Databricks Runtime 14.1

  • Článek

Následující poznámky k verzi obsahují informace o modulu Databricks Runtime 14.1, který využívá Apache Spark 3.5.0.

Databricks tyto image vydal v říjnu 2023.

Nové funkce a vylepšení

array_insert() je pro záporné indexy založené na 1

Funkce je založená array_insert na 1 pro kladné i záporné indexy. Teď vloží nový prvek na konec vstupních polí pro index -1. Chcete-li obnovit předchozí chování, nastavte spark.sql.legacy.negativeIndexInArrayInsert hodnotu true.

Kontrolní body Delta v2 povolené ve výchozím nastavení s využitím clusteringu liquid

Nově vytvořené tabulky Delta s clusteringem liquid používají ve výchozím nastavení kontrolní body v2. Viz Kompatibilita tabulek s clusteringem liquid.

Funkce tabulky Drop Delta ve verzi Public Preview

U tabulek Delta teď můžete vypustit některé funkce tabulky. Aktuální podpora zahrnuje vyřazení deletionVectors a v2Checkpoint. Viz Funkce tabulky Drop Delta.

Rozdílové sdílení: Příjemci můžou provádět dávkové dotazy na sdílené tabulky s vektory odstranění (Public Preview)

Příjemci rozdílového sdílení teď můžou provádět dávkové dotazy na sdílené tabulky, které používají vektory odstranění. Viz Přidání tabulek s vektory odstranění nebo mapováním sloupců do sdílené složky, čtení tabulek s povolenými vektory odstranění nebo mapování sloupců a čtení tabulek s povolenými vektory odstranění nebo mapováním sloupců.

Rozdílové sdílení: Příjemci můžou provádět dávkové dotazy na sdílené tabulky s mapováním sloupců (Public Preview)

Příjemci rozdílového sdílení teď můžou provádět dávkové dotazy na sdílené tabulky, které používají mapování sloupců. Viz Přidání tabulek s vektory odstranění nebo mapováním sloupců do sdílené složky, čtení tabulek s povolenými vektory odstranění nebo mapování sloupců a čtení tabulek s povolenými vektory odstranění nebo mapováním sloupců.

Streamování ze zobrazení katalogu Unity ve verzi Public Preview

Strukturované streamování teď můžete použít k provádění čtení streamování ze zobrazení zaregistrovaných v katalogu Unity. Azure Databricks podporuje pouze streamování čtení ze zobrazení definovaných v tabulkách Delta. Viz Stream ze zobrazení katalogu Unity.

Konektor Apache Pulsear ve verzi Public Preview

Pomocí strukturovaného streamování teď můžete streamovat data z Apache Pulsear v Azure Databricks. Viz Stream z Apache Pulsearu.

Upgrade ovladače Snowflake

Ovladač Snowflake JDBC teď používá verzi 3.13.33.

Proměnné relace SQL

Tato verze zavádí možnost deklarovat dočasné proměnné v relaci, kterou je možné nastavit a následně na to odkazovat v rámci dotazů. Viz proměnné.

Volání pojmenovaného parametru pro UDF SQL a Pythonu

Teď můžete použít volání pojmenovaného parametru v SQL a UDF Pythonu.

Argumenty tabulky pro funkce podporují dělení a řazení.

Pomocí klauzulí teď PARTITION BYORDER BY můžete řídit, jak se argumenty tabulky předávají funkci během vyvolání funkce.

Nové a vylepšené integrované funkce SQL

Byly přidány následující předdefinované funkce:

  • from_xml: Parsuje xml STRING do .STRUCT
  • schema_of_xml: Odvozuje schéma z XML STRING.
  • session_user: Vrátí přihlášeného uživatele.
  • try_reflect: Vrátí NULL místo výjimky, pokud metoda Java selže.

Byly vylepšeny následující předdefinované funkce:

  • mode: Podpora volitelného parametru vynucení deterministického výsledku.
  • to_char: Nová podpora pro DATE, TIMESTAMPa BINARY.
  • to_varchar: Nová podpora pro DATE, TIMESTAMPa BINARY.

Vylepšené zpracování korelovaných poddotazů

Možnost zpracování korelace v poddotazech byla rozšířena:

  • Zpracování limitu a pořadí podle korelačních skalárních (laterálních) poddotazů
  • Podpora funkcí oken v korelovaných skalárních poddotazech
  • Podpora korelovaných odkazů v predikátech spojení pro skalární a laterální poddotazy

Změna chování

Striktní kontrola typu ve čtečce Photon Parquet

Funkce Photon selže při pokusu o načtení desetinné hodnoty ze sloupce Parquet, který není desetinným typem. Photon také selže při čtení pole bajtů s pevnou délkou z Parquet jako řetězce.

Upgrady knihoven

  • Upgradované knihovny Pythonu:
    • filelock od 3.12.2 do 3.12.3
    • s3transfer od 0.6.1 do 0.6.2
  • Upgradované knihovny Java:
    • com.uber.h3 od 3.7.0 do 3.7.3
    • io.airlift.aircompressor od 0.24 do 0.25
    • io.delta.delta-sharing-spark_2.12 od 0.7.1 do 0.7.5
    • io.netty.netty-all od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-buffer od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-http od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-http2 od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-socks od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-common od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-handler od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-handler-proxy z verze 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-resolver od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-epoll od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-kqueue od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-native-epoll od 4.1.93.Final-linux-x86_64 do 4.1.96.Final-linux-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-kqueue from 4.1.93.Final-osx-x86_64 to 4.1.96.Final-osx-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-unix-common od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • net.snowflake.snowflake-jdbc od 3.13.29 do 3.13.33
    • org.apache.orc.orc-core od 1.9.0-shaded-protobuf do 1.9.1-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-mapreduce z 1.9.0-shaded-protobuf až 1.9.1-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-shims od 1.9.0 do 1.9.1

Apache Spark

Databricks Runtime 14.1 zahrnuje Apache Spark 3.5.0. Tato verze zahrnuje všechny opravy a vylepšení Sparku zahrnuté v Databricks Runtime 14.0 (nepodporované) a také následující další opravy chyb a vylepšení Sparku:

  • [SPARK-45088] [DBRRM-557] Vrátit "[SC-142785][PYTHON][CONNECT] Make getitem work with duplicated column"
  • [SPARK-43453] [DBRRM-557] Vrátit "[SC-143135][PS] Ignorovat names hodnotu MultiIndex kdy axis=1 "concat
  • [SPARK-45225] [SC-143207] [SQL] XML: Podpora adresy URL souboru XSD
  • [SPARK-45156] [SC-142782] [SQL] Zabalení inputName pomocí zpětných šiků ve NON_FOLDABLE_INPUT třídě chyb
  • [SPARK-44910] [SC-143082] [SQL] Encoders.bean nepodporuje supertřídy s argumenty obecného typu.
  • [SPARK-43453] [SC-143135] [PS] Přeskakovat, MultiIndex kdy namesaxis=1concat
  • [SPARK-44463] [SS] [CONNECT] Zlepšení zpracování chyb pro Připojení pracovní proces Pythonu
  • [SPARK-44960] [SC-141023] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Unescape a skládat souhrn chyb napříč stránkami uživatelského rozhraní
  • [SPARK-44788] [SC-142980] [CONNECT] [PYTHON] [SQL] Přidání from_xml a schema_of_xml do pyspark, připojení Sparku a funkce SQL
  • [SPARK-44614] [SC-138460] [PYTHON] [CONNECT] [3.5] Přidání chybějících balíčků do setup.py
  • [SPARK-45151] [SC-142861] [JÁDRO] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Podpora výpisu stavu vlákna na úrovni úlohy
  • [SPARK-45056] [SC-142779] [PYTHON] [SS] [CONNECT] Ukončovací testy streamováníQueryListener a foreachBatch
  • [SPARK-45084] [SC-142828] [SS] StateOperatorProgress pro použití přesného efektivního čísla oddílu náhodného náhodného prohazu
  • [SPARK-44872] [SC-142405] [CONNECT] Serverové testování infrastruktury a ReattachableExecuteSuite
  • [SPARK-45197] [SC-142984] [JÁDRO] Přidání StandaloneRestServerJavaModuleOptions do ovladačů
  • [SPARK-44404] [SC-139601] [SQL] Přiřazení názvů ke třídě chyb LEGACY_ERROR_TEMP[1009,1010,1013,1015,1016,1278]
  • [SPARK-44647] [SC-142297] [SQL] Podpora SPJ, kde jsou klíče připojení menší než klíče clusteru
  • [SPARK-45088] [SC-142785] [PYTHON] [CONNECT] Práce getitem s duplicitními sloupci
  • [SPARK-45128] [SC-142851] [SQL] Podpora CalendarIntervalType v šipkách
  • [SPARK-45130] [SC-142976] [CONNECT] [ML] [PYTHON] Vyhněte se modelu ML připojení Sparku ke změně vstupního datového rámce pandas
  • [SPARK-45034] [SC-142959] [SQL] Podpora deterministické funkce režimu
  • [SPARK-45173] [SC-142931] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Odebrání nepotřebných souborů sourceMapping v uživatelském rozhraní
  • [SPARK-45162] [SC-142781] [SQL] Podpora map a parametrů polí vytvořených prostřednictvím call_function
  • [SPARK-45143] [SC-142840] [PYTHON] [CONNECT] Nastavení PySpark kompatibilní s PyArrow 13.0.0
  • [SPARK-45174] [SC-142837] [JÁDRO] Podporu spark.deploy.maxDrivers
  • [SPARK-45167] [SC-142956] [CONNECT] [PYTHON] Klient Pythonu musí volat release_all
  • [SPARK-36191] [SC-142777] [SQL] Zpracování limitu a pořadí podle korelačních skalárních (laterálních) poddotazů
  • [SPARK-45159] [SC-142829] [PYTHON] Zpracování pojmenovaných argumentů pouze v případě potřeby
  • [SPARK-45133] [SC-142512] [CONNECT] Dokončení dotazu Sparku Připojení po dokončení poslední úlohy výsledku
  • [SPARK-44801] [SC-140802] [SQL] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Zachycení analýzy neúspěšných dotazů v naslouchacím procesu a uživatelském rozhraní
  • [SPARK-45139] [SC-142527] [SQL] Přidání DatabricksDialect pro zpracování převodu typu SQL
  • [SPARK-45157] [SC-142546] [SQL] Vyhněte se opakovaným if kontrolám [On|Off|HeapColumnVector
  • [SPARK-45077] Vraťte se na [SC-142069][UI] Upgrade dagre-d3.js z verze 04.3 na verzi 0.6.4.
  • [SPARK-45145] [SC-142521] [PŘÍKLAD] Přidání příkladu JavaSparkSQLCli
  • [SPARK-43295] Vrátit "[SC-142254][PS] Podpora sloupců typu řetězce pro DataFrameGroupBy.sum"
  • [SPARK-44915] [SC-142383] [JÁDRO] Před obnovením ověřte kontrolní součet remountovaných dat PVC prohazování.
  • [SPARK-45147] [SC-142524] [JÁDRO] Odebrání System.setSecurityManager využití
  • [SPARK-45104] [SC-142206] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Upgrade graphlib-dot.min.js na verzi 1.0.2
  • [SPARK-44238] [SC-141606] [JÁDRO] [SQL] Zavedení nové readFrom metody se vstupem bajtového pole pro BloomFilter
  • [SPARK-45060] [SC-141742] [SQL] Oprava vnitřní chyby z to_char()NULL formátu
  • [SPARK-43252] [SC-142381] [SQL] Nahrazení třídy _LEGACY_ERROR_TEMP_2016 chyby vnitřní chybou
  • [SPARK-45069] [SC-142279] [SQL] Proměnná SQL by se měla vždy přeložit po vnějším odkazu.
  • [SPARK-44911] [SC-142388] [SQL] Vytvoření tabulky Hive s neplatným sloupcem by mělo vrátit třídu chyb.
  • [SPARK-42754] [SC-125567] [SQL] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Oprava problému se zpětnou kompatibilitou při vnořeném spuštění SQL
  • [SPARK-45121] [SC-142375] [CONNECT] [PS] Podpora Series.empty Připojení Sparku
  • [SPARK-44805] [SC-142203] [SQL] getBytes/getShorts/getInts/etc. By měl fungovat ve sloupcovém vektoru, který má slovník.
  • [SPARK-45027] [SC-142248] [PYTHON] Skrytí interních funkcí nebo proměnných před pyspark.sql.functions automatickým dokončováním
  • [SPARK-45073] [SC-141791] [PS] [CONNECT] Nahradit LastNotNull čím Last(ignoreNulls=True)
  • [SPARK-44901] [SC-141676] [SQL] Ruční backport: Přidání rozhraní API v metodě Analyze v Pythonu UDTF pro vrácení výrazů dělení a řazení
  • [SPARK-45076] [SC-141795] [PS] Přepnutí na předdefinované repeat funkce
  • [SPARK-44162] [SC-141605] [JÁDRO] Podpora G1GC v metrikách Sparku
  • [SPARK-45053] [SC-141733] [PYTHON] [PODVERZE] Vylepšení protokolů v neshodě verzí Pythonu
  • [SPARK-44866] [SC-142221] [SQL] Přidání SnowflakeDialect pro správné zpracování typu BOOLEAN
  • [SPARK-45064] [SC-141775] [PYTHON] [CONNECT] Přidání chybějícího scale parametru do ceil/ceiling
  • [SPARK-45059] [SC-141757] [CONNECT] [PYTHON] Přidání try_reflect funkcí do Scala a Pythonu
  • [SPARK-43251] [SC-142280] [SQL] Nahrazení třídy _LEGACY_ERROR_TEMP_2015 chyby vnitřní chybou
  • [SPARK-45052] [SC-141736] [SQL] [PYTHON] [CONNECT] Nastavení aliasů výstupního sloupce funkce v souladu s SQL
  • [SPARK-44239] [SC-141502] [SQL] Volné paměti přidělené velkými vektory při resetování vektorů
  • [SPARK-43295] [SC-142254] [PS] Podpora sloupců typu řetězce pro DataFrameGroupBy.sum
  • [SPARK-45080] [SC-142062] [SS] Explicitně volejte podporu sloupcových zdrojů dat ve streamovaných zdrojích dat DSv2.
  • [SPARK-45036] [SC-141768] [SQL] SPJ: Zjednodušení logiky pro zpracování částečně clusterované distribuce
  • [SPARK-45077] [SC-142069] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Upgrade dagre-d3.js z verze 0.4.3 na verzi 0.6.4
  • [SPARK-45091] [SC-142020] [PYTHON] [CONNECT] [SQL] Funkce floor/round/bround přijímá typ sloupce scale
  • [SPARK-45090] [SC-142019] [PYTHON] [CONNECT] DataFrame.{cube, rollup} podpora sloupců ordinaly
  • [SPARK-44743] [SC-141625] [SQL] Přidání try_reflect funkce
  • [SPARK-45086] [SC-142052] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Zobrazení šestnáctkového kódu hash zámku vlákna
  • [SPARK-44952] [SC-141644] [SQL] [PYTHON] Podpora pojmenovaných argumentů v agregovaných uživatelem definovaných funkcích Pandas
  • [SPARK-44987] [SC-141552] [SQL] Přiřazení názvu ke třídě chyb _LEGACY_ERROR_TEMP_1100
  • [SPARK-45032] [SC-141730] [CONNECT] Oprava upozornění kompilace souvisejících s Top-level wildcard is not allowed and will error under -Xsource:3
  • [SPARK-45048] [SC-141629] [CONNECT] Přidání dalších testů pro klienta Pythonu a připojitelné spuštění
  • [SPARK-45072] [SC-141807] [CONNECT] Oprava vnějších oborů pro třídy ammonite
  • [SPARK-45033] [SC-141759] [SQL] Podpora map podle parametrizovaného sql()
  • [SPARK-45066] [SC-141772] [SQL] [PYTHON] [CONNECT] Nastavit funkci repeat jako typ sloupce n
  • [SPARK-44860] [SC-141103] [SQL] Přidání funkce SESSION_USER
  • [SPARK-45074] [SC-141796] [PYTHON] [CONNECT] DataFrame.{sort, sortWithinPartitions} podpora sloupců ordinaly
  • [SPARK-45047] [SC-141774] [PYTHON] [CONNECT] DataFrame.groupBy ordinaly podpory
  • [SPARK-44863] [SC-140798] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Přidání tlačítka pro stažení výpisu vlákna jako txt v uživatelském rozhraní Sparku
  • [SPARK-45026] [SC-141604] [CONNECT] spark.sql by měly podporovat datové typy, které nejsou kompatibilní se šipkou
  • [SPARK-44999] [SC-141145] [JÁDRO] Refaktoring ExternalSorter pro omezení kontrol shouldPartition při volání getPartition
  • [SPARK-42304] [SC-141501] [SQL] Přejmenovat _LEGACY_ERROR_TEMP_2189 na GET_TABLES_BY_TYPE_UNSUPPORTED_BY_HIVE_VERSION
  • [SPARK-43781] [SC-139450] [SQL] Oprava funkce IllegalStateException při spoluskupování dvou datových sad odvozených ze stejného zdroje
  • [SPARK-45018] [SC-141516] [PYTHON] [CONNECT] Přidání calendarIntervalType do klienta Pythonu
  • [SPARK-45024] [SC-141513] [PYTHON] [CONNECT] Vyfiltrování některých konfigurací při vytváření relace
  • [SPARK-45017] [SC-141508] [PYTHON] Přidat CalendarIntervalType do PySparku
  • [SPARK-44720] [SC-139375] [CONNECT] Použití kodéru pro datovou sadu místo agnosticEncoder
  • [SPARK-44982] [SC-141027] [CONNECT] Označení konfigurace serveru Spark Připojení jako statické
  • [SPARK-44839] [SC-140900] [SS] [CONNECT] Lepší protokolování chyb při pokusu uživatele o serializaci relace Sparku
  • [SPARK-44865] [SC-140905] [SS] Nastavení StreamRelationV2 pro sloupec s metadaty
  • [SPARK-45001] [SC-141141] [PYTHON] [CONNECT] Implementace prvku DataFrame.foreachPartition
  • [SPARK-44497] [SC-141017] [WEBI] Zobrazení ID oddílu úkolu v tabulce úkolů
  • [SPARK-45006] [SC-141143] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Použijte stejný formát data u jiných prvků data uživatelského rozhraní pro osu x časových os.
  • [SPARK-45000] [SC-141135] [PYTHON] [CONNECT] Implementace prvku DataFrame.foreach
  • [SPARK-44967] [SC-141137] [SQL] [CONNECT] Před použitím logické hodnoty pro TreeNodeTag by se měla nejprve zvážit jednotka.
  • [SPARK-44993] [SC-141088] [JÁDRO] Přidat ShuffleChecksumUtils.compareChecksums opětovným použitím ShuffleChecksumTestHelp.compareChecksums
  • [SPARK-44807] [SC-140176] [CONNECT] Přidání objektu Dataset.metadataColumn do klienta Scala
  • [SPARK-44965] [SC-141098] [PYTHON] Skrytí interních funkcí nebo proměnných z pyspark.sql.functions
  • [SPARK-44983] [SC-141030] [SQL] Převod binárního souboru na řetězec to_char podle formátů: hex, , base64utf-8
  • [SPARK-44980] [DBRRM-462] [SC-141024] [PYTHON] [CONNECT] Oprava zděděných pojmenovaných kolekcí pro práci v createDataFrame
  • [SPARK-44985] [SC-141033] [JÁDRO] Použití toString místo stacktrace pro vlákno reaperump úloh
  • [SPARK-44984] [SC-141028] [PYTHON] [CONNECT] Odebrat _get_alias z datového rámce
  • [SPARK-44975] [SC-141013] [SQL] Odstranění binárního bezužitkového přepsání vyřešené
  • [SPARK-44969] [SC-140957] [SQL] Opakované použití ArrayInsert v ArrayAppend
  • [SPARK-44549] [SC-140714] [SQL] Podpora funkcí oken v korelovaných skalárních poddotazech
  • [SPARK-44938] [SC-140811] [SQL] Změna výchozí hodnoty spark.sql.maxSinglePartitionBytes na 128 min.
  • [SPARK-44918] [SC-140816] [SQL] [PYTHON] Podpora pojmenovaných argumentů v skalárních uživatelem definovaných funkcích Pythonu nebo Pandas
  • [SPARK-44966] [SC-140907] [JÁDRO] [CONNECT] Změna nikdy se nezměnila var na val
  • [SPARK-41471] [SC-140804] [SQL] Omezení náhodného náhodného prohazování Sparku, pokud je jen jedna strana spojení KeyGroupedPartitioning
  • [SPARK-44214] [SC-140528] [JÁDRO] Podpora uživatelského rozhraní živého protokolu ovladače Sparku
  • [SPARK-44861] [SC-140716] [CONNECT] jsonignore SparkListener Připojení OperationStarted.planRequest
  • [SPARK-44776] [SC-140519] [CONNECT] Přidání ProducedRowCount do SparkListener Připojení OperationFinished
  • [SPARK-42017] [SC-140765] [PYTHON] [CONNECT] df['col_name'] by měl ověřit název sloupce.
  • [SPARK-40178] [SC-140433] [SQL] [COONECT] Podpora pomocných tipů s jednoduchým využitím PySpark a R
  • [SPARK-44840] [SC-140593] [SQL] Vytvoření array_insert() 1 pro záporné indexy
  • [SPARK-44939] [SC-140778] [R] Podpora Javy 21 ve SparkR SystemRequirements
  • [SPARK-44936] [SC-140770] [JÁDRO] Zjednodušení protokolu, když Spark HybridStore dosáhne limitu paměti
  • [SPARK-44908] [SC-140712] [ML] [CONNECT] Oprava funkčnosti paramu foldCol křížového validátoru
  • [SPARK-44816] [SC-140717] [CONNECT] Zlepšení chybové zprávy v případě, že nebyla nalezena třída definovaná uživatelem
  • [SPARK-44909] [SC-140710] [ML] Pokud není k dispozici, přeskočte počáteční streamovací server protokolu distributora
  • [SPARK-44920] [SC-140707] [JÁDRO] Místo awaitUninterruptibly() v TransportClientFactory.createClient() použijte operátor await()
  • [SPARK-44905] [SC-140703] [SQL] Stateful lastRegex způsobí výjimku NullPointerException pro regexp_replace
  • [SPARK-43987] [SC-139594] [Shuffle] Oddělení finalizace ZpracováníShuffleMerge do vyhrazených fondů vláken
  • [SPARK-42768] [SC-140549] [SQL] Povolení plánu uloženého v mezipaměti ve výchozím nastavení používá AQE
  • [SPARK-44741] [SC-139447] [JÁDRO] Podpora MetricFilter založeného na regulárních výrazech v StatsdSink
  • [SPARK-44751] [SC-140532] [SQL] Implementace XML FileFormat Interface
  • [SPARK-44868] [SC-140438] [SQL] Převod data a času na řetězec podle to_char/to_varchar
  • [SPARK-44748] [SC-140504] [SQL] Provádění dotazů pro klauzuli PARTITION BY v argumentech UDTF TABLE
  • [SPARK-44873] [SC-140427] Podpora změny zobrazení s vnořenými sloupci v klientovi Hive
  • [SPARK-44876] [SC-140431] [PYTHON] Oprava definovaného uživatelem Pythonu optimalizovaného pro šipky ve Sparku Připojení
  • [SPARK-44520] [SC-137845] [SQL] Nahraďte termín UNSUPPORTED_DATA_SOURCE_FOR_DIRECT_QUERY UNSUPPORTED_DATASOURCE_FOR_DIRECT_QUERY a kořenem AE zpřístupnění.
  • [SPARK-42664] [SC-139769] [CONNECT] Funkce podpory bloomFilter pro DataFrameStatFunctions
  • [SPARK-43567] [SC-139227] [PS] Podpora use_na_sentinel pro factorize
  • [SPARK-44859] [SC-140254] [SS] Oprava nesprávného názvu vlastnosti v dokumentu strukturovaného streamování
  • [SPARK-44822] [SC-140182] [PYTHON] [SQL] Nastavení uživatelem definovaných funkcí Pythonu ve výchozím nastavení bez deterministické
  • [SPARK-44731] [SC-139524] [PYTHON] [CONNECT] Make TimestampNTZ works with literals in Python Spark Připojení
  • [SPARK-44836] [SC-140180] [PYTHON] Refaktoring šipky PythonU UDTF
  • [SPARK-44714] [SC-139238] Snadné omezení překladu LCA v souvislosti s dotazy s využitím
  • [SPARK-44749] [SC-139664] [SQL] [PYTHON] Podpora pojmenovaných argumentů v PythonU UDTF
  • [SPARK-44737] [SC-139512] [SQL] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Neměly by se na stránce SQL zobrazovat chyby formátu JSON pro jiné chyby než SparkThrowable na kartě SQL
  • [SPARK-44665] [SC-139307] [PYTHON] Přidání podpory pro pandas DataFrame assertDataFrameEqual
  • [SPARK-44736] [SC-139622] [CONNECT] Přidání souboru Dataset.explode do klienta Spark Připojení Scala
  • [SPARK-44732] [SC-139422] [SQL] Podpora integrovaného zdroje dat XML
  • [SPARK-44694] [SC-139213] [PYTHON] [CONNECT] Refaktoring aktivních relací a jejich zveřejnění jako rozhraní API
  • [SPARK-44652] [SC-138881] Vyvolání chyby v případě, že pouze jeden df je None
  • [SPARK-44562] [SC-138824] [SQL] Přidání OptimizeOneRowRelationSubquery v dávce poddotazů
  • [SPARK-44717] [SC-139319] [PYTHON] [PS] Respektovat časové razítkoNTZ v převzorkování
  • [SPARK-42849] [SC-139365] [SQL] Proměnné relace
  • [SPARK-44236] [SC-139239] [SQL] Zakázání Kdo leStageCodegen při nastavení spark.sql.codegen.factoryMode na NO_CODEGEN
  • [SPARK-44695] [SC-139316] [PYTHON] Zlepšení chybové zprávy pro DataFrame.toDF
  • [SPARK-44680] [SC-139234] [SQL] Vylepšení chyby parametrů v DEFAULT
  • [SPARK-43402] [SC-138321] [SQL] FileSourceScanExec podporuje odsdílení filtru dat pomocí skalárního poddotazu.
  • [SPARK-44641] [SC-139216] [SQL] Nesprávný výsledek v určitých scénářích, kdy se neaktivuje SPJ
  • [SPARK-44689] [SC-139219] [CONNECT] Zajištění univerzálního zpracování výjimek funkce SparkConnectPlanner#unpackScalarScalaUDF
  • [SPARK-41636] [SC-139061] [SQL] Ujistěte se, že selectFilters vrací predikáty v deterministickém pořadí.
  • [SPARK-44132] [SC-139197] [SQL] Materializace Stream názvů sloupců spojení, aby se zabránilo selhání codegenu
  • [SPARK-42330] [SC-138838] [SQL] Přiřazení názvu RULE_ID_NOT_FOUND ke třídě chyb _LEGACY_ERROR_TEMP_2175
  • [SPARK-44683] [SC-139214] [SS] Úroveň protokolování není správně předána poskytovateli úložiště stavů RocksDB.
  • [SPARK-44658] [SC-138868] [JÁDRO] ShuffleStatus.getMapStatus měla by se vrátit None místo Some(null)
  • [SPARK-44603] [SC-138353] Přidání pyspark.testing do setup.py
  • [SPARK-44252] [SC-137505] [SS] Definujte novou třídu chyb a použijte pro případ selhání načítání ze systému souborů DFS.
  • [SPARK-29497] [DBRRM-396] [SC-138477] [CONNECT] Vyvolání chyby v případě, že UDF není možné deserializovat.
  • [SPARK-44624] [DBRRM-396] [SC-138900] [CONNECT] Opakování příkazu ExecutePlan v případě, že se počáteční požadavek nedotášel na server
  • [SPARK-41400] [DBRRM-396] [SC-138287] [CONNECT] Odebrání závislosti Připojení klient Catalyst
  • [SPARK-44059] [SC-138833] [SQL] Přidání lepších chybových zpráv pro sql pojmenované argumnts
  • [SPARK-44620] [SC-138831] [SQL] [PS] [CONNECT] Zachovejte ResolvePivotPlan_ID_TAG
  • [SPARK-43838] [SC-137413] [SQL] Oprava poddotazů u jedné tabulky s klauzulí Having nejde optimalizovat
  • [SPARK-44555] [SC-138820] [SQL] Pomocí checkError() zkontrolujte výjimku v sadě příkazů a přiřaďte některé názvy tříd chyb.
  • [SPARK-44280] [SC-138821] [SQL] Přidání metody convertJavaTimestampToTimestamp v rozhraní JDBCDialect API
  • [SPARK-44602] [SC-138337] [SQL] [CONNECT] [PS] Zachovejte WidenSetOperationTypesPlan_ID_TAG
  • [SPARK-42941] [SC-138389] [SS] [CONNECT] Python StreamingQueryListener
  • [SPARK-43838] Vrátit "[SC-137413][SQL] Oprava poddotazů na jednoúčelové ta...
  • [SPARK-44538] [SC-138178] [CONNECT] [SQL] Obnovit Row.jsonValue a přátelé
  • [SPARK-44421] [SC-138434] [SPARK-44423] [CONNECT] Opětovné připojení spuštění ve Sparku Připojení
  • [SPARK-43838] [SC-137413] [SQL] Oprava poddotazů u jedné tabulky s klauzulí Having nejde optimalizovat
  • [SPARK-44587] [SC-138315] [SQL] [CONNECT] Zvýšení limitu rekurze protobuf marshaller
  • [SPARK-44605] [SC-138338] [JÁDRO] Upřesnění interního rozhraní API shuffleWriteProcessor
  • [SPARK-44394] [SC-138291] [CONNECT] [WEBI] Přidání stránky uživatelského rozhraní Sparku pro Spark Připojení
  • [SPARK-44585] [SC-138286] [MLLIB] Oprava podmínky upozornění v mlLib RankingMetrics ndcgAk
  • [SPARK-44198] [SC-138137] [JÁDRO] Podpora šíření úrovně protokolu do exekutorů
  • [SPARK-44454] [SC-138071] [SQL] [HIVE] Podpora HiveShim getTablesByType
  • [SPARK-44425] [SC-138135] [CONNECT] Ověřte, že id relace zadané uživatelem je UUID.
  • [SPARK-43611] [SC-138051] [SQL] [PS] [CONNCECT] Zachovejte ExtractWindowExpressionsPLAN_ID_TAG
  • [SPARK-44560] [SC-138117] [PYTHON] [CONNECT] Vylepšení testů a dokumentace pro UDF v Pythonu
  • [SPARK-44482] [SC-138067] [CONNECT] Připojení server by měl zadat adresu vazby.
  • [SPARK-44528] [SC-138047] [CONNECT] Podpora správného použití hasattr() pro datový rámec Připojení
  • [SPARK-44525] [SC-138043] [SQL] Zlepšení chybové zprávy v případě, že metoda Invoke nebyla nalezena
  • [SPARK-44355] [SC-137878] [SQL] Přesun WithCTE do příkazů dotazů

Podpora ovladačů Databricks ODBC/JDBC

Databricks podporuje ovladače ODBC/JDBC vydané v posledních 2 letech. Stáhněte si nedávno vydané ovladače a upgradujte (stáhněte rozhraní ODBC, stáhněte JDBC).

Prostředí systému

  • Operační systém: Ubuntu 22.04.3 LTS
  • Java: Zulu 8.72.0.17-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.10.12
  • R: 4.3.1
  • Delta Lake: 3.0.0

Nainstalované knihovny Pythonu

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
anyio 3.5.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
asttokens 2.0.5 attrs 22.1.0 backcall 0.2.0
krásnásoup4 4.11.1 Černé 22.6.0 Bělidla 4.1.0
blikač 1.4 boto3 1.24.28 botocore 1.27.96
Certifi 2022.12.7 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
charset-normalizer 2.0.4 kliknutí 8.0.4 Komunikace 0.1.2
obrysová křivka 1.0.5 Kryptografie 39.0.1 Cyklovač 0.11.0
Cython 0.29.32 Databricks-sdk 0.1.6 dbus-python 1.2.18
ladění 1.6.7 Dekoratér 5.1.1 defusedxml 0.7.1
distlib 0.3.7 docstring-to-markdown 0,11 vstupní body 0,4
Provádění 0.8.3 přehled omezujících vlastností 1.1.1 fastjsonschema 2.18.0
filelock 3.12.3 fonttools 4.25.0 Knihovna modulu runtime GCC 1.10.0
googleapis-common-protos 1.60.0 grpcio 1.48.2 grpcio-status 1.48.1
httplib2 0.20.2 idna 3.4 importlib-metadata 4.6.4
ipykernel 6.25.0 ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 Jedi 0.18.1 Jeepney 0.7.1
Jinja2 3.1.2 jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0
jsonschema 4.17.3 jupyter-client 7.3.4 jupyter-server 1.23.4
jupyter_core 5.2.0 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgety 1.0.0
Klíčenku 23.5.0 verizonsolver 1.4.4 launchpadlib 1.10.16
lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6 lxml 4.9.1
Revize Sejf 2.1.1 matplotlib 3.7.0 matplotlib-inline 0.1.6
Mccabe 0.7.0 špatně zamyšlení 0.8.4 more-itertools 8.10.0
mypy-extensions 0.4.3 nbclassic 0.5.2 nbclient 0.5.13
nbconvert 6.5.4 nbformat 5.7.0 nest-asyncio 1.5.6
nodeenv 1.8.0 poznámkový blok 6.5.2 notebook_shim 0.2.2
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 Obalu 22.0
pandas 1.5.3 pandocfilters 1.5.0 parso 0.8.3
pathspec 0.10.3 Patsy 0.5.3 pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5 Polštář 9.4.0 Pip 22.3.1
platformdirs 2.5.2 plotly 5.9.0 pluggy 1.0.0
prometheus-client 0.14.1 prompt-toolkit 3.0.36 protobuf 4.24.0
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
čistý-eval 0.2.2 pyarrow 8.0.0 pycparser 2.21
pydantic 1.10.6 pyflakes 3.0.1 Pygments 2.11.2
PyGObject 3.42.1 PyJWT 2.3.0 pyodbc 4.0.32
pyparsing 3.0.9 pyright 1.1.294 pyrsistent 0.18.0
python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-server 1.7.1
pytoolconfig 1.2.5 pytz 2022.7 pyzmq 23.2.0
žádosti 2.28.1 Lano 1.7.0 s3transfer 0.6.2
scikit-learn 1.1.1 seaborn 0.12.2 SecretStorage 3.3.1
Send2Trash 1.8.0 setuptools 65.6.3 Šest 1.16.0
sniffio 1.2.0 polévky 2.3.2.post1 ssh-import-id 5,11
stack-data 0.2.0 statsmodels 0.13.5 Houževnatost 8.1.0
terminado 0.17.1 threadpoolctl 2.2.0 tinycss2 1.2.1
tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1 Tornádo 6.1
vlastnosti 5.7.1 typing_extensions 4.4.0 ujson 5.4.0
bezobslužné upgrady 0,1 urllib3 1.26.14 virtualenv 20.16.7
wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1
websocket-client 0.58.0 whatthepatch 1.0.2 Kolo 0.38.4
widgetsnbextension 3.6.1 yapf 0.31.0 zipp 1.0.0
SciPy 1.10.1

Nainstalované knihovny jazyka R

Knihovny R se instalují ze snímku CRAN Správce balíčků Posit 2023-02-10.

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
šipka 12.0.1 askpass 1,1 assertthat 0.2.1
Backports 1.4.1 base 4.3.1 base64enc 0.1-3
bitové 4.0.5 bit64 4.0.5 blob 1.2.4
startování 1.3-28 Vařit 1.0-8 Brio 1.1.3
Koště 1.0.5 bslib 0.5.0 cachem 1.0.8
volající 3.7.3 caret 6.0-94 cellranger 1.1.0
chron 2.3-61 class 7.3-22 Rozhraní příkazového řádku 3.6.1
clipr 0.8.0 clock 0.7.0 cluster 2.1.4
codetools 0.2-19 barevný prostor 2.1-0 commonmark 1.9.0
– kompilátor 4.3.1 config 0.3.1 Rozporu 1.2.0
cpp11 0.4.4 Pastelka 1.5.2 přihlašovací údaje 1.3.2
Curl 5.0.1 data.table 1.14.8 Power BI 4.3.1
DBI 1.1.3 dbplyr 2.3.3 Desc 1.4.2
devtools 2.4.5 Diagramu 1.6.5 diffobj 0.3.5
Digest 0.6.33 downlit 0.4.3 dplyr 1.1.2
dtplyr 1.3.1 e1071 1.7-13 tři tečky 0.3.2
evaluate 0.21 fanynky 1.0.4 farver 2.1.1
fastmap 1.1.1 fontawesome 0.5.1 forcats 1.0.0
foreach 1.5.2 Zahraniční 0.8-82 Forge 0.2.0
Fs 1.6.2 Budoucnosti 1.33.0 future.apply 1.11.0
Kloktadlo 1.5.1 Generik 0.1.3 Gert 1.9.2
ggplot2 3.4.2 Gh 1.4.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-7 Globals 0.16.2 Lepidlo 1.6.2
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 Gower 1.0.1
Grafika 4.3.1 grDevices 4.3.1 Mřížky 4.3.1
gridExtra 2.3 gsubfn 0,7 gtable 0.3.3
hardhat 1.3.0 Útočiště 2.5.3 highr 0.10
Hms 1.1.3 htmltools 0.5.5 htmlwidgets 1.6.2
httpuv 1.6.11 httr 1.4.6 httr2 0.2.3
Id 1.0.1 Ini 0.3.1 ipred 0.9-14
isoband 0.2.7 Iterátory 1.0.14 jquerylib 0.1.4
jsonlite 1.8.7 KernSmooth 2.23-21 pletení 1,43
Označování 0.4.2 Později 1.3.1 Mříže 0.21-8
Láva 1.7.2.1 lifecycle 1.0.3 listenv 0.9.0
lubridate 1.9.2 magrittr 2.0.3 Markdown 1,7
MASS 7.3-60 Matice 1.5-4.1 memoise 2.0.1
metody 4.3.1 mgcv 1.8-42 Mime 0.12
miniUI 0.1.1.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-162 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.0.6 parallel 4.3.1
paralelně 1.36.0 Pilíř 1.9.0 pkgbuild 1.4.2
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.2.1
plogr 0.2.0 plyr 1.8.8 Chvála 1.0.0
prettyunits 1.1.1 Proc 1.18.4 processx 3.8.2
prodlim 2023.03.31 profvis 0.3.8 Průběh 1.2.2
progressr 0.13.0 Sliby 1.2.0.1 proto 1.0.0
Proxy 0.4-27 Ps 1.7.5 purrr 1.0.1
r2d3 0.2.6 R6 2.5.1 ragg 1.2.5
randomForest 4.7-1.1 rappdirs 0.3.3 Analýza rcmdcheck 1.4.0
RColorBrewer 1.1-3 Rcpp 1.0.11 RcppEigen 0.3.3.9.3
readr 2.1.4 readxl 1.4.3 recepty 1.0.6
Zápas 1.0.1 rematch2 2.1.2 vzdálená zařízení 2.4.2
reprex 2.0.2 reshape2 1.4.4 rlang 1.1.1
rmarkdown 2.23 RODBC 1.3-20 roxygen2 7.2.3
rpart 4.1.19 rprojroot 2.0.3 Rserve 1.8-11
RSQLite 2.3.1 rstudioapi 0.15.0 rversions 2.1.2
rvest 1.0.3 Sass 0.4.6 Váhy 1.2.1
selektor 0.4-2 sessioninfo 1.2.2 Obrazec 1.4.6
Lesklé 1.7.4.1 sourcetools 0.1.7-1 sparklyr 1.8.1
SparkR 3.5.0 Prostorové 7.3-15 Křivky 4.3.1
sqldf 0.4-11 ČTVEREC 2021.1 Statistiky 4.3.1
Statistiky 4 4.3.1 stringi 1.7.12 stringr 1.5.0
Přežití 3.5-5 sys 3.4.2 systemfonts 1.0.4
tcltk 4.3.1 testthat 3.1.10 textshaping 0.3.6
tibble 3.2.1 tidyr 1.3.0 tidyselect 1.2.0
tidyverse 2.0.0 časový interval 0.2.0 timeDate 4022.108
tinytex 0,45 tools 4.3.1 tzdb 0.4.0
urlchecker 1.0.1 usethis 2.2.2 utf8 1.2.3
utils 4.3.1 Uuid 1.1-0 vctrs 0.6.3
viridisLite 0.4.2 vroom 1.6.3 Waldo 0.5.1
vousa 0.4.1 withr 2.5.0 xfun 0,39
xml2 1.3.5 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
yaml 2.3.7 Zip 2.3.0

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 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.390
com.amazonaws podpora aws-java-sdk-support 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.390
com.amazonaws jmespath-java 1.12.390
com.clearspring.analytics datový proud 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.7.0
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-annotations 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.15.1
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.kofein Kofein 2.9.3
com.github.fommil jniloader 1,1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1,1
com.github.fommil.netlib native_ref-java Nativní verze 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1,1
com.github.fommil.netlib native_system-java Nativní verze 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 Nativní verze 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 Nativní verze 1.1
com.github.luben zstd-jni 1.5.5-4
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.10.1
com.google.crypto.tink Tink 1.9.0
com.google.errorprone error_prone_annotations 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.12.0
com.google.guava Guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.helger Profiler 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.55
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.sun.xml.bind jaxb-core 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.10.0
com.twitter chill_2.12 0.10.0
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.uber h3 3.7.3
com.univocity univocity-parsers 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.16.0
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 3.0.3
dev.ludovic.netlib Blas 3.0.3
dev.ludovic.netlib lapack 3.0.3
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift aircompressor 0.25
io.delta delta-sharing-spark_2.12 0.7.5
io.dropwizard.metrics metriky anotace 4.2.19
io.dropwizard.metrics metriky – jádro 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics metriky – kontroly stavu 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.2.19
io.dropwizard.metrics metriky – servlety 4.2.19
io.netty netty-all 4.1.96.Final
io.netty netty-buffer 4.1.96.Final
io.netty netty-codec 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.96.Final
io.netty netty- common 4.1.96.Final
io.netty obslužná rutina netty 4.1.96.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.96.Final
io.netty netty-resolver 4.1.96.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty netty transport 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.96.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.annotation jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.servlet jakarta.servlet-api 4.0.3
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.transaction jta 1,1
javax.transaction transaction-api 1,1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.11
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.12.1
net.java.dev.jna jna 5.8.0
net.razorvine Lák 1.3
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 3.13.33
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 4.9.3
org.antlr stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant ant 1.9.16
org.apache.ant ant-jsch 1.9.16
org.apache.ant ant-launcher 1.9.16
org.apache.arrow arrow-format 12.0.1
org.apache.arrow arrow-memory-core 12.0.1
org.apache.arrow arrow-memory-netty 12.0.1
org.apache.arrow arrow-vector 12.0.1
org.apache.avro Avro 1.11.2
org.apache.avro avro-ipc 1.11.2
org.apache.avro avro-mapred 1.11.2
org.apache.commons commons-collections4 4.4
org.apache.commons commons-compress 1.23.0
org.apache.commons commons-crypto 1.1.0
org.apache.commons commons-lang3 3.12.0
org.apache.commons commons-math3 3.6.1
org.apache.commons commons-text 1.10.0
org.apache.kurátor kurátor-client 2.13.0
org.apache.kurátor kurátor-framework 2.13.0
org.apache.kurátor kurátor-recepty 2.13.0
org.apache.datasketches datasketches-java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memory 2.0.0
org.apache.derby Derby 10.14.2.0
org.apache.hadoop hadoop-client-runtime 3.3.6
org.apache.hive hive-beeline 2.3.9
org.apache.hive hive-cli 2.3.9
org.apache.hive hive-jdbc 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-client 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-common 2.3.9
org.apache.hive hive-serde 2.3.9
org.apache.hive hive-shims 2.3.9
org.apache.hive hive-storage-api 2.8.1
org.apache.hive.shims hive-shims-0.23 2.3.9
org.apache.hive.shims hive-shims-common 2.3.9
org.apache.hive.shims hive-shims-scheduler 2.3.9
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.14
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.16
org.apache.ivy Ivy 2.5.1
org.apache.logging.log4j log4j-1.2-api 2.20.0
org.apache.logging.log4j log4j-api 2.20.0
org.apache.logging.log4j log4j-core 2.20.0
org.apache.logging.log4j log4j-slf4j2-impl 2.20.0
org.apache.mesos mesos 1.11.0-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-core 1.9.1-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-mapreduce 1.9.1-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-shims 1.9.1
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.ws.xmlschema xmlschema-core 2.3.0
org.apache.xbean xbean-asm9-shaded 4.23
org.apache.yetus cílové skupiny a poznámky 0.13.0
org.apache.zookeeper zookeeper 3.6.3
org.apache.zookeeper zookeeper-jute 3.6.3
org.checkerframework checker-qual 3.31.0
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-mapper-asl 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 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty pokračování jetty 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-http 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-io 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-plus 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-security 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-server 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-util 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-util-ajax 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-api 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-client 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket – společné 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-server 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-servlet 9.4.52.v20230823
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.inject 2.6.1
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet 2.40
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.40
org.glassfish.jersey.core žerzejové společné 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.40
org.glassfish.jersey.inject jersey-hk2 2.40
org.hibernate.validator Hibernate-validator 6.1.7.Final
org.ini4j ini4j 0.5.4
org.javassist Javassist 3.29.2-GA
org.jboss.logging jboss-logging 3.3.2.Final
org.jdbi jdbi 2.63.1
org.jetbrains Poznámky 17.0.0
org.joda joda-convert 1,7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-core_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-jackson_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-scalap_2.12 3.7.0-M11
org.lz4 lz4-java 1.8.0
org.mariadb.jdbc mariadb-java-client 2.7.9
org.mlflow mlflow-spark 2.2.0
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql postgresql 42.6.0
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.9.45
org.roaringbitmap Podložky 0.9.45
org.rocksdb rocksdbjni 8.3.2
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.12 2.12.15
org.scala-lang scala-library_2.12 2.12.15
org.scala-lang scala-reflect_2.12 2.12.15
org.scala-lang.modules scala-collection-compat_2.12 2.9.0
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 3.2.15
org.scalanlp breeze-macros_2.12 2.1.0
org.scalanlp breeze_2.12 2.1.0
org.scalatest kompatibilní s scalatestem 3.2.15
org.scalatest scalatest-core_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-diagrams_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-featurespec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-flatspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-freespec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-funspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-funsuite_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-matchers-core_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-mustmatchers_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-propspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-refspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-shouldmatchers_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-wordspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest_2.12 3.2.15
org.slf4j jcl-over-slf4j 2.0.7
org.slf4j jul-to-slf4j 2.0.7
org.slf4j slf4j-api 2.0.7
org.threeten threeten-extra 1.7.1
org.tukaani Xz 1,9
org.typelevel algebra_2.12 2.0.1
org.typelevel kočky-kernel_2.12 2.1.1
org.typelevel spire-macros_2.12 0.17.0
org.typelevel spire-platform_2.12 0.17.0
org.typelevel spire-util_2.12 0.17.0
org.typelevel spire_2.12 0.17.0
org.wildfly.openssl wildfly-openssl 1.1.3.Final
org.xerial sqlite-jdbc 3.42.0.0
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.10.3
org.yaml snakeyaml 2.0
Oro Oro 2.0.8
pl.edu.icm JLargeArrays 1.5
software.amazon.cryptools AmazonCorrettoCryptoProvider 1.6.1-linux-x86_64
software.amazon.ion ion-java 1.0.2
stax stax-api 1.0.1