Databricks Runtime 5,1 (non pris en charge)

Databricks a publié cette image en décembre 2018.

Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 5,1, optimisé par Apache Spark.

Nouvelles fonctionnalités

  • Delta Lake

    • Prise en charge de la syntaxe étendue dans la fusion.

      • Prise en charge de plusieurs MATCHED clauses, conditions supplémentaires dans MATCHED les NOT MATCHED clauses et, DELETE action. Cela est utile pour l’écriture de données modifiées (insertions, mises à jour et suppressions) d’une base de données dans une table Delta.
      • La prise en charge de * dans UPDATE et des INSERT actions pour remplir automatiquement les noms de colonne (comme * dans SELECT ). Cela facilite l’écriture de MERGE requêtes pour les tables comportant un très grand nombre de colonnes.

      Pour obtenir des exemples, consultez fusionner dans.

    • Prise en charge des niveaux d’isolement réglables pour les tables delta.

      • Les tables delta peuvent être configurées pour avoir l’un de ces deux niveaux d’isolation : Serializable et WriteSerializable (par défaut).
      • Le niveau d’isolation par défaut est assoupli de Serializable en WriteSerializable pour permettre une plus grande disponibilité. Plus précisément,,, UPDATE DELETE et MERGE sont autorisés à s’exécuter simultanément avec les ajouts (par exemple, à partir d’une requête de streaming). Consultez niveaux d’isolement pour comprendre les implications de cette relaxation et les étapes à suivre pour appliquer le comportement précédent, si nécessaire.
    • Préversion privée de CONVERT TO DELTA la commande, qui vous permet de convertir une table parquet en table Delta sur place, sans copier les fichiers. Contactez le support technique Azure Databricks si vous souhaitez le tester.

  • Bibliothèques à portée de bloc-notes pour Python. Vous pouvez désormais installer des bibliothèques Python, y compris des oeufs, des roues et des PyPI, dans des Notebooks Python à l’aide de l’API de la bibliothèque d’utilitaires Databricks. Les bibliothèques installées par le biais de cette API sont disponibles uniquement dans le bloc-notes dans lequel les bibliothèques sont installées. Consultez Utilitaire de bibliothèque (dbutils.library).

    Important

    Cette fonctionnalité est disponible en préversion publique.

    Utilitaires de bibliothèque activés par défaut sur les clusters exécutant Databricks Runtime 5,1. Par conséquent, par défaut, le processus de réplication Python pour chaque Notebook est isolé à l’aide d’un exécutable Python distinct créé lorsque le bloc-notes est attaché et hérite de l’environnement python par défaut sur le cluster. Les bibliothèques installées par le biais de scripts init dans un environnement Azure Databricks Python sont toujours disponibles. Cette fonctionnalité peut être désactivée en affectant à la valeur spark.databricks.libraryIsolation.enabled false .

  • La display fonction prend désormais en charge pandas trames. Consultez fonction d’affichage.

Améliorations

  • Delta Lake
    • Amélioration de l’évolutivité de OPTIMIZE avec un grand nombre de petits fichiers.
    • Vous pouvez maintenant SET une colonne imbriquée dans UPDATE .
  • Performances SQL
    • Optimisez LIMIT en extrayant uniquement les premières n partitions.
    • Optimisez les jointures de plages. Nous avons ajouté des règles d’optimiseur qui réécrivent une jointure de plage à exécuter de manière plus efficace. Cela peut accélérer ce type de requête par ordre de grandeur. Pour activer l’optimisation, vous ajoutez un indicateur à la requête. La réécriture actuelle prend en charge les formes de requête de jointure de plages suivantes :
      • Point dans l’intervalle : a.begin < b.point AND b.point < a.end
      • Chevauchement de l’intervalle : a.begin < b.end AND b.begin < a.end
  • mise à niveau du connecteur pour Azure Data Lake Storage Gen2, qui comprend des correctifs de bogues critiques. nous recommandons que tous les utilisateurs de Azure Data Lake Storage Gen2 mises à niveau vers Databricks Runtime 5,1.
  • Mise à niveau de Java à partir de 1.8.0 _162 vers 1.8.0 _181.
  • Connecteur en flocon mis à niveau pour Spark vers 2.4.10.
  • Mise à niveau de certaines bibliothèques python installées :
    • PIP : 18,0 à 18,1
    • setuptools : 40.4.1 40.6.2
    • virtualenv : 15.0.1 16.1.0
    • roue : 0.31.1 vers 0.32.3
  • Plusieurs bibliothèques R installées mises à niveau. Consultez bibliothèques R installées.

Résolution des bogues

  • correction du bogue dans la prise en charge de Azure Data Lake Storage Gen2 qui n’a pas pu répertorier les répertoires contenant plus de 5000 fichiers.
  • TRANSFORM doit gérer correctement les différents types de données d’entrée.
  • Nettoyer les fichiers de lecture aléatoire externes expirés après les exécuteurs pour empêcher les clusters de longue durée de manquer de disque.

Apache Spark

Databricks Runtime 5,1 comprend Apache Spark 2.4.0. Cette version inclut tous les correctifs et améliorations inclus dans Databricks Runtime 5,0 (non pris en charge), ainsi que les correctifs de bogues supplémentaires et les améliorations apportées à Spark :

  • [SPARK-26147][SQL] extrayez uniquement inestimable python udf de la condition de jointure
  • [SPARK-26129][SQL] instrumentation pour l’heure de planification par requête
  • [Spark-25921][PYSPARK] corriger la tâche de cloisonnement exécuter sans BarrierTaskContext pendant la réutilisation de Python Worker
  • [SPARK-23207][SQL] utilisez SQLConf. obten. enableRadixSort au lieu de SparkEnv. obten. conf. obten (SQLConf.RADIX_SORT_ENABLED)
  • [SPARK-26057][SQL] la transformation a également analysé des plans quand des références de déduplication
  • [SPARK-25974][SQL] optimise génère le bytecode pour le classement en fonction de l’ordre donné
  • [Spark-25901][Core] n’utilisez qu’un seul thread dans BarrierTaskContext compani...
  • [SPARK-25381][SQL] échantillonnage stratifié par argument de colonne
  • [SPARK-25514][SQL] génération de pretty JSON par to_json
  • [SPARK-22827][SQL] levez SparkOutOfMemoryError dans HashAggregateExec.
  • [SPARK-25979][SQL] fonction de fenêtre : autoriser les parenthèses autour de la référence de fenêtre
  • [SPARK-25988][SQL] conserver les noms inchangés lors de la déduplication des noms de colonnes dans l’analyseur
  • [Spark-25904][Core] allouer des tableaux inférieurs à int. MaxValue
  • [SPARK-24901][SQL] fusionner le codegen de RegularHashMap et fastHashMap pour réduire le maxCodesize du compilateur lorsque VectorizedHashMap a la valeur false.
  • [SPARK-25850][SQL] rendre le seuil de fractionnement de la fonction générée par le code configurable
  • [SPARK-25866][ML] mettre à jour KMeans formatVersion
  • [Spark-22148][Spark-15815][Scheduler] acquièrent de nouveaux exécuteurs pour éviter les blocages en raison de blocage
  • [Spark-25827][Core] Évitez de convertir des blocs chiffrés entrants en mémoires tampons d’octets
  • [SPARK-25918][SQL] charger les données le chemin d’accès LOCAL doit gérer un chemin d’accès relatif
  • [Spark-25837][Core] résoudre le ralentissement potentiel dans AppStatusListener lors du nettoyage des étapes
  • [Spark-25773][Core] annuler les tâches zombie dans une étape de résultat quand la tâche se termine (5. x)
  • [SPARK-25767][SQL] correction du flux d’expressions évaluées tardivement dans la génération de code
  • [SPARK-25819][SQL] prend en charge l’option de mode d’analyse pour la fonction from_avro
  • [Spark-25044] Modifier la signature du constructeur ScalaUDF
  • [SPARK-25699][SQL] conjonctives partiellement push dans le prédicat ORC
  • [SPARK-25559][SQL] supprimez les prédicats non pris en charge dans Parquet quand...
  • [spark-25540][spark-25525][SQL] [PYSPARK] ne met pas à jour conf pour les SparkContext existants dans SparkSession. getOrCreate.
  • [Spark-25595] Ignorer les fichiers Avro endommagés si l’indicateur IGNORE_CORRUPT_FILES activé
  • [SPARK-25458][SQL] prise en charge de toutes les colonnes dans la TABLE ANALYZE
  • [Spark-25449][Core] la pulsation ne doit pas inclure d’accumulateurs pour les métriques nulles
  • [Spark-25399][SS] l’état de traitement continu ne doit pas affecter les tâches d’exécution de microbatch
  • [Spark-26092][SS] Utilisez CheckpointFileManager pour écrire le fichier de métadonnées de streaming

Mises à jour de maintenance

Consultez Databricks Runtime les mises à jour de maintenance 5,1.

Environnement du système

  • Système d’exploitation: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0 _181
  • Scalar: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 pour les clusters Python 2 et 3.5.2 pour les clusters python 3. Pour plus d’informations, consultez version de Python.
  • R: r Version 3.4.4 (2018-03-15)
  • Clusters GPU: les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes sont installées :
    • Pilote Tesla 375,66
    • CUDA 9,0
    • cuDNN 7,0

Notes

Même si Scala 2,12 est pris en charge dans Apache Spark 2,4, il n’est pas pris en charge dans Databricks Runtime 5,1.

Bibliothèques Python installées

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
ansi2html 1.1.1 argparse 1.2.1 portaux-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
chiffrement 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 tâches futures 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 18.1 pneus 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-géohash 0.8.5 pytz 2016.6.1
requêtes 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 récurer 0.32 seaborn 0.7.1
setuptools 40.6.2 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 six 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 0.32.3
wsgiref 0.1.2

Bibliothèques R installées

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
abind 1.4-5 assertthat 0.2.0 backports 1.1.2
base 3.4.4 base64enc 0.1-3 BH 1.66.0-1
bindr 0.1.1 bindrcpp 0.2.2 bit 1.1-14
bit64 0.9-7 bitops 1.0-6 blob 1.1.1
boot 1.3-20 brew 1.0-6 broom 0.5.0
callr 3.0.0 car 3.0-2 carData 3.0-2
accent circonflexe 6.0-80 cellranger 1.1.0 chron 2.3-53
class 7.3-14 cli 1.0.1 clipr 0.4.1
clisymbols 1.2.0 cluster 2.0.7-1 codetools 0.2-15
colorspace 1.3-2 commonmark 1.6 compiler 3.4.4
crayon 1.3.4 curl 3.2 CVST 0,2-2
data.table 1.11.8 jeux de données 3.4.4 DBI 1.0.0
ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1.0-8 desc 1.2.0
devtools 2.0.1 digest 0.6.18 dimRed 0.1.0
doMC 1.3.5 dplyr 0.7.7 DRR 0.0.3
fansi 0.4.0 forcats 0.3.0 foreach 1.4.4
foreign 0,8-70 fs 1.2.6 gbm 2.1.4
geometry 0.3-6 ggplot2 3.1.0 GH 1.0.1
git2r 0.23.0 glmnet 2.0-16 glue 1.3.0
gower 0.1.2 graphics 3.4.4 grDevices 3.4.4
grid 3.4.4 gridExtra 2.3 gsubfn 0.7
gtable 0.2.0 H2O 3.20.0.8 haven 1.1.2
hms 0.4.2 httr 1.3.1 hwriter 1.3.2
hwriterPlus 1.0-3 INI 0.3.1 ipred 0.9-8
iterators 1.0.10 jsonlite 1.5 kernlab 0,9-27
KernSmooth 2.23-15 labeling 0.3 lattice 0.20-38
lava 1.6.3 lazyeval 0.2.1 plus petit 0.3.5
lme4 1.1-18-1 lubridate 1.7.4 magic 1.5-9
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 maps 3.3.0
maptools 0.9-4 MASS 7.3-50 Matrice 1.2-14
MatrixModels 0.4-1 memoise 1.1.0 methods 3.4.4
mgcv 1.8-25 mime 0,6 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.2 munsell 0.5.0 mvtnorm 1,0-8
nlme 3.1-137 nloptr 1.2.1 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.0.2 openxlsx 4.1.0
parallel 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 pillar 1.3.0
pkgbuild 1.0.2 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.2 plogr 0.2.0 pls 2.7-0
plyr 1.8.4 praise 1.0.0 prettyunits 1.0.2
pROC 1.13.0 processx 3.2.0 prodlim 2018.04.18
proto 1.0.0 ps 1.2.0 purrr 0.2.5
quantreg 5.36 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.3.0 randomForest 4.6-14
rcmdcheck 1.3.1 RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 0.12.19
RcppEigen 0.3.3.4.0 RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11
readr 1.1.1 readxl 1.1.0 recipes 0.1.3
rematch 1.0.1 dépôts distants 2.0.2 reshape2 1.4.3
Rio 0.5.10 rlang 0.3.0.1 robustbase 0.93-3
RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.0 rpart 4.1-13
rprojroot 1.3-2 Rserve 1.7-3 RSQLite 2.1.1
rstudioapi 0,8 scales 1.0.0 sessioninfo 1.1.1
sfsmisc 1.1-2 sp 1.3-1 SparkR 2.4.0
SparseM 1.77 spatial 7.3-11 splines 3.4.4
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1 statmod 1.4.30
stats 3.4.4 stats4 3.4.4 stringi 1.2.4
stringr 1.3.1 survival 2.43-1 tcltk 3.4.4
TeachingDemos 2,10 testthat 2.0.1 tibble 1.4.2
tidyr 0.8.2 tidyselect 0.2.5 timeDate 3043.102
tools 3.4.4 usethis 1.4.0 utf8 1.1.4
utils 3.4.4 viridisLite 0.3.0 whisker 0.3-2
withr 2.1.2 xml2 1.2.0 compatibles XOPEN 1.0.0
zip 1.0.0

Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2,11)

ID de groupe ID d’artefact Version
ANTLR ANTLR 2.7.7
com. amazonaws Amazon-Kinesis-client 1.8.10
com. amazonaws AWS-Java-SDK-mise à l’échelle automatique 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-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-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-le 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-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-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-support 1.11.313
com. amazonaws AWS-Java-SDK-swf-bibliothèques 1.11.22
com. amazonaws AWS-Java-SDK-Workspaces 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 flux 2.7.0
com. databricks Rserve 1.8-3
com. databricks dbml-local_2.11 0.5.0-DB8-Spark 2.4
com. databricks dbml-local_2.11-tests 0.5.0-DB8-Spark 2.4
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-ombré 4.0.2
com. esotericsoftware minlog 1.3.0
com. fasterxml école 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. mchange c3p0 0.9.5.1
com. mchange mchange--Java 0.2.10
com.microsoft.azure Azure-Data-Lake-Store-SDK 2.2.8
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. paranommer paranamer 2.8
com. trueaccord. lentilles 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. sécurisé config 1.2.1
com. sécurisé. Scala-journalisation Scala-Logging-api_2.11 2.1.2
com. sécurisé. Scala-journalisation Scala-Logging-slf4j_2.11 2.1.2
com. univocity univocity-parseurs 2.7.3
com. vlkan flatbuffers 1.2.0-3f79e055
com. zaxxer HikariCP 3.1.0
beanutils beanutils 1.7.0
beanutils beanutils-Core 1.8.0
-CLI-CLI -CLI-CLI 1.2
Codec-de-la- Codec-de-la- 1,10
groupes de la haute--collections groupes de la haute--collections 3.2.2
configuration de la configuration configuration de la configuration 1.6
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
----------- ----------- 1.8
-de-httpclient-httpclient -de-httpclient-httpclient 3.1
e/s-e/s e/s-e/s 2.4
langue de la langue langue de la langue 2.6
journalisation de la journalisation des connexions journalisation de la journalisation des connexions 1.1.3
-NET -NET 3.1
Groupe de ressources-groupe Groupe de ressources-groupe 1.5.4
info. ganglia. gmetric4j gmetric4j 1.0.7
e/s. compresseur 0.10
IO. dropwizard. Metrics mesures-cœurs 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics mesures-ganglia 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics mesures-graphite 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics mesures-healthchecks 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics mesures-jetty9 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics métriques-JSON 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics mesures-JVM 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics mesures-log4j 3.1.5
IO. dropwizard. Metrics mesures-servlets 3.1.5
IO. net Netty 3.9.9. final
IO. net NET-tout 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 collecteur 0,7
javax. activation activation 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 API de validation 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
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.11
Joda-temps Joda-temps 2.9.3
log4j Apache-log4j-Extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
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