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Databricks Runtime 15.4 LTS

  • 아티클

다음 릴리스 정보는 Apache Spark 3.5.0에서 제공하는 Databricks Runtime 15.4 LTS에 대한 정보를 제공합니다.

Databricks는 2024년 8월에 이 버전을 릴리스했습니다.

참고 항목

LTS는 이 버전이 장기 지원 중이라는 의미입니다. Databricks Runtime LTS 버전 수명 주기를 참조하세요.

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.

동작 변경 내용

VARIANT Python UDF, UDAF 또는 UDTF에서 입력 또는 출력 형식으로 사용하면 예외가 발생합니다.

[호환성이 손상되는 변경] Databricks Runtime 15.3 이상에서 형식을 인수 또는 반환 값으로 사용하는 VARIANT Python UDF(사용자 정의 함수), UDAF(사용자 정의 집계 함수) 또는 UDTF(사용자 정의 테이블 함수)를 호출하면 예외가 throw됩니다. 이 변경은 이러한 함수 중 하나에서 반환된 잘못된 값으로 인해 발생할 수 있는 문제를 방지하기 위해 수행됩니다. VARIANT 유형에 대해 자세히 알아보려면 VARIANT를 사용하여 반구조화된 데이터 저장을 참조하세요.

뷰에 대한 기본 스키마 바인딩 모드로 변경

이제 뷰는 일반 캐스팅 규칙과 함께 스키마 보정을 사용하여 기본 쿼리의 스키마 변경 내용에 맞게 조정됩니다. 이는 뷰를 참조할 때 안전한 캐스트를 수행할 수 없을 때 오류가 발생하는 이전 BINDING 모드의 기본값과는 다른 변경 사항입니다.

CREATE VIEW 및 캐스팅 함수를 참조하세요.

외부 부울 식 대신 ! 문서화되지 않은 NOT 구문을 사용할 수 없습니다.

이 릴리스에서는 부울 식 외의 ! 동의어로 NOT(을)를 더 이상 사용할 수 없습니다. 예를 들어 CREATE ... IF ! EXISTS, IS ! NULL, ! NULL 열 또는 필드 속성 및 ! IN! BETWEEN은 CREATE ... IF NOT EXISTS, IS NOT NULL, NOT NULL 열 또는 필드 속성 NOT IN 및 NOT BETWEEN(으)로 바꿔야 합니다.

이렇게 변경하면 일관성이 보장되고 SQL 표준과 일치하며 SQL 이식성이 높아집니다.

부울 접두사 연산자! (예: !is_mgr 또는 !(true AND false))는 이 변경의 영향을 받지 않습니다.

뷰에서 문서화되지 않은 열 정의 구문 허용 불가

Databricks는 명명된 열 및 열 주석이 있는 CREATE VIEW 를 지원합니다. 이전에는 열 형식, NOT NULL 제약 조건의 사양이 허용되었거나 DEFAULT(이)가 허용되었습니다. 이 릴리스에서는 더 이상 이 구문을 사용할 수 없습니다.

이 변경은 일관성을 보장하고, SQL 표준에 부합하며, 향후 향상된 기능을 지원합니다.

Spark 및 Photon에서 Base64 디코딩에 대한 일관된 오류 처리

이 릴리스에서는 Photon이 이러한 오류의 Spark 처리와 일치하도록 Base64 디코딩 오류를 처리하는 방법을 변경합니다. 이러한 변경 전에 Photon 및 Spark 코드 생성 경로가 구문 분석 예외를 발생시키는 데 실패한 반면 Spark 해석 실행은 올바르게 발생하거나 IllegalArgumentException발생합니다ConversionInvalidInputError. 이 업데이트를 통해 Photon은 Base64 디코딩 오류 중에 Spark와 동일한 예외를 일관되게 발생시켜 보다 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 오류 처리를 제공합니다.

CHECK 잘못된 열에 제약 조건을 추가하면 이제 UNRESOLVED_COLUMN 반환됩니다. WITH_SUGGESTION 오류 클래스

더 유용한 오류 메시지를 제공하기 위해 Databricks Runtime 15.3 이상에서는 잘못된 열 이름을 참조하는 ALTER TABLE ADD CONSTRAINT 제약 조건이 포함된 CHECK 문이 UNRESOLVED_COLUMN.WITH_SUGGESTION 오류 클래스를 반환 합니다. 이전에는 INTERNAL_ERROR(을)를 반환했습니다.

새로운 기능 및 향상 기능

UTF-8 유효성 검사 함수

이 릴리스에서는 UTF-8 문자열의 유효성을 검사하기 위한 다음 함수를 소개합니다.

  • is_valid_utf8은 문자열이 유효한 UTF-8 문자열인지 확인했습니다.
  • make_valid_utf8은 대체 문자를 사용하여 잠재적으로 잘못된 UTF-8 문자열을 유효한 UTF-8 문자열로 변환합니다.
  • validate_utf8은 입력이 유효한 UTF-8 문자열이 아닌 경우 오류가 발생시킵니다.
  • try_validate_utf8은 입력이 유효한 UTF-8 문자열이 아닌 경우 NULL(을)를 반환합니다.

Scala UDF를 사용하는 형식화된 데이터 세트 API

이 릴리스에는 공유 액세스 모드가 있는 Unity 카탈로그 사용 컴퓨팅에서 Scala 사용자 정의 함수(사용자 정의 집계 함수 제외)를 사용하는 형식화된 데이터 세트 API에 대한 지원이 추가되었습니다. 형식화된 데이터 세트 API를 참조 하세요.

ALTER 테이블을 사용하여 UniForm Iceberg 사용

이제 데이터 파일을 다시 작성하지 않고 기존 테이블에서 UniForm Iceberg를 사용하도록 설정할 수 있습니다. 기존 테이블 변경을 통한 사용 방법을 참조하세요.

try_url_decode 함수

이 릴리스에서는 URL로 인코딩된 문자열을 디코딩하는 try_url_decode 함수를 소개합니다. 문자열이 올바른 형식이 아닌 경우 함수는 오류를 발생시키는 대신 NULL(을)를 반환합니다.

필요에 따라 최적화 프로그램이 강제 적용되지 않은 외래 키 제약 조건에 의존하도록 허용

쿼리 성능을 향상시키기 위해 이제 테이블을 RELY하거나 FOREIGN KEY할 때 제약 조건에 대해 키워드를 지정할 수 있습니다.

선택적 덮어쓰기를 위한 병렬 처리된 작업 실행

데이터를 삭제하고 새 데이터를 병렬로 삽입하는 replaceWhere 작업을 사용하는 선택적 덮어쓰기는 쿼리 성능 및 클러스터 사용률을 개선합니다.

선택적 덮어쓰기를 통한 데이트 변경 피드의 성능 향상

변경 데이터 피드가 있는 테이블에서 replaceWhere(을)를 사용하는 선택적 덮어쓰기는 더 이상 삽입된 데이터에 대한 별도의 변경 데이터 파일을 작성하지 않습니다. 이러한 작업은 기본 Parquet 데이터 파일에 있는 숨겨진 _change_type 열을 사용하여 쓰기 증폭 없이 변경 내용을 기록합니다.

명령에 대한 COPY INTO 쿼리 대기 시간이 향상되었습니다.

이 릴리스에는 COPY INTO 명령에 대한 쿼리 대기 시간을 개선하는 변경 내용이 포함되어 있습니다. 이러한 개선은 RocksDB 상태 저장소에서 상태를 비동기식으로 로드하여 구현됩니다. 이 변경으로 이미 수집된 파일이 많은 쿼리와 같이 상태가 큰 쿼리의 시작 시간이 향상됩니다.

CHECK 제약 조건 테이블 기능 삭제 지원

이제 .를 checkConstraints 사용하여 ALTER TABLE table_name DROP FEATURE checkConstraintsDelta 테이블에서 테이블 기능을 삭제할 수 있습니다. CHECK 제약 조건 사용 안 함을 참조 하세요.

단일 사용자 컴퓨팅은 세분화된 액세스 제어, 구체화된 뷰 및 스트리밍 테이블(공개 미리 보기)을 지원합니다.

서버리스 컴퓨팅에 대해 작업 영역을 사용하도록 설정하면 Databricks Runtime 15.4 LTS는 단일 사용자 컴퓨팅에서 세분화된 액세스 제어에 대한 지원을 추가합니다. 쿼리가 다음 개체에 액세스하면 Databricks Runtime 15.4 LTS의 단일 사용자 컴퓨팅 리소스가 데이터 필터링을 실행하기 위해 서버리스 컴퓨팅에 쿼리를 전달합니다.

  • 사용자에게 권한이 없는 테이블에 대해 정의된 뷰입니다 SELECT .
  • 동적 뷰.
  • 행 필터 또는 열 마스크가 적용된 테이블입니다.
  • 구체화된 뷰 및 스트리밍 테이블.

이러한 쿼리는 Databricks Runtime 15.3 이하를 실행하는 단일 사용자 컴퓨팅에서 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 단일 사용자 컴퓨팅에 대한 세분화된 액세스 제어를 참조 하세요.

Java 및 Scala 라이브러리에 대한 지원 확장

Databricks Runtime 15.4 LTS부터는 Unity 카탈로그를 사용할 때 Databricks 런타임과 함께 번들로 제공되는 모든 Java 및 Scala 라이브러리를 모든 컴퓨팅 액세스 모드에서 사용할 수 있습니다. Unity 카탈로그 사용 컴퓨팅의 언어 지원에 대한 자세한 내용은 Unity 카탈로그에 대한 컴퓨팅 액세스 모드 제한을 참조하세요.

Scala 데이터 세트 작업에 대한 지원 확장

이 릴리스에서는 공유 액세스 모드를 사용하는 Unity 카탈로그 지원 컴퓨팅 리소스가 다음과 같은 Scala Dataset 작업을 지원합니다. mapmapPartitionsforeachPartitionflatMapreducefilter

Unity Catalog 공유 컴퓨팅의 Scala가 일반 공급됨

이 릴리스에서는 스칼라 UDF(사용자 정의 함수) 지원을 포함하여 공유 액세스 모드 Unity 카탈로그 사용 컴퓨팅에서 Scala를 일반적으로 사용할 수 있습니다. 구조적 스트리밍, Hive UDF 및 Hive 사용자 정의 집계 함수는 지원되지 않습니다. 전체 제한 사항 목록은 Unity 카탈로그의 컴퓨팅 액세스 모드 제한 사항을 참조하세요.

서비스 자격 증명을 사용하여 외부 클라우드 서비스에 대한 Unity 카탈로그 관리 액세스(공개 미리 보기)

서비스 자격 증명을 사용하면 AZURE MI(관리 ID) 및 Unity 카탈로그를 사용하여 클라우드 테넌트의 서비스에서 간단하고 안전한 인증을 수행할 수 있습니다. 서비스 자격 증명을 사용하여 외부 클라우드 서비스에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

버그 수정

라이브러리 업그레이드

  • 업그레이드된 Python 라이브러리:
    • azure-core 1.30.1에서 1.30.2로
    • google-auth from 2.29.0 to 2.31.0
    • google-cloud-storage 2.16.0에서 2.17.0으로
    • google-resumable-media 2.7.0에서 2.7.1로
    • googleapis-common-protos 1.63.0에서 1.63.2로
    • mlflow-skinny from 2.11.3 to 2.11.4
    • proto-plus from 1.23.0 to 1.24.0
    • s3transfer from 0.10.1 to 0.10.2
  • 업그레이드된 R 라이브러리:
  • 업그레이드된 Java 라이브러리
    • com.databricks.databricks-sdk-java 0.17.1 ~ 0.27.0
    • 72.1에서 75.1까지 com.ibm.icu.icu4j
    • software.amazon.cryptools.AmazonCorrettoCryptoProvider에서 1.6.1-linux-x86_64 1.6.2-linux-x86_64

Apache Spark

Databricks Runtime 15.4 LTS에는 Apache Spark 3.5.0이 포함됩니다. 이 릴리스에는 Databricks Runtime 15.3에 포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항과 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.

  • [SPARK-48503] [DBRRM-1150][SC-172196][SQL] 외부 행에 바인딩된 경우 스칼라 하위 쿼리의 식에 대한 그룹화 허용
  • [SPARK-48834] [BEHAVE-79][SC-170972][SQL] 쿼리 컴파일 중에 Python 스칼라 UDF, UDF, UDAF에 변형 입력/출력 사용 안 함
  • [SPARK-48441] [SC-170980][SQL][WARMFIX] UTF8_BINARY 이외의 데이터 정렬에 대한 StringTrim 동작 수정
  • [SPARK-48440] [SC-170895][SQL][WARMFIX] UTF8_BINARY 이외의 데이터 정렬에 대한 StringTranslate 동작 수정
  • [SPARK-48872] [SC-170866][PYTHON] _capture_call_site 오버헤드 줄이기
  • [SPARK-48862] [SC-170845][PYTHON][CONNECT] INFO 수준을 사용할 수 없는 경우 호출 _proto_to_string 방지
  • [SPARK-48852] [SC-170837][CONNECT] 연결에서 문자열 트리밍 함수 수정
  • [SPARK-48791] [SC-170658][CORE] CopyOnWriteArrayList를 사용하여 누적기 등록 오버헤드로 인한 성능 회귀 수정
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  • [SPARK-48600] [SC-168841][SQL] FrameLessOffsetWindowFunction 식 암시적 캐스팅 수정
  • [SPARK-48644] [SC-168933][SQL] Hex.hex에서 길이 검사를 수행하고 COLLECTION_SIZE_LIMIT_EXCEEDED 오류를 throw합니다.
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  • [SPARK-48577] [SC-168826][SQL] 잘못된 UTF-8 바이트 시퀀스 교체
  • [SPARK-48595] [SC-168580][CORE] 관련된 더 이상 사용되지 않는 API 사용량 정리 commons-compress
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  • [SPARK-48551] [SC-168438][SQL] escapePathName의 성능 향상
  • [SPARK-48565] [SC-168437][UI] UI에서 스레드 덤프 표시 수정
  • [SPARK-48364] [SC-166782][SQL] AbstractMapType 형식 캐스팅을 추가하고 RaiseError 매개 변수 맵을 수정하여 정렬된 문자열을 사용합니다.
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  • [SPARK-48221] [SC-167143][SQL] UTF8_BINARY_LCASE 데이터 정렬에 대한 문자열 검색 논리 변경(Contains, StartsWith, EndsWith, StringLocate)
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  • [SPARK-47977] [SC-167650] DateTimeUtils.timestampDiff 및 DateTimeUtils.timestampAdd는 INTERNAL_ERROR 예외를 throw해서는 안 됩니다.
  • [SPARK-48513] [Backport][15.x][SC-168085][SS] 상태 스키마 호환성 및 사소한 리팩터링에 대한 오류 클래스 추가
  • [SPARK-48413] [SC-167669][SQL] 데이터 정렬을 사용하여 ALTER COLUMN
  • [SPARK-48561] [SC-168250][PS][CONNECT] 지원되지 않는 그리기 함수에 대한 throw PandasNotImplementedError
  • [SPARK-48465] [SC-167531][SQL] no-op 빈 관계 전파 방지
  • [SPARK-48553] [SC-168166][PYTHON][CONNECT] 더 많은 속성 캐시
  • [SPARK-48540] [SC-168069][CORE] stdout에 대한 아이비 출력 로드 설정 방지
  • [SPARK-48535] [SC-168057][SS] 스트림 스트림 조인 구성에 대해 null을 건너뛰는 경우 데이터 손실/손상 문제가 발생할 가능성을 나타내도록 구성 문서를 업데이트합니다.
  • [SPARK-48536] [SC-168059][PYTHON][CONNECT] applyInPandas 및 applyInArrow에서 사용자 지정 스키마 캐시
  • [SPARK-47873] [SC-163473][SQL] 일반 문자열 형식을 사용하여 Hive metastore에 데이터 정렬된 문자열 쓰기
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  • [SPARK-47833] [SC-163191][SQL][CORE] checkAndGlobPathIfNecessary AnalysisException에 대한 호출자 stackstrace 제공
  • [SPARK-47898] [SC-163146][SQL] 포트 HIVE-12270: HS2 위임 토큰에 DBTokenStore 지원 추가
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  • [SPARK-45891] [SC-167597] Variant에 대한 조각화 구성표 설명
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  • [SPARK-48462] [SC-167271][SQL][테스트] 테스트에서 withSQLConf 사용: HiveQuerySuite 및 HiveTableScanSuite 리팩터링
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  • [SPARK-48329] [SC-166518][SQL] 기본적으로 사용 spark.sql.sources.v2.bucketing.pushPartValues.enabled
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  • [SPARK-48215] [SC-166781][SQL] date_format 식에서 데이터 정렬된 문자열에 대한 지원 확장
  • [SPARK-45009] [SC-166873][SQL][후속 작업] 조인 자식 모두를 참조하는 조인 조건에서 조건자 하위 쿼리의 decorrelation에 대한 오류 클래스 및 테스트 추가
  • [SPARK-47960] [SC-165295][SS][15.x] transformWithState 연산자 후에 다른 상태 저장 연산자를 연결할 수 있습니다.
  • [SPARK-48340] [SC-166468][PYTHON] Support TimestampNTZ infer schema miss prefer_timestamp_ntz
  • [SPARK-48157] [SC-165902][SQL] CSV 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
  • [SPARK-48158] [SC-165652][SQL] XML 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
  • [SPARK-48160] [SC-166064][SQL] XPATH 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
  • [SPARK-48229] [SC-165901][SQL] inputFile 식에 대한 데이터 정렬 지원 추가
  • [SPARK-48367] [SC-166487][CONNECT] scalafmt에 대한 lint-scala를 수정하여 파일 형식이 올바르게 지정되도록 검색
  • [SPARK-47858] [SC-163095][SPARK-47852][PYTHON][SQL] DataFrame 오류 컨텍스트에 대한 구조 리팩터링
  • [SPARK-48370] [SC-166787][CONNECT] Scala Spark Connect 클라이언트의 검사점 및 localCheckpoint
  • [SPARK-48247] [SC-166028][PYTHON] MapType 스키마를 유추할 때 받아쓰기에서 모든 값 사용
  • [SPARK-48395] [SC-166794][PYTHON] 매개 변수가 있는 형식 수정 StructType.treeString
  • [SPARK-48393] [SC-166784][PYTHON] 상수 그룹을 다음으로 이동 pyspark.util
  • [SPARK-48372] [SC-166776][SPARK-45716][PYTHON] 도구 StructType.treeString
  • [SPARK-48258] [SC-166467][PYTHON][CONNECT] Spark Connect의 검사점 및 localCheckpoint

Databricks Runtime 15.4 LTS 유지 관리 업데이트를 참조 하세요.

시스템 환경

  • 운영 체제: Ubuntu 22.04.4 LTS
  • Java: Zulu 8.78.0.19-CA-linux64
  • Scala: 2.12.18
  • Python: 3.11.0
  • R: 4.3.2
  • 델타 레이크: 3.2.0

설치된 Python 라이브러리

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 azure-core 1.30.2
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 3.13.4 fonttools 4.25.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.18.0 google-auth 2.31.0
google-cloud-core 2.4.1 google-cloud-storage 2.17.0 google-crc32c 1.5.0
google-resumable-media 2.7.1 googleapis-common-protos 1.63.2 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 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
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 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 2.11.4
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 proto-plus 1.24.0
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 0.10.2
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 0.5.0 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 4.10.0 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 zipp 3.11.0

설치된 R 라이브러리

R 라이브러리는 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
glmnet 4.1-8 globals 0.16.2 glue 1.7.0
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 gower 1.0.1
graphics 4.3.2 grDevices 4.3.2 grid 4.3.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gt 0.10.1
gtable 0.3.4 hardhat 1.3.1 haven 2.5.4
highr 0.10 hms 1.1.3 htmltools 0.5.7
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.14 httr 1.4.7
httr2 1.0.0 ids 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-14 isoband 0.2.7 iterators 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 juicyjuice 0.1.0
KernSmooth 2.23-21 knitr 1.45 labeling 0.4.3
later 1.3.2 lattice 0.21-8 lava 1.7.3
주기 1.0.4 listenv 0.9.1 lubridate 1.9.3
magrittr 2.0.3 markdown 1.12 MASS 7.3-60
행렬 1.5-4.1 memoise 2.0.1 메서드 4.3.2
mgcv 1.8-42 mime 0.12 miniUI 0.1.1.1
mlflow 2.10.0 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-163 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.1.1 parallel 4.3.2
parallelly 1.36.0 pillar 1.9.0 pkgbuild 1.4.3
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.4
plogr 0.2.0 plyr 1.8.9 praise 1.0.0
prettyunits 1.2.0 pROC 1.18.5 processx 3.8.3
prodlim 2023.08.28 profvis 0.3.8 진행률 1.2.3
progressr 0.14.0 promises 1.2.1 proto 1.0.0
프록시 0.4-27 ps 1.76 purrr 1.0.2
R6 2.5.1 ragg 1.2.7 randomForest 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.12 RcppEigen 0.3.3.9.4 반응 가능 0.4.4
reactR 0.5.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
recipes 1.0.9 rematch 2.0.0 rematch2 2.1.2
remotes 2.4.2.1 reprex 2.1.0 reshape2 1.4.4
rlang 1.1.3 rmarkdown 2.25 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.1 rpart 4.1.21 rprojroot 2.0.4
Rserve 1.8-13 RSQLite 2.3.5 rstudioapi 0.15.0
rversions 2.1.2 rvest 1.0.3 sass 0.4.8
scales 1.3.0 selectr 0.4-2 sessioninfo 1.2.2
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