Databricks Runtime 13.3 LTS
다음 릴리스 정보는 Apache Spark 3.4.1에서 제공하는 Databricks Runtime 13.3 LTS에 대한 정보를 제공합니다.
Databricks는 2023년 8월에 이러한 이미지를 공개했습니다.
새로운 기능 및 향상 기능
- 공유 클러스터에 대한 Scala 지원
- Unity 카탈로그 공유 클러스터의 init 스크립트, JAR 및 Maven 좌표에 대한 허용 목록은 공개 미리 보기로 제공됩니다.
- init 스크립트 및 JAR에 대한 볼륨 지원은 공개 미리 보기로 제공됩니다.
- Delta Lake 작업에 대해 기본적으로 사용하도록 설정된 안전한 캐스트
- Unity 카탈로그를 사용하여 태그 소개
- 쿼리 계획과 호출 사이에 파일이 수정되면 Databricks Runtime에서 오류를 반환합니다.
- 동적 파티션 덮어쓰기를 사용할 때 스키마 덮어쓰기 차단
- copyFile API를 dbutils.fs.cp에 통합
- Databricks ODBC/JDBC 드라이버 지원
- 명명되지 않은(위치) 매개 변수 표식 지원
- 시계열 열 레이블 지정 사용
- 새 비트맵 SQL 함수
- 향상된 암호화 함수
- REFRESH FOREIGN에 대한 Unity 카탈로그 지원
- 이름으로 삽입
- 델타 공유를 사용하여 구체화된 뷰 공유
공유 클러스터에 대한 Scala 지원
이제 Unity 카탈로그 사용 공유 클러스터는 Databricks Runtime 13.3 이상을 사용할 때 Scala를 지원합니다.
Unity 카탈로그 공유 클러스터의 init 스크립트, JAR 및 Maven 좌표에 대한 허용 목록은 공개 미리 보기로 제공됩니다.
이제 Unity 카탈로그 allowlist 를 사용하여 Databricks Runtime 13.3 이상을 실행하는 공유 액세스 모드를 사용하여 컴퓨팅에서 init 스크립트, JAR 및 Maven 좌표의 설치를 제어할 수 있습니다. 공유 컴퓨팅의 허용 목록 라이브러리 및 초기화 스크립트를 참조 하세요.
init 스크립트 및 JAR에 대한 볼륨 지원은 공개 미리 보기로 제공됩니다.
이제 Unity 카탈로그 볼륨을 사용하여 Databricks Runtime 13.3 이상을 실행하는 할당되거나 공유된 액세스 모드를 사용하여 컴퓨팅에 init 스크립트 및 JAR을 저장할 수 있습니다. Init 스크립트를 설치할 수 있는 위치 및 클러스터 범위 라이브러리를 참조하세요.
Delta Lake 작업에 대해 기본적으로 사용하도록 설정된 안전한 캐스트
이제 델타 UPDATE 및 MERGE 작업에서 값이 대상 테이블 스키마의 형식으로 안전하게 캐스팅될 수 없는 경우 오류가 발생합니다. 이제 spark.sql.storeAssignmentPolicyspark.sql.ansi.enabled델타의 모든 암시적 캐스트는 . Databricks 런타임에서 ANSI 규정 준수를 참조 하세요.
Unity 카탈로그를 사용하여 태그 소개
Databricks Runtime 13.3 LTS 이상을 사용하면 보안 개체에 태그를 적용할 수 있습니다. 태그를 사용하면 보안 개체를 구성하고 데이터 자산의 검색 및 검색을 간소화할 수 있습니다. 태그 적용을 참조 하세요.
쿼리 계획과 호출 사이에 파일이 수정되면 Databricks Runtime에서 오류를 반환합니다.
이제 쿼리 계획과 호출 사이에 파일이 업데이트되면 Databricks 런타임 쿼리가 오류를 반환합니다. 이 변경 전에 Databricks 런타임은 이러한 단계 간에 파일을 읽어 들이는데, 이로 인해 때때로 예측할 수 없는 결과가 발생합니다.
동적 파티션 덮어쓰기를 사용할 때 스키마 덮어쓰기 차단
Delta Lake에서 동적 파티션 덮어쓰기와 함께 설정할 overwriteSchematrue 수 없습니다. 이렇게 하면 스키마 불일치로 인해 테이블이 손상될 수 있습니다. 동적 파티션 덮어쓰기를 참조 하세요.
copyFile API를 dbutils.fs.cp에 통합
이제 더 빠른 복사를 위해 dbutils 복사 명령 dbutils.fs.cp 이 최적화되었습니다. 이 향상된 기능을 사용하면 파일 크기에 따라 복사 작업이 최대 100배 더 빨라질 수 있습니다. 이 기능은 Unity 카탈로그 볼륨 및 Databricks 파일 시스템 탑재를 포함하여 Azure Databricks에서 액세스할 수 있는 모든 파일 시스템에서 사용할 수 있습니다.
Databricks ODBC/JDBC 드라이버 지원
Azure Databricks는 지난 2년 동안 릴리스된 ODBC 및 JDBC 드라이버를 지원합니다. ODBC 드라이버 다운로드 및 JDBC 드라이버 다운로드에서 최신 드라이버를 다운로드합니다.
명명되지 않은(위치) 매개 변수 표식 지원
이제 API는 SparkSession.sql() 구문을 사용하는 매개 변수가 있는 쿼리 외에도 구문을 사용하여 ?:parm 매개 변수가 있는 쿼리를 지원합니다. 매개 변수 표식을 참조 하세요.
시계열 열 레이블 지정 사용
이제 기본 키 제약 조건을 만들 때 시계열 열에 레이블을 지정할 수 있습니다.
새 비트맵 SQL 함수
이제 Azure Databricks는 정수 숫자 값을 비트맵에 매핑하고 집계하는 데 사용할 수 있는 함수 집합을 제공했습니다. 고유 값의 수를 미리 계산하는 데 사용할 수 있습니다.
향상된 암호화 함수
IV(초기화 벡터) 및 인증된 추가 데이터(AAD)를 지원하여 aes_encrypt, aes_decrypt 및 try_aes_decrypt 함수가 개선되었습니다.
REFRESH FOREIGN에 대한 Unity 카탈로그 지원
이제 < a0/>를 사용하여 REFRESH FOREIGN CATALOGREFRESH FOREIGN SCHEMAUnity 카탈로그의 외세 카탈로그, 스키마 및 테이블을 업데이트할 수 있습니다REFRESH FOREIGN TABLE. 외부 새로 고침(카탈로그, 스키마 및 테이블)을 참조하세요.
이름으로 삽입
테이블에 행을 삽입할 때 이제 Azure Databricks가 원본 쿼리의 열과 필드를 해당 이름으로 테이블의 열에 자동으로 매핑하도록 할 수 있습니다. INSERT INTO를 참조하세요.
델타 공유를 사용하여 구체화된 뷰 공유
이제 ALTER SHARE 문은 구체화된 뷰를 지원합니다.
호환성이 손상되는 변경
MERGE INTO 및 UPDATE를 사용하여 테이블에 행을 저장할 때 암시적 캐스팅 변경
이제 Azure Databricks는 테이블에 행을 저장할 때 암시적 캐스팅에 대한 구성 spark.sql.storeAssignmentPolicy 을 따릅니다. 오버플로 값을 ANSI 저장할 때 기본값은 오류를 throw합니다. 이전에는 값이 기본적으로 저장되었습니다 NULL .
다음 예제와 같이 오류를 일으키는 열에 더 넓은 형식을 사용하도록 테이블을 다시 작성하여 오버플로를 해결할 수 있습니다.
-- Enable column mapping
ALTER TABLE MyTable SET TBLPROPERTIES (
'delta.minReaderVersion' = '2',
'delta.minWriterVersion' = '5',
'delta.columnMapping.mode' = 'name'
)
-- Rename the old column and create a new column with the new type using the old name
ALTER TABLE MyTable RENAME ID to ID_old
ALTER TABLE MyTable ADD COLUMN ID BIGINT
-- Rewrite the entire table
UPDATE MyTable SET ID = ID_old
-- Drop the old column
ALTER TABLE MyTable DROP COLUMN ID_old
라이브러리 업그레이드
- 업그레이드된 Python 라이브러리:
- debugpy from 1.5.1 to 1.6.0
- distlib에서 0.3.6에서 0.3.7로
- fastjsonschema 2.16.3에서 2.18.0으로
- filelock from 3.12.0 to 3.12.2
- 업그레이드된 R 라이브러리:
- SparkR 3.4.0에서 3.4.1로
- 업그레이드된 Java 라이브러리:
- org.apache.orc.orc-core에서 1.8.3-shaded-protobuf에서 1.8.4-shaded-protobuf로
- org.apache.orc.orc-mapreduce from 1.8.3-shaded-protobuf to 1.8.4-shaded-protobuf
- org.apache.orc.orc-shims from 1.8.3 to 1.8.4
- org.eclipse.jetty.jetty-client from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-continuation from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-http from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-io from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-jndi from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-plus from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-proxy from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-security from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-server from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-servlet from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-servlets from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-util from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-util-ajax from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-webapp from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.jetty-xml from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-api from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-client from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-common from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-server from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.eclipse.jetty.websocket.websocket-servlet from 9.4.50.v20221201 to 9.4.51.v20230217
- org.xerial.snappy.snappy-java에서 1.1.8.4에서 1.1.10.1로
Apache Spark
Databricks Runtime 13.3에는 Apache Spark 3.4.1이 포함됩니다. 이 릴리스에는 Databricks Runtime 13.2(지원되지 않음)에 포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항뿐만 아니라 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.
- 이제 Spark-snowflake 커넥터 v2.12.0을 사용하도록 클러스터 환경 변수
SNOWFLAKE_SPARK_CONNECTOR_VERSION=2.12를 설정할 수 있습니다. - [SPARK-43380] [DBRRM-383] 되돌리기 "[SC-133100][SQL] Avro 데이터 형식 해결...
- [SPARK-44504] [Backport] [13.2] [13.x] [13.3] 공급자를 언로드하여 DB 인스턴스를 강제로 닫고 기본테넌스 작업 오류에서 리소스를 해제합니다.
- [SPARK-44059] [SC-137023] 기본 제공 함수에 대한 명명된 인수의 분석기 지원 추가
- [SPARK-44485] [SC-137653] [SQL] TreeNode.generateTreeString 최적화
- [SPARK-42944] [SC-137164] [SS] [PYTHON] Python에서 ForeachBatch 스트리밍
- [SPARK-44446] [SC-136994] [PYTHON] 예상 목록 유형 특수 사례에 대한 검사 추가
- [SPARK-44439] [SC-136973] [CONNECT] [SS] ID만 클라이언트로 다시 보내도록 listListeners 수정
- [SPARK-44216] [SC-136941] [PYTHON] assertSchemaEqual API 공개
- [SPARK-44201] [SC-136778] [CONNECT] [SS] Spark용 Scala에서 스트리밍 수신기에 대한 지원 추가 커넥트
- [SPARK-43915] [SC-134766] [SQL] 오류 클래스 LEGACY_ERROR_TEMP 이름 할당[2438-2445]
- [SPARK-43798] 되돌리기 "[SC-133990][SQL][PYTHON] Python 사용자 정의 테이블 함수 지원"
- [SPARK-44398] [SC-136720] [CONNECT] Scala foreachBatch API
- [SPARK-44476] [SC-137169] [CORE] [CONNECT] 연결된 아티팩트 없이 JobArtifactState의 아티팩트 채우기 수정
- [SPARK-44269] [SC-135817] [SQL] 오류 클래스 LEGACY_ERROR_TEMP 이름 할당[2310-2314]
- [SPARK-44395] [SC-136744] [SQL] TABLE 키워드(keyword) 후 식별자 주위에 괄호가 필요하도록 TVF 인수를 업데이트합니다.
- [SPARK-43915] [SC-134766] [SQL] 오류 클래스 LEGACY_ERROR_TEMP 이름 할당[2438-2445]
- [SPARK-43995] [SC-136794] [SPARK-43996] [CONNECT] 커넥트 Scala 클라이언트에 UDFRegistration에 대한 지원 추가
- [SPARK-44109] [SC-134755] [CORE] 각 RDD 파티션의 중복 기본 설정 위치 제거
- [SPARK-44169] [SC-135497] [SQL] 오류 클래스 LEGACY_ERROR_TEMP 이름 할당[2300-2304]
- [SPARK-41487] [SC-135636] [SQL] _LEGACY_ERROR_TEMP_1020 이름 할당
- [SPARK-44398] [SC-136720] [CONNECT] Scala foreachBatch API
- [SPARK-44153] [SC-134977] [CORE] [UI] 탭의
Executors지원Heap Histogram열 - [SPARK-44044] [SC-135695] [SS] 스트리밍을 사용하여 Window 함수에 대한 오류 메시지 개선
- [SPARK-43914] [SC-135414] [SQL] 오류 클래스 LEGACY_ERROR_TEMP 이름 할당[2433-2437]
- [SPARK-44217] [SC-136805] [PYTHON] fp 약 같음의 사용자 지정 정밀도 허용
- [SPARK-44370] [SC-136575] [CONNECT] Buf 원격 세대 알파를 원격 플러그 인으로 마이그레이션
- [SPARK-44410] [SC-136930] [PYTHON] [CONNECT] getOrCreate뿐만 아니라 만들기에서 활성 세션 설정
- [SPARK-44348] [SAS-1910] [SC-136644] [13.X] [CORE] [CONNECT] [PYTHON] 관련 변경 내용이 있는 다시 활성화 가능한 test_artifact
- [SPARK-44145] [SC-136698] [SQL] 실행 준비가 되면 콜백
- [SPARK-44264] [SC-136870] [PYTHON] [ML] FunctionPickler 클래스
- [SPARK-43986] [SC-135623] [SQL] HyperLogLog 함수 호출 실패에 대한 오류 클래스 만들기
- [SPARK-44139] [SC-134967] [SQL] Dis카드 그룹 기반 MERGE 작업에서 필터를 완전히 푸시다운했습니다.
- [SPARK-44338] [SC-136718] [SQL] 뷰 스키마 불일치 오류 메시지 수정
- [SPARK-44208] [SC-135505] [CORE] [SQL] 예외를 직접 사용하는 일부 논리에 대해 명확한 오류 클래스 이름 할당
- [SPARK-44364] [SC-136773] [PYTHON] 예상된 목록[행] 데이터 형식에 대한 지원 추가
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- [SPARK-43389] [SC-136772] [SQL] lineSep 옵션에 대한 null 검사 추가됨
- [SPARK-44388] [SC-136695] [CONNECT] UDF 인스턴스가 업데이트되면 protobuf 캐스트 문제 해결
- [SPARK-44352] [SC-136373] [CONNECT] DataType에 sameType 및 friend를 다시 배치합니다.
- [SPARK-43975] [SC-134265] [SQL] DataSource V2: 그룹 기반 원본에 대한 UPDATE 명령 처리
- [SPARK-44360] [SC-136461] [SQL] 델타 기반 MERGE 작업에서 스키마 정리 지원
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- [SPARK-44263] [SC-136447] [CONNECT] 사용자 지정 인터셉터 지원
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- [SPARK-44325] [SC-136572] [SQL] SortMergeJoinExec에서 PartitionEvaluator API 사용
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Databricks ODBC/JDBC 드라이버 지원
Databricks는 지난 2년 동안 릴리스된 ODBC/JDBC 드라이버를 지원합니다. 최근에 출시된 드라이버를 다운로드하고 업그레이드하세요(ODBC 다운로드, JDBC 다운로드).
시스템 환경
- 운영 체제: Ubuntu 22.04.2 LTS
- Java: Zulu 8.70.0.23-CA-linux64
- Scala: 2.12.15
- Python: 3.10.12
- R: 4.2.2
- 델타 레이크: 2.4.0
설치된 Python 라이브러리
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| appdirs | 1.4.4 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 |
| asttokens | 2.2.1 | attrs | 21.4.0 | backcall | 0.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.11.1 | 검정색 | 22.6.0 | bleach | 4.1.0 |
| blinker | 1.4 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
| certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | 에서 | 8.0.4 | 암호화 | 37.0.1 |
| cycler | 0.11.0 | Cython | 0.29.32 | databricks-sdk | 0.1.6 |
| dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.0 | decorator | 5.1.1 |
| defusedxml | 0.7.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0.12 |
| entrypoints | 0.4 | 실행 | 1.2.0 | facets-overview | 1.0.3 |
| fastjsonschema | 2.18.0 | filelock | 3.12.2 | fonttools | 4.25.0 |
| googleapis-common-protos | 1.56.4 | grpcio | 1.48.1 | grpcio-상태 | 1.48.1 |
| httplib2 | 0.20.2 | idna | 3.3 | importlib-metadata | 4.6.4 |
| ipykernel | 6.17.1 | ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.7.2 | jedi | 0.18.1 | jeepney | 0.7.1 |
| Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 |
| jsonschema | 4.16.0 | jupyter-client | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | Keyring | 23.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.2 | launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 |
| lazr.uri | 1.0.6 | MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.2 |
| matplotlib-inline | 0.1.6 | mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 |
| more-itertools | 8.10.0 | mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 |
| nbconvert | 6.4.4 | nbformat | 5.5.0 | nest-asyncio | 1.5.5 |
| nodeenv | 1.8.0 | Notebook | 6.4.12 | numpy | 1.21.5 |
| oauthlib | 3.2.0 | 패키징 | 21.3 | pandas | 1.4.4 |
| pandocfilters | 1.5.0 | parso | 0.8.3 | pathspec | 0.9.0 |
| patsy | 0.5.2 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Pillow | 9.2.0 | pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 |
| plotly | 5.9.0 | pluggy | 1.0.0 | prometheus-client | 0.14.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.36 | protobuf | 3.19.4 | psutil | 5.9.0 |
| psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
| pyarrow | 8.0.0 | pycparser | 2.21 | pydantic | 1.10.6 |
| pyflakes | 3.0.1 | Pygments | 2.11.2 | PyGObject | 3.42.1 |
| PyJWT | 2.3.0 | pyodbc | 4.0.32 | pyparsing | 3.0.9 |
| pyright | 1.1.294 | pyrsistent | 0.18.0 | python-dateutil | 2.8.2 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 | python-lsp-server | 1.7.1 | pytoolconfig | 1.2.2 |
| pytz | 2022.1 | pyzmq | 23.2.0 | requests | 2.28.1 |
| rope | 1.7.0 | s3transfer | 0.6.0 | scikit-learn | 1.1.1 |
| scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
| Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 63.4.1 | six | 1.16.0 |
| soupsieve | 2.3.1 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.2 |
| statsmodels | 0.13.2 | tenacity | 8.1.0 | terminado | 0.13.1 |
| testpath | 0.6.0 | threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| tomli | 2.0.1 | tornado | 6.1 | traitlets | 5.1.1 |
| typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0.1 |
| urllib3 | 1.26.11 | virtualenv | 20.16.3 | wadllib | 1.3.6 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | whatthepatch | 1.0.2 |
| wheel | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 | yapf | 0.31.0 |
| zipp | 1.0.0 |
설치된 R 라이브러리
R 라이브러리는 Microsoft CRAN 스냅샷 2023-02-10에 설치됩니다.
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| 화살표 | 10.0.1 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.4.1 | base | 4.2.2 | base64enc | 0.1-3 |
| bit | 4.0.5 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.3 |
| boot | 1.3-28 | brew | 1.0-8 | brio | 1.1.3 |
| broom | 1.0.3 | bslib | 0.4.2 | cachem | 1.0.6 |
| callr | 3.7.3 | 캐럿 | 6.0-93 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-59 | class | 7.3-21 | cli | 3.6.0 |
| clipr | 0.8.0 | clock | 0.6.1 | cluster | 2.1.4 |
| codetools | 0.2-19 | colorspace | 2.1-0 | commonmark | 1.8.1 |
| compiler | 4.2.2 | config | 0.3.1 | cpp11 | 0.4.3 |
| crayon | 1.5.2 | credentials | 1.3.2 | curl | 5.0.0 |
| data.table | 1.14.6 | datasets | 4.2.2 | DBI | 1.1.3 |
| dbplyr | 2.3.0 | desc | 1.4.2 | devtools | 2.4.5 |
| diffobj | 0.3.5 | digest | 0.6.31 | downlit | 0.4.2 |
| dplyr | 1.1.0 | dtplyr | 1.2.2 | e1071 | 1.7-13 |
| 줄임표 | 0.3.2 | evaluate | 0.20 | fansi | 1.0.4 |
| farver | 2.1.1 | fastmap | 1.1.0 | fontawesome | 0.5.0 |
| forcats | 1.0.0 | foreach | 1.5.2 | foreign | 0.8-82 |
| forge | 0.2.0 | fs | 1.6.1 | future | 1.31.0 |
| future.apply | 1.10.0 | gargle | 1.3.0 | 제네릭(generics) | 0.1.3 |
| gert | 1.9.2 | ggplot2 | 3.4.0 | gh | 1.3.1 |
| gitcreds | 0.1.2 | glmnet | 4.1-6 | globals | 0.16.2 |
| glue | 1.6.2 | googledrive | 2.0.0 | googlesheets4 | 1.0.1 |
| gower | 1.0.1 | graphics | 4.2.2 | grDevices | 4.2.2 |
| grid | 4.2.2 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
| gtable | 0.3.1 | hardhat | 1.2.0 | haven | 2.5.1 |
| highr | 0.10 | hms | 1.1.2 | htmltools | 0.5.4 |
| htmlwidgets | 1.6.1 | httpuv | 1.6.8 | httr | 1.4.4 |
| ids | 1.0.1 | ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-13 |
| isoband | 0.2.7 | iterators | 1.0.14 | jquerylib | 0.1.4 |
| jsonlite | 1.8.4 | KernSmooth | 2.23-20 | knitr | 1.42 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.3.0 | lattice | 0.20-45 |
| lava | 1.7.1 | 주기 | 1.0.3 | listenv | 0.9.0 |
| lubridate | 1.9.1 | magrittr | 2.0.3 | markdown | 1.5 |
| MASS | 7.3-58.2 | 행렬 | 1.5-1 | memoise | 2.0.1 |
| 메서드 | 4.2.2 | mgcv | 1.8-41 | mime | 0.12 |
| miniUI | 0.1.1.1 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.10 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-162 | nnet | 7.3-18 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 2.0.5 | parallel | 4.2.2 |
| parallelly | 1.34.0 | pillar | 1.8.1 | pkgbuild | 1.4.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgdown | 2.0.7 | pkgload | 1.3.2 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.8 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.1.1 | pROC | 1.18.0 | processx | 3.8.0 |
| prodlim | 2019.11.13 | profvis | 0.3.7 | 진행률 | 1.2.2 |
| progressr | 0.13.0 | promises | 1.2.0.1 | proto | 1.0.0 |
| 프록시 | 0.4-27 | ps | 1.7.2 | purrr | 1.0.1 |
| r2d3 | 0.2.6 | R6 | 2.5.1 | ragg | 1.2.5 |
| randomForest | 4.7-1.1 | rappdirs | 0.3.3 | rcmdcheck | 1.4.0 |
| RColorBrewer | 1.1-3 | Rcpp | 1.0.10 | RcppEigen | 0.3.3.9.3 |
| readr | 2.1.3 | readxl | 1.4.2 | recipes | 1.0.4 |
| rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 2.4.2 |
| reprex | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.4 | rlang | 1.0.6 |
| rmarkdown | 2.20 | RODBC | 1.3-20 | roxygen2 | 7.2.3 |
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