Databricks Runtime 6.0 (サポートされていません)

Databricks は2019年10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では、Apache Spark を使用した Databricks Runtime 6.0 に関する情報を提供します。

新機能

Python 環境

Databricks Runtime 6.0 には、python への大幅な変更と python 環境の構成方法 (Python を 3.7.3にアップグレードする、インストールされている python パッケージの一覧を再設定する、インストールされているパッケージを新しいバージョンにアップグレードするなど) が含まれています。 詳細については、「 インストール済みの Python ライブラリ」を参照してください。

また、以前に 発表したように、Databricks Runtime 6.0 は Python 2 をサポートしていません。

主な変更点は次のとおりです。

  • Python を3.5.2 から3.7.3 にアップグレードしました。 Python パッケージの古いバージョンの一部は、python 3.7 と互換性のない古いバージョンの Cython に依存しているため、Python 3.7 との上位互換性がない場合があります。 このようなパッケージをインストールすると、のようなエラーが発生する可能性が ‘PyThreadState’ {‘struct _ts’} has no member named ‘exc_type’ あります (詳細については、 GitHub の問題 1978 を参照)。 Python パッケージの Python 3.7 互換バージョンをインストールします。
  • パッケージの主なアップグレード:
    • boto3 1.9.162
    • ipython v7.4.0
    • matplotlib 3.0.3
    • numpy 1.16.2
    • パンダから0.24.2
    • pyarrow 0.13.0
  • Databricks Runtime 5.5 LTSと比較すると、asn1crypto、backcall、jedi、kiwisolver、Parso、PySocks の各 Python パッケージが新しく追加されています。
  • Databricks Runtime 5.5 LTSと比較すると、次の Python パッケージはインストールされません: ansi2html、brewer2mpl、コロ、configobj、enum34、et-xmlfile、.py、ファンク sigs、fusepy、ggplot、html5lib、ipaddress、jdcal、Jinja2、llvmlite、lxml、MarkupSafe、mpld3、msgpack-Python、ndg-httpsclient、numba、openpyxl、Pathlib2、Pillow、、pyasn1、pypng、Python-geohash、検索、simplejson、および singledispatch。
  • displayGgplot パッケージは、新しいバージョンのパンダと互換性がないため、Python ggplot オブジェクトの関数はサポートされなくなりました。
  • PYSPARK_PYTHON /databricks/python2/bin/python Databricks Runtime 6.0 は Python 2 をサポートしていないため、をに設定することはできません。 そのような設定のクラスターは、引き続き起動できます。 ただし、python ノートブックと Python コマンドは機能しません。つまり、Python コマンドセルは "Canceled" エラーが発生して失敗し、 Python shell failed to start ドライバーログにエラーが表示されます。
  • PYSPARK_PYTHON virtualenv によって管理される環境にある Python 実行可能ファイルを指している場合、この環境は 初期化スクリプト とノートブックに対してアクティブ化されます。 python pip これらのコマンドの絶対位置を指定しなくても、アクティブ化された環境で直接定義されているコマンドとコマンドを直接使用できます。 既定では、PYSPARK_PYTHON/databricks/python3/bin/python に設定されています。 したがって、既定では、は、 python /databricks/python3/bin/python pip /databricks/python3/bin/pip init スクリプト とノートブックのを指します。 PYSPARK_PYTHONが Virtualenv によって管理されている環境にない python 実行可能ファイルを指している場合、またはで指定された python を作成するための init スクリプトを記述している場合は、 PYSPARK_PYTHON 絶対パスを使用して適切なとにアクセスする必要があり python pip ます。 Python ライブラリの分離が有効になっている場合 (既定では有効になっています)、アクティブ化された環境は PYSPARK_PYTHON に関連付けられている環境のままです。 Python notebook に関連付けられている分離環境を変更するには、 ライブラリユーティリティ を使用することをお勧めします。

デルタレイク DML コマンド用のスケール a と Java Api

プログラムによる削除、更新、およびマージ用 Api を使用して、デルタテーブルのデータを変更できるようになりました。 これらの api は、対応する SQL コマンドの構文とセマンティクスを反映しており、多くのワークロードに適しています。たとえば、緩やかに変化するディメンション (SCD) 操作、レプリケーションの変更データのマージ、ストリーミングクエリからの upsert などです。

詳細については、「 テーブルの削除、更新、およびマージ」を参照してください。

デルタレイクユーティリティコマンド用のスケール a と Java Api

Databricks Runtime に、 vacuum およびユーティリティコマンド用のプログラム api が用意されました history 。 これらの Api は、以前のバージョンの Databricks Runtime で使用できる、対応する SQL コマンドの構文とセマンティクスを反映しています。

テーブルでを実行することで、デルタテーブルによって参照されなくなったファイルと、リテンション期間のしきい値よりも古いファイルをクリーンアップでき vacuum ます。 vacuumテーブルでコマンドを実行すると、デルタテーブルに関連付けられているディレクトリが再帰的に vacuums されます。 ファイルの既定の保有期間のしきい値は7日です。 保有期間よりも古いバージョンに時間を移動する機能は、実行後に失われ vacuum ます。 vacuum 自動的にはトリガーされません。

コマンドを実行すると、デルタテーブルへの書き込みごとに、操作、ユーザー、タイムスタンプなどの情報を取得でき history ます。 操作は、時系列の逆の順序で返されます。 既定では、テーブル履歴は30日間保持されます。

詳細については、「 テーブルユーティリティコマンド」を参照してください。

Azure Lsv2 インスタンスで使用可能なデルタキャッシュ

既定では、すべての Lsv2 インスタンスに対して 差分キャッシュ が有効になります。

ローカルファイル Api を使用して最適化されたストレージ

ローカルファイル Api を使用すると、基になる分散オブジェクトストレージからローカルファイルとしてファイルにアクセスできます。 Databricks Runtime 6.0 では、ローカルファイル Api が主な制限事項に対処できるように、ヒューズマウントを強化しました。 Databricks Runtime 6.0 では、読み取り速度と書き込み速度が大幅に向上し、2 GB を超えるファイルがサポートされます。 分散型モデルのトレーニングなど、高速で信頼性の高い読み取りと書き込みが必要な場合は、この拡張機能が特に便利です。 また、ワークロードのためにローカルストレージにデータを読み込む必要はありません。コストを節約し、生産性を向上させることができます。

詳細については、「 ローカルファイル api」を参照してください。

Notebook セルごとに複数の matplotlib プロット

Notebook のセルごとに複数の matplotlib プロットを表示できるようになりました。

セル内の複数の matplotlib プロット

複数の Azure Data Lake Storage Gen1 アカウントのサービス資格情報

1つの Apache Spark セッションで使用するために、複数の Azure Data Lake Storage Gen1 アカウントのサービス資格情報をセットアップできるようになりました。 これを行うには、 account.<account-name> 構成キーにを追加します。 たとえば、との両方にアクセスするアカウントの資格情報を設定する場合は、次のようにし adl://example1.azuredatalakestore.net adl://example2.azuredatalakestore.net ます。

spark.conf.set("fs.adl.oauth2.access.token.provider.type", "ClientCredential")

spark.conf.set("fs.adl.account.example1.oauth2.client.id", "<application-id-example1>")
spark.conf.set("fs.adl.account.example1.oauth2.credential", dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name-for-service-credential-example1>"))
spark.conf.set("fs.adl.account.example1.oauth2.refresh.url", "https://login.microsoftonline.com/<directory-id-example1>/oauth2/token")

spark.conf.set("fs.adl.account.example2.oauth2.client.id", "<application-id-example2>")
spark.conf.set("fs.adl.account.example2.oauth2.credential", dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name-for-service-credential-example2>"))
spark.conf.set("fs.adl.account.example2.oauth2.refresh.url", "https://login.microsoftonline.com/<directory-id-example2>/oauth2/token")

機能強化

  • AWS SDK を1.11.596 にアップグレードしました。
  • Azure Storage SDK を、7.0 にアップグレードしました。
  • OPTIMIZE では、追加されたファイルの数、削除されたファイルの数、最大サイズと最小ファイルサイズなどのメトリックの概要が提供されます。 「 圧縮 (ビンパッキング)」を参照してください。

削除

DATABRICKS ML モデルのエクスポート が削除されます。 代わりに、モデルのインポートとエクスポートに Mleap を使用します。

Apache Spark

注意

この記事には、Azure Databricks 使用されなくなった用語である、 スレーブ という用語への参照が含まれています。 ソフトウェアからこの用語が削除された時点で、この記事から削除します。

Databricks Runtime 6.0 には Apache Spark 2.4.3 が含まれています。 このリリースには、 Databricks Runtime 5.5 LTSに含まれる spark の修正と改善点と、spark に加えら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-27992][spark-28881][python] PYTHON と接続スレッドを結合してエラーを伝達できるようにする
  • [SPARK-27330][SS] foreach writer (6.0、5.x) でのタスクの中止をサポートしています
  • [SPARK-28642][SQL] 表示 CREATE TABLE の資格情報を非表示にします
  • [SPARK-28699][CORE] 不確定ステージを中止するためのコーナーケースを修正します
  • [SPARK-28647][WEBUI] 追加のメトリック機能の回復
  • [SPARK-28766][R] [DOC] 無効な URL で受信の可能性の警告を修正します
  • [SPARK-28486][CORE] [PYTHON] python ブロードキャストのデータファイルを System.threading.tasks.dataflow.broadcastblock にマップして、GC による削除を回避します。
  • [SPARK-25035][CORE] ディスクに格納されたブロックのレプリケーションでメモリマッピングを回避します
  • [SPARK-27234][SS] [PYTHON] EpochTracker の現在のエポックに対して InheritableThreadLocal を使用します (PYTHON udf をサポートするため)
  • [SPARK-28638][WEBUI] タスクの概要には、成功したタスクのメトリックのみを含める必要があります
  • [SPARK-28153][PYTHON] InputFileBlockHolder でを使用します (python UDF での input_file_name をサポートするため)
  • [SPARK-28564][CORE] アクセス履歴アプリケーションの既定値が最後の試行 id に設定されています
  • [SPARK-28260] Thriftserver クエリがまだ結果をフェッチしている間は、クラスターを自動終了できます
  • [SPARK-26152][CORE] ワーカーのクリーンアップとワーカーのシャットダウンを同期します
  • [SPARK-28545][SQL] オブジェクトのハッシュマップのサイズを Object集積 ationiterator のディレクショナルログに追加します。
  • [SPARK-28489][SS] KafkaOffsetRangeCalculator がオフセットを削除する可能性のあるバグを修正します
  • [SPARK-28421][ML] SparseVector。パフォーマンスの最適化を適用します
  • [SPARK-28156][SQL] 自己結合では、キャッシュされたビューを見逃すことはできません
  • [SPARK-28152][SQL] 短縮型を SMALLINT にマップし、MsSqlServerDialect に FloatType に変換します。
  • [SPARK-28054][SQL] Hive パーティションテーブルを動的に挿入するときのエラーを修正します。パーティション名は大文字になります
  • [SPARK-27159][SQL] バイナリ型をサポートする mssql サーバー言語を更新します
  • [Spark-28355][CORE] [PYTHON] com のしきい値には spark Conf を使用します...
  • [SPARK-27989][CORE] k8s のドライバーへの接続に再試行が追加されました
  • [SPARK-27416][SQL] UnsafeMapData & UnsafeArrayData Kryo serialization...
  • [SPARK-28430][UI] いくつかのタスクのメトリックが見つからない場合のステージテーブルのレンダリングを修正します
  • [SPARK-27485] EnsureRequirements では、重複する式を適切に処理する必要があります
  • [SPARK-28404][SS] RateStreamContinuousPartitionReader の負のタイムアウト値を修正します
  • [SPARK-28378][PYTHON] cgi の使用を削除します。
  • [SPARK-28371][SQL] Make Parquet "StartsWith" filter null セーフ
  • [SPARK-28015][SQL] [文字列のチェック] () は、yyyy および yyyy-[m] m の形式の入力全体を使用します
  • [SPARK-28302][CORE] Windows 上の SparkLauncher 用の一意の出力ファイルを生成することを確認します。
  • [SPARK-28308][CORE] calendarinterval サブ2番目の部分は、解析の前に埋め込む必要があります
  • [SPARK-28170][ML] [PYTHON] 一様なベクトルとマトリックスのドキュメント
  • [SPARK-28160][CORE] オフになっている例外が見つからなかった場合にコールバック関数がハングするバグを修正します
  • [SPARK-27839][SQL] UTF8String () を UTF8 バイトで動作するように変更します
  • [SPARK-28157][CORE] ブラックリストエントリに対して SHS Clear KVStore Loginfo を設定します。
  • [SPARK-28128][PYTHON] [SQL] パンダグループ化された udf で空のパーティションをスキップ
  • [SPARK-28012][SQL] Hive UDF が struct 型たたみ込み expression をサポートしています
  • [SPARK-28164]Start-slave.sh の使用方法の説明を修正します。
  • [SPARK-27100][SQL] StackOverflowError を防ぐために、 filetableSeq ではなく 配列 を使用します
  • [SPARK-28154][ML] gmm fix double cache

メンテナンスの更新

Databricks Runtime 6.0 メンテナンスの更新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 以降32
  • 2.11.12
  • Python: 3.7.3
  • R: r バージョン 3.6.1 (2019-07-05)
  • デルタレイク: v0.3.0

注意

2.12 2.4 Apache Spark の試験的な機能としてを使用できますが、Databricks Runtime 6.0 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
asn1crypto 0.24.0 バック呼び出し 0.1.0 boto 2.49.0
boto3 1.9.162 botocore 1.12.163 certifi 2019.3.9
cffi 1.12.2 chardet 3.0.4 暗号化●あんごうか○ 2.6.1
チェンジャー 0.10.0 Cython 0.29.6 デコレーター 4.4.0
docutils 0.14 idna 2.8 ipython v7.4.0
ipython-genutils 0.2.0 jedi (ジェダイ 0.13.3 jmespath 0.9.4
kiwisolver 1.1.0 matplotlib 3.0.3 numpy 1.16.2
pandas 0.24.2 parso 0.3.4 patsy 0.5.1
pexpect 4.6.0 pickleshare 0.7.5 pip 19.0.3
prompt-toolkit 2.0.9 psycopg2 2.7.6.1 ptyprocess 0.6.0
pyarrow 0.13.0 pycparser 2.19 pycurl 7.43.0
Pygments 2.3.1 PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 19.0.0
pyparsing 2.4.2 PySocks 1.6.8 python-apt 1.1.0 + ubuntu 0.16.04.5
python-dateutil 2.8.0 pytz 2018.9 requests 2.21.0
s3transfer 0.2.1 scikit-learn 0.20.3 scipy 1.2.1
seaborn 0.9.0 setuptools 40.8.0 6 1.12.0
ssh インポート id 5.5 statsmodels 0.9.0 traitlets 4.3.2
自動アップグレード 0.1 urllib3 1.24.1 virtualenv 16.4.1
wcwidth 0.1.7 wheel 0.33.1

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 0.2.1
backports 1.1.3 base 3.6.1 base64enc 0.1-3
BH 1.69.0-1 bit 1.1-14 bit64 0.9-7
bitops 1.0-6 blob 1.1.1 boot 1.3 ~ 23
brew 1.0-6 callr 3.2.0 car 3.0-2
carData 3.0-2 caret 6.0-82 cellranger 1.1.0
chron 2.3 ~ 53 class 7.3-15 cli 1.1.0
clipr 0.5.0 clisymbols 1.2.0 cluster 2.1.0
codetools 0.2-16 colorspace 1.4-1 commonmark 1.7
compiler 3.6.1 config 0.3 crayon 1.3.4
curl 3.3 data.table 1.12.0 datasets 3.6.1
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 0.8-72
偽造 0.2.0 fs 1.2.7 gbm 2.1.5
generics 0.0.2 ggplot2 3.1.0 gh 1.0.1
git2r 0.25.2 glmnet 2.0-16 glue 1.3.1
gower 0.2.0 graphics 3.6.1 grDevices 3.6.1
grid 3.6.1 gridExtra 2.3 gsubfn 0.7
gtable 0.3.0 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 0.2.2
littler 0.3.7 lme4 1.1 ~ 21 lubridate 1.7.4
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 maps 3.3.0
maptools 0.9-5 MASS 7.3-51.4 Matrix 1.2-17
MatrixModels 0.4-1 memoise 1.1.0 メソッド 3.6.1
mgcv 1.8-28 mime 0.6 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.2 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-10
nlme 3.1 ~ 141 nloptr 1.2.1 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.3 openxlsx 4.1.0
parallel 3.6.1 pbkrtest 0.4-7 pillar 1.3.1
pkgbuild 1.0.3 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 1.14.0
processx 3.3.0 prodlim 2018.04.18 progress 1.2.0
proto 1.0.0 ps 1.3.0 purrr 0.3.2
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 1.0.1 RcppEigen 0.3.3.5.0
RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.12 readr 1.3.1
readxl 1.3.1 recipes 0.1.5 rematch 1.0.1
リモート 2.0.2 reshape2 1.4.3 rio 0.5.16
rlang 0.3.3 RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.1
rpart 4.1-15 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.8-6
RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0.10 scales 1.0.0
sessioninfo 1.1.1 sp 1.3-1 sparklyr 1.0.0
SparkR 2.4.4 SparseM 1.77 空間 7.3-11
splines 3.6.1 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1
statmod 1.4.30 stats 3.6.1 stats4 3.6.1
stringi 1.4.3 stringr 1.4.0 survival 2.44-1.1
sys 3.1 tcltk 3.6.1 TeachingDemos 2.10
testthat 2.0.1 tibble 2.1.1 tidyr 0.8.3
tidyselect 0.2.5 timeDate 3043.102 tools 3.6.1
これを行う 1.4.0 utf8 1.1.4 utils 3.6.1
viridisLite 0.3.0 whisker 0.3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 xopen 互換 1.0.0 yaml 2.2.0
zip 2.0.1

Java をインストールし、ライブラリをスケールする (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
amazonaws amazon-kinesis-クライアント 1.8.10
amazonaws aws-自動スケール 1.11.595
amazonaws aws-cloudformation 1.11.595
amazonaws aws-cloudfront 1.11.595
amazonaws aws-cloudhsm 1.11.595
amazonaws aws-cloudsearch 1.11.595
amazonaws aws-cloudtrail 1.11.595
amazonaws aws-cloudwatch 1.11.595
amazonaws aws-cloudwatchmetrics 1.11.595
amazonaws aws-codedeploy 1.11.595
amazonaws aws-cognitoidentity 1.11.595
amazonaws aws-cognitosync 1.11.595
amazonaws aws-config 1.11.595
amazonaws aws-sdk-core 1.11.595
amazonaws aws-datapipeline 1.11.595
amazonaws aws-sdk-directconnect 1.11.595
amazonaws aws-ディレクトリ 1.11.595
amazonaws aws-dynamodb 1.11.595
amazonaws aws-ec2 1.11.595
amazonaws aws-ecs 1.11.595
amazonaws aws-efs 1.11.595
amazonaws aws-elasticache 1.11.595
amazonaws aws-elasticbeanstalk 1.11.595
amazonaws aws-elasticloadbalancing 1.11.595
amazonaws aws-elastictranscoder 1.11.595
amazonaws aws-emr 1.11.595
amazonaws aws-氷河 1.11.595
amazonaws aws-sdk-グルー 1.11.595
amazonaws aws-iam 1.11.595
amazonaws aws-importexport 1.11.595
amazonaws aws-kinesis 1.11.595
amazonaws aws-kms 1.11.595
amazonaws aws-ラムダ 1.11.595
amazonaws aws-ログ 1.11.595
amazonaws aws-のラーニング 1.11.595
amazonaws aws-opsworks 1.11.595
amazonaws aws-rds 1.11.595
amazonaws aws-redshift 1.11.595
amazonaws aws-route53 1.11.595
amazonaws aws-s3 1.11.595
amazonaws aws-se 1.11.595
amazonaws aws-simpledb 1.11.595
amazonaws aws-simpleworkflow 1.11.595
amazonaws aws--sdk-sns 1.11.595
amazonaws aws-sqs 1.11.595
amazonaws aws-ssm 1.11.595
amazonaws aws-storagegateway 1.11.595
amazonaws aws-sts 1.11.595
amazonaws aws-サポート 1.11.595
amazonaws aws-library-ライブラリ 1.11.22
amazonaws aws-ワークスペース 1.11.595
amazonaws jのパス-java 1.11.595
carrotsearch hppc 0.7.2
chuusai shapeless_2。11 2.3.2
com. clearspring analytics ストリーム (stream) 2.7.0
databricks Rserve 1.8-3
databricks dbml-local_2。11 0.5.0: spark 2.4
databricks dbml-local_2 11-テスト 0.5.0: spark 2.4
databricks jets3t 0.7.1-0
databricks apb compilerplugin_2。11 0.4.15-9
databricks apb runtime_2。11 0.4.15-9
esotericsoftware kryo-網掛け 4.0.2
esotericsoftware minlog 1.3.0
com. xml classmate 1.0.0
com. jackson. core jackson-注釈 2.6.7
com. jackson. core jackson-コア 2.6.7
com. jackson. core jackson-databind 2.6.7.1
dataformat を jackson します。 jackson-dataformat-cbor 2.6.7
jackson (com. データ型) jackson-データ型 2.6.7
com. jackson. モジュール jackson-paranamer 2.6.7
com. jackson. モジュール jackson-scala_2. 11 2.6.7.1
com. github. fommil jniloader 1.1
netlib のようになります。 core 1.1.2
netlib のようになります。 native_ref-java 1.1
netlib のようになります。 native_ref-natives 1.1
netlib のようになります。 native_system-java 1.1
netlib のようになります。 native_system-natives 1.1
netlib のようになります。 netlib-x86_64-native_ref-natives 1.1
netlib のようになります。 netlib-x86_64-native_system-natives 1.1
com. github. luben zstd-jni 1.3.2-2
rwl jtransforms フォーム 2.4.0
com. google. findbugs jsr305 2.0.1
com. google. code. gson gson 2.2.4
.com. guava guava 15.0
protobuf protobuf-java 2.6.1
googlecode. javaewah JavaEWAH 0.3.2
h2database h2 1.3.174
com. jcraft jsch 0.1.50
jolbox bonecp 0.8.0 以降
com.microsoft.azure azure-data lake store-sdk 2.2.8
com.microsoft.azure azure-storage 7.0.0
com. sqlserver mssql-jdbc 6.2.2 jre8
com lzf 1.0.3
com. sun. mail javax.mail 1.5.2
thoughtworks mingle. paranamer paranamer 2.8
trueaccord lenses_2。11 0.3
com twitter chill-java 0.9.3
com twitter chill_2。11 0.9.3
com twitter parquet-バンドル 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
タイプセーフな config 1.2.1
タイプセーフな-ログ記録 -logging-api_2。11 2.1.2
タイプセーフな-ログ記録 -logging-slf4j_2。11 2.1.2
univocity univocity-パーサー 2.7.3
vlkan flatbuffers 1.2.0-3f79e055
com. zaxxer HikariCP 3.1.0
commons commons 1.9.3
commons-cli commons-cli 1.2
commons-codec.jar ファイル commons-codec.jar ファイル 1.10
commons-コレクション commons-コレクション 3.2.2
commons-構成 commons-構成 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-ログ記録 commons-ログ記録 1.1.3
commons-net commons-net 3.1
commons-プール commons-プール 1.5.4
ganglia. gmetric4j gmetric4j 1.0.7
io。放映リフト エアコンプレッサー 0.10
io. dropwizard. メトリック メトリック-コア 3.1.5
io. dropwizard. メトリック メトリック-ganglia 3.1.5
io. dropwizard. メトリック メトリック-graphite 3.1.5
io. dropwizard. メトリック メトリック-healthchecks 3.1.5
io. dropwizard. メトリック メトリック-jetty9 3.1.5
io. dropwizard. メトリック メトリック-json 3.1.5
io. dropwizard. メトリック メトリック-jvm 3.1.5
io. dropwizard. メトリック メトリック-log4j 3.1.5
io. dropwizard. メトリック メトリック-サーブレット 3.1.5
io. netty netty 3.9.9
io. netty netty-すべて 4.1.17
javax.mail activation 1.1.1
javax.mail javax.mail-api 1.2
javax.mail javax.mail 2.2.4
javax.mail jdo-api 3.0.1
javax.mail javax.mail-api 3.1.0
javax.servlet.jsp jsp-api.jar です 2.1
javax.mail jta 1.1
javax.mail 検証-api 1.1.0
javax.ws.rs javax.ws.rs-api 2.0.1
javax.xml jaxb-api 2.2.2
javax.xml ストリーム stax-api 1.0-2
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
最新の da-time 最新の da-time 2.9.3
junit junit 4.12
log4j log4j-エクストラ 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
hydromatic eigenbase-properties 1.1.5
razorvine pyrolite 4.13
ネットワーク. jpam jpam 1.1
opencsv opencsv 2.3
supercsv スーパー csv 2.2.0
スノーフレーク スノーフレーク-インジェスト-sdk 0.9.5
スノーフレーク スノーフレーク-jdbc 3.6.15
スノーフレーク spark-snowflake_2 11 2.4.10-spark_2。4
sourceforge. f2j arpack_combined_all 0.1
組織の acplt oncrpc 1.0.7
antlr ST4 4.0.4
antlr antlr-ランタイム 3.4
antlr antlr4-ランタイム 4.7
antlr stringtemplate 3.2.1
組織の apache. ant ant 1.9.2
組織の apache. ant jsch 1.9.2
組織の apache. ant ant-launcher 1.9.2
org... 矢印 矢印-形式 0.10.0
org... 矢印 矢印-メモリ 0.10.0
org... 矢印 矢印-vector 0.10.0
org. avro avro 1.8.2
org. avro avro-ipc 1.8.2
org. avro avro-mapred-hadoop2 1.8.2
組織の apache. calcite calcite 1.2.0-incubating
組織の apache. calcite calcite 引用-コア 1.2.0-incubating
組織の apache. calcite calcite 1.2.0-incubating
commons commons-圧縮 1.8.1
commons commons-暗号化 1.0.0
commons commons-lang3 3.5
commons commons-math3 3.4.1
管理者 管理者-クライアント 2.7.1
管理者 管理者-フレームワーク 2.7.1
管理者 管理者-レシピ 2.7.1
derby derby 10.12.1.1
org. directory. api api-asn1-api 1.0.0-M20
org. directory. api api-util 1.0.0-M20
org. ディレクトリ. サーバー apacheds-i18n 2.0.0-M15
org. ディレクトリ. サーバー apacheds-コーデック 2.0.0-M15
組織の apache. hadoop hadoop-注釈 2.7.3
組織の apache. hadoop hadoop-認証 2.7.3
組織の apache. hadoop hadoop-クライアント 2.7.3
組織の apache. hadoop hadoop-共通 2.7.3
組織の apache. hadoop hadoop-hdfs 2.7.3
組織の apache. hadoop hadoop-mapreduce-クライアント-アプリ 2.7.3
組織の apache. hadoop hadoop-mapreduce-クライアント-共通 2.7.3
組織の apache. hadoop hadoop-mapreduce-クライアントコア 2.7.3
組織の apache. hadoop hadoop-mapreduce-クライアント-jobclient 2.7.3
組織の apache. hadoop hadoop-mapreduce-クライアント-シャッフル 2.7.3
組織の apache. hadoop yarn-api 2.7.3
組織の apache. hadoop yarn-クライアント 2.7.3
組織の apache. hadoop yarn-common 2.7.3
組織の apache. hadoop yarn-common 2.7.3
org. htrace htrace-コア 3.1.0-incubating
組織の apache. httpcomponents httpclient 4.5.6
組織の apache. httpcomponents httpcore 4.4.10
ivy ivy 2.4.0
orc orc-nohive 1.5.5
orc orc-nohive 1.5.5
orc orc-shim 1.5.5
parquet parquet-列 1.10.1.2-databricks3
parquet parquet-共通 1.10.1.2-databricks3
parquet parquet-エンコード 1.10.1.2-databricks3
parquet parquet-形式 2.4.0
parquet parquet-hadoop 1.10.1.2-databricks3
parquet parquet-jackson 1.10.1.2-databricks3
thrift libfb303 0.9.3
thrift libthrift 0.9.3
組織の apache. xbean xbean-網掛け 4.8
org. 飼育員 3.4.6
組織の codehaus. jackson jackson-asl 1.9.13
組織の codehaus. jackson jackson-jaxrs 1.9.13
組織の codehaus. jackson jackson-asl 1.9.13
組織の codehaus. jackson jackson-xc 1.9.13
組織の codehaus. janino commons-compiler 3.0.10
組織の codehaus. janino janino 3.0.10
datanucleus datanucleus-jdo 3.2.6
datanucleus datanucleus-コア 3.2.10
datanucleus datanucleus-rdbms 3.2.9
jetty jetty-クライアント 9.3.27.v20190418
jetty jetty-継続 9.3.27.v20190418
jetty jetty-http 9.3.27.v20190418
jetty jetty-io 9.3.27.v20190418
jetty jetty-jndi 9.3.27.v20190418
jetty jetty-プラス 9.3.27.v20190418
jetty jetty-プロキシ 9.3.27.v20190418
jetty jetty-セキュリティ 9.3.27.v20190418
jetty jetty-サーバー 9.3.27.v20190418
jetty jetty-サーブレット 9.3.27.v20190418
jetty jetty-サーブレット 9.3.27.v20190418
jetty jetty-util 9.3.27.v20190418
jetty jetty-webapp 9.3.27.v20190418
jetty jetty-xml 9.3.27.v20190418
leveldbjni (組織の fource) leveldbjni-all 1.8
hk2 hk2-api 2.4.0-b34
hk2 hk2 2.4.0-b34
hk2 hk2-ユーティリティ 2.4.0-b34
hk2 osgi-リソースロケーター 1.0.1
hk2。外部 aopalliance-再パッケージ化 2.4.0-b34
hk2。外部 javax.inject 2.4.0-b34
組織... パッケージ 島-guava 2.22.2
org... コンテナー 島-コンテナー-サーブレット 2.22.2
org... コンテナー 島-サーブレット-コア 2.22.2
org... コア jersey-client 2.22.2
org... コア 島-共通 2.22.2
org... コア 島-サーバー 2.22.2
組織... メディア 島-メディア-jaxb 2.22.2
hamcrest hamcrest-core 1.3
hamcrest hamcrest-ライブラリ 1.3
組織の休止状態 休止状態-検証 5.1.1. Final
iq80. snappy snappy 0.2
javassist javassist 3.18.1-GA
組織の jboss。ログ記録 jboss-ログ記録 3.1.3.GA
org (jdbi) jdbi 2.63.1
組織... 変換 1.7
org またはコア 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
lz4 lz4-java 1.4.0
mariadb mariadb 2.1.2
mockito mockito-コア 1.10.19
objenesis objenesis 2.5.1
org. postgresql postgresql 42.1.4
組織の roaringbitmap RoaringBitmap 0.7.45
組織の roaringbitmap シム 0.7.45
rocksdb rocksdbjni 6.2.2
組織の rosuda. REngine REngine 2.1.0
org. lang compiler_2。11 2.11.12
org. lang library_2。11 2.11.12
org. lang reflect_2。11 2.11.12
org. lang. モジュール -パーサー-combinators_2。11 1.1.0
org. lang. モジュール xml_2。11 1.0.5
org-sbt テストインターフェイス 1.0
scalacheck scalacheck_2。11 1.12.5
org scalactic_2。11 3.0.3
org 層 macros_2。11 0.13.2
org 層 breeze_2。11 0.13.2
scalatest scalatest_2。11 3.0.3
slf4j jcl-slf4j 1.7.16
slf4j jul-to-slf4j 1.7.16
slf4j slf4j-api 1.7.16
slf4j slf4j-log4j12 1.7.16
org. プロジェクトハイブ hive 1.2.1. spark2.x
org. プロジェクトハイブ hive-cli 1.2.1. spark2.x
org. プロジェクトハイブ hive-jdbc 1.2.1. spark2.x
org. プロジェクトハイブ hive-metastore 1.2.1. spark2.x
org. プロジェクト. spark 未使用 1.0.0
spire-math spire-macros_2。11 0.13.0
spire-math spire_2。11 0.13.0
springframework スプリングコア 4.1.4
springframework spring-テスト 4.1.4
組織の tukaani xz 1.5
typelevel machinist_2。11 0.6.1
typelevel マクロ-compat_2。11 1.1.1
xerial sqlite-jdbc 3.8.11.2
xerial. snappy snappy-java 1.1.7.3
組織の yaml snakeyaml 1.16
oro oro 2.0.8
ソフトウェア amazon イオン-java 1.0.2
stax stax-api 1.0.1
xmlenc xmlenc 0.52