Databricks Runtime verze 6.0 (nepodporované)

Databricks vydala tento obrázek v říjnu 2019.

Následující zpráva k vydání verze obsahuje informace o Databricks Runtime 6.0 s Apache Spark.

Nové funkce

Prostředí Pythonu

Databricks Runtime 6.0 obsahuje hlavní změny Pythonu a způsob konfigurace prostředí Pythonu, včetně upgradu Pythonu na verzi 3.7.3,upřesnění seznamu nainstalovaných balíčků Pythonu a upgradu těchto nainstalovaných balíčků na novější verze. Podrobnosti najdete v tématu Nainstalované knihovny Pythonu.

Kromě toho, jak bylo dříve oznámeno,Databricks Runtime 6.0 nepodporuje Python 2.

Mezi hlavní změny patří:

  • Upgradovali jste Python z verze 3.5.2 na verzi 3.7.3. Některé staré verze balíčků Pythonu nemusí být dopředné kompatibilní s Pythonem 3.7, protože závisí na starých verzích Cythonu, které nejsou kompatibilní s Pythonem 3.7. Instalace takového balíčku může aktivovat chyby podobné tomuto (podrobnosti najdete na ‘PyThreadState’ {‘struct _ts’} has no member named ‘exc_type’ GitHubu – problém 1978). Nainstalujte místo toho pythonové verze balíčků Python kompatibilní s verzí 3.7.
  • Hlavní upgrady balíčků:
    • boto3 na 1.9.162
    • ipython na 7.4.0
    • matplotlib na 3.0.3
    • numpy na 1.16.2
    • Pandas na 0.24.2
    • pyarrow na 0.13.0
  • Ve srovnání s Databricks Runtime 5.5 LTSjsou nově zahrnuty následující balíčky Pythonu: asn1crypto, backcall, jedi,enzsolver, parso a PySocks.
  • Ve srovnání Databricks Runtime 5.5 LTSse nenainstaluje následující balíčky Pythonu: ansi2html, brewer2mpl, colorama, configobj, enum34, et-xmlfile, freetype-py, funcsigs, fusepy, ggplot, html5lib, ipaddress, jdcal, Jinja2, llvmlite, lxml, MarkupSafe, mpld3, msgpack-python, ndg-httpsclient, n ax, openpyxml, pathlib2, Vygenerování, ply, pyasn1, pypng, python-geohash, scour, simplejson a singledispatch.
  • Funkce v objektech ggplot Pythonu už není podporovaná, protože balíček ggplot není kompatibilní s novější display verzí pandas.
  • Nastavení PYSPARK_PYTHON na /databricks/python2/bin/python není podporováno, protože Databricks Runtime 6.0 nepodporuje Python 2. Cluster s tímto nastavením se stále může spustit. Poznámkové bloky Pythonu a příkazy Pythonu ale nebudou fungovat, to znamená, že buňky příkazů Pythonu selžou s chybou Zrušeno a v protokolech ovladačů se zobrazí Python shell failed to start chyba.
  • Pokud odkazuje na spustitelný soubor Pythonu, který je v prostředí spravovaném virtualenv , toto prostředí se aktivuje pro PYSPARK_PYTHON initimativní skripty a poznámkové bloky. Příkazy a, python které jsou definované v aktivovaném prostředí, můžete použít přímo, aniž byste museli určit pip absolutní umístění těchto příkazů. Ve výchozím nastavení PYSPARK_PYTHON je nastavená na /databricks/python3/bin/python . Proto ve výchozím nastavení odkazuje na initimativní skripty a poznámkové bloky a python odkazuje /databricks/python3/bin/python na na pip /databricks/python3/bin/pip . Pokud odkazujete na spustitelný soubor Pythonu, který není v prostředí spravovaném virtualenv, nebo pokud píšete iniizační skript pro vytvoření Pythonu zadaného pomocí , budete muset použít absolutní cesty pro přístup ke správným a PYSPARK_PYTHON PYSPARK_PYTHON python pip . Když je izolace knihovny Pythonu povolená (ve výchozím nastavení je povolená), aktivované prostředí je stále prostředím, ke které je PYSPARK_PYTHON přidruženo. K úpravě izolovaného prostředí přidruženého k poznámkovém bloku Pythonu doporučujeme použít nástroj knihovny (dbutils.library).

Rozhraní API jazyka Scala a Javy pro příkazy DML Delta Lake

Teď můžete upravovat data v tabulkách Delta pomocí programových rozhraní API pro odstranění, aktualizaci a sloučení. Tato rozhraní API zrcadlí syntaxi a sémantiku odpovídajících příkazů SQL a jsou skvělá pro mnoho úloh, například pomalu se měnící operace dimenze (SCD), sloučení dat změn pro replikaci a upserty z dotazů streamování.

Podrobnosti najdete v tématu Odstranění, aktualizace a sloučení tabulky.

Rozhraní API pro Scala a Javu pro příkazy nástrojů Delta Lake

Databricks Runtime teď programová rozhraní API pro příkazy vacuum history nástrojů a . Tato rozhraní API zrcadlí syntaxi a sémantiku odpovídajících příkazů SQL dostupných v dřívějších verzích Databricks Runtime.

Spuštěním v tabulce můžete vyčistit soubory, na které už tabulka Delta odkazuje a jsou starší než prahová hodnota vacuum uchování. Spuštěním příkazu v tabulce rekurzivně se znovu vymyká adresáře vacuum přidružené k tabulce Delta. Výchozí prahová hodnota uchovávání pro soubory je 7 dnů. Po spuštění nástroje se ztratí možnost cesty zpět do starší verze, než je doba vacuum uchovávání. vacuum se nespouštěl automaticky.

Spuštěním příkazu můžete načíst informace o operacích, uživateli, časovém razítku a tak dále pro každý zápis do tabulky history Delta. Operace se vrátí v obráceném chronologickém pořadí. Ve výchozím nastavení se historie tabulky uchovává po dobu 30 dnů.

Podrobnosti najdete v tématu Příkazy nástroje tabulky.

Mezipaměť Delta dostupná pro instance Azure Lsv2

Mezipaměť Delta je teď ve výchozím nastavení povolená pro všechny instance Lsv2.

Optimalizované úložiště s využitím místních souborových rozhraní API

Rozhraní API místních souborů jsou užitečná, protože umožňují přístup k souborům z podkladového distribuovaného úložiště objektů jako k místním souborům. V Databricks Runtime 6.0 jsme vylepšují připojení FUSE, které umožňuje rozhraní API místních souborů řešit klíčová omezení. Databricks Runtime 6.0 výrazně zlepšuje rychlost čtení a zápisu a podporuje soubory, které jsou větší než 2 GB. Pokud potřebujete rychlejší a spolehlivější čtení a zápisy, například pro trénování distribuovaného modelu, bude pro vás toto vylepšení zvlášť užitečné. Kromě toho není nutné načítat data do místního úložiště pro vaše úlohy, a to jak kvůli úspoření nákladů, tak ke zvýšení produktivity.

Podrobnosti najdete v tématu Rozhraní API místních souborů.

Více grafů matplotlib na buňku poznámkového bloku

Teď můžete zobrazit několik grafů matplotlib pro každou buňku poznámkového bloku:

Více grafů matplotlib v buňce

Přihlašovací údaje služby pro více Azure Data Lake Storage Gen1 účtů

Teď můžete nastavit přihlašovací údaje služby pro více Azure Data Lake Storage Gen1 účtů pro použití v rámci jedné Apache Spark relace. Chcete-li to provést, account.<account-name> přidejte do konfiguračních klíčů. Pokud například chcete nastavit přihlašovací údaje pro účty pro přístup k i , můžete adl://example1.azuredatalakestore.net adl://example2.azuredatalakestore.net to provést takto:

spark.conf.set("fs.adl.oauth2.access.token.provider.type", "ClientCredential")

spark.conf.set("fs.adl.account.example1.oauth2.client.id", "<application-id-example1>")
spark.conf.set("fs.adl.account.example1.oauth2.credential", dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name-for-service-credential-example1>"))
spark.conf.set("fs.adl.account.example1.oauth2.refresh.url", "https://login.microsoftonline.com/<directory-id-example1>/oauth2/token")

spark.conf.set("fs.adl.account.example2.oauth2.client.id", "<application-id-example2>")
spark.conf.set("fs.adl.account.example2.oauth2.credential", dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name-for-service-credential-example2>"))
spark.conf.set("fs.adl.account.example2.oauth2.refresh.url", "https://login.microsoftonline.com/<directory-id-example2>/oauth2/token")

Vylepšení

  • Upgrade sady AWS SDK na verzi 1.11.596
  • Upgrade Azure Storage SDK v ovladači WASB na verzi 7.0.
  • OPTIMIZE teď poskytuje souhrn metrik, jako je počet přidaných souborů, počet odebraných souborů a maximální a minimální velikost souboru. Viz Komprimace (balení při přihrádce).

Odstranění

Export modelu DATAbricks ML se odebere. Místo toho použijte MLeap pro import a export modelů.

Apache Spark

Poznámka

Tento článek obsahuje odkazy na termín podřízený, termín, Azure Databricks se už používá. Když se termín odebere ze softwaru, odebereme ho z tohoto článku.

Databricks Runtime 6.0 zahrnuje Apache Spark 2.4.3. Tato verze zahrnuje všechny opravy a vylepšení Sparku, které jsou součástí Databricks Runtime 5.5 LTS,a také následující další opravy chyb a vylepšení Sparku:

  • [SPARK-27992][SPARK-28881][PYTHON] Povolení připojení Pythonu k vláknu připojení pro šíření chyb
  • [SPARK-27330][SS] podpora přerušení úlohy v zapisovači foreach (6.0, 5.x)
  • [SPARK-28642] [SQL]Skrytí přihlašovacích údajů v příkazu SHOW CREATE TABLE
  • [SPARK-28699][CORE] Oprava rohového případu pro přerušení neurčité fáze
  • [SPARK-28647][WEBUI] Obnovení další funkce metriky
  • [SPARK-28766][R][DOC] Oprava upozornění příchozí proveditelnosti CRAN na neplatné adrese URL
  • [SPARK-28486][CORE][PYTHON] Mapování datového souboru PythonBroadcast na BroadcastBlock, aby se zabránilo odstranění gc
  • [SPARK-25035][CORE] Předcházení mapování paměti na replikaci bloků uložených na disku
  • [SPARK-27234][SS][PYTHON] Použití InheritableThreadLocal pro aktuální epochu v EpochTrackeru (pro podporu uživatelsky definovaných souborů Pythonu)
  • [SPARK-28638][WEBUI] Souhrn úloh by měl obsahovat pouze metriky úspěšných úkolů.
  • [SPARK-28153] [PYTHON]Použití AtomicReference u InputFileBlockHolder (pro podporu input_file_name s UDF Pythonu)
  • [SPARK-28564][CORE] Výchozí hodnota aplikace historie přístupu je ID posledního pokusu
  • [SPARK-28260] Cluster se může automaticky ukončit, zatímco dotaz ThriftServer stále načítá výsledky.
  • [SPARK-26152][CORE] Synchronizace čištění pracovních procesů s vypnutím pracovního procesu
  • [SPARK-28545][SQL] Přidání velikosti mapy hodnot hash do směrového protokolu Iterátoru objectaggregation
  • [SPARK-28489][SS] Oprava chyby, kdy KafkaOffsetRangeCalculator.getRanges může zamezovat posuny
  • [SPARK-28421][ML] Optimalizace výkonu SparseVector.apply
  • [SPARK-28156][SQL] Samoobslužné připojení by nemělo přehlížet zobrazení uložené v mezipaměti
  • [SPARK-28152] [SQL]Mapovaný shortType na SMALLINT a FloatType na REAL pro MsSqlServerDialect
  • [SPARK-28054] [SQL]Oprava chyby při dynamickém vkládání dělené tabulky Hive, kde název oddílu je velkými písmeny
  • [SPARK-27159] [SQL]Aktualizace dialektu serveru mssql pro podporu binárního typu
  • [SPARK-28355][CORE][PYTHON] Pro prahovou hodnotu použijte Spark conf, při které...
  • [SPARK-27989][CORE] Přidání opakování při připojení k ovladači pro K8s
  • [SPARK-27416][SQL] UnsafeMapData & UnsafeArrayData Kryo serialization ...
  • [SPARK-28430][Uživatelské rozhraní] Oprava vykreslování tabulky fáze, když chybí metriky některých úloh
  • [SPARK-27485] Ujistěte se, že by měl soubor Requirements.reorder řádně zpracovat duplicitní výrazy.
  • [SPARK-28404][SS] Oprava záporné hodnoty časového limitu v RateStreamContinuousPartitionReader
  • [SPARK-28378][PYTHON] Odebrání použití cgi.escape
  • [SPARK-28371] [SQL]Nastavení filtru Parquet "StartsWith" na hodnotu null
  • [SPARK-28015] [SQL]Kontrola, že stringToDate() spotřebovává celý vstup pro formáty yyyy a yyyy-[m]m
  • [SPARK-28302][CORE] Nezapomeňte vygenerovat jedinečný výstupní soubor pro SparkLauncher ve Windows.
  • [SPARK-28308] [CORE]Před parsací by měla být dílčí část CalendarInterval odslaná.
  • [SPARK-28170][ML][PYTHON] Dokumentace k jednotným vektorům a matici
  • [SPARK-28160] [CORE]Oprava chyby, že funkce zpětného volání může reagovat, když se nezkontrolovaná výjimka vynechá
  • [SPARK-27839] [SQL]Změna UTF8String.replace() pro provoz s UTF8 bajty
  • [SPARK-28157] [CORE]Vymazání souboru KVStore LogInfo pro položky v seznamu povolených položek
  • [SPARK-28128][PYTHON][SQL] Funkce UDF seskupené v pandas přeskočí prázdné oddíly.
  • [SPARK-28012][SQL] UDF Hive podporuje výraz sbalitelného typu struktury
  • [SPARK-28164] Oprava popisu využití start-slave.sh
  • [SPARK-27100] [SQL] V části FilePartition použijte místo Seq pole, abyste zabránili chybě StackOverflowError.
  • [SPARK-28154][ML] Oprava dvojité mezipaměti GMM

Aktualizace údržby

Viz aktualizace Databricks Runtime 6.0.

Prostředí systému

  • Operační systém: Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java: 1.8.0_232
  • Scala: 2.11.12
  • Python: 3.7.3
  • R: R verze 3.6.1 (2019-07-05)
  • Delta Lake: 0.3.0

Poznámka

I když je Scala 2.12 dostupná jako experimentální funkce v Apache Spark 2.4, není ve Databricks Runtime 6.0 podporovaná.

Nainstalované knihovny Pythonu

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
asn1crypto 0.24.0 backcall (volání backcall) 0.1.0 boto (robot) 2.49.0
boto3 1.9.162 botocore (robotocore) 1.12.163 Certifi 2019.3.9
cffi (cffi) 1.12.2 chardet 3.0.4 Kryptografie 2.6.1
Cyklovač 0.10.0 Cython 0.29.6 Dekoratér 4.4.0
docutils 0.14 idna 2,8 ipython 7.4.0
ipython-genutils 0.2.0 Jedi 0.13.3 jmespath 0.9.4
spouštěč 1.1.0 matplotlib 3.0.3 numpy 1.16.2
pandas 0.24.2 parso 0.3.4 Patsy 0.5.1
pexpect 4.6.0 pickleshare 0.7.5 Pip 19.0.3
prompt-toolkit 2.0.9 psycopg2 2.7.6.1 ptyprocess 0.6.0
pyarrow 0.13.0 pycparser 2,19 pycurl 7.43.0
Pygments kládají PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 19.0.0
pyparsing 2.4.2 sections PySocks 1.6.8 Python – apt 1.1.0. B1 + Ubuntu 0.16.04.5
Python – dateutil 2.8.0 pytz 2018,9 požádal 2.21.0
s3transfer 0.2.1 scikit-learn 0.20.3 scipy 1.2.1
seaborn 0.9.0 setuptools 40.8.0 půl 1.12.0
SSH-import-ID 5.5 statsmodels 0.9.0 traitlets 4.3.2
bezobslužné – upgrady 0.1 urllib3 1.24.1 virtualenv 16.4.1
wcwidth 0.1.7 dvoukolových 0.33.1

Nainstalované knihovny R

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
abind 1.4-5 askpass 1.1 assertthat 0.2.1
backports 1.1.3 base 3.6.1 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 – 23
brew 1.0-6 callr 3.2.0 car 3.0-2
carData 3.0-2 stříška 6.0 – 82 cellranger 1.1.0
chron 2.3-53 class 7.3 – 15 cli 1.1.0
Galerie 0.5.0 clisymbols 1.2.0 cluster 2.1.0
codetools 0,2 – 16 colorspace 1.4-1 commonmark 1.7
compiler 3.6.1 config 0.3 crayon 1.3.4
curl 3.3 data.table 1.12.0 datové sady 3.6.1
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 – 72
zfalšovat 0.2.0 FS 1.2.7 gbm 2.1.5
Obecné typy 0.0.2 ggplot2 3.1.0 GH 1.0.1
git2r 0.25.2 glmnet 2.0 – 16 glue 1.3.1
gower 0.2.0 grafika 3.6.1 grDevices 3.6.1
grid 3.6.1 gridExtra 2.3 gsubfn 0.7
gtable 0.3.0 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 0.2.2
littler (menší) 0.3.7 lme4 1.1-21 lubridate 1.7.4
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 maps 3.3.0
maptools 0.9-5 MASS 7.3-51.4 Matice 1.2-17
MatrixModels 0.4-1 memoise 1.1.0 methods 3.6.1
mgcv 1.8-28 mime 0.6 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.2 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-10
nlme 3.1-141 nloptr 1.2.1 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.3 openxlsx 4.1.0
parallel 3.6.1 pbkrtest 0.4-7 pillar 1.3.1
pkgbuild 1.0.3 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 1.14.0
processx 3.3.0 prodlim 2018.04.18 progress 1.2.0
proto 1.0.0 Ps 1.3.0 purrr 0.3.2
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 1.0.1 RcppEigen 0.3.3.5.0
RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.12 readr 1.3.1
readxl 1.3.1 recipes 0.1.5 rematch 1.0.1
vzdálená úložiště 2.0.2 reshape2 1.4.3 Rio 0.5.16
rlang 0.3.3 RODBC 1.3-15 roxygen2 bodu
rpart 4.1 – 15 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.8-6
RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0,10 scales 1.0.0
sessioninfo 1.1.1 sp 1.3-1 sparklyr 1.0.0
SparkR 2.4.4 SparseM 1.77 spatial 7.3-11
splines 3.6.1 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1
statmod 1.4.30 stats 3.6.1 stats4 3.6.1
stringi 1.4.3 stringr 1.4.0 survival 2.44-1.1
sys 3.1 tcltk 3.6.1 TeachingDemos 2.10
testthat 2.0.1 tibble 2.1.1 tidyr 0.8.3
tidyselect 0.2.5 timeDate 3043.102 tools 3.6.1
usethis 1.4.0 utf8 1.1.4 utils 3.6.1
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 2.0.1

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 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – cloudformation 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – cloudfront 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – cloudhsm 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – CloudSearch 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – cloudtrail 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – CloudWatch 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – cloudwatchmetrics 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – codedeploy 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – cognitoidentity 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – cognitosync 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK-config 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK-Core 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – datapipeline 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – directconnect 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK-adresář 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – dynamodb 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – EC2 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – ECS 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK-EFS 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – elasticache 1.11.595
com. amazonaws AWS-Java-SDK – elasticbeanstalk 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-javascript 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-en-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.595
com.amazonaws jmespath-java 1.11.595
com.search hppc 0.7.2
com.chu pro shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics datový proud 2.7.0
com.databricks Rezervace 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.5.0-db8-spark2.4
com.databricks dbml-local_2.11-tests 0.5.0-db8-spark2.4
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.11 0.4.15-9
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.11 0.4.15-9
com.esotericsoftware šedě 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml Spolužák 1.0.0
com.fasterxml.naj.core přidchytá-poznámky 2.6.7
com.fasterxml.naj.core při zamyšlových náse 2.6.7
com.fasterxml.naj.core – datová bind 2.6.7.1
com.fasterxml.formát.dataformat format-dataformat-cbor 2.6.7
com.fasterxml.type.datatype přida-datatype-joda 2.6.7
com.fasterxml.přidchyt.module module-paranamer 2.6.7
com.fasterxml.přidchyt.module module-module-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 nativní pro javu 1.1
com.github.fommil.netlib native_system java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system nativní pro javu 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.přidaná zstd-jni 1.3.2-2
com.github.rwl jtransforms (transformace j) 2.4.0
com.google.code.find neschováte jsr305 2.0.1
com.google.code.gson gson (gson) 2.2.4
com.google.vyhovění Guava 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.googlecode.javaewah JavaEWAH 0.3.2
com.h2database h2 (h2) 1.3.174
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox nesnášim VERZE 0.8.0.RELEASE
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
com.microsoft.azure azure-storage 7.0.0
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 6.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.thoughtworks.paranamer parametrnamer 2,8
com.trueaccord.lenses lenses_2.11 0.3
com.twitter chill-java 0.9.3
com.twitter chill_2.11 0.9.3
com.twitter parquet-hadoop-bundle 1.6.0
com.twitter util-app_2.11 6.23.0
com.twitter util-core_2.11 6.23.0
com.twitter util-jvm_2.11 6.23.0
com.typesafe config 1.2.1
com.typesafe.scala-logging Scala-logging-api_2.11 2.1.2
com.typesafe.scala-logging Scala-logging-slf4j_2.11 2.1.2
com.univ zachycovat univ zachycovat-analyzátory 2.7.3
com.vlkan flatbuffers 1.2.0-3f79e055
com.zaxxer HikariCP 3.1.0
commons-beanutils commons-beanutils 1.9.3
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-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 1.0.7
io.air pro aircompressor 0,10
io.dropwizard.metrics metrics-core 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 3.1.5
io.dropwizard.metrics metriky – kontroly stavu 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-json 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-log4j 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 3.1.5
io.netty netty (netty) 3.9.9.Final
io.netty netty-all 4.1.17.Final
javax.activation Aktivace 1.1.1
javax.annotation javax.annotation-api 1.2
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.servlet javax.servlet-api 3.1.0
javax.servlet.jsp jsp-api 2.1
javax.transaction jta 1.1
javax.validation validation-api 1.1.0.Final
javax.ws.rs javax.ws.rs-api 2.0.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.2
javax.xml.stream stax-api 1.0-2
jav dál jav dál 5.5.1
jline (jline) jline (jline) 2.14.6
joda-time joda-time 2.9.3
Junit Junit 4.12
log4j apache-log4j-extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
net.hydromatic eigenbase-properties 1.1.5
net.razorvine přimějete 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 poznámky hadoop 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-client 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-common 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-shuffle 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-api 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-client 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-common 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-server-common 2.7.3
org.apache.htrace htrace-core 3.1.0-incubating
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.6
org.apache.httpcomponents httpcore (httpcore) 4.4.10
org.apache.ivy Ivy 2.4.0
org.apache.orc orc-core-nohive 1.5.5
org.apache.orc orc-mapreduce-nohive 1.5.5
org.apache.orc pře shimy orc 1.5.5
org.apache.parquet parquet-column 1.10.1.2-databricks3
org.apache.parquet parquet-common 1.10.1.2-databricks3
org.apache.parquet parquet-encoding 1.10.1.2-databricks3
org.apache.parquet Formát parquet 2.4.0
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.10.1.2-databricks3
org.apache.parquet parquet-v 1.10.1.2-databricks3
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.9.3
org.apache.xbean xbean-asm6-shaded 4.8
org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.6
org.codehaus.na – základní – asl 1.9.13
org.codehaus.na přidchy- jaxrs 1.9.13
org.codehaus.na při zamyšlené nádsítě 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 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – pokračování 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – http 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – v/v 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – JNDI 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – plus 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – proxy 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – zabezpečení 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – Server 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – servlet 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – servletů 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – util 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – WebApp 9.3.27.v20190418
org. zatmění. Jetty Jetty – XML 9.3.27.v20190418
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. hamcrest hamcrest – jádro 1.3
org. hamcrest hamcrest – knihovna 1.3
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 – jádro 1.10.19
org. objenesis objenesis 2.5.1
org. PostgreSQL PostgreSQL 42.1.4
org. roaringbitmap RoaringBitmap 0.7.45
org. roaringbitmap překrytí 0.7.45
org. rocksdb rocksdbjni 6.2.2
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 – 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 1.1.7.3
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