Databricks Runtime 17.3 LTS (데이터브릭스 런타임 17.3 LTS)

다음 릴리스 정보는 Apache Spark 4.0.0에서 제공하는 Databricks Runtime 17.3 LTS에 대한 정보를 제공합니다.

Azure Databricks는 2025년 10월에 이 LTS 버전을 릴리스했습니다.

새로운 기능 및 개선 사항

• EXECUTE IMMEDIATE 상수 식 사용
• LIMIT ALL 재귀 CTE 지원
• 클래식 컴퓨팅용 JDK 21(공개 미리 보기)
• Unity 카탈로그 볼륨의 파일에 추가하면 올바른 오류가 반환됩니다.
• TABLE Unity 카탈로그 Python UDTF에 대한 인수 지원
• st_dump 함수 지원
• 이제 다각형 내부 링 함수가 지원됩니다.
• remote_query 테이블 반환 함수(공개 미리 보기)

EXECUTE IMMEDIATE 상수 식 사용

이제 상수 식을 SQL 문자열로 전달하고 문에서 매개 변수 표식에 EXECUTE IMMEDIATE 인수로 전달할 수 있습니다.

LIMIT ALL 재귀 CTE 지원

이제 재귀 공용 테이블 식(CTE)에 대한 총 크기 제한을 제거하는 데 사용할 LIMIT ALL 수 있습니다.

클래식 컴퓨팅용 JDK 21(공개 미리 보기)

JDK(Java Development Kit) 21은 클래식 컴퓨팅에 대한 공개 미리 보기로 제공됩니다. 사용하도록 설정하려면 특정 JDK 버전으로 클러스터 만들기를 참조하세요.

Unity 카탈로그 볼륨의 파일에 추가하면 올바른 오류가 반환됩니다.

이제 Unity 카탈로그 볼륨 파일에 콘텐츠를 추가하려는 모든 코드가 "잘못된 검색" 오류 메시지와 함께 실패합니다. 이전에는 잘못된 "작업이 지원되지 않음" 오류로 실패했습니다.

TABLE Unity 카탈로그 Python UDTF에 대한 인수 지원

이제 Unity 카탈로그 Python의 UDTF는 TABLE 인수를 지원하므로, 함수가 전체 테이블을 입력 매개변수로 수용하여 구조화된 데이터 세트에 대한 보다 복잡한 데이터 변환 및 집계를 수행할 수 있습니다. Unity 카탈로그에서 Python UDF(사용자 정의 테이블 함수)를 참조하세요. 테이블 인수 지원이 Databricks Runtime 17.2로 백포트되었습니다.

st_dump 함수 지원

이제 함수를 st_dump 사용하여 입력 기하 도형의 단일 기하 도형을 포함하는 배열을 가져올 수 있습니다. st_dump 함수참조하세요.

이제 다각형 내부 링 함수가 지원됩니다.

이제 다음 함수를 사용하여 다각형 내부 링으로 작업할 수 있습니다.

• st_numinteriorrings: 다각형의 내부 경계(링)의 수를 가져옵니다. st_numinteriorrings 함수참조하세요.
• st_interiorringn: 다각형의 n번째 내부 경계를 추출하여 줄 바꿈으로 반환합니다. st_interiorringn 함수참조하세요.

remote_query 테이블 반환 함수(공개 미리 보기)

이제 테이블 반환 함수를 remote_query 사용하여 원격 데이터베이스 엔진에서 쿼리를 실행하고 테이블 형식 결과를 반환할 수 있습니다. 이 함수는 Unity 카탈로그 연결의 자격 증명을 사용하여 원격 시스템에서 데이터를 가져오고 SQL 및 NoSQL 데이터베이스에 대한 다양한 커넥터 옵션을 지원합니다. 테이블 값 함수 remote_query을 참조하세요.

동작 변경

• input_file_name 함수는 더 이상 지원되지 않으며 나중에 제거될 수 있습니다.
• 자동 로더 증분 목록 기본값이 변경됨
• 에서 MV/ST 새로 고침 정보 지원 DESCRIBE EXTENDED AS JSON
• DESCRIBE QUERY 및 DESCRIBE TABLE에 메타데이터 열 추가
• 연결 모드를 사용할 때 구조체 리터럴에서 임시 값 변환 수정
• 10진수 정밀도 변경 및 연결 모드로 SYSTEM_DEFAULT 크기 조정
• Spark Connect Scala 클라이언트의 관찰에서 복잡한 형식 지원
• 배열, 맵 및 구조체 리터럴에서 null 값 유지
• 형식화된 리터럴의 null 허용 여부 유지
• 배열 및 맵 리터럴에서 사례 클래스 변환 수정
• 열을 삭제 NullType 할 때 null 구조체의 올바른 처리
• Parquet에서 null 구조체 처리 개선
• Kafka 라이브러리 업그레이드 aws-msk-iam-auth

input_file_name 함수는 더 이상 지원되지 않으며 나중에 제거될 수 있습니다.

input_file_name 이 함수는 신뢰할 수 없기 때문에 Databricks Runtime 13.3 LTS 이후 더 이상 사용되지 않습니다. 이 함수는 신뢰할 수 없기 때문에 Databricks Runtime 17.3 LTS 이상에서 더 이상 지원되지 않습니다. 대신 _metadata.file_name을 사용합니다.

자동 로더 증분 목록 기본값이 변경됨

사용되지 않는 cloudFiles.useIncrementalListing 옵션의 기본값이 auto에서 false로 변경되었습니다. 이제 Azure Databricks는 사전적이 아닌 순서로 인해 건너뛴 파일을 방지하기 위해 증분 목록 대신 전체 디렉터리 목록을 수행합니다. 예를 들어 10-01-2025.csv 사전적으로 앞에 8-01-2025.csv 옵니다.

Databricks는 더 빠르고 안정적인 파일 검색을 위해 파일 이벤트 로 마이그레이션하는 것이 좋습니다.

이전 동작을 유지하려면 명시적으로 .로 cloudFiles.useIncrementalListing설정합니다auto.

MV/ST 새로 고침 정보를 DESCRIBE EXTENDED AS JSON에서 지원

이제 Azure Databricks는 마지막으로 새로 고친 시간, 새로 고침 유형, 상태 및 일정을 포함하여 출력에서 DESCRIBE EXTENDED AS JSON 구체화된 뷰 및 스트리밍 테이블 새로 고침 정보에 대한 섹션을 생성합니다.

DESCRIBE QUERY 및 DESCRIBE TABLE에 메타데이터 열 추가

이제 Azure Databricks는 DESCRIBE QUERY 및 DESCRIBE TABLE의 출력에 의미 체계 메타데이터에 대한 메타데이터 열을 포함합니다.

예를 들어 DESCRIBE QUERY, 메트릭 뷰를 사용하여 쿼리를 설명할 때 차원이 직접 참조되고 측정 지표가 MEASURE() 함수를 사용할 경우 의미론적 메타데이터가 쿼리 전반에 걸쳐 전파됩니다.

의 경우 DESCRIBE TABLE메타데이터 열은 다른 테이블 형식이 아닌 메트릭 뷰에 대해서만 나타납니다.

연결 모드를 사용할 때 구조체 리터럴에서 임시 값 변환 수정

Spark Connect 모드에서 구조체 리터럴은 이제 예외를 발생시키는 대신 시간 값을 올바르게 처리합니다. 이전에는 구조체 리터럴에서 임시 값(예: 날짜 또는 타임스탬프)을 사용하려고 하면 예외가 발생합니다.

연결 모드에서 SYSTEM_DEFAULT로 10진수 정밀도와 스케일 변경

Scala에서 Spark Connect 모드를 사용하는 경우 배열 및 맵 리터럴의 소수 정밀도와 스케일이 이제 (38, 18)SYSTEM_DEFAULT로 변경됩니다. 이 변경 내용은 논리 계획(예: 명령의 explain() 출력)에만 영향을 줍니다. 쿼리 결과에는 영향을 주지 않습니다.

Spark Connect Scala 클라이언트의 관찰에서 복잡한 형식 지원

이제 Spark Connect Scala 클라이언트는 관찰에서 배열, 맵 및 구조체 형식을 지원하여 전용 클러스터와 일치하는 동작을 제공합니다. 이전에는 관찰에서 이러한 복합 형식을 사용하려고 하면 예외가 발생합니다.

배열, 맵 및 구조체 리터럴에서 null 값 유지

Spark Connect 모드에서는 이제 배열, 맵 및 구조체 리터럴 내의 null 값이 protobuf 기본값으로 대체되는 대신 유지됩니다. 이전에는 null 값이 잘못 대체되어 정수 형식에는 0 같은 기본값이, 문자열 형식에는 빈 문자열이, 부울 형식에는 false 같은 기본값이 사용되었습니다.

형식화된 리터럴의 null 허용 여부 유지

이제 Spark Connect Scala 클라이언트는 형식화된 리터럴에 대한 배열 및 맵 형식의 null 허용 가능성을 올바르게 유지합니다. 이전에는 배열 요소와 맵 값이 실제 형식 정의에 관계없이 항상 nullable로 처리되었습니다.

배열 및 맵 리터럴에서 사례 클래스 변환 수정

Spark Connect 모드에서 배열 및 맵 리터럴은 TypedLit 이제 예외를 throw하는 대신 케이스 클래스 값을 올바르게 처리합니다. 이전에는 배열 또는 맵 리터럴에서 사례 클래스 값을 사용하려고 하면 예외가 발생합니다.

NullType 열을 삭제할 때 null 구조체의 올바른 처리

델타 테이블에 데이터를 쓸 때, Azure Databricks는 이제 스키마에서 NullType 열을 삭제할 때 null 스트럭처 값을 올바르게 유지합니다. 이전에는 null 구조체가 null이 아닌 구조체 값으로 잘못 대체되었습니다. 여기서 모든 필드가 null로 설정되었습니다. 예를 들어, null 구조체 값을 삽입하면, 나중에 다시 읽을 때 null 구조체 대신 필드가 null인 구조체로 읽힙니다.

Parquet에서 null 구조체 처리 개선

이제 Azure Databricks는 요청된 모든 구조체 필드가 Parquet 파일에서 누락된 경우 null 구조체를 올바르게 검색하므로 Photon과 Photon이 아닌 판독기 간에 동작이 일관됩니다. 이전에는 모든 요청된 필드가 누락되었지만 다른 필드가 있는 Parquet 파일을 읽을 때, Photon이 아닌 판독기는 null 필드가 포함된 구조체 대신 전체 구조체를 NULL로 반환했습니다.

Kafka용 aws-msk-iam-auth 라이브러리 업그레이드

aws-msk-iam-auth 이 라이브러리는 MSK(Apache Kafka) IAM 인증용 관리 스트리밍에 대한 STS(지역 보안 토큰 서비스) 엔드포인트 설정을 지원하도록 버전 2.0.1로 업그레이드되었습니다. 새 awsStsRegion 옵션은 해당 Spark 구성을 사용하도록 설정한 경우에만 사용할 수 있습니다. 이 업그레이드는 기존 워크로드에 대한 동작 변경을 도입하지 않습니다.

라이브러리 업그레이드

업그레이드된 Python 라이브러리:

이 버전에서는 Python 라이브러리가 업그레이드되지 않았습니다.

업그레이드된 R 라이브러리:

이 버전에서는 R 라이브러리가 업그레이드되지 않았습니다.

업그레이드된 Java 라이브러리:

이 버전에서는 Java 라이브러리가 업그레이드되지 않았습니다.

Apache Spark

Databricks Runtime 17.3 LTS에는 Apache Spark 4.0.0이 포함됩니다. 이 릴리스에는 버전 17.2에 포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항뿐만 아니라 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.

• SPARK-44856 "[SC-195808][python] Python UDTF 화살표 직렬화기 성능 향상" 되돌림
• SPARK-53553 [DBRRM-2007][engrm-341][SC-206543][17.3][CONNECT] LiteralValueProtoConverter에서 null 값 처리 수정
• SPARK-53507 오류에 호환성이 손상되는 변경 정보 추가
• SPARK-53574 중첩된 계획 확인 중에 삭제되는 AnalysisContext 수정
• SPARK-53444 즉시 다시 작업 실행
• SPARK-53560 Kafka 소스 및 AvailableNow 트리거에서 커밋되지 않은 일괄 처리를 다시 시도할 때 충돌이 반복되는 현상
• SPARK-53127 ALL을 사용하여 LIMIT 재귀 행 제한 재정의
• SPARK-53574 되돌리기 "[SC-206548] AnalysisContext가 삭제되는 문제 수정..."
• SPARK-53674 별칭을 할당할 때 단일 패스 분석기의 LCA 처리하기
• SPARK-53492 이미 완료된 작업 ID를 가진 두 번째 ExecutePlan을 거부하기
• SPARK-53677 쿼리에 구문 오류가 포함된 경우 JDBC 데이터 원본에 대한 디버깅 기능 향상
• SPARK-53490 관찰된 메트릭에서 Protobuf 변환 수정
• SPARK-53671@udf 평가 유형 유추에서 0 인수 제외
• SPARK-53592 "벡터화된 UDF 지원 기능 만들기" 재구성
• SPARK-53654 "함수 uuid에서 초기값 지원" 재작업
• SPARK-53429 PySpark 데이터 프레임 API에서 직접 통과 분할 지원
• SPARK-53372 LDP용 공유 테스트 런타임 패키지
• SPARK-53574 중첩된 계획 확인 중에 삭제되는 AnalysisContext 수정
• SPARK-53654 되돌리기 "[SC-207022][sql][PYTHON] 기능 seed지원 uuid "
• SPARK-53574 되돌리기 "[SC-206548] 중첩된 계획 해결 중 삭제되는 AnalysisContext 수정"
• SPARK-53559 원시 데이터 정렬 키 바이트를 사용하도록 HLL 스케치 업데이트 수정
• SPARK-53654 함수의 지원 seeduuid
• SPARK-52449 Expression.Literal.Map/Array에 대한 데이터 형식을 선택 사항으로 설정
• SPARK-53574 중첩된 계획 확인 중에 삭제되는 AnalysisContext 수정
• SPARK-53625 프로젝션을 통해 메타데이터 열을 전파하여 ApplyCharTypePadding 비호환성 해결
• SPARK-53558 되돌리기 "[SC-206544][sql] 테이블을 찾을 수 없는 경우 예외 메시지에 카탈로그 이름을 포함하여 정규화된 테이블 이름 표시"
• SPARK-53558 테이블을 찾을 수 없는 경우 예외 메시지에 카탈로그 이름을 포함하여 정규화된 테이블 이름 표시
• SPARK-53357 2.3.2로 업데이트 pandas
• SPARK-52659 ansi 모드에서 오해를 불러일으키는 모듈러스 오류 메시지
• SPARK-53592 되돌리기 "[SC-206971][python] @udf 벡터화된 UDF 지원 추가"
• SPARK-53592 벡터화된 UDF를 지원하도록 @udf 만들기
• SPARK-52601 TransformingEncoder에서 기본 형식 지원
• SPARK-53355 형식 테스트에서 numpy 1.x repr 수정
• SPARK-53387 Arrow UDTFs에 대한 지원을 BY를 사용하여 추가 PARTITION
• SPARK-52991 V2 데이터 소스에 MERGE INTO을(를) 사용하여 SCHEMA EVOLUTION을 구현하기
• SPARK-53568 Spark Connect Python 클라이언트 오류 처리 논리에서 몇 가지 작은 버그 수정
• SPARK-43579 optim: 다시 사용하려면 화살표와 pandas 간에 변환기를 캐시합니다.
• SPARK-53524 LiteralValueProtoConverter에서 임시 값 변환 수정
• SPARK-53600 마지막 액세스 시간 로그 메시지 수정 SessionHolder
• SPARK-53529 IPv6을 지원하도록 클라이언트 연결 수정 pyspark
• SPARK-53537 계속 구문 분석 처리기 지원 추가
• SPARK-53623 은 큰 테이블 속성 읽기 성능 향상
• SPARK-53523 명명된 매개 변수 존중 spark.sql.caseSensitive
• SPARK-53449 기본 제공 Datasource Scan 관련 클래스에 대한 단순한 옵션
• SPARK-53620 exitFn이 호출되면 SparkSubmit가 스택 추적을 인쇄해야 합니다.
• SPARK-53518 사용자 정의 형식의 catalogString에 대한 잘림 없음
• SPARK-53568 되돌리기 "[SC-206538][connect][PYTHON] Spark Connect Python 클라이언트 오류 처리 논리에서 몇 가지 작은 버그 수정"
• SPARK-53602 프로필 덤프 개선 및 프로파일러 문서 수정
• SPARK-53402 Scala의 Spark Connect에서 직접 통과 분할 데이터 세트 API 지원
• SPARK-53491 진행 메트릭 JSON에서 inputRowsPerSecond 및 processedRowsPerSecond의 지수 형식 수정
• SPARK-53413 명령어에 대한 셔플 정리
• SPARK-53518 되돌리기 "[SC-205989][sql] 사용자 정의 형식의 catalogString에 대한 잘림 없음"
• SPARK-53568 Spark Connect Python 클라이언트 오류 처리 논리에서 몇 가지 작은 버그 수정
• SPARK-53552 하위 문자열 SQL 함수 최적화
• SPARK-53527 analyzeExistenceDefaultValue의 폴백(fallback) 기능 개선
• SPARK-53584 process_column_param 유효성 검사 및 열 매개 변수 도큐먼트 개선
• SPARK-53498 이진 파일에서 pyspark/pipelines/cli.py을(를) 올바르게 참조하기
• SPARK-53518 사용자 정의 형식의 catalogString에 대한 잘림 없음
• SPARK-53233 올바른 패키지 이름을 사용하는 데 streaming 관련된 코드 만들기
• SPARK-53598 큰 테이블 속성을 읽기 전에 numParts가 있는지 확인합니다.
• SPARK-53372 SDP 엔드-엔드 테스트 제품군
• SPARK-53563 비효율적인 문자열 연결을 방지하여 sql_processor 최적화
• SPARK-53323 화살표 UDTF에서 df.asTable()에 대한 Spark Connect 테스트 사용
• SPARK-53157 드라이버 및 실행기의 조회 간격을 분리합니다.
• SPARK-53555 수정: SparkML 연결에서 SparkML(레거시 모드) 저장된 모델을 로드할 수 없음
• SPARK-53361 여러 키를 하나의 Arrow 배치로 그룹화하여 TWS 내에서 JVM–Python 간의 통신을 최적화
• SPARK-53233 되돌리기 "[SC-203716][sql][SS][mllib][CONNECT] 올바른 패키지 이름을 사용하는 것과 streaming 관련된 코드 만들기"
• SPARK-53233 올바른 패키지 이름을 사용하는 데 streaming 관련된 코드 만들기
• SPARK-53525 Spark Connect ArrowBatch 결과 청크
• SPARK-53444 복원 "[SC-206536][sql] 수정 작업 즉시 실행"
• SPARK-53594 Arrow UDF가 사용자가 지정한 평가 유형을 반영하도록 합니다.
• SPARK-53444 즉시 다시 작업 실행
• SPARK-53582isExtractableUnresolvedExtractValue에 적용할 수 있도록 확장
• SPARK-53572 ExtractValue.isExtractable에서 throw하지 마십시오.
• SPARK-52346 흐름 재시도에 대한 카운터 초기화 및 증분 논리 수정
• SPARK-53561 작업자가 충돌하지 않도록 outputStream.flush 중 TransformWithStateInPySparkStateServer에서 인터럽트 예외를 포착하여 처리하십시오.
• SPARK-53512 DSv2 PushDownUtils의 더 나은 통합
• SPARK-53459 더 많은 위치에서 ReadOnlySparkConf 사용
• SPARK-53549 목록 상태 요청 프로세스가 완료되면 항상 화살표 할당자를 닫습니다.
• SPARK-53332 snapshotStartBatchId 옵션만 사용하여 상태 검사점 v2로 StateDataSource를 활성화
• SPARK-53550 Union 출력 분할은 표준화된 속성을 비교해야 합니다.
• SPARK-53506 ANSI 모드에서 Decimal과 float 사이의 변환이 허용되지 않음
• SPARK-52238 파이프라인 사양 필드 "definitions"를 '라이브러리'로 변경하기
• SPARK-53538ExpandExec 안전하지 않은 프로젝션을 초기화해야 합니다.
• SPARK-53521 스타 표현식 리팩터링
• SPARK-53358 화살표 Python UDTF 출력 형식 불일치 오류 메시지 개선
• SPARK-53531 HadoopRDD.getInputFormat에 대한 더 나은 오류 메시지
• SPARK-53434 ColumnarRow의 get도 isNullAt를 확인해야 합니다.
• SPARK-53008 OSS SQL UDF 데이터 액세스 루틴 유효성 검사 추가
• SPARK-44856 Python UDTF 화살표 직렬 변환기 성능 향상
• SPARK-53488 단일 패스 분석기 논리와 호환되도록 CollationTypeCoercion 업데이트
• SPARK-53029 애로우 Python UDTF에 대한 반환 형식 강제 변환 지원
• SPARK-53479 ANSI에서 스칼라를 비교할 때 pandas의 동작을 정렬하십시오 ==
• SPARK-53497/|//|* ANSI에서 소수점과 부동 소수점 사이의 허용 안 함
• SPARK-53441 ANSI에서 부울 값이 실패하지 않아야 함
• SPARK-53474 conf DATA_SOURCE_V2_EXPR_FOLDING 추가
• SPARK-53333 상태 검사점 v2에서 StateDataSource 사용(readChangeFeed만)
• SPARK-53502 LiteralValueProtoConverter에서 메서드 이름 지정 개선
• SPARK-52694 API 추가 o.a.s.sql.Encoders#udt
• SPARK-53499 from_arrow_type ArrayType에서 containsNull을 준수해야 합니다.
• SPARK-53515 사용되지 않은 private lazy val 제거 SchemaOfCsv/Xml
• SPARK-53480 Arrow Python Runner 코드 리팩터링
• SPARK-53481 하이브리드 큐 클래스 만들기
• SPARK-53401 DataFrame API에서 직접 전달 파티셔닝 활성화
• SPARK-52930 배열/맵 리터럴에 DataType.Array/Map 사용
• SPARK-52346 BatchTableWrite에서 대상의 파티션 열을 전파하기
• SPARK-53342 단일 IPC 스트림에서 여러 레코드 일괄 처리를 처리하도록 화살표 변환기 수정
• SPARK-53421 SDP 분석에서 논리 계획 ID 전달
• SPARK-53408 사용되지 않는 함수 제거 QueryCompilationErrors
• SPARK-53044 선언적 파이프라인 가져오기 별칭 규칙을 "sdp"에서 "dp"로 변경
• SPARK-53450 Hive 테이블 스캔을 논리적 관계로 변환한 후 Null이 예기치 않게 채워집니다.
• SPARK-53290 메타데이터 이전 버전과의 호환성 손상 수정
• SPARK-52982 Arrow Python UDTF와의 횡적 조인을 금지함
• SPARK-52851 한 번만 추가하는 흐름에 대한 공용 API 제거
• SPARK-52511 spark-pipelines 명령에서 드라이런 모드 지원
• SPARK-53290 되돌리기 "[SC-204277][sql][CONNECT] 메타데이터 이전 버전과의 호환성 손상 수정"
• SPARK-53290 메타데이터 이전 버전과의 호환성 손상 수정
• SPARK-52577 Hive 카탈로그를 사용하여 선언적 파이프라인 DatasetManager에 대한 테스트 추가
• SPARK-53012 Spark Connect에서 화살표 Python UDTF 지원
• SPARK-53251 Arrow Python UDTF에 대해 asTable()을 사용하여 DataFrame API 테스트 활성화
• SPARK-52432 DataflowGraphRegistry를 세션으로 범위 지정
• SPARK-52853 선언적 파이프라인에서 명령적 PySpark 메서드 방지
• SPARK-52745 테이블 인터페이스 중 schemacolumns 하나가 구현되고 columns 바람직한지 확인합니다.
• SPARK-52991 "[SC-204944][sql] V2 데이터 소스에서 EVOLUTION을 MERGE INTO로 구현한 것을 되돌리기SCHEMA"
• SPARK-52981 Arrow Python UDTF에 대한 테이블 인수 지원 추가
• SPARK-53487 에서 주석을 개선하기
• SPARK-52991 V2 데이터 소스에 MERGE INTO을(를) 사용하여 SCHEMA EVOLUTION을 구현하기
• SPARK-52281 원래 데이터 형식이 의 인스턴스인 경우 기본 데이터 정렬을 적용하지 않도록 변경 ALTER TABLE ALTER COLUMN TYPE STRINGStringType
• SPARK-52759 파이프라인에 테이블이나 지속형 뷰가 없는 경우 예외 throw
• SPARK-51575 Python 데이터 원본 푸시다운 결합 및 읽기 작업자 계획
• SPARK-53359 결과를 반복기로 처리하도록 화살표 UDTF 수정
• SPARK-52757 DefineFlow의 "plan" 필드 이름을 "relation"으로 바꿉니다.
• SPARK-52431 선언적 파이프라인 실행기 마무리 작업 완료
• SPARK-52591 SDP 테이블 및 독립 실행형 흐름 정의에서 반환된 데이터프레임의 스트리밍 가능 여부 유효성 검사
• SPARK-53030 스트리밍 Python 데이터 원본을 위한 Arrow 작성기 지원
• SPARK-52980 Arrow Python UDTF 지원
• SPARK-42841오류 클래스 _LEGACY_ERROR_TEMP_2005 이름 할당
• SPARK-52423 pipelines.proto에 누락된 golang 패키지 이름 추가
• SPARK-52409 테스트에서 PipelineRunEventBuffer만 사용
• SPARK-52533 드라이버 프로파일러만 사용하도록 설정 지원
• SPARK-52716 Flow 특성과 참조에서 주석 제거
• SPARK-52348 파이프라인 명령에 대한 Spark Connect 처리기 지원 추가
• SPARK-52281 되돌리기 "[SC-198058][sql] 원래 데이터 유형이 ALTER TABLE ALTER COLUMN TYPE STRING의 인스턴스인 경우 기본 정렬 순서를 적용하지 않도록 StringType 변경"
• SPARK-49386 셔플 스필에 대한 메모리 기반 임계값 추가
• SPARK-52281 원래 데이터 형식이 의 인스턴스인 경우 기본 데이터 정렬을 적용하지 않도록 변경 ALTER TABLE ALTER COLUMN TYPE STRINGStringType
• SPARK-53329 아티팩트 추가 시 예외 처리 개선
• SPARK-52772 "[SC-202707][engrm-327][SQL] 업데이트 중에 일치하지 않는 테이블 특성 처리" 되돌리기
• SPARK-52772 업데이트 중 일관되지 않은 테이블 특성 처리
• SPARK-51739 mapInArrow 및 mapInPandas 및 DataSource에서 화살표 스키마 유효성 검사
• Python UDF 형식 동작 테스트 SPARK-53355
• SPARK-53443 Python을 다음으로 업데이트 SPDX-license
• SPARK-49968 분할 함수는 빈 정규식 및 제한으로 잘못된 결과를 생성합니다.
• SPARK-52582 XML 파서의 메모리 사용량 향상
• SPARK-53452from_arrow_type 존중해야 합니다. valueContainsNull
• SPARK-53103 되돌리기 "[SC-204946][ss] 쿼리가 시작될 때 상태 디렉터리가 비어 있지 않으면 오류를 발생시킵니다"
• SPARK-53103 쿼리가 시작될 때 상태 디렉터리가 비어 있지 않으면 오류를 throw합니다.
• SPARK-51575 반환 "[SC-192406][python] Python 데이터 소스 푸시다운과 읽기 작업자 계획 결합"
• SPARK-51575 Python 데이터 원본 푸시다운 결합 및 읽기 작업자 계획
• SPARK-53095 HMS v4.1 지원
• SPARK-53126 입력을 처리하고 이를 사용하여 SparkErrorUtils#stackTraceToString를 교체하기 위한 리팩터링 nullExceptionUtils#getStackTrace
• SPARK-49489 HMS 클라이언트가 hive.thrift.client.maxmessage.size을(를) 존중함
• SPARK-53108 Scala에서 time_diff 함수 구현
• SPARK-45265 Hive 4.0 메타스토어 지원
• SPARK-53255 금지하다 org.apache.parquet.Preconditions
• SPARK-52142 COMMAND에서 SHOW CREATE TABLE 테이블 제약 조건 표시
• SPARK-52875 입력이 컨텍스트 독립적 접기 가능인 경우 V2 식 변환 간소화
• SPARK-53240 금지하다 com.google.common.collect.(ArrayList)?Multimap
• SPARK-52875 "[SC-201880][sql] 입력이 컨텍스트에 독립적으로 접힐 수 있는 경우 V2 식 변환을 간소화" 되돌리기
• SPARK-52141 DESC 명령에 제약 조건 표시
• SPARK-53386 JDBC 커넥터에서 세미콜론으로 끝나는 쿼리 매개 변수 지원
• SPARK-52875 입력이 컨텍스트 독립적 접기 가능인 경우 V2 식 변환 간소화
• SPARK-53437 InterpretedUnsafeProjection은 YearMonthIntervalType 필드에 대해 setNull4Bytes를 설정해야 합니다.
• SPARK-53341 다변량 DECLARE에서 골든 테스트 검사 확장
• SPARK-53156 애플리케이션이 종료되면 드라이버 메모리 메트릭 추적
• SPARK-52689 V2Write에 DML 메트릭 보내기
• SPARK-52641 기본 키 열은 null을 허용하지 않아야 합니다.
• SPARK-48547 사용자 코드 주 메서드가 종료된 후 SparkSubmit가 System.exit를 자동으로 호출하도록 옵트인 플래그 추가
• SPARK-52575 Expressions에 contextIndependentFoldable 특성 소개
• SPARK-52860 InMemoryTable에서 V2 쓰기 스키마 진화 지원
• SPARK-53435 CachedRDDBuilder에서 경합 상태 수정
• SPARK-51987 쓰기 시 열 기본값에 대한 DSv2 표현식
• SPARK-52235 DSV2에 전달된 DefaultValue V2 식에 암시적 캐스트 추가
• SPARK-52236 기본값에 대한 분석 예외 표준화
• SPARK-53294 상태 검사점 v2에서 StateDataSource 사용(batchId 옵션만 해당)
• SPARK-52095 V2Expression을 DSV2로 전달하도록 테이블 변경 열 변경
• SPARK-53415 기본 제공 FileFormats에 대한 단순한 옵션
• SPARK-53318 make_timestamp_ltz() 기준 시간 유형 지원
• SPARK-53143 DataFrame API에서 자체 조인 수정 - 조인이 분석기에서 예상되는 유일한 출력은 아닙니다.
• SPARK-53423 모든 단일 패스 확인자 관련 태그를 로 이동 ResolverTag
• SPARK-52116 비결정적 기본값에 대한 예외 개선
• SPARK-51906 테이블 변경(Dsv2 표현식)에서 열 추가
• SPARK-53403 ANSI에서 추가/하위 테스트 개선
• SPARK-53418 지원 TimeType : ColumnAccessor
• SPARK-52777 Spark SQL에서 셔플 정리 모드 구성 가능하게 설정
• SPARK-52485 선언적 파이프라인 코드 정리
• SPARK-53236 Java ArrayList 코드 대신 Lists.newArrayList Java 생성자 사용
• SPARK-53392 SpecializedArray 처리를 connect-common로 이동
• SPARK-53176 Spark 시작 관리자가 준수해야 합니다. --load-spark-defaults
• SPARK-53237 인스턴스 대신 Base64 Java org.apache.commons.codec.binary.Base64 사용
• SPARK-53390 ANSI에서 None 값이 있는 부울을 정수로 변환할 때 오류 발생
• SPARK-53109 Scala의 make_timestamp_ntz 및 try_make_timestamp_ntz 함수에서 TIME 지원
• SPARK-53393 화살표 스칼라 반복기 UDF에 대한 메모리 프로파일러 사용 안 함
• SPARK-53367 Arrow UDF에 대한 10진수 강제 변환에 int 추가 적용
• SPARK-53365 뷰 및 UDF에서 구성을 유지하기 위한 코드 통합
• SPARK-53228 대신 Java Map 생성자 사용 Maps.new*HashMap()
• SPARK-53197 대신 사용 java.util.Objects#requireNonNullcom.google.common.base.Preconditions#checkNotNull
• SPARK-53216is*(Blank|Empty)에서 object SparkStringUtilstrait SparkStringUtils로 이동
• SPARK-53385 식별자 평가를 리팩터링합니다.
• SPARK-53384 변수 해결 리팩터링
• SPARK-53195 대신 Java InputStream.readNBytes 사용 ByteStreams.read
• SPARK-53205 지원 createParentDirs : SparkFileUtils
• SPARK-53196 대신 Java OutputStream.nullOutputStream 사용 ByteStreams.nullOutputStream
• SPARK-53381 에서 임시 컬렉션을 만들지 않도록 합니다. toCatalystStruct
• SPARK-53275 인터프리터 모드에서 정렬할 때 상태를 저장하는 표현식 처리
• SPARK-51585 Oracle 언어는 푸시다운 날짜/시간 함수를 지원합니다.
• SPARK-53200 대신 Java Files.newInputStream 사용 Files.asByteSource().openStream()
• SPARK-53190 대신 Java InputStream.transferTo 사용 ByteStreams.copy
• SPARK-53188에서 readFully, SparkStreamUtils, 및 JavaUtils 지원
• SPARK-53354 LiteralValueProtoConverter.toCatalystStruct을(를) 단순화하기
• SPARK-52873 SHJ 세미/안티 조인이 빌드 쪽에서 중복 키를 무시할 수 있는 경우 추가 제한
• SPARK-53180 대신 Java InputStream.skipNBytes 사용 ByteStreams.skipFully
• SPARK-53369 반환 형식의 UDF에 CHAR/VARCHAR 대한 오류 메시지 수정
• SPARK-53330 DayTimeIntervalType을 사용하여 화살표 UDF 수정(경계 != 시작/끝)
• SPARK-53366 sql/connect/shim에 서식 규칙 적용
• SPARK-53348 뷰를 만들 때 항상 ANSI 값을 유지하거나 저장되지 않은 경우 쿼리할 때 가정합니다.
• SPARK-53119에서 touchSparkFileUtils 지원
• SPARK-52592 ps 만들기를 지원합니다. ps의 계열입니다. 시리즈
• SPARK-53360 ConstantFolding의 멱등성을 활용한 전략은 깨져서는 안 됩니다.
• SPARK-53135copyURLToFileSparkFileUtils에서 JavaUtils 지원
• SPARK-53150 존재하지 않는 디렉터리가 아닌 symlink 입력을 처리하도록 개선 list(File|Path)s
• SPARK-53135 "[SC-203164][core][SQL] copyURLToFile을(를) SparkFileUtils 및 JavaUtils에서 지원" 되돌리기
• SPARK-53137에서 forceDeleteOnExit 및 SparkFileUtils에 JavaUtils를 지원
• SPARK-53352 지원되지 않는 반환 형식에 대한 오류 메시지 구체화
• SPARK-53353 0-arg를 사용하여 스칼라 반복기 화살표 UDF 실패
• SPARK-53135copyURLToFileSparkFileUtils에서 JavaUtils 지원
• SPARK-53101 지원 (left|right)Pad : SparkStringUtils
• SPARK-53117 지원 moveDirectory, SparkFileUtils와 JavaUtils
• SPARK-53121 대신 사용 deleteRecursivelyFileUtils.forceDelete
• SPARK-53100 대신 Java String.substring 사용 StringUtils.substring
• SPARK-53092 금지하다 org.apache.commons.lang3.SystemUtils
• SPARK-53328 SparkML 연결에 대한 디버깅 기능 향상
• SPARK-52065 계획 변경 로깅에서 출력 열(이름, 데이터 형식, null 허용 여부)이 있는 다른 계획 트리 생성
• SPARK-51182 경로가 지정되지 않은 경우 DataFrameWriter는 dataPathNotSpecifiedError를 throw해야 합니다.
• SPARK-52410 사용 중단 PipelineConf 및 직접 사용 SqlConf
• SPARK-52852 create_streaming_table 사용되지 않는 spark_conf 제거
• SPARK-52714 append_flow 데코레이터에서 사용되지 않는 주석 인수 제거
• SPARK-52663 파이프라인 사양에 이름 필드 소개
• SPARK-53091 금지하다 org.apache.commons.lang3.Strings
• SPARK-52393 파이프라인 SQL Graph 요소 등록
• SPARK-52912SparkStringUtils를 개선하여 is(Not)?(Blank|Empty)를 지원하다
• SPARK-53307 Spark Connect Python 및 Scala 클라이언트에서 RetriesExceeded 오류 제거
• SPARK-52346 선언적 파이프라인 DataflowGraph 실행 및 이벤트 로깅
• SPARK-52877 Python UDF Arrow Serializer 성능 향상
• SPARK-51920 python TWS에 대한 값 상태의 복합/중첩 형식 수정
• SPARK-52741 RemoveFiles ShuffleCleanup 모드가 비 적응형 실행에서 작동하지 않음
• SPARK-52238 선언적 파이프라인용 Python 클라이언트
• SPARK-51926 conf 오류에 INVALID_CONF_VALUE.subXXX 오류 클래스 추가
• SPARK-53155 전역 하위 집계는 프로젝트로 대체되어서는 안 됩니다.
• SPARK-52911 사용량 제거 StringUtils.(split|chop)
• SPARK-51926 "[SC-195096][core][SQL] conf 오류에 INVALID_CONF_VALUE.subXXX 오류 클래스 추가" 되돌리기
• SPARK-53346 toCatalystArray/toCatalystMap에서 임시 컬렉션을 만들지 않습니다.
• SPARK-51926 conf 오류에 INVALID_CONF_VALUE.subXXX 오류 클래스 추가
• SPARK-53136 tryWithResource 및 tryInitializeResource는 리소스를 조용히 닫습니다.
• SPARK-53132list(File|Path)sSparkFileUtils 및 JavaUtils에서 지원
• SPARK-51896 TypedConfigBuilder에 대한 Java 열거형 지원 추가
• SPARK-53311 정식화된 식을 사용하여 PullOutNonDeterministic 사용
• SPARK-51527 SQLConf를 통해 codegen 로그 수준을 구성할 수 있도록 설정
• SPARK-52223 SDP Spark Connect Protos 추가
• SPARK-52283 선언적 파이프라인 DataflowGraph 만들기 및 해결
• SPARK-52880toString 대신 개선 JEP-280ToStringBuilder
• SPARK-53284 테스트에서 Spark 구성 가져오기 조정
• SPARK-53050 각 항목에 대한 구조체를 반환하도록 MultiIndex.to_series() 사용
• SPARK-52988 FUNCTION에서 IF NOT EXISTS를 사용할 때 발생하는 경합 상태 수정 CREATE TABLE
• SPARK-52874 Java 레코드 지원 o.a.s.util.Pair
• SPARK-52710DESCRIBE SCHEMA 데이터 정렬을 인쇄해야 합니다.
• SPARK-49984supplementJava(Module|IPv6)Options 만 업데이트하도록 extraJavaOptions 수정

Azure Databricks ODBC/JDBC 드라이버 지원

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

유지 관리 업데이트

Databricks 런타임 유지 관리 업데이트를 참조하세요.

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
com.fasterxml.jackson.datatype	잭슨 데이터 타입 JSR310 (jackson-datatype-jsr310)	2.18.2
com.fasterxml.jackson.module	잭슨 모듈 - 파라네이머 (jackson-module-paranamer)	2.18.2
com.fasterxml.jackson.module	jackson-module-scala_2.13	2.18.2
com.github.ben-manes.caffeine	카페인	2.9.3
com.github.blemale	scaffeine_2.13	4.1.0
com.github.fommil	jniloader	1.1
com.github.fommil.netlib	네이티브_레퍼런스-자바	1.1
com.github.fommil.netlib	네이티브_레퍼런스-자바	1.1-원주민
com.github.fommil.netlib	native_system-java (네이티브 시스템 자바)	1.1
com.github.fommil.netlib	native_system-java (네이티브 시스템 자바)	1.1-원주민
com.github.fommil.netlib	netlib-native_ref-linux-x86_64	1.1-원주민
com.github.fommil.netlib	netlib-native_system-linux-x86_64 (넷리브 네이티브 시스템 리눅스-x86_64)	1.1-원주민
com.github.luben	zstd-jni	1.5.6-10
com.github.virtuald	커브스API	1.08
com.github.wendykierp	JTransforms	3.1
com.google.api.grpc	프로토-구글-커먼-프로토스	2.5.1
com.google.code.findbugs	jsr305	3.0.0
com.google.code.gson	gson (JSON 처리를 위한 자바 라이브러리)	2.11.0
com.google.crypto.tink	팅크	1.16.0
com.google.errorprone	오류_발생_가능성_있는_주석	2.36.0
com.google.flatbuffers	flatbuffers-java	24.3.25
com.google.guava	실패 접근	1.0.2
com.google.guava	구아바	33.4.0-jre
com.google.guava	들어볼 만한 미래	9999.0-empty-to-avoid-conflict-with-guava (구아바와의 충돌을 피하기 위해 빈 값)
com.google.j2objc	j2objc-annotations (자바 코드 주석 변환 라이브러리 j2objc)	3.0.0
com.google.protobuf	protobuf-java	3.25.5
com.google.protobuf	protobuf-java-util (프로토버프 자바 유틸 라이브러리)	3.25.5
com.helger	프로파일러	1.1.1
com.ibm.icu	icu4j	75.1
com.jcraft	jsch	0.1.55
com.lihaoyi	sourcecode_2.13	0.1.9
com.microsoft.azure	azure-data-lake-store-sdk (애저 데이터 레이크 저장소 SDK)	2.3.10
com.microsoft.sqlserver (마이크로소프트 SQL 서버)	mssql-jdbc	11.2.2.jre8
com.microsoft.sqlserver (마이크로소프트 SQL 서버)	mssql-jdbc	11.2.3.jre8
com.ning	compress-lzf (압축 알고리즘 LZF)	1.1.2
com.sun.mail	javax.mail	1.5.2
com.sun.xml.bind	jaxb-core (JAXB 코어)	2.2.11
com.sun.xml.bind	jaxb-impl	2.2.11
com.tdunning	JSON	1.8
com.thoughtworks.paranamer	파라네이머	2.8
com.trueaccord.lenses	lenses_2.13	0.4.13
com.twitter (도메인 이름)	chill-java (칠자바)	0.10.0
com.twitter (도메인 이름)	chill_2.13	0.10.0
com.twitter (도메인 이름)	util-app_2.13	19.8.1
com.twitter (도메인 이름)	util-core_2.13	19.8.1
com.twitter (도메인 이름)	util-function_2.13	19.8.1
com.twitter (도메인 이름)	util-jvm_2.13	19.8.1
com.twitter (도메인 이름)	util-lint_2.13	19.8.1
com.twitter (도메인 이름)	util-registry_2.13	19.8.1
com.twitter (도메인 이름)	util-stats_2.13	19.8.1
com.typesafe	config	1.4.3
com.typesafe.scala-logging	scala-logging_2.13	3.9.2
com.uber	h3	3.7.3
com.univocity	univocity-parsers (유니보시티-파서스)	2.9.1
com.zaxxer	HikariCP	4.0.3
com.zaxxer	스파스비트셋	1.3
commons-cli	commons-cli	1.9.0
commons-codec (커먼즈 코덱)	commons-codec (커먼즈 코덱)	1.17.2
코먼스-컬렉션즈	코먼스-컬렉션즈	3.2.2
커먼즈-DBCP	커먼즈-DBCP	1.4
커먼즈-파일업로드	커먼즈-파일업로드	1.5
커먼즈-HTTP 클라이언트	커먼즈-HTTP 클라이언트	3.1
commons-io	commons-io	2.18.0
커먼즈-랭	커먼즈-랭	2.6
commons-logging (커먼즈 로깅)	commons-logging (커먼즈 로깅)	1.1.3
commons-pool (커먼즈 풀)	commons-pool (커먼즈 풀)	1.5.4
dev.ludovic.netlib	아르팩 (ARPACK)	3.0.3
dev.ludovic.netlib	블라스	3.0.3
dev.ludovic.netlib	래팩 (LAPACK)	3.0.3
info.ganglia.gmetric4j	gmetric4j	1.0.10
io.airlift (아이오.에어리프트)	에어컴프레서	2.0.2
io.delta	delta-sharing-client_2.13	1.3.5
io.dropwizard.metrics	지표 주석	4.2.30
io.dropwizard.metrics	metrics-core (메트릭스 코어)	4.2.30
io.dropwizard.metrics	메트릭스-그래파이트 (metrics-graphite)	4.2.30
io.dropwizard.metrics	메트릭스-헬스체크	4.2.30
io.dropwizard.metrics	메트릭스-젯티9	4.2.30
io.dropwizard.metrics	메트릭스-JMX	4.2.30
io.dropwizard.metrics	메트릭스-JSON	4.2.30
io.dropwizard.metrics	metrics-jvm (메트릭스-JVM)	4.2.30
io.dropwizard.metrics	메트릭스-서블릿	4.2.30
io.github.java-diff-utils	java-diff-utils	4.15
io.netty	netty-all	4.1.118.Final
io.netty	네티-버퍼 (Netty-Buffer)	4.1.118.Final
io.netty	netty-codec (넷티 코덱)	4.1.118.Final
io.netty	netty-codec-http (넷티 코덱 HTTP)	4.1.118.Final
io.netty	netty-codec-http2 (넷티 코덱 HTTP2)	4.1.118.Final
io.netty	netty-codec-socks (네티 코덱 양말)	4.1.118.Final
io.netty	넷티-커먼	4.1.118.Final
io.netty	넷티 핸들러	4.1.118.Final
io.netty	netty-handler-proxy (네티 핸들러 프록시)	4.1.118.Final
io.netty	netty-resolver (네티 리졸버)	4.1.118.Final
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static (소프트웨어 라이브러리)	2.0.70.Final-db-r0-linux-aarch_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static (소프트웨어 라이브러리)	2.0.70.Final-db-r0-linux-x86_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static (소프트웨어 라이브러리)	2.0.70.Final-db-r0-osx-aarch_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static (소프트웨어 라이브러리)	2.0.70.Final-db-r0-osx-x86_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static (소프트웨어 라이브러리)	2.0.70.Final-db-r0-윈도우-x86_64
io.netty	netty-tcnative-클래스	2.0.70.Final
io.netty	넷티-트랜스포트	4.1.118.Final
io.netty	netty-transport-classes-epoll (넷티 트랜스포트 클래스 에폴)	4.1.118.Final
io.netty	netty-transport-classes-kqueue	4.1.118.Final
io.netty	netty-transport-native-epoll (네티-트랜스포트-네이티브-에폴)	4.1.118.Final
io.netty	netty-transport-native-epoll (네티-트랜스포트-네이티브-에폴)	4.1.118.Final-linux-aarch_64
io.netty	netty-transport-native-epoll (네티-트랜스포트-네이티브-에폴)	4.1.118.Final-linux-riscv64
io.netty	netty-transport-native-epoll (네티-트랜스포트-네이티브-에폴)	4.1.118.Final-linux-x86_64
io.netty	netty-transport-native-kqueue	4.1.118.Final-osx-aarch_64
io.netty	netty-transport-native-kqueue	4.1.118.Final-osx-x86_64
io.netty	네티-트랜스포트-네이티브-유닉스-커먼 (netty-transport-native-unix-common)	4.1.118.Final
io.prometheus	심플클라이언트	0.16.1-databricks
io.prometheus	심플클라이언트_커먼	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_dropwizard	0.16.1-databricks
io.prometheus	심플클라이언트_푸시게이트웨이	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_servlet	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_servlet_common	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_tracer_common	0.16.1-databricks
io.prometheus	심플클라이언트_트레이서_오텔	0.16.1-databricks
io.prometheus	simpleclient_tracer_otel_agent	0.16.1-databricks
io.prometheus.jmx	수집기	0.18.0
자카르타.annotation	자카르타 애노테이션-API (jakarta.annotation-api)	1.3.5
jakarta.servlet	jakarta.servlet-api (자카르타 서블릿 API)	4.0.3
jakarta.validation	jakarta.validation-api (자카르타 검증 API)	2.0.2
jakarta.ws.rs	jakarta.ws.rs-api	2.1.6
javax.activation	활성화	1.1.1
javax.annotation	javax.annotation-api	1.3.2
javax.el	javax.el-api (자바 API)	2.2.4
javax.jdo	jdo-api	3.0.1
javax.media	jai_core	jai_core_dummy
javax.transaction	jta (자바 트랜잭션 API)	1.1
javax.transaction	트랜잭션-API	1.1
javax.xml.bind	jaxb-api	2.2.11
자볼루션	자볼루션	5.5.1
제이라인	제이라인	2.14.6
joda-time	joda-time	2.13.0
net.java.dev.jna (넷.자바.데브.제이엔에이)	제이엔에이	5.8.0
net.razorvine	피 클	1.5
net.sf.jpam	제이팜	1.1
net.sf.opencsv	opencsv (오픈CSV 라이브러리)	2.3
net.sf.supercsv	슈퍼-CSV	2.2.0
네트.스노우플레이크	snowflake-ingest SDK (소프트웨어 개발 키트)	0.9.6
net.sourceforge.f2j	arpack_전체_결합	0.1
org.acplt.remotetea	remotetea-oncrpc (리모트티-온씨알피씨)	1.1.2
org.antlr	ST4	4.0.4
org.antlr	ANTLR 런타임	3.5.2
org.antlr	antlr4-runtime	4.13.1
org.antlr	문자열템플릿	3.2.1
org.apache.ant	개미	1.10.11
org.apache.ant	ant-jsch	1.10.11
org.apache.ant	안트-런처	1.10.11
org.apache.arrow	화살표 형식	18.2.0
org.apache.arrow	arrow-memory-core (애로우-메모리-코어)	18.2.0
org.apache.arrow	애로우-메모리-네티	18.2.0
org.apache.arrow	애로-메모리-네티-버퍼-패치	18.2.0
org.apache.arrow	화살표 벡터	18.2.0
org.apache.avro	아브로	1.12.0
org.apache.avro	avro-ipc (아브로 IPC)	1.12.0
org.apache.avro	avro-mapred (아브로-맵레드)	1.12.0
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리)	commons-collections4 (공용 컬렉션4)	4.4
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리)	커먼즈-컴프레스	1.27.1
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리)	커먼즈-크립토	1.1.0
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리)	커먼즈-랭3 (commons-lang3)	3.17.0
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리)	커먼즈-매쓰3	3.6.1
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리)	commons-text (커먼즈 텍스트)	1.13.0
org.apache.curator	큐레이터-의뢰인 관계	5.7.1
org.apache.curator	curator-framework (큐레이터 프레임워크)	5.7.1
org.apache.curator	큐레이터의 레시피	5.7.1
org.apache.datasketches	datasketches-java	6.1.1
org.apache.datasketches	데이터스케치 메모리	3.0.2
org.apache.derby	더비	10.14.2.0
org.apache.hadoop	하둡 클라이언트 런타임 (hadoop-client-runtime)	3.4.1
org.apache.hive	hive-beeline (하이브 비라인, 하둡에서 SQL 쿼리를 실행하고 관리하는 명령어)	2.3.10
org.apache.hive	hive-CLI	2.3.10
org.apache.hive	hive-jdbc (하이브 JDBC)	2.3.10
org.apache.hive	hive-llap-client (하이브 LLAP 클라이언트)	2.3.10
org.apache.hive	hive-llap-common	2.3.10
org.apache.hive	하이브-세르데	2.3.10
org.apache.hive	하이브-심스	2.3.10
org.apache.hive	하이브-스토리지-API	2.8.1
org.apache.hive.shims	hive-shims-0.23	2.3.10
org.apache.hive.shims	하이브-쉼스-커먼	2.3.10
org.apache.hive.shims	하이브-심스-스케줄러	2.3.10
org.apache.httpcomponents	HTTP 클라이언트 (httpclient)	4.5.14
org.apache.httpcomponents	httpcore	4.4.16
org.apache.ivy	아이비	2.5.3
org.apache.logging.log4j	log4j-1.2-api	2.24.3
org.apache.logging.log4j	log4j-api	2.24.3
org.apache.logging.log4j	log4j-core (로그4j-코어)	2.24.3
org.apache.logging.log4j	log4j-layout-template-json (로그4j 레이아웃 템플릿 JSON)	2.24.3
org.apache.logging.log4j	log4j-slf4j2-impl	2.24.3
org.apache.orc	orc-core (오크 코어)	2.1.1 음영 처리된 프로토부프
org.apache.orc	orc-포맷	1.1.0-shaded-protobuf
org.apache.orc	orc-mapreduce (오크-맵리듀스)	2.1.1 음영 처리된 프로토부프
org.apache.orc	orc-shims (오크-심스)	2.1.1
org.apache.poi	포이	5.4.1
org.apache.poi	poi-ooxml	5.4.1
org.apache.poi	poi-ooxml-full	5.4.1
org.apache.poi	poi-ooxml-lite	5.4.1
org.apache.thrift	libfb303	0.9.3
org.apache.thrift	libthrift	0.16.0
org.apache.ws.xmlschema	xmlschema-core	2.3.1
org.apache.xbean	xbean-asm9 음영 처리	4.26
org.apache.xmlbeans	xmlbeans	5.3.0
org.apache.yetus	관객 주석	0.13.0
org.apache.zookeeper	동물 사육사	3.9.3
org.apache.zookeeper	동물원 관리자-쥬트	3.9.3
org.checkerframework	체커-퀄	3.43.0
org.codehaus.janino	커먼스-컴파일러	3.0.16
org.codehaus.janino	자니노	3.0.16
org.datanucleus	datanucleus-api-jdo	4.2.4
org.datanucleus	데이터뉴클리어스-코어	4.1.17
org.datanucleus	datanucleus-rdbms (데이터누클리어스-알디비엠에스)	4.1.19
org.datanucleus	javax.jdo	3.2.0-m3
org.eclipse.jetty	jetty-client (제티 클라이언트)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	제티-컨티뉴에이션 (Jetty-Continuation)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	제티-HTTP (Jetty-HTTP)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	jetty-io	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	jetty-jndi (제티-JNDI)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	제티-플러스 (jetty-plus)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	jetty-proxy (제티 프록시)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	제티-시큐리티 (jetty-security)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	제티 서버 (Jetty Server)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	jetty-servlet	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	제티 서블릿(jetty-servlets)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	제티 유틸 (jetty-util)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	jetty-util-ajax	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	제티 웹앱 (jetty-webapp)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty	jetty-xml	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty.websocket	웹소켓 API	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty.websocket	웹소켓 클라이언트 (websocket-client)	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty.websocket	웹소켓-커먼	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty.websocket	웹소켓-서버	9.4.53.v20231009
org.eclipse.jetty.websocket	웹소켓-서블릿 (websocket-servlet)	9.4.53.v20231009
org.fusesource.leveldbjni	leveldbjni-all	1.8
org.glassfish.hk2	hk2-api	2.6.1
org.glassfish.hk2	hk2 위치 탐색기	2.6.1
org.glassfish.hk2	hk2-utils	2.6.1
org.glassfish.hk2	OSGi 자원 탐색기	1.0.3
org.glassfish.hk2.external	aopalliance-재패키지	2.6.1
org.glassfish.hk2.external	jakarta.inject	2.6.1
org.glassfish.jersey.containers	Jersey 컨테이너 서블릿 (jersey-container-servlet)	2.41
org.glassfish.jersey.containers	저지-컨테이너-서블릿-코어	2.41
org.glassfish.jersey.core	제르시 클라이언트	2.41
org.glassfish.jersey.core	저지-커먼	2.41
org.glassfish.jersey.core	저지 서버 (jersey-server)	2.41
org.glassfish.jersey.inject	jersey-hk2	2.41
org.hibernate.validator	하이버네이트 검증기 (hibernate-validator)	6.2.5.Final
org.ini4j	ini4j	0.5.4
org.javassist	javassist	3.29.2-GA
org.jboss.logging	jboss-logging(로그 관리 시스템)	3.4.1.Final
org.jdbi	jdbi	2.63.1
org.jetbrains	주석	17.0.0
org.jline	제이라인	3.27.1-jdk8
org.joda	joda-convert (조다 변환 라이브러리)	1.7
org.jodd	jodd-core (조드 코어 라이브러리)	3.5.2
org.json4s	json4s-ast_2.13	4.0.7
org.json4s	json4s-core_2.13	4.0.7
org.json4s	json4s-jackson-core_2.13	4.0.7
org.json4s	json4s-jackson_2.13	4.0.7
org.json4s	json4s-scalap_2.13	4.0.7
org.lz4	lz4-java	1.8.0-databricks-1
org.mlflow	mlflow-spark_2.13	2.9.1
org.objenesis	옵제네시스 (objenesis)	3.3
org.postgresql	PostgreSQL (포스트그레에스큐엘)	42.6.1
org.roaringbitmap	로어링비트맵 (RoaringBitmap)	1.2.1
org.rocksdb	rocksdbjni	9.8.4
org.rosuda.REngine	REngine	2.1.0
org.scala-lang	scala-compiler_2.13	2.13.16
org.scala-lang	scala-library_2.13	2.13.16
org.scala-lang	scala-reflect_2.13	2.13.16
org.scala-lang.modules	scala-collection-compat_2.13	2.11.0
org.scala-lang.modules	scala-java8-compat_2.13	0.9.1
org.scala-lang.modules	scala-parallel-collections_2.13	1.2.0
org.scala-lang.modules	scala-parser-combinators_2.13 (스칼라 구문 분석 결합기_2.13)	2.4.0
org.scala-lang.modules	scala-xml_2.13	2.3.0
org.scala-sbt	테스트 인터페이스	1.0
org.scalacheck	scalacheck_2.13	1.18.0
org.scalactic	scalactic_2.13	3.2.19
org.scalanlp	breeze-macros_2.13	2.1.0
org.scalanlp	breeze_2.13	2.1.0
org.scalatest	scalatest와 호환 가능	3.2.19
org.scalatest	scalatest-core_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-diagrams_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-featurespec_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-flatspec_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-freespec_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-funspec_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-funsuite_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-matchers-core_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-mustmatchers_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-propspec_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-refspec_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-shouldmatchers_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest-wordspec_2.13	3.2.19
org.scalatest	scalatest_2.13	3.2.19
org.slf4j	jcl-over-slf4j	2.0.16
org.slf4j	jul-to-slf4j	2.0.16
org.slf4j	slf4j-api	2.0.16
org.slf4j	슬프4j-심플	1.7.25
org.threeten	threeten-extra (쓰리텐-엑스트라)	1.8.0
org.tukaani	xz	1.10
org.typelevel	algebra_2.13	2.8.0
org.typelevel	cats-kernel_2.13	2.8.0
org.typelevel	spire-macros_2.13	0.18.0
org.typelevel	spire-platform_2.13	0.18.0
org.typelevel	스파이어 유틸_2.13	0.18.0
org.typelevel	spire_2.13	0.18.0
org.wildfly.openssl	와일드플라이-OpenSSL	1.1.3.Final
org.xerial	sqlite-jdbc	3.42.0.0
org.xerial.snappy	snappy-java	1.1.10.3
org.yaml	스네이크야AML (snakeyaml)	2.0
금	금	2.0.8
pl.edu.icm	제이 라지 어레이스	1.5
software.amazon.cryptools	AmazonCorrettoCryptoProvider (아마존 코레토 크립토 프로바이더)	2.5.0-linux-x86_64
스택스 (Stax)	stax-api	1.0.1

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.