Databricks Runtime 5.0 (nem támogatott)
A Databricks 2018 novemberében adta ki ezt a képet.
Az alábbi kibocsátási megjegyzések az Apache Spark által működtetett Databricks Runtime 5.0-s verziójáról nyújtanak információt.
Új funkciók
Delta Lake
- A segéd lekérdezések mostantól támogatottak a
WHERE
támogatás ésDELETE
UPDATE
a parancsok záradékában. Lásd: Delete From (Delta Lake az Azure Databricksben) és Update (Delta Lake az Azure Databricksben). - Új, skálázható implementáció parancsokhoz
MERGE
. Lásd: Merge Into (Delta Lake az Azure Databricksben).- Nincs korlátozva a beszúrások és frissítések száma.
- Használható 1. és 2. típusú SCD-lekérdezésekhez. Lásd a 2. típusú SCD-t a MERGE jegyzetfüzet használatával .
- A streamelési lekérdezésekből "frissítési" módban is végrehajthat upserteket (például streamelési összesítési kimenetet írhat egy Delta-táblába). Tekintse meg a példát , amely streamelési összesítéseket ír a Databricks Delta-ba a MERGE és a foreachBatch jegyzetfüzet használatával .
- A segéd lekérdezések mostantól támogatottak a
Strukturált streamelés
- Azure Blob Storage-fájlértesítés-alapú streamelési forrás. Ez jelentősen csökkentheti a listázási költségeket, ha strukturált streamelési lekérdezést futtat az Azure Blob Storage-ban lévő fájlokon. Ahelyett, hogy listaelemet használ a feldolgozásra szánt új fájlok megkereséséhez, ez a streamforrás közvetlenül olvashatja a fájlesemény-értesítéseket az új fájlok megkereséséhez. Lásd: Optimalizált Azure Blob Storage-fájlforrás az Azure Queue Storage.
A TensorBoard mostantól támogatja a mélytanulási feladatok monitorozását. Lásd: TensorBoard.
Fejlesztések
- Delta Lake
OPTIMIZE
teljesítményt és stabilitást.- A
OPTIMIZE
parancs a kötegeket a lehető leghamarabb véglegesíti, nem pedig a végén. - Csökkentette a párhuzamosan futó szálak
OPTIMIZE
alapértelmezett számát. Ez a nagy méretű táblák esetében szigorú teljesítménynövekedés. - Az írási műveletek felgyorsítása
OPTIMIZE
az adatok felesleges rendezésének elkerülésével, amikor particionált táblába írnak. OPTIMIZE ZORDER BY
Növekményessé állítva. Ez azt jelenti, hogy a parancs most már nem írja újra az ugyanazon oszlop(ok) által már Z-sorrendben rendezett adatfájlokat. Lásd: Z-Ordering (többdimenziós csoportosítás).
- A
- Pillanatkép-elkülönítés Delta-táblák lekérdezésekor. Minden olyan lekérdezés, amely egy Delta-táblára mutató több hivatkozással rendelkezik (például önillesztés), akkor is ugyanabból a táblapillanatképből olvas, ha a tábla egyidejűleg frissül.
- Továbbfejlesztett lekérdezési késés kis (< 2000 fájl) Delta-táblákból való olvasáskor az illesztőprogram metaadatainak gyorsítótárazásával.
- Javult az MLlib logisztikai regressziós teljesítménye.
- Javult az MLlib-fa algoritmus teljesítménye.
- Több Java- és Scala-kódtárat frissített. Lásd: Telepített Java- és Scala-kódtárak (Scala 2.11-fürtverzió).
- Frissített néhány telepített Python-kódtárat:
- pip: 10.0.1–18.0
- setuptools: 39.2.0–40.4.1
- tornádó: 5.0.2–5.1.1
- Több telepített R-kódtárat frissített. Lásd: Telepített R-kódtárak.
Hibajavítások
- Delta Lake
- A SQL konföderációban beállított konfigurációk mostantól helyesen vonatkoznak azokra a Delta Lake-műveletekre, amelyeket először egy másik jegyzetfüzetbe töltöttek be.
- Kijavítottunk egy hibát a parancsban
DELETE
, amely helytelenül törölte azokat a sorokat, amelyekben a feltétel null értéket adott vissza. - adatfolyamok, amelyek több mint két napot vesznek igénybe a kezdeti köteg feldolgozásához (vagyis a stream indításakor a táblában lévő adatok) már nem hiúsulnak
FileNotFoundException
meg, amikor ellenőrzőpontból próbálnak helyreállni. - Elkerüli az új asztal betöltéséhez
NoClassDefError
vezető versenyhelyzetet. VACUUM
Ki lett javítva, hogy hol hiúsulhat meg a művelet egy AssertionError üzenettel: "Itt nincs abszolút törlési útvonal."- Ki lett javítva
SHOW CREATE TABLE
a parancs, hogy ne tartalmazza a Hive által létrehozott tárolótulajdonságokat.
- A belső Spark-osztályok esetében sok
NoClassDefFoundError
hibát okozó végrehajtók mostantól automatikusan újraindulnak a probléma megoldásához.
Ismert problémák
- A Delta Lake üzemmódjában
replaceWhere
overwrite
megadott oszlopnevek akkor is megkülönböztetik a kis- és nagybetűket, ha engedélyezve van a kis- és nagybetűk megkülönböztetése (ez az alapértelmezett beállítás). - A Databricks Runtime 5.0 Snowflake-összekötője előzetes verzióban érhető el.
- Ha egy Databricks Runtime 5.0-fürthöz csatolt jegyzetfüzetben megszakít egy futó streamcellát, a jegyzetfüzetben csak akkor futtathat további parancsokat, ha törli a jegyzetfüzet állapotát, vagy újra nem indítja a fürtöt. Áthidaló megoldásért tekintse meg a Tudásbázist.
Apache Spark
A Databricks Runtime 5.0 tartalmazza az Apache Spark 2.4.0-t.
Core és Spark SQL
Megjegyzés
Ez a cikk a rabszolga kifejezésre hivatkozik, amelyet az Azure Databricks már nem használ. Ha eltávolítja a kifejezést a szoftverből, eltávolítjuk ebből a cikkből.
Főbb funkciók
- Sorompó végrehajtási módja: [SPARK-24374] Támogatja a határvégrehajtási módot az ütemezőben, hogy jobban integrálható legyen a mélytanulási keretrendszerekkel.
- Scala 2.12-támogatás: [SPARK-14220] Kísérleti Scala 2.12-támogatás hozzáadása. Most már létrehozhatja a Sparkot a Scala 2.12-vel, és Spark-alkalmazásokat írhat a Scala 2.12-ben.
- Magasabb rendű függvények: [SPARK-23899] Számos új beépített függvény, köztük a nagy sorrendű függvények hozzáadása az összetett adattípusok használatának megkönnyítése érdekében. Tekintse meg a beépített Apache Spark-függvényeket.
- Beépített Avro-adatforrás: [SPARK-24768] Beágyazott Spark-Avro csomag logikai típusú támogatással, jobb teljesítménnyel és használhatósággal.
API
- [SPARK-24035] SQL pivot szintaxisa
- [SPARK-24940] Egyesítési és újraparticionálási tipp SQL lekérdezésekhez
- [SPARK-19602] A teljes oszlopnév oszlopfeloldásának támogatása
- [SPARK-21274] Implementálás AZ ÖSSZES KIVÉTELÉVEL és AZ ÖSSZES METSZÉSE
Teljesítmény és stabilitás
- [SPARK-16406] A nagy számú oszlop referenciafeloldásának gyorsabbnak kell lennie
- [SPARK-23486] A függvény nevének gyorsítótárazása a külső katalógusból a lookupFunctions függvényekhez
- [SPARK-23803] Gyűjtőtörlés támogatása
- [SPARK-24802] Optimalizálási szabály kizárása
- [SPARK-4502] Beágyazott sématörlés Parquet-táblákhoz
- [SPARK-24296] 2 GB-nál nagyobb blokkok replikálásának támogatása
- [SPARK-24307] 2 GB-nál nagyobb méretű üzenetek küldésének támogatása a memóriából
- [SPARK-23243] A Shuffle+Újraparticionálás RDD-n helytelen válaszokhoz vezethet
- [SPARK-25181] A BlockManager fő- és alárendeltszálkészletek méretének korlátozása, csökkentve a memóriaterhelést, ha lassú a hálózatkezelés
Összekötők
- [SPARK-23972] A Parquet frissítése 1.8.2-ről 1.10.0-ra
- [SPARK-25419] Parquet predikátum leküldéses továbbfejlesztése
- [SPARK-23456] A natív ORC-olvasó alapértelmezés szerint be van kapcsolva
- [SPARK-22279] Natív ORC-olvasó használata a Hive serde-táblák alapértelmezés szerinti olvasásához
- [SPARK-21783] Az ORC szűrő leküldéses leküldésének bekapcsolása alapértelmezés szerint
- [SPARK-24959] A JSON és a CSV számának felgyorsítás()
- [SPARK-24244] Csak a szükséges oszlopok elemzése a CSV-elemzőben
- [SPARK-23786] CSV-séma érvényesítése – az oszlopnevek nincsenek bejelölve
- [SPARK-24423] Választó lekérdezés a JDBC-ből beolvasandó lekérdezés megadásához
- [SPARK-22814] Dátum/időbélyeg támogatása a JDBC partícióoszlopban
- [SPARK-24771] Az Avro frissítése 1.7.7-ről 1.8-ra
PySpark
- [SPARK-24215] A DataFrame API-k lelkes kiértékelése
- [SPARK-22274] - [SPARK-22239] Felhasználó által definiált összesítési függvények a pandas udf használatával
- [SPARK-24396] Structured Streaming ForeachWriter hozzáadása Pythonhoz
- [SPARK-23874] Az Apache Arrow frissítése a 0.10.0-s verzióra
- [SPARK-25004] Spark.executor.pyspark.memory limit hozzáadása
- [SPARK-23030] A Pandas DataFrame-ek létrehozása és gyűjtése nyíladatfolyam-formátum használatával
- [SPARK-24624] A Python UDF és a Scalar pandas UDF támogatásának támogatása
Egyéb jelentős változások
- [SPARK-24596] Nem kaszkádolt gyorsítótár érvénytelenítése
- [SPARK-23880] Ne aktiváljon semmilyen feladatot az adatok gyorsítótárazására
- [SPARK-23510][SPARK-24312] A Hive 2.2 és a Hive 2.3 metaadattára támogatása
- [SPARK-23711] Tartalékgenerátor hozzáadása a UnsafeProjectionhez
- [SPARK-24626] Helyméret számításának párhuzamosítása a Tábla elemzése parancsban
Programozási útmutatók: Spark RDD programozási útmutató és Spark SQL DataFrames and Datasets Guide.
Strukturált streamelés
Főbb funkciók
- [SPARK-24565] Közzétette az egyes mikrobatchek kimeneti sorait DataFrame-ként a foreachBatch használatával (Python, Scala és Java)
- [SPARK-24396] Python API hozzáadva a foreachhoz és a ForeachWriterhez
- [SPARK-25005] A "kafka.isolation.level" támogatásával csak tranzakciókészítővel írt Kafka-témakörökből származó véglegesített rekordokat olvashat.
Egyéb jelentős változások
- [SPARK-24662] A LIMIT operátor támogatása a hozzáfűző vagy a teljes módban lévő streamekhez
- [SPARK-24763] Redundáns kulcsadatok eltávolítása az értékből a streamelési összesítésben
- [SPARK-24156] A kimeneti eredmények és/vagy állapotkarbantartás gyorsabb létrehozása állapotalapú műveletekkel (mapGroupsWithState, stream-stream illesztés, stream-összesítés, streamelési dropDuplicates), ha a bemeneti adatfolyamban nincsenek adatok.
- [SPARK-24730] Támogatás a minimális vagy a maximális vízjel kiválasztásához, ha egy lekérdezés több bemeneti adatfolyamot is használ
- [SPARK-25399] Kijavítottunk egy hibát, amely miatt a végrehajtási szálaknak a mikrobatch-streamelés folyamatos feldolgozásából való újrafelhasználása helyességi problémát okozhatott
- [SPARK-18057] A Kafka ügyfélverziója 0.10.0.1-ről 2.0.0-ra frissült
Programozási útmutató: Strukturált streamelési programozási útmutató.
MLlib
Főbb funkciók
- [SPARK-22666] Spark-adatforrás képformátumhoz
Egyéb jelentős változások
- [SPARK-22119][SPARK-23412][SPARK-23217] Koszinusza távolságmérő hozzáadása a KMeans/BisectingKMeans/Clustering-értékelőhöz
- [SPARK-10697] A társítási szabály bányászatának liftszámítása
- [SPARK-14682][SPARK-24231] Adjon meg evaluateEachIteration metódust vagy azzal egyenértékűt spark.ml GBT-ekhez
- [SPARK-7132][SPARK-24333] Illeszkedés beállítása spark.ml GBT-ra
- [SPARK-15784][SPARK-19826] Power Iteration Clustering hozzáadása spark.ml
- [SPARK-15064] Területi beállítás támogatása a StopWordsRemoverben
- [SPARK-21741] Python API DataFrame-alapú többváltozós összegzőhöz
- [SPARK-21898][SPARK-23751] A KolmogorovSmirnovTest funkció paritása az MLlibben
- [SPARK-10884] Egypéldányos előrejelzés támogatása a regresszióval és besorolással kapcsolatos modellekhez
- [SPARK-23783] Új általános exportálási jellemző hozzáadása ML folyamatokhoz
- [SPARK-11239] PMML-exportálás ML lineáris regresszióhoz
Programozási útmutató: Machine Learning Könyvtár (MLlib) útmutató.
SparkR
- [SPARK-25393] Új függvény hozzáadása from_csv()
- [SPARK-21291] R partitionBy API hozzáadása a DataFrame-ben
- [SPARK-25007] Array_intersect/array_except/array_union/shuffle hozzáadása a SparkR-hez
- [SPARK-25234] kerülje az egész szám túlcsordulásának párhuzamosságát
- [SPARK-25117] AZ ALL kivételével és az INTERSECT ALL támogatás hozzáadása az R-ben
- [SPARK-24537] Array_remove / array_zip / map_from_arrays / array_distinct hozzáadása
- [SPARK-24187] Array_join függvény hozzáadása a SparkR-hez
- [SPARK-24331] Arrays_overlap, array_repeat, map_entries hozzáadása a SparkR-hez
- [SPARK-24198] Szeletfüggvény hozzáadása a SparkR-hez
- [SPARK-24197] Array_sort függvény hozzáadása a SparkR-hez
- [SPARK-24185] összesimított függvény hozzáadása a SparkR-hez
- [SPARK-24069] Array_min/array_max függvények hozzáadása
- [SPARK-24054] Array_position függvény/element_at függvény hozzáadása
- [SPARK-23770] RepartitionByRange API hozzáadása a SparkR-ben
Programozási útmutató: SparkR (R a Sparkon).
GraphX
- [SPARK-25268] párhuzamos, személyre szabott PageRank futtatása szerializálási kivételt jelez
Programozási útmutató: GraphX Programozási útmutató.
Elavulások
- [SPARK-23451] A KMeans computeCost elavult
- [SPARK-25345] ReadImages API-k elavultak az ImageSchema-ból
Viselkedésváltozások
- [SPARK-23549] Időbélyegre vetítés az időbélyeg és a dátum összehasonlítása során
- [SPARK-24324] pandas Grouped Map UDF-nek név szerint kell hozzárendelnie az eredményoszlopokat
- [SPARK-25088] A Rest Server alapértelmezett & dokumentumfrissítései
- A (z) [SPARK-23425] nem megfelelően működik a hdfs fájl elérési útjának betöltése helyettesítő karakterekkel
- [SPARK-23173] from_json null értékeket hozhat létre a nem null értékűként megjelölt mezőkhöz
- [SPARK-24966] Elsőbbségi szabályok implementálása a halmazműveletek esetében
- [SPARK-25708] A GROUP BY nélkül a globális összesítésnek kell lennie
- [SPARK-24341] Többértékű IN allekérdezés helyes kezelése
- [SPARK-19724] Egy létező alapértelmezett hellyel rendelkező felügyelt tábla létrehozása kivételt eredményez
Az összes viselkedésváltozást az áttelepítési útmutatóban találja.
Ismert problémák
- [SPARK-25793] Modellbetöltési hiba a BisectingKMeansben
- [SPARK-25271] A Hive parquet-táblákkal rendelkező CTAS-nek natív parquetforrást kell használnia
- [SPARK-24935] Hive UDAF-fájlok Spark 2.2-ből történő végrehajtásával kapcsolatos probléma
Karbantartási frissítések
Lásd a Databricks Runtime 5.0 karbantartási frissítéseit.
Rendszerkörnyezet
- Operációs rendszer: Ubuntu 16.04.5 LTS
- Java: 1.8.0_162
- Scala: 2.11.8
- Python: 2.7.12 Python 2-fürtökhöz és 3.5.2 Python 3-fürtökhöz.
- R: R 3.4.4-es verzió (2018-03-15)
- GPU-fürtök: A következő NVIDIA GPU-kódtárak vannak telepítve:
- Tesla driver 375.66
- CUDA 9.0
- cuDNN 7.0
Megjegyzés
Bár a Scala 2.12 támogatott az Apache Spark 2.4-ben, a Databricks Runtime 5.0 nem támogatja.
Telepített Python-kódtárak
Kódtár | Verzió | Kódtár | Verzió | Kódtár | Verzió |
---|---|---|---|---|---|
ansi2html | 1.1.1 | argparse | 1.2.1 | backports-abc | 0,5 |
boto | 2.42.0 | boto3 | 1.4.1 | botocore | 1.4.70 |
brewer2mpl | 1.4.1 | minősítés | 2016.2.28 | cffi | 1.7.0 |
karakterkészlet | 2.3.0 | colorama | 0.3.7 | configobj | 5.0.6 |
Titkosítás | 1.5 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.24.1 |
Dekoratőr | 4.0.10 | docutils | 0.14 | enumerálás34 | 1.1.6 |
et-xmlfile | 1.0.1 | freetype-py | 1.0.2 | funcsigs | 1.0.2 |
fusepy | 2.0.4 | Határidős | 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 | Párna | 3.3.1 |
Pip | 18.0 | Réteg | 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 |
Kérelmek | 2.11.1 | s3transfer | 0.1.9 | scikit-learn | 0.18.1 |
scipy | 0.18.1 | Kutat | 0.32 | tengeri | 0.7.1 |
setuptools | 40.4.1 | simplejson | 3.8.2 | simples3 | 1.0 |
singledispatch | 3.4.0.3 | Hat | 1.10.0 | statsmodels | 0.6.1 |
Tornádó | 5.1.1 | traitlets | 4.3.0 | urllib3 | 1.19.1 |
virtualenv | 15.0.1 | wcwidth | 0.1.7 | Kerék | 0.31.1 |
wsgiref | 0.1.2 |
Telepített R-kódtárak
Kódtár | Verzió | Kódtár | Verzió | Kódtár | Verzió |
---|---|---|---|---|---|
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 | 3.0-1 |
kalap jel | 6.0-80 | cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-52 |
osztály | 7.3-14 | cli | 1.0.0 | cluster | 2.0.7-1 |
codetools | 0.2-15 | colorspace | 1.3-2 | commonmark | 1.5 |
compiler | 3.4.4 | crayon | 1.3.4 | curl | 3.2 |
CVST | 0.2-2 | data.table | 1.11.4 | adathalmazok | 3.4.4 |
DBI | 1.0.0 | ddalpha | 1.3.4 | DEoptimR | 1.0-8 |
desc | 1.2.0 | devtools | 1.13.6 | digest | 0.6.16 |
dimRed | 0.1.0 | doMC | 1.3.5 | dplyr | 0.7.6 |
DRR | 0.0.3 | fansi | 0.3.0 | forcats | 0.3.0 |
foreach | 1.4.4 | foreign | 0.8-70 | gbm | 2.1.3 |
Geometria | 0.3-6 | ggplot2 | 3.0.0 | gistr | 0.23.0 |
glmnet | 2.0-16 | glue | 1.3.0 | gower | 0.1.2 |
Grafikák | 3.4.4 | grDevices | 3.4.4 | grid | 3.4.4 |
gsubfn | 0.7 | gtable | 0.2.0 | H2o | 3.20.0.2 |
haven | 1.1.2 | hms | 0.4.2 | httr | 1.3.1 |
hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ipred | 0.9-7 |
iterators | 1.0.10 | jsonlite | 1.5 | kernlab | 0.9-27 |
KernSmooth | 2.23-15 | labeling | 0.3 | lattice | 0.20-35 |
lava | 1.6.3 | lazyeval | 0.2.1 | littler | 0.3.4 |
lme4 | 1.1-18-1 | lubridate | 1.7.4 | magic | 1.5-8 |
magrittr | 1.5 | mapproj | 1.2.6 | maps | 3.3.0 |
maptools | 0.9-3 | MASS | 7.3-50 | Mátrix | 1.2-14 |
MatrixModels | 0.4-1 | memoise | 1.1.0 | methods | 3.4.4 |
mgcv | 1.8-24 | mime | 0,5 | minqa | 1.2.4 |
ModelMetrics | 1.2.0 | munsell | 0.5.0 | mvtnorm | 1.0-8 |
nlme | 3.1-137 | nloptr | 1.0.4 | 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 | 1.0.0 | pkgconfig | 2.0.2 | pkgKitten | 0.1.4 |
pkgload | 1.0.0 | plogr | 0.2.0 | pls | 2.7-0 |
plyr | 1.8.4 | praise | 1.0.0 | prettyunits | 1.0.2 |
pROC | 1.12.1 | processx | 3.2.0 | prodlim | 2018.04.18 |
proto | 1.0.0 | Ps | 1.1.0 | purrr | 0.2.5 |
quantreg | 5.36 | R.methodsS3 | 1.7.1 | R.oo | 1.22.0 |
R.utils | 2.7.0 | R6 | 2.2.2 | randomForest | 4.6-14 |
RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 0.12.18 | 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 |
reshape2 | 1.4.3 | Rio | 0.5.10 | rlang | 0.2.2 |
robustbase | 0.93-2 | 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 | 0.7 | scales | 1.0.0 |
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 | 2.42-6 | tcltk | 3.4.4 |
TeachingDemos | 2.10 | testthat | 2.0.0 | tibble | 1.4.2 |
tidyr | 0.8.1 | tidyselect | 0.2.4 | timeDate | 3043.102 |
tools | 3.4.4 | utf8 | 1.1.4 | utils | 3.4.4 |
viridisLite | 0.3.0 | whisker | 0.3-2 | withr | 2.1.2 |
xml2 | 1.2.0 | Zip | 1.0.0 |
Telepített Java- és Scala-kódtárak (Scala 2.11-fürtverzió)
Csoportazonosító | Összetevő azonosítója | Verzió |
---|---|---|
antlr | antlr | 2.7.7 |
com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.8.10 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 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-emr | 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-libraries | 1.11.22 |
com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.11.313 |
com.amazonaws | jmespath-java | 1.11.313 |
com.sárgarépa | hppc | 0.7.2 |
com.chuusai | shapeless_2.11 | 2.3.2 |
com.clearspring.analytics | Patak | 2.7.0 |
com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
com.databricks | dbml-local_2.11 | 0.5.0-db7-spark2.4 |
com.databricks | dbml-local_2.11-tesztek | 0.5.0-db7-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-árnyékolt | 4.0.2 |
com.esotericsoftware | minlog | 1.3.0 |
com.fasterxml | Osztálytárs | 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-commons-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.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-elemzők | 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 |
commons-codec | commons-codec | 1.10 |
commons-collections | commons-collections | 3.2.2 |
commons-configuration | commons-configuration | 1.6 |
commons-dbcp | commons-dbcp | 1.4 |
commons-digester | commons-digester | 1.8 |
commons-httpclient | commons-httpclient | 3,1 |
commons-io | commons-io | 2,4 |
commons-lang | commons-lang | 2,6 |
commons-logging | commons-logging | 1.1.3 |
commons-net | commons-net | 3,1 |
commons-pool | commons-pool | 1.5.4 |
info.ganglia.gmetric4j | gmetric4j | 1.0.7 |
io.airlift | aircompressor | 0,10 |
io.dropwizard.metrics | metrics-core | 3.1.5 |
io.dropwizard.metrics | metrics-ganglia | 3.1.5 |
io.dropwizard.metrics | metrics-graphite | 3.1.5 |
io.dropwizard.metrics | metrics-healthchecks | 3.1.5 |
io.dropwizard.metrics | metrics-jetty9 | 3.1.5 |
io.dropwizard.metrics | metrics-json | 3.1.5 |
io.dropwizard.metrics | metrics-jvm | 3.1.5 |
io.dropwizard.metrics | metrics-log4j | 3.1.5 |
io.dropwizard.metrics | metrics-servlets | 3.1.5 |
io.netty | netty | 3.9.9.Final |
io.netty | netty-all | 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 | Kollektor | 0.7 |
javax.activation | Aktiválás | 1.1.1 |
javax.annotation | javax.annotation-api | 1.2 |
javax.el | javax.el-api | 2.2.4 |
javax.jdo | jdo-api | 3.0.1 |
javax.servlet | javax.servlet-api | 3.1.0 |
javax.servlet.jsp | jsp-api | 2.1 |
javax.transaction | jta | 1.1 |
javax.validation | validation-api | 1.1.0.Final |
javax.ws.rs | javax.ws.rs-api | 2.0.1 |
javax.xml.bind | jaxb-api | 2.2.2 |
javax.xml.stream | stax-api | 1.0-2 |
javolution | javolution | 5.5.1 |
jline | jline | 2,11 |
joda-time | joda-time | 2.9.3 |
log4j | apache-log4j-extras | 1.2.17 |
log4j | log4j | 1.2.17 |
net.hydromatic | eigenbase-properties | 1.1.5 |
net.razorvine | pyrolit | 4.13 |
net.sf.jpam | jpam | 1.1 |
net.sf.opencsv | opencsv | 2.3 |
net.sf.supercsv | super-csv | 2.2.0 |
net.snowflake | snowflake-jdbc | 3.6.3 |
net.snowflake | spark-snowflake_2.11 | 2.4.1 |
net.sourceforge.f2j | arpack_combined_all | 0.1 |
org.acplt | oncrpc | 1.0.7 |
org.antlr | ST4 | 4.0.4 |
org.antlr | antlr-runtime | 3.4 |
org.antlr | antlr4-runtime | 4.7 |
org.antlr | stringtemplate | 3.2.1 |
org.apache.ant | Hangya | 1.9.2 |
org.apache.ant | ant-jsch | 1.9.2 |
org.apache.ant | ant-launcher | 1.9.2 |
org.apache.arrow | nyílformátum | 0.10.0 |
org.apache.arrow | nyíl-memória | 0.10.0 |
org.apache.arrow | nyílvektor | 0.10.0 |
org.apache.avro | avro | 1.8.2 |
org.apache.avro | avro-ipc | 1.8.2 |
org.apache.avro | avro-mapred-hadoop2 | 1.8.2 |
org.apache.calcite | kalcit-avatica | 1.2.0-inkubálás |
org.apache.calcite | kalcitmag | 1.2.0-inkubálás |
org.apache.calcite | calcite-linq4j | 1.2.0-inkubálás |
org.apache.commons | commons-compress | 1.8.1 |
org.apache.commons | commons-crypto | 1.0.0 |
org.apache.commons | commons-lang3 | 3.5 |
org.apache.commons | commons-math3 | 3.4.1 |
org.apache.curator | kurátor-ügyfél | 2.7.1 |
org.apache.curator | kurátor-keretrendszer | 2.7.1 |
org.apache.curator | kurátor-receptek | 2.7.1 |
org.apache.derby | Derby | 10.12.1.1 |
org.apache.directory.api | api-asn1-api | 1.0.0-M20 |
org.apache.directory.api | api-util | 1.0.0-M20 |
org.apache.directory.server | apacheds-i18n | 2.0.0-M15 |
org.apache.directory.server | apacheds-kerberos-codec | 2.0.0-M15 |
org.apache.hadoop | hadoop-annotations | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-auth | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-client | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-common | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-hdfs | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-app | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-common | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-core | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-jobclient | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-shuffle | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-yarn-api | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-yarn-client | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-yarn-common | 2.7.3 |
org.apache.hadoop | hadoop-yarn-server-common | 2.7.3 |
org.apache.htrace | htrace-core | 3.1.0-inkubálás |
org.apache.httpcomponents | httpclient | 4.5.4 |
org.apache.httpcomponents | httpcore | 4.4.8 |
org.apache.ivy | Ivy | 2.4.0 |
org.apache.orc | orc-core-nohive | 1.5.2 |
org.apache.orc | orc-mapreduce-nohive | 1.5.2 |
org.apache.orc | orc-shims | 1.5.2 |
org.apache.parquet | parquet-column | 1.10.1-databricks2 |
org.apache.parquet | parquet-common | 1.10.1-databricks2 |
org.apache.parquet | parquet-kódolás | 1.10.1-databricks2 |
org.apache.parquet | parquet-format | 2.4.0 |
org.apache.parquet | parquet-hadoop | 1.10.1-databricks2 |
org.apache.parquet | parquet-jackson | 1.10.1-databricks2 |
org.apache.thrift | libfb303 | 0.9.3 |
org.apache.thrift | libthrift | 0.9.3 |
org.apache.xbean | xbean-asm6-shaded | 4.8 |
org.apache.zookeeper | zookeeper | 3.4.6 |
org.codehaus.jackson | jackson-core-asl | 1.9.13 |
org.codehaus.jackson | jackson-jaxrs | 1.9.13 |
org.codehaus.jackson | jackson-mapper-asl | 1.9.13 |
org.codehaus.jackson | jackson-xc | 1.9.13 |
org.codehaus.janino | commons-compiler | 3.0.9 |
org.codehaus.janino | janino | 3.0.9 |
org.datanucleus | datanucleus-api-jdo | 3.2.6 |
org.datanucleus | datanucleus-core | 3.2.10 |
org.datanucleus | datanucleus-rdbms | 3.2.9 |
org.eclipse.jetty | jetty-client | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-folytatás | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-http | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-io | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-jndi | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-plus | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-proxy | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-biztonság | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-server | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-servlet | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-servlets | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-util | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-webapp | 9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty | jetty-xml | 9.3.20.v20170531 |
org.fusesource.leveldbjni | leveldbjni-all | 1.8 |
org.glassfish.hk2 | hk2-api | 2.4.0-b34 |
org.glassfish.hk2 | hk2-lokátor | 2.4.0-b34 |
org.glassfish.hk2 | hk2-eszközök | 2.4.0-b34 |
org.glassfish.hk2 | osgi-resource-locator | 1.0.1 |
org.glassfish.hk2.external | aopalliance-repackaged | 2.4.0-b34 |
org.glassfish.hk2.external | javax.inject | 2.4.0-b34 |
org.glassfish.jersey.bundles.repackaged | jersey-guava | 2.22.2 |
org.glassfish.jersey.containers | jersey-container-servlet | 2.22.2 |
org.glassfish.jersey.containers | jersey-container-servlet-core | 2.22.2 |
org.glassfish.jersey.core | jersey-client | 2.22.2 |
org.glassfish.jersey.core | jersey-common | 2.22.2 |
org.glassfish.jersey.core | jersey-server | 2.22.2 |
org.glassfish.jersey.media | jersey-media-jaxb | 2.22.2 |
org.hibernate | hibernált-érvényesítő | 5.1.1.Final |
org.iq80.snappy | Snappy | 0,2 |
org.javassist | javassist | 3.18.1-GA |
org.jboss.logging | jboss-logging | 3.1.3.GA |
org.jdbi | jdbi | 2.63.1 |
org.joda | joda-convert | 1.7 |
org.jodd | jodd-core | 3.5.2 |
org.json4s | json4s-ast_2.11 | 3.5.3 |
org.json4s | json4s-core_2.11 | 3.5.3 |
org.json4s | json4s-jackson_2.11 | 3.5.3 |
org.json4s | json4s-scalap_2.11 | 3.5.3 |
org.lz4 | lz4-java | 1.4.0 |
org.mariadb.jdbc | mariadb-java-client | 2.1.2 |
org.mockito | mockito-all | 1.9.5 |
org.objenesis | objenesis | 2.5.1 |
org.postgresql | Postgresql | 42.1.4 |
org.roaringbitmap | RoaringBitmap | 0.5.11 |
org.rocksdb | rocksdbjni | 5.2.1 |
org.rosuda.REngine | REngine | 2.1.0 |
org.scala-lang | scala-compiler_2.11 | 2.11.8 |
org.scala-lang | scala-library_2.11 | 2.11.8 |
org.scala-lang | scala-reflect_2.11 | 2.11.8 |
org.scala-lang.modules | scala-parser-combinators_2.11 | 1.0.2 |
org.scala-lang.modules | scala-xml_2.11 | 1.0.5 |
org.scala-sbt | tesztfelület | 1.0 |
org.scalacheck | scalacheck_2.11 | 1.12.5 |
org.scalactic | scalactic_2.11 | 3.0.3 |
org.scalanlp | breeze-macros_2.11 | 0.13.2 |
org.scalanlp | breeze_2.11 | 0.13.2 |
org.scalatest | scalatest_2.11 | 3.0.3 |
org.slf4j | jcl-over-slf4j | 1.7.16 |
org.slf4j | jul-to-slf4j | 1.7.16 |
org.slf4j | slf4j-api | 1.7.16 |
org.slf4j | slf4j-log4j12 | 1.7.16 |
org.spark-project.hive | hive-beeline | 1.2.1.spark2 |
org.spark-project.hive | hive-cli | 1.2.1.spark2 |
org.spark-project.hive | hive-exec | 1.2.1.spark2 |
org.spark-project.hive | hive-jdbc | 1.2.1.spark2 |
org.spark-project.hive | hive-metaadattár | 1.2.1.spark2 |
org.spark-project.spark | Használatlan | 1.0.0 |
org.spire-math | spire-macros_2.11 | 0.13.0 |
org.spire-math | spire_2.11 | 0.13.0 |
org.springframework | spring-core | 4.1.4.KIADÁS |
org.springframework | rugós teszt | 4.1.4.KIADÁS |
org.tukaani | xz | 1.5 |
org.typelevel | machinist_2.11 | 0.6.1 |
org.typelevel | makró-compat_2.11 | 1.1.1 |
org.xerial | sqlite-jdbc | 3.8.11.2 |
org.xerial.snappy | snappy-java | 1.1.7.1 |
org.yaml | snakeyaml | 1.16 |
Oro | Oro | 2.0.8 |
software.amazon.ion | ion-java | 1.0.2 |
stax | stax-api | 1.0.1 |
xmlenc | xmlenc | 0.52 |