Databricks Runtime 11.3 LTS (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 ノートには、 Apache Spark 3.3.0 を搭載したDatabricks Runtime 11.3 LTSに関する情報が記載されています。 Databricks はこのバージョンを 2022 年 10 月にリリースしました。
LTS は、 このバージョンが 長期サポート 対象であることを意味します。Databricks Runtime LTS バージョンのライフサイクルを参照してください。
挙動の変更
[重大な変更] 新しい Python バージョンでは、Databricks Connect V1 Python クライアントの更新が必要です
後続の更新により、Databricks Runtime 11.3 LTS の Python バージョンが 3.9.21 に移動されます。3.9.21このバージョンでは動作の変更は行われません。
必要なセキュリティ パッチを適用するには、Databricks Runtime 11.3 LTS の Python バージョンを 3.9.5 から 3.9.19 に更新します。これらの変更により、特定の PySpark 関数を使用するクライアントでエラーが発生する可能性があるため、Databricks Runtime 11.3 LTS で Databricks Connect V1 for Python を使用するクライアントは、Python 3.9.7 以降に更新する必要があります。
新機能と改善点
- Pythonが3.9.19から3.9.21にアップグレードされました
- 構造化ストリーミングトリガーは1回限りの使用は非推奨です
- Auto Loaderのソースパスを変更する
- Databricks Kinesis コネクタは、EFO モードでの Kinesis Data ストリームからの読み取りをサポートするようになりました。
- 新しい H3 地理空間関数と、すべての H3 関数に対する Photon サポートの追加
- 予測I/Oの新機能
- 選択クエリをスキャンするための初期パーティションの増加
- 新しい AQE プランバージョンの視覚化
- 新しい非同期進捗追跡とログ消去モード
- Unity Catalogの構造化ストリーミングがサポートされるようになりました
display() - パイプラインイベントがJSON形式で記録されるようになりました
- Python による構造化ストリーミングでの任意のステートフル処理
- CSVファイルでの日付推論
- Apache Parquet および Apache Iceberg テーブルのクローン サポート (パブリック プレビュー)
- SQL使用して、 Unity Catalogマネージド テーブルのスキーマ レベルおよびカタログ レベルのストレージの場所を指定します。
Pythonが3.9.19から3.9.21にアップグレードされました
Databricks Runtime 11.3 LTS の Python バージョンが 3.9.19 から 3.9.21 に更新されました。
構造化ストリーミングトリガーは1回限りの使用は非推奨です
Trigger.Once設定は非推奨になりました。Databricks ではTrigger.AvailableNow使用することをお勧めします。「構造化ストリーミングのトリガー間隔を構成する」を参照してください。
Auto Loaderのソースパスを変更する
新しいチェックポイント ディレクトリを選択しなくても、ディレクトリ リスト モードで構成された Auto Loader のディレクトリ入力パスを変更できるようになりました。「Auto Loader のソース パスの変更」を参照してください。
Databricks Kinesis コネクタは、EFO モードでの Kinesis Data ストリームからの読み取りをサポートするようになりました。
Databricks Runtime 11.3 LTS の Databricks Kinesis 構造化ストリーミング ソースを使用して、拡張ファンアウト モードで Kinesis Data ストリームから読み取るクエリを実行できるようになりました。これにより、シャードごと、コンシューマーごとの専用スループットとプッシュ モードでのレコード配信が可能になります。
新しい H3 地理空間関数と、すべての H3 関数に対する Photon サポートの追加
4 つの新しい H3 関数h3_maxchild 、 h3_minchild 、 h3_pointash3 、 h3_pointash3stringを導入しました。これらの関数は、SQL、Scala、Python で使用できます。すべての H3 式が Photon でサポートされるようになりました。H3 地理空間関数を参照してください。
予測I/Oの新機能
Photon は、 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROWを使用して、実行フレームの範囲モードをサポートします。Photon は、 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND offset_stop { PRECEDING | FOLLOWING }を使用して、フレームを拡大するための範囲モードもサポートしています。
選択クエリをスキャンするための初期パーティションの増加
Photon 対応クラスターの take/tail/limit と Databricks SQLの LIMIT での選択的クエリで、スキャンする初期パーティションの値が 10 に増加しました。 10個のパーティションを使用すると、複数の小さなジョブを起動するオーバーヘッドや、スケールアップが遅くなるのを回避できます。 これは、 spark.sql.limit.selectiveInitialNumPartitionsを使用して構成することもできます。
新しい AQE プランバージョンの視覚化
アダプティブ クエリ実行 (AQE) からのランタイム プランの更新を視覚化できる AQE プラン バージョンを導入しました。
新しい非同期進捗追跡とログ消去モード
非同期進行状況追跡と非同期ログ消去と呼ばれる構造化ストリーミング モードを導入します。非同期ログ消去モードでは、バックグラウンドでの進行状況追跡に使用されるログを削除することで、ストリーミング クエリの待機時間が短縮されます。
Unity Catalogの構造化ストリーミングがサポートされるようになりました display()
構造化ストリーミングを使用してUnity Catalogに登録されたテーブルを操作するときに、 display()使用できるようになりました。
パイプラインイベントがJSON形式で記録されるようになりました
Databricks は、パイプライン イベントを JSON 形式でドライバー ログに書き込むようになりました。各イベントは JSON で解析可能ですが、大きなイベントにはすべてのフィールドが含まれない可能性があり、フィールドが切り捨てられることもあります。各イベントは、プレフィックスEvent received:を持つ 1 行に記録されます。以下はイベントの例です。
Event received: {"id":"some-event-id","origin":{"pipeline_id":"some-pipeline-id","cluster_id":"some-cluster id"},"message":"simple [truncated] message","level":"WARN"}
Python による構造化ストリーミングでの任意のステートフル処理
PySpark で任意のステートフル処理を実行するために使用できるapplyInPandasWithState関数を紹介します。これは、Java API のflatMapGroupsWithState関数と同等です。
CSVファイルでの日付推論
CSV ファイル内の日付型列の推論の改善を導入しました。列のレコード全体で日付形式が一貫している場合、それらの列はDateTypeと推測できます。異なる列間で日付形式を組み合わせることもできます。Databricks は各列の日付形式を自動的に推測できます。Databricks Runtime 11.3 LTS より前の CSV ファイル内の日付列はStringTypeのままになります。
Apache Parquet および Apache Iceberg テーブルのクローン サポート (パブリック プレビュー)
Clone を使用して、Apache Parquet テーブルと Apache Iceberg テーブルをミラーリングする Delta テーブルを作成し、段階的に更新できるようになりました。ソース Parquet テーブルを更新し、clone コマンドを使用してクローンされた Delta テーブルに変更を段階的に適用できます。「Parquet および Apache Iceberg テーブルを Delta Lake に増分クローンする」を参照してください。
SQL使用して、 Unity Catalogマネージド テーブルのスキーマ レベルおよびカタログ レベルのストレージの場所を指定します。
MANAGED LOCATION SQLコマンドを使用して、マネージドテーブルのクラウド ストレージの場所をカタログ レベルとスキーマ レベルで指定できるようになりました。 CREATE CATALOGおよびCREATE SCHEMAを参照してください。
行動の変化
Databricks Connect 11.3.2
Databricks Connect クライアント アップデート 11.3.2 がサポートされるようになりました。Databricks ConnectおよびDatabricks Connectリリース ノートを参照してください。
更新された Databricks Snowflake コネクタ
Databricks Snowflakeコネクタは、オープンソース リポジトリ、 Snowflakeソース for Apache Sparkのコードの最新バージョンに更新されました。 オープンソース バージョンのすべての機能を維持しながら、述語プッシュダウンや内部クエリ プラン プッシュダウンなど、Databricks Runtime 11.3 LTS と完全に互換性を持つようになりました。
S3AのHadoopキャッシュが無効になりました
S3A の Hadoop キャッシュ (FileSystem Apache Hadoop Main 3.3.4 API ) が無効になりました。これは、他のクラウド ストレージ コネクタと整合させるためです。ファイル システム キャッシュに依存するワークロードの場合は、新しく作成されたファイル システムに、資格情報プロバイダーを含む正しい Hadoop 構成が提供されていることを確認します。
Delta Lake 統計情報収集スキーマがテーブル スキーマ定義の列順序と一致するようになりました
この変更は、データフレーム とテーブル列の順序の不一致が原因で列の統計が収集されなかった Delta Lake プロトコルのバグに対処します。 場合によっては、以前に追跡されていなかったフィールドでの統計収集により、書き込みパフォーマンスが低下することがあります。 Delta Lake のデータのスキップを参照してください。
applyInPandasWithStateは、クエリに演算子の後にシャッフルがある場合にエラーをスローします。
クエリに演算子の後にshuffleがある場合、演算子applyInPandasWithStateはエラーをスローします。これは、ユーザーが操作後にshuffle追加した場合、またはオプティマイザーまたはシンクが暗黙的にshuffle追加した場合に発生します。
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:
- distlib 0.3.5 から 0.3.6 へ
-
アップグレードされた R ライブラリ:
- ほうき 1.0.0 から 1.0.1 へ
- 3.7.1 から 3.7.2 への呼び出し
- dplyr 1.0.9 から 1.0.10 へ
- dtplyr 1.2.1 から 1.2.2 へ
- 0.5.1 から 0.5.2 への forcats
- 1.27.0 から 1.28.0 への将来
- future.apply を 1.9.0 から 1.9.1 に適用する
- 1.7.0 から 1.8.0 への gert
- 0.16.0 から 0.16.1 までのグローバル
- gtable 0.3.0 から 0.3.1 へ
- 2.5.0 から 2.5.1 へのヘイブン
- HMS 1.1.1 から 1.1.2 へ
- httr 1.4.3 から 1.4.4 へ
- ニットル 1.39 から 1.40 へ
- モデラー 0.1.8 から0.1.9まで
- ピラー 1.8.0 から 1.8.1 へ
- progressr 0.10.1 から 0.11.0 へ
- readxl 1.4.0 から 1.4.1 へ
- 2.0.1 から 2.0.2 への reprex
- rlang 1.0.4 から 1.0.5 へ
- 2.14から2.16までのrmarkdown
- RSQLite 2.2.15 から 2.2.16 へ
- rstudioapi 0.13 から 0.14 へ
- 2.1.1 から 2.1.2 へのバージョン
- rvest 1.0.2 から 1.0.3 へ
- 1.2.0から1.2.1までスケールします
- Sparklyr 1.7.7 から 1.7.8 へ
- stringr 1.4.0 から 1.4.1 へ
- 生存率は3.2-13から3.4-0に上昇
- tinytex 0.40 から 0.41 へ
- viridisLite 0.4.0 から 0.4.1 へ
-
アップグレードされた Java ライブラリ:
- com.fasterxml.jackson.core.jackson-annotations2.13.3 から 2.13.4 へ
- com.fasterxml.jackson.core.jackson-core2.13.3 から 2.13.4 へ
- com.fasterxml.jackson.core.jackson-databind2.13.3 から 2.13.4 へ
- com.fasterxml.jackson.dataformat.jackson-dataformat-cbor2.13.3 から 2.13.4 へ
- com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-joda2.13.3 から 2.13.4 へ
- com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-jsr3102.13.3 から 2.13.4 へ
- com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-paranamer2.13.3 から 2.13.4 へ
- com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-scala_2.12 を 2.13.3 から 2.13.4 にアップグレード
- org.apache.hadoop.hadoop-client-api3.3.2-databricksから3.3.4-databricks へ
- org.apache.hadoop.hadoop-client-runtime3.3.2 から 3.3.4 へ
- org.apache.orc.orc-core1.7.5から1.7.6へ
- org.apache.orc.orc-mapreduce1.7.5から1.7.6へ
- org.apache.orc.orc-shims1.7.5から1.7.6へ
- org.apache.parquet.parquet-column1.12.0-databricks-0004 から 1.12.0-databricks-0007 へ
- org.apache.parquet.parquet-common1.12.0-databricks-0004 から 1.12.0-databricks-0007 へ
- org.apache.parquet.parquet-encoding1.12.0-databricks-0004 から 1.12.0-databricks-0007 へ
- org.apache.parquet.parquet-format-structures1.12.0-databricks-0004 から 1.12.0-databricks-0007 へ
- org.apache.parquet.parquet-hadoop1.12.0-databricks-0004 から 1.12.0-databricks-0007 へ
- org.apache.parquet.parquet-jackson1.12.0-databricks-0004 から 1.12.0-databricks-0007 へ
- org.glassfish.jersey.containers.jersey-container-servlet2.34から2.36へ
- org.glassfish.jersey.containers.jersey-container-servlet-core2.34から2.36へ
- org.glassfish.jersey.core.jersey-client2.34から2.36へ
- org.glassfish.jersey.core.jersey-common2.34から2.36へ
- org.glassfish.jersey.core.jersey-server2.34から2.36へ
- org.glassfish.jersey.inject.jersey-hk22.34から2.36へ
Apache Spark
Databricks Runtime 11.3 LTS には Apache Spark 3.3.0 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 11.2 (EoS)に含まれるほか、Spark に対して次の追加のバグ修正と改善が行われました。
- [SPARK-39957] [WARMFIX][sc-111425][CORE] ドライバーがExecutorExitCodeを受信するようにonDisconnectedを遅延させる
- [SPARK-39955] [WARMFIX][sc-111424][CORE] LaunchTaskメッセージの送信失敗によるステージ障害を回避するためにLaunchTaskプロセスを改善しました
- [SPARK-40474] [SC-106248][cherry-pick] 日付時刻列のCSVスキーマ推論動作を修正し、日付フィールドの自動検出を導入しました
- [SPARK-40535] [SC-111243][sql] 入力行が空の場合、AggregatingAccumulatorのバッファが作成されないバグを修正しました
- [SPARK-40434] [SC-111125][sc-111144][SC-111138][spark-40435][11.3][ss][ Python ] PySparkでapplyInPandasWithStateを実装する
- [SPARK-40460] [SC-110832][ss] 選択時のストリーミングメトリクスを修正
_metadata - [SPARK-40324] [SC-109943][sql] クエリコンテキストを提供する
ParseException - [SPARK-40466] [SC-110899][ss] DSv1が利用できないときにDSv2が無効になっている場合のエラーメッセージを改善しました
- [SPARK-40456] [SC-110848][sql] PartitionIterator.hasNext は繰り返し呼び出すのに安価であるべきである
- [SPARK-40169] [SC-110772][sql] データスキーマへの参照がないParquetフィルターをプッシュダウンしない
- [SPARK-40467] [SC-110759][ss] FlatMapGroupsWithStateを複数のテストスイートに分割
- [SPARK-40468] [SC-110813][sql] _corrupt_record が選択された場合の CSV の列プルーニングを修正
- [SPARK-40291] [SC-110085][sql] グループ句に含まれない列のエラーメッセージを改善しました
- [SPARK-40398] [SC-110762][コア][ SQL ] Arrays.Stream API の代わりにループを使用する
- [SPARK-40433] [SC-110684][ss][ Python ] PythonSQLUtilsにJVMRowを追加して、ピクルされたPySpark行をJVM行に変換します
- [SPARK-40414] [SC-110568][sql][ Python ] PythonArrowInputとPythonArrowOutputのより汎用的な型
- [SPARK-40352] [SC-109945][sql] 関数エイリアスを追加: len、datepart、dateadd、date_diff、curdate
- [SPARK-40470] [SC-110761][sql] “arrays_zip”関数でGetArrayStructFieldsとGetMapValueを処理する
- [SPARK-40387] [SC-110685][sql] Spark Decimalの実装を改善しました
- [SPARK-40429] [SC-110675][sql] 参照された列が出力にある場合にのみKeyGroupedPartitioningを設定します
- [SPARK-40432] [SC-110716][ss][ Python ] PySparkに GroupStateImpl と GroupStateTimeout を導入
- [SPARK-39915] [SC-110496][sql] AQEで出力パーティションがユーザー指定であることを確認する
- [SPARK-29260] [SQL] HMSがサポートしている場合は
ALTER DATABASE SET LOCATIONをサポートします - [SPARK-40185] [SC-110056][sql] 候補リストが空の場合に列の候補を削除する
- [SPARK-40362] [SC-110401][sql] BinaryComparisonの正規化を修正
- [SPARK-40411] [SC-110381][ss] FlatMapGroupsWithStateExecをリファクタリングして親特性を持たせる
- [SPARK-40293] [SC-110084][sql] V2テーブルのエラーメッセージをより分かりやすくする
- [SPARK-38734] [SC-110383][sql] エラークラスを削除
INDEX_OUT_OF_BOUNDS - [SPARK-40292] [SC-110300][sql] ネストされた構造体から配列が参照される場合の「arrays_zip」関数の列名を修正
- [SPARK-40276] [SC-109674][core] RDD.takeOrderedの結果サイズを縮小
- [SPARK-40197] [SC-109176][sql] MULTI_VALUE_SUBQUERY_ERRORのコンテキストでクエリプランを置き換える
- [SPARK-40300] [SC-109942][sql]
DATATYPE_MISMATCHエラークラスに移行します - [SPARK-40149] [SC-110055][sql] プロジェクトを通じてメタデータ列を伝播する
- [SPARK-40280 ] [SC-110146] [SQL] 注釈付きのintおよびlongのparquetのプッシュダウンのサポートを追加
- [SPARK-40220] [SC-110143][sc-109175][ SQL ] エラー メッセージの空のマップを出力しないでください
- [SPARK-40295] [SC-110070][sql] 書き込み分散/順序付けでリテラル引数を持つv2関数を許可する
- [SPARK-40156] [SC-109264][sql]
url_decode()はエラークラスを返す必要があります - [SPARK-39195] [SQL] コミットされたファイルがタスクの状態と一致していない場合、Spark OutputCommitCoordinator はステージを中止する必要があります
- [SPARK-40260] [SC-109424][sql] グループ BY 位置のコンパイル エラーでエラー クラスを使用する
- [SPARK-40205] [SC-110144][sc-109082][SQL] ELEMENT_AT_BY_INDEX_ZEROのクエリコンテキストを指定します
- [SPARK-40112] [SC-109676][sql] TO_BINARY()関数の改善
- [SPARK-40209] [SC-109081][sql] エラー時に
changePrecision()のDecimalの間隔値を変更しないでください - [SPARK-40319] [SC-109873][sql] PARSE_DATETIME_BY_NEW_PARSERの重複クエリ実行エラーメソッドを削除
- [SPARK-40222] [SC-109209][sql] 数値のtry_add/try_divide/try_subtract/try_multiplyは子要素からエラーをスローするべきである
- [SPARK-40183] [SC-108907][sql] 小数点変換のオーバーフローにはエラークラスNUMERIC_VALUE_OUT_OF_RANGEを使用する
- [SPARK-40180] [SC-109069][sql] エラーメッセージのフォーマット
spark-sql - [SPARK-40153] [SC-109165][sql] 解決関数とテーブル値関数を統合する
- [SPARK-40308] [SC-109880][sql]
str_to_map関数に折りたたみ不可能な区切り文字引数を許可する - [SPARK-40219] [SC-110052][sc-109663][SQL] 解決されたビューの論理プランは、冗長なルックアップを避けるためにスキーマを保持する必要があります
- [SPARK-40098] [SC-109939][sc-108693][SQL] Thriftサーバーのフォーマットエラーメッセージ
- [SPARK-39917] [SC-109038][sql] 数値/区間演算オーバーフローに異なるエラークラスを使用する
- [SPARK-40033] [SC-109875][sql] element_at によるネストされたスキーマプルーニングのサポート
- [SPARK-40194] [SC-109660][sql] 空の正規表現のSPLIT関数は、末尾の空文字列を切り捨てる必要があります。
- [SPARK-40228] [SC-109835][sql] 子要素が簡易式でない場合は multiLike を簡略化しない
- [SPARK-40039] [SC-109896][sc-109260][SS] HadoopのAbortableインターフェースをベースにしたストリーミングチェックポイントファイルマネージャーの導入
- [SPARK-40285] [SC-109679][sql] Sparkの
roundTo[Numeric]を簡素化Decimal - [SPARK-39896] [SC-109658][sql] In/InSetのリテラルのダウンキャストが失敗した場合でも、UnwrapCastInBinaryComparisonが機能するはずです
- [SPARK-40040] [SC-109662][sql] 結合条件が空の場合、両側にローカル制限をプッシュします
- [SPARK-40055] [SC-109075][sql] listCatalogs は、spark_catalog 実装が defaultSessionCatalog の場合でも spark_catalog を返す必要があります。
- [SPARK-39915] [SC-109391][sql] データセット.repartition(N) は N 個のパーティションを作成できない場合がある 非 AQE 部分
- [SPARK-40207] [SC-109401][sql] データソースでデータ型がサポートされていない場合は列名を指定します
- [SPARK-40245] [SC-109295][sql] パーティションまたはデータフィルタ列が読み込まれていない場合のFileScan等価性チェックを修正
- [SPARK-40113] [SC-109405][sql] Reactor ParquetScanBuilder DataSourceV2 インターフェース実装
- [SPARK-40211] [SC-109226][core][SQL] take() の動作で初期パーティション数をカスタマイズできるようにしました
- [SPARK-40252] [SC-109379][sql]
Stream.collect(Collectors.joining)StringJoinerAPI に置き換えます - [SPARK-40247] [SC-109272][sql] BitSetの等価性チェックを修正
- [SPARK-40067] [SQL] SparkUIのBatchScanノードにテーブル名を入力するには、Scan#name()ではなくTable#name()を使用します。
- [SPARK-39966] [SQL] SupportsDelete で V2 フィルターを使用する
- [SPARK-39607] [SC-109268][sql][DSV2] 書き込み時の分布と順序付けサポート V2 関数
- [SPARK-40224] [SC-109271][sql] ソートベースにフォールバックするときにObjectHashAggregateExecがメモリを積極的に解放するようにしました
- [SPARK-40013] [SQL] DS V2式にはデフォルトが必要です
toString - [SPARK-40214] [SC-109079][ Python ][ SQL ] 関数に 'get' を追加
- [SPARK-40192] [SC-109089][sql][ML] 冗長なgroupbyを削除
- [SPARK-40146] [SC-108694][sql] マップ値を取得する単純なコード生成
- [SPARK-40109] [SQL] 新しいSQL関数: get()
- [SPARK-39929] [SQL] DS V2 はプッシュダウン文字列関数（非 ANSI）をサポートします
- [SPARK-39819] [SQL] DS V2 集計プッシュダウンは、トップ N またはページング（式によるソート）で動作します
- [SPARK-40213] [SC-109077][sql] Latin-1文字のASCII値変換をサポート
- [SPARK-39887] [SQL] RemoveRedundantAliases は、投影ノードの出力を一意にするエイリアスを保持する必要があります
- [SPARK-39764] [SQL] PhysicalOperation を ScanOperation と同じにする
- [SPARK-39964] [SQL] DS V2プッシュダウンは変換パスを統合する必要がある
- [SPARK-39528] [SQL] SupportsRuntimeFiltering で V2 フィルターを使用する
- [SPARK-40066] [SQL] ANSIモード: マップ列への無効なアクセスでは常にnullを返す
- [SPARK-39912] [SPARK-39828][sql] CatalogImpl の絞り込み
- [SPARK-39833] [SC-108736][sql] DSv1 で Parquet 列インデックスを無効にして、パーティションとデータ列が重複している場合の正確性の問題を修正しました。
- [SPARK-39880] [ SQL ] V2 SHOW FUNCTIONSコマンドは v1 のような修飾された関数名を出力する必要があります
- [SPARK-39767] [SQL] UnresolvedDBObjectNameを削除し、UnresolvedIdentifierを追加します
- [SPARK-40163] [SC-108740][sql] 機能: SparkSession.config(マップ)
- [SPARK-40136] [SQL] SQLクエリコンテキストのフラグメントを修正
- [SPARK-40107] [SC-108689][sql] FileFormatWriterからempty2null変換を抽出
- [SPARK-40121] [ Python ][sql] Python UDFで使用される投影を初期化します
- [SPARK-40128] [SQL] VectorizedColumnReaderがDELTA_LENGTH_BYTE_ARRAYをスタンドアロンの列エンコーディングとして認識するようにする
- [SPARK-40132] [ML] rawPredictionColをMultilayerPerceptronClassifier.setParamsに復元する
- [SPARK-40050] [SC-108696][sql]
EliminateSortsを拡張して、ソートの削除をサポートするLocalLimit - [SPARK-39629] [SQL] v2 SHOW FUNCTIONS のサポート
- [SPARK-39925] [SC-108734][sql] データフレーム操作にarray_sort(列、コンパレータ)のオーバーロードを追加
- [SPARK-40117] [Python][sql] データフレームWriterV2.overwrite で条件を java に変換
- [SPARK-40105] [SQL] ReplaceCTERefWithRepartitionの再パーティション化を改善
- [SPARK-39503] [SQL] v1データベーステーブルと関数のセッションカタログ名を追加
- [SPARK-39889] [SQL] 数値/間隔を0で割った場合に異なるエラークラスを使用する
- [SPARK-39741] [SQL] URLエンコード/デコードを組み込み関数としてサポートし、URL関連の関数を整理しました
- [SPARK-40102] [SQL] SparkPlan で IllegalStateException の代わりに SparkException を使用する
- [SPARK-40014] [SQL] 小数点からANSI間隔へのキャストをサポート
- [SPARK-39776] [SQL][follow] PlanStabilitySuiteのUTをANSIモードで更新する
- [SPARK-39963] [SQL] 簡素化
SimplifyCasts.isWiderCast
メンテナンスアップデート
Databricks Runtime 11.3 のメンテナンス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 20.04.5 LTS
- 注 : これは、Databricks Runtime コンテナーで使用される Ubuntu バージョンです。DBR コンテナはクラウド プロバイダーの仮想マシン上で実行されますが、異なる Ubuntu バージョンまたは Linux ディストリビューションが使用される場合があります。
-
Java : Zulu 8.56.0.21-CA-linux64
-
Scala : 2.12.14
-
Python : 3.9.21
-
R : 4.1.3
-
Delta Lake : 2.1.0
インストールされた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 |
|---|---|---|---|---|---|
アルゴン2-cffi | 20.1.0 | 非同期ジェネレータ | 1.10 | 属性 | 21.2.0 |
バックコール | 0.2.0 | バックポート.エントリポイント選択可能 | 1.1.1 | 黒 | 22.3.0 |
bleach | 4.0.0 | ボト3 | 1.21.18 | ボトコア | 1.24.18 |
認定 | 2021年10月8日 | cffi | 1.14.6 | chardet | 4.0.0 |
charset-normalizer | 2.0.4 | クリック | 8.0.3 | cryptography | 3.4.8 |
サイクラー | 0.10.0 | シトン | 0.29.24 | dbus- Python | 1.2.16 |
デバッグ | 1.4.1 | デコレータ | 5.1.0 | defusedxml | 0.7.1 |
ディストリビューション | 0.3.6 | エントリポイント | 0.3 | ファセットの概要 | 1.0.0 |
ファイルロック | 3.8.0 | イドナ | 3.2 | ipyカーネル | 6.12.1 |
iPython | 7.32.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.0 |
ジェダイ | 0.18.0 | ジンジャ2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
joblib | 1.0.1 | jsonschema | 3.2.0 | jupyterクライアント | 6.1.12 |
ジュピターコア | 4.8.1 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 | JupyterLabウィジェット | 1.0.0 |
キウイソルバー | 1.3.1 | マークアップセーフ | 2.0.1 | Matplotlib | 3.4.3 |
matplotlibインライン | 0.1.2 | 不調 | 0.8.4 | mypy拡張機能 | 0.4.3 |
nbクライアント | 0.5.3 | nbconvert | 6.1.0 | nbフォーマット | 5.1.3 |
ネスト非同期 | 1.5.1 | notebook | 6.4.5 | numpy | 1.20.3 |
packaging | 21.0 | pandas | 1.3.4 | パンドックフィルター | 1.4.3 |
パルソ | 0.8.2 | パススペック | 0.9.0 | patsy | 0.5.2 |
期待する | 4.8.0 | ピクルスシェア | 0.7.5 | 枕 | 8.4.0 |
ピップ | 21.2.4 | プラットフォームディレクトリ | 2.5.2 | Plotly | 5.9.0 |
プロメテウスクライアント | 0.11.0 | プロンプトツールキット | 3.0.20 | protobuf | 4.21.5 |
psutil | 5.8.0 | サイコップ2 | 2.9.3 | ptyプロセス | 0.7.0 |
pyarrow | 7.0.0 | pycパーサー | 2.20 | ピグメント | 2.10.0 |
PyGオブジェクト | 3.36.0 | pyodbc | 4.0.31 | pyparsing | 3.0.4 |
ピリシスタント | 0.18.0 | Python-dateutil | 2.8.2 | pytz | 2021.3 |
ピズムク | 22.2.1 | リクエスト | 2.26.0 | リクエスト-unixsocket | 0.2.0 |
s3転送 | 0.5.2 | scikit-learn | 0.24.2 | scipy | 1.7.1 |
シーボーン | 0.11.2 | ゴミ箱へ送信 | 1.8.0 | setuptools | 58.0.4 |
six | 1.16.0 | sshインポートID | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 |
粘り強さ | 8.0.1 | 終了する | 0.9.4 | テストパス | 0.5.0 |
threadpoolctl | 2.2.0 | トークン化-rt | 4.2.1 | トムリ | 2.0.1 |
竜巻 | 6.1 | 特性レット | 5.1.0 | タイピング拡張機能 | 3.10.0.2 |
無人アップグレード | 0.1 | urllib3 | 1.26.7 | 仮想環境 | 20.8.0 |
トイレ幅 | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | 車輪 | 0.37.0 |
ウィジェットnb拡張機能 | 3.6.0 |
インストールされたRライブラリ
R ライブラリは、2022 年 9 月 8 日の Microsoft CRAN スナップショットからインストールされます。スナップショットは利用できなくなりました。
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 |
|---|---|---|---|---|---|
アスクパス | 1.1 | 主張する | 0.2.1 | バックポート | 1.4.1 |
ベース | 4.1.3 | base64enc | 0.1～3 | bit | 4.0.4 |
ビット64 | 4.0.5 | ブロブ | 1.2.3 | ブート | 1.3-28 |
醸造 | 1.0-7 | ブリオ | 1.1.3 | ほうき | 1.0.1 |
bslib | 0.4.0 | カチェム | 1.0.6 | 発信者 | 3.7.2 |
キャレット | 6.0-93 | セルレンジャー | 1.1.0 | クロン | 2.3-57 |
クラス | 7.3-20 | CLI | 3.3.0 | clipr | 0.8.0 |
クラスター | 2.1.3 | コードツール | 0.2-18 | カラースペース | 2.0-3 |
コモンマーク | 1.8.0 | コンパイラ | 4.1.3 | 設定 | 0.3.1 |
cpp11 | 0.4.2 | クレヨン | 1.5.1 | credentials | 1.3.2 |
Curl | 4.3.2 | データテーブル | 1.14.2 | データセット | 4.1.3 |
DBI | 1.1.3 | dbplyr | 2.2.1 | 説明 | 1.4.1 |
開発ツール | 2.4.4 | diffobj | 0.3.5 | ダイジェスト | 0.6.29 |
ダウンライト | 0.4.2 | dplyr | 1.0.10 | dtplyr | 1.2.2 |
e1071 | 1.7-11 | 省略記号 | 0.3.2 | 評価する | 0.16 |
ファンシー | 1.0.3 | ファーバー | 2.1.1 | ファストマップ | 1.1.0 |
素晴らしいフォント | 0.3.0 | 猫 | 0.5.2 | For each | 1.5.2 |
外部 | 0.8-82 | フォージ | 0.2.0 | fs | 1.5.2 |
未来 | 1.28.0 | 将来適用 | 1.9.1 | うがい | 1.2.0 |
ジェネリック医薬品 | 0.1.3 | ゲルト | 1.8.0 | ggplot2 | 3.3.6 |
gh | 1.3.0 | gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4.1-4 |
グローバル | 0.16.1 | のり | 1.6.2 | グーグルドライブ | 2.0.0 |
googlesheets4 | 1.0.1 | ガワー | 1.0.0 | グラフィック | 4.1.3 |
grデバイス | 4.1.3 | グリッド | 4.1.3 | グリッドエクストラ | 2.3 |
gsubfn | 0.7 | gテーブル | 0.3.1 | ヘルメット | 1.2.0 |
避難所 | 2.5.1 | 高い | 0.9 | HMS | 1.1.2 |
htmlツール | 0.5.3 | htmlウィジェット | 1.5.4 | httpuv | 1.6.5 |
httr | 1.4.4 | ids | 1.0.1 | ini | 0.3.1 |
ipred | 0.9-13 | 等バンド | 0.2.5 | イテレータ | 1.0.14 |
jQueryライブラリ | 0.1.4 | jsonlite | 1.8.0 | カーンスムーズ | 2.23-20 |
ニット | 1.40 | ラベリング | 0.4.2 | 後で | 1.3.0 |
格子 | 0.20-45 | 溶岩 | 1.6.10 | ライフサイクル | 1.0.1 |
聞く | 0.8.0 | 潤滑する | 1.8.0 | マグリット | 2.0.3 |
Markdown | 1.1 | 質量 | 7.3-56 | マトリックス | 1.4-1 |
メモワーズ | 2.0.1 | 方法 | 4.1.3 | mgcv | 1.8-40 |
パントマイム | 0.12 | ミニUI | 0.1.1.1 | モデルメトリクス | 1.2.2.2 |
モデラー | 0.1.9 | マンセル | 0.5.0 | nlme | 3.1-157 |
ネット | 7.3-17 | numDeriv | 2016年8月1日 | オープンSSL | 2.0.2 |
平行 | 4.1.3 | 並行して | 1.32.1 | 柱 | 1.8.1 |
パッケージビルド | 1.3.1 | パッケージコンフィグ | 2.0.3 | パッケージダウン | 2.0.6 |
パッケージロード | 1.3.0 | プロガー | 0.2.0 | プライヤー | 1.8.7 |
賞賛 | 1.0.0 | プリティユニット | 1.1.1 | pROC | 1.18.0 |
プロセスx | 3.7.0 | プロリム | 2019年11月13日 | プロフィス | 0.3.7 |
進捗 | 1.2.2 | 進歩者 | 0.11.0 | 約束 | 1.2.0.1 |
プロト | 1.0.0 | プロキシ | 0.4-27 | PS | 1.7.1 |
ゴロゴロ | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.6 | R6 | 2.5.1 |
ラグ | 1.2.2 | ランダムフォレスト | 4.7-1.1 | ラップディレクトリ | 0.3.3 |
rcmdcheck | 1.4.0 | RColorBrewer | 1.1-3 | Rcpp | 1.0.9 |
RcppEigen | 0.3.3.9.2 | 読者 | 2.1.2 | リードXL | 1.4.1 |
レシピ | 1.0.1 | 再戦 | 1.0.1 | 再戦2 | 2.1.2 |
リモコン | 2.4.2 | 再プレックス | 2.0.2 | 再形成2 | 1.4.4 |
rlang | 1.0.5 | rmarkdown | 2.16 | RODBC | 1.3-19 |
ロキシゲン2 | 7.2.1 | rpart | 4.1.16 | rprojroot | 2.0.3 |
Rserve | 1.8-11 | RSQLite | 2.2.16 | rstudioapi | 0.14 |
リバース | 2.1.2 | ベスト | 1.0.3 | 生意気な | 0.4.2 |
スケール | 1.2.1 | セレクター | 0.4-2 | セッション情報 | 1.2.2 |
形 | 1.4.6 | shiny | 1.7.2 | ソースツール | 0.1.7 |
sparklyr | 1.7.8 | SparkR | 3.3.0 | 空間 | 7.3-11 |
スプライン | 4.1.3 | sqldf | 0.4-11 | スクエア | 2021.1 |
統計 | 4.1.3 | 統計4 | 4.1.3 | ストリング | 1.7.8 |
ストリンガー | 1.4.1 | 生存 | 3.4-0 | システム | 3.4 |
システムフォント | 1.0.4 | tcltk | 4.1.3 | テストする | 3.1.4 |
テキストシェーピング | 0.3.6 | ティブル | 3.1.8 | ティディル | 1.2.0 |
きちんとしたセレクト | 1.1.2 | 整頓されたバース | 1.3.2 | 時刻日付 | 4021.104 |
タイニーテックス | 0.41 | ツール | 4.1.3 | tzdb | 0.3.0 |
URLチェッカー | 1.0.1 | 使用方法 | 2.1.6 | UTF8 | 1.2.2 |
ユーティリティ | 4.1.3 | uuid | 1.1-0 | vctrs | 0.4.1 |
ビリディスライト | 0.4.1 | ブーーン | 1.5.7 | ワルド | 0.4.0 |
ひげ | 0.4 | ウィザー | 2.5.0 | xfun | 0.32 |
xml2 | 1.3.3 | xopen | 1.0.0 | xテーブル | 1.8-4 |
ヤムル | 2.3.5 | ジップ | 2.2.0 |
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 |
|---|---|---|
アリ | アリ | 2.7.7 |
com.amazonaws | Amazon Kinesisクライアント | 1.12.0 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-オートスケール | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-クラウドサーチ | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-データパイプライン | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ダイレクトコネクト | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ディレクトリ | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-glue | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ログ | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-機械学習 | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-シンプルワークフロー | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-サポート | 189年1月12日 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-ライブラリ | 1.11.22 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-ワークスペース | 189年1月12日 |
com.amazonaws | jmespath-java | 189年1月12日 |
com.chuusai | 形のない_2.12 | 2.3.3 |
com.clearspring.アナリティクス | stream | 2.9.6 |
com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
com.databricks | ジェッツ3t | 0.7.1-0 |
com.databricks.scalapb | コンパイラプラグイン_2.12 | 0.4.15-10 |
com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.12 | 0.4.15-10 |
com.esotericsoftware | クリオシェーディング | 4.0.2 |
com.esotericsoftware | 最小ログ | 1.3.0 |
com.fasterxml | 同級生 | 1.3.4 |
com.fasterxml.jackson.core | ジャクソン注釈 | 2.13.4 |
com.fasterxml.jackson.core | ジャクソンコア | 2.13.4 |
com.fasterxml.jackson.core | ジャクソンデータバインド | 2.13.4 |
com.fasterxml.jackson.dataformat | ジャクソンデータフォーマットCBO | 2.13.4 |
com.fasterxml.jackson.データ型 | ジャクソンデータ型joda | 2.13.4 |
com.fasterxml.jackson.データ型 | ジャクソンデータ型jsr310 | 2.13.4 |
com.fasterxml.jackson.モジュール | ジャクソンモジュールパラメータ | 2.13.4 |
com.fasterxml.jackson.モジュール | ジャクソンモジュールscala_2.12 | 2.13.4 |
com.github.ben-manes.caffeine | カフェイン | 2.3.4 |
com.github.fommil | jniloader | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | コア | 1.1.2 |
com.github.fommil.netlib | ネイティブ参照Java | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | ネイティブ参照-Javaネイティブ | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | ネイティブシステムJava | 1.1 |
com.github.fommil.netlib | ネイティブシステムJavaネイティブ | 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.luben | zstd-jni | 1.5.2-1 |
com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
com.google.code.gson | gson | 2.8.6 |
com.google.crypto.tink | ティンク | 1.6.1 |
com.google.flatbuffers | フラットバッファ-Java | 1.12.0 |
com.google.guava | グアバ | 15.0 |
com.google.protobuf | プロトコルバッファJava | 2.6.1 |
com.h2データベース | h2 | 2.0.204 |
com.helger | プロファイラー | 1.1.1 |
com.jcraft | jsch | 0.1.50 |
com.jolbox | 骨cp | 0.8.0 リリース |
com.lihaoyi | ソースコード_2.12 | 0.1.9 |
com.microsoft.azure | azure -データレイク-ストア-sdk | 2.3.9 |
com.microsoft.sqlserver | mssql-JDBC | 9.2.1.jre8 |
com.ning | 圧縮-lzf | 1.1 |
com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
com.tdunning | JSON | 1.8 |
com.thoughtworks.paranamer | パラメータ | 2.8 |
com.trueaccord.lenses | レンズ_2.12 | 0.4.12 |
com.Twitter | チルジャバ | 0.10.0 |
com.Twitter | チル_2.12 | 0.10.0 |
com.Twitter | ユーティリティアプリ_2.12 | 7.1.0 |
com.Twitter | ユーティリティコア_2.12 | 7.1.0 |
com.Twitter | ユーティリティ関数_2.12 | 7.1.0 |
com.Twitter | ユーティリティ-jvm_2.12 | 7.1.0 |
com.Twitter | ユーティリティlint_2.12 | 7.1.0 |
com.Twitter | ユーティリティレジストリ_2.12 | 7.1.0 |
com.Twitter | ユーティリティ統計_2.12 | 7.1.0 |
com.typesafe | 設定 | 1.2.1 |
com.typesafe. Scala -logging | Scala -logging_2.12 | 3.7.2 |
com.uber | h3 | 3.7.0 |
com.univocity | 単一性パーサー | 2.9.1 |
com.zaxxer | 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 | 1.15 |
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 | 1.3.3 |
コモンズhttpクライアント | コモンズhttpクライアント | 3.1 |
コモンズIO | コモンズIO | 2.11.0 |
コモンズランゲージ | コモンズランゲージ | 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 | アーパック | 2.2.1 |
dev.ludovic.netlib | ブラス | 2.2.1 |
dev.ludovic.netlib | ラパック | 2.2.1 |
info.ganglia.gmetric4j | gmetric4j | 1.0.10 |
io.airlift | エアコンプレッサー | 0.21 |
io.デルタ | デルタ共有スパーク_2.12 | 0.5.1 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクスコア | 4.1.1 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクス-グラファイト | 4.1.1 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクスヘルスチェック | 4.1.1 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクス-jetty9 | 4.1.1 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクス-jmx | 4.1.1 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクスJSON | 4.1.1 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクス-JVM | 4.1.1 |
io.dropwizard.メトリクス | メトリクスサーブレット | 4.1.1 |
io.netty | ネットティオール | 4.1.74.最終 |
io.netty | nettyバッファ | 4.1.74.最終 |
io.netty | nettyコーデック | 4.1.74.最終 |
io.netty | ネットティコモン | 4.1.74.最終 |
io.netty | nettyハンドラ | 4.1.74.最終 |
io.netty | nettyリゾルバ | 4.1.74.最終 |
io.netty | netty-tcnative クラス | 2.0.48.最終版 |
io.netty | ネット輸送 | 4.1.74.最終 |
io.netty | netty-トランスポートクラス-epoll | 4.1.74.最終 |
io.netty | netty トランスポートクラス kqueue | 4.1.74.最終 |
io.netty | netty-transport-native-epoll-linux-aarch_64 | 4.1.74.最終 |
io.netty | netty-transport-native-epoll-linux-x86_64 | 4.1.74.最終 |
io.netty | netty-トランスポート-ネイティブ-kqueue-osx-aarch_64 | 4.1.74.最終 |
io.netty | netty-transport-native-kqueue-osx-x86_64 | 4.1.74.最終 |
io.netty | nettyトランスポートネイティブUNIX共通 | 4.1.74.最終 |
io.プロメテウス | シンプルクライアント | 0.7.0 |
io.プロメテウス | シンプルクライアント共通 | 0.7.0 |
io.プロメテウス | シンプルクライアントドロップウィザード | 0.7.0 |
io.プロメテウス | シンプルクライアントプッシュゲートウェイ | 0.7.0 |
io.プロメテウス | シンプルクライアントサーブレット | 0.7.0 |
io.prometheus.jmx | コレクタ | 0.12.0 |
ジャカルタ注釈 | jakarta.annotation-api | 1.3.5 |
jakarta.servlet | jakarta.servlet-api | 4.0.3 |
ジャカルタ検証 | jakarta.validation-api | 2.0.2 |
jakarta.ws.rs | jakarta.ws.rs-api | 2.1.6 |
javax.アクティベーション | アクティベーション | 1.1.1 |
javax.アノテーション | javax.annotation-api | 1.3.2 |
javax.el | javax.el-api | 2.2.4 |
javax.jdo | jdo-api | 3.0.1 |
javax.トランザクション | jta | 1.1 |
javax.トランザクション | トランザクションAPI | 1.1 |
javax.xml.bind | jaxb-api | 2.2.11 |
ジャボリューション | ジャボリューション | 5.5.1 |
jline | jline | 2.14.6 |
ジョダタイム | ジョダタイム | 2.10.13 |
net.java.dev.jna | jna | 5.8.0 |
ネット.razorvine | ピクルス | 1.2 |
net.sf.jpam | jpam | 1.1 |
net.sf.opencsv | オープンCSV | 2.3 |
net.sf.supercsv | スーパーCSV | 2.2.0 |
ネットスノーフレーク | スノーフレークインジェストSDK | 0.9.6 |
ネットスノーフレーク | スノーフレークJDBC | 3.13.14 |
net.sourceforge.f2j | arpack_combined_all | 0.1 |
org.acplt.remotetea | リモートティーオンcrpc | 1.1.2 |
org.antlr | ST4 | 4.0.4 |
org.antlr | antlr-ランタイム | 3.5.2 |
org.antlr | antlr4 ランタイム | 4.8 |
org.antlr | 文字列テンプレート | 3.2.1 |
org.apache.ant | アリ | 1.9.2 |
org.apache.ant | アリ・ジシュ | 1.9.2 |
org.apache.ant | アリランチャー | 1.9.2 |
org.apache.arrow | arrow-format | 7.0.0 |
org.apache.arrow | arrow-memory-core | 7.0.0 |
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org.apache.arrow | arrow-vector | 7.0.0 |
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