DataSpell 2023.2: Polars 지원, 더 빠른 테이블 데이터 탐색 및 새로운 UI 개선
DataSpell에 Polars DataFrames를 위한 대화형 테이블이 도입되어 데이터를 손쉽게 정렬하고 내보내고 볼 수 있습니다. 이러한 테이블은 Jupyter Notebook과 Python 콘솔 모두에서 지원됩니다. Python 및 Jupyter 디버거, 변수 뷰어 및 Data Vision을 사용하여 테이블에 편리하게 액세스할 수 있습니다.
지원되는 Polars 함수에 대해 열 이름 완성을 도입했습니다. 이 기능은 라이브러리와의 상호 작용을 단순화하고 DataSpell 내에서 원활한 데이터 처리를 지원합니다.
데이터 전문가에게 데이터 탐색은 중요하고 시간이 많이 드는 작업이기에, 이 탐색 프로세스를 간소화했습니다. 이제 열 헤더 위로 마우스를 가져가기만 하면 값 분포, 평균, 표준 편차 및 누락된 값과 같은 중요한 정보에 액세스할 수 있습니다. 이 기능은 현재 pandas 및 Polars DataFrames에서 사용할 수 있습니다.
DataSpell 2023.2에는 열려 있는 여러 프로젝트 사이를 쉽게 이동할 수 있도록 색상이 지정된 프로젝트 헤더가 도입되었습니다. 이제 각 프로젝트에 고유한 색상과 아이콘을 지정하여 작업공간에서 쉽게 구분할 수 있습니다. 기본적으로 헤더에 사전 정의된 색상이 제공되지만, 색상을 사용자 지정할 수 있습니다. 프로젝트에 새로운 색상을 지정하려면 헤더를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 컨텍스트 메뉴에 액세스합니다. 그런 다음 Change Toolbar Color(툴바 색상 변경) 옵션을 선택하고 원하는 색상을 선택합니다. 이 기능을 비활성화하려면 컨텍스트 메뉴에서 Use Project Colors in Toolbar(툴바에서 프로젝트 색상 사용) 옵션을 선택 취소하기만 하면 됩니다.
Project(프로젝트) 뷰에 프로젝트 폴더를 더 빠르고 즉각적으로 확장 및 축소할 수 있는 새로운 Open Directories with Single Click(한 번의 클릭으로 디렉터리 열기) 옵션이 있습니다. 케밥(세로 점 3개) 메뉴를 클릭하면 드롭다운 메뉴에서 이 옵션을 사용할 수 있습니다.
DataSpell 2023.2에서는 Jupyter 관리 서버를 구성할 수 있으며, 특히 다음이 가능합니다.
이번 릴리스에서는 DataSpell과 Git 또는 브라우저 버전의 Jupyter 같은 외부 애플리케이션 간에 Jupyter Notebook 변경 사항이 동기화되는 방식이 크게 개선되었습니다. DataSpell과 외부 애플리케이션 사이를 쉽게 전환할 수 있으며 어느 쪽에서든 변경 사항이 완벽하게 동기화됩니다.
Big Data Tools 플러그인을 분해하여 각 부분을 개별적으로 사용할 수 있도록 했습니다. 즉, DataSpell에서 Kafka, Spark, Flink, Remote File Systems, Big Data File Viewer 및 Zeppelin의 6가지 새로운 플러그인을 사용할 수 있습니다. 6개 모두 필요한 경우 전체를 포함하는 Big Data Tools 플러그인을 여전히 설치할 수 있으며, 한 번의 클릭으로 편리하게 모두 다운로드할 수 있습니다.
최신 업데이트를 통해 이제 Redis Cluster에 연결하고 독립 실행형 Redis와 동일한 포괄적인 기능을 이용할 수 있습니다.
DataSpell은 datetime
값을 표시하는 데 사용할 시간대를 지정할 수 있는 새로운 Time zone(시간대) 설정을 제공합니다.
공유 데이터베이스와 그 내용 및 데이터베이스가 생성된 데이터 공유에 대한 내부 검사가 수행됩니다. Ctrl/Cmd + F6 단축키를 사용하여 공유 데이터베이스와 데이터 공유를 수정할 수 있습니다. 또한 이제 모든 관련 구문이 SQL 에디터에서 지원됩니다.
사용 편의성을 높이기 위해 이번 DataSpell 릴리스에서는 스키마 마이그레이션 기능을 크게 개선했습니다.
가장 크게 달라진 부분은 이제 동일한 객체가 대화상자의 두 부분 모두에서 동일한 줄에 배치되므로 대상 스키마에서 추가, 제거 또는 수정할 객체를 더 쉽게 파악할 수 있다는 점입니다.