Databricks Runtime 5.3Databricks Runtime 5.3

Databricks は2019年4月にこのイメージをリリースしました。Databricks released this image in April 2019.

次のリリースノートでは、Apache Spark を使用した Databricks Runtime 5.3 に関する情報を提供します。The following release notes provide information about Databricks Runtime 5.3, powered by Apache Spark.

新機能New Features

Databricks DeltaDatabricks Delta

タイムトラベル GATime travel GA

デルタタイムトラベルは、一般公開されています。Delta time travel has graduated to general availability. また、SQL 構文を使用し、タイムスタンプ式の DataFrameReader オプションを使用して、タイムスタンプ文字列またはバージョンを使用してテーブルのスナップショットに対してクエリを実行する機能が追加されます。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

タイムトラベルには、次のような多くのユースケースがあります。Time travel has many use cases, including:

  • 分析、レポート、または出力 (機械学習モデルの出力など) を再作成します。これは、特に規制を持つ業界で、デバッグや監査に役立ちます。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.
  • 複雑なテンポラルクエリの作成。Writing complex temporal queries.
  • データの誤りを修正しています。Fixing mistakes in your data.
  • 高速変更テーブルの一連のクエリにスナップショット分離を提供する。Providing snapshot isolation for a set of queries for fast changing tables.

no-alternative-textno-alternative-text

テーブルの古いスナップショットのクエリ (タイムトラベル)」、「 Select」、および「 Merge Into (Azure Databricks のデルタレイク)」を参照してください。See Query an older snapshot of a table (time travel), Select, and Merge Into (Delta Lake on Azure Databricks).

MySQL テーブルレプリケーションからデルタパブリックプレビューへMySQL table replication to Delta Public Preview

Spark analytics またはデータサイエンスワークフローで、ダウンストリームの使用のために MySQL テーブルから直接データをデルタにストリーム配信します。Stream data from a MySQL table directly into Delta for downstream consumption in Spark analytics or data science workflows. MySQL が他のインスタンスへのレプリケーションに使用するのと同じ方法を利用すると、次のように処理され、Databricks にストリーミングされる更新プログラムを識別するために binlog が使用されます。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:

  • データベースログから変更イベントを読み取ります。Reads change events from the database log.
  • イベントを Databricks にストリームします。Streams the events to Databricks.
  • 同じ順序でデルタテーブルに書き込みます。Writes in the same order to a Delta table.
  • は、ソースから切断された場合に状態を維持します。Maintains state in case of disconnects from the source.

MySQL テーブルをデルタテーブルにレプリケートする」を参照してください。See Replicate MySQL Tables to Delta Tables.

プライベートプレビュー機能Private preview features

このリリースには、次の Delta Lake 用のプライベートプレビュー機能が含まれています。This release contains the following private preview features for Delta Lake:

  • Presto がデルタテーブルを直接照会できる実験的なコマンドが追加されました。Added an experimental command that allows Presto to directly query Delta tables.
  • 自動最適化では、デルタテーブルへの個々の書き込み中にファイルのレイアウトが最適化され、小さいファイルがデルタテーブルに蓄積されるのを防ぐことができます。これにより、高速なクエリパフォーマンスが維持されます。Auto 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. また、書き込みと upsert をパーティション分割されたデルタテーブルに書き込むと、書き込みに導入されたアダプティブシャッフルのおかげで、大きな高速化が発生する可能性があります。In addition, writes and upserts into partitioned Delta tables may enjoy large speedups thanks to an adaptive shuffle introduced into writes.

いずれかのプレビューに参加する場合は、Databricks アカウント担当者にお問い合わせください。If you want to participate in either preview, contact your Databricks account representative.

ディープラーニングワークロード用に最適化された DBFS ヒューズフォルダーOptimized DBFS FUSE folder for deep learning workloads

Azure Databricks で、最適化されたヒューズマウントが提供されるようになりました。Azure Databricks now offers an optimized FUSE mount. 初期化スクリプトを適用しなくても、トレーニングと推定中に高パフォーマンスのデータアクセスを使用できます。You can have high-performance data access during training and inference without applying init scripts. dbfs:/ml に格納され、file:/dbfs/ml でローカルにアクセスできるデータは、この最適化されたヒューズマウントによってサポートされるようになりました。Data stored under dbfs:/ml and accessible locally at file:/dbfs/ml is now backed by this optimized FUSE mount. データの読み込みとモデルのチェックポイント処理のためのストレージの準備」を参照してください。See Prepare Storage for Data Loading and Model Checkpointing.

改善策Improvements

  • ノートブックスコープのライブラリ:Notebook-scoped libraries:

    • dbutils.library.installPyPIでのエクストラのサポート。Support for Extras in dbutils.library.installPyPI.
    • wasbsadlsabfssを含む、Azure ファイルシステムのライブラリに対する notebook スコープライブラリのインストールがサポートされます。Support for notebook-scoped library installation for libraries in the Azure file system, including wasbs, adls, and abfss.
    • サポートされていないターゲット上のノートブックスコープライブラリのエラーメッセージが改善されました。Improved error messages for notebook-scoped libraries on unsupported targets. 例: "ライブラリユーティリティは、Machine Learning の Databricks Runtime では使用できません。"For example: “Library utilities are not available on Databricks Runtime for Machine Learning.”
  • アカウント全体の "ストレージ Blob データ共同作成者" RBAC ロールをサービスプリンシパルに付与することなく、 Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) に接続します。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.

  • Databricks Advisorには、クエリのパフォーマンスを向上させるためのヒントが追加されています。Databricks Advisor has additional hints to improve the performance of queries:

    • パーティションごとに多数の小さなファイルがある場合は > テーブルをデルタに変換し、OPTIMIZE を実行します。When there are many small files per partition -> Convert table to Delta and run OPTIMIZE.
    • 選択度の高いフィルターがある場合は > デルタに変換し、ZORDER BY を使用します。When there is a highly selective filter -> Convert to Delta and use ZORDER BY.
    • Hive からのメタデータのフェッチがボトルネックになると、テーブルをデルタに変換 > ます。When metadata fetches from Hive become a bottleneck -> Convert your table to Delta.
  • Ubuntu を 16.04.5 LTS から 16.04.6 LTS にアップグレードしました。Upgraded Ubuntu from 16.04.5 LTS to 16.04.6 LTS.

  • 2.11.8 から2.11.12 にアップグレードしまし2.11 た。Upgraded Scala 2.11 from 2.11.8 to 2.11.12.

  • インストールされている一部の Python ライブラリをアップグレードしました:Upgraded some installed Python libraries:

    • pip: 18.1 から19.0.3 へ。pip: 18.1 to 19.0.3.
    • setuptools: 40.6.3 から40.8.0setuptools: 40.6.3 to 40.8.0
    • wheel: 0.32.3 0.33.1wheel: 0.32.3 to 0.33.1
  • R を3.4.4 から3.5.2 にアップグレードしました。Upgraded R from 3.4.4 to 3.5.2.

  • インストールされている複数の R ライブラリをアップグレードしました。Upgraded several installed R libraries. インストールされている R ライブラリ」を参照してください。See Installed R Libraries.

非推奨Deprecation

  • 構造化ストリーミング用の Apache Kafka 0.8 コネクタはサポートされなくなりました。Apache Kafka 0.8 connector for Structured Streaming is no longer supported. Databricks Runtime 5.3 に含まれていますが、今後の Databricks Runtime リリースからは削除される予定です。It is included in Databricks Runtime 5.3 but will be removed from a future Databricks Runtime release.
  • Databricks ML モデルのエクスポートは非推奨とされ、Databricks Runtime 6.0 で削除される予定です。Databricks ML Model Export is deprecated and will be removed in Databricks Runtime 6.0. 代わりに、モデルのインポートとエクスポートにMleapを使用します。Use MLeap for importing and exporting models instead.
  • 構成オプションとして spark.databricks.pyspark.enableExecutorFsPerms が削除されました。Removed spark.databricks.pyspark.enableExecutorFsPerms as a configuration option.

バグの修正Bug fixes

  • テーブル Acl に対して有効になっているクラスター用のクラスター全体の Python 卵ライブラリのインストールを修正しました。Fixed cluster-wide Python Egg library installation for clusters enabled for table ACLs.
  • コマンドが実行される前にキャンセルが呼び出される状況を修正することで、Python コマンドの取り消し機能が向上しました。Improved Python command cancellation by fixing the situation in which cancellation is called before the command is executed.
  • テーブル Acl のバグを修正しました。データベースまたはカタログにオブジェクトを一覧表示すると、表示する権限を持つオブジェクトのみが表示されるようになりました。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 には Apache Spark 2.4.0 が含まれています。Databricks Runtime 5.3 includes Apache Spark 2.4.0. このリリースには、 Databricks Runtime 5.2に含まれる spark の修正と改善点に加え、spark に加えられた次の追加のバグ修正と機能強化が含まれています。This release includes all Spark fixes and improvements included in Databricks Runtime 5.2, as well as the following additional bug fixes and improvements made to Spark:

  • [SPARK-27134][SQL] array_distinct 関数は、配列の配列を含む列では正しく機能しません[SPARK-27134][SQL] array_distinct function does not work correctly with columns containing array of array
  • [SPARK-24669][SQL] DROP DATABASE CASCADE の場合、テーブルを無効にします[SPARK-24669][SQL] Invalidate tables in case of DROP DATABASE CASCADE
  • [SPARK-26572][SQL] 集計 codegen の結果の評価を修正します[SPARK-26572][SQL] fix aggregate codegen result evaluation
  • [Spark-27046][dstreams] ドキュメントから SPARK-19185 関連の参照を削除します[SPARK-27046][DSTREAMS] Remove SPARK-19185 related references from documentation
  • [SPARK-26449][PYTHON] データフレーム API への変換メソッドの追加[SPARK-26449][PYTHON] Add transform method to DataFrame API
  • [Spark-26740][SQL] 読み取りタイムスタンプ/日付列の統計 (spark 3.0 によって書き込まれた)[SPARK-26740][SQL] Read timestamp/date column stats written by Spark 3.0
  • [SPARK-26909][SQL] unsafeRow ハッシュコード () を hashaggregate のハッシュ値として使用します[SPARK-26909][SQL] use unsafeRow.hashCode() as hash value in HashAggregate
  • [SPARK-26990][SQL] fileindex: 可能であれば、ユーザーが指定したフィールド名を使用します[SPARK-26990][SQL] FileIndex: use user specified field names if possible
  • [SPARK-26851][SQL] CachedRDDBuilder の二重チェックされたロックを修正しました[SPARK-26851][SQL] Fix double-checked locking in CachedRDDBuilder
  • [SPARK-26864][SQL] クエリは、Python UDF が左半結合条件として使用されている場合、正しくない結果を返す可能性があります[SPARK-26864][SQL] Query may return incorrect result when Python UDF is used as a left-semi join condition
  • [SPARK-26887][SQL] [PYTHON] datetime64 を中間データとして作成するのではなく、直接 datetime.date 作成します。[SPARK-26887][SQL][PYTHON] Create datetime.date directly instead of creating datetime64 as intermediate data.
  • [SPARK-26859][SQL] ベクター化以外の ORC デシリアライザーでのフィールドライターインデックスのバグの修正[SPARK-26859][SQL] Fix field writer index bug in non-vectorized ORC deserializer
  • [SPARK-26864][SQL] クエリは、Python UDF が結合条件として使用されていて、udf が左半結合の両方の区間の属性を使用している場合、正しくない結果を返す可能性があります[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][バックポート] [SQL] Hive 3.1 metastore をサポート[SPARK-24360][SPARK-26091][BACKPORT][SQL] Support Hive 3.1 metastore
  • [SPARK-26873][SQL] 整合性のあるタイムスタンプを使用して Hadoop ジョブ id を作成します。[SPARK-26873][SQL] Use a consistent timestamp to build Hadoop Job IDs.
  • [SPARK-26734][ストリーミング] StackOverflowError を大きなブロックキューで修正します[SPARK-26734][STREAMING] Fix StackOverflowError with large block queue
  • [Spark-26758][CORE] アイドル状態の実行プログラムは dynamiAllocation 値の後に強制終了されません[SPARK-26758][CORE] Idle Executors are not getting killed after spark.dynamiAllocation.executorIdleTimeout value
  • [SPARK-26751][SQL] ステートメントがバックグラウンドで実行されるときにメモリリークを修正し、HiveSQLException ではない例外をスローします。[SPARK-26751][SQL] Fix memory leak when statement run in background and throw exception which is not HiveSQLException
  • [SPARK-26806][SS] EventTimeStats。 merge は0を正しく処理する必要があります[SPARK-26806][SS] EventTimeStats.merge should handle zeros correctly
  • [Spark-26745][spark-24959][SQL] JSON データソースでカウントの最適化を元に戻します[SPARK-26745][SPARK-24959][SQL] Revert count optimization in JSON datasource by
  • [SPARK-26757][graphx] 空のエッジ/頂点 rdds の_カウント_に対して0を返します[SPARK-26757][GRAPHX] Return 0 for count on empty Edge/Vertex RDDs
  • [SPARK-26726]ブロードキャスト変数によって使用されているメモリの量を UI ディスプレイに同期する[SPARK-26726] Synchronize the amount of memory used by the broadcast variable to the UI display
  • [SPARK-26718][SS] SS kafka rateLimit calculation の整数オーバーフローを修正します[SPARK-26718][SS] Fixed integer overflow in SS kafka rateLimit calculation
  • [SPARK-26708][SQL] sql キャッシュのキャッシュされた RDD とその物理プラン間の不整合によって発生した結果が正しくありません[SPARK-26708][SQL] Incorrect result caused by inconsistency between a SQL cache’s cached RDD and its physical plan
  • [SPARK-26735][SQL] 特別な式のプランの整合性を確認します[SPARK-26735][SQL] Verify plan integrity for special expressions
  • [SPARK-26619][SQL] SerializeFromObject から未使用のシリアライザーを排除します。[SPARK-26619][SQL] Prune the unused serializers from SerializeFromObject
  • [SPARK-26379][SS] ダミー TimeZoneId を使用して CurrentBatchTimestamp の UnresolvedException を回避します。[SPARK-26379][SS] Use dummy TimeZoneId to avoid UnresolvedException in CurrentBatchTimestamp
  • [SPARK-26495][SQL] selectedfield エクストラクターを簡略化します[SPARK-26495][SQL] Simplify the SelectedField extractor
  • [SPARK-26379][SS] current_timestamp/current_date をストリーミングクエリに追加する際の問題を修正します[SPARK-26379][SS] Fix issue on adding current_timestamp/current_date to streaming query
  • [SPARK-26709][SQL] OptimizeMetadataOnlyQuery は空のレコードを正しく処理しません[SPARK-26709][SQL] OptimizeMetadataOnlyQuery does not handle empty records correctly
  • [SPARK-26680][SQL] 集中的条件が適切な場合に inputvars を作成します[SPARK-26680][SQL] Eagerly create inputVars while conditions are appropriate
  • [SPARK-26682][SQL] Hadoop の attemptNumber ではなく TaskAttemptID を使用します。[SPARK-26682][SQL] Use taskAttemptID instead of attemptNumber for Hadoop.
  • [SPARK-26706][SQL] bytetype の_illegalNumericPrecedence_を修正します[SPARK-26706][SQL] Fix illegalNumericPrecedence for ByteType
  • [SPARK-26228][Mllib] Gramian matrix の計算中に OOM 問題が発生しました[SPARK-26228][MLLIB] OOM issue encountered when computing Gramian matrix
  • [SPARK-26665][コア] をブロックするバグを修正します。 fetchBlockSync は無期限にハングする可能性があります[SPARK-26665][CORE] Fix a bug that BlockTransferService.fetchBlockSync may hang forever
  • [SPARK-26549][PYSPARK] python ワーカーの再使用の修正は、並列処理のレイジー反復可能な range には影響しません[SPARK-26549][PYSPARK] Fix for python worker reuse take no effect for parallelize lazy iterable range
  • [SPARK-26351][MLLIB] 更新ドキュメントと MLLIB 評価メトリックのマイナー修正[SPARK-26351][MLLIB] Update doc and minor correction in the mllib evaluation metrics
  • [SPARK-26450]プロジェクション内のすべての列に対してスキーマのマップを再構築しない[SPARK-26450]Avoid rebuilding map of schema for every column in a projection
  • [SPARK-26638][PYSPARK] [ML] PYSPARK vector クラスは、常に単項否定のエラーを返します[SPARK-26638][PYSPARK][ML] Pyspark vector classes always return error for unary negation
  • [SPARK-26633][REPL] executorclassloader 追加します。 getResourceAsStream[SPARK-26633][REPL] Add ExecutorClassLoader.getResourceAsStream
  • [SPARK-26629][SS] 1 つのファイルストリームにデータが含まれていないバッチで、クエリ内の複数のファイルストリームと再起動が発生したことを示すエラーを修正しました[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] ドキュメント SparkContext をマルチプロセッシング用に共有することはできません[SPARK-25992][PYTHON] Document SparkContext cannot be shared for multiprocessing
  • [SPARK-26615][コア] コア run-unittests でトランスポートサーバー/クライアントのリソースリークを修正する[SPARK-26615][CORE] Fixing transport server/client resource leaks in the core unittests
  • [SPARK-26350][SS] Kafka コンシューマーのグループ id をオーバーライドできるようにします[SPARK-26350][SS] Allow to override group id of the Kafka consumer
  • [SPARK-26538][SQL] postgres 数値配列の要素に対して、既定の有効桁数と小数点以下桁数を設定します。[SPARK-26538][SQL] Set default precision and scale for elements of postgres numeric array
  • [SPARK-26586][SS] 予期しないその明細でストリームが実行される競合状態を修正します[SPARK-26586][SS] Fix race condition that causes streams to run with unexpected confs
  • [SPARK-26551][SQL] 1 つの複合フィールドを選択し、別のフィールドで is not null 述語を持つ場合、スキーマ排除エラーを修正します[SPARK-26551][SQL] Fix schema pruning error when selecting one complex field and having is not null predicate on another one
  • [SPARK-26576][SQL] ブロードキャストヒントがパーティションテーブルに適用されていません[SPARK-26576][SQL] Broadcast hint not applied to partitioned table
  • [SPARK-26571][SQL] Parquet と Orc FileFormat の正規名を使用して Hive serde マッピングを更新します[SPARK-26571][SQL] Update Hive Serde mapping with canonical name of Parquet and Orc FileFormat
  • [SPARK-26267][SS] Kafka からの不適切なオフセットを検出するときに再試行します (2.4)[SPARK-26267][SS] Retry when detecting incorrect offsets from Kafka (2.4)
  • [SPARK-26559][ML] [PYSPARK] ML イメージは1.9 より前のバージョンの numpy では動作しません[SPARK-26559][ML][PYSPARK] ML image can’t work with numpy versions prior to 1.9
  • [SPARK-26078][SQL] サブクエリでの自己結合属性の重複除去[SPARK-26078][SQL] Dedup self-join attributes on IN subqueries

メンテナンスの更新Maintenance updates

Databricks Runtime 5.3 メンテナンスの更新を参照してください。See Databricks Runtime 5.3 maintenance updates.

システム環境System environment

  • オペレーティングシステム: UBUNTU 16.04.6 LTSOperating System: Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java: 1.8.0 以降Java: 1.8.0_191
  • 2.11.12Scala: 2.11.12
  • Python: python2 クラスター用の2.7.12 と python 3 クラスター用3.5.2。Python: 2.7.12 for Python 2 clusters and 3.5.2 for Python 3 clusters. 詳細については、「 Python バージョン」を参照してください。For details, see Python version.
  • R: r バージョン 3.5.2 (2018-12-20)R: R version 3.5.2 (2018-12-20)
  • GPU クラスター: 次の NVIDIA GPU ライブラリがインストールされています。GPU clusters: The following NVIDIA GPU libraries are installed:
    • Tesla ドライバー375.66Tesla driver 375.66
    • CUDA 9.0CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0cuDNN 7.0

注意

Apache Spark 2.4 では2.12 がサポートされていますが、Databricks Runtime 5.3 ではサポートされていません。Although Scala 2.12 is supported in Apache Spark 2.4, it is not supported in Databricks Runtime 5.3.

インストールされている Python ライブラリInstalled Python libraries

ライブラリLibrary VersionVersion ライブラリLibrary VersionVersion ライブラリLibrary 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 certificertifi 2016.2.282016.2.28 cfficffi 1.7.01.7.0
chardetchardet 2.3.02.3.0 ラマcolorama 0.3.70.3.7 configobjconfigobj 5.0.65.0.6
暗号化cryptography 1.51.5 チェンジャーcycler 0.10.00.10.0 CythonCython 0.24.10.24.1
デコレーターdecorator 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 ファンク sigsfuncsigs 1.0.21.0.2
fusepyfusepy 2.0.42.0.4 期日futures 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 0.7.4 以降0.7.4 PillowPillow 3.3.13.3.1
pippip 19.0.319.0.3 ply 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 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-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 検索scour 0.320.32 seabornseaborn 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 6six 1.10.01.10.0 statsmodelsstatsmodels 0.6.10.6.1
tornadotornado 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

インストールされている R ライブラリ Installed R libraries

ライブラリLibrary VersionVersion ライブラリLibrary VersionVersion ライブラリLibrary 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 ビットbit 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 carcar 3.0-23.0-2
carDatacarData 3.0-23.0-2 caretcaret 6.0 ~ 816.0-81 cellrangercellranger 1.1.01.1.0
cronchron 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 1.12.0 以降1.12.0 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 省略記号ellipsis 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
偽造forge 0.2.00.2.0 fsfs 1.2.61.2.6 gbmgbm 2.1.52.1.5
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Java をインストールし、ライブラリをスケールする (2.11 クラスターバージョン)Installed Java and Scala libraries (Scala 2.11 cluster version)

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