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Databricks Runtime 15.3 (EoS)

Nota:

La compatibilidad con esta versión de Databricks Runtime ha finalizado. Para obtener la fecha de finalización del soporte técnico, consulte Historial de finalización del soporte técnico. Para todas las versiones compatibles de Databricks Runtime, consulte las notas de lanzamiento de Databricks Runtime sobre versiones y compatibilidad.

Las notas de la versión siguientes proporcionan información sobre Databricks Runtime 15.3, con tecnología de Apache Spark 3.5.0.

Databricks publicó esta versión en junio de 2024.

Nuevas características y mejoras

Los orígenes de datos de PySpark ahora admiten la lectura y escritura de flujos

PySpark DataSources, que permiten leer desde orígenes de datos personalizados y escribir en receptores de datos personalizados, ahora admiten la lectura y escritura de secuencias. Consulte Orígenes de datos personalizados de PySpark.

Deshabilitar la asignación de columnas con la función de eliminación

Ahora puede usar DROP FEATURE para deshabilitar la asignación de columnas en tablas Delta y cambiar el protocolo de tabla. Consulte Deshabilitar la asignación de columnas.

Sintaxis y funciones de tipo variante en versión preliminar pública

La compatibilidad nativa de Apache Spark para trabajar con datos semiestructurados como tipo de VARIANT ya está disponible en DataFrames y SQL de Spark. Consulte Consulta de datos de variante.

Compatibilidad con tipos variante para Delta Lake en versión preliminar pública

Ahora puede usar VARIANT para almacenar datos semiestructurados en tablas respaldadas por Delta Lake. Consulte Compatibilidad con variante en Delta Lake.

Compatibilidad con diferentes modos de evolución del esquema en vistas

CREATE VIEW y ALTER VIEW ahora le permite establecer un modo de enlace de esquema, lo que mejora la forma en que las vistas controlan los cambios de esquema en los objetos subyacentes. Esta característica permite a las vistas tolerar o adaptarse a los cambios de esquema en los objetos subyacentes. Aborda los cambios en el esquema de consulta resultantes de modificaciones en las definiciones de objeto.

Compatibilidad con métodos de observe() agregados al cliente Scala de Spark Connect

El cliente Scala de Spark Connect ahora admite los métodos Dataset.observe(). La compatibilidad con estos métodos permite definir métricas para observar en un objeto Dataset mediante los métodos ds.observe("name", metrics...) o ds.observe(observationObject, metrics...).

Latencia de reinicio de flujo mejorada para el cargador automático

Esta versión incluye un cambio que mejora la latencia de reinicio del flujo para el cargador automático. Esta mejora se implementa haciendo asincrónica la carga de estado por parte del almacén de estados de RocksDB. Con este cambio, verá una mejora en los tiempos de inicio de las transmisiones con estados grandes, por ejemplo, transmisiones con muchos archivos ya ingeridos.

Devuelve un DataFrame como un pyarrow.Table

Para admitir la escritura de un dataframe directamente en un objeto de pyarrow.Table de Apache Arrow, esta versión incluye la función DataFrame.toArrow(). Para más información sobre el uso de Arrow en PySpark, consulte Apache Arrow in PySpark.

Mejora del rendimiento de algunas funciones de ventana

Esta versión incluye un cambio que mejora el rendimiento de algunas funciones de ventana de Spark, específicamente funciones que no incluyen una cláusula ORDER BY o un parámetro window_frame. En estos casos, el sistema puede volver a escribir la consulta para ejecutarla mediante una función de agregado. Este cambio permite que la consulta se ejecute más rápido mediante la agregación parcial y evitando la sobrecarga de las funciones de ventana en ejecución. El parámetro de configuración de Spark spark.databricks.optimizer.replaceWindowsWithAggregates.enabled controla esta optimización y se establece en true de forma predeterminada. Para desactivar esta optimización, establezca spark.databricks.optimizer.replaceWindowsWithAggregates.enabled en false.

Compatibilidad con la función agregada try_mod

Esta versión agrega compatibilidad con la función try_mod() pySpark. Esta función admite el cálculo compatible con ANSI SQL del resto entero al dividir dos valores numéricos. Si el argumento divisor es 0, la función try_mod() devuelve null en lugar de iniciar una excepción. Puede usar la función try_mod() en lugar de mod o %, que produce una excepción si el argumento divisor es 0 y ANSI SQL está habilitado.

Compatibilidad con un parámetro de ámbito opcional en el list_secrets()

Esta versión permite limitar los resultados de la función de tabla list_secrets() a un ámbito específico.

Corrección de errores

Métricas WriteIntoDeltaCommand en la interfaz de usuario de Spark ahora se muestran correctamente

Esta versión incluye una corrección de las métricas que se muestran en la pestaña SQL de la interfaz de usuario de Spark para el nodo Execute WriteIntoDeltaCommand. Anteriormente, las métricas mostradas para este nodo eran cero.

La función groupby() de pandas API omitió el argumento as_index=False

Esta versión incluye una corrección de un problema con la función groupby() en la API de Pandas en Spark. Antes de esta corrección, un groupby() con la etiqueta de columnas agregadas y el argumento as_index=False no incluía claves de grupo en el DataFrame resultante.

Error de análisis con varias funciones de ventana que hacen referencia a la salida de las otras funciones

Esta versión corrige un problema que puede producirse cuando una consulta de Spark tiene varias funciones de ventana consecutivas, donde las funciones de ventana hacen referencia a la salida de las otras funciones de ventana. En raras ocasiones, el sistema podría quitar una de las referencias, lo que provoca errores al evaluar la consulta. Esta corrección proyecta estas referencias para garantizar la evaluación de consultas. Este cambio se controla mediante el parámetro de configuración de Spark spark.databricks.optimizer.collapseWindows.projectReferences, que se establece en true de forma predeterminada. Para desactivar este cambio, establezca spark.databricks.optimizer.collapseWindows.projectReferences en false.

Actualizaciones de bibliotecas

  • Bibliotecas de Python actualizadas:
    • bloqueo de archivos de 3.13.1 a 3.13.4
  • Bibliotecas de R actualizadas:
  • Bibliotecas de Java actualizadas:
    • org.rocksdb.rocksdbjni de 8.3.2 a 8.11.4

Apache Spark

Databricks Runtime 15.3 incluye Apache Spark 3.5.0. Esta versión incluye todas las correcciones y mejoras de Spark incluidas en Databricks Runtime 15.2 (EoS), así como las siguientes correcciones de errores adicionales y mejoras realizadas en Spark:

  • [SPARK-48211] [DBRRM-1041][15.x][15.3] Revertir “[SC-165552][sql] DB2: Leer SMALLINT como Sho…
  • [SPARK-47904] [DBRRM-1040][behave-33][SC-163409] Revertir SPARK-47904: Preservar la mayúscula y minúscula en el esquema Avro al usar enableStableIdentifiersForUnionType
  • [SPARK-48288] [SC-166141] Adición del tipo de datos de origen para la expresión de conversión del conector
  • [SPARK-48175] [SC-166341][sql][PYTHON] Almacenar información de intercalación en metadatos y no en tipo para SER/DE
  • [SPARK-48172] [SC-166078][sql] Corrección de problemas de escape en JDBCDialects
  • [SPARK-48186] [SC-165544][sql] Agregar compatibilidad con AbstractMapType
  • [SPARK-48031] [SC-166523] Vistas heredadas en SCHEMA BINDING
  • [SPARK-48369] [SC-166566][sql][PYTHON][connect] Agregar función timestamp_add
  • [SPARK-48330] [SC-166458][ss][PYTHON] Corrección del problema de tiempo de espera del origen de datos de streaming de Python para un intervalo de desencadenador grande
  • [SPARK-48369] Revertir "[SC-166494][sql][PYTHON][connect] Agregar función timestamp_add"
  • [SPARK-48336] [SC-166495][ps][CONNECT] Implementar ps.sql en Spark Connect
  • [SPARK-48369] [SC-166494][sql][PYTHON][connect] Agregar función timestamp_add
  • [SPARK-47354] [SC-165546][sql] Agregar compatibilidad de intercalación para expresiones variantes
  • [SPARK-48161] [SC-165325][sql] Solucionar PR revertido: añadir soporte para intercalación en expresiones JSON
  • [SPARK-48031] [SC-166391] Descomposición de la configuración viewSchemaMode, adición del soporte SHOW CREATE TABLE
  • [SPARK-48268] [SC-166217][core] Agregar una configuración para SparkContext.setCheckpointDir
  • [SPARK-48312] [ES-1076198][sql] Mejorar el rendimiento de Alias.removeNonInheritableMetadata
  • [SPARK-48294] [SC-166205][sql] Manejar minúsculas en nestedTypeMissingElementTypeError
  • [SPARK-47254] [SC-158847][sql] Asignar nombres a las clases de error _LEGACY_ERROR_TEMP_325[1-9]
  • [SPARK-47255] [SC-158749][sql] Asignar nombres a las clases de error _LEGACY_ERROR_TEMP_323[6-7] y _LEGACY_ERROR_TEMP_324[7-9]
  • [SPARK-48310] [ SC-166239][python][CONNECT] Las propiedades almacenadas en caché deben devolver copias
  • [SPARK-48308] [SC-166152][core] Unificar la obtención del esquema de datos sin columnas de partición en FileSourceStrategy
  • [SPARK-48301] [SC-166143][sql] Cambiar el nombre CREATE_FUNC_WITH_IF_NOT_EXISTS_AND_REPLACE a CREATE_ROUTINE_WITH_IF_NOT_EXISTS_AND_REPLACE
  • [SPARK-48287] [SC-166139][ps][CONNECT] Aplicar el método integrado timestamp_diff
  • [SPARK-47607] [SC-166129] Agregar documentación para el marco de registro estructurado
  • [SPARK-48297] [SC-166136][sql] Corrección de una cláusula TRANSFORM de regresión con char/varchar
  • [SPARK-47045] [ SC-156808][sql] Reemplazar IllegalArgumentException por SparkIllegalArgumentException en sql/api
  • [SPARK-46991] [ SC-156399][sql] Reemplazar IllegalArgumentException por SparkIllegalArgumentException en catalyst
  • [SPARK-48031] [SC-165805][sql] Admite la evolución del esquema de vista
  • [SPARK-48276] [SC-166116][python][CONNECT] Agregar el método que falta __repr__ para SQLExpression
  • [SPARK-48278] [SC-166071][python][CONNECT] Refinar la representación de cadena de Cast
  • [SPARK-48272] [SC-166069][sql][PYTHON][connect] Agregar función timestamp_diff
  • [SPARK-47798] [ SC-162492][sql] Enriquecer el mensaje de error para los errores de lectura de valores decimales
  • [SPARK-47158] [SC-158078][sql] Asignar el nombre adecuado y sqlState a _LEGACY_ERROR_TEMP_(2134|2231)
  • [SPARK-48218] [ SC-166082][core] TransportClientFactory.createClient puede provocar FetchFailedException
  • [SPARK-48277] [SC-166066] Mejorar el mensaje de error de ErrorClassesJsonReader.getErrorMessage
  • [SPARK-47545] [SC-165444][connect] Compatibilidad con conjunto de datos observe para el cliente de Scala
  • [SPARK-48954] [SC-171672][sql] Agregar try_mod función
  • [SPARK-43258] [SC-158151][sql] Asignar nombres al error _LEGACY_ERROR_TEMP_202[3,5]
  • [SPARK-48267] [ SC-165903][ss] Prueba e2e de regresión con SPARK-47305
  • [SPARK-48263] [SC-165925] Compatibilidad de funciones de intercalación para cadenas no UTF8_BINARY
  • [SPARK-48260] [SC-165883][sql] Deshabilitar la coordinación del confirmador de salida en una prueba de ParquetIOSuite
  • [SPARK-47834] [SC-165645][sql][CONNECT] Marcar funciones en desuso con @deprecated in SQLImplicits
  • [SPARK-48011] [ SC-164061][core] Almacenar el nombre logKey como un valor para evitar generar nuevas instancias de cadena
  • [SPARK-48074] [ SC-164647][core] Mejorar la legibilidad de los registros JSON
  • [SPARK-44953] [ SC-165866][core] Registre una advertencia cuando el seguimiento aleatorio esté habilitado junto con otro mecanismo compatible con DA.
  • [SPARK-48266] [SC-165897][connect] Mover el objeto org.apache.spark.sql.connect.dsl de paquete para probar el directorio
  • [SPARK-47847] [SC-165651][core] En desuso spark.network.remoteReadNioBufferConversion
  • [SPARK-48171] [SC-165178][core] Limpiar el uso de constructores en desuso de o.rocksdb.Logger
  • [SPARK-48235] [SC-165669][sql] Pase directamente join en lugar de todos los argumentos para getBroadcastBuildSide y getShuffleHashJoinBuildSide
  • [SPARK-48224] [SC-165648][sql] Prohibir que las claves del mapa sean de tipo variant
  • [SPARK-48248] [SC-165791][python] Corrección de la matriz anidada para respetar la configuración heredada de inferArrayTypeFromFirstElement
  • [SPARK-47409] [SC-165568][sql] Añadir soporte para la intercalación para funciones/expresiones de tipo StringTrim (para UTF8_BINARY & LCASE)
  • [SPARK-48143] [ ES-1095638][sql] Usar excepciones ligeras para el flujo de control entre UnivocityParser y FailureSafeParser
  • [SPARK-48146] [SC-165668][sql] Corregir la función de agregado en la expresión secundaria de aserción
  • [SPARK-48161] Revertir "[SC-165325][sql] Agregar soporte de colación para expresiones JSON"
  • [SPARK-47963] [CORE] Hacer que el ecosistema de Spark externo pueda usar mecanismos de registro estructurados
  • [SPARK-48180] [ SC-165632][sql] Mejorar el error cuando la llamada UDTF con TABLE arg olvida paréntesis alrededor de varios PARTITION/ORDER BY exprs
  • [SPARK-48002] [SC-164132][python][SS] Agregar pruebas para métricas observadas en PySpark StreamingQueryListener
  • [SPARK-47421] [SC-165548][sql] Agregar soporte para collation en expresiones URL
  • [SPARK-48161] [SC-165325][sql] Agregar compatibilidad de intercalación para expresiones JSON
  • [SPARK-47359] [SC-164328][sql] Compatibilidad con la función TRANSLATE para trabajar con cadenas intercaladas
  • [SPARK-47365] [SC-165643][python] Añadir el método toArrow() de DataFrame a PySpark
  • [SPARK-48228] [SC-165649][python][CONNECT] Implementación de la validación de la función que falta en ApplyInXXX
  • [SPARK-47986] [ SC-165549][connect][PYTHON] No se puede crear una nueva sesión cuando el servidor cierra la sesión predeterminada.
  • [SPARK-47963] Reversión de “[CORE] Hacer que el ecosistema de Spark externo pueda usar mecanismos de registro estructurados “
  • [SPARK-47963] [CORE] Hacer que el ecosistema de Spark externo pueda usar mecanismos de registro estructurados
  • [SPARK-48208] [ SC-165547][ss] Omisión de proporcionar métricas de uso de memoria de RocksDB si está habilitado el uso de memoria limitada
  • [SPARK-47566] [ SC-164314][sql] Compatibilidad con la función SubstringIndex para trabajar con cadenas intercaladas
  • [SPARK-47589] [SC-162127][sql]Hive-Thriftserver: Migrar logError con variables al marco de registro estructurado
  • [SPARK-48205] [SC-165501][python] Quitar el modificador private[sql] para orígenes de datos de Python
  • [SPARK-48173] [ SC-165181][sql] CheckAnalysis debería ver todo el plan de consulta.
  • [SPARK-48197] [ SC-165520][sql] Evitar el error de aserción para una función lambda no válida
  • [SPARK-47318] [ SC-162573][core] Agrega la ronda HKDF a la derivación de claves de AuthEngine para seguir las prácticas estándar de KEX.
  • [SPARK-48184] [ SC-165335][python][CONNECT] Establecer siempre la semilla de Dataframe.sample en el lado del cliente
  • [SPARK-48128] [SC-165004][sql] Para la expresión BitwiseCount / bit_count, corrigiendo el error de sintaxis en la generación de código para las entradas de tipo booleano.
  • [SPARK-48147] [ SC-165144][ss][CONNECT] Quitar agentes de escucha del lado cliente cuando se elimina la sesión local de Spark
  • [SPARK-48045] [SC-165299][python] La función groupby de la API de Pandas con multi-agg-relabel ignora as_index=False
  • [SPARK-48191] [SC-165323][sql] Compatibilidad con UTF-32 para codificar y descodificar cadenas
  • [SPARK-45352] [ SC-137627][sql] Eliminar particiones de ventana plegables
  • [SPARK-47297] [SC-165179][sql] Agregar compatibilidad de intercalación para expresiones de formato
  • [SPARK-47267] [SC-165170][sql] Agregar compatibilidad de intercalación para expresiones hash
  • [SPARK-47965] [SC-163822][core] Evitar orNull en TypedConfigBuilder y OptionalConfigEntry
  • [SPARK-48166] [SQL] Evite usar BadRecordException como error orientado al usuario en VariantExpressionEvalUtils
  • [SPARK-48105] [SC-165132][ss] Corregir la condición de carrera entre la descarga del almacén de estado y la creación de instantáneas
  • [SPARK-47922] [SC-163997][sql] Implementar la expresión de try_parse_json
  • [SPARK-47719] [SC-161909][sql] Cambiar spark.sql.legacy.timeParse…
  • [SPARK-48035] [SC-165136][sql] Corrección de que try_add/try_multiply sea semánticamente equivalente a add/multiply
  • [SPARK-48107] [SC-164878][python] Excluir pruebas de la distribución de Python
  • [SPARK-46894] [SC-164447][python] Mover condiciones de error de PySpark al archivo JSON independiente
  • [SPARK-47583] [ SC-163825][core] SQL Core: Migración de logError con variables al marco de registro estructurado
  • [SPARK-48064] Revertir "[SC-164697][sql] Actualizar mensajes de error para clases de error relacionadas con rutinas"
  • [SPARK-48048] [SC-164846][connect][SS] Se ha agregado compatibilidad con el agente de escucha del lado cliente para Scala.
  • [SPARK-48064] [SC-164697][sql] Actualizar mensajes de error para clases de error relacionadas con rutinas
  • [SPARK-48056] [ SC-164715][connect][PYTHON] Volver a ejecutar el plan si se produce un error de SESSION_NOT_FOUND y no se recibió ninguna respuesta parcial.
  • [SPARK-48124] [SC-165009][core] Deshabilitar el registro estructurado para Connect-Repl de forma predeterminada
  • [SPARK-47922] Revertir "[SC-163997][sql] Implementar la expresión try_parse_json"
  • [SPARK-48065] [SC-164817][sql] SPJ: allowJoinKeysSubsetOfPartitionKeys resulta demasiado estricto
  • [SPARK-48114] [ SC-164956][core] Precompilar regex de plantillas para evitar tareas innecesarias
  • [SPARK-48067] [SC-164773][sql] Corregir columnas predeterminadas variantes
  • [SPARK-47922] [SC-163997][sql] Implementar la expresión de try_parse_json
  • [SPARK-48075] [SC-164709] [SS] Agregar comprobación de tipos para funciones avro de PySpark
  • [SPARK-47793] [ SC-164324][ss][PYTHON] Implementación de SimpleDataSourceStreamReader para el origen de datos de streaming de Python
  • [SPARK-48081] [SC-164719] Corregir ClassCastException en NTile.checkInputDataTypes() cuando el argumento es no plegable o de tipo incorrecto
  • [SPARK-48102] [SC-164853][ss] Registrar la duración de la adquisición de métricas de origen/sumidero al informar el progreso de la consulta de streaming
  • [SPARK-47671] [ SC-164854][core] Habilitación del registro estructurado en log4j2.properties.template y actualización de documentos
  • [SPARK-47904] [SC-163409][sql] Conservar mayúsculas y minúsculas en el esquema avro al usar enableStableIdentifiersForUnionType
  • [SPARK-48058] [SC-164695][spark-43727][PYTHON][connect] UserDefinedFunction.returnType analizar la cadena DDL
  • [SPARK-46922] [SC-156102][core][SQL] No encapsular errores que enfrentan los usuarios en tiempo de ejecución
  • [SPARK-48047] [SC-164576][sql] Reducir la presión de memoria de etiquetas TreeNode vacías
  • [SPARK-47934] [SC-164648] [CORE] Asegúrese de que las barras diagonales finales en las redirecciones de direcciones URL HistoryServer
  • [SPARK-47921] [SC-163826][connect] Corregir la creación de ExecuteJobTag en ExecuteHolder
  • [SPARK-48014] [SC-164150][sql] Cambiar el error makeFromJava en EvaluatePython a un error orientado al usuario
  • [SPARK-47903] [SC-163424][python] Agregar compatibilidad con los tipos escalares restantes en la biblioteca Variant de PySpark
  • [SPARK-48068] [SC-164579][python] debe tener el parámetro mypy
  • [SPARK-47846] [SC-163074][sql] Agregar compatibilidad con tipo Variant en from_json expresión
  • [SPARK-48050] [SC-164322][ss] Registrar plan lógico al inicio de la consulta.
  • [SPARK-47810] [SC-163076][sql] Reemplazar expresión equivalente a <=> en condición de combinación
  • [SPARK-47741] [SC-164290] Se agregó el control de desbordamiento de pila en el analizador
  • [SPARK-48053] [ SC-164309][python][CONNECT] SparkSession.createDataFrame debe advertir para las opciones no admitidas
  • [SPARK-47939] [SC-164171][sql] Implementación de una nueva regla del analizador para mover ParameterizedQuery dentro de ExplainCommand y DescribeQueryCommand
  • [SPARK-48063] [SC-164432][core] Habilitar spark.stage.ignoreDecommissionFetchFailure de forma predeterminada
  • [SPARK-48016] [SC-164280][sql] Corrección de un error en try_divide función cuando con decimales
  • [SPARK-48033] [SC-164291][sql] Corregir RuntimeReplaceable expresiones que se usan en columnas predeterminadas
  • [SPARK-48010] [ SC-164051][sql][ES-1109148] Evite llamadas repetidas a conf.resolver en resolveExpression
  • [SPARK-48003] [SC-164323][sql] Agregar compatibilidad de intercalación para agregado de croquis hll
  • [SPARK-47994] [SC-164175][sql] Corrección del error con la inserción del filtro de columna CASE WHEN en SQLServer
  • [SPARK-47984] [ SC-163837][ml][SQL] Cambiar MetricsAggregate/V2Aggregator#serialize/deserialize para llamar a SparkSerDeUtils#serialize/deserialize
  • [SPARK-48042] [SC-164202][sql] Usar un formateador de marca de tiempo con zona horaria en el nivel de clase en lugar de realizar copias en el nivel de método
  • [SPARK-47596] [ SPARK-47600][spark-47604][SPARK-47804] Migraciones de registros estructurados
  • [SPARK-47594] [ SPARK-47590][spark-47588][SPARK-47584] Migraciones de registros estructurados
  • [SPARK-47567] [SC-164172][sql] Compatibilidad con la función LOCATE para trabajar con cadenas intercaladas
  • [SPARK-47764] [ SC-163820][core][SQL] Limpieza de dependencias de Shuffle basadas en ShuffleCleanupMode
  • [SPARK-48039] [SC-164174][python][CONNECT] Actualizar la clase de error para group.apply
  • [SPARK-47414] [ SC-163831][sql] Compatibilidad de intercalación en minúsculas para expresiones regexp
  • [SPARK-47418] [ SC-163818][sql] Agregar implementaciones diseñadas a mano para unicode en minúsculas contiene, startsWith y endsWith y optimizar UTF8_BINARY_LCASE
  • [SPARK-47580] [SC-163834] [sql] Catalizador de SQL: eliminar variables sin nombre en los registros de errores
  • [SPARK-47351] [ SC-164008][sql] Agregar compatibilidad de intercalación para las expresiones de cadena StringToMap y Mask
  • [SPARK-47292] [ SC-164151][ss] safeMapToJValue debe considerar valores con tipo NULL
  • [SPARK-47476] [SC-164014][sql] Compatibilidad con la función REPLACE para trabajar con cadenas intercaladas
  • [SPARK-47408] [SC-164104][sql] Corregir expresiones matemáticas que usan StringType
  • [SPARK-47350] [SC-164006][sql] Añadir soporte de intercalación para la función de cadena SplitPart
  • [SPARK-47692] [SC-163819][sql] Corregir el significado de StringType predeterminado en la conversión implícita
  • [SPARK-47094] [ SC-161957][sql] SPJ : Reequilibrar dinámicamente el número de cubos cuando no son iguales
  • [SPARK-48001] [SC-164000][core] Eliminar private implicit def arrayToArrayWritable no utilizado de SparkContext
  • [SPARK-47986] [SC-163999][connect][PYTHON] No se puede crear una nueva sesión cuando el servidor cierra la sesión predeterminada.
  • [SPARK-48019] [SC-164121] Corregir el comportamiento incorrecto en ColumnVector/ColumnarArray con diccionario y valores NULL
  • [SPARK-47743] [ SPARK-47592][spark-47589][SPARK-47581][spark-47586][SPARK-47593][spark-47595][SPARK-47587][spark-47603] Migraciones de registros estructurados
  • [SPARK-47999] [SC-163998][ss] Mejorar el registro sobre la creación de instantáneas y la adición/eliminación de entradas del mapa de caché del estado en el proveedor de tienda de estado respaldado por HDFS.
  • [SPARK-47417] [SC-162872][sql] Compatibilidad con la intercalación: Ascii, Chr, Base64, UnBase64, Decode, StringDecode, Encode, ToBinary, FormatNumber, Sentences
  • [SPARK-47712] [SC-161871][connect] Permitir que los complementos connect creen y procesen conjuntos de datos
  • [SPARK-47411] [SC-163351][sql] Admite funciones StringInstr & FindInSet para trabajar con cadenas intercaladas
  • [SPARK-47360] [SC-163014][sql] Compatibilidad con la intercalación: Overlay, FormatString, Length, BitLength, OctetLength, SoundEx, Luhncheck
  • [SPARK-47413] [SC-163323][sql] - agregar soporte para substr/left/right en intercalaciones.
  • [SPARK-47983] [ SC-163835][sql] Demote spark.sql.pyspark.legacy.inferArrayTypeFromFirstElement.enabled para interna
  • [SPARK-47964] [SC-163816][python][CONNECT] Ocultar SQLContext y HiveContext en pyspark-connect
  • [SPARK-47985] [ SC-163841][python] Simplificar funciones con lit
  • [SPARK-47633] [SC-163453][sql] Incluir la salida del plan del lado derecho en LateralJoin#allAttributes para lograr una canonicación más coherente
  • [SPARK-47909] Revertir "[PYTHON][connect] Clase DataFrame primaria f...
  • [SPARK-47767] [SC-163096][sql] Mostrar el valor de desplazamiento en TakeOrderedAndProjectExec
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Compatibilidad con controladores ODBC/JDBC de Databricks

Databricks admite controladores ODBC/JDBC publicados en los últimos 2 años. Descargue los controladores publicados recientemente y actualice (descargue ODBC, descargue JDBC).

Consulte las Actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 15.3.

Entorno del sistema

  • sistema operativo: Ubuntu 22.04.4 LTS
  • Java: Zulu 8.78.0.19-CA-linux64
  • Scala: 2.12.18
  • Python: 3.11.0
  • R: 4.3.2
  • Delta Lake: 3.2.0

Bibliotecas de Python instaladas

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 azure-core 1.30.1
almacenamiento-en-la-nube-azure 12.19.1 Servicio de Azure Storage File Data Lake 12.14.0 llamada de retorno 0.2.0
negro 23.3.0 intermitente 1.4 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 cachetools 5.3.3 certifi 2023.7.22
cffi 1.15.1 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
Haz clic 8.0.4 cloudpickle 2.2.1 Comunicación 0.1.2
contourpy 1.0.5 criptografía 41.0.3 ciclista 0.11.0
Cython 0.29.32 SDK de Databricks 0.20.0 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.6.7 decorador 5.1.1 distlib 0.3.8
puntos de entrada 0,4 Ejecutar 0.8.3 visión general de facetas 1.1.1
bloqueo de archivos 3.13.4 fonttools 4.25.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.18.0 autenticación de Google 2.29.0
google-cloud-core 2.4.1 almacenamiento en la nube de Google 2.16.0 google-crc32c 1.5.0
google-resumable-media (medios reanudables de Google) 2.7.0 googleapis-common-protos 1.63.0 grpcio 1.60.0
grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.2 idna 3.4
importlib-metadata 6.0.0 ipyflow-core 0.0.198 ipykernel 6.25.1
ipython 8.15.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
isodate 0.6.1 Jedi 0.18.1 jeepney 0.7.1
jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0 jupyter_client 7.4.9
jupyter_core 5.3.0 llavero 23.5.0 kiwisolver 1.4.4
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
matplotlib 3.7.2 matplotlib-inline 0.1.6 mlflow-skinny 2.11.3
more-itertools 8.10.0 mypy-extensions 0.4.3 nest-asyncio 1.5.6
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 embalaje 23.2
Pandas 1.5.3 parso 0.8.3 pathspec 0.10.3
chivo expiatorio 0.5.3 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5
Almohada 9.4.0 pepita 23.2.1 platformdirs 3.10.0
trazado 5.9.0 prompt-toolkit 3.0.36 proto-plus 1.23.0
protobuf 4.24.1 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 pyarrow 14.0.1
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pyccolo 0.0.52
pycparser 2.21 pydantic 1.10.6 Pygments 2.15.1
PyGObject 3.42.1 PyJWT 2.3.0 pyodbc 4.0.38
pyparsing 3.0.9 Python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.1.1
pytz 2022.7 PyYAML 6,0 pyzmq 23.2.0
solicitudes 2.31.0 RSA 4,9 s3transfer 0.10.1
scikit-learn 1.3.0 scipy 1.11.1 biblioteca de visualización de datos de Python llamada seaborn 0.12.2
SecretStorage 3.3.1 setuptools 68.0.0 Seis 1.16.0
smmap 5.0.1 sqlparse 0.5.0 ssh-import-id 5.11
stack-data 0.2.0 statsmodels (paquete de Python para análisis estadístico) 0.14.0 tenacidad 8.2.2
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 tornado 6.3.2
traitlets 5.7.1 typing_extensions 4.10.0 tzdata 2022.1
ujson 5.4.0 actualizaciones automáticas sin supervisión 0,1 urllib3 1.26.16
virtualenv 20.24.2 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
rueda 0.38.4 zipp 3.11.0

Bibliotecas de R instaladas

Las bibliotecas R se instalan desde la instantánea de CRAN del administrador de paquetes Posit.

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
flecha 14.0.0.2 askpass 1.2.0 asegúrate de que 0.2.1
retroportaciones 1.4.1 base 4.3.2 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 poco 4.0.5 bit 64 4.0.5
bitops 1.0-7 mancha 1.2.4 bota 1.3-28
fermentar 1.0-10 Brio 1.1.4 escoba 1.0.5
bslib 0.6.1 cachemir 1.0.8 callr 3.7.3
intercalador 6.0-94 cellranger (herramienta de análisis de datos celulares) 1.1.0 Chron 2.3-61
clase 7.3-22 Cli 3.6.2 clipr 0.8.0
reloj 0.7.0 conglomerado 2.1.4 codetools 0.2-19
espacio de colores 2.1-0 commonmark 1.9.1 compilador 4.3.2
configuración 0.3.2 en conflicto 1.2.0 cpp11 0.4.7
crayón 1.5.2 credenciales 2.0.1 rizo 5.2.0
tabla de datos 1.15.0 Conjuntos de datos 4.3.2 DBI 1.2.1
dbplyr 2.4.0 Desc 1.4.3 devtools 2.4.5
diagrama 1.6.5 diffobj 0.3.5 digerir 0.6.34
iluminación descendente 0.4.3 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-14 elipsis 0.3.2 evaluar 0,23
fans 1.0.6 colores 2.1.1 mapa rápido 1.1.1
fontawesome 0.5.2 forcats 1.0.0 foreach 1.5.2
extranjero 0.8-85 fragua 0.2.0 Fs 1.6.3
futuro 1.33.1 aplicación futura 1.11.1 hacer gárgaras 1.5.2
genéricos 0.1.3 Gert 2.0.1 ggplot2 3.4.4
Gh 1.4.0 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-8 globales 0.16.2 pegamento 1.7.0
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 Gower 1.0.1
gráficos 4.3.2 grDevices 4.3.2 rejilla 4.3.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0,7 GT 0.10.1
gtable 0.3.4 Casco de obra 1.3.1 refugio 2.5.4
más alto 0,10 HMS 1.1.3 herramientas de HTML 0.5.7
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.14 httr 1.4.7
httr2 1.0.0 Identificadores 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-14 isoband 0.2.7 Iteradores 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 juicyjuice 0.1.0
KernSmooth 2.23-21 tejido 1,45 etiquetado 0.4.3
más tarde 1.3.2 retícula 0.21-8 lava 1.7.3
ciclo de vida 1.0.4 listenv 0.9.1 lubridate 1.9.3
magrittr 2.0.3 Formato Markdown 1.12 MASA 7.3-60
Matriz 1.5-4.1 guardar en memoria 2.0.1 métodos 4.3.2
mgcv 1.8-42 mimo 0.12 miniUI (Interfaz de Usuario) 0.1.1.1
mlflow 2.10.0 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-163 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl (software de cifrado) 2.1.1 paralelo 4.3.2
Paralelamente 1.36.0 pilar 1.9.0 pkgbuild 1.4.3
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.4
plogr 0.2.0 plyr 1.8.9 elogio 1.0.0
prettyunits 1.2.0 Proc 1.18.5 processx 3.8.3
prodlim 2023.08.28 profvis 0.3.8 progreso 1.2.3
progressr 0.14.0 promesas 1.2.1 proto 1.0.0
intermediario 0.4-27 P.D. 1.7.6 ronroneo 1.0.2
R6 2.5.1 ragg 1.2.7 Bosque Aleatorio (randomForest) 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.12 RcppEigen 0.3.3.9.4 r-reactable 0.4.4
reactR 0.5.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
recetas 1.0.9 partido de revancha 2.0.0 segunda revancha 2.1.2
Telecontroles 2.4.2.1 reprex (ejemplo reproducible) 2.1.0 reshape2 1.4.4
rlang 1.1.3 rmarkdown 2,25 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.1 rpart 4.1.21 rprojroot 2.0.4
Rserve 1.8-13 RSQLite 2.3.5 rstudioapi 0.15.0
rversions 2.1.2 rvest 1.0.3 Sass 0.4.8
balanzas 1.3.0 selectr 0.4-2 información de sesión 1.2.2
forma 1.4.6 brillante 1.8.0 sourcetools 0.1.7-1
sparklyr 1.8.4 espacial 7.3-15 Splines 4.3.2
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1 Estadísticas 4.3.2
estadísticas4 4.3.2 stringi 1.8.3 stringr 1.5.1
supervivencia 3.5-5 pavonearse 3.33.1 sys 3.4.2
systemfonts 1.0.5 tcltk 4.3.2 testthat 3.2.1
Formateo de texto 0.3.7 tibble 3.2.1 tidyr 1.3.1
tidyselect 1.2.0 tidyverse 2.0.0 cambio de hora 0.3.0
FechaHora 4032.109 tinytex 0,49 herramientas 4.3.2
tzdb 0.4.0 verificador de URL 1.0.1 usa esto 2.2.2
utf8 1.2.4 utilidades 4.3.2 identificador único universal (UUID) 1.2-0
V8 4.4.1 vctrs 0.6.5 viridisLite 0.4.2
Vroom 1.6.5 Waldo 0.5.2 bigote 0.4.1
withr 3.0.0 xfun 0,41 xml2 1.3.6
xopen 1.0.0 xtable 1.8-4 yaml 2.3.8
zeallot 0.1.0 cremallera 2.3.1

Bibliotecas de Java y Scala instaladas (versión del clúster de Scala 2.12)

Identificador de grupo Id. de artefacto Versión
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws cliente de Amazon Kinesis 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-config (configuración del SDK de Java de AWS) 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis (kit de desarrollo de software Java para AWS Kinesis) 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-logs (registros del SDK de AWS para Java) 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway (SDK de Java para Storage Gateway de AWS) 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-soporte 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.610
com.amazonaws jmespath-java 1.12.610
com.clearspring.analytics flujo 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.17.1
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 sombreado 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml compañero de clase 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-yaml 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.16.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.cafeína cafeína 2.9.3
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1 nativos
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java 1.1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java 1.1 nativos
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1 nativos
com.github.fommil.netlib netlib-sistema_nativo-linux-x86_64 1.1 nativos
com.github.luben zstd-jni 1.5.5-4
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson Gson 2.10.1
com.google.crypto.tink Tink 1.9.0
com.google.errorprone anotaciones_propensas_a_errores 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 23/05/26
com.google.guava guayaba 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.helger perfilador 1.1.1
com.ibm.icu icu4j 72.1
com.jcraft jsch 0.1.55
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk (SDK de Azure para almacenamiento en lago de datos) 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.sun.xml.bind jaxb-core 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lentes_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.10.0
com.twitter chill_2.12 0.10.0
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 configuración 1.4.3
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocity analizadores univocity-parsers 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.16.0
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack (software de cálculo numérico) 3.0.3
dev.ludovic.netlib Blas 3.0.3
dev.ludovic.netlib lapack 3.0.3
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift compresor de aire 0.25
io.delta delta-sharing-client_2.12 1.0.5
io.dropwizard.metrics anotación de métricas 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-core 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas y verificaciones de salud 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 4.2.19
io.netty netty-all 4.1.96.Final
io.netty netty-buffer 4.1.96.Final
io.netty netty-codec 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.96.Final
io.netty netty-common 4.1.96.Final
io.netty netty-handler 4.1.96.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.96.Final
io.netty netty-resolver 4.1.96.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty netty-transport 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.96.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus cliente_simple_común 0.7.0
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.7.0
io.prometheus simpleclient_pushgateway 0.7.0
io.prometheus simpleclient_servlet 0.7.0
io.prometheus.jmx coleccionista 0.12.0
jakarta.annotation jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.servlet jakarta.servlet-api 4.0.3
jakarta.validation jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation activación 1.1.1
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.transaction jta 1.1
javax.transaction API de transacciones 1.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.11
javolución javolución 5.5.1
jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.12.1
net.java.dev.jna jna 5.8.0
net.razorvine escabeche 1.3
net.sf.jpam jpam 1.1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv super-csv 2.2.0
net.snowflake snowflake-ingest-sdk 0.9.6
net.sourceforge.f2j arpack_combinado_todo 0,1
org.acplt.remotetea remotetea-oncrpc (servicio de comunicación remota) 1.1.2
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-runtime 3.5.2
org.antlr antlr4-runtime 4.9.3
org.antlr plantilla de cadenas 3.2.1
org.apache.ant hormiga 1.10.11
org.apache.ant ant-jsch 1.10.11
org.apache.ant lanzador de aplicaciones Ant 1.10.11
org.apache.arrow formato de flecha 15.0.0
org.apache.arrow núcleo de memoria de flecha 15.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 15.0.0
org.apache.arrow vector de flecha 15.0.0
org.apache.avro avro 1.11.3
org.apache.avro avro-ipc 1.11.3
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