Databricks Runtime 7.6(지원되지 않음)
Databricks는 2021년 2월에 이 이미지를 릴리스했습니다.
다음 릴리스 정보는 Apache Spark 3.0에서 제공하는 Databricks Runtime 7.6에 대해 설명합니다.
Databricks Runtime 6.x에서 마이그레이션에 대한 도움말은 Databricks Runtime 7.x 마이그레이션 가이드(지원되지 않음)를 참조하세요.
새로운 기능
자동 로더에서 향상된 JSON 스키마 개선 처리
JSON 데이터를 로드할 때 기본 동작은 원래 스키마의 일부가 아닌 필드가 자동으로 삭제된다는 것입니다. 이제 자동 로더를 사용하여 모든 새 필드를 JSON 문자열로 저장하는 데 사용할 열의 이름을 지정하는 JSON 옵션을 unparsedDataColumn으로 설정할 수 있습니다.
예를 들어 설정을 통해
.option("unparsedDataColumn", "_unparsed_data")
결과에는 새 필드가 JSON 문자열로 저장되는 열 _unparsed_data가 있습니다. 이러한 새 필드는 나중에 추가 처리를 위해 구문 분석할 수 있습니다. 새 필드가 없으면 열 값은 null입니다.
자동 로더에서 덮어쓴 파일 읽기 지원
이제 입력 디렉터리 파일 변경으로 기존 데이터를 덮어쓸 수 있도록 스트림을 구성할 수 있습니다. .option("cloudFiles.allowOverwrites", "true")을 설정합니다. 자세한 내용은 자동 로더란?을 참조하세요.
개선
OPTIMIZE ZORDER를 사용하는 더 나은 다차원 클러스터링 및 데이터 건너뛰기 성능
이제 OPTIMIZE ZORDER 작업은 기본적으로 힐베르트 공간 채우기 곡선을 사용합니다. 이 방법은 더 높은 차원의 Z 순서보다 더 나은 클러스터링 특성을 제공합니다. 열이 많은 OPTIMIZE ZORDER를 사용하는 델타 테이블의 경우 힐베르트 곡선은 Z 순서보다 더 많은 데이터를 건너뛰어 읽기 쿼리 속도를 높일 수 있습니다. 자세한 내용은 Delta Lake의 데이터 건너뛰기(Data Skipping)를 참조하세요.
MATCHED 절만 있는 일부 MERGE 작업의 성능 개선
절 조건이 있는 MATCHED 절만 있는 MERGE 작업의 성능이 더 나아질 수 있습니다.
MERGE 작업량이 많은 Delta 테이블에 대한 자동 조정 파일 크기(퍼블릭 미리 보기)
반복 MERGE 작업을 거치는 델타 테이블(예: 행 수준 변경 데이터의 연속 upsert)은 반복적으로 파일을 다시 써서 데이터를 업데이트합니다. 이러한 테이블은 OPTIMIZE, 최적화된 쓰기, 자동 압축과 같은 데이터 레이아웃 작업에서 기본적으로 생성한 것보다 파일 크기가 더 작다는 이점이 있습니다. Databricks Runtime 7.6을 사용하면 MERGE 작업량이 많은 테이블을 자동으로 감지하고 파일 크기를 조정할 수 있습니다. 이 기능을 사용하도록 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 Databricks 지원 또는 Azure Databricks 계정 팀에 문의하세요.
라이브러리 업그레이드
- 업그레이드된 Python 라이브러리:
- certifi를 2020.6.20에서 2020.12.5로 업그레이드됨.
- koalas를가1.4.0에서 1.5.0으로 업그레이드됨.
- python-apt가 1.6.5+ubuntu0.3에서 1.6.5+ubuntu0.4로 업그레이드됨
- 업그레이드된 R 라이브러리:
- nlme이 3.1-150에서 3.1-151로 업그레이드됨.
- 업그레이드된 Java 라이브러리:
- azure-data-lake-store-sdk가 2.3.8에서 2.3.9로 업그레이드됨.
- OpenJDK 8 빌드가 Zulu 8.50.0.51-CA-linux64(빌드 1.8.0_275-b01)로 업그레이드되었습니다.
Apache Spark
Databricks Runtime 7.6에는 Apache Spark 3.0.1이 포함됩니다. 이 릴리스에는 Databricks Runtime 7.5(지원되지 않음)에 포함된 모든 Spark 수정 및 개선 사항뿐만 아니라 Spark에 대한 다음과 같은 추가 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.
- [SPARK-33740] [SQL] hive-site.xml의 hadoop 구성은 기존 hadoop 구성을 재정의할 수 있음
- [SPARK-33822] [SQL] HashJoin에서
CastSupport.cast메서드 사용 - [SPARK-33398] Spark 3.0 이전의 트리 모델 로드 수정
- [SPARK-33029] [CORE][WEBUI] 드라이버를 차단 목록에 잘못 표시하는 UI 실행기 페이지 수정
- [SPARK-34012] [SQL] 마이그레이션 가이드를 사용하여 conf
spark.sqllegacy.parser.havingWithoutGroupByAsWhere가 true일 때 일관된 동작 유지 - [SPARK-33635] [SS] 성능 회귀를 해결하기 위해 KafkaTokenUtil.needTokenUpdate에서 확인 순서를 조정
- [SPARK-33900] [WEBUI] remotebytesread만 사용할 수 있는 경우 순서 섞기 읽기 크기/레코드가 올바르게 표시됨
- [SPARK-33593][SQL] 벡터 판독기에 이진 파일 파티션 값이 있는 잘못된 데이터를 얻음
- [SPARK-31170] [SQL] Spark SQL CLI는 hive-site.xml 및 spark.sql.warehouse.dir을 준수해야 함
- [SPARK-33853] [SQL] EXPLAIN CODEGEN 및 BenchmarkQueryTest는 하위 쿼리 코드를 표시하지 않음
- [SPARK-33786] [SQL] 테이블 이름이 변경되는 경우 캐시의 저장 수준을 준수해야 함
- [SPARK-33841] [CORE] 고부하 상태에서 SHS에서 작업이 간헐적으로 사라지는 문제 수정
- [SPARK-33480] [SQL] 오류 메시지에 사용자 데이터를 노출하지 않음
- [SPARK-33756] [SQL] BytesToBytesMap의 MapIterator를 멱등원으로 만들기
- [SPARK-33774] [UI][CORE] “마스터로 돌아가기”는 독립 실행형 클러스터에서 500 오류를 반환
- [SPARK-33733] [SQL] PullOut Nondeterministic은 결정적 필드를 확인하고 수집해야 함
- [SPARK-33670] [SQL] 파티션 공급자가 v1 SHOW TABLE EXTENDED에서 Hive인지 확인
- [SPARK-33788] [SQL][3.1][2.4] HiveExternalCatalog.dropPartitions()에서 NoSuchPartitionsException을 throw
- [SPARK-33819] [CORE] SingleFileEventLogFileReader/RollingEventLogFilesFileReader는
package private이어야 함 - [SPARK-33742] [SQL] HiveExternalCatalog.createPartitions()에서 PartitionsAlreadyExistException을 throw
- [SPARK-32110] [SQL] HyperLogLog++에서 특수 부동 숫자 정규화
- [SPARK-33071][SPARK-33536] [SQL] Snowflake 커넥터를 중단하지 않도록 별칭 생성자를 변경하지 않음
- [SPARK-32680] [SQL] 해결되지 않은 쿼리를 사용하여 V2 CTAS를 전처리하지 않음
- [SPARK-33520] [ML][PYSPARK] Cherry-pick: CrossValidator/TrainValidateSplit/OneVsRest Reader/Writer가 Python 백엔드 추정기/평가기를 지원하도록 함
- [SPARK-33592] [ML][PYTHON] estimatorParamMaps의 Pyspark ML 유효성 검사기 매개 변수가 저장 및 다시 로드 후 손실될 수 있습니다.
- [SPARK-33667] [SQL] v1
SHOW PARTITIONS에서 파티션 사양을 확인하는 동안spark.sql.caseSensitive구성을 반영 - [SPARK-33141] [SQL] 영구 뷰를 만들 때 SQL 구성 캡처
- [SPARK-33636] [PYTHON][ML] PySpark StringIndexer에 labelsArray 추가
- [SPARK-33629] [PYTHON] spark.buffer.size 구성을 드라이버 측에서 볼 수 있도록 설정
- [SPARK-33389] [SQL] 항상 활성 SQLConf를 사용하여 SparkSession의 내부 클래스 만들기
- [SPARK-33071][SPARK-33536] [SQL] DetectAmbiguousSelfJoin을 중단하지 않도록 join()에서 LogicalPlan의 dataset_id를 변경하지 않도록 함
- [SPARK-33551] [SQL] 재분할을 위해 사용자 지정 순서 섞기 판독기를 사용하지 않음
- [SPARK-33432] [SQL] SQL 파서는 활성 SQLConf를 사용해야 함
- [SPARK-33588] [SQL] v1
SHOW TABLE EXTENDED에서 파티션 사양을 확인하는 동안spark.sql.caseSensitive구성을 반영 - [SPARK-33440] [CORE] 토큰 발행일이 제대로 설정되지 않은 경우 HadoopFSDelegationTokenProvider의 경고 로그와 함께 현재 타임스탬프 사용
- [SPARK-33494] [SQL][AQE] 재입력에 로컬 순서 섞기 판독기를 사용하지 않음
유지 관리 업데이트
Databricks Runtime 7.6 유지 관리 업데이트를 참조하세요.
시스템 환경
- 운영 체제: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (build 1.8.0_275-b01)
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.7.5
- R: R 버전 3.6.3(2020-02-29)
- Delta Lake 0.7.0
설치된 Python 라이브러리
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 1.3.0 | backcall | 0.1.0 | boto3 | 1.12.0 |
| botocore | 1.15.0 | certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.0 |
| chardet | 3.0.4 | 암호화 | 2.8 | cycler | 0.10.0 |
| Cython | 0.29.15 | decorator | 4.4.1 | docutils | 0.15.2 |
| entrypoints | 0.3 | idna | 2.8 | ipykernel | 5.1.4 |
| ipython | 7.12.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.17.2 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 0.14.1 | jupyter-client | 5.3.4 |
| jupyter-core | 4.6.1 | kiwisolver | 1.1.0 | koalas | 1.5.0 |
| matplotlib | 3.1.3 | numpy | 1.18.1 | pandas | 1.0.1 |
| parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | pip | 20.0.2 | prompt-toolkit | 3.0.3 |
| psycopg2 | 2.8.4 | ptyprocess | 0.6.0 | pyarrow | 1.0.1 |
| pycparser | 2.19 | Pygments | 2.5.2 | PyGObject | 3.26.1 |
| pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing | 2.4.6 | PySocks | 1.7.1 |
| python-apt | 1.6.5+ubuntu0.4 | python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2019.3 |
| pyzmq | 18.1.1 | requests | 2.22.0 | s3transfer | 0.3.3 |
| scikit-learn | 0.22.1 | scipy | 1.4.1 | seaborn | 0.10.0 |
| setuptools | 45.2.0 | six | 1.14.0 | ssh-import-id | 5.7 |
| statsmodels | 0.11.0 | tornado | 6.0.3 | traitlets | 4.3.3 |
| unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.25.8 | virtualenv | 16.7.10 |
| wcwidth | 0.1.8 | wheel | 0.34.2 |
설치된 R 라이브러리
R 라이브러리는 Microsoft CRAN 스냅샷(2020-11-02)에서 설치됩니다.
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.1.10 |
| base | 3.6.3 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| bit | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.1 |
| boot | 1.3-25 | brew | 1.0-6 | brio | 1.1.0 |
| broom | 0.7.2 | callr | 3.5.1 | 캐럿 | 6.0-86 |
| cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 | class | 7.3-17 |
| cli | 2.1.0 | clipr | 0.7.1 | cluster | 2.1.0 |
| codetools | 0.2-18 | colorspace | 1.4-1 | commonmark | 1.7 |
| compiler | 3.6.3 | config | 0.3 | covr | 3.5.1 |
| cpp11 | 0.2.3 | crayon | 1.3.4 | crosstalk | 1.1.0.1 |
| curl | 4.3 | data.table | 1.13.2 | 데이터 세트 | 3.6.3 |
| DBI | 1.1.0 | dbplyr | 1.4.4 | desc | 1.2.0 |
| devtools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 | digest | 0.6.27 |
| dplyr | 0.8.5 | DT | 0.16 | 줄임표 | 0.3.1 |
| evaluate | 0.14 | fansi | 0.4.1 | farver | 2.0.3 |
| fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.5.0 | foreach | 1.5.1 |
| foreign | 0.8-76 | forge | 0.2.0 | fs | 1.5.0 |
| 제네릭(generics) | 0.1.0 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.1.0 |
| git2r | 0.27.1 | glmnet | 3.0-2 | globals | 0.13.1 |
| glue | 1.4.2 | gower | 0.2.2 | graphics | 3.6.3 |
| grDevices | 3.6.3 | grid | 3.6.3 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0.7 | gtable | 0.3.0 | haven | 2.3.1 |
| highr | 0.8 | hms | 0.5.3 | htmltools | 0.5.0 |
| htmlwidgets | 1.5.2 | httpuv | 1.5.4 | httr | 1.4.2 |
| hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ini | 0.3.1 |
| ipred | 0.9-9 | isoband | 0.2.2 | iterators | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.1 | KernSmooth | 2.23-18 | knitr | 1.30 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.1.0.1 | lattice | 0.20-41 |
| lava | 1.6.8 | lazyeval | 0.2.2 | 주기 | 0.2.0 |
| lubridate | 1.7.9 | magrittr | 1.5 | markdown | 1.1 |
| MASS | 7.3-53 | 행렬 | 1.2-18 | memoise | 1.1.0 |
| 메서드 | 3.6.3 | mgcv | 1.8-33 | mime | 0.9 |
| ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 | munsell | 0.5.0 |
| nlme | 3.1-151 | nnet | 7.3-14 | numDeriv | 2016.8-1.1 |
| openssl | 1.4.3 | parallel | 3.6.3 | pillar | 1.4.6 |
| pkgbuild | 1.1.0 | pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.6 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.1.1 | pROC | 1.16.2 | processx | 3.4.4 |
| prodlim | 2019.11.13 | 진행률 | 1.2.2 | promises | 1.1.1 |
| proto | 1.0.0 | ps | 1.4.0 | purrr | 0.3.4 |
| r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.5.0 | randomForest | 4.6-14 |
| rappdirs | 0.3.1 | rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 |
| Rcpp | 1.0.5 | readr | 1.4.0 | readxl | 1.3.1 |
| recipes | 0.1.14 | rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 |
| remotes | 2.2.0 | reprex | 0.3.0 | reshape2 | 1.4.4 |
| rex | 1.2.0 | rjson | 0.2.20 | rlang | 0.4.8 |
| rmarkdown | 2.5 | RODBC | 1.3-16 | roxygen2 | 7.1.1 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-7 |
| RSQLite | 2.2.1 | rstudioapi | 0.11 | rversions | 2.0.2 |
| rvest | 0.3.6 | scales | 1.1.1 | selectr | 0.4-2 |
| sessioninfo | 1.1.1 | shape | 1.4.4 | shiny | 1.5.0 |
| sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.4.0 | SparkR | 3.0.0 |
| spatial | 7.3-11 | splines | 3.6.3 | sqldf | 0.4-11 |
| SQUAREM | 2020.5 | 통계 | 3.6.3 | stats4 | 3.6.3 |
| stringi | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 | survival | 3.2-7 |
| sys | 3.4 | tcltk | 3.6.3 | TeachingDemos | 2.10 |
| testthat | 3.0.0 | tibble | 3.0.4 | tidyr | 1.1.2 |
| tidyselect | 1.1.0 | tidyverse | 1.3.0 | timeDate | 3043.102 |
| tinytex | 0.27 | tools | 3.6.3 | usethis | 1.6.3 |
| utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.3 | uuid | 0.1-4 |
| vctrs | 0.3.4 | viridisLite | 0.3.0 | waldo | 0.2.2 |
| whisker | 0.4 | withr | 2.3.0 | xfun | 0.19 |
| xml2 | 1.3.2 | xopen | 1.0.0 | xtable | 1.8-4 |
| yaml | 2.2.1 |
설치된 Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.12 클러스터 버전)
| 그룹 ID | 아티팩트 ID | 버전 |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-support | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.11.655 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.11.655 |
| com.chuusai | shapeless_2.12 | 2.3.3 |
| com.clearspring.analytics | stream | 2.9.6 |
| com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
| 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 | classmate | 1.3.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-annotations | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-joda | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.12 | 2.10.0 |
| com.github.ben-manes.caffeine | caffeine | 2.3.4 |
| com.github.fommil | jniloader | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | 코어 | 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.joshelser | dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter | 0.1.2 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.4.4-3 |
| com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
| com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
| com.google.code.gson | gson | 2.2.4 |
| com.google.flatbuffers | flatbuffers-java | 1.9.0 |
| com.google.guava | guava | 15.0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
| com.h2database | h2 | 1.4.195 |
| com.helger | 프로파일러 | 1.1.1 |
| com.jcraft | jsch | 0.1.50 |
| com.jolbox | bonecp | 0.8.0.RELEASE |
| com.lihaoyi | sourcecode_2.12 | 0.1.9 |
| com.microsoft.sqlserver | mssql-jdbc | 8.2.1.jre8 |
| com.microsoft.azure | azure-data-lake-store-sdk | 2.3.9 |
| com.ning | compress-lzf | 1.0.3 |
| com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
| com.tdunning | json | 1.8 |
| com.thoughtworks.paranamer | paranamer | 2.8 |
| com.trueaccord.lenses | lenses_2.12 | 0.4.12 |
| com.twitter | chill-java | 0.9.5 |
| com.twitter | chill_2.12 | 0.9.5 |
| 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 |
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