Databricks Runtime 5,1 (non pris en charge)Databricks Runtime 5.1 (Unsupported)

Databricks a publié cette image en décembre 2018.Databricks released this image in December 2018.

Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 5,1, optimisé par Apache Spark.The following release notes provide information about Databricks Runtime 5.1, powered by Apache Spark.

Nouvelles fonctionnalitésNew features

  • Delta LakeDelta Lake

    • Prise en charge de la syntaxe étendue dans la fusion.Support for extended syntax in MERGE INTO.

      • Prise en charge de plusieurs MATCHED clauses, conditions supplémentaires dans MATCHED les NOT MATCHED clauses et, DELETE action.Support for multiple MATCHED clauses, additional conditions in MATCHED and NOT MATCHED clauses, DELETE action. Cela est utile pour l’écriture de données modifiées (insertions, mises à jour et suppressions) d’une base de données dans une table Delta.This is useful for writing changed data (inserts, updates, and deletes) from a database to a Delta table.
      • La prise en charge de * dans UPDATE et des INSERT actions pour remplir automatiquement les noms de colonne (comme * dans SELECT ).Support for * in UPDATE and INSERT actions to automatically fill in column names (similar to * in SELECT). Cela facilite l’écriture de MERGE requêtes pour les tables comportant un très grand nombre de colonnes.This makes it easier to write MERGE queries for tables with a very large number of columns.

      Pour obtenir des exemples, consultez fusionner dans.For examples, see MERGE INTO.

    • Prise en charge des niveaux d’isolement réglables pour les tables delta.Support for tunable isolation levels for Delta tables.

      • Les tables delta peuvent être configurées pour avoir l’un de ces deux niveaux d’isolation : Serializable et WriteSerializable (par défaut).Delta tables can be configured to have one of these two isolation levels: Serializable and WriteSerializable (default).
      • Le niveau d’isolation par défaut est assoupli de Serializable en WriteSerializable pour permettre une plus grande disponibilité.The default isolation level is relaxed from Serializable to WriteSerializable to allow for greater availability. Plus précisément,,, UPDATE DELETE et MERGE sont autorisés à s’exécuter simultanément avec les ajouts (par exemple, à partir d’une requête de streaming).Specifically, UPDATE, DELETE, and MERGE are allowed to run concurrently with appends (for example, from a streaming query). Consultez niveaux d’isolement pour comprendre les implications de cette relaxation et les étapes à suivre pour appliquer le comportement précédent, si nécessaire.See Isolation levels to understand the implications of this relaxation and the steps to enforce previous behavior if needed.
    • Préversion privée de CONVERT TO DELTA la commande, qui vous permet de convertir une table parquet en table Delta sur place, sans copier les fichiers.Private Preview of CONVERT TO DELTA command, which allows you to convert a Parquet table to a Delta table in-place, without copying any files. Contactez le support technique Azure Databricks si vous souhaitez le tester.Contact Azure Databricks support if you are interested in trying it out.

  • Bibliothèques à portée de bloc-notes pour Python.Notebook-scoped libraries for Python. Vous pouvez désormais installer des bibliothèques Python, y compris des oeufs, des roues et des PyPI, dans des Notebooks Python à l’aide de l’API de la bibliothèque d’utilitaires Databricks.You can now install Python libraries, including Eggs, Wheels, and PyPI, into Python notebooks using the Databricks Utilities library API. Les bibliothèques installées par le biais de cette API sont disponibles uniquement dans le bloc-notes dans lequel les bibliothèques sont installées.Libraries installed through this API are available only in the notebook in which the libraries are installed. Consultez Utilitaires de bibliothèque.See Library utilities.

    Important

    Cette fonctionnalité est disponible en préversion publique.This feature is in Public Preview.

    Utilitaires de bibliothèque activés par défaut sur les clusters exécutant Databricks Runtime 5,1.Library utilities enabled by default on clusters running Databricks Runtime 5.1. Par conséquent, par défaut, le processus de réplication Python pour chaque Notebook est isolé à l’aide d’un exécutable Python distinct créé lorsque le bloc-notes est attaché et hérite de l’environnement python par défaut sur le cluster.Therefore, by default the Python REPL process for each notebook is isolated by using a separate Python executable created when the notebook is attached and inherits the default Python environment on the cluster. Les bibliothèques installées par le biais de scripts init dans un environnement Azure Databricks Python sont toujours disponibles.Libraries installed through init scripts into an Azure Databricks Python environment are still available. Cette fonctionnalité peut être désactivée en affectant à la valeur spark.databricks.libraryIsolation.enabled false .This feature can be disabled by setting spark.databricks.libraryIsolation.enabled to false.

  • La display fonction prend désormais en charge pandas trames.The display function now supports pandas DataFrames. Consultez fonction d’affichage.See display function.

AméliorationsImprovements

  • Delta LakeDelta Lake
    • Amélioration de l’évolutivité de OPTIMIZE avec un grand nombre de petits fichiers.Improved scalability of OPTIMIZE with a large number of small files.
    • Vous pouvez maintenant SET une colonne imbriquée dans UPDATE .You can now SET a nested column in UPDATE.
  • Performances SQLSQL Performance
    • Optimisez LIMIT en extrayant uniquement les premières n partitions.Optimize LIMIT by fetching only the first n partitions.
    • Optimisez les jointures de plages.Optimize range joins. Nous avons ajouté des règles d’optimiseur qui réécrivent une jointure de plage à exécuter de manière plus efficace.We have added optimizer rules that rewrite a range join to be executed in a more efficient way. Cela peut accélérer ce type de requête par ordre de grandeur.This can speed up this type of query by an order of magnitude. Pour activer l’optimisation, vous ajoutez un indicateur à la requête.To enable the optimization, you add a hint to the query. La réécriture actuelle prend en charge les formes de requête de jointure de plages suivantes :The current rewrite supports the following range join query shapes:
      • Point dans l’intervalle : a.begin < b.point AND b.point < a.endPoint in interval: a.begin < b.point AND b.point < a.end
      • Chevauchement de l’intervalle : a.begin < b.end AND b.begin < a.endInterval overlap: a.begin < b.end AND b.begin < a.end
  • Mise à niveau du connecteur pour Azure Data Lake Storage Gen2, qui comprend des correctifs de bogues critiques.Upgraded the connector for Azure Data Lake Storage Gen2, which includes critical bug fixes. Nous recommandons que tous les utilisateurs de Azure Data Lake Storage Gen2 mises à niveau vers Databricks Runtime 5,1.We recommend that all users of Azure Data Lake Storage Gen2 upgrade to Databricks Runtime 5.1.
  • Mise à niveau de Java à partir de 1.8.0 _162 vers 1.8.0 _181.Upgraded Java from 1.8.0_162 to 1.8.0_181.
  • Connecteur en flocon mis à niveau pour Spark vers 2.4.10.Upgraded Snowflake Connector for Spark to 2.4.10.
  • Mise à niveau de certaines bibliothèques python installées :Upgraded some installed Python libraries:
    • PIP : 18,0 à 18,1pip: 18.0 to 18.1
    • setuptools : 40.4.1 40.6.2setuptools: 40.4.1 to 40.6.2
    • virtualenv : 15.0.1 16.1.0virtualenv: 15.0.1 to 16.1.0
    • roue : 0.31.1 vers 0.32.3wheel: 0.31.1 to 0.32.3
  • Plusieurs bibliothèques R installées mises à niveau.Upgraded several installed R libraries. Consultez bibliothèques R installées.See Installed R Libraries.

Résolution des boguesBug fixes

  • Correction du bogue dans la prise en charge de Azure Data Lake Storage Gen2 qui n’a pas pu répertorier les répertoires contenant plus de 5000 fichiers.Fixed bug in Azure Data Lake Storage Gen2 support that failed to list directories with more than 5000 files.
  • TRANSFORM doit gérer correctement les différents types de données d’entrée.TRANSFORM should handle different input data types correctly.
  • Nettoyer les fichiers de lecture aléatoire externes expirés après les exécuteurs pour empêcher les clusters de longue durée de manquer de disque.Clean up expired external shuffle files after executors die to prevent long-running clusters from running out of disk.

Apache SparkApache Spark

Databricks Runtime 5,1 comprend Apache Spark 2.4.0.Databricks Runtime 5.1 includes Apache Spark 2.4.0. Cette version inclut tous les correctifs et améliorations inclus dans Databricks Runtime 5,0 (non pris en charge), ainsi que les correctifs de bogues supplémentaires et les améliorations apportées à Spark :This release includes all fixes and improvements included in Databricks Runtime 5.0 (Unsupported), as well as the following additional bug fixes and improvements made to Spark:

  • [Spark-26147][SQL] extrayez uniquement inestimable python UDF de la condition de jointure[SPARK-26147][SQL] only pull out unevaluable python udf from join condition
  • [Spark-26129][SQL] instrumentation pour le temps de planification par requête[SPARK-26129][SQL] Instrumentation for per-query planning time
  • [Spark-25921][PYSPARK] corriger la tâche de cloisonnement exécuter sans BarrierTaskContext pendant la réutilisation de Python Worker[SPARK-25921][PYSPARK] Fix barrier task run without BarrierTaskContext while python worker reuse
  • [Spark-23207][SQL] Utilisez SQLConf. obten. enableRadixSort au lieu de SparkEnv. obten. conf. obtient (SQLConf.RADIX_SORT_ENABLED)[SPARK-23207][SQL] Use SQLConf.get.enableRadixSort instead of SparkEnv.get.conf.get(SQLConf.RADIX_SORT_ENABLED)
  • [Spark-26057][SQL] Transform a également analysé des plans lorsque des références de déduplication[SPARK-26057][SQL] Transform also analyzed plans when dedup references
  • [Spark-25974][SQL] optimise génère le bytecode pour l’ordonnancement en fonction de l’ordre donné[SPARK-25974][SQL] Optimizes Generates bytecode for ordering based on the given order
  • [Spark-25901][Core] n’utilisez qu’un seul thread dans BarrierTaskContext compani...[SPARK-25901][CORE] Use only one thread in BarrierTaskContext compani…
  • [Spark-25381][SQL] échantillonnage stratifié par argument de colonne[SPARK-25381][SQL] Stratified sampling by Column argument
  • [Spark-25514][SQL] génération de Pretty JSON par to_json[SPARK-25514][SQL] Generating pretty JSON by to_json
  • [Spark-22827][SQL] levez SparkOutOfMemoryError dans HashAggregateExec.[SPARK-22827][SQL] Throw SparkOutOfMemoryError in HashAggregateExec, too.
  • [Spark-25979][SQL] fonction de fenêtre : autoriser les parenthèses autour de la référence de fenêtre[SPARK-25979][SQL] Window function: allow parentheses around window reference
  • [Spark-25988][SQL] conserver les noms inchangés lors de la déduplication des noms de colonnes dans l’analyseur[SPARK-25988][SQL] Keep names unchanged when deduplicating the column names in Analyzer
  • [Spark-25904][Core] allouer des tableaux inférieurs à int. MaxValue[SPARK-25904][CORE] Allocate arrays smaller than Int.MaxValue
  • [Spark-24901][SQL] fusionner le CodeGen de RegularHashMap et fastHashMap pour réduire le maxCodesize du compilateur lorsque VectorizedHashMap a la valeur false.[SPARK-24901][SQL] Merge the codegen of RegularHashMap and fastHashMap to reduce compiler maxCodesize when VectorizedHashMap is false.
  • [Spark-25850][SQL] rendre le seuil de fractionnement de la fonction générée par le code configurable[SPARK-25850][SQL] Make the split threshold for the code generated function configurable
  • [Spark-25866][ml] mettre à jour KMeans formatVersion[SPARK-25866][ML] Update KMeans formatVersion
  • [Spark-22148][Spark-15815][Scheduler] acquérir de nouveaux exécuteurs pour éviter les blocages en raison de la liste noire[SPARK-22148][SPARK-15815][SCHEDULER] Acquire new executors to avoid hang because of blacklisting
  • [Spark-25827][Core] Évitez de convertir des blocs chiffrés entrants en mémoires tampons d’octets[SPARK-25827][CORE] Avoid converting incoming encrypted blocks to byte buffers
  • [Spark-25918][SQL] chargement des données dans le chemin d’accès local doit gérer un chemin d’accès relatif[SPARK-25918][SQL] LOAD DATA LOCAL INPATH should handle a relative path
  • [Spark-25837][Core] résoudre le ralentissement potentiel dans AppStatusListener lors du nettoyage des étapes[SPARK-25837][CORE] Fix potential slowdown in AppStatusListener when cleaning up stages
  • [Spark-25773][Core] annuler les tâches zombie dans une étape de résultat quand la tâche se termine (5. x)[SPARK-25773][CORE] Cancel zombie tasks in a result stage when the job finishes (5.x)
  • [Spark-25767][SQL] Correction d’un flux d’expressions évalué tardivement dans la génération de code[SPARK-25767][SQL] Fix lazily evaluated stream of expressions in code generation
  • [Spark-25819][SQL] prend en charge l’option de mode d’analyse pour la fonction from_avro[SPARK-25819][SQL] Support parse mode option for the function from_avro
  • [Spark-25044] Modifier la signature du constructeur ScalaUDF[SPARK-25044] Change ScalaUDF constructor signature
  • [Spark-25699][SQL] a partiellement envoyé le prédicat conjonctives dans ORC[SPARK-25699][SQL] Partially push down conjunctive predicated in ORC
  • [Spark-25559][SQL] supprimer les prédicats non pris en charge dans parquet quand...[SPARK-25559][SQL] Remove the unsupported predicates in Parquet when …
  • [Spark-25540][Spark-25525][SQL] [PYSPARK] ne met pas à jour conf pour les SparkContext existants dans SparkSession. getOrCreate.[SPARK-25540][SPARK-25525][SQL][PYSPARK] Do not update conf for existing SparkContext in SparkSession.getOrCreate.
  • [Spark-25595] Ignorer les fichiers Avro endommagés si l’indicateur IGNORE_CORRUPT_FILES activé[SPARK-25595] Ignore corrupt Avro files if flag IGNORE_CORRUPT_FILES enabled
  • [Spark-25458][SQL] prise en charge de toutes les colonnes dans la table Analyze[SPARK-25458][SQL] Support FOR ALL COLUMNS in ANALYZE TABLE
  • [Spark-25449][Core] la pulsation ne doit pas inclure d’accumulateurs pour les métriques nulles[SPARK-25449][CORE] Heartbeat shouldn’t include accumulators for zero metrics
  • [Spark-25399][SS] l’état de traitement continu ne doit pas affecter les tâches d’exécution de microbatch[SPARK-25399][SS] Continuous processing state should not affect microbatch execution jobs
  • [Spark-26092][SS] Utilisez CheckpointFileManager pour écrire le fichier de métadonnées de streaming[SPARK-26092][SS] Use CheckpointFileManager to write the streaming metadata file

Mises à jour de maintenanceMaintenance updates

Consultez Databricks Runtime les mises à jour de maintenance 5,1.See Databricks Runtime 5.1 maintenance updates.

Environnement du systèmeSystem environment

  • Système d’exploitation: Ubuntu 16.04.5 LTSOperating System: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0 _181Java: 1.8.0_181
  • Scalar: 2.11.8Scala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 pour les clusters Python 2 et 3.5.2 pour les clusters python 3.Python: 2.7.12 for Python 2 clusters and 3.5.2 for Python 3 clusters. Pour plus d’informations, consultez version de Python.For details, see Python version.
  • R: r Version 3.4.4 (2018-03-15)R: R version 3.4.4 (2018-03-15)
  • Clusters GPU: les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes sont installées :GPU clusters: The following NVIDIA GPU libraries are installed:
    • Pilote Tesla 375,66Tesla driver 375.66
    • CUDA 9,0CUDA 9.0
    • cuDNN 7,0cuDNN 7.0

Notes

Même si Scala 2,12 est pris en charge dans Apache Spark 2,4, il n’est pas pris en charge dans Databricks Runtime 5,1.Although Scala 2.12 is supported in Apache Spark 2.4, it is not supported in Databricks Runtime 5.1.

Bibliothèques python installéesInstalled Python libraries

BibliothèqueLibrary VersionVersion BibliothèqueLibrary VersionVersion BibliothèqueLibrary VersionVersion
ansi2htmlansi2html 1.1.11.1.1 argparseargparse 1.2.11.2.1 portaux-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 attestationcertifi 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
chiffrementcryptography 1.51.5 cyclecycler 0.10.00.10.0 CythonCython 0.24.10.24.1
décordecorator 4.0.104.0.10 docutilsdocutils 0.140.14 enum34enum34 1.1.61.1.6
et-xmlfileet-xmlfile 1.0.11.0.1 FreeType-pyfreetype-py 1.0.21.0.2 funcsigsfuncsigs 1.0.21.0.2
fusepyfusepy 2.0.42.0.4 tâches futuresfutures 3.2.03.2.0 ggplotggplot 0.6.80.6.8
html5libhtml5lib 0,9990.999 norme 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 OreillePillow 3.3.13.3.1
pippip 18.118.1 pneusply 3.93.9 boîte à outilsprompt-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 pyOpenSSLpyOpenSSL 16.0.016.0.0
pyparsingpyparsing 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-géohashpython-geohash 0.8.50.8.5 pytzpytz 2016.6.12016.6.1
requêtesrequests 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 récurerscour 0.320.32 naissanceseaborn 0.7.10.7.1
setuptoolssetuptools 40.6.240.6.2 simplejsonsimplejson 3.8.23.8.2 simples3simples3 1.01.0
singledispatchsingledispatch 3.4.0.33.4.0.3 sixsix 1.10.01.10.0 statsmodelsstatsmodels 0.6.10.6.1
tornadetornado 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 0.32.30.32.3
wsgirefwsgiref 0.1.20.1.2

Bibliothèques R installéesInstalled R libraries

BibliothèqueLibrary VersionVersion BibliothèqueLibrary VersionVersion BibliothèqueLibrary VersionVersion
abindabind 1.4-51.4-5 assertthatassertthat 0.2.00.2.0 backportsbackports 1.1.21.1.2
basebase 3.4.43.4.4 base64encbase64enc 0.1-30.1-3 BHBH 1.66.0-11.66.0-1
bindrbindr 0.1.10.1.1 bindrcppbindrcpp 0.2.20.2.2 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 broombroom 0.5.00.5.0
callrcallr 3.0.03.0.0 voiturecar 3.0-23.0-2 carDatacarData 3.0-23.0-2
caretcaret 6.0-806.0-80 cellrangercellranger 1.1.01.1.0 chronchron 2.3-532.3-53
classclass 7.3-147.3-14 clicli 1.0.11.0.1 cliprclipr 0.4.10.4.1
clisymbolsclisymbols 1.2.01.2.0 clustercluster 2.0.7-12.0.7-1 codetoolscodetools 0.2-150.2-15
colorspacecolorspace 1.3-21.3-2 commonmarkcommonmark 1.61.6 compilercompiler 3.4.43.4.4
crayoncrayon 1.3.41.3.4 curlcurl 3.23.2 CVSTCVST 0,2-20.2-2
data.tabledata.table 1.11.81.11.8 jeux de donnéesdatasets 3.4.43.4.4 DBIDBI 1.0.01.0.0
ddalphaddalpha 1.3.41.3.4 DEoptimRDEoptimR 1.0-81.0-8 descdesc 1.2.01.2.0
devtoolsdevtools 2.0.12.0.1 digestdigest 0.6.180.6.18 dimReddimRed 0.1.00.1.0
doMCdoMC 1.3.51.3.5 dplyrdplyr 0.7.70.7.7 DRRDRR 0.0.30.0.3
fansifansi 0.4.00.4.0 forcatsforcats 0.3.00.3.0 foreachforeach 1.4.41.4.4
foreignforeign 0,8-700.8-70 fsfs 1.2.61.2.6 gbmgbm 2.1.42.1.4
geometrygeometry 0.3-60.3-6 ggplot2ggplot2 3.1.03.1.0 GHgh 1.0.11.0.1
git2rgit2r 0.23.00.23.0 glmnetglmnet 2.0-162.0-16 glueglue 1.3.01.3.0
gowergower 0.1.20.1.2 graphicsgraphics 3.4.43.4.4 grDevicesgrDevices 3.4.43.4.4
gridgrid 3.4.43.4.4 gridExtragridExtra 2.32.3 gsubfngsubfn 0.70.7
gtablegtable 0.2.00.2.0 H2Oh2o 3.20.0.83.20.0.8 havenhaven 1.1.21.1.2
hmshms 0.4.20.4.2 httrhttr 1.3.11.3.1 hwriterhwriter 1.3.21.3.2
hwriterPlushwriterPlus 1.0-31.0-3 INIini 0.3.10.3.1 ipredipred 0.9-80.9-8
iteratorsiterators 1.0.101.0.10 jsonlitejsonlite 1.51.5 kernlabkernlab 0,9-270.9-27
KernSmoothKernSmooth 2.23-152.23-15 labelinglabeling 0.30.3 latticelattice 0.20-380.20-38
lavalava 1.6.31.6.3 lazyevallazyeval 0.2.10.2.1 plus petitlittler 0.3.50.3.5
lme4lme4 1.1-18-11.1-18-1 lubridatelubridate 1.7.41.7.4 magicmagic 1.5-91.5-9
magrittrmagrittr 1.51.5 mapprojmapproj 1.2.61.2.6 mapsmaps 3.3.03.3.0
maptoolsmaptools 0.9-40.9-4 MASSMASS 7.3-507.3-50 MatriceMatrix 1.2-141.2-14
MatrixModelsMatrixModels 0.4-10.4-1 memoisememoise 1.1.01.1.0 methodsmethods 3.4.43.4.4
mgcvmgcv 1.8-251.8-25 mimemime 0,60.6 minqaminqa 1.2.41.2.4
ModelMetricsModelMetrics 1.2.21.2.2 munsellmunsell 0.5.00.5.0 mvtnormmvtnorm 1,0-81.0-8
nlmenlme 3.1-1373.1-137 nloptrnloptr 1.2.11.2.1 nnetnnet 7.3-127.3-12
numDerivnumDeriv 2016.8-12016.8-1 opensslopenssl 1.0.21.0.2 openxlsxopenxlsx 4.1.04.1.0
parallelparallel 3.4.43.4.4 pbkrtestpbkrtest 0.4-70.4-7 pillarpillar 1.3.01.3.0
pkgbuildpkgbuild 1.0.21.0.2 pkgconfigpkgconfig 2.0.22.0.2 pkgKittenpkgKitten 0.1.40.1.4
pkgloadpkgload 1.0.21.0.2 plogrplogr 0.2.00.2.0 plspls 2.7-02.7-0
plyrplyr 1.8.41.8.4 praisepraise 1.0.01.0.0 prettyunitsprettyunits 1.0.21.0.2
pROCpROC 1.13.01.13.0 processxprocessx 3.2.03.2.0 prodlimprodlim 2018.04.182018.04.18
protoproto 1.0.01.0.0 psps 1.2.01.2.0 purrrpurrr 0.2.50.2.5
quantregquantreg 5.365.36 R.methodsS3R.methodsS3 1.7.11.7.1 R.ooR.oo 1.22.01.22.0
R.utilsR.utils 2.7.02.7.0 R6R6 2.3.02.3.0 randomForestrandomForest 4.6-144.6-14
rcmdcheckrcmdcheck 1.3.11.3.1 RColorBrewerRColorBrewer 1.1-21.1-2 RcppRcpp 0.12.190.12.19
RcppEigenRcppEigen 0.3.3.4.00.3.3.4.0 RcppRollRcppRoll 0.3.00.3.0 RCurlRCurl 1.95-4.111.95-4.11
readrreadr 1.1.11.1.1 readxlreadxl 1.1.01.1.0 recipesrecipes 0.1.30.1.3
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Riorio 0.5.100.5.10 rlangrlang 0.3.0.10.3.0.1 robustbaserobustbase 0.93-30.93-3
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