Databricks Runtime 14.2

Az alábbi kibocsátási megjegyzések az Apache Spark 3.5.0-s verziójával működő Databricks Runtime 14.2-ről nyújtanak információkat.

A Databricks 2023 novemberében adta ki ezeket a képeket.

Új funkciók és fejlesztések

• CACHE SELECT a rendszer most figyelmen kívül hagyja
• Továbbfejlesztett gyorsítótárazási viselkedés
• Kijavítottuk a sérült fájlkezelést a DML-parancsokban
• Sémaregisztrációs adatbázis támogatása a megosztott fürtök protobuf- és Avro-függvényeihez
• foreachBatch és StreamingListener támogatás
• A sorszintű egyidejűség általánosan elérhető és alapértelmezés szerint be van kapcsolva
• Változásmegosztás: A címzettek kötegelt, CDF- és streamelési lekérdezéseket hajthatnak végre törlési vektorokkal rendelkező megosztott táblákon (nyilvános előzetes verzió)
• Sekély klón a Unity Catalog külső tábláihoz (nyilvános előzetes verzió)
• Új lemez gyorsítótárazási hozzárendelési algoritmusa
• from_avro a sémaregisztrációs adatbázis-összekötővel támogatja a sémafejlődést
• Gyorsabb többszálas statisztikai adatgyűjtés
• Leküldéses szűrők a DeltaSource-ban Delta-fájlokon
• Scala skaláris, felhasználó által definiált függvények támogatása megosztott fürtökön (nyilvános előzetes verzió)

CACHE SELECT a rendszer most figyelmen kívül hagyja

Az SQL-parancs CACHE SELECT mostantól figyelmen kívül lesz hagyva egy továbbfejlesztett gyorsítótárazási algoritmus mellett. Lásd: Teljesítmény optimalizálása gyorsítótárazással az Azure Databricksben.

Továbbfejlesztett gyorsítótárazási viselkedés

A Spark-ütemező DiskCache-elhelyezése gyorsabb partíció-hozzárendeléssel, a fürt automatikus skálázása során jobb kiegyensúlyozással és konzisztensebb lekérdezés-végrehajtással rendelkezik.

Kijavítottuk a sérült fájlkezelést a DML-parancsokban

A DML parancsok DELETE, UPDATEés MERGE INTO a továbbiakban nem tartják tiszteletben az olvasási beállításokat ignoreCorruptFiles és ignoreMissingFiles. Ha olvashatatlan fájlba ütközik egy táblában, ezek a parancsok akkor is sikertelenek lesznek, ha ezek a beállítások meg vannak adva.

Sémaregisztrációs adatbázis támogatása a megosztott fürtök protobuf- és Avro-függvényeihez

Mostantól használhatja a from_avro, to_avro, from_protobufés to_protobuf Python függvényt a sémaregisztrációs adatbázissal megosztott fürtökben.

foreachBatch és StreamingListener támogatás

Mostantól megosztott fürtökben is használhatja a strukturált streamelést és StreamingListener az foreachBatch() API-kat. Lásd: A foreachBatch használata tetszőleges adatgyűjtőkbe való íráshoz és strukturált streamelési lekérdezések monitorozásához az Azure Databricksen.

A sorszintű egyidejűség általánosan elérhető és alapértelmezés szerint be van kapcsolva

A sorszintű egyidejűség a sorszintű módosítások észlelésével csökkenti az egyidejű írási műveletek közötti ütközéseket. A sorszintű egyidejűség csak particionálás nélküli táblákon támogatott, beleértve a folyékony fürtözésű táblákat is. A sorszintű egyidejűség alapértelmezés szerint engedélyezve van a deltatáblákon, és engedélyezve van a törlési vektorok. Lásd: Írási ütközések sorszintű egyidejűséggel.

Változásmegosztás: A címzettek kötegelt, CDF- és streamelési lekérdezéseket hajthatnak végre törlési vektorokkal rendelkező megosztott táblákon (nyilvános előzetes verzió)

A deltamegosztás címzettjei mostantól kötegelt, CDF- és streamelési lekérdezéseket hajthatnak végre törlési vektorokat használó megosztott táblákon. A Databricks Runtime 14.1-ben csak kötegelt lekérdezéseket hajthatnak végre. Lásd: Táblák hozzáadása törlési vektorokkal vagy oszlopleképezéssel egy megosztáshoz, a táblák olvasása engedélyezett törlési vektorokkal vagy oszlopleképezéssel, valamint az olvasási táblák törlési vektorokkal vagy oszlopleképezéssel.

Sekély klón a Unity Catalog külső tábláihoz (nyilvános előzetes verzió)

Most már használhatja a sekély klónt a Unity Catalog külső tábláival. Lásd: Shallow clone for Unity Catalog tables.

Új lemez gyorsítótárazási hozzárendelési algoritmusa

A Spark-ütemező mostantól egy új lemez-gyorsítótárazási algoritmust használ. Az algoritmus javítja a lemezhasználatot és a partíció-hozzárendelést a csomópontok között, és gyorsabb hozzárendelést eredményez mind kezdetben, mind a fürt skálázási eseményei után. A Stickier cache-hozzárendelés javítja a futtatások konzisztenciáját, és csökkenti az újraegyensúlyozási műveletek során áthelyezett adatokat.

from_avro a sémaregisztrációs adatbázis-összekötővel támogatja a sémafejlődést

Mostantól engedélyezheti, hogy a folyamatok újrainduljanak a kifejlett rekordok észlelésekor. Korábban, ha a séma fejlődése az from_avro összekötővel történt, az új oszlopok visszatérnek null. Lásd a streamelt Avro-adatok olvasását és írását.

Gyorsabb többszálas statisztikai adatgyűjtés

A statisztikai adatgyűjtés kis fürtök esetén akár tízszer gyorsabb is lehet, ha a KONVERTÁLÁS DELTA-ra vagy a klónozást Iceberg- és Parquet-táblákból futtatja. Lásd: Konvertálás Delta Lake - és Clone Parquet- és Iceberg-táblákká.

Leküldéses szűrők a DeltaSource-ban Delta-fájlokon

A jobb kihasználtság érdekében a Delta-táblák streamelési lekérdezéseinek partíciószűrői le lesznek küldve a Delta-ba a sebességkorlátozás előtt.

Scala skaláris, felhasználó által definiált függvények támogatása megosztott fürtökön (nyilvános előzetes verzió)

Mostantól használhatja a Scala skaláris, felhasználó által definiált függvényeit a unitykatalógus-kompatibilis, megosztott hozzáférési móddal konfigurált fürtökön. Lásd: Felhasználó által definiált skaláris függvények – Scala.

Könyvtárfrissítések

• Frissített Python-kódtárak:
  • fastjsonschema 2.18.0 és 2.19.0 között
  • filelock 3.12.3-tól 3.12.4-hez
  • googleapis-common-protos 1.60.0 és 1.61.0 között
• Frissített R-kódtárak:
• Frissített Java-kódtárak:

Apache Spark

A Databricks Runtime 14.2 tartalmazza az Apache Spark 3.5.0-t. Ez a kiadás tartalmazza a Databricks Runtime 14.1-ben található összes Spark-javítást és -fejlesztést, valamint a Spark következő további hibajavításait és fejlesztéseit:

• [SPARK-45592] [DBRRM-624] "[SC-146977][SQL] AQE-beli helyességi probléma az InMemoryTableScanExec használatával"
• [SPARK-45524] [DBRRM-625] "[SC-146319][PYTHON][SQL] Kezdeti támogatás f...
• [SPARK-45433] [DBRRM-621] "[SC-145163][SQL] A CSV/JSON séma következtetésének javítása...
• [SPARK-45592] [SC-146977] [SQL] Az AQE helyességi problémája az InMemoryTableScanExec használatával
• [SPARK-45354] "[SC-143991][SQL] Függvények feloldása alulról felfelé"
• [SPARK-45680] [CSAK TESZT] [SASP-2347] [CONNECT] Tesztek javítása
• [SPARK-45680] [CONNECT] Kiadási munkamenet
• [SPARK-43380] [SC-146726] [ES-897115] [SQL] Lassulás javítása az Avro olvasásában
• [SPARK-45649] [SC-146742] [SQL] A felkészülési keretrendszer egységesítése OffsetWindowFunctionFrame
• [SPARK-40820] [SC-146727] [PYTHON] [SQL] StructType létrehozása Json-ból
• [SPARK-45620] [SC-146225] [PYTHON] A Python UDTF-hez kapcsolódó felhasználói API-k javítása a camelCase használatához
• [SPARK-45727] [SC-146978] [SS] A nem használt térkép eltávolítása a vízjel propagálási szimulációjában
• [SPARK-45723] [SC-146890] [PYTHON] [CONNECT] A katalógus metódusai elkerülik a pandas konvertálását
• [SPARK-45574] [SC-146106] [SQL] Hozzáadás :: szintaxis rövidítésként az öntéshez
• [SPARK-45670] [SC-146725] [CORE] [3.5] A SparkSubmit nem támogatja --total-executor-cores a K8-on való üzembe helyezést
• [SPARK-45661] [SC-146594] [SQL] [PYTHON] Add toNullable in StructType, MapType and ArrayType
• [SPARK-45524] [SC-146319] [PYTHON] [SQL] Python-adatforrás olvasási API kezdeti támogatása
• [SPARK-45542] [SC-145892] [CORE] Csere erre setSafeMode(HdfsConstants.SafeModeAction, boolean) : setSafeMode(SafeModeAction, boolean)
• [SPARK-45652] [SC-146641] [SQL] SPJ: Üres bemeneti partíciók kezelése dinamikus szűrés után
• [SPARK-45454] [SC-144846] [SQL] A tábla alapértelmezett tulajdonosának beállítása current_user
• [SPARK-45554] [SC-146875] [PYTHON] Rugalmas paraméter bevezetése assertSchemaEqual
• [SPARK-45242] [SC-143410] [SQL] DataFrame-azonosító használata a CollectMetrics szemantikai ellenőrzéséhez
• [SPARK-45674] [SC-146862] [CONNECT] [PYTHON] A JVM-függő attribútumok hibaüzenetének javítása a Spark Csatlakozás.
• [SPARK-45646] [SC-146276] [SQL] A Hive 2.0 előtti keménykódolási idő változóinak eltávolítása
• [SPARK-43380] [SC-146726] [ES-897115] [SQL] Lassulás javítása az Avro olvasásában
• [SPARK-45545] [SC-146484] [CORE] SSLOptions továbbítása bárhol, ahol létrehozunk egy SparkTransportConfot
• [SPARK-45641] [SC-146260] [Felhasználói felület] Az alkalmazás kezdési idejének megjelenítése az AllJobsPage-ben
• [SPARK-40154] [SC-146491] [Python] [Docs] A Dataframe.cache-dokumentáció tárolási szintjének javítása
• [SPARK-45626] [SC-146259] [SQL] _LEGACY_ERROR_TEMP_1055 átalakítása REQUIRES_SINGLE_PART_NAMESPACE
• [SPARK-45507] [SC-145900] [SQL] A count aggregátumokkal rendelkező beágyazott korrelált skaláris al lekérdezések helyességi javítása
• [SPARK-45619] [SC-146226] [CONNECT] [PYTHON] A megfigyelt metrikák alkalmazása a Megfigyelési objektumra
• [SPARK-45588] [SC-145909] [PROTOBUF] [CONNECT] [AL] Scaladoc-fejlesztés a StreamingForeachBatchHelperhez
• [SPARK-45616] [SC-146120] [CORE] Kerülje a ParVectort, amely nem propagálja a ThreadLocals-t vagy a SparkSession-t
• [SPARK-45604] [SC-146105] [SQL] LogicalType-ellenőrzés hozzáadása az INT64-en –> DateTime-átalakítás parquet vektoros olvasón
• [SPARK-44649] [SC-145891] [SQL] A futtatókörnyezet szűrője támogatja az egyenértékű létrehozási oldalkifejezések átadását
• [SPARK-41674] [SC-128408] [SQL] A futásidejű szűrőnek a többszintű shuffle join oldalt kell támogatnia szűrőlétrehozási oldalként
• [SPARK-45547] [SC-146228] [ML] Vektorok ellenőrzése beépített függvénnyel
• [SPARK-45558] [SC-145890] [SS] Metaadatfájl bemutatása állapotalapú streamelési operátorhoz
• [SPARK-45618] [SC-146252] [CORE] BaseErrorHandler eltávolítása
• [SPARK-45638] [SC-146251] [SQL] [Avro] A decimális konverzió tesztelési lefedettségének javítása
• [SPARK-44837] [SC-146020] [SQL] Az ALTER TABLE ALTER PARTITION oszlopának módosítása hibaüzenet
• [SPARK-45561] [SC-146264] [SQL] A TINYINT megfelelő konverzióinak hozzáadása a MySQLDialectben
• [SPARK-45632] [SC-146255] [SQL] Az AQE engedélyezésekor a táblagyorsítótárnak kerülnie kell a szükségtelen ColumnarToRow-t
• [SPARK-45569] [SC-145932] [SQL] Név hozzárendelése a hiba _LEGACY_ERROR_TEMP_2152
• [SPARK-44784] [SC-141015] [CONNECT] SBT-teszt hermetikussá tétele.
• [SPARK-45452] [SC-144836] [SQL] Fejlesztés InMemoryFileIndex az API használatához FileSystem.listFiles
• [SPARK-44735] [SC-146186] [SQL] Figyelmeztető msg hozzáadása, ha azonos nevű oszlopokat szúr be olyan sorok szerint, amelyek nem egyeznek meg
• [SPARK-45351] [SC-144791] [CORE] Alapértelmezett érték módosítása spark.shuffle.service.db.backend ROCKSDB értékre
• [SPARK-45553] [SC-145906] [PS] Elavult assertPandasOnSparkEqual
• [SPARK-45613] [SC-146022] [CORE] DeterministicLevel használata DeveloperApi-ként
• [SPARK-45549] [SC-145895] [CORE] Használaton kívüli eltávolítása a következőben:numExistingExecutorsCoarseGrainedSchedulerBackend
• [SPARK-45609] [SC-146030] [CONNECT] SqlState belefoglalása a SparkThrowable proto üzenetbe
• [SPARK-45595] [SC-146037] sqlstate-t tesz elérhetővé hibaüzenetben
• [SPARK-45628] [SC-146123] [ML] Fejlesztés vector_to_array a következőhöz: .mllib.linalg.SparseVector
• [SPARK-45009] [SC-145884] [SQL] [NYOMON KÖVETÉS] A dekorreláció kikapcsolása az AQE InSubquery-teszt illesztési feltételeiben
• [SPARK-45576] [SC-145883] [CORE] Felesleges hibakeresési naplók eltávolítása a ReloadingX509TrustManagerSuite alkalmazásban
• [SPARK-45485] [SC-145719] [CONNECT] Felhasználói ügynök fejlesztései: SPARK_CONNECT_U Standard kiadás R_AGENT env változó használata és környezetspecifikus attribútumok belefoglalása
• [SPARK-45508] [SC-145513] [CORE] "–add-opens=java.base/jdk.internal.ref=ALL-UNNAMED" hozzáadása, hogy a platform hozzáférhessen a Cleanerhez a Java 9+ rendszeren
• [SPARK-45595] "[SC-146037] Az SQLSTATE megjelenítése hibaüzenetben" visszaállítása
• [SPARK-45595] [SC-146037] AZ SQLSTATE megjelenítése hibaüzenetben
• [SPARK-45112] "[SC-143259][SQL] A nem oldottfunction ba...
• [SPARK-45257] [SC-143411] [CORE] Engedélyezés spark.eventLog.compress alapértelmezés szerint
• [SPARK-45586] [SC-145899] [SQL] A nagy kifejezésfákkal rendelkező csomagok fordítási késésének csökkentése
• [SPARK-45517] [SC-145691] [CONNECT] [14.x] További kivételkonstruktorok kibontása a hibakeret paramétereinek támogatásához
• [SPARK-45581] [SC-145896] Tegye kötelezővé az SQLSTATE-t.
• [SPARK-45427] [SC-145590] [CORE] RPC SSL-beállítások hozzáadása az SSLOptionshoz és a SparkTransportConfhoz
• [SPARK-45261] [SC-143357] [CORE] Javítás EventLogFileWriters kodekként való kezeléshez none
• [SPARK-45582] [SC-145897] [SS] Győződjön meg arról, hogy a tárpéldány nincs használatban a véglegesítés kimeneti módú streamelési összesítésen belüli meghívása után
• [SPARK-45562] [SC-145720] [SC-144650] [SQL] XML: A "rowTag" kötelező beállítássá tétele
• [SPARK-45392] [SC-144362] [CORE] [SQL] [SS] Csere erre Class.newInstance() : Class.getDeclaredConstructor().newInstance()
• [SPARK-45433] [SC-145163] [SQL] CsV/JSON-sémakövetkeztetés javítása, ha az időbélyegek nem felelnek meg a megadott időbélyegformának
• [SPARK-45458] [SC-145011] [SQL] IllegalArgumentException konvertálása SparkIllegalArgumentException értékre bitwiseExpressions formátumban
• [SPARK-45564] [SC-145735] [SQL] Egyszerűsítse le a "DataFrameStatFunctions.bloomFilter" kifejezést a "BloomFilterAggregate" kifejezéssel
• [SPARK-45566] [SC-145777] [PS] Pandas-szerű tesztelési eszközök támogatása a Pandas API-hoz a Sparkon
• [SPARK-45498] [SC-145509] [CORE] Következő lépés: A tevékenység befejezésének figyelmen kívül hagyása a régi...
• [SPARK-45483] [SC-145152] [CONNECT] A connect.functions függvénycsoportjainak javítása
• [SPARK-45577] [SC-145781] [PYTHON] A UserDefinedPythonTableFunctionAnalyzeRunner javítása az elnevezett argumentumokból származó összecsukott értékek átadásához
• [SPARK-45009] [SC-138223] [NYOMON KÖVETÉS] A dekorreláció kikapcsolása az AetherSQLQuerySuite illesztési feltételeiben
• [SPARK-45415] [SC-145344] A "fallocate" szelektív letiltásának engedélyezése a RocksDB statestore-ban
• [SPARK-45500] [SC-145134] [CORE] [WEBUI] A rendellenesen befejezett illesztőprogramok számának megjelenítése a MasterPage-ben
• [SPARK-44120] [SC-144349] [PYTHON] A Python 3.12 támogatása
• [SPARK-45439] [SC-145589] [SQL] [Felhasználói felület] A LiveStageMetrics.accumIdsToMetricType memóriahasználatának csökkentése
• [SPARK-45565] [SC-145717] [Felhasználói felület] Szükségtelen JSON.stringify és JSON.parse hurok a feladatlistához a szakasz részleteiben
• [SPARK-45567] [SC-145718] [CONNECT] Redundáns eltávolítása org.apache.spark.sql.connect.execution.ExecuteGrpcResponseSender#run
• [SPARK-45112] [SC-143259] [SQL] UnresolvedFunction-alapú felbontás használata az SQL Dataset-függvényekben
• [SPARK-45486] [SASP-2457] [SC-145612] [CONNECT] Idempotens kérés add_artifact
• [SPARK-44913] [SC-144326] [SQL] A DS V2 támogatja a V2 UDF leküldését, amely mágikus módszerrel rendelkezik
• [SPARK-45538] [SC-145635] [PYTHON] [CONNECT]pyspark connect overwrite_partitions hiba
• [SPARK-45491] [SC-145622] Hiányzó SQLSTATES 2/2 hozzáadása
• [SPARK-45009] [SC-145620] [SC-138223] [SQL] Predikátum-al lekérdezések dekorrelálása illesztés feltételben
• [SPARK-45377] [SC-144377] [CORE] InputStream kezelése a NettyLoggerben
• [SPARK-45248] [SC-143759] [CORE] A Spark felhasználói felület kiszolgálójának időtúllépésének beállítása
• [SPARK-44594] [SC-145611] [SS] Redundáns metódusparaméter eltávolítása a Kafka-összekötőben
• [SPARK-45539] [SC-145621] [SS] Adjon hozzá egy feltételt és naplót, amely jelzi, hogy a vízjel definíciója szükséges a hozzáfűző módban történő streamelési összesítési lekérdezésekhez
• [SPARK-44262] [SC-145639] [SQL] JdbcDialect hozzáadása és getInsertStatement hozzáadása dropTable
• [SPARK-45516] [SC-145480] [CONNECT] QueryContext belefoglalása a SparkThrowable proto üzenetbe
• [SPARK-45310] [SC-145127] [CORE] A jelentés shuffle blokkállapotának tiszteletben kell tartania az shuffle szolgáltatást a leszerelési migrálás során
• [SPARK-45521] [SC-145487] [ML] Kerülje az nnz újraszámítását a következőben: VectorAssembler
• [SPARK-45418] [SC-145485] [SQL] [PYTHON] [CONNECT] Current_database() oszlop aliasának módosítása current_schema()
• [SPARK-45116] [SC-145142] [SQL] Megjegyzés hozzáadása a JdbcDialect paramjához createTable
• [SPARK-45495] [SC-145529] [core] A k8s-fürt támogatási szakaszszintű tevékenységerőforrás-profilja, ha a dinamikus lefoglalás le van tiltva
• [SPARK-45487] [SC-145559] SQLSTATES- és temp-hibák javítása
• [SPARK-45505] [SC-145550] [PYTHON] Újrabontás az AnalyzeInPythonnal, hogy újrahasználható legyen
• [SPARK-45132] [SC-145425] [SQL] Függvényhívás azonosítójának javítása
• [SPARK-45213] [SC-145020] [SQL] Név hozzárendelése a hiba _LEGACY_ERROR_TEMP_2151
• [SPARK-45416] [SC-145126] [CONNECT] A nyíleredmények sanity check konzisztenciája
• [SPARK-45163] [SC-143386] [SQL] Egyesíteni UNSUPPORTED_VIEW_OPERATION &UNSUPPORTED_TABLE_OPERATION > kijavítani néhány problémát
• [SPARK-45421] [SC-144814] [SQL] Catch AnalysisException over InlineCTE
• [SPARK-43664] [SC-145404] [CONNECT] [PS] Kivételt emel ki a ps.sql Spark Csatlakozás a Pandas-on-Spark objektummal kapcsolatban.
• [SPARK-45402] [SC-145371] [SQL] [PYTHON] Adjon hozzá UDTF API-t az "eval" és a "terminate" metódusokhoz a korábbi "elemzési" eredmények felhasználásához
• [SPARK-36112] [SC-67885] [SQL] A korrelált EXISTS és IN al lekérdezések támogatása a DecorrelateInnerQuery keretrendszer használatával
• [SPARK-45383] [SC-144929] [SQL] Nem létező táblával végzett időutazásra vonatkozó hibaüzenet javítása
• [SPARK-43254] [SC-143318] [SQL] Név hozzárendelése a hiba _LEGACY_ERROR_TEMP_2018
• [SPARK-45204] [SC-145167] [CONNECT] Opcionális ExecuteHolder hozzáadása a Spark Csatlakozás Plannerhez
• [SPARK-45451] [SC-145144] [SQL] Az adathalmaz-gyorsítótár alapértelmezett tárolási szintjének konfigurálhatóvá tétele
• [SPARK-45192] [SC-143194] [Felhasználói felület] A graphviz edge lejárt lineInterpolate paraméterének javítása
• [SPARK-45467] [SC-145146] [CORE] Csere erre Proxy.getProxyClass() : Proxy.newProxyInstance().getClass
• [SPARK-45397] [SC-145139] [ML] [CONNECT] Tömbösszeszerelő funkcióátalakító hozzáadása
• [SPARK-44855] [SC-145226] [CONNECT] Kis finomhangolások az ExecuteGrpcResponseSender és az ExecuteResponseObserver csatlakoztatásához
• [SPARK-45398] [SC-144796] [SQL] A kifejezés hozzáfűzése ESCAPEsql()Like
• [SPARK-45494] [SC-145129] [CORE] [PYTHON] Util-függvények bevezetése a PythonWorkerUtils bájttömbjeinek olvasásához/írásához
• [SPARK-45464] [SC-145125] [CORE] Hálózatifonal-elosztási build javítása
• [SPARK-45461] [SC-144851] [CORE] [SQL] [MLLIB] Mapper bemutatása a StorageLevelhez
• [SPARK-45450] [SC-145009] [PYTHON] Import javítása a PEP8 szerint: pyspark.pandas és pyspark (core)
• [SPARK-45475] [SC-145018] [SQL] A DataFrame.foreachPartition-t használja RDD.foreachPartition helyett a JdbcUtilsben
• [SPARK-45271] [SC-143778] [SQL] _LEGACY_ERROR_TEMP_1113 egyesítése TABLE_OPERATION > a QueryCompilationErrors nem használt metódusának törlése
• [SPARK-45449] [SC-145013] [SQL] Gyorsítótár érvénytelenítésével kapcsolatos probléma a JDBC-táblával
• [SPARK-45473] [SC-145017] [SQL] A RoundBase helytelen hibaüzenetének javítása
• [SPARK-43299] [SC-145022] [SS] [CONNECT] StreamingQueryException konvertálása a Scala-ügyfélben
• [SPARK-45474] [SC-145014] [CORE] [WEBUI] Felső szintű szűrés támogatása a MasterPage JSON API-ban
• [SPARK-45205] [SC-145012] [SQL] CommandResultExec az iterátor metódusok felülbírálásához, hogy ne aktiváljon több feladatot.
• [SPARK-45472] [SC-145004] [SS] A RocksDB State Store-nak nem kell újra ellenőriznie az ellenőrzőpont elérési útját
• [SPARK-45470] [SC-145010] [SQL] Kerülje a hive orc tömörítési típusú sztringérték beillesztését
• [SPARK-45448] [SC-144829] [PYTHON] Import javítása a PEP8 szerint: pyspark.testing, pyspark.mllib, pyspark.resource és pyspark.streaming
• [SPARK-45446] [SC-144828] [PYTHON] Import javítása a PEP8 szerint: pyspark.errors és pyspark.ml
• [SPARK-45239] [SC-144832] [CONNECT] Az alapértelmezett spark.connect.jvmStacktrace.maxSize csökkentése
• [SPARK-45436] [SC-144831] [PYTHON] [CONNECT] A DataFrame metódusok ugyanazt a munkamenetet ellenőrzik
• [SPARK-45413] [SC-144847] [CORE] Figyelmeztetés hozzáadása a drop LevelDB támogatásának előkészítéséhez
• [SPARK-45462] [SC-144848] [CORE] [WEBUI] Megjelenítés DurationApplicationPage
• [SPARK-44527] [SC-144855] [SQL] Cserélje le a ScalarSubqueryt null értékre, ha a maxRows értéke 0
• [SPARK-45401] [SC-144854] [PYTHON] Új metódus cleanup hozzáadása az UDTF-felületen
• [SPARK-43704] [SC-144849] [CONNECT] [PS] Támogatás a következőhöz MultiIndex : to_series()
• [SPARK-45424] [SC-144888] [SQL] A TimestampFormatter javítása nem kötelező elemzési eredményeket ad vissza, ha csak az előtag egyezik
• [SPARK-45441] [SC-144833] [PYTHON] További util függvények bevezetése a PythonWorkerUtilshez
• [SPARK-45412] [SC-144803] [PYTHON] [CONNECT] A terv és a munkamenet ellenőrzése DataFrame.__init__
• [SPARK-45408] [SC-144810] [CORE] RPC SSL-beállítások hozzáadása a TransportConfhoz
• [SPARK-45432] [SC-144818] [CORE] Elavult Hadoop-2 LocatedFileStatus konstruktor eltávolítása
• [SPARK-45434] [SC-144819] [ML] [CONNECT] A LogisticRegression ellenőrzi a betanítási címkéket
• [SPARK-45420] [SC-144808] [SQL] [PYTHON] [CONNECT] DataType.fromDDL hozzáadása a PySparkhoz
• [SPARK-45406] [SC-144793] [PYTHON] [CONNECT] Törlés schema a DataFrame-konstruktorból
• [SPARK-45404] [SC-144799] [CORE] Támogatási AWS_ENDPOINT_URL envv változó
• [SPARK-43620] [SC-144792] [CONNECT] [PS] A Pandas API-k javítása a nem támogatott funkcióktól függ
• [SPARK-45354] [SC-143991] [SQL] Függvények feloldása alulról felfelé
• [SPARK-45394] [SASP-1480] [SC-144712] [PYTHON] [CONNECT] Újrapróbálkozás hozzáadása az artifact API-hoz. A hibakezelés javítása (a [SPARK-45093] nyomon követése).
• [SPARK-45120] [SC-142780] [SPARK-45150] [Felhasználói felület] Frissítse a d3-at a v3-ról a 7.8.5-ös verzióra, és alkalmazza az API-módosításokat a felhasználói felületen
• [SPARK-44838] [SC-143983] [SQL] raise_error fejlesztése
• [SPARK-45312] [SC-143754] [SQL] [Felhasználói felület] Támogatás váltása a terv svg megjelenítésére/elrejtésére a végrehajtási oldalon
• [SPARK-45378] [SC-144448] [CORE] ConvertToNettyForSsl hozzáadása ManagedBufferhez
• [SPARK-44762] [SC-144338] [CONNECT] [CORE] Spark Csatlakozás.addJobTag és Csatlakozás SparkSession.addTag dokumentuma
• [SPARK-45383] A megoldatlan RelationTimeTravel kezelése kecsesen
• [SPARK-45347] [SC-144512] [SQL] [CONNECT] A SparkThrowable belefoglalása a FetchErrorDetailsResponse-be
• [SPARK-45012] [SC-141512] [SQL] A CheckAnalysisnak beágyazott tervet kell használnia az AnalysisExceptionben
• [SPARK-45359] [SC-144336] [PYTHON] [CONNECT] DataFrame.{columns, colRegex, explain} kivételeket kell emelnie, ha a terv érvénytelen
• [SPARK-45227] [SC-144233] [CORE] Finom szálbiztonsági probléma megoldása a CoarseGrainedExecutorBackend használatával
• [SPARK-45266] [SC-144171] [PYTHON] A ResolveFunctions elemzőszabály újrabontása az oldalirányú illesztés késleltetéséhez táblaargumentumok használatakor
• [SPARK-45266] Visszaállítás "[SC-144171][PYTHON] Refactor ResolveFunctions analyzer rule to delay making lateral join when table arguments are used" ([SC-144171][PYTHON] Refactor ResolveFunctions analyzer rule to delay making lateral join when table arguments are used"
• [SPARK-45371] [SC-144389] [CONNECT] Árnyékolási problémák elhárítása a Spark Csatlakozás Scala-ügyfélben
• [SPARK-45057] [SC-144214] [CORE] Ne szerezze be az olvasási zárolást, ha a KeepReadLock hamis
• [SPARK-45385] [SC-144357] [SQL] Elavult spark.sql.parser.escapedStringLiterals
• [SPARK-45340] [SC-143917] [SQL] Az SQL-konfiguráció eltávolítása spark.sql.hive.verifyPartitionPath
• [SPARK-45266] [SC-144171] [PYTHON] A ResolveFunctions elemzőszabály újrabontása az oldalirányú illesztés késleltetéséhez táblaargumentumok használatakor
• [SPARK-45362] [SC-144198] [PYTHON] Partition BY-kifejezések kivetítésével, mielőtt a Python UDTF "eval" metódusa felhasználja őket
• [SPARK-45346] [SC-143925] [SQL] A parquet-séma következtetésének figyelembe kell vennie a kis- és nagybetűk megkülönböztetését jelzőt a séma egyesítésekor
• [SPARK-45341] [SC-143933] [CORE] Javítsa ki a címszintet a KVStore.java megjegyzéseiben a Java 17 sikeres futtatásához sbt doc
• [SPARK-45334] [SC-143914] [SQL] Félrevezető megjegyzés eltávolítása a parquetSchemaConverterben
• [SPARK-45337] [SC-143932] [CORE] Újrabontás AbstractCommandBuilder#getScalaVersion a Scala 2.12 ellenőrzésének eltávolításához
• [SPARK-45329] [SC-143918] [PYTHON] [CONNECT] DataFrame-metódusok kihagyják a pandas konvertálását
• [SPARK-43662] [SC-143923] [PS] [CONNECT] Támogatási merge_asof a Spark Csatlakozás
• [SPARK-44126] [SC-143751] [CORE] A célvégrevezető leszerelésekor az shuffle migrálási hibák száma nem növekedhet
• [SPARK-44550] [SC-119768] [SQL] Hibajavítások engedélyezése az null IN (empty list) ANSI-ben
• [SPARK-45316] [SC-143783] [CORE] [SQL] Új paraméterek ignoreCorruptFiles/ignoreMissingFiles hozzáadása a HadoopRDDNewHadoopRDD
• [SPARK-45093] [SC-143414] [CONNECT] [PYTHON] Hibajelentés addArtifacts-lekérdezéshez
• [SPARK-44756] [SC-143787] [CORE] A végrehajtó lefagy, ha a RetryingBlockTransferor nem kezdeményez újrapróbálkozást
• [SPARK-45333] [SC-143768] [CORE] A spark.eventLog.buffer.kb egységhiba kijavítása
• [SPARK-45317] [SC-143750] [SQL] [CONNECT] Null fájlnév kezelése a kivételek halmozott nyomkövetésében
• [SPARK-45191] [SC-143407] [SQL] Az InMemoryTableScanExec simpleStringWithNodeId oszlopos adatokat ad hozzá
• [SPARK-45235] [SC-143314] [CONNECT] [PYTHON] Térkép- és tömbparaméterek támogatása a következő szerint: sql()
• [SPARK-45138] [SC-143309] [SS] Adjon meg egy új hibaosztályt, és alkalmazza azt, ha az elosztott fájlrendszerbeli ellenőrzőpont-állapot meghiúsul
• [SPARK-45297] [SC-143644] [SQL] A SPARK-31827-ben hozzáadott dateformatter kerülő megoldásának eltávolítása
• [SPARK-44345] [SC-143593] [CORE] Alacsonyabb unknown shuffle map output naplószint a WARN értékre, ha engedélyezve van a shuffle migrálás
• [SPARK-44463] [SC-143251] [SS] [CONNECT] Hibakezelés javítása Csatlakozás gőzölésű Python-feldolgozó esetében
• [SPARK-45207] [SC-143603] [SQL] [CONNECT] Hibanövelés implementálása a Scala-ügyfélhez
• [SPARK-45240] [SC-143602] [SQL] [CONNECT] Hibanövelés implementálása Python-ügyfélhez
• [SPARK-45216] [SC-143288] [SQL] Nem determinisztikus magolt adathalmaz API-k javítása
• [SPARK-45251] [SC-143419] [CONNECT] Client_type mező hozzáadása a FetchErrorDetailshez
• [SPARK-45137] [SC-143001] [CONNECT] Térkép-/tömbparaméterek támogatása paraméteres környezetben sql()
• [SPARK-45224] [SC-143257] [PYTHON] Példák hozzáadása w/ map and array as parameters sql()
• [SPARK-44622] [SC-143205] [SQL] [CONNECT] FetchErrorDetails RPC implementálása
• [SPARK-45178] [SC-136089] Visszalépés a Trigger.AvailableNow egyetlen kötegének végrehajtásához nem támogatott forrásokkal a burkoló használata helyett
• [SPARK-44823] [14.x] [SC-142979] [PYTHON] Frissítse a feketét a 23.9.1-re, és javítsa a hibajavítást
• [SPARK-45078] [SC-142954] [SQL] Az array_insert ImplicitCastInputTypes nem működik
• [SPARK-44579] [SC-138428] [SQL] Megszakítás megszakítása az SQLExecutionban
• [SPARK-45252] [SC-143371] [CORE] A sikeres végrehajtáshoz sbt doc meneküljön a megjegyzésekben szereplő szimbólumoknál nagyobb/kisebb szimbólumok elől
• [SPARK-45189] [SC-142973] [SQL] A TableIdentifierből történő feloldatlan összefűzésnek tartalmaznia kell a katalógusmezőt
• [SPARK-45229] [SC-143254] [CORE] [Felhasználói felület] A BEKÜLDÖTT állapotban várakozó illesztőprogramok számának megjelenítése a MasterPage-ben
• [SPARK-43453] Visszaállítás "[SC-143135][PS] A"-hez tartozó concatidő axis=1 figyelmen kívül hagyása namesMultiIndex

Databricks ODBC/JDBC illesztőprogram támogatása

A Databricks támogatja az elmúlt 2 évben kiadott ODBC/JDBC-illesztőprogramokat. Töltse le a nemrég kiadott illesztőprogramokat és frissítsen (töltse le az ODBC-t, töltse le a JDBC-t).

Rendszerkörnyezet

• Operációs rendszer: Ubuntu 22.04.3 LTS
• Java: Zulu 8.72.0.17-CA-linux64
• Scala: 2.12.15
• Python: 3.10.12
• R: 4.3.1
• Delta Lake: 3.0.0

Telepített Python-kódtárak

Könyvtár	Verzió	Könyvtár	Verzió	Könyvtár	Verzió
anyio	3.5.0	argon2-cffi	21.3.0	argon2-cffi-bindings	21.2.0
asttokens	2.0.5	attrs	22.1.0	backcall	0.2.0
beautifulsoup4	4.11.1	Fekete	22.6.0	Fehérítő	4.1.0
villogó	1.4	boto3	1.24.28	botocore	1.27.96
minősítés	2022.12.7	cffi	1.15.1	karakterkészlet	4.0.0
charset-normalizer	2.0.4	kattintás	8.0.4	Comm	0.1.2
contourpy	1.0.5	Titkosítás	39.0.1	cycler	0.11.0
Cython	0.29.32	databricks-sdk	0.1.6	dbus-python	1.2.18
hibakeresés	1.6.7	Dekoratőr	5.1.1	defusedxml	0.7.1
distlib	0.3.7	docstring-to-markdown	0,11	belépési pontok	0,4
Végrehajtó	0.8.3	aspektusok áttekintése	1.1.1	fastjsonschema	2.19.0
filelock	3.12.4	betűtípusok	4.25.0	googleapis-common-protos	1.61.0
grpcio	1.48.2	grpcio-status	1.48.1	httplib2	0.20.2
idna	3.4	importlib-metadata	4.6.4	ipykernel	6.25.0
ipython	8.14.0	ipython-genutils	0.2.0	ipywidgets	7.7.2
Jedi	0.18.1	Jeepney	0.7.1	Jinja2	3.1.2
jmespath	0.10.0	joblib	1.2.0	jsonschema	4.17.3
jupyter-client	7.3.4	jupyter-server	1.23.4	jupyter_core	5.2.0
jupyterlab-pygments	0.1.2	jupyterlab-widgetek	1.0.0	Kulcstartó	23.5.0
kiwisolver	1.4.4	launchpadlib	1.10.16	lazr.restfulclient	0.14.4
lazr.uri	1.0.6	lxml	4.9.1	Korrektúra Széf	2.1.1
matplotlib	3.7.0	matplotlib-inline	0.1.6	Mccabe	0.7.0
mistune	0.8.4	more-itertools	8.10.0	mypy-extensions	0.4.3
nbclassic	0.5.2	nbclient	0.5.13	nbconvert	6.5.4
nbformat	5.7.0	nest-asyncio	1.5.6	nodeenv	1.8.0
jegyzetfüzet	6.5.2	notebook_shim	0.2.2	numpy	1.23.5
oauthlib	3.2.0	Csomagolás	22,0	pandas	1.5.3
pandocfilters	1.5.0	parso	0.8.3	pathspec	0.10.3
Patsy	0.5.3	pexpect	4.8.0	pickleshare	0.7.5
Párna	9.4.0	Pip	22.3.1	platformdirs	2.5.2
ábrázolás	5.9.0	pluggy	1.0.0	prometheus-client	0.14.1
prompt-toolkit	3.0.36	protobuf	4.24.0	psutil	5.9.0
psycopg2	2.9.3	ptyprocess	0.7.0	pure-eval	0.2.2
pyarrow	8.0.0	pyarrow-hotfix	0,4	pycparser	2.21
pydantic	1.10.6	pyflakes	3.1.0	Pygments	2.11.2
PyGObject	3.42.1	PyJWT	2.3.0	pyodbc	4.0.32
pyparsing	3.0.9	pyright	1.1.294	pyrsistent	0.18.0
python-dateutil	2.8.2	python-lsp-jsonrpc	1.1.1	python-lsp-server	1.8.0
pytoolconfig	1.2.5	pytz	2022.7	pyzmq	23.2.0
kérelmek	2.28.1	Kötél	1.7.0	s3transfer	0.6.2
scikit-learn	1.1.1	scipy	1.10.0	tengeri	0.12.2
SecretStorage	3.3.1	Send2Trash	1.8.0	setuptools	65.6.3
Hat	1.16.0	sniffio	1.2.0	levessieve	2.3.2.post1
ssh-import-id	5,11	veremadatok	0.2.0	statsmodels	0.13.5
Kitartás	8.1.0	terminado	0.17.1	threadpoolctl	2.2.0
tinycss2	1.2.1	tokenize-rt	4.2.1	tomli	2.0.1
Tornádó	6.1	árulók	5.7.1	typing_extensions	4.4.0
ujson	5.4.0	felügyelet nélküli frissítések	0,1	urllib3	1.26.14
virtualenv	20.16.7	wadllib	1.3.6	wcwidth	0.2.5
webencodings	0.5.1	websocket-client	0.58.0	whatthepatch	1.0.2
Kerék	0.38.4	widgetsnbextension	3.6.1	yapf	0.33.0
zipp	1.0.0

Telepített R-kódtárak

Az R-kódtárak a Posit Csomagkezelő CRAN-pillanatképből vannak telepítve 2023-02-10-én.

Könyvtár	Verzió	Könyvtár	Verzió	Könyvtár	Verzió
nyíl	12.0.1	askpass	1,1	assertthat	0.2.1
Backports	1.4.1	alap	4.3.1	base64enc	0.1-3
Kicsit	4.0.5	bit64	4.0.5	blob	1.2.4
indítás	1.3-28	Sört	1.0-8	Brio	1.1.3
Seprű	1.0.5	bslib	0.5.0	gyorsítótár	1.0.8
hívó	3.7.3	Billentyűzettel	6.0-94	cellranger	1.1.0
chron	2.3-61	osztály	7.3-22	Cli	3.6.1
clipr	0.8.0	Óra	0.7.0	fürt	2.1.4
kódtoolok	0.2-19	színtér	2.1-0	commonmark	1.9.0
Fordító	4.3.1	config	0.3.1	Ütközött	1.2.0
cpp11	0.4.4	Zsírkréta	1.5.2	hitelesítő adatok	1.3.2
Curl	5.0.1	data.table	1.14.8	adatkészletek	4.3.1
DBI	1.1.3	dbplyr	2.3.3	Desc	1.4.2
devtools	2.4.5	diagram	1.6.5	diffobj	0.3.5
Digest	0.6.33	levilágított	0.4.3	dplyr	1.1.2
dtplyr	1.3.1	e1071	1.7-13	három pont	0.3.2
evaluate	0.21	fani	1.0.4	farver	2.1.1
gyorstérkép	1.1.1	fontawesome	0.5.1	forcats	1.0.0
foreach	1.5.2	Külföldi	0.8-82	Forge	0.2.0
Fs	1.6.2	Jövőben	1.33.0	future.apply	1.11.0
Gargarizál	1.5.1	Generikus	0.1.3	Gert	1.9.2
ggplot2	3.4.2	Gh	1.4.0	gitcreds	0.1.2
glmnet	4.1-7	Globals	0.16.2	Ragasztó	1.6.2
googledrive	2.1.1	googlesheets4	1.1.1	Gower	1.0.1
grafika	4.3.1	grDevices	4.3.1	Rács	4.3.1
gridExtra	2.3	gsubfn	0,7	gtable	0.3.3
hardhat	1.3.0	Haven	2.5.3	highr	0.10
Hms	1.1.3	htmltoolok	0.5.5	htmlwidgets	1.6.2
httpuv	1.6.11	httr	1.4.6	httr2	0.2.3
Azonosítók	1.0.1	Ini	0.3.1	ipred	0.9-14
izoband	0.2.7	iterátorok	1.0.14	jquerylib	0.1.4
jsonlite	1.8.7	KernSmooth	2.23-21	knitr	1,43
Címkézés	0.4.2	Később	1.3.1	Rács	0.21-8
Láva	1.7.2.1	életciklus	1.0.3	figyelő	0.9.0
lubridate	1.9.2	magrittr	2.0.3	markdown	1,7
MASS	7.3-60	Mátrix	1.5-4.1	memoise	2.0.1
metódusok	4.3.1	mgcv	1.8-42	Mime	0,12
miniUI	0.1.1.1	ModelMetrics	1.2.2.2	modellező	0.1.11
munsell	0.5.0	nlme	3.1-162	nnet	7.3-19
numDeriv	2016.8-1.1	Openssl	2.0.6	parallel	4.3.1
párhuzamosan	1.36.0	Pillér	1.9.0	pkgbuild	1.4.2
pkgconfig	2.0.3	pkgdown	2.0.7	pkgload	1.3.2.1
plogr	0.2.0	rétegelt	1.8.8	Dicséret	1.0.0
prettyunits	1.1.1	Proc	1.18.4	processx	3.8.2
prodlim	2023.03.31	profvis	0.3.8	Haladás	1.2.2
progressr	0.13.0	Ígér	1.2.0.1	Proto	1.0.0
Proxy	0.4-27	Ps	1.7.5	purrr	1.0.1
r2d3	0.2.6	R6	2.5.1	ragg	1.2.5
randomForest	4.7-1.1	rappdirs	0.3.3	rcmdcheck	1.4.0
RColorBrewer	1.1-3	Rcpp	1.0.11	RcppEigen	0.3.3.9.3
olvasó	2.1.4	readxl	1.4.3	receptek	1.0.6
Visszavágót	1.0.1	visszavágó2	2.1.2	Távirányító	2.4.2
reprex	2.0.2	újraformázás2	1.4.4	rlang	1.1.1
rmarkdown	2.23	RODBC	1.3-20	roxygen2	7.2.3
rpart	4.1.19	rprojroot	2.0.3	Rserve	1.8-11
RSQLite	2.3.1	rstudioapi	0.15.0	rversions	2.1.2
rvest	1.0.3	Sass	0.4.6	Mérlegek	1.2.1
választó	0.4-2	sessioninfo	1.2.2	Alakzat	1.4.6
Fényes	1.7.4.1	sourcetools	0.1.7-1	sparklyr	1.8.1
Térbeli	7.3-15	splines	4.3.1	sqldf	0.4-11
NÉGYZET	2021.1	Statisztika	4.3.1	statisztikák4	4.3.1
stringi	1.7.12	sztring	1.5.0	Túlélési	3.5-5
sys	3.4.2	systemfonts	1.0.4	tcltk	4.3.1
testthat	3.1.10	szövegformázás	0.3.6	tibble	3.2.1
tidyr	1.3.0	tidyselect	1.2.0	tidyverse	2.0.0
timechange	0.2.0	timeDate	4022.108	tinytex	0,45
eszközök	4.3.1	tzdb	0.4.0	urlchecker	1.0.1
usethis	2.2.2	utf8	1.2.3	eszközök	4.3.1
uuid	1.1-0	vctrs	0.6.3	viridisLite	0.4.2
vroom	1.6.3	Waldo	0.5.1	bajusz	0.4.1
withr	2.5.0	xfun	0,39	xml2	1.3.5
xopen	1.0.0	xtable	1.8-4	Yaml	2.3.7
Zip	2.3.0

Telepített Java- és Scala-kódtárak (Scala 2.12-fürtverzió)

Csoportazonosító	Összetevő azonosítója	Verzió
antlr	antlr	2.7.7
com.amazonaws	amazon-kinesis-client	1.12.0
com.amazonaws	aws-java-sdk-autoscaling	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-cloudformation	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-cloudfront	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-cloudhsm	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-cloudsearch	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-cloudtrail	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-cloudwatch	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-cloudwatchmetrics	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-codedeploy	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-cognitoidentity	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-cognitosync	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-config	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-core	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-datapipeline	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-directconnect	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-directory	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-dynamodb	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-ec2	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-ecs	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-efs	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-elasticache	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-elasticbeanstalk	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-elasticloadbalancing	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-elastictranscoder	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-emr	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-glacier	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-glue	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-iam	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-importexport	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-kinesis	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-kms	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-lambda	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-logs	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-machinelearning	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-opsworks	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-rds	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-redshift	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-route53	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-s3	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-ses	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-simpledb	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-simpleworkflow	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-sns	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-sqs	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-ssm	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-storagegateway	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-sts	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-support	1.12.390
com.amazonaws	aws-java-sdk-swf-libraries	1.11.22
com.amazonaws	aws-java-sdk-workspaces	1.12.390
com.amazonaws	jmespath-java	1.12.390
com.clearspring.analytics	Patak	2.9.6
com.databricks	Rserve	1.8-3
com.databricks	databricks-sdk-java	0.7.0
com.databricks	jets3t	0.7.1-0
com.databricks.scalapb	compilerplugin_2.12	0.4.15-10
com.databricks.scalapb	scalapb-runtime_2.12	0.4.15-10
com.esotericsoftware	kryo-shaded	4.0.2
com.esotericsoftware	minlog	1.3.0
com.fasterxml	Osztálytárs	1.3.4
com.fasterxml.jackson.core	jackson-annotations	2.15.2
com.fasterxml.jackson.core	jackson-core	2.15.2
com.fasterxml.jackson.core	jackson-databind	2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat	jackson-dataformat-cbor	2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype	jackson-datatype-joda	2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype	jackson-datatype-jsr310	2.15.1
com.fasterxml.jackson.module	jackson-module-paranamer	2.15.2
com.fasterxml.jackson.module	jackson-module-scala_2.12	2.15.2
com.github.ben-manes.koffein	Koffein	2.9.3
com.github.fommil	jniloader	1,1
com.github.fommil.netlib	native_ref-java	1,1
com.github.fommil.netlib	native_ref-java	1.1-natívok
com.github.fommil.netlib	native_system-java	1,1
com.github.fommil.netlib	native_system-java	1.1-natívok
com.github.fommil.netlib	netlib-native_ref-linux-x86_64	1.1-natívok
com.github.fommil.netlib	netlib-native_system-linux-x86_64	1.1-natívok
com.github.luben	zstd-jni	1.5.5-4
com.github.wendykierp	JTransforms	3.1
com.google.code.findbugs	jsr305	3.0.0
com.google.code.gson	gson	2.10.1
com.google.crypto.tink	Csellengő	1.9.0
com.google.errorprone	error_prone_annotations	2.10.0
com.google.flatbuffers	flatbuffers-java	1.12.0
com.google.guava	Guava	15,0
com.google.protobuf	protobuf-java	2.6.1
com.helger	Profiler	1.1.1
com.jcraft	jsch	0.1.55
com.jolbox	bonecp	0.8.0.RELEA Standard kiadás
com.lihaoyi	sourcecode_2.12	0.1.9
com.microsoft.azure	azure-data-lake-store-sdk	2.3.9
com.microsoft.sqlserver	mssql-jdbc	11.2.2.jre8
com.ning	compress-lzf	1.1.2
com.sun.mail	javax.mail	1.5.2
com.sun.xml.bind	jaxb-core	2.2.11
com.sun.xml.bind	jaxb-impl	2.2.11
com.tdunning	json	1.8
com.thoughtworks.paranamer	paranamer	2.8
com.trueaccord.lenses	lenses_2.12	0.4.12
com.twitter	chill-java	0.10.0
com.twitter	chill_2.12	0.10.0
com.twitter	util-app_2.12	7.1.0
com.twitter	util-core_2.12	7.1.0
com.twitter	util-function_2.12	7.1.0
com.twitter	util-jvm_2.12	7.1.0
com.twitter	util-lint_2.12	7.1.0
com.twitter	util-registry_2.12	7.1.0
com.twitter	util-stats_2.12	7.1.0
com.typesafe	config	1.2.1
com.typesafe.scala-logging	scala-logging_2.12	3.7.2
com.uber	h3	3.7.3
com.univocity	univocity-parsers	2.9.1
com.zaxxer	HikariCP	4.0.3
commons-cli	commons-cli	1.5.0
commons-codec	commons-codec	1.16.0
commons-collections	commons-collections	3.2.2
commons-dbcp	commons-dbcp	1.4
commons-fileupload	commons-fileupload	1,5
commons-httpclient	commons-httpclient	3.1
commons-io	commons-io	2.13.0
commons-lang	commons-lang	2.6
commons-naplózás	commons-naplózás	1.1.3
commons-pool	commons-pool	1.5.4
dev.ludovic.netlib	arpack	3.0.3
dev.ludovic.netlib	Blas	3.0.3
dev.ludovic.netlib	lapack	3.0.3
info.ganglia.gmetric4j	gmetric4j	1.0.10
io.airlift	aircompressor	0,25
io.delta	delta-sharing-client_2.12	1.0.2
io.dropwizard.metrics	metrics-annotation	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrikamag	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-graphite	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-healthchecks	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-jetty9	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-jmx	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-json	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-jvm	4.2.19
io.dropwizard.metrics	metrics-servlets	4.2.19
io.netty	netty-all	4.1.96.Final
io.netty	netty-buffer	4.1.96.Final
io.netty	netty-codec	4.1.96.Final
io.netty	netty-codec-http	4.1.96.Final
io.netty	netty-codec-http2	4.1.96.Final
io.netty	netty-codec-zokni	4.1.96.Final
io.netty	netty-common	4.1.96.Final
io.netty	netty-handler	4.1.96.Final
io.netty	netty-handler-proxy	4.1.96.Final
io.netty	netty-resolver	4.1.96.Final
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.61.Final-linux-aarch_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.61.Final-linux-x86_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.61.Final-osx-aarch_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.61.Final-osx-x86_64
io.netty	netty-tcnative-boringssl-static	2.0.61.Final-windows-x86_64
io.netty	netty-tcnative-classes	2.0.61.Final
io.netty	netty-transport	4.1.96.Final
io.netty	netty-transport-classes-epoll	4.1.96.Final
io.netty	netty-transport-classes-kqueue	4.1.96.Final
io.netty	netty-transport-native-epoll	4.1.96.Final
io.netty	netty-transport-native-epoll	4.1.96.Final-linux-aarch_64
io.netty	netty-transport-native-epoll	4.1.96.Final-linux-x86_64
io.netty	netty-transport-native-kqueue	4.1.96.Final-osx-aarch_64
io.netty	netty-transport-native-kqueue	4.1.96.Final-osx-x86_64
io.netty	netty-transport-native-unix-common	4.1.96.Final
io.prometheus	simpleclient	0.7.0
io.prometheus	simpleclient_common	0.7.0
io.prometheus	simpleclient_dropwizard	0.7.0
io.prometheus	simpleclient_pushgateway	0.7.0
io.prometheus	simpleclient_servlet	0.7.0
io.prometheus.jmx	Kollektor	0.12.0
jakarta.annotation	jakarta.annotation-api	1.3.5
jakarta.servlet	jakarta.servlet-api	4.0.3
jakarta.validation	jakarta.validation-api	2.0.2
jakarta.ws.rs	jakarta.ws.rs-api	2.1.6
javax.activation	aktiválás	1.1.1
javax.el	javax.el-api	2.2.4
javax.jdo	jdo-api	3.0.1
javax.transaction	jta	1,1
javax.transaction	transaction-api	1,1
javax.xml.bind	jaxb-api	2.2.11
javolution	javolution	5.5.1
jline	jline	2.14.6
joda-time	joda-time	2.12.1
net.java.dev.jna	jna	5.8.0
net.razorvine	Lé	1.3
net.sf.jpam	jpam	1,1
net.sf.opencsv	opencsv	2.3
net.sf.supercsv	super-csv	2.2.0
net.snowflake	snowflake-ingest-sdk	0.9.6
net.sourceforge.f2j	arpack_combined_all	0,1
org.acplt.remotetea	remotetea-oncrpc	1.1.2
org.antlr	ST4	4.0.4
org.antlr	antlr-runtime	3.5.2
org.antlr	antlr4-runtime	4.9.3
org.antlr	stringtemplate	3.2.1
org.apache.ant	ant	1.9.16
org.apache.ant	ant-jsch	1.9.16
org.apache.ant	ant-launcher	1.9.16
org.apache.arrow	nyílformátum	12.0.1
org.apache.arrow	nyíl-memóriamag	12.0.1
org.apache.arrow	nyíl-memória-netty	12.0.1
org.apache.arrow	nyíl-vektor	12.0.1
org.apache.avro	avro	1.11.2
org.apache.avro	avro-ipc	1.11.2
org.apache.avro	avro-mapred	1.11.2
org.apache.commons	commons-collections4	4.4
org.apache.commons	commons-compress	1.23.0
org.apache.commons	commons-crypto	1.1.0
org.apache.commons	commons-lang3	3.12.0
org.apache.commons	commons-math3	3.6.1
org.apache.commons	commons-text	1.10.0
org.apache.curator	kurátor-ügyfél	2.13.0
org.apache.curator	kurátor-keretrendszer	2.13.0
org.apache.curator	kurátor-receptek	2.13.0
org.apache.datasketches	datasketches-java	3.1.0
org.apache.datasketches	datasketches-memory	2.0.0
org.apache.derby	Derby	10.14.2.0
org.apache.hadoop	hadoop-client-runtime	3.3.6
org.apache.hive	hive-beeline	2.3.9
org.apache.hive	hive-cli	2.3.9
org.apache.hive	hive-jdbc	2.3.9
org.apache.hive	hive-llap-client	2.3.9
org.apache.hive	hive-llap-common	2.3.9
org.apache.hive	hive-serde	2.3.9
org.apache.hive	hive-shims	2.3.9
org.apache.hive	hive-storage-api	2.8.1
org.apache.hive.shims	hive-shims-0.23	2.3.9
org.apache.hive.shims	hive-shims-common	2.3.9
org.apache.hive.shims	hive-shims-scheduler	2.3.9
org.apache.httpcomponents	httpclient	4.5.14
org.apache.httpcomponents	httpcore	4.4.16
org.apache.ivy	Ivy	2.5.1
org.apache.logging.log4j	log4j-1.2-api	2.20.0
org.apache.logging.log4j	log4j-api	2.20.0
org.apache.logging.log4j	log4j-core	2.20.0
org.apache.logging.log4j	log4j-slf4j2-impl	2.20.0
org.apache.mesos	mesos	1.11.0-shaded-protobuf
org.apache.orc	orc-core	1.9.1-shaded-protobuf
org.apache.orc	orc-mapreduce	1.9.1-shaded-protobuf
org.apache.orc	orc-shims	1.9.1
org.apache.thrift	libfb303	0.9.3
org.apache.thrift	libthrift	0.12.0
org.apache.ws.xmlschema	xmlschema-core	2.3.0
org.apache.xbean	xbean-asm9-shaded	4.23
org.apache.yetus	célközönség-széljegyzetek	0.13.0
org.apache.zookeeper	zookeeper	3.6.3
org.apache.zookeeper	zookeeper-juta	3.6.3
org.checkerframework	checker-qual	3.31.0
org.codehaus.jackson	jackson-core-asl	1.9.13
org.codehaus.jackson	jackson-mapper-asl	1.9.13
org.codehaus.janino	commons-compiler	3.0.16
org.codehaus.janino	janino	3.0.16
org.datanucleus	datanucleus-api-jdo	4.2.4
org.datanucleus	datanucleus-core	4.1.17
org.datanucleus	datanucleus-rdbms	4.1.19
org.datanucleus	javax.jdo	3.2.0-m3
org.eclipse.jetty	jetty-client	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	móló-folytatás	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-http	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-io	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-jndi	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	móló plusz	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-proxy	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-security	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-server	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-servlet	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-servlets	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-util	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-util-ajax	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-webapp	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty	jetty-xml	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket	websocket-api	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket	websocket-client	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket	websocket-common	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket	websocket-server	9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket	websocket-servlet	9.4.52.v20230823
org.fusesource.leveldbjni	leveldbjni-all	1.8
org.glassfish.hk2	hk2-api	2.6.1
org.glassfish.hk2	hk2-lokátor	2.6.1
org.glassfish.hk2	hk2-utils	2.6.1
org.glassfish.hk2	osgi-resource-locator	1.0.3
org.glassfish.hk2.external	aopalliance-repackaged	2.6.1
org.glassfish.hk2.external	jakarta.inject	2.6.1
org.glassfish.jersey.containers	jersey-container-servlet	2.40
org.glassfish.jersey.containers	jersey-container-servlet-core	2.40
org.glassfish.jersey.core	jersey-client	2.40
org.glassfish.jersey.core	jersey-common	2.40
org.glassfish.jersey.core	jersey-server	2.40
org.glassfish.jersey.inject	jersey-hk2	2.40
org.hibernate.validator	hibernate-validator	6.1.7.Final
org.ini4j	ini4j	0.5.4
org.javassist	javassist	3.29.2-GA
org.jboss.logging	jboss-logging	3.3.2.Végleges
org.jdbi	jdbi	2.63.1
org.jetbrains	Széljegyzetek	17.0.0
org.joda	joda-convert	1,7
org.jodd	jodd-core	3.5.2
org.json4s	json4s-ast_2.12	3.7.0-M11
org.json4s	json4s-core_2.12	3.7.0-M11
org.json4s	json4s-jackson_2.12	3.7.0-M11
org.json4s	json4s-scalap_2.12	3.7.0-M11
org.lz4	lz4-java	1.8.0
org.mariadb.jdbc	mariadb-java-client	2.7.9
org.mlflow	mlflow-spark	2.2.0
org.objenesis	objenesis	2.5.1
org.postgresql	postgresql	42.6.0
org.roaringbitmap	RoaringBitmap	0.9.45
org.roaringbitmap	Alátéteket	0.9.45
org.rocksdb	rocksdbjni	8.3.2
org.rosuda.REngine	REngine	2.1.0
org.scala-lang	scala-compiler_2.12	2.12.15
org.scala-lang	scala-library_2.12	2.12.15
org.scala-lang	scala-reflect_2.12	2.12.15
org.scala-lang.modules	scala-collection-compat_2.12	2.9.0
org.scala-lang.modules	scala-parser-combinators_2.12	1.1.2
org.scala-lang.modules	scala-xml_2.12	1.2.0
org.scala-sbt	teszt-interfész	1,0
org.scalacheck	scalacheck_2.12	1.14.2
org.scalactic	scalactic_2.12	3.2.15
org.scalanlp	breeze-macros_2.12	2.1.0
org.scalanlp	breeze_2.12	2.1.0
org.scalatest	scalatest-kompatibilis	3.2.15
org.scalatest	scalatest-core_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-diagrams_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-featurespec_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-flatspec_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-freespec_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-funspec_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-funsuite_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-matchers-core_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-mustmatchers_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-propspec_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-refspec_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-shouldmatchers_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest-wordspec_2.12	3.2.15
org.scalatest	scalatest_2.12	3.2.15
org.slf4j	jcl-over-slf4j	2.0.7
org.slf4j	jul-to-slf4j	2.0.7
org.slf4j	slf4j-api	2.0.7
org.threeten	három-extra	1.7.1
org.tukaani	xz	1,9
org.typelevel	algebra_2.12	2.0.1
org.typelevel	cats-kernel_2.12	2.1.1
org.typelevel	spire-macros_2.12	0.17.0
org.typelevel	spire-platform_2.12	0.17.0
org.typelevel	spire-util_2.12	0.17.0
org.typelevel	spire_2.12	0.17.0
org.wildfly.openssl	wildfly-openssl	1.1.3.Final
org.xerial	sqlite-jdbc	3.42.0.0
org.xerial.snappy	snappy-java	1.1.10.3
org.yaml	snakeyaml	2,0
Oro	Oro	2.0.8
pl.edu.icm	JLargeArrays	1,5
software.amazon.cryptools	AmazonCorrettoCryptoProvider	1.6.1-linux-x86_64
software.amazon.ion	ion-java	1.0.2
stax	stax-api	1.0.1