Databricks Runtime 8.0 (nepodporované)

Databricks vydal tento obrázek v březnu 2021.

Následující poznámky k verzi obsahují informace o modulu Databricks Runtime 8.0, který využívá Apache Spark 3.1.1.

Nové funkce

Databricks Runtime 8.0 zahrnuje Apache Spark 3.1.1. Podrobnosti najdete v tématu Apache Spark.

Zlepšení

Rozdíl je teď výchozí formát, pokud není zadaný formát.

Databricks Runtime 8.0 změní výchozí formát, aby delta bylo jednodušší vytvořit tabulku Delta. Při vytváření tabulky pomocí příkazů SQL nebo {Dataset|DataFrame}.{read|readStream|write|writeTo|writeStream} rozhraní API a nezadáte formát, je deltavýchozí formát .

S Delta Lake získáte lepší výkon oproti Parquetu, lepší spolehlivost dat s bohatým ověřováním schématu, omezeními kvality a transakčními zárukami. S Delta Lake můžete zjednodušit datové kanály pomocí sjednoceného strukturovaného streamování a dávkového zpracování na jednom zdroji dat.

I když Databricks doporučuje k ukládání dat použít Delta Lake, možná máte starší pracovní postupy, které vyžadují migraci na Delta Lake. Informace o migraci existujících pracovních postupů najdete v průvodci migrací.

Nový výchozí interval triggeru strukturovaného streamování snižuje náklady.

Pokud v dotazu streamování nenastavíte interval Trigger.ProcessingTime triggeru, je interval nastavený na 500 ms. Dříve byl výchozí interval 0 ms. Tato změna by měla snížit počet prázdných triggerů a snížit náklady na cloudové úložiště, jako je výpis.

Použití transformační funkce LDA s předáváním přihlašovacích údajů (Public Preview)

Teď můžete použít funkci transformace LDA v clusteru nakonfigurované tak, aby pro ověřování používala předávání přihlašovacích údajů.

Clustery s jedním uživatelem nakonfigurované s předáváním přihlašovacích údajů už nevyžadují důvěryhodné systémy souborů (Public Preview)

Při použití standardního clusteru nebo clusteru úloh nakonfigurovaného pro předávání přihlašovacích údajů s jedním uživatelem už nemusíte konfigurovat místní systémy souborů jako důvěryhodné systémy souborů. Tato změna odebere nepotřebná omezení systému souborů při spouštění úloh v jednom uživatelském clusteru.

Upgrady knihoven

Apache Spark

Databricks Runtime 8.0 zahrnuje Apache Spark 3.1.1.

V této části:

Základní SQL a Spark

Zvýraznit

Vylepšení kompatibility SQL ANSI

  • Podpora datového typu char/varchar (SPARK-33480)
  • Režim ANSI: Chyby za běhu místo vrácení hodnoty null (SPARK-33275)
  • Režim ANSI: nová explicitní pravidla syntaxe přetypování (SPARK-33354)
  • Přidání standardního příkazu SET TIME ZONE SQL (SPARK-32272)
  • Sjednocení syntaxe vytváření tabulek SQL (SPARK-31257)
  • Unify temp view and permanent view behaviors (SPARK-33138)
  • Seznam sloupců podpory v INSERT příkazu (SPARK-32976)
  • Podpora komentářů vnořených závorek ANSI (SPARK-28880)

Vylepšení výkonu

  • Čtení dat místního hostování bez služby shuffle (SPARK-32077)
  • Odebrání redundantních řazení před opětovným rozdělením uzlů (SPARK-32276)
  • Částečně odsouvá predikáty (SPARK-32302, SPARK-32352)
  • Nabízení filtrů dolů prostřednictvím rozbalení (SPARK-33302)
  • Nasdílení dalších možných predikátů prostřednictvím převodu CNF (SPARK-31705)
  • Odebrání shuffle zachováním výstupního dělení spojení hash všesměrového vysílání (SPARK-31869)
  • Odebrání shuffle vylepšením změny pořadí spojovacích klíčů (SPARK-32282)
  • Odebrání shuffle normalizací dělení výstupu a řazením (SPARK-33399)
  • Vylepšení náhodného připojení hash (SPARK-32461)
    • Zachování dělení na straně sestavení na straně shuffled hash (SPARK-32330)
    • Zachování řazení na straně streamu (BHJ a SHJ) (SPARK-32383)
    • Sloučené tabulky pro sloučení řazení (SPARK-32286)
    • Přidání genu kódu pro shuffled hash join (SPARK-32421)
    • Podpora úplného vnějšího spojení v zamíchaném spojení hash (SPARK-32399)
  • Podpora eliminace dílčího výrazu v projektu pomocí celofázového codegenu (SPARK-33092)
  • Podpora eliminace dílčího výrazu v podmíněných výrazech (SPARK-33337)
  • Odstranění dílčího výrazu podpory pro vyhodnocení interpretovaného výrazu (SPARK-33427)
  • Podpora eliminace dílčího výrazu pro interpretovaný predikát (SPARK-33540)
  • Další pravidla optimalizátoru
    • Pravidlo ExtractSingleColumnNullAwareAntiJoin (SPARK-32290)
    • Pravidlo EliminateNullAwareAntiJoin (SPARK-32573)
    • Pravidlo EliminateAggregateFilter (SPARK-32540)
    • Pravidlo UnwrapCastInBinaryComparison (SPARK-32858)
    • Pravidlo DisableUnnecessaryBucketedScan (SPARK-32859)
    • Pravidlo CoalesceBucketsInJoin (SPARK-31350)
    • Vnoření nepotřebných vnořených polí ze generování bez projektu (SPARK-29721)
    • Vnoření nepotřebných vnořených polí z agregace a rozbalení (SPARK-27217)
    • Vnoření nepotřebných vnořených polí z repartition-by-expression a join (SPARK-31736)
    • Vnořování nepotřebných vnořených polí u kosmetických variant (SPARK-32163)
    • Vnoření nepotřebných vnořených polí z okna a řazení (SPARK-32059)
    • Optimalizujte velikost CreateArray/CreateMap tak, aby byla velikost podřízených objektů (SPARK-33544)

Vylepšení rozšiřitelnosti

  • Přidání SupportsPartitions rozhraní API ve službě DataSourceV2 (SPARK-31694)
  • Přidání SupportsMetadataColumns rozhraní API ve službě DataSourceV2 (SPARK-31255)
  • Vytvoření SQL s možností připojení serializace mezipaměti (SPARK-32274)
  • purge Představení možnosti pro TableCatalog.dropTable katalog v2 (SPARK-33364)

Vylepšení konektorů

  • Vylepšení odsdílení filtru oddílů Hive Metastore (SPARK-33537)
  • Parquet
    • Povolení komplexního typu klíče v mapě v Parquet (SPARK-32639)
    • Povolit ukládání a načítání INT96 v Parquet bez opětovného použití (SPARK-33160)
  • ORC
  • CSV
    • Využití SQL textového zdroje dat během odvozování schématu CSV (SPARK-32270)
  • JSON
    • Podpora odsdílení filtrů ve zdroji dat JSON (SPARK-30648)
  • JDBC
  • Avro
    • Odsdílení filtrů podpory ve zdroji dat Avro (SPARK-32346)

Vylepšení funkcí

Další srozumitelné změny

  • Poskytnutí funkce vyhledávání na webu dokumentace Sparku (SPARK-33166)
  • Upgrade Apache Arrow na verzi 2.0.0 (SPARK-33213)
  • Povolení rozhraní JAVA 8 time API na serveru s thriftem (SPARK-31910)
  • Povolení rozhraní API Java 8 time v UDF (SPARK-32154)
  • Kontrola přetečení agregovaného součtu s desetinnými místy (SPARK-28067)
  • Oprava kolize potvrzení v režimu přepsání dynamického oddílu (SPARK-27194, SPARK-29302)
  • Odebrané odkazy na otroky, seznam povolených a povolených položek (SPARK-32004, SPARK-32036, SPARK-32037)
  • Odebrání kontroly velikosti výsledku úkolu pro fázi prohazování mapy (SPARK-32470)
  • Generalizace ExecutorSource zveřejnění schémat systému souborů daného uživatelem (SPARK-33476)
  • Přidání StorageLevel.DISK_ONLY_3 (SPARK-32517)
  • Zveřejnění metrik paměti exekutoru ve webovém uživatelském rozhraní pro exekutory (SPARK-23432)
  • Zveřejnění metrik paměti exekutoru na úrovni fáze na kartě Fáze (SPARK-26341)
  • Oprava explicitní sady v režimu clusteru spark.ui.port YARN (SPARK-29465)
  • Přidání spark.submit.waitForCompletion konfigurace pro řízení ukončení odeslání Sparku v samostatném režimu clusteru (SPARK-31486)
  • yarn.Client Nastavení pro tisk přímých odkazů na ovladač stdout/stderr (SPARK-33185)
  • Oprava nevracení paměti při selhání ukládání částí vysílání (SPARK-32715)
  • Nastavení BlockManagerMaster časového limitu prezenčních signálů pro ovladač (SPARK-34278)
  • Sjednocení a úplné chování mezipaměti (SPARK-33507)

Změny chování

Projděte si průvodce migrací jednotlivých komponent: Spark Core a Spark SQL.

PySpark

Project Zen

  • Project Zen: Vylepšení použitelnosti Pythonu (SPARK-32082)
  • Podpora nápovědy typu PySpark (SPARK-32681)
  • Návrh dokumentace k PySparku (SPARK-31851)
  • Migrace do stylu dokumentace k NumPy (SPARK-32085)
  • Možnost instalace pro uživatele PyPI (SPARK-32017)
  • Zrušení odvozování schématu datového rámce ze seznamu diktování (SPARK-32686)
  • Zjednodušení zprávy o výjimce ze souborů definovaných uživatelem Pythonu (SPARK-33407)

Další srozumitelné změny

  • Odstranění duplicitních dat deterministickými voláními PythonUDF (SPARK-33303)
  • Podpora funkcí vyššího pořadí ve funkcích PySpark (SPARK-30681)
  • Podpora rozhraní API pro zápis zdroje dat v2x (SPARK-29157)
  • Podpora percentile_approx funkcí PySpark (SPARK-30569)
  • Podpora inputFiles v datovém rámci PySpark (SPARK-31763)
  • Podpora withField ve sloupci PySpark (SPARK-32835)
  • Podpora dropFields ve sloupci PySpark (SPARK-32511)
  • Podpora nth_value funkcí PySpark (SPARK-33020)
  • asinh Podpora acosha atanh (SPARK-33563)
  • Metoda podpory getCheckpointDir v PySpark SparkContext (SPARK-33017)
  • Podpora vyplnění hodnot null pro chybějící sloupce v unionByName (SPARK-32798)
  • Aktualizace cloudpickle na verzi 1.5.0 (SPARK-32094)
  • Přidání MapType podpory pro PySpark se šipkou (SPARK-24554)
  • DataStreamReader.table a DataStreamWriter.toTable (SPARK-33836)

Změny chování

Prohlédni si průvodce migrací pro[PySpark]https://spark.apache.org/docs/3.1.1/pyspark-migration-guide.html).

Strukturované streamování

Vylepšení výkonu

  • Seznam souborů načtených v mezipaměti nad rámec maxFilesPerTrigger jako nepřečteného souboru (SPARK-30866)
  • Zjednodušení logiky ve zdrojovém datovém proudu souborů a protokolu metadat jímky (SPARK-30462)
  • Vyhněte se čtení protokolu kompaktních metadat dvakrát, pokud se dotaz restartuje z kompaktní dávky (SPARK-30900).

Vylepšení funkcí

  • Přidání DataStreamReader.table rozhraní API (SPARK-32885)
  • Přidání DataStreamWriter.toTable rozhraní API (SPARK-32896)
  • Připojení k datovému proudu zleva (SPARK-32862)
  • Úplné připojení k vnějšímu streamu streamu (SPARK-32863)
  • Zadejte novou možnost uchovávání výstupních souborů (SPARK-27188).
  • Přidání podpory serveru historie strukturovaného streamování Sparku (SPARK-31953)
  • Zavedení ověřování schématu stavu mezi restartováním dotazu (SPARK-27237)

Další srozumitelné změny

  • Zavedení ověřování schématu pro úložiště stavu streamování (SPARK-31894)
  • Podpora použití jiného kodeku komprese v úložišti stavů (SPARK-33263)
  • Nekonečná čekání konektoru Kafka, protože metadata se nikdy neaktualizovala (SPARK-28367)
  • Upgrade Kafka na verzi 2.6.0 (SPARK-32568)
  • Podpora stránkování pro stránky uživatelského rozhraní strukturovaného streamování (SPARK-31642, SPARK-30119)
  • Informace o stavu v uživatelském rozhraní strukturovaného streamování (SPARK-33223)
  • Informace o mezerách vodoznaku v uživatelském rozhraní strukturovaného streamování (SPARK-33224)
  • Zveřejnění informací o vlastních metrikách stavu v uživatelském rozhraní SS (SPARK-33287)
  • Přidání nové metriky týkající se počtu řádků později než vodoznaku (SPARK-24634)

Změny chování

Prohlédni si průvodce migrací pro strukturované streamování.

MLlib

Nejzajímavější body

  • LinearSVC blokují vstupní vektory (SPARK-30642)
  • LogisticRegression blockify vstupní vektory (SPARK-30659)
  • LinearRegression blockify vstupní vektory (SPARK-30660)
  • Blokovat vstupní vektory AFT (SPARK-31656)
  • Přidání podpory pravidel přidružení v ML (SPARK-19939)
  • Přidání souhrnu trénování pro LinearSVCModel (SPARK-20249)
  • Přidání souhrnu do RandomForestClassificationModel (SPARK-23631)
  • Přidání souhrnu trénování do MODELU FMClassificationModel (SPARK-32140)
  • Přidání souhrnu do modelu MultilayerPerceptronClassificationModel (SPARK-32449)
  • Přidání FMClassifieru do SparkR (SPARK-30820)
  • Přidání obálky SparkR LinearRegression (SPARK-30818)
  • Přidání obálky FMRegressor do SparkR (SPARK-30819)
  • Přidání obálky SparkR pro vector_to_array (SPARK-33040)
  • adaptivní blokování instancí – LinearSVC (SPARK-32907)
  • make CrossValidator/TrainValidateSplit/OneVsRest Reader/Writer support Python back-end estimator/evaluator (SPARK-33520)
  • Zvýšení výkonu ML ALS recommendForAll by GEMV (SPARK-33518)
  • Přidání univariateFeatureSelector (SPARK-34080)

Další srozumitelné změny

  • Souhrn výpočetních prostředků GMM a distribuce aktualizací v jedné úloze (SPARK-31032)
  • Odeberte závislost ChiSqSelector na mllib. ChiSqSelectorModel (SPARK-31077)
  • Zploštěte datový rámec výsledků testů v testChiSquare (SPARK-31301)
  • Optimalizace keyDistance MinHash (SPARK-31436)
  • Optimalizace KMeans na základě trojúhelníkové nerovnosti (SPARK-31007)
  • Přidání podpory hmotnosti v ClusteringEvaluatoru (SPARK-31734)
  • Přidání metrik getMetrics do vyhodnocovačů (SPARK-31768)
  • Přidání podpory váhy instance v LinearRegressionSummary (SPARK-31944)
  • Přidání sloupce s přeložením zadaným uživatelem do CrossValidatoru (SPARK-31777)
  • ML výchozí parita hodnot ve funkci a ladění (SPARK-32310)
  • Oprava dvojitého ukládání do mezipaměti v KMeans/BiKMeans (SPARK-32676)
  • aft transformace optimalizace (SPARK-33111)
  • Optimalizace transformace FeatureHasher (SPARK-32974)
  • Přidání funkce array_to_vector pro sloupec datového rámce (SPARK-33556)
  • ML výchozí parita hodnot v klasifikaci, regresi, clusteringu a fpm (SPARK-32310)
  • Summary.totalIterations větší než maxIters (SPARK-31925)
  • optimalizace predikce stromových modelů (SPARK-32298)

Změny chování

Prohlédni si průvodce migrací pro MLlib.

SparkR

  • Přidání rozhraní SparkR pro funkce vyššího pořadí (SPARK-30682)
  • Podpora vyplnění hodnot null pro chybějící sloupce v unionByName (SPARK-32798)
  • Podpora sColumn ve funkcích SparkR (SPARK-32946)
  • Podpora timestamp_seconds ve funkcích SparkR (SPARK-32949)
  • Podpora nth_value ve funkcích SparkR (SPARK-33030)
  • Minimální verze šipky se přetáhla až na 1.0.0 (SPARK-32452)
  • Podpora array_to_vector ve funkcích SparkR (SPARK-33622)
  • Podpora acosh, asinh a atanh (SPARK-33563)
  • Podpora from_avro a to_avro (SPARK-33304)

Změny chování

Podívejte se na příručky pro migraci SparkR (R ve Sparku).

GraphX

Průvodce programováním: Průvodce programováním v GraphX

Aktualizace údržby

Viz aktualizace údržby Databricks Runtime 8.0.

Prostředí systému

  • Operační systém: Ubuntu 18.04.5 LTS
  • Java: Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (build 1.8.0_275-b01)
  • Scala: 2.12.10
  • Python: 3.8.8 (aktualizace z verze 3.8.6 v aktualizaci údržby z května 26.
  • R: R verze 4.0.3 (2020-10-10)
  • Delta Lake 0.8.0

Nainstalované knihovny Pythonu

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
appdirs 1.4.4 asn1crypto 1.4.0 backcall 0.2.0
boto3 1.16.7 botocore 1.19.7 brotlipy 0.7.0
Certifi 2020.12.5 cffi 1.14.3 chardet 3.0.4
Kryptografie 3.1.1 Cyklovač 0.10.0 Cython 0.29.21
Dekoratér 4.4.2 distlib 0.3.1 docutils 0.15.2
vstupní body 0.3 filelock 3.0.12 idna 2.10
ipykernel 5.3.4 ipython 7.19.0 ipython-genutils 0.2.0
Jedi 0.17.2 jmespath 0.10.0 joblib 0.17.0
jupyter-client 6.1.7 jupyter-core 4.6.3 verizonsolver 1.3.0
Koaly 1.5.0 matplotlib 3.2.2 numpy 1.19.2
pandas 1.1.3 parso 0.7.0 Patsy 0.5.1
pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5 Pip 20.2.4
prompt-toolkit 3.0.8 psycopg2 2.8.5 ptyprocess 0.6.0
pyarrow 1.0.1 pycparser 2.20 Pygments 2.7.2
pyOpenSSL 19.1.0 pyparsing 2.4.7 PySocks 1.7.1
python-dateutil 2.8.1 pytz 2020.1 pyzmq 19.0.2
Požadavky 2.24.0 s3transfer 0.3.3 scikit-learn 0.23.2
scipy 1.5.2 seaborn 0.10.0 setuptools 50.3.1
Šest 1.15.0 statsmodels 0.12.0 threadpoolctl 2.1.0
Tornádo 6.0.4 vlastnosti 5.0.5 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.2.1 wcwidth 0.2.5 Kolo 0.35.1

Nainstalované knihovny jazyka R

Knihovny R se instalují ze snímku Microsoft CRAN 2020-11-02.

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
askpass 1.1 assertthat 0.2.1 backports 1.2.1
base 4.0.3 base64enc 0.1-3 BH 1.72.0-3
bit 4.0.4 bit64 4.0.5 blob 1.2.1
boot 1.3-25 brew 1.0-6 Brio 1.1.0
broom 0.7.2 callr 3.5.1 stříška 6.0-86
cellranger 1.1.0 chron 2.3-56 class 7.3-17
cli 2.2.0 clipr 0.7.1 cluster 2.1.0
codetools 0.2-18 colorspace 2.0-0 commonmark 1.7
compiler 4.0.3 config 0.3 covr 3.5.1
cpp11 0.2.4 crayon 1.3.4 Přihlašovací údaje 1.3.0
crosstalk 1.1.0.1 curl 4.3 data.table 1.13.4
datové sady 4.0.3 DBI 1.1.0 dbplyr 2.0.0
desc 1.2.0 devtools 2.3.2 diffobj 0.3.2
digest 0.6.27 dplyr 1.0.2 DT 0.16
ellipsis 0.3.1 evaluate 0.14 fansi 0.4.1
farver 2.0.3 fastmap 1.0.1 forcats 0.5.0
foreach 1.5.1 foreign 0.8-79 Forge 0.2.0
Fs 1.5.0 Budoucnosti 1.21.0 Generik 0.1.0
Gert 1.0.2 ggplot2 3.3.2 Gh 1.2.0
gitcreds 0.1.1 glmnet 4.0-2 Globals 0.14.0
glue 1.4.2 gower 0.2.2 grafika 4.0.3
grDevices 4.0.3 grid 4.0.3 gridExtra 2.3
gsubfn 0.7 gtable 0.3.0 haven 2.3.1
highr 0.8 hms 0.5.3 htmltools 0.5.0
htmlwidgets 1.5.3 httpuv 1.5.4 httr 1.4.2
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 Ini 0.3.1
ipred 0.9-9 isoband 0.2.3 iterators 1.0.13
jsonlite 1.7.2 KernSmooth 2.23-18 knitr 1,30
labeling 0.4.2 Později 1.1.0.1 lattice 0.20-41
lava 1.6.8.1 lazyeval 0.2.2 Životního cyklu 0.2.0
listenv 0.8.0 lubridate 1.7.9.2 magrittr 2.0.1
markdown 1.1 MASS 7.3-53 Matice 1.2-18
memoise 1.1.0 methods 4.0.3 mgcv 1.8-33
mime 0,9 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.8
munsell 0.5.0 nlme 3.1-151 nnet 7.3-14
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 1.4.3 parallel 4.0.3
paralelně 1.22.0 pillar 1.4.7 pkgbuild 1.1.0
pkgconfig 2.0.3 pkgload 1.1.0 plogr 0.2.0
plyr 1.8.6 praise 1.0.0 prettyunits 1.1.1
pROC 1.16.2 processx 3.4.5 prodlim 2019.11.13
progress 1.2.2 Sliby 1.1.1 proto 1.0.0
Ps 1.5.0 purrr 0.3.4 r2d3 0.2.3
R6 2.5.0 randomForest 4.6-14 rappdirs 0.3.1
rcmdcheck 1.3.3 RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 1.0.5
readr 1.4.0 readxl 1.3.1 recipes 0.1.15
rematch 1.0.1 rematch2 2.1.2 vzdálená zařízení 2.2.0
reprex 0.3.0 reshape2 1.4.4 rex 1.2.0
rlang 0.4.9 rmarkdown 2,6 RODBC 1.3-17
roxygen2 7.1.1 rpart 4.1-15 rprojroot 2.0.2
Rserve 1.8-7 RSQLite 2.2.1 rstudioapi 0.13
rversions 2.0.2 rvest 0.3.6 scales 1.1.1
selectr 0.4-2 sessioninfo 1.1.1 shape 1.4.5
shiny 1.5.0 sourcetools 0.1.7 sparklyr 1.5.2
SparkR 3.1.0 spatial 7.3-11 splines 4.0.3
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2020.5 stats 4.0.3
stats4 4.0.3 stringi 1.5.3 stringr 1.4.0
survival 3.2-7 sys 3.4 tcltk 4.0.3
TeachingDemos 2.10 testthat 3.0.0 tibble 3.0.4
tidyr 1.1.2 tidyselect 1.1.0 tidyverse 1.3.0
timeDate 3043.102 tinytex 0,28 tools 4.0.3
usethis 2.0.0 utf8 1.1.4 utils 4.0.3
uuid 0.1-4 vctrs 0.3.5 viridisLite 0.3.0
Waldo 0.2.3 whisker 0.4 withr 2.3.0
xfun 0.19 xml2 1.3.2 xopen 1.0.0
xtable 1.8-4 yaml 2.2.1 Zip 2.1.1

Nainstalované knihovny Java a Scala (verze clusteru Scala 2.12)

ID skupiny ID artefaktu Verze
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws automatické škálování aws-java-sdk 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.655
com.amazonaws jmespath-java 1.11.655
com.chuusai shapeless_2.12 2.3.3
com.clearspring.analytics datový proud 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml Spolužák 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-noty 2.10.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.10.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.10.0
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.10.0
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.10.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.10.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.10.0
com.github.ben-manes.ffe Kofein 2.3.4
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib Core 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib nativní native_ref javy 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib nativní native_system javy 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.joshelser dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter 0.1.2
com.github.luben zstd-jni 1.4.8-1
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.9.0
com.google.guava Guava 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.h2database h2 1.4.195
com.helger Profiler 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 8.2.1.jre8
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.ning compress-lzf 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2,8
com.trueaccord.lenss lenses_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.9.5
com.twitter chill_2.12 0.9.5
com.twitter util-app_2.12 7.1.0
com.twitter util-core_2.12 7.1.0
com.twitter util-function_2.12 7.1.0
com.twitter util-jvm_2.12 7.1.0
com.twitter util-lint_2.12 7.1.0
com.twitter util-registry_2.12 7.1.0
com.twitter util-stats_2.12 7.1.0
com.typesafe config 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.univocity univocity-parsers 2.9.0
com.zaxxer HikariCP 3.1.0
commons-beanutils commons-beanutils 1.9.4
commons-cli commons-cli 1.2
commons-codec commons-codec 1.10
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-configuration commons-configuration 1.6
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-digester commons-digester 1.8
commons-fileupload commons-fileupload 1.3.3
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2,4
commons-lang commons-lang 2,6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-net commons-net 3.1
commons-pool commons-pool 1.5.4
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift aircompressor 0,10
io.dropwizard.metrics metriky – jádro 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.1.1
io.dropwizard.metrics metriky – kontroly stavu 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.1.1
io.dropwizard.metrics metriky – servlety 4.1.1
io.netty netty-all 4.1.51.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus simpleclient_common 0.7.0
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.7.0
io.prometheus simpleclient_pushgateway 0.7.0
io.prometheus simpleclient_servlet 0.7.0
io.prometheus.jmx Kolekcí 0.12.0
jakarta.nota jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.validation jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation Aktivace 1.1.1
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.transaction transaction-api 1.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.2
javax.xml.stream stax-api 1.0-2
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.10.5
log4j apache-log4j-extra 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
net.razorvine pyrolite 4.30
net.sf.jpam jpam 1.1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv super-csv 2.2.0
net.snowflake snowflake-ingest-sdk 0.9.6
net.snowflake snowflake-jdbc 3.12.8
net.snowflake spark-snowflake_2.12 2.8.1-spark_3.0
net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0.1
org.acplt.remotetea remotetea-oncrpc 1.1.2
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-runtime 3.5.2
org.antlr antlr4-runtime 4.8-1
org.antlr stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant Ant 1.9.2
org.apache.ant ant-jsch 1.9.2
org.apache.ant ant-launcher 1.9.2
org.apache.arrow formát šipky 2.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-core 2.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 2.0.0
org.apache.arrow arrow-vector 2.0.0
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.commons commons-compress 1.20
org.apache.commons commons-crypto 1.1.0
org.apache.commons commons-lang3 3.10
org.apache.commons commons-math3 3.4.1
org.apache.commons commons-text 1.6
org.apache.kurátor kurátor-client 2.7.1
org.apache.kurátor kurátor-framework 2.7.1
org.apache.kurátor kurátor-recepty 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 api-util 1.0.0-M20
org.apache.directory.server apacheds-i18n 2.0.0-M15
org.apache.directory.server apacheds-kerberos-codec 2.0.0-M15
org.apache.hadoop hadoop-noty 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-client 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-common 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-hdfs 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-app 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-common 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-core 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-jobclient 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-shuffle 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-api 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-client 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-common 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-server-common 2.7.4
org.apache.hive hive-beeline 2.3.7
org.apache.hive hive-cli 2.3.7
org.apache.hive Hive – běžné 2.3.7
org.apache.hive hive-exec-core 2.3.7
org.apache.hive hive-jdbc 2.3.7
org.apache.hive hive-llap-client 2.3.7
org.apache.hive hive-llap-common 2.3.7
org.apache.hive hive-metastore 2.3.7
org.apache.hive hive-serde 2.3.7
org.apache.hive hive-shims 2.3.7
org.apache.hive hive-storage-api 2.7.2
org.apache.hive hive-vector-code-gen 2.3.7
org.apache.hive.shims hive-shims-0.23 2.3.7
org.apache.hive.shims hive-shims-common 2.3.7
org.apache.hive.shims hive-shims-scheduler 2.3.7
org.apache.htrace htrace-core 3.1.0-inkubační
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.6
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.12
org.apache.ivy Ivy 2.4.0
org.apache.mesos mesos-shaded-protobuf 1.4.0
org.apache.orc orc-core 1.5.12
org.apache.orc orc-mapreduce 1.5.12
org.apache.orc orc-shims 1.5.12
org.apache.parquet parquet-column 1.10.1-databricks6
org.apache.parquet parquet-common 1.10.1-databricks6
org.apache.parquet kódování parquet 1.10.1-databricks6
org.apache.parquet parquet-format 2.4.0
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.10.1-databricks6
org.apache.parquet parquet-jackson 1.10.1-databricks6
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.velocity rychlost 1.5
org.apache.xbean xbean-asm7-shaded 4.15
org.apache.yetus poznámky k cílové skupině 0.5.0
org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.14
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-jaxrs 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-mapper-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-xc 1.9.13
org.codehaus.janino commons-compiler 3.0.16
org.codehaus.janino janino 3.0.16
org.datanucleus datanucleus-api-jdo 4.2.4
org.datanucleus datanucleus-core 4.1.17
org.datanucleus datanucleus-rdbms 4.1.19
org.datanucleus javax.jdo 3,2,0-m3
org.eclipse.jetty jetty-client 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty pokračování jetty 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-http 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-io 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-plus 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-security 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-server 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-util 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.4.34.v20201102
org.fusesource.leveldbjni leveldbjni-all 1.8
org.glassfish.hk2 hk2-api 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-locator 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-utils 2.6.1
org.glassfish.hk2 osgi-resource-locator 1.0.3
org.glassfish.hk2.external aopalliance-repackaged 2.6.1
org.glassfish.hk2.external jakarta.injektáž 2.6.1
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet 2.30
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.30
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.30
org.glassfish.jersey.core jersey-common 2.30
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.30
org.glassfish.jersey.inject jersey-hk2 2.30
org.glassfish.jersey.media jersey-media-jaxb 2.30
org.hibernate.validator hibernate-validator 6.1.0.Final
org.javassist Javassist 3.25.0-GA
org.jboss.logging Protokolování jbosss 3.3.2.Final
org.jdbi jdbi 2.63.1
org.joda joda-convert 1.7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.12 3.7.0-M5
org.json4s json4s-core_2.12 3.7.0-M5
org.json4s json4s-jackson_2.12 3.7.0-M5
org.json4s json4s-scalap_2.12 3.7.0-M5
org.lz4 lz4-java 1.7.1
org.mariadb.jdbc mariadb-java-client 2.1.2
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql Postgresql 42.1.4
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.9.0
org.roaringbitmap Podložky 0.9.0
org.rocksdb rocksdbjni 6.2.2
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.12 2.12.10
org.scala-lang scala-library_2.12 2.12.10
org.scala-lang scala-reflect_2.12 2.12.10
org.scala-lang.modules scala-collection-compat_2.12 2.1.1
org.scala-lang.modules scala-parser-combinators_2.12 1.1.2
org.scala-lang.modules scala-xml_2.12 1.2.0
org.scala-sbt test-interface 1.0
org.scalacheck scalacheck_2.12 1.14.2
org.scalactic scalactic_2.12 3.0.8
org.scalanlp breeze-macros_2.12 1.0
org.scalanlp breeze_2.12 1.0
org.scalatest scalatest_2.12 3.0.8
org.slf4j jcl-over-slf4j 1.7.30
org.slf4j jul-to-slf4j 1.7.30
org.slf4j slf4j-api 1.7.30
org.slf4j slf4j-log4j12 1.7.30
org.spark-project.spark Nepoužité 1.0.0
org.springframework spring-core 4.1.4.RELEASE
org.springframework spring-test 4.1.4.RELEASE
org.threeten třiten-extra 1.5.0
org.tukaani Xz 1.5
org.typelevel algebra_2.12 2.0.0-M2
org.typelevel kočky-kernel_2.12 2.0.0-M4
org.typelevel machinist_2.12 0.6.8
org.typelevel makro-compat_2.12 1.1.1
org.typelevel spire-macros_2.12 0.17.0-M1
org.typelevel spire-platform_2.12 0.17.0-M1
org.typelevel spire-util_2.12 0.17.0-M1
org.typelevel spire_2.12 0.17.0-M1
org.wildfly.openssl wildfly-openssl 1.0.7.Final
org.xerial sqlite-jdbc 3.8.11.2
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.8.2
org.yaml hadyaml 1.24
Oro Oro 2.0.8
pl.edu.icm JLargeArrays 1.5
software.amazon.ion ion-java 1.0.2
stax stax-api 1.0.1
xmlenc xmlenc 0.52