Databricks Runtime 15.3 (EoS)
この Databricks Runtime バージョンのサポートは終了しました。 サポート終了日については、「 サポート終了の履歴」を参照してください。 サポートされているすべての Databricks Runtime バージョンについては、「 Databricks Runtime リリースノートのバージョンと互換性」を参照してください。
次のリリースノートでは、Databricks Runtime Apache Spark3.5.0 を搭載した 15.3 に関する情報を提供しています。
Databricks は 2024 年 6 月にこのバージョンをリリースしました。
サポート終了 (EoS) に達した Databricks Runtime バージョンのリリースノートを表示するには、「 サポート終了 Databricks Runtime リリースノート」を参照してください。 EoS Databricks Runtime のバージョンは廃止されており、更新されない可能性があります。
新機能と改善点
PySpark DataSources がストリームの読み取りと書き込みをサポートするようになりました
PySpark データソースからの読み取りとカスタムデータシンクへの書き込みを可能にするデータソースは、ストリームの読み取りと書き込みをサポートするようになりました。 「PySpark カスタムデータソース」を参照してください。
ドロップ機能による列マッピングの無効化
DROP FEATURE を使用して、Delta テーブルの列マッピングを無効にし、テーブル プロトコルをダウングレードできるようになりました。「列マッピングの無効化」を参照してください。
パブリック プレビューのバリアント型の構文と関数
半構造化データを VARIANT タイプとして操作するためのネイティブ Apache Spark サポートが、Spark DataFrames と SQL で利用できるようになりました。 「バリアント データのクエリ」を参照してください。
Delta Lake のバリアント型のサポート (パブリック プレビュー)
VARIANT を使用して、Delta Lake を基盤とするテーブルに半構造化データを格納できるようになりました。「Delta Lake でのバリアントのサポート」を参照してください。
ビューでのスキーマ進化のさまざまなモードのサポート
CREATE VIEW と ALTER VIEW では、スキーマバインディングモードを設定できるようになり、ビューが基礎となるオブジェクトのスキーマ変更を処理する方法が強化されました。この機能により、ビューは基になるオブジェクトのスキーマ変更を許容または適応できます。 これは、オブジェクト定義の変更に起因するクエリ スキーマの変更に対処します。
Spark Connect Scala クライアントに追加された observe() メソッドのサポート
Spark Connect Scala クライアントで、 Dataset.observe() メソッドがサポートされるようになりました。 これらのメソッドのサポートにより、ds.observe("name", metrics...) メソッドまたは ds.observe(observationObject, metrics...) メソッドを使用して、Dataset オブジェクトで監視するメトリクスを定義できます。
Auto Loader のストリーム再起動の遅延を改善
このリリースには、 Auto Loaderのストリーム再起動レイテンシを改善する変更が含まれています。 この機能強化は、 RocksDB 状態ストアによる状態の読み込みを非同期にすることで実装されます。 この変更により、既に取り込まれたファイルが多数あるストリームなど、大きな状態を持つストリームの開始時間が改善されます。
DataFrame を pyarrow.Table
Apache Arrow の pyarrow.Table オブジェクトへの DataFrame の直接書き込みをサポートするために、このリリースには DataFrame.toArrow() 関数が含まれています。 PySpark での Arrow の使用の詳細については、「 PySpark の Apache Arrow」を参照してください。
一部のウィンドウ機能のパフォーマンスの向上
このリリースには、一部の Spark ウィンドウ関数 (特に ORDER BY 句や window_frame パラメーターを含まない関数) のパフォーマンスを向上させる変更が含まれています。 このような場合、システムはクエリを書き換えて、集計関数を使用して実行できます。 この変更により、部分集計を使用し、ウィンドウ関数の実行オーバーヘッドを回避することで、クエリの実行を高速化できます。 Spark 構成パラメーター spark.databricks.optimizer.replaceWindowsWithAggregates.enabled は、この最適化を制御し、デフォルトによってtrueに設定されます。この最適化をオフにするには、 spark.databricks.optimizer.replaceWindowsWithAggregates.enabled を falseに設定します。
try_mod機能のサポートが追加されました
このリリースでは、PySpark try_mod() 関数のサポートが追加されています。 この関数は、2 つの数値を除算する整数剰余の ANSI SQL 互換計算をサポートします。 divisor 引数が 0 の場合、 try_mod() 関数は例外をスローする代わりに null を返します。 mod や %の代わりに try_mod() 関数を使用すると、除数引数が 0 で ANSI SQL が有効になっている場合に例外がスローされます。
オプションの scope パラメーターのサポート list_secrets()
このリリースでは、 list_secrets() テーブル関数の結果を特定のスコープに制限できます。
バグの修正
Spark UI の WriteIntoDeltaCommand メトリクスが正しく表示されるようになりました
このリリースには、 Execute WriteIntoDeltaCommand ノードの Spark UI の SQL タブに表示されるメトリクスの修正が含まれています。 以前は、このノードに表示されるメトリクスはすべてゼロでした。
Pandas API の groupby() 関数は、 as_index=False 引数を無視しました
このリリースには、Spark の Pandas API の groupby() 関数に関する問題の修正が含まれています。 この修正以前は、集計列のラベル変更と as_index=False 引数を含む groupby() の結果の DataFrame にグループ キーが含まれていませんでした。
他の関数からの出力を参照する複数のウィンドウ関数での解析エラー
このリリースでは、Spark クエリに複数の連続するウィンドウ関数がある場合に発生する可能性がある問題 (ウィンドウ関数が他のウィンドウ関数からの出力を参照する場合) が修正されています。 まれに、システムが参照の 1 つをドロップし、クエリの評価でエラーが発生することがあります。 この修正により、これらの参照が投影され、クエリの評価が確保されます。 この変更は、デフォルトで true に設定されている Spark 構成パラメーター spark.databricks.optimizer.collapseWindows.projectReferencesによって制御されます。この変更をオフにするには、[ spark.databricks.optimizer.collapseWindows.projectReferences ] を [ false] に設定します。
ライブラリのアップグレード
-
アップグレードされた Python ライブラリ:
- 3.13.1 から 3.13.4 へのファイルロック
-
アップグレードされた R ライブラリ:
-
アップグレードされた Java ライブラリ:
- org.rocksdb.rocksdbjni を 8.3.2 から 8.11.4 に変更
Apache Spark
Databricks Runtime 15.3 には Apache Spark 3.5.0 が含まれています。 このリリースには、Spark のすべての修正と改善が含まれています Databricks Runtime 15.2 (EoS) に含まれており、Spark に対して行われた次の追加のバグ修正と機能強化も含まれています。
- [SPARK-48211] [DBRRM-1041][15.x][15.3] 「[SC-165552][sql] DB2: SMALLINT を Sho... として読み込みます。
- [SPARK-47904] [DBRRM-1040][behave-33][SC-163409] SPARK-47904を元に戻す: enableStableIdentifiersForUnionType を使用する場合、Avro スキーマの大文字と小文字を保持する
- [SPARK-48288] [SC-166141] コネクタキャスト式のソースデータ型を追加
- [SPARK-48175] [SC-166341][sql][Python] 照合情報をメタデータに格納し、SER/DE のタイプに格納しない
- [SPARK-48172] [SC-166078][sql] JDBCDialectsのエスケープの問題を修正
- [SPARK-48186] [SC-165544][sql] AbstractMapTypeのサポートを追加
- [SPARK-48031] [SC-166523] SCHEMA BINDINGの祖父のレガシービュー
- [SPARK-48369] [SC-166566] [sql] [Python][ connect] 機能を追加
timestamp_add - [SPARK-48330] [SC-166458][ss][Python] 大きなトリガー間隔の Python ストリーミング データソースのタイムアウト問題を修正
- [スパーク-48369] 「[SC-166494][sql][Python][connect] 機能
timestamp_addを追加」を差し戻します。 - [SPARK-48336] [SC-166495][ps][CONNECT] Spark Connectに
ps.sqlを実装 - [SPARK-48369] [SC-166494] [sql] [Python][ connect] 関数を追加
timestamp_add - [SPARK-47354] [SC-165546][sql] バリアント式の照合サポートを追加
- [SPARK-48161] [SC-165325][sql] 元に戻されたPRを修正 - JSON式の照合サポートを追加
- [SPARK-48031] [SC-166391] viewSchemaMode設定を分解し、SHOW CREATE TABLEのサポートを追加
- [SPARK-48268] [SC-166217][core] SparkContext.setCheckpointDirの設定を追加
- [SPARK-48312] [ES-1076198][sql] Alias.removeNonInheritableMetadataの改善 パフォーマンス
- [SPARK-48294] [SC-166205][sql] nestedTypeMissingElementTypeErrorで小文字を処理する
- [SPARK-47254] [SC-158847][sql] エラークラス_LEGACY_ERROR_TEMP_325[1-9]に名前を割り当てる
- [SPARK-47255] [SC-158749][sql] エラークラス_LEGACY_ERROR_TEMP_323[6-7]および_LEGACY_ERROR_TEMP_324[7-9]に名前を割り当てる
- [SPARK-48310] [SC-166239]Python][CONNECT] キャッシュされたプロパティはコピーを返す必要があります
- [SPARK-48308] [SC-166152][core] FileSourceStrategyでパーティション列のないデータスキーマの取得を統合
- [SPARK-48301] [SC-166143][sql]
CREATE_FUNC_WITH_IF_NOT_EXISTS_AND_REPLACEの名前をCREATE_ROUTINE_WITH_IF_NOT_EXISTS_AND_REPLACE - [SPARK-48287] [SC-166139][ps][CONNECT] 組み込み
timestamp_diff方式を適用 - [SPARK-47607] [SC-166129] 構造化ロギングフレームワークのドキュメントを追加
- [SPARK-48297] [SC-166136][sql] char/varchar のリグレッション TRANSFORM 句を修正
- [SPARK-47045] [SC-156808][sql]
IllegalArgumentExceptionをSparkIllegalArgumentExceptionに置き換えるsql/api - [SPARK-46991] [SC-156399][sql]
IllegalArgumentExceptionをSparkIllegalArgumentExceptionに置き換えるcatalyst - [SPARK-48031] [SC-165805][sql] サポートビュースキーマの進化
- [SPARK-48276] [SC-166116]Python][CONNECT] 不足している
__repr__メソッドを追加SQLExpression - [SPARK-48278] [SC-166071]Python][CONNECT] の文字列表現を絞り込みます。
Cast - [SPARK-48272] [SC-166069][sql][Python][接続] 機能を追加
timestamp_diff - [SPARK-47798] [SC-162492][sql] 10進値の読み取り失敗のエラーメッセージを充実させる
- [SPARK-47158] [SC-158078][sql] 適切な名前と
sqlStateを_LEGACY_ERROR_TEMP_(2134|2231) - [SPARK-48218] [SC-166082][core] TransportClientFactory.createClientがNPEでFetchFailedExceptionを引き起こす場合がある
- [SPARK-48277] [SC-166066] ErrorClassesJsonReader.getErrorMessageのエラーメッセージを改善
- [SPARK-47545] [SC-165444][connect] Scalaクライアントのサポート
observeデータセット - [SPARK-48954] [SC-171672][sql]
try_mod機能を追加 - [SPARK-43258] [SC-158151][sql] エラー_LEGACY_ERROR_TEMP_202[3,5]に名前を割り当てる
- [SPARK-48267] [SC-165903] [ss] SPARK-47305による回帰e2eテスト
- [SPARK-48263] [SC-165925] 非UTF8_BINARY文字列の照合機能のサポート
- [SPARK-48260] [SC-165883][sql] ParquetIOSuiteの1つのテストで出力コミッターの調整を無効にする
- [SPARK-47834] [SC-165645][sql][CONNECT] 非推奨の関数を
@deprecatedでマークするSQLImplicits - [SPARK-48011] [SC-164061][core] LogKey名を値として保存して、新しい文字列インスタンスが生成されないようにします
- [SPARK-48074] [SC-164647][core] JSONログの可読性を改善
- [SPARK-44953] [SC-165866][core] シャッフルトラッキングが別のDAサポートメカニズムとともに有効になっている場合に警告をログに記録する
- [SPARK-48266] [SC-165897][connect] パッケージオブジェクト
org.apache.spark.sql.connect.dslテストディレクトリに移動 - [SPARK-47847] [SC-165651][core] 非推奨
spark.network.remoteReadNioBufferConversion - [SPARK-48171] [SC-165178][core] 非推奨のコンストラクタの使用をクリーンアップ
o.rocksdb.Logger - [SPARK-48235] [SC-165669][sql] すべての引数の代わりに直接 join を getBroadcastBuildSide と getShuffleHashJoinBuildSide に渡します
- [SPARK-48224] [SC-165648][sql] マップキーがバリアントタイプにならないように修正
- [SPARK-48248] [SC-165791][Python] inferArrayTypeFromFirstElementのレガシーconfを尊重するようにネストされた配列を修正
- [SPARK-47409] [SC-165568][sql] StringTrimタイプの関数/式の照合のサポートを追加（UTF8_BINARYおよびLCASEの場合
- [SPARK-48143] [ES-1095638][sql] UnivocityParserとFailureSafeParser間の制御フローに軽量の例外を使用
- [SPARK-48146] [SC-165668][sql] With expression 子アサーションの集計関数を修正
- 【スパーク-48161】 「[SC-165325][sql] JSON式の照合サポートを追加」を差し戻します
- [SPARK-47963] [CORE] 外部のSparkエコシステムが構造化されたロギングメカニズムを使用できるように
- [SPARK-48180] [SC-165632][sql] TABLE引数を持つUDTF呼び出しが複数のPARTITION/ORDER BY式の括弧を忘れるエラーを改善
- [SPARK-48002] [SC-164132][Python][SS] StreamingQueryListener PySpark 観測されたメトリクスのテストを追加
- [SPARK-47421] [SC-165548][sql] URL式の照合サポートを追加
- [SPARK-48161] [SC-165325][sql] JSON式の照合サポートを追加
- [SPARK-47359] [SC-164328][sql] 照合された文字列を操作するためのTRANSLATE関数をサポート
- [SPARK-47365] [SC-165643] [Python] toArrow() DataFrameメソッドを PySpark に追加
- [SPARK-48228] [SC-165649] [Python][CONNECT] ApplyInXXXで欠落している関数の検証を実装
- [SPARK-47986] [SC-165549][接続][Python] サーバーによってデフォルトセッションが閉じられると、新しいセッションを作成できない
- [SPARK-47963] 「[CORE] 外部の Spark エコシステムで構造化されたログ記録メカニズムを使用できるようにする」を差し戻します。
- [SPARK-47963] [CORE] 外部のSparkエコシステムが構造化されたロギングメカニズムを使用できるように
- [SPARK-48208] [SC-165547][ss] 制限付きメモリ使用量が有効になっている場合、RocksDBからのメモリ使用量メトリクスの提供をスキップします
- [SPARK-47566] [SC-164314][sql] 照合された文字列を操作するためのSubstringIndex関数のサポート
- [SPARK-47589] [SC-162127][sql]Hive-Thriftserver: 変数を含む logError を構造化ロギングフレームワークに移行
- [SPARK-48205] [SC-165501]Python] Python データソースの private[sql] 修飾子を削除
- [SPARK-48173] [SC-165181][sql] CheckAnalysisはクエリプラン全体を表示する必要があります
- [SPARK-48197] [SC-165520][sql] 無効なラムダ関数のアサートエラーを回避
- [SPARK-47318] [SC-162573][core] AuthEngineキー導出にHKDFラウンドを追加して、標準のKEXプラクティスに従うように
- [SPARK-48184] [SC-165335]Python][CONNECT] 常にクライアント側で
Dataframe.sampleのシードを設定する - [SPARK-48128] [SC-165004][sql] BitwiseCount / bit_count式について、ブール型入力のcodegen構文エラーを修正
- [SPARK-48147] [SC-165144][ss][CONNECT] ローカルのSparkセッションが削除されたときにクライアント側のリスナーを削除する
- [SPARK-48045] [SC-165299][Python] 複数のagg-relabelを持つ Pandas API groupbyがas_index=Falseを無視する
- [SPARK-48191] [SC-165323][sql] 文字列のエンコードとデコードにUTF-32をサポート
- [SPARK-45352] [SC-137627][sql] 折りたたみ式ウィンドウパーティションを削除
- [SPARK-47297] [SC-165179][sql] フォーマット式の照合サポートを追加
- [SPARK-47267] [SC-165170][sql] ハッシュ式の照合サポートを追加
- [SPARK-47965] [SC-163822][core] TypedConfigBuilderおよびOptionalConfigEntryでorNullを避けてください
- [SPARK-48166] [SQL] VariantExpressionEvalUtilsでユーザー向けエラーとしてBadRecordExceptionを使用しないように修正
- [SPARK-48105] [SC-165132][ss] 状態ストアのアンロードとスナップショットの間の競合状態を修正
- [SPARK-47922] [SC-163997][sql] try_parse_json式を実装
- [SPARK-47719] [SC-161909][sql] spark.sql.legacy.timeParseを変更...
- [SPARK-48035] [SC-165136][sql] try_add/try_multiplyが加算/乗算と等しいセマンティックである問題を修正
- [SPARK-48107] [SC-164878][Python] Python 配布からテストを除外します
- [SPARK-46894] [SC-164447]Python] PySpark エラー状態をスタンドアロンの JSON ファイルに移動
- [SPARK-47583] [SC-163825][core] SQLコア:変数を含むlogErrorを構造化ロギングフレームワークに移行
- 【スパーク-48064】 「[SC-164697][sql] ルーチン関連のエラークラスのエラーメッセージを更新する」を元に戻す
- [SPARK-48048] [SC-164846][接続][SS] Scalaのクライアント側リスナーサポートを追加
- [SPARK-48064] [SC-164697][sql] ルーチン関連のエラークラスに対するエラーメッセージの更新
- [SPARK-48056] [SC-164715][接続][Python] SESSION_NOT_FOUNDエラーが発生し、部分的な応答が受信されなかった場合、プランを再実行
- [SPARK-48124] [SC-165009][core] Connect-Repl の構造化ログをデフォルトで無効に
- [SPARK-47922] 「[SC-163997][sql] try_parse_json式を実装」を元に戻します
- [SPARK-48065] [SC-164817][sql] SPJ:allowJoinKeysSubsetOfPartitionKeysが厳しすぎる
- [SPARK-48114] [SC-164956][core] 不要な作業を避けるためのテンプレート正規表現のプリコンパイル
- [SPARK-48067] [SC-164773][sql] バリアントのデフォルト列を修正
- [SPARK-47922] [SC-163997][sql] try_parse_json式を実装
- [SPARK-48075] [SC-164709] [SS] PySpark avro 関数のタイプチェックを追加
- [SPARK-47793] [SC-164324][ss][Python] Python ストリーミング データソースの SimpleDataSourceStreamReader の実装
- [SPARK-48081] [SC-164719] 引数が折り畳み不可または間違ったタイプの場合に、NTile.checkInputDataTypes()のClassCastExceptionを修正
- [SPARK-48102] [SC-164853][ss] ストリーミングクエリの進行状況を報告しながら、ソース/シンクメトリクスを取得するための追跡期間
- [SPARK-47671] [SC-164854][core] log4j2.properties.templateで構造化ログを有効にし、ドキュメントを更新する
- [SPARK-47904] [SC-163409][sql] enableStableIdentifiersForUnionTypeを使用する際にAvroスキーマの大文字と小文字を保持するようにしました
- [SPARK-48058] [SC-164695][spark-43727][Python][connect] DDL文字列を解析
UserDefinedFunction.returnType - [SPARK-46922] [SC-156102][core][SQL] ランタイムのユーザー向けエラーをラップしない
- [SPARK-48047] [SC-164576][sql] 空のTreeNodeタグのメモリ負荷を軽減
- [SPARK-47934] [SC-164648] [CORE]
HistoryServerURLリダイレクトの末尾のスラッシュを確認 - [SPARK-47921] [SC-163826][接続] ExecuteHolderでのExecuteJobTagの作成を修正
- [SPARK-48014] [SC-164150][sql] EvaluatePythonのmakeFromJavaエラーをユーザー向けエラーに変更
- [SPARK-47903] [ SC-163424]Python] PySpark Variant ライブラリの残りのスカラータイプのサポートを追加
- [SPARK-48068] [SC-164579] [Python]
mypy--python-executableパラメーターが必要です - [SPARK-47846] [SC-163074][sql] from_json式のバリアント型のサポートを追加
- [SPARK-48050] [SC-164322][ss] クエリ開始時の論理プランのログ
- [SPARK-47810] [SC-163076][sql] 結合条件で同等の式を <=> に置換
- [SPARK-47741] [SC-164290] パーサーにスタックオーバーフロー処理を追加
- [SPARK-48053] [SC-164309] [Python][CONNECT] SparkSession.createDataFrame サポートされていないオプションについて警告する必要があります
- [SPARK-47939] [SC-164171][sql] ParameterizedQueryをExplainCommandおよびDescribeQueryCommand内に移動する新しいAnalyzerルールを実装
- [SPARK-48063] [SC-164432][core] デフォルトで
spark.stage.ignoreDecommissionFetchFailureを有効にする - [SPARK-48016] [SC-164280][sql] 小数を使用する場合のtry_divide関数のバグを修正
- [SPARK-48033] [SC-164291][sql] デフォルトの列で使用されている
RuntimeReplaceable式を修正 - [SPARK-48010] [SC-164051][sql][ES-1109148] resolveExpressionでconf.resolverを繰り返し呼び出すのを避ける
- [SPARK-48003] [SC-164323][sql] hll スケッチ集約の照合サポートを追加
- [SPARK-47994] [SC-164175][sql] SQLServerで列フィルターがプッシュダウンするときのCASEのバグを修正
- [SPARK-47984] [SC-163837][ml][SQL]
MetricsAggregate/V2Aggregator#serialize/deserializeを呼び出しに変更しますSparkSerDeUtils#serialize/deserialize - [SPARK-48042] [SC-164202][sql] メソッドレベルでコピーを作成する代わりに、クラスレベルでタイムゾーンを持つタイムスタンプフォーマッタを使用
- [SPARK-47596] [SPARK-47600][spark-47604][SPARK-47804] 構造化されたログの移行
- [SPARK-47594] [SPARK-47590][spark-47588][SPARK-47584] 構造化されたログの移行
- [SPARK-47567] [SC-164172][sql] 照合された文字列を操作するためのLOCATE関数のサポート
- [SPARK-47764] [SC-163820][core][SQL] ShuffleCleanupModeに基づくシャッフル依存関係のクリーンアップ
- [SPARK-48039] [SC-164174][Python][CONNECT] のエラークラスを更新
group.apply - [SPARK-47414] [SC-163831][sql] 正規表現式の小文字照合のサポート
- [SPARK-47418] [SC-163818][sql] 小文字のUnicode対応のcontains、startsWith、endsWithの手作りの実装を追加し、UTF8_BINARY_LCASEを最適化する
- [SPARK-47580] [SC-163834][sql] SQL catalyst:エラーログ内の名前のない変数を削除
- [SPARK-47351] [SC-164008][sql] StringToMapおよびマスク文字列式の照合サポートを追加
- [SPARK-47292] [SC-164151][ss] safeMapToJValue は null 型の値を考慮するべき
- [SPARK-47476] [SC-164014][sql] 照合された文字列を操作するためのREPLACE関数をサポート
- [SPARK-47408] [SC-164104][sql] StringTypeを使用するmathExpressionsを修正
- [SPARK-47350] [SC-164006][sql] SplitPart文字列式の照合サポートを追加
- [SPARK-47692] [SC-163819][sql] 暗黙的なキャストにおけるデフォルトのStringTypeの意味を修正
- [SPARK-47094] [SC-161957] [sql] SPJ:バケットの数が等しくない場合に動的にリバランスする
- [SPARK-48001] [SC-164000][core] から未使用の
private implicit def arrayToArrayWritableを削除SparkContext - [SPARK-47986] [SC-163999][接続][Python] サーバーによってデフォルトセッションが閉じられると、新しいセッションを作成できない
- [SPARK-48019] [SC-164121] ディクショナリとヌルを使用したColumnVector/ColumnarArrayの誤った動作を修正
- [SPARK-47743] [SPARK-47592][spark-47589][SPARK-47581][spark-47586][SPARK-47593][spark-47595][SPARK-47587][spark-47603] 構造化ログの移行
- [SPARK-47999] [SC-163998][ss] バックアップされた状態ストアプロバイダーのスナップショット作成および状態キャッシュマップからのエントリの追加/削除に関するログ HDFS 改善
- [SPARK-47417] [SC-162872][sql] 照合のサポート:Ascii、Chr、Base64、UnBase64、Decode、StringDecode、Encode、ToBinary、FormatNumber、Sentences
- [SPARK-47712] [SC-161871][connect] 接続プラグインによるデータセットの作成と処理を許可
- [SPARK-47411] [SC-163351][sql] 照合された文字列を操作するためのStringInstrおよびFindInSet関数のサポート
- [SPARK-47360] [SC-163014][sql] 照合のサポート:Overlay、FormatString、Length、BitLength、OctetLength、SoundEx、Luhncheck
- [SPARK-47413] [SC-163323][sql] - 照合順序の substr/left/right へのサポートを追加
- [SPARK-47983] [SC-163835][sql] spark.sqlを降格します。PySpark.legacy.inferArrayTypeFromFirstElement.enabled を internal
- [SPARK-47964] [SC-163816][Python][CONNECT] PySpark-connectでSQLContextとHiveContextを非表示にする
- [SPARK-47985] [ SC-163841 ] [Python] で機能を簡略化
lit - [SPARK-47633] [SC-163453][sql] より一貫性のある正規化のために、右側の平面図出力を
LateralJoin#allAttributesに含めるようにしました - [SPARK-47909] 「[Python][connect] 親 DataFrame クラスf...
- [SPARK-47767] [SC-163096][sql] TakeOrderedAndProjectExecにオフセット値を表示する
- [SPARK-47822] [SC-162968][sql] ハッシュ式によるバリアントデータ型のハッシュ化を禁止
- [SPARK-47490] [SC-160494][ss] RocksDB Loggerコンストラクタの使用を修正し、非推奨の警告を回避しました
- [SPARK-47417] 「[SC-162872][sql] 照合のサポート: Ascii, Chr, Base64, UnBase64, Decode, StringDecode, Encode, ToBinary, FormatNumber, Sentences」を差し戻します。
- [SPARK-47352] [SC-163460][sql] Upper、Lower、InitCap照合の認識を修正
- [SPARK-47909] [][connect] PythonDataFrameSparkConnectおよびSpark Classicの親 クラス
- [SPARK-47417] [SC-162872][sql] 照合のサポート:Ascii、Chr、Base64、UnBase64、Decode、StringDecode、Encode、ToBinary、FormatNumber、Sentences
Databricks ODBC/JDBC ドライバーのサポート
Databricks は、過去 2 年間にリリースされた ODBC/JDBC ドライバーをサポートしています。 最近リリースされたドライバーをダウンロードして、 アップグレード (ODBC のダウンロード、 JDBC のダウンロード)。
「Databricks Runtime 15.3 メンテナンスの更新」を参照してください。
システム環境
- オペレーティングシステム :Ubuntu 22.04.4 LTSの
- Java の:Zulu 8.78.0.19-CA-linux64
- Scala : 2.12.18
- Python : 3.11.0
- R :4.3.2
- Delta Lake : 3.2.0
インストール済み Python ライブラリ
ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン |
|---|---|---|---|---|---|
アストトークンズ | 2.0.5 | アストゥンパース | 1.6.3 | azure-core | 1.30.1 |
azure-storage-blob | 12.19.1 | azure-storage-file-datalake | 12.14.0 | バックコール | 0.2.0 |
黒い | 23.3.0 | ウィンカー | 1.4 | ボト3 | 1.34.39 |
ボトコア | 1.34.39 | cachetools | 5.3.3 | 認証 | 2023.7.22 |
cffi | 1.15.1 | シャルデ | 4.0.0 | 文字セット・ノーマライザー | 2.0.4 |
クリック | 8.0.4 | クラウドピクルス | 2.2.1 | 通信 | 0.1.2 |
コントルピー | 1.0.5 | 暗号化手法 | 41.0.3 | サーマルサイクラー | 0.11.0 |
シトン | 0.29.32 | Databricks の SDK | 0.20.0 | DBUSPython | 1.2.18 |
デバッグ | 1.6.7 | デコレータ | 5.1.1 | ディストリビューション | 0.3.8 |
エントリポイント | 0.4 | 実行 | 0.8.3 | facets-概要 | 1.1.1 |
ファイルロック | 3.13.4 | fonttools | 4.25.0 | ギットDB | 4.0.11 |
ギットパイソン | 3.1.43 | グーグルAPIコア | 2.18.0 | グーグル認証 | 2.29.0 |
グーグルクラウドコア | 2.4.1 | Google Cloud Storage | 2.16.0 | グーグル-CRC32C | 1.5.0 |
Googleの再開可能なメディア | 2.7.0 | googleapis-common-protos | 1.63.0 | grpcio | 1.60.0 |
grpcio-ステータス | 1.60.0 | httplib2の | 0.20.2 | イドナ | 3.4 |
importlib-metadata | 6.0.0 | ipyflow-コア | 0.0.198 | ipykernel(英語) | 6.25.1 |
アイパイソン | 8.15.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
イソデート | 0.6.1 | ジェダイ | 0.18.1 | ジープニー | 0.7.1 |
jmespathの | 0.10.0 | ジョブリブ | 1.2.0 | jupyter_client | 7.4.9 |
jupyter_core | 5.3.0 | キーリング | 23.5.0 | キウイソルバー | 1.4.4 |
ローンチパッドリブ | 1.10.16 | lazr.restfulクライアント | 0.14.4 | lazr.uri です。 | 1.0.6 |
Matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-インライン | 0.1.6 | mlflow-skinny | 2.11.3 |
もっと-itertools | 8.10.0 | mypy-extensions | 0.4.3 | ネスト-アシンシオ | 1.5.6 |
ナムピー | 1.23.5 | OAuthlib | 3.2.0 | 包装 | 23.2 |
pandas | 1.5.3 | パルソ | 0.8.3 | パススペック | 0.10.3 |
パッツィ | 0.5.3 | pexpect | 4.8.0 | ピクルシェア | 0.7.5 |
枕 | 9.4.0 | 種 | 23.2.1 | プラットフォームディレクトリ | 3.10.0 |
Plotly | 5.9.0 | プロンプトツールキット | 3.0.36 | プロトプラス | 1.23.0 |
プロトブフ | 4.24.1 | psutil の | 5.9.0 | サイコップ2 | 2.9.3 |
PTYPROCESSの | 0.7.0 | ピュア評価 | 0.2.2 | ピアロー | 14.0.1 |
pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1モジュール | 0.2.8 | ピッコロ | 0.0.52 |
pycparser | 2.21 | ピダンティック | 1.10.6 | ピグメント | 2.15.1 |
PyGObject | 3.42.1 | PyJWTの | 2.3.0 | pyodbc | 4.0.38 |
pyparsing (英語) | 3.0.9 | Python-dateutil | 2.8.2 | Python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 |
ピッツ | 2022.7 | PyYAML (英語) | 6.0 | ピズム | 23.2.0 |
要求 | 2.31.0 | rsa | 4.9 | S3トランスファー | 0.10.1 |
Scikit-Learn | 1.3.0 | scipy(サイピー) | 1.11.1 | シーボーン | 0.12.2 |
シークレットストレージ | 3.3.1 | セットアップツール | 68.0.0 | 6 | 1.16.0 |
SMMAPの | 5.0.1 | sqlparse | 0.5.0 | ssh-import-id | 5.11 |
スタックデータ | 0.2.0 | 統計モデル | 0.14.0 | 持久力 | 8.2.2 |
スレッドプールctl | 2.2.0 | トークン化-RT | 4.2.1 | 竜巻 | 6.3.2 |
トレイトレット | 5.7.1 | typing_extensions | 4.10.0 | tzdata (英語) | 2022.1 |
ujson | 5.4.0 | 無人アップグレード | 0.1 | urllib3 の | 1.26.16 |
virtualenv | 20.24.2 | ワドリブ | 1.3.6 | WC幅 | 0.2.5 |
輪 | 0.38.4 | ジップ | 3.11.0 |
インストールされている R ライブラリ
R ライブラリは、 Posit Package Manager CRAN スナップショットからインストールされます。
ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン |
|---|---|---|---|---|---|
矢 | 14.0.0.2 | アスクパス | 1.2.0 | assertthat | 0.2.1 |
バックポート | 1.4.1 | 基 | 4.3.2 | base64enc | 0.1-3 |
bigDの | 0.2.0 | bit | 4.0.5 | ビット64 | 4.0.5 |
ビットプス | 1.0-7 | ブロッブ | 1.2.4 | ブート | 1.3-28 |
醸成 | 1.0-10 | ブリオ | 1.1.4 | 箒 | 1.0.5 |
bslibの | 0.6.1 | カケム | 1.0.8 | コール | 3.7.3 |
キャレット | 6.0-94 | セルレンジャー | 1.1.0 | クロン | 2.3-61 |
クラス | 7.3-22 | CLI | 3.6.2 | clipr | 0.8.0 |
時計 | 0.7.0 | クラスター | 2.1.4 | コードツール | 0.2-19 |
カラースペース | 2.1-0 | コモンマーク | 1.9.1 | コンパイラ | 4.3.2 |
コンフィグ | 0.3.2 | 競合 | 1.2.0 | CPP11の | 0.4.7 |
クレヨン | 1.5.2 | 資格情報 | 2.0.1 | Curl | 5.2.0 |
データ.テーブル | 1.15.0 | データセット | 4.3.2 | DBI | 1.2.1 |
dbplirの | 2.4.0 | DESC | 1.4.3 | 開発ツール | 2.4.5 |
ダイアグラム | 1.6.5 | ディフobj | 0.3.5 | ダイジェスト | 0.6.34 |
ダウンライト | 0.4.3 | dplyrの | 1.1.4 | DTPLyr | 1.3.1 |
E1071 | 1.7-14 | 省略記号 | 0.3.2 | 評 | 0.23 |
ファンシ | 1.0.6 | ファーバー | 2.1.1 | ファストマップ | 1.1.1 |
フォントオーサム | 0.5.2 | フォーキャッツ | 1.0.0 | For each | 1.5.2 |
外国の | 0.8-85 | 鍛える | 0.2.0 | fs | 1.6.3 |
未来 | 1.33.1 | future.お申込み | 1.11.1 | 嗽 | 1.5.2 |
ジェネリック | 0.1.3 | ゲルト | 2.0.1 | ggplot2の | 3.4.4 |
gh | 1.4.0 | ギット2R | 0.33.0 | ギットレッズ | 0.1.2 |
glmnet | 4.1-8 | グローバル | 0.16.2 | 膠 | 1.7.0 |
グーグルドライブ | 2.1.1 | グーグルシート4 | 1.1.1 | ガウアー | 1.0.1 |
グラフィックス | 4.3.2 | grDevicesの | 4.3.2 | グリッド | 4.3.2 |
グリッドエクストラ | 2.3 | gsubfnの | 0.7 | GT | 0.10.1 |
GTABLE(GTABLE) | 0.3.4 | ヘルメット | 1.3.1 | 避難所 | 2.5.4 |
高い | 0.10 | HMSの | 1.1.3 | htmlツール[htmltools] | 0.5.7 |
htmlウィジェット | 1.6.4 | httpuv | 1.6.14 | httr | 1.4.7 |
HTTR2 | 1.0.0 | ids | 1.0.1 | イニ | 0.3.1 |
イプレッド | 0.9-14 | アイソバンド | 0.2.7 | 反復 子 | 1.0.14 |
jquerylib | 0.1.4 | jsonlite | 1.8.8 | ジューシージュース | 0.1.0 |
カーンスムース | 2.23-21 | ニット | 1.45 | ラベリング | 0.4.3 |
あとで | 1.3.2 | 格子 | 0.21-8 | 溶岩 | 1.7.3 |
ライフサイクル | 1.0.4 | リッスン | 0.9.1 | ルブリデート | 1.9.3 |
マグリット | 2.0.3 | Markdown | 1.12 | 質量 | 7.3-60 |
マトリックス | 1.5-4.1 | メモ | 2.0.1 | メソッド | 4.3.2 |
mgcv | 1.8-42 | マイム | 0.12 | ミニUI | 0.1.1.1 |
MLflow | 2.10.0 | モデルメトリクス | 1.2.2.2 | モデラー | 0.1.11 |
マンセル | 0.5.0 | nlme | 3.1-163 | ネット | 7.3-19 |
numDerivの | 2016.8-1.1 | オープンSSL | 2.1.1 | 並列 | 4.3.2 |
並行して | 1.36.0 | 柱 | 1.9.0 | pkgbuild の | 1.4.3 |
pkgconfig | 2.0.3 | pkgdown (英語) | 2.0.7 | pkgload(パッケージロード) | 1.3.4 |
plogrの | 0.2.0 | プライル | 1.8.9 | 褒める | 1.0.0 |
プリティユニット | 1.2.0 | pROC | 1.18.5 | プロセスX | 3.8.3 |
製品 | 2023.08.28 | プロヴィス | 0.3.8 | 経過 | 1.2.3 |
プログレッサー | 0.14.0 | 約束 | 1.2.1 | プロト | 1.0.0 |
プロキシ | 0.4-27 | PS | 1.7.6 | ゴロゴロ | 1.0.2 |
R6の | 2.5.1 | ラグ | 1.2.7 | ランダムフォレスト | 4.7-1.1 |
ラプディレクトリ | 0.3.3 | rcmdcheckの | 1.4.0 | RColorブリューワー | 1.1-3 |
Rcpp | 1.0.12 | RcppEigen | 0.3.3.9.4 | 反応可能 | 0.4.4 |
リアクターR | 0.5.0 | 読み取り | 2.1.5 | readxlの | 1.4.3 |
レシピ | 1.0.9 | 再戦 | 2.0.0 | 再戦2 | 2.1.2 |
リモコン | 2.4.2.1 | レプレックス | 2.1.0 | 形状変更2 | 1.4.4 |
ラン | 1.1.3 | rmarkdown | 2.25 | RODBC | 1.3-23 |
リオキシジェン2 | 7.3.1 | rpart | 4.1.21 | rprojroot さん | 2.0.4 |
サーブ | 1.8-13 | RSQLite (英語) | 2.3.5 | rstudioapi | 0.15.0 |
rversions | 2.1.2 | アヴェスト | 1.0.3 | サス | 0.4.8 |
秤 | 1.3.0 | セレクタ | 0.4-2 | セッション情報 | 1.2.2 |
形 | 1.4.6 | shiny | 1.8.0 | ソースツール | 0.1.7-1 |
sparklyr | 1.8.4 | 空間的 | 7.3-15 | スプライン | 4.3.2 |
sqldf | 0.4-11 | スクエアム | 2021.1 | 統計 | 4.3.2 |
統計4 | 4.3.2 | ストリンギ | 1.8.3 | ストリンガー | 1.5.1 |
生存 | 3.5-5 | 闊歩 | 3.33.1 | SYSの | 3.4.2 |
システムフォント | 1.0.5 | tcltk | 4.3.2 | テストを | 3.2.1 |
テキストシェーピング | 0.3.7 | ティブル | 3.2.1 | ティディル | 1.3.1 |
ティディセレクト | 1.2.0 | ティディバース | 2.0.0 | 時間変更 | 0.3.0 |
日時 | 4032.109 | タイニーテックス | 0.49 | ツール | 4.3.2 |
tzdb | 0.4.0 | urlchecker(英語) | 1.0.1 | usethisさん | 2.2.2 |
UTF8 | 1.2.4 | ユーティリティ | 4.3.2 | UUIDの | 1.2-0 |
V8の | 4.4.1 | vctrs | 0.6.5 | viridisライト | 0.4.2 |
ブルーム | 1.6.5 | ワルド | 0.5.2 | ウイスカー | 0.4.1 |
ウィザー | 3.0.0 | xfun | 0.41 | XML2の | 1.3.6 |
xopen(オーペン) | 1.0.0 | エクステーブル | 1.8-4 | ヤムラ | 2.3.8 |
ジーロット | 0.1.0 | 郵便番号 | 2.3.1 |
インストール済み Java and Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスター版)
グループID | アーティファクト ID | バージョン |
|---|---|---|
アントル | アントル | 2.7.7 |
com.amazonawsの | Amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-オートスケール | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudformation | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudfront | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudsearch(英語) | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudwatchメトリクス | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-コードデプロイ | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cognitoアイデンティティ | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cognitosync | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-configの | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-コア | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-データパイプライン | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-directconnectの | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdkディレクトリ | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ダイナモDB | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ec2 の | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ecsの | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-efs | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticache | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticトランスコーダー | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-emr | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-glacier | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-グルー | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-iam | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-importexport | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-キネシス | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-kmsの | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ラムダ | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-logs | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-機械学習 | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-opsworks | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-rds | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-レッドシフト | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ルート53 | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-s3 の | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ses | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-simpledb | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-シンプルなワークフロー | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-snsの | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-sqs | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ssm | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-storagegateway | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-sts | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-サポート | 1.12.610 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-swf-ライブラリ | 1.11.22 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ワークスペース | 1.12.610 |
com.amazonawsの | jmespath-java | 1.12.610 |
com.clearspring.アナリティクス | stream | 2.9.6 |
com.databricksの | サーブ | 1.8-3 |
com.databricksの | Databricks の SDK の java | 0.17.1 |
com.databricksの | ジェット3t | 0.7.1-0 |
com.databricks.scalapb | compilerplugin_2.12 | 0.4.15-10 |
com.databricks.scalapb | scalapbのruntime_2.12 | 0.4.15-10 |
com.esotericソフトウェア | kryo-shaded(クリョシェード) | 4.0.2 |
com.esotericソフトウェア | ミンログ | 1.3.0 |
com.fasterxmlの | クラスメイト | 1.3.4 |
com.fasterxml.jackson.core | ジャクソン-注釈 | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.core | ジャクソンコア | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.core | ジャクソン-データバインド | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.dataformat | ジャクソン-データフォーマット-CBOR | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.dataformat | ジャクソン-データフォーマット-yaml | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.datatype | ジャクソン-データ型-JODA | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.datatype | ジャクソン-データ型-JSR310 | 2.16.0 |
com.fasterxml.jackson.module | ジャクソン-モジュール-パラナマー | 2.15.2 |
com.fasterxml.jackson.module | ジャクソンモジュール-Scala.12 | 2.15.2 |
com.github.ben-manes.caffeine | カフェイン | 2.9.3 |
com.github.fommil (英語) | Jniloader | 1.1 |
com.github.fommil.netlib (英語) | native_ref-ジャワ | 1.1 |
com.github.fommil.netlib (英語) | native_ref-ジャワ | 1.1-ネイティブ |
com.github.fommil.netlib (英語) | native_system-Javaの | 1.1 |
com.github.fommil.netlib (英語) | native_system-Javaの | 1.1-ネイティブ |
com.github.fommil.netlib (英語) | netlib-native_ref-linux-x86_64 | 1.1-ネイティブ |
com.github.fommil.netlib (英語) | netlib-native_system-linux-x86_64 | 1.1-ネイティブ |
com.github.luben | ZSTD-JNI | 1.5.5-4 |
com.github.wendykierp (英語) | JTransformsの | 3.1 |
com.google.code.findbugs | JSR305 | 3.0.0 |
com.google.code.gson(英語) | gson | 2.10.1 |
com.google.crypto.tink | ティンク | 1.9.0 |
com.google.errorが発生しやすい | error_prone_annotations | 2.10.0 |
com.google.flatbuffers | フラットバッファ-Java | 23.5.26 |
com.google.guava | グアバ | 15.0 |
com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
com.helger | プロファイラー | 1.1.1 |
com.ibm.icu | ICU4Jの | 72.1 |
com.jcraftの | jsch | 0.1.55 |
com.jolboxの | ボーンカップ | 0.8.0.リリース |
com.lihaoyi | sourcecode_2月12日 | 0.1.9 |
com.microsoft.azure | azure-データレイク-store-sdk | 2.3.9 |
com.microsoft.sqlserver | mssqlの-JDBC | 11.2.2.JRE8 |
com.ningの | 圧縮-LZF | 1.1.2 |
com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
com.sun.xml.バインド | jaxb-コア | 2.2.11 |
com.sun.xml.バインド | jaxb-impl | 2.2.11 |
com.tdunning | JSON | 1.8 |
com.thoughtworks.paranamer | パラナマー | 2.8 |
com.trueaccord.lensesの | lenses_2.12 | 0.4.12 |
コム。囀る | チルジャワ | 0.10.0 |
コム。囀る | chill_2.12 | 0.10.0 |
コム。囀る | util-app_2.12 | 7.1.0 |
コム。囀る | util-core_2.12 | 7.1.0 |
コム。囀る | util-function_2.12 | 7.1.0 |
コム。囀る | util-jvm_2.12 | 7.1.0 |
コム。囀る | util-lint_2.12 | 7.1.0 |
コム。囀る | util-registry_2.12 | 7.1.0 |
コム。囀る | util-stats_2.12 | 7.1.0 |
com.タイプセーフ | コンフィグ | 1.4.3 |
Scala-logging | Scala-logging_2.12 | 3.7.2 |
com.uberの | H3 | 3.7.3 |
com.univocityの | univocity-パーサー | 2.9.1 |
com.zaxxerの | ひかりCP | 4.0.3 |
コモンズCLI | コモンズCLI | 1.5.0 |
コモンズコーデック | コモンズコーデック | 1.16.0 |
コモンズコレクション | コモンズコレクション | 3.2.2 |
コモンズ-DBCP | コモンズ-DBCP | 1.4 |
コモンズファイルアップロード | コモンズファイルアップロード | 1.5 |
commons-httpクライアント | commons-httpクライアント | 3.1 |
コモンズ-IO | コモンズ-IO | 2.13.0 |
コモンズ-ラング | コモンズ-ラング | 2.6 |
コモンズロギング | コモンズロギング | 1.1.3 |
コモンズプール | コモンズプール | 1.5.4 |
dev.ludovic.netlib さん | アーパック | 3.0.3 |
dev.ludovic.netlib さん | ブラス | 3.0.3 |
dev.ludovic.netlib さん | ラパック | 3.0.3 |
info.ganglia.gmetric4j | gmetric4jの | 1.0.10 |
io.エアリフト | エアコンプレッサー | 0.25 |
io.delta | デルタシェアリング-client_2.12 | 1.0.5 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクスアノテーション | 4.2.19 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクスコア | 4.2.19 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクス-グラファイト | 4.2.19 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクス-healthchecks | 4.2.19 |
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