Databricks Runtime 5,3 (nepodporované)

Datacihly vydaly tento obrázek v dubnu 2019.

Následující poznámky k verzi obsahují informace o Databricks Runtime 5,3, která využívá Apache Spark.

Nové funkce

Databricks Delta

Doba cesty GA

Cesta k rozdílové době byla odstupňována na obecnou dostupnost. Přidává možnost dotazování snímku tabulky pomocí řetězce časového razítka nebo verze, pomocí syntaxe SQL a také DataFrameReader možností pro výrazy časového razítka.

SELECT count(*) FROM events TIMESTAMP AS OF timestamp_expression
SELECT count(*) FROM events VERSION AS OF version

Doba cesty má mnoho případů použití, včetně:

  • Opětovné vytvoření analýz, sestav nebo výstupů (například výstup modelu strojového učení), který je užitečný pro ladění nebo auditování, zejména v regulovaných odvětvích.
  • Zápis složitých dočasnách dotazů.
  • Oprava chyb ve vašich datech.
  • Poskytuje izolaci snímků pro sadu dotazů pro rychlé měněné tabulky.

Cesta k rozdílové době

Přečtěte si téma dotazování staršího snímku tabulky (časová cesta), Výběra sloučení do (Delta Lake na Azure Databricks).

Replikace tabulky MySQL do rozdílových Public Preview

Streamování dat z tabulky MySQL přímo do rozdílu za využití pro příjem dat v Spark Analytics nebo pracovních postupech pro datové vědy. Využití stejné strategie, kterou MySQL používá pro replikaci na jiné instance, se binlog používá k identifikaci aktualizací, které se pak zpracovávají a streamují do datacihly následujícím způsobem:

  • Přečte události změny z protokolu databáze.
  • Streamuje události do datacihlů.
  • Zapisuje do stejného pořadí pro rozdílovou tabulku.
  • Udržuje stav pro případ odpojení od zdroje.

Funkce privátní verze Preview

Tato verze obsahuje následující funkce privátní verze Preview pro rozdílový Lake:

  • Přidání experimentálního příkazu, který umožňuje Presto přímé dotazování na rozdílové tabulky.
  • Automatické optimalizace optimalizuje rozložení souborů při individuálních zápisech do rozdílové tabulky a brání v hromadění malých souborů v rozdílných tabulkách, aby bylo možné udržet výkon dotazů rychlostí blesku. Zápisy a upsertuje do dělených rozdílových tabulek můžou navíc využívat velkou urychlení, díky adaptivnímu náhodnému zavedenému do zápisu.

Pokud se chcete zúčastnit v rámci verze Preview, obraťte se na zástupce účtu datacihly.

Optimalizovaná složka pojistky DBFS pro úlohy s hloubkovým učením

Azure Databricks teď nabízí optimalizované připojení zapékací jednotky. Můžete mít vysoce výkonný přístup k datům během školení a odvození bez použití inicializačních skriptů. Data uložená dbfs:/ml místně a dostupná v místním počítači file:/dbfs/ml se teď zálohují pomocí tohoto optimalizovaného připojení zapékací jednotky. Viz načíst data.

Vylepšen

  • Knihovny s rozsahem poznámkového bloku:

    • Podpora pro Další funkce v dbutils.library.installPyPI .
    • Podpora instalace knihoven s rozsahem poznámkového bloku pro knihovny v systému souborů Azure, včetně systémů wasbs , adls a abfss .
    • Vylepšené chybové zprávy pro knihovny s rozsahem poznámkového bloku na nepodporovaných cílech. Například: "nástroje knihovny nejsou k dispozici v Databricks Runtime pro Machine Learning."
  • Připojte se k Azure Data Lake Storage Gen2 (adls Gen2), aniž byste museli udělit instančnímu objektu roli RBAC úložiště dat objektů BLOB v rámci účtu.

  • Poradce pro datacihly má další tipy pro zlepšení výkonu dotazů:

    • Když existuje mnoho malých souborů na oddíl – > převést tabulku na rozdíl a spustit OPTIMIZE .
    • Když existuje vysoce selektivní filtr – > převést na rozdíl a použít ZORDER BY .
    • Když se metadata načte z podregistru stane kritickým bodem > převést tabulku na rozdílovou hodnotu.
  • Upgradovali jsme Ubuntu z 16.04.5 LTS na 16.04.6 LTS.

  • Upgradovali jsme Scala 2,11 z 2.11.8 na 2.11.12.

  • Byly upgradovány některé nainstalované knihovny Pythonu:

    • PIP: 18,1 až 19.0.3.
    • setuptools: 40.6.3 na 40.8.0
    • kolo: 0.32.3 na 0.33.1
  • Upgradováno R z 3.4.4 na 3.5.2.

  • Bylo upgradováno několik nainstalovaných knihoven R. Viz nainstalované knihovny R.

Vyřazení

  • Konektor Apache Kafka 0,8 pro strukturované streamování již není podporován. Je součástí Databricks Runtime 5,3, ale bude z budoucí verze Databricks Runtime odebrána.
  • Export modelu datacihly ML je zastaralý a v Databricks Runtime 6,0 se odebere. Místo toho použijte MLeap pro import a export modelů.
  • Odebráno spark.databricks.pyspark.enableExecutorFsPerms jako možnost konfigurace.

Opravy chyb

  • Pevně daná instalace knihovny vajec Pythonu v rámci clusteru pro clustery s povolenými seznamy ACL pro tabulky.
  • Vylepšené zrušení příkazu Pythonu tím, že opravíte situaci, ve které je zrušení voláno před provedením příkazu.
  • Opravili jsme chybu v seznamech ACL tabulky: když teď vypíšete objekty v databázi nebo katalogu, zobrazí se jenom objekty, ke kterým máte oprávnění.

Apache Spark

Databricks Runtime 5,3 zahrnuje Apache Spark 2.4.0. Tato verze zahrnuje všechny opravy a vylepšení Sparku, které jsou součástí Databricks Runtime 5,2 (nepodporované), a také tyto další opravy chyb a vylepšení nástroje Spark:

  • [Spark-27134][SQL] funkce array_distinct nefunguje správně se sloupci obsahujícími pole Array.
  • [Spark-24669][SQL] zrušení platnosti tabulek v případě KASKÁDové databáze
  • [Spark-26572][SQL] oprava vyhodnocení výsledků agregace CodeGen
  • [Spark-27046][DSTREAMS] odebrání odkazů týkajících se SPARK-19185 z dokumentace
  • [Spark-26449][Python] přidání metody transformace do rozhraní API dataframe
  • [Spark-26740][SQL] čtení statistik časových razítek/sloupce data zapsaných ve sparku 3,0
  • [Spark-26909][SQL] použití UnsafeRow. hodnotou hash () jako hodnoty hash v HashAggregate
  • [Spark-26990][SQL] index: Pokud je to možné, použijte názvy polí zadaných uživatelem.
  • [Spark-26851][SQL] oprava dvojitého kontrolovaného zamykání v CachedRDDBuilder
  • Dotaz [Spark-26864][SQL] může vracet nesprávný výsledek, pokud se používá jako levé podmínky spojení Python UDF.
  • [Spark-26887][SQL] [Python] vytvořit datetime.date přímo místo vytváření datetime64 jako mezilehlých dat.
  • [Spark-26859][SQL] oprava chyba indexu zapisovače polí v nevektorovém ORC deserializaci
  • Dotaz [Spark-26864][SQL] může vracet nesprávný výsledek, pokud se jako podmínka připojení používá jazyk Python UDF a systém souborů UDF používá atributy z obou obou podobou levých spojení.
  • [Spark-24360][Spark-26091][BACKPORT] [SQL] Podpora podregistru 3,1 metastore
  • [Spark-26873][SQL] k sestavení ID úloh Hadoop použijte konzistentní časové razítko.
  • [Spark-26734][streamování] oprava StackOverflowError pomocí velké fronty blokování
  • [Spark-26758][Core] nečinné prováděcí moduly nejsou ukončeny po spark.dynamiAllocation.exehodnotě cutorIdleTimeout
  • [Spark-26751][SQL] oprava nevracení paměti při spuštění příkazu na pozadí a vyvolání výjimky, která není HiveSQLException
  • [Spark-26806][SS] EventTimeStats. merge by měl správně zpracovat nuly.
  • [Spark-26745][Spark-24959][SQL] optimalizace obnovení počtu v datovém zdroji JSON podle
  • [Spark-26757][GRAPHX] vrátí 0 pro Count na prázdné straně nebo vrcholu RDD.
  • [Spark-26726] Synchronizovat množství paměti využívané proměnnou všesměrového vysílání pro zobrazení uživatelského rozhraní
  • [Spark-26718][SS] pevný celočíselný přetečení v SS Kafka rateLimit Calculation
  • [Spark-26708][SQL] nesprávný výsledek způsobený nekonzistencí mezi mezipamětí SQL cache RDD a jejím fyzickým plánem
  • [Spark-26735][SQL] ověření integrity schématu pro speciální výrazy
  • [Spark-26619][SQL] vyřadí nepoužívané serializace z SerializeFromObject.
  • [Spark-26379][SS] použití fiktivního TimeZoneIdu k zamezení UnresolvedException v CurrentBatchTimestamp
  • [Spark-26495][SQL] zjednoduší extrakci SelectedField
  • [Spark-26379][SS] Oprava problému při přidávání current_timestamp/CURRENT_DATE do dotazu streamování
  • [Spark-26709][SQL] OptimizeMetadataOnlyQuery správně nezpracovává prázdné záznamy.
  • [Spark-26680][SQL] eagerly vytvořit inputVars, zatímco podmínky jsou vhodné
  • [Spark-26682][SQL] použijte TaskAttemptID namísto AttemptNumber pro Hadoop.
  • [Spark-26706][SQL] Oprava illegalNumericPrecedence pro ByteType
  • [Spark-26228][MLLIB] zjistil se problém OOM při výpočtu matrice Gramian.
  • [Spark-26665][Core] Oprava chyby, kterou BlockTransferService. fetchBlockSync může zablokovat trvale
  • [Spark-26549][PYSPARK] oprava opětovného použití pracovního procesu Pythonu neplatí pro paralelizovat opožděně iterující rozsah
  • [Spark-26351][MLLIB] Aktualizace dokumentu a menší opravy v metrikách hodnocení MLLIB
  • [Spark-26450] Nevytvářejte znovu mapu schématu pro každý sloupec v projekci.
  • [Spark-26638][PYSPARK] [ml] třídy Vector PYSPARK vždycky vrátí chybu pro unární negaci.
  • [Spark-26633][REPL] přidat ExecutorClassLoader. getResourceAsStream
  • [Spark-26629][SS] Opravená chyba s více datovými proudy v dotazu a restartování pro dávku, která nemá žádná data pro jeden datový proud souboru
  • [Spark-25992][Python] dokument SparkContext nejde sdílet pro více procesů.
  • [Spark-26615][jádro] oprava přenosového serveru/nevracení prostředků klienta v základní unittests
  • [Spark-26350][SS] umožňuje přepsat ID skupiny příjemce Kafka.
  • [Spark-26538][SQL] nastavte výchozí přesnost a měřítko pro prvky Postgres číselného pole.
  • [Spark-26586][SS] oprava konfliktu časování, který způsobí, že se streamy spustí s neočekávanými Confs
  • [Spark-26551][SQL] Oprava chyby při vyřazování schématu při výběru jednoho komplexního pole a nejedná se o predikát s hodnotou null na jiném
  • [Spark-26576][SQL] pomocný parametr všesměrového vysílání se nepoužije pro dělenou tabulku.
  • [Spark-26571][SQL] aktualizovat mapování Serde pro podregistr pomocí kanonického názvu Parquet a Orc formátu
  • [Spark-26267][SS] opakujte pokus při zjišťování nesprávných posunů z Kafka (2,4).
  • [Spark-26559][ml] [PYSPARK] obrázek ml nemůže pracovat s verzemi numpy staršími než 1,9.
  • [Spark-26078][SQL] odstraňování duplicitních atributů v poddotazech automatického spojení

Aktualizace údržby

Viz aktualizace údržby Databricks Runtime 5,3.

Prostředí systému

  • Operační systém: Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java: 1.8.0 _191
  • Scala: 2.11.12
  • Python: 2.7.12 pro clustery Python 2 a 3.5.2 pro clustery Python 3. Podrobnosti najdete v tématu kontejner Docker.
  • R: r verze 3.5.2 (2018-12-20)
  • Clustery GPU: jsou nainstalovány následující knihovny NVIDIA GPU:
    • Tesla ovladač 375,66
    • CUDA 9,0
    • cuDNN 7,0

Poznámka

I když je v Apache Spark 2,4 podporovaná podpora Scala 2,12, není Databricks Runtime 5,3 podporovaná.

Nainstalované knihovny Pythonu

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
ansi2html 1.1.1 argparse 1.2.1 porty – ABC 0,5
boto 2.42.0 boto3 1.4.1 botocore 1.4.70
brewer2mpl 1.4.1 certifi 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
kryptografick 1.5 cyklus 0.10.0 Cython 0.24.1
dekoratér 4.0.10 docutils 0.14 enum34 1.1.6
et – XMLFile 1.0.1 FreeType-py 1.0.2 funcsigs 1.0.2
fusepy 2.0.4 futures 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0,999 idna 2.1 Adresa 1.0.16
IPython 2.2.0 IPython – genutils 0.1.0 jdcal 1.2
Jinja2 2,8 jmespath 0.9.0 llvmlite 0.13.0
lxml 3.6.4 MarkupSafe 0,23 matplotlib 1.5.3
mpld3 0.2 msgpack – Python 0.4.7 ndg-httpsclient 0.3.3
numba 0.28.1 numpy 1.11.1 openpyxl 2.3.2
pandas 0.19.2 pathlib2 2.1.0 patsy 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Pillow 3.3.1
PIP 19.0.3 aktivní 3.9 Prompt – sada nástrojů 1.0.7
psycopg2 2.6.2 ptyprocess 0.5.1 py4j 0.10.3
pyarrow 0.8.0 pyasn1 0.1.9 pycparser 2,14
Pygments 2.1.3 PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 16.0.0
pyparsing 2.2.0 pypng 0.0.18 Python 2.7.12
Python – dateutil 2.5.3 Python – geografická hodnota hash 0.8.5 pytz 2016.6.1
požádal 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 Projeďte 0,32 seaborn 0.7.1
setuptools 40.8.0 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 půl 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornado bodů traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 16.1.0 wcwidth 0.1.7 dvoukolových 0.33.1
wsgiref 0.1.2

Nainstalované knihovny R

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
abind 1.4-5 askpass 1.1 assertthat 0.2.0
backports 1.1.3 base bodu base64enc 0.1-3
BH 1.69.0-1 bit 1.1 – 14 bit64 0.9-7
bitops 1.0-6 blob 1.1.1 boot 1.3-20
brew 1.0-6 callr 3.1.1 car 3.0-2
carData 3.0-2 stříška 6.0 – 81 cellranger 1.1.0
chron 2.3-53 class 7.3 – 15 cli 1.0.1
Galerie 0.5.0 clisymbols 1.2.0 cluster 2.0.7-1
codetools 0,2 – 16 colorspace 1.4-0 commonmark 1.7
compiler bodu config 0.3 crayon 1.3.4
curl 3.3 data.table 1.12.0 datové sady bodu
DBI 1.0.0 dbplyr 1.3.0 desc 1.2.0
devtools 2.0.1 digest 0.6.18 doMC 1.3.5
dplyr 0.8.0.1 ellipsis 0.1.0 fansi 0.4.0
forcats 0.4.0 foreach 1.4.4 foreign 0,8 – 71
zfalšovat 0.2.0 FS 1.2.6 gbm 2.1.5
Obecné typy 0.0.2 ggplot2 3.1.0 GH 1.0.1
git2r 0.24.0 glmnet 2.0 – 16 glue 1.3.0
gower 0.1.2 grafika bodu grDevices bodu
grid bodu gridExtra 2.3 gsubfn 0.7
gtable 0.2.0 H2O 3.22.1.1 haven 2.1.0
hms 0.4.2 htmltools 0.3.6 htmlwidgets 1.3
httr 1.4.0 hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3
užívaný 0.3.1 ipred 0.9-8 iterators 1.0.10
jsonlite 1.6 KernSmooth 2.23-15 labeling 0.3
lattice 0,20 – 38 lava 1.6.5 lazyeval 0.2.1
Little 0.3.6 lme4 1.1-20 lubridate 1.7.4
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 maps 3.3.0
maptools 0.9-5 MASS 7.3 – 51.1 Matice 1.2-15
MatrixModels 0.4-1 memoise 1.1.0 methods bodu
mgcv 1.8 – 27 mime 0.6 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.2 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-9
nlme 3.1 – 137 nloptr 1.2.1 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.2.2 openxlsx 4.1.0
parallel bodu pbkrtest 0.4-7 pillar 1.3.1
pkgbuild 1.0.2 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.2 plogr 0.2.0 plyr 1.8.4
praise 1.0.0 prettyunits 1.0.2 pROC 1.13.0
processx 3.2.1 prodlim 2018.04.18 progress 1.2.0
proto 1.0.0 PS 1.3.0 purrr 0.3.0
quantreg 5,38 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.8.0 r2d3 0.2.3 R6 2.4.0
randomForest 4.6-14 rappdirs 0.3.1 rcmdcheck 1.3.2
RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 1.0.0 RcppEigen 0.3.3.5.0
RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95 – 4.11 readr 1.3.1
readxl 1.3.0 recipes 0.1.4 rematch 1.0.1
vzdálená úložiště 2.0.2 reshape2 1.4.3 Rio 0.5.16
rlang 0.3.1 RODBC 1.3-15 roxygen2 bodu
rpart 4.1-13 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.8-6
RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0.9.0 scales 1.0.0
sessioninfo 1.1.1 sp 1.3-1 sparklyr 1.0.0
SparkR 2.4.2 sections SparseM 1.77 spatial 7.3-11
splines bodu sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1
statmod 1.4.30 stats bodu stats4 bodu
stringi 1.3.1 stringr 1.4.0 survival 2.43-3
sys 3.0 tcltk bodu TeachingDemos 2.10
testthat 2.0.1 tibble 2.0.1 tidyr 0.8.3
tidyselect 0.2.5 timeDate 3043.102 tools bodu
usethis 1.4.0 utf8 1.1.4 utils bodu
viridisLite 0.3.0 whisker 0.3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 xopen 1.0.0 yaml 2.2.0
věřitel 2.0.0

Nainstalované knihovny Java a Scala (verze clusteru Scala 2,11)

ID skupiny ID artefaktu Verze
antlr antlr 2.7.7
com. amazonaws Amazon-Kinesis-Client 1.8.10
com. amazonaws AWS-Java-SDK – automatické škálování 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK – cloudformation 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 AWS-Java-SDK – cloudwatchmetrics 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK – codedeploy 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK – cognitoidentity 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 AWS-Java-SDK – datapipeline 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK – directconnect 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK-adresář 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 AWS-Java-SDK – elasticloadbalancing 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK – elastictranscoder 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 – importexport 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK – Kinesis 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK – služba správy klíčů 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK – lambda 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK – protokoly 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK – machinelearning 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 – simpleworkflow 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 AWS-Java-SDK – storagegateway 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK-STS 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK-podpora 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK-SWF – knihovny 1.11.22
com. amazonaws AWS-Java-SDK – pracovní prostory 1.11.313
com. amazonaws jmespath – Java 1.11.313
com. carrotsearch hppc 0.7.2
com. chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com. Clearspring. Analytics datový proud 2.7.0
com. datacihly Rserve 1.8 – 3
com. datacihly dbml – local_2.11 0.5.0-db8-Spark 2.4
com. datacihly dbml-local_2.11 – testy 0.5.0-db8-Spark 2.4
com. datacihly jets3t 0.7.1-0
com. datacihly. scalapb compilerplugin_2.11 0.4.15 – 9
com. datacihly. scalapb scalapb-runtime_2.11 0.4.15 – 9
com. esotericsoftware kryo – stínový 4.0.2
com. esotericsoftware minlog 1.3.0
com. fasterxml classmate 1.0.0
com. fasterxml. jacksonůvch. Core Jacksonův diagram – poznámky 2.6.7
com. fasterxml. jacksonůvch. Core Jacksonův diagram – jádro 2.6.7
com. fasterxml. jacksonůvch. Core Jacksonův diagram – DataBind 2.6.7.1
com. fasterxml. Jacksonův. DataFormat Jacksonův diagram – formát DataFormat-cbor 2.6.7
com. fasterxml. Jacksonův-datový typ Jacksonův diagram – datový typ – JODA 2.6.7
com. fasterxml. Jacksonův. Module Jacksonův diagram – modul – paranamer 2.6.7
com. fasterxml. Jacksonův. Module Jacksonův diagram – modul-scala_2.11 2.6.7.1
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 native_ref-Java – nativní 1.1
com. GitHub. fommil. NetLib native_system – Java 1.1
com. GitHub. fommil. NetLib native_system-Java – nativní 1.1
com. GitHub. fommil. NetLib NetLib-native_ref-Linux-x86_64 – nativní 1.1
com. GitHub. fommil. NetLib NetLib-native_system-Linux-x86_64 – nativní 1.1
com. GitHub. Luben zstd – JNI 1.3.2 – 2
com. GitHub. RWL jtransforms 2.4.0
com. Google. Code. FindBugs jsr305 2.0.1
com. Google. Code. gson gson 2.2.4
com. Google. guava guava 15,0
com. Google. protobuf protobuf – Java 2.6.1
com. googlecode. javaewah JavaEWAH 0.3.2
com. h2database H2 1.3.174
com. jcraft jsch 0.1.50
com. jolbox bonecp 0.8.0. RELEASE
com. Microsoft. Azure Azure-Data-Lake-Store-SDK 2.2.8
com. Microsoft. Azure Azure – úložiště 5.2.0
com. Microsoft. SqlServer MSSQL – JDBC 6.2.2. jre8
com. ning komprese – LZF 1.0.3
com. Sun. mail javax. mail 1.5.2
com. Thoughtworks. paranamer paranamer 2,8
com. trueaccord. čočky lenses_2.11 0.3
com. Twitter chlazení – Java 0.9.3
com. Twitter chill_2.11 0.9.3
com. Twitter Parquet-Hadoop-sada 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. zajišťující bezpečnost typů config 1.2.1
com. zajišťující bezpečnost typů. Scala – protokolování Scala-Logging-api_2.11 2.1.2
com. zajišťující bezpečnost typů. Scala – protokolování Scala-Logging-slf4j_2.11 2.1.2
com. univocity univocity – analyzátory 2.7.3
com. vlkan flatbuffers 1.2.0 – 3f79e055
com. zaxxer HikariCP 3.1.0
navýšení – beanutils navýšení – beanutils 1.7.0
navýšení – beanutils navýšení – beanutils – jádro 1.8.0
navýšení rozhraní příkazového řádku navýšení rozhraní příkazového řádku 1.2
navýšení – kodek navýšení – kodek 1.10
navýšení kolekce navýšení kolekce 3.2.2
navýšení konfigurace navýšení konfigurace 1.6
navýšení – dbcp navýšení – dbcp 1.4
navýšení – výtah navýšení – výtah 1.8
navýšení – HttpClient navýšení – HttpClient 3.1
navýšení/výstup navýšení/výstup 2,4
navýšení-lang navýšení-lang 2,6
navýšení – protokolování navýšení – protokolování 1.1.3
navýšení – netto navýšení – netto 3.1
navýšení fondu navýšení fondu 1.5.4
info. uzlins. gmetric4j gmetric4j 1.0.7
IO. výtah kompresor 0,10
IO. dropwizard. Metrics metriky – jádro 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics metriky – uzliny 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics metriky – grafit 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics metriky – healthchecks 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics metriky – jetty9 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics metriky – JSON 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics metriky – JVM 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics metriky – log4j 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics metriky – servletů 3.1.5
IO. síťovina síťovina 3.9.9. Final
IO. síťovina síťovina – vše 4.1.17. Final
IO. Prometheus simpleclient 0.0.16
IO. Prometheus simpleclient_common 0.0.16
IO. Prometheus simpleclient_dropwizard 0.0.16
IO. Prometheus simpleclient_servlet 0.0.16
IO. Prometheus. JMX smykadla 0.7
javax. Activation aktivovat 1.1.1
javax. Annotation javax. Annotation – rozhraní API 1.2
javax. El javax. El – rozhraní API 2.2.4
javax.jdo JDO – rozhraní API 3.0.1
javax. servlet javax. servlet – rozhraní API 3.1.0
javax.servlet.jsp JSP – rozhraní API 2.1
javax. Transaction jta 1.1
javax. Validation ověřování – rozhraní API 1.1.0. Final
javax.ws.rs javax.ws.rs – rozhraní API 2.0.1
javax.xml. Bind jaxb – rozhraní API 2.2.2
javax.xml. Stream Stax – rozhraní API 1,0 – 2
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
JODA – čas JODA – čas 2.9.3
log4j Apache-log4j – Extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
NET. hydromatic eigenbase – vlastnosti 1.1.5
NET. razorvine pyrolite 4,13
NET. SF. jpam jpam 1.1
NET. SF. opencsv opencsv 2.3
NET. SF. supercsv Super-CSV 2.2.0
NET. Snowflake Snowflake-ingesta – sada SDK 0.9.5
NET. Snowflake Snowflake – JDBC 3.6.15
NET. Snowflake Spark-snowflake_2.11 2.4.10-spark_2.4
NET. sourceforge. f2j arpack_combined_all 0.1
org. acplt systém ONCRPC 1.0.7
org. ANTLR ST4 4.0.4
org. ANTLR ANTLR – modul runtime 3.4
org. ANTLR antlr4 – modul runtime 4.7
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 – spouštěč 1.9.2
org. Apache. šipky šipka – formát 0.10.0
org. Apache. šipky šipka – paměť 0.10.0
org. Apache. šipky šipka – vektor 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 calcite-avatica 1.2.0 – inkubace
org. Apache. calcite calcite – jádro 1.2.0 – inkubace
org. Apache. calcite calcite-linq4j 1.2.0 – inkubace
org. Apache. navýšení – komprese 1.8.1
org. Apache. navýšení-kryptografie 1.0.0
org. Apache. navýšení – lang3 3,5
org. Apache. navýšení – math3 3.4.1
org. Apache. kurátor kurátor – klient 2.7.1
org. Apache. kurátor kurátor – architektura 2.7.1
org. Apache. kurátor kurátor – recepty 2.7.1
org. Apache. Derby Derby 10.12.1.1
org. Apache. Directory. API rozhraní API – ASN1 – rozhraní 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 – kodek 2.0.0 – M15
org. Apache. Hadoop Hadoop – poznámky 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop – ověření 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop – klient 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop – společné 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop – HDFS 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop-MapReduce-Client-App 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop-MapReduce-Client-Common 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop-MapReduce-Client-Core 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop-MapReduce-Client-jobclient 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop-MapReduce-Client-renáhodný 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop-příze – rozhraní API 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop-příze-Client 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop-příze – společné 2.7.3
org. Apache. Hadoop Hadoop-příze-server – společný 2.7.3
org. Apache. htrace htrace – jádro 3.1.0 – inkubace
org. Apache. httpcomponents HttpClient 4.5.4
org. Apache. httpcomponents httpcore 4.4.8
org. Apache. Ivy ivy 2.4.0
org. Apache. orc ORC – jádro – podregistr 1.5.2
org. Apache. orc ORC-MapReduce – podregistr 1.5.2
org. Apache. orc ORC – překrytí 1.5.2
org. Apache. Parquet Parquet – sloupec 1.10.1.1-databricks3
org. Apache. Parquet Parquet – běžné 1.10.1.1-databricks3
org. Apache. Parquet Parquet – kódování 1.10.1.1-databricks3
org. Apache. Parquet Parquet – formát 2.4.0
org. Apache. Parquet Parquet-Hadoop 1.10.1.1-databricks3
org. Apache. Parquet Parquet – Jacksonův diagram 1.10.1.1-databricks3
org. Apache. Thrift libfb303 0.9.3
org. Apache. Thrift libthrift 0.9.3
org. Apache. xbean xbean-asm6 – stínový 4.8
org. Apache. Zookeeper zookeeper 3.4.6
org. codehaus. Jacksonův diagram Jacksonův diagram – Core – ASL 1.9.13
org. codehaus. Jacksonův diagram Jacksonův diagram – jaxrs 1.9.13
org. codehaus. Jacksonův diagram Jacksonův diagram – Mapovač – ASL 1.9.13
org. codehaus. Jacksonův diagram Jacksonův diagram – XC 1.9.13
org. codehaus. Janino navýšení – kompilátor 3.0.10
org. codehaus. Janino janino 3.0.10
org. datanucleus datanucleus – API – JDO 3.2.6
org. datanucleus datanucleus – jádro 3.2.10
org. datanucleus datanucleus – RDBMS 3.2.9
org. zatmění. Jetty Jetty – klient 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – pokračování 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – http 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – v/v 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – JNDI 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – plus 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – proxy 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – zabezpečení 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – Server 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – servlet 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – servletů 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – util 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – WebApp 9.3.20.v20170531
org. zatmění. Jetty Jetty – XML 9.3.20.v20170531
org. fusesource. leveldbjni leveldbjni – vše 1.8
org. GlassFish. HK2 HK2 – rozhraní API 2.4.0 – B34
org. GlassFish. HK2 HK2 – Lokátor 2.4.0 – B34
org. GlassFish. HK2 HK2-util 2.4.0 – B34
org. GlassFish. HK2 OSGi-Resource-Lokátor 1.0.1
org. GlassFish. HK2. external aopalliance-znovu zabalené 2.4.0 – B34
org. GlassFish. HK2. external javax. vložení 2.4.0 – B34
org. GlassFish. Jersey. sady prostředků. znovu zabalené Jersey-guava 2.22.2
org. GlassFish. Jersey. containers Jersey – kontejner – servlet 2.22.2
org. GlassFish. Jersey. containers Jersey-Container-servlet-Core 2.22.2
org. GlassFish. Jersey. Core Jersey – klient 2.22.2
org. GlassFish. Jersey. Core Jersey – společný 2.22.2
org. GlassFish. Jersey. Core Jersey – Server 2.22.2
org. GlassFish. Jersey. Media Jersey – média – jaxb 2.22.2
org. hibernace validátor do režimu hibernace 5.1.1. finální
org. iq80. přichycení Snappy 0.2
org. javassist javassist 3.18.1 – GA
org. JBoss. Logging JBoss – protokolování 3.1.3.GA
org. jdbi jdbi 2.63.1
org. joda JODA – převést 1.7
org. jodd jodd – jádro bodu
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 MariaDB – Java – klient 2.1.2
org. mockito mockito – vše 1.9.5
org. objenesis objenesis 2.5.1
org. PostgreSQL PostgreSQL 42.1.4
org. roaringbitmap RoaringBitmap 0.5.11
org. rocksdb rocksdbjni akustick
org. rosuda. REngine REngine 2.1.0
org. Scala-lang Scala-compiler_2.11 2.11.12
org. Scala-lang Scala-library_2.11 2.11.12
org. Scala-lang Scala-reflect_2.11 2.11.12
org. Scala-lang. Modules Scala-parser-combinators_2.11 1.1.0
org. Scala-lang. Modules Scala-xml_2.11 1.0.5
org. Scala – SBT Test – rozhraní 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 Červenec až slf4j 1.7.16
org. slf4j slf4j – rozhraní API 1.7.16
org. slf4j slf4j – log4j12 1.7.16
org. Spark – projekt. podregistr podregistr – Beeline 1.2.1. spark2
org. Spark – projekt. podregistr podregistr – CLI 1.2.1. spark2
org. Spark – projekt. podregistr podregistr – exec 1.2.1. spark2
org. Spark – projekt. podregistr podregistr – JDBC 1.2.1. spark2
org. Spark – projekt. podregistr podregistr – metastore 1.2.1. spark2
org. Spark – projekt. Spark nepoužívané 1.0.0
org. Spire – matematický Spire-macros_2.11 0.13.0
org. Spire – matematický spire_2.11 0.13.0
org. springframework jaře – jádro 4.1.4. RELEASE
org. springframework Jarní test 4.1.4. RELEASE
org. tukaani XZ 1.5
org. typelevel machinist_2.11 0.6.1
org. typelevel makro – compat_2.11 1.1.1
org. xerial SQLite – JDBC 3.8.11.2
org. xerial. přichycení přichycení – 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 – rozhraní API 1.0.1
xmlenc xmlenc 0,52