참고
이 Databricks Runtime 버전에 대한 지원이 종료되었습니다. 지원 종료 날짜는 지원 종료 기록을 참조하세요. 지원되는 모든 Databricks Runtime 버전은 Databricks Runtime 릴리스 정보 버전 및 호환성을 참조하세요.
다음 릴리스 정보는 Apache Spark 3.3.1에서 제공하는 Databricks Runtime 12.1에 대한 정보를 제공합니다.
Databricks는 2023년 1월에 이 버전을 릴리스했습니다.
새로운 기능 및 향상 기능
- 프로토콜 관리에 지원되는 Delta Lake 테이블 기능
- 업데이트에 대한 예측 I/O는 공개 미리 보기로 제공됩니다.
- 이제 카탈로그 탐색기를 모든 가상 사용자가 사용할 수 있습니다.
- 단일 스트리밍 쿼리에서 여러 상태 저장 연산자 지원
- 프로토콜 버퍼에 대한 지원은 공개 미리 보기로 제공됩니다.
- Confluent 스키마 레지스트리 인증 지원
- Delta Sharing을 통한 테이블 기록 공유 지원
- 델타 공유 공유를 사용한 스트리밍 지원
- 이제 카탈로그의 델타 공유 테이블에 대해 타임스탬프를 사용하는 테이블 버전이 지원됩니다.
- 소스와 일치하지 않는 경우에 대한 MERGE INTO 지원
- CONVERT TO DELTA 대한 최적화된 통계 수집
- 테이블 드로핑 해제에 대한 Unity 카탈로그 지원
프로토콜 관리에 지원되는 Delta Lake 테이블 기능
Azure Databricks는 지정된 테이블에서 지원하는 기능을 지정하는 세분화된 플래그를 도입하는 Delta Lake 테이블 기능에 대한 지원을 도입했습니다. Delta Lake 기능 호환성 및 프로토콜을 참조하세요.
업데이트에 대한 예측 I/O는 공개 미리 보기로 제공됩니다.
이제 예측 I/O가 DELETE, MERGE, UPDATE 작업을 가속화하며, 이는 Photon 사용 컴퓨팅에서 삭제 벡터가 활성화된 델타 테이블에 대한 것입니다.
예측 I/O란?을 참조하세요.
이제 카탈로그 탐색기를 모든 가상 사용자가 사용할 수 있습니다.
이제 Databricks Runtime 7.3 LTS 이상을 사용할 때 모든 Azure Databricks 가상 사용자가 카탈로그 탐색기를 사용할 수 있습니다.
단일 스트리밍 쿼리에서 여러 상태 저장 연산자 지원
이제 사용자는 스트리밍 쿼리에서 상태 저장 연산자를 추가 모드로 연결할 수 있습니다. 모든 연산자가 완전히 지원되는 것은 아닙니다. 스트림-스트림 시간 간격 조인은 다른 상태 저장 연산자를 연결할 수 없으며 flatMapGroupsWithState도 연결할 수 없습니다.
프로토콜 버퍼에 대한 지원은 공개 미리 보기로 제공됩니다.
from_protobuf 및 to_protobuf 함수를 사용하여 이진 형식과 구조체 형식 간에 데이터를 교환할 수 있습니다.
읽기 및 쓰기 프로토콜 버퍼를 참조하세요.
Confluent 스키마 레지스트리 인증 지원
Confluent 스키마 레지스트리와 Azure Databricks 통합은 이제 인증을 사용하여 외부 스키마 레지스트리 주소를 지원합니다. 이 기능은 from_avro, to_avro, from_protobuf, to_protobuf 함수에 사용할 수 있습니다. Protobuf 또는 Avro를 참조하세요.
델타 공유 공유를 사용하여 테이블 기록 공유 지원
이제 델타 공유를 사용하여 전체 기록으로 테이블을 공유할 수 있으므로 받는 사람이 Spark 구조적 스트리밍을 사용하여 시간 이동 쿼리를 수행하고 테이블을 쿼리할 수 있습니다.
WITH HISTORY가 CHANGE DATA FEED 대신 권장되지만, 후자는 계속 지원됩니다.
ALTER SHARE 및 에서 공유에 테이블을 추가하는 방법을 참조하세요.
델타 공유 공유를 사용한 스트리밍 지원
이제 Spark 구조적 스트리밍은 deltasharing을 사용하여 공유된 원본 델타 공유 테이블의 형식 WITH HISTORY으로 작동합니다.
이제 카탈로그의 델타 공유 테이블에 대해 타임스탬프를 사용하는 테이블 버전이 지원됩니다.
이제 SQL 구문 TIMESTAMP AS OF을(를) 문장 SELECT에서 사용하여 카탈로그에 탑재된 Delta Sharing 테이블의 버전을 지정할 수 있습니다. 를 사용하여 WITH HISTORY테이블을 공유해야 합니다.
WHEN NOT MATCHED BY SOURCE에 대한 MERGE INTO 지원
WHEN NOT MATCHED BY SOURCE 절을 MERGE INTO에 추가하여 병합 조건에 기초해 원본 테이블과 일치하지 않는 선택된 테이블의 행을 업데이트하거나 삭제할 수 있습니다. 새 절은 SQL, Python, Scala, Java에서 사용할 수 있습니다.
MERGE INTO참조하세요.
최적화된 CONVERT TO DELTA 통계 수집
이제 작업에 대한 CONVERT TO DELTA 통계 수집이 훨씬 빨라집니다. 이렇게 하면 효율성을 위해 사용할 NO STATISTICS 수 있는 워크로드 수가 줄어듭니다.
테이블 드로핑 해제에 대한 Unity 카탈로그 지원
이 기능은 처음에 공개 미리 보기로 릴리스되었습니다. 2023년 10월 25일 현재 GA입니다.
이제 삭제 후 7일 이내에 기존 스키마에서 삭제된 관리 테이블 또는 외부 테이블을 삭제할 수 있습니다. UNDROP 및 SHOW TABLES DROPPED참조하세요.
라이브러리 업그레이드
- 업그레이드된 Python 라이브러리:
- filelock 3.8.0에서 3.8.2로
- platformdirs 2.5.4에서 2.6.0으로
- setuptools 58.0.4에서 61.2.0으로
- 업그레이드된 R 라이브러리:
- 업그레이드된 Java 라이브러리
- io.delta.delta-sharing-spark_2.12 0.5.2에서 0.6.2로
- org.apache.hive.hive-storage-api 2.7.2에서 2.8.1로
- org.apache.parquet.parquet-column을 1.12.3-databricks-0001에서 1.12.3-databricks-0002로
- org.apache.parquet.parquet-common을 1.12.3-databricks-0001에서 1.12.3-databricks-0002로
- org.apache.parquet.parquet-encoding을 1.12.3-databricks-0001에서 1.12.3-databricks-0002로
- org.apache.parquet.parquet-format-structures를 1.12.3-databricks-0001에서 1.12.3-databricks-0002로 변경합니다.
- org.apache.parquet.parquet-hadoop을 1.12.3-databricks-0001에서 1.12.3-databricks-0002로
- org.apache.parquet.parquet-jackson을 1.12.3-databricks-0001에서 1.12.3-databricks-0002로 업데이트합니다.
- org.tukaani.xz를 1.8에서 1.9로
Apache Spark
Databricks Runtime 12.1에는 Apache Spark 3.3.1이 포함됩니다. 이 릴리스에는 Databricks Runtime 12.0(EoS)에 포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항뿐만 아니라 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.
- [SPARK-41405] [SC-119769][12.1.0] Revert “[SC-119411][sql] 열 확인 논리를 중앙화” 및 “[SC-117170][spark-41338][SQL] 외부 참조 및 일반 열을 동일한 분석기 배치 내에서 해결”
- [SPARK-41405] [SC-119411][sql] 열 확인 논리 중앙화
- [SPARK-41859] [SC-119514][sql] CreateHiveTableAsSelectCommand가 덮어쓰기 플래그를 올바르게 설정해야 합니다.
- [SPARK-41659] [SC-119526][connect][12.X] pyspark.sql.connect.readwriter에서 doctests를 활성화
- [SPARK-41858] [SC-119427][sql] 기본값 기능으로 인한 ORC 판독기 성능 회귀 수정
- [SPARK-41807] [SC-119399][core] 존재하지 않는 오류 클래스 제거: UNSUPPORTED_FEATURE.DISTRIBUTE_BY
- [SPARK-41578] [12.x][sc-119273][SQL] _LEGACY_ERROR_TEMP_2141에 이름 할당
- [SPARK-41571] [SC-119362][sql] _LEGACY_ERROR_TEMP_2310에 이름 할당
- [SPARK-41810] [SC-119373][connect] SparkSession.createDataFrame의 사전 목록에서 이름을 유추합니다.
- [SPARK-40993] [SC-119504][spark-41705][CONNECT][12.x] Spark Connect 설명서 및 스크립트를 개발/Python 설명서로 이동
- [SPARK-41534] [SC-119456][connect][SQL][12.x] Spark Connect에 대한 초기 클라이언트 모듈 설정
- [SPARK-41365] [SC-118498][ui][3.3] 단계 UI 페이지가 특정 원사 환경에서 프록시에 대해 로드되지 않음
-
[SPARK-41481] [SC-118150][core][SQL]
INVALID_TYPED_LITERAL대신_LEGACY_ERROR_TEMP_0020다시 사용 - [SPARK-41049] [SC-119305][sql] 상태 저장 식 처리를 재검토합니다.
-
[SPARK-41726] [SC-119248][sql]
OptimizedCreateHiveTableAsSelectCommand제거 -
[SPARK-41271] [SC-118648][sc-118348][SQL]
sql()매개 변수가 있는 SQL 쿼리 지원 -
[SPARK-41066] [SC-119344][connect][PYTHON]
DataFrame.sampleBy및DataFrame.stat.sampleBy구현 - [SPARK-41407] [SC-119402][sc-119012][SQL][모든 테스트] WriteFiles에 v1 쓰기 끌어오기
-
[SPARK-41565] [SC-118868][sql] 오류 클래스를 추가합니다
UNRESOLVED_ROUTINE - [SPARK-41668] [SC-118925][sql] DECODE 함수는 NULL을 전달하면 잘못된 결과를 반환합니다.
- [SPARK-41554] [SC-119274] 크기가 m씩 감소할 때 소수 자릿수 변경 수정...
-
[SPARK-41065] [SC-119324][connect][PYTHON]
DataFrame.freqItems및DataFrame.stat.freqItems구현하기 - [SPARK-41742] [SC-119404][spark-41745][CONNECT][12.x] 문서 테스트를 재활성화하고 누락된 열 별칭을 count()에 추가
-
[SPARK-41069] [SC-119310][connect][PYTHON]
DataFrame.approxQuantile및DataFrame.stat.approxQuantile구현 -
[SPARK-41809] [SC-119367][connect][PYTHON] 함수
from_json가 DataType 스키마를 지원하도록 합니다. -
[SPARK-41804] [SC-119382][sql] UDT 배열에 대해
InterpretedUnsafeProjection올바른 요소 크기 선택 - [SPARK-41786] [SC-119308][connect][PYTHON] 중복 제거 도우미 함수
-
[SPARK-41745] [SC-119378][spark-41789][12.X] 행의
createDataFrame지원 목록 만들기 - [SPARK-41344] [SC-119217][sql] SupportsCatalogOptions 카탈로그에서 테이블을 찾을 수 없는 경우 오류를 더 명확하게 만듭니다.
-
[SPARK-41803] [SC-119380][connect][PYTHON] 누락 함수
log(arg1, arg2)추가 - [SPARK-41808] [SC-119356][connect][PYTHON] JSON 함수 지원 옵션 만들기
-
[SPARK-41779] [SC-119275][spark-41771][CONNECT][python]
__getitem__가 필터와 선택을 지원하도록 구현하기 - [SPARK-41783] [SC-119288][spark-41770][CONNECT][python] 열 연산에 None 지원 추가
- [SPARK-41440] [SC-119279][connect][PYTHON] 일반 샘플에 대한 캐시 연산자를 피합니다.
-
[SPARK-41785] [SC-119290][connect][PYTHON]
GroupedData.mean구현 사항 - [SPARK-41629] [SC-119276][connect] 관계 및 식의 프로토콜 확장 지원
-
[SPARK-41417] [SC-118000][core][SQL]
_LEGACY_ERROR_TEMP_0019이름을INVALID_TYPED_LITERAL로 변경. - [SPARK-41533] [SC-119342][connect][12.X] Spark Connect Server/Client에 대한 적절한 오류 처리
- [SPARK-41292] [SC-119357][connect][12.X] pyspark.sql.window 네임스페이스의 지원 창
- [SPARK-41493] [SC-119339][connect][PYTHON] csv 함수 지원 옵션 만들기
- [SPARK-39591] [SC-118675][ss] 비동기 진행률 추적
-
[SPARK-41767] [SC-119337][connect][PYTHON][12.x]
Column.{withField, dropFields}구현 - [SPARK-41068] [SC-119268][connect][PYTHON] 구현
- [SPARK-41655] [SC-119323][connect][12.X] pyspark.sql.connect.column에서 doctests(문서 테스트)를 사용 가능하게 함
- [SPARK-41738] [SC-119170][connect] SparkSession 캐시에서 ClientId 혼합
-
[SPARK-41354] [SC-119194][connect] proto에
RepartitionByExpression추가 -
[SPARK-41784] [SC-119289][connect][PYTHON] 열에 누락된
__rmod__추가 - [SPARK-41778] [SC-119262][sql] ArrayAggregate에 별칭 "reduce" 추가
-
[SPARK-41067] [SC-119171][connect][PYTHON]
DataFrame.stat.cov구현 시작 - [SPARK-41764] [SC-119216][connect][PYTHON] 내부 문자열 op 이름을 FunctionRegistry와 일치하게 만듭니다.
- [SPARK-41734] [SC-119160][연결] 카탈로그에 대한 부모 메시지 추가
- [SPARK-41742] [SC-119263] df.groupBy().agg({"*":"count"}) 기능 지원
- ko-KR: [SPARK-41761] [SC-119213][connect][PYTHON] 산술 연산 수정하기:
__neg__,__pow__,__rpow__ -
[SPARK-41062] [SC-118182][sql]
UNSUPPORTED_CORRELATED_REFERENCE을(를)CORRELATED_REFERENCE(으)로 이름 변경 -
[SPARK-41751] [SC-119211][connect][PYTHON]
Column.{isNull, isNotNull, eqNullSafe}수정 -
[SPARK-41728] [SC-119164][connect][PYTHON][12.x]
unwrap_udt함수 구현 -
[SPARK-41333] [SC-119195][spark-41737] 구현
GroupedData.{min, max, avg, sum} -
[SPARK-41751] [SC-119206][connect][PYTHON] 수정
Column.{bitwiseAND, bitwiseOR, bitwiseXOR} - [SPARK-41631] [SC-101081][sql] Aggregate에서 암시적 횡적 열 별칭 확인 지원
- [SPARK-41529] [SC-119207][connect][12.X] SparkSession.stop 구현
-
[SPARK-41729] [SC-119205][core][SQL][12.x]
_LEGACY_ERROR_TEMP_0011를UNSUPPORTED_FEATURE.COMBINATION_QUERY_RESULT_CLAUSES로 변경 - [SPARK-41717] [SC-119078][connect][12.X] LogicalPlan에서 print 및 repr_html 중복 제거
-
[SPARK-41740] [SC-119169][connect][PYTHON] 구현 완료
Column.name - [SPARK-41733] [SC-119163][sql][SS] ResolveWindowTime 규칙에 대한 트리 패턴 기반 정리 적용
- [SPARK-41732] [SC-119157][sql][SS] SessionWindowing 규칙에 트리 패턴 기반 정리 적용
- [SPARK-41498] [SC-119018] Union을 통해 메타데이터 전파
- [SPARK-41731] [SC-119166][connect][PYTHON][12.x] 열 접근자 구현
-
[SPARK-41736] [SC-119161][connect][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_typesArrayType지원해야 합니다. -
[SPARK-41473] [SC-119092][connect][PYTHON]
format_number함수 구현 - [SPARK-41707] [SC-119141][connect][12.X] Spark Connect에서 카탈로그 API 구현
-
[SPARK-41710] [SC-119062][connect][PYTHON] 구현
Column.between - [SPARK-41235] [SC-119088][sql][PYTHON]고차 함수: array_compact 구현
-
[SPARK-41518] [SC-118453][sql] 오류 클래스에 이름 지정하기
_LEGACY_ERROR_TEMP_2422 -
[SPARK-41723] [SC-119091][connect][PYTHON]
sequence함수 구현 - [SPARK-41703] [SC-119060][connect][PYTHON] NullType 및 typed_null을 리터럴에 결합
- [SPARK-41722] [SC-119090][connect][PYTHON] 누락된 시간 창 함수 3개 구현
- [SPARK-41503] [SC-119043][connect][PYTHON] 파티션 변환 함수 구현
- [SPARK-41413] [SC-118968][sql] 파티션 키가 일치하지 않지만 조인 식이 호환되는 경우 스토리지-파티셔닝된 조인에서 셔플 방지
-
[SPARK-41700] [SC-119046][connect][PYTHON] 을 제거
FunctionBuilder -
[SPARK-41706] [SC-119094][connect][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_typesMapType지원해야 합니다. - [SPARK-41702] [SC-119049][connect][PYTHON] 유효하지 않은 열 작업 추가
- [SPARK-41660] [SC-118866][sql] 사용되는 경우에만 메타데이터 열을 전파
- [SPARK-41637] [SC-119003][sql] ORDER BY ALL
- [SPARK-41513] [SC-118945][sql] 각 매퍼의 행 개수 메트릭을 수집할 누적기를 구현하기
- [SPARK-41647] [SC-119064][connect][12.X] pyspark.sql.connect.functions의 문서 문자열 중복 제거
-
[SPARK-41701] [SC-119048][connect][PYTHON] 열 작업을 지원하도록 만들기
decimal -
[SPARK-41383] [SC-119015][spark-41692][SPARK-41693]
rollup,cube및pivot구현 - [SPARK-41635] [SC-118944][sql] GROUP BY ALL
- [SPARK-41645] [SC-119057][connect][12.X] pyspark.sql.connect.dataframe에서 문서 문자열 중복 제거
- [SPARK-41688] [SC-118951][connect][PYTHON] 식을 expressions.py로 이동
- [SPARK-41687] [SC-118949][connect] pyspark.sql.connect.group의 docstring 중복 제거
- [SPARK-41649] [SC-118950][connect] pyspark.sql.connect.window의 도큐먼트 문자열 중복 제거
- [SPARK-41681] [SC-118939][connect] GroupedData를 group.py로 분리하기
-
[SPARK-41292] [SC-119038][spark-41640][SPARK-41641][connect][PYTHON][12.x]
Window함수 구현 -
[SPARK-41675] [SC-119031][sc-118934][CONNECT][python][12.X] 열 연산 지원 추가
datetime - [SPARK-41672] [SC-118929][connect][PYTHON] 사용되지 않는 함수 사용
-
[SPARK-41673] [SC-118932][connect][PYTHON]
Column.astype구현 -
[SPARK-41364] [SC-118865][connect][PYTHON]
broadcast함수 구현 - [SPARK-41648] [SC-118914][connect][12.X] pyspark.sql.connect.readwriter에서 문서 문자열 중복 제거
- [SPARK-41646] [SC-118915][connect][12.X] pyspark.sql.connect.session의 문서 문자열 중복 제거
- [SPARK-41643] [SC-118862][connect][12.X] pyspark.sql.connect.column의 문서 문자열 중복 제거
- [SPARK-41663] [SC-118936][connect][PYTHON][12.x] 나머지 람다 함수 구현
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[SPARK-41464] [SC-118861][connect][PYTHON]를 구현
DataFrame.to -
[SPARK-41434] [SC-118857][connect][PYTHON] 초기
LambdaFunction구현 - [SPARK-41539] [SC-118802][sql] LogicalRDD에 대한 논리 계획(Logical Plan)의 출력에 통계 및 제약 조건을 다시 매핑하기.
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_LEGACY_ERROR_TEMP_1043의 이름을WRONG_NUM_ARGS.WITHOUT_SUGGESTION으로 변경합니다. -
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DataFrame.colRegex - [SPARK-41437] [SC-117601][sql] v1 쓰기 대체를 위해 입력 쿼리를 두 번 최적화하지 마세요.
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[SPARK-41495] [SC-118125][connect][PYTHON]
collection함수 구현: P~Z - [SPARK-41478] [SC-118167][sql] 오류 클래스에 이름 할당 _LEGACY_ERROR_TEMP_1234
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[SPARK-41406] [SC-118161][sql] 오류 메시지를
NUM_COLUMNS_MISMATCH위해 리팩터링하여 더 일반화되도록 합니다. -
[SPARK-41404] [SC-118016][sql]
ColumnVectorUtils#toBatch리팩터링하여ColumnarBatchSuite#testRandomRows테스트에 더 원시적인 dataType을 만듭니다. - [SPARK-41468] [SC-118044][sql] EquivalentExpressions에서 PlanExpression 처리 수정
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InterpretedMutableProjectionsetDecimal사용하여 안전하지 않은 행의 10진수에 null 값을 설정해야 합니다. - [SPARK-41376] [SC-117840][core][3.3] 실행기 시작 시 Netty preferDirectBufs 확인 논리 수정
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collection함수 구현: E~M -
[SPARK-41389] [SC-117426][core][SQL]
WRONG_NUM_ARGS대신_LEGACY_ERROR_TEMP_1044다시 사용 - [SPARK-41462] [SC-117920][sql] 날짜 및 타임스탬프 유형을 TimestampNTZ로 변환할 수 있습니다.
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Column.cast -
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to_char형식이 null인 경우 null을 반환해야 합니다. - [SPARK-41444] [SC-117796][connect] read.json() 지원
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count_distinct및sum_distinct함수 구현 - [SPARK-41433] [SC-117596][connect] 최대 화살표 배치 크기 구성 가능
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product함수 구현 -
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UNSUPPORTED_DATATYPE를_LEGACY_ERROR_TEMP_0030에 재사용하기 -
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_LEGACY_ERROR_TEMP_0055이름을UNCLOSED_BRACKETED_COMMENT로 변경
유지 관리 업데이트
Databricks Runtime 12.1 유지 관리 업데이트를 참조 하세요.
시스템 환경
- 운영 체제: Ubuntu 20.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.64.0.19-CA-linux64
- Scala: 2.12.14
- Python: 3.9.5
- R: 4.2.2
- 델타 레이크: 2.2.0
설치된 Python 라이브러리
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings (아르곤2-CFFI 바인딩) | 21.2.0 | 에이에스티토큰 | 2.0.5 |
| 속성들 | 21.4.0 | 백콜 (콜백) | 0.2.0 | backports.entry-points-selectable | 1.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.11.1 | 검정색 | 22.3.0 | 표백제 | 4.1.0 |
| boto3 | 1.21.32 | 보토코어 | 1.24.32 | 서티피 | 2021.10.8 |
| cffi | 1.15.0 | 챠데트 | 4.0.0 | 문자셋 정규화기 | 2.0.4 |
| 클릭 | 8.0.4 | 암호화 | 3.4.8 | 사이클러 | 0.11.0 |
| 사이톤 (Cython) | 0.29.28 | dbus-python | 1.2.16 | debugpy | 1.5.1 |
| 데코레이터 | 5.1.1 | defusedxml (디퓨즈드 XML) | 0.7.1 | distlib (디스트립 라이브러리) | 0.3.6 |
| docstring을 Markdown으로 변환하기 | 0.11 | 진입점 | 0.4 | 실행 중 | 0.8.3 |
| 특징 개요 | 1.0.0 | fastjsonschema (파스트제이슨스키마) | 2.16.2 | 파일 잠금 | 3.8.2 |
| 폰트툴즈 (fonttools) | 4.25.0 | 아이드나 | 3.3 | ipykernel | 6.15.3 |
| ipython | 8.5.0 | ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) | 0.2.0 | ipywidgets (아이파이위젯) | 7.7.2 |
| Jedi | 0.18.1 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib (잡리브) | 1.1.0 | JSON 스키마 | 4.4.0 | 주피터-클라이언트 (jupyter-client) | 6.1.12 |
| 주피터 코어 (jupyter_core) | 4.11.2 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 | 주피터랩 위젯 | 1.0.0 |
| 키위솔버 (kiwisolver) | 1.3.2 | MarkupSafe (마크업세이프) | 2.0.1 | matplotlib (매트플롯립) | 3.5.1 |
| matplotlib-inline (매트플롯립-인라인) | 0.1.2 | 맥케이브 | 0.7.0 | 미스튠 (Mistune) | 0.8.4 |
| mypy-extensions (마이파이-익스텐션) | 0.4.3 | nb클라이언트 | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
| nbformat | 5.3.0 | nest-asyncio (파이썬 비동기 I/O 라이브러리) | 1.5.5 | nodeenv | 1.7.0 |
| 노트북 | 6.4.8 | numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) | 1.21.5 | 패키징 | 21.3 |
| 팬더 | 1.4.2 | pandocfilters | 1.5.0 | 파르소 | 0.8.3 |
| 패스스펙 (pathspec) | 0.9.0 | 희생양 | 0.5.2 | pexpect (피엑스펙트) | 4.8.0 |
| 픽클쉐어 | 0.7.5 | 베개 | 9.0.1 | 파이썬 패키지 설치 도구 pip | 21.2.4 |
| 플랫폼 디렉토리 | 2.6.0 | plotly (데이터 시각화 라이브러리) | 5.6.0 | 플러기 | 1.0.0 |
| prometheus-client | 0.13.1 | 프로프트-툴킷 | 3.0.20 | 프로토콜 버퍼 (Protocol Buffers) | 3.19.4 |
| psutil (시스템 및 프로세스 유틸리티용 Python 라이브러리) | 5.8.0 | psycopg2 | 2.9.3 | PtyProcess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | pyarrow | 7.0.0 | pycparser | 2.21 |
| pyflakes (파이플레이크스) | 2.5.0 | 파이그먼츠 | 2.11.2 | PyGObject | 3.36.0 |
| 파이썬 ODBC 라이브러리 pyodbc | 4.0.32 | pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) | 3.0.4 | 피라이트(Pyright) | 1.1.283 |
| pyrsistent | 0.18.0 | python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) | 2.8.2 | 파이썬-LSP-JSON-RPC | 1.0.0 |
| python-lsp-server (파이썬 LSP 서버) | 1.6.0 | pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) | 2021.3 | pyzmq | 22.3.0 |
| 요청들 | 2.27.1 | requests-unixsocket (요청-유닉스소켓) | 0.2.0 | 밧줄 | 0.22.0 |
| s3transfer | 0.5.0 | scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) | 1.0.2 | scipy (사이파이) | 1.7.3 |
| 바다에서 태어난 | 0.11.2 | Send2Trash | 1.8.0 | setuptools (셋업툴즈) | 61.2.0 |
| 6 | 1.16.0 | 수프 체 | 2.3.1 | ssh-import-id 명령어 | 5.10 |
| 스택 데이터 | 0.2.0 | statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) | 0.13.2 | 끈기 | 8.0.1 |
| 완료 | 0.13.1 | 테스트 경로 | 0.5.0 | threadpoolctl | 2.2.0 |
| 토큰화-RT | 4.2.1 | tomli | 1.2.2 | 토네이도 | 6.1 |
| 트레잇렛츠 | 5.1.1 | 타이핑_익스텐션 | 4.1.1 | ujson (파이썬에서 JSON 직렬화를 위한 라이브러리) | 5.1.0 |
| 자동업데이트 | 0.1 | urllib3 | 1.26.9 | virtualenv | 20.8.0 |
| wcwidth(문자의 너비를 계산하는 함수) | 0.2.5 | 웹 인코딩 | 0.5.1 | 왓더패치 | 1.0.3 |
| 바퀴 | 0.37.0 | widgetsnbextension (위젯 확장 프로그램) | 3.6.1 | yapf | 0.31.0 |
설치된 R 라이브러리
R 라이브러리는 Microsoft CRAN 스냅샷(2022-11-11)에서 설치됩니다.
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| 화살표 | 10.0.0 | askpass (비밀번호 입력 요청) | 1.1 | 엔코딩된 기술 자료의 맥락에서, 이는 프로그램 함수명이기 때문에 한국어로 번역하지 않습니다. "assertthat"는 그대로 두거나 필요하면 관련 문맥으로 간단히 설명할 수 있습니다. | 0.2.1 |
| 백포트 | 1.4.1 | 기초 | 4.2.2 | base64enc | 0.1-3 |
| 비트 | 4.0.4 | 64비트 | 4.0.5 | 덩어리 | 1.2.3 |
| 부츠 | 1.3-28 | 양조하다 | 1.0-8 | 활기 | 1.1.3 |
| 빗자루 | 1.0.1 | bslib | 0.4.1 | 캐시미어 | 1.0.6 |
| 콜러 | 3.7.3 | 캐럿 | 6.0-93 | 셀레인저 | 1.1.0 |
| 크론 | 2.3-58 | 수업 | 7.3-20 | 커맨드 라인 인터페이스 (CLI) | 3.4.1 |
| 클리퍼 | 0.8.0 | 시계 | 0.6.1 | 클러스터 | 2.1.4 |
| 코드 도구 | 0.2-18 | 색 공간 | 2.0-3 | 코먼마크 | 1.8.1 |
| 컴파일러 | 4.2.2 | 설정 | 0.3.1 | cpp11 | 0.4.3 |
| 크레용 | 1.5.2 | 자격증명서 | 1.3.2 | 컬 | 4.3.3 |
| data.table (데이터 테이블) | 1.14.4 | 데이터 세트 | 4.2.2 | DBI | 1.1.3 |
| dbplyr | 2.2.1 | 설명 | 1.4.2 | 개발자 도구 | 2.4.5 |
| 디포브젝트 | 0.3.5 | 요약 | 0.6.30 | 하향 조명 | 0.4.2 |
| dplyr (데이터 조작을 위한 R 패키지) | 1.0.10 | dtplyr | 1.2.2 | e1071 | 1.7-12 |
| 줄임표 | 0.3.2 | 평가하다 | 0.18 | 팬시 | 1.0.3 |
| 색상 | 2.1.1 | 빠른 맵 | 1.1.0 | 폰트어썸 (fontawesome) | 0.4.0 |
| 포켓(Forcats) | 0.5.2 | 포이치 (foreach) | 1.5.2 | 외국의 | 0.8-82 |
| 제작하다 | 0.2.0 | fs | 1.5.2 | 미래 | 1.29.0 |
| 퓨처.어플라이 | 1.10.0 | 가글 | 1.2.1 | 제네릭 | 0.1.3 |
| 거트 | 1.9.1 | ggplot2 | 3.4.0 | gh | 1.3.1 |
| gitcreds | 0.1.2 | glmnet (통계 및 기계 학습 소프트웨어 패키지) | 4.1-4 | 글로벌 변수 | 0.16.1 |
| 풀 | 1.6.2 | 구글 드라이브 | 2.0.0 | 구글시트4 | 1.0.1 |
| 고워 (Gower) | 1.0.0 | 그래픽 | 4.2.2 | grDevices | 4.2.2 |
| 그리드 | 4.2.2 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
| 지테이블 | 0.3.1 | 안전모 | 1.2.0 | 안식처 | 2.5.1 |
| 하이어 | 0.9 | 에이치엠에스 (HMS) | 1.1.2 | HTML 도구 | 0.5.3 |
| HTML 위젯 | 1.5.4 | httpuv | 1.6.6 | httr | 1.4.4 |
| 아이디 | 1.0.1 | 이것 | 0.3.1 | 아이프레드 | 0.9-13 |
| 아이소밴드 | 0.2.6 | 반복자 | 1.0.14 | jquerylib | 0.1.4 |
| jsonlite | 1.8.3 | KernSmooth | 2.23-20 | 니터 | 1.40 |
| 라벨링 | 0.4.2 | 나중에 | 1.3.0 | 격자 | 0.20-45 |
| 용암 | 1.7.0 | 수명 주기 | 1.0.3 | 리스트엔브 | 0.8.0 |
| 루브리데이트 | 1.9.0 | magrittr | 2.0.3 | 마크다운 | 1.3 |
| 질량 | 7.3-58 | 행렬 | 1.5-1 | 메모이제이션 | 2.0.1 |
| 메서드 | 4.2.2 | mgcv | 1.8-41 | 마임 | 0.12 |
| 미니 사용자 인터페이스 (miniUI) | 0.1.1.1 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | 모델러 | 0.1.9 |
| 먼셀 (Munsell) | 0.5.0 | nlme | 3.1-160 | 엔넷 | 7.3-18 |
| numDeriv (넘데리브) | 2016년 8월부터 1월 1일까지 | 오픈SSL (OpenSSL은 암호화 라이브러리입니다) | 2.0.4 | 평행 | 4.2.2 |
| 병렬로 | 1.32.1 | 기둥 | 1.8.1 | pkgbuild(팩키지 빌드) | 1.3.1 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgdown | 2.0.6 | pkgload | 1.3.1 |
| 플로거 | 0.2.0 | plyr (플레이어) | 1.8.7 | 칭찬 | 1.0.0 |
| 프리티유닛 | 1.1.1 | pROC 패키지 | 1.18.0 | 프로세스엑스 | 3.8.0 |
| 프로드림 (prodlim) | 2019.11.13 | profvis | 0.3.7 | 진행률 | 1.2.2 |
| 프로그레스알 | 0.11.0 | 약속들 | 1.2.0.1 | 프로토 | 1.0.0 |
| 프록시 | 0.4-27 | Ps | 1.7.2 | 고양이가 그르렁거리다 | 0.3.5 |
| r2d3 | 0.2.6 | R6 | 2.5.1 | 라그 | 1.2.4 |
| 랜덤포레스트 | 4.7-1.1 | rappdirs (랩디르) | 0.3.3 | rcmdcheck | 1.4.0 |
| RColorBrewer | 1.1-3 | Rcpp | 1.0.9 | RcppEigen | 0.3.3.9.3 |
| 리더(Reader) | 2.1.3 | readxl (엑셀 파일 읽기 기능) | 1.4.1 | 요리법 | 1.0.3 |
| 재경기 | 1.0.1 | 재경기 2 | 2.1.2 | 리모컨 | 2.4.2 |
| 재현 가능한 예시 | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.4 | rlang | 1.0.6 |
| r마크다운 | 2.18 | RODBC | 1.3-19 | roxygen2 | 7.2.1 |
| rpart (의사결정트리 구축을 위한 R 패키지) | 4.1.19 | rprojroot | 2.0.3 | Rserve (R서브) | 1.8-11 |
| RSQLite | 2.2.18 | rstudioapi | 0.14 | 알버전즈 | 2.1.2 |
| rvest (웹 스크래핑을 위한 R 패키지) | 1.0.3 | sass | 0.4.2 | 저울 | 1.2.1 |
| 셀렉터 | 0.4-2 | 세션 정보 | 1.2.2 | 모양 | 1.4.6 |
| 반짝이는 | 1.7.3 | 소스툴스 (sourcetools) | 0.1.7 | sparklyr (스파클리알) | 1.7.8 |
| SparkR | 3.3.1 | 공간의 | 7.3-11 | 스플라인 | 4.2.2 |
| sqldf (SQL 데이터프레임 패키지) | 0.4–11 | 스퀘어엠 | 2021년 1월 | 통계 | 4.2.2 |
| 통계4 | 4.2.2 | 문자열 처리 소프트웨어 "stringi" | 1.7.8 | stringr | 1.4.1 |
| 생존 | 3.4-0 | 시스템 | 3.4.1 | 시스템 글꼴 | 1.0.4 |
| 티클티케이 (tcltk) | 4.2.2 | testthat (테스트댓) | 3.1.5 | 텍스트 조형 | 0.3.6 |
| tibble (티블) | 3.1.8 | tidyr | 1.2.1 | tidyselect (티디셀렉트) | 1.2.0 |
| tidyverse (타이디버스) | 1.3.2 | 시간 변경 | 0.1.1 | 시간과 날짜 | 4021.106 |
| tinytex | 0.42 | 도구 | 4.2.2 | tzdb | 0.3.0 |
| URL확인기 | 1.0.1 | 사용하세요 | 2.1.6 | utf8 | 1.2.2 |
| 유틸리티 | 4.2.2 | UUID (범용 고유 식별자) | 1.1-0 | vctrs | 0.5.0 |
| 비리디스라이트 | 0.4.1 | 부르릉 | 1.6.0 | 왈도 | 0.4.0 |
| 수염 | 0.4 | 위드알 | 2.5.0 | xfun | 0.34 |
| xml2 | 1.3.3 | 엑스오픈 | 1.0.0 | 엑스테이블 | 1.8-4 |
| YAML (야믈) | 2.3.6 | ZIP 파일 | 2.2.2 |
설치된 Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.12 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) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront (AWS Java SDK 클라우드프론트) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm (AWS 자바 SDK 클라우드HSM) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch (AWS Java SDK 클라우드서치) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy (AWS Java SDK 코드디플로이) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity (AWS 자바 SDK - Cognito 아이덴티티) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.12.189 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK 구성 | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core (AWS 자바 SDK 코어) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline (데이터 파이프라인을 위한 AWS Java SDK) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect (AWS Direct Connect을 위한 Java SDK) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs (AWS Java 소프트웨어 개발 키트 - ECS) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs (AWS와 EFS 관련 소프트웨어 개발 키트) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache (AWS Java SDK 엘라스티캐시) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk (AWS용 Java SDK - Elastic Beanstalk) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing (AWS Java SDK - 엘라스틱로드밸런싱) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS Java SDK 엘라스틱 트랜스코더) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr (아우스-자바-sdk-emr) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier (AWS Java SDK 글래시어) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glue (AWS 자바 SDK 글루) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | AWS 자바 SDK IAM | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport (AWS Java SDK 내보내기 기능) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms (AWS 자바 SDK KMS) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs (AWS 자바 SDK 로그) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | AWS-Java-SDK-머신러닝 | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds (AWS Java 개발자용 SDK - RDS) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift (AWS 자바 SDK 레드시프트) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.12.189 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK SNS (AWS의 자바 개발자 키트 - SNS) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs (AWS Java SDK의 SQS 모듈) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm (AWS Java SDK의 SSM 모듈) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway (AWS Java SDK 스토리지 게이트웨이) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.12.189 |
| com.amazonaws | AWS-Java-SDK-지원 | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries (AWS Java SDK SWF 라이브러리) | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces (AWS Java SDK 작업 공간) | 1.12.189 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.12.189 |
| com.chuusai | shapeless_2.12 | 2.3.3 |
| com.clearspring.analytics | 스트림 | 2.9.6 |
| com.databricks | Rserve (R서브) | 1.8-3 |
| com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
| com.databricks.scalapb | compilerplugin_2.12 | 0.4.15-10 |
| com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.12 | 0.4.15-10 |
| com.esotericsoftware | 크리오-쉐이디드 | 4.0.2 |
| com.esotericsoftware | 민로그 | 1.3.0 |
| com.fasterxml | 클래스메이트, 친구, 동급생 | 1.3.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | 잭슨 어노테이션 (jackson-annotations) | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | 잭슨-코어 | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | 잭슨 데이터바인드 (jackson-databind) | 2.13.4.2 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor (잭슨 데이터 포맷 CBOR) | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | 잭슨 데이터타입 조다 (jackson-datatype-joda) | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | 잭슨 데이터 타입 JSR310 (jackson-datatype-jsr310) | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.module | 잭슨 모듈 - 파라네이머 (jackson-module-paranamer) | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.12 (자바 스칼라 모듈) | 2.13.4 |
| com.github.ben-manes.카페인 | 카페인 | 2.3.4 |
| com.github.fommil | jniloader | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | 코어 | 1.1.2 |
| com.github.fommil.netlib | 네이티브_레퍼런스-자바 | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | 네이티브_참조-자바-네이티브스 | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | 네이티브_시스템-자바 | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | 네이티브_시스템-자바-네이티브스 | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64-natives | 1.1 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.5.2-1 |
| com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
| com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
| com.google.code.gson | gson (JSON 처리를 위한 자바 라이브러리) | 2.8.6 |
| com.google.crypto.tink | 팅크 | 1.6.1 |
| com.google.flatbuffers | flatbuffers-java | 1.12.0 |
| com.google.guava | 구아바 | 15.0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
| com.h2database | h2 | 2.0.204 |
| com.helger | 프로파일러 | 1.1.1 |
| com.jcraft | jsch | 0.1.50 |
| com.jolbox | bonecp | 0.8.0.릴리스 |
| com.lihaoyi | 소스코드_2.12 | 0.1.9 |
| com.microsoft.azure | azure-data-lake-store-sdk (애저 데이터 레이크 저장소 SDK) | 2.3.9 |
| com.ning | compress-lzf (압축 알고리즘 LZF) | 1.1 |
| com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
| com.tdunning | JSON | 1.8 |
| com.thoughtworks.paranamer | 파라네이머 | 2.8 |
| com.trueaccord.lenses | 렌즈_2.12 | 0.4.12 |
| com.twitter (도메인 이름) | chill-java (칠자바) | 0.10.0 |
| com.twitter (도메인 이름) | chill_2.12 | 0.10.0 |
| com.twitter (도메인 이름) | util-app_2.12 | 7.1.0 |
| com.twitter (도메인 이름) | util-core_2.12 | 7.1.0 |
| com.twitter (도메인 이름) | util-function_2.12 | 7.1.0 |
| com.twitter (도메인 이름) | util-jvm_2.12 | 7.1.0 |
| com.twitter (도메인 이름) | util-lint_2.12 | 7.1.0 |
| com.twitter (도메인 이름) | util-registry_2.12 | 7.1.0 |
| com.twitter (도메인 이름) | util-stats_2.12 | 7.1.0 |
| com.typesafe | 설정 | 1.2.1 |
| com.typesafe.scala-logging | scala-logging_2.12 | 3.7.2 |
| com.uber | h3 | 3.7.0 |
| com.univocity | univocity-parsers (유니보시티-파서스) | 2.9.1 |
| com.zaxxer | HikariCP | 4.0.3 |
| commons-cli | commons-cli | 1.5.0 |
| commons-codec (커먼즈 코덱) | commons-codec (커먼즈 코덱) | 1.15 |
| 코먼스-컬렉션즈 | 코먼스-컬렉션즈 | 3.2.2 |
| 커먼즈-DBCP | 커먼즈-DBCP | 1.4 |
| 코먼스-파일업로드 | 코먼스-파일업로드 | 1.3.3 |
| 커먼즈-HTTP 클라이언트 | 커먼즈-HTTP 클라이언트 | 3.1 |
| commons-io | commons-io | 2.11.0 |
| 커먼즈-랭 | 커먼즈-랭 | 2.6 |
| Commons-로깅 | Commons-로깅 | 1.1.3 |
| commons-pool (커먼즈-풀) | commons-pool (커먼즈-풀) | 1.5.4 |
| dev.ludovic.netlib | 아르팩 (ARPACK) | 2.2.1 |
| dev.ludovic.netlib | 블라스 | 2.2.1 |
| dev.ludovic.netlib | 래팩 (LAPACK) | 2.2.1 |
| info.ganglia.gmetric4j | gmetric4j | 1.0.10 |
| io.airlift | 에어 컴프레서 | 0.21 |
| io.delta | delta-sharing-spark_2.12 | 0.6.2 |
| io.dropwizard.metrics | 측정-코어 | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | 메트릭스-그래파이트 (metrics-graphite) | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | 측정 지표-건강 점검 | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | 메트릭스-젯티9 | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jmx (메트릭스-JMX) | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | 메트릭스-JSON | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jvm (메트릭스-JVM) | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | 메트릭스 서블릿 | 4.1.1 |
| io.netty | netty-all | 4.1.74.Final |
| io.netty | 네티-버퍼 (Netty-Buffer) | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-codec (넷티 코덱) | 4.1.74.Final |
| io.netty | 넷티-커먼 | 4.1.74.Final |
| io.netty | 네티 핸들러 | 4.1.74.Final |
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| io.netty | netty-tcnative-클래스 | 2.0.48.Final |
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