笔记本范围的R库
笔记本范围的R库允许您创建和修改特定于笔记本会话的自定义R环境。当安装R笔记本范围的库时，只有当前笔记本和与该笔记本关联的任何作业可以访问该库。附加到同一集群的其他笔记本不受影响。
笔记本范围的库不能跨会话持久存在。必须在每次会话开始时重新安装笔记本范围的库，或者在从集群中分离笔记本时重新安装。
工作人员可以自动使用笔记本范围的图书馆SparkR udf．
若要为连接到集群的所有笔记本安装库，请使用工作空间或cluster-installed库。
在R中安装笔记本范围的库
您可以使用任何熟悉的方法在R中安装包，例如install.packages (),Devtools api,或Bioconductor．
从Databricks Runtime 9.0开始，工作节点和驱动节点都可以访问R包。
在R中管理笔记本范围的库
本节:
使用Spark udf的笔记本范围的R库
笔记本范围的R库和SparkR
在SparkR worker上可以使用笔记本范围的库;只需导入一个库来使用它。例如，您可以运行以下命令使用SparkR UDF生成凯撒加密消息:
install.packages（“凯撒”，回购＝“https://cran.microsoft.com/snapshot/2021-07-16/”）图书馆（SparkR）sparkR.session（）你好<-函数（x）｛图书馆（凯撒）凯撒（“hello world”）｝spark.lapply（c（1，2)，你好）
笔记本范围的R库和sparklyr
默认情况下，sparklyr: spark_apply (),包参数设置为真正的．这将复制当前文件中的库libPaths到工人，允许您导入并在工人上使用它们。例如，您可以运行以下命令以生成凯撒加密的消息sparklyr: spark_apply ()：
install.packages（“凯撒”，回购＝“https://cran.microsoft.com/snapshot/2021-07-16/”）图书馆（sparklyr）sc<-spark_connect（方法＝“砖”）apply_caes<-函数（x）｛图书馆（凯撒）凯撒（“hello world”）｝sdf_len（sc，5）% > %spark_apply（apply_caes）
如果不希望库在worker上可用，请设置包来假．
库隔离和托管RStudio
RStudio为每个用户创建一个单独的库路径;因此用户之间是相互隔离的。但是，库路径在工作线程上不可用。如果你想在从RStudio启动的作业中使用SparkR worker内部的包，你需要使用集群范围的库来安装它。
或者，如果您使用sparklyr udf，安装在RStudio中的包在使用时是可用的spark_apply(…包＝真正的)．
常见问题(FAQ)
如何在所有R笔记本电脑的驱动程序上安装一个包?
显式地将安装目录设置为/砖/火花/ R / lib．例如，用install.packages ()、运行install.packages(“pckg”,自由= " /砖/火花/ R / lib”)．安装在/砖/火花/ R / lib在集群上的所有笔记本电脑上共享，但是SparkR工作人员不能访问它们。如果您希望在笔记本和工作人员之间共享库，请使用集群级库．