Versões de lançamento 2.3.x

Componente	2.3.14-debian12/ -ubuntu22/ -ubuntu22-arm/ -ml-ubuntu22/ -rocky9 2025/10/03	2.3.13-debian12/ -ubuntu22/ -ubuntu22-arm/ -ml-ubuntu22/ -rocky9 2025/09/15	2.3.11-debian12/ -ubuntu22/ -ubuntu22-arm/ -ml-ubuntu22/ -rocky9 2025/09/08	2.3.10-debian12/ -ubuntu22/ -ubuntu22-arm/ -ml-ubuntu22/ -rocky9 2025/08/29	2.3.9-debian12/ -ubuntu22/ -ubuntu22-arm/ -ml-ubuntu22/ -rocky9 2025/08/19
Apache Atlas ^ação de inicialização	2.2.0	2.2.0	2.2.0	2.2.0	2.2.0
Apache Flink ^componente opcional	1.17.0	1.17.0	1.17.0	1.17.0	1.17.0
Apache Hadoop ^instalado	3.3.6	3.3.6	3.3.6	3.3.6	3.3.6
Apache Hive ^instalado	3.1.3	3.1.3	3.1.3	3.1.3	3.1.3
Apache Hive WebHCat ^componente opcional	3.1.3	3.1.3	3.1.3	3.1.3	3.1.3
Apache Hudi ^componente opcional	0.15.0	0.15.0	0.15.0	0.15.0	0.15.0
Apache Iceberg ^componente opcional	1.6.1	1.6.1	1.6.1	1.6.1	1.6.1
Apache Kafka ^ação de inicialização	3.1.0	3.1.0	3.1.0	3.1.0	3.1.0
Apache Pig ^componente opcional	0.18.0-SNAPSHOT	0.18.0-SNAPSHOT	0.18.0-SNAPSHOT	0.18.0-SNAPSHOT	0.18.0-SNAPSHOT
Apache Spark ^instalado	3.5.3	3.5.3	3.5.3	3.5.3	3.5.3
Apache Sqoop ^ação de inicialização	1.5.0-SNAPSHOT	1.5.0-SNAPSHOT	1.5.0-SNAPSHOT	1.5.0-SNAPSHOT	1.5.0-SNAPSHOT
Apache Tez ^instalado	0.10.2	0.10.2	0.10.2	0.10.2	0.10.2
Conector do BigQuery ^instalado	0.42.3	0.42.3	0.42.3	0.42.3	0.42.3
Cloud Storage Connector ^instalado	3.1.0	3.1.0	3.1.0	3.1.0	3.1.0
Conscrypt ^instalado	2.5.2	2.5.2	2.5.2	2.5.2	2.5.2
Delta Lake ^componente opcional	3.2.0	3.2.0	3.2.0	3.2.0	3.2.0
Docker ^componente opcional	28.1	28.1	28.1	28.1	28.1
Hue ^ação de inicialização	4.11.0	4.11.0	4.11.0	4.11.0	4.11.0
Java ^instalado	11	11	11	11	11
Notebook JupyterLab ^componente opcional	3.6	3.6	3.6	3.6	3.6
Oozie ^ação de inicialização	5.2.1	5.2.1	5.2.1	5.2.1	5.2.1
Python ^instalado	micromamba 2.0.5 com Python 3.11	micromamba 2.0.5 com Python 3.11	micromamba 2.0.5 com Python 3.11	micromamba 2.0.5 com Python 3.11	micromamba 2.0.5 com Python 3.11
R ^instalado	R 4.3	R 4.3	R 4.3	R 4.3	R 4.3
Ranger ^componente opcional	2.4.0	2.4.0	2.4.0	2.4.0	2.4.0
Scala ^instalado	2.12.18	2.12.18	2.12.18	2.12.18	2.12.18
Solr ^componente opcional	9.4.1	9.4.1	9.4.1	9.4.1	9.4.1
Trino ^componente opcional	432	432	432	432	432
Notebook Zeppelin ^componente opcional	0.10.1	0.10.1	0.10.1	0.10.1	0.10.1
Zookeeper ^componente opcional	3.9.3	3.9.3	3.9.3	3.9.3	3.9.3

Mudanças importantes na versão 2.3:

• A versão 2.3 é uma imagem leve que contém apenas componentes principais, reduzindo a exposição a vulnerabilidades e exposições comuns (CVEs). Para requisitos de compliance de segurança mais altos, use a versão 2.3 ou mais recente da imagem ao criar um cluster do Dataproc.

• Se você optar por instalar componentes opcionais ao criar um cluster do Dataproc com a imagem 2.3, eles serão baixados e instalados durante a criação do cluster. Isso pode aumentar o tempo de inicialização do cluster. Para evitar esse atraso, crie uma imagem personalizada com os componentes opcionais pré-instalados. Para isso, execute generate_custom_image.py com a flag --optional-components.

  Observação: especifique os componentes opcionais que você quer instalar ao criar o cluster. Para mais informações, consulte Adicionar componentes opcionais.
  O exemplo a seguir mostra o comando da Google Cloud CLI para criar um cluster com componentes opcionais:

  gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME
      --optional-components=COMPONENT_NAME \
      ... other flags
  

Observações

• Os seguintes componentes opcionais são compatíveis com imagens não ARM 2.3:

  • Apache Flink
  • Apache Hive WebHCat
  • Apache Hudi
  • Apache Iceberg
  • Apache Pig
  • Delta Lake
  • Docker
  • Notebook do JupyterLab
  • Ranger
  • Solr
  • Trino
  • Notebook Zeppelin
  • Zookeeper

• As imagens 2.3.x-*-arm são compatíveis apenas com os componentes pré-instalados e os seguintes componentes opcionais. Os outros 2.3 componentes opcionais e todas as ações de inicialização não são compatíveis:

  • Apache Hive WebHCat
  • Docker
  • Notebook Zeppelin
  • Zookeeper (instalado em clusters de alta disponibilidade; componente opcional em outros clusters)

• O yarn.nodemanager.recovery.enabled e o HDFS Audit Logging são ativados por padrão nas imagens 2.3.

• O micromamba, em vez de conda nas versões anteriores da imagem, é instalado como parte da instalação do Python.

• Problemas de instalação do Docker e do Zeppelin:

  • A instalação falha se o cluster não tiver acesso público à Internet. Como solução alternativa, crie um cluster que use uma imagem personalizada com componentes opcionais pré-instalados. Para isso, execute generate_custom_image.py com a flag --optional-components.
  • A instalação pode falhar se o cluster estiver fixado em uma versão mais antiga de imagem subalterna: os pacotes são instalados sob demanda de repositórios OSS públicos, e um pacote pode não estar disponível upstream para oferecer suporte à instalação. Como alternativa, crie um cluster que use uma imagem personalizada com componentes opcionais pré-instalados. Para fazer isso, execute generate_custom_image.py com a flag --optional-components.

• A calculadora de recursos padrão para YARN foi alterada de DefaultResourceCalculator para DominantResourceCalculator, que usa o conceito de recurso dominante para determinar a alocação de recursos, como alocação de memória e CPU. Essa mudança afeta o escalonador automático, que faz o escalonamento com base no uso de recursos dominante do cluster.

Componentes de machine learning (ML) da versão 2.3 da imagem

A imagem do Dataproc 2.3-ml-ubuntu estende a imagem de base 2.3 com software específico de ML. Ele oferece suporte a componentes opcionais de imagem 2.3 e outros recursos 2.3, além de adicionar as versões de componentes listadas nas seções a seguir.

Bibliotecas específicas da GPU

Para jobs do Dataproc que usam VMs com GPU, o seguinte driver e bibliotecas da NVIDIA estão disponíveis na imagem 2.3-ml-ubuntu. Você pode usá-los para realizar as seguintes tarefas:

• Acelere as cargas de trabalho em lote do Spark com a biblioteca NVIDIA Spark Rapids
• Treinar cargas de trabalho de machine learning
• Executar inferência em lote distribuída usando o Spark

Nome do pacote	Versão
Spark Rapids	25.04.0
Driver NVIDIA	Ubuntu 22.04 LTS acelerado com a versão 570 do driver NVIDIA
CUDA	12.6.3
cublas	12.6.4
cusolver	11.7.1
cupti	12.6.80
cusparse	12.5.4
cuDNN	9.10.1
NCCL	2.27.5

Bibliotecas XGBoost

As seguintes versões de pacotes do Maven estão disponíveis na imagem 2.3-ml-ubuntu para que você possa usar o XGBoost com o Spark em Java ou Scala.

ID do grupo	Nome do pacote	Versão
ml.dmlc	xgboost4j-gpu_2.12	2.1.1
ml.dmlc	xgboost4j-spark-gpu_2.12	2.1.1

Observação: não é possível usar o XGBoost distribuído do Spark em um job do Dataproc com escalonamento automático (o comportamento padrão) porque os novos nós que iniciam o escalonamento elástico não podem receber novas tarefas e permanecem ociosos. Para usar o XGBoost com uma carga de trabalho em lote, defina a propriedade spark.dynamicAllocation.enabled = false em um job do Dataproc para desativar a alocação dinâmica.

Bibliotecas do Python

A imagem 2.3-ml-ubuntu contém as seguintes bibliotecas, que oferecem suporte a diferentes estágios no ciclo de vida do ML.

Pacote	Versão
acelerar	1.8.1
conda	23.11.0
cookiecutter	2.5.0
curl	8.12.1
cython	3.0.12
dask	2023.12.1
conjuntos de dados	3.6.0
deepspeed	0.17.2
delta-spark	3.2.0
evaluate	0.4.5
fastavro	1.9.7
fastparquet	2023.10.1
fiona	1.10.0
gateway-provisioners[yarn]	0.4.0
gcsfs	2023.12.2.post1
google-auth-oauthlib	1.2.2
google-cloud-aiplatform	1.88.0
google-cloud-bigquery[pandas]	3.31.0
google-cloud-bigquery-storage	2.30.0
google-cloud-bigtable	2.30.1
google-cloud-container	2.56.1
google-cloud-datacatalog	3.26.1
google-cloud-dataproc	5.18.1
google-cloud-datastore	2.21.0
google-cloud-language	2.17.2
google-cloud-logging	3.11.4
google-cloud-monitoring	2.27.2
google-cloud-pubsub	2.29.1
google-cloud-redis	2.18.1
google-cloud-spanner	3.53.0
google-cloud-speech	2.32.0
google-cloud-storage	2.19.0
google-cloud-texttospeech	2.25.1
google-cloud-translate	3.20.3
google-cloud-vision	3.10.2
huggingface_hub	0.33.1
httplib2	0.22.0
ipyparallel	8.6.1
ipython-sql	0.3.9
ipywidgets	8.1.7
jupyter_contrib_nbextensions	0.7.0
jupyter_http_over_ws	0.0.8
jupyter_kernel_gateway	2.5.2
jupyter_server	1.24.0
jupyterhub	4.1.6
jupyterlab	3.6.8
jupyterlab-git	0.44.0
jupyterlab_widgets	3.0.15
coala	0.22.0
langchain	0.3.26
lightgbm	4.6.0
markdown	3.5.2
matplotlib	3.8.4
mlflow	3.1.1
nbconvert	7.14.2
nbdime	3.2.1
nltk	3.9.1
notebook	6.5.7
numba	0.58.1
numpy	1.26.4
oauth2client	4.1.3
onnx	1.17.0
openblas	0.3.25
opencv	4.11.0
orc	2.1.1
pandas	2.1.4
pandas-profiling	3.0.0
fábrica de papel	2.4.0
pyarrow	16.1.0
pydot	2.0.0
pyhive	0.7.0
pynvml	12.0.0
pysal	23,7
pytables	3.9.2
python	3.11
Regex	25/12/2023
solicitações	2.32.2
requests-kerberos	0.12.0
rtree	1.1.0
scikit-image	0.22.0
scikit-learn	1.5.2
scipy	1.11.4
seaborn	0.13.2
sentence-transformers	5.0.0
setuptools	79.0.1
shap	0.48.0
bem torneada	2.1.1
spacy	3.8.7
spark-tensorflow-distributor	1.0.0
spyder	5.5.6
sqlalchemy	2.0.41
sympy	1.13.3
tensorflow	2.18.0
tokenizadores	0.21.4.dev0
toree	0.5.0
lanterna	2.6.0
torch-model-archiver	0.11.1
torcheval	0.0.7
tornado	6.4.2
torchvision	0.21.0
traitlets	5.14.3
transformadores	4.53.1
uritemplate	4.1.1
virtualenv	20.26.6
wordcloud	1.9.4
XGBoost	2.1.4

Bibliotecas R

As seguintes versões da biblioteca R estão incluídas na imagem 2.3-ml-ubuntu.

Nome do pacote	Versão
r-ggplot2	3.4.4
r-irkernel	1.3.2
r-rcurl	1.98-1.16
r-recommended	4.3