Databricks Runtime 7.6Databricks Runtime 7.6

Databricks は2021年2月にこのイメージをリリースしました。Databricks released this image in February 2021.

次のリリースノートでは、Apache Spark 3.0 を使用して Databricks Runtime 7.6 に関する情報を提供します。The following release notes provide information about Databricks Runtime 7.6, powered by Apache Spark 3.0.

新機能New features

自動ローダーでの JSON スキーマ進化の処理の向上Better JSON schema evolution handling in Auto Loader

JSON データを読み込むとき、既定の動作では、元のスキーマに含まれていないフィールドは暗黙的に削除されます。When loading JSON data, the default behavior is that fields that are not part of the original schema are silently dropped. 自動ローダーを使用すると、JSON オプションを設定して、 unparsedDataColumn すべての新しいフィールドを json 文字列として格納するために使用される列の名前を指定できます。Now with Auto Loader, you can set the JSON option unparsedDataColumn to specify the name of a column, which will be used to store all the new fields as a JSON string. たとえば、次のように設定します。For example, by setting

.option("unparsedDataColumn", "_unparsed_data")

結果には、 _unparsed_data 新しいフィールドが JSON 文字列として格納される列が含まれます。the result will have a column _unparsed_data, where new fields are stored as a JSON string. これらの新しいフィールドは、後で処理するために後で解析できます。These new fields can be parsed later for further processing. 新しいフィールドがない場合、列の値はに null なります。If there are no new fields, the column value is null.

自動ローダーで上書きされたファイルを読み取るためのサポートSupport for reading overwritten files in Auto Loader

入力ディレクトリファイルの変更によって既存のデータが上書きされるようにストリームを構成できるようになりました。You can now configure streams to allow input directory file changes to overwrite existing data. .option("cloudFiles.allowOverwrites", "true") を設定します。Set .option("cloudFiles.allowOverwrites", "true"). 詳細については、「 自動ローダー構成」を参照してください。For details, see Auto Loader configuration.

機能強化Improvements

より優れたマルチディメンションクラスタリングとデータを使用したパフォーマンスのスキップ OPTIMIZE ZORDERBetter multi-dimensional clustering and data skipping performance with OPTIMIZE ZORDER

この操作では、 OPTIMIZE ZORDER 既定で ヒルベルトのスペース入力曲線 が使用されるようになりました。The OPTIMIZE ZORDER operation now uses Hilbert space-filling curves by default. この方法では、より高い次元の Z オーダーよりもクラスタリング特性が向上します。This approach provides better clustering characteristics than Z-order in higher dimensions. 多数の列を使用するデルタテーブルの場合 OPTIMIZE ZORDER 、ヒルベルト曲線では、Z オーダーよりも多くのデータをスキップすることで、読み取りクエリを高速化できます。For Delta tables using OPTIMIZE ZORDER with many columns, Hilbert curves can speed up read queries by skipping more data than Z-order. 詳細については、「 Z オーダー (多次元クラスタリング)」を参照してください。For details, see Z-Ordering (multi-dimensional clustering).

MERGE句を使用した一部の操作でのパフォーマンスの向上 MATCHEDPerformance improvements for some MERGE operations with only MATCHED clauses

MERGE を含む句の条件のみがある操作では、パフォーマンスが向上する場合があり MATCHED ます。You may get better performance in MERGE operations that have only MATCHED clauses with clause conditions.

大量のデルタテーブルのファイルサイズの自動調整 MERGE (パブリックプレビュー)Auto-tuning file sizes for MERGE-heavy Delta tables (Public Preview)

連続した操作を実行するデルタテーブル MERGE (たとえば、行レベルの変更データの継続的な upsert) は、データを更新するためにファイルを繰り返し書き換えます。Delta tables that undergo repeated MERGE operations (for example, continuous upserts of row-level change data) repeatedly rewrite files to update data. このようなテーブルは、最適化された書き込みや自動圧縮などのデータレイアウト操作によって、既定で生成されるファイルよりも小さなファイルを使用することによってメリットが OPTIMIZE あります。Such tables can benefit from having smaller files than those produced by default by data layout operations like OPTIMIZE, Optimized Write, and Auto Compaction. Databricks Runtime 7.6 では、高 MERGE 負荷のテーブルを自動的に検出し、ファイルのサイズを調整できます。With Databricks Runtime 7.6, you can automatically detect MERGE-heavy tables and tune file sizes. この機能を有効にする方法の詳細については、Databricks サポートまたは Databricks 担当者にお問い合わせください。Contact Databricks support or your Databricks representative for more information on how to enable this feature.

ライブラリのアップグレードLibrary upgrades

  • アップグレードされた Python ライブラリ:Upgraded Python libraries:
    • certifi を2020.6.20 から2020.12.5 にアップグレードしました。certifi upgraded from 2020.6.20 to 2020.12.5.
    • "/" から "1.5.0" にアップグレードしました。koalas upgraded from 1.4.0 to 1.5.0.
    • python-apt から 1.6.5 + ubuntu 0.3 から 1.6.5 + ubuntu 0.4 にアップグレードpython-apt upgraded from 1.6.5+ubuntu0.3 to 1.6.5+ubuntu0.4
  • アップグレードされた R ライブラリ:Upgraded R library:
    • 3.1 ~ 150 ~ 3.1-151 の nlme。nlme from 3.1-150 to 3.1-151.
  • アップグレードされた Java ライブラリ:Upgraded Java library:
    • 2.3.8 から2.3.9 にアップグレードされました。azure-data-lake-store-sdk upgraded from 2.3.8 to 2.3.9.
  • OpenJDK 8 ビルドが、ズールー 8.50.0.51-linux64 (build 1.8.0 以降 b01) にアップグレードされました。OpenJDK 8 build upgraded to Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (build 1.8.0_275-b01).

Apache Spark Apache Spark

Databricks Runtime 7.6 には Apache Spark 3.0.1 が含まれています。Databricks Runtime 7.6 includes Apache Spark 3.0.1. このリリースには、 Databricks Runtime 7.5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 7.5, as well as the following additional bug fixes and improvements made to Spark:

  • [SPARK-33740] [SQL] hive-site.xml で hadoop を構成すると、既存の hadoop が上書きされる可能性があります[SPARK-33740] [SQL]hadoop configs in hive-site.xml can overrides pre-existing hadoop ones
  • [SPARK-33822] [SQL] CastSupport.cast hashjoin でメソッドを使用します。[SPARK-33822] [SQL] Use the CastSupport.cast method in HashJoin
  • [SPARK-33398] Spark 3.0 より前のツリーモデルの読み込みを修正します。[SPARK-33398] Fix loading tree models prior to Spark 3.0
  • [SPARK-33029] [CORE] [WEBUI] ブロックリストとしてドライバーが正しくマークされないように UI 実行プログラムページに修正します[SPARK-33029] [CORE][WEBUI] Fix to UI executor page incorrectly marking the driver as blocklisted
  • [SPARK-34012] [SQL] spark.sqllegacy.parser.havingWithoutGroupByAsWhere 移行ガイドで conf が true の場合、動作の一貫性を保ちます[SPARK-34012] [SQL] Keep behavior consistent when conf spark.sqllegacy.parser.havingWithoutGroupByAsWhere is true with migration guide
  • [SPARK-33635] [SS] KafkaTokenUtil のチェックの順序を調整して、パフォーマンス回帰を修正します。[SPARK-33635] [SS] Adjust the order of check in KafkaTokenUtil.needTokenUpdate to remedy perf regression
  • [SPARK-33900] [WEBUI] remotebytesread しか使用できない場合は、読み取りサイズ/レコードを正しくシャッフルします[SPARK-33900] [WEBUI] Show shuffle read size / records correctly when only remotebytesread is available
  • [SPARK-33593] [SQL] ベクターリーダーに、バイナリパーティション値を含む正しくないデータが返される[SPARK-33593] [SQL] Vector reader got incorrect data with binary partition value
  • [Spark-31170] [SQL] Spark sql Cli は hive-site.xml と spark. .sql. warehouse. dir を尊重する必要があります。[SPARK-31170] [SQL] Spark SQL Cli should respect hive-site.xml and spark.sql.warehouse.dir
  • [SPARK-33853] [SQL] CODEGEN と BenchmarkQueryTest にサブクエリコードを表示しません[SPARK-33853] [SQL] EXPLAIN CODEGEN and BenchmarkQueryTest don’t show subquery code
  • [SPARK-33786] [SQL] テーブル名を変更する場合は、キャッシュのストレージレベルを遵守する必要があります。[SPARK-33786] [SQL] The storage level for a cache should be respected when a table name is altered.
  • [SPARK-33841] [CORE] 高負荷の状態で SHS から断続的にジョブが消失した問題を修正します[SPARK-33841] [CORE] Fix issue with jobs disappearing intermittently from the SHS under high load
  • [SPARK-33480] [SQL] エラーメッセージにユーザーデータを公開しません[SPARK-33480] [SQL] do not expose user data in error message
  • [SPARK-33756] [SQL] BytesToBytesMap の mapiterator べき等を作成します。[SPARK-33756] [SQL] Make BytesToBytesMap’s MapIterator idempotent
  • [SPARK-33774] [UI] [CORE] "マスターに戻る" は、スタンドアロンクラスターで500エラーを返します[SPARK-33774] [UI][CORE]”Back to Master” returns 500 error in Standalone cluster
  • [SPARK-33733] [SQL] PullOutNondeterministic は、確定的なフィールドを確認して収集する必要があります[SPARK-33733] [SQL] PullOutNondeterministic should check and collect deterministic field
  • [SPARK-33670] [SQL] パーティションプロバイダーが Hive であることを確認する V1 テーブルを拡張[SPARK-33670] [SQL] Verify the partition provider is Hive in v1 SHOW TABLE EXTENDED
  • [SPARK-33788] [SQL] [3.1] [2.4] HiveExternalCatalog () から NoSuchPartitionsException をスローします。[SPARK-33788] [SQL][3.1][2.4] Throw NoSuchPartitionsException from HiveExternalCatalog.dropPartitions()
  • [SPARK-33819] [CORE] SingleFileEventLogFileReader/RollingEventLogFilesFileReader はにする必要があります package private[SPARK-33819] [CORE] SingleFileEventLogFileReader/RollingEventLogFilesFileReader should be package private
  • [SPARK-33742] [SQL] HiveExternalCatalog () から PartitionsAlreadyExistException をスローします。[SPARK-33742] [SQL] Throw PartitionsAlreadyExistException from HiveExternalCatalog.createPartitions()
  • [SPARK-32110] [SQL] HyperLogLog + + で特別な浮動小数点数を正規化します[SPARK-32110] [SQL] normalize special floating numbers in HyperLogLog++
  • [Spark-33071] [spark-33536] [SQL]、スノーフレークコネクタを中断しないようにエイリアスコンストラクターを変更しません[SPARK-33071] [SPARK-33536] [SQL] Do not change Alias constructor to not break snowflake connector
  • [SPARK-32680] [SQL] 未解決のクエリで V2 ctas を前処理しない[SPARK-32680] [SQL] Don’t Preprocess V2 CTAS with Unresolved Query
  • [SPARK-33520] [ML] [PYSPARK] チェリーピック: クロス検証ツール/TrainValidateSplit/OneVsRest リーダー/ライターが Python バックエンドの推定/エバリュエーターをサポートするようにします。[SPARK-33520] [ML][PYSPARK] Cherry-pick: make CrossValidator/TrainValidateSplit/OneVsRest Reader/Writer support Python backend estimator/evaluator
  • [SPARK-33592] [ML] [PYTHON] Pyspark ML 検証パラメーター estimatorParamMaps を保存して再読み込みした後に失われる可能性があります[SPARK-33592] [ML][PYTHON]Pyspark ML Validator params in estimatorParamMaps may be lost after saving and reloading
  • [SPARK-33667] [SQL] spark.sql.caseSensitive v1 のパーティション仕様の解決中に構成を尊重します SHOW PARTITIONS[SPARK-33667] [SQL] Respect the spark.sql.caseSensitive config while resolving partition spec in v1 SHOW PARTITIONS
  • [SPARK-33141] [SQL] 永続的なビューを作成するときに sql 構成をキャプチャする[SPARK-33141] [SQL] Capture SQL configs when creating permanent views
  • [SPARK-33636] [PYTHON] [ML] PySpark stringindexer にラベル配列を追加します[SPARK-33636] [PYTHON][ML] Add labelsArray to PySpark StringIndexer
  • [Spark-33629] [PYTHON] spark. buffer. size の構成がドライバー側で表示されるようにする[SPARK-33629] [PYTHON]Make spark.buffer.size configuration visible on driver side
  • [SPARK-33389] [SQL] SparkSession の内部クラスを常にアクティブな sqlconf を使用します。[SPARK-33389] [SQL] Make internal classes of SparkSession always using active SQLConf
  • [Spark-33071] [spark-33536] [SQL] DetectAmbiguousSelfJoin を中断しないようにするには、Join () で logicalplan の dataset_id を変更しないようにします[SPARK-33071] [SPARK-33536] [SQL] Avoid changing dataset_id of LogicalPlan in join() to not break DetectAmbiguousSelfJoin
  • [SPARK-33551] [SQL] パーティションの再分割にカスタムシャッフルリーダーを使用しない[SPARK-33551] [SQL] Do not use custom shuffle reader for repartition
  • [SPARK-33432] [SQL] sql パーサーでは、アクティブな sqlconf を使用する必要があります[SPARK-33432] [SQL] SQL parser should use active SQLConf
  • [SPARK-33588] [SQL] spark.sql.caseSensitive v1 のパーティション仕様の解決中に構成を尊重します SHOW TABLE EXTENDED[SPARK-33588] [SQL] Respect the spark.sql.caseSensitive config while resolving partition spec in v1 SHOW TABLE EXTENDED
  • [SPARK-33440] [CORE] トークンの発行日が適切に設定されていない場合、HadoopFSDelegationTokenProvider の警告ログで現在のタイムスタンプを使用します[SPARK-33440] [CORE] Use current timestamp with warning log in HadoopFSDelegationTokenProvider when the issue date for token is not set up properly
  • [SPARK-33494] [SQL] [アク e] 再パーティションにローカルシャッフルリーダーを使用しない[SPARK-33494] [SQL][AQE] Do not use local shuffle reader for repartition

システム環境System environment

  • オペレーティングシステム: UBUNTU 18.04.5 LTSOperating System: Ubuntu 18.04.5 LTS
  • Java: ズールー語 8.50.0.51-linux64 (build 1.8.0 以降 b01)Java: Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (build 1.8.0_275-b01)
  • 2.12.10Scala: 2.12.10
  • Python: 3.7.5Python: 3.7.5
  • R: r バージョン 3.6.3 (2020-02-29)R: R version 3.6.3 (2020-02-29)
  • デルタレイク 0.7.0Delta Lake 0.7.0

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 バージョンVersion ライブラリLibrary バージョンVersion ライブラリLibrary バージョンVersion
asn1cryptoasn1crypto 1.3.01.3.0 バック呼び出しbackcall 0.1.00.1.0 boto3boto3 1.12.01.12.0
botocorebotocore 1.15.01.15.0 certificertifi 2020.12.52020.12.5 cfficffi 1.14.01.14.0
chardetchardet 3.0.43.0.4 暗号化●あんごうか○cryptography 2.82.8 チェンジャーcycler 0.10.00.10.0
CythonCython 0.29.150.29.15 デコレーターdecorator 4.4.14.4.1 docutilsdocutils 0.15.20.15.2
entrypointsentrypoints 0.30.3 idnaidna 2.82.8 ipykernelipykernel 5.1.45.1.4
ipythonipython 7.12.07.12.0 ipython-genutilsipython-genutils 0.2.00.2.0 jedi (ジェダイjedi 0.17.20.17.2
jmespathjmespath 0.10.00.10.0 joblibjoblib 0.14.10.14.1 jupyter-クライアントjupyter-client 5.3.45.3.4
jupyter-コアjupyter-core 4.6.14.6.1 kiwisolverkiwisolver 1.1.01.1.0 このkoalas 1.5.01.5.0
matplotlibmatplotlib 3.1.33.1.3 numpynumpy 1.18.11.18.1 pandaspandas 1.0.11.0.1
parsoparso 0.7.00.7.0 patsypatsy 0.5.10.5.1 pexpectpexpect 4.8.04.8.0
picklesharepickleshare 0.7.50.7.5 pippip 20.0.220.0.2 prompt-toolkitprompt-toolkit 3.0.33.0.3
psycopg2psycopg2 2.8.42.8.4 ptyprocessptyprocess 0.6.00.6.0 pyarrowpyarrow 1.0.11.0.1
pycparserpycparser 2.192.19 PygmentsPygments 2.5.22.5.2 PyGObjectPyGObject 3.26.13.26.1
pyOpenSSLpyOpenSSL 19.1.019.1.0 pyparsingpyparsing 2.4.62.4.6 PySocksPySocks 1.7.11.7.1
python-aptpython-apt 1.6.5 + ubuntu 0.41.6.5+ubuntu0.4 python-dateutilpython-dateutil 2.8.12.8.1 pytzpytz 2019.32019.3
pyzmqpyzmq 18.1.118.1.1 requestsrequests 2.22.02.22.0 s3transfers3transfer 0.3.30.3.3
scikit-learnscikit-learn 0.22.10.22.1 scipyscipy 1.4.11.4.1 seabornseaborn 0.10.00.10.0
setuptoolssetuptools 45.2.045.2.0 6six 1.14.01.14.0 ssh インポート idssh-import-id 5.75.7
statsmodelsstatsmodels 0.11.00.11.0 tornadotornado 6.0.36.0.3 traitletstraitlets 4.3.34.3.3
自動アップグレードunattended-upgrades 0.10.1 urllib3urllib3 1.25.81.25.8 virtualenvvirtualenv 16.7.1016.7.10
wcwidthwcwidth 0.1.80.1.8 wheelwheel 0.34.20.34.2

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

R ライブラリは、 Microsoft CRAN 2020-11-02 のスナップショットからインストールされます。R libraries are installed from the Microsoft CRAN snapshot on 2020-11-02.

ライブラリLibrary バージョンVersion ライブラリLibrary バージョンVersion ライブラリLibrary VersionVersion
askpassaskpass 1.11.1 assertthatassertthat 0.2.10.2.1 backportsbackports 1.1.101.1.10
basebase 3.6.33.6.3 base64encbase64enc 0.1-30.1-3 BHBH 1.72.0-31.72.0-3
bitbit 4.0.44.0.4 bit64bit64 4.0.54.0.5 blob (blob)blob 1.2.11.2.1
bootboot 1.3 ~ 251.3-25 brewbrew 1.0-61.0-6 briobrio 1.1.01.1.0
broombroom 0.7.20.7.2 callrcallr 3.5.13.5.1 caretcaret 6.0-866.0-86
cellrangercellranger 1.1.01.1.0 chronchron 2.3 ~ 562.3-56 classclass 7.3 ~ 177.3-17
clicli 2.1.02.1.0 cliprclipr 0.7.10.7.1 clustercluster 2.1.02.1.0
codetoolscodetools 0.2 ~ 180.2-18 colorspacecolorspace 1.4-11.4-1 commonmarkcommonmark 1.71.7
compilercompiler 3.6.33.6.3 configconfig 0.30.3 covrcovr 3.5.13.5.1
cpp11cpp11 0.2.30.2.3 crayoncrayon 1.3.41.3.4 crosstalkcrosstalk 1.1.0.11.1.0.1
curlcurl 4.34.3 data.tabledata.table 1.13.2 以降1.13.2 datasetsdatasets 3.6.33.6.3
DBIDBI 1.1.01.1.0 dbplyrdbplyr 1.4.41.4.4 descdesc 1.2.01.2.0
devtoolsdevtools 2.3.22.3.2 diffgram (obj)diffobj 0.3.20.3.2 digestdigest 0.6.270.6.27
dplyrdplyr 0.8.50.8.5 DTDT 0.160.16 ellipsisellipsis 0.3.10.3.1
evaluateevaluate 0.140.14 fansifansi 0.4.10.4.1 farverfarver 2.0.32.0.3
fastmapfastmap 1.0.11.0.1 forcatsforcats 0.5.00.5.0 foreachforeach 1.5.11.5.1
foreignforeign 0.8-760.8-76 偽造forge 0.2.00.2.0 fsfs 1.5.01.5.0
genericsgenerics 0.1.00.1.0 ggplot2ggplot2 3.3.23.3.2 ghgh 1.1.01.1.0
git2rgit2r 0.27.10.27.1 glmnetglmnet 3.0-23.0-2 globalsglobals 0.13.10.13.1
glueglue 1.4.21.4.2 gowergower 0.2.20.2.2 graphicsgraphics 3.6.33.6.3
grDevicesgrDevices 3.6.33.6.3 gridgrid 3.6.33.6.3 gridExtragridExtra 2.32.3
gsubfngsubfn 0.70.7 gtablegtable 0.3.00.3.0 havenhaven 2.3.12.3.1
highrhighr 0.80.8 hmshms 0.5.30.5.3 htmltoolshtmltools 0.5.00.5.0
htmlwidgetshtmlwidgets 1.5.21.5.2 httpuvhttpuv 1.5.41.5.4 httrhttr 1.4.21.4.2
hwriterhwriter 1.3.21.3.2 hwriterPlushwriterPlus 1.0-31.0-3 .iniini 0.3.10.3.1
ipredipred 0.9-90.9-9 isobandisoband 0.2.20.2.2 iteratorsiterators 1.0.131.0.13
jsonlitejsonlite 1.7.11.7.1 KernSmoothKernSmooth 2.23-182.23-18 knitrknitr 1.301.30
labelinglabeling 0.4.20.4.2 あとでlater 1.1.0.11.1.0.1 latticelattice 0.20-410.20-41
lavalava 1.6.81.6.8 lazyevallazyeval 0.2.20.2.2 ライフサイクルlifecycle 0.2.00.2.0
lubridatelubridate 1.7.91.7.9 magrittrmagrittr 1.51.5 markdownmarkdown 1.11.1
MASSMASS 7.3 ~ 537.3-53 MatrixMatrix 1.2-181.2-18 memoisememoise 1.1.01.1.0
メソッドmethods 3.6.33.6.3 mgcvmgcv 1.8 ~ 331.8-33 mimemime 0.90.9
ModelMetricsModelMetrics 1.2.2.21.2.2.2 modelrmodelr 0.1.80.1.8 munsellmunsell 0.5.00.5.0
nlmenlme 3.1-1513.1-151 nnetnnet 7.3-147.3-14 numDerivnumDeriv 2016.8-1.12016.8-1.1
opensslopenssl 1.4.31.4.3 parallelparallel 3.6.33.6.3 pillarpillar 1.4.61.4.6
pkgbuildpkgbuild 1.1.01.1.0 pkgconfigpkgconfig 2.0.32.0.3 pkgloadpkgload 1.1.01.1.0
plogrplogr 0.2.00.2.0 plyrplyr 1.8.61.8.6 praisepraise 1.0.01.0.0
prettyunitsprettyunits 1.1.11.1.1 pROCpROC 1.16.21.16.2 processxprocessx 3.4.43.4.4
prodlimprodlim 2019.11.132019.11.13 progressprogress 1.2.21.2.2 保証promises 1.1.11.1.1
protoproto 1.0.01.0.0 psps 1.4.01.4.0 purrrpurrr 0.3.40.3.4
r2d3r2d3 0.2.30.2.3 R6R6 2.5.02.5.0 randomForestrandomForest 4.6-144.6-14
rappdirsrappdirs 0.3.10.3.1 rcmdcheckrcmdcheck 1.3.31.3.3 RColorBrewerRColorBrewer 1.1-21.1-2
RcppRcpp 1.0.51.0.5 readrreadr 1.4.01.4.0 readxlreadxl 1.3.11.3.1
recipesrecipes 0.1.140.1.14 rematchrematch 1.0.11.0.1 rematch2rematch2 2.1.22.1.2
リモートremotes 2.2.02.2.0 reprexreprex 0.3.00.3.0 reshape2reshape2 1.4.41.4.4
rexrex 1.2.01.2.0 rjsonrjson 0.2.200.2.20 rlangrlang 0.4.80.4.8
rmarkdownrmarkdown 2.52.5 RODBCRODBC 1.3 ~ 161.3-16 roxygen2roxygen2 7.1.17.1.1
rpartrpart 4.1-154.1-15 rprojrootrprojroot 1.3-21.3-2 RserveRserve 1.8-71.8-7
RSQLiteRSQLite 2.2.12.2.1 rstudioapirstudioapi 0.110.11 rversionsrversions 2.0.22.0.2
rvestrvest 0.3.60.3.6 scalesscales 1.1.11.1.1 selectrselectr 0.4-20.4-2
sessioninfosessioninfo 1.1.11.1.1 shapeshape 1.4.41.4.4 shinyshiny 1.5.01.5.0
sourcetoolssourcetools 0.1.70.1.7 sparklyrsparklyr 1.4.01.4.0 SparkRSparkR 3.0.03.0.0
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SQUAREMSQUAREM 2020.52020.5 statsstats 3.6.33.6.3 stats4stats4 3.6.33.6.3
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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 (2.12 クラスターバージョン)Installed Java and Scala libraries (Scala 2.12 cluster version)

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