Databricks Runtime 5,3 (nicht unterstützt)Databricks Runtime 5.3 (Unsupported)

Databricks hat dieses Image im April 2019 veröffentlicht.Databricks released this image in April 2019.

Die folgenden Anmerkungen zu dieser Version enthalten Informationen zu Databricks Runtime 5,3 Apache Spark.The following release notes provide information about Databricks Runtime 5.3, powered by Apache Spark.

Neue FunktionenNew Features

Databricks DeltaDatabricks Delta

Zeit Fahrt (GA)Time travel GA

Die Delta Zeit Fahrt hat die allgemeine Verfügbarkeit abgeschlossen.Delta time travel has graduated to general availability. Es bietet die Möglichkeit, eine Momentaufnahme einer Tabelle mithilfe einer Zeitstempel Zeichenfolge oder einer Version abzufragen, wobei die SQL-Syntax sowie DataFrameReader Optionen für Zeitstempel-Ausdrücke verwendet werden.It adds the ability to query a snapshot of a table using a timestamp string or a version, using SQL syntax as well as DataFrameReader options for timestamp expressions.

SELECT count(*) FROM events TIMESTAMP AS OF timestamp_expression
SELECT count(*) FROM events VERSION AS OF version

Die Zeit Fahrt umfasst viele Anwendungsfälle, einschließlich:Time travel has many use cases, including:

  • Erneutes Erstellen von Analysen, Berichten oder Ausgaben (z. b. die Ausgabe eines Machine Learning-Modells), das zum Debuggen oder überwachen nützlich ist, insbesondere in regulierten Branchen.Re-creating analyses, reports, or outputs (for example, the output of a machine learning model), which is useful for debugging or auditing, especially in regulated industries.
  • Schreiben komplexer Temporaler Abfragen.Writing complex temporal queries.
  • Beheben von Fehlern in Ihren Daten.Fixing mistakes in your data.
  • Bereitstellen von Momentaufnahme Isolation für eine Reihe von Abfragen für schnell veränderliche Tabellen.Providing snapshot isolation for a set of queries for fast changing tables.

Delta Zeit FahrtDelta time travel

Weitere Informationen finden Sie unter Abfragen einer älteren Momentaufnahme einer Tabelle (Time Travel), Selectund Merge into (Delta Lake on Azure Databricks).See Query an older snapshot of a table (time travel), Select, and Merge Into (Delta Lake on Azure Databricks).

MySQL-Tabellen Replikation in Delta Public PreviewMySQL table replication to Delta Public Preview

Streamen Sie Daten aus einer MySQL-Tabelle direkt in ein Delta für die downstreamnutzung in Spark Analytics-oder Data Science-Workflows.Stream data from a MySQL table directly into Delta for downstream consumption in Spark analytics or data science workflows. Mit der gleichen Strategie, die MySQL für die Replikation in anderen Instanzen verwendet, binlog wird verwendet, um Updates zu identifizieren, die dann wie folgt verarbeitet und an databricks gestreamt werden:Leveraging the same strategy that MySQL uses for replication to other instances, the binlog is used to identify updates that are then processed and streamed to Databricks as follows:

  • Liest Änderungs Ereignisse aus dem Daten Bank Protokoll.Reads change events from the database log.
  • Streamt die Ereignisse an databricks.Streams the events to Databricks.
  • Schreibt in derselben Reihenfolge in eine Delta Tabelle.Writes in the same order to a Delta table.
  • Behält den Status bei, wenn die Verbindung mit der Quelle getrennt wird.Maintains state in case of disconnects from the source.

Features der privaten VorschauPrivate preview features

Diese Version enthält die folgenden private Vorschau Features für Delta Lake:This release contains the following private preview features for Delta Lake:

  • Es wurde ein experimenteller Befehl hinzugefügt, mit dem Presto Delta Tabellen direkt abfragen kann.Added an experimental command that allows Presto to directly query Delta tables.
  • Durch die automatische Optimierung wird das Datei Layout bei einzelnen Schreibvorgängen in eine Delta Tabelle optimiert, und es wird verhindert, dass kleine Dateien in den Delta Tabellen gesammelt werden, um eine blitzschnelle Abfrageleistung aufrechtzuerhaltenAuto Optimize optimizes the file layout during individual writes to a Delta table and prevents small files from accumulating in your Delta tables to maintain lightning-speed query performance. Darüber hinaus können Schreibvorgänge und upserts in partitionierte Delta Tabellen dank einer adaptiven shuffle, die in Schreibvorgänge eingeführt wurde, große Beschleunigung genießen.In addition, writes and upserts into partitioned Delta tables may enjoy large speedups thanks to an adaptive shuffle introduced into writes.

Wenn Sie an einer der beiden Vorschau teilnehmen möchten, wenden Sie sich an Ihren databricks-Konto Vertreter.If you want to participate in either preview, contact your Databricks account representative.

Optimierter dBFS fuse-Ordner für Deep Learning-WorkloadsOptimized DBFS FUSE folder for deep learning workloads

Azure Databricks bietet jetzt ein optimiertes fuse-einbinden.Azure Databricks now offers an optimized FUSE mount. Sie können einen hochleistungsfähigen Datenzugriff während des Trainings und Rück Schlusses haben, ohne Init-Skripts anwenden zu müssen.You can have high-performance data access during training and inference without applying init scripts. Daten, die unter gespeichert sind und auf die lokal zugegriffen werden kann, dbfs:/ml file:/dbfs/ml werden nun durch diese optimierte fuse-EinreiData stored under dbfs:/ml and accessible locally at file:/dbfs/ml is now backed by this optimized FUSE mount. Siehe Laden von Daten.See Load data.

VerbesserungenImprovements

  • Bibliotheken im Bereich des Notebooks:Notebook-scoped libraries:

    • Unterstützung für Extras in dbutils.library.installPyPI .Support for Extras in dbutils.library.installPyPI.
    • Unterstützung der Bibliotheks Installation im Notebook-Bereich für Bibliotheken im Azure-Dateisystem, einschließlich wasbs , adls und abfss .Support for notebook-scoped library installation for libraries in the Azure file system, including wasbs, adls, and abfss.
    • Verbesserte Fehlermeldungen für Bibliotheken im Notebook Bereich auf nicht unterstützten Zielen.Improved error messages for notebook-scoped libraries on unsupported targets. Beispiel: "Bibliotheks Dienstprogramme sind auf Databricks Runtime für Machine Learning nicht verfügbar."For example: “Library utilities are not available on Databricks Runtime for Machine Learning.”
  • Stellen Sie eine Verbindung mit Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) her, ohne dem Dienst Prinzipal die RBAC-Rolle "Speicher-blobdatenmitwirkender" zu erteilen.Connect to Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) without having to grant an account-wide “Storage Blob Data Contributor” RBAC role to the Service Principal.

  • Der databricks-Ratgeber verfügt über zusätzliche Hinweise, um die Leistung von Abfragen zu verbessern:Databricks Advisor has additional hints to improve the performance of queries:

    • Wenn viele kleine Dateien pro Partition vorhanden sind > Konvertieren der Tabelle in Delta und Ausführen von OPTIMIZE .When there are many small files per partition -> Convert table to Delta and run OPTIMIZE.
    • Bei einem hochgradig selektiven Filter > in Delta konvertieren und verwenden ZORDER BY .When there is a highly selective filter -> Convert to Delta and use ZORDER BY.
    • Wenn Metadaten aus Hive abgerufen werden, wird > die Tabelle in Delta konvertiert.When metadata fetches from Hive become a bottleneck -> Convert your table to Delta.
  • Ein Upgrade von Ubuntu von 16.04.5 LTS auf 16.04.6 LTS wurde durchgeführt.Upgraded Ubuntu from 16.04.5 LTS to 16.04.6 LTS.

  • Das aktualisierte Scala 2,11 wurde von 2.11.8 auf 2.11.12 aktualisiert.Upgraded Scala 2.11 from 2.11.8 to 2.11.12.

  • Einige installierte python-Bibliotheken wurden aktualisiert:Upgraded some installed Python libraries:

    • PIP: 18,1 bis 19.0.3.pip: 18.1 to 19.0.3.
    • setuptools: 40.6.3 zu 40.8.0setuptools: 40.6.3 to 40.8.0
    • Wheel: 0.32.3 to 0.33.1wheel: 0.32.3 to 0.33.1
  • R von 3.4.4 auf 3.5.2 aktualisiert.Upgraded R from 3.4.4 to 3.5.2.

  • Es wurden mehrere installierte R-Bibliotheken aktualisiert.Upgraded several installed R libraries. Siehe installierte R-Bibliotheken.See Installed R Libraries.

Eingestellte UnterstützungDeprecation

  • Apache Kafka 0,8-Connector für strukturiertes Streaming wird nicht mehr unterstützt.Apache Kafka 0.8 connector for Structured Streaming is no longer supported. Sie ist in Databricks Runtime 5,3 enthalten, wird jedoch aus einer zukünftigen Databricks Runtime Release entfernt.It is included in Databricks Runtime 5.3 but will be removed from a future Databricks Runtime release.
  • Der databricks-ml-Modell Export ist veraltet und wird in Databricks Runtime 6,0 entfernt.Databricks ML Model Export is deprecated and will be removed in Databricks Runtime 6.0. Verwenden Sie stattdessen msprung zum Importieren und Exportieren von Modellen.Use MLeap for importing and exporting models instead.
  • spark.databricks.pyspark.enableExecutorFsPermsAls Konfigurationsoption entfernt.Removed spark.databricks.pyspark.enableExecutorFsPerms as a configuration option.

Behebung von ProgrammfehlernBug fixes

  • Fehler bei der Cluster weiten Installation der python-Ei-Bibliothek für Cluster, die für Tabellen-ACLs aktiviert sindFixed cluster-wide Python Egg library installation for clusters enabled for table ACLs.
  • Der Abbruch des python-Befehls wurde verbessert, indem die Situation behoben wird, in der der Abbruch vor der Ausführung des Befehls aufgerufen wird.Improved Python command cancellation by fixing the situation in which cancellation is called before the command is executed.
  • Fehler in Tabellen-ACLs behoben: Wenn Sie nun Objekte in einer Datenbank oder einem Katalog auflisten, werden nur die Objekte angezeigt, für die Sie die Berechtigung zum Anzeigen haben.Fixed a bug in table ACLs: now when you list objects in a database or catalog, you see only the objects that you have permission to see.

Apache SparkApache Spark

Databricks Runtime 5,3 umfasst Apache Spark 2.4.0.Databricks Runtime 5.3 includes Apache Spark 2.4.0. Diese Version enthält alle Spark-Korrekturen und Verbesserungen, die in Databricks Runtime 5,2 (nicht unterstützt)enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerbehebungen und Verbesserungen an Spark:This release includes all Spark fixes and improvements included in Databricks Runtime 5.2 (Unsupported), as well as the following additional bug fixes and improvements made to Spark:

  • [Spark-27134][SQL] array_distinct Funktion funktioniert nicht ordnungsgemäß, wenn Spalten Array Arrays enthalten.[SPARK-27134][SQL] array_distinct function does not work correctly with columns containing array of array
  • [Spark-24669][SQL] macht Tabellen bei DROP DATABASE Cascade ungültig.[SPARK-24669][SQL] Invalidate tables in case of DROP DATABASE CASCADE
  • [Spark-26572][SQL] korrigieren der Ergebnis Auswertung für das Aggregieren von CodeGen[SPARK-26572][SQL] fix aggregate codegen result evaluation
  • [Spark-27046][dstreams] entfernen Sie Spark-19185-bezogene Verweise aus der Dokumentation.[SPARK-27046][DSTREAMS] Remove SPARK-19185 related references from documentation
  • [Spark-26449][python] Transformations Methode zur dataframe-API hinzufügen[SPARK-26449][PYTHON] Add transform method to DataFrame API
  • [Spark-26740][SQL] Lesen von TIMESTAMP-/DATE-Spalten Statistiken, die von Spark 3,0 geschrieben wurden[SPARK-26740][SQL] Read timestamp/date column stats written by Spark 3.0
  • [Spark-26909][SQL] verwenden Sie unsaferow. Hashcode () als Hashwert in Hashaggregate.[SPARK-26909][SQL] use unsafeRow.hashCode() as hash value in HashAggregate
  • [Spark-26990][SQL] FileIndex: Verwenden Sie nach Möglichkeit benutzerdefinierte Feldnamen.[SPARK-26990][SQL] FileIndex: use user specified field names if possible
  • [Spark-26851][SQL] korrigieren Sie eine doppelt aktivierte Sperre in cachedrddbuilder.[SPARK-26851][SQL] Fix double-checked locking in CachedRDDBuilder
  • [Spark-26864][SQL]-Abfrage gibt möglicherweise ein falsches Ergebnis zurück, wenn die python-UDF als Left-Semijoin-Bedingung verwendet wird.[SPARK-26864][SQL] Query may return incorrect result when Python UDF is used as a left-semi join condition
  • [Spark-26887][SQL] [python] erstellen Sie datetime.date direkt, anstatt datetime64 als zwischen Daten zu erstellen.[SPARK-26887][SQL][PYTHON] Create datetime.date directly instead of creating datetime64 as intermediate data.
  • [Spark-26859][SQL] korrigieren des Field Writer-Index Fehlers in einem nicht vektorisierten Orc-Deserialisierer[SPARK-26859][SQL] Fix field writer index bug in non-vectorized ORC deserializer
  • [Spark-26864][SQL]-Abfrage gibt möglicherweise ein falsches Ergebnis zurück, wenn die python-UDF als Joinbedingung verwendet wird und die UDF Attribute von beiden Beinen des linken Semijoins verwendet.[SPARK-26864][SQL] Query may return incorrect result when Python UDF is used as a join condition and the udf uses attributes from both legs of left semi join
  • [Spark-24360][Spark-26091][Backport] [SQL] Unterstützung von Hive 3,1-metastore[SPARK-24360][SPARK-26091][BACKPORT][SQL] Support Hive 3.1 metastore
  • [Spark-26873][SQL] verwenden Sie einen konsistenten Zeitstempel, um Hadoop-Auftrags-IDs zu erstellen.[SPARK-26873][SQL] Use a consistent timestamp to build Hadoop Job IDs.
  • [Spark-26734][Streaming] Beheben von StackOverflowError mit großen Block Warteschlangen[SPARK-26734][STREAMING] Fix StackOverflowError with large block queue
  • [Spark-26758][core] im Leerlauf befindliche Executors werden nach spark.dynamiAllocation.executoridletimeout-Wert nicht abgebrochen.[SPARK-26758][CORE] Idle Executors are not getting killed after spark.dynamiAllocation.executorIdleTimeout value
  • [Spark-26751][SQL] beheben Sie den Speicherplatz, wenn die Anweisung im Hintergrund ausgeführt wird, und lösen Sie eine Ausnahme aus, die keine hivesqlexception ist[SPARK-26751][SQL] Fix memory leak when statement run in background and throw exception which is not HiveSQLException
  • [Spark-26806][SS] eventtimestats. Merge sollte Nullen ordnungsgemäß behandeln.[SPARK-26806][SS] EventTimeStats.merge should handle zeros correctly
  • [Spark-26745][Spark-24959][SQL] Zurücksetzen der Anzahl Optimierung in JSON-Datenquelle durch[SPARK-26745][SPARK-24959][SQL] Revert count optimization in JSON datasource by
  • [Spark-26757][Graphx] gibt 0 (null) für count auf leeren Edge/Vertex-RDDS zurück[SPARK-26757][GRAPHX] Return 0 for count on empty Edge/Vertex RDDs
  • [Spark-26726] Synchronisieren der Menge an Arbeitsspeicher, die von der Broadcast Variablen für die Anzeige der Benutzeroberfläche verwendet wird[SPARK-26726] Synchronize the amount of memory used by the broadcast variable to the UI display
  • [Spark-26718][SS] fester ganzzahliger Überlauf in SS Kafka ratelimit-Berechnung[SPARK-26718][SS] Fixed integer overflow in SS kafka rateLimit calculation
  • [Spark-26708][SQL] falsches Ergebnis aufgrund von Inkonsistenzen zwischen der zwischengespeicherten RDD-Datei eines SQL Cache und dem physischen Plan[SPARK-26708][SQL] Incorrect result caused by inconsistency between a SQL cache’s cached RDD and its physical plan
  • [Spark-26735][SQL] Überprüfen der Plan Integrität für spezielle Ausdrücke[SPARK-26735][SQL] Verify plan integrity for special expressions
  • [Spark-26619][SQL] löschen Sie die nicht verwendeten serialisierungsinitialisierer aus "serializefromuject".[SPARK-26619][SQL] Prune the unused serializers from SerializeFromObject
  • [Spark-26379][SS] verwenden Sie dummytimezoneid, um die unresolvedexception in currentbatchtimestamp zu vermeiden.[SPARK-26379][SS] Use dummy TimeZoneId to avoid UnresolvedException in CurrentBatchTimestamp
  • [Spark-26495][SQL] vereinfachen Sie den selectedField-Extraktor[SPARK-26495][SQL] Simplify the SelectedField extractor
  • [Spark-26379][SS] beheben Sie das Problem beim Hinzufügen von CURRENT_TIMESTAMP/CURRENT_DATE zu streamingabfragen.[SPARK-26379][SS] Fix issue on adding current_timestamp/current_date to streaming query
  • [Spark-26709][SQL] OptimizeMetadataOnlyQuery verarbeitet keine leeren Datensätze ordnungsgemäß.[SPARK-26709][SQL] OptimizeMetadataOnlyQuery does not handle empty records correctly
  • [Spark-26680][SQL] erstellen Sie inputvars-Bedingungen, um die Bedingungen zu erfüllen.[SPARK-26680][SQL] Eagerly create inputVars while conditions are appropriate
  • [Spark-26682][SQL] verwenden Sie taskattemptid anstelle von "Versuchsnummer" für Hadoop.[SPARK-26682][SQL] Use taskAttemptID instead of attemptNumber for Hadoop.
  • [Spark-26706][SQL] Korrektur von illegalnumericrangfolge für ByteType[SPARK-26706][SQL] Fix illegalNumericPrecedence for ByteType
  • [Spark-26228][mllib] OOM-Problem beim Berechnen der gramischen Matrix[SPARK-26228][MLLIB] OOM issue encountered when computing Gramian matrix
  • [Spark-26665][core] beheben Sie einen Fehler, dass blocktransferservice. fetchblocksync immer dauerhaft hängen bleibt.[SPARK-26665][CORE] Fix a bug that BlockTransferService.fetchBlockSync may hang forever
  • [Spark-26549][pyspark] Korrektur der Wiederverwendung von python-Workern hat keine Auswirkung auf den verzögerten Iterable-Bereich parallelisieren.[SPARK-26549][PYSPARK] Fix for python worker reuse take no effect for parallelize lazy iterable range
  • [Spark-26351][MLLIB] Aktualisieren von doc-und neben Korrekturen in den MLLIB-Auswertungs Metriken[SPARK-26351][MLLIB] Update doc and minor correction in the mllib evaluation metrics
  • [Spark-26450] Vermeiden Sie die Neuerstellung einer Schema Zuordnung für jede Spalte in einer Projektion.[SPARK-26450]Avoid rebuilding map of schema for every column in a projection
  • [Spark-26638][pyspark] [ml] pyspark-Vektor Klassen geben immer einen Fehler für die unäre Negation zurück[SPARK-26638][PYSPARK][ML] Pyspark vector classes always return error for unary negation
  • [Spark-26633][repl] executorclassloader. getResourceAsStream hinzufügen[SPARK-26633][REPL] Add ExecutorClassLoader.getResourceAsStream
  • [Spark-26629][SS] ein Fehler mit mehreren Datei Datenströmen in einer Abfrage und einem Neustart für einen Batch, der keine Daten für einen Datei Datenstrom enthält, wurde korrigiert.[SPARK-26629][SS] Fixed error with multiple file stream in a query + restart on a batch that has no data for one file stream
  • [Spark-25992][python] Dokument sparkcontext kann für Multiprocessing nicht freigegeben werden.[SPARK-25992][PYTHON] Document SparkContext cannot be shared for multiprocessing
  • [Spark-26615][core] Beheben von Transport-Server-/clientressourcenlecks in den Kern-Unittests[SPARK-26615][CORE] Fixing transport server/client resource leaks in the core unittests
  • [Spark-26350][SS] zulassen, dass die Gruppen-ID des Kafka-Consumers außer Kraft gesetzt wird.[SPARK-26350][SS] Allow to override group id of the Kafka consumer
  • [Spark-26538][SQL] festlegen der Standardgenauigkeit und Skala für Elemente von Postgres numeric Array[SPARK-26538][SQL] Set default precision and scale for elements of postgres numeric array
  • [Spark-26586][SS] Korrektur der Racebedingung, die bewirkt, dass Datenströme mit unerwartetem Verbund ausgeführt werden[SPARK-26586][SS] Fix race condition that causes streams to run with unexpected confs
  • [Spark-26551][SQL] Korrektur des Schema Bereinigungs Fehlers bei der Auswahl eines komplexen Felds und bei Verwendung eines nicht-NULL-Prädikats auf einem anderen.[SPARK-26551][SQL] Fix schema pruning error when selecting one complex field and having is not null predicate on another one
  • [Spark-26576][SQL] Broadcast Hinweis wird nicht auf eine partitionierte Tabelle angewendet.[SPARK-26576][SQL] Broadcast hint not applied to partitioned table
  • [Spark-26571][SQL] Aktualisieren der Hive-serde-Zuordnung mit kanonischen Namen für das Parkett-und Orc-Dateiformat[SPARK-26571][SQL] Update Hive Serde mapping with canonical name of Parquet and Orc FileFormat
  • [Spark-26267][SS] Wiederholung beim erkennen falscher Offsets aus Kafka (2,4)[SPARK-26267][SS] Retry when detecting incorrect offsets from Kafka (2.4)
  • [Spark-26559][ml] [pyspark] ml-Image kann nicht mit numpy-Versionen vor 1,9 verwendet werden.[SPARK-26559][ML][PYSPARK] ML image can’t work with numpy versions prior to 1.9
  • [Spark-26078][SQL] Deduplizierung von Self-Join-Attributen in Unterabfragen[SPARK-26078][SQL] Dedup self-join attributes on IN subqueries

WartungsupdatesMaintenance updates

Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 5,3 Wartungsupdates.See Databricks Runtime 5.3 maintenance updates.

SystemumgebungSystem environment

  • Betriebs System: Ubuntu 16.04.6 LTSOperating System: Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java: 1.8.0 _191Java: 1.8.0_191
  • Scala: 2.11.12Scala: 2.11.12
  • Python: 2.7.12 für python 2-Cluster und 3.5.2 für python 3-Cluster.Python: 2.7.12 for Python 2 clusters and 3.5.2 for Python 3 clusters. Weitere Informationen finden Sie unter Python-Version.For details, see Python version.
  • R: r Version 3.5.2 (2018-12-20)R: R version 3.5.2 (2018-12-20)
  • GPU-Cluster: die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken werden installiert:GPU clusters: The following NVIDIA GPU libraries are installed:
    • Tesla-Treiber 375,66Tesla driver 375.66
    • CUDA 9,0CUDA 9.0
    • cudnn 7,0cuDNN 7.0

Hinweis

Obwohl Scala 2,12 in Apache Spark 2,4 unterstützt wird, wird es in Databricks Runtime 5,3 nicht unterstützt.Although Scala 2.12 is supported in Apache Spark 2.4, it is not supported in Databricks Runtime 5.3.

Installierte python-BibliothekenInstalled Python libraries

BibliothekLibrary -VersionVersion BibliothekLibrary -VersionVersion BibliothekLibrary -VersionVersion
ansi2htmlansi2html 1.1.11.1.1 argparseargparse 1.2.11.2.1 backports-ABCbackports-abc 0.50.5
botoboto 2.42.02.42.0 boto3boto3 1.4.11.4.1 botocorebotocore 1.4.701.4.70
brewer2mplbrewer2mpl 1.4.11.4.1 Zertificertifi 2016.2.282016.2.28 cfficffi 1.7.01.7.0
chardetchardet 2.3.02.3.0 Coloramacolorama 0.3.70.3.7 configobjconfigobj 5.0.65.0.6
Kryptografiecryptography 1.51.5 Cyclercycler 0.10.00.10.0 CythonCython 0.24.10.24.1
Decoratordecorator 4.0.104.0.10 docutilsdocutils 0.140.14 enum34enum34 1.1.61.1.6
"et-xmlfile"et-xmlfile 1.0.11.0.1 FreeType-pyfreetype-py 1.0.21.0.2 funksigsfuncsigs 1.0.21.0.2
fusepyfusepy 2.0.42.0.4 Futuresfutures 3.2.03.2.0 ggplotggplot 0.6.80.6.8
html5libhtml5lib 0,9990.999 IDNAidna 2.12.1 IPAddressipaddress 1.0.161.0.16
ipythonipython 2.2.02.2.0 ipython-genutilsipython-genutils 0.1.00.1.0 jdcaljdcal 1.21.2
Jinja2Jinja2 2.82.8 jmespathjmespath 0.9.00.9.0 llvmlitellvmlite 0.13.00.13.0
lxmllxml 3.6.43.6.4 MarkupsafeMarkupSafe 0,230.23 matplotlibmatplotlib 1.5.31.5.3
mpld3mpld3 0.20.2 msgpack-pythonmsgpack-python 0.4.70.4.7 NDG-httpsclientndg-httpsclient 0.3.30.3.3
Numbanumba 0.28.10.28.1 numpynumpy 1.11.11.11.1 openpyxlopenpyxl 2.3.22.3.2
pandaspandas 0.19.20.19.2 pathlib2pathlib2 2.1.02.1.0 Patsypatsy 0.4.10.4.1
pexpectpexpect 4.0.14.0.1 picklesharepickleshare 0.7.40.7.4 PilzPillow 3.3.13.3.1
pippip 19.0.319.0.3 treibenply 3.93.9 Prompt-Toolkitprompt-toolkit 1.0.71.0.7
psycopg2psycopg2 2.6.22.6.2 ptyprocessptyprocess 0.5.10.5.1 py4jpy4j 0.10.30.10.3
pyarrowpyarrow 0.8.00.8.0 pyasn1pyasn1 0.1.90.1.9 pycparserpycparser 2.142.14
PygmentsPygments 2.1.32.1.3 PygobjectPyGObject 3.20.03.20.0 "pyopenssl"pyOpenSSL 16.0.016.0.0
pyalisisingpyparsing 2.2.02.2.0 pypngpypng 0.0.180.0.18 PythonPython 2.7.122.7.12
Python-dateutilpython-dateutil 2.5.32.5.3 python-GeoHashpython-geohash 0.8.50.8.5 pytzpytz 2016.6.12016.6.1
requestsrequests 2.11.12.11.1 s3transfers3transfer 0.1.90.1.9 scikit-learnscikit-learn 0.18.10.18.1
scipyscipy 0.18.10.18.1 Ihrenscour 0,320.32 nicht zutreffendseaborn 0.7.10.7.1
setuptoolssetuptools 40.8.040.8.0 simplejsonsimplejson 3.8.23.8.2 simples3simples3 1.01.0
singledispatchsingledispatch 3.4.0.33.4.0.3 sechssix 1.10.01.10.0 statsmodelsstatsmodels 0.6.10.6.1
Hüterintornado 5.1.15.1.1 traitletstraitlets 4.3.04.3.0 urllib3urllib3 1.19.11.19.1
virtualenvvirtualenv 16.1.016.1.0 wcwidthwcwidth 0.1.70.1.7 wheelwheel 0.33.10.33.1
wsgirefwsgiref 0.1.20.1.2

Installierte R-Bibliotheken Installed R libraries

BibliothekLibrary -VersionVersion BibliothekLibrary -VersionVersion BibliothekLibrary -VersionVersion
abindabind 1.4-51.4-5 askpassaskpass 1.11.1 assertthatassertthat 0.2.00.2.0
backportsbackports 1.1.31.1.3 basebase 3.5.23.5.2 base64encbase64enc 0.1-30.1-3
BHBH 1.69.0-11.69.0-1 bitbit 1.1-141.1-14 bit64bit64 0.9-70.9-7
bitopsbitops 1.0-61.0-6 blobblob 1.1.11.1.1 bootboot 1.3-201.3-20
brewbrew 1.0-61.0-6 callrcallr 3.1.13.1.1 Autocar 3.0-23.0-2
carDatacarData 3.0-23.0-2 caretcaret 6.0-816.0-81 cellrangercellranger 1.1.01.1.0
chronchron 2.3-532.3-53 classclass 7.3-157.3-15 clicli 1.0.11.0.1
cliprclipr 0.5.00.5.0 clisymbolsclisymbols 1.2.01.2.0 clustercluster 2.0.7-12.0.7-1
codetoolscodetools 0.2-160.2-16 colorspacecolorspace 1.4-01.4-0 commonmarkcommonmark 1.71.7
compilercompiler 3.5.23.5.2 configconfig 0,30.3 crayoncrayon 1.3.41.3.4
curlcurl 3.33.3 data.tabledata.table 1.12.01.12.0 datasetsdatasets 3.5.23.5.2
DBIDBI 1.0.01.0.0 dbplyrdbplyr 1.3.01.3.0 descdesc 1.2.01.2.0
devtoolsdevtools 2.0.12.0.1 digestdigest 0.6.180.6.18 domcdoMC 1.3.51.3.5
dplyrdplyr 0.8.0.10.8.0.1 ellipsisellipsis 0.1.00.1.0 fansifansi 0.4.00.4.0
forcatsforcats 0.4.00.4.0 foreachforeach 1.4.41.4.4 foreignforeign 0.8-710.8-71
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