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Databricks Runtime 8.0(EoS)

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.

Databricks는 2021년 3월에 이 버전을 릴리스했습니다.

다음은 Apache Spark 3.1.1에서 제공하는 Databricks Runtime 8.0에 대한 릴리스 정보를 제공합니다.

새로운 기능

Databricks Runtime 8.0에는 Apache Spark 3.1.1이 포함됩니다. 자세한 내용은 Apache Spark를 참조하세요.

향상된 기능

이제 서식이 지정되지 않은 경우 Delta가 기본 형식이 되었습니다.

Databricks Runtime 8.0은 Delta 테이블을 더 간단하게 만들 수 있도록 기본 형식을 delta로 변경합니다. SQL 명령 또는 {Dataset|DataFrame}.{read|readStream|write|writeTo|writeStream} API를 사용하여 테이블을 만들 경우 형식을 지정하지 않으면 기본 형식이 delta가 됩니다.

Delta Lake를 사용하면 Parquet보다 성능이 향상되고 풍부한 스키마 유효성 검사, 품질 제약 조건 및 트랜잭션 보증을 통해 데이터 안정성이 향상됩니다. Delta Lake를 사용하면 단일 데이터 원본에서 통합 구조적 스트리밍 및 일괄 처리로 데이터 파이프라인을 간소화할 수 있습니다.

Databricks에서는 Delta Lake를 사용하여 데이터를 저장하는 것이 권장되지만 Delta Lake로 마이그레이션해야 하는 레거시 워크플로가 있을 수 있습니다. 기존 워크플로 마이그레이션에 대한 자세한 내용은 Azure Databricks의 Delta Lake란?을 참조하세요.

새로운 구조적 스트리밍 기본 트리거 간격으로 비용 절감

스트리밍 쿼리에서 Trigger.ProcessingTime을 사용하여 트리거 간격을 설정하지 않으면 간격이 500ms로 설정됩니다. 이전에는 기본 간격이 0ms였습니다. 이렇게 변경하면 빈 트리거 수가 줄어들고 목록과 같은 클라우드 스토리지에 대한 비용이 절감됩니다.

자격 증명 통과와 함께 LDA 변환 함수 사용(공개 미리 보기)

이제 인증에 자격 증명 통과를 사용하도록 구성된 클러스터에서 LDA 변환 함수를 사용할 수 있습니다.

자격 증명 통과로 구성된 단일 사용자 클러스터에는 더 이상 신뢰할 수 있는 파일 시스템이 필요하지 않습니다(공개 미리 보기).

단일 사용자와 자격 증명 통과에 대해 구성된 표준 또는 작업 클러스터를 사용하는 경우 더 이상 로컬 파일 시스템을 신뢰할 수 있는 파일 시스템으로 구성할 필요가 없습니다. 이렇게 변경하면 단일 사용자 클러스터에서 작업을 실행할 때 불필요한 파일 시스템 제한이 제거됩니다.

라이브러리 업그레이드

Apache Spark

Databricks Runtime 8.0에는 Apache Spark 3.1.1이 포함됩니다.

이 구역의 내용:

Core 및 Spark SQL

하이라이트

ANSI SQL 호환성 향상

성능 향상

  • 순서 섞기 서비스 없이 호스트-로컬 순서 섞기 데이터 읽기(SPARK-32077)
  • 재분할 노드 전에 중복 정렬 제거(SPARK-32276)
  • 조건자 부분적 푸시다운(SPARK-32302, SPARK-32352)
  • 확장을 통한 필터 푸시다운(SPARK-33302)
  • CNF 변환을 통해 조인으로 가능한 조건자 푸시(SPARK-31705)
  • 브로드캐스트 해시 조인의 출력 분할을 유지하여 순서 섞기 제거(SPARK-31869)
  • 조인 키 순서를 다시 정렬하여 순서 섞기 제거(SPARK-32282)
  • 출력 분할 및 정렬기를 정규화하여 순서 섞기 제거(SPARK-33399)
  • 순서가 섞인 해시 조인 개선(SPARK-32461)
    • 순서가 섞인 해시 조인 빌드 측 분할 유지(SPARK-32330)
    • 해시 조인(BHJ 및 SHJ) 스트림 측 정렬 유지(SPARK-32383)
    • 정렬 병합 조인에 대한 버킷 테이블 병합(SPARK-32286)
    • 순서가 섞인 해시 조인에 대한 코드 생성 추가(SPARK-32421)
    • 순서가 섞인 해시 조인에서 완전 외부 조인 지원(SPARK-32399)
  • 전체 단계 코드 생성을 사용하여 프로젝트에서 하위 식 제거 지원(SPARK-33092)
  • 조건식에서 하위 식 제거 지원(SPARK-33337)
  • 해석된 언어 식 평가에 대한 하위 식 제거 지원(SPARK-33427)
  • 해석된 조건자에 대한 하위 식 제거 지원(SPARK-33540)
  • 기타 최적화 프로그램 규칙
    • 규칙 ExtractSingleColumnNullAwareAntiJoin(SPARK-32290)
    • 규칙 EliminateNullAwareAntiJoin(SPARK-32573)
    • 규칙 EliminateAggregateFilter(SPARK-32540)
    • 규칙 UnwrapCastInBinaryComparison(SPARK-32858)
    • 규칙 DisableUnnecessaryBucketedScan(SPARK-32859)
    • 규칙 CoalesceBucketsInJoin(SPARK-31350)
    • 프로젝트 없는 생성에서 불필요한 중첩 필드 정리(SPARK-29721)
    • 집계 및 확장에서 불필요한 중첩 필드 정리(SPARK-27217)
    • 식별 재분할 및 조인에서 불필요한 중첩 필드 정리(SPARK-31736)
    • 불필요한 중첩 필드를 형식적 변형 위에 정리(SPARK-32163)
    • 창 및 정렬에서 불필요한 중첩 필드 정리(SPARK-32059)
    • CreateArray/CreateMap의 크기를 자식 크기로 최적화(SPARK-33544)

확장성 향상

  • DataSourceV2에 SupportsPartitions API 추가(SPARK-31694)
  • DataSourceV2에 SupportsMetadataColumns API 추가(SPARK-31255)
  • SQL 캐시 serialization 플러그형 설정(SPARK-32274)
  • v2 카탈로그에 대한 purge의 TableCatalog.dropTable 옵션 도입(SPARK-33364)

커넥터 개선 사항

  • Hive Metastore 파티션 필터 푸시다운 개선(SPARK-33537)
  • 쪽모이 세공 마루
    • Parquet에서 맵의 키 형식에서 복합 형식 허용(SPARK-32639)
    • 다시 지정 없이 Parquet에서 INT96 저장 및 로드 허용(SPARK-33160)
  • 오크
    • ORC에 대한 중첩 열 조건자 푸시다운(SPARK-25557)
    • Apache ORC를 1.5.12로 업그레이드(SPARK-33050)
  • CSV
    • CSV 스키마 유추 중 SQL 텍스트 데이터 원본 활용(SPARK-32270)
  • JSON
    • JSON 데이터 원본에서 필터 푸시다운 지원(SPARK-30648)
  • JDBC
  • Avro
    • Avro 데이터 원본에서 필터 푸시다운 지원(SPARK-32346)

향상된 기능

기타 주목할 만한 변경 내용

  • Spark 문서 사이트에서 검색 함수 제공(SPARK-33166)
  • Apache Arrow를 2.0.0으로 업그레이드(SPARK-33213)
  • thrift 서버에서 Java 8 시간 API 사용(SPARK-31910)
  • UDF에서 Java 8 시간 API 사용(SPARK-32154)
  • 소수점이 있는 집계 합계에 대한 오버플로 검사(SPARK-28067)
  • 동적 파티션 덮어쓰기 모드에서 커밋 충돌 수정(SPARK-27194, SPARK-29302)
  • 슬레이브, 블랙리스트 및 허용 목록에 대한 참조 제거(SPARK-32004, SPARK-32036, SPARK-32037)
  • 순서 섞기 맵 단계에 대한 작업 결과 크기 검사 제거(SPARK-32470)
  • 사용자 지정 파일 시스템 체계를 노출하도록 ExecutorSource 일반화(SPARK-33476)
  • StorageLevel.DISK_ONLY_3 추가(SPARK-32517)
  • 실행기에 대한 웹 UI에서 실행기 메모리 메트릭 노출(SPARK-23432)
  • 스테이지 탭의 스테이지 수준에서 실행기 메모리 메트릭 노출(SPARK-26341)
  • YARN 클러스터 모드에서 spark.ui.port 집합을 명시적으로 설정하도록 수정(SPARK-29465)
  • 독립 실행형 클러스터 모드에서 spark-submit 종료를 제어하는 spark.submit.waitForCompletion 구성 추가(SPARK-31486)
  • 드라이버 stdout/stderr에 대한 직접 링크를 인쇄하도록 yarn.Client 설정(SPARK-33185)
  • 브로드캐스트 조각을 저장하지 못할 경우 메모리 누수 수정(SPARK-32715)
  • BlockManagerMaster 드라이버 하트비트 시간 제한을 구성할 수 있도록 설정(SPARK-34278)
  • 캐시 동작 통합 및 완료(SPARK-33507)

PySpark(파이스파크)

Project Zen

  • Project Zen: Python 유용성 개선(SPARK-32082)
  • PySpark 형식 힌트 지원(SPARK-32681)
  • PySpark 설명서 재설계(SPARK-31851)
  • NumPy 설명서 스타일로 마이그레이션(SPARK-32085)
  • PyPI 사용자에 대한 설치 옵션(SPARK-32017)
  • 사전 목록에서 DataFrame 스키마 유추 사용 중단 해제(SPARK-32686)
  • Python UDF에서 예외 메시지 간소화(SPARK-33407)

기타 주목할 만한 변경 내용

  • 결정적 PythonUDF 호출 중복 제거(SPARK-33303)
  • PySpark 함수에서 상위 순서 함수 지원(SPARK-30681)
  • 데이터 원본 v2x 쓰기 API 지원(SPARK-29157)
  • PySpark 함수에서 percentile_approx 지원(SPARK-30569)
  • PySpark DataFrame에서 inputFiles 지원(SPARK-31763)
  • PySpark 열에서 withField 지원(SPARK-32835)
  • PySpark 열에서 dropFields 지원(SPARK-32511)
  • PySpark 함수에서 nth_value 지원(SPARK-33020)
  • acosh, asinh 및 atanh 지원(SPARK-33563)
  • PySpark SparkContext에서 getCheckpointDir 메서드 지원(SPARK-33017)
  • unionByName에서 누락된 열에 대한 null 채우기 지원(SPARK-32798)
  • cloudpickle을 v1.5.0으로 업데이트(SPARK-32094)
  • Arrow를 사용하는 PySpark에 대한 MapType 지원 추가(SPARK-24554)
  • DataStreamReader.table 및 DataStreamWriter.toTable(SPARK-33836)

구조적 스트리밍

성능 향상

  • maxFilesPerTrigger를 초과하는 파일 목록을 읽지 않은 파일로 캐시(SPARK-30866)
  • 파일 스트림 원본 및 싱크 메타데이터 로그에 대한 논리 간소화(SPARK-30462)
  • 압축 일괄 처리에서 쿼리가 다시 시작되는 경우 압축 메타데이터 로그 두 번 읽기 방지(SPARK-30900)

향상된 기능

  • DataStreamReader.table API 추가(SPARK-32885)
  • DataStreamWriter.toTable API 추가(SPARK-32896)
  • 왼쪽 세미 스트림-스트림 조인(SPARK-32862)
  • 완전 외부 스트림-스트림 조인(SPARK-32863)
  • 출력 파일에 보존할 수 있는 새 옵션 제공(SPARK-27188)
  • Spark 구조적 스트리밍 기록 서버 지원 추가(SPARK-31953)
  • 쿼리 재시작 중 상태 스키마 유효성 검사 도입(SPARK-27237)

기타 주목할 만한 변경 내용

  • 스트리밍 상태 저장소에 대한 스키마 유효성 검사 도입(SPARK-31894)
  • 상태 저장소에서 다른 압축 코덱 사용 지원(SPARK-33263)
  • 메타데이터가 업데이트되지 않았기 때문에 Kafka 커넥터 무한 대기(SPARK-28367)
  • Kafka를 2.6.0으로 업그레이드(SPARK-32568)
  • 구조적 스트리밍 UI 페이지에 대한 페이지 매김 지원(SPARK-31642, SPARK-30119)
  • 구조적 스트리밍 UI의 상태 정보(SPARK-33223)
  • 구조적 스트리밍 UI의 워터마크 간격 정보(SPARK-33224)
  • SS UI에 상태 사용자 지정 메트릭 정보 노출(SPARK-33287)
  • 워터마크 이후의 행 수와 관련된 새 메트릭 추가(SPARK-24634)

MLlib

중요 사항

  • LinearSVC 블록화 입력 벡터(SPARK-30642)
  • LogisticRegression 블록화 입력 벡터(SPARK-30659)
  • LinearRegression 블록화 입력 벡터(SPARK-30660)
  • AFT 블록화 입력 벡터(SPARK-31656)
  • ML 연결 규칙에 대한 지원 추가(SPARK-19939)
  • LinearSVCModel에 대한 학습 요약 추가(SPARK-20249)
  • RandomForestClassificationModel에 요약 추가(SPARK-23631)
  • FMClassificationModel에 학습 요약 추가(SPARK-32140)
  • MultilayerPerceptronClassificationModel에 요약 추가(SPARK-32449)
  • SparkR에 FMClassifier 추가(SPARK-30820)
  • SparkR LinearRegression 래퍼 추가(SPARK-30818)
  • SparkR에 FMRegressor 래퍼 추가(SPARK-30819)
  • vector_to_array에 대한 SparkR 래퍼 추가(SPARK-33040)
  • 적응형 블록화 인스턴스 - LinearSVC(SPARK-32907)
  • CrossValidator/TrainValidateSplit/OneVsRest 설정 Reader/Writer 지원 Python 백엔드 예측 도구/계산기(SPARK-33520)
  • ML ALS recommendForAll by GEMV의 성능 향상(SPARK-33518)
  • UnivariateFeatureSelector 추가(SPARK-34080)

기타 주목할 만한 변경 내용

  • 한 작업에서 GMM 컴퓨팅 요약 및 업데이트 배포(SPARK-31032)
  • mllib.ChiSqSelectorModel에 대한 ChiSqSelector 종속성 제거(SPARK-31077)
  • testChiSquare에서 테스트 결과 데이터 프레임 평면화(SPARK-31301)
  • MinHash keyDistance 최적화(SPARK-31436)
  • 삼각 부등식을 기반으로 하는 KMeans 최적화(SPARK-31007)
  • ClusteringEvaluator에서 가중치 지원 추가(SPARK-31734)
  • 계산기에 getMetrics 추가(SPARK-31768)
  • LinearRegressionSummary에서 인스턴스 가중치 지원 추가(SPARK-31944)
  • CrossValidator에 사용자 지정 접기 열 추가(SPARK-31777)
  • 기능 및 튜닝의 ML 매개 변수 기본값 패리티(SPARK-32310)
  • KMeans/BiKMeans에서 이중 캐싱 수정(SPARK-32676)
  • aft 변환 최적화(SPARK-33111)
  • FeatureHasher 변환 최적화(SPARK-32974)
  • 데이터 프레임 열에 대한 array_to_vector 함수 추가(SPARK-33556)
  • 분류, 회귀, 클러스터링 및 fpm의 ML 매개 변수 기본값 패리티(SPARK-32310)
  • maxIters보다 큰 Summary.totalIterations(SPARK-31925)
  • 트리 모델 예측 최적화(SPARK-32298)

SparkR

  • 더 높은 순서 함수에 대한 SparkR 인터페이스 추가(SPARK-30682)
  • unionByName에서 누락된 열에 대한 null 채우기 지원(SPARK-32798)
  • SparkR 함수에서 withColumn 지원(SPARK-32946)
  • SparkR 함수에서 timestamp_seconds 지원(SPARK-32949)
  • SparkR 함수에서 nth_value 지원(SPARK-33030)
  • 최소 Arrow 버전이 1.0.0까지 상승(SPARK-32452)
  • SparkR 함수에서 array_to_vector 지원(SPARK-33622)
  • acosh, asinh 및 atanh 지원(SPARK-33563)
  • from_avro 및 to_avro 지원(SPARK-33304)

유지 관리 업데이트

Databricks Runtime 8.0 유지 관리 업데이트를 참조하세요.

시스템 환경

  • 운영 체제: Ubuntu 18.04.5 LTS
  • Java: Zulu 8.50.0.51-CA-linux64(빌드 1.8.0_275-b01)
  • Scala: 2.12.10
  • Python: 3.8.8(2021년 5월 26일 유지 관리 업데이트로 3.8.6에서 업데이트됨)
  • R: R 버전 4.0.3 (2020-10-10)
  • Delta Lake 0.8.0

설치된 Python 라이브러리

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
애플리케이션 디렉토리 1.4.4 asn1crypto 1.4.0 역호출 0.2.0
boto3 1.16.7 보토코어 1.19.7 브로틀리피 0.7.0
서티피 2020.12.5 cffi 1.14.3 챠데트 3.0.4
암호화 3.1.1 자전거 타는 사람 0.10.0 사이톤 (Cython) 0.29.21
장식자 4.4.2 distlib (디스트립 라이브러리) 0.3.1 docutils (도큐멘트 유틸리티) 0.15.2
진입 지점 0.3 파일 잠금 3.0.12 아이드나 2.10
ipykernel 5.3.4 ipython 7.19.0 ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) 0.2.0
Jedi 0.17.2 jmespath 0.10.0 joblib (잡리브) 0.17.0
주피터-클라이언트 (jupyter-client) 6.1.7 jupyter-core (주피터 핵심) 4.6.3 키위솔버 (kiwisolver) 1.3.0
코알라 1.5.0 matplotlib (매트플롯립) 3.2.2 numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) 1.19.2
팬더 1.1.3 파르소 0.7.0 바보 0.5.1
pexpect (피엑스펙트) 4.8.0 픽클쉐어 0.7.5 파이썬 패키지 설치 도구 pip 20.2.4
prompt-toolkit (프롬프트 도구 키트) 3.0.8 psycopg2 2.8.5 PtyProcess 0.6.0
pyarrow 1.0.1 pycparser 2.20 파이그먼츠 2.7.2
pyOpenSSL 19.1.0 pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) 2.4.7 PySocks 1.7.1
python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) 2.8.1 pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) 2020.1 pyzmq 19.0.2
요청사항 2.24.0 s3transfer 0.3.3 scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) 0.23.2
scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) 1.5.2 바다에서 태어난 0.10.0 setuptools (셋업툴즈) 50.3.1
6 1.15.0 statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) 0.12.0 threadpoolctl 2.1.0
토네이도 6.0.4 트레잇렛츠 5.0.5 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.2.1 wcwidth(문자의 너비를 계산하는 함수) 0.2.5 바퀴 0.35.1

설치된 R 라이브러리

R 라이브러리는 Microsoft CRAN 스냅샷(2020-11-02)에서 설치됩니다.

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
askpass (비밀번호 입력 요청) 1.1 assertthat (어설트댓) 0.2.1 백포트 (기존 소프트웨어에 새로운 기능이나 수정을 추가하는 것) 1.2.1
기반 4.0.3 base64enc 0.1-3 브에이치(BH) 1.72.0-3
조각 4.0.4 비트64 4.0.5 덩어리 1.2.1
부츠 1.3-25 양조하다 1.0-6 활기 1.1.0
빗자루 0.7.2 콜러 3.5.1 캐럿 6.0-86
셀레인저 (cellranger) 1.1.0 크론 2.3-56 수업 7.3-17
커맨드 라인 인터페이스 (CLI) 2.2.0 클리퍼 0.7.1 클러스터 2.1.0
코드 도구 0.2-18 색 공간 2.0-0 코먼마크 1.7
컴파일러 4.0.3 환경 설정 0.3 코브르 3.5.1
cpp11 0.2.4 크레용 1.3.4 자격 증명 1.3.0
혼선 1.1.0.1 컬 4.3 데이터 테이블(data.table) 1.13.4
데이터세트 4.0.3 DBI 1.1.0 dbplyr 2.0.0
설명 1.2.0 개발자 도구 2.3.2 디포브젝트 0.3.2
소화하다 0.6.27 dplyr (데이터 조작을 위한 R 패키지) 1.0.2 디지털 기술 0.16
줄임표 0.3.1 평가하다 0.14 팬시 0.4.1
색상 2.0.3 패스트맵 1.0.1 포캣츠 0.5.0
포이치 (foreach) 1.5.1 외국의 0.8-79 구축하다 0.2.0
fs 1.5.0 미래 1.21.0 제네릭(generics) 0.1.0
거트 1.0.2 ggplot2 3.3.2 gh 1.2.0
gitcreds 0.1.1 glmnet (통계 및 기계 학습 소프트웨어 패키지) 4.0-2 글로벌 0.14.0
접착제 1.4.2 고워 (Gower) 0.2.2 그래픽스 4.0.3
grDevices 4.0.3 그리드 4.0.3 gridExtra 2.3
gsubfn 0.7 지테이블 0.3.0 안식처 2.3.1
더 높다 0.8 에이치엠에스 (HMS) 0.5.3 HTML 도구 0.5.0
HTML 위젯 1.5.3 httpuv 1.5.4 httr 1.4.2
hwriter (에이치라이터) 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 이것 0.3.1
아이프레드 0.9-9 아이소밴드 0.2.3 이터레이터 (반복자) 1.0.13
jsonlite 1.7.2 KernSmooth 2.23-18 니터 1.30
라벨링 0.4.2 나중에 1.1.0.1 격자 0.20-41
용암 1.6.8.1 lazyeval 0.2.2 주기 0.2.0
listenv (리슨브) 0.8.0 루브리데이트 1.7.9.2 magrittr 2.0.1
마크다운 1.1 질량 7.3-53 행렬 1.2-18
메모하다 1.1.0 메서드 4.0.3 mgcv 1.8-33
마임 0.9 ModelMetrics 1.2.2.2 모델러 0.1.8
먼셀 (Munsell) 0.5.0 nlme 3.1-151 엔넷 7.3-14
numDeriv (넘데리브) 2016년 8월부터 1월 1일까지 오픈SSL (OpenSSL은 암호화 라이브러리입니다) 1.4.3 평행 4.0.3
평행하게 1.22.0 기둥 1.4.7 pkgbuild(팩키지 빌드) 1.1.0
pkgconfig 2.0.3 pkgload 1.1.0 플로거 0.2.0
plyr (플레이어) 1.8.6 칭찬 1.0.0 프리티유닛 1.1.1
pROC 패키지 1.16.2 프로세스엑스 3.4.5 프로드림 (prodlim) 2019.11.13
진행률 1.2.2 약속들 1.1.1 프로토 1.0.0
Ps 1.5.0 고양이의 그르렁거림 0.3.4 r2d3 0.2.3
R6 2.5.0 랜덤 포레스트 (randomForest) 4.6-14 rappdirs (랩디르) 0.3.1
rcmdcheck 1.3.3 RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 1.0.5
리더(Reader) 1.4.0 readxl (엑셀 파일 읽기 기능) 1.3.1 레시피 0.1.15
재대결 1.0.1 리매치2 2.1.2 리모컨/원격 2.2.0
레프렉스(문제의 재현 가능한 예시) 0.3.0 reshape2 1.4.4 렉스 1.2.0
rlang 0.4.9 r마크다운 2.6 RODBC 1.3-17
roxygen2 7.1.1 rpart (의사결정트리 구축을 위한 R 패키지) 4.1-15 rprojroot 2.0.2
Rserve (R서브) 1.8-7 RSQLite 2.2.1 rstudioapi 0.13
알버전즈 2.0.2 rvest (웹 스크래핑을 위한 R 패키지) 0.3.6 저울 1.1.1
선택기 0.4-2 세션정보 1.1.1 형태 1.4.5
반짝이는 1.5.0 소스툴스 (sourcetools) 0.1.7 sparklyr (스파클리알) 1.5.2
SparkR 3.1.0 공간적 7.3-11 스플라인 4.0.3
sqldf (SQL 데이터프레임 패키지) 0.4–11 스퀘어엠 2020.5 통계 4.0.3
통계4 4.0.3 문자열 처리 소프트웨어 "stringi" 1.5.3 stringr 1.4.0
생존 3.2-7 시스템 3.4 티클티케이 (tcltk) 4.0.3
티칭데모스 2.10 testthat (테스트댓) 3.0.0 tibble (티블) 3.0.4
tidyr 1.1.2 tidyselect (티디셀렉트) 1.1.0 tidyverse (타이디버스) 1.3.0
시간과 날짜 3043.102 tinytex 0.28 도구들 4.0.3
사용해보세요 2.0.0 utf8 1.1.4 유틸리티 4.0.3
UUID (범용 고유 식별자) 0.1-4 vctrs 0.3.5 비리디스라이트 0.3.0
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