Databricks Runtime 3,0 (EoS)
O suporte para essa versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para saber a data do fim do suporte, consulte Histórico do fim do suporte. Para conhecer todas as versões compatíveis do site Databricks Runtime, consulte Databricks Runtime notas sobre as versões e a compatibilidade.
A Databricks lançou essa versão no início de julho de 2017.
Esta versão foi descontinuada em 5 de setembro de 2017. Para obter mais informações sobre a política de descontinuidade e programação do Databricks Runtime, consulte Databricks support lifecycles.
As notas a seguir sobre a versão fornecem informações sobre o Databricks Runtime 3.0 powered by Apache Spark.
Mudanças e melhorias
desempenho e DBIO
Databricks Runtime A versão 3.0 inclui uma série de atualizações no DBIO que melhoram o desempenho, a integridade dos dados e a segurança:
- Mais S3 Taxa de transferência : Melhora o desempenho de leitura e gravação de seu Spark Job.
- Decodificação mais eficiente : Aumenta a eficiência da CPU ao decodificar estruturas de dados Parquet aninhadas, como arrays e structs.
- Ignorar dados : permite que os usuários aproveitem as estatísticas dos arquivos de dados para eliminar os arquivos com mais eficiência no processamento de consultas. Esse recurso é experimental e as APIs provavelmente serão alteradas no futuro .
- Gravações transacionais em S3 : gravações transacionais (atômicas) de recurso (acréscimos e novas gravações) em S3. A especulação pode ser ativada com segurança.
Como parte do DBIO, o aprimoramento do conector do Amazon Redshift inclui:
- Push down avançado para Redshift : Os fragmentos de consulta que contêm limite, amostras e agregações agora podem ser enviados para Redshift para execução, a fim de reduzir a movimentação de dados do clustering de Redshift para Spark.
- Criptografia automática de ponta a ponta com o Redshift : Os dados em repouso e em transporte podem ser criptografados automaticamente.
DBES
- Visualização pública das ACLs do SQL : A Databricks tem o orgulho de anunciar o lançamento dos controles de acesso SQL para clientes corporativos. SQL As ACLs permitem que os administradores definam permissões refinadas para tabelas, visualizações e funções. Isso funciona perfeitamente para analistas que devem ter acesso apenas a um determinado subconjunto de dados. Entre em contato com a equipe do account para saber os preços e como começar a usar esse recurso.
sem servidor
- Multitenancy aprimorado : Quando vários usuários executam cargas de trabalho ao mesmo tempo no mesmo clustering, o Databricks Runtime 3.0 garante que esses usuários possam obter partes justas do recurso, de modo que os usuários que executam consultas curtas e interativas não sejam bloqueados por usuários que executam grandes trabalhos no ETL.
- Armazenamento local com dimensionamento automático : Databricks Runtime O 3.0 pode configurar automaticamente o armazenamento local e dimensioná-lo sob demanda. Os usuários não precisam mais estimar e provisionar volumes do EBS.
- Estabilidade aprimorada de escalonamento automático.
transmissão
-
Capacidade de reduzir drasticamente os custos, combinando o modo Once Trigger com o programador Databricks Job.
-
Monitoramento da produção com taxas de transferência e métricas de latência integradas.
-
Suporte para transmissão de dados de Amazon's Kinesis.
Outros recursos e melhorias
- Foi adicionado suporte a funções de ordem superior para manipular dados de matriz.
- Melhorias no desempenho das funções de janela.
- Adicionada uma nova opção CSV/JSON
badRecordsPath
que fornece uma interface unificada para lidar com registros e arquivos corrompidos para facilitar a limpeza de dados e a ETL. Com esse recurso, os usuários podem obter os registros de exceção, os motivos e a hora da exceção no site logs sem interromper o trabalho.
Meio ambiente
- Atualize o Ubuntu para 16.04.2 LTS.
- Atualização do AWS SDK para a versão 1.11.126.
- Atualização da biblioteca Jackson JSON para a versão 2.6.5.
- Atualização dos futuros da biblioteca Python para 3.1.1, pyparsing para 2.2.0 e setuptools para 36.0.1.
Apache Spark
O Databricks Runtime 3.0 inclui o Apache Spark 2.2.0. O Apache Spark 2.2.0 é a terceira versão da linha 2.x. Esta versão remove a tag experimental da transmissão estruturada. Além disso, esta versão se concentra mais na usabilidade, estabilidade e aprimoramento, resolvendo mais de 1100 tickets.
Núcleo e Spark SQL
-
Atualizações da API
- [SPARK-19107] Suporte à criação de tabela hive com DataFrameWriter e Catalog
- [SPARK-13721] Adicionar suporte para a visualização LATERAL OUTER explode()
- [SPARK-18885] Unificar a sintaxe CREATE TABLE para fontes de dados e tabelas hive serde
- [SPARK-16475] Adicionadas as dicas de transmissão BROADCAST, BROADCASTJOIN e MAPJOIN para consultas SQL
- [SPARK-18350] Fuso horário local da sessão de suporte
- [SPARK-19261] Suporte a ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS
- [SPARK-20420] Adicionar eventos ao catálogo externo
- [SPARK-18127] Adicionar ganchos e pontos de extensão ao Spark
- [SPARK-20576] Suporte à função de dica genérica no conjunto de dados/DataFrame
- [SPARK-17203] As opções de fonte de dados devem sempre diferenciar maiúsculas de minúsculas
- [SPARK-19139] Mecanismo de autenticação baseado em AES para o Spark
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desempenho e estabilidade
-
Otimizador baseado em custos
- [SPARK-17075][SPARK-17076][SPARK-19020][SPARK-17077][SPARK-19350] Estimativa de cardinalidade para operadores de filtro, join, agregado, projeto e limite/amostra
- [SPARK-17080]: Reordenação baseada em custos em join
- [SPARK-17626] Melhorias no desempenho do TPC-DS usando heurística de esquema em estrela
-
[SPARK-17949] Introduzir um operador de agregação baseado em objeto JVM
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[SPARK-18186] Suporte de agregação parcial da função HiveUDAF
-
[SPARK-18362] [SPARK-19918] Melhorias na listagem de arquivos/IO para CSV e JSON
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[SPARK-18775] Limitar o número máximo de registros gravados por arquivo
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[SPARK-18761] Tarefa não cancelável / não matável não deve deixar o Job de recurso passar fome
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[SPARK-15352] Replicação de blocos com reconhecimento de topologia
-
-
Outras mudanças notáveis
- [SPARK-18352] Suporte para análise de arquivos JSON de várias linhas
- [SPARK-19610] Suporte para análise de arquivos CSV com várias linhas
- [SPARK-21079] Analisar comando de tabela em tabelas particionadas
- [SPARK-18703] Elimine diretórios de teste e arquivos de dados após a conclusão da inserção/CTAs em tabelas do Hive-Serde
- [SPARK-18209] Canonização view mais robusta sem a expansão SQL completa
- [SPARK-13446] [SPARK-18112] Suporte à leitura de dados de Hive metastore 2.0/2.1
- [SPARK-18191] Porta RDD API para usar o protocolo commit
- [SPARK-8425] Adicionar mecanismo de lista negra para a tarefa programar
- [SPARK-19464] Remover o suporte para o Hadoop 2.5 e versões anteriores
- [SPARK-19493] Remover o suporte ao Java 7
transmissão estruturada
-
Disponibilidade geral
- [SPARK-20844] A transmissão estruturada APIs agora é GA e não é mais um rótulo experimental
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Aprimoramentos do Kafka
- [SPARK-19719] Suporte para leitura e gravação de dados em transmissão ou lotes de/para Apache Kafka
- [SPARK-19968] Produtor em cache para menor latência Kafka para Kafka transmissão.
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Atualizações da API
- [SPARK-19067] Suporte para processamento complexo de estado e tempos limite usando [flat] mapGroupsWithState
- [SPARK-19876] Suporte para acionadores únicos
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Outras mudanças notáveis
- [SPARK-20979] Fonte de taxa para testes e benchmarks
MLlib
-
Novos algoritmos na API baseada em DataFrame
- [SPARK-14709]: LinearSVC (Classificador SVM Linear) (Scala/Java/Python/R)
- [SPARK-19635]: Teste de qui-quadrado na API baseada em DataFrame (Scala/Java/Python)
- [SPARK-19636]: Correlação na API baseada em DataFrame (Scala/Java/Python)
- [SPARK-13568]: Transformador de recurso de imputador para imputar valores ausentes (Scala/Java/Python)
- [SPARK-18929]: Adicionar distribuição Tweedie para GLMs (Scala/Java/Python/R)
- [SPARK-14503]: Mineração de padrões frequentes FPGrowth e AssociationRules (Scala/Java/Python/R)
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Algoritmos existentes adicionados às APIs do Python e do R
- [SPARK-18239]: Árvores com aumento de gradiente (R)
- [SPARK-18821]: Dividindo K-Means (R)
- [SPARK-18080]: Locality Sensitive Hashing (LSH) (Python)
- [SPARK-6227]: PCA e SVD distribuídos para PySpark (na API baseada em RDD)
-
Outros recursos importantes
- [SPARK-19535]: ALSModel recommendForAllUsers, recommendForAllItems (Scala/Java/Python)
- [SPARK-14489]: Parâmetro ALS ColdStartStrategy para oferecer suporte a IDs de usuários e itens novos/desconhecidos e para melhorar a compatibilidade com o ajuste do modelo (CrossValidator e TrainValidationSplit)
- [SPARK-20047]: Regressão logística restrita por caixa
-
Recurso menor
- [SPARK-14567]: Adicionar instrumentação logs a MLlib algoritmos de treinamento
- [SPARK-17471]: Funcionalidade de matriz: métodos para compactar, forEachActive, converter para o formato col/linha principal
- [SPARK-14272]: Adicionar logLikelihood ao resumo do GaussianMixtureModel
- [SPARK-19282]: RandomForestRegressionModel deve expor getMaxDepth em R
- [SPARK-17629]: versão local do Word2Vec FindSynonyms
- [SPARK-17645]: ChiSqSelector adiciona suporte para seleção de recurso usando False Discovery Rate (FDR) e Family Wise Error rate (FWE)
- [SPARK-14975]: GBTClassificationModel, GBTRegressionModel preveem probabilidades condicionais de classe
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Mudanças de dependência
- [SPARK-20449]: Atualizado o Breeze para 0.13.1
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Principais correções de bugs
- [SPARK-19110]: DistributedLDAmodel.log Correção de exatidão anterior
- [SPARK-17975]: EMLDAOptimizer falha com ClassCastException (causado por bug de checkpointing do GraphX)
- [SPARK-18715]: Corrija o cálculo errado do AIC no Binomial GLM
- [SPARK-16473]: Falha do BisectingKMeans durante o treinamento com "java.util.NoSuchElementException: key not found" para determinadas entradas
- [SPARK-19348]: PySpark.ml.pipeline é corrompido em uso multithread
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Pequenas correções de bugs
- [SPARK-18274]: Vazamento de memória no PySpark StringIndexer (acompanhamento da correção principal)
- [SPARK-19985]: Alguns modelos de ML não conseguem copiar ou não definem o pai corretamente
- [SPARK-14772]: Fazer com que o tratamento Python ML Params.copy de uid e ParamMaps corresponda ao Scala
- [SPARK-19400]: GLM falha no modelo somente de interceptação
- [SPARK-20214]: PySpark Vector conversion from scipy.sparse.dok_matrix falha na classificação - índices
- [SPARK-20423]: corrige a centralização dos coefs MLOR quando RegParam é 0
- [SPARK-18374]: Palavras incorretas em StopWords/english.txt para StopWordsRemover
- [SPARK-18036]: Melhorias nos casos de borda da Árvore de Decisão, incluindo recurso constante
- [SPARK-20615]: caixa de borda SparseVector.argmax
-
Otimizações
- [SPARK-18218]: Otimize a multiplicação de BlockMatrix para evitar certos OOMs
- [SPARK-17847]: Reduza o tamanho dos dados embaralhados da mistura gaussiana
- [SPARK-17455]: Aceleração da regressão isotônica
- [SPARK-19247]: Escalabilidade aprimorada para o Word2Vec ao salvar e carregar modelos
- [SPARK-11968]: API baseada em RDD ALS MatrixFactorizationModel recommendProductsForUsers, recommendUsersForProducts Redução de GC
- [SPARK-19054]: Aumento da velocidade de treinamento do NaiveBayes
- [SPARK-18356]: Significa melhoria do cache
- [SPARK-18808]: Significa aceleração da transformação
- [SPARK-19922]: Acelere a busca de sinônimos do Word2Vec
-
Manipulação aprimorada de nulos e tipos
- [SPARK-11569]: StringIndexer manipula valores de entrada nulos
- Lidando com tipos de entrada numérica mais gerais:
- [SPARK-19704]: Censor de regressão de sobrevivência AFT Col
- [SPARK-20574]: Valores de entrada do Bucketizer
- [SPARK-17747]: LogisticRegression WeightCol suporta tipos de dados não duplos
GraphX
-
Correções de bugs
- [SPARK-18847]: O PageRank fornece resultados incorretos para gráficos com sumidouros
- [SPARK-14804]: resultados do ponto de verificação do gráfico vertexRDD/EdgeRDD ClassCastException
-
Otimizações
- [SPARK-18845]: melhoria do valor inicial do PageRank para uma convergência mais rápida
- [SPARK-5484]: Pregel deve verificar periodicamente o ponto de verificação para evitar StackOverflowError
SparkR
-
Novo recurso
-
Spark SQL em R
-
Recurso principal
- [SPARK-19654]: transmissão estruturada API para R
- [SPARK-20159]: Suporte à API completa do catálogo no R
- [SPARK-19795]: funções de coluna to_json, from_json
- [SPARK-19399]: Coalescer em DataFrame e coalescer em coluna
- [SPARK-20020]: Suporte ao checkpointing do DataFrame
- [SPARK-18285]: Quantil aproximado de várias colunas em R
-
Recurso menor
- [SPARK-19130]: O SparkR deve suportar a configuração e a adição de uma nova coluna com valor singular implicitamente (trabalho de paridade do dplyr)
- [SPARK-18823] : Adicionado suporte para configuração de coluna via [[
- [SPARK-19828]: R para suportar a matriz JSON na coluna from_json
- [SPARK-18335]: Adicionar um parâmetro numSlices ao createDataFrame do SparkR
- [SPARK-18788]: Adicionar getNumPartitions() ao SparkR
- [SPARK-19572]: Permitir a desativação do hive no shell do sparkR
-
-
MLlib em R
- As APIs de novos algoritmos estão listadas na seção MLlib.
- Correções
- [SPARK-19282]: RandomForestRegressionModel deve expor getMaxDepth em R
- [SPARK-19291]: Spark. Mistura gaussiana deve fornecer log-likelihood
-
-
Correções de bugs
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Núcleo Spark / SQL
- [SPARK-19925]: SparkR spark.getSparkFiles falha no executor
- [SPARK-19342]: DataType Timestamp é convertido em numérico no método de coleta
- [SPARK-19232]: A localização do cache de distribuição do SparkR está errada no Windows
-
MLlib
- [SPARK-19395]: Os coeficientes do modelo devem ser do tipo matriz
- [SPARK-19133]: SparkR GLM: permitir a especificação da família Gamma
- [SPARK-19319]: SparkR O resumo do K-Means retorna erro quando são encontrados menos agrupamentos do que o solicitado
- [SPARK-19066]: O SparkR LDA não define o otimizador corretamente. Tecnicamente, isso é uma mudança de comportamento, mas altera o comportamento para corresponder à documentação e ao Scala/Java/Python.
-
-
Outras melhorias
- [SPARK-17838]: Verificação estrita de tipos para argumentos com mensagens melhores
- [SPARK-19324]: Não descartar a saída stdout da JVM no SparkR
- [SPARK-19142]: spark.kmeans deve usar speed, initSteps e tol como parâmetros
Depreciações
-
MLlib
- [SPARK-18613]: As classes LDA do spark.ml não devem expor o spark.MLlib in APIs. Em spark.ml.ldaModel, oldLocalModel e getModel foram descontinuados.
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SparkR
- [SPARK-20195]: descontinuar createExternalTable
Mudanças de comportamento
-
MLlib
- [SPARK-19787]: DeveloperApi ALS.train() usa default regParam value 0.1 em vez de 1.0, para corresponder à configuração regular de ALS API's default regParam.
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SparkR
- [SPARK-19291]: Isso adicionou log-likelihood para SparkR Gaussian Mixture Models, mas ao fazer isso introduziu uma incompatibilidade de persistência de modelo SparkR: Os Gaussian Mixture Models salvos do SparkR 2.1 não podem ser carregados no SparkR 2.2. Planejamos implementar garantias de compatibilidade com versões anteriores para o SparkR no futuro.
Problemas conhecidos
- Os links de registro na página executor não estão definidos corretamente. Por enquanto, use a página worker para acessar os links stdout e stderr de um executor.
Ambiente do sistema
- Sistema operacional : Ubuntu 16.04.2 LTS
- Java : 1.8.0_131
- Scala : 2.10.6 (versão de clustering doScala 2.10) /2.11.8 (versão de clustering doScala 2.11)
- Python : 2.7.12 (ou 3.5.2 se estiver usando Python 3)
- R : R versão 3.2.3 (2015-12-10)
Pré-instalado Python biblioteca
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
ansi2.html | 1.1.1 | argparse | 1.2.1 | Boto | 2,42,0 |
boto3 | 1.4.1 | botocore | 1,4,70 | cervejaria 2 ml | 1.4.1 |
certifi | 2016,2,28 | caffi | 1.7.0 | chardet | 2.3.0 |
colorama | 0.3.7 | configobj | 5.0.6 | criptografia | 1.5 |
ciclador | 0.10.0 | Cython | 0,24,1 | decorador | 4.0.10 |
docutils | 0.13.1 | enum34 | 1.1.6 | arquivo et-xml | 1.0.1 |
freetype-py | 1.0.2 | funçõs | 1.0.2 | fusepy | 2.0.4 |
futuros | 3.1.1 | ggplot | 0.6.8 | html5lib | 0,999 |
Índia | 2.1 | endereço IP | 1.0.16 | ipython | 2.2.0 |
ipython-genutils | 0.1.0 | jdcal | 1.2 | Jinja 2 | 2.8 |
jmespath | 0.9.0 | llvmlite | 0,13,0 | lxml | 3.6.4 |
MarkupSafe | 0,23 | Matplotlib | 1.5.3 | mold3 | 0,2 |
msgpack-Python | 0.4.7 | cliente ndg-https | 0.3.3 | numba | 0,28,1 |
entorpecido | 1.11.1 | openpyxl | 2.3.2 | Pandas | 0,18.1 |
pathlib2 | 2.1.0 | bode expiatório | 0.4.1 | esperar | 4.0.1 |
picles | 0.7.4 | Travesseiro | 3.3.1 | pip | 9.0.1 |
dobra | 3.9 | kit de ferramentas de aviso | 1.0.7 | psycopg2 | 2.6.2 |
processo pty | 0.5.1 | py4j | 0.10.3 | pyasn1 | 0.1.9 |
pycparser | 2,14 | Pigmentos | 2.1.3 | Objeto PYG | 3.20.0 |
PyOpenSSL | 16,0.0 | análise de pipa | 2.2.0 | espião | 0,0,18 |
Python | 2.7.12 | Python-dateutil | 2.5.3 | Python-geohash | 0,8.5 |
pytz | 2016,6,1 | pedidos | 2.11.1 | transferência s3 | 0.1.9 |
scikit-learn | 0,17.1 | pegajoso | 0,18.1 | esfregar | 0,32 |
marítimo | 0.7.1 | ferramentas de configuração | 36,0.1 | simplejson | 3.8.2 |
simples3 | 1,0 | despacho único | 3.4.0.3 | seis | 1.10.0 |
modelos de estatísticas | 0.6.1 | almôndegas | 4.3.0 | urllib3 | 1.19.1 |
ambiente virtual | 15.0.1 | largura do wc | 0.1.7 | Python wheel | 0,30,0a0 |
wsgiref | 0.1.2 |
R biblioteca pré-instalada
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
abandam | 1,4-3 | afirme que | 0,1 | base | 3.2.3 |
POR | 1,60,0-2 | bitops | 1,0-6 | inicialização | 1,3-17 |
fermentar | 1,0-6 | carro | 2,1-3 | cursor | 6,0-71 |
crono | 2,3-47 | Aula | 7,3-14 | Cluster | 2.0.5 |
ferramentas de código | 0,2-14 | espaço de cores | 1,2-4 | compilador | 3.2.3 |
giz de cera | 1.3.1 | cacho | 2.2 | data.tabela | 1.9.6 |
conjunto de dados | 3.2.3 | DBI | 0,5-1 | ferramentas de desenvolvimento | 1.12.0 |
dicromato | 2,0-0 | digerir | 0.6.9 | Dom C | 1.3.4 |
dplyr | 0.5.0 | para cada um | 1.4.3 | estrangeira | 0,8-66 |
gbm | 2.1.1 | ggplot2 | 2.1.0 | git2r | 0,15.0 |
glmnet | 2,0-5 | gráficos | 3.2.3 | Dispositivos GR | 3.2.3 |
grade | 3.2.3 | gsubfn | 0,6-6 | mesa | 0.1.2 |
h2o | 3.10.0.8 | httr | 1.2.1 | escritor | 1.3.2 |
HWriter Plus | 1,0-3 | iteradores | 1,0.8 | jsonlite | 1.1 |
Kern Smooth | 2,23-15 | rótulo | 0,3 | treliça | 0,20-34 |
preguiçoso | 0.2.0 | mais pequeno | 0.3.0 | lme4 | 1,1-12 |
lubrificar | 1.6.0 | magritter | 1.5 | mapproj | 1,2-4 |
mapeia | 3.0.2 | MASSA | 7,3-45 | Matriz | 1,2-7,1 |
Modelos matriciais | 0,4-1 | memoise | 1.0.0 | métodos | 3.2.3 |
mgcv | 1,8-11 | mímica | 0.5 | mina | 1.2.4 |
multicore | 0,2 | munsell | 0.4.2 | norma mvt | 1,0-5 |
nome | 3,1-124 | nloptr | 1.0.4 | net | 7,3-12 |
openssl | 0.9.4 | paralelo | 3.2.3 | teste pbkr | 0,4-6 |
Gatinho PKG | 0.1.3 | plyr | 1.8.4 | elogio | 1.0.0 |
ProC | 1,8 | proto | 0,3-10 | quantreg | 5,29 |
R. métodos S3 | 1.7.1 | R.oo | 1.20.0 | R. utils | 2.4.0 |
R6 | 2.2.0 | Floresta aleatória | 4,6-12 | Cervejaria RColor | 1,1-2 |
Rcpp | 0,12,7 | RCP Pegen | 0.3.2.9.0 | Curl | 1,95-4,8 |
remodelar 2 | 1.4.2 | RODBC | 1,3-12 | roxigênio2 | 5.0.1 |
rpartem | 4,1-10 | Reservar | 1,7-3 | RSQLite | 1.0.0 |
API do estúdio | 0,6 | escala | 0.3.0 | espião | 1,0-15 |
SparkR | 2.2.0 | SPARSEM | 1,72 | espacial | 7,3-11 |
splines | 3.2.3 | sqldf | 0,4-10 | statmod | 1,4,26 |
estatísticas | 3.2.3 | estatísticas4 | 3.2.3 | stringi | 1,0-1 |
longarina | 1.0.0 | sobrevivência | 2,38-3 | tcltk | 3.2.3 |
Demonstrações de ensino | 2,10 | teste isso | 1.0.2 | petiscar | 1.2 |
Ferramentas | 3.2.3 | utilidades | 3.2.3 | bigode | 0,3-2 |
murchar | 1.0.2 |
Java e biblioteca pré-instalados (versão de clustering 2.10) Scala Scala
ID do grupo | ID do artefato | Versão |
---|---|---|
chifre | chifre | 2.7.7 |
com.amazonaws | Amazon-kinesis-client | 1.7.3 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscale | 1,11.126 |
com.amazonaws | formação de nuvem aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1,11.126 |
com.amazonaws | métricas aws-java-sdk-cloudwatch | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1,11.126 |
com.amazonaws | identidade cognitiva aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1,11.126 |
com.amazonaws | pipeline de dados aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-conexão direta | 1,11.126 |
com.amazonaws | diretório aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1,11.126 |
com.amazonaws | balanceamento de carga elástico aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | transcodificador elástico aws-java-sdk- | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-importação/exportação | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk - aprendizado de máquina | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1,11.126 |
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com.chuusai | sem forma_2.10 | 2.3.2 |
com.clearspring.analítica | transmissão | 2.7.0 |
com.databricks | Reservar | 1,8-3 |
com.databricks | dbml-local_2.10 | 0.1.2-spark2.1 |
com.databricks | testes dbml-local_2.10 | 0.1.2-spark2.1 |
com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
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com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.10 | 0,4.15-9 |
com.esotérico software | crio-sombreado | 3.0.3 |
com.esotérico software | minlog | 1.3.0 |
com.fasterxml | colega de classe | 1.0.0 |
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com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.6.5 |
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formato de dados com.fasterxml.jackson. | formato de dados jackson-cbor | 2.6.5 |
com.fasterxml.jackson.tipo de dados | jackson-datatype-joda | 2.6.5 |
com.fasterxml.jackson.module | parâmetro do módulo jackson | 2.6.5 |
com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-Scala.10 | 2.6.5 |
com.github.fommil | descarregador | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | abdômen | 1.1.2 |
com.github.fommil.netlib | native_ref-java | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | native_ref-java-nativos | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | sistema_nativo-java | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | native_system-java-natives | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64-natives | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64-natives | 1.1 |
com.github.rwl | jtransforma | 2.4.0 |
com.google.code.findbugs | jsr305 | 2.0.1 |
com.google.code.gson | gson | 2.2.4 |
com.google.goiaba | goiaba | 15,0 |
com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
com.googlecode.javaewah | Java Ewah | 0.3.2 |
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com.jamesmurty.utils | construtor java-xml | 1,0 |
com.jcraft | jsch | 0,1,50 |
com.jolbox | bonecp | VERSÃO 0.8.0. |
com.mchange | cp30 | 0.9.5.1 |
com.mchange | mchange-commons-java | 0.2.10 |
com.microsoft.azure | azure-data lake-store-sdk | 2.0.11 |
com.microsoft.azure | armazenamento do azure | 2.0.0 |
comendo | comprimir-lzf | 1.0.3 |
com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
com.thoughtworks.paranamer | paranâmero | 2.6 |
com.trueaccord.lenses | lentes_2.10 | 0,3 |
com.Twitter | chill-java | 0,8.0 |
com.Twitter | chill_2.10 | 0,8.0 |
com.Twitter | pacote parquet-hadoop | 1.6.0 |
com.Twitter | util-app_2.10 | 6,23,0 |
com.Twitter | util-core_2.10 | 6,23,0 |
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com.typesafe | configuração | 1.2.1 |
com.typesafe | registro escalonável - slf4j_2.10 | 1.1.0 |
com.univocidade | analisadores de univocidade | 2.2.1 |
com.zaxxer | HikaricP | 2.4.1 |
folhas de feijão comum | folhas de feijão comum | 1.7.0 |
folhas de feijão comum | commons-beanutils-core | 1.8.0 |
comum-CLI | comum-CLI | 1.2 |
codec comum | codec comum | 1,10 |
coleções comuns | coleções comuns | 3.2.2 |
configuração comum | configuração comum | 1,6 |
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digestor comum | digestor comum | 1,8 |
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commons-io | commons-io | 2,4 |
linguagem comum | linguagem comum | 2.6 |
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commons-net | commons-net | 2.2 |
comum-pool | comum-pool | 1.5.4 |
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io.dropwizard.métricas | métricas-ganglia | 3.1.2 |
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io.dropwizard.métricas | métricas-servlets | 3.1.2 |
io.netty | urtiga | 3.9.9. Final |
io.netty | tudo | 4.0.43. Final |
io. prometheus | cliente simples | 0,0,16 |
io. prometheus | simpleclient_common | 0,0,16 |
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io.prometheus.jmx | coletor | 0,7 |
javax.ativação | ativação | 1.1.1 |
javax.anotação | javax.anotação-api | 1.2 |
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javax.xml.transmissão | stax-api | 1,0-2 |
javolução | javolução | 5.5.1 |
junte-se | junte-se | 2,11 |
hora do dia | hora do dia | 2.9.3 |
log4j | apache-log4j-extras | 1.2.17 |
log4j | log4j | 1.2.17 |
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MySQL | conector mysql-java | 5.1.27 |
net.hydromatic | propriedades de base própria | 1.1.5 |
net.ihard | base64 | 2.3.8 |
net.java.dev.jets3t | jets3t | 0.9.3 |
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net.sourceforge.f2j | arpack_combined_all | 0,1 |
org.acplt | no CRPC | 1.0.7 |
org.antlr | ST4 | 4.0.4 |
org.antlr | antlr-runtime | 3.4 |
org.antlr | antlr4-runtime | 4.5.3 |
org.antlr | modelo de string | 3.2.1 |
org.apache.ant | formiga | 1.9.2 |
org.apache.ant | formiga | 1.9.2 |
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org.apache.avro | AVRO | 1.7.7 |
org.apache.avro | avro-ipc | 1.7.7 |
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org.apache.calcite | calcita-linq4j | 1.2.0 - incubação |
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org.apache.commons | criptomoeda comum | 1.0.0 |
org.apache.commons | commons-lang3 | 3,5 |
org.apache.commons | commons-math3 | 3.4.1 |
org.apache.curator | curador-cliente | 2.6.0 |
org.apache.curator | estrutura de curador | 2.6.0 |
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org.apache.derby | derby | 10.10.2.0 |
org.apache.directory.api | api-asn1-api | 1,0,0-M20 |
org.apache.directory.api | utilitário de API | 1,0,0-M20 |
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org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-jobclient | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-shuffle | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | API hadoop yarn | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | cliente hadoop-yarn | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-yarn-common | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | servidor hadoop-yarn-comum | 2.7.3 |
org.apache.htrace | htrace-core | 3.1.0 - incubação |
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org.apache.httpcomponents | httpcore | 4.4.4 |
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org.apache.parquet | coluna de parquete | 1.8.2 |
org.apache.parquet | parquete comum | 1.8.2 |
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org.apache.parquet | parquet-hadoop | 1.8.2 |
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org.apache.thrift | libfb303 | 0.9.3 |
org.apache.thrift | libthrift | 0.9.3 |
org.apache.xbean | xbean-asm5-shaded | 4.4 |
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org.bouncycastle | bcprov-jdk15on | 1,51 |
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org.codehaus.jackson | jackson-jaxers | 1.9.13 |
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org.codehaus.jackson | jackson-xc | 1.9.13 |
org.codehaus.janino | compilador common | 3.0.0 |
org.codehaus.janino | janino | 3.0.0 |
org.datanucleus | núcleo de dados-api-jdo | 3.2.6 |
org.datanucleus | núcleo de dados | 3.2.10 |
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org.Eclipse.jetty | jetty-client | 9.3.11.v 20160721 |
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org.glassfish.hk2 | localizador hk2 | 2.4.0-b34 |
org.glassfish.hk2 | hk2-utils | 2.4.0-b34 |
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org.glassfish.hk2.external | javax.inject | 2.4.0-b34 |
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org.hibernate | validador de hibernação | 5.1.1. Final |
org.iq80.snappy | atrevida | 0,2 |
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org.jpmml | esquema pmml | 1,2,15 |
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org.postgresql | PostgreSQL | 9,4-1204-jdbc41 |
org.roaringbitmap | Mapa de bits estrondoso | 0.5.11 |
org.rosuda.rEngine | Motor | 2.1.0 |
org.Scala-lang | junte-se | 2.10.6 |
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org.Scala-lang | Scala-biblioteca.10 | 2.10.6 |
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org.Scala-sbt | interface de teste | 1,0 |
org.scalacheck | scalacheck_2.10 | 1,12.5 |
org.scalamacros | quase citações_2.10 | 2.0.0 |
org.scalanlp | breeze-macros_2.10 | 0.13.1 |
org.scalanlp | breeze_2.10 | 0.13.1 |
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org.slf4j | jcl-over-slf4j | 1.7.16 |
org.slf4j | jul-a-slf4j | 1.7.16 |
org.slf4j | slf4j-api | 1.7.16 |
org.slf4j | slf4j-log4j12 | 1.7.16 |
org.spark-project.hive | hive-beeline | 1.2.1. spark2 |
org.spark-project.hive | colmeia-CLI | 1.2.1. spark2 |
org.spark-project.hive | hive-exec | 1.2.1. spark2 |
org.spark-project.hive | hive-JDBC | 1.2.1. spark2 |
org.spark-project.hive | Hive metastore | 1.2.1. spark2 |
org.spark-project.spark | não utilizado | 1.0.0 |
org.spire-math | spire-macros_2.10 | 0,13,0 |
org.spire-math | spire_2.10 | 0,13,0 |
org.springframework | núcleo de mola | 4.1.4. LANÇAMENTO |
org.springframework | teste de primavera | 4.1.4. LANÇAMENTO |
org.tukaani | xz | 1,0 |
org.typelevel | maquinista_2.10 | 0.6.1 |
org.typelevel | macro-compat_2.10 | 1.1.1 |
org.xerial | sqlite-JDBC | 3.8.11.2 |
org.xerial.snappy | snappy-java | 1.1.2.6 |
org.yaml | snakeyaml | 1,16 |
oro | oro | 2.0.8 |
software.Amazon.ion | ion-java | 1.0.2 |
stax | stax-api | 1.0.1 |
xmlenc | xmlenc | 0,52 |
Java e biblioteca pré-instalados (versão de clustering 2.11) Scala Scala
ID do grupo | ID do artefato | Versão |
---|---|---|
chifre | chifre | 2.7.7 |
com.amazonaws | Amazon-kinesis-client | 1.7.3 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscale | 1,11.126 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1,11.126 |
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com.amazonaws | métricas aws-java-sdk-cloudwatch | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1,11.126 |
com.amazonaws | identidade cognitiva aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1,11.126 |
com.amazonaws | pipeline de dados aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-conexão direta | 1,11.126 |
com.amazonaws | diretório aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1,11.126 |
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com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1,11.126 |
com.amazonaws | balanceamento de carga elástico aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | transcodificador elástico aws-java-sdk- | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-importação/exportação | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk - aprendizado de máquina | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk - fluxo de trabalho simples | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1,11.126 |
com.amazonaws | gateway de armazenamento aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1,11.126 |
com.amazonaws | suporte aws-java-sdk | 1,11.126 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-biblioteca | 1.11.22 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-workspace | 1,11.126 |
com.amazonaws | jmespath-java | 1,11.126 |
com.chuusai | sem forma_2.11 | 2.3.2 |
com.clearspring.analítica | transmissão | 2.7.0 |
com.databricks | Reservar | 1,8-3 |
com.databricks | dbml-local_2.11 | 0.1.2-spark2.1 |
com.databricks | testes dbml-local_2.11 | 0.1.2-spark2.1 |
com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
com.databricks.scalapb | plugin_2.11 | 0,4.15-9 |
com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.11 | 0,4.15-9 |
com.esotérico software | crio-sombreado | 3.0.3 |
com.esotérico software | minlog | 1.3.0 |
com.fasterxml | colega de classe | 1.0.0 |
com.fasterxml.jackson.core | jackson-anotação | 2.6.5 |
com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.6.5 |
com.fasterxml.jackson.core | vinculação de dados jackson | 2.6.5 |
formato de dados com.fasterxml.jackson. | formato de dados jackson-cbor | 2.6.5 |
com.fasterxml.jackson.tipo de dados | jackson-datatype-joda | 2.6.5 |
com.fasterxml.jackson.module | parâmetro do módulo jackson | 2.6.5 |
com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-Scala.11 | 2.6.5 |
com.github.fommil | descarregador | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | abdômen | 1.1.2 |
com.github.fommil.netlib | native_ref-java | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | native_ref-java-nativos | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | sistema_nativo-java | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | native_system-java-natives | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64-natives | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64-natives | 1.1 |
com.github.rwl | jtransforma | 2.4.0 |
com.google.code.findbugs | jsr305 | 2.0.1 |
com.google.code.gson | gson | 2.2.4 |
com.google.goiaba | goiaba | 15,0 |
com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
com.googlecode.javaewah | Java Ewah | 0.3.2 |
banco de dados com.h2 | h2 | 1,3,174 |
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com.mchange | mchange-commons-java | 0.2.10 |
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com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
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com.typesafe.Scala-logging | Scala-logging-slf4j_2.11 | 2.1.2 |
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folhas de feijão comum | commons-beanutils-core | 1.8.0 |
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org.apache.ant | formiga | 1.9.2 |
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org.apache.curator | curador-cliente | 2.6.0 |
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