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Databricks Runtime 17.2

다음 릴리스 정보는 Apache Spark 4.0.0에서 제공하는 Databricks Runtime 17.2에 대한 정보를 제공합니다.

이 버전은 이전의 모든 Databricks 런타임 릴리스의 모든 기능, 개선 사항 및 버그 수정 사항을 통합합니다. Databricks는 2025년 9월에 이 버전을 출시했습니다.

새로운 기능 및 개선 사항

LIKE는 UTF8_LCASE 데이터 정렬을 지원합니다.

LIKE 연산자가 이제 UTF8_LCASE 정렬 규칙을 지원하여 대/소문자를 구분하지 않는 일치를 허용합니다.

st_exteriorring 이제 함수가 지원됩니다.

이제 함수를 st_exteriorring 사용하여 다각형의 외부 경계를 추출하고 줄 바꿈으로 반환할 수 있습니다. st_exteriorring 함수참조하세요.

원격 검색에 EXPLAIN 대한 푸시다운 세부 정보 및 Spark UI 표시

EXPLAIN 전용 컴퓨팅을 사용하는 RemoteSparkConnectScan 명령 및 Spark UI는 이제 조건자, 집계, 그룹화 절, 제한 및 원격 스캔으로 푸시된 샘플을 표시합니다.

단일 DECLARE 문에서 여러 세션 또는 지역 변수 선언

Databricks Runtime 17.2 이상에서는 단일 DECLARE 문에서 동일한 형식과 기본값의 여러 세션 또는 지역 변수를 선언할 수 있습니다. DECLARE VARIABLE 및 BEGIN END 복합 문장을 참조하세요.

메트릭 뷰 생성 시 TEMPORARY 키워드 지원

이제 TEMPORARY 키워드를 사용하여 메트릭 뷰를 만들 수 있습니다. 임시 메트릭 뷰는 해당 뷰를 만든 세션에서만 표시되며 세션이 종료될 때 삭제됩니다. CREATE VIEW을(를) 참조하세요.

세분화된 액세스 제어를 사용하여 추가 명령 지원

이제 전용 컴퓨팅에서 세분화된 액세스 제어 가 FSCK REPAIR TABLE 및 DESCRIBE DETAIL 명령을 지원합니다.

선택적으로 및 원자적으로 데이터를 INSERT REPLACE USING 및 INSERT REPLACE ON와 GA로 대체 (GA)

INSERT REPLACE USING 및 INSERT REPLACE ON는 이제 Databricks Runtime 17.2에서 일반적으로 사용할 수 있습니다. 두 SQL 명령 모두 테이블의 일부를 쿼리 결과로 바꿉니다.

INSERT REPLACE USING 는 열이 같을 때 USING 열과 비교하여 행을 대체합니다. INSERT REPLACE ON 는 사용자 정의 조건과 일치할 때 행을 대체합니다.

SQL 언어 참조를 참조 INSERT 하고 Delta Lake를 사용하여 데이터를 선택적으로 덮어씁니다.

S3에서 LokiFileSystem.getFileStatus에 대해 기본 I/O 사용

LokiFileSystem.getFileStatus은 이제 Amazon S3 트래픽에 네이티브 I/O 스택을 사용하며, shaded.databricks.org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileStatus 대신 org.apache.hadoop.fs.FileStatus 개체를 반환합니다.

Spark의 Pandas API에 대해 기본적으로 사용하도록 설정된 ANSI 모드

ANSI_MODE는 이제 Spark에서 Pandas APIcompute.ansi_mode_support=True에 대해 기본 설정되어 사용되며, 이는 네이티브 pandas와의 ANSI 규정 준수 동등성을 보장합니다. compute.fail_on_ansi_mode 옵션은 compute.ansi_mode_support이 False로 설정된 경우에도 여전히 적용됩니다.

Auto Loader는 singleVariantColumn 모드에서 파티션 열을 유추합니다.

이제 자동 로더는 옵션을 사용하여 singleVariantColumn 데이터를 반구조화된 변형 형식으로 수집할 때 파일 경로에서 파티션 열을 유추합니다. 이전에는 파티션 열이 자동으로 검색되지 않았습니다. 자동 로더 옵션을 참조하세요.

동작 변경

DESCRIBE CONNECTION JDBC 연결에 대한 환경 설정을 표시합니다.

이제 Azure Databricks는 사용자 지정 드라이버를 지원하고 격리된 상태로 DESCRIBE CONNECTION 실행되는 JDBC 연결에 대한 출력에 사용자 정의 환경 설정을 포함합니다. 다른 연결 형식은 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.

관리 테이블 마이그레이션 중에 균일한 기록을 자르는 옵션

이제 ALTER TABLE...SET MANAGED를 사용하여 Uniform/Iceberg 기능이 활성화된 테이블을 마이그레이션할 때 기록을 깔끔하게 자를 수 있습니다. 이렇게 하면 Uniform을 수동으로 사용하지 않도록 설정하고 다시 사용하도록 설정하는 것에 비해 마이그레이션이 간소화되고 가동 중지 시간이 줄어듭니다.

스트리밍 쿼리의 델타 읽기 옵션에 대한 SQL 구문

이제 절을 사용하여 WITH SQL 기반 스트리밍 쿼리에 대한 델타 읽기 옵션을 지정할 수 있습니다. 다음은 그 예입니다.

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

양수 제한 및 빈 정규식을 사용한 split의 올바른 결과

이제 Azure Databricks는 빈 정규식 및 양수 제한과 함께 사용할 split function 때 올바른 결과를 반환합니다. 이전에는 함수가 마지막 요소에 문자열을 포함하지 않고 나머지 문자열을 잘못 잘렸습니다.

Photon에서 url_decode 및 try_url_decode 오류 처리를 수정하기

Photon try_url_decode()url_decode()failOnError = false 에서 이제 쿼리에 실패하는 대신 잘못된 URL로 인코딩된 문자열을 반환 NULL 합니다.

Unity 카탈로그 Python UDF에 대한 공유 실행 환경

이제 Azure Databricks는 동일한 소유자 및 Spark 세션에서 Python UDF(사용자 정의 테이블 함수) 에 대한 실행 환경을 공유합니다. 선택적 STRICT ISOLATION 절은 환경 변수 수정 또는 임의 코드 실행과 같은 부작용이 있는 UDF에 대한 공유를 사용하지 않도록 설정하는 데 사용할 수 있습니다.

새 테이블에 대해 기본적으로 사용하도록 설정된 행 추적

이제 Azure Databricks는 새로 만든 모든 Unity 카탈로그 관리 테이블에 대해 기본적으로 행 추적 을 사용하도록 설정합니다. 기존 테이블은 영향을 받지 않으며 현재 행 추적 설정을 유지 관리합니다.

TABLE Unity 카탈로그 Python UDTF에 대한 인수 지원

Unity 카탈로그 Python UDTF는 TABLE 인수를 지원하여 함수가 전체 테이블을 입력 매개 변수로 수용함으로써 구조화된 데이터 세트에 대해 더 복잡한 데이터 변환 및 집계를 가능하게 합니다. Unity 카탈로그에서 Python UDF(사용자 정의 테이블 함수)를 참조하세요. ( 17.3 LTS에서 백포트됨).

라이브러리 업그레이드

업그레이드된 Python 라이브러리:

이 버전에서는 Python 라이브러리가 업그레이드되지 않았습니다.

업그레이드된 R 라이브러리:

이 버전에서는 R 라이브러리가 업그레이드되지 않았습니다.

업그레이드된 Java 라이브러리:

  • io.delta.delta-sharing-client_2.13 1.3.3부터 1.3.5까지

Apache Spark

Databricks Runtime 17.2에는 Apache Spark 4.0.0이 포함됩니다. 이 릴리스에는 이전 버전에 포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항과 다음이 포함됩니다.

  • SPARK-53183 대신 Java Files.readString 사용 o.a.s.sql.catalyst.util.fileToString
  • SPARK-51817 CAST_INVALID_INPUT 및 CAST_OVERFLOW messageParameters에 ansiConfig 필드 다시 도입
  • SPARK-53124 JsonTuple에서 불필요한 필드 정리
  • SPARK-53106 TWS Scala Spark Connect 제품군에 대한 스키마 진화 테스트 추가
  • SPARK-53201 대신 사용 SparkFileUtils.contentEqualsFiles.equal
  • SPARK-53308 중복을 유발하는 RemoveRedundantAliases에서 별칭을 제거하지 마세요.
  • SPARK-53241에서 createArray 지원 SparkCollectionUtils
  • SPARK-53239 를 통해 MapSort 및 SortArray 성능을 parallelSort를 통해 개선
  • SPARK-53184 값 열이 문자열과 숫자를 혼합할 때 melt() 수정
  • SPARK-53144 SparkConnectPlanner의 CreateViewCommand를 부작용 없이 만들기
  • SPARK-53303 초기 상태가 TWS에 제공되지 않은 경우 빈 상태 인코더 사용
  • SPARK-52917 XML 형식의 이진 파일에 대해 왕복 지원을 읽기 위해 활성화합니다.
  • SPARK-53110 PySpark에서 time_trunc 함수 구현
  • SPARK-53107 Scala에서 time_trunc 함수 구현
  • SPARK-52146 SQL UDF에서 순환 함수 참조 검색
  • SPARK-52469 JEP 223 API를 사용하여 Java 버전 처리
  • SPARK-53094HAVING 절을 포함한 집계로 CUBE 수정
  • SPARK-51874 Scala 열거형에 TypedConfigBuilder 추가
  • SPARK-53287 ANSI 마이그레이션 가이드 추가
  • SPARK-43100 푸시 기반 순서 섞기 메트릭을 올바르게 역직렬화해야 합니다.
  • SPARK-53045 DESCRIBE EXTENDED는 손상된 메타데이터에 탄력적이어야 합니다.
  • SPARK-53114 지원 joinJavaUtils에서
  • SPARK-53297 StreamingTable 선언적 파이프라인 API 주석 수정하기
  • SPARK-53181 ANSI에서 문서 테스트 사용
  • SPARK-52482 손상된 특정 zstd 파일을 읽기 위한 예외 처리 개선
  • SPARK-52990 지원 StringSubstitutor
  • SPARK-51874 Scala 열거형에 TypedConfigBuilder 추가
  • SPARK-53169 에서 "Set the logger level of File Appender to"과 관련된 주석 제거 log4j2.properties
  • SPARK-53080SparkFileUtilsJavaUtils에서 cleanDirectory 지원
  • SPARK-53045 DESCRIBE EXTENDED는 손상된 메타데이터에 내구성이 있어야 합니다.
  • SPARK-53000StringUtils.scala 모듈에서 StringConcat.scala 이름 바꾸기 sql/api
  • SPARK-52952 PySpark UDF 형식 강제 변환 개발 스크립트 추가
  • SPARK-52998 선언 내의 여러 변수
  • SPARK-51817 CAST_INVALID_INPUT 및 CAST_OVERFLOW messageParameters에 ansiConfig 필드 다시 도입
  • SPARK-52820 골든 파일에서 전체 계획 캡처
  • SPARK-53274 JDBCScanBuilder에서 왼쪽 및 오른쪽 조인 푸시다운 지원
  • SPARK-52110 파이프라인에 대한 SQL 구문 지원 구현
  • SPARK-52950 DataSourceV2StrategySuite에서 ANSI 모드 사용
  • SPARK-52947 선언적 파이프라인 프로그래밍 가이드에서 이미지 경로 수정
  • SPARK-52592 ps.Series에서 ps.Series를 생성하는 기능을 지원합니다.
  • SPARK-53301 Pandas UDF 및 Arrow UDF의 유형 힌트를 구분
  • SPARK-53146 SparkConnectPlanner에서 MergeIntoTable 부작용을 해제합니다.
  • SPARK-53166 개체에서 SparkExitCode.EXIT_FAILURE 사용 SparkPipelines
  • SPARK-53288 스트리밍 전역 제한을 사용하여 어설션 오류 수정
  • SPARK-52394 ANSI 모드에서 자동 고침 0으로 나누기 오류 수정
  • SPARK-51555 time_diff() 함수 추가
  • SPARK-52948 ANSI에서 test_np_spark_compat_frame 사용
  • SPARK-53134 테스트에서 사용되지 않는 ANSI 가져오기 정리
  • ANSI 모드에서 MultiIndex.to_series, Series.dot, DataFrame.dot의 CAST_INVALID_INPUT 방지 - SPARK-52593
  • SPARK-53291 값 열에 대한 null 허용 여부 수정
  • SPARK-53097 SparkConnectPlanner의 WriteOperationV2 부작용을 해제합니다.
  • SPARK-53305 createDataFrame의 TimeType 지원
  • SPARK-52914 롤링 로그 지원 On-Demand Log LoadingHistory Server
  • SPARK-33538 Hive Metastore에 IN/NOT 조건을 직접 푸시
  • SPARK-52849 에 추가 stringifyExceptiono.a.s.util.Utils
  • SPARK-52771 에서 float32 형식 확대 수정 truediv/floordiv
  • SPARK-52502 스레드 수 개요
  • SPARK-52788 BinaryType에서 이진 값을 XML로 변환하는 오류 수정
  • SPARK-53123 지원 getRootCause : SparkErrorUtils
  • SPARK-53129SparkShell를 기본적으로 java.net._로 가져오도록 개선
  • SPARK-53061copyFileToDirectory의 지원 SparkFileUtils
  • SPARK-52683 ExternalCatalog alterTableSchema 기능 지원
  • SPARK-52871o.a.s.sql.catalyst.util.SparkStringUtils를 o.a.s.util.SparkStringUtils로 병합하다
  • SPARK-52817 표현식 성능 개선 Like
  • SPARK-52545 SQL 사양을 따르도록 큰따옴표 이스케이핑 표준화
  • SPARK-52711 ANSI에서 float32 유형 확장 문제 수정 mul/rmul
  • SPARK-52615 File.mkdirs를 Utils.createDirectory로 바꾸기
  • SPARK-52381 JsonProtocol: SparkListenerEvent의 하위 클래스만 허용
  • SPARK-52613 HBase/Hive DelegationTokenProvider가 예외에 도달하면 인쇄 전체 스택 추적 복원
  • SPARK-52651 중첩 ColumnVector에서 사용자 정의 형식 처리
  • SPARK-52611 excludeSubqueryRefsFromRemoveRedundantAliases에 대한 SQLConf 버전 수정...
  • SPARK-52552 삭제 벡터 삭제에 대한 CHECK 제약 조건 적용 건너뛰기
  • SPARK-52587 spark-shell 2.13 지원 -i-I 매개 변수
  • SPARK-52492 InMemoryRelation.convertToColumnarIfPossible을 사용자 지정할 수 있도록 설정
  • SPARK-52451 SparkConnectPlanner의 WriteOperation 부작용을 해제합니다.
  • SPARK-53272 BatchScanExec의 SPJ 푸시다운 논리 구조 변경
  • SPARK-53071의 copyFile 지원: SparkFileUtils
  • SPARK-51415 make_timestamp() 기준 시간 유형 지원
  • SPARK-51554 time_trunc() 함수 추가
  • SPARK-52426 stdout/stderr를 로깅 시스템으로 리디렉션 지원
  • SPARK-51834 엔드 투 엔드 테이블 제약 조건 관리 지원
  • SPARK-53063 FileCommitProtocol에서 사용되지 않는 API 대신 새 API를 구현하고 호출하라.
  • EXECUTE()에서 catch 코드 블록을 실행할 때 중지된 경우 SPARK-52546에서 sparkContext를 확인합니다. 그렇지 않으면 잘못된 상태를 반환합니다.
  • SPARK-53023 모듈에서 commons-io 종속성 제거 sql/api
  • SPARK-52396 아티팩트 루트 디렉터리가 tmpdir을 사용해야 합니다.
  • SPARK-53131java.nio.file._를 기본적으로 가져오기 위해 SparkShell를 개선
  • SPARK-42322 _LEGACY_ERROR_TEMP_2235에 이름 할당
  • SPARK-51834 엔드 투 엔드 테이블 제약 조건 관리 지원
  • SPARK-52484 ColumnarToRowExec에서 드라이버 측의 child.supportsColumnar 어설션을 생략합니다
  • SPARK-52384 JDBC 옵션에 대해 연결이 민감하지 않아야 하는 버그 수정
  • SPARK-52034 thriftserver 작업에 대한 SparkOperation 특성에 공통 메서드 추가
  • SPARK-53031에서 getFile를 SparkFileUtils 지원
  • SPARK-52976 데이터 정렬된 문자열을 입력 매개 변수/반환 형식으로 허용하지 않는 Python UDF 수정(17.x)
  • SPARK-52943 모든 pandas UDF eval 형식에 arrow_cast 사용
  • SPARK-53263 df.toArrow의 TimeType 지원
  • SPARK-53141 리소스 프로필에서 오버헤드 메모리 크기 및 오프시프 메모리 크기를 가져오는 API 추가
  • SPARK-53259 INVALID_UDF_EVAL_TYPE 메시지 수정
  • SPARK-53167 Spark 시작 관리자 isRemote는 속성 파일도 적용합니다.
  • SPARK-53165 더하다 SparkExitCode.CLASS_NOT_FOUND
  • SPARK-53171 UTF8String 반복 개선
  • SPARK-53170 매개 변수를 사용하도록 SparkUserAppException 개선 cause
  • SPARK-52989 상태 저장 반복기에 명시적 close() API 추가
  • SPARK-53074 자식의 필수 배포를 충족하기 위해 SPJ에서 부분 클러스터링을 방지함.
  • SPARK-52252 하위 쿼리의 ScalaUDF 인코더를 확인해야 합니다.
  • SPARK-53244 뷰를 만드는 동안 이중 실행 사용 및 미정 모드 사용 confs를 저장하지 마세요.
  • SPARK-53192 Spark Connect 계획 캐시에 DataSource를 항상 캐시합니다.
  • SPARK-51813 DefaultCachedBatch serde에서 null 전파를 방지하기 위해 null이 아닌 DefaultCachedBatchKryoSerializer를 추가합니다.
  • SPARK-52904 "[SC-202233][python] convertToArrowArrayS 기능 활성화" 다시 적용...
  • SPARK-53253 유형의 UDF 등록 오류 수정 SQL_SCALAR_ARROW_ITER_UDF
  • SPARK-53243 화살표 노드에서 지원되는 eval 형식 나열
  • SPARK-53130 정렬된 문자열 형식의 동작 수정 toJson
  • SPARK-53003 지원 strip : SparkStringUtils
  • SPARK-51902 OSS 동기화: 테이블 삽입에 CHECK 제약 조건 적용
  • SPARK-52047 지원되지 않는 플롯 종류에 대해 PySparkValueError 발생
  • SPARK-53004 지원 abbreviate : SparkStringUtils
  • SPARK-53066 DSv2 조인 푸시다운에 대한 출력 향상 EXPLAIN
  • SPARK-30848 TreeNode에서 productHash 제거
  • SPARK-53046 대신 Java readAllBytes 사용 IOUtils.toByteArray
  • SPARK-53206 대신 사용 SparkFileUtils.movecom.google.common.io.Files.move
  • SPARK-53066 DSv2 조인 푸시다운의 출력 개선 EXPLAIN
  • SPARK-53069 가상 열 패밀리를 사용하여 잘못된 상태 저장소 메트릭 수정
  • SPARK-52904 기본적으로 convertToArrowArraySafely 사용 [17.x]
  • SPARK-52821 int-DecimalType> pyspark udf 반환 유형 강제 변환을 추가하다
  • SPARK-51562 함수 추가 time
  • SPARK-52971 유휴 Python 작업자 큐 크기 제한
  • SPARK-53057sizeOf 및 SparkFileUtils와 JavaUtils의 지원
  • SPARK-53040 재귀 CTE에서 최상위 CTE 내에서 자체 참조 금지
  • SPARK-53104 API 호출당 여러 구성 검사를 방지하기 위한 ansi_mode_context 도입
  • SPARK-47547 V2 추가 BloomFilter 및 기본값으로 사용
  • SPARK-53098DeduplicateRelations 이전 ExprId 항목이 여전히 출력에 있는 경우 식을 다시 매핑하면 안 됩니다.
  • SPARK-53049 지원 toString : SparkStreamUtils
  • SPARK-53062 지원 deleteQuietly 및 SparkFileUtilsJavaUtils
  • SPARK-53070 지원 is(Not)?Empty : SparkCollectionUtils
  • SPARK-53020 JPMS 인수는 SparkSubmit가 아닌 프로세스에도 적용되어야 합니다.
  • SPARK-52968 추가 상태 저장소 메트릭 내보내기
  • SPARK-52975 푸시다운 조인 sql에서 필드 이름 간소화
  • SPARK-52926 원격 스키마 페치 기간에 대한 SQLMetric이 추가되었습니다.
  • SPARK-53059 Arrow UDF는 pandas에 의존할 필요가 없습니다
  • SPARK-52646 ANSI 모드일 때 __eq__의 CAST_INVALID_INPUT을 방지
  • SPARK-52622 ANSI 모드에서 DataFrame.melt의 CAST_INVALID_INPUT 회피
  • SPARK-52985 비교 연산자에서 pandas numpy 피연산자를 사용할 때 TypeError를 발생시킵니다.
  • SPARK-52580 ANSI 모드에서는 replace의 CAST_INVALID_INPUT을 방지합니다
  • SPARK-52549 창 함수 및 내부 정렬에서 재귀 CTE 자체 참조 사용 안 함
  • SPARK-52895 에서 중복 요소를 추가하지 마세요. resolveExprsWithAggregate
  • SPARK-50748 작업이 중단되는 경우 발생하는 경합 상태 문제 해결
  • SPARK-52737 애플리케이션을 나열할 때 FsHistoryProvider에 대한 푸시다운 프레디케이트와 앱 수
  • SPARK-53018 ArrowStreamArrowUDFSerializer는 인수 arrow_cast를 준수해야 합니다.
  • SPARK-53013 횡적 조인에서 행을 반환하지 않는 Arrow로 최적화된 Python UDTF 수정
  • SPARK-51834 OSS 동기화: 엔드투엔드 테이블 제약 조건 수정, 제약 조건 추가/삭제 지원
  • SPARK-52921 자식 연산자와 동일한 출력 파티셔닝을 위해 UnionExec에 대한 출력 파티셔닝 지정
  • SPARK-52908 반복기 변수 이름이 AST 루트 경로의 레이블 이름과 충돌하지 않도록 방지
  • SPARK-52954 화살표 UDF는 반환 형식 강제 변환을 지원합니다.
  • SPARK-52925 rCTE에서 앵커 자체 참조에 대한 올바른 오류 메시지 반환
  • SPARK-52889 PySpark에서 current_time 함수 구현
  • SPARK-52675 테스트에서 중단된 ML 처리기 중단
  • SPARK-52959 화살표 최적화 Python UDTF에서 UDT 지원
  • SPARK-52962 BroadcastExchangeExec는 메트릭을 다시 설정하면 안 됩니다.
  • SPARK-52956 프로젝트를 축소할 때 별칭 메타데이터 유지
  • SPARK-52890 PySpark에서 to_time 및 try_to_time 함수 구현
  • SPARK-52888 PySpark에서 make_time 함수 구현
  • SPARK-52892 PySpark의 시, 분, 초 함수에서 시간 지원
  • SPARK-52837 pyspark에서 TimeType 지원
  • SPARK-52023 udaf에서 데이터 손상/segfault 반환 옵션[제품] 수정
  • SPARK-52955 WindowResolution.resolveOrder 및 WindowResolution.resolveFrame의 반환 형식을 WindowExpression으로 변경
  • SPARK-52166 PipelineEvents에 대한 지원 추가
  • SPARK-51834 수정: toDDL에서 'valid' 코드 제거
  • SPARK-52735 SQL UDF에 대한 누락된 오류 조건 수정
  • SPARK-51834 OSS 지원 엔드투엔드 테이블 생성/교체 및 제약 조건 동기화
  • SPARK-51834 싱크 OSS 업데이트 ResolvedIdentifier unapply 호출
  • SPARK-52929 DSv2 조인 푸시다운에 대한 MySQL 및 SQLServer 커넥터 지원
  • SPARK-52448 단순화된 구조 표현식 리터럴 추가
  • SPARK-52882 Scala에서 current_time 함수 구현
  • SPARK-52905 윈도우에 대한 애로우 UDF
  • SPARK-52876buffer에서 body로의 오타 수정ChunkFetchSuccess.toString
  • SPARK-52883 Scala에서 to_time 및 try_to_time 함수 구현
  • SPARK-52751 에서 열 이름의 유효성을 즉시 검사하지 마세요. dataframe['col_name']
  • SPARK-52791 null 첫 번째 요소로 UDT를 유추할 때 발생하는 오류 수정
  • SPARK-52686Union 중복 항목이 없는 경우에만 해결해야 합니다.
  • SPARK-52881 Scala에서 make_time 함수 구현
  • SPARK-52919 이전에 별칭이 지정된 열을 사용하도록 DSv2 조인 푸시다운을 수정함
  • SPARK-52866 에 대한 지원 추가 try_to_date
  • SPARK-52846 결과 집합을 가져오는 데 걸리는 기간에 대한 메트릭을 JDBCRDD에 추가합니다.
  • SPARK-52859 SparkSystemUtils 특성 추가
  • SPARK-52823 Oracle 커넥터에 대한 DSv2 조인 푸시다운 지원
  • SPARK-52165 파이프라인 프로젝트에 대한 빌드 스캐폴딩 설정
  • SPARK-52869 단일 패스 분석기에서 다시 사용할 수 있도록 validateResolvedWindowExpression에 FrameLessOffsetWindowFunction 유효성 검사를 추가하기.
  • SPARK-52885 TIME 형식에 대한 Scala에서 시간, 분 및 두 번째 함수 구현
  • SPARK-52903 LCA 확인 전에 최상위가 아닌 별칭 자르기
  • SPARK-52832 JDBC 언어 식별자 따옴표 수정
  • SPARK-52870 문에서 변수 이름을 적절하게 따옴표로 묶기
  • SPARK-52859 특성 추가 SparkSystemUtils
  • SPARK-52900FsHistoryProvider에서 SparkStringUtils.stringToSeq 사용
  • SPARK-52809 메트릭 업데이트를 위한 작업 완료 리스너의 모든 파티션에 대해 판독기 및 반복기 참조를 보유하지 마세요.
  • SPARK-52815SparkClassUtils를 getAllInterfaces 지원하도록 개선
  • SPARK-52795 상태 저장소 로그에 runId 포함
  • SPARK-52779 Connect에서 TimeType 리터럴 지원
  • SPARK-52899 H2Dialect를 다시 등록하도록 QueryExecutionErrorsSuite 테스트 수정
  • SPARK-52862 의 Null 허용 여부 검사 수정 Decimal('NaN')
  • SPARK-52214 집계를 위한 화살표 UDF
  • SPARK-52787 런타임 및 검사점 영역을 중심으로 스트리밍 실행 디르 다시 구성
  • SPARK-51564 12시간 시계 형식의 시간 구문 분석
  • SPARK-52859 특성 추가 SparkSystemUtils
  • SPARK-51562 함수 추가 time
  • SPARK-52850 ID 함수인 경우 호출 변환 건너뛰기
  • SPARK-52863 이전 pandas 버전에 대한 코드 경로 정리
  • SPARK-52516 ParquetPartitionReaderFactory에서 다음 파일로 진행한 후 이전 반복기 참조를 보유하지 마세요.
  • SPARK-52848 TIME/TIMESTAMP를 Double DECIMAL로 캐스팅하는 것을 피합니다.
  • SPARK-52770 connect proto에서의 TIME 유형 지원
  • SPARK-52842 단일 패스 분석기를 위한 새로운 기능 및 버그 수정
  • SPARK-52620 TIME에서 DECIMAL로 캐스팅 지원
  • SPARK-52783 단일 패스 분석기에서 다시 사용할 수 있는 checkAnalysis의 windowFunction 유효성 검사 논리 리팩터링
  • SPARK-51695 DSv2를 통해 고유한 제약 조건에 대한 OSS 만들기/바꾸기/변경 테이블 동기화
  • SPARK-51695 DSv2를 통해 OSS 삭제 제약 조건 동기화
  • SPARK-52824 CheckpointFileManager 오류 분류
  • SPARK-52829 빈 행을 제대로 처리하도록 LocalDataToArrowConversion.convert 수정
  • SPARK-52811 ArrowTableToRowsConversion.convert를 최적화하여 성능 향상
  • SPARK-52796 LocalDataToArrowConversion.convert를 최적화하여 성능 향상
  • SPARK-51695 OSS 테이블 변경 및 제약 조건 추가 파서 동기화 변경 사항
  • SPARK-52619 TimeType을 IntegralType으로 캐스팅
  • SPARK-52187 DSv2에 조인 푸시다운을 도입합니다.
  • SPARK-52782 날짜/시간에 NULL이 포함된 +/- 연산에서 NULL 반환
  • SPARK-51695 테이블 제약 조건에 대한 파서 변경 사항 소개(CHECK, PK, FK)
  • SPARK-52808spark.history.retainedApplications 양수여야 합니다.
  • SPARK-52776 ProcfsMetricsGetter에서 comm 필드를 분할하지 마세요.
  • SPARK-52793isUnixo.a.s.util.Utils에서 지원됨
  • SPARK-52792 에서 종속성 제거 commons-lang3network-common
  • SPARK-52797에서는 PythonWorkerFactory에서 다시 평가하는 대신 Utils.isWindows을/를 사용하십시오.
  • SPARK-52784 WindowFrameTypeCoercion.createBoundaryCast에서 TimeZoneAware 캐스팅 추가
  • SPARK-52725 플러그 인이 로드될 때까지 리소스 프로필 관리자 초기화 지연
  • SPARK-52565 다른 정렬 순서 표현보다 서수 해상도를 우선 적용
  • SPARK-52740 HDFSBackedStateStoreProvider가 StateStoreConf.sqlConf에 액세스할 때, 체크포인트 형식 버전이 >=2 이상인 경우 발생하는 NPE(NullPointerException) 수정.
  • SPARK-52673 Spark Connect 재시도 정책에 grpc RetryInfo 처리 추가
  • SPARK-52724 SHUFFLE_MERGE 힌트 지원을 사용하여 브로드캐스트 조인 OOM 오류 처리 향상
  • SPARK-52781 internal.py의 'dtyeps' 오타 수정
  • SPARK-52730 JDBCRDD에 기본 드라이버 및 데이터베이스 버전 저장
  • SPARK-52727 단일 패스 분석기에서 다시 사용할 수 있도록 창 해상도 리팩터링
  • SPARK-52695 xml 파일 형식에 대한 사용자 정의 형식 쓰기 지원
  • SPARK-52722 JdbcRDD 클래스 사용 중단
  • SPARK-51695 테이블 제약 조건에 대한 파서 변경 사항 소개(CHECK, PK, FK)
  • SPARK-52763 지원 시간 차감
  • SPARK-52768 pandas/series.py 오타 "이동" 수정
  • SPARK-52730 JDBCRDD에 기본 드라이버 및 데이터베이스 버전 저장
  • SPARK-52694 API 추가 o.a.s.sql.Encoders#udt
  • SPARK-52720 ANSI 환경에서 float32 타입 확장 수정 add/radd
  • SPARK-52723 서버 쪽 열 이름 유효성 검사
  • SPARK-52760 ANSI에서 float32 형식 확대 sub/rsub 수정
  • SPARK-52738 기본 버퍼가 UDAF인 경우 TIME 형식을 UDAF로 집계할 수 있습니다. UnsafeRow
  • SPARK-52704 TextBasedFileFormats에서 SQLConf와 파일 형식 옵션 간의 상호 운용 간소화
  • SPARK-52706 파서에서 불일치 수정 및 기본 형식 리팩터링
  • SPARK-52718 ANSI에서 float32 유형 확장 수정 rmod/mod
  • SPARK-52736 pyspark/pandas/generic.py 오타 '이동' 수정

Azure Databricks ODBC/JDBC 드라이버 지원

Databricks는 지난 2년 동안 릴리스된 ODBC/JDBC 드라이버를 지원합니다. 최근에 릴리스된 드라이버를 다운로드하고 업그레이드합니다(ODBC 다운로드, JDBC 다운로드).

시스템 환경

  • 운영 체제: Ubuntu 24.04.3 LTS
  • Java: Zulu17.58+21-CA
  • Scala: 2.13.16
  • Python: 3.12.3
  • R: 4.4.2
  • 델타 레이크: 4.0.0

설치된 Python 라이브러리

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
주석이 달린 유형 0.7.0 애니오 4.6.2 argon2-cffi 21.3.0
argon2-cffi-bindings (아르곤2-CFFI 바인딩) 21.2.0 화살표 1.3.0 에이에스티토큰 2.0.5
astunparse (파이썬 코드 분석 라이브러리) 1.6.3 async-lru 2.0.4 속성들 24.3.0
자동 명령어 2.2.2 azure-common 1.1.28 애저 코어 1.34.0
azure-identity (아주어 아이덴티티) 1.20.0 azure-mgmt-core 1.5.0 azure-mgmt-web 8.0.0
azure-storage-blob (애저 스토리지 블롭) 12.23.0 azure-storage-file-datalake (아주르 스토리지 파일 데이터레이크) 12.17.0 Babel 2.16.0
backports.tarfile 1.2.0 beautifulsoup4 4.12.3 검정색 24.10.0
표백제 6.2.0 깜빡이 1.7.0 boto3 1.36.2
보토코어 1.36.3 캐시툴즈 (cachetools) 5.5.1 서티피 2025년 1월 31일
cffi 1.17.1 챠데트 4.0.0 문자셋 정규화기 3.3.2
클릭하세요 8.1.7 cloudpickle (클라우드피클) 3.0.0 통신 0.2.1
contourpy (컨투어파이) 1.3.1 암호화 43.0.3 자전거 타는 사람 0.11.0
사이톤 (Cython) 3.0.12 데이터브릭스 SDK (소프트웨어 개발 키트) 0.49.0 dbus-python 1.3.2
debugpy 1.8.11 장식자 5.1.1 defusedxml (디퓨즈드 XML) 0.7.1
Deprecated 1.2.13 distlib (디스트립 라이브러리) 0.3.9 docstring을 Markdown으로 변환하기 0.11
실행 중 0.8.3 구성 요소 개요 1.1.1 fastapi (파스트API) 0.115.12
fastjsonschema (파스트제이슨스키마) 2.21.1 파일 잠금 3.18.0 폰트툴즈 (fonttools) 4.55.3
fqdn 1.5.1 fsspec 2023.5.0 GitDB (기트 데이터베이스) 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core (구글 API 핵심) 2.20.0 구글 인증 (google-auth) 2.40.0
google-cloud-core (구글 클라우드 코어) 2.4.3 구글 클라우드 스토리지 (Google Cloud Storage) 3.1.0 google-crc32c (구글의 CRC32C 알고리즘) 1.7.1
google-resumable-media (구글 재개 가능한 미디어) 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0 grpcio (Python용 gRPC 패키지) 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 h11 0.14.0 httpcore 1.0.2
httplib2 0.20.4 httpx 0.27.0 아이드나 3.7
importlib-metadata 6.6.0 importlib_resources 6.4.0 굴절하다 7.3.1
iniconfig 1.1.1 ipyflow-core 0.0.209 ipykernel 6.29.5
ipython 8.30.0 ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) 0.2.0 ipywidgets (아이파이위젯) 7.8.1
아이소데이트 (isodate) 0.6.1 isoduration 20.11.0 jaraco.context 5.3.0
jaraco.펑크툴즈 4.0.1 jaraco.text 3.12.1 Jedi 0.19.2
Jinja2 3.1.5 jmespath 1.0.1 joblib (잡리브) 1.4.2
json5 0.9.25 jsonpointer (JSON 포인터) 3.0.0 JSON 스키마 4.23.0
jsonschema-명세사항 2023년 7월 1일 주피터-이벤트 (Jupyter Events) 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.0
주피터 클라이언트 (jupyter_client) 8.6.3 주피터 코어 (jupyter_core) 5.7.2 주피터_서버 2.14.1
주피터_서버_터미널 0.4.4 주피터랩 (JupyterLab) 4.3.4 jupyterlab-pygments 0.1.2
주피터랩 위젯 1.0.0 jupyterlab 서버 2.27.3 키위솔버 (kiwisolver) 1.4.8
launchpadlib (런치패드 라이브러리) 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6
마크다운-it-py 2.2.0 MarkupSafe (마크업세이프) 3.0.2 matplotlib (매트플롯립) 3.10.0
matplotlib-inline (매트플롯립-인라인) 0.1.7 맥케이브 0.7.0 mdurl 0.1.0
미스튠 (Mistune) 2.0.4 mlflow-skinny 3.0.1 mmh3 5.1.0
more-itertools (모어 이터툴즈) 10.3.0 MSAL (Microsoft 인증 라이브러리) 1.32.3 msal-extensions 1.3.1
mypy-extensions (마이파이-익스텐션) 1.0.0 nb클라이언트 0.8.0 nbconvert 7.16.4
nb포맷 (nbformat) 5.10.4 nest-asyncio (파이썬 비동기 I/O 라이브러리) 1.6.0 nodeenv 1.9.1
notebook 7.3.2 노트북_쉼 0.2.3 numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) 2.1.3
oauthlib 3.2.2 opentelemetry-api 1.32.1 opentelemetry-sdk (소프트웨어 개발 키트) 1.32.1
opentelemetry-semantic-conventions (오픈텔레메트리-시맨틱-컨벤션) 0.53b1 오버라이드 7.4.0 패키징 24.2
팬더 2.2.3 pandocfilters 1.5.0 파르소 0.8.4
패스스펙 (pathspec) 0.10.3 바보 1.0.1 pexpect (피엑스펙트) 4.8.0
베개 11.1.0 파이썬 패키지 설치 도구 pip 25.0.1 플랫폼 디렉토리 3.10.0
plotly (데이터 시각화 라이브러리) 5.24.1 플러기 1.5.0 prometheus_client 0.21.0
prompt-toolkit (프롬프트 도구 키트) 3.0.43 proto-plus 1.26.1 프로토버프 (protobuf) 5.29.4
psutil (시스템 및 프로세스 유틸리티용 Python 라이브러리) 5.9.0 psycopg2 2.9.3 PtyProcess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 pyarrow 19.0.1 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 피콜로 0.0.71 pycparser 2.21
pydantic (파이썬 데이터 검증 및 설정 관리 라이브러리) 2.10.6 pydantic_core 2.27.2 pyflakes (파이플레이크스) 3.2.0
파이그먼츠 2.15.1 PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.9.0
PyJWT 2.10.1 pyodbc 5.2.0 pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) 3.2.0
피라이트(Pyright) 1.1.394 pytest 8.3.5 python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) 2.9.0.post0
python-json-logger (파이썬에서 JSON을 사용하는 로깅 라이브러리) 3.2.1 파이썬-LSP-JSON-RPC 1.1.2 python-lsp-server (파이썬 LSP 서버) 1.12.0
파이툴콘피그 (pytoolconfig) 1.2.6 pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) 2024.1 PyYAML 6.0.2
pyzmq 26.2.0 참조하기 0.30.2 요청사항 2.32.3
RFC3339-검증기 (rfc3339-validator) 0.1.4 rfc3986-검증기 0.1.1 부유한 13.9.4
로프 1.12.0 rpds-py 0.22.3 RSA (암호화 알고리즘) 4.9.1
s3transfer 0.11.3 scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) 1.6.1 scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) 1.15.1
바다에서 태어난 0.13.2 Send2Trash 1.8.2 setuptools (셋업툴즈) 74.0.0
6 1.16.0 스맵 5.0.0 스니피오 1.3.0
정렬된 컨테이너 2.4.0 수프시브 2.5 sqlparse 0.5.3
ssh-import-id 명령어 5.11 스택 데이터 0.2.0 스타렛 0.46.2
statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) 0.14.4 strictyaml 1.7.3 끈기 9.0.0
끝났다 0.17.1 threadpoolctl 3.5.0 tinycss2 1.4.0
tokenize_rt 6.1.0 tomli 2.0.1 토네이도 6.4.2
트레잇렛츠 5.14.3 타입가드 (typeguard) 4.3.0 types-python-dateutil 2.9.0.20241206
타이핑_익스텐션 4.12.2 tzdata 2024.1 ujson (파이썬에서 JSON 직렬화를 위한 라이브러리) 5.10.0
사용자 개입 없는 자동 업데이트 0.1 uri 템플릿 1.3.0 urllib3 2.3.0
uvicorn 0.34.2 virtualenv 20.29.3 wadllib 1.3.6
wcwidth(문자의 너비를 계산하는 함수) 0.2.5 webcolors 24.11.1 웹인코딩 0.5.1
웹소켓 클라이언트 (websocket-client) 1.8.0 왓더패치 1.0.2 바퀴 0.45.1
widgetsnbextension (위젯 확장 프로그램) 3.6.6 감싼 1.17.0 yapf 0.40.2
지프 3.21.0

설치된 R 라이브러리

R 라이브러리는 2025-03-20년 Posit 패키지 관리자 CRAN 스냅샷에서 설치됩니다.

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
화살표 19.0.1 askpass (비밀번호 입력 요청) 1.2.1 assertthat (어설트댓) 0.2.1
백포트 (기존 소프트웨어에 새로운 기능이나 수정을 추가하는 것) 1.5.0 기반 4.4.2 base64enc 0.1-3
빅디 0.3.0 조각 4.6.0 비트64 4.6.0-1
bitops 1.0-9 덩어리 1.2.4 부츠 1.3-30
양조하다 1.0-10 활기 1.1.5 빗자루 1.0.7
bslib 0.9.0 캐시미어 1.1.0 콜러 3.7.6
캐럿 7.0-1 셀레인저 (cellranger) 1.1.0 크론 2.3-62
class 7.3-22 커맨드 라인 인터페이스 (CLI) 3.6.5 클리퍼 0.8.0
시계 0.7.2 클러스터 2.1.6 코드 도구 0.2-20
색 공간 2.1-1 코먼마크 1.9.5 컴파일러 4.4.2
config 0.3.2 갈등을 느끼다 1.2.0 cpp11 0.5.2
크레용 1.5.3 credentials 2.0.2 curl 6.4.0
데이터 테이블(data.table) 1.17.0 데이터세트 4.4.2 DBI 1.2.3
dbplyr 2.5.0 설명 1.4.3 개발자 도구 2.4.5
다이어그램 1.6.5 디포브젝트 0.3.5 소화하다 0.6.37
아래로 비추는 조명 0.4.4 dplyr (데이터 조작을 위한 R 패키지) 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-16 줄임표 0.3.2 평가하다 1.0.3
팬시 1.0.6 색상 2.1.2 패스트맵 1.2.0
폰트어썸 (fontawesome) 0.5.3 포캣츠 1.0.0 포이치 (foreach) 1.5.2
외국의 0.8-86 구축하다 0.2.0 fs 1.6.5
미래 1.34.0 퓨처.어플라이 1.11.3 가글하다 1.5.2
일반 의약품 0.1.4 거트 2.1.4 ggplot2 3.5.1
gh 1.4.1 git2r (Git 관련 소프트웨어 패키지) 0.35.0 gitcreds 0.1.2
glmnet (통계 및 기계 학습 소프트웨어 패키지) 4.1-8 글로벌 0.18.0 접착제 1.8.0
구글 드라이브 2.1.1 구글시트4 1.1.1 고워 (Gower) 1.0.2
그래픽스 4.4.2 grDevices 4.4.2 그리드 4.4.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gt 0.11.1
지테이블 0.3.6 안전모 1.4.1 안식처 2.5.4
더 높다 0.11 에이치엠에스 (HMS) 1.1.3 HTML 도구 0.5.8.1
HTML 위젯 1.6.4 httpuv 1.6.15 httr 1.4.7
httr2 1.1.1 아이디 1.0.1 이것 0.3.1
아이프레드 0.9-15 아이소밴드 0.2.7 이터레이터 (반복자) 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.9.1 쥬시쥬스 0.1.0
KernSmooth 2.23-22 크니터 1.50 라벨링 0.4.3
나중에 1.4.1 격자 0.22-5 용암 1.8.1
생명주기 1.0.4 listenv (리슨브) 0.9.1 루브리데이트 1.9.4
magrittr 2.0.3 마크다운 1.13 질량 7.3-60.0.1
매트릭스 1.6-5 메모하다 2.0.1 메서드 4.4.2
mgcv 1.9-1 mime 0.13 미니 사용자 인터페이스 (Mini UI) 0.1.1.1
mlflow 2.20.4 ModelMetrics 1.2.2.2 모델러 0.1.11
먼셀 (Munsell) 0.5.1 nlme 3.1-164 엔넷 7.3-19
numDeriv (넘데리브) 2016년 8월부터 1월 1일까지 오픈SSL (OpenSSL은 암호화 라이브러리입니다) 2.3.3 평행 4.4.2
평행하게 1.42.0 기둥 1.11.0 pkgbuild(팩키지 빌드) 1.4.6
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.1.1 pkgload 1.4.0
플로거 0.2.0 plyr (플레이어) 1.8.9 칭찬 1.0.0
프리티유닛 1.2.0 pROC 패키지 1.18.5 프로세스엑스 3.8.6
프로드림 (prodlim) 2024.06.25 profvis 0.4.0 발전 1.2.3
프로그레스알 0.15.1 약속들 1.3.2 프로토 1.0.0
프록시 0.4-27 Ps 1.9.0 고양이의 그르렁거림 1.0.4
R6 2.6.1 라그 1.3.3 랜덤 포레스트 (randomForest) 4.7-1.2
rappdirs (랩디르) 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.14 RcppEigen 0.3.4.0.2 반응 가능 0.4.4
리액트R 0.6.1 리더(Reader) 2.1.5 readxl (엑셀 파일 읽기 기능) 1.4.5
레시피 1.2.0 재대결 2.0.0 리매치2 2.1.2
리모컨/원격 2.5.0 레프렉스(문제의 재현 가능한 예시) 2.1.1 reshape2 1.4.4
rlang 1.1.6 r마크다운 2.29 RODBC 1.3-26
roxygen2 7.3.2 rpart (의사결정트리 구축을 위한 R 패키지) 4.1.23 rprojroot 2.0.4
Rserve (R서브) 1.8-15 RSQLite 2.3.9 rstudioapi 0.17.1
알버전즈 2.1.2 rvest (웹 스크래핑을 위한 R 패키지) 1.0.4 sass 0.4.9
저울 1.3.0 선택기 0.4-2 세션정보 1.2.3
형태 1.4.6.1 반짝이는 1.10.0 소스툴스 (sourcetools) 0.1.7-1
sparklyr 1.9.1 SparkR 4.0.0 스파스벡터스 0.3.1
공간적 7.3-17 스플라인 4.4.2 sqldf (SQL 데이터프레임 패키지) 0.4–11
스퀘어엠 2021년 1월 통계 4.4.2 통계4 4.4.2
문자열 처리 소프트웨어 "stringi" 1.8.7 stringr 1.5.1 생존 3.5-8
자신만만한 태도 5.17.14.1 시스템 3.4.3 시스템 글꼴 1.2.1
티클티케이 (tcltk) 4.4.2 testthat (테스트댓) 3.2.3 텍스트 형태화 1.0.0
tibble (티블) 3.3.0 tidyr 1.3.1 tidyselect (티디셀렉트) 1.2.1
tidyverse (타이디버스) 2.0.0 시간 변경 0.3.0 시간과 날짜 4041.110
tinytex 0.56 도구들 4.4.2 tzdb 0.5.0
URL체커 1.0.1 사용해보세요 3.1.0 utf8 1.2.6
유틸리티 4.4.2 UUID (범용 고유 식별자) 1.2-1 V8 6.0.2
vctrs 0.6.5 비리디스라이트 0.4.2 부르릉 1.6.5
waldo 0.6.1 수염 0.4.1 위드알 3.0.2
xfun 0.51 xml2 1.3.8 엑스오픈 1.0.1
엑스테이블 1.8-4 YAML (야믈) 2.3.10 지얼럿 0.1.0
지퍼 2.3.2

설치된 Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.13 클러스터 버전)

그룹 아이디 아티팩트 ID 버전
antlr (구문 분석 도구) antlr (구문 분석 도구) 2.7.7
com.amazonaws 아마존 키네시스 클라이언트 (amazon-kinesis-client) 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling (AWS 자바 SDK 자동 확장) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront (AWS Java SDK 클라우드프론트) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm (AWS 자바 SDK 클라우드HSM) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch (AWS Java SDK 클라우드서치) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy (AWS Java SDK 코드디플로이) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity (AWS 자바 SDK - Cognito 아이덴티티) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.638
com.amazonaws AWS Java SDK 구성 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-core (AWS 자바 SDK 코어) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline (데이터 파이프라인을 위한 AWS Java SDK) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect (AWS Java SDK 다이렉트커넥트) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs (AWS Java 소프트웨어 개발 키트 - ECS) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-efs (AWS와 EFS 관련 소프트웨어 개발 키트) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache (AWS Java SDK 엘라스티캐시) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk (AWS용 Java SDK - Elastic Beanstalk) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing (AWS Java SDK - 엘라스틱로드밸런싱) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS Java SDK 엘라스틱 트랜스코더) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-emr (아우스-자바-sdk-emr) 1.12.638
com.amazonaws AWS 자바 SDK 글래시어 (aws-java-sdk-glacier) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glue (AWS 자바 SDK 글루) 1.12.638
com.amazonaws AWS 자바 SDK IAM 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport (AWS Java SDK 내보내기 기능) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kms (AWS 자바 SDK KMS) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-logs (AWS 자바 SDK 로그) 1.12.638
com.amazonaws AWS-Java-SDK-머신러닝 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-rds (AWS Java 개발자용 SDK - RDS) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift (AWS 자바 SDK 레드시프트) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.638
com.amazonaws AWS Java SDK SNS (AWS의 자바 개발자 키트 - SNS) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs (AWS Java SDK의 SQS 모듈) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm (AWS Java SDK의 SSM 모듈) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway (AWS Java SDK 스토리지 게이트웨이) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.638
com.amazonaws AWS-Java-SDK-지원 1.12.638
com.amazonaws AWS Java SDK SWF 라이브러리 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces (AWS Java SDK 작업 공간) 1.12.638
com.amazonaws jmespath-java 1.12.638
com.clearspring.analytics 스트림 2.9.8
com.databricks Rserve (R서브) 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java (데이터브릭스 SDK 자바) 0.27.0
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.13 0.4.15-11
com.esotericsoftware kryo-shaded (크리오 쉐이디드) 4.0.3
com.esotericsoftware 민로그 1.3.0
com.fasterxml 동급생 1.5.1
com.fasterxml.jackson.core 잭슨 애노테이션즈 2.18.2
com.fasterxml.jackson.core 잭슨-코어 2.18.2
com.fasterxml.jackson.core 잭슨 데이터바인드 (jackson-databind) 2.18.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor (잭슨 데이터 포맷 CBOR) 2.18.2
com.fasterxml.jackson.dataformat 잭슨-데이터포맷-야믈 (jackson-dataformat-yaml) 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype 잭슨 데이터타입 조다 (jackson-datatype-joda) 2.18.2
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팁 (조언)

지원 종료(EoS)에 도달한 Databricks Runtime 버전에 대한 릴리스 정보를 확인하려면 지원 종료 Databricks Runtime 릴리스 정보를 참조하세요. EoS Databricks Runtime 버전은 폐기되었으며 업데이트되지 않을 수 있습니다.

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