참고 항목
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 3.5.0에서 제공하는 Databricks Runtime 15.1에 대한 정보를 제공합니다.
Databricks는 2024년 4월에 이 버전을 릴리스했습니다.
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.
호환성이 손상되는 변경
15.0에서 Pandas 라이브러리를 1.5.3에서 2.0.3으로 업그레이드하면 여러 Apache Spark API에서 호환성이 손상되는 변경이 발생했기 때문에 Machine Learning용 Databricks Runtime 15.0 및 Databricks Runtime 15.0에 대한 지원이 2024년 5월 31일에 종료됩니다. 호환성이 손상되는 변경에 대한 자세한 내용은 pandas Python 라이브러리가 1.5.3으로 다운그레이드됨을 참조하세요. 이 비호환성을 해결하기 위해 Databricks는 Machine Learning용 Databricks Runtime 15.1 및 Databricks Runtime 15.1을 릴리스했습니다. 이러한 릴리스에서 지원하는 기능은 15.0 릴리스와 동일하지만 pandas 버전이 1.5.3으로 다운그레이드되었습니다.
Databricks Runtime 15.0 릴리스를 사용하는 기존 클러스터 또는 작업은 계속 작동하지만 제품 또는 보안 업데이트를 받지 않습니다. Databricks UI에서 Databricks Runtime 15.0 또는 Databricks Runtime 15.0 ML을 사용하는 새 컴퓨팅을 더 이상 구성할 수 없습니다. pandas 2.0 이상이 필요한 기능 또는 API를 사용하지 않는 경우 Databricks는 이러한 워크로드를 Databricks Runtime 15.1로 전환하는 것이 좋습니다.
pandas 2.0 이상에서만 사용할 수 있는 기능 또는 API를 사용하고 이 버전의 영향을 받는 함수를 사용하지 않는 경우 Databricks는 Databricks Runtime 15.1로 전환하고 클러스터 또는 Notebook 범위 라이브러리를 사용하여 기본 pandas 패키지를 업그레이드하는 것이 좋습니다. 예를 들어 Databricks Notebook에서 pandas 라이브러리를 업그레이드하려면 다음 명령을 사용합니다.
%pip install pandas==2.0.3
pandas Python 라이브러리가 1.5.3으로 다운그레이드됨
이 릴리스에서는 pandas 라이브러리가 버전 2.0.3에서 1.5.3으로 다운그레이드됩니다. 2.0.3 버전의 pandas의 비호환성으로 인해 Spark 함수의 일부 pandas API에서 오류가 발생했기 때문에 이 다운그레이드가 필요했습니다. 다음은 2.0.3 버전의 pandas의 영향을 받는 함수를 나열합니다.
-
pyspark.date_range
closed
: 매개 변수가 누락되어 기존 코드에서 이 함수를 호출할 때 오류가 발생합니다. - 열의
GroupBy
MultiIndex
기능이 변경되어 예기치 않은 동작이 발생합니다. - 일부
datetime
특성DatetimeIndex
(예:day
,month
year
등)은 데이터 형식 대신 데이터 형식을int32
반환int64
합니다.
잘못된 인수 형식에 대해 PySpark spark.sql()
함수가 실패함
Databricks Runtime 15.1 이상에서의 args
에서는 spark.sql()
함수에 전달된 명명된 또는 위치 매개변수가 사전 또는 목록이어야 합니다. 다른 개체 형식이 전달되면 다음 오류가 발생합니다 PySparkTypeError: [INVALID_TYPE] Argument `args` should not be a <arg_type>
.
DBFS 루트에 라이브러리 저장은 기본적으로 사용되지 않으며 사용하지 않도록 설정됩니다.
Azure Databricks 작업 영역에서 라이브러리의 보안을 강화하기 위해 DBFS 루트에 라이브러리 파일을 저장하는 것은 기본적으로 Databricks Runtime 15.1부터 사용되지 않으며 비활성화됩니다. Databricks는 Python 라이브러리, JAR 파일 및 Spark 커넥터를 포함하는 모든 라이브러리를 작업 영역 파일, Unity 카탈로그 볼륨에 업로드하거나 패키지 리포지토리를 사용하는 것이 좋습니다. 라이브러리 업로드에 대한 권장 사항을 참조 하세요.
DBFS 루트에 라이브러리 저장을 다시 사용하도록 설정하려면 다음 Spark 구성 매개 변수인 spark.databricks.driver.dbfsLibraryInstallationAllowed true
설정합니다.
기본 Python 버전이 3.10에서 3.11로 업그레이드됨
Databricks Runtime 15.1에서는 기본 Python 버전이 3.11.0입니다. 업그레이드된 Python 라이브러리 목록은
JDK 11이 제거됨
앞에서 발표한 대로 JDK 11은 Databricks Runtime 15.1 이상에서 제거됩니다. Databricks는 Databricks Runtime 15.1 이상으로 업그레이드할 때 JDK 17로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Java용 Databricks SDK를 참조하세요.
이제 Python REPL이 정상적으로 종료됩니다.
Databricks Runtime 15.1을 사용하면 이제 Notebook의 Python REPL 프로세스가 종료 시 정상적으로 종료됩니다. 이렇게 하면 모든 atexit 후크가 적용됩니다. 예를 들어 여러 Python Notebook 작업이 있는 워크플로에서 첫 번째 작업에 등록된 atexit 후크는 두 번째 Python Notebook 작업이 실행되기 전에 실행됩니다.
새로운 기능 및 향상 기능
- WHERE 절의 * (star) 절이 이제 지원됩니다.
-
spark.sql.json.enablePartialResults
이제 구성이 기본적으로 사용하도록 설정됩니다. - 클러스터 라이브러리는 이제 requirements.txt 파일을 지원합니다.
- 이제 웹 터미널에서 Databricks CLI를 사용할 수 있습니다.
- 클러스터 구성에 기본 Python 리포지토리 추가
- 표준 클러스터에서 사용할 수 있는 웹 터미널
- 자격 증명 패스스루 및 Hive 메타스토어 테이블 액세스 제어는 더 이상 사용되지 않게 되었습니다.
*(star) 절은 이제 WHERE 절에서 지원됩니다.
이제 *
절의 star(WHERE
) 절을 사용하여 SELECT
목록의 모든 열을 참조할 수 있습니다.
예들 들어 SELECT * FROM VALUES(1, 2) AS T(a1, a2) WHERE 1 IN(T.*)
입니다.
spark.sql.json.enablePartialResults
이제 구성이 기본적으로 사용하도록 설정됩니다.
이제 Spark 구성 spark.sql.json.enablePartialResults
이 기본적으로 사용하도록 설정되므로 JSON 파서가 나머지 필드를 삭제하지 않고 구조체, 맵 및 배열과 같은 복잡한 형식에 대한 구문 분석 오류를 올바르게 처리할 수 있습니다. 이 변경은 열 정리를 사용하여 JSON 데이터 원본에 대한 일관성 문제를 해결합니다.
클러스터 라이브러리는 이제 requirements.txt 파일을 지원합니다.
이제 작업 영역 파일 또는 Unity 카탈로그 볼륨에 저장된 requirements.txt
파일을 사용하여 클러스터 라이브러리를 설치할 수 있습니다.
전용 및 표준 액세스 모드 클러스터에서 파일은 requirements.txt
다른 파일을 참조할 수 있습니다. 격리 공유 액세스 모드 클러스터가 없으므로 PyPI 패키지만 지원됩니다.
컴퓨팅 범위 라이브러리를 참조하십시오.
이제 웹 터미널에서 Databricks CLI를 사용할 수 있습니다.
이제 Notebook의 웹 터미널에서 Databricks CLI를 사용할 수 있습니다. Notebook은 전용 또는 격리 공유 액세스 모드가 없는 클러스터에 연결해야 합니다. 자세한 내용은 웹 터미널 및 Databricks CLI 사용을 참조하세요.
클러스터 구성에 기본 Python 리포지토리 추가
Databricks Runtime 15.1 이상에서는 클러스터를 구성하거나 클러스터 정책을 정의할 때 클러스터 및 Notebook 범위 라이브러리 설치에 대한 전역 pip index-url
및 extra-index-url
매개 변수를 구성할 수 있습니다. 이렇게 하려면 환경 변수를 DATABRICKS_PIP_INDEX_URL
및 DATABRICKS_PIP_EXTRA_INDEX_URL
로 설정하세요.
표준 클러스터에서 사용할 수 있는 웹 터미널
Databricks Runtime 15.1 이상에서는 표준 액세스 모드가 있는 클러스터에서 웹 터미널을 사용할 수 있습니다.
자격 증명 통과 및 Hive 메타스토어 테이블 액세스 제어는 더 이상 사용되지 않습니다.
자격 증명 전달 및 Hive 메타스토어 테이블 접근 제어는 레거시 데이터 거버넌스 모델입니다. 계정의 여러 작업 영역에서 데이터 액세스를 관리하고 감사하는 중앙 위치를 제공하여 데이터의 보안 및 거버넌스를 간소화하려면 Unity 카탈로그로 업그레이드합니다. Unity Catalog란 무엇인가요?.
자격 증명 통과 및 Hive 메타스토어 테이블 액세스 제어에 대한 지원은 향후 DBR 버전에서 제거될 예정입니다.
라이브러리 업그레이드
- 업그레이드된 Python 라이브러리:
- 검정 22.6.0에서 23.3.0으로
- boto3에서 1.24.28에서 1.34.39로
- botocore 버전이 1.27.96에서 1.34.39로 업데이트되었습니다.
- 2022.12.7에서 2023.7.22로 인증
- 39.0.1에서 41.0.3까지의 암호화
- databricks-sdk 0.1.6에서 0.20.0으로
- distlib에서 0.3.7에서 0.3.8로
- googleapis-common-protos 1.62.0에서 1.63.0으로
- grpcio에서 1.48.2에서 1.60.0으로
- grpcio-status 버전을 1.48.1에서 1.60.0으로
- importlib-metadata 버전 4.6.4에서 6.0.0로 업데이트
- ipykernel 6.25.0에서 6.25.1로
- ipython에서 8.14.0에서 8.15.0으로
- ipywidgets 7.7.2에서 8.0.4로
- jupyter_core 5.2.0에서 5.3.0으로
- jupyterlab-widgets 버전 1.0.0에서 3.0.5로
- matplotlib 3.7.0에서 3.7.2로
- pip 버전 22.3.1에서 23.2.1로 변경
- platformdirs 2.5.2에서 3.10.0으로
- protobuf 4.24.0에서 4.24.1로
- 8.0.0에서 14.0.1까지의 pyarrow
- Pygments 2.11.2 버전부터 2.15.1 버전까지
- pyodbc 4.0.32부터 4.0.38까지
- 2.28.1에서 2.31.0으로 요청
- s3transfer 버전을 0.6.2에서 0.10.0으로 변경
- scikit-learn 버전 1.1.1에서 1.3.0으로
- scipy 1.10.0에서 1.11.1로 업데이트
- setuptools 65.6.3에서 68.0.0으로
- statsmodels 0.13.5에서 0.14.0으로
- 8.1.0에서 8.2.2로의 끈기
- 토네이도 6.1에서 6.3.2로
- typing_extensions 4.4.0에서 4.7.1로
- urllib3에서 1.26.14에서 1.26.16까지
- virtualenv 20.16.7에서 20.24.2로
- widgetsnbextension 3.6.1에서 4.0.5로
- zipp 1.0.0에서 3.11.0으로
- 업그레이드된 R 라이브러리:
- 화살표를 12.0.1에서 14.0.0.2로
- askpass 버전 1.1에서 1.2.0으로 업데이트
- 기본 버전을 4.3.1에서 4.3.2로 업그레이드하십시오.
- 브루 1.0-8에서 1.0-10으로
- brio 버전 1.1.3에서 1.1.4로
- bslib from 0.5.0 to 0.6.1
- cli 3.6.1에서 3.6.2로
- commonmark 버전 1.9.0에서 1.9.1로
- 컴파일러 4.3.1에서 4.3.2로
- 0.3.1에서 0.3.2로 구성
- cpp11에서 0.4.4에서 0.4.7로
- 1.3.2에서 2.0.1까지의 자격 증명
- curl 버전 5.0.1에서 5.2.0으로
- data.table 1.14.8에서 1.15.0으로
- 4.3.1에서 4.3.2까지의 데이터 세트
- DBI 1.1.3에서 1.2.1로
- 2.3.3에서 2.4.0으로 dbplyr
- 1.4.2에서 1.4.3으로 설명 변경
- 다이제스트 0.6.33에서 0.6.34로
- dplyr 버전 1.1.2에서 1.1.4로
- e1071에서 1.7-13에서 1.7-14로
- 0.21에서 0.23으로 평가
- fansi 버전 1.0.4에서 1.0.6으로
- fontawesome 0.5.1에서 0.5.2로 업데이트
- fs를 1.6.2 버전에서 1.6.3 버전으로 업데이트
- 버전 1.33.0에서 1.33.1로 업데이트
- future.apply 1.11.0에서 1.11.1로
- 1.5.1에서 1.5.2로 가글
- gert 버전을 1.9.2에서 2.0.1로 업데이트
- ggplot2에서 3.4.2에서 3.4.4로
- glmnet 4.1-7에서 4.1-8로 업데이트
- 1.6.2에서 1.7.0으로 붙이기
- 4.3.1에서 4.3.2로 그래픽
- grDevices 4.3.1에서 4.3.2로
- 4.3.1에서 4.3.2로 그리드
- 0.3.3에서 0.3.4까지 gtable
- hardhat 버전 1.3.0에서 1.3.1로 업데이트
- 2.5.3에서 2.5.4로
- htmltools 버전을 0.5.5에서 0.5.7로 업데이트
- htmlwidgets 1.6.2에서 1.6.4로
- httpuv 1.6.11부터 1.6.14까지
- 1.4.6에서 1.4.7로 httr
- httr2에서 0.2.3에서 1.0.0까지
- jsonlite 1.8.7에서 1.8.8로
- 1.43에서 1.45까지의 니트러
- 0.4.2에서 0.4.3으로 레이블 지정
- 이후 1.3.1에서 1.3.2로
- 용암 1.7.2.1 ~ 1.7.3
- 1.0.3에서 1.0.4까지의 수명 주기
- listenv 버전 0.9.0에서 0.9.1로
- 1.9.2에서 1.9.3으로 윤활유
- markdown이 1.7에서 1.12로 변경됨
- 메서드를 4.3.1에서 4.3.2로
- openssl 2.0.6에서 2.1.1로
- 4.3.1에서 4.3.2로 병렬 처리
- 1.4.2에서 1.4.3까지의 pkgbuild
- pkgload 버전 1.3.2.1에서 1.3.4로 업그레이드
- plyr를 1.8.8에서 1.8.9로 업데이트합니다.
- prettyunits 버전을 1.1.1에서 1.2.0으로 업데이트합니다.
- pROC 1.18.4에서 1.18.5로
- processx 3.8.2에서 3.8.3으로 업데이트
- prodlim from 2023.03.31 to 2023.08.28
- 1.2.2에서 1.2.3으로 진행
- progressr 0.13.0에서 0.14.0로 업데이트
- 1.2.0.1에서 1.2.1로 약속
- ps 버전 1.7.5에서 1.7.6으로
- purrr 버전 1.0.1에서 1.0.2로 업데이트
- ragg 버전을 1.2.5에서 1.2.7로 변경
- Rcpp에서 1.0.11에서 1.0.12로
- RcppEigen 0.3.3.9.3에서 0.3.3.9.4
- readr 버전 2.1.4에서 2.1.5로 업데이트
- 1.0.6에서 1.0.9로의 레시피
- 1.0.1에서 2.0.0으로 재대결
- 원격을 2.4.2에서 2.4.2.1로
- reprex 2.0.2 버전에서 2.1.0 버전으로 업데이트
- 1.1.1에서 1.1.3까지의 rlang
- rmarkdown 버전 2.23에서 2.25로
- RODBC 1.3-20~ 1.3-23
- roxygen2에서 7.2.3에서 7.3.1로
- rprojroot에서 2.0.3에서 2.0.4로
- Rserve 1.8-11에서 1.8-13으로
- RSQLite 2.3.1에서 2.3.5로
- sass 버전 0.4.6에서 0.4.8로
- 크기가 1.2.1에서 1.3.0으로 조정됩니다.
- 1.7.4.1에서 1.8.0으로 반짝입니다.
- sparklyr에서 1.8.1에서 1.8.4로
- 4.3.1에서 4.3.2까지의 스플라인
- 통계는 4.3.1에서 4.3.2로
- stats4에서 4.3.1에서 4.3.2로
- stringi 버전 1.7.12에서 1.8.3으로
- stringr 버전 1.5.0에서 1.5.1로
- systemfonts 1.0.4에서 1.0.5로
- tcltk 4.3.1에서 4.3.2로
- testthat 버전 3.1.10에서 3.2.1로
- textshaping 버전 0.3.6에서 0.3.7으로 변경
- tidyr에서 1.3.0에서 1.3.1로
- 시간 변경 0.2.0에서 0.3.0으로
- timeDate 4022.108부터 4032.109까지
- tinytex 0.45 버전에서 0.49 버전으로
- 4.3.1에서 4.3.2까지의 도구
- utf8 버전 1.2.3에서 1.2.4로
- utils 업데이트 4.3.1에서 4.3.2로
- uuid에서 1.1-0에서 1.2-0으로
- vctrs 0.6.3에서 0.6.5로
- vroom 1.6.3에서 1.6.5로
- waldo 버전 0.5.1에서 0.5.2로 업데이트
- withr 2.5.0에서 3.0.0으로
- xfun 버전 0.39에서 0.41로
- xml2에서 1.3.5에서 1.3.6으로
- yaml 2.3.7에서 2.3.8로
- zip을 2.3.0에서 2.3.1로
- 업그레이드된 Java 라이브러리:
- com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-jsr310의 버전을 2.15.1에서 2.16.0으로 업데이트합니다.
- com.google.flatbuffers.flatbuffers-java 버전 1.12.0에서 23.5.26으로
- com.typesafe.config 1.2.1에서 1.4.3까지
- org.apache.ant.ant를 1.9.16에서 1.10.11로
- org.apache.ant.ant-jsch 1.9.16에서 1.10.11로
- org.apache.ant.ant-launcher (버전 1.9.16에서 1.10.11로 업데이트)
- org.apache.arrow.arrow-format을 12.0.1에서 15.0.0으로 변경
- org.apache.arrow.arrow-memory-core 12.0.1에서 15.0.0까지
- org.apache.arrow.arrow-memory-netty 버전 12.0.1에서 15.0.0으로
- org.apache.arrow.arrow-vector 12.0.1에서 15.0.0으로
- org.apache.avro.avro 1.11.2에서 1.11.3으로
- org.apache.avro.avro-ipc 버전을 1.11.2에서 1.11.3으로 업데이트합니다.
- org.apache.avro.avro-mapred 버전 1.11.2에서 1.11.3으로 업데이트
- org.apache.logging.log4j.log4j-1.2-api from 2.20.0 to 2.22.1
- org.apache.logging.log4j.log4j-api 2.20.0에서 2.22.1로
- org.apache.logging.log4j.log4j-core 2.20.0~ 2.22.1
- org.apache.logging.log4j.log4j-slf4j2-impl 버전을 2.20.0에서 2.22.1로 변경
- org.postgresql.postgresql 버전 42.6.0에서 42.6.1로 업데이트
Apache Spark
Databricks Runtime 15.1에는 Apache Spark 3.5.0이 포함됩니다. 이 릴리스에는 Databricks Runtime 14.3 LTS에 포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항뿐만 아니라 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.
- [SPARK-45527] [DBRRM-805][es-1073714] "[SC-151626][core] 분수를 사용하여 리소스 계산" 변경사항을 되돌리다.
-
[SPARK-47102] [DBRRM-803][sc-158253][SQL] 구성 플래그 추가
COLLATION_ENABLED
- [SPARK-46973] [SC-158140][dbrrm-777][SQL] 테이블이 V1 테이블 캐시에 있을 때 V2 테이블 조회 건너뛰기
- [SPARK-46808] [SC-154113][python] 자동 정렬 함수를 사용하여 Python에서 오류 클래스 구체화
-
[SPARK-47251] [SC-158291][python] 명령에 대한
args
인수에서sql
잘못된 형식 차단 -
[SPARK-47251] [SC-158121][python] 명령에 대한
args
인수에서sql
잘못된 형식 차단 -
[SPARK-47108] [SC-157204][core] CLI에서 명시적으로 설정
derby.connection.requireAuthentication
false
- [SPARK-45599] [SC-157537][core] OpenHashSet에서 개체 같음 사용
-
[SPARK-47099] [SC-157352][sql] 오류 클래스의
ordinalNumber
값을 균일하게 설정하는 데 사용합니다paramIndex
.UNEXPECTED_INPUT_TYPE
-
[SPARK-46558] [SC-151363][connect]
MessageParameters
에서ErrorParams
를 검색하는 중복 코드를 제거하기 위해 도우미 함수를 추출합니다GrpcExceptionConverter
. -
[SPARK-43117] [SC-156177][연결] 반복 필드를 지원하도록
ProtoUtils.abbreviate
만들기 -
[SPARK-46342] [SC-150283][sql] sql에서
IllegalStateException
를SparkException.internalError
로 교체하기 - [SPARK-47123] [SC-157412][core] JDBCRDD가 getQueryOutputSchema에서 오류를 올바르게 처리하지 않음
- [SPARK-47189] [SC-157667][sql] 열 오류 이름 및 텍스트 조정
- [SPARK-45789] [SC-157101][sql] 클러스터링 열 지원 DESCRIBE TABLE
- [SPARK-43256] [SC-157699][sql] 오류 클래스 _LEGACY_ERROR_TEMP_2021 제거
-
[SPARK-47201] [SC-157782][python][CONNECT]
sameSemantics
입력 형식 확인 -
[SPARK-47183] [SC-157660][python] 에 대한 오류 클래스 수정
sameSemantics
- [SPARK-47179] [SC-157663][sql] 향상된 디버깅 기능을 위해 SparkThrowableSuite의 오류 메시지 개선
-
[SPARK-46965] [SC-155791][core]
logType
를Utils.getLog
에서 점검 - [SPARK-46832] [SC-156774][sql] 콜레이트 및 정렬 규칙 표현식 소개
- [SPARK-46946] [SC-155721][sql] DynamicPruning에서 여러 필터링 키 브로드캐스트 지원
- [SPARK-47079] [VARIANT-22][sc-157598][PYTHON][sql][CONNECT] PySpark에 Variant 형식 정보 추가
-
[SPARK-47101] [SC-157360][sql] 최상위 열 이름에 쉼표를 사용할 수 있도록 허용하고 중첩된 유형 정의 확인을 제거
HiveExternalCatalog.verifyDataSchema
- [SPARK-47173] [SC-157571][ss][UI] 스트리밍 UI 설명의 오타 수정
- [SPARK-47113] [SC-157348][core] SPARK-35878의 S3A 엔드포인트 수정 논리 되돌리기
- [SPARK-47130] [SC-157462][core] 드라이버 로그를 정리할 때 listStatus를 사용하여 블록 위치 정보 무시
- [SPARK-43259] [SC-157368][sql] 오류 클래스 _LEGACY_ERROR_TEMP_2024 이름 할당
-
[SPARK-47104] [SC-157355][sql]
TakeOrderedAndProjectExec
안전하지 않은 프로젝션을 초기화해야 합니다. - [SPARK-47137] [SC-157463][python][CONNECT] Scala를 사용하여 기능 패리티를 위해 spark.conf에 getAll 추가
-
[SPARK-46924] [SC-154905][코어] 로그 UI에서
Load New
단추 수정 -
[SPARK-47069] [SC-157370][python][CONNECT] SparkSession 기반 프로파일링 소개
spark.profile.show/dump
- [SPARK-46812] [SC-157075][sql][PYTHON] mapInPandas / mapInArrow가 ResourceProfile을 지원하도록 개선하기
- [SPARK-46833] [SC-155866][sql] 데이터 정렬 - 지원되는 데이터 정렬에 대한 비교 및 해시 규칙을 제공하는 CollationFactory 소개
- [SPARK-47057] [SC-157036][python] Reeanble MyPy 데이터 테스트
- [SPARK-46934] [SC-157084][sql] HMS와 함께 특수 문자가 포함된 구조체 타입의 읽기/쓰기 왕복 작업
-
[SPARK-46727] [SC-153472][sql] 오류 클래스의 JDBC 언어로 포트
classifyException()
- [SPARK-46964] [SC-155740][sql] hllInvalidLgK 쿼리 실행 오류의 서명을 4번째 인수로 사용하도록 변경
- [SPARK-46949] [SC-155719][sql] ResolveDefaultColumns를 통한 CHAR/VARCHAR 지원
- [SPARK-46972] [SC-155888][sql] V2SessionCatalog.createTable에서 char/varchar에 대한 비대칭 대체 수정
- [SPARK-47014] [SC-156778][python][CONNECT] SparkSession의 dumpPerfProfiles 및 dumpMemoryProfiles 메서드 구현
- [SPARK-46689] [SC-156221][spark-46690][PYTHON][connect] group/cogroup의 applyInPandas 및 applyInArrow에서 v2 프로파일링 지원
- [SPARK-47040] [SC-156773][connect] Spark Connect 서버 스크립트가 대기하도록 허용
- [SPARK-46688] [SC-156113][spark-46691][PYTHON][connect] 집계 Pandas UDF에서 v2 프로파일링 지원
- [SPARK-47004] [SC-156499][connect] Scala 클라이언트 테스트 범위를 늘리기 위해 ClientStreamingQuerySuite에 더 많은 테스트가 추가됨
- [SPARK-46994] [SC-156169][python] PythonWrite를 리팩터링하여 Python 데이터 원본 스트리밍 쓰기 지원 준비
- [SPARK-46979] [SC-156587][ss] 키 및 값 인코더를 별도로 지정하고 RocksDB 상태 저장소 공급자의 각 col 패밀리에 대한 지원을 추가합니다.
- [SPARK-46960] [SC-155940][ss] TransformWithState 연산자를 사용하여 여러 입력 스트림 테스트
- [SPARK-46966] [SC-156112][python] 선택할 입력 테이블 열의 하위 집합을 나타내는 'analyze' 메서드에 대한 UDTF API 추가
- [SPARK-46895] [SC-155950][core] 타이머를 단일 스레드 예약 실행기로 바꾸기
-
[SPARK-46967] [SC-155815][core][UI]
Thread Dump
UI에서Heap Histogram
실행기의Dead
및Executors
숨기기 - [SPARK-46512] [SC-155826][core] 정렬 및 결합을 모두 사용할 때 순서 섞기 읽기를 최적화합니다.
- [SPARK-46958] [SC-155942][sql] 누락된 표준 시간대를 추가하여 기본값 강제 변환
- [SPARK-46754] [SC-153830][sql][AVRO] avro 테이블 정의 및 쓰기 옵션에서 압축 코드 해결 수정
- [SPARK-46728] [SC-154207][python] Pandas 설치를 올바르게 확인
- [SPARK-43403] [SC-154216][ui] 새 SparkUI를 로드하기 전에 HistoryServer의 이전 SparkUI가 분리되었는지 확인합니다.
- [SPARK-39910] [SC-156203][sql] DataSource 파일 경로 패턴 매칭 중에 파일 시스템에 경로 확인을 위임
-
[SPARK-47000] [SC-156123] “[SC-156123][코어] 사용” 되돌리기
getTotalMemorySize
… - [SPARK-46819] [SC-154560][core] 오류 범주 및 상태를 JSON으로 이동
-
[SPARK-46997] [SC-156175][core] 기본적으로 사용
spark.worker.cleanup.enabled
- [SPARK-46865] [SC-156168][ss] TransformWithState 연산자에 대한 Batch 지원 추가
-
[SPARK-46987] [SC-156040][연결]
ProtoUtils.abbreviate
불필요한setField
작업을 방지합니다. -
[SPARK-46970] [SC-155816][core]
OpenHashSet#hasher
을(를)pattern matching
로 다시 쓰기 - [SPARK-46984] [SC-156024][python] pyspark.copy_func 제거
-
[SPARK-47000] [SC-156123][core]
getTotalMemorySize
에서WorkerArguments
를 사용하기. - [SPARK-46980] [SC-155914][sql][MINOR] 데이터 프레임 엔드 투 엔드 테스트에서 내부 API를 사용하지 마십시오.
-
[SPARK-46931] "[SC-155661][ps] 구현
{Frame, Series}.to_hdf
" 취소하기 - [SPARK-46618] [SC-153828][sql] DATA_SOURCE_NOT_FOUND 오류에 대한 오류 메시지 개선
- [SPARK-46849] [SC-154586][sql] 열 기본값에서 CREATE TABLE 최적화 프로그램 실행
- [SPARK-46911] [SC-155724][ss] StatefulProcessorHandleImpl에 deleteIfExists 연산자 추가
-
[SPARK-43273] [SQL] Parquet에 대한 압축 코덱 지원
lz4raw
- [SPARK-47002] [SC-156223][python] UDTF 'analyze' 메서드 'orderBy' 필드가 실수로 문자열 목록을 반환하는 경우 더 나은 오류 메시지를 반환합니다.
- [SPARK-46890] [SC-155802][sql] 기본값 존재 여부 및 열 조정을 사용하여 CSV 구문 분석 버그 수정
- [SPARK-46977] [SC-155892][core] 한 NameNode에서 토큰을 가져오는 데 실패한 요청은 후속 토큰 요청을 건너뛰지 않아야 합니다.
-
[SPARK-46608] [SC-151806][sql] 이전 버전과의 호환성 복원
JdbcDialect.classifyException
- [SPARK-46908] [SC-155702][sql] 스타 절의 지원을 WHERE 절에서 추가합니다.
- [SPARK-46908] [SC-155702][sql] 스타 절의 지원을 WHERE 절에서 추가합니다.
- [SPARK-46852] [SC-155665][ss] 명시적 키 인코더 사용을 제거하고 transformWithState 연산자에 대한 연산자에 암시적으로 전달
- [SPARK-46864] [SC-155669][ss] 새 오류 클래스 프레임워크에 임의 StateV2 온보딩
- [SPARK-45807] [SC-155706][sql] replaceView(.)를 호출한 후 뷰 반환
-
[SPARK-46899] [SC-154651][core]
POST
가MasterWebUI
일 때spark.ui.killEnabled
에서false
API 제거 - [SPARK-46868] [SC-154539][core] Spark 작업자 로그 UI 지원
-
[SPARK-46931] [SC-155661][ps] 구현
{Frame, Series}.to_hdf
-
[SPARK-46940] [SC-155667][core]
updateSparkConfigFromProperties
과isAbsoluteURI
을o.a.s.u.Utils
에서 제거하기 - [SPARK-46929] [SC-155659][core][CONNECT][ss] ThreadUtils.shutdown을 사용하여 스레드 풀 닫기
- [SPARK-46400] [SC-155658][core][SQL] 로컬 메이븐 리포지토리에 손상된 파일이 있는 경우 이 캐시를 건너뛰고 다시 시도합니다.
-
[SPARK-46932] [SC-155655] 에서 가져오기 정리
pyspark.pandas.test_*
- [SPARK-46683] [SC-154120] 테스트 범위를 늘리기 위해 하위 쿼리 순열을 생성하는 하위 쿼리 생성기를 작성합니다.
- [SPARK-46914] [SC-154776][ui] 기록 페이지의 요약 테이블에서 앱 이름 단축
- [SPARK-46831] [SC-154699][sql] 데이터 정렬 - collationId 필드를 사용하여 StringType 및 PhysicalStringType 확장
- [SPARK-46816] [SC-154415][ss] 변경 로그 검사점이 있는/없이 RocksDBStateStoreProvider에 대한 새 임의 상태 관리 연산자, 단일 valueState 형식, 여러 상태 변수 및 열 패밀리에 대한 기본 지원에 대한 기본 지원 추가
- [SPARK-46925] [SC-154890][python][CONNECT] 메모리 프로파일링을 위한 memory_profiler 설치하도록 지시하는 경고 추가
-
[SPARK-46927] [SC-154904][python]
assertDataFrameEqual
PyArrow 없이 제대로 작동 - [SPARK-46021] [SC-148987][core] 작업 그룹에 속한 향후 작업 취소 지원
- [SPARK-46747] [SC-154789][sql] JDBC Dialects에 대한 getTableExistsQuery에서 스캔을 회피합니다.
- [SPARK-46904] [SC-154704][ui] 기록 UI 요약의 표시 문제 해결
- [SPARK-46870] [SC-154541][core] Spark 마스터 로그 UI 지원
- [SPARK-46893] [SC-154780][ui] UI 설명에서 인라인 스크립트 제거
- [SPARK-46910] [SC-154760][python] PySpark 설치에서 JDK 요구 사항 제거
- [SPARK-46907] [SC-154736][core] Spark 기록 서버에서 드라이버 로그 위치 표시
- [SPARK-46902] [SC-154661][ui] 내보내지 않은 setAppLimit를 사용하기 위한 Spark 기록 서버 UI 수정
- [SPARK-46687] [SC-154725][python][CONNECT] SparkSession 기반 메모리 프로파일러의 기본 지원
- [SPARK-46623] [SC-153831][core][MLLIB][sql] SimpleDateFormat을 DateTimeFormatter로 바꾸기
-
[SPARK-46875] [SC-154627][sql] null이면
mode
throwNullPointException
되어야 합니다not
. -
[SPARK-46872] [SC-154543][core] 모듈이 아닌 것으로 복구
log-view.js
-
[SPARK-46883] [SC-154629][core] 지원
/json/clusterutilization
API -
[SPARK-46886] [SC-154630][core] 기본적으로 사용
spark.ui.prometheus.enabled
- [SPARK-46873] [SC-154638][ss] 동일한 Spark 세션에 대해 새 StreamingQueryManager를 다시 만들지 마세요.
- [SPARK-46829] [SC-154419][core] SparkEnv에서 createExecutorEnv 제거
-
[SPARK-46827] [SC-154280][core] 기호 링크를 지원하도록 만들기
RocksDBPersistenceEngine
- [SPARK-46903] [SC-154662][core] Spark 기록 서버 로그 UI 지원
-
[SPARK-46874] [SC-154646][python]
pyspark.pandas
assertDataFrameEqual
의 종속성 제거 -
[SPARK-46889] [SC-154639][core] 설정 유효성
spark.master.ui.decommission.allow.mode
검사 -
[SPARK-46850] [SC-154443][sql]
_LEGACY_ERROR_TEMP_2102
을UNSUPPORTED_DATATYPE
로 변환하기 -
[SPARK-46704] [SC-153323][core][UI]
MasterPage
열을 기준으로Running Drivers
테이블을 올바르게 정렬하도록Duration
수정 - [SPARK-46796] [SC-154279][ss] 올바른 원격 파일(metadata.zip언급)이 RocksDB 버전 로드에 사용되는지 확인합니다.
-
[SPARK-46888] [SC-154636][core] 서비스 비활성화가 설정되지 않은 경우 요청을 거부하도록 수정
Master
/workers/kill/
- [SPARK-46818] [SC-154422][sql] 범위의 비접을성 입력값에 대한 오류 메시지를 개선하다.
- [SPARK-46898] [SC-154649][connect] Planner에서 protobuf 함수 변환 간소화
- [SPARK-46828] [SC-154413][sql] spark sql shell에 대한 원격 모드의 잘못된 어설션 제거
- [SPARK-46733] [SC-154274][core] 종료 작업으로 BlockManager를 간소화하는 작업은 인터럽트 스레드에만 의존합니다.
-
[SPARK-46777] [SC-154016][ss] 리팩터링
StreamingDataSourceV2Relation
촉매 구조가 일괄 처리 버전과 더 동등하도록 - [SPARK-46515] [SC-151716] MONTHNAME 함수 추가
-
[SPARK-46823] [SC-154276][connect][PYTHON]에서는
LocalDataToArrowConversion
의 Null 허용 여부를 확인해야 합니다. -
[SPARK-46787] [SC-154404][connect]
bloomFilter
함수는 잘못된 입력에 대해AnalysisException
예외를 던져야 합니다. -
[SPARK-46779] [SC-154045][sql]
InMemoryRelation
동일한 캐시된 계획의 인스턴스는 의미상 동일해야 합니다. - [SPARK-45827] [SC-153973] Variant 열에서 파티셔닝 허용 불가
-
[SPARK-46797] [SC-154085][core] 이름 바꾸기
spark.deploy.spreadOut
spark.deploy.spreadOutApps
- [SPARK-46094] [SC-153421] 실행기 JVM 프로파일링 지원
- [SPARK-46746] [SC-153557][sql][AVRO] avro 데이터 원본 파일에 코덱 확장 연결
- [SPARK-46698] [SC-153288][core] Timer를 ConsoleProgressBar에 대한 단일 스레드 예약 실행기로 대체합니다.
- [SPARK-46629] [SC-153835] Null 허용 여부 및 주석을 선택하지 않는 STRUCT 형식 DDL 수정
- [SPARK-46750] [SC-153772][connect][PYTHON] DataFrame API 코드 정리
- [SPARK-46769] [SC-153979][sql] 타임스탬프 관련 스키마 유추 구체화
-
[SPARK-46765] [SC-153904][python][CONNECT]
shuffle
에서seed
의 데이터 유형을 지정하도록 설정합니다. - [SPARK-46579] [SC-151481][sql] 오류 및 로그에서 JDBC URL 수정
- [SPARK-46686] [SC-153875][python][CONNECT] SparkSession 기반 Python UDF 프로파일러의 기본 지원
-
[SPARK-46748] “[SC-153800][core] 제거된 스크립트 복원하기
*slav**.sh
... - [SPARK-46707] [SC-153833][sql] 조건자 푸시다운을 개선하기 위해 식에 throw 가능한 필드가 추가됨
-
[SPARK-46519] [SC-151278][sql] 파일에서
error-classes.json
사용하지 않는 오류 클래스 지우기 -
[SPARK-46677] [SC-153426][sql][CONNECT] 해결 방법 수정
dataframe["*"]
- [SPARK-46317] [SC-150184][python][CONNECT] SparkSession의 사소한 동작을 일관되게 맞추고, 전체 테스트 커버리지를 확보하기
-
[SPARK-46748] [SC-153800][core] 스크립트 제거
*slav**.sh
- [SPARK-46663] [SC-153490][python] 반복기를 사용하여 pandas UDF에 대한 메모리 프로파일러 비활성화
- [SPARK-46410] [SC-150776][sql] JdbcUtils.classifyException에 오류 클래스/서브클래스 할당
- [SPARK-46277] [SC-150126][python] 구성이 설정된 시작 URL의 유효성을 검사합니다.
- [SPARK-46612] [SC-153536][sql] jdbc 드라이버에서 검색된 배열 형식 문자열을 변환하지 마세요.
- [SPARK-46254] [SC-149788][python] 부실 Python 3.8/3.7 버전 검사 제거
-
[SPARK-46490] [SC-151335][sql] 하위 클래스의
SparkThrowable
오류 클래스 필요 -
[SPARK-46383] [SC-153274][sc-147443][WARMFIX]
TaskInfo.accumulables()
의 수명을 줄여 드라이버 힙 사용량을 줄이기 - [SPARK-46541] [SC-153109][sql][CONNECT] 자체 조인에서 모호한 열 참조 수정
-
[SPARK-46381] [SC-150495][sql] 하위 클래스를 오류 클래스
AnalysisException
로 마이그레이션 -
[SPARK-46351] [SC-150335][sql] 다음에서 오류 클래스 필요
AnalysisException
-
[SPARK-46220] [SC-149689][sql] 에서 문자 집합 제한
decode()
-
[SPARK-46369] [SC-150340][core] 드라이버에서
kill
링크를 제거RELAUNCHING
MasterPage
- [SPARK-46052] [SC-153284][core] TaskScheduler.killAllTaskAttempts 함수 제거
- [SPARK-46536] [SC-153164][sql] GROUP BY calendar_interval_type 지원
- [SPARK-46675] [SC-153209][sql] ParquetReadSupport에서 사용되지 않는 inferTimestampNTZ 제거
-
[SPARK-46717] [SC-153423][core] 인터럽트 스레드에만 의존하여 종료 작업을 간소화합니다
ReloadingX509TrustManager
. - [SPARK-46722] [SC-153438][connect] Spark Connect의 StreamingQueryListener에 대한 이전 버전과의 호환성 검사와 관련된 테스트 추가(Scala/PySpark)
-
[SPARK-46187] [SC-149580][sql] codegen 및 non-codegen 구현을
StringDecode
과 일치시키기 -
[SPARK-46258] [SC-149799][core] 추가
RocksDBPersistenceEngine
-
[SPARK-46216] [SC-149676][core] 압축을 지원하도록 개선
FileSystemPersistenceEngine
- [SPARK-46189] [SC-149567][ps][SQL] 다양한 Pandas 집계 함수에서 동일한 형식 간의 비교 및 산술 연산을 수행하여 해석된 모드 오류를 방지합니다.
- [SPARK-46184] [SC-149563][core][SQL][connect][MLLIB] Option.isDefined with Option.isEmpty로 대체하여 스택 깊이 줄이기
- [SPARK-46700] [SC-153329][core] 순서 섞기 디스크 유출 바이트 메트릭에 대한 마지막 유출 횟수 계산
-
[SPARK-45642] [SC-150286][core][SQL] 수정
FileSystem.isFile & FileSystem.isDirectory is deprecated
- [SPARK-46640] [SC-153272][sql] 하위 쿼리 특성을 제외하여 RemoveRedundantAlias 수정
-
[SPARK-46681] [SC-153287][core]
ExecutorFailureTracker#maxNumExecutorFailures
가 구성되었을 때defaultMaxNumExecutorFailures
을 계산하지 않도록MAX_EXECUTOR_FAILURES
를 리팩터링하십시오. - [SPARK-46695] [SC-153289][sql][HIVE] 항상 hive.execution.engine을 mr로 설정
-
[SPARK-46325] [SC-150228][connect]
WrappedCloseableIterator
을ResponseValidator#wrapIterator
에서 구성할 때 불필요한 재정의 함수 제거 - [SPARK-46232] [SC-149699][python] 나머지 ValueError를 모두 PySpark 오류 프레임워크로 마이그레이션합니다.
- [SPARK-46547] [SC-153174][ss] 유지 관리 스레드와 스트리밍 집계 연산자 간의 교착 상태를 방지하기 위해 유지 관리 작업에서 치명적이 아닌 예외를 삼킨다
-
[SPARK-46169] [SC-149373][ps] API에서
DataFrame
누락된 매개 변수에 적절한 JIRA 번호를 할당합니다. -
[SPARK-45857] [SC-148096][sql] 다음 하위 클래스에서 오류 클래스 적용
AnalysisException
Databricks ODBC/JDBC 드라이버 지원
Databricks는 지난 2년 동안 릴리스된 ODBC/JDBC 드라이버를 지원합니다. 최근에 출시된 드라이버를 다운로드하고 업그레이드하세요(ODBC 다운로드, JDBC 다운로드).
유지 관리 업데이트
Databricks Runtime 15.1 유지 관리 업데이트를 참조 하세요.
시스템 환경
- 운영 체제: Ubuntu 22.04.4 LTS
- Java: Zulu 8.74.0.17-CA-linux64
- Scala: 2.12.15
- Python: 3.11.0
- R: 4.3.2
- 델타 레이크: 3.1.0
설치된 Python 라이브러리
라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
---|---|---|---|---|---|
에이에스티토큰 | 2.0.5 | astunparse (파이썬 코드 분석 라이브러리) | 1.6.3 | 애저 코어 | 1.30.1 |
azure-storage-blob (애저 스토리지 블롭) | 12.19.1 | azure-storage-file-datalake (아주르 스토리지 파일 데이터레이크) | 12.14.0 | 역호출 | 0.2.0 |
검정색 | 23.3.0 | 깜빡이 | 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 |
에서 | 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 | 장식자 | 5.1.1 | distlib (디스트립 라이브러리) | 0.3.8 |
진입 지점 | 0.4 | 실행 중 | 0.8.3 | 구성 요소 개요 | 1.1.1 |
파일 잠금 | 3.13.1 | 폰트툴즈 (fonttools) | 4.25.0 | GitDB (기트 데이터베이스) | 4.0.11 |
GitPython | 3.1.42 | google-api-core (구글 API 핵심) | 2.17.1 | 구글 인증 (google-auth) | 2.28.2 |
google-cloud-core (구글 클라우드 코어) | 2.4.1 | 구글 클라우드 스토리지 (Google Cloud Storage) | 2.15.0 | 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 | ipywidgets (아이파이위젯) | 8.0.4 | 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 |
주피터랩 위젯 | 3.0.5 | 열쇠고리 (키링) | 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 | 2.11.1 |
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 |
바보 | 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 | 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 | 요청사항 | 2.31.0 |
RSA (암호화 알고리즘) | 4.9 | s3transfer | 0.10.0 | 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 | 0.4.4 | 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 | 4.7.1 | tzdata | 2022년 1월 | ujson (파이썬에서 JSON 직렬화를 위한 라이브러리) | 5.4.0 |
사용자 개입 없는 자동 업데이트 | 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 |
widgetsnbextension (위젯 확장 프로그램) | 4.0.5 | 지프 | 3.11.0 |
설치된 R 라이브러리
R 라이브러리는 2023-02-10의 Posit 패키지 관리자 CRAN 스냅샷에서 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 (기존 소프트웨어에 새로운 기능이나 수정을 추가하는 것) | 1.4.1 | 기반 | 4.3.2 | base64enc | 0.1-3 |
빅디 | 0.2.0 | 조각 | 4.0.5 | 비트64 | 4.0.5 |
bitops | 1.0-7 | 덩어리 | 1.2.4 | 부츠 | 1.3-28 |
양조하다 | 1.0-10 | 활기 | 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 | 크론 | 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 |
색 공간 | 2.1-0 | 코먼마크 | 1.9.1 | 컴파일러 | 4.3.2 |
환경 설정 | 0.3.2 | 충돌 | 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 | 데이터세트 | 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 |
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 | 패스트맵 | 1.1.1 |
폰트어썸 (fontawesome) | 0.5.2 | 포캣츠 | 1.0.0 | 포이치 (foreach) | 1.5.2 |
외국의 | 0.8-85 | 구축하다 | 0.2.0 | fs | 1.6.3 |
미래 | 1.33.1 | 퓨처.어플라이 | 1.11.1 | 가글하다 | 1.5.2 |
제네릭(generics) | 0.1.3 | 거트 | 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 | 접착제 | 1.7.0 |
구글 드라이브 | 2.1.1 | 구글시트4 | 1.1.1 | 고워 (Gower) | 1.0.1 |
그래픽스 | 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 | 안식처 | 2.5.4 |
더 높다 | 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 | 이터레이터 (반복자) | 1.0.14 |
jquerylib | 0.1.4 | jsonlite | 1.8.8 | 쥬시쥬스 | 0.1.0 |
KernSmooth | 2.23-21 | 니터 | 1.45 | 라벨링 | 0.4.3 |
나중에 | 1.3.2 | 격자 | 0.21-8 | 용암 | 1.7.3 |
주기 | 1.0.4 | listenv (리슨브) | 0.9.1 | 루브리데이트 | 1.9.3 |
magrittr | 2.0.3 | 마크다운 | 1.12 | 질량 | 7.3-60 |
행렬 | 1.5-4.1 | 메모하다 | 2.0.1 | 메서드 | 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 |
평행하게 | 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 | 진행률 | 1.2.3 |
프로그레스알 | 0.14.0 | 약속들 | 1.2.1 | 프로토 | 1.0.0 |
프록시 | 0.4-27 | Ps | 1.76 | 고양이의 그르렁거림 | 1.0.2 |
R6 | 2.5.1 | 라그 | 1.2.7 | 랜덤 포레스트 (randomForest) | 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 |
레시피 | 1.0.9 | 재대결 | 2.0.0 | 리매치2 | 2.1.2 |
리모컨/원격 | 2.4.2.1 | 레프렉스(문제의 재현 가능한 예시) | 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 | 선택기 | 0.4-2 | 세션정보 | 1.2.2 |
형태 | 1.4.6 | 반짝이는 | 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 | 문자열 처리 소프트웨어 "stringi" | 1.8.3 | stringr | 1.5.1 |
생존 | 3.5-5 | Swagger | 3.33.1 | 시스템 | 3.4.2 |
시스템 글꼴 | 1.0.5 | 티클티케이 (tcltk) | 4.3.2 | testthat (테스트댓) | 3.2.1 |
텍스트 형태화 | 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 |
시간과 날짜 | 4032.109 | tinytex | 0.49 | 도구들 | 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 | 지퍼 | 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) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront (AWS Java SDK 클라우드프론트) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm (AWS 자바 SDK 클라우드HSM) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch (AWS Java SDK 클라우드서치) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy (AWS Java SDK 코드디플로이) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity (AWS 자바 SDK - Cognito 아이덴티티) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.12.390 |
com.amazonaws | AWS Java SDK 구성 | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-core (AWS 자바 SDK 코어) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline (데이터 파이프라인을 위한 AWS Java SDK) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect (AWS Java SDK 다이렉트커넥트) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs (AWS Java 소프트웨어 개발 키트 - ECS) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-efs (AWS와 EFS 관련 소프트웨어 개발 키트) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache (AWS Java SDK 엘라스티캐시) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk (AWS용 Java SDK - Elastic Beanstalk) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing (AWS Java SDK - 엘라스틱로드밸런싱) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS Java SDK 엘라스틱 트랜스코더) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-emr (아우스-자바-sdk-emr) | 1.12.390 |
com.amazonaws | AWS 자바 SDK 글래시어 (aws-java-sdk-glacier) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-glue (AWS 자바 SDK 글루) | 1.12.390 |
com.amazonaws | AWS 자바 SDK IAM | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport (AWS Java SDK 내보내기 기능) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-kms (AWS 자바 SDK KMS) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-logs (AWS 자바 SDK 로그) | 1.12.390 |
com.amazonaws | AWS-Java-SDK-머신러닝 | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-rds (AWS Java 개발자용 SDK - RDS) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift (AWS 자바 SDK 레드시프트) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.12.390 |
com.amazonaws | AWS Java SDK SNS (AWS의 자바 개발자 키트 - SNS) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs (AWS Java SDK의 SQS 모듈) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm (AWS Java SDK의 SSM 모듈) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway (AWS Java SDK 스토리지 게이트웨이) | 1.12.390 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.12.390 |
com.amazonaws | AWS-Java-SDK-지원 | 1.12.390 |
com.amazonaws | AWS Java SDK SWF 라이브러리 | 1.11.22 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces (AWS Java SDK 작업 공간) | 1.12.390 |
com.amazonaws | jmespath-java | 1.12.390 |
com.clearspring.analytics | 스트림 | 2.9.6 |
com.databricks | Rserve (R서브) | 1.8-3 |
com.databricks | databricks-sdk-java (데이터브릭스 SDK 자바) | 0.17.1 |
com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
com.databricks.scalapb | compilerplugin_2.12 | 0.4.15-10 |
com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.12 | 0.4.15-10 |
com.esotericsoftware | kryo-shaded (크리오 쉐이디드) | 4.0.2 |
com.esotericsoftware | 민로그 | 1.3.0 |
com.fasterxml | 동급생 | 1.3.4 |
com.fasterxml.jackson.core | 잭슨 애노테이션즈 | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.core | 잭슨-코어 | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.core | 잭슨 데이터바인드 (jackson-databind) | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor (잭슨 데이터 포맷 CBOR) | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.dataformat | 잭슨-데이터포맷-야믈 (jackson-dataformat-yaml) | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.datatype | 잭슨 데이터타입 조다 (jackson-datatype-joda) | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.datatype | 잭슨 데이터 타입 JSR310 (jackson-datatype-jsr310) | 2.16.0 |
com.fasterxml.jackson.module | 잭슨 모듈 - 파라네이머 (jackson-module-paranamer) | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.12 (자바 스칼라 모듈) | 2.15.2 |
com.github.ben-manes.카페인 | 카페인 | 2.9.3 |
com.github.fommil | jniloader | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | 네이티브_레퍼런스-자바 | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | 네이티브_레퍼런스-자바 | 1.1-원시 |
com.github.fommil.netlib | native_system-java (네이티브 시스템 자바) | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | native_system-java (네이티브 시스템 자바) | 1.1-원시 |
com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64 | 1.1-원시 |
com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64 (넷리브 네이티브 시스템 리눅스-x86_64) | 1.1-원시 |
com.github.luben | zstd-jni | 1.5.5-4 |
com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
com.google.code.gson | gson (JSON 처리를 위한 자바 라이브러리) | 2.10.1 |
com.google.crypto.tink | 팅크 | 1.9.0 |
com.google.errorprone | 오류_발생_가능성_있는_주석 | 2.10.0 |
com.google.flatbuffers | flatbuffers-java | 23년 5월 26일 |
com.google.guava | 구아바 | 15.0 |
com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
com.helger | Profiler | 1.1.1 |
com.jcraft | jsch | 0.1.55 |
com.jolbox | bonecp | 0.8.0.릴리스 |
com.lihaoyi | 소스코드_2.12 | 0.1.9 |
com.microsoft.azure | azure-data-lake-store-sdk (애저 데이터 레이크 저장소 SDK) | 2.3.9 |
com.microsoft.sqlserver (마이크로소프트 SQL 서버) | mssql-jdbc | 11.2.2.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 | 렌즈_2.12 | 0.4.12 |
com.twitter (도메인 이름) | chill-java (칠자바) | 0.10.0 |
com.twitter (도메인 이름) | chill_2.12 | 0.10.0 |
com.twitter (도메인 이름) | util-app_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter (도메인 이름) | util-core_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter (도메인 이름) | util-function_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter (도메인 이름) | util-jvm_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter (도메인 이름) | util-lint_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter (도메인 이름) | util-registry_2.12 | 7.1.0 |
com.twitter (도메인 이름) | util-stats_2.12 | 7.1.0 |
com.typesafe | 환경 설정 | 1.4.3 |
com.typesafe.scala-logging | scala-logging_2.12 | 3.7.2 |
com.uber | h3 | 3.7.3 |
com.univocity | univocity-parsers (유니보시티-파서스) | 2.9.1 |
com.zaxxer | HikariCP | 4.0.3 |
commons-cli | commons-cli | 1.5.0 |
commons-codec (커먼즈 코덱) | commons-codec (커먼즈 코덱) | 1.16.0 |
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 | 2.13.0 |
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 | 에어컴프레서 | 0.25 |
io.delta | delta-sharing-client_2.12 | 1.0.4 |
io.dropwizard.metrics | 메트릭 주석 | 4.2.19 |
io.dropwizard.metrics | metrics-core (메트릭스 코어) | 4.2.19 |
io.dropwizard.metrics | 메트릭스-그래파이트 (metrics-graphite) | 4.2.19 |
io.dropwizard.metrics | 메트릭스-헬스체크 | 4.2.19 |
io.dropwizard.metrics | 메트릭스-젯티9 | 4.2.19 |
io.dropwizard.metrics | 메트릭스-JMX | 4.2.19 |
io.dropwizard.metrics | 메트릭스-JSON | 4.2.19 |
io.dropwizard.metrics | metrics-jvm (메트릭스-JVM) | 4.2.19 |
io.dropwizard.metrics | 메트릭스-서블릿 | 4.2.19 |
io.netty | netty-all | 4.1.96.Final |
io.netty | 네티-버퍼 (Netty-Buffer) | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-codec (넷티 코덱) | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-codec-http (넷티 코덱 HTTP) | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-codec-http2 (넷티 코덱 HTTP2) | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-codec-socks (네티 코덱 양말) | 4.1.96.Final |
io.netty | 넷티-커먼 | 4.1.96.Final |
io.netty | 넷티 핸들러 | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-handler-proxy (네티 핸들러 프록시) | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-resolver (네티 리졸버) | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-tcnative-boringssl-static (소프트웨어 라이브러리) | 2.0.61.Final-linux-aarch_64 |
io.netty | netty-tcnative-boringssl-static (소프트웨어 라이브러리) | 2.0.61.Final-linux-x86_64 (리눅스 64비트용 최종 버전 2.0.61) |
io.netty | netty-tcnative-boringssl-static (소프트웨어 라이브러리) | 2.0.61.Final-osx-aarch_64 |
io.netty | netty-tcnative-boringssl-static (소프트웨어 라이브러리) | 2.0.61.Final-osx-x86_64 |
io.netty | netty-tcnative-boringssl-static (소프트웨어 라이브러리) | 2.0.61.Final-windows-x86_64 |
io.netty | netty-tcnative-클래스 | 2.0.61 최종 |
io.netty | 넷티-트랜스포트 | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-transport-classes-epoll (넷티 트랜스포트 클래스 에폴) | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-transport-classes-kqueue | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-transport-native-epoll (네티-트랜스포트-네이티브-에폴) | 4.1.96.Final |
io.netty | netty-transport-native-epoll (네티-트랜스포트-네이티브-에폴) | 4.1.96.Final-linux-aarch_64 |
io.netty | netty-transport-native-epoll (네티-트랜스포트-네이티브-에폴) | 4.1.96.Final-linux-x86_64 |
io.netty | netty-transport-native-kqueue | 4.1.96.Final-osx-aarch_64 |
io.netty | netty-transport-native-kqueue | 4.1.96.Final-osx-x86_64 |
io.netty | 네티-트랜스포트-네이티브-유닉스-커먼 (netty-transport-native-unix-common) | 4.1.96.Final |
io.prometheus | 심플클라이언트 | 0.7.0 |
io.prometheus | 심플클라이언트_커먼 | 0.7.0 |
io.prometheus | simpleclient_dropwizard | 0.7.0 |
io.prometheus | 심플클라이언트_푸시게이트웨이 | 0.7.0 |
io.prometheus | simpleclient_servlet | 0.7.0 |
io.prometheus.jmx | 수집기 | 0.12.0 |
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.el | javax.el-api (자바 API) | 2.2.4 |
javax.jdo | jdo-api | 3.0.1 |
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 | 2.12.1 |
net.java.dev.jna (넷.자바.데브.제이엔에이) | 제이엔에이 | 5.8.0 |
net.razorvine | 피 클 | 1.3 |
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 | 4.9.3 |
org.antlr | 문자열템플릿 | 3.2.1 |
org.apache.ant | 최근 | 1.10.11 |
org.apache.ant | ant-jsch | 1.10.11 |
org.apache.ant | 안트-런처 | 1.10.11 |
org.apache.arrow | 화살표 형식 | 15.0.0 |
org.apache.arrow | arrow-memory-core (애로우-메모리-코어) | 15.0.0 |
org.apache.arrow | 애로우-메모리-네티 | 15.0.0 |
org.apache.arrow | 화살표 벡터 | 15.0.0 |
org.apache.avro | Avro | 1.11.3 |
org.apache.avro | avro-ipc (아브로 IPC) | 1.11.3 |
org.apache.avro | avro-mapred (아브로-맵레드) | 1.11.3 |
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | commons-collections4 (공용 컬렉션4) | 4.4 |
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-컴프레스 | 1.23.0 |
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-크립토 | 1.1.0 |
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-랭3 (commons-lang3) | 3.12.0 |
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-매쓰3 | 3.6.1 |
org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | commons-text (커먼즈 텍스트) | 1.10.0 |
org.apache.curator | 큐레이터-의뢰인 관계 | 2.13.0 |
org.apache.curator | curator-framework (큐레이터 프레임워크) | 2.13.0 |
org.apache.curator | 큐레이터의 레시피 | 2.13.0 |
org.apache.datasketches | datasketches-java | 3.1.0 |
org.apache.datasketches | 데이터스케치 메모리 | 2.0.0 |
org.apache.derby | 더비 | 10.14.2.0 |
org.apache.hadoop | 하둡 클라이언트 런타임 (hadoop-client-runtime) | 3.3.6 |
org.apache.hive | hive-beeline (하이브 비라인, 하둡에서 SQL 쿼리를 실행하고 관리하는 명령어) | 2.3.9 |
org.apache.hive | hive-CLI | 2.3.9 |
org.apache.hive | hive-jdbc (하이브 JDBC) | 2.3.9 |
org.apache.hive | hive-llap-client (하이브 LLAP 클라이언트) | 2.3.9 |
org.apache.hive | hive-llap-common | 2.3.9 |
org.apache.hive | 하이브-세르데 | 2.3.9 |
org.apache.hive | 하이브-심스 | 2.3.9 |
org.apache.hive | 하이브-스토리지-API | 2.8.1 |
org.apache.hive.shims | hive-shims-0.23 | 2.3.9 |
org.apache.hive.shims | 하이브-쉼스-커먼 | 2.3.9 |
org.apache.hive.shims | 하이브-심스-스케줄러 | 2.3.9 |
org.apache.httpcomponents | HTTP 클라이언트 (httpclient) | 4.5.14 |
org.apache.httpcomponents | httpcore | 4.4.16 |
org.apache.ivy | 아이비 | 2.5.1 |
org.apache.logging.log4j | log4j-1.2-api | 2.22.1 |
org.apache.logging.log4j | log4j-api | 2.22.1 |
org.apache.logging.log4j | log4j-core (로그4j-코어) | 2.22.1 |
org.apache.logging.log4j | log4j-slf4j2-impl | 2.22.1 |
org.apache.orc | orc-core (오크 코어) | 1.9.2-셰이드-프로토부프 |
org.apache.orc | orc-mapreduce (오크-맵리듀스) | 1.9.2-셰이드-프로토부프 |
org.apache.orc | orc-shims (오크-심스) | 1.9.2 |
org.apache.thrift | libfb303 | 0.9.3 |
org.apache.thrift | libthrift | 0.12.0 |
org.apache.ws.xmlschema | xmlschema-core | 2.3.0 |
org.apache.xbean | xbean-asm9 음영 처리 | 4.23 |
org.apache.yetus | 관객 주석 | 0.13.0 |
org.apache.zookeeper | 동물 사육사 | 3.6.3 |
org.apache.zookeeper | 동물원 관리자-쥬트 | 3.6.3 |
org.checkerframework | 체커-퀄 | 3.31.0 |
org.codehaus.jackson | jackson-core-asl (자바 라이브러리) | 1.9.13 |
org.codehaus.jackson | jackson-mapper-asl (잭슨-매퍼-ASL) | 1.9.13 |
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.collections | eclipse-collections (이클립스 컬렉션) | 11.1.0 |
org.eclipse.collections | eclipse-collections-api (이클립스 컬렉션스 API) | 11.1.0 |
org.eclipse.jetty | jetty-client (제티 클라이언트) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | 제티-컨티뉴에이션 (Jetty-Continuation) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | 제티-HTTP (Jetty-HTTP) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | jetty-io | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | jetty-jndi (제티-JNDI) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | 제티-플러스 (jetty-plus) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | jetty-proxy (제티 프록시) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | 제티-시큐리티 (jetty-security) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | 제티 서버 (Jetty Server) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | jetty-servlet | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | 제티 서블릿(jetty-servlets) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | 제티 유틸 (jetty-util) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | jetty-util-ajax | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | 제티 웹앱 (jetty-webapp) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty | jetty-xml | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty.websocket | 웹소켓 API | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty.websocket | 웹소켓 클라이언트 (websocket-client) | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty.websocket | 웹소켓-커먼 | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty.websocket | 웹소켓-서버 | 9.4.52.v20230823 |
org.eclipse.jetty.websocket | 웹소켓-서블릿 (websocket-servlet) | 9.4.52.v20230823 |
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) | 2.40 |
org.glassfish.jersey.containers | 저지-컨테이너-서블릿-코어 | 2.40 |
org.glassfish.jersey.core | 제르시 클라이언트 | 2.40 |
org.glassfish.jersey.core | 저지-커먼 | 2.40 |
org.glassfish.jersey.core | 저지 서버 (jersey-server) | 2.40 |
org.glassfish.jersey.inject | jersey-hk2 | 2.40 |
org.hibernate.validator | 하이버네이트 검증기 (hibernate-validator) | 6.1.7.Final |
org.ini4j | ini4j | 0.5.4 |
org.javassist | javassist | 3.29.2-GA |
org.jboss.logging | jboss-logging(로그 관리 시스템) | 3.3.2.최종 |
org.jdbi | jdbi | 2.63.1 |
org.jetbrains | 주석 | 17.0.0 |
org.joda | joda-convert (조다 변환 라이브러리) | 1.7 |
org.jodd | jodd-core (조드 코어 라이브러리) | 3.5.2 |
org.json4s | json4s-ast_2.12 | 3.7.0-M11 |
org.json4s | json4s-core_2.12 | 3.7.0-M11 |
org.json4s | json4s-jackson_2.12 | 3.7.0-M11 |
org.json4s | json4s-scalap_2.12 | 3.7.0-M11 |
org.lz4 | lz4-java | 1.8.0 |
org.mlflow | mlflow-spark_2.12 | 2.9.1 |
org.objenesis | 옵제네시스 (objenesis) | 2.5.1 |
org.postgresql | PostgreSQL (포스트그레에스큐엘) | 42.6.1 |
org.roaringbitmap | 로어링비트맵 (RoaringBitmap) | 0.9.45 |
org.roaringbitmap | 간격 조정용 판 | 0.9.45 |
org.rocksdb | rocksdbjni | 8.3.2 |
org.rosuda.REngine | REngine | 2.1.0 |
org.scala-lang | scala-compiler_2.12 | 2.12.15 |
org.scala-lang | scala-library_2.12 | 2.12.15 |
org.scala-lang | scala-reflect_2.12 | 2.12.15 |
org.scala-lang.modules | scala-collection-compat_2.12 | 2.11.0 |
org.scala-lang.modules | scala-parser-combinators_2.12 | 1.1.2 |
org.scala-lang.modules | scala-xml_2.12 | 1.2.0 |
org.scala-sbt | 테스트 인터페이스 | 1.0 |
org.scalacheck | scalacheck_2.12 | 1.14.2 |
org.scalactic | scalactic_2.12 | 3.2.15 |
org.scalanlp | breeze-macros_2.12 | 2.1.0 |
org.scalanlp | breeze_2.12 | 2.1.0 |
org.scalatest | scalatest와 호환 가능 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-core_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-diagrams_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-featurespec_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-flatspec_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-freespec_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-funspec_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-funsuite_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-matchers-core_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-mustmatchers_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-propspec_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-refspec_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-shouldmatchers_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest-wordspec_2.12 | 3.2.15 |
org.scalatest | scalatest_2.12 | 3.2.15 |
org.slf4j | jcl-over-slf4j | 2.0.7 |
org.slf4j | jul-to-slf4j | 2.0.7 |
org.slf4j | slf4j-api | 2.0.7 |
org.slf4j | 슬프4j-심플 | 1.7.25 |
org.threeten | threeten-extra (쓰리텐-엑스트라) | 1.7.1 |
org.tukaani | xz | 1.9 |
org.typelevel | algebra_2.12 | 2.0.1 |
org.typelevel | cats-kernel_2.12 | 2.1.1 |
org.typelevel | spire-macros_2.12 | 0.17.0 |
org.typelevel | spire-platform_2.12 | 0.17.0 |
org.typelevel | 스파이어-유틸_2.12 | 0.17.0 |
org.typelevel | 스파이어_2.12 (spire_2.12) | 0.17.0 |
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) | 1.6.1-linux-x86_64 |
software.amazon.ion | ion-java (아이온-자바) | 1.0.2 |
스택스 (Stax) | stax-api | 1.0.1 |