Databricks Runtime 17.2 （Beta）

以下发行说明提供有关由 Apache Spark 4.0.0 提供支持的 Databricks Runtime 17.2 （Beta 版）的信息。

Azure Databricks 于 2025 年 8 月发布了此版本。

新功能和改进

• ST_ExteriorRing 函数现在受支持
• 显示远程扫描的 DESCRIBE 下推详细信息和 Spark UI
• 指标视图创建支持 TEMPORARY 关键字
• 支持具有精细访问控制的其他命令
• 在 S3 上使用本机 I/O LokiFileSystem.getFileStatus
• 默认情况下为 Spark 上的 Pandas API 启用 ANSI 模式

ST_ExteriorRing 函数现在受支持

现在可以使用函数 ST_ExteriorRing 提取多边形的外部边界，并将其作为线字符串返回。 请参阅 st_exteriorring 函数。

显示远程扫描的 DESCRIBE 下推详细信息和 Spark UI

DESCRIBE专用计算上的命令和 Spark UI RemoteSparkConnectScan 现在显示谓词、聚合、按子句分组、限制和向下推送到远程扫描的示例。

指标视图创建支持 TEMPORARY 关键字

现在可以在创建指标视图时使用 TEMPORARY 关键字。 临时指标视图仅在创建临时指标视图的会话中可见，并在会话结束时被删除。 请参阅 CREATE VIEW。

支持具有精细访问控制的其他命令

专用计算上的精细访问控制现在支持 FSCK REPAIR TABLE 和 DESCRIBE DETAIL 命令。

在 S3 上使用本机 I/O LokiFileSystem.getFileStatus

LokiFileSystem.getFileStatus 现在，将本机 I/O 堆栈用于 Amazon S3 流量，并返回 org.apache.hadoop.fs.FileStatus 对象而不是 shaded.databricks.org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileStatus。

默认情况下为 Spark 上的 Pandas API 启用 ANSI 模式

ANSI_MODE现在为 Spark 上的 compute.ansi_mode_support=True 启用，这可确保与本机 pandas 的 ANSI 符合性奇偶一致性。 如果compute.fail_on_ansi_mode设置为 compute.ansi_mode_support.，则此选项False仍适用。

行为变更

• DESCRIBE CONNECTION 显示 JDBC 连接的环境设置
• 在托管表迁移期间截断统一历史记录的选项
• 流式处理查询中 Delta 读取选项的 SQL 语法
• 使用空正则表达式和正限的正确结果split
• 在 Photon 中修复 url_decode 和 try_url_decode 错误处理
• Unity 目录 Python UDDF 的共享执行环境

DESCRIBE CONNECTION 显示 JDBC 连接的环境设置

Azure Databricks 现在在支持自定义驱动程序和隔离运行的 JDBC 连接的输出中包含 DESCRIBE CONNECTION 用户定义的环境设置。 其他连接类型保持不变。

在托管表迁移期间截断统一历史记录的选项

现在，在使用启用了 ALTER TABLE...SET MANAGEDUniform/Iceberg 的表迁移表时，可以截断统一历史记录。 这简化了迁移，减少了与手动禁用和重新启用 Uniform 相比的停机时间。

流式处理查询中 Delta 读取选项的 SQL 语法

现在可以使用子句为基于 SQL 的流式处理查询 WITH 指定增量读取选项。 例如：

SELECT * FROM STREAM tbl WITH (SKIPCHANGECOMMITS=true, STARTINGVERSION=X);

使用空正则表达式和正限的正确结果split

使用空正则表达式和正限制时 split function ，Azure Databricks 现在返回正确的结果。 以前，函数错误地截断了剩余的字符串，而不是在最后一个元素中包含它。

在 Photon 中修复 url_decode 和 try_url_decode 错误处理

在 Photon 中，try_url_decode()现在url_decode()failOnError = false返回NULL无效的 URL 编码字符串，而不是失败查询。

Unity 目录 Python UDDF 的共享执行环境

Azure Databricks 现在从同一所有者和 Spark 会话共享 Python 用户定义的表函数（UDF） 的执行环境。 可选 STRICT ISOLATION 子句可用于禁用 UDDF 的共享，其副作用包括修改环境变量或执行任意代码。

图书馆升级

升级后的 Python 库：

此版本中没有升级 Python 库。

升级后的 R 库：

此版本中未升级 R 库。

升级后的 Java 库：

• io.delta.delta-sharing-client_2.13 从 1.3.3 到 1.3.5

Apache Spark

Databricks Runtime 17.2（Beta 版）包括 Apache Spark 4.0.0。 此版本包括版本 17.1 中包含的所有 Spark 修复和改进，以及以下对 Spark 进行的其他 bug 修复和改进：

• SPARK-53183 使用 Java Files.readString 而不是 o.a.s.sql.catalyst.util.fileToString
• SPARK-51817 在 messageParameters 中重新引入 CAST_INVALID_INPUT 和 CAST_OVERFLOW 的 ansiConfig 字段
• SPARK-53124 从 JsonTuple 中修剪不必要的字段
• SPARK-53106 为 TWS Scala spark 连接套件添加架构演变测试
• SPARK-53201 使用 SparkFileUtils.contentEquals 而不是 Files.equal
• SPARK-53308 请勿在 RemoveRedundantAliases 中删除会导致重复项的别名
• SPARK-53241支持createArraySparkCollectionUtils
• SPARK-53239MapSortSortArray通过parallelSort
• SPARK-53184 修复值列混合字符串和数字时的mel（）
• SPARK-53144 在 SparkConnectPlanner 中使 CreateViewCommand 无副作用
• SPARK-53303 在 TWS 中未提供初始状态时使用空状态编码器
• SPARK-52917 读取支持以 xml 格式为二进制文件启用往返
• SPARK-53110 在 PySpark 中实现 time_trunc 函数
• SPARK-53107 在 Scala 中实现 time_trunc 函数
• SPARK-52146 检测 SQL UDF 中的循环函数引用
• SPARK-52469 使用 JEP 223 API 处理 Java 版本
• SPARK-53094 修复包含 HAVING 子句的聚合的 CUBE
• SPARK-51874 为 Scala 枚举添加 TypedConfigBuilder
• SPARK-53287 添加 ANSI 迁移指南
• SPARK-43100 必须正确反序列化基于推送的随机指标
• SPARK-53045 DESCRIBE EXTENDED 应能够复原到损坏的元数据
• SPARK-53114支持joinJavaUtils
• SPARK-53297 修复 StreamingTable 声明性管道 API docstring
• SPARK-53181 在 ANSI 下启用文档测试
• SPARK-52482 改进用于读取某些损坏的 zstd 文件的异常处理
• SPARK-52990 支持 StringSubstitutor
• SPARK-51874 为 Scala 枚举添加 TypedConfigBuilder
• SPARK-53169 从中删除与“Set the logger level of File Appender to”相关的注释 log4j2.properties
• SPARK-53080支持
• SPARK-53045 DESCRIBE EXTENDED 应能够复原到损坏的元数据
• SPARK-53000在模块中StringUtils.scala重命名StringConcat.scala为sql/api
• SPARK-52952 添加 PySpark UDF 类型强制开发脚本
• SPARK-52998 声明内的多个变量
• SPARK-51817 在 messageParameters 中重新引入 CAST_INVALID_INPUT 和 CAST_OVERFLOW 的 ansiConfig 字段
• SPARK-52820 在黄金文件中捕获完整计划
• SPARK-53274 支持 JDBCScanBuilder 中的向左和右联接下推
• SPARK-52110 实现对管道的 SQL 语法支持
• SPARK-52950 在 DataSourceV2StrategySuite 中启用 ANSI 模式
• SPARK-52947 修复声明性管道编程指南中的映像路径
• SPARK-52592 支持创建 ps。来自 ps 的系列。系列
• SPARK-53301 区分 Pandas UDF 和箭头 UDF 的类型提示
• SPARK-53146 在 SparkConnectPlanner 中使 MergeIntoTable 无副作用
• SPARK-53166SparkExitCode.EXIT_FAILURE在对象中使用SparkPipelines
• SPARK-53288 修复了流式处理全局限制的断言错误
• SPARK-52394 修复 ANSI 模式下的自动更正除零错误
• SPARK-51555 添加 time_diff（） 函数
• SPARK-52948 在 ANSI 下启用test_np_spark_compat_frame
• SPARK-53134 清理测试中未使用的 ANSI 导入
• SPARK-52593避免在 ANSI 模式下CAST_INVALID_INPUTMultiIndex.to_seriesSeries.dot和DataFrame.dot
• SPARK-53291 修复值列的可为 null 性
• SPARK-53097 使 SparkConnectPlanner 中的 WriteOperationV2 无副作用
• SPARK-53305 支持 createDataFrame 中的 TimeType
• SPARK-52914 支持 On-Demand Log Loading 在 中滚动日志 History Server
• SPARK-33538 直接将 IN/NOT 谓词推送到 Hive 元存储
• SPARK-52849添加到stringifyExceptiono.a.s.util.Utils
• SPARK-52771 修复 float32 类型扩大 truediv/floordiv
• SPARK-52502 线程计数概述
• SPARK-52788 修复了将 BinaryType 中的二进制值转换为 XML 时出错
• SPARK-53123支持getRootCauseSparkErrorUtils
• SPARK-53129默认改进SparkShell为导入java.net._
• SPARK-53061支持copyFileToDirectorySparkFileUtils
• SPARK-52683 支持 ExternalCatalog alterTableSchema
• SPARK-52871 合并 o.a.s.sql.catalyst.util.SparkStringUtils 到 o.a.s.util.SparkStringUtils
• SPARK-52817 修复 Like 表达式性能
• SPARK-52545 标准化双引号转义以遵循 SQL 规范
• SPARK-52711修复 ANSI 下的 float32 类型扩大mul/rmul
• SPARK-52615 将 File.mkdirs 替换为 Utils.createDirectory
• SPARK-52381 JsonProtocol：仅接受 SparkListenerEvent 的子类
• SPARK-52613 在 HBase/Hive DelegationTokenProvider 命中异常时还原打印完整堆栈跟踪
• SPARK-52651 在嵌套 ColumnVector 中处理用户定义的类型
• SPARK-52611 修复了 excludeSubqueryRefsFromRemoveRedundantAliases 的 SQLConf 版本...
• SPARK-52552 跳过删除向量删除的 CHECK 约束强制实施
• SPARK-52587 spark-shell 2.13 支持 -i-I 参数
• SPARK-52492 使 InMemoryRelation.convertToColumnarIf 可能可自定义
• SPARK-52451 使 SparkConnectPlanner 中的 WriteOperation 无副作用
• SPARK-53272 重构 BatchScanExec 中的 SPJ 下推逻辑
• SPARK-53071支持copyFileSparkFileUtils
• SPARK-51415 按 make_timestamp（） 支持时间类型
• SPARK-51554 添加 time_trunc（） 函数
• SPARK-52426 支持将 stdout/stderr 重定向到日志记录系统
• SPARK-51834 支持端到端表约束管理
• SPARK-53063 在 FileCommitProtocol 中实现和调用新 API，而不是弃用 API
• SPARK-52546 如果在 execute 中运行 catch 代码块时已停止，则检查 sparkContext;否则，它将返回错误状态。
• SPARK-53023从commons-io模块中删除sql/api依赖项
• SPARK-52396 项目根目录应使用 tmpdir
• SPARK-53131默认改进SparkShell为导入java.nio.file._
• SPARK-42322 分配名称to_LEGACY_ERROR_TEMP_2235
• SPARK-51834 支持端到端表约束管理
• SPARK-52484 从 ColumnarToRowExec 中的驱动程序端跳过 child.supportsColumnar 断言
• SPARK-52384 修复了 JDBC 选项的 bug Connect 不区分
• SPARK-52034 在 SparkOperation 特征中添加 thriftserver作的常用方法
• SPARK-53031支持getFileSparkFileUtils
• SPARK-52976 修复 Python UDF 不接受排序规则字符串作为输入参数/返回类型 （17.x）
• SPARK-52943 为所有 pandas UDF eval 类型启用arrow_cast
• SPARK-53263 支持 df.toArrow 中的 TimeType
• SPARK-53141 添加 API，从资源配置文件获取开销内存大小和非内存大小
• SPARK-53259 更正INVALID_UDF_EVAL_TYPE的消息
• SPARK-53167 Spark 启动器 isRemote 还遵循属性文件
• SPARK-53165 加 SparkExitCode.CLASS_NOT_FOUND
• SPARK-53171 改进 UTF8String 重复
• SPARK-53170 改进 SparkUserAppException 为具有 cause 参数
• SPARK-52989 向状态存储迭代器添加显式 close（） API
• SPARK-53074 避免 SPJ 中的部分聚类分析以满足子级所需的分布
• SPARK-52252 应解析子查询中的 ScalaUDF 编码器
• SPARK-53244 不要在创建视图期间存储启用了双运行和暂定模式的 conf
• SPARK-53192 始终在 Spark Connect 计划缓存中缓存数据源
• SPARK-51813 添加不可取的 DefaultCachedBatchKryoSerializer 以避免在 DefaultCachedBatch serde 中传播 null
• SPARK-52904 重新应用 “[SC-202233][python] 启用 convertToArrowArrayS...
• SPARK-53253 修复类型注册 UDF SQL_SCALAR_ARROW_ITER_UDF
• SPARK-53243 列出箭头节点中支持的 eval 类型
• SPARK-53130 修复 toJson 排序规则字符串类型的行为
• SPARK-53003支持stripSparkStringUtils
• SPARK-51902 同步 OSS：对表插入强制实施检查约束
• SPARK-52047 为不支持的绘图类型引发 PySparkValueError
• SPARK-53004支持abbreviateSparkStringUtils
• SPARK-53066 改进 DSv2 Join 下推的 EXPLAIN 输出
• SPARK-30848 从 TreeNode 中删除 productHash
• SPARK-53046 使用 Java readAllBytes 而不是 IOUtils.toByteArray
• SPARK-53206 使用 SparkFileUtils.move 而不是 com.google.common.io.Files.move
• SPARK-53066 改进 DSv2 Join 下推的 EXPLAIN 输出
• SPARK-53069 修复了包含虚拟列系列的错误状态存储指标
• SPARK-52904 默认启用 convertToArrowArraySafely [17.x]
• SPARK-52821 add int-DecimalType> pyspark udf return type coercion
• SPARK-51562 添加 time 函数
• SPARK-52971 限制空闲的 Python 辅助角色队列大小
• SPARK-53057支持
• SPARK-53040 禁止在递归 CTE 中最顶层的 CTE 内部进行自我引用
• SPARK-53104 引入ansi_mode_context以避免每个 API 调用多次配置检查
• SPARK-47547 添加 BloomFilter V2 并将其用作默认值
• SPARK-53098DeduplicateRelations 如果输出中仍然存在旧 ExprId 表达式，则不应重新映射表达式
• SPARK-53049支持toStringSparkStreamUtils
• SPARK-53062支持
• SPARK-53070支持is(Not)?EmptySparkCollectionUtils
• SPARK-53020 JPMS 参数还应应用于非 SparkSubmit 进程
• SPARK-52968 发出其他状态存储指标
• SPARK-52975 简化下推联接 sql 中的字段名称
• SPARK-52926 为远程架构提取持续时间添加了 SQLMetric。
• SPARK-53059 箭头 UDF 无需依赖于 pandas
• SPARK-52646避免在 ANSI 模式下CAST_INVALID_INPUT __eq__
• SPARK-52622避免在 ANSI 模式下CAST_INVALID_INPUT DataFrame.melt
• SPARK-52985 在比较运算符中为 pandas numpy作数引发 TypeError
• SPARK-52580避免在 ANSI 模式下CAST_INVALID_INPUT replace
• SPARK-52549 从窗口函数和内部排序中禁用递归 CTE 自引用
• SPARK-52895 不要在 中添加重复元素 resolveExprsWithAggregate
• SPARK-50748 修复中断作时发生的争用条件问题
• SPARK-52737 列出应用程序时，下推谓词和 FsHistoryProvider 的应用数
• SPARK-53018 ArrowStreamArrowUDFSerializer 应遵循参数arrow_cast
• SPARK-53013 修复箭头优化的 Python UDTF，在横向联接上不返回任何行
• SPARK-51834 同步 OSS：支持端到端表约束更改 add/drop 约束
• SPARK-52921 为 UnionExec 指定与子运算符相同的输出部件的 outputPartitioning
• SPARK-52908 防止迭代器变量名称与 AST 根路径中的标签名称冲突
• SPARK-52954 箭头 UDF 支持返回类型强制
• SPARK-52925 返回 rCTE 中定位点自引用的正确错误消息
• SPARK-52889 在 PySpark 中实现 current_time 函数
• SPARK-52675 中断测试中的挂起 ML 处理程序
• SPARK-52959 在箭头优化的 Python UDTF 中支持 UDT
• SPARK-52962 BroadcastExchangeExec 不应重置指标
• SPARK-52956 折叠项目时保留别名元数据
• SPARK-52890 在 PySpark 中实现to_time和try_to_time函数
• SPARK-52888 在 PySpark 中实现 make_time 函数
• SPARK-52892 支持 PySpark 中的小时、分钟和秒函数中的 TIME
• SPARK-52837 支持 pyspark 中的 TimeType
• SPARK-52023 修复来自 udaf 的数据损坏/segfault 返回 Option[Product]
• SPARK-52955 将 WindowResolution.resolveOrder 和 WindowResolution.resolveFrame 的返回类型更改为 WindowExpression
• SPARK-52166 添加对 PipelineEvents 的支持
• SPARK-51834 修复：从 toDDL 中删除有效
• SPARK-52735 修复 SQL UDF 缺少错误条件
• SPARK-51834 将 OSS 支持端到端创建/替换表与约束同步
• SPARK-51834 同步 OSS 更新 ResolvedIdentifier 未应用调用
• SPARK-52929 支持 DSv2 Join 下推的 MySQL 和 SQLServer 连接器
• SPARK-52448 添加简化的结构表达式.Literal
• SPARK-52882 在 Scala 中实现 current_time 函数
• SPARK-52905 窗口的箭头 UDF
• SPARK-52876将拼写错误buffer修复为bodyChunkFetchSuccess.toString
• SPARK-52883 在 Scala 中实现to_time和try_to_time函数
• SPARK-52751 不要在 中急切地验证列名称 dataframe['col_name']
• SPARK-52791 修复了使用 null 第一个元素推断 UDT 时出现的错误
• SPARK-52686Union 仅当没有重复项时才应解析
• SPARK-52881 在 Scala 中实现 make_time 函数
• SPARK-52919 修复 DSv2 Join 下推以使用以前别名的列
• SPARK-52866 添加对 的支持 try_to_date
• SPARK-52846 在 JDBCRDD 中添加指标以获取结果集所需的时间
• SPARK-52859 添加 SparkSystemUtils 特征
• SPARK-52823 支持 Oracle 连接器的 DSv2 Join 下推
• SPARK-52165 为管道项目设置生成基架
• SPARK-52869 添加 FrameLessOffsetWindowFunction 验证以验证ResolvedWindowExpression 以便在单传递分析器中重复使用
• SPARK-52885 在 Scala 中为 TIME 类型实现小时、分钟和秒函数
• SPARK-52903 在 LCA 解析之前剪裁非顶级别名
• SPARK-52832 修复 JDBC 方言标识符引用
• SPARK-52870 在语句中 FOR 正确引用变量名称
• SPARK-52859 添加 SparkSystemUtils 特征
• SPARK-52900在SparkStringUtils.stringToSeqFsHistoryProvider
• SPARK-52809 不要保留任务完成侦听器中所有分区的读取器和迭代器引用，以便进行指标更新
• SPARK-52815 改进 SparkClassUtils 以支持 getAllInterfaces
• SPARK-52795 在状态存储日志中包含 runId
• SPARK-52779 支持 Connect 中的 TimeType 文本
• SPARK-52899 修复 QueryExecutionErrorsSuite 测试以注册 H2Dialect 返回
• SPARK-52862 修复 的可为 null 性检查 Decimal('NaN')
• SPARK-52214 聚合的箭头 UDF
• SPARK-52787 围绕运行时和检查点区域重新组织流式执行 dir
• SPARK-51564 采用 12 小时时钟格式的时间分析
• SPARK-52859 添加 SparkSystemUtils 特征
• SPARK-51562 添加 time 函数
• SPARK-52850 如果标识函数，请跳过调用转换
• SPARK-52863 清理旧 pandas 版本的代码路径
• SPARK-52516 在推进到 ParquetPartitionReaderFactory 中的下一个文件后，不要保留以前的迭代器引用
• SPARK-52848避免在将 TIME/TIMESTAMP 强制转换为 DECIMAL 时强制转换Double
• SPARK-52770 连接 proto 中的支持 TIME 类型
• SPARK-52842 单传递分析器的新功能和 bug 修复
• SPARK-52620 支持将 TIME 转换为 DECIMAL
• SPARK-52783 从 checkAnalysis 重构 windowFunction 验证逻辑，以便在单通道分析器中重复使用
• SPARK-51695 通过 DSv2 为唯一约束同步 OSS 创建/替换/更改表
• SPARK-51695 通过 DSv2 同步 OSS 删除约束
• SPARK-52824 CheckpointFileManager 错误分类
• SPARK-52829 修复 LocalDataToArrowConversion.convert 以正确处理空行
• SPARK-52811 优化 ArrowTableToRowsConversion.convert 以提高其性能
• SPARK-52796 优化 LocalDataToArrowConversion.convert 以提高其性能
• SPARK-51695 同步 OSS 更改表添加约束分析器更改
• SPARK-52619 将 TimeType 强制转换为 IntegralType
• SPARK-52187 引入 DSv2 的 Join 下推
• SPARK-52782 使用 NULL 从 +/- 返回日期/时间的 NULL
• SPARK-51695 引入表约束分析器更改（CHECK、PK、FK）
• SPARK-52808spark.history.retainedApplications 应为正
• SPARK-52776 请勿在 ProcfsMetricsGetter 中拆分 comm 字段
• SPARK-52793支持isUnixo.a.s.util.Utils
• SPARK-52792 从中删除 commons-lang3 依赖项 network-common
• SPARK-52797 使用 Utils.isWindows 而不是重新评估 PythonWorkerFactory
• SPARK-52784 在 WindowFrameTypeCoercion.createBoundaryCast 中添加 TimeZoneAware 强制转换
• SPARK-52725 延迟 Resource Profile Manager 初始化，直到加载插件
• SPARK-52565 在其他排序顺序表达式之前强制实施序号解析
• SPARK-52740 修复了当检查点格式版本为 >=2 时 HDFSBackedStateStoreProvider 中访问 StateStoreConf.sqlConf 的 NPE
• SPARK-52673 将 grpc RetryInfo 处理添加到 Spark Connect 重试策略
• SPARK-52724 使用SHUFFLE_MERGE提示支持增强广播联接 OOM 错误处理
• SPARK-52781 修复 internal.py 中的 dtyeps 拼写错误
• SPARK-52730 在 JDBCRDD 中存储基础驱动程序和数据库版本
• SPARK-52727 重构窗口分辨率，以便在单传递分析器中重复使用它
• SPARK-52695 对 xml 文件格式的用户定义的类型写入支持
• SPARK-52722 弃用 JdbcRDD 类
• SPARK-51695 引入表约束分析器更改（CHECK、PK、FK）
• SPARK-52763 支持 TIME 减去
• SPARK-52768 修复 pandas/series.py 中的拼写错误“移动”
• SPARK-52730 在 JDBCRDD 中存储基础驱动程序和数据库版本
• SPARK-52694 添加 o.a.s.sql.Encoders#udtAPI
• SPARK-52720修复 ANSI 下的 float32 类型扩大add/radd
• SPARK-52723 服务器端列名称验证
• SPARK-52760修复 ANSI 下的 float32 类型扩大sub/rsub
• SPARK-52738 当基础缓冲区为 UDAF 时，支持使用 UDAF 聚合 TIME 类型 UnsafeRow
• SPARK-52704 简化 SqlConf 与 TextBasedFileFormats 中的文件格式选项之间的互作
• SPARK-52706 修复分析器中的不一致和重构基元类型
• SPARK-52718修复 ANSI 下的 float32 类型扩大rmod/mod
• SPARK-52736 修复 pyspark/pandas/generic.py 中的拼写错误“移动”

Azure Databricks ODBC/JDBC 驱动程序支持

Azure Databricks 支持在过去 2 年中发布的 ODBC/JDBC 驱动程序。 请下载最近发布的驱动程序并升级（下载 ODBC，下载 JDBC）。

系统环境

• 作系统：Ubuntu 24.04.3 LTS
• Java：Zulu17.58+21-CA
• Scala：2.13.16
• Python：3.12.3
• R：4.4.2
• Delta Lake：4.0.0

已安装的 Python 库

已安装的 R 库

R 库从 2025-03-20 的 Posit 包管理器 CRAN 快照中安装。

已安装的 Java 和 Scala 库（Scala 2.13 群集版本）