Databricks Runtime 6.3 (nicht unterstützt)
Dieses Image wurde von Databricks im Januar 2020 veröffentlicht.
Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 6.3 mit Unterstützung durch Apache Spark.
Neue Funktionen
Delta Lake
In diesem Release wird verbesserte Parallelität eingeführt. Es folgen die wichtigsten Features:
Verbesserte Parallelität für alle Delta Lake-Vorgänge: Sie können jetzt mehr Delta Lake-Vorgänge gleichzeitig ausführen. Die Steuerung der optimistischen Nebenläufigkeit von Delta Lake wurde verbessert, indem die Konflikterkennung verfeinert wurde. Dies erleichtert die Ausführung komplexer Workflows für Delta-Tabellen. Beispiele:
- Gleichzeitiges Ausführen von Löschungen (z. B. zur Einhaltung der DSGVO) auf älteren Partitionen, während neuere Partitionen angefügt werden.
- Gleichzeitiges Ausführen von Updates und Zusammenführungen für unzusammenhängenden Partitionssätzen.
- Gleichzeitiges Ausführen von Dateikomprimierungen mit Anfügeaktionen.
Siehe Isolationsstufen und Schreibkonflikte in Azure Databricks.
Verbesserter Support der Dateikomprimierung: Sie können Dateien jetzt komprimieren, indem Sie sie mit der auf
falsefestgelegtenDataFrameWriter-OptiondataChangeumschreiben. Diese Option ermöglicht die gleichzeitige Ausführung eines Komprimierungsvorgang mit anderen Batch- und Streamingvorgängen. Details finden Sie unter Komprimieren von Dateien.Bessere Leistung bei Zusammenführungen durch reine Einfügung – Delta Lake bietet jetzt eine optimierte Leistung für Zusammenführungsvorgänge, die nur Einfügeklauseln und keine Aktualisierungsklauseln enthalten. Darüber hinaus stellt Delta Lake sicher, dass Schreibvorgänge aus solchen Zusammenführungen durch reine Einfügung nur neue Daten an die Tabelle anfügen. Daher können Sie jetzt strukturiertes Streaming und Zusammenführungen durch reine Einfügungen verwenden, um eine kontinuierliche Deduplizierung von Daten (z. B. Protokolle) durchzuführen. Details finden Sie unter Datendeduplizierung beim Schreiben in Delta-Tabellen.
Hinzufügen zusätzlicher Ports zum Zulassen einer Liste, wenn die Prozessisolation aktiviert ist
Hinweis
Dieser Artikel enthält Verweise auf den Begriff Whitelist, einen Begriff, den Azure Databricks nicht verwendet. Sobald der Begriff aus der Software entfernt wird, wird er auch aus diesem Artikel entfernt.
Wenn Sie Sicherheitsfeatures wie Tabellen-ACLs oder Passthrough für Anmeldeinformationen im Cluster aktivieren, können Sie jetzt zusätzliche ausgehende Ports angeben, auf die Python-Prozesse zugreifen können sollen, indem Sie die Spark-Konfigurationspark.databricks.pyspark.iptable.outbound.whitelisted.ports auf die zuzulassenden Ports festlegen. Das unterstützte Format des Konfigurationswerts ist [port[:port][,port[:port]]...], z. B. 21,22,9000:9999. Der Port muss innerhalb des gültigen Bereichs liegen, d. h. 0-65535.
Deaktivieren der Auftragsausgabe für Scala-Aufträge
Die Auftragsausgabe, z. B. die an stdout ausgegebene Protokollausgabe, unterliegt einer Größenbeschränkung von 20 MB.
Sie können verhindern, dass stdout vom Treiber an Azure Databricks zurückgegeben wird. Dazu legen Sie die spark.databricks.driver.disableScalaOutput Spark-Konfiguration auf den Wert true fest. Das Flag steuert die Zellenausgabe für Scala-JAR-Aufträge und Scala-Notebooks. Siehe Ausgabegrößenlimits für JAR-Aufträge.
Matplotlib-Inline-Abbildungen werden nun in Azure Databricks-Notebooks (Public Preview) unterstützt.
Sie können jetzt Matplotlib-Abbildungen automatisch anzeigen, ohne die Abbildung an die display-Methode übergeben zu müssen. Informationen hierzu finden Sie unter Matplotlib.
Neuer Parameter zu Azure Synapse Analytics hinzugefügt
Der Parameter applicationName ist standardmäßig auf Databricks-User-Query festgelegt. Mit dem Standardwert wird verhindert, dass das Azure DB-Überwachungstool fälschlicherweise Warnungen bei der SQL-Einschleusung für Abfragen ausgibt. Wenn kein Wert angegeben wird oder der Wert eine leere Zeichenfolge ist, wird dem Standardwert des Tags die JDBC-URL hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie in der Referenz der Azure Databricks Synapse-Connectoroptionen.
Verbesserungen
shutil.copytreefunktioniert jetzt für/dbfs.- Bei der Ausführung von Produktionsaufträgen für strukturiertes Streaming auf Clustern im Modus „Hohe Parallelität“ konnte es vorkommen, dass der Neustart eines Auftrags fehlschlug, weil der zuvor ausgeführte Auftrag nicht ordnungsgemäß beendet wurde. Um sicherzustellen, dass die vorherige Ausführung beendet wird, legen Sie die SQL-Konfiguration
spark.sql.streaming.stopActiveRunOnRestart truein Ihrem Cluster fest. Wenn der Stream nicht ordnungsgemäß beendet werden kann, wird in 15 Sekunden eine Timeoutausnahme ausgelöst. In diesem Fall wird empfohlen, den Cluster neu zu starten. - Mehrere installierte R-Bibliotheken haben ein Upgrade erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Installierte R-Bibliotheken.
Apache Spark
Databricks Runtime 6.3 enthält Apache Spark 2.4.4. Dieses Release enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 6.2 (nicht unterstützt) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Bugfixes und Verbesserungen für Spark:
- [SPARK-30198][CORE] BytesToBytesMap vergrößert das interne Long-Array nicht wie erwartet
- [SPARK-29918][SQL] RecordBinaryComparator sollte die Endianness beim Vergleich mit long prüfen
- [SPARK-30274][CORE] Vermeidung, dass das BytesToBytesMap-Lookup ewig hängen bleibt, wenn Schlüssel die maximale Kapazität erreichen.
- [SPARK-25392][CORE][WEBUI] Verhindern einer Fehlerseite beim Zugriff auf eine Poolseite vom Verlaufsserver
- [SPARK-30263][CORE] Potenziell vertrauliche Werte von Nicht-Spark-Eigenschaften, die in spark-submit ignoriert werden, nicht protokollieren
- [SPARK-28637][SQL] Thriftserver-Supportintervalltyp
- [SPARK-30238][SQL] Beschneidung der Hive-Partition unterstützt nur Zeichenfolgen- und integrale Typen
- [SPARK-30198][CORE] BytesToBytesMap vergrößert das interne Long-Array nicht wie erwartet
- [SPARK-24666][ML] Beheben von Problemen mit Unendlichkeitsvektoren, die von Word2Vec erzeugt werden, wenn numIterations groß ist
- [SPARK-30129][CORE] Festlegen der Client-ID in TransportClient nach erfolgreicher Authentifizierung
- [SPARK-30050][SQL] Durch das Analysieren und Umbenennen der Tabelle sollten die Bucketinginformationen der Hive-Tabelle nicht gelöscht werden
- [SPARK-28152][SQL] ShortType wurde zu SMALLINT und FloatType zu REAL für MsSqlServerDialect zugeordnet
- [SPARK-29971][CORE] Beheben von Problemen mit Pufferverlusten in
TransportFrameDecoder/TransportCipher - [SPARK-29970][WEBUI] Bewahren des Öffnungs-/Schließstatus von Timelineview
- [SPARK-29949][SQL] Beheben von Problemen mit der Formatierung von Zeitstempeln durch JSON/CSV-Datenquellen
- [SPARK-27558][CORE] Ordnungsgemäße Bereinigung, wenn ein Fehler mit OOM-Ausnahme auftritt
- [SPARK-29758][SQL] Beheben von Problemen mit der Kürzung angeforderter Zeichenfolgenfelder in
json_tuple - [SPARK-29949][SQL] Beheben von Problemen mit der Formatierung von Zeitstempeln durch JSON/CSV-Datenquellen
- [SPARK-29936][R] Beheben von SparkR-Lint-Fehlern und Hinzufügen der GitHub-Aktion „lint-r“
- [SPARK-29904][SQL] Parsen von Zeitstempeln in Mikrosekundengenauigkeit von JSON/CSV-Datenquellen
- [SPARK-29904][SQL] Parsen von Zeitstempeln in Mikrosekundengenauigkeit von JSON/CSV-Datenquellen
- [SPARK-26499][SQL] JdbcUtils.makeGetter verarbeitet ByteType nicht
- [SPARK-29682][SQL] Korrektes Auflösen von in Konflikt stehenden Attributen
- [SPARK-29875][PYTHON][SQL] Vermeiden der Verwendung veralteter pyarrow.open_stream-API in Spark 2.4.x
- [SPARK-29850][SQL] Die Verwendung von sort-merge-join für eine leere Tabelle sollte nicht zu einem Arbeitsspeicherverlust führen
- [SPARK-28939][SQL] Weitergeben von SQLConf für Pläne, die von toRdd ausgeführt werden
Wartungsupdates
Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 6.3-Wartungsupdates.
Systemumgebung
- Betriebssystem: Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java: 1.8.0_252
- Scala: 2.11.12
- Python: 3.7.3
- R: R-Version 3.6.2 (2019-12-12)
- Delta Lake: 0.5.0
Hinweis
Obwohl Scala 2.12 als experimentelles Feature in Apache Spark 2.4 verfügbar ist, wird es in Databricks Runtime 6.3 nicht unterstützt.
Inhalt dieses Abschnitts:
- Installierte Python-Bibliotheken
- Installierte R-Bibliotheken
- Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.11-Clusterversion)
Installierte Python-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 0.24.0 | backcall | 0.1.0 | boto | 2.49.0 |
| boto3 | 1.9.162 | botocore | 1.12.163 | certifi | 2019.3.9 |
| cffi | 1.12.2 | chardet | 3.0.4 | cryptography | 2.6.1 |
| cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.6 | decorator | 4.4.0 |
| docutils | 0.14 | idna | 2.8 | ipykernel | 5.1.0 |
| ipython | 7.4.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.13.3 |
| jmespath | 0.9.4 | jupyter-client | 5.2.4 | jupyter-core | 4.4.0 |
| kiwisolver | 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 | 2.3.1 | PyGObject | 3.20.0 | pyOpenSSL | 19.0.0 |
| pyparsing | 2.4.6 | PySocks | 1.6.8 | python-apt | 1.1.0.b1+ubuntu0.16.04.5 |
| Python-dateutil | 2.8.0 | pytz | 2018.9 | pyzmq | 18.0.0 |
| requests | 2.21.0 | s3transfer | 0.2.1 | scikit-learn | 0.20.3 |
| scipy | 1.2.1 | seaborn | 0.9.0 | setuptools | 40.8.0 |
| sechs | 1.12.0 | ssh-import-id | 5.5 | statsmodels | 0.9.0 |
| tornado | 6.0.2 | traitlets | 4.3.2 | unattended-upgrades | 0,1 |
| urllib3 | 1.24.1 | virtualenv | 16.4.1 | wcwidth | 0.1.7 |
| wheel | 0.33.1 |
Installierte R-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| abind | 1.4-5 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.1.5 | base | 3.6.2 | base64enc | 0.1-3 |
| BH | 1.69.0-1 | bit | 1.1-14 | bit64 | 0.9-7 |
| bitops | 1.0-6 | Blob | 1.2.0 | boot | 1.3-23 |
| brew | 1.0-6 | callr | 3.3.2 | Auto | 3.0-4 |
| carData | 3.0-2 | caret | 6.0-84 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-54 | class | 7.3-15 | cli | 1.1.0 |
| clipr | 0.7.0 | clisymbols | 1.2.0 | cluster | 2.1.0 |
| codetools | 0.2-16 | colorspace | 1.4-1 | commonmark | 1.7 |
| compiler | 3.6.2 | config | 0,3 | covr | 3.3.2 |
| crayon | 1.3.4 | crosstalk | 1.0.0 | curl | 4,2 |
| data.table | 1.12.6 | datasets | 3.6.2 | DBI | 1.0.0 |
| dbplyr | 1.4.2 | desc | 1.2.0 | devtools | 2.2.1 |
| digest | 0.6.22 | doMC | 1.3.6 | dplyr | 0.8.3 |
| DT | 0.9 | ellipsis | 0.3.0 | Evaluieren | 0.14 |
| fansi | 0.4.0 | fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.4.0 |
| foreach | 1.4.7 | foreign | 0.8-74 | forge | 0.2.0 |
| fs | 1.3.1 | gbm | 2.1.5 | generics | 0.0.2 |
| ggplot2 | 3.2.1 | gh | 1.0.1 | git2r | 0.26.1 |
| glmnet | 2.0-18 | glue | 1.3.1 | gower | 0.2.1 |
| Grafiken | 3.6.2 | grDevices | 3.6.2 | grid | 3.6.2 |
| gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 | gtable | 0.3.0 |
| h2o | 3.26.0.2 | haven | 2.1.1 | hms | 0.5.1 |
| htmltools | 0.4.0 | htmlwidgets | 1.5.1 | httpuv | 1.5.2 |
| httr | 1.4.1 | hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 |
| ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-9 | iterators | 1.0.12 |
| jsonlite | 1.6 | KernSmooth | 2.23-16 | labeling | 0,3 |
| later | 1.0.0 | lattice | 0.20-38 | lava | 1.6.6 |
| lazyeval | 0.2.2 | Lebenszyklus | 0.1.0 | littler | 0.3.9 |
| lme4 | 1.1-21 | lubridate | 1.7.4 | magrittr | 1.5 |
| mapproj | 1.2.6 | maps | 3.3.0 | maptools | 0.9-8 |
| MASS | 7.3-51.5 | Matrix | 1.2-18 | MatrixModels | 0.4-1 |
| memoise | 1.1.0 | methods | 3.6.2 | mgcv | 1.8-31 |
| mime | 0,7 | minqa | 1.2.4 | ModelMetrics | 1.2.2 |
| munsell | 0.5.0 | mvtnorm | 1.0-11 | nlme | 3.1-143 |
| nloptr | 1.2.1 | nnet | 7.3-12 | numDeriv | 2016.8-1.1 |
| openssl | 1.4.1 | openxlsx | 4.1.2 | parallel | 3.6.2 |
| pbkrtest | 0.4-7 | pillar | 1.4.2 | pkgbuild | 1.0.6 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgKitten | 0.1.5 | pkgload | 1.0.2 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.4 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.0.2 | pROC | 1.15.3 | processx | 3.4.1 |
| prodlim | 2018.04.18 | Fortschritt | 1.2.2 | promises | 1.1.0 |
| proto | 1.0.0 | ps | 1.3.0 | purrr | 0.3.3 |
| quantreg | 5.51 | R.methodsS3 | 1.7.1 | R.oo | 1.22.0 |
| R.utils | 2.9.0 | r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.4.0 |
| randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.1 | rcmdcheck | 1.3.3 |
| RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.2 | RcppEigen | 0.3.3.5.0 |
| RCurl | 1.95-4.12 | readr | 1.3.1 | readxl | 1.3.1 |
| recipes | 0.1.7 | rematch | 1.0.1 | remotes | 2.1.0 |
| reshape2 | 1.4.3 | rex | 1.1.2 | rio | 0.5.16 |
| rlang | 0.4.1 | RODBC | 1.3-16 | roxygen2 | 6.1.1 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-6 |
| RSQLite | 2.1.2 | rstudioapi | 0,10 | rversions | 2.0.0 |
| scales | 1.0.0 | sessioninfo | 1.1.1 | shiny | 1.4.0 |
| sourcetools | 0.1.7 | sp | 1.3-1 | sparklyr | 1.0.4 |
| SparkR | 2.4.5 | SparseM | 1.77 | spatial | 7.3-11 |
| splines | 3.6.2 | sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2017.10-1 |
| statmod | 1.4.32 | stats | 3.6.2 | stats4 | 3.6.2 |
| stringi | 1.4.3 | stringr | 1.4.0 | survival | 2.44-1.1 |
| sys | 3.3 | tcltk | 3.6.2 | TeachingDemos | 2,10 |
| testthat | 2.2.1 | tibble | 2.1.3 | tidyr | 1.0.0 |
| tidyselect | 0.2.5 | timeDate | 3043.102 | tools | 3.6.2 |
| usethis | 1.5.1 | utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.2 |
| vctrs | 0.2.0 | viridisLite | 0.3.0 | whisker | 0,4 |
| withr | 2.1.2 | xml2 | 1.2.2 | xopen | 1.0.0 |
| xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.0 | zeallot | 0.1.0 |
| zip | 2.0.4 |
Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.11-Clusterversion)
| Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.8.10 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 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-directory | 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-glacier | 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-swf-libraries | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.11.595 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.11.595 |
| com.carrotsearch | hppc | 0.7.2 |
| com.chuusai | shapeless_2.11 | 2.3.2 |
| com.clearspring.analytics | Datenstrom | 2.7.0 |
| com.databricks | Rserve | 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 | kryo-shaded | 4.0.2 |
| com.esotericsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | classmate | 1.0.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-annotations | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.6.7.1 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-joda | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-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-java-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64-natives | 1.1 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.3.2-2 |
| com.github.rwl | 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-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 | paranamer | 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.univocity | univocity-parsers | 2.7.3 |
| com.vlkan | flatbuffers | 1.2.0-3f79e055 |
| com.zaxxer | HikariCP | 3.1.0 |
| commons-beanutils | commons-beanutils | 1.9.4 |
| commons-cli | commons-cli | 1.2 |
| commons-codec | commons-codec | 1.10 |
| commons-collections | commons-collections | 3.2.2 |
| commons-configuration | commons-configuration | 1.6 |
| commons-dbcp | commons-dbcp | 1.4 |
| commons-digester | commons-digester | 1.8 |
| commons-httpclient | commons-httpclient | 3.1 |
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