메모
이 Databricks 런타임 버전에 대한 지원이 종료되었습니다. 지원 종료 날짜는 지원 종료 기록 참조하세요. 지원되는 모든 Databricks 런타임 버전은 Databricks 런타임 릴리스 정보 버전 및 호환성참조하세요.
다음 릴리스 정보는 Apache Spark 3.5.0에서 제공하는 Databricks Runtime 15.3에 대한 정보를 제공합니다.
Databricks는 2024년 6월에 이 버전을 릴리스했습니다.
새로운 기능 및 개선 사항
PySpark DataSources는 이제 스트림 읽기 및 쓰기를 지원합니다.
사용자 지정 데이터 원본에서 읽고 사용자 지정 데이터 싱크에 쓸 수 있는 PySpark DataSources는 이제 스트림 읽기 및 쓰기를 지원합니다. PySpark 사용자 지정 데이터 원본참조하세요.
삭제 기능을 사용하여 열 매핑 사용 안 함
이제 DROP FEATURE 사용하여 델타 테이블에서 열 매핑을 사용하지 않도록 설정하고 테이블 프로토콜을 다운그레이드할 수 있습니다. 열 매핑 사용하지 않도록 설정하는참조하세요.
공개 미리 보기의 Variant 형식 구문 및 함수
이제 Spark DataFrames 및 SQL에서 VARIANT 형식으로 반구조화된 데이터 작업을 위한 네이티브 Apache Spark 지원을 사용할 수 있습니다.
쿼리 변형 데이터참조하세요.
공개 미리 보기의 Delta Lake에 대한 변형 유형 지원
이제 VARIANT 사용하여 Delta Lake에서 지원되는 테이블에 반구조화된 데이터를 저장할 수 있습니다.
Variant 지원을 Delta Lake에서 참조하세요.
보기에서 다양한 스키마 진화 모드 지원
이제 CREATE VIEW 및 ALTER VIEW 통해 스키마 바인딩 모드를 설정하여 뷰가 기본 개체의 스키마 변경 내용을 처리하는 방법을 향상시킬 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 뷰가 기본 개체의 스키마 변경 내용을 허용하거나 적용할 수 있습니다. 개체 정의 수정으로 인한 쿼리 스키마의 변경 내용을 해결합니다.
Spark Connect Scala 클라이언트에 추가된 observe() 메서드 지원
이제 Spark Connect Scala 클라이언트는 Dataset.observe() 메서드를 지원합니다. 이러한 메서드를 지원하면 Dataset 또는 ds.observe("name", metrics...) 메서드를 사용하여 ds.observe(observationObject, metrics...) 개체에서 관찰할 메트릭을 정의할 수 있습니다.
자동 로더에 대한 스트림 다시 시작 대기 시간 향상
이 릴리스에는 자동 로더에 대한 스트림 다시 시작 대기 시간을 개선하는 변경 내용이 포함되어 있습니다. 이러한 개선은 RocksDB 상태 저장소에서 상태를 비동기식으로 로드하여 구현됩니다. 이 변경으로 상태가 큰 스트림(예: 이미 수집된 파일이 많은 스트림)의 시작 시간이 향상됩니다.
DataFrame을 pyarrow.Table로 반환하세요.
Apache Arrow pyarrow.Table 개체에 직접 DataFrame 쓰기를 지원하기 위해 이 릴리스에는 DataFrame.toArrow() 함수가 포함되어 있습니다. PySpark에서 화살표를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 PySpark Apache Arrow를 참조하세요.
일부 창 함수의 성능 향상
이 릴리스에는 일부 Spark 창 함수, 특히 ORDER BY 절 또는 window_frame 매개 변수를 포함하지 않는 함수의 성능을 향상시키는 변경 내용이 포함되어 있습니다. 이러한 경우 시스템은 쿼리를 다시 작성하여 집계 함수를 사용하여 실행할 수 있습니다. 이렇게 변경하면 부분 집계를 사용하고 실행 중인 창 함수의 오버헤드를 방지하여 쿼리를 더 빠르게 실행할 수 있습니다. Spark 구성 매개 변수는 spark.databricks.optimizer.replaceWindowsWithAggregates.enabled 이 최적화를 제어하며 기본적으로 true 설정됩니다. 이 최적화를 해제하려면 spark.databricks.optimizer.replaceWindowsWithAggregates.enabledfalse설정합니다.
추가된 try_mod 함수에 대한 지원
이 릴리스에서는 PySpark try_mod() 함수에 대한 지원을 추가합니다. 이 함수는 두 숫자 값을 나누는 정수 나머지의 ANSI SQL 호환 계산을 지원합니다. divisor 인수가 0이면 try_mod() 함수는 예외를 throw하는 대신 null을 반환합니다.
try_mod() 또는 mod대신 % 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 수수 인수가 0이고 ANSI SQL이 활성화된 경우 예외를 throw합니다.
list_secrets()에 대한 선택적 범위 매개 변수 지원 기능
이 릴리스에서는 list_secrets() 테이블 함수의 결과를 특정 범위로 제한할 수 있습니다.
버그 수정
이제 Spark UI의 WriteIntoDeltaCommand 메트릭이 올바르게 표시됩니다.
이 릴리스에는 Execute WriteIntoDeltaCommand 노드에 대한 Spark UI의 SQL 탭에 표시되는 메트릭에 대한 수정 사항이 포함되어 있습니다. 이전에는 이 노드에 대해 표시된 메트릭이 모두 0이었습니다.
Pandas API의 groupby() 함수가 as_index=False 인수를 무시했습니다.
이 릴리스에는 Spark의 Pandas API에서 groupby() 함수와 관련된 문제에 대한 수정 사항이 포함되어 있습니다. 이 수정 전에 groupby() 집계 열 및 as_index=False 인수의 레이블을 다시 지정한 경우 결과의 DataFrame에 그룹 키가 포함되지 않았습니다.
다른 함수의 출력을 참조하는 여러 창 함수를 사용하여 오류 구문 분석
이 릴리스는 Spark 쿼리에 여러 개의 연속 창 함수가 있을 때 발생할 수 있는 문제를 해결합니다. 여기서 창 함수는 다른 창 함수의 출력을 참조합니다. 드문 경우에서 시스템은 참조 중 하나를 삭제하여 쿼리를 평가하는 데 오류가 발생할 수 있습니다. 이 수정은 쿼리 평가를 보장하기 위해 이러한 참조를 투영합니다. 이 변경 내용은 기본적으로 spark.databricks.optimizer.collapseWindows.projectReferences 설정되는 Spark 구성 매개 변수 true의해 제어됩니다. 이 변경을 해제하려면 spark.databricks.optimizer.collapseWindows.projectReferencesfalse설정합니다.
라이브러리 업그레이드
- 업그레이드된 Python 라이브러리:
- filelock 3.13.1에서 3.13.4로
- 업그레이드된 R 라이브러리:
- 업그레이드된 Java 라이브러리:
- org.rocksdb.rocksdbjni 8.3.2에서 8.11.4로
Apache Spark
Databricks Runtime 15.3에는 Apache Spark 3.5.0이 포함됩니다. 이 릴리스에는 Databricks Runtime 15.2(EoS)포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항뿐만 아니라 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.
- [SPARK-48211] [DBRRM-1041][15.x][15.3] “[SC-165552][sql] DB2: SMALLINT를 Sho라는 이름으로 읽기” 되돌리기...
- [SPARK-47904] [DBRRM-1040][behave-33][SC-163409] SPARK-47904를 취소하기: enableStableIdentifiersForUnionType을 사용할 때 Avro 스키마의 대/소문자 유지
- [SPARK-48288] [SC-166141] 커넥터 캐스트 식에 대한 원본 데이터 형식 추가
- [SPARK-48175] [SC-166341][sql][PYTHON] SER/DE 형식이 아닌 메타데이터에 데이터 정렬 정보 저장
- [SPARK-48172] [SC-166078][sql] JDBCDialects의 이스케이프 문제 해결
- [SPARK-48186] [SC-165544][sql] AbstractMapType에 대한 지원 추가
- [SPARK-48031] [SC-166523] SCHEMA BINDING에 대한 할아버지 레거시 보기
-
[SPARK-48369] [SC-166566][sql][PYTHON][connect] 함수 추가
timestamp_add - [SPARK-48330] [SC-166458][ss][PYTHON] 큰 트리거 간격에 대한 Python 스트리밍 데이터 원본 시간 제한 문제 해결
-
[SPARK-48369] 되돌리기 "[SC-166494][sql][PYTHON][connect] 함수
timestamp_add추가 " -
[SPARK-48336] [SC-166495][ps][CONNECT] Spark Connect에서 구현
ps.sql -
[SPARK-48369] [SC-166494][sql][PYTHON][connect] 함수 추가
timestamp_add - [SPARK-47354] [SC-165546][sql] 변형 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
- [SPARK-48161] [SC-165325][sql] 되돌려진 PR 수정 - JSON 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
- [SPARK-48031] [SC-166391] viewSchemaMode 구성 분해, SHOW CREATE TABLE 지원 추가
- [SPARK-48268] [SC-166217][core] SparkContext.setCheckpointDir에 대한 구성 추가
- [SPARK-48312] [ES-1076198][sql] Alias.removeNonInheritableMetadata 성능 향상
- [SPARK-48294] [SC-166205][sql] nestedTypeMissingElementTypeError에서 소문자 처리
- [SPARK-47254] [SC-158847][sql] 오류 클래스에 이름 할당 _LEGACY_ERROR_TEMP_325[1-9]
- [SPARK-47255] [SC-158749][sql] 오류 클래스에 이름 할당 _LEGACY_ERROR_TEMP_323[6-7] 및 _LEGACY_ERROR_TEMP_324[7-9]
- [SPARK-48310] [SC-166239][python][CONNECT] 캐시된 속성은 복사본을 반환해야 합니다.
- [SPARK-48308] [SC-166152][core] FileSourceStrategy에서 파티션 열 없이 데이터 스키마 가져오기 통합
-
[SPARK-48301] [SC-166143][sql] 이름 바꾸기
CREATE_FUNC_WITH_IF_NOT_EXISTS_AND_REPLACECREATE_ROUTINE_WITH_IF_NOT_EXISTS_AND_REPLACE -
[SPARK-48287] [SC-166139][ps][CONNECT] 기본 제공
timestamp_diff메서드 적용 - [SPARK-47607] [SC-166129] 구조적 로깅 프레임워크에 대한 설명서 추가
- [SPARK-48297] [SC-166136][sql] char/varchar를 사용하여 회귀 TRANSFORM 절 수정
-
[SPARK-47045] [SC-156808][sql]
IllegalArgumentException을/를SparkIllegalArgumentException로sql/api에서 대체하기 -
[SPARK-46991] [SC-156399][sql]
IllegalArgumentException을SparkIllegalArgumentException로catalyst에서 교체합니다. - [SPARK-48031] [SC-165805][sql] 뷰 스키마 진화 지원
-
[SPARK-48276] [SC-166116][python][CONNECT] 다음의 누락된
__repr__메서드 추가SQLExpression -
[SPARK-48278] [SC-166071][python][CONNECT] 다음 문자열 표현 구체화
Cast -
[SPARK-48272] [SC-166069][sql][PYTHON][connect] 함수 추가
timestamp_diff - [SPARK-47798] [SC-162492][sql] 10진수 값의 읽기 실패에 대한 오류 메시지 보강
-
[SPARK-47158] [SC-158078][sql] 적절한 이름과
sqlState를_LEGACY_ERROR_TEMP_(2134|2231)에 할당하기 - [SPARK-48218] [SC-166082][core] TransportClientFactory.createClient가 NPE로 FetchFailedException을 일으킬 수 있음
- [SPARK-48277] [SC-166066] ErrorClassesJsonReader.getErrorMessage에 대한 오류 메시지 개선
-
[SPARK-47545] [SC-165444][connect] Scala 클라이언트에 대한 데이터 세트
observe지원 -
[SPARK-48954] [SC-171672][sql] 함수 추가
try_mod - [SPARK-43258] [SC-158151][sql] 오류 _LEGACY_ERROR_TEMP_202[3,5]에 이름 할당하기
- [SPARK-48267] [SC-165903][ss] SPARK-47305를 사용하는 회귀 e2e 테스트
- [SPARK-48263] [SC-165925] UTF8_BINARY가 아닌 문자열에 대한 Collate 함수 지원
- [SPARK-48260] [SC-165883][sql] ParquetIOSuite의 한 테스트에서 출력 커밋자 조정을 사용하지 않도록 설정
-
[SPARK-47834] [SC-165645][sql][CONNECT] 사용되지 않는 함수 표시
@deprecatedSQLImplicits - [SPARK-48011] [SC-164061][core] 새 문자열 인스턴스를 생성하지 않도록 LogKey 이름을 값으로 저장
- [SPARK-48074] [SC-164647][core] JSON 로깅의 가독성 향상
- [SPARK-44953] [SC-165866][core] 다른 DA 지원 메커니즘과 함께 순서 섞기 추적을 사용하도록 설정하면 경고를 기록합니다.
-
[SPARK-48266] [SC-165897][connect] 패키지 개체
org.apache.spark.sql.connect.dsl를 테스트 디렉터리로 이동 -
[SPARK-47847] [SC-165651][core] 사용 중단
spark.network.remoteReadNioBufferConversion -
[SPARK-48171] [SC-165178][core] 사용되지 않는 생성자의 사용을 정리합니다.
o.rocksdb.Logger - [SPARK-48235] [SC-165669][sql] GetBroadcastBuildSide 및 getShuffleHashJoinBuildSide에 대한 모든 인수 대신 조인을 직접 전달합니다.
- [SPARK-48224] [SC-165648][sql] 변형 형식의 지도 키를 허용하지 않습니다.
- [SPARK-48248] [SC-165791][python] inferArrayTypeFromFirstElement의 레거시 conf를 준수하도록 중첩된 배열 수정
- [SPARK-47409] [SC-165568][sql] StringTrim 형식의 함수/식에 대한 데이터 정렬 지원 추가(UTF8_BINARY 및 LCASE용)
- [SPARK-48143] [ES-1095638][sql] UnivocityParser와 FailureSafeParser 간의 제어 흐름에 간단한 예외 사용
- [SPARK-48146] [SC-165668][sql] With 식 자식 어설션에서 집계 함수 수정
- [SPARK-48161] 되돌리기 "[SC-165325][sql] JSON 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가"
- [SPARK-47963] [CORE] 외부 Spark 에코시스템에서 구조적 로깅 메커니즘을 사용할 수 있도록 합니다.
- [SPARK-48180] [SC-165632][sql] 여러 TABLE/PARTITION 표현식 주위에 괄호를 넣어야 하는 ORDER BY 인수를 사용하는 UDTF 호출 시 괄호를 잊었을 때의 오류 메시지를 개선합니다.
- [SPARK-48002] [SC-164132][python][SS] PySpark StreamingQueryListener에서 관찰된 메트릭에 대한 테스트 추가
- [SPARK-47421] [SC-165548][sql] URL 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
- [SPARK-48161] [SC-165325][sql] JSON 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
- [SPARK-47359] [SC-164328][sql] 데이터 정렬된 문자열을 사용하는 TRANSLATE 함수 지원
- [SPARK-47365] [SC-165643][python] PySpark에 toArrow() DataFrame 메서드 추가
- [SPARK-48228] [SC-165649][python][CONNECT] ApplyInXXX에서 누락된 함수 유효성 검사 구현
- [SPARK-47986] [SC-165549][connect][PYTHON] 서버에서 기본 세션을 닫을 때 새 세션을 만들 수 없습니다.
- [SPARK-47963] 되돌리기 "[CORE] 외부 Spark 에코시스템에서 구조화된 로깅 메커니즘을 사용할 수 있도록 합니다."
- [SPARK-47963] [CORE] 외부 Spark 에코시스템에서 구조적 로깅 메커니즘을 사용할 수 있도록 합니다.
- [SPARK-48208] [SC-165547][ss] 제한된 메모리 사용량을 사용하는 경우 RocksDB에서 메모리 사용 메트릭 제공 건너뛰기
- [SPARK-47566] [SC-164314][sql] SubstringIndex 함수를 지원하여 데이터 정렬된 문자열로 작업
- [SPARK-47589] [SC-162127][sql]Hive-Thriftserver: 변수를 사용하여 logError를 구조적 로깅 프레임워크로 마이그레이션
- [SPARK-48205] [SC-165501][python] Python 데이터 원본에 대한 private[sql] 한정자 제거
- [SPARK-48173] [SC-165181][sql] CheckAnalysis에서 전체 쿼리 계획을 확인해야 합니다.
- [SPARK-48197] [SC-165520][sql] 잘못된 람다 함수에 대한 어설션 오류 방지
- [SPARK-47318] [SC-162573][core] 표준 KEX 사례를 따르도록 AuthEngine 키 파생에 HKDF 라운드 추가
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[SPARK-48184] [SC-165335][python][CONNECT] 항상 클라이언트 쪽의
Dataframe.sample시드를 설정합니다. - [SPARK-48128] [SC-165004][sql] BitwiseCount/bit_count 식의 경우 부울 형식 입력에 대한 코드 생성 문법 오류를 수정합니다.
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- [SPARK-47267] [SC-165170][sql] 해시 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
- [SPARK-47965] [SC-163822][core] TypedConfigBuilder 및 OptionalConfigEntry에서 orNull을 사용하지 않습니다.
- [SPARK-48166] [SQL] VariantExpressionEvalUtils에서 BadRecordException을 사용자 연결 오류로 사용하지 마세요.
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- [SPARK-47922] [SC-163997][sql] try_parse_json 식 구현
- [SPARK-47719] [SC-161909][sql] spark.sql.legacy.timeParse 변경...
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- [SPARK-48107] [SC-164878][python] Python 배포에서 테스트 제외
- [SPARK-46894] [SC-164447][python] PySpark 오류 조건을 독립 실행형 JSON 파일로 이동
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- [SPARK-48064] "[SC-164697][sql] 루틴 관련 오류 클래스의 오류 메시지 업데이트"를 원래대로 돌리기
- [SPARK-48048] [SC-164846][connect][SS] Scala에 대한 클라이언트 쪽 수신기 지원이 추가됨
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- [SPARK-47922] [SC-163997][sql] try_parse_json 식 구현
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group.apply - [SPARK-47414] [SC-163831][sql] regexp 식에 대한 소문자 데이터 정렬 지원
- [SPARK-47418] [SC-163818][sql] 소문자 유니코드 인식 contains, startsWith 및 endsWith에 대한 사용자 지정 구현 추가 및 UTF8_BINARY_LCASE 최적화
- [SPARK-47580] [SC-163834][sql] SQL 촉매: 오류 로그에서 명명되지 않은 변수 제거
- [SPARK-47351] [SC-164008][sql] StringToMap 및 마스크 문자열 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
- [SPARK-47292] [SC-164151][ss] safeMapToJValue는 null 형식 값을 고려해야 합니다.
- [SPARK-47476] [SC-164014][sql] 데이터 정렬된 문자열을 사용하는 REPLACE 함수 지원
- [SPARK-47408] [SC-164104][sql] StringType을 사용하는 mathExpressions 수정
- [SPARK-47350] [SC-164006][sql] SplitPart 문자열 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
- [SPARK-47692] [SC-163819][sql] 암시적 캐스팅에서 기본 StringType 의미 수정
- [SPARK-47094] [SC-161957][sql] SPJ: 버킷 수가 같지 않을 때 동적으로 다시 균형 조정
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[SPARK-48001] [SC-164000][core] 사용되지
private implicit def arrayToArrayWritable않는 항목 제거SparkContext - [SPARK-47986] [SC-163999][connect][PYTHON] 서버에서 기본 세션을 닫을 때 새 세션을 만들 수 없습니다.
- [SPARK-48019] [SC-164121] 사전 및 null이 있는 ColumnVector/ColumnarArray의 잘못된 동작 수정
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Databricks ODBC/JDBC 드라이버 지원
Databricks는 지난 2년 동안 릴리스된 ODBC/JDBC 드라이버를 지원합니다. 최근에 릴리스된 드라이버를 다운로드하고 업그레이드하세요(ODBC다운로드하고 JDBC 다운로드).
Databricks Runtime 15.3 유지 관리 업데이트참조하세요.
시스템 환경
- 운영 체제: Ubuntu 22.04.4 LTS
- Java: Zulu 8.78.0.19-CA-linux64
- Scala: 2.12.18
- Python: 3.11.0
- R: 4.3.2
- 델타 레이크: 3.2.0
설치된 Python 라이브러리
| 도서관 | 버전 | 도서관 | 버전 | 도서관 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| 에이에스티토큰 | 2.0.5 | astunparse (파이썬 코드 분석 라이브러리) | 1.6.3 | 애저 코어 | 1.30.1 |
| azure-storage-blob (애저 스토리지 블롭) | 12.19.1 | azure-storage-file-datalake (아주르 스토리지 파일 데이터레이크) | 12.14.0 | 백콜 | 0.2.0 |
| 검정 | 23.3.0 | 깜박이 | 1.4 | boto3 | 1.34.39 |
| 보토코어 | 1.34.39 | 캐시툴즈 (cachetools) | 5.3.3 | 서티피 | 2023년 7월 22일 |
| cffi | 1.15.1 | 챠데트 | 4.0.0 | 문자셋 정규화기 | 2.0.4 |
| 클릭 | 8.0.4 | cloudpickle (클라우드피클) | 2.2.1 | 통신 | 0.1.2 |
| contourpy (컨투어파이) | 1.0.5 | 암호화 | 41.0.3 | 자전거 타는 사람 | 0.11.0 |
| 사이톤 (Cython) | 0.29.32 | 데이터브릭스 SDK (소프트웨어 개발 키트) | 0.20.0 | dbus-python | 1.2.18 |
| debugpy | 1.6.7 | 데코레이터 | 5.1.1 | distlib (디스트립 라이브러리) | 0.3.8 |
| 진입점 | 0.4 | 실행 | 0.8.3 | 패싯 개요 | 1.1.1 |
| 파일 잠금 | 3.13.4 | 폰트툴즈 (fonttools) | 4.25.0 | GitDB (기트 데이터베이스) | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.43 | google-api-core (구글 API 핵심) | 2.18.0 | 구글 인증 (google-auth) | 2.29.0 |
| google-cloud-core (구글 클라우드 코어) | 2.4.1 | 구글 클라우드 스토리지 (google-cloud-storage) | 2.16.0 | google-crc32c (구글의 CRC32C 알고리즘) | 1.5.0 |
| google-resumable-media (구글 재개 가능한 미디어) | 2.7.0 | googleapis-common-protos | 1.63.0 | grpcio (Python용 gRPC 패키지) | 1.60.0 |
| grpcio-status | 1.60.0 | httplib2 | 0.20.2 | 아이드나 | 3.4 |
| importlib-metadata | 6.0.0 | ipyflow-core | 0.0.198 | ipykernel | 6.25.1 |
| ipython | 8.15.0 | ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) | 0.2.0 | ipywidgets (아이파이위젯) | 7.7.2 |
| 아이소데이트 (isodate) | 0.6.1 | Jedi | 0.18.1 | 지프니 | 0.7.1 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib (잡리브) | 1.2.0 | 주피터 클라이언트 (jupyter_client) | 7.4.9 |
| 주피터 코어 (jupyter_core) | 5.3.0 | 열쇠고리 | 23.5.0 | 키위솔버 | 1.4.4 |
| launchpadlib (런치패드 라이브러리) | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
| matplotlib (매트플롯립) | 3.7.2 | matplotlib-inline (매트플롯립-인라인) | 0.1.6 | mlflow-스키니 | 2.11.3 |
| more-itertools (모어 이터툴즈) | 8.10.0 | mypy-extensions (마이파이-익스텐션) | 0.4.3 | nest-asyncio (파이썬 비동기 I/O 라이브러리) | 1.5.6 |
| numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) | 1.23.5 | oauthlib | 3.2.0 | 포장 | 23.2 |
| 팬더 | 1.5.3 | 파르소 | 0.8.3 | 패스스펙 (pathspec) | 0.10.3 |
| 희생양 | 0.5.3 | pexpect (피엑스펙트) | 4.8.0 | 픽클쉐어 | 0.7.5 |
| 베개 | 9.4.0 | 핍 | 23.2.1 | 플랫폼 디렉토리 | 3.10.0 |
| plotly (데이터 시각화 라이브러리) | 5.9.0 | prompt-toolkit (프롬프트 툴킷) | 3.0.36 | proto-plus | 1.23.0 |
| 프로토버프 (protobuf) | 4.24.1 | psutil (시스템 및 프로세스 유틸리티용 Python 라이브러리) | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
| PtyProcess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 | pyarrow | 14.0.1 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | 피콜로 | 0.0.52 |
| pycparser | 2.21 | pydantic (파이썬 데이터 검증 및 설정 관리 라이브러리) | 1.10.6 | 파이그먼츠 | 2.15.1 |
| PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | 파이썬 ODBC 라이브러리 pyodbc | 4.0.38 |
| pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) | 3.0.9 | python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) | 2.8.2 | 파이썬-LSP-JSON-RPC | 1.1.1 |
| pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) | 2022년 7월 | PyYAML | 6.0 | pyzmq | 23.2.0 |
| 요청 | 2.31.0 | RSA (암호화 알고리즘) | 4.9 | s3transfer | 0.10.1 |
| scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) | 1.3.0 | scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) | 1.11.1 | 바다에서 태어난 | 0.12.2 |
| SecretStorage | 3.3.1 | setuptools (셋업툴즈) | 68.0.0 | 6 | 1.16.0 |
| 스맵 | 5.0.1 | sqlparse | 0.5.0 | ssh-import-id 명령어 | 5.11 |
| 스택 데이터 | 0.2.0 | statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) | 0.14.0 | 끈기 | 8.2.2 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | 토크나이즈-rt | 4.2.1 | 토네이도 | 6.3.2 |
| 트레잇렛츠 | 5.7.1 | 타이핑_익스텐션 | 4.10.0 | tzdata | 2022년 1월 |
| ujson (파이썬에서 JSON 직렬화를 위한 라이브러리) | 5.4.0 | 무인 업그레이드 | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 |
| virtualenv | 20.24.2 | wadllib | 1.3.6 | wcwidth(문자의 너비를 계산하는 함수) | 0.2.5 |
| 바퀴 | 0.38.4 | 지프 | 3.11.0 |
설치된 R 라이브러리
R 라이브러리는 Posit 패키지 관리자에서 CRAN 스냅샷로부터 설치됩니다.
| 도서관 | 버전 | 도서관 | 버전 | 도서관 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| 화살 | 14.0.0.2 | askpass (비밀번호 입력 요청) | 1.2.0 | assertthat (어설트댓) | 0.2.1 |
| 백포트 | 1.4.1 | 기지 | 4.3.2 | base64enc | 0.1-3 |
| 빅디 | 0.2.0 | 비트 | 4.0.5 | 64비트 | 4.0.5 |
| bitops | 1.0-7 | Blob | 1.2.4 | 부팅 | 1.3-28 |
| 양조하다 | 1.0-10 | 생기 | 1.1.4 | 빗자루 | 1.0.5 |
| bslib | 0.6.1 | 캐시미어 | 1.0.8 | 콜러 | 3.7.3 |
| 캐럿 | 6.0-94 | 셀레인저 (cellranger) | 1.1.0 | 시간 | 2.3-61 |
| 수업 | 7.3-22 | 커맨드 라인 인터페이스 (CLI) | 3.6.2 | 클리퍼 | 0.8.0 |
| 시계 | 0.7.0 | 클러스터 | 2.1.4 | 코드 도구 | 0.2-19 |
| 색상 공간 | 2.1-0 | 커먼마크 | 1.9.1 | 컴파일러 | 4.3.2 |
| 구성(config) | 0.3.2 | 갈등하다 | 1.2.0 | cpp11 | 0.4.7 |
| 크레용 | 1.5.2 | 자격 증명 | 2.0.1 | 컬 | 5.2.0 |
| 데이터.테이블 | 1.15.0 | 데이터셋 | 4.3.2 | DBI | 1.2.1 |
| dbplyr | 2.4.0 | 설명 | 1.4.3 | 개발자 도구 | 2.4.5 |
| 다이어그램 | 1.6.5 | 디포브젝트 | 0.3.5 | 소화하다 | 0.6.34 |
| 하향 조명 | 0.4.3 | dplyr (데이터 조작을 위한 R 패키지) | 1.1.4 | dtplyr | 1.3.1 |
| e1071 | 1.7-14 | 줄임표 | 0.3.2 | 평가하다 | 0.23 |
| 팬시 | 1.0.6 | 색상 | 2.1.1 | 패스트맵 | 1.1.1 |
| 폰트어썸 (fontawesome) | 0.5.2 | 포캣츠 | 1.0.0 | 포이치 (foreach) | 1.5.2 |
| 외국의 | 0.8-85 | 위조하다 | 0.2.0 | fs | 1.6.3 |
| 미래 | 1.33.1 | 퓨처.어플라이 | 1.11.1 | 가글하다 | 1.5.2 |
| 제네릭 | 0.1.3 | 게르트 | 2.0.1 | ggplot2 | 3.4.4 |
| gh | 1.4.0 | git2r (Git 관련 소프트웨어 패키지) | 0.33.0 | gitcreds | 0.1.2 |
| glmnet (통계 및 기계 학습 소프트웨어 패키지) | 4.1-8 | 글로벌 | 0.16.2 | 풀 | 1.7.0 |
| 구글 드라이브 | 2.1.1 | 구글시트4 | 1.1.1 | 고워 (동음이의) | 1.0.1 |
| 그래픽 | 4.3.2 | grDevices | 4.3.2 | 그리드 | 4.3.2 |
| gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 | 지티 | 0.10.1 |
| 지테이블 | 0.3.4 | 안전모 | 1.3.1 | 피난처 | 2.5.4 |
| 더 높게 | 0.10 | 에이치엠에스 (HMS) | 1.1.3 | HTML 도구 | 0.5.7 |
| HTML 위젯 | 1.6.4 | httpuv | 1.6.14 | httr | 1.4.7 |
| httr2 | 1.0.0 | 아이디 | 1.0.1 | 이것 | 0.3.1 |
| 아이프레드 | 0.9-14 | 아이소밴드 | 0.2.7 | 반복기 | 1.0.14 |
| jquerylib | 0.1.4 | jsonlite | 1.8.8 | 쥬시 쥬스 | 0.1.0 |
| KernSmooth | 2.23-21 | 크니터 | 1.45 | 라벨 | 0.4.3 |
| 나중에 | 1.3.2 | 격자 | 0.21-8 | 용암 | 1.7.3 |
| 수명 주기 | 1.0.4 | listenv (리슨브) | 0.9.1 | 윤활유 | 1.9.3 |
| magrittr | 2.0.3 | 마크다운 | 1.12 | 질량 | 7.3-60 |
| 행렬 | 1.5-4.1 | 메모이즈 | 2.0.1 | 방법 | 4.3.2 |
| mgcv | 1.8-42 | 마임 | 0.12 | 미니 사용자 인터페이스 (Mini UI) | 0.1.1.1 |
| mlflow | 2.10.0 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | 모델러 | 0.1.11 |
| 먼셀 (Munsell) | 0.5.0 | nlme | 3.1-163 | 엔넷 | 7.3-19 |
| numDeriv (넘데리브) | 2016년 8월부터 1월 1일까지 | 오픈SSL (OpenSSL은 암호화 라이브러리입니다) | 2.1.1 | 평행 | 4.3.2 |
| 병렬로 | 1.36.0 | 기둥 | 1.9.0 | pkgbuild(팩키지 빌드) | 1.4.3 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgdown | 2.0.7 | pkgload | 1.3.4 |
| 플로거 | 0.2.0 | plyr (플레이어) | 1.8.9 | 칭찬 | 1.0.0 |
| 프리티유닛 | 1.2.0 | pROC 패키지 | 1.18.5 | 프로세스엑스 | 3.8.3 |
| 프로드림 (prodlim) | 2023.08.28 | profvis | 0.3.8 | 진보 | 1.2.3 |
| 프로그레스알 | 0.14.0 | 약속 | 1.2.1 | 프로토 | 1.0.0 |
| 대리인 | 0.4-27 | Ps | 1.7.6 | 고양이의 그르렁거림 | 1.0.2 |
| R6 | 2.5.1 | 라그 | 1.2.7 | 랜덤포레스트 | 4.7-1.1 |
| rappdirs (랩디르) | 0.3.3 | rcmdcheck | 1.4.0 | RColorBrewer | 1.1-3 |
| Rcpp | 1.0.12 | RcppEigen | 0.3.3.9.4 | 반응 가능 | 0.4.4 |
| 리액트R | 0.5.0 | 리더(Reader) | 2.1.5 | readxl (엑셀 파일 읽기 기능) | 1.4.3 |
| 조리법 | 1.0.9 | 재경기 | 2.0.0 | 재대결2 | 2.1.2 |
| 리모트 | 2.4.2.1 | 재현 가능한 예제 | 2.1.0 | reshape2 | 1.4.4 |
| rlang | 1.1.3 | r마크다운 | 2.25 | RODBC | 1.3-23 |
| roxygen2 | 7.3.1 | rpart (의사결정트리 구축을 위한 R 패키지) | 4.1.21 | rprojroot | 2.0.4 |
| Rserve (R서브) | 1.8-13 | RSQLite | 2.3.5 | rstudioapi | 0.15.0 |
| 알버전즈 | 2.1.2 | rvest (웹 스크래핑을 위한 R 패키지) | 1.0.3 | sass | 0.4.8 |
| 저울 | 1.3.0 | 셀렉터 | 0.4-2 | 세션 정보 | 1.2.2 |
| 모양 | 1.4.6 | 빛나는 | 1.8.0 | 소스툴스 (sourcetools) | 0.1.7-1 |
| sparklyr (스파클리알) | 1.8.4 | 공간적 | 7.3-15 | 스플라인 | 4.3.2 |
| sqldf (SQL 데이터프레임 패키지) | 0.4–11 | 스퀘어엠 | 2021년 1월 | 통계 | 4.3.2 |
| 통계4 | 4.3.2 | 스트링기 | 1.8.3 | stringr | 1.5.1 |
| 생존 | 3.5-5 | 당당함 | 3.33.1 | 시스템 | 3.4.2 |
| 시스템 글꼴 | 1.0.5 | 티클티케이 (tcltk) | 4.3.2 | testthat (테스트댓) | 3.2.1 |
| 텍스트 셰이핑 | 0.3.7 | tibble (티블) | 3.2.1 | tidyr | 1.3.1 |
| tidyselect (티디셀렉트) | 1.2.0 | tidyverse (타이디버스) | 2.0.0 | 시간 변경 | 0.3.0 |
| 시간날짜 | 4032.109 | tinytex | 0.49 | 도구 | 4.3.2 |
| tzdb | 0.4.0 | URL체커 | 1.0.1 | 사용해보세요 | 2.2.2 |
| utf8 | 1.2.4 | 유틸리티 | 4.3.2 | UUID (범용 고유 식별자) | 1.2-0 |
| V8 | 4.4.1 | vctrs | 0.6.5 | 비리디스라이트 | 0.4.2 |
| 부르릉 | 1.6.5 | 왈도 | 0.5.2 | 수염 | 0.4.1 |
| 위드알 | 3.0.0 | xfun | 0.41 | xml2 | 1.3.6 |
| 엑스오픈 | 1.0.0 | 엑스테이블 | 1.8-4 | YAML (야믈) | 2.3.8 |
| 지얼럿 | 0.1.0 | 압축 파일 | 2.3.1 |
설치된 Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.12 클러스터 버전)
| 그룹 ID | 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) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront (AWS Java SDK 클라우드프론트) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm (AWS 자바 SDK 클라우드HSM) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch (AWS Java SDK 클라우드서치) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy (AWS Java SDK 코드디플로이) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity (AWS 자바 SDK - Cognito 아이덴티티) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.12.610 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK 구성 | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core (AWS 자바 SDK 코어) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline (데이터 파이프라인을 위한 AWS Java SDK) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect (AWS Java SDK 다이렉트커넥트) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs (AWS Java 소프트웨어 개발 키트 - ECS) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs (AWS와 EFS 관련 소프트웨어 개발 키트) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache (AWS Java SDK 엘라스티캐시) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk (AWS용 Java SDK - Elastic Beanstalk) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing (AWS Java SDK - 엘라스틱로드밸런싱) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS Java SDK 엘라스틱 트랜스코더) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr (아우스-자바-sdk-emr) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | AWS 자바 SDK 글래시어 (aws-java-sdk-glacier) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glue (AWS 자바 SDK 글루) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | AWS 자바 SDK IAM | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport (AWS Java SDK 내보내기 기능) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms (AWS 자바 SDK KMS) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs (AWS 자바 SDK 로그) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | AWS-Java-SDK-머신러닝 | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds (AWS Java 개발자용 SDK - RDS) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift (AWS 자바 SDK 레드시프트) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.12.610 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK SNS (AWS의 자바 개발자 키트 - SNS) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs (AWS Java SDK의 SQS 모듈) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm (AWS Java SDK의 SSM 모듈) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway (AWS Java SDK 스토리지 게이트웨이) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.12.610 |
| com.amazonaws | AWS-Java-SDK-지원 | 1.12.610 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK SWF 라이브러리 | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces (AWS Java SDK 작업 공간) | 1.12.610 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.12.610 |
| com.clearspring.analytics | 스트리밍 | 2.9.6 |
| com.databricks | Rserve (R서브) | 1.8-3 |
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| org.glassfish.hk2.external | aopalliance-재패키지 | 2.6.1 |
| org.glassfish.hk2.external | jakarta.inject | 2.6.1 |
| org.glassfish.jersey.containers | jersey-container-servlet (자바 웹 프레임워크의 일부 모듈) | 2.40 |
| org.glassfish.jersey.containers | 저지-컨테이너-서블릿-코어 | 2.40 |
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| org.hibernate.validator | 하이버네이트 검증기 (hibernate-validator) | 6.1.7.Final |
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| org.javassist | javassist | 3.29.2-GA |
| org.jboss.logging | jboss-logging(로그 관리 시스템) | 3.3.2.최종 |
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| org.roaringbitmap | 로어링비트맵 (RoaringBitmap) | 0.9.45-databricks |
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