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 3.1.2에서 제공하는 Databricks Runtime 8.4 및 Databricks Runtime 8.4 Photon에 대한 정보를 제공합니다. Databricks는 2021년 7월에 이 버전을 릴리스했습니다. Photon은 현재 공개 미리 보기 상태입니다.
새로운 기능 및 향상 기능
Delta Lake 기능 및 향상된 기능
- 델타 테이블 변경 데이터 피드(GA)
- Databricks Runtime을 사용하여 공유 델타 테이블을 쉽게 로드
- 더 많은 테이블에서 동적 파일 정리를 활용할 수 있음
- 자동 대상 파일 크기 튜닝을 사용하여 성능 향상
-
DeltaTable.forName에서 테이블을 지정하는 다양한 방법 -
foreachBatch를 사용하는 강력한 스트리밍 다중 테이블 쓰기 - 튜닝된 검사점으로 인해 특정 워크로드에서 읽기 쿼리 성능 향상
-
GroupState를 만들어 사용자 정의 구조적 스트리밍 함수 테스트
델타 테이블 변경 데이터 피드(GA)
이제 델타 테이블 변경 데이터 피드가 일반 공급됩니다. 다른 테이블 버전 간의 행 수준 변경 내용을 나타냅니다. 사용하도록 설정하면 테이블의 모든 쓰기 작업에 대한 행 수준 변경과 관련된 추가 정보가 기록됩니다. Azure Databricks에서 Delta Lake 변경 데이터 피드 사용을 참조하세요.
Databricks Runtime을 사용하여 공유 델타 테이블을 쉽게 로드
Delta Sharing 0.1.0용 Apache Spark 커넥터가 이제 Databricks Runtime에 있습니다. Delta Sharing Spark 커넥터를 클러스터에 연결하지 않고 직접 spark.read.format("deltaSharing").load(uri)를 사용하여 공유 테이블을 로드할 수 있습니다.
더 많은 테이블에서 동적 파일 정리를 활용할 수 있음
동적 파일 정리 기능은 파일 수가 적은 테이블에서 트리거되도록 튜닝되었습니다. 동적 파일 정리를 참조하세요.
자동 대상 파일 크기 튜닝을 사용하여 성능 향상
델타 테이블의 대상 파일 크기는 이제 테이블 크기에 따라 자동으로 튜닝됩니다. 이전에는 OPTIMIZE 및 OPTIMIZE ZORDER BY의 대상 파일 크기가 1GB였습니다. 테이블 크기에 따라 자동 튜닝을 사용하는 경우 최대 2.56TB의 델타 테이블에서 대상 크기로 256MB를 사용합니다. 10TB보다 큰 테이블은 이전과 같이 1GB를 사용합니다. 이러한 크기 사이의 테이블은 테이블 크기에 비례하여 증가하는 대상 크기를 사용합니다.
데이터 파일 크기를 제어하도록 Delta Lake 구성을 참조하세요.
DeltaTable.forName에서 테이블을 지정하는 다양한 방법
이제 DeltaTable.forName에서 delta.`<path>`를 사용하여 테이블을 식별할 수 있습니다.
foreachBatch를 사용하는 강력한 스트리밍 다중 테이블 쓰기
이제 foreachBatch() 명령어 내의 멱등한 델타 스트리밍 쓰기가 지원됩니다. 자세한 내용은 Idempotent 다중 테이블 쓰기를 참조하세요.
튜닝된 검사점으로 인해 특정 워크로드에서 읽기 쿼리 성능 향상
Delta Lake는 이제 향상된 검사점을 수행하는 빈도를 튜닝합니다. 이제 델타는 고정된 간격으로 검사점을 지정하는 대신 특정 이벤트 트리거에 따라 검사점 빈도를 동적으로 조정합니다. 이렇게 하면 이전에 일부 데이터 건너뛰기 최적화를 적용할 수 없었던 워크로드의 읽기 쿼리 성능이 향상됩니다. 이러한 최적화를 사용하려면 Delta Lake에 쓰는 작업을 Databricks Runtime 8.4로 업그레이드합니다.
GroupState를 만들어 사용자 정의 구조적 스트리밍 함수 테스트
지금까지는 구조적 스트리밍 엔진만 GroupState의 인스턴스를 만들 수 있었습니다. 따라서 사용자 정의 함수의 단위 테스트는 Apache Spark에서 스트리밍 쿼리를 실행해야 했습니다.
이제 GroupState를 사용하여 TestGroupState.create(…)의 인스턴스를 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 Spark를 실행할 필요가 없는 간단한 단위 테스트에서 사용자 정의 함수를 테스트할 수 있습니다.
테스트를 참조하세요 mapGroupsWithState 업데이트 함수. 특히 사용자 정의 함수가 적용된 후 내부 상태를 검사하는 추가 메서드를 사용하여 TestGroupState 인터페이스를 확장하는 GroupState 유형의 인스턴스를 생성합니다.
자동 로더 기능 및 향상된 기능
백필링을 구성하여 누락된 파일을 캡처하세요.
자동 로더는 이제 파일 알림을 사용하여 누락되었을 수 있는 모든 파일을 캡처하기 위해 백필을 비동기적으로 수행하도록 지원합니다. 파일 스토리지 시스템 및 알림 시스템은 모든 파일 이벤트의 100% 전달을 보장할 수 없습니다. 따라서 Databricks는 자동 로더를 사용하여 모든 데이터를 캡처하기 위해 주기적 백필을 사용하도록 권장합니다.
cloudFiles.backfillInterval 옵션을 사용하여 데이터에 대한 정기적인 백필을 예약합니다.
일반적인 자동 로더 옵션을 참조하세요.
대용량 스트림에 대한 제한된 스토리지 공간
이제 RocksDB의 항목을 만료시키고 제거하여 검사점 위치의 스토리지 공간을 바인딩하도록 자동 로더를 구성할 수 있습니다. Databricks는 시간당 수백만 개의 파일 규모로 데이터를 수집하는 경우가 아니라면 이 옵션을 사용하지 않을 것을 권장합니다. 이 옵션을 잘못 설정하거나 튜닝하려고 하면 처리되지 않은 파일이 무시되거나 정확히 한 번 처리되는 대신 일부 파일이 복제되는 것과 같은 많은 데이터 품질 문제가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 파일 이벤트 추적을 참조하세요.
경로 없는 지원을 사용하여 구성 간소화
S3 버킷
이제 여러 경로 또는 S3 버킷에서 이벤트를 받는 SQS 큐를 제공할 수 있습니다.
SQS 큐 URL을 제공하는 경우 이 사용 사례에는 path 옵션이 필요하지 않습니다.
자동 로더는 S3 이벤트의 버킷과 키를 사용하여 S3 경로를 구성합니다. DBFS 탑재 지점을 통해 파일을 읽으려면 cloudFiles.pathRewrites를 사용하여 경로 접두사를 DBFS로 변경할 수 있습니다. 를 사용하여 다른 계정 AssumeRole의 데이터에 액세스하지 않는 한 이 작업은 필요하지 않습니다.
파일 알림 옵션을 참조하세요.
Azure Data Lake Storage 컨테이너
이제 여러 컨테이너에서 이벤트를 받는 Azure 큐를 제공할 수 있습니다.
Azure 큐 이름을 제공하는 경우 path 옵션이 필요하지 않습니다.
기본적으로 자동 로더는 파일 이벤트의 컨테이너 및 키를 사용하여 Azure Data Lake Storage 경로를 생성합니다.
WASB 경로 또는 DBFS 탑재 지점을 사용하려는 경우 cloudFiles.pathRewrites를 사용하여 경로 접두사를 변경할 수 있습니다.
파일 알림 옵션을 참조하세요.
커넥터 업그레이드
- Snowflake Spark 커넥터가 v2.9.0으로 업데이트되었습니다.
- KMS 암호화는 이제 Redshift 커넥터의
UNLOAD문에서 지원됩니다.
버그 수정
- 사용자에게 파일 액세스 권한이 없는 경우에도
select * from folder에서 폴더 콘텐츠를 표시할 수 있는 테이블 액세스 제어를 사용하여 사용하도록 설정된 클러스터에 대한 문제가 해결되었습니다. - 관리자가 아닌 데이터베이스 소유자는 이제 데이터베이스에서 소유하지 않은 테이블을 삭제할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터베이스에 소유하지 않은 테이블이 있는 경우 데이터베이스 소유자가 해당 데이터베이스를 삭제할 수 없는 문제가 해결됩니다.
라이브러리 업그레이드
- 업그레이드된 Python 라이브러리:
- certifi가 2020.12.5에서 2021.5.30으로 업그레이드되었습니다.
- distill이 0.3.1에서 0.3.2로 업그레이드되었습니다.
- koalas: 1.8.0에서 1.8.1로
- protobuf: 3.17.0에서 3.17.3으로
- 업그레이드된 R 라이브러리:
- 기준 버전을 4.0.4에서 4.1.0으로 변경
- boot: 버전 1.3-27에서 1.3-28로
- 수업: 7.3-18에서 7.3-19로
- cluster: 2.1.1에서 2.1.2로
- compiler: 4.0.4에서 4.1.0으로
- datasets 버전 4.0.4에서 4.1.0으로
- graphics: 4.0.4에서 4.1.0으로
- grDevices: 4.0.4에서 4.1.0으로
- grid: 4.0.4에서 4.1.0으로 업데이트
- KernSmooth: 2.23-18에서 2.23-20으로
- lattice: 0.20-41에서 0.20-44로 변경
- MASS: 7.3-53.1에서 7.3-54로
- Matrix: 1.3-2에서 1.3-3으로
- 메소드의 버전: 4.0.4에서 4.1.0로 변경
- mgcv: 1.8-33에서 1.8-35로
- nnet: 7.3-15에서 7.3-16으로
- 4.0.4에서 4.1.0으로의 parallel
- Rserve: 1.8-7에서 1.8-8로
- SparkR: 3.1.1에서 3.1.2로
- 스플라인: 4.0.4에서 4.1.0으로
- 통계: 4.0.4에서 4.1.0으로
- stats4: 4.0.4에서 4.1.0으로
- 서바이벌: 3.2-7에서 3.2-11로
- tcltk: 4.0.4에서 4.1.0으로
- 도구: 4.0.4에서 4.1.0으로
- utils: 4.0.4에서 4.1.0으로
- 업그레이드된 Java 라이브러리:
- snowflake-jdbc: 3.12.8에서 3.13.3으로
- spark-snowflake_2.12: 2.8.1-spark_3.0에서 2.9.0-spark_3.1로
- RoaringBitmap: 0.9.0에서 0.9.14로
- shims 버전: 0.9.0에서 0.9.14로
- rocksdbjni: 6.2.2에서 6.20.3으로
Apache Spark
Databricks Runtime 8.4에는 Apache Spark 3.1.2가 포함됩니다. 이 릴리스에는 Databricks Runtime 8.3(EoS)에 포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항뿐만 아니라 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.
-
[SPARK-35792] [SQL] 보기에서
RelationConversions에서 사용하는 구성을 캡처하지 않아야 함 - [SPARK-35700] [SQL] 외부 시스템에서 만들고 기록한 char/varchar orc 테이블 읽기
- [SPARK-35636] [SQL] 람다 키를 람다 함수 외부에서 참조하지 않아야 함
- [SPARK-35800] [Cherry Pick] TestGroupState를 도입하여 GroupState 테스트 가능성 향상
- [SPARK-35391] ExecutorAllocationListener의 메모리 누수 수정
- [SPARK-35799] [CherryPick] FlatMapGroupsWithStateExec에서 측정하는 allUpdatesTimeMs 메트릭 수정
- [SPARK-35763] [SS] StateStoreCustomMetric 하위 클래스 열거형 종속성 제거
- [SPARK-35791 [SQL] NULL 인식 ANTI 조인에 대해 진행 중인 맵을 올바르게 처리하여 릴리스하기
- [SPARK-35695] [SQL] 캐시된 적응형 실행 하위 트리에서 관찰된 메트릭 수집
- [SPARK-35767] [SQL] CoalesceExec에서 자식 계획을 두 번 실행하지 않음
- [SPARK-35746] [UI] 스테이지 페이지 작업 이벤트 타임라인에서 taskid 수정
- [SPARK-35673] [SQL] 하위 쿼리에서 사용자 정의 힌트 및 인식할 수 없는 힌트 수정
- [SPARK-35714] [CORE] 실행기 종료 중 교착 상태에 대한 버그 수정
- [SPARK-35689] [SS] keyWithIndexToValue에서 null 값을 반환할 때 로그 경고 추가
- [SPARK-35589] [CORE][3.1] BlockManagerMasterEndpoint에서 업데이트 중 인덱스 전용 순서 섞기 파일을 무시하지 않아야 함
- [SPARK-35643] [PYTHON] functions.py column()의 모호한 참조 수정
- [SPARK-35652] [SQL] 동일한 테이블에서 생성된 두 테이블에 대한 joinWith
- [SPARK-35679] [SQL] instantToMicros 오버플로우
- [SPARK-35602] [SS] 긴 길이 JSON을 허용할 수 있도록 상태 스키마 업데이트
- [SPARK-35653] [SQL] case 클래스를 키 또는 값으로 사용하는 Map에 대해 CatalystToExternalMap에서 해석한 경로 실패 수정
- [SPARK-35296] [SQL] 작업의 CollectMetricsExec에서 여러 파티션을 처리하는 경우에도 Dataset.observe가 작동하도록 허용
- [SPARK-35659] [SS] StateStore에 null 쓰기 방지
- [SPARK-35665] [SQL] CollectMetrics에서 UnresolvedAlias 해결
- [SPARK-35558] 다중 분위수 검색에 최적화
- [SPARK-35621] [SQL] TypeCoercion 규칙에 규칙 ID 정리 추가
- [SPARK-35077] [SQL] 남은 최적화 프로그램 규칙에 대한 transformWithPruning으로 마이그레이션
- [SPARK-35610] [CORE] 실행기 중지 후크에 의해 도입된 메모리 누수 수정
- [SPARK-35544] [SQL] 분석기 규칙에 트리 패턴 정리 추가
- [SPARK-35566] [SS] StateStoreRestoreExec 출력 행 수정
- [SPARK-35454] [SQL][3.1] 하나의 LogicalPlan이 여러 데이터 세트 ID와 일치할 수 있음
- [SPARK-35538] [SQL] transformAllExpressionsWithPruning을 사용하도록 transformAllExpressions 호출 사이트 마이그레이션
- [SPARK-35106] [Core][sql] 대상 디렉터리가 존재하지 않을 때 발생하는 이름 바꾸기 실패 방지
- [SPARK-35287] [SQL] RemoveRedundantProjects가 DataSourceV2ScanRelation에 대해 UnsafeRow를 생성하는 ProjectExec를 유지하도록 허용
- [SPARK-35495] [R] CRAN에 대한 SparkR 유지 관리자 변경
- [SPARK-27991] [CORE] Netty OOM에서 가져오기 요청 연기
- [SPARK-35171] [R] markdown 패키지를 SparkR 패키지의 종속성으로 선언
- [SPARK-35454] [SQL] 하나의 LogicalPlan이 여러 데이터 세트 ID와 일치할 수 있음
- [SPARK-35298] [SQL] Optimizer.scala의 규칙에 대한 transformWithPruning으로 마이그레이션
- [SPARK-35480] [SQL] 피벗을 사용하여 percentile_approx 작동
- [SPARK-35093] [SQL] 이제 AQE에서 다시 사용하기 위해 캐시된 교환을 조회하기 위한 키로 newQueryStage 계획을 사용함
- [SPARK-35146] [SQL] finishAnalysis.scala의 규칙에 대한 transformWithPruning 또는 resolveWithPruning으로 마이그레이션
- [SPARK-35411] [SQL] TreeNode를 json으로 직렬화하는 동안 필수 정보 추가
- [SPARK-35294] [SQL] 최적화에 전용 파일을 사용하여 규칙에 트리 순회 가지치기 추가
- [SPARK-34897] [SQL][3.1] 중첩된 열 정리 후 인덱스에 따라 스키마 조정 지원
- [SPARK-35144] [SQL] 개체 규칙에 대한 transformWithPruning으로 마이그레이션
- [SPARK-35155] [SQL] 분석기 규칙에 규칙 ID 정리 추가
- [SPARK-35382] [PYTHON] Python API의 중첩된 DataFrame 함수에서 람다 변수 이름 문제 해결
- [SPARK-35359] [SQL] 데이터 길이가 길이 제한을 초과하면 char/varchar 데이터 형식의 데이터 삽입이 실패함
- [SPARK-35381] [R] R API에서 중첩된 고차 함수의 람다 변수 이름 문제 해결
시스템 환경
- 운영 체제: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.54.0.21-CA-linux64
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.8.8
- R: 4.1.0(2021-05-18)
- Delta Lake 1.0.0
설치된 Python 라이브러리
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| 앱디렉토리 (appdirs) | 1.4.4 | asn1crypto | 1.4.0 | 백콜 | 0.2.0 |
| boto3 | 1.16.7 | 보토코어 | 1.19.7 | 브로틀리피 | 0.7.0 |
| 인증서 | 2021.5.30 | cffi | 1.14.3 | 챠데트 | 3.0.4 |
| 암호화 | 3.1.1 | 자전거 타는 사람 | 0.10.0 | 사이톤 (Cython) | 0.29.21 |
| 장식자 | 4.4.2 | distlib (디스트립 라이브러리) | 0.3.2 | docutils (도큐멘트 유틸리티) | 0.15.2 |
| 진입점 | 0.3 | 측면 개요 | 1.0.0 | 파일 잠금 | 3.0.12 |
| 아이드나 | 2.10 | ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.19.0 |
| ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) | 0.2.0 | Jedi | 0.17.2 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib (잡리브) | 0.17.0 | 주피터-클라이언트 (jupyter-client) | 6.1.7 | jupyter-core (주피터 핵심) | 4.6.3 |
| 키위솔버 (kiwisolver) | 1.3.0 | 코알라 | 1.8.1 | matplotlib (매트플롯립) | 3.2.2 |
| numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) | 1.19.2 | 팬더 | 1.1.5 | 파르소 | 0.7.0 |
| 희생양 | 0.5.1 | pexpect (피엑스펙트) | 4.8.0 | 픽클쉐어 | 0.7.5 |
| 파이썬 패키지 설치 도구 pip | 20.2.4 | plotly (데이터 시각화 라이브러리) | 4.14.3 | prompt-toolkit (프롬프트 도구 키트) | 3.0.8 |
| 프로토버프 (protobuf) | 3.17.3 | psycopg2 | 2.8.5 | PtyProcess | 0.6.0 |
| pyarrow | 1.0.1 | pycparser | 2.20 | 파이그먼츠 | 2.7.2 |
| pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) | 2.4.7 | PySocks | 1.7.1 |
| python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) | 2.8.1 | pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) | 2020.5 | pyzmq | 19.0.2 |
| 요청 | 2.24.0 | 재시도하는 중 | 1.3.3 | s3transfer | 0.3.6 |
| scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) | 0.23.2 | scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) | 1.5.2 | 바다에서 태어난 | 0.10.0 |
| setuptools (셋업툴즈) | 50.3.1 | 6 | 1.15.0 | statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) | 0.12.0 |
| threadpoolctl | 2.1.0 | 토네이도 | 6.0.4 | 트레잇렛츠 | 5.0.5 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.2.1 | wcwidth(문자의 너비를 계산하는 함수) | 0.2.5 |
| 바퀴 | 0.35.1 |
설치된 R 라이브러리
R 라이브러리는 Microsoft CRAN 스냅샷(2020-11-02)에서 설치됩니다.
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass (비밀번호 입력 요청) | 1.1 | assertthat (어설트댓) | 0.2.1 | 백포트 (backports) | 1.2.1 |
| 기초 | 4.1.0 | base64enc | 0.1-3 | 브에이치(BH) | 1.72.0-3 |
| 비트 | 4.0.4 | 비트64 | 4.0.5 | 덩어리 | 1.2.1 |
| 부팅 | 1.3-28 | 양조하다 | 1.0-6 | 활기 | 1.1.0 |
| 빗자루 | 0.7.2 | 콜러 | 3.5.1 | 캐럿 | 6.0-86 |
| 셀레인저 | 1.1.0 | 크론 | 2.3-56 | 수업 | 7.3-19 |
| 커맨드 라인 인터페이스 (CLI) | 2.2.0 | 클리퍼 | 0.7.1 | 클러스터 | 2.1.2 |
| 코드 도구 | 0.2-18 | 색 영역 | 2.0-0 | 코먼마크 | 1.7 |
| 컴파일러 | 4.1.0 | 설정 | 0.3 | 코브르 | 3.5.1 |
| cpp11 | 0.2.4 | 크레용 | 1.3.4 | 자격증명서 | 1.3.0 |
| 혼선 | 1.1.0.1 | 컬 | 4.3 | 데이터 테이블 | 1.13.4 |
| 데이터 세트 | 4.1.0 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 2.0.0 |
| 설명 | 1.2.0 | 개발자 도구 | 2.3.2 | 디포브젝트 | 0.3.2 |
| 소화 요약 | 0.6.27 | dplyr (데이터 조작을 위한 R 패키지) | 1.0.2 | 디지털 기술 | 0.16 |
| 줄임표 | 0.3.1 | 평가하다 | 0.14 | 팬시 | 0.4.1 |
| 색상 | 2.0.3 | 빠른 맵 | 1.0.1 | 포캣츠 | 0.5.0 |
| 포이치 (foreach) | 1.5.1 | 외국의 | 0.8-81 | 형성하다 | 0.2.0 |
| fs | 1.5.0 | 미래 | 1.21.0 | 일반화 | 0.1.0 |
| 거트 | 1.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.2.0 |
| gitcreds | 0.1.1 | glmnet (통계 및 기계 학습 소프트웨어 패키지) | 4.0-2 | 글로벌 | 0.14.0 |
| 접착제 | 1.4.2 | 고어 | 0.2.2 | 그래픽스 | 4.1.0 |
| grDevices | 4.1.0 | 그리드 | 4.1.0 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0.7 | 지테이블 | 0.3.0 | 안식처 | 2.3.1 |
| 더 높은 | 0.8 | 에이치엠에스 (HMS) | 0.5.3 | HTML 도구 | 0.5.0 |
| HTML 위젯 | 1.5.3 | httpuv | 1.5.4 | httr | 1.4.2 |
| hwriter (에이치라이터) | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | 이것 | 0.3.1 |
| 아이프레드 | 0.9-9 | 아이소밴드 | 0.2.3 | 반복자 | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-20 | 니터 | 1.30 |
| 라벨링 | 0.4.2 | 나중에 | 1.1.0.1 | 격자 | 0.20-44 |
| 용암 | 1.6.8.1 | lazyeval | 0.2.2 | 생명 주기 | 0.2.0 |
| listenv (리슨브) | 0.8.0 | 루브리데이트 | 1.7.9.2 | magrittr | 2.0.1 |
| 마크다운 | 1.1 | 질량 | 7.3-54 | 행렬 | 1.3-3 |
| 메모이즈 | 1.1.0 | 메서드 | 4.1.0 | mgcv | 1.8-35 |
| 마임 | 0.9 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | 모델러 | 0.1.8 |
| 먼셀 (Munsell) | 0.5.0 | nlme | 3.1-152 | 엔넷 | 7.3-16 |
| numDeriv (넘데리브) | 2016년 8월부터 1월 1일까지 | 오픈SSL (OpenSSL은 암호화 라이브러리입니다) | 1.4.3 | 평행 | 4.1.0 |
| 병행하여 | 1.22.0 | 기둥 | 1.4.7 | pkgbuild(팩키지 빌드) | 1.1.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 | 플로거 | 0.2.0 |
| plyr (플레이어) | 1.8.6 | 칭찬 | 1.0.0 | 프리티유닛츠 | 1.1.1 |
| pROC 패키지 | 1.16.2 | 프로세스엑스 | 3.4.5 | 프로드림 (prodlim) | 2019.11.13 |
| 진행률 | 1.2.2 | 약속 | 1.1.1 | 프로토 | 1.0.0 |
| Ps | 1.5.0 | 고양이의 그르렁거림 | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.3 |
| R6 | 2.5.0 | 랜덤 포레스트 (randomForest) | 4.6-14 | rappdirs (랩디르) | 0.3.1 |
| rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.5 |
| 리더(Reader) | 1.4.0 | readxl (엑셀 파일 읽기 기능) | 1.3.1 | 레시피 | 0.1.15 |
| 재경기 | 1.0.1 | 리매치2 | 2.1.2 | 리모컨 | 2.2.0 |
| 재현 가능한 예시 | 0.3.0 | reshape2 | 1.4.4 | 렉스 | 1.2.0 |
| rlang | 0.4.9 | r마크다운 | 2.6 | RODBC | 1.3-17 |
| roxygen2 | 7.1.1 | rpart (의사결정트리 구축을 위한 R 패키지) | 4.1-15 | rprojroot | 2.0.2 |
| Rserve (R서브) | 1.8-8 | RSQLite | 2.2.1 | rstudioapi | 0.13 |
| 알버전즈 | 2.0.2 | rvest (웹 스크래핑을 위한 R 패키지) | 0.3.6 | 저울 | 1.1.1 |
| 선택기 | 0.4-2 | 세션정보 | 1.1.1 | 모양 | 1.4.5 |
| 반짝이는 | 1.5.0 | 소스툴스 (sourcetools) | 0.1.7 | sparklyr (스파클리알) | 1.5.2 |
| SparkR | 3.1.1 | 공간의 | 7.3-11 | 스플라인 | 4.1.0 |
| sqldf (SQL 데이터프레임 패키지) | 0.4–11 | 스퀘어엠 | 2020.5 | 통계 | 4.1.0 |
| 통계4 | 4.1.0 | 문자열 처리 소프트웨어 "stringi" | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 |
| 생존 | 3.2-11 | 시스템 | 3.4 | 티클티케이 (tcltk) | 4.1.0 |
| 티칭데모스 | 2.10 | testthat (테스트댓) | 3.0.0 | tibble (티블) | 3.0.4 |
| tidyr | 1.1.2 | tidyselect (티디셀렉트) | 1.1.0 | 티디버스 (tidyverse) | 1.3.0 |
| 시간날짜 | 3043.102 | tinytex | 0.28 | 도구 | 4.1.0 |
| 사용하세요 | 2.0.0 | utf8 | 1.1.4 | 유틸리티 | 4.1.0 |
| UUID (범용 고유 식별자) | 0.1-4 | vctrs | 0.3.5 | 비리디스라이트 | 0.3.0 |
| 왈도 | 0.2.3 | 수염 | 0.4 | 위드알 | 2.3.0 |
| xfun | 0.19 | xml2 | 1.3.2 | 엑스오픈 | 1.0.0 |
| 엑스테이블 | 1.8-4 | YAML (야믈) | 2.2.1 | 압축 파일 | 2.1.1 |
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 |
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| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs (AWS Java 소프트웨어 개발 키트 - ECS) | 1.11.655 |
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| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS Java SDK 엘라스틱 트랜스코더) | 1.11.655 |
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| com.chuusai | shapeless_2.12 | 2.3.3 |
| com.clearspring.analytics | 스트리밍 | 2.9.6 |
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| com.esotericsoftware | 크리오-쉐이디드 | 4.0.2 |
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| com.fasterxml | 반친구 | 1.3.4 |
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| com.github.joshelser | 드롭위저드-매트릭스-하둡-매트릭스2-리포터 | 0.1.2 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.4.8-1 |
| com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
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| com.google.code.gson | gson (JSON 처리를 위한 자바 라이브러리) | 2.2.4 |
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| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
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| log4j | log4j | 1.2.17 |
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| 네트.스노우플레이크 | snowflake-ingest SDK (소프트웨어 개발 키트) | 0.9.6 |
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| org.acplt.remotetea | 리모트티-oncrpc | 1.1.2 |
| org.antlr | ST4 | 4.0.4 |
| org.antlr | ANTLR 런타임 | 3.5.2 |
| org.antlr | antlr4-runtime | 4.8-1 |
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| org.apache.ant | 개미 | 1.9.2 |
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| org.apache.ant | 앤트 런처 | 1.9.2 |
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| org.apache.arrow | 애로우-메모리-코어 | 2.0.0 |
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| org.apache.avro | Avro | 1.8.2 |
| org.apache.avro | avro-ipc (아브로 IPC) | 1.8.2 |
| org.apache.avro | avro-mapred-hadoop2 | 1.8.2 |
| org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-컴프레스 | 1.20 |
| org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-크립토 | 1.1.0 |
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| org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-매쓰3 | 3.4.1 |
| org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | commons-text (커먼즈 텍스트) | 1.6 |
| org.apache.curator | 큐레이터 클라이언트 | 2.7.1 |
| org.apache.curator | 공책-cf는 유연하지 않은 zookeeper 클라이언트 애플리케이션을 구축하는 빠르고 간단한 접근법을 제공합니다. | 2.7.1 |
| org.apache.curator | 큐레이터 레시피 | 2.7.1 |
| org.apache.derby | 더비 | 10.12.1.1 |
| org.apache.directory.api | api-asn1-api | 1.0.0-M20 |
| org.apache.directory.api | 애피-유틸 | 1.0.0-M20 |
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| org.apache.directory.server | apacheds-kerberos-codec | 2.0.0-M15 |
| org.apache.hadoop | 하둡 어노테이션 (hadoop-annotations) | 2.7.4 |
| org.apache.hadoop | 하둡-인증 | 2.7.4 |
| org.apache.hadoop | 하둡 클라이언트 | 2.7.4 |
| org.apache.hadoop | hadoop-common (하둡-커먼) | 2.7.4 |
| org.apache.hadoop | hadoop-hdfs (하둡 파일 시스템) | 2.7.4 |
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| org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-common (해둡-맵리듀스-클라이언트-커먼) | 2.7.4 |
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| org.apache.hadoop | hadoop-yarn-api | 2.7.4 |
| org.apache.hadoop | hadoop-yarn-client (하둡-얀-클라이언트) | 2.7.4 |
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| org.apache.hadoop | 하둡-얀-서버-커먼 | 2.7.4 |
| org.apache.hive | hive-beeline (하이브 비라인, 하둡에서 SQL 쿼리를 실행하고 관리하는 명령어) | 2.3.7 |
| org.apache.hive | hive-CLI | 2.3.7 |
| org.apache.hive | hive-jdbc (하이브 JDBC) | 2.3.7 |
| org.apache.hive | hive-llap-client (하이브 LLAP 클라이언트) | 2.3.7 |
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| org.apache.htrace | htrace-core | 3.1.0-인큐베이팅 |
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| org.apache.parquet | 파케트 컬럼 | 1.10.1-databricks9 |
| org.apache.parquet | 파케-커먼 | 1.10.1-databricks9 |
| org.apache.parquet | 파케트 인코딩 | 1.10.1-databricks9 |
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| org.apache.xbean | xbean-asm7 음영 처리 | 4.15 |
| org.apache.yetus | 청중 주석 | 0.5.0 |
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| org.fusesource.leveldbjni | leveldbjni-all | 1.8 |
| org.glassfish.hk2 | hk2-api | 2.6.1 |
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| org.glassfish.hk2 | OSGi 자원 탐색기 | 1.0.3 |
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