Databricks Runtime 5.3 (no compatible)

Databricks publicó esta imagen en abril de 2019.

Las notas de la versión siguientes proporcionan información sobre Databricks Runtime 5.3, con tecnología Apache Spark.

Nuevas características

Databricks Delta

Ga de viaje en el tiempo

El viaje en el tiempo diferencial se ha convertido en una disponibilidad general. Agrega la capacidad de consultar una instantánea de una tabla mediante una cadena de marca de tiempo o una versión, mediante la sintaxis SQL, así como opciones para DataFrameReader expresiones de marca de tiempo.

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

El viaje en el tiempo tiene muchos casos de uso, entre los que se incluyen:

  • Volver a crear análisis, informes o salidas (por ejemplo, la salida de un modelo de aprendizaje automático), lo que resulta útil para la depuración o auditoría, especialmente en sectores regulados.
  • Escribir consultas temporales complejas.
  • Corregir errores en los datos.
  • Proporcionar aislamiento de instantáneas para un conjunto de consultas en tablas que cambian rápidamente.

Viaje en el tiempo diferencial

Vea Consultar una instantánea anterior de una tabla (viaje en el tiempo),Seleccionary Combinar en (Delta Lake en Azure Databricks).

Replicación de tablas de MySQL en Delta Public Preview

Transmita datos de una tabla de MySQL directamente a Delta para su consumo de bajada en flujos de trabajo de ciencia de datos o análisis de Spark. Aprovechando la misma estrategia que MySQL usa para la replicación en otras instancias, se usa para identificar las actualizaciones que luego se procesan y transmiten a Databricks de la binlog siguiente manera:

  • Lee los eventos de cambio del registro de base de datos.
  • Secuencias los eventos a Databricks.
  • Escribe en el mismo orden en una tabla Delta.
  • Mantiene el estado en caso de que se desconecte del origen.

Características de la versión preliminar privada

Esta versión contiene las siguientes características de versión preliminar privada para Delta Lake:

  • Se ha agregado un comando experimental que permite a Presto consultar directamente tablas delta.
  • Optimización automática optimiza el diseño de archivos durante las escrituras individuales en una tabla Delta y evita que se acumulen archivos pequeños en las tablas Delta para mantener el rendimiento de las consultas a gran velocidad. Además, las escrituras y las operaciones upsert en tablas Delta con particiones pueden disfrutar de grandes velocidades gracias a un orden aleatorio adaptable introducido en las escrituras.

Si desea participar en cualquiera de las versiones preliminares, póngase en contacto con el representante de la cuenta de Databricks.

Carpeta FUSE de DBFS optimizada para cargas de trabajo de aprendizaje profundo

Azure Databricks ofrece ahora un montaje FUSE optimizado. Puede tener acceso a datos de alto rendimiento durante el entrenamiento y la inferencia sin aplicar scripts de init. Los datos almacenados dbfs:/ml en y accesibles localmente en ahora están en el respaldo de este montaje optimizado de file:/dbfs/ml FUSE. Consulte Carga de datos.

Mejoras

  • Bibliotecas de ámbito de cuaderno:

    • Compatibilidad con extras en .
    • Compatibilidad con la instalación de bibliotecas de ámbito de cuaderno para bibliotecas en el sistema de archivos de Azure, wasbsadls incluidos , y abfss .
    • Se han mejorado los mensajes de error para las bibliotecas de ámbito de cuaderno en destinos no admitidos. Por ejemplo: "Las utilidades de biblioteca no están disponibles en Databricks Runtime para Machine Learning".
  • Conectar a Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) sin tener que conceder un rol RBAC de "colaborador de datos de Storage Blob" en toda la cuenta a la entidad de servicio.

  • Databricks Advisor tiene sugerencias adicionales para mejorar el rendimiento de las consultas:

    • Cuando hay muchos archivos pequeños por partición: > convierta la tabla en Delta y ejecute OPTIMIZE .
    • Cuando hay un filtro muy selectivo: > convierta a Delta y use ZORDER BY .
    • Cuando las capturas de metadatos de Hive se convierten en un cuello de botella: > convierta la tabla en Delta.
  • Se ha actualizado Ubuntu de 16.04.5 LTS a 16.04.6 LTS.

  • Se ha actualizado Scala 2.11 de 2.11.8 a 2.11.12.

  • Se han actualizado algunas bibliotecas de Python instaladas:

    • pip: de 18.1 a 19.0.3.
    • setuptools: 40.6.3 a 40.8.0
    • rueda: de 0,32,3 a 0,33,1
  • R actualizado de 3.4.4 a 3.5.2.

  • Se han actualizado varias bibliotecas de R instaladas. Consulte Bibliotecas de R instaladas.

Desuso

  • Apache Kafka conector 0.8 para Structured Streaming ya no se admite. Se incluye en Databricks Runtime 5.3, pero se quitará de una versión Databricks Runtime versión.
  • Databricks ML exportación de modelos está en desuso y se quitará en Databricks Runtime 6.0. Use MLeap para importar y exportar modelos en su lugar.
  • Se spark.databricks.pyspark.enableExecutorFsPerms ha quitado como una opción de configuración.

Corrección de errores

  • Se ha corregido la instalación de la biblioteca Python Egg para todo el clúster para los clústeres habilitados para las ACL de tabla.
  • Se ha mejorado la cancelación de comandos de Python mediante la corrección de la situación en la que se llama a la cancelación antes de ejecutar el comando.
  • Se ha corregido un error en las ACL de tabla: ahora, al enumerar objetos en una base de datos o catálogo, solo verá los objetos que tiene permiso para ver.

Spark de Apache

Databricks Runtime 5.3 incluye Apache Spark 2.4.0. Esta versión incluye todas las correcciones y mejoras de Spark incluidas en Databricks Runtime 5.2 (no compatible),así como las siguientes correcciones de errores y mejoras adicionales realizadas en Spark:

  • [SPARK-27134][SQL] la función array_distinct no funciona correctamente con columnas que contienen la matriz de matriz
  • [SPARK-24669][SQL] Invalidar tablas en caso de DROP DATABASE CASCADE
  • [SPARK-26572][SQL] corrección de la evaluación de resultados de codegen agregados
  • [SPARK-27046][DSTREAMS] Quitar las referencias relacionadas con SPARK-19185 de la documentación
  • [SPARK-26449] [PYTHON]Adición de un método de transformación a DataFrame API
  • [SPARK-26740][SQL] Leer estadísticas de columna de marca de tiempo/fecha escritas por Spark 3.0
  • [SPARK-26909][SQL] use unsafeRow.hashCode() como valor hash en HashAggregate
  • [SPARK-26990][SQL] FileIndex: use nombres de campo especificados por el usuario si es posible
  • [SPARK-26851][SQL] Corrección del bloqueo comprobado doble en CachedRDDBuilder
  • [SPARK-26864][SQL] La consulta puede devolver un resultado incorrecto cuando se usa la UDF de Python como condición de combinación a la izquierda
  • [SPARK-26887][SQL][PYTHON] Crear directamente en lugar de crear datetime64 como datos intermedios.
  • [SPARK-26859][SQL] Corrección del error de índice del escritor de campos en el deserializador ORC no vectorizado
  • [SPARK-26864][SQL] La consulta puede devolver un resultado incorrecto cuando se usa la UDF de Python como condición de combinación y la udf usa atributos de ambos lados de la semi combinación izquierda.
  • [SPARK-24360][SPARK-26091][BACKPORT][SQL] Compatibilidad con hive 3.1 metastore
  • [SPARK-26873][SQL] Use una marca de tiempo coherente para crear los IDs de trabajo de Hadoop.
  • [SPARK-26734] [STREAMING]Corrección de StackOverflowError con cola de bloques grandes
  • [SPARK-26758][CORE] Los ejecutores inactivos no se están ejecutando después del valor spark.dynamiAllocation.executorIdleTimeout
  • [SPARK-26751][SQL] Corrección de la pérdida de memoria cuando la instrucción se ejecuta en segundo plano y se produce una excepción que no es HiveSQLException
  • [SPARK-26806][SS] EventTimeStats.merge debe controlar los ceros correctamente
  • [SPARK-26745][SPARK-24959][SQL] Optimización del recuento revertido en el origen de datos JSON por
  • [SPARK-26757][GRAPHX] Devuelve 0 para el recuento de RDD de borde o vértice vacíos
  • [SPARK-26726] Sincronizar la cantidad de memoria usada por la variable de difusión con la presentación de la interfaz de usuario
  • [SPARK-26718][SS] Se ha corregido el desbordamiento de enteros en el cálculo de rateLimit de SS kafka
  • [SPARK-26708][SQL] Resultado incorrecto causado por la incoherencia entre el RDD almacenado en caché de una caché de SQL y su plan físico
  • [SPARK-26735][SQL] Comprobación de la integridad del plan para expresiones especiales
  • [SPARK-26619][SQL] Eliminar los serializadores no usados de SerializeFromObject
  • [SPARK-26379][SS] Use timeZoneId ficticio para evitar una excepción UnresolvedException en CurrentBatchTimestamp
  • [SPARK-26495][SQL] Simplificar el extractor SelectedField
  • [SPARK-26379][SS] Corrección del problema al agregar current_timestamp/current_date a la consulta de streaming
  • [SPARK-26709][SQL] OptimizeMetadataOnlyQuery no controla correctamente los registros vacíos
  • [SPARK-26680][SQL] Eagerly create inputVars while conditions are appropriate
  • [SPARK-26682][SQL] Use taskAttemptID en lugar de attemptNumber para Hadoop.
  • [SPARK-26706][SQL] Corrección de illegalNumericPrecedence para ByteType
  • [SPARK-26228][MLLIB] Problema de OOM detectado al calcular la matriz gramiana
  • [SPARK-26665] [CORE]Se ha corregido un error que provocaba que BlockTransferService.fetchBlockSync se bloqueara indefinidamente.
  • [SPARK-26549][PYSPARK] La corrección de la reutilización del trabajo de Python no tiene ningún efecto para paralelizar el intervalo iterable diferido
  • [SPARK-26351][MLLIB] Actualización del documento y corrección secundaria en las métricas de evaluación de mllib
  • [SPARK-26450] Evitar volver a generar el mapa de esquema para cada columna de una proyección
  • [SPARK-26638][PYSPARK][ML] Las clases vectoriales de Pyspark siempre devuelven un error de negación unaria
  • [SPARK-26633][REPL] Add ExecutorClassLoader.getResourceAsStream
  • [SPARK-26629][SS] Error corregido con varios flujos de archivos en una consulta y reinicio en un lote que no tiene datos para una secuencia de archivos
  • [SPARK-25992] [PYTHON]Document SparkContext no se puede compartir para el procesamiento múltiple
  • [SPARK-26615] [CORE]Corrección de pérdidas de recursos de cliente o servidor de transporte en las pruebas unitarias principales
  • [SPARK-26350][SS] Permitir invalidar el identificador de grupo del consumidor de Kafka
  • [SPARK-26538][SQL] Establecimiento de la precisión y escala predeterminadas para los elementos de la matriz numérica postgres
  • [SPARK-26586][SS] Corrección de la condición de carrera que hace que los flujos se ejecuten con confs inesperados
  • [SPARK-26551][SQL] Corrección del error de recorte de esquema al seleccionar un campo complejo y tener no es predicado nulo en otro
  • [SPARK-26576][SQL] Sugerencia de difusión no aplicada a la tabla con particiones
  • [SPARK-26571][SQL] Actualización de la asignación de Hive Serde con el nombre canónico de Parquet y Orc FileFormat
  • [SPARK-26267][SS] Reintentar al detectar desplazamientos incorrectos de Kafka (2.4)
  • [SPARK-26559][ML][PYSPARK] ML imagen no puede funcionar con versiones numpy anteriores a la 1.9
  • [SPARK-26078][SQL] Atributos de auto join de desdup en subconsicaciones IN

Actualizaciones de mantenimiento

Consulte Databricks Runtime actualizaciones de mantenimiento de la versión 5.3.

Entorno del sistema

  • Sistema operativo:Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java:1.8.0_191
  • Scala:2.11.12
  • Python:2.7.12 para clústeres de Python 2 y 3.5.2 para clústeres de Python 3. Para más información, consulte Imágenes de Docker.
  • R:R versión 3.5.2 (2018-12-20)
  • Clústeres de GPU:están instaladas las siguientes bibliotecas de GPU de NVIDIA:
    • Tesla driver 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Nota

Aunque Scala 2.12 se admite en Apache Spark 2.4, no se admite en Databricks Runtime 5.3.

Bibliotecas de Python instaladas

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
ansi2html 1.1.1 argparse 1.2.1 backports-abc 0,5
Boto 2.42.0 boto3 1.4.1 botocore 1.4.70
brew2mpl 1.4.1 certifi 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 Colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
criptografía 1.5 cycler 0.10.0 Cython 0.24.1
decorator 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 futuros 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0,999 idna 2.1 Ipaddress 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 Capas 3.9 prompt-toolkit 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-geohash 0.8.5 pytz 2016.6.1
Solicitudes 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 Fregado 0,32 seaborn 0.7.1
setuptools 40.8.0 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 six (seis) 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornado 5.1.1 traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 16.1.0 wcwidth 0.1.7 wheel 0.33.1
wsgiref 0.1.2

Bibliotecas de R instaladas

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
abind 1.4-5 askpass 1.1 assertthat 0.2.0
backports 1.1.3 base 3.5.2 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 automóvil 3.0-2
carData 3.0-2 caret 6.0-81 cellranger 1.1.0
chron 2.3-53 class 7.3-15 cli 1.0.1
clipr 0.5.0 clisymbols 1.2.0 cluster 2.0.7-1
codetools 0.2-16 colorspace 1.4-0 commonmark 1.7
compiler 3.5.2 config 0,3 crayon 1.3.4
curl 3.3 data.table 1.12.0 conjuntos de datos 3.5.2
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
forge 0.2.0 fs 1.2.6 gbm 2.1.5
generics 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 elementos gráficos 3.5.2 grDevices 3.5.2
grid 3.5.2 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
Ini 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
littler 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 Matriz 1.2-15
MatrixModels 0.4-1 memoise 1.1.0 methods 3.5.2
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 3.5.2 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 progreso 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
Telecontroles 2.0.2 reshape2 1.4.3 Río 0.5.16
rlang 0.3.1 RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.1
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 SparseM 1.77 spatial 7.3-11
splines 3.5.2 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1
statmod 1.4.30 stats 3.5.2 stats4 3.5.2
stringi 1.3.1 stringr 1.4.0 survival 2.43-3
sys 3.0 tcltk 3.5.2 TeachingDemos 2,10
testthat 2.0.1 tibble 2.0.1 tidyr 0.8.3
tidyselect 0.2.5 timeDate 3043.102 tools 3.5.2
usethis 1.4.0 utf8 1.1.4 utils 3.5.2
viridisLite 0.3.0 whisker 0.3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 xopen 1.0.0 yaml 2.2.0
zip 2.0.0

Bibliotecas de Java y Scala instaladas (versión de clúster de Scala 2.11)

Identificador de grupo Id. de artefacto Versión
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-wcf-client 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudprograma 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-directory 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-cache 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-hall 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-javascript 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 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-sdk-sdk 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-support 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-javascript-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.313
com.amazonaws jmespath-java 1.11.313
com.searchsearch Hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics flujo 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 sombreado por el sombreado 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml Compañero 1.0.0
com.fasterxml.abc.core anotaciones de res 2.6.7
com.fasterxml.abc.core michael-core 2.6.7
com.fasterxml.abc.core michael-databind 2.6.7.1
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.6.7
com.fasterxml.abc.datatype jackson-datatype-joda 2.6.7
com.fasterxml.abc.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.mientoen zstd-jni 1.3.2-2
com.github.rwl jtransforms 2.4.0
com.google.code.find qrs jsr305 2.0.1
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.queva Guayaba 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.box cpcp 0.8.0.RELEASE
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
com.microsoft.azure azure-storage 5.2.0
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 1.7.0
commons-beanutils commons-beanutils-core 1.8.0
commons-cli commons-cli 1.2
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commons-collections commons-collections 3.2.2
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