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.
다음은 Apache Spark 3.1.1에서 제공하는 Databricks Runtime 8.3 및 Databricks Runtime 8.3 Photon에 대한 릴리스 정보를 제공합니다. Databricks는 2021년 6월에 이 버전을 릴리스했습니다. Photon은 현재 공개 미리 보기 상태입니다.
새로운 기능 및 향상 기능
- 델타 테이블에서 생성된 열 (공개 미리 보기)
- 자동 로더 기능 및 향상된 기능
- 새 프로그래밍 API(공개 미리 보기) 사용하여 델타 테이블 만들기
-
SQL 델타 테이블 크기의 정확한 계산
ANALYZE - RocksDBStateStore를 사용할 때의 RocksDB 성능에 대한 자세한 메트릭
- 자동 최적화 쓰기
- 한쪽 조인만 버킷화된 경우 버킷 조인을 활성화
- Spark UDF를 정의할 때 보안 향상(공개 미리 보기)
-
from_avro사용하여 쿼리에 대한 스키마 레지스트리에 대한 요청 수를 줄입니다. - ListResults가 있는 R의 여러 결과(공개 미리 보기)
델타 테이블에서 생성된 열(공개 미리 보기)
이제 Delta Lake는 생성된 열
자세한 내용은 Delta Lake에서 생성된 열참조하세요.
자동 로더 기능 및 향상된 기능
- 자동 로더에서 CSV 파일에 대한 스키마 유추
- 자동 로더 스트림의 시작 시간 향상
- 자동 로더의 디렉터리 나열 시간 단축
- 자동 로더 검사점의 스토리지 오버헤드 감소
- 자동 로더는 사용 가능한 경우 복구된 데이터 열에 파일 경로를 포함합니다
- 자동 로더는 파일 알림 모드 Azure Data Lake Storage에서 파일 이름 바꾸기를 지원합니다.
자동 로더의 CSV 파일에 대한 스키마 유추
이제 자동 로더는 CSV 파일에서 스키마 유추 및 진화를 지원합니다. 자동 로더는 Apache Spark의 기존 CSV 파서 외에 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 스키마 병합: 자동 로더는 여러 파일에서 스키마가 다른 CSV 파일(열 수, 열 순서가 다른)을 수집할 수 있습니다.
- 복구된 데이터 열: 구조된 데이터 열을 사용하여 CSV 파일에 나타날 수 있는 예기치 않은 데이터를 복구할 수 있습니다. 여기에는 예상되는 데이터 형식에서 구문 분석할 수 없는 데이터, 헤더의 대소문자가 다르거나 null 값이 포함된 열, 또는 기대했던 스키마에 포함되지 않은 추가 열이 포함됩니다.
자세한 내용은 자동 로더스키마 유추 및 진화 구성을 참조하세요.
자동 로더 스트림의 시작 시간 향상
이제 자동 로더 스트림은 처음 시작할 때 스트림에 대한 초기 백필을 비동기적으로 수행하므로 스트림의 시작 시간이 훨씬 단축됩니다. 따라서 특히 수백만 또는 수십억 개의 파일이 포함된 디렉터리에서 데이터를 수집해야 하는 경우 프로덕션 데이터로 코드를 신속하게 반복할 수 있습니다.
또한 자동 로더가 정확히 한 번 의미 체계를 제공하는 데 활용하는 RocksDB 파일의 다운로드 및 업로드를 병렬화했기 때문에 다시 시작되는 스트림의 부트스트랩 시간도 향상되었습니다.
자동 로더의 디렉터리 나열 시간 단축
자동 로더의 디렉터리 나열 효율이 크게 향상되었습니다. 이 성능 향상의 부작용은 처리할 새 데이터가 없을 때 스트림이 스토리지 시스템에 더 많은 목록 요청을 내보낼 수 있으므로 목록 요청 요금이 급증할 수 있습니다. 일반적으로 Databricks는 프로덕션 스트리밍 파이프라인에 대해 적절한 트리거 간격을 설정하는 것이 좋습니다. 구조적 스트리밍에 대한 프로덕션 고려 사항을 참조하세요.
자동 로더 검사점의 스토리지 오버헤드 감소
이제 자동 로더 스트림은 검사점 디렉터리의 부실 파일을 비동기적으로 자동으로 정리하여 검사점 디렉터리 크기가 무기한 증가하지 않도록 하고 스토리지 비용을 절감합니다.
자동 로더는 사용 가능한 경우 복구된 데이터 열에 파일 경로를 포함합니다.
구조된 데이터 열은 _file_ path열에 적용할 수 있는 경우 구조된 데이터의 파일 경로를 자동으로 제공합니다. 이는 데이터 품질 문제의 근본 원인을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 스키마에 _file_path열이 포함되어 있으면 열이 포함되지 않습니다. 필요한 경우 SQL 구성 spark.databricks.sql.rescuedDataColumn.filePath.name 사용하여 열 이름을 바꿀 수 있습니다.
자동 로더는 파일 알림 모드에서 Azure Data Lake Storage에서 파일 이름 바꾸기를 지원합니다.
이제 자동 로더는 파일 알림 모드에서 실행할 때 Azure Data Lake Storage에 대한 BlobRenamed 이벤트를 지원합니다. 파일 알림이 있는 이름 바꾸기 작업을 통해 Azure Data Lake Storage 컨테이너에 업로드된 파일을 처리하려면 Databricks Runtime 8.3을 사용하여 자동 로더를 사용하여 새 스트림을 시작합니다. 파일이 정확히 한 번 처리되도록 하려면 파일 이름을 바꿀 원본 디렉터리를 자동 로더에서 감시하지 않는지 확인합니다.
새 프로그래밍 API를 사용하여 델타 테이블 만들기(공개 미리 보기)
이제 DataFrame API를 사용하지 않고 프로그래밍 방식으로(Scala, Java 및 Python 사용) 새 델타 테이블을 만들 수 있습니다. 새 DeltaTableBuilder 및 DeltaColumnBuilder API를 사용하면 SQL CREATE TABLE사용하여 지정할 수 있는 모든 테이블 세부 정보를 지정할 수 있습니다.
SQL ANALYZE 델타 테이블 크기를 올바르게 계산합니다.
기존 분석 논리는 델타 테이블의 테이블 크기를 잘못 계산하고 카탈로그를 잘못된 크기로 업데이트합니다. 델타 로그에서 델타 테이블의 크기를 가져오는 것이 수정되었습니다.
RocksDBStateStore를 사용할 때의 RocksDB 성능에 대한 자세한 메트릭
RocksDB를 상태 저장소사용하도록 구조적 스트리밍 쿼리를 구성한 경우 이제 Get/put 대기 시간, 압축 대기 시간, 캐시 적중 횟수 등에 대한 자세한 메트릭을 사용하여 RocksDB의 성능을 더 잘 파악할 수 있습니다. 이러한 메트릭은 StreamingQueryProgress을 위해 StreamingQueryListener 및 API를 통해 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 Azure Databricks에서 RocksDB 상태 저장소 구성을 참조하세요.
자동 최적화 쓰기
분할된 델타 테이블의 최적화된 쓰기는 이제 하위 쿼리를 포함하는 업데이트 및 삭제 쿼리에 대해 자동으로 사용하도록 설정됩니다.
한쪽 조인만 버킷화된 경우 버킷 조인을 사용하도록 설정합니다.
새로운 구성 spark.databricks.sql.minBucketsForBucketedJoin는 한쪽 조인만 버킷화되었고, 버킷 수가 이 구성 값보다 적지 않을 경우에 버킷 조인을 활성화합니다. 기본적으로 이 구성 값은 기본 순서 섞기 파티션 번호(200)와 동일합니다.
Spark UDF를 정의할 때 보안 향상(공개 미리 보기)
사용자 정보 함수 current_user 및 is_member는 더 이상 Python spark.udf.register 또는 SQL create or replace temp function을 포함한 임시 함수에 의해 재정의될 수 없습니다.
from_avro 사용하여 쿼리에 대한 스키마 레지스트리에 대한 요청 수 감소
스키마 레지스트리를 지원하는 from_avro 있는 쿼리는 더 이상 스키마 레지스트리 서비스에 대한 많은 요청을 생성하지 않아 운영 비용이 절감됩니다.
ListResults가 있는 R의 여러 결과(공개 미리 보기)
이제 Databricks R Notebook은 각 셀에서 여러 결과를 지원합니다. 이전에는 각 Notebook 셀에 대해 단일 결과만 렌더링되었습니다. 현재 R Notebook의 단일 셀 결과는 다음 순서로 표시됩니다.
- RShiny URL
- 줄거리
- displayHTML 결과 출력
- 테이블
- stdout
라이브러리 업그레이드
- 업그레이드된 Python 라이브러리:
- koalas가 1.7.0에서 1.8.0으로 업그레이드되었습니다.
- pandas가 1.1.3에서 1.1.5로 업그레이드되었습니다.
- s3transfer가 0.3.4에서 0.3.6으로 업그레이드되었습니다.
- 업그레이드된 R 라이브러리:
- SparkR이 3.1.1에서 3.1.2로 업그레이드되었습니다.
- 업그레이드된 Java 라이브러리:
- mariadb-java-client를 2.1.2에서 2.2.5로
- parquet-column의 버전이 1.10.1-databricks6에서 1.10.1-databricks9로 변경되었습니다.
- parquet-common을 1.10.1-databricks6에서 1.10.1-databricks9로
- parquet-encoding을 1.10.1-databricks6에서 1.10.1-databricks9로
- parquet-hadoop을 1.10.1-databricks6에서 1.10.1-databricks9로
- parquet-jackson을 1.10.1-databricks6에서 1.10.1-databricks9로 변경
Apache Spark
Databricks Runtime 8.3에는 Apache Spark 3.1.1이 포함됩니다. 이 릴리스에는 Databricks Runtime 8.2(EoS)에 포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항뿐만 아니라 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.
- [SPARK-34614] [SQL] ANSI 모드: 문자열을 부울로 캐스팅하면 구문 분석 오류에서 예외가 발생되어야 합니다.
- [SPARK-34246] [후속 작업] 정의 변경: 'findTightestCommonT...
- [SPARK-35213] [SQL] 연결된 withField 작업에서 중첩된 구조체의 올바른 순서 유지
- [SPARK-35096] [SQL] SchemaPruning은 spark.sql.caseSensitive 구성을 준수해야 함
- [SPARK-35227] [BUILD] SparkSubmit에서 spark-packages에 대한 리졸버 업데이트
-
[SPARK-35224] [SQL]
MutableProjectionSuite에서 버퍼 오버플로 수정 - [SPARK-34245] [CORE] 마스터가 완료 상태를 전송하지 못한 실행기를 제거하는지 확인합니다.
- [SPARK-34856] [SQL] ANSI 모드: 복잡한 형식을 문자열 형식으로 캐스팅을 허용합니다.
- [SPARK-34946] [SQL] 집계에서 지원되지 않는 상호 관련된 스칼라 하위 쿼리 차단
- [SPARK-35014] 폴딩 가능 식을 다시 쓰지 않도록 PhysicalAggregation 패턴이 수정되었습니다.
- [SPARK-34769] [SQL] AnsiTypeCoercion: 가장 가까운 값을 반환...
시스템 환경
- 운영 체제: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.52.0.23-CA-linux64 (빌드 1.8.0_282-b08)
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.8.8
- R: R 버전 4.0.4(2021-02-15)
- Delta Lake 1.0.0
설치된 Python 라이브러리
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| 애플리케이션 디렉토리 | 1.4.4 | asn1crypto | 1.4.0 | 백콜 (backcall) | 0.2.0 |
| boto3 | 1.16.7 | 보토코어 | 1.19.7 | 브로틀리피 | 0.7.0 |
| 인증 | 2020.12.5 | cffi | 1.14.3 | 챠데트 | 3.0.4 |
| 암호화 | 3.1.1 | 사이클러 | 0.10.0 | 사이톤 (Cython) | 0.29.21 |
| 데코레이터 | 4.4.2 | distlib (디스트립 라이브러리) | 0.3.1 | docutils (도큐멘트 유틸리티) | 0.15.2 |
| 진입점 | 0.3 | 측면 개요 | 1.0.0 | 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 | 1.8.0 | matplotlib (매트플롯립) | 3.2.2 |
| numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) | 1.19.2 | 팬더 | 1.1.5 | 파르소 | 0.7.0 |
| 희생양 | 0.5.1 | pexpect (피엑스펙트) | 4.8.0 | 픽클쉐어 | 0.7.5 |
| 파이썬 패키지 설치 도구 pip | 20.2.4 | plotly (데이터 시각화 라이브러리) | 4.14.3 | 프롬프트 툴킷 | 3.0.8 |
| 프로토콜 버퍼 (프로토콜 버퍼는 구조화된 데이터를 직렬화하는 메커니즘입니다) | 3.17.0 | 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) | 2020.5 | pyzmq | 19.0.2 |
| 요청 | 2.24.0 | 다시 시도 중 | 1.3.3 | s3transfer | 0.3.6 |
| scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) | 0.23.2 | scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) | 1.5.2 | seaborn (Python 데이터 시각화 라이브러리) | 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 | 구 버전 기능 이식 | 1.2.1 |
| 기초 | 4.0.4 | base64enc | 0.1-3 | 브에이치(BH) | 1.72.0-3 |
| 조금 | 4.0.4 | 64비트 | 4.0.5 | 블롭 | 1.2.1 |
| 부츠 | 1.3-27 | 우려내다 | 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 | 7.3-18 |
| 커맨드 라인 인터페이스 (CLI) | 2.2.0 | 클리퍼 | 0.7.1 | 클러스터 | 2.1.1 |
| 코드 도구 | 0.2-18 | 색공간 | 2.0-0 | 코먼마크 | 1.7 |
| 컴파일러 | 4.0.4 | 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 |
| 데이터셋 | 4.0.4 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 2.0.0 |
| 설명 | 1.2.0 | 개발자 도구 | 2.3.2 | 디포브젝트 | 0.3.2 |
| 요약 | 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 |
| 프로그래밍에서 'foreach'는 특별한 번역 없이 사용됩니다. | 1.5.1 | 외국의 | 0.8-81 | 대장간 | 0.2.0 |
| fs | 1.5.0 | 미래 | 1.21.0 | 제네릭 | 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 | 고어 | 0.2.2 | 그래픽 | 4.0.4 |
| grDevices | 4.0.4 | 그리드 | 4.0.4 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0.7 | 지테이블 | 0.3.0 | 안식처 | 2.3.1 |
| 더 높은 | 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 | 이니 | 0.3.1 |
| 아이프레드 | 0.9-9 | 아이소밴드 | 0.2.3 | 이터레이터 | 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 | 생명 주기 | 0.2.0 |
| 리스텐브 | 0.8.0 | 루브리데이트 | 1.7.9.2 | magrittr | 2.0.1 |
| 마크다운 | 1.1 | 대량 | 7.3-53.1 | 행렬 | 1.3-2 |
| 메모이제이션 | 1.1.0 | 메서드 | 4.0.4 | mgcv | 1.8-33 |
| 마임 | 0.9 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | 모델러 | 0.1.8 |
| 먼셀 (Munsell) | 0.5.0 | nlme | 3.1-152 | 엔넷 | 7.3-15 |
| numDeriv (넘데리브) | 2016년 8월-1월 1일 | 오픈SSL (OpenSSL은 암호화 라이브러리입니다) | 1.4.3 | 평행 | 4.0.4 |
| 병행하여 | 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 | 약속 | 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 | 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 | 요리법 | 0.1.15 |
| 재대결 | 1.0.1 | 재대결 2 | 2.1.2 | 리모컨 | 2.2.0 |
| 예제 재현 | 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 |
| 셀렉터 | 0.4-2 | 세션 정보 | 1.1.1 | 모양 | 1.4.5 |
| 빛나는 | 1.5.0 | 소스툴스 (sourcetools) | 0.1.7 | sparklyr (스파클리알) | 1.5.2 |
| SparkR | 3.1.2 | 공간의 | 7.3-11 | 스플라인 곡선 | 4.0.4 |
| sqldf (SQL 데이터프레임 패키지) | 0.4–11 | 스퀘어엠 | 2020.5 | 통계 | 4.0.4 |
| 통계4 | 4.0.4 | 문자열 처리 소프트웨어 "stringi" | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 |
| 생존 | 3.2-7 | 시스템 | 3.4 | Tcl/Tk (티클/티케이 스크립팅 언어) | 4.0.4 |
| 티칭데모스 | 2.10 | testthat (테스트댓) | 3.0.0 | tibble (티블: R 프로그래밍에서 사용되는 데이터 프레임의 일종) | 3.0.4 |
| tidyr | 1.1.2 | tidyselect (티디셀렉트) | 1.1.0 | tidyverse (타이디버스) | 1.3.0 |
| 타임데이트 | 3043.102 | tinytex | 0.28 | 도구 | 4.0.4 |
| 유즈디스 | 2.0.0 | utf8 | 1.1.4 | 유틸리티 | 4.0.4 |
| UUID (범용 고유 식별자) | 0.1-4 | vctrs | 0.3.5 | 비리디스라이트 | 0.3.0 |
| 왈도 | 0.2.3 | 수염 | 0.4 | 위드알 | 2.3.0 |
| xfun | 0.19 | xml2 | 1.3.2 | 엑스오픈 | 1.0.0 |
| 엑스테이블 | 1.8-4 | YAML (야믈) | 2.2.1 | 지퍼 | 2.1.1 |
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) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront (AWS Java SDK 클라우드프론트) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm (AWS 자바 SDK 클라우드HSM) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch (AWS Java SDK 클라우드서치) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy (AWS Java SDK 코드디플로이) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity (AWS 자바 SDK - Cognito 아이덴티티) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.655 |
| com.amazonaws | AWS Java SDK 구성 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core (AWS 자바 SDK 코어) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline (데이터 파이프라인을 위한 AWS Java SDK) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect (AWS Java SDK 다이렉트커넥트) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs (AWS Java 소프트웨어 개발 키트 - ECS) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs (AWS와 EFS 관련 소프트웨어 개발 키트) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache (AWS Java SDK 엘라스티캐시) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk (AWS용 Java SDK - Elastic Beanstalk) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing (AWS 자바 SDK 엘라스틱로드밸런싱 패키지) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS Java SDK 엘라스틱 트랜스코더) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr (아우스-자바-sdk-emr) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | AWS 자바 SDK 글래시어 (aws-java-sdk-glacier) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | AWS 자바 SDK IAM | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport (AWS Java SDK 내보내기 기능) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms (AWS 자바 SDK KMS) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs (AWS 자바 SDK 로그) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | AWS-Java-SDK-머신러닝 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds (AWS Java 개발자용 SDK - RDS) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift (AWS 자바 SDK 레드시프트) | 1.11.655 |
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| org.antlr | ST4 | 4.0.4 |
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| org.antlr | antlr4-runtime | 4.8-1 |
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| org.apache.avro | Avro | 1.8.2 |
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| org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-컴프레스 | 1.20 |
| org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-크립토 | 1.1.0 |
| org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-랭3 (commons-lang3) | 3.10 |
| org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | 커먼즈-매쓰3 | 3.4.1 |
| org.apache.commons (오픈 소스 자바 라이브러리) | commons-text (커먼즈 텍스트) | 1.6 |
| org.apache.curator | 큐레이터-클라이언트 | 2.7.1 |
| org.apache.curator | 큐레이터-프레임워크 | 2.7.1 |
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| org.apache.derby | 더비 | 10.12.1.1 |
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| org.apache.hive | hive-beeline (하이브 비라인, 하둡에서 SQL 쿼리를 실행하고 관리하는 명령어) | 2.3.7 |
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| org.apache.httpcomponents | HTTP 클라이언트 (httpclient) | 4.5.6 |
| org.apache.httpcomponents | httpcore | 4.4.12 |
| org.apache.ivy | 아이비 | 2.4.0 |
| org.apache.mesos | 메소스-쉐이디드-프로토버프 (mesos-shaded-protobuf) | 1.4.0 |
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| org.apache.orc | orc-shims (오크-심스) | 1.5.12 |
| org.apache.parquet | 파케-컬럼 | 1.10.1-databricks9 |
| org.apache.parquet | 파케-커먼 (parquet-common) | 1.10.1-databricks9 |
| org.apache.parquet | Parquet 인코딩 | 1.10.1-databricks9 |
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| org.apache.thrift | libfb303 | 0.9.3 |
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| org.apache.velocity | 속도 | 1.5 |
| org.apache.xbean | xbean-asm7 음영 처리 | 4.15 |
| org.apache.yetus | 청중 주석 | 0.5.0 |
| org.apache.zookeeper | 동물원 사육사 | 3.4.14 |
| org.codehaus.jackson | jackson-core-asl (자바 라이브러리) | 1.9.13 |
| org.codehaus.jackson | 잭슨 잭서스 | 1.9.13 |
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| org.codehaus.jackson | jackson-xc | 1.9.13 |
| org.codehaus.janino | commons-compiler (컴몬즈 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) | 9.4.36.v20210114 |
| org.eclipse.jetty | 제티-컨티뉴에이션 (Jetty-Continuation) | 9.4.36.v20210114 |
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| org.eclipse.jetty | 제티 유틸 (jetty-util) | 9.4.36.v20210114 |
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| 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) | 2.30 |
| org.glassfish.jersey.containers | 저지-컨테이너-서블릿-코어 | 2.30 |
| org.glassfish.jersey.core | 제르시 클라이언트 | 2.30 |
| org.glassfish.jersey.core | 저지-커먼 | 2.30 |
| org.glassfish.jersey.core | jersey-server (제시 서버) | 2.30 |
| org.glassfish.jersey.inject | jersey-hk2 | 2.30 |
| org.glassfish.jersey.media | 저지-미디어-JAXB (그대로 사용할 경우 'Jersey Media JAXB') | 2.30 |
| org.hibernate.validator | 하이버네이트 검증기 (hibernate-validator) | 6.1.0.Final |
| org.javassist | javassist | 3.25.0-GA |
| org.jboss.logging | jboss-logging(로그 관리 시스템) | 3.3.2.최종 |
| org.jdbi | jdbi | 2.63.1 |
| 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-M5 |
| org.json4s | json4s-core_2.12 | 3.7.0-M5 |
| org.json4s | json4s-jackson_2.12 | 3.7.0-M5 |
| org.json4s | json4s-scalap_2.12 | 3.7.0-M5 |
| org.lz4 | lz4-java | 1.7.1 |
| org.mariadb.jdbc | MariaDB 자바 클라이언트 | 2.2.5 |
| org.objenesis | 오브제네시스 | 2.5.1 |
| org.postgresql | PostgreSQL (포스트그레에스큐엘) | 42.1.4 |
| org.roaringbitmap | 로어링비트맵 (RoaringBitmap) | 0.9.0 |
| org.roaringbitmap | 쉼 | 0.9.0 |
| org.rocksdb | rocksdbjni | 6.2.2 |
| org.rosuda.REngine | REngine | 2.1.0 |
| org.scala-lang | scala-compiler_2.12 | 2.12.10 |
| org.scala-lang | scala-library_2.12 | 2.12.10 |
| org.scala-lang | scala-reflect_2.12 | 2.12.10 |
| org.scala-lang.modules | scala-collection-compat_2.12 | 2.1.1 |
| 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 | 3.0.8 |
| org.scalanlp | breeze-macros_2.12 | 1.0 |
| org.scalanlp | breeze_2.12 | 1.0 |
| org.scalatest | scalatest_2.12 | 3.0.8 |
| org.slf4j | jcl-over-slf4j | 1.7.30 |
| org.slf4j | jul-to-slf4j | 1.7.30 |
| org.slf4j | slf4j-api | 1.7.30 |
| org.slf4j | slf4j-log4j12 | 1.7.30 |
| org.spark-project.spark | 미사용 | 1.0.0 |
| org.springframework | 스프링-코어 | 4.1.4.RELEASE |
| org.springframework | 스프링 테스트 | 4.1.4.RELEASE |
| org.threeten | threeten-extra (쓰리텐-엑스트라) | 1.5.0 |
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| org.typelevel | algebra_2.12 | 2.0.0-M2 |
| org.typelevel | cats-kernel_2.12 | 2.0.0-M4 |
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| org.typelevel | macro-compat_2.12 | 1.1.1 |
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| org.wildfly.openssl | 와일드플라이-OpenSSL | 1.0.7.Final |
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| org.xerial.snappy | snappy-java | 1.1.8.2 |
| org.yaml | 스네이크야AML (snakeyaml) | 1.24 |
| 금 | 금 | 2.0.8 |
| pl.edu.icm | 제이 라지 어레이스 | 1.5 |
| software.amazon.ion | ion-java (아이온-자바) | 1.0.2 |
| 스택스 (Stax) | stax-api | 1.0.1 |
| xmlenc | xmlenc | 0.52 |