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Databricks Runtime 15.4 LTS

다음 릴리스 정보는 Apache Spark 3.5.0에서 제공하는 Databricks Runtime 15.4 LTS에 대한 정보를 제공합니다.

Databricks는 2024년 8월에 이 버전을 릴리스했습니다.

참고

LTS는 이 버전이 장기 지원 중이라는 의미입니다. Databricks Runtime LTS 버전 수명 주기를 참조하세요.

팁

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.

동작 변경 내용

VARIANT Python UDF, UDAF 또는 UDTF에서 입력 또는 출력 형식으로 사용하면 예외가 발생합니다.

[호환성이 손상되는 변경] Databricks Runtime 15.3 이상에서는 VARIANT 형식을 인수 또는 반환 값으로 사용하는 Python UDF(사용자 정의 함수), UDAF(사용자 정의 집계 함수) 또는 UDTF(사용자 정의 테이블 함수)를 호출하면 예외가 throw됩니다. 이 변경은 이러한 함수 중 하나에서 반환된 잘못된 값으로 인해 발생할 수 있는 문제를 방지하기 위해 수행됩니다. VARIANT 유형에 대해 자세히 알아보려면 VARIANT를 사용하여 반구조화된 데이터 저장을 참조하세요.

spark.sql.legacy.jdbc.useNullCalendar는 기본적으로 사용하도록 설정됩니다.

spark.sql.legacy.jdbc.useNullCalendar는 이제 기본값으로 true로 설정됩니다. 이 변경으로 인해 쿼리(예: 값을 반환 TIMESTAMP 하는 쿼리)가 중단되는 경우 코드에 설정합니다 false .

뷰에 대한 기본 스키마 바인딩 모드로 변경

이제 뷰는 일반 캐스팅 규칙과 함께 스키마 보정을 사용하여 기본 쿼리의 스키마 변경 내용에 맞게 조정됩니다. 이는 뷰를 참조할 때 안전한 캐스트를 수행할 수 없을 때 오류가 발생하는 이전 BINDING 모드의 기본값과는 다른 변경 사항입니다.

CREATE VIEW 및 cast 함수참조하세요.

문서화되지 않은 ! 구문을 부울 식 외부에서 NOT 대신 사용할 수 없습니다.

이 릴리스에서는 불리언 표현 외부에서 !를 NOT의 동의어로 더 이상 사용할 수 없습니다. 예를 들어, 다음과 같은 문장: CREATE ... IF ! EXISTS, IS ! NULL, ! NULL 열 또는 필드 속성, ! IN 및 ! BETWEEN은 CREATE ... IF NOT EXISTS, IS NOT NULL, NOT NULL 열 또는 필드 속성, NOT IN 및 NOT BETWEEN로 바꿔야 합니다.

이렇게 변경하면 일관성이 보장되고 SQL 표준과 일치하며 SQL 이식성이 높아집니다.

부울 접두사 연산자! (예: !is_mgr 또는 !(true AND false))는 이 변경의 영향을 받지 않습니다.

뷰에서 문서화되지 않은 열 정의 구문 허용 불가

Databricks는 명명된 열 및 열 주석이 있는 CREATE VIEW 지원합니다. 이전에는 열 형식, NOT NULL 제약 조건 또는 DEFAULT 사양이 허용되었습니다. 이 릴리스에서는 더 이상 이 구문을 사용할 수 없습니다.

이 변경은 일관성을 보장하고, SQL 표준에 부합하며, 향후 향상된 기능을 지원합니다.

Spark 및 Photon에서 Base64 디코딩에 대한 일관된 오류 처리

이 릴리스에서는 Photon이 이러한 오류의 Spark 처리와 일치하도록 Base64 디코딩 오류를 처리하는 방법을 변경합니다. 이러한 변경 전에 Photon 및 Spark 코드 생성 경로는 종종 구문 분석 예외를 적절하게 발생시키지 못한 반면, Spark 해석 실행은 IllegalArgumentException 또는 ConversionInvalidInputError를 올바르게 발생시키고 있었습니다. 이 업데이트를 통해 Photon은 Base64 디코딩 오류 중에 Spark와 동일한 예외를 일관되게 발생시켜 보다 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 오류 처리를 제공합니다.

잘못된 열에 CHECK 제약 조건을 추가하면 이제 UNRESOLVED_COLUMN.WITH_SUGGESTION 오류 클래스를 반환합니다.

더 유용한 오류 메시지를 제공하기 위해 Databricks Runtime 15.3 이상에서는 잘못된 열 이름을 참조하는 ALTER TABLE ADD CONSTRAINT 제약 조건을 포함한 CHECK 문이 UNRESOLVED_COLUMN.WITH_SUGGESTION 오류 클래스를 반환합니다. 이전에는 INTERNAL_ERROR(을)를 반환했습니다.

spark.sql.legacy.jdbc.useNullCalendar는 기본적으로 사용하도록 설정됩니다.

### spark.sql.legacy.jdbc.useNullCalendar가 이제 기본 설정으로 true로 설정됩니다. 이 변경으로 인해 쿼리(예: 값을 반환 TIMESTAMP 하는 쿼리)가 중단되는 경우 코드에 설정합니다 false .

pyodbc가 4.0.38에서 4.0.39로 업데이트됨

pyodbc 패키지는 버전 4.0.38에서 버전 4.0.39로 업데이트됩니다. 이 변경은 버전 4.0.38에서 버그가 발견되었고 해당 버전이 PyPI에서 제거되었기 때문에 필요합니다.

새로운 기능 및 향상 기능

UTF-8 유효성 검사 함수

이 릴리스에서는 UTF-8 문자열의 유효성을 검사하기 위한 다음 함수를 소개합니다.

  • is_valid_utf8은 문자열이 유효한 UTF-8 문자열인지 확인했습니다.
  • make_valid_utf8은 대체 문자를 사용하여 잠재적으로 잘못된 UTF-8 문자열을 유효한 UTF-8 문자열로 변환합니다.
  • validate_utf8은 입력이 유효한 UTF-8 문자열이 아닌 경우 오류가 발생시킵니다.
  • try_validate_utf8은 입력이 유효한 UTF-8 문자열이 아닌 경우 NULL(을)를 반환합니다.

Scala UDF를 사용하는 형식화된 데이터 세트 API

이 릴리스에는 표준 액세스 모드(이전의 공유 액세스 모드)를 사용하는 Unity 카탈로그 지원 컴퓨팅에서 Scala 사용자 정의 함수(사용자 정의 집계 함수 제외)를 사용하는 형식화된 데이터 세트 API에 대한 지원이 추가되었습니다. 형식화된 데이터 세트 API를 참조 하세요.

ALTER TABLE을 사용하여 UniForm Iceberg를 활성화하십시오.

이제 데이터 파일을 다시 작성하지 않고 기존 테이블에서 UniForm Iceberg를 사용하도록 설정할 수 있습니다. 기존 테이블에 대해 Iceberg 읽기 사용 설정을 확인하려면 를 참조하세요.

try_url_decode 함수

이 릴리스에서는 URL로 인코딩된 문자열을 디코딩하는 try_url_decode 함수를 소개합니다. 문자열이 올바른 형식이 아닌 경우 함수는 오류를 발생시키는 대신 NULL(을)를 반환합니다.

필요에 따라 최적화 프로그램이 강제 적용되지 않은 외래 키 제약 조건에 의존하도록 허용

쿼리 성능을 향상시키려면 테이블을 RELY하거나 FOREIGN KEY할 때 제약 조건에 키워드를 지정할 수 있습니다.

선택적 덮어쓰기를 위한 병렬 처리된 작업 실행

replaceWhere 사용하는 선택적 덮어쓰기는 이제 데이터를 삭제하고 새 데이터를 병렬로 삽입하는 작업을 실행하여 쿼리 성능 및 클러스터 사용률을 향상합니다.

선택적 덮어쓰기를 사용한 변경 데이터 피드의 성능 향상

변경 데이터 피드가 있는 테이블에서 replaceWhere 사용하는 선택적 덮어쓰기는 더 이상 삽입된 데이터에 대해 별도의 변경 데이터 파일을 작성하지 않습니다. 이러한 작업은 기본 Parquet 데이터 파일에 있는 숨겨진 _change_type 열을 사용하여 쓰기 증폭 없이 변경 내용을 기록합니다.

명령에 대한 COPY INTO 쿼리 대기 시간이 향상되었습니다.

이 릴리스에는 COPY INTO 명령에 대한 쿼리 대기 시간을 개선하는 변경 내용이 포함되어 있습니다. 이러한 개선은 RocksDB 상태 저장소에서 상태를 비동기식으로 로드하여 구현됩니다. 이 변경으로 이미 수집된 파일이 많은 쿼리와 같이 상태가 큰 쿼리의 시작 시간이 향상됩니다.

체크 제약 조건 테이블 기능 제거 지원

이제 checkConstraints사용하여 델타 테이블에서 ALTER TABLE table_name DROP FEATURE checkConstraints 테이블 기능을 삭제할 수 있습니다. CHECK 제약 조건 비활성화를 참조하세요.

전용 컴퓨팅(이전의 단일 사용자 컴퓨팅)은 세분화된 액세스 제어, 구체화된 뷰 및 스트리밍 테이블(공개 미리 보기)을 지원합니다.

서버리스 컴퓨팅에 대해 작업 영역을 사용하도록 설정하면 Databricks Runtime 15.4 LTS는 전용 컴퓨팅에서 세분화된 액세스 제어에 대한 지원을 추가합니다. 쿼리가 다음 개체에 액세스하면 Databricks Runtime 15.4 LTS의 전용 컴퓨팅 리소스가 데이터 필터링을 실행하기 위해 서버리스 컴퓨팅에 쿼리를 전달합니다.

  • 사용자에게 SELECT 권한이 없는 테이블에 대해 정의된 뷰입니다.
  • 동적 보기.
  • 행 필터 또는 열 마스크가 적용된 테이블입니다.
  • 구체화된 뷰 및 스트리밍 테이블.

이러한 쿼리는 Databricks Runtime 15.3 이하를 실행하는 전용 컴퓨팅에서 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 전용 컴퓨팅에 대한 세분화된 액세스 제어를 참조하세요.

Java 및 Scala 라이브러리에 대한 지원 확장

Databricks Runtime 15.4 LTS부터는 Unity 카탈로그를 사용할 때 Databricks 런타임과 함께 번들로 제공되는 모든 Java 및 Scala 라이브러리를 모든 컴퓨팅 액세스 모드에서 사용할 수 있습니다. Unity 카탈로그 지원 컴퓨팅의 언어 지원에 대한 자세한 내용은 표준 컴퓨팅 요구 사항 및 제한 사항을 참조하세요.

Scala 데이터 세트 작업에 대한 지원 확장

이 릴리스에서 표준 액세스 모드를 사용하는 Unity 카탈로그 지원 컴퓨팅 리소스는 Dataset, map, mapPartitions, foreachPartition, flatMap 및 reduceScala filter 작업을 지원합니다.

Scala는 Unity 카탈로그 표준 컴퓨팅의 GA입니다.

이 릴리스에서 Scala는 UDF(스칼라 사용자 정의 함수) 지원을 포함하여 표준 액세스 모드 Unity 카탈로그 사용 컴퓨팅에서 일반적으로 사용할 수 있습니다. 구조적 스트리밍, Hive UDF 및 Hive 사용자 정의 집계 함수는 지원되지 않습니다. 제한 사항의 전체 목록은 표준 컴퓨팅 요구 사항 및 제한 사항을 참조하세요.

서비스 자격 증명을 사용하여 외부 클라우드 서비스에 대한 Unity 카탈로그 관리 액세스(공개 미리 보기)

서비스 자격 증명을 사용하면 AZURE MI(관리 ID) 및 Unity 카탈로그를 사용하여 클라우드 테넌트의 서비스에서 간단하고 안전한 인증을 수행할 수 있습니다. 서비스 자격 증명 만들기를 참조하세요.

버그 수정

라이브러리 업그레이드

  • 업그레이드된 Python 라이브러리:
    • azure-core 1.30.1에서 1.30.2로
    • google-auth 2.29.0에서 2.31.0으로
    • google-cloud-storage 2.16.0에서 2.17.0으로
    • google-resumable-media 2.7.0에서 2.7.1로
    • googleapis-common-protos 1.63.0에서 1.63.2로
    • mlflow-skinny 2.11.3에서 2.11.4로
    • proto-plus from 1.23.0 to 1.24.0
    • s3transfer 버전 0.10.1에서 0.10.2로
  • 업그레이드된 R 라이브러리:
  • 업그레이드된 Java 라이브러리
    • com.databricks.databricks-sdk-java 버전 0.17.1에서 0.27.0으로 업데이트
    • 72.1에서 75.1까지 com.ibm.icu.icu4j
    • software.amazon.cryptools.AmazonCorrettoCryptoProvider에서 1.6.1-linux-x86_64에서 1.6.2-linux-x86_64로

Apache Spark

Databricks Runtime 15.4 LTS에는 Apache Spark 3.5.0이 포함됩니다. 이 릴리스에는 Databricks Runtime 15.3(EoS)포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항과 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.

  • [SPARK-48503] [DBRRM-1150][sc-172196][SQL] 외부 행에 바인딩된 경우 스칼라 하위 쿼리의 식에 대한 그룹화 허용
  • [SPARK-48834] [BEHAVE-79][sc-170972][SQL] 쿼리 컴파일 중에 Python 스칼라 UDF, UDTF, UDAF에 변형 입력/출력을 비활성화
  • [SPARK-48441] [SC-170980][sql][WARMFIX] UTF8_BINARY 이외의 데이터 정렬에 대한 StringTrim 동작 수정
  • [SPARK-48440] [SC-170895][sql][WARMFIX] UTF8_BINARY 이외의 데이터 정렬에 대한 StringTranslate 동작 수정
  • [SPARK-48872] [SC-170866][python] _capture_call_site 오버헤드 줄이기
  • [SPARK-48862] [SC-170845][python][CONNECT] INFO 수준을 사용하도록 설정하지 않은 경우 호출 _proto_to_string 하지 않습니다.
  • [SPARK-48852] [SC-170837][connect] 연결에서 문자열 트리밍 함수 수정
  • [SPARK-48791] [SC-170658][core] CopyOnWriteArrayList를 사용하여 누적기 등록 오버헤드로 인한 성능 회귀 수정
  • [SPARK-48118] [SQL] env 변수 지원 SPARK_SQL_LEGACY_CREATE_HIVE_TABLE
  • [SPARK-48241] [SC-165811][sql] char/varchar 형식 열이 있는 CSV 구문 분석 실패
  • [SPARK-48168] [SC-166900][sql] 비트 시프트 연산자 지원 추가
  • [SPARK-48148] [SC-165630][core] STRING으로 읽을 때 JSON 개체를 수정하면 안 됩니다.
  • [SPARK-46625] [SC-170561] Identifier 절을 참조로 하는 CTE
  • [SPARK-48771] [SC-170546][sql] 대규모 쿼리 계획의 속도 향상 LogicalPlanIntegrity.validateExprIdUniqueness
  • [SPARK-48831] [BEHAVE-76][sc-170554][CONNECT] Spark 클래식과 호환되는 기본 열 이름 cast 만들기
  • [SPARK-48623] [SC-170544][core] 구조적 로깅 마이그레이션 [2부]
  • [SPARK-48296] [SC-166138][sql] to_xml에 대한 코드 생성 지원
  • [SPARK-48027] [SC-165154][sql] 다단계 조인에 대한 InjectRuntimeFilter는 자식 조인 유형을 확인해야 합니다.
  • [SPARK-48686] [SC-170365][sql] ParserUtils.unescapeSQLString의 성능 향상
  • [SPARK-48798] [SC-170588][python] SparkSession 기반 프로파일링 소개 spark.profile.render
  • [SPARK-48048] [SC-169099] 되돌리기 "[SC-164846][connect][SS] Scala에 대한 클라이언트 쪽 수신기 지원 추가됨"
  • [SPARK-47910] [SC-168929][core] DiskBlockObjectWriter의 closeResources가 메모리 누수를 방지하기 위해 스트림을 닫을 때.
  • [SPARK-48816] [SC-170547][sql] UnivocityParser의 간격 변환기 약식
  • [SPARK-48589] [SC-170132][sql][SS] 상태 데이터 원본에 옵션 snapshotStartBatchId 및 snapshotPartitionId 추가
  • [SPARK-48280] [SC-170293][sql] 표현식 탐색을 사용하여 정렬 테스트 범위 개선
  • [SPARK-48837] [SC-170540][ml] CountVectorizer에서 행당 한 번이 아니라 변환당 한 번만 이진 매개 변수를 읽습니다.
  • [SPARK-48803] [SC-170541][sql] Orc(De)serializer에서 내부 오류를 발생시켜 ParquetWriteSupport과의 일관성을 유지합니다.
  • [SPARK-48764] [SC-170129][python] 사용자 스택에서 IPython 관련 프레임 필터링
  • [SPARK-48818] [SC-170414][python] 함수 간소화 percentile
  • [SPARK-48479] [SC-169079][sql] 파서에서 스칼라 및 테이블 SQL UDF 만들기 지원
  • [SPARK-48697] [SC-170122][lc-4703][SQL] 데이터 정렬 인식 문자열 필터 추가
  • [SPARK-48800] [SC-170409][connect][SS] Deflake ClientStreamingQuerySuite
  • [SPARK-48738] [SC-169814][sql] 기본 제공 함수 별칭 random, position, mod, cardinality, current_schema, user, session_user, char_length, character_length의 버전을 수정함.
  • [SPARK-48638] [SC-169575][connect] DataFrame에 대한 ExecutionInfo 지원 추가
  • [SPARK-48064] [SC-164697][sql] 일상적인 관련 오류 클래스에 대한 오류 메시지 업데이트
  • [SPARK-48810] [CONNECT] 세션 중지() API는 idempotent여야 하며 서버에서 세션을 이미 닫은 경우 실패하지 않아야 합니다.
  • [SPARK-48650] [15.x][python] IPython Notebook에서 올바른 통화 사이트 표시
  • [SPARK-48271] [SC-166076][sql] RowEncoder의 일치 오류를 UNSUPPORTED_DATA_TYPE_FOR_ENCODER로 변경하기
  • [SPARK-48709] [SC-169603][sql] DataSourceV2 CTAS에 대한 varchar 형식 확인 불일치 수정
  • [SPARK-48792] [SC-170335][sql] char/varchar가 있는 테이블에 부분 열 목록의 회귀 INSERT 수정
  • [SPARK-48767] [SC-170330][sql] 형식 데이터가 잘못된 경우 variant 일부 오류 프롬프트 수정
  • [SPARK-48719] [SC-170339][sql] 첫 번째 매개 변수가 null인 경우 & RegrSlope 의 RegrIntercept 계산 버그 수정
  • [SPARK-48815] [SC-170334][연결] 연결 세션을 중지할 때 환경 업데이트
  • [SPARK-48646] [SC-169020][python] Python 데이터 원본 API 문서 및 형식 힌트 구체화
  • [SPARK-48806] [SC-170310][sql] url_decode 실패할 때 실제 예외 전달
  • [SPARK-47777] [SC-168818] Python 스트리밍 데이터 원본 연결 테스트 수정
  • [SPARK-48732] [SC-169793][sql] 관련된 더 이상 사용되지 않는 API 사용량 정리 JdbcDialect.compileAggregate
  • [SPARK-48675] [SC-169538][sql] 정렬된 열을 사용하여 캐시 테이블 수정
  • [SPARK-48623] [SC-169034][core] 구조화된 로깅 마이그레이션
  • [SPARK-48655] [SC-169542][sql] SPJ: 집계 쿼리에 대한 셔플 건너뛰기 테스트 추가
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  • [SPARK-48808] [SC-170309][sql] Hive 1.2.1을 통해 thriftserver를 연결할 때 NPE 수정 및 결과 스키마가 비어 있음
  • [SPARK-48715] [SC-170291][sql] UTF8String 유효성 검사를 데이터 정렬 인식 문자열 함수 구현에 통합
  • [SPARK-48747] [SC-170120][sql] UTF8String에 코드 포인트 반복기 추가
  • [SPARK-48748] [SC-170115][sql] UTF8String에서 numChars 캐시
  • [SPARK-48744] [SC-169817][core] 로그 항목은 한 번만 생성해야 합니다.
  • [SPARK-46122] [SC-164313][sql] spark.sql.legacy.createHiveTableByDefault을(를) 기본적으로 false으로(로) 설정
  • [SPARK-48765] [SC-170119][deploy] SPARK_IDENT_STRING 대한 기본값 평가 향상
  • [SPARK-48759] [SC-170128][sql] Spark 3.4 이후 AS CREATE TABLE 동작 변경에 대한 SELECT 마이그레이션 문서 추가
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  • [SPARK-48768] [SC-170124][python][CONNECT] 캐시하지 않아야 합니다. explain
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  • [SPARK-48656] [SC-169529][core] 길이 검사를 수행하고 COLLECTION_SIZE_LIMIT_EXCEEDED 오류를 던집니다. CartesianRDD.getPartitions
  • [SPARK-48597] [SC-168817][sql] 논리 계획의 텍스트 표현에서 isStreaming 속성에 대한 표식 소개
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  • [SPARK-48699] [SC-169597][sql] 데이터 정렬 API 구체화
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  • [SPARK-48282] [SC-169813][sql] UTF8_BINARY_LCASE 데이터 정렬에 대한 문자열 검색 논리 변경(StringReplace, FindInSet)
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  • [SPARK-48320] [SPARK-48490] OSS Spark의 최신 로깅 특성 및 테스트 사례 동기화
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Databricks Runtime 15.4 LTS 유지 관리 업데이트를 참조 하세요.

시스템 환경

  • 운영 체제: Ubuntu 22.04.4 LTS
    • 참고: Databricks 런타임 컨테이너에서 사용하는 Ubuntu 버전입니다. DBR 컨테이너는 다른 Ubuntu 버전 또는 Linux 배포를 사용할 수 있는 클라우드 공급자의 가상 머신에서 실행됩니다.
  • Java: Zulu 8.78.0.19-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.11.11
  • R: 4.3.2
  • 델타 레이크: 3.2.0

설치된 Python 라이브러리

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
에이에스티토큰 2.0.5 astunparse (파이썬 코드 분석 라이브러리) 1.6.3 애저 코어 1.30.2
azure-storage-blob (Azure 저장소 Blob) 12.19.1 azure-storage-file-datalake (아주르 스토리지 파일 데이터레이크) 12.14.0 백콜 (backcall) 0.2.0
검정색 23.3.0 방향지시등 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 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 databricks-sdk (데이터브릭스 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 중 0.8.3 측면 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) 2.31.0
google-cloud-core (구글 클라우드 코어) 2.4.1 구글 클라우드 스토리지 2.17.0 google-crc32c (구글의 CRC32C 알고리즘) 1.5.0
google-resumable-media (구글 재개 가능한 미디어) 2.7.1 googleapis-common-protos 1.63.2 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
표준 날짜 형식 (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 (kiwisolver) 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 2.11.4
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 패키징 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 파이썬 패키지 설치 도구 pip 23.2.1 플랫폼 디렉토리 3.10.0
plotly (데이터 시각화 라이브러리) 5.9.0 prompt-toolkit (프롬프트 도구 키트) 3.0.36 proto-plus 1.24.0
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 4.0.39
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 0.10.2
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 자동 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 관리자의 CRAN 스냅샷(2024년 2월 5일: https://packagemanager.posit.co/cran/2024-02-05/)에서 설치됩니다.

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
화살표 14.0.0.2 askpass (비밀번호 입력 요청) 1.2.0 assertthat (어설트댓) 0.2.1
백포트 1.4.1 기초 4.3.2 base64enc 0.1-3
빅디 0.2.0 비트 4.0.5 64비트 4.0.5
bitops 1.0-7 덩어리 1.2.4 부팅 1.3-28
양조하다 1.0-10 활기 1.1.4 빗자루 1.0.5
bslib 0.6.1 캐시엠 1.0.8 콜러 3.7.3
캐럿 6.0-94 셀레인저 (cellranger) 1.1.0 크론 2.3-61
클래스 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
색 공간 2.1-0 코먼마크 1.9.1 컴파일러 4.3.2
설정 0.3.2 갈등하는 1.2.0 cpp11 0.4.7
크레용 1.5.2 자격 증명 2.0.1 컬 5.2.0
데이터 테이블(data.table) 1.15.0 데이터 세트 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 요약 0.6.34
아래로 비추는 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 빠른 맵 1.1.1
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