Databricks Runtime 8.2 (sem suporte)
O Databricks lançou essa imagem em abril de 2021.
As notas sobre a versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 8.2, da plataforma Apache Spark 3.1.1.
Novos recursos e aprimoramentos
- Novas opções do Carregador Automático permitem uma evolução de esquema mais fácil
- Exibir
VACUUMmétricas (Visualização Pública) - Entender facilmente quantos dados do Delta Lake foram clonados ou recuperados
- Ajustar o tamanho dos arquivos em tabelas Delta para atender às necessidades de suas cargas de trabalho
- Ingerir atualizações e exclusões incrementalmente em tabelas Delta usando um feed de dados de alteração (Visualização Pública)
- Extrair dados de cadeias de caracteres JSON usando operadores SQL (GA)
Novas opções do Carregador Automático permitem uma evolução de esquema mais fácil
O Carregador Automático não exige mais que você especifique uma entrada de esquema para começar a ingerir dados JSON. Além disso, o Carregador Automático pode detectar a introdução de novas colunas aos seus dados e reiniciar, para que você nunca perca dados novamente. O Carregador Automático também "resgatará" dados inesperados (por exemplo, de tipos de dados diferentes) em uma coluna de blobs JSON, que você pode optar por acessar posteriormente usando as APIs de acesso a dados semiestruturados. Confira Configurar a inferência e a evolução de esquema no Carregador Automático.
Exibir VACUUM métricas (Visualização Pública)
Agora, as confirmações VACUUM no log de transações Delta contêm informações sobre arquivos removidos e diretórios aspirados. Confira Informações de auditoria e Examinar detalhes da tabela do Delta Lake com describe detail.
Entender facilmente quantos dados do Delta Lake foram clonados ou recuperados
Os comandos CLONE e RESTORE do Delta Lake agora retornam métricas quando são concluídos, para que você possa entender facilmente quantos dados foram clonados ou recuperados como resultado dessas operações. Confira Clonar métricas e Restaurar métricas.
Ajustar o tamanho dos arquivos em tabelas Delta para atender às necessidades de suas cargas de trabalho
Agora, você pode definir uma propriedade de tabela para instruir o Delta Lake a selecionar tamanhos de arquivo adequados para tabelas com operações MERGE frequentes (por exemplo, executando o upsert de dados de alteração em tabelas). O runtime também pode detectar quando as tabelas usam muito MERGE e ajusta automaticamente os tamanhos de arquivo.
Para um ajuste mais refinado, você pode definir o tamanho do destino como uma propriedade e todas as operações de otimização de layout de dados (por exemplo, Otimizar, Gravações Otimizadas e Compactação Automática) fará uma tentativa para gerar arquivos desse tamanho.
Confira Configurar o Delta Lake para controlar o tamanho do arquivo de dados.
Ingerir atualizações e exclusões incrementalmente em tabelas Delta usando um feed de dados de alteração (Visualização Pública)
O feed de dados de alteração de uma tabela Delta representa as alterações no nível da linha entre versões diferentes da tabela. Quando habilitada, o runtime registra informações adicionais sobre alterações no nível da linha para cada operação de gravação na tabela. Você pode consultar essas alterações por meio de leitores de SQL, DataFrame e DataStream. O feed habilita:
- Consumo downstream eficiente de mesclagem, atualizações e exclusões. Obter linhas que foram atualizadas, inseridas ou excluídas melhora muito o desempenho do trabalho downstream consumindo a saída da mesclagem, já que arquivos inteiros não precisam ser processados e terem a duplicação eliminada.
- Manter a sincronização entre réplicas de duas tabelas diferentes que representam os mesmos dados. É uma prática comum manter duas versões da mesma tabela, uma tabela estreita como a fonte da verdade e uma tabela mais ampla com dados adicionais. As alterações podem ser aplicadas com eficiência a partir da tabela estreita para a tabela mais ampla.
Para mais detalhes, confira Usar o feed de dados de alterações do Delta Lake no Azure Databricks.
Extrair dados de cadeias de caracteres JSON usando operadores SQL (GA)
Os operadores de SQL –:: e :– que permitem extrair facilmente dados de cadeias de caracteres JSON, agora estão em disponibilidade geral. Confira Consultar dados semiestruturados no Azure Databricks.
Atualizações da biblioteca
- Biblioteca Python atualizada:
- koalas atualizado de 1.6.0 para 1.7.0.
- Biblioteca do Java atualizada:
- univocity-parsers de 2.9.0 para 2.9.1.
Apache Spark
O Databricks Runtime 8.2 inclui o Apache Spark 3.1.1. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 8.1 (sem suporte), bem como as seguintes correções de bugs e melhorias adicionais feitas no Spark:
- [SPARK-34614][SQL] Modo ANSI: a conversão da cadeia de caracteres para booliano deverá gerar uma exceção no erro de análise
- [SPARK-33794][SQL] A expressão NextDay lança o runtime IllegalArgumentException ao receber entrada inválida no modo ANSI
- [SPARK-34833] [SQL] Manipular referências externas em todos os locais
- [SPARK-34742] [SQL] Modo ANSI: Abs lança exceção se a entrada estiver fora do intervalo
- [SPARK-34833] [SQL] Aplicar o preenchimento à direita corretamente para subconsultas correlacionadas
- [SPARK-34719] [SQL] Resolver corretamente a consulta de exibição com nomes de coluna duplicados
- [SPARK-34392] [SQL] suporte a ZoneOffset + h:mm em DateTimeUtils. getZoneId
- [SPARK-34436] [SQL] Suporte a DPP como qualquer expressão/todas
- [SPARK-34497] [SQL] Corrigir os provedores de conexão JDBC internos para restaurar as alterações do contexto de segurança da JVM
- [SPARK-34543] [SQL] respeitar a configuração
spark.sql.caseSensitiveao resolver a especificação de partição em v1SET LOCATION - [SPARK-34550] [SQL] Ignorar valor nulo de inserção durante o filtro de push para metastore do Hive
- [Spark-34531] [CORE] Remover marca de API experimental em PrometheusServlet
- [SPARK-34515] [SQL] Corrigir NPE se InSet contiver valor nulo durante getPartitionsByFilter
- [SPARK-34490] Tabela pode ser resolvida como uma exibição se a tabela for descartada
- [SPARK-34613] A exibição de correção não captura configuração de dica de desabilitação
- [SPARK-34504] Evitar a resolução de exibição desnecessária e remover o sinalizador
performCheck - [SPARK-34373] [SQL] HiveThriftServer2 startWithContext pode ficar com um problema de corrida
- [SPARK-34421] [SQL] Resolver funções e exibições temporárias em exibições com CTEs
- [SPARK-34713] [SQL] Corrigir grupo por CreateStruct com ExtractValue
- [SPARK-34770] [SQL] InMemoryCatalog.tableExists não deverá falhar se o banco de dados não existir
- [SPARK-34681] [SQL] Correção de bug para a junção de hash embaralhada externa completa ao compilar o lado esquerdo com condição não igual
Atualizações de manutenção
Confira Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 8.2.
Ambiente do sistema
- Sistema operacional: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.52.0.23-CA-linux64 (build 1.8.0_282-b08)
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.8.8 (atualizado da versão 3.8.6 em 26 de maio de 2021 – Atualização de manutenção)
- R: R versão 4.0.4 (15-02-2021)
- Delta Lake 0.8.0
Bibliotecas Python instaladas
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| appdirs | 1.4.4 | asn1crypto | 1.4.0 | backcall | 0.2.0 |
| boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 | brotlipy | 0.7.0 |
| certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.3 | chardet | 3.0.4 |
| criptografia | 3.1.1 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.21 |
| decorator | 4.4.2 | distlib | 0.3.1 | docutils | 0.15.2 |
| entrypoints | 0.3 | filelock | 3.0.12 | idna | 2.10 |
| ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.19.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| jedi | 0.17.2 | jmespath | 0.10.0 | joblib | 0.17.0 |
| jupyter-client | 6.1.7 | jupyter-core | 4.6.3 | kiwisolver | 1.3.0 |
| koalas | 1.7.0 | matplotlib | 3.2.2 | numpy | 1.19.2 |
| pandas | 1.1.3 | parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 |
| pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 | pip | 20.2.4 |
| plotly | 4.14.3 | prompt-toolkit | 3.0.8 | psycopg2 | 2.8.5 |
| ptyprocess | 0.6.0 | pyarrow | 1.0.1 | pycparser | 2,20 |
| Pygments | 2.7.2 | pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing | 2.4.7 |
| PySocks | 1.7.1 | python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2020.5 |
| pyzmq | 19.0.2 | solicitações | 2.24.0 | retrying | 1.3.3 |
| s3transfer | 0.3.4 | scikit-learn | 0.23.2 | scipy | 1.5.2 |
| seaborn | 0.10.0 | setuptools | 50.3.1 | six | 1.15.0 |
| statsmodels | 0.12.0 | threadpoolctl | 2.1.0 | tornado | 6.0.4 |
| traitlets | 5.0.5 | urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.2.1 |
| wcwidth | 0.2.5 | wheel | 0.35.1 |
Bibliotecas R instaladas
As bibliotecas do R foram instaladas por meio do instantâneo do Microsoft CRAN em 02-11-2020.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1,1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.2.1 |
| base | 4.0.4 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| bit | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.1 |
| boot | 1.3-27 | brew | 1.0-6 | brio | 1.1.0 |
| broom | 0.7.2 | callr | 3.5.1 | sinal de interpolação | 6.0-86 |
| cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 | classe | 7.3-18 |
| cli | 2.2.0 | clipr | 0.7.1 | cluster | 2.1.1 |
| codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-0 | commonmark | 1,7 |
| compiler | 4.0.4 | config | 0.3 | covr | 3.5.1 |
| cpp11 | 0.2.4 | crayon | 1.3.4 | credenciais | 1.3.0 |
| crosstalk | 1.1.0.1 | curl | 4.3 | data.table | 1.13.4 |
| conjuntos de dados | 4.0.4 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 2.0.0 |
| desc | 1.2.0 | devtools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 |
| digest | 0.6.27 | dplyr | 1.0.2 | DT | 0.16 |
| ellipsis | 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 | 0.8-81 | forge | 0.2.0 |
| fs | 1.5.0 | future | 1.21.0 | Genéricos | 0.1.0 |
| gert | 1.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.2.0 |
| gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4.0-2 | globals | 0.14.0 |
| glue | 1.4.2 | gower | 0.2.2 | elemento gráfico | 4.0.4 |
| grDevices | 4.0.4 | grade | 4.0.4 | 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 | 1.5.3 | 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 | 0.2.3 | iterators | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-18 | knitr | 1.30 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.1.0.1 | lattice | 0.20-41 |
| lava | 1.6.8.1 | lazyeval | 0.2.2 | ciclo de vida | 0.2.0 |
| listenv | 0.8.0 | lubridate | 1.7.9.2 | magrittr | 2.0.1 |
| markdown | 1,1 | MASS | 7.3-53.1 | Matriz | 1.3-2 |
| memoise | 1.1.0 | methods | 4.0.4 | mgcv | 1.8-33 |
| mime | 0,9 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-152 | nnet | 7.3-15 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 1.4.3 | parallel | 4.0.4 |
| parallelly | 1.22.0 | pillar | 1.4.7 | 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 | 3.4.5 | prodlim | 2019.11.13 |
| progress | 1.2.2 | promises | 1.1.1 | proto | 1.0.0 |
| ps | 1.5.0 | 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 | 0.1.15 |
| rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 2.2.0 |
| reprex | 0.3.0 | reshape2 | 1.4.4 | rex | 1.2.0 |
| rlang | 0.4.9 | rmarkdown | 2.6 | RODBC | 1.3-17 |
| roxygen2 | 7.1.1 | rpart | 4.1-15 | rprojroot | 2.0.2 |
| Rserve | 1.8-7 | RSQLite | 2.2.1 | rstudioapi | 0.13 |
| rversions | 2.0.2 | rvest | 0.3.6 | scales | 1.1.1 |
| selectr | 0.4-2 | sessioninfo | 1.1.1 | shape | 1.4.5 |
| shiny | 1.5.0 | sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.5.2 |
| SparkR | 3.1.2 | spatial | 7.3-11 | splines | 4.0.4 |
| sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2020.5 | stats | 4.0.4 |
| stats4 | 4.0.4 | stringi | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 |
| survival | 3.2-7 | sys | 3.4 | tcltk | 4.0.4 |
| 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 | 0,28 | tools | 4.0.4 |
| usethis | 2.0.0 | utf8 | 1.1.4 | utils | 4.0.4 |
| uuid | 0.1-4 | vctrs | 0.3.5 | viridisLite | 0.3.0 |
| waldo | 0.2.3 | 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 | zip | 2.1.1 |
Bibliotecas do Java e do Scala instaladas (versão do cluster Scala 2.12)
| ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
|---|---|---|
| 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 | fluxo | 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 | 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.joshelser | dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter | 0.1.2 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.4.8-1 |
| 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 | profiler | 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 | 9.2.1.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 |
| com.typesafe.scala-logging | scala-logging_2.12 | 3.7.2 |
| com.univocity | univocity-parsers | 2.9.1 |
| com.zaxxer | HikariCP | 3.1.0 |
| commons-beanutils | commons-beanutils | 1.9.4 |
| 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-fileupload | commons-fileupload | 1.3.3 |
| 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 | 1.0.10 |
| io.airlift | aircompressor | 0.10 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-core | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-graphite | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-healthchecks | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jetty9 | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jmx | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-json | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jvm | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-servlets | 4.1.1 |
| io.netty | netty-all | 4.1.51.Final |
| io.prometheus | simpleclient | 0.7.0 |
| io.prometheus | simpleclient_common | 0.7.0 |
| io.prometheus | simpleclient_dropwizard | 0.7.0 |
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