方式與筆記本互動，包括像任何其他檔案一樣寫入、讀取和刪除筆記本。 若要進一步了解，請參閱 筆記簿作為工作區檔案。
在產生的數據行表達式中使用 timestampdiff & timestampadd
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，您可以在 Delta Lake 產生的數據行運算式中使用 timestampdiff 和 timestampadd 函式。 請參閱 Delta Lake 產生的欄位。
支援 SQL 管線語法
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，您可以撰寫 SQL 管線。 SQL 管線會將標準查詢，例如 SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5，轉化為逐步序列，如下列範例所示：
FROM T
|> SELECT c2
|> WHERE c1 = 5
若要瞭解 SQL 管線支援的語法，請參閱 SQL 管線語法。
如需此跨產業延伸模組的背景，請參閱 SQL 有問題 。我們可以修正它們：SQL 中的管道語法（由 Google Research）。
將 DESCRIBE TABLE 更新為傳回元數據的結構化 JSON格式
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，您可以使用 DESCRIBE TABLE AS JSON 命令，將數據表元數據傳回為 JSON 檔。 JSON 輸出的結構比預設的人類可讀取報表更結構化，而且可用來以程式設計方式解譯數據表的架構。 若要深入瞭解，請參閱 DESCRIBE TABLE AS JSON。
尾端空白不敏感排序
Databricks Runtime 16.2 新增對不區分尾端空白的定序規則的支援，並增強了在 Databricks Runtime 16.1 中已經新增的定序支援。 例如，這些定序會將 'Hello' 和 'Hello ' 視為相等。 若要深入瞭解，請參閱 RTRIM 定序。
將具有貯體分割的 Iceberg 數據表轉換為未分割的 Delta 數據表
CONVERT TO DELTA 和 CREATE TABLE CLONE 語法現在支援將具有分桶分區的 Iceberg 資料表轉換成未分區的 Delta 資料表。
共用存取模式計算現在支援 Spark Scala 方法 foreach、foreachBatch和 flatMapGroupsWithState
在 Databricks Runtime 16.2 和更新版本中，共用存取模式計算現在支援 Scala 方法 DataStreamWriter.foreachBatch 和 KeyValueGroupedDataset.flatMapGroupsWithState。 在 Databricks Runtime 16.1 和更新版本中，共用存取模式計算現在支援 Scala 方法 DataStreamWriter.foreach。
錯誤修正
改善增量複製處理
此版本包含邊緣案例的修正，其中累加式 CLONE 可能會將已從源數據表複製的檔案重新複製到目標數據表。 請參閱 在 Azure Databricks上複製數據表。
圖書館升級
- 升級的 Python 函式庫：
- 已升級的 R 函式庫：
- 升級的 Java 函式庫：
- org.json4s.json4s-ast_2.12，從 3.7.0-M11 到 4.0.7
- org.json4s.json4s-core_2.12，從 3.7.0-M11 到 4.0.7
- org.json4s.json4s-jackson_2.12，從 3.7.0-M11 到 4.0.7
- org.json4s.json4s-scalap_2.12，從 3.7.0-M11 到 4.0.7
Apache Spark
Databricks Runtime 16.2 包含 Apache Spark 3.5.2。 此版本包含 Databricks Runtime 16.1 中包含的所有 Spark 修正和改善，以及下列對 Spark 進行的其他錯誤修正和改進：
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[SPARK-49966] 還原 “[SC-179501][SQL] 使用
Invoke來實作JsonToStructs（from_json）” - [SPARK-50904] [SC-186976][SQL] 修正定序表達式遍歷器的查詢執行
- [SPARK-49666] [SQL] 啟用 InSet 表達式的修剪測試
- [SPARK-50669] [SC-184566][ES-1327450][SQL] 變更 TimestampAdd 表達式的簽章
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[SPARK-50795] [16.x][SC-186719][SQL] 在 LinkedHashMap 中將時間戳儲存為
longdescribe類型 - [SPARK-50870] [SC-186950][SQL] 在 V2ScanRelationPushDown 中轉換成時間戳時新增時區
- [SPARK-50735] [SC-186944][CONNECT] ExecuteResponseObserver 失敗會導致無限重新附加要求
- [SPARK-50522] [SC-186500][SQL] 支援不確定定序
- [SPARK-50525] [SC-186058][SQL] 定義 InsertMapSortInRepartitionExpressions 優化器規則
- [SPARK-50679] [SC-184572][SQL] 在不同 With 中重複的通用運算式應該只投影一次
- [SPARK-50847] [SC-186916] [SQL] 拒絕在特定 In 表達式上套用 ApplyCharTypePadding
- [SPARK-50714] [SC-186786][SQL][SS] 啟用 Avro 編碼時 TransformWithState 的架構演進
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[SPARK-50795] [SC-186390][SQL] 以 ISO-8601 格式顯示所有 DESCRIBE AS JSON 日期，並且類型顯示為
dataType.simpleString - [SPARK-50561] [SC-185924][SQL] DBR 16.x 挑選：改善 UNIFORM SQL 函式的類型強制和界限檢查
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[SPARK-50700] [SC-184845][SQL]
spark.sql.catalog.spark_catalog支援builtin特殊值 - [SPARK-50831] [SC-186736][SQL] 預設啟用修剪定序
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[SPARK-50263] [SC-186793][CONNECT] 以
System.currentTimeMillis取代System.nanoTime - [SPARK-48730] [SC-184926][SQL] 實作 SQL 標量函數和資料表函數的建立SQL函數命令
- [SPARK-50830] [SC-186718] [SQL] 將單次運行結果作為雙重運行分析結果返回
- [SPARK-50707] [SC-186098][SQL] 啟用至/從 char/varchar 的轉換
- [SPARK-49490] [SC-182137][SQL] 新增 initCap 的基準檢驗
-
[SPARK-50529] [SC-184535][SQL] 變更
spark.sql.preserveCharVarcharTypeInfo組態下的 char/varchar 行為 - [SPARK-49632] [SC-184179][SQL] 移除CANNOT_PARSE_TIMESTAMP中的 ANSI 設定建議
- [SPARK-50815] [SC-186487][PYTHON][SQL] 修正錯誤，其中在 createDataFrame 中傳遞 Null Variant 會導致它失敗，並在 Spark Connect 的 createDataFrame 中新增 Variant 支援
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[SPARK-50828] [SC-186493][PYTHON][ML][CONNECT] 取代
pyspark.ml.connect - [SPARK-50600] [SC-186057][CONNECT][SQL] 設定在分析失敗時進行分析
- [SPARK-50824] [SC-186472][PYTHON] 避免匯入選擇性 Python 套件以進行檢查
- [SPARK-50755] [SC-185521][SQL] InsertIntoHiveTable 的美觀計劃顯示
- [SPARK-50789] [SC-186312][CONNECT] 已類型化的聚合的輸入應該被分析
- [SPARK-50791] [SC-185867][SC-186338][SQL] 修正 State Store 錯誤處理中的 NPE
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[SPARK-50801] [SC-186365] [SQL] 改善
PlanLogger.logPlanResolution，使其僅顯示未解決和已解決的計劃。 - [SPARK-50749] [SC-185925][SQL] 修正交換表達式.gatherCommutative 方法中的排序錯誤
- [SPARK-50783] [SC-186347] 標準化 JVM 分析工具結果檔名和 DFS 上的版面配置
- [SPARK-50790] [SC-186354][PYTHON] 在 pyspark 中實作解析 json
- [SPARK-50738] [SC-184856][PYTHON] 將黑色升級為 23.12.1
- [SPARK-50764] [SC-185930][PYTHON] 精簡 xpath 相關方法的檔字元串
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[SPARK-50798] [SC-186277][SQL] 改善
NormalizePlan - [SPARK-49883] [SC-183787][SS] 狀態存放區檢查點結構 V2 與 RocksDB 和 RocksDBFileManager 整合
- [SPARK-50779] [SC-186062][SQL] 新增物件層級定序的功能旗標
- [SPARK-50778] [SC-186183][PYTHON] 新增 metadataColumn 到 PySpark DataFrame
- [SPARK-49565] [SC-186056][SQL] DBR 16.x cherrypick: 使用 pipe SQL 運算符改善自動生成的表達式別名
- [SPARK-50541] [16.x][SC-184937] 將數據表描述為 JSON
- [SPARK-50772] [SC-185923][SQL] DBR 16.x cherrypick：在 SET、EXTEND、DROP 運算符之後保留數據表別名
- [SPARK-50769] [SC-185919][SQL] 修正 HistogramNumeric 中的 ClassCastException 錯誤
- [SPARK-49025] [SC-174667] 將 Delta 代碼差異同步至 DBR
- [SPARK-50752] [SC-185547][PYTHON][SQL] 引入不使用 Arrow 的 Python UDF 調整配置
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[SPARK-50705] [SC-185944][SQL] 使無鎖定
QueryPlan - [SPARK-50690] [16.x][SC-184640][SQL] 修正 DESCRIBE TABLE 檢視查詢輸出數據行引用的差異
- [SPARK-50746] [SC-184932][SQL] 以 VariantPathSegment 取代任一項。
-
[SPARK-50715] [SC-185546][PYTHON][CONNECT]
SparkSession.Builder批次設定組態 - [SPARK-50480] [SC-183359][SQL] 從 StringType 擴充 CharType 和 VarcharType
- [SPARK-50675] [SC-184539][SQL] 數據表和檢視層級定序支援
-
[SPARK-50409] [SC-184516][SQL] 修正 set 語句以忽略
SET;、SET -v;和SET key;結尾的; - [SPARK-50743] [SC-185528][SQL] 標準化 CTERelationDef 和 CTERelationRef 標識符
- [SPARK-50693] [SC-184684][CONNECT] TypedScalaUdf 的輸入應該進行分析
- [SPARK-50744] [SC-184929][SQL] 新增檢視/CTE 名稱解析優先順序的測試案例
- [SPARK-50710] [SC-184767][CONNECT] 新增對發行后選擇性用戶端重新連線至工作階段的支援
- [SPARK-50703] [SC-184843][PYTHON] 改進regexp_replace、regexp_substr和regexp_instr的文檔字符串
-
[SPARK-50716] [SC-184823][CORE] 修正
JavaUtils.deleteRecursivelyUsingJavaIO方法中符號連結的清除邏輯 - [SPARK-50630] [SC-184443][SQL] 修正管道 SQL AGGREGATE 運算符的 GROUP BY 序數支援
- [SPARK-50614] [SC-184729][SQL] 新增 Parquet 的 Variant 分解支援
- [SPARK-50661] [SASP-4936] 為舊用戶端新增回溯相容性（FEB）。
-
[SPARK-50676] [SC-184641][SQL] 移除
private lazy val mapValueContainsNull中未使用的ElementAt -
[SPARK-50515] [SC-183813][CORE] 將唯讀介面新增至
SparkConf - [SPARK-50697] [SC-184702][SQL] 儘可能啟用尾遞歸
- [SPARK-50642] [SC-184726][SC-183517][CONNECT][SS][2/N][16.x]修正在 Spark 連線中沒有初始狀態時，FlatMapGroupsWithState 的狀態架構
- [SPARK-50701] [SC-184704][PYTHON] 繪圖需要 plotly 的最低版本
- [SPARK-50702] [SC-184727][PYTHON] 精簡regexp_count、regexp_extract和regexp_extract_all的檔字符串
- [SPARK-50499] [SC-184177][PYTHON] 公開 BasePythonRunner 的指標
- [SPARK-50692] [SC-184705][16.x] 新增 RPAD 下推支援
- [SPARK-50682] [SC-184579][SQL] 內部別名應正式化
- [SPARK-50699] [SC-184695][PYTHON] 解析並生成具有指定會話的 DDL 字串
- [SPARK-50573] [SC-184568][SS] 將狀態架構標識元新增至狀態數據列以實現架構演進
- [SPARK-50661] [SC-184639][CONNECT][SS][SASP-4936] 修正 Spark Connect Scala foreachBatch 實現。 支援 Dataset[T]。
- [SPARK-50689] [SC-184591][SQL] 強制執行 LCA 專案清單中的確定性順序
- [SPARK-50696] [SC-184667][PYTHON] 優化 DDL 剖析方法的 Py4J 呼叫
- [SPARK-49670] [SC-182902][SQL] 啟用所有傳遞表達式的修剪定序
-
[SPARK-50673] [SC-184565][ML] 避免在
Word2VecModel建構函式中遍歷模型係數兩次 - [SPARK-50687] [SC-184588][PYTHON] 優化邏輯以取得 DataFrameQueryContext 的堆棧追蹤
- [SPARK-50681] [SC-184662][PYTHON][CONNECT] 快取 MapInXXX 和 ApplyInXXX 的解析結構
- [SPARK-50674] [SC-184589][PYTHON] 修正 UDTF 評估中檢查 'terminate' 方法是否存在的方法。
- [SPARK-50684] [SC-184582][PYTHON] 改善 DataFrameQueryContext 中的 Py4J 效能
- [SPARK-50578] [DBR16.x][SC-184559][PYTHON][SS] 為 TransformWithStateInPandas 新版本的狀態元數據新增支援
- [SPARK-50602] [SC-184439][SQL] 修正轉置，以在指定無效的索引數據行時顯示適當的錯誤訊息
- [SPARK-50650] [SC-184532][SQL] 改善單一傳遞分析器中的記錄
- [SPARK-50665] [SC-184533][SQL] 以 NormalizePlan 中的 ComparableLocalRelation 取代 LocalRelation
- [SPARK-50644] [SC-184486][SQL] 在 Parquet 讀取工具中讀取變體結構。
- [SPARK-49636] [SC-184089][SQL] 移除 INVALID_ARRAY_INDEX 和 INVALID_ARRAY_INDEX_IN_ELEMENT_AT 中的 ANSI 建議設定
- [SPARK-50659] [SC-184514][SQL] 重構聯集輸出計算，以在單一傳遞分析器中重複使用
- [SPARK-50659] [SC-184512][SQL] 將聯集相關錯誤移至 QueryCompilationErrors
- [SPARK-50530] [SC-183419][SQL] 修正不正確的隱含字串類型內容計算
- [SPARK-50546] [SC-183807][SQL] 新增子查詢轉型支援至比對類型強制轉換
- [SPARK-50405] [SC-182889][SQL] 正確處理複雜數據類型的排序規則強制轉換
- [SPARK-50637] [SC-184434][SQL] 修正單一傳遞分析器的程式代碼樣式
- [SPARK-50638] [SC-184435][SQL] 將視圖解析重構到一個單獨的檔案中，以便在單一遍歷分析器中重複使用。
- [SPARK-50615] [SC-184298][SQL] 將 Variant 推送到掃描中。
- [SPARK-50619] [SC-184210][SQL] 重構 VariantGet.cast 以封裝轉換自變數
- [SPARK-50599] [SC-184058][SQL] 建立 DataEncoder 特性，以允許 Avro 和 UnsafeRow 編碼
- [SPARK-50076] [SC-183809] 修正記錄鍵
- [SPARK-50597] [SC-183972][SQL] 在 Optimizer.scala 和 SparkOptimizer.scala 中重構批次建構
- [SPARK-50339] [SC-183063][SPARK-50360][SS] 啟用變更記錄以儲存譜系資訊
- [SPARK-50526] [SC-183811][SS] 將存放區編碼格式 conf 新增至位移記錄，並封鎖不支援的具狀態運算符使用 avro
- [SPARK-50540] [SC-183810][PYTHON][SS] 修正 StatefulProcessorHandle 的字元串架構
- [SPARK-50157] [SC-183789][SQL] 先使用 SparkSession 提供的 SQLConf。
- [SPARK-48898] [SC-183793][SQL] 正確設定在 Variant 架構中的可空性
- [SPARK-50559] [SC-183814][SQL] 儲存 Except、Intersect 和 Union 的輸出為延遲值 (lazy vals)
- [SPARK-48416] [SC-183643][SQL] 支援巢狀相互關聯的 With 表達式
- [SPARK-50428] [SC-183566][SS][PYTHON] 支持批次查詢中的 TransformWithStateInPandas
- [SPARK-50063] [SC-183350][SQL][CONNECT] 在 Spark Connect Scala 用戶端中新增 Variant 的支援
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[SPARK-50544] [SC-183569][PYTHON][CONNECT] 實作
StructType.toDDL - [SPARK-50443] [SC-182590][SS] 修正 Guava 快取在 RocksDBStateStoreProvider 中引起的 Maven 構建錯誤
- [SPARK-50491] [SC-183434][SQL] 修正錯誤，其中空白 BEGIN END 區塊擲回錯誤
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[SPARK-50536] [SC-183443][CORE] 記錄下載的封存檔案大小；
SparkContext和Executor - [SPARK-45891] [SC-183439][SQL] 從碎碎的數據重建變數二進位檔。
- [SPARK-49565] [SC-183465][SQL] 新增 FROM 運算符的 SQL 管道語法
- [SPARK-50497] [SC-183338][SQL] 如果 MultiAlias 包含非生成器函數，查詢將失敗並顯示適當的訊息
- [SPARK-50460] [SC-183375][PYTHON][CONNECT] 一般化並簡化 Connect 例外狀況處理
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[SPARK-50537] [SC-183452][CONNECT][PYTHON] 修正
df.write.parquet中被覆寫的壓縮選項 - [SPARK-50329] [SC-183358][SQL] 修正 InSet$toString
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[SPARK-50524] [SC-183364][SQL] 較低
RowBasedKeyValueBatch.spill警告訊息至偵錯層級 -
[SPARK-50528] [SC-183385][CONNECT] 將
InvalidCommandInput移至通用模組 - [SPARK-50017] [SC-182438][SS] 支援 TransformWithState 運算符的 Avro 編碼
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[SPARK-50463] [SC-182833][SQL] 修正列式轉換為行式的問題
ConstantColumnVector - [SPARK-50235] [SC-180786][SQL] 在處理 ColumnarToRowExec 中的所有數據列之後清除 ColumnVector 資源
- [SPARK-50516] [SC-183279][SS][MINOR] 修正與初始化狀態相關的測試，以使用 StreamManualClock
- [SPARK-50478] [SC-183188][SQL] 修正 StringType 比對
- [SPARK-50492] [SC-183177][SS] 修正在 dropDuplicatesWithinWatermark 之後移除事件時間列時發生的 java.util.NoSuchElementException
- [SPARK-49566] [SC-182589][SQL] 新增 SET 運算符的 SQL 管道語法
- [SPARK-50449] [SC-183178][SQL] 修正 SQL 腳本文法，允許迴圈、IF 和 CASE 的空白主體
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[SPARK-50251] [SC-180970][PYTHON] 將
getSystemProperty新增至 PySparkSparkContext - [SPARK-50421] [SC-183091][CORE] 修正當多個資源配置檔案運作時，執行程式相關的記憶體設定不正確的問題
- [SPARK-49461] [SC-179572][SS] 持續檢查點 ID 將記錄提交並讀取返回
- [SPARK-50343] [SC-183119][SPARK-50344][SQL] 新增 DROP 和 AS 運算符的 SQL 管道語法
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[SPARK-50481] [SC-182880][CORE] 改善
SortShuffleManager.unregisterShuffle，以在校驗碼停用時略過校驗碼檔案邏輯 -
[SPARK-50498] [SC-183090][PYTHON] 避免
listFunctions中不必要的 py4j 呼叫 -
[SPARK-50489] [SC-183053][SQL][PYTHON] 修復
applyInArrow之後的自我聯結 - [SPARK-49695] [SC-182967][SC-176968][SQL] Postgres 修正 xor 下推
Databricks ODBC/JDBC 驅動程序支援
Databricks 支援在過去 2 年中發行的 ODBC/JDBC 驅動程式。 請下載最近發行的驅動程式和升級 （下載 ODBC，下載 JDBC）。
系統環境
- 作業系統：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
已安裝的 Python 庫
| 圖書館 | 版本 | 圖書館 | 版本 | 圖書館 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 批注類型 | 0.7.0 | asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 |
| 自動命令 | 2.2.2 | azure-core | 1.31.0 | azure-storage-blob | 12.23.0 |
| Azure 儲存檔案數據湖 | 12.17.0 | backports.tarfile | 1.2.0 | 黑 | 24.4.2 |
| 閃爍器 | 1.7.0 | boto3 | 1.34.69 | botocore | 1.34.69 |
| cachetools | 5.3.3 | certifi | 2024年6月2日 | cffi | 1.16.0 |
| chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 | 點擊 | 8.1.7 |
| cloudpickle | 2.2.1 | 通訊 | 0.2.1 | contourpy | 1.2.0 |
| 密碼學 | 42.0.5 | 自行車騎士 | 0.11.0 | Cython | 3.0.11 |
| databricks-sdk | 0.30.0 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.6.7 |
| 裝飾者/裝飾器 | 5.1.1 | 荒廢的 | 1.2.14 | distlib | 0.3.8 |
| 文件字串轉換為Markdown | 0.11 | 入口點 | 0.4 | 執行 | 0.8.3 |
| 面向概觀 | 1.1.1 | 檔案鎖 | 3.15.4 | fonttools | 4.51.0 |
| gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.37 | google-api-core | 2.20.0 |
| google-身份驗證 | 2.35.0 | google-cloud-core | 2.4.1 | Google雲端儲存（Google Cloud Storage） | 2.18.2 |
| google-crc32c | 1.6.0 | google-resumable-media (Google 可恢復媒體) | 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 |
| 變形 | 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 |
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