Spark ランタイム バージョン 3.0 のコンポーネント
注:
3.0ランタイムでは、デフォルトの文字エンコードとしてUTF-8が使用されます。3.0ランタイムの新機能と改善点:- コンピューティング リソースの可用性を高めるために、デフォルトでリージョン ワークロードとマルチゾーン ワークロードが使用されます。
- 以前のランタイムよりも起動が高速化されました。
- リソースのクリーンアップが高速化され、ワークロードの完了後に VPC IP を迅速に解放できます。
- デフォルトでは、すべてのワークロードにエンドユーザーの認証情報が使用されます。
- すぐに使える BigQuery ネイティブ テーブル操作用に事前構成された新しい
bigquerySpark カタログ。 - Spark Serverless 固有の新しい IAM ロール。
- 新しい
dataprocrm.googleapis.comAPI を有効にする必要があります。
3.0ランタイムでサポートされていない機能と非推奨の機能:3.0ランタイムでは、 Lightning Engine と ネイティブ クエリ実行はサポートされていません。3.0+ ランタイムでは、Cloud Storage ステージング バケットは使用されません。永続履歴サーバー（PHS）は対象外です。代わりに、 Spark UI を使用してください。
SparkR バッチはサポートされていません。代わりに、
sparklyrを使用してください。Jupyter セッションはサポートされていません。代わりに、インタラクティブな Spark 開発の業界標準である Spark Connect セッション を使用してください。
Python ライブラリ
| パッケージ名 | バージョン |
|---|---|
| accelerate | 1.11 |
| bigframes | 2.24 |
| cookiecutter | 2.6 |
| cuda | 12.9 |
| cudnn | 9.10 |
| cython | 3.1 |
| dask | 2025.10 |
| dataproc-spark-connect | 1.0.0 |
| dataproc-ml | 1.0.0rc1 |
| データセット | 4.0 |
| deepspeed | 0.17 |
| delta-spark | 4.0.0 |
| evaluate | 0.4 |
| fastavro | 1.12 |
| fastparquet | 2024.11 |
| gcsfs | 2025.3 |
| git | 2.51 |
| google-auth-oauthlib | 1.2 |
| google-cloud-aiplatform | 1.121 |
| google-cloud-bigquery | 3.38 |
| google-cloud-bigquery-storage | 2.32 |
| google-cloud-bigtable | 2.34 |
| google-cloud-container | 2.59 |
| google-cloud-datacatalog | 3.27 |
| google-cloud-dataproc | 5.22 |
| google-cloud-datastore | 2.21 |
| google-cloud-dlp | 3.32 |
| google-cloud-language | 2.17 |
| google-cloud-logging | 3.12 |
| google-cloud-monitoring | 2.28 |
| google-cloud-pubsub | 2.31 |
| google-cloud-redis | 2.18 |
| google-cloud-secret-manager | 2.25 |
| google-cloud-spanner | 3.59 |
| google-cloud-speech | 2.33 |
| google-cloud-storage | 2.19 |
| google-cloud-texttospeech | 2.31 |
| google-cloud-translate | 3.21 |
| google-cloud-vision | 3.10 |
| httplib2 | 0.31 |
| huggingface_hub | 0.36 |
| ipyparallel | 9.0 |
| keyrings.google-artifactregistry-auth | 1.1 |
| langchain | 1.0 |
| lightgbm | 4.6 |
| mamba | 2.3 |
| markdown | 3.9 |
| nccl | 2.27 |
| nltk | 3.9 |
| nodejs | 24.9 |
| numba | 0.61 |
| numpy | 2.1 |
| oauth2client | 4.1 |
| onnx | 1.17 |
| openblas | 0.3 |
| opencv | 4.11 |
| orc | 2.1 |
| pandas | 2.3 |
| pyarrow | 19.0 |
| pydot | 4.0 |
| pyhive | 0.7 |
| pyiceberg | 0.10 |
| pymongo | 4.15 |
| pynvml | 13.0 |
| pytables | 3.10 |
| python | 3.12 |
| pytorch-gpu | 2.6 |
| regex | 2025.10 |
| リクエスト | 2.32 |
| rtree | 1.4 |
| scikit-image | 0.25 |
| scikit-learn | 1.7 |
| scipy | 1.15 |
| seaborn | 0.13 |
| sentence-transformers | 5.1 |
| shap | 0.48 |
| spark-tensorflow-distributor | 1.0 |
| spacy | 3.8 |
| sqlalchemy | 2.0 |
| statsforecast | 2.0 |
| sympy | 1.14 |
| tensorflow-gpu | 2.18 |
| torcheval | 0.0.7 |
| torch | 2.6 |
| torchvision | 0.21 |
| 竜巻 | 6.5 |
| transformers | 4.57 |
| uritemplate | 4.2 |
| virtualenv | 20.35 |
| wordcloud | 1.9 |
| xgboost | 3.0.4 |
| ydata-profiling | 4.17 |