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Databricks Runtime 4.0(EoS)

참고

이 Databricks Runtime 버전에 대한 지원이 종료되었습니다. 지원 종료 날짜는 지원 종료 기록을 참조하세요. 지원되는 모든 Databricks Runtime 버전은 Databricks Runtime 릴리스 정보 버전 및 호환성을 참조하세요.

Databricks는 2018년 3월에 이 버전을 릴리스했습니다.

중요

이 릴리스는 2018년 11월 1일부터 더 이상 사용되지 않습니다. Databricks 런타임 사용 중단 정책 및 일정에 대한 자세한 내용은 Databricks 지원 수명 주기를 참조 하세요.

다음 릴리스 정보는 Apache Spark에서 제공하는 Databricks Runtime 4.0에 대한 정보를 제공합니다.

변경 내용 및 개선 사항

  • 이제 JSON 데이터 원본이 인코딩이 UTF-8이라고 가정하는 대신 인코딩의 자동 감지를 시도합니다. 자동 검색이 실패하는 경우 사용자는 문자 집합 옵션을 지정하여 특정 인코딩을 적용할 수 있습니다. 문자 집합 자동 검색을 참조하세요.
  • 구조적 스트리밍에서 Spark MLlib 파이프라인을 사용한 점수 매기기 및 예측이 완전히 지원됩니다.
  • Databricks ML 모델 내보내기가 완전히 지원됩니다. 이 기능을 사용하면 Databricks에서 Spark MLlib 모델을 학습시키고, 함수 호출을 사용하여 내보내고, 원하는 시스템에서 Databricks 라이브러리를 사용하여 모델을 가져온 다음 새 데이터에 점수를 매길 수 있습니다.
  • 새로운 Spark 데이터 원본 구현은 Azure Synapse Analytics에 대해 스케일링 가능한 읽기/쓰기 액세스를 제공합니다. Spark - Synapse Analytics 커넥터를 참조하세요.
  • 이제 from_json 함수의 스키마가 항상 nullable 함수로 변환됩니다. 즉, 중첩된 필드를 포함하는 모든 필드가 null을 허용합니다. 이렇게 하면 데이터가 스키마와 호환되므로 데이터에 필드가 누락되고 사용자가 제공한 스키마가 필드를 nullable이 아닌 것으로 선언할 때 parquet에 데이터를 쓴 후 손상되지 않도록 방지합니다.
  • 설치된 일부 Python 라이브러리를 업그레이드했습니다.
    • futures: 3.1.1에서 3.2.0으로
    • pandas: 0.18.1에서 0.19.2로
    • pyarrow: 0.4.1에서 0.8.0으로
    • setuptools: 38.2.3에서 38.5.1로
    • tornado: 4.5.2에서 4.5.3으로
  • 설치된 여러 R 라이브러리를 업그레이드했습니다. 설치된 R 라이브러리를 참조하세요.
  • AWS Java SDK가 1.11.126에서 1.11.253으로 업그레이드되었습니다.
  • SQL Server JDBC 드라이버가 6.1.0.jre8에서 6.2.2.jre8로 업그레이드되었습니다.
  • PostgreSQL JDBC 드라이버가 9.4-1204-jdbc41에서 42.1.4로 업그레이드되었습니다.

Apache Spark

Databricks Runtime 4.0은 Apache Spark 2.3.0을 포함합니다.

Core, PySpark 및 Spark SQL

주요 기능

  • 벡터화된 ORC 판독기: [SPARK-16060]: 벡터화(2~5배)를 통해 ORC 스캔 처리량을 크게 향상하는 새로운 ORC 판독기에 대한 지원이 추가되었습니다. 판독기를 사용하도록 설정하려면 사용자가 spark.sql.orc.implnative설정할 수 있습니다.
  • Spark History Server V2: [SPARK-18085]: 더 효율적인 이벤트 저장 메커니즘으로 대규모 애플리케이션에 향상된 스케일링 성능을 제공하는 새로운 SHS(Spark History Server) 백 엔드입니다.
  • 데이터 원본 API V2: [SPARK-15689][SPARK-22386]: Spark에 새로운 데이터 원본을 연결하기 위한 실험적 API입니다. 새로운 API는 V1 API의 몇 가지 제한 사항을 해결하며 성능이 뛰어나고 유지 관리가 용이하고 확장 가능한 외부 데이터 원본의 개발을 지원합니다. 이 API는 여전히 활발히 개발 중이며, 대응할 수 없는 변경이 있을 수 있습니다.
  • PySpark 성능 개선: [SPARK-22216][SPARK-21187]: 빠른 데이터 직렬화 및 벡터화된 실행으로 인해 Python 성능 및 상호 운용성이 크게 향상되었습니다.

성능 및 안정성

  • [SPARK-21975]: 비용 기반 최적화 프로그램에서 히스토그램이 지원됩니다.
  • [SPARK-20331]: Hive 파티션 잘라내기에 대한 조건식 푸시다운 지원이 향상되었습니다.
  • [SPARK-19112]: ZStandard 압축 코덱이 지원됩니다.
  • [SPARK-21113]: 스필 판독기의 디스크 I/O 비용 분할을 위한 미리 읽기 입력 스트림이 지원됩니다.
  • [SPARK-22510][SPARK-22692][SPARK-21871]: Java 메서드 및 Java 컴파일러 상수 풀 제한에 대한 64KB JVM 바이트코드 제한에 도달하지 않도록 codegen 프레임워크를 추가로 안정화합니다.
  • [SPARK-23207]: Spark에서 DataFrame의 연속 순서 섞기+재분할로 인해 특정 수술 사례에서 잘못된 답변이 발생할 수 있는 오랜 버그가 수정되었습니다.
  • [SPARK-22062][SPARK-17788][SPARK-21907]: OOM의 여러 원인이 수정되었습니다.
  • [SPARK-22489][SPARK-22916][SPARK-22895][SPARK-20758][SPARK-22266][SPARK-19122][SPARK-22662][SPARK-21652]: 규칙 기반 최적화 프로그램 및 플래너가 개선되었습니다.

기타 주목할 만한 변경 사항

구조적 스트리밍

연속 처리

  • 사용자 코드를 한 줄만 변경하여 밀리초 미만의 엔드투엔드 대기 시간으로 스트리밍 쿼리를 실행할 수 있는 새로운 실행 엔진입니다. 자세한 내용은 프로그래밍 가이드를 참조하세요.

스트림-스트림 조인

  • 일치하는 튜플이 다른 스트림에 도착할 때까지 행을 버퍼링하여 두 개의 데이터 스트림을 조인할 수 있습니다. 이벤트 시간 열에 대해 조건자를 사용하여 보존해야 하는 상태의 양을 바인딩할 수 있습니다.

스트리밍 API V2

  • 일괄 처리, 마이크로 일괄 처리 및 연속 실행에서 사용할 수 있는 새로운 원본과 싱크를 연결하기 위한 실험적 API입니다. 이 API는 여전히 활발히 개발 중이며, 호환성에 영향을 줄 수 있는 변경 사항이 예상됩니다.

MLlib

중요 사항

  • 이제 ML 예측이 업데이트된 API를 사용하여 구조적 스트리밍과 함께 작동합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다.

새로운 API와 향상된 API

  • [SPARK-21866]: 이미지를 DataFrame(Scala/Java/Python)에 읽기 위한 기본 제공 지원.
  • [SPARK-19634]: 벡터 열(Scala/Java)에 대한 설명 요약 통계를 위한 DataFrame 함수입니다.
  • [SPARK-14516]: 코사인 실루엣 및 유클리드 제곱 실루엣 메트릭(Scala/Java/Python)을 지원하는 클러스터링 알고리즘 튜닝을 위한 ClusteringEvaluator.
  • [SPARK-3181]: Huber 손실(Scala/Java/Python)을 사용한 강력한 선형 회귀.
  • [SPARK-13969]: FeatureHasher transformer(Scala/Java/Python).
  • 여러 특징 변환기에 대한 다중 열 지원
  • [SPARK-21633] 및 SPARK-21542]: Python의 사용자 지정 파이프라인 구성 요소에 대한 향상된 지원.

새로운 기능

  • [SPARK-21087]: CrossValidator 및 TrainValidationSplit이 맞춤 시에 모든 모델을 수집할 수 있습니다(Scala/Java). 이 기능은 적합한 모든 모델을 검사하거나 저장할 수 있게 해줍니다.
  • [SPARK-19357]: 메타 알고리즘 CrossValidator, TrainValidationSplit, OneVsRest가 병렬 Spark 작업에서 여러 하위 모델을 맞추기 위한 병렬 매개 변수를 지원합니다.
  • [SPARK-17139]: 다항 로지스틱 회귀를 위한 모델 요약(Scala/Java/Python)
  • [SPARK-18710]: GLM에서 오프셋을 추가합니다.
  • [SPARK-20199]: featureSubsetStrategy 및 GBTClassifier에 GBTRegressor 매개 변수가 추가되었습니다. 이 매개 변수를 사용하여 특징을 하위 샘플링하면 학습 속도가 크게 개선됩니다. 이 옵션은 xgboost의 주요 강점으로 기능했습니다.

기타 주목할 만한 변경 사항

  • [SPARK-22156]: Word2Vec 반복과 함께하는 num 학습률 스케일링이 수정되었습니다. 새 학습 속도는 원래 Word2Vec C 코드와 일치하도록 설정되며 학습에서 더 나은 결과를 제공해야 합니다.
  • [SPARK-22289]: 행렬 매개 변수에 대한 JSON 지원 추가(계수에서 경계를 사용할 때 LogisticRegressionModel ML 지속성에 대한 버그가 수정되었습니다.)
  • [SPARK-22700]: Bucketizer.transform이 NaN을 포함하는 행을 올바르지 않게 삭제합니다. Param handleInvalid가 "skip"으로 설정된 경우, 다른 열에 Bucketizer 값이 있는 경우, NaN은 입력 열에 유효한 값이 포함된 행을 삭제할 것입니다.
  • [SPARK-22446]: 촉매 최적화 프로그램이 때때로 StringIndexerModel이 "오류"로 설정된 경우 handleInvalid에 대해 잘못된 "보이지 않는 레이블" 예외를 발생시켰습니다. 이는 조건자 푸시다운으로 인해 필터링된 데이터에 대해 발생하여 입력 데이터 세트에서 유효하지 않은 행이 이미 제거된 후에도 오류를 발생시켰습니다.
  • [SPARK-21681]: 다항 로지스틱 회귀에서 일부 특징이 분산 0을 갖는 경우 올바르지 않은 계수가 발생하는 에지 케이스 버그가 수정되었습니다.
  • 주요 최적화:
    • [SPARK-22707]: CrossValidator의 메모리 사용량이 줄어들었습니다.
    • [SPARK-22949]: TrainValidationSplit의 메모리 사용량이 줄어들었습니다.
    • [SPARK-21690]: Imputer가 데이터에 대해 단일 패스를 사용하여 학습해야 합니다.
    • [SPARK-14371]: OnlineLDAOptimizer가 각 미니 일괄 처리에 대해 드라이버에 통계를 수집하지 않습니다.

SparkR

SparkR 2.3.0 릴리스에서는 UDF의 안정성이 개선되고 기존 API에 대한 몇 가지 새로운 SparkR 래퍼가 추가되었습니다.

주요 기능

GraphX

최적화

  • [SPARK-5484]: 이제 Pregel이 주기적으로 검사점을 지정하여 StackOverflowErrors를 방지합니다.
  • [SPARK-21491]: 여러 위치서 성능이 약간 향상되었습니다.

폐기 예정

파이썬

  • [SPARK-23122]: register*의 UDF와 PySpark의 SQLContext에서 Catalog가 더 이상 사용되지 않습니다.

MLlib

  • [SPARK-13030]: OneHotEncoder가 더 이상 사용되지 않으며 3.0에서 제거됩니다. 새로운 OneHotEncoderEstimator로 대체되었습니다. OneHotEncoderEstimator의 이름이 3.0에서 OneHotEncoder로 변경됩니다(단, OneHotEncoderEstimator도 별칭으로 사용됩니다).

행동 변화

SparkSQL

  • [SPARK-22036]: 기본적으로 소수점 값 사이의 산술 연산은 정확한 표현이 가능하지 않은 경우 이전 버전에서 NULL을 반환한 것과 달리 반올림된 값을 반환합니다.
  • [SPARK-22937]: 모든 입력이 이진 값인 경우 SQL elt()는 출력을 이진 값으로 반환합니다. 이진 값이 아닌 경우 문자열로 반환합니다. 이전 버전에서는 입력 형식과 관계없이 항상 문자열로 반환했습니다.
  • [SPARK-22895]: 가능한 경우 첫 번째 비결정적 조건자 뒤에 있는 조인/필터의 결정적 조건자도 자식 연산자를 통해 아래로 푸시됩니다. 이전 버전에서는 이러한 필터가 조건자 푸시다운의 대상이 아니었습니다.
  • [SPARK-22771]: 모든 입력이 이진 값인 경우 functions.concat()는 출력을 이진 값으로 반환합니다. 이진 값이 아닌 경우 문자열로 반환합니다. 이전 버전에서는 입력 형식과 관계없이 항상 문자열로 반환했습니다.
  • [SPARK-22489]: 조인 측 중 하나를 브로드캐스트할 수 있는 경우 브로드캐스트 힌트에 명시적으로 지정된 테이블을 브로드캐스트하는 것을 선호합니다.
  • [SPARK-22165]: 파티션 열 유추에서 이전에 다른 유추 형식에 대해 잘못된 공통 형식을 발견했습니다. 예를 들어, 이전에는 double 형식과 double 형식의 공통 형식으로 date 형식이 사용되었습니다. 이제는 이러한 충돌에 대해 올바른 공통 형식을 찾습니다. 자세한 내용은 마이그레이션 가이드를 참조하세요.
  • [SPARK-22100]: 이전에는 percentile_approx 함수가 numeric 형식의 입력을 받아서 double 형식의 결과를 출력했습니다. 이제는 입력 형식으로 date 형식, timestamp 형식 및 numeric 형식을 받습니다. 결과 형식도 백분위수에 더 적합하도록 입력 형식과 동일하게 변경되었습니다.
  • [SPARK-21610]: 참조된 열에 내부 손상된 레코드 열(기본적으로 이름이 _corrupt_record)만 포함되어 있으면 원시 JSON/CSV 파일의 쿼리가 허용되지 않습니다. 이제는 구문 분석된 결과를 캐시하거나 저장한 다음 동일한 쿼리를 보낼 수 있습니다.
  • [SPARK-23421]: Spark 2.2.1 및 2.3.0부터 데이터 원본 테이블에 파티션 스키마와 데이터 스키마 모두에 있는 열이 있는 경우 런타임에 스키마가 항상 유추됩니다. 유추된 스키마에는 파티션된 열이 없습니다. 테이블을 읽을 때 Spark는 데이터 원본 파일에 저장된 값 대신 이러한 겹치는 열의 파티션 값을 적용합니다. 2.2.0 및 2.1.x 릴리스에서는 유추된 스키마가 분할되지만 테이블의 데이터가 사용자에게 표시되지 않습니다(즉, 결과 집합이 비어 있음).

PySpark

  • [SPARK-19732]: na.fill() 또는 fillna도 부울 값을 받고 null을 부울 값으로 바꿉니다. 이전 Spark 버전에서는 PySpark가 이를 무시하고 원래 데이터 세트/DataFrame을 반환했습니다.
  • [SPARK-22395]: pandas DataFrame의 0.19.2, toPandas 등과 같은 pandas 관련 기능을 사용하려면 pandas createDataFrame 이상이 필요합니다.
  • [SPARK-22395]: pandas 관련 기능에 대한 타임스탬프 값의 동작이 이전 버전에서 무시된 세션 표준 시간대를 준수하도록 변경되었습니다.
  • [SPARK-23328]: df.replace는 value가 사전이 아닌 경우 to_replace를 생략하도록 허용하지 않습니다. 이전에는 다른 경우에 value를 생략할 수 있었으며 기본값이 None이었는데, 이는 직관에 반하며 오류를 유발했습니다.

MLlib

  • 주목할 만한 API 변경 사항: 로지스틱 회귀 모델 요약의 클래스 및 특성 계층 구조가 다중 클래스 요약의 추가를 더 잘 수용하면서 더 명확하고 체계적이게 변경되었습니다. 이는 LogisticRegressionTrainingSummary를 BinaryLogisticRegressionTrainingSummary로 캐스팅하는 사용자 코드에 대한 호환성이 손상되는 변경입니다. 사용자는 그 대신 model.binarySummary 메서드를 사용해야 합니다. 자세한 내용은 [SPARK-17139]를 참조하세요(이것은 @Experimental API입니다). 이는 Python 요약 메서드에 영향을 주지 않으며, Python 요약 메서드는 다항 케이스와 이진 케이스에 대해 계속해서 올바르게 작동합니다.
  • [SPARK-21806]: BinaryClassificationMetrics.pr(): 첫 번째 지점 (0.0, 1.0)은 오해의 소지가 있어 (0.0, p)로 대체되었으며 여기서 정밀도 p는 가장 낮은 재현율 지점과 일치합니다.
  • [SPARK-16957]: 이제 의사 결정 트리는 분할 값을 선택할 때 가중치가 지정된 중간점을 사용합니다. 이로 인해 모델 학습의 결과가 변경될 수 있습니다.
  • [SPARK-14657]: 이제 절편이 없는 RFormula가 문자열 항을 인코딩할 때 네이티브 R 동작과 일치하도록 참조 범주를 출력합니다. 이로 인해 모델 학습의 결과가 변경될 수 있습니다.
  • [SPARK-21027]: OneVsRest 사용되는 기본 병렬 처리는 이제 1(즉, 직렬)로 설정됩니다. 2.2 이전 버전에서는 병렬 처리 수준이 Scala의 기본 스레드 풀 크기로 설정되었습니다. 이로 인해 성능이 변경될 수 있습니다.
  • [SPARK-21523]: Breeze가 0.13.2로 업그레이드되었습니다. 여기에는 L-BFGS에 대한 강력한 Wolfe 라인 검색의 중요한 버그 수정이 포함되어 있습니다.
  • [SPARK-15526]: 이제 JPMML 종속성이 음영 처리됩니다.
  • 버그 수정으로 인한 동작 변경에 대해서는 “버그 수정” 섹션도 참조하세요.

알려진 문제

  • [SPARK-23523][SQL]: 규칙 OptimizeMetadataOnlyQuery에 의해 올바르지 않은 결과가 발생합니다.
  • [SPARK-23406]: 스트림-스트림 셀프 조인에 버그가 있습니다.

유지 관리 업데이트

Databricks Runtime 4.0 유지 관리 업데이트를 참조하세요.

시스템 환경

  • 운영 체제: Ubuntu 16.04.4 LTS
  • Java: 1.8.0_151
  • Scala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12(Python 3을 사용하는 경우 3.5.2)
  • R: R 버전 3.4.3(2017-11-30)
  • GPU 클러스터: 다음 NVIDIA GPU 라이브러리가 설치됩니다.
    • 테슬라 운전자 375.66
    • CUDA 8.0
    • CUDNN 6.0

설치된 Python 라이브러리

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
ansi2html 1.1.1 argparse (명령어 인수 파싱 모듈) 1.2.1 backports-abc 0.5
보토 2.42.0 boto3 1.4.1 보토코어 1.4.70
brewer2mpl 1.4.1 서티피 2016.2.28 cffi 1.7.0
챠데트 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
암호화 1.5 자전거 타는 사람 0.10.0 사이톤 (Cython) 0.24.1
장식자 4.0.10 docutils (도큐멘트 유틸리티) 0.14 enum34 1.1.6
et-xml 파일 1.0.1 freetype-py (파이썬용 프리타입 라이브러리) 1.0.2 funcsigs (펑크시그) 1.0.2
퓨즈파이 (fusepy) 2.0.4 미래 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0.999 아이드나 2.1 아이피 주소 1.0.16
ipython 2.2.0 ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) 0.1.0 jdcal 1.2
Jinja2 2.8 jmespath 0.9.0 llvmlite 0.13.0
lxml 3.6.4 MarkupSafe (마크업세이프) 0.23 matplotlib (매트플롯립) 1.5.3
mpld3 0.2 msgpack-python 0.4.7 ndg-httpsclient 0.3.3
넘바 0.28.1 numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) 1.11.1 openpyxl 2.3.2
팬더 0.19.2 pathlib2 2.1.0 희생양 0.4.1
pexpect (피엑스펙트) 4.0.1 픽클쉐어 0.7.4 베개 3.3.1
파이썬 패키지 설치 도구 pip 9.0.1 층 3.9 prompt-toolkit (프롬프트 도구 키트) 1.0.7
psycopg2 2.6.2 PtyProcess 0.5.1 py4j 0.10.3
pyarrow 0.8.0 pyasn1 0.1.9 pycparser 2.14
파이그먼츠 2.1.3 PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 16.0.0
pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) 2.2.0 pypng 0.0.18 파이썬 2.7.12
python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) 2.5.3 python-geohash (파이썬 지오해시) 0.8.5 pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) 2016년 6월 1일
요청 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) 0.18.1
scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) 0.18.1 문질러 닦다 (if meant as cleaning) 철저히 검색하다 (if meant as searching) 0.32 seaborn (파이썬 데이터 시각화 라이브러리) 0.7.1
setuptools (셋업툴즈) 38.5.1 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
단일 디스패치 (singledispatch) 3.4.0.3 6 1.10.0 statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) 0.6.1
토네이도 4.5.3 트레잇렛츠 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 15.0.1 wcwidth(문자의 너비를 계산하는 함수) 0.1.7 바퀴 0.30.0
wsgiref 0.1.2

설치된 R 라이브러리

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
에이바인드 1.4-5 assertthat (어설트댓) 0.2.0 백포트 1.1.1
기본 3.4.3 브에이치(BH) 1.65.0-1 바인데르 0.1
bindrcpp 0.2 비트 1.1-12 64비트 0.9-7
bitops 1.0-6 블롭 1.1.0 부츠 1.3-20
양조 1.0-6 빗자루 0.4.3 차량 2.1-6
캐럿 6.0-77 크론 2.3-51 클래스 7.3-14
클러스터 2.0.6 코드 도구 0.2-15 색 공간 1.3-2
코먼마크 1.4 컴파일러 3.4.3 크레용 1.3.4
컬 3.0 뇌정맥동혈전증 (CVST) 0.2-1 데이터 테이블 1.10.4-3
데이터셋 3.4.3 DBI 0.7 ddalpha 1.3.1
DEoptimR 1.0-8 설명 1.1.1 개발자 도구 1.13.4
이색성 2.0-0 요약 0.6.12 dimRed 0.1.0
doMC 1.3.4 dplyr (데이터 조작을 위한 R 패키지) 0.7.4 재해위험감소(DRR) 0.0.2
포이치 (foreach) 1.4.3 외국의 0.8-69 gbm (지엠비엠) 2.1.3
ggplot2 2.2.1 git2r (Git 관련 소프트웨어 패키지) 0.19.0 glmnet (통계 및 기계 학습 소프트웨어 패키지) 2.0-13
접착제 1.2.0 고워 (Gower) 0.1.2 그래픽스 3.4.3
grDevices 3.4.3 그리드 3.4.3 gsubfn 0.6-6
g테이블 0.2.0 물 3.16.0.1 httr 1.3.1
hwriter (에이치라이터) 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 아이프레드 0.9-6
이터레이터 1.0.8 jsonlite 1.5 kernlab 0.9-25
KernSmooth 2.23-15 라벨링 0.3 격자 0.20-35
용암 1.5.1 lazyeval 0.2.1 더 작은 0.3.2
lme4 1.1-14 루브리데이트 1.7.1 magrittr 1.5
맵프로젝트 1.2-5 맵 3.2.0 질량 7.3-48
행렬 1.2-11 MatrixModels 0.4-1 메모이즈 1.1.0
메서드 3.4.3 mgcv 1.8-23 마임 0.5
민카 1.2.4 mnormt 1.5-5 ModelMetrics 1.1.0
먼셀 (Munsell) 0.4.3 mvtnorm 1.0-6 nlme 3.1-131
nloptr 1.0.4 엔넷 7.3-12 numDeriv (넘데리브) 2016.8-1
오픈SSL (OpenSSL은 암호화 라이브러리입니다) 0.9.9 평행한 / 병렬 3.4.3 pbkrtest 0.4-7
pkgconfig 2.0.1 pkgKitten 0.1.4 플로거 0.1-1
plyr (플레이어) 1.8.4 칭찬 1.0.0 pROC 패키지 1.10.0
프로드림 (prodlim) 1.6.1 프로토 1.0.0 심리학 1.7.8
고양이의 그르렁거림 0.2.4 퀀트레그 (quantreg) 5.34 R.methodsS3 1.7.1
R.oo 1.21.0 R.utils (R 패키지의 유틸리티 라이브러리) 2.6.0 R6 2.2.2
랜덤 포레스트 (randomForest) 4.6-12 RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 0.12.14
RcppEigen 0.3.3.3.1 RcppRoll 0.2.2 RCurl 1.95-4.8
레시피 0.1.1 reshape2 1.4.2 rlang 0.1.4
robustbase 0.92-8 RODBC 1.3-15 roxygen2 6.0.1
rpart (의사결정트리 구축을 위한 R 패키지) 4.1-12 rprojroot 1.2 Rserve (R서브) 1.7-3
RSQLite 2.0 rstudioapi 0.7 저울 0.5.0
sfsmisc 1.1-1 sp 1.2-5 SparkR 2.3.0
SparseM 1.77 공간의 7.3-11 스플라인 3.4.3
sqldf (SQL 데이터프레임 패키지) 0.4–11 스탯모드 1.4.30 통계 3.4.3
통계4 3.4.3 문자열 처리 소프트웨어 "stringi" 1.1.6 stringr 1.2.0
생존 2.41-3 티클티케이 (tcltk) 3.4.3 티칭데모스 2.10
testthat (테스트댓) 1.0.2 tibble (티블) 1.3.4 tidyr 0.7.2
tidyselect (티디셀렉트) 0.2.3 날짜시간 3042.101 도구 3.4.3
유틸 3.4.3 비리디스라이트 0.2.0 수염 0.3-2
위드알 2.1.0 xml2 1.1.1

설치된 Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.11 클러스터 버전)

그룹 ID 아티팩트 ID 버전
antlr (구문 분석 도구) antlr (구문 분석 도구) 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client (아마존 키네시스 클라이언트) 1.7.3
com.amazonaws aws-java-sdk-오토스케일링 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront (AWS Java SDK 클라우드프론트) 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm (AWS 자바 SDK 클라우드HSM) 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch (AWS Java SDK 클라우드서치) 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.253
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com.carrotsearch hppc 0.7.2
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com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.11 0.4.15-9
com.esotericsoftware 크리오-섀디드 3.0.3
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com.fasterxml 반 친구 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core 잭슨 애노테이션즈 2.6.7
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com.fasterxml.jackson.core 잭슨 데이터바인드 (jackson-databind) 2.6.7.1
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor (잭슨 데이터 포맷 CBOR) 2.6.7
com.fasterxml.jackson.datatype 잭슨 데이터타입 조다 (jackson-datatype-joda) 2.6.7
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com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.11 (자바 스칼라 모듈) 2.6.7.1
com.github.fommil jniloader 1.1
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com.github.luben zstd-jni 1.3.2-2
com.github.rwl jtransforms 2.4.0
com.google.code.findbugs jsr305 2.0.1
com.google.code.gson gson (JSON 처리를 위한 자바 라이브러리) 2.2.4
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com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
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com.h2database h2 1.3.174
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com.ning compress-lzf (압축 알고리즘 LZF) 1.0.3
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com.trueaccord.lenses 렌즈_2.11 0.3
com.twitter (도메인 이름) chill-java (칠자바) 0.8.4
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com.twitter (도메인 이름) 파케-하둡-번들 (parquet-hadoop-bundle) 1.6.0
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com.typesafe 구성 1.2.1
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com.typesafe.scala-logging scala-logging-slf4j_2.11 (기술 관련 설명이 필요할 경우 추가) 2.1.2
com.univocity univocity-parsers (유니보시티-파서) 2.5.9
com.vlkan 플랫버퍼스 1.2.0-3f79e055
com.zaxxer HikariCP 2.4.1
commons-beanutils commons-beanutils 1.7.0
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commons-cli commons-cli 1.2
commons-codec (커먼즈 코덱) commons-codec (커먼즈 코덱) 1.10
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커먼즈-구성 설정 커먼즈-구성 설정 1.6
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commons-pool (커먼즈 풀) commons-pool (커먼즈 풀) 1.5.4
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io.dropwizard.metrics metrics-core (메트릭스 코어) 3.1.5
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io.netty netty (네티) 3.9.9.Final
io.netty netty-all 4.1.17.Final
io.prometheus 심플클라이언트 0.0.16
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javax.activation 활성화 1.1.1
javax.annotation javax.annotation-api 1.2
javax.el javax.el-api (자바 API) 2.2.4
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javax.transaction jta (자바 트랜잭션 API) 1.1
javax.validation (자바 프로그래밍 패키지) validation-api 1.1.0.Final
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자볼루션 자볼루션 5.5.1
제이라인 제이라인 2.11
joda-time joda-time 2.9.3
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log4j log4j 1.2.17
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org.acplt oncrpc 1.0.7
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org.spire-math spire_2.11 0.13.0
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org.typelevel macro-compat_2.11 (매크로 호환_2.11) 1.1.1
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org.yaml 스네이크야AML (snakeyaml) 1.16
금 금 2.0.8
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