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Databricks Runtime 5,0 (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 esta versão em novembro de 2018.

As notas a seguir sobre a versão fornecem informações sobre o site Databricks Runtime 5.0, alimentado por Apache Spark.

Novo recurso​

  • Delta Lake

    • As subconsultas agora são suportadas na cláusula WHERE para o suporte aos comandos DELETE e UPDATE.
    • Nova implementação escalável para MERGE comando.

  • Transmissão estruturada

    • Azure Blob arquivo de armazenamento fonte de transmissão baseada em notificação. Isso pode reduzir significativamente os custos de listagem ao executar uma consulta de transmissão estruturada em arquivos no armazenamento Azure Blob. Em vez de usar a listagem para encontrar novos arquivos para processamento, essa fonte de transmissão pode ler diretamente as notificações de eventos de arquivos para encontrar novos arquivos. Consulte Azure Blob storage file source com Azure Queue Storage (legacy).

Melhorias​

  • Delta Lake

    • OPTIMIZE desempenho e estabilidade.

      • O comando OPTIMIZE faz o commit dos lotes o mais rápido possível, em vez de fazê-lo no final.
      • Reduziu o default número de threads OPTIMIZE de execução em paralelo. Isso representa um aumento significativo no desempenho de tabelas grandes.
      • Acelere as gravações de OPTIMIZE evitando uma classificação desnecessária de dados ao gravar em uma tabela particionada.
      • Acelere o OPTIMIZE ZORDER BY tornando-o incremental. Isso significa que o comando agora evita a reescrita de arquivos de dados que já foram Z-ordered pela(s) mesma(s) coluna(s). Veja Data skipping para o Delta Lake.

    • Snapshot isolamento ao consultar as tabelas Delta. Qualquer consulta com várias referências a uma tabela Delta (por exemplo, autojoin) lê a partir da mesma tabela Snapshot, mesmo que haja atualizações simultâneas na tabela.

    • Melhoria da latência de consulta ao ler de tabelas Delta pequenas (< 2000 arquivos) armazenando em cache os metadados no driver.

  • Melhoria no desempenho da regressão logística do MLlib.

  • Melhoria no desempenho do algoritmo de árvore MLlib.

  • Atualizou vários sites Java e Scala biblioteca. Consulte as bibliotecas instaladas Java e Scala (versão de clusteringScala 2.11).

  • Atualizou alguns instalados Python biblioteca:

    • pip: 10,0.1 a 18.0
    • ferramentas de configuração: 39.2.0 a 40.4.1
    • tornado: 5.0.2 a 5.1.1

  • Atualizou várias instalações da R biblioteca. Consulte R biblioteca instalada.

Correções de bugs​

  • Delta Lake

    • As configurações definidas em SQL conf agora se aplicam corretamente a Delta Lake operações que foram carregadas pela primeira vez em um Notebook diferente.
    • Foi corrigido um bug no comando DELETE que excluía incorretamente as linhas em que a condição era avaliada como nula.
    • As transmissões que levam mais de dois dias para processar os lotes iniciais (ou seja, os dados que estavam na tabela quando a transmissão começou) não falham mais com FileNotFoundException ao tentar se recuperar de um ponto de verificação.
    • Evita uma condição de corrida que leva a NoClassDefError ao carregar uma nova tabela.
    • Correção para VACUUM onde as operações podem falhar com um AssertionError informando: "Não deve haver nenhum caminho absoluto para exclusão aqui".
    • Correção do comando SHOW CREATE TABLE para não incluir propriedades de armazenamento geradas pelo Hive.

  • que geram muitos erros NoClassDefFoundError para classes internas do Spark agora são reiniciados automaticamente para corrigir o problema.

Problemas conhecidos​

  • Os nomes de colunas especificados na opção replaceWhere para o modo overwrite em Delta Lake diferenciam maiúsculas de minúsculas, mesmo que a insensibilidade a maiúsculas e minúsculas esteja ativada (que é o caso de default).
  • O conector do Snowflake para o Databricks Runtime 5.0 está em pré-visualização.
  • Se o senhor cancelar uma célula de transmissão em execução em um Notebook anexado a um cluster Databricks Runtime 5.0, não poderá executar nenhum comando subsequente no Notebook, a menos que limpe o estado do Notebook ou reinicie o cluster. Para uma solução alternativa, consulte a Base de Conhecimento.

Apache Spark​

O Databricks Runtime 5.0 inclui o Apache Spark 2.4.0.

Núcleo e Spark SQL​

nota

Este artigo contém referências ao termo escravo , um termo que o site Databricks não usa. Quando o termo for removido do site software, nós o removeremos deste artigo.

Recurso principal

  • Barrier Execution Mode: [SPARK-24374] Suporte ao Barrier Execution Mode no programador, para melhor integração com estruturas de aprendizagem profunda.
  • Suporte ao Scala 2.12: [SPARK-14220] Adicionar suporte experimental ao Scala 2.12. Agora o senhor pode criar o Spark com o Scala 2.12 e escrever aplicativos Spark no Scala 2.12.
  • Funções de ordem superior: [ SPARK-23899] Adicione muitas novas funções integradas, incluindo funções de alta ordem, para facilitar o trabalho com tipos de dados complexos. Consulte Apache Spark funções integradas.
  • integrada Avro fonte de dados: [SPARK-24768] Inline Spark-Avro pacote com suporte a tipos lógicos, melhor desempenho e usabilidade.

API

desempenho e estabilidade

  • [SPARK-16406] A resolução de referência para um grande número de colunas deve ser mais rápida
  • [SPARK-23486] Armazene em cache o nome da função do catálogo externo para LookupFunctions
  • [SPARK-23803] Suporte para poda de baldes
  • [SPARK-24802] Exclusão da regra de otimização
  • [SPARK-4502] Poda de esquema aninhado para tabelas Parquet
  • [SPARK-24296] Suporta replicação de blocos maiores que 2 GB
  • [SPARK-24307] Suporta o envio de mensagens com mais de 2 GB da memória
  • [SPARK-23243] Shuffle+Repartition em um RDD pode levar a respostas incorretas
  • [SPARK-25181] Limitou o tamanho do pool de threads mestre e escravo do BlockManager, reduzindo a sobrecarga de memória quando a rede é lenta

Conectores

  • [SPARK-23972] Atualizar o Parquet de 1.8.2 para 1.10.0
  • [SPARK-25419] Melhoria do pushdown do predicado Parquet
  • [SPARK-23456] O leitor nativo do site ORC está a postos default
  • [SPARK-22279] Use o leitor nativo ORC para ler as tabelas de serviço Hive por default
  • [SPARK-21783] Ative o push-down do filtro ORC por default
  • [SPARK-24959] Acelerar count() para JSON e CSV
  • [SPARK-24244] Analisando apenas as colunas necessárias para o analisador de CSV
  • [SPARK-23786] Validação do esquema CSV - os nomes das colunas não são verificados
  • [SPARK-24423] Opção query para especificar a consulta a ser lida do JDBC
  • [SPARK-22814] Suporte a data/carimbo de data/hora na coluna de partição JDBC
  • [SPARK-24771] Atualizar o Avro de 1.7.7 para 1.8

PySpark

  • [SPARK-24215] Implementar avaliação ansiosa para APIs DataFrame
  • [SPARK-22274] - [SPARK-22239] Funções de agregação definidas pelo usuário com Pandas udf
  • [SPARK-24396] Adicionar transmissão estructurada ForeachWriter para Python
  • [SPARK-23874] Atualize o Apache Arrow para a versão 0.10.0
  • [SPARK-25004] Adicionar spark.executor.PySpark.memory limit
  • [SPARK-23030] Use o formato de transmissão Arrow para criar e coletar Pandas DataFrames
  • [SPARK-24624] Suporte à mistura de Python UDF e Scalar Pandas UDF

Outras mudanças notáveis

transmissão estruturada​

Recurso principal

  • [SPARK-24565] Expôs as linhas de saída de cada microbatch como um DataFrame usando foreachBatch (Python, Scala e Java)
  • [SPARK-24396] Adicionada a API Python para foreach e ForeachWriter
  • [SPARK-25005] Suporte a "Kafka.isolation.level" para ler apenas registros confirmados de tópicos Kafka que são gravados usando um produtor transacional.

Outras mudanças notáveis

  • [SPARK-24662] Suporte ao operador LIMIT para transmissão no modo Append ou Complete
  • [SPARK-24763] Remover dados key redundantes do valor na agregação de transmissão
  • [SPARK-24156] Geração mais rápida de resultados de saída e/ou limpeza de estado com operações stateful (mapGroupsWithState, transmissão-transmissão join, agregação de transmissão, transmissão dropDuplicates) quando não há dados na transmissão de entrada.
  • [SPARK-24730] Suporte para escolher a marca d'água mínima ou máxima quando há várias transmissões de entrada em uma consulta
  • [SPARK-25399] Corrigido um bug em que a reutilização de threads de execução do processamento contínuo para transmissão de microbatch pode resultar em um problema de correção
  • [SPARK-18057] Versão atualizada do cliente Kafka de 0.10.0.1 para 2.0.0

MLlib​

Recurso principal

  • [SPARK-22666] Fonte de dados do Spark para formato de imagem

Outras mudanças notáveis

SparkR​

  • [SPARK-25393] Adicionando uma nova função from_csv ()
  • [SPARK-21291] Adicionar API R partitionBy no DataFrame
  • [SPARK-25007] Adicionar array_intersect/array_except/array_union/shuffle ao SparkR
  • [SPARK-25234] evitar estouro de números inteiros em paralelização
  • [SPARK-25117] Adicionar suporte EXCEPT ALL e INTERSECT ALL em R
  • [SPARK-24537] Adicionar array_remove/array_zip/map_from_arrays/array_distinct
  • [SPARK-24187] Adicionar a função array_join ao SparkR
  • [SPARK-24331] Adicionando arrays_overlap, array_repeat, map_entries ao SparkR
  • [SPARK-24198] Adicionando a função slice ao SparkR
  • [SPARK-24197] Adicionando a função array_sort ao SparkR
  • [SPARK-24185] Adicionar a função flatten ao SparkR
  • [SPARK-24069] Adicionar funções array_min/array_max
  • [SPARK-24054] Adicionar função array_position/funções element_at
  • [SPARK-23770] Adicionar API repartitionByRange no SparkR

GraphX​

  • [SPARK-25268] A execução do Parallel Personalized PageRank gera uma exceção de serialização

Depreciações​

Mudanças de comportamento​

  • [SPARK-23549] Transmitir para timestamp ao comparar timestamp com data
  • [SPARK-24324] Pandas Grouped Map UDF deve atribuir colunas de resultados por nome
  • [SPARK-25088] Servidor Rest default e atualizações de documentos
  • [SPARK-23425] O carregamento de dados para o caminho do arquivo HDFS com uso de curinga não está funcionando corretamente
  • [SPARK-23173] from_json pode produzir nulos para campos marcados como não anuláveis
  • [SPARK-24966] Implementar regras de precedência para operações de conjunto
  • [SPARK-25708] HAVING sem GROUP BY deve ser um agregado global
  • [SPARK-24341] Manipule corretamente a subconsulta IN de vários valores
  • [SPARK-19724] Criar uma tabela gerenciar com um local default existente deve gerar uma exceção

Problemas conhecidos​

  • [SPARK-25793] Erro ao carregar o modelo em BisectingKMeans
  • [SPARK-25271] CTAS com Hive Parquet tabelas devem aproveitar a fonte nativa Parquet
  • [SPARK-24935] Problema com a execução de UDAFs do Hive do Spark 2.2 em diante

Atualizações de manutenção​

Consulte Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 5.0.

Ambiente do sistema​

  • Sistema operacional : Ubuntu 16.04.5 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
nota

Embora o Scala 2.12 seja compatível com o Apache Spark 2.4, ele não é compatível com o Databricks Runtime 5.0.

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

18,0

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

40,4.1

simplejson

3.8.2

simples3

1,0

despacho único

3.4.0.3

seis

1.10.0

modelos de estatísticas

0.6.1

tornado

5.1.1

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

base64enc

0,1-3

POR

1,66,0-1

fichário

0.1.1

bindrcpp

0.2.2

pouco

1,1-14

bit64

0,9-7

bitops

1,0-6

bolha

1.1.1

inicialização

1,3-20

fermentar

1,0-6

vassoura

0.5.0

chamador

3.0.0

carro

3,0-2

Dados do carro

3,0-1

cursor

6,0-80

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

1.5

compilador

3.4.4

giz de cera

1.3.4

cacho

3.2

CVST

0,2-2

data.tabela

1.11.4

conjunto de dados

3.4.4

DBI

1.0.0

dalpha

1.3.4

DeOptimr

1,0-8

desc

1.2.0

ferramentas de desenvolvimento

1,13.6

digerir

0.6.16

Vermelho escuro

0.1.0

Dom C

1.3.5

dplyr

0.7.6

DRR

0,0.3

fansi

0.3.0

para gatos

0.3.0

para cada um

1.4.4

estrangeira

0,8-70

gbm

2.1.3

geometria

0,3-6

ggplot2

3.0.0

git2r

0,23,0

glmnet

2,0-16

cola

1.3.0

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

3.20.0.2

refúgio

1.1.2

HMS

0.4.2

httr

1.3.1

escritor

1.3.2

HWriter Plus

1,0-3

ipred

0,9-7

iteradores

1.0.10

jsonlite

1.5

kernlab

0,9-27

Kern Smooth

2,23-15

rótulo

0,3

treliça

0,20-35

lava

1.6.3

preguiçoso

0.2.1

mais pequeno

0.3.4

lme4

1,1-18-1

lubrificar

1.7.4

magia

1,5-8

magritter

1.5

mapproj

1.2.6

mapeia

3.3.0

ferramentas de mapa

0,9-3

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

Métricas do modelo

1.2.0

munsell

0.5.0

norma mvt

1,0-8

nome

3,1-137

nloptr

1.0.4

net

7,3-12

Número Deriv

2016,8-1

openssl

1.0.2

openxlsx

4.1.0

paralelo

3.4.4

teste pbkr

0,4-7

pilar

1.3.0

pkgbuild

1.0.0

pkgconfig

2.0.2

Gatinho PKG

0.1.4

carregamento de pacotes

1.0.0

plogr

0.2.0

por favor

2,7-0

plyr

1.8.4

elogio

1.0.0

unidades bonitas

1.0.2

ProC

1.12.1

processa

3.2.0

prodlim

2018,04.18

proto

1.0.0

ps

1.1.0

ronronar

0.2.5

quantreg

5,36

R. métodos S3

1.7.1

R.oo

1,22,0

R. utils

2.7.0

R6

2.2.2

Floresta aleatória

4,6-14

Cervejaria RColor

1,1-2

Rcpp

0.12,18

RCP Pegen

0.3.3.4.0

RCPP Roll

0.3.0

Curl

1,95-4,11

leitor

1.1.1

readxl

1.1.0

receitas

0.1.3

revanche

1.0.1

remodelar 2

1.4.3

rio

0.5.10

rlang

0.2.2

base robusta

0,93-2

RODBC

1,3-15

roxigênio2

6.1.0

rpartem

4,1-13

rprojroot

1,3-2

Reservar

1,7-3

RSQLite

2.1.1

API do estúdio

0,7

escala

1.0.0

sfsmisc

1,1-2

espião

1,3-1

SparkR

2.4.0

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

1.2.4

longarina

1.3.1

sobrevivência

2,42-6

tcltk

3.4.4

Demonstrações de ensino

2,10

teste isso

2.0.0

petiscar

1.4.2

arrumado

0.8.1

seleção arrumada

0.2.4

Hora/Data

3043,102

Ferramentas

3.4.4

utf 8

1.1.4

utilidades

3.4.4

Viridis Lite

0.3.0

bigode

0,3-2

murchar

2.1.2

xml2

1.2.0

compactar

1.0.0

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

1.8.10

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

0.5.0-db7-spark2.4

com.databricks

testes dbml-local_2.11

0.5.0-db7-spark2.4

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

4.0.2

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.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

0.9.3

com.Twitter

chill_2.11

0.9.3

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

2.7.3

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

3.1

comum-pool

comum-pool

1.5.4

info.ganglia.gmetric4j

gmetric4j

1.0.7

io. airlift

compressor de ar

0,10

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.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

0.10.0

org.apache.arrow

memória de seta

0.10.0

org.apache.arrow

vetor de seta

0.10.0

org.apache.avro

AVRO

1.8.2

org.apache.avro

avro-ipc

1.8.2

org.apache.avro

avro-mapred-hadoop2

1.8.2

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

1.8.1

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

1.5.2

org.apache.orc

orc-mapreduce-nohive

1.5.2

org.apache.orc

calços de orc

1.5.2

org.apache.parquet

coluna de parquete

1.10.1 - blocos de dados 2

org.apache.parquet

parquete comum

1.10.1 - blocos de dados 2

org.apache.parquet

codificação de parquet

1.10.1 - blocos de dados 2

org.apache.parquet

formato de parquet

2.4.0

org.apache.parquet

parquet-hadoop

1.10.1 - blocos de dados 2

org.apache.parquet

parquet-jackson

1.10.1 - blocos de dados 2

org.apache.thrift

libfb303

0.9.3

org.apache.thrift

libthrift

0.9.3

org.apache.xbean

xbean-asm6 sombreado

4,8

org.apache.zookeeper

tratador

3.4.6

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

3.0.9

org.codehaus.janino

janino

3.0.9

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

3.5.3

org.json4s

json4s-core_2.11

3.5.3

org.json4s

json4s-jackson_2.11

3.5.3

org.json4s

json4s-scalap_2.11

3.5.3

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

2.5.1

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.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.scalactic

scalactic_2.11

3.0.3

org.scalanlp

breeze-macros_2.11

0,13.2

org.scalanlp

breeze_2.11

0,13.2

org.scalatest

scalatest_2.11

3.0.3

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

1.5

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

1.1.7.1

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

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