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Databricks Runtime 4,3 (EoS)

nota

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 em agosto de 2018.

important

Esta versão foi descontinuada em 9 de abril de 2019. 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 4.3, desenvolvido pelo Apache Spark.

Novo recurso

  • Delta Lake

    • TRUNCATE TABLE comando: Excluir todas as linhas de uma tabela. Diferentemente de sua contraparte para tabelas Spark, as tabelas Delta não oferecem suporte à exclusão de partições específicas.
    • ALTER TABLE REPLACE COLUMNS comando: Substituir colunas em uma tabela Delta. Ele suporta a alteração do comentário de uma coluna e a reordenação de várias colunas.
    • FSCK REPAIR TABLE comando: Remover as entradas de arquivo do log de transações de uma tabela Delta que não pode mais ser encontrada no sistema de arquivos subjacente. Isso pode acontecer quando esses arquivos são excluídos manualmente.
    • Suporte a consultas em tabelas obsoletas do site Delta para melhorar a experiência de consulta interativa: As consultas em tabelas Delta agora podem ser executadas em uma versão obsoleta da tabela quando resultados atualizados não forem necessários. Esse recurso reduz a latência das consultas, especialmente quando as tabelas subjacentes do site Delta são atualizadas continuamente por meio de transmissão.
  • Transmissão estruturada

    • Suporte de gravação de transmissão escalável para o conectorAzure Synapse Analytics.
    • Suporte para foreachBatch() em Python (já disponível em Scala). Consulte a documentação do foreach e do forEachBatch para obter mais detalhes.
    • Suporte para escolher a marca d'água mínima ou máxima quando há várias transmissões de entrada em uma consulta. Anteriormente, o carimbo de data/hora mínimo sempre era usado. Consulte a política de várias marcas d'água para obter mais detalhes.
    • Suporte ao operador LIMIT para transmissão nos modos de saída Append e Complete. Para minimizar os erros de OOM no driver, o LIMIT é aplicado automaticamente quando o senhor usa o display() em uma transmissão ilimitada.

Melhorias

  • Delta Lake

    • Visualização privada da nova implementação escalonável do comando MERGE INTO que não tem o limite de inserção de 10.000 linhas. Entre em contato com o suporte se quiser experimentar isso.

    • Melhor desempenho e escalabilidade do comando OPTIMIZE, especialmente em clusters maiores.

    • O comando OPTIMIZE agora faz o commit da tabela de forma incremental, o que significa que, se o comando falhar, uma nova tentativa não precisará processar todo o conjunto de dados.

    • Redução do número de RPCs do sistema de arquivos necessários para descobrir novos dados ao usar o site Delta Lake como fonte de transmissão.

    • Foi adicionado suporte para df.writeStream.table(table-name) em Python para criar uma tabela Delta a partir de uma transmissão.

    • Melhoria da latência de carregamento da tabela e da latência de transmissão para Delta Lake quando o controle de versão de S3 está ativado.

  • Desempenho aprimorado para consultas com várias junções, agregações ou janelas.

  • Eficiência aprimorada para poda em nível de partição em consultas com junção de hash de transmissão.

  • Aprimoramentos na geração de código de estágio completo para detectar expressões duplicadas, reduzir a quantidade de código gerado e melhorar o desempenho de determinados tipos de expressão.

  • O cluster de alta simultaneidade agora suporta a execução do %fs no Notebook.

  • Atualização do Py4J usado pelo PySpark para 0.10.7.

  • A interface do usuário TensorBoard agora suporta Community Edition e clustering sem IPs públicos. O uso da interface do usuário do TensorBoard não exige mais alterações nos grupos de segurança no AWS.

Recurso obsoleto

  • O Data Skipping fora do Databricks Delta está obsoleto. Uma versão aprimorada da omissão de dados continuará disponível como parte do Delta Lake. Recomendamos que o senhor passe a usar o Delta Lake para continuar a aproveitar esse recurso. Consulte Databricks Delta Data Skipping para obter detalhes.

Correções de bugs

  • Correção da instrução pushdown de predicado incorreta MERGE INTO para Delta quando a condição ON tinha predicados que faziam referência apenas à tabela de destino.

  • Corrigido um bug em mapGroupsWithState e flatMapGroupsWithState que impedia a configuração de tempos limite quando o estado era removido (SPARK-22187).

  • Corrigido o erro que impedia que a marca d'água funcionasse corretamente com Trigger.Once (SPARK-24699).

  • O comando Update agora valida as colunas na cláusula SET para garantir que todas as colunas realmente existam e que nenhuma coluna seja definida mais de uma vez.

  • Foi corrigida uma possível condição de corrida que poderia causar deadlocks no commit de diretórios.

  • Foi corrigido um bug no acesso ao S3 em que o tamanho do arquivo era incorretamente definido como o tamanho criptografado quando o CSE estava ativado, causando falha no leitor de arquivos Parquet.

  • Foi corrigido um erro que fazia com que uma versão obsoleta do cliente DBFS fosse usada ao atualizar as montagens.

Problemas conhecidos

  • Delta Lake As opções de configuração de uma tabela entram em vigor somente no primeiro Notebook que carrega a tabela.

Apache Spark

O Databricks Runtime 4.3 inclui o Apache Spark 2.3.1. Esta versão inclui todas as correções e melhorias incluídas no Databricks Runtime 4.2 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs e melhorias adicionais feitas no Spark:

  • [SPARK-24934][SQL] Permitir explicitamente os tipos suportados nos limites superior/inferior para a poda de partição na memória

    • Quando tipos de dados complexos são usados em filtros query em dados armazenados em cache, o Spark sempre retorna um conjunto de resultados vazio. A remoção baseada em estatísticas na memória gera resultados incorretos, porque null é definido para limites superiores/mais baixo para tipos complexos. A correção é não usar a remoção baseada em estatísticas na memória para tipos complexos.
  • [SPARK-24957][SQL] Média com decimal seguida de agregação retorna um resultado errado

    • Os resultados incorretos de AVERAGE podem ser retornados. O CAST adicionado no operador Average será ignorado se o resultado de Divide for do mesmo tipo para o qual ele foi convertido.
  • [SPARK-24867][SQL] Adicionar AnalysisBarrier ao DataFrameWriter

    • O cache SQL não está sendo usado quando se usa o DataFrameWriter para gravar um DataFrame com UDF. Essa é uma regressão causada pelas mudanças que fizemos no AnalysisBarrier, já que nem todas as regras do Analyzer são idempotentes.
  • [SPARK-24790][SQL] Permitir expressões de agregação complexas no Pivot

    • Relaxe a verificação para permitir expressões de agregação complexas, como ceil(sum(col1)) ou sum(col1) + 1, o que significa, grosso modo, qualquer expressão de agregação que possa aparecer em um plano Aggregate, exceto Pandas UDF.
  • [SPARK-24870][SQL] O cache não pode funcionar normalmente se houver letras maiúsculas e minúsculas no SQL

    • Corrige um problema de canonização do plano.
  • [SPARK-24852]Fazer com que o treinamento spark.ml use APIs de instrumentação atualizadas.

  • [SPARK-24891][SQL] Corrigir a regra HandleNullInputsForUDF

    • Torne a regra handleNullInputsForUDF idempotente para evitar incompatibilidade de planos no gerenciador de cache quando um plano é analisado mais de uma vez.
  • [SPARK-24878][SQL] Corrigir a função inversa para o tipo de matriz do tipo primitivo contendo nulo.

  • [SPARK-24871][SQL] Refatorar Concat e MapConcat para evitar a criação de objeto concatenador para cada linha.

  • [SPARK-24802][SQL] Adicionar uma nova configuração para a exclusão de regras de otimização

    • Fornece uma configuração aos usuários para excluir algumas regras do otimizador.
  • [SPARK-24879][SQL] Corrigir NPE no pushdown do filtro de poda de partição do Hive

    • Quando o predicado da partição for algo como col IN (1, null), um NPE será lançado. Este patch corrige isso.
  • [SPARK-23731][SQL] Tornar o FileSourceScanExec canonizável após ser (des)serializado

  • [SPARK-24755][CORE] A perda do executor pode fazer com que a tarefa não seja reenviada

    • Corrige um erro que fazia com que o site Spark não pudesse reenviar tarefas com falha devido à perda do site executor. Esse bug foi introduzido no Spark 2.3.
  • [SPARK-24677] [CORE] Evite NoSuchElementException do MedianHeap

    • Corrige um bug especulativo relacionado à tarefa ao coletar a duração métrica da tarefa.
  • [SPARK-24868][Python] adicionar função de sequência em Python

  • [SPARK-21811][SPARK-24012][SPARK-24737][SPARK-24165][SPARK-24734][SPARK-24840][SQL] Corrigir coerções de tipo e anulabilidades.

  • [SPARK-24699][SS] Faça com que as marcas d'água funcionem com o Trigger.Once salvando a marca d'água atualizada em commit log

  • [SPARK-24537] [R] Adicionar array_remove/array_zip/map_from_arrays/array_distinct

  • [SPARK-22187] [SS] Atualize o formato de linha inseguro para o estado salvo em flatmapGroupsWithState para permitir tempos limite com o estado excluído (4.x)

  • [SPARK-24681][SQL] Verificar nomes de colunas aninhadas em Hive metastore

    • Certifique-se de que os nomes das colunas aninhadas não incluam ',', ':' e ';' no Hive metastore
  • [SPARK-23486]armazena em cache o nome da função do catálogo externo para LookupFunctions

    • Para acelerar as pesquisas de funções.
  • [SPARK-24781][SQL] Usar uma referência do conjunto de dados em Filter/Sort pode não funcionar

  • [SPARK-24208][SQL] Corrigir a desduplicação de atributos para FlatMapGroupsInPandas

    • Corrigir a falha do autojoin em um dataset que contém um FlatMapGroupsInPandas devido a atributos duplicados
  • [SPARK-24530][Python] Adicionar um controle para forçar a versão Python no Sphinx via variável de ambiente, SPHINXPYTHON

  • [SPARK-24250]suporte ao acesso ao SQLConf dentro da tarefa

    • Salve todas as configurações de SQL nas propriedades do trabalho quando uma execução de SQL for acionada. No site executor, reconstruímos o SQLConf a partir das propriedades do Job.
  • [SPARK-23936][SQL] Implementar map_concat

  • [SPARK-23914][SQL] Adicionar função array_union

  • [SPARK-24732][SQL] Coerção de tipo entre MapTypes.

    • Adiciona suporte à coerção de tipos entre MapTypes em que os tipos key e os tipos de valores são compatíveis. Por exemplo, os tipos MapType (IntegerType, FloatType) e MapType (LongType, DoubleType) podem ser coagidos a digitar MapType (LongType, DoubleType)
  • [SPARK-24662][SQL][SS] Limite de suporte na transmissão estruturada

  • [SPARK-24730][SS] Adicionar política para escolher o máximo como marca d'água global quando a consulta de transmissão tiver várias marcas d'água (branch-4.x)

  • [SPARK-24596][SQL] Invalidação de cache sem cascata

    • Ao remover o cache ou eliminar o temporário view, não é necessário remover o cache em cascata de todos os planos que dependem do view, pois os dados subjacentes não são alterados.
  • [SPARK-23927][SQL] Adicionar expressão "sequence

  • [SPARK-24636][SQL] Coerção de tipo de arrays para a função array_join

  • [SPARK-22384][SQL] Refinar a poda de partição quando o atributo estiver envolvido em Cast

    • Melhore a remoção de partições, capaz de reduzir os predicados da partição com o tipo seguro cast (int para long, não long para int).
  • [SPARK-24385][SQL] Resolver a ambiguidade da condição autojoin para EqualNullSafe

    • Implementa o EqualNullSafe para resolver a ambiguidade da condiçãojoin.
  • [SPARK-24696][SQL] A regra ColumnPruning falha ao remover o projeto extra

    • Corrige um bug na regra ColumnPruning que causava um erro de loop infinito no Optimizer.
  • [SPARK-24603][SQL] Corrigir referência ao findTightestCommonType nos comentários

  • [SPARK-24613][SQL] Cache com UDF não pôde ser combinado com caches dependentes subsequentes

    • Envolve o plano lógico com uma AnalysisBarrier para compilação do plano de execução no CacheManager, a fim de evitar que o plano seja analisado novamente. Essa também é uma regressão do Spark 2.3.
  • [SPARK-24017][SQL] Refatorar ExternalCatalog para que seja uma interface

  • [SPARK-24324][Python] Pandas Grouped Map UDF deve atribuir colunas de resultados por nome

    • Atribui colunas de resultado pelo nome do esquema se o usuário tiver um rótulo com strings, caso contrário, usa a posição.
  • [SPARK-23778][CORE] Evite embaralhar desnecessariamente quando a união obtiver um RDD vazio

    • Ignora os RDDs vazios recebidos no método de união para evitar uma confusão extra desnecessária quando todos os outros RDDs têm o mesmo particionamento.
  • [SPARK-24552][CORE][SQL] Use um ID exclusivo em vez de um número de tentativa para gravações.

    • Passa o ID exclusivo da tentativa de tarefa em vez do número da tentativa para a fonte de dados v2 porque o número da tentativa é reutilizado quando os estágios são tentados novamente. Isso afeta as fontes de dados V1 e V2 APIs, mas o formato de arquivo APIs não será afetado porque o DBR usa um protocolo commit diferente.
  • [SPARK-24588][SS] transmissão join deve exigir HashClusteredPartitioning dos filhos.

  • [SPARK-24589][CORE] Identificar corretamente a tarefa na saída commit coordinator.

    • Adiciona mais informações ao estado do estágio rastreado pelo coordenador, de modo que apenas uma tarefa possa commit a saída. Essa correção também remove as alterações inúteis de código introduzidas pelo SPARK-18113.
  • [SPARK-23933][SQL] Adicionar a função map_from_arrays

  • [SPARK-24583][SQL] Tipo de esquema incorreto em InsertIntoDataSourceCommand

    • Ao criar uma tabela Delta com restrições NOT NULL, poderíamos eliminar a nulidade e inserir os valores NULL sem verificar a violação.
  • [SPARK-24542][SQL] UDF series UDFXPathXXXX permitem que os usuários passem XML cuidadosamente elaborado para acessar arquivos arbitrários

    • Esse é um patch de segurança relatado pela comunidade. UDF A série UDFXPathXXXX permite que os usuários passem XML cuidadosamente elaborado para acessar arquivos arbitrários. Quando os usuários usam a biblioteca de controle de acesso externo, eles podem ignorá-los e acessar o conteúdo do arquivo.
  • [SPARK-23934][SQL] Adicionando a função map_from_entries

  • [SPARK-23912][SQL] Adicionar array_distinct

  • [SPARK-24574][SQL] As funções array_contains, array_position, array_remove e element_at lidam com o tipo de coluna

Atualizações de manutenção

Consulte as atualizações de manutenção do Databricks Runtime 4.3.

Ambiente do sistema

  • Sistema operacional : Ubuntu 16.04.4 LTS
  • Java : 1.8.0_162
  • Scala : 2.11.8
  • Python : 2.7.12 para Python 2 clustering e 3.5.2 para Python 3 clustering.
  • R : R versão 3.4.4 (2018-03-15)
  • Agrupamento de GPUs : As seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA estão instaladas:
    • Motorista Tesla 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Instalado Python biblioteca

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

ansi2.html

1.1.1

argparse

1.2.1

backports-abc

0.5

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

0,14

enum34

1.1.6

arquivo et-xml

1.0.1

freetype-py

1.0.2

funçõs

1.0.2

fusepy

2.0.4

futuros

3.2.0

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

0.19.2

pathlib2

2.1.0

bode expiatório

0.4.1

esperar

4.0.1

picles

0.7.4

Travesseiro

3.3.1

pip

10.0.1

dobra

3.9

kit de ferramentas de aviso

1.0.7

psycopg2

2.6.2

processo pty

0.5.1

py4j

0.10.3

flecha

0,8.0

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

0,18.1

pegajoso

0,18.1

esfregar

0,32

marítimo

0.7.1

ferramentas de configuração

39,2,0

simplejson

3.8.2

simples3

1,0

despacho único

3.4.0.3

seis

1.10.0

modelos de estatísticas

0.6.1

tornado

5.0.2

almôndegas

4.3.0

urllib3

1.19.1

ambiente virtual

15.0.1

largura do wc

0.1.7

Python wheel

0,31,1

wsgiref

0.1.2

Instalada a R biblioteca

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

abandam

1,4-5

afirme que

0.2.0

portas traseiras

1.1.2

base

3.4.4

POR

1,66,0-1

fichário

0.1.1

bindrcpp

0.2.2

pouco

1,1-12

bit64

0,9-7

bitops

1,0-6

bolha

1.1.1

inicialização

1,3-20

fermentar

1,0-6

vassoura

0.4.4

carro

3,0-0

Dados do carro

3,0-1

cursor

6,0-79

guarda de celas

1.1.0

crono

2,3-52

Aula

7,3-14

CLIPE

1.0.0

Cluster

2.0.7-1

ferramentas de código

0,2-15

espaço de cores

1,3-2

marca comum

1.4

compilador

3.4.4

giz de cera

1.3.4

cacho

3.2

CVST

0,2-1

data.tabela

1.10.4-3

conjunto de dados

3.4.4

DBI

0,8

dalpha

1.3.1.1

DeOptimr

1,0-8

desc

1.1.1

ferramentas de desenvolvimento

1,13.5

dicromato

2,0-0

digerir

0,6,15

Vermelho escuro

0.1.0

Dom C

1.3.5

dplyr

0.7.4

DRR

0,0.3

para gatos

0.3.0

para cada um

1.4.4

estrangeira

0,8-70

gbm

2.1.3

ggplot2

2.2.1

git2r

0,21,0

glmnet

2,0-16

cola

1.2.0

goleiro

0.1.2

gráficos

3.4.4

Dispositivos GR

3.4.4

grade

3.4.4

gsubfn

0,7

mesa

0.2.0

h2o

3.16.0.2

refúgio

1.1.1

HMS

0.4.2

httr

1.3.1

escritor

1.3.2

HWriter Plus

1,0-3

ipred

0,9-6

iteradores

1.0.9

jsonlite

1.5

kernlab

0,9-25

Kern Smooth

2,23-15

rótulo

0,3

treliça

0,20-35

lava

1.6.1

preguiçoso

0.2.1

mais pequeno

0.3.3

lme4

1,1-17

lubrificar

1.7.3

magritter

1.5

mapproj

1.2.6

mapeia

3.3.0

ferramentas de mapa

0,9-2

MASSA

7,3-50

Matriz

1,2-14

Modelos matriciais

0,4-1

memoise

1.1.0

métodos

3.4.4

mgcv

1,8-24

mímica

0.5

mina

1.2.4

norma

1,5-5

Métricas do modelo

1.1.0

munsell

0.4.3

norma mvt

1,0-7

nome

3,1-137

nloptr

1.0.4

net

7,3-12

Número Deriv

2016,8-1

openssl

1.0.1

openxlsx

4.0.17

paralelo

3.4.4

teste pbkr

0,4-7

pilar

1.2.1

pkgconfig

2.0.1

Gatinho PKG

0.1.4

plogr

0.2.0

plyr

1.8.4

elogio

1.0.0

unidades bonitas

1.0.2

ProC

1.11.0

prodlim

1.6.1

proto

1.0.0

psicótico

1.8.3.3

ronronar

0.2.4

quantreg

5,35

R. métodos S3

1.7.1

R.oo

1,21,0

R. utils

2.6.0

R6

2.2.2

Floresta aleatória

4,6-14

Cervejaria RColor

1,1-2

Rcpp

0,12,16

RCP Pegen

0.3.3.4.0

RCPP Roll

0.2.2

Curl

1,95-4,10

leitor

1.1.1

readxl

1.0.0

receitas

0.1.2

revanche

1.0.1

remodelar 2

1.4.3

rio

0.5.10

rlang

0.2.0

base robusta

0,92-8

RODBC

1,3-15

roxigênio2

6.0.1

rpartem

4,1-13

rprojroot

1,3-2

Reservar

1,7-3

RSQLite

2.1.0

API do estúdio

0,7

escala

0.5.0

sfsmisc

1,1-2

espião

1,2-7

SparkR

2.3.1

SPARSEM

1,77

espacial

7,3-11

splines

3.4.4

sqldf

0,4-11

QUADRADO

2017,10-1

statmod

1,4,30

estatísticas

3.4.4

estatísticas4

3.4.4

stringi

1.1.7

longarina

1.3.0

sobrevivência

2,42-3

tcltk

3.4.4

Demonstrações de ensino

2,10

teste isso

2.0.0

petiscar

1.4.2

arrumado

0,8.0

seleção arrumada

0.2.4

Hora/Data

3043,102

Ferramentas

3.4.4

utf 8

1.1.3

utilidades

3.4.4

Viridis Lite

0.3.0

bigode

0,3-2

murchar

2.1.2

xml2

1.2.0

Instalei Java e Scala biblioteca (versão de clusteringScala 2.11)

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

1,11.313

com.amazonaws

formação de nuvem aws-java-sdk

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-cloudfront

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-cloudhsm

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-cloudsearch

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-cloudtrail

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-cloudwatch

1,11.313

com.amazonaws

métricas aws-java-sdk-cloudwatch

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-codedeploy

1,11.313

com.amazonaws

identidade cognitiva aws-java-sdk

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-cognitosync

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-config

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-core

1,11.313

com.amazonaws

pipeline de dados aws-java-sdk

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-conexão direta

1,11.313

com.amazonaws

diretório aws-java-sdk

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-dynamodb

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-ec2

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-ecs

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-efs

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-elasticache

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-elasticbeanstalk

1,11.313

com.amazonaws

balanceamento de carga elástico aws-java-sdk

1,11.313

com.amazonaws

transcodificador elástico aws-java-sdk-

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-emr

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-glacier

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-iam

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-importação/exportação

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-kinesis

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-kms

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-lambda

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-logs

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk - aprendizado de máquina

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-opsworks

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-rds

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-redshift

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-route53

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-s3

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-ses

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-simpledb

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk - fluxo de trabalho simples

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-sns

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-sqs

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-ssm

1,11.313

com.amazonaws

gateway de armazenamento aws-java-sdk

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-sts

1,11.313

com.amazonaws

suporte aws-java-sdk

1,11.313

com.amazonaws

aws-java-sdk-swf-biblioteca

1.11.22

com.amazonaws

aws-java-sdk-workspace

1,11.313

com.amazonaws

jmespath-java

1,11.313

com.carrotsearch

hppc

0.7.2

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

0.4.1-db1-spark2,3

com.databricks

testes dbml-local_2.11

0.4.1-db1-spark2,3

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

2.6.7

com.fasterxml.jackson.core

jackson-core

2.6.7

com.fasterxml.jackson.core

vinculação de dados jackson

2.6.7.1

formato de dados com.fasterxml.jackson.

formato de dados jackson-cbor

2.6.7

com.fasterxml.jackson.tipo de dados

jackson-datatype-joda

2.6.7

com.fasterxml.jackson.module

parâmetro do módulo jackson

2.6.7

com.fasterxml.jackson.module

jackson-module-Scala.11

2.6.7.1

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.luben

zstd-jni

1,3.2-2

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

com.jamesmurty.utils

construtor java-xml

1.1

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

2.2.8

com.microsoft.sqlserver

mssql-JDBC

6.2.2. jre8

comendo

comprimir-lzf

1.0.3

com.sun.mail

javax.mail

1.5.2

com.thoughtworks.paranamer

paranâmero

2.8

com.trueaccord.lenses

lentes_2.11

0,3

com.Twitter

chill-java

0,8.4

com.Twitter

chill_2.11

0,8.4

com.Twitter

pacote parquet-hadoop

1.6.0

com.Twitter

util-app_2.11

6,23,0

com.Twitter

util-core_2.11

6,23,0

com.Twitter

util-jvm_2.11

6,23,0

com.typesafe

configuração

1.2.1

com.typesafe.Scala-logging

Scala-logging-api_2.11

2.1.2

com.typesafe.Scala-logging

Scala-logging-slf4j_2.11

2.1.2

com.univocidade

analisadores de univocidade

2.5.9

com.vlkan

tampões planos

1,2,0-3f79e055

com.zaxxer

HikaricP

3.1.0

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

commons-dbcp

commons-dbcp

1.4

digestor comum

digestor comum

1,8

commons-httpclient

commons-httpclient

3.1

commons-io

commons-io

2,4

linguagem comum

linguagem comum

2.6

registro de bens comuns

registro de bens comuns

1.1.3

commons-net

commons-net

2.2

comum-pool

comum-pool

1.5.4

info.ganglia.gmetric4j

gmetric4j

1.0.7

io. airlift

compressor de ar

0,8

io.dropwizard.métricas

núcleo de métricas

3.1.5

io.dropwizard.métricas

métricas-ganglia

3.1.5

io.dropwizard.métricas

métricas-grafite

3.1.5

io.dropwizard.métricas

métricas-healthchecks

3.1.5

io.dropwizard.métricas

métricas-jetty9

3.1.5

io.dropwizard.métricas

métricas-JSON

3.1.5

io.dropwizard.métricas

métricas-JVM

3.1.5

io.dropwizard.métricas

métricas-log4j

3.1.5

io.dropwizard.métricas

métricas-servlets

3.1.5

io.netty

urtiga

3.9.9. Final

io.netty

tudo

4.1.17.Final

io. prometheus

cliente simples

0,0,16

io. prometheus

simpleclient_common

0,0,16

io. prometheus

simpleclient_dropwizard

0,0,16

io. prometheus

client_servlet simples

0,0,16

io.prometheus.jmx

coletor

0,7

javax.ativação

ativação

1.1.1

javax.anotação

javax.anotação-api

1.2

javax.el

javax.el-api

2.2.4

javax.jdo

jdo-api

3.0.1

javax.servlet

javax.servlet-api

3.1.0

javax.servlet.jsp

jsp-api

2.1

javax.transaction

jta

1.1

javax.validação

API de validação

1.1.0. Final

javax.ws.rs

javax.ws.rs-api

2.0.1

javax.xml.bind

jaxb-api

2.2.2

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

net.hydromatic

propriedades de base própria

1.1.5

net.ihard

base64

2.3.8

net.java.dev.jets3t

jets3t

0.9.4

net.razorvine

pirolita

4,13

net.sf.jpam

jpam

1.1

net.sf.opencsv

opencsv

2.3

net.sf.supercsv

supercsv

2.2.0

net.snowflake

floco de neve-JDBC

3.6.3

net.snowflake

floco de neve faísca_2.11

2.4.1

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

4.7

org.antlr

modelo de string

3.2.1

org.apache.ant

formiga

1.9.2

org.apache.ant

formiga

1.9.2

org.apache.ant

lançador de formigas

1.9.2

org.apache.arrow

formato de seta

0,8.0

org.apache.arrow

memória de seta

0,8.0

org.apache.arrow

vetor de seta

0,8.0

org.apache.avro

AVRO

1.7.7

org.apache.avro

avro-ipc

1.7.7

org.apache.avro

testes avro-iPC

1.7.7

org.apache.avro

avro-mapred-hadoop2

1.7.7

org.apache.calcite

calcita-avática

1.2.0 - incubação

org.apache.calcite

núcleo de calcita

1.2.0 - incubação

org.apache.calcite

calcita-linq4j

1.2.0 - incubação

org.apache.commons

compressa comum

1.4.1

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

2.7.1

org.apache.curator

estrutura de curador

2.7.1

org.apache.curator

receitas de curadores

2.7.1

org.apache.derby

derby

10.12.1.1

org.apache.directory.api

api-asn1-api

1,0,0-M20

org.apache.directory.api

utilitário de API

1,0,0-M20

org.apache.directory.server

apacheds-i18n

2,0,0-M15

org.apache.directory.server

codec apacheds-kerberos

2,0,0-M15

org.apache.hadoop

hadoop-anotação

2.7.3

org.apache.hadoop

autenticação hadoop

2.7.3

org.apache.hadoop

cliente hadoop

2.7.3

org.apache.hadoop

hadoop-comum

2.7.3

org.apache.hadoop

hadoop-HDFS

2.7.3

org.apache.hadoop

aplicativo cliente hadoop mapreduce

2.7.3

org.apache.hadoop

hadoop-mapreduce-client-common

2.7.3

org.apache.hadoop

núcleo do cliente hadoop-mapreduce

2.7.3

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

org.apache.httpcomponents

cliente http

4.5.4

org.apache.httpcomponents

httpcore

4.4.8

org.apache.ivy

hera

2.4.0

org.apache.orc

orc-core-no-hive

1.4.3

org.apache.orc

orc-mapreduce-nohive

1.4.3

org.apache.parquet

coluna de parquete

1.8.3 - blocos de dados 2

org.apache.parquet

parquete comum

1.8.3 - blocos de dados 2

org.apache.parquet

codificação de parquet

1.8.3 - blocos de dados 2

org.apache.parquet

formato de parquet

2.3.1

org.apache.parquet

parquet-hadoop

1.8.3 - blocos de dados 2

org.apache.parquet

parquet-jackson

1.8.3 - blocos de dados 2

org.apache.thrift

libfb303

0.9.3

org.apache.thrift

libthrift

0.9.3

org.apache.xbean

xbean-asm5-shaded

4.4

org.apache.zookeeper

tratador

3.4.6

org.bouncycastle

bcprov-jdk15on

1,58

org.codehaus.jackson

jackson-core-asl

1.9.13

org.codehaus.jackson

jackson-jaxers

1.9.13

org.codehaus.jackson

jackson-mapper-asl

1.9.13

org.codehaus.jackson

jackson-xc

1.9.13

org.codehaus.janino

compilador common

3.0.8

org.codehaus.janino

janino

3.0.8

org.datanucleus

núcleo de dados-api-jdo

3.2.6

org.datanucleus

núcleo de dados

3.2.10

org.datanucleus

núcleo de dados-rdbms

3.2.9

org.Eclipse.jetty

jetty-client

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

continuação do cais

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

jetty-http

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

jetty-io

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

jetty-jndi

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

jetty-plus

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

jetty-proxy

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

segurança do cais

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

servidor jetty-server

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

jutty-servlet

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

píer de servlets

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

jetty-util

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

aplicativo web jetty-

9.3.20.v 20170531

org.Eclipse.jetty

jetty-xml

9.3.20.v 20170531

org.fusesource.leveldbjni

leveldbjni-tudo

1,8

org.glassfish.hk2

API hk2

2.4.0-b34

org.glassfish.hk2

localizador hk2

2.4.0-b34

org.glassfish.hk2

hk2-utils

2.4.0-b34

org.glassfish.hk2

osgi-recurso-locator

1.0.1

org.glassfish.hk2.external

aopalliance - reembalado

2.4.0-b34

org.glassfish.hk2.external

javax.inject

2.4.0-b34

org.glassfish.jersey.bundles.reembalado

jersey-goiaba

2.22.2

org.glassfish.jersey.containers

servlet de contêiner de camisa

2.22.2

org.glassfish.jersey.containers

jersey-container-servlet-core

2.22.2

org.glassfish.jersey.core

cliente de camisa

2.22.2

org.glassfish.jersey.core

camiseta comum

2.22.2

org.glassfish.jersey.core

servidor de camisa

2.22.2

org.glassfish.jersey.media

jersey-media-jaxb

2.22.2

org.hibernate

validador de hibernação

5.1.1. Final

org.iq80.snappy

atrevida

0,2

org.javassist

javassist

3.18.1-GA

org.jboss.logging

registro de jboss-logging

3.1.3. GA

org.jdbi

jdbi

2.63,1

org.joda

conversor de joda

1.7

org.jodd

núcleo nodular

3.5.2

org.json4s

json4s-ast_2.11

3.2.11

org.json4s

json4s-core_2.11

3.2.11

org.json4s

json4s-jackson_2.11

3.2.11

org.lz4

lz4-java

1.4.0

org.mariadb.JDBC

cliente mariadb-java

2.1.2

org.mockito

mockito-all

1.9.5

org.objenesis

objênese

2.1

org.postgresql

PostgreSQL

42,14

org.roaringbitmap

Mapa de bits estrondoso

0.5.11

org.rocksdb

rocksdbjni

5.2.1

org.rosuda.rEngine

Motor

2.1.0

org.Scala-lang

Scala-compiler_2.11

2.11.8

org.Scala-lang

Scala-biblioteca.11

2.11.8

org.Scala-lang

Scala-reflect_2.11

2.11.8

org.Scala-lang

scalap_2.11

2.11.8

org.Scala-lang.modules

Scala-parser-combinators_2.11

1.0.2

org.Scala-lang.modules

Scala-xml_2.11

1.0.5

org.Scala-sbt

interface de teste

1,0

org.scalacheck

scalacheck_2.11

1,12.5

org.scalanlp

breeze-macros_2.11

0,13.2

org.scalanlp

breeze_2.11

0,13.2

org.scalatest

scalatest_2.11

2.2.6

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_2.11

0,13,0

org.spire-math

spire_2.11

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_2.11

0.6.1

org.typelevel

macro-compat_2.11

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