Databricks Runtime 5.3 (サポート対象外)

  • [アーティクル]

Databricks では、2019 年 4 月にこのイメージをリリースしました。

次のリリース ノートには、Apache Spark で稼働する Databricks Runtime 5.3 に関する情報が記載されています。

新機能

Databricks Delta

タイム トラベルの GA

Delta タイム トラベルが一般提供の段階に進みました。 タイムスタンプ文字列またはバージョンを使用してテーブルのスナップショットに対してクエリを実行する機能が追加されます。これには SQL 構文とタイムスタンプ式の DataFrameReader オプションを使用します。

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

時間移動には、以下を含む数多くの使用例があります。

  • 分析、レポート、または出力 (機械学習モデルの出力など) の再作成。これは、規制対象の業界でのデバッグや監査に特に役立ちます。
  • 複雑なテンポラル クエリを記述する。
  • データの間違いを修正する。
  • 急速に変化するテーブルに対応する一連のクエリに対してスナップショット分離を提供する。

Delta time travel

「Delta Lake テーブル履歴を操作する」を参照してください。

MySQL テーブルの Delta へのレプリケーション (パブリック プレビュー)

Spark 分析またはデータ サイエンス ワークフローのダウンストリームで使用する場合は、MySQL テーブルから Delta に直接データをストリーミングします。 MySQL で他のインスタンスへのレプリケーションに使用するのと同じ戦略を利用し、binlog を使用して、次のように処理されて Databricks にストリーミングされる更新プログラムを特定します。

  • データベース ログから変更イベントを読み取ります。
  • Databricks にイベントをストリーミングします。
  • Delta テーブルに同じ順序で書き込みます。
  • ソースから切断された場合、状態を維持します。

プライベート プレビュー機能

このリリースには、Delta Lake の次のプライベート プレビュー機能が含まれます。

  • Presto で Delta テーブルに直接クエリを実行できるようにする試験的なコマンドを追加しました。
  • 自動最適化では、Delta テーブルへの個々の書き込み中にファイル レイアウトが最適化されます。また、超高速クエリのパフォーマンスを維持するために小さなファイルが Delta テーブルに蓄積されないようにします。 さらに、パーティション分割された Delta テーブルへの書き込みとアップサートでは、書き込みに導入されたアダプティブ シャッフルにより、大幅な高速化を実現できます。

いずれかのプレビューに参加する場合は、Databricks アカウント チームにお問い合わせください。

ディープ ラーニング ワークロード用に最適化された DBFS FUSE フォルダー

Azure Databricks で最適化された FUSE マウントが提供されるようになりました。 init スクリプトを適用せずに、トレーニングおよび推論中に高パフォーマンスのデータ アクセスを行うことができます。 dbfs:/ml の下に格納され、file:/dbfs/ml でローカルにアクセスできるデータは、この最適化された FUSE マウントによってサポートされるようになりました。 機械学習とディープ ラーニング用のデータの読み込みを参照してください。

機能強化

  • ノートブック スコープのライブラリ:

    • dbutils.library.installPyPI での Extras のサポート。
    • wasbs、adls、および abfss を含む、Azure ファイル システム内のライブラリに対するノートブック スコープのライブラリ インストールのサポート。
    • サポート対象外のターゲット上のノートブック スコープ ライブラリのエラー メッセージが改善されました。 例: "ライブラリ ユーティリティは、Databricks Runtime for Machine Learning では使用できません"。

  • アカウント全体の "ストレージ BLOB データ共同作成者" RBAC ロールをサービス プリンシパルに付与せずに、Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) に接続します。

  • Databricks Advisor には、クエリのパフォーマンスを向上させるヒントが追加されています。

    • パーティションごとに小さなファイルが多数ある場合 -> テーブルを Delta 変換し、OPTIMIZE を実行します。
    • 高度に選択的なフィルターがある場合 -> Delta に変換し、ZORDER BY を使用します。
    • Hive からのメタデータ フェッチがボトルネックになる場合 -> テーブルを Delta に変換します。

  • Ubuntu が 16.04.5 LTS から 16.04.6 LTS にアップグレードされました。

  • Scala 2.11 が 2.11.8 から 2.11.12 にアップグレードされました。

  • インストールされている Python ライブラリの一部をアップグレードしました。

    • pip: 18.1 から 19.0.3。
    • setuptools: 40.6.3 から 40.8.0
    • wheel: 0.32.3 から 0.33.1

  • R が 3.4.4 から 3.5.2 にアップグレードされました。

  • インストールされている複数の R ライブラリをアップグレードしました。 「インストールされている R ライブラリ」を参照してください。

非推奨

  • 構造化ストリーミング用の Apache Kafka 0.8 コネクタはサポートされなくなりました。 これは Databricks Runtime 5.3 に含まれていますが、今後の Databricks Runtime のリリースからは削除されます。
  • Databricks ML Model Export は非推奨になり、Databricks Runtime 6.0 で削除されます。 モデルのインポートとエクスポートには、代わりに MLeap を使用してください。
  • 構成オプションである spark.databricks.pyspark.enableExecutorFsPerms が削除されました。

バグの修正

  • テーブル ACL に対して有効になっているクラスター用のクラスター全体の Python Egg ライブラリのインストールを修正しました。
  • コマンドが実行される前にキャンセルが呼び出される状況を修正することで、Python コマンドのキャンセルを改善しました。
  • テーブル ACL のバグを修正しました。これで、データベースまたはカタログ内のオブジェクトを一覧表示すると、表示権限があるオブジェクトのみが表示されるようになります。

Apache Spark

Databricks Runtime 5.3 には、Apache Spark 2.4.0 が含まれています。 このリリースには、Databricks Runtime 5.2 (サポート対象外) に含まれるすべての Spark の修正プログラムおよび機能強化と、Spark に対して行われた次の追加のバグ修正と機能強化が含まれています。

  • [SPARK-27134][SQL] 配列の配列を含む列で array_distinct 関数が正しく機能しない
  • [SPARK-24669][SQL] DROP DATABASE CASCADE の場合にテーブルを無効にする
  • [SPARK-26572][SQL] 集計 codegen の結果評価を修正
  • [SPARK-27046][DSTREAMS] ドキュメントから SPARK-19185 関連の参照を削除
  • [SPARK-26449][PYTHON] DataFrame API に変換メソッドを追加
  • [SPARK-26740][SQL] Spark 3.0 によって書き込まれたタイムスタンプ/日付列の統計を参照
  • [SPARK-26909][SQL] HashAggregate でハッシュ値として unsafeRow.hashCode() を使用する
  • [SPARK-26990][SQL] FileIndex: 可能であれば、ユーザー指定のフィールド名を使用する
  • [SPARK-26851][SQL] CachedRDDBuilder の二重チェック ロックを修正
  • [SPARK-26864][SQL] Python UDF を左半結合条件として使用すると、クエリが正しくない結果を返す可能性がある
  • [SPARK-26887][SQL][PYTHON] datetime64 を中間データとして作成する代わりに、datetime.date を直接作成します。
  • [SPARK-26859][SQL] ベクター化されていない ORC 逆シリアライザーのフィールド ライター インデックス バグを修正
  • [SPARK-26864][SQL] Python UDF が結合条件として使用され、udf で左半結合の両方のレグの属性が使用されている場合、クエリが正しくない結果を返す可能性がある
  • [SPARK-24360][SPARK-26091][BACKPORT][SQL] Hive 3.1 メタストアのサポート
  • [SPARK-26873][SQL] 一貫性のあるタイムスタンプを使用して、Hadoop ジョブの ID を作成します。
  • [SPARK-26734][STREAMING] 大きなブロック キューに関する StackOverflowError を修正
  • [SPARK-26758][CORE] spark.dynamiAllocation.executorIdleTimeout 値の後にアイドル状態の Executor が強制終了されない
  • [SPARK-26751][SQL] ステートメントがバックグラウンドで実行され、HiveSQLException ではない例外がスローされた場合のメモリ リークを修正
  • [SPARK-26806][SS] EventTimeStats.merge でゼロを正しく処理する必要がある
  • [SPARK-26745][SPARK-24959][SQL] JSON データソースのカウントの最適化を元に戻す
  • [SPARK-26757][GRAPHX] 空のエッジ/頂点 RDD の ''カウント'' に対して 0 を返す
  • [SPARK-26726] ブロードキャスト変数によって使用されるメモリの量を UI ディスプレイに同期する
  • [SPARK-26718][SS] SS kafka rateLimit 計算での整数オーバーフローを修正
  • [SPARK-26708][SQL] SQL キャッシュのキャッシュされた RDD とその物理プランの間の不整合による正しくない結果
  • [SPARK-26735][SQL] 特殊な式のプランの整合性を確認する
  • [SPARK-26619][SQL] SerializeFromObject から未使用のシリアライザーを排除する
  • [SPARK-26379][SS] ダミーの TimeZoneId を使用して、CurrentBatchTimestamp での UnresolvedException を回避する
  • [SPARK-26495][SQL] SelectedField 抽出子を簡略化する
  • [SPARK-26379][SS] ストリーミング クエリへの current_timestamp/current_date の追加に関する問題を修正
  • [SPARK-26709][SQL] OptimizeMetadataOnlyQuery で空のレコードが正しく処理されない
  • [SPARK-26680][SQL] 条件が適切なときに inputVars を集中的に作成する
  • [SPARK-26682][SQL] Hadoop に attemptNumber ではなく taskAttemptID を使用します。
  • [SPARK-26706][SQL] ByteType の illegalNumericPrecedence を修正
  • [SPARK-26228][MLLIB] Gramian マトリックスの計算中に OOM 問題が発生しました
  • [SPARK-26665][CORE] BlockTransferService.fetchBlockSync がいつまでもハングする可能性があるバグを修正
  • [SPARK-26549][PYSPARK] python ワーカーの再使用がレイジー反復可能な範囲の並列化に効果がない問題を修正
  • [SPARK-26351][MLLIB] ドキュメントの更新と mllib 評価メトリックのマイナー修正
  • [SPARK-26450]プロジェクション内のすべての列に対してスキーマのマップが再構築されないようにする
  • [SPARK-26638][PYSPARK][ML] PYSPARK ベクトル クラスから常に単項否定のエラーが返される
  • [SPARK-26633][REPL] ExecutorClassLoader.getResourceAsStream を追加
  • [SPARK-26629][SS] 1 つのファイル ストリームに対するデータがないバッチでのクエリと再起動の複数のファイル ストリームでのエラーを修正
  • [SPARK-25992][PYTHON] ドキュメント SparkContext をマルチプロセッシング用に共有できない
  • [SPARK-26615][CORE] コア ユニットテストでのトランスポート サーバー/クライアント リソース リークの修正
  • [SPARK-26350][SS] Kafka コンシューマーのグループ ID のオーバーライドを許可
  • [SPARK-26538][SQL] postgres 数値配列の要素の既定の有効桁数とスケールを設定
  • [SPARK-26586][SS] 予期しない構成でストリームが実行される競合状態を修正
  • [SPARK-26551][SQL] ある複合フィールドを選択し、別のフィールドに is not null 述語が含まれる場合のスキーマ排除エラーを修正
  • [SPARK-26576][SQL] ブロードキャスト ヒントがパーティション テーブルに適用されない
  • [SPARK-26571][SQL] Parquet と Orc FileFormat の正規名で Hive Serde マッピングを更新
  • [SPARK-26267][SS] Kafka (2.4) からの不適切なオフセットを検出するときの再試行
  • [SPARK-26559][ML] [PYSPARK] ML イメージを 1.9 より前のバージョンの numpy で使用できない
  • [SPARK-26078][SQL] IN サブクエリでの自己結合属性の重複除去

メンテナンスの更新

Databricks Runtime 5.3 メンテナンス更新プログラムに関するページを参照してください。

システム環境

  • オペレーティング システム: Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java: 1.8.0_191
  • Scala: 2.11.12
  • Python: Python 2 クラスターの場合は 2.7.12、Python 3 クラスターの場合は 3.5.2。
  • R: R バージョン 3.5.2 (2018-12-20)
  • GPU クラスター: 次の NVIDIA GPU ライブラリがインストールされます。
    • Tesla ドライバー 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

注意

Scala 2.12 は Apache Spark 2.4 でサポートされていますが、Databricks Runtime 5.3 ではサポートされていません。

インストールされている Python ライブラリ

ライブラリ Version ライブラリ Version ライブラリ Version
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 certifi 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
cryptography 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 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 19.0.3 ply 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
requests 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 scour 0.32 seaborn 0.7.1
setuptools 40.8.0 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 6 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornado 5.1.1 traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 16.1.0 wcwidth 0.1.7 wheel 0.33.1
wsgiref 0.1.2

インストールされている R ライブラリ

ライブラリ Version ライブラリ Version ライブラリ Version
abind 1.4-5 askpass 1.1 assertthat 0.2.0
backports 1.1.3 base 3.5.2 base64enc 0.1-3
BH 1.69.0-1 bit 1.1-14 bit64 0.9-7
bitops 1.0-6 blob (blob) 1.1.1 boot 1.3-20
brew 1.0-6 callr 3.1.1 car 3.0-2
carData 3.0-2 キャレット 6.0-81 cellranger 1.1.0
chron 2.3-53 class 7.3-15 cli 1.0.1
clipr 0.5.0 clisymbols 1.2.0 cluster 2.0.7-1
codetools 0.2-16 colorspace 1.4-0 commonmark 1.7
compiler 3.5.2 config 0.3 crayon 1.3.4
curl 3.3 data.table 1.12.0 datasets 3.5.2
DBI 1.0.0 dbplyr 1.3.0 desc 1.2.0
devtools 2.0.1 digest 0.6.18 doMC 1.3.5
dplyr 0.8.0.1 ellipsis 0.1.0 fansi 0.4.0
forcats 0.4.0 foreach 1.4.4 foreign 0.8-71
forge 0.2.0 fs 1.2.6 gbm 2.1.5
generics 0.0.2 ggplot2 3.1.0 gh 1.0.1
git2r 0.24.0 glmnet 2.0-16 glue 1.3.0
gower 0.1.2 graphics 3.5.2 grDevices 3.5.2
grid 3.5.2 gridExtra 2.3 gsubfn 0.7
gtable 0.2.0 h2o 3.22.1.1 haven 2.1.0
hms 0.4.2 htmltools 0.3.6 htmlwidgets 1.3
httr 1.4.0 hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3
ini 0.3.1 ipred 0.9-8 iterators 1.0.10
jsonlite 1.6 KernSmooth 2.23-15 labeling 0.3
lattice 0.20-38 lava 1.6.5 lazyeval 0.2.1
littler 0.3.6 lme4 1.1-20 lubridate 1.7.4
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 maps 3.3.0
maptools 0.9-5 MASS 7.3-51.1 Matrix 1.2-15
MatrixModels 0.4-1 memoise 1.1.0 methods 3.5.2
mgcv 1.8-27 mime 0.6 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.2 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-9
nlme 3.1-137 nloptr 1.2.1 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.2.2 openxlsx 4.1.0
parallel 3.5.2 pbkrtest 0.4-7 pillar 1.3.1
pkgbuild 1.0.2 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.2 plogr 0.2.0 plyr 1.8.4
praise 1.0.0 prettyunits 1.0.2 pROC 1.13.0
processx 3.2.1 prodlim 2018.04.18 progress 1.2.0
proto 1.0.0 ps 1.3.0 purrr 0.3.0
quantreg 5.38 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.8.0 r2d3 0.2.3 R6 2.4.0
randomForest 4.6-14 rappdirs 0.3.1 rcmdcheck 1.3.2
RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 1.0.0 RcppEigen 0.3.3.5.0
RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11 readr 1.3.1
readxl 1.3.0 recipes 0.1.4 rematch 1.0.1
remotes 2.0.2 reshape2 1.4.3 rio 0.5.16
rlang 0.3.1 RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.1
rpart 4.1-13 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.8-6
RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0.9.0 scales 1.0.0
sessioninfo 1.1.1 sp 1.3-1 sparklyr 1.0.0
SparkR 2.4.2 SparseM 1.77 spatial 7.3-11
splines 3.5.2 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1
statmod 1.4.30 stats 3.5.2 stats4 3.5.2
stringi 1.3.1 stringr 1.4.0 survival 2.43-3
sys 3.0 tcltk 3.5.2 TeachingDemos 2.10
testthat 2.0.1 tibble 2.0.1 tidyr 0.8.3
tidyselect 0.2.5 timeDate 3043.102 tools 3.5.2
usethis 1.4.0 utf8 1.1.4 utils 3.5.2
viridisLite 0.3.0 whisker 0.3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 xopen 1.0.0 yaml 2.2.0
zip 2.0.0

インストールされている Java および Scala ライブラリ (Scala 2.11 クラスター バージョン)

グループ ID 成果物 ID Version
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.carrotsearch hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics ストリーム (stream) 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.5.0-db8-spark2.4
com.databricks dbml-local_2.11-tests 0.5.0-db8-spark2.4
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.11 0.4.15-9
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.11 0.4.15-9
com.esotericsoftware kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml classmate 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.6.7.1
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.6.7
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.11 2.6.7.1
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib core 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.luben zstd-jni 1.3.2-2
com.github.rwl jtransforms 2.4.0
com.google.code.findbugs jsr305 2.0.1
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.googlecode.javaewah JavaEWAH 0.3.2
com.h2database h2 1.3.174
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
com.microsoft.azure azure-storage 5.2.0
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 6.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.11 0.3
com.twitter chill-java 0.9.3
com.twitter chill_2.11 0.9.3
com.twitter parquet-hadoop-bundle 1.6.0
com.twitter util-app_2.11 6.23.0
com.twitter util-core_2.11 6.23.0
com.twitter util-jvm_2.11 6.23.0
com.typesafe config 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging-api_2.11 2.1.2
com.typesafe.scala-logging scala-logging-slf4j_2.11 2.1.2
com.univocity univocity-parsers 2.7.3
com.vlkan flatbuffers 1.2.0-3f79e055
com.zaxxer HikariCP 3.1.0
commons-beanutils commons-beanutils 1.7.0
commons-beanutils commons-beanutils-core 1.8.0
commons-cli commons-cli 1.2
commons-codec commons-codec 1.10
commons-collections commons-collections 3.2.2
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