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Databricks Runtime 15.1(EoS)

  • 아티클

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_rangeclosed: 매개 변수가 누락되어 기존 코드에서 이 함수를 호출할 때 오류가 발생합니다.
  • 열의 GroupBy MultiIndex 기능이 변경되어 예기치 않은 동작이 발생합니다.
  • 일부 datetime 특성 DatetimeIndex (예: day, yearmonth등)은 데이터 형식 대신 데이터 형식을 int64 반환 int32 합니다.

잘못된 인수 형식에 대해 PySpark spark.sql() 함수가 실패함

Databricks Runtime 15.1 이상 args 에서 함수에 전달된 명명된 또는 위치 매개 변수에 spark.sql() 대한 매개 변수는 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 변수 spark.databricks.driver.dbfsLibraryInstallationAllowed true를 설정합니다.

기본 Python 버전이 3.10에서 3.11로 업그레이드됨

Databricks Runtime 15.1에서는 기본 Python 버전이 3.11.0입니다. 업그레이드된 Python 라이브러리 목록은 라이브러리 업그레이드를 참조 하세요.

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

이제 WHERE 절에서 *(star) 절이 지원됩니다.

이제 WHERE 절의 star(*) 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 requirements.txt 저장된 파일을 사용하여 클러스터 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 단일 사용자 및 공유 액세스 모드 클러스터에서 파일은 requirements.txt 다른 파일을 참조할 수 있습니다. 격리 공유 액세스 모드 클러스터가 없으므로 PyPI 패키지만 지원됩니다. 클러스터 라이브러리를 참조하세요.

이제 웹 터미널에서 Databricks CLI를 사용할 수 있습니다.

이제 Notebook의 웹 터미널에서 Databricks CLI를 사용할 수 있습니다. 단일 사용자 또는 격리 공유 액세스 모드가 없는 클러스터에 Notebook을 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 설정하고 .DATABRICKS_PIP_INDEX_URL DATABRICKS_PIP_EXTRA_INDEX_URL

자격 증명 통과 및 Hive 메타스토어 테이블 액세스 제어가 더 이상 사용되지 않음

자격 증명 통과 및 Hive 메타스토어 테이블 액세스 제어 는 레거시 데이터 거버넌스 모델입니다. Unity 카탈로그는 계정의 여러 작업 영역에서 데이터 액세스를 관리 및 감사할 수 있는 중앙 위치를 제공하여 데이터 보안 및 거버넌스를 단순화합니다. Unity 카탈로그란?을 참조하세요.

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 from 1.27.96 to 1.34.39
    • 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 from 1.48.1 to 1.60.0
    • importlib-metadata from 4.6.4 to 6.0.0
    • 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 from 1.0.0 to 3.0.5
    • matplotlib 3.7.0에서 3.7.2로
    • pip from 22.3.1 to 23.2.1
    • platformdirs from 2.5.2 to 3.10.0
    • protobuf 4.24.0에서 4.24.1로
    • 8.0.0에서 14.0.1까지의 pyarrow
    • Pygments from 2.11.2 to 2.15.1
    • pyodbc from 4.0.32 to 4.0.38
    • 2.28.1에서 2.31.0으로 요청
    • s3transfer from 0.6.2 to 0.10.0
    • scikit-learn from 1.1.1 to 1.3.0
    • scipy from 1.10.0 to 1.11.1
    • setuptools from 65.6.3 to 68.0.0
    • 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 from 3.6.1 to 4.0.5
    • zipp from 1.0.0 to 3.11.0
  • 업그레이드된 R 라이브러리:
    • 화살표를 12.0.1에서 14.0.0.2로
    • askpass from 1.1 to 1.2.0
    • base from 4.3.1 to 4.3.2
    • brew from 1.0-8 to 1.0-10
    • brio from 1.1.3 to 1.1.4
    • bslib from 0.5.0 to 0.6.1
    • cli from 3.6.1 to 3.6.2
    • commonmark from 1.9.0 to 1.9.1
    • 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 from 5.0.1 to 5.2.0
    • data.table from 1.14.8 to 1.15.0
    • 4.3.1에서 4.3.2까지의 데이터 세트
    • DBI 1.1.3에서 1.2.1로
    • 2.3.3에서 2.4.0으로 dbplyr
    • desc from 1.4.2 to 1.4.3
    • 다이제스트 0.6.33에서 0.6.34로
    • dplyr from 1.1.2 to 1.1.4
    • e1071에서 1.7-13에서 1.7-14로
    • 0.21에서 0.23으로 평가
    • fansi from 1.0.4 to 1.0.6
    • fontawesome from 0.5.1 to 0.5.2
    • fs from 1.6.2 to 1.6.3
    • future from 1.33.0 to 1.33.1
    • future.apply 1.11.0에서 1.11.1로
    • 1.5.1에서 1.5.2로 가글
    • gert from 1.9.2 to 2.0.1
    • ggplot2에서 3.4.2에서 3.4.4로
    • glmnet from 4.1-7 to 4.1-8
    • 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 from 1.3.0 to 1.3.1
    • 2.5.3에서 2.5.4로
    • htmltools from 0.5.5 to 0.5.7
    • htmlwidgets 1.6.2에서 1.6.4로
    • httpuv from 1.6.11 to 1.6.14
    • 1.4.6에서 1.4.7로 httr
    • httr2에서 0.2.3에서 1.0.0까지
    • jsonlite from 1.8.7 to 1.8.8
    • 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 from 0.9.0 to 0.9.1
    • 1.9.2에서 1.9.3으로 윤활유
    • markdown from 1.7 to 1.12
    • 메서드를 4.3.1에서 4.3.2로
    • openssl from 2.0.6 to 2.1.1
    • 4.3.1에서 4.3.2로 병렬 처리
    • 1.4.2에서 1.4.3까지의 pkgbuild
    • pkgload from 1.3.2.1 to 1.3.4
    • plyr from 1.8.8 to 1.8.9
    • prettyunits from 1.1.1 to 1.2.0
    • pROC 1.18.4에서 1.18.5로
    • processx from 3.8.2 to 3.8.3
    • prodlim from 2023.03.31 to 2023.08.28
    • 1.2.2에서 1.2.3으로 진행
    • progressr from 0.13.0 to 0.14.0
    • 1.2.0.1에서 1.2.1로 약속
    • ps from 1.7.5 to 1.7.6
    • purrr from 1.0.1 to 1.0.2
    • ragg from 1.2.5 to 1.2.7
    • Rcpp에서 1.0.11에서 1.0.12로
    • RcppEigen 0.3.3.9.3에서 0.3.3.9.4
    • readr from 2.1.4 to 2.1.5
    • 1.0.6에서 1.0.9로의 레시피
    • 1.0.1에서 2.0.0으로 재대결
    • 원격을 2.4.2에서 2.4.2.1로
    • reprex from 2.0.2 to 2.1.0
    • 1.1.1에서 1.1.3까지의 rlang
    • rmarkdown from 2.23 to 2.25
    • 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 from 0.4.6 to 0.4.8
    • 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 from 1.7.12 to 1.8.3
    • stringr from 1.5.0 to 1.5.1
    • systemfonts from 1.0.4 to 1.0.5
    • tcltk from 4.3.1 to 4.3.2
    • testthat from 3.1.10 to 3.2.1
    • textshaping from 0.3.6 to 0.3.7
    • tidyr에서 1.3.0에서 1.3.1로
    • timechange from 0.2.0 to 0.3.0
    • timeDate from 4022.108 to 4032.109
    • tinytex from 0.45 to 0.49
    • 4.3.1에서 4.3.2까지의 도구
    • utf8 from 1.2.3 to 1.2.4
    • utils from 4.3.1 to 4.3.2
    • uuid에서 1.1-0에서 1.2-0으로
    • vctrs 0.6.3에서 0.6.5로
    • vroom from 1.6.3 to 1.6.5
    • waldo from 0.5.1 to 0.5.2
    • withr from 2.5.0 to 3.0.0
    • xfun from 0.39 to 0.41
    • xml2에서 1.3.5에서 1.3.6으로
    • yaml from 2.3.7 to 2.3.8
    • zip을 2.3.0에서 2.3.1로
  • 업그레이드된 Java 라이브러리:
    • com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-jsr310 from 2.15.1 to 2.16.0
    • com.google.flatbuffers.flatbuffers-java from 1.12.0 to 23.5.26
    • com.typesafe.config 1.2.1에서 1.4.3까지
    • org.apache.ant.ant를 1.9.16에서 1.10.11로
    • org.apache.ant.ant-jsch from 1.9.16 to 1.10.11
    • org.apache.ant.ant-launcher from 1.9.16 to 1.10.11
    • org.apache.arrow.arrow-format from 12.0.1 to 15.0.0
    • org.apache.arrow.arrow-memory-core 12.0.1에서 15.0.0까지
    • org.apache.arrow.arrow-memory-netty from 12.0.1 to 15.0.0
    • org.apache.arrow.arrow-vector from 12.0.1 to 15.0.0
    • org.apache.avro.avro 1.11.2에서 1.11.3으로
    • org.apache.avro.avro-ipc from 1.11.2 to 1.11.3
    • org.apache.avro.avro-mapred from 1.11.2 to 1.11.3
    • org.apache.logging.log4j.log4j-1.2-api from 2.20.0 to 2.22.1
    • org.apache.logging.log4j.log4j-api from 2.20.0 to 2.22.1
    • org.apache.logging.log4j.log4j-core 2.20.0~ 2.22.1
    • org.apache.logging.log4j.log4j-slf4j2-impl from 2.20.0 to 2.22.1
    • org.postgresql.postgresql from 42.6.0 to 42.6.1

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.

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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).

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
asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 azure-core 1.30.1
azure-storage-blob 12.19.1 azure-storage-file-datalake 12.14.0 backcall 0.2.0
검정색 23.3.0 blinker 1.4 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 cachetools 5.3.3 certifi 2023.7.22
cffi 1.15.1 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
에서 8.0.4 cloudpickle 2.2.1 comm 0.1.2
contourpy 1.0.5 암호화 41.0.3 cycler 0.11.0
Cython 0.29.32 databricks-sdk 0.20.0 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.6.7 decorator 5.1.1 distlib 0.3.8
entrypoints 0.4 실행 중 0.8.3 facets-overview 1.1.1
filelock 3.13.1 fonttools 4.25.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.42 google-api-core 2.17.1 google-auth 2.28.2
google-cloud-core 2.4.1 google-cloud-storage 2.15.0 google-crc32c 1.5.0
google-resumable-media 2.7.0 googleapis-common-protos 1.63.0 grpcio 1.60.0
grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.2 idna 3.4
importlib-metadata 6.0.0 ipyflow-core 0.0.198 ipykernel 6.25.1
ipython 8.15.0 ipywidgets 8.0.4 isodate 0.6.1
jedi 0.18.1 jeepney 0.7.1 jmespath 0.10.0
joblib 1.2.0 jupyter_client 7.4.9 jupyter_core 5.3.0
jupyterlab-widgets 3.0.5 keyring 23.5.0 kiwisolver 1.4.4
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
matplotlib 3.7.2 matplotlib-inline 0.1.6 mlflow-skinny 2.11.1
more-itertools 8.10.0 mypy-extensions 0.4.3 nest-asyncio 1.5.6
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 패키징 23.2
pandas 1.5.3 parso 0.8.3 pathspec 0.10.3
patsy 0.5.3 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5
Pillow 9.4.0 pip 23.2.1 platformdirs 3.10.0
plotly 5.9.0 prompt-toolkit 3.0.36 protobuf 4.24.1
psutil 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 pyccolo 0.0.52 pycparser 2.21
pydantic 1.10.6 Pygments 2.15.1 PyGObject 3.42.1
PyJWT 2.3.0 pyodbc 4.0.38 pyparsing 3.0.9
python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.1.1 pytz 2022.7
PyYAML 6.0 pyzmq 23.2.0 requests 2.31.0
rsa 4.9 s3transfer 0.10.0 scikit-learn 1.3.0
scipy 1.11.1 seaborn 0.12.2 SecretStorage 3.3.1
setuptools 68.0.0 6 1.16.0 smmap 5.0.1
sqlparse 0.4.4 ssh-import-id 5.11 stack-data 0.2.0
statsmodels 0.14.0 tenacity 8.2.2 threadpoolctl 2.2.0
tokenize-rt 4.2.1 tornado 6.3.2 traitlets 5.7.1
typing_extensions 4.7.1 tzdata 2022.1 ujson 5.4.0
unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.26.16 virtualenv 20.24.2
wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5 wheel 0.38.4
widgetsnbextension 4.0.5 zipp 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 1.2.0 assertthat 0.2.1
backports 1.4.1 base 4.3.2 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 bit 4.0.5 bit64 4.0.5
bitops 1.0-7 blob 1.2.4 boot 1.3-28
brew 1.0-10 brio 1.1.4 broom 1.0.5
bslib 0.6.1 cachem 1.0.8 callr 3.7.3
캐럿 6.0-94 cellranger 1.1.0 chron 2.3-61
class 7.3-22 cli 3.6.2 clipr 0.8.0
clock 0.7.0 cluster 2.1.4 codetools 0.2-19
colorspace 2.1-0 commonmark 1.9.1 compiler 4.3.2
config 0.3.2 충돌 1.2.0 cpp11 0.4.7
crayon 1.5.2 credentials 2.0.1 curl 5.2.0
data.table 1.15.0 datasets 4.3.2 DBI 1.2.1
dbplyr 2.4.0 desc 1.4.3 devtools 2.4.5
다이어그램 1.6.5 diffobj 0.3.5 digest 0.6.34
downlit 0.4.3 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-14 줄임표 0.3.2 evaluate 0.23
fansi 1.0.6 farver 2.1.1 fastmap 1.1.1
fontawesome 0.5.2 forcats 1.0.0 foreach 1.5.2
foreign 0.8-85 forge 0.2.0 fs 1.6.3
future 1.33.1 future.apply 1.11.1 gargle 1.5.2
제네릭(generics) 0.1.3 gert 2.0.1 ggplot2 3.4.4
gh 1.4.0 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
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