Databricks Runtime 10,2 (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.
As notas a seguir sobre a versão fornecem informações sobre Databricks Runtime 10.2 e Databricks Runtime 10.2 Photon, alimentado por Apache Spark 3.2.0. A Databricks lançou essa versão em dezembro de 2021. O Photon está em visualização pública.
Estas notas sobre a versão podem incluir referências a recursos que não estão disponíveis no Google Cloud a partir desta versão.
Novos recursos e melhorias
- Databricks utilidades adiciona um update mount comando
- O Delta Lake suporta a renomeação de colunas (visualização pública)
- Delta Lake table history adds Databricks Runtime version information
- Databricks utilidades adiciona informações sobre a hora da última modificação quando os diretórios são listados
- O Spark SQL adiciona uma função
approx_top_k
para retornar os principais itens e suas contagens - Trigger.AvailableNow agora disponível em Python e Scala
- O Auto Loader agora suporta a evolução do esquema para o Avro (visualização pública)
Databricks utilidades adiciona um update mount comando
O novo comando dbutils.fs.updateMount
é semelhante ao dbutils.fs.mount
, mas esse novo comando atualiza um ponto de montagem existente em vez de criar um novo. Consulte o comando updateMount (dbutils.fs.updateMount).
O Delta Lake suporta a renomeação de colunas (visualização pública)
O Delta Lake agora suporta a renomeação de colunas. Para renomear a coluna de uma tabela Delta, o senhor deve atualizar a versão da tabela Delta e, em seguida, definir o modo de mapeamento de coluna como mapeamento de nome. Consulte Renomear e soltar colunas com o mapeamento de colunas do Delta Lake.
Delta Lake table history adds version information Databricks Runtime
Quando uma gravação é feita em uma tabela Delta, as informações sobre a versão Databricks Runtime que fez a gravação também são registradas. Para obter as informações sobre a versão, execute o comando DESCRIBE HISTORY
na tabela e, em seguida, veja a coluna engineInfo
na saída. Veja DESCRIBE HISTORY e Trabalhe com Delta Lake table história.
Databricks utilidades adiciona informações sobre a hora da última modificação quando os diretórios são listados
O comando dbutils.fs.ls
para listar o conteúdo de um diretório agora gera um campo modificationTime
. Esse campo contém a hora da última modificação para cada arquivo ou diretório listado. Consulte o comando ls (dbutils.fs.ls).
O Spark SQL adiciona uma função approx_top_k
para retornar os principais itens e suas contagens
A nova função approx_top_k
retorna os valores dos itens que ocorrem com mais frequência, junto com suas contagens aproximadas, para a expressão especificada. Alguns exemplos incluem:
df = spark.sql('SELECT approx_top_k(col, 10, 100) FROM VALUES (0), (1), (1), (2), (2), (2) AS tab(col)')
display(df)
import pyspark.sql.functions as F
df = spark.createDataFrame([
(0,), (1,), (1,), (2,), (2,), (2,)
]).select(F.expr('approx_top_k(_1, 10)'))
display(df)
O resultado da execução de qualquer um dos exemplos é:
[{"item": 2, "count": 3}, {"item": 1, "count": 2}, {"item": 0, "count": 1}]
Veja a função agregadaapprox_top_k
.
Trigger.AvailableNow agora disponível em Python e Scala
Essa alteração é compatível com as consultas de transmissão da fonte Delta Trigger.AvailableNow
em Python e também em Scala. O Databricks Runtime 10.1 introduziu o suporte para esse acionador em Scala. O Databricks Runtime 10.2 agora também oferece suporte a esse acionador no Python. Veja a cobertura do site Trigger.AvailableNow
em What is Auto Loader?
O Auto Loader agora suporta a evolução do esquema para o Avro (visualização pública)
Consulte Configurar a inferência e a evolução do esquema no Auto Loader.
Atualizações da biblioteca
-
Atualizado Python biblioteca:
- filelock de 3.3.1 a 3.4.0
- plotly de 5.3.0 a 5.3.1
-
Biblioteca R atualizada:
- base de 4.1.1 a 4.1.2
- compilador de 4.1.1 a 4.1.2
- conjunto de dados de 4.1.1 para 4.1.2
- gráficos de 4.1.1 a 4.1.2
- GRDevices de 4.1.1 a 4.1.2
- grade de 4.1.1 a 4.1.2
- métodos de 4.1.1 a 4.1.2
- paralelo de 4.1.1 a 4.1.2
- Reserve de 1,8-8 a 1,8-10
- splines de 4.1.1 a 4.1.2
- estatísticas de 4.1.1 a 4.1.2
- stats4 de 4.1.1 a 4.1.2
- tcltk de 4.1.1 a 4.1.2
- ferramentas de 4.1.1 a 4.1.2
- utilitários de 4.1.1 a 4.1.2
- backports de 1.2.1 a 1.4.0
- vassoura de 0.7.9 a 0.7.10
- CLI De 3.0.1 para 3.1.0
- cpp11 de 0.4.0 a 0.4.1
- lápis de cera de 1.4.1 a 1.4.2
- credenciais de 1.3.1 a 1.3.2
- futuro de 1.22.1 a 1.23.0
- vá de 1.4.1 para 1.4.3
- glmnet de 4.1-2 a 4.1-3
- cola de 1.4.2 a 1.5.0
- memoise de 2.0.0 a 2.0.1
- paralelamente de 1.28.1 a 1.29.0
- leitor de 2.0.2 a 2.1.0
- informações da sessão de 1.1.1 a 1.2.1
- stringi de 1.7.5 a 1.7.6
- tibble a partir de 3.1.5 para 3.1.6
- tinytex de 0,34 a 0,35
- tzdb a partir de 0.1.2 para 0.2.0
- use isso a partir de 2.1.2 para 2.1.3
- uuid de 0,1-4 a 1,0-3
- vroom de 1.5.5 a 1.5.6
- xfun de 0,27 a 0,28
-
Atualizado Java biblioteca:
- com.fasterxml.jackson de 2.12.2 a 2.12.3
- io.airlift.compressor de ar de 0,19 a 0,21
- io.netty.netty-all de 4.1.63.Final a 4.1.68.Final
- joda-time.joda-time de 2.10.5 a 2.10.10
- org.apache.commons.commons-compress de 1,20 a 1,21
- org.apache.orc de 1.6.10 a 1.6.12
- org.Eclipse.jetty de 9.4.40.v20210413 para 9.4.43.v20210629
- org.scalanlp.breeze-macros_2.12 de 1.0 a 1.2
- org.scalanlp.breeze_2.12 de 1.0 a 1.2
- org.org.typelevel.algebra_2.12 de 2.0.0 a 2.0.1
- org.typelevel.cats-kernel_2.12 de 2.0.0 a 2.0.1
Apache Spark
O Databricks Runtime 10.2 inclui o Apache Spark 3.2.0. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 10.1 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs e melhorias adicionais feitas no Spark:
- [SPARK-37447] [SQL] Cache LogicalPlan.isStreaming() resultar em uma partida preguiçosa
- [SPARK-37468] [SQL] Suporte a intervalos ANSI e TimestampNTZ para UnionEstimation
- [SPARK-37464] [SQL] SCHEMA e DATABASE deveriam ser simplesmente aliases de NAMESPACE
- [SPARK-37452] [SQL] Char e Varchar quebram a compatibilidade com versões anteriores entre a v3.1 e a v2
- [SPARK-36861] [SQL] Use
yyyy-MM-dd
como padrão de data na descoberta da partição - [SPARK-37456] [SQL] CREATE NAMESPACE deve qualificar o local para o comando v2
- [SPARK-37357] [SQL] Adicionar fator de partição pequeno para reequilibrar partições
- [SPARK-37446] [SQL] Use reflection para getWithoutRegisterFns para permitir diferentes versões do Hive para construção
- [SPARK-37444] [SQL] ALTER NAMESPACE ... SET LOCATION deve tratar o local vazio de forma consistente no comando v1 e v2
- [SPARK-36357] [SQL] Suporte a pushdown Timestamp sem fuso horário para orc
- [SPARK-36346] [SQL] Suporte ao tipo TimestampNTZ na origem do arquivo Orc
- [SPARK-36646] [SQL] Empurrar para baixo o grupo por coluna de partição para agregado
- [SPARK-34960] [SQL] Agregação de push down para ORC
- [SPARK-37386] [SQL] Simplificar o OptimizeSkewedJoin para não executar o avaliador de custos
- [SPARK-36073] [SQL] Correções e melhorias em EquivalentExpressions
- [SPARK-35352] [SQL] Adicionar código de geração para classificação externa completa merge join
- [SPARK-37292] [SQL] Remove o join externo se ele tiver apenas DISTINCT no lado da transmissão com alias
- [SPARK-37371] [SQL] O UnionExec deve oferecer suporte a columnar se todos os filhos oferecerem suporte a columnar
- [SPARK-36645] [SQL] Agregado (Mín/Máx/Contagem) para Parquet
- [SPARK-37379] [SQL] Adicionar poda de padrão de árvore à regra CTESubstitution
- [SPARK-37332] [SQL] Permitir intervalos ANSI em
ALTER TABLE .. ADD COLUMNS
- [SPARK-37224] [SS] Otimizar o caminho de gravação no provedor RocksDB armazenamento do estado
- [SPARK-37304] [SQL] Permitir intervalos ANSI na v2
ALTER TABLE .. REPLACE COLUMNS
- [SPARK-36924] [SQL] CAST entre intervalos ANSI e IntegralType
- [SPARK-37289] [SQL] Remover a função
partitionSchemaOption
- [SPARK-37270] [SQL] Correção do push foldable nas ramificações CaseWhen se elseValue estiver vazio
- [SPARK-35345] [SQL] Adicionar testes de Parquet ao BloomFilterBenchmark
- [SPARK-37341] [SQL] Evitar buffer desnecessário e copiar na classificação externa completa merge join
- [SPARK-37266] [SQL] view text can only be SELECT queries
- [SPARK-37288] [Python][3.2] Backport desde a atualização da anotação
- [SPARK-37262] [SQL] Não log agregado vazio e agrupar por em JDBCScan
- [SPARK-37283] [SQL] Não tente armazenar uma tabela V1 que contenha intervalos ANSI em formato compatível com o Hive
- [SPARK-37221] [SQL] A API do tipo collect no SparkPlan deve oferecer suporte à saída em colunas
- [SPARK-37202] [SQL] Use o AnalysisContext para rastrear as funções temporárias referidas
- [SPARK-37023] [CORE] Evite buscar o status merge quando shuffleMergeEnabled for false para uma shuffleDependency durante a repetição
- [SPARK-37307] [CORE] Não obter conexão JDBC para partições vazias
- [SPARK-37267] [SQL] Suporte a OptimizeSkewInRebalancePartitions otimiza o nó não raiz
- [SPARK-36799] [SQL] Passar nome da queryExecution na CLI
- [SPARK-37261] [SQL] Permitir adicionar partições com intervalos ANSI no DSv2
- [SPARK-37203] [SQL] Corrigir NotSerializableException ao observar com TypedImperativeAggregate
- [SPARK-37199] [SQL] Adicionar campo determinístico ao QueryPlan
- [SPARK-37253] [Python]
try_simplify_traceback
não deve falhar quandotb_frame.f_lineno
for None - [SPARK-37214] [SQL] Falha na análise de consultas anteriores com identificadores inválidos
- [SPARK-37240] [SQL] Manipular intervalos ANSI por
ColumnVectorUtils.populate()
- [SPARK-35437] [SQL] Use expressões para filtrar partições do Hive no lado do cliente
- [SPARK-32940] [SQL] Collect, first e last devem ser funções agregadas determinísticas
- [SPARK-37231] [SQL] Gravações/leituras dinâmicas de partições de intervalo ANSI
- [SPARK-37038] [SQL] DSV2 Sample Push Down
- [SPARK-36665] [SQL] Adicionar mais simplificações do operador Not
- [SPARK-37150] [SQL] Migrar DESCRIBE NAMESPACE para usar o comando V2 por default
- [SPARK-37196] [SQL] HiveDecimal enforcePrecisionScale failed return null
- [SPARK-37212] [SQL] Melhorar a implementação do pushdown agregado.
- [SPARK-37190] [SQL] Melhorar as mensagens de erro para o Cast no modo ANSI
- [SPARK-37161] [SQL] Suporte do conversor RowToColumnConverter ao AnsiIntervalType
- [SPARK-37160] [SQL] Adicionar uma configuração para desativar opcionalmente o preenchimento para o tipo de caractere
- [SPARK-36554] [SQL][Python] Expor a expressão make_date em funções.Scala
- [SPARK-37200] [SQL] Suporte a drop index para fonte de dados V2
- [SPARK-37179] [SQL] Modo ANSI: Adicionar uma configuração para permitir a conversão entre Datetime e Numeric
- [SPARK-37168] [SQL] Melhorar as mensagens de erro para funções e operadores SQL no modo ANSI
- [SPARK-36935] [SQL] Estender o ParquetSchemaConverter para compute Parquet nível de repetição e definição
- [SPARK-37066] [SQL] Melhorar a mensagem de erro para mostrar o caminho do arquivo quando houver falha na leitura do próximo arquivo
- [SPARK-32567] [SQL] Adicionar código de geração para hash embaralhado externo completo join
- [SPARK-37176] [SQL] Sincronizar a lógica de tratamento de exceções do método JsonInferSchema#infer com o método JacksonParser#parse
- [SPARK-37149] [SQL] Melhorar as mensagens de erro para exceções de estouro aritmético no modo ANSI
- [SPARK-37136] [SQL] Remover o código sobre a função de compilação do hive, mas não implementar no spark
- [SPARK-16280] [SPARK-37082] [SQL] Implementa a função de agregação histogram_numeric que suporta agregação parcial.
- [SPARK-36975] [SQL] Corrige as métricas das chamadas do cliente hive em HiveClientImpl
Atualizações de manutenção
Consulte Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 10.2.
Ambiente do sistema
- Sistema operacional : Ubuntu 20.04.3 LTS
- Java : Zulu 8.58.0.13-CA-linux64
- Scala : 2.12.14
- Python : 3.8.10
- R : 4.1.2
- Delta Lake : 1.1.0
Instalado Python biblioteca
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
Antergos Linux | 2015.10 (versão ISO) | apronta | 1.4.4 | argônio-2-cffi | 20.1.0 |
gerador assíncrono | 1,10 | atrai | 20,3,0 | chamada de volta | 0.2.0 |
bidita | 0,21,4 | cândida | 3.3.0 | boto3 | 1,16.7 |
botocore | 1.19,7 | certifi | 2020.12,5 | caffi | 1,14.5 |
chardet | 4.0.0 | ciclador | 0.10.0 | Cython | 0,29,23 |
dbus-Python | 1.2.16 | decorador | 5.0.6 | xml desfundido | 0.7.1 |
distlib | 0.3.3 | informação da distribuição | 0,23 ubuntu 1 | pontos de entrada | 0,3 |
visão geral das facetas | 1.0.0 | bloqueio de arquivo | 3.4.0 | Índia | 2,10 |
ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22,0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
ipywidgets | 7.6.3 | jedi | 0,17.2 | Jinja 2 | 2.11.3 |
jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | esquema json | 3.2.0 |
cliente jupyter | 6.1.12 | núcleo jupyter | 4.7.1 | pigmentos jupyterlab | 0.1.2 |
widgets jupyterlab | 1.0.0 | solucionador de kiwi | 1.3.1 | coalas | 1.8.2 |
MarkupSafe | 2.0.1 | Matplotlib | 3.4.2 | confundir | 0,8.4 |
cliente nb | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | formato nb | 5.1.3 |
nest-assíncio | 1.5.1 | notebook | 6.3.0 | entorpecido | 1.19.2 |
fazendo às malas | 20,9 | Pandas | 1.2.4 | filtros pandóicos | 1.4.3 |
parso | 0.7.0 | bode expiatório | 0.5.1 | esperar | 4.8.0 |
picles | 0.7.5 | Travesseiro | 8.2.0 | pip | 21.0.1 |
Plotly | 5.3.1 | cliente prometheus | 0.10.1 | kit de ferramentas de aviso | 3.0.17 |
protobuf | 3.17.2 | psycopg2 | 2.8.5 | processo pty | 0.7.0 |
flecha | 4.0.0 | pycparser | 2,20 | Pigmentos | 2.8.1 |
Objeto PYG | 3,36,0 | análise de pipa | 2.4.7 | persistente | 0,17.3 |
Python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 | Python-dateutil | 2.8.1 | Python-engineio | 4.3.0 |
Python-socketio | 5.4.1 | pytz | 2020,5 | pizma | 20.0.0 |
pedidos | 2.25.1 | solicitações - soquete unix | 0.2.0 | transferência s3 | 0.3.7 |
scikit-learn | 0,24,1 | pegajoso | 1.6.2 | marítimo | 0.11.1 |
Enviar 2 lixeiras | 1.5.0 | ferramentas de configuração | 52,0,0 | seis | 1,15.0 |
ID de importação ssh | 5,10 | modelos de estatísticas | 0.12.2 | tenacidade | 8.0.1 |
terminado | 0.9.4 | caminho de teste | 0.4.4 | threadpool ctl | 2.1.0 |
tornado | 6.1 | almôndegas | 5.0.5 | atualizações autônomas | 0,1 |
urllib3 | 1,25.11 | ambiente virtual | 20.4.1 | largura do wc | 0.2.5 |
codificações da web | 0.5.1 | Python wheel | 0,36,2 | extensão widgetsnb | 3.5.1 |
Instalada a R biblioteca
O R biblioteca é instalado a partir do Snapshot Microsoft CRAN em 2021-11-30.
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
askpass | 1.1 | afirme que | 0.2.1 | portas traseiras | 1.4.0 |
base | 4.1.2 | base64enc | 0,1-3 | pouco | 4.0.4 |
bit64 | 4.0.5 | bolha | 1.2.2 | inicialização | 1,3-28 |
fermentar | 1,0-6 | brio | 1.1.2 | vassoura | 0.7.10 |
babião | 0.3.1 | cachem | 1.0.6 | chamador | 3.7.0 |
cursor | 6,0-90 | guarda de celas | 1.1.0 | crono | 2,3-56 |
Aula | 7,3-19 | CLIPE | 3.1.0 | clipe | 0.7.1 |
Cluster | 2.1.2 | ferramentas de código | 0,2-18 | espaço de cores | 2,0-2 |
marca comum | 1.7 | compilador | 4.1.2 | configuração | 0.3.1 |
cpp11 | 0.4.1 | giz de cera | 1.4.2 | Credenciais | 1.3.2 |
cacho | 4.3.2 | data.tabela | 1.14.2 | conjunto de dados | 4.1.2 |
DBI | 1.1.1 | dbplyr | 2.1.1 | desc | 1.4.0 |
ferramentas de desenvolvimento | 2.4.2 | diff | 0.3.5 | digerir | 0,6.28 |
dplyr | 1.0.7 | dtplyr | 1.1.0 | e1071 | 1,7-9 |
reticências | 0.3.2 | avalie | 0,14 | fansi | 0.5.0 |
colorista | 2.1.0 | mapa rápido | 1.1.0 | fontawesome | 0.2.2 |
para gatos | 0.5.1 | para cada um | 1.5.1 | estrangeira | 0,8-81 |
forjar | 0.2.0 | fs | 1.5.0 | futuro | 1,23,0 |
futuro.aplique | 1.8.1 | gargarejar | 1.2.0 | genéricas | 0.1.1 |
obter | 1.4.3 | ggplot2 | 3.3.5 | gh | 1.3.0 |
gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4,1-3 | globais | 0.14.0 |
cola | 1.5.0 | google drive | 2.0.0 | planilhas do Google 4 | 1.0.0 |
goleiro | 0.2.2 | gráficos | 4.1.2 | Dispositivos GR | 4.1.2 |
grade | 4.1.2 | Grid Extra | 2.3 | gsubfn | 0,7 |
mesa | 0.3.0 | refúgio | 2.4.3 | mais alto | 0,9 |
HMS | 1.1.1 | ferramentas html | 0.5.2 | widgets html | 1.5.4 |
http.uv | 1.6.3 | httr | 1.4.2 | escritor | 1.3.2 |
HWriter Plus | 1,0-3 | IDs | 1.0.1 | mini | 0.3.1 |
ipred | 0,9-12 | isóbanda | 0.2.5 | iteradores | 1,0.13 |
jquerylib | 0.1.4 | jsonlite | 1.7.2 | Kern Smooth | 2,23-20 |
tricotar | 1,36 | rótulo | 0.4.2 | posteriormente | 1.3.0 |
treliça | 0,20-45 | lava | 1.6.10 | ciclo de vida | 1.0.1 |
ouvindo | 0,8.0 | lubrificar | 1.8.0 | magritter | 2.0.1 |
Markdown | 1.1 | MASSA | 7,3-54 | Matriz | 1,3-4 |
memoise | 2.0.1 | métodos | 4.1.2 | mgcv | 1,8-38 |
mímica | 0,12 | Métricas do modelo | 1.2.2.2 | modelar | 0.1.8 |
munsell | 0.5.0 | nome | 3,1-152 | net | 7,3-16 |
Número Deriv | 2016,8-1,1 | openssl | 1.4.5 | paralelo | 4.1.2 |
paralelamente | 1.29.0 | pilar | 1.6.4 | pkgbuild | 1.2.0 |
pkgconfig | 2.0.3 | carregamento de pacotes | 1.2.3 | plogr | 0.2.0 |
plyr | 1.8.6 | elogio | 1.0.0 | unidades bonitas | 1.1.1 |
ProC | 1,18.0 | processa | 3.5.2 | prodlim | 13/11/2019 |
progresso | 1.2.2 | progressista | 0.9.0 | promessas | 1.2.0.1 |
proto | 1.0.0 | proxy | 0,4-26 | ps | 1.6.0 |
ronronar | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.5 | R6 | 2.5.1 |
Floresta aleatória | 4,6-14 | corredeiras | 0.3.3 | rcmdcheck | 1.4.0 |
Cervejaria RColor | 1,1-2 | Rcpp | 1.0.7 | RCP Pegen | 0.3.3.9.1 |
leitor | 2.1.0 | readxl | 1.3.1 | receitas | 0,1,17 |
revanche | 1.0.1 | revanche 2 | 2.1.2 | controles remotos | 2.4.1 |
reprex | 2.0.1 | remodelar 2 | 1.4.4 | rlang | 0.4.12 |
rmarkdown | 2,11 | RODBC | 1,3-19 | roxigênio2 | 7.1.2 |
rpartem | 4,1-15 | rprojroot | 2.0.2 | Reservar | 1,8-10 |
RSQLite | 2.2.8 | API do estúdio | 0,13 | reversões | 2.1.1 |
colete | 1.0.2 | atrevimento | 0.4.0 | escala | 1.1.1 |
seletor | 0,4-2 | informações da sessão | 1.2.1 | forma | 1.4.6 |
brilhante | 1.7.1 | ferramentas de origem | 0.1.7 | Sparklyr | 1.7.2 |
SparkR | 3.2.0 | espacial | 7,3-11 | splines | 4.1.2 |
sqldf | 0,4-11 | QUADRADO | 2021,1 | estatísticas | 4.1.2 |
estatísticas4 | 4.1.2 | stringi | 1.7.6 | longarina | 1.4.0 |
sobrevivência | 3,2-13 | diz | 3.4 | tcltk | 4.1.2 |
Demonstrações de ensino | 2,10 | teste isso | 3.1.0 | petiscar | 3.1.6 |
arrumado | 1.1.4 | seleção arrumada | 1.1.1 | tidyverso | 1.3.1 |
Hora/Data | 3043,102 | tinytex | 0,35 | Ferramentas | 4.1.2 |
tzdb | 0.2.0 | use isso | 2.1.3 | utf 8 | 1.2.2 |
utilidades | 4.1.2 | uuid | 1,0-3 | vctrs | 0.3.8 |
Viridis Lite | 0.4.0 | vadouro | 1.5.6 | waldo | 0.3.1 |
bigode | 0,4 | murchar | 2.4.2 | diversão | 0,28 |
xml2 | 1.3.2 | xopen | 1.0.0 | x estável | 1,8-4 |
yaml | 2.2.1 | compactar | 2.2.0 |
Instalei Java e Scala biblioteca (versão de clusteringScala 2.12)
ID do grupo | ID do artefato | Versão |
---|---|---|
chifre | chifre | 2.7.7 |
com.amazonaws | Amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscale | 1,11.655 |
com.amazonaws | formação de nuvem aws-java-sdk | 1,11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1,11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1,11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1,11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1,11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1,11.655 |
com.amazonaws | métricas aws-java-sdk-cloudwatch | 1,11.655 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1,11.655 |
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