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Databricks Runtime 16.3 (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 conocer todas las versiones de Databricks Runtime compatibles, consulte las notas de lanzamientos y compatibilidad de Databricks Runtime.

Las notas de la versión siguientes proporcionan información sobre Databricks Runtime 16.3, con tecnología de Apache Spark 3.5.2.

Databricks publicó esta versión en marzo de 2025.

Cambios de comportamiento

Corrección de errores para las opciones del cargador automático: modifiedBefore, modifiedAfter, pathGlobFilter

Anteriormente, modificar los valores de las opciones modifiedBeforede Auto Loader , modifiedAftery pathGlobFilter no tenía ningún efecto. Este problema se ha corregido.

Ahora, al modificar los valores de estos filtros, Auto Loader ingiere nuevos archivos que pasan los filtros. Si hay menos archivos elegibles en función de los valores de filtro actualizados, los archivos que ya no son elegibles no se quitan del depósito, pero siguen siendo ingeridos.

Mensaje de error mejorado cuando kafka.sasl.client.callback.handler.class se asigna un valor no válido

Esta versión incluye un cambio para devolver un mensaje de error más descriptivo cuando kafka.sasl.client.callback.handler.class se le asigna un valor no válido.

El nuevo mensaje de error es org.apache.spark.sql.AnalysisException: [RESTRICTED_STREAMING_OPTION_PERMISSION_ENFORCED.KAFKA_CLIENT_CALLBACK_SHADED_CLASS] The option kafka.sasl.client.callback.handler.class has restricted values on Shared clusters for the kafka source. The Kafka client callback class must be "shadedmskiam.software.amazon.msk.auth.iam.IAMClientCallbackHandler". SQLSTATE: 0A000

Anteriormente, el mensaje de error devuelto era org.apache.spark.sql.AnalysisException: [UNSUPPORTED_STREAMING_OPTIONS_PERMISSION_ENFORCED] Streaming options kafka.sasl.client.callback.handler.class are not supported for data source kafka on a shared cluster. Please confirm that the options are specified and spelled correctly, and check https://docs.databricks.com/en/compute/access-mode-limitations.html#streaming-shared for limitations. SQLSTATE: 0A000

Nuevas características y mejoras

El soporte con lectores de estado es GA para el proceso estándar

El soporte con la lectura de la información de estado de las consultas de Structured Streaming ahora está disponible con carácter general para el proceso configurado con el modo de acceso estándar. Consulte Leer información de estado de Structured Streaming.

La degradación del protocolo de tabla delta está disponible con protección de puntos de comprobación

DROP FEATURE está disponible con carácter general para quitar las características de la tabla de Delta Lake y degradar el protocolo de tabla. De manera predeterminada, DROP FEATURE ahora crea puntos de control protegidos para una experiencia de degradación más optimizada y simplificada que no requiere ningún tiempo de espera o truncamiento del historial. Consulte Eliminar una característica de tabla de Delta Lake y degradar el protocolo de tabla.

Escritura de scripts SQL de procedimientos basados en ANSI SQL/PSM (versión preliminar pública)

Ahora puede usar funcionalidades de scripting basadas en ANSI SQL/PSM para escribir lógica de procedimientos con SQL, incluidas instrucciones de flujo de control, variables locales y control de excepciones. Consulte Scripting de SQL.

Intercalación predeterminada de nivel de tabla y vista

Ahora puede especificar una intercalación predeterminada para tablas y vistas. Esto simplifica la creación de tablas y vistas en las que todas o la mayoría de las columnas comparten la misma intercalación. Consulte Intercalación.

Instalación de dependencias personalizadas en UDF de Python del catálogo de Unity (versión preliminar pública)

Amplíe la funcionalidad de las UDF de Python más allá del entorno en tiempo de ejecución de Databricks mediante la definición de dependencias personalizadas para bibliotecas externas. Consulte Extensión de UDF mediante dependencias personalizadas.

Modificar varias columnas de tabla en una instrucción ALTER TABLE

En Databricks Runtime 16.3, puede modificar varias columnas en una sola ALTER TABLE instrucción. Ver ALTER TABLE ... COLUMN cláusula.

Compatibilidad con transformWithStateInPandas en la computación estándar

Ahora puede usar transformWithStateInPandas en computación configurada con el modo de acceso estándar. Consulte Compilación de una aplicación con estado personalizada.

Compatibilidad para MERGE INTO en tablas con control de acceso detallado en proceso informático dedicado (versión preliminar pública)

En Databricks Runtime 16.3 y versiones posteriores, el cómputo dedicado admite MERGE INTO a las tablas del Catálogo de Unity que utilizan un control de acceso granular. De forma similar a la lectura de estos objetos, los MERGE comandos se pasan automáticamente al proceso sin servidor cuando es necesario.

Consulte Control de acceso detallado en la computación dedicada.

Compatibilidad con la anexión de datos a tablas con control de acceso detallado en un proceso dedicado

En Databricks Runtime 16.3 y versiones posteriores, el proceso dedicado admite la anexión a objetos de Unity Catalog que usan un control de acceso específico. Para usar esta característica, use la función DataFrame.write.mode("append") en la API de Apache Spark. De forma similar a la lectura de estos objetos, las escrituras de anexión se pasan automáticamente al proceso sin servidor cuando es necesario.

Para obtener más información sobre el uso de cómputo dedicado con objetos del Catálogo de Unity controlados por acceso fino, consulte Control de acceso fino en cómputo dedicado.

Compatibilidad mejorada con autouniones con objetos con control de acceso detallado en un proceso dedicado

En Databricks Runtime 16.3 y versiones posteriores, la funcionalidad de filtrado de datos para el control de acceso específico en el proceso dedicado ahora sincroniza automáticamente las instantáneas entre los recursos de proceso dedicados y sin servidor, a excepción de las vistas materializadas y cualquier vista, vista materializada y tablas de streaming compartidas mediante delta Sharing. Esta funcionalidad mejorada garantiza que las combinaciones automáticas devuelvan instantáneas idénticas cuando se usa el filtrado de datos. Consulte Control de acceso detallado en la computación dedicada.

Nuevas funciones H3

Se han agregado tres nuevas funciones H3: h3_try_coverash3, h3_try_coverash3string, y h3_try_tessellateaswkb.

Actualizaciones de bibliotecas

  • Bibliotecas de Python actualizadas:

    • mlflow-skinny de 2.15.1 a 2.19.0

  • Bibliotecas de R actualizadas:

  • Bibliotecas de Java actualizadas:

Apache Spark

Databricks Runtime 16.3 incluye Apache Spark 3.5.2. Esta versión incluye todas las correcciones y mejoras de Spark incluidas en Databricks Runtime 16.2 (EoS), así como las siguientes correcciones de errores adicionales y mejoras realizadas en Spark:

  • [SPARK-51594] [DBRRM-1604][sc-192125][SQL] Usar un esquema vacío al guardar una vista que no es compatible con Hive
  • [SPARK-51388] [SC-190503][sql] Mejorar la propagación de fragmentos sql en to_timestamp y UNION
  • [SPARK-51394] [SC-190492][ml] Optimizar el orden aleatorio adicional en las pruebas de estadísticas
  • [SPARK-51385] [SC-190486][sql] Normalizar la proyección agregada en DeduplicateRelations para la desduplicación de salida secundaria de unión
  • [SPARK-51357] [SC-190485][sql] Conservar el nivel de registro de cambios del plan para las vistas
  • [SPARK-50654] [SC-186686][ss] CommitMetadata debe establecer stateUniqueIds en None en V1
  • [SPARK-51362] [SC-190352][sql] Cambie toJSON para usar la API NextIterator para eliminar la dependencia de registros adyacentes.
  • [SPARK-51375] [SC-190355][sql][CONNECT] Suprimir mensajes de registro de SparkConnect(Execution|Session)Manager.periodicMaintenance
  • [SPARK-50596] [SC-184060][python] Actualización de Py4J de 0.10.9.7 a 0.10.9.8
  • [SPARK-51097] [SC-190456][revert] Revertir el cambio en las métricas de instancia de RocksDB
  • [SPARK-51363] [SC-190343][sql]Desc As JSON Agrupación en clústeres de nombres de columna
  • [SPARK-51373] [SC-190370] [SS] Eliminar una copia adicional para el prefijo de la familia de columnas de "ReplyChangelog"
  • [SPARK-51378] [SC-190363][core] Aplicar accumulableExcludeList de JsonProtocol a ExecutorMetricsUpdate y TaskEndReason
  • [SPARK-51369] [SC-190253][sql] Corregir para que la variable de cursor FOR funcione con nombres que combinan mayúsculas y minúsculas
  • [SPARK-51381] [SC-190360][sql][CONNECT] Mostrar Session ID en la página Spark Connect Session
  • [SPARK-51119] [SC-188491][sql] Los lectores en ejecutores que resuelven EXISTS_DEFAULT no deberían llamar a catálogos
  • [SPARK-51322] [SC-190013][sql] Mejor mensaje de error para la expresión de subconsulta de streaming
  • [SPARK-50817] [SC-186642][ss] Corregir informes de errores de RocksDB
  • [SPARK-51370] [SC-190286] Mejoras de claridad del código para los códigos de análisis INSERT INTO en AstBuilder.scala
  • [SPARK-51083] [SC-189217][core][16.x] Modificar JavaUtils para no tragar InterruptedExceptions
  • [SPARK-51324] [SC-189997][sql] Corregir la instrucción FOR anidada que produce un error si el resultado está vacío
  • [SPARK-49756] [SC-178793][sql] El dialecto Postgres admite funciones de fecha y hora de delegación.
  • [SPARK-51270] [SC-190108][sql] Admite el tipo UUID en Variant
  • [SPARK-51310] [SC-190018][sql] Resolver el tipo de expresiones que generan cadenas predeterminadas
  • [SPARK-49488] [SC-176685][sql] El dialecto MySQL admite funciones de fecha y hora de delegación.
  • [SPARK-50856] [DBR16.x][sc-189812][SS][python][CONNECT] Compatibilidad de Spark Connect con TransformWithStateInPandas en Python
  • [SPARK-50553] [SC-190076][connect] Lanzar InvalidPlanInput para un mensaje de plan no válido
  • [SPARK-51337] [16.x][sc-190105][SQL] Agregar maxRows a CTERelationDef y CTERelationRef
  • [SPARK-51281] [SC-190033][sql] DataFrameWriterV2 debe respetar la opción de ruta de acceso
  • [SPARK-51323] [SC-190005][python] Duplicar "total" en métricas de Py SQL
  • [SPARK-48618] [SC-174007][sql] Usar los ErrorCode y SQLState devueltos en SQLException para que los errores sean más precisos
  • [SPARK-47871] [SC-162873][sql] Oracle: Asignar TimestampType a TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE
  • [SPARK-50993] [SC-187319][sql] Mover nullDataSourceOption de QueryCompilationErrors a QueryExecutionErrors
  • [SPARK-47761] [SC-162288][sql] Oracle: Admite la lectura de AnsiIntervalTypes
  • [SPARK-51265] [SC-189826][sql] IncrementalExecution debe establecer correctamente el código de ejecución del comando.
  • [SPARK-50785] [SC-189722][sql] Refactorizar la instrucción FOR para usar las variables locales correctamente.
  • [SPARK-51315] [SC-189838][sql] Habilitación de intercalaciones de nivel de objeto de forma predeterminada
  • [SPARK-51312] [SC-189824][sql] Corregir createDataFrame desde RDD[Row]
  • [SPARK-51305] [SC-189625][sql][CONNECT] Mejorar SparkConnectPlanExecution.createObservedMetricsResponse
  • [SPARK-51313] [SC-189816][python] Corrección del formato de marca de tiempo para PySparkLogger
  • [SPARK-51095] [SC-189623][core][SQL] Incluir el contexto del llamador en los registros de auditoría de HDFS para las llamadas que provienen del controlador
  • [SPARK-51292] [SC-189566][sql] Quitar la herencia innecesaria de PlanTestBase, ExpressionEvalHelper y PlanTest
  • [SPARK-50739] [SC-186903][sql][FOLLOW] Simplificar ResolveRecursiveCTESuite con DSL
  • [SPARK-51097] [SC-189428] [SS] Agregar métricas de instancia del almacén de estado para la última versión de la instantánea cargada en RocksDB
  • [SPARK-49912] [SC-189615] Refactorización de la instrucción CASE simple para evaluar la variable del caso solo una vez
  • [SPARK-50655] [16x][sc-189235][SS] Mover la asignación relacionada con la familia de columnas virtuales a la capa de base de datos en lugar de al codificador
  • [SPARK-51177] [SC-188989][python][CONNECT] Agregar InvalidCommandInput al cliente python de Spark Connect
  • [SPARK-51278] [SC-189608][python] Use la estructura adecuada del formato JSON para PySparkLogger
  • [SPARK-48530] [SC-189357][sql] Compatibilidad con variables locales en scripting de SQL
  • [SPARK-51258] [SC-189551][sql] Quitar la herencia innecesaria de SQLConfHelper
  • [SPARK-50739] [SC-186818][sql] CTE recursiva. El analizador cambia para desencapsular y resolver los componentes de recursividad.
  • [SPARK-51284] [SC-189483][sql] Corregir la ejecución de scripts SQL para obtener un resultado vacío
  • [SPARK-50881] [SC-188407][python] Usar el esquema almacenado en caché siempre que sea posible en connect dataframe.py
  • [SPARK-51274] [SC-189516][python] PySparkLogger debe respetar los argumentos de palabra clave esperados.
  • [SPARK-50636] [SC-184783][sql] Extensión de CTESubstitution.scala para que sea consciente de la recursividad
  • [SPARK-50960] [SC-188821][python][CONNECT] Agregar InvalidPlanInput al cliente python de Spark Connect
  • [SPARK-51109] [SC-188394][sql] CTE en la expresión de subconsulta como columna de agrupación
  • [SPARK-51067] [16.x][sc-188855][SQL] Revertir la intercalación de nivel de sesión para consultas DML y aplicar intercalación de nivel de objeto para consultas DDL
  • [SPARK-50849] [SC-189071][connect] Agregar un proyecto de ejemplo para mostrar las bibliotecas de servidores de Spark Connect
  • [SPARK-51259] [SC-189344][sql] Refactorizar de forma natural y usando claves de cálculo
  • [SPARK-51185] [SC-188832][core] Revertir simplificaciones a la API PartitionedFileUtil para reducir los requisitos de memoria
  • [SPARK-51237] [16x][sc-189028][SS] Agregar detalles de la API para la nueva API de ayuda transformWithState según sea necesario
  • [SPARK-51247] [SC-189236][sql] Mover SubstituteExecuteImmediate al lote de "resolución" y prepararlo para las variables locales de script SQL.
  • [SPARK-50403] [SC-186416][sql] Corregir EXECUTE IMMEDIATE parametrizado
  • [SPARK-50598] [SC-183992][sql] Una solicitud de cambios inicial sin operaciones que agrega nuevos parámetros a las clases ya existentes UnresolvedWith, CTERelationRef y CTERelationDef para habilitar la implementación posterior de CTE recursivas.
  • [SPARK-48114] [SC-189176][sql] Mover la validación de subconsulta fuera de CheckAnalysis
  • [SPARK-50767] [SC-189169][sql] Quitar codegen de from_json
  • [SPARK-51242] [SC-189200][conenct][PYTHON] Mejorar el rendimiento de las columnas cuando DQC está deshabilitado
  • [SPARK-51202] [SC-189208][ml][PYTHON] Pasar la sesión en los escritores de Python del meta algoritmo
  • [SPARK-51246] [SC-189175][sql] Hacer que InTypeCoercion genere Casts resueltos
  • [SPARK-51192] [SC-189070][connect] Exponer processWithoutResponseObserverForTesting en SparkConnectPlanner
  • [SPARK-51183] [SC-189010][sql] Vínculo a la especificación de Parquet en las documentaciones de variantes
  • [SPARK-51189] [SC-188829][core] Promover JobFailed a DeveloperApi
  • [SPARK-51184] [SC-188801][core] Quitar lógica TaskState.LOST de TaskSchedulerImpl
  • [SPARK-51218] [SC-189012][sql] Evitar map/flatMap en NondeterministicExpressionCollection
  • [SPARK-51228] [SC-189022][sql] Introducir la normalización de subconsultas en NormalizePlan
  • [SPARK-51113] [SC-188883][sql] Corregir la precisión con UNION/EXCEPT/INTERSECT dentro de una vista o EXECUTE IMMEDIATE
  • [SPARK-51209] [SC-188987][core] Mejorar getCurrentUserName para controlar Java 24+
  • [SPARK-50953] [SC-188409][python][CONNECT] Agregar compatibilidad con rutas de acceso no literales en VariantGet
  • [SPARK-51181] [SC-188854] [SQL] Exigir determinismo al extraer expresiones no deterministas del plan lógico
  • [SPARK-50872] [SC-186901][sql][UI] Hace que la expresión ToPrettyString no afecte a la presentación de la interfaz de usuario
  • [SPARK-51150] [SC-188512][ml] Pasar explícitamente la sesión en los escritores de metaalgoritmos
  • [SPARK-51008] [SC-188655][sql] Agregar ResultStage para AQE
  • [SPARK-51114] [SC-188633] [SQL] Refactorización de la regla PullOutNondeterministic
  • [SPARK-51160] [SC-188666][sql] Refactorizar la resolución de función literal
  • [SPARK-51127] [SC-188366][python] Eliminar el trabajo de Python en tiempo de espera de inactividad
  • [SPARK-51099] [SC-188350][python] Agregar registros cuando el trabajo de Python está atascado
  • [SPARK-51157] [SC-188536][sql] Adición de la anotación de Scala @varargs que falta para las API de función de Scala
  • [SPARK-51155] [CORE] Hacer que SparkContext muestre el tiempo de ejecución total después de detenerse
  • [SPARK-51140] [SC-188487][ml] Ordenar los parámetros antes de guardar
  • [SPARK-51135] [SC-188392][sql] Corregir ViewResolverSuite para los modos ANSI
  • [SPARK-51057] [SC-188191][ss] Eliminar API de variante basada en la opción Scala para el estado de valor
  • [SPARK-51131] [SC-188359][sql] Lanzar excepción cuando se encuentra el script SQL dentro del comando EXECUTE IMMEDIATE
  • [SPARK-51048] [SC-188369][core] Compatibilidad con detener el contexto de Spark de Java con código de salida
  • [SPARK-50234] [SC-181433][python][SQL] Mejora del mensaje de error y la prueba para transponer DataFrame API
  • [SPARK-51074] [SC-188153][ss][CONNECT] Establecer el tiempo de expiración para comunicar configuraciones de inicialización en streaming foreachBatch
  • [SPARK-48353] [SC-187986][sql] Introducción al mecanismo de control de excepciones en scripting sql
  • [SPARK-50596] [SC-184060][python] Actualización de Py4J de 0.10.9.7 a 0.10.9.8
  • [SPARK-51043] [SC-187928][ss][CONNECT] Registro de usuarios específico para Spark Connect foreachBatch
  • [SPARK-51084] [ES-1336002][sc-188171][SQL] Asignar la clase de error adecuada para negativeScaleNotAllowedError
  • [SPARK-51042] [SC-188216][sql] Leer y escribir los campos Mes y Días de intervalos con una llamada en clases Unsafe*
  • [SPARK-51010] [SC-188188][sql] Corrección de que AlterColumnSpec no notifica correctamente el estado resuelto
  • [SPARK-50799] [SC-188169][python] Restringir docstring de rlike, length, octet_length, bit_length y transform
  • [SPARK-51061] [SC-187910][core] Ocultar información Jetty en la API de envío de REST
  • [SPARK-51055] [SC-187993][ss][CONNECT] El streaming foreachBatch debe llamar a la lógica init dentro de un intento
  • [SPARK-50982] [SC-188059][sql] Compatibilidad con más funcionalidad de ruta de acceso de lectura de SQL/DataFrame en el analizador de paso único
  • [SPARK-51081] [SC-188092][sql] Refactorizar Join.output para la resolución de paso único
  • [SPARK-51064] [SC-188039][sql] Habilitar spark.sql.sources.v2.bucketing.enabled de forma predeterminada
  • [SPARK-50883] [LC-5998][sc-187120][SQL] Compatibilidad con la modificación de varias columnas en el mismo comando
  • [SPARK-51034] [SC-187985][sql] Reformatear el diccionario de estadísticas Describir como JSON para mejorar su capacidad de análisis
  • [SPARK-51058] [SC-187961][python] Evite usar jvm. SparkSession
  • [SPARK-51056] [SC-187871][python] Evite la creación innecesaria de objetos en SparkSession.getActiveSession.
  • [SPARK-50967] [SC-187860][ss] Agregar opción para omitir la emisión de claves de estado iniciales dentro del operador FMGWS
  • [SPARK-50813] [SC-186457][sql] Permitir solo nombres de etiqueta no calificados dentro de scripts SQL
  • [SPARK-50858] [SC-187399][python] Agregar configuración para esconder la traza de pila de UDF de Python
  • [SPARK-50853] [SC-187219][core] Cerrar canal grabable de archivo de orden aleatorio temporal
  • [SPARK-50663] [SC-187541][sql] Corrección de gramática para la instrucción IF ELSE (ELSE IF -> ELSEIF)
  • [SPARK-51027] [SC-187502][sql] Impedir la invocación de HiveClient.runSqlHive en entornos que no son de prueba
  • [SPARK-50977] [SC-187400][sc-187006][CORE] Mejorar la disponibilidad de la lógica que realiza la agregación de resultados del acumulador
  • [SPARK-51001] [SC-187442][sql] Restringir arrayEquals
  • [SPARK-50962] [SC-187168][sql] Evite StringIndexOutOfBoundsException en AttributeNameParser
  • [SPARK-50683] [SC-184728][sql] Insertar la expresión común en Con si se utiliza una vez
  • [SPARK-50959] [SC-187139][ml][PYTHON] Ignorar la excepción de JavaWrapper.del
  • [SPARK-50558] [SC-187337][sql] Introducción a simpleString para ExpressionSet
  • [SPARK-50648] [SC-184706][core] Limpieza de tareas zombis en fases que no se ejecutan cuando se cancela el trabajo
  • [SPARK-50990] [SC-187316][sql] Refactorizar resolución UpCast fuera del Analyzer
  • [SPARK-49491] [SC-184714][sql] Reemplazar AnyRefMap por HashMap
  • [SPARK-50685] [SC-186941][python] Mejorar el rendimiento de Py4J aprovechando getattr
  • [SPARK-50688] [SC-184666][sql] Eliminar la ambigüedad de rowTag que falta en la ruta de acceso de escritura xml
  • [SPARK-50976] [SC-187265][ml][PYTHON] Corregir el guardado/carga de TargetEncoder
  • [SPARK-49639] [SC-187297][sql] Quitar la sugerencia de configuración ANSI en INVALID_INTERVAL_WITH_MICROSECONDS_ADDITION
  • [SPARK-50118] [SC-187110]Revertir "[CONNET] Restablecer la caché de estado aislada cuando se ejecutan las tareas"
  • [SPARK-47579] [16.x][sc-166971][CORE][part3] Núcleo de Spark: Migración de logInfo con variables al marco de registro estructurado
  • [SPARK-50669] [SC-184566][es-1327450][PHOTON][test-only] Ampliar las pruebas unitarias de fotones para la expresión TimestampAdd con tipos largos
  • [SPARK-50909] [SC-187119][python] Configuración de faulthandler en PythonPlannerRunners
  • [SPARK-50774] [SC-186349][sql] Centralizar nombres de intercalación en un solo lugar
  • [SPARK-50804] [SC-186684][sql] to_protobuf() no debe lanzar un MatchError
  • [SPARK-50957] [SC-187136][protobuf] Hacer que protobuf.utils.SchemaConverters sea privado
  • [SPARK-50900] [SC-186948][ml][CONNECT] Agregar VectorUDT y MatrixUDT a ProtoDataTypes
  • [SPARK-50895] [SC-186998][sql] Crear interfaz común para expresiones que producen el tipo de cadena predeterminado
  • [SPARK-50558] [SC-184216][sql] Agregar límites de registro configurables para el número de elementos de InSet e In
  • [SPARK-50875] [SC-186951][sql][16.x] Agregar intercalaciones RTRIM a TVF
  • [SPARK-50579] [SC-183826][sql] Corrección de truncatedString

Compatibilidad con el controlador 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).

Entorno del sistema

  • Sistema operativo: Ubuntu 24.04.2 LTS
    • Nota: Esta es la versión de Ubuntu que usan los contenedores de Databricks Runtime. Los contenedores de Databricks Runtime se ejecutan en las máquinas virtuales del proveedor de nube, que pueden usar una versión de Ubuntu o una distribución de Linux diferente.
  • Java: Zulu17.54+21-CA
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.12.3
  • R: 4.4.0
  • Delta Lake: 3.3.0

Bibliotecas de Python instaladas

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
tipos anotados 0.7.0 "asttokens" 2.0.5 astunparse 1.6.3
comando automático 2.2.2 azure-core 1.31.0 azure-storage-blob 12.23.0
Servicio de Azure Storage File Data Lake 12.17.0 backports.tarfile 1.2.0 negro 24.4.2
intermitente 1.7.0 boto3 1.34.69 botocore 1.34.69
cachetools 5.3.3 certifi 2024.6.2 cffi 1.16.0
chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4 Haz clic 8.1.7
cloudpickle 2.2.1 Comunicación 0.2.1 contourpy 1.2.0
criptografía 42.0.5 ciclista 0.11.0 Cython 3.0.11
SDK de Databricks 0.30.0 dbus-python 1.3.2 debugpy 1.6.7
decorator 5.1.1 Deprecated 1.2.14 distlib 0.3.8
Conversión de docstring a markdown 0.11 executing 0.8.3 visión general de las facetas 1.1.1
bloqueo de archivos 3.15.4 fonttools 4.51.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.37 google-api-core 2.20.0 google-auth 2.35.0
google-cloud-core 2.4.1 Google Cloud Storage (almacenamiento en la nube de Google) 2.18.2 google-crc32c 1.6.0
google-resumable-media (medios reanudables de Google) 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0 grpcio 1.60.0
grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.4 idna 3.7
importlib-metadata 6.0.0 importlib_resources 6.4.0 inflect 7.3.1
ipyflow-core 0.0.201 ipykernel 6.28.0 ipython 8.25.0
ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2 isodate 0.6.1
jaraco.context 5.3.0 jaraco.functools 4.0.1 jaraco.text 3.12.1
Jedi 0.19.1 jmespath 1.0.1 joblib 1.4.2
jupyter_client 8.6.0 jupyter_core 5.7.2 kiwisolver 1.4.4
launchpadlib 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6
matplotlib 3.8.4 matplotlib-inline 0.1.6 Mccabe 0.7.0
mlflow-skinny 2.19.0 more-itertools 10.3.0 mypy 1.10.0
mypy-extensions 1.0.0 nest-asyncio 1.6.0 nodeenv 1.9.1
numpy 1.26.4 oauthlib 3.2.2 opentelemetry-api 1.27.0
opentelemetry-sdk 1.27.0 convenciones-semánticas-de-opentelemetry 0.48b0 embalaje 24.1
Pandas 1.5.3 parso 0.8.3 pathspec 0.10.3
chivo expiatorio 0.5.6 pexpect 4.8.0 almohada 10.3.0
pip 24,2 platformdirs 3.10.0 plotly 5.22.0
pluggy 1.0.0 prompt-toolkit 3.0.43 proto-plus 1.24.0
protobuf 4.24.1 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 pyarrow 15.0.2
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pyccolo 0.0.65
pycparser 2.21 pydantic 2.8.2 pydantic_core 2.20.1
pyflakes 3.2.0 Pygments 2.15.1 PyGObject 3.48.2
PyJWT 2.7.0 pyodbc 5.0.1 pyparsing 3.0.9
pyright 1.1.294 Python-dateutil 2.9.0.post0 python-lsp-jsonrpc 1.1.2
python-lsp-servidor 1.10.0 configuración de herramienta Python 1.2.6 pytz 2024.1
PyYAML 6.0.1 pyzmq 25.1.2 solicitudes 2.32.2
cuerda 1.12.0 rsa 4,9 s3transfer 0.10.2
scikit-learn 1.4.2 scipy 1.13.1 biblioteca de visualización de datos de Python llamada seaborn 0.13.2
setuptools 74.0.0 six 1.16.0 smmap 5.0.0
sqlparse 0.5.1 ssh-import-id 5.11 stack-data 0.2.0
statsmodels (paquete de Python para análisis estadístico) 0.14.2 tenacidad 8.2.2 threadpoolctl 2.2.0
tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1 tornado 6.4.1
traitlets 5.14.3 typeguard 4.3.0 types-protobuf 3.20.3
types-psutil 5.9.0 types-pytz 2023.3.1.1 types-PyYAML 6.0.0
tipos-de-solicitudes 2.31.0.0 types-setuptools 68.0.0.0 seis tipos 1.16.0
types-urllib3 1.26.25.14 typing_extensions 4.11.0 ujson 5.10.0
unattended-upgrades 0,1 urllib3 1.26.16 virtualenv 20.26.2
wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5 ¿Qué es el parche? 1.0.2
rueda 0.43.0 envuelto 1.14.1 yapf 0.33.0
zipp 3.17.0

Bibliotecas de R instaladas

Las bibliotecas de R se instalan desde la instantánea CRAN del administrador de paquetes de Posit el 2024-08-04.

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
flecha 16.1.0 askpass 1.2.0 asegúrate de que 0.2.1
backports 1.5.0 base 4.4.0 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 bit 4.0.5 bit 64 4.0.5
bitops 1,0 - 8 mancha 1.2.4 boot 1.3-30
brew 1.0-10 brio 1.1.5 escoba 1.0.6
bslib 0.8.0 cachemir 1.1.0 callr 3.7.6
caret 6.0-94 cellranger (herramienta de análisis de datos celulares) 1.1.0 chron 2.3-61
class 7.3-22 Interfaz de línea de comandos (CLI) 3.6.3 clipr 0.8.0
reloj 0.7.1 conglomerado 2.1.6 codetools 0.2-20
colorspace 2.1-1 commonmark 1.9.1 compilador 4.4.0
config 0.3.2 Confuso 1.2.0 cpp11 0.4.7
crayón 1.5.3 credentials 2.0.1 curl 5.2.1
tabla de datos 1.15.4 Conjuntos de datos 4.4.0 DBI 1.2.3
dbplyr 2.5.0 descripción 1.4.3 devtools 2.4.5
diagrama 1.6.5 diffobj 0.3.5 digerir 0.6.36
downlit 0.4.4 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-14 elipsis 0.3.2 evaluar 0.24.0
fans 1.0.6 colores 2.1.2 fastmap 1.2.0
fontawesome 0.5.2 forcats 1.0.0 foreach 1.5.2
extranjero 0,8-86 forge 0.2.0 fs 1.6.4
futuro 1.34.0 aplicación futura 1.11.2 gargle 1.5.2
genéricos 0.1.3 gert 2.1.0 ggplot2 3.5.1
gh 1.4.1 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-8 globals 0.16.3 pegamento 1.7.0
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 gower 1.0.1
gráficos 4.4.0 grDevices 4.4.0 grid 4.4.0
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gt 0.11.0
gtable 0.3.5 hardhat 1.4.0 refugio 2.5.4
más alto 0.11 hms 1.1.3 herramientas de HTML 0.5.8.1
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.15 httr 1.4.7
httr2 1.0.2 ids 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-15 isoband 0.2.7 Iteradores 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 juicyjuice 0.1.0
KernSmooth 2.23-22 knitr 1.48 etiquetado 0.4.3
más tarde 1.3.2 retícula 0.22-5 lava 1.8.0
ciclo de vida 1.0.4 listenv 0.9.1 lubridate 1.9.3
magrittr 2.0.3 Formato Markdown 1.13 MASA 7.3-60.0.1
Matrix 1.6-5 memorización 2.0.1 métodos 4.4.0
mgcv 1.9-1 mime 0.12 miniUI (Interfaz de Usuario) 0.1.1.1
mlflow 2.14.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.11
munsell 0.5.1 nlme 3.1-165 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl (software de cifrado) 2.2.0 paralelo 4.4.0
Paralelamente 1.38.0 pilar 1.9.0 pkgbuild 1.4.4
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.1.0 pkgload 1.4.0
plogr 0.2.0 plyr 1.8.9 elogio 1.0.0
prettyunits 1.2.0 pROC 1.18.5 processx 3.8.4
prodlim 2024.06.25 profvis 0.3.8 progreso 1.2.3
progressr 0.14.0 promesas 1.3.0 prototipo 1.0.0
intermediario 0.4-27 ps 1.7.7 ronroneo 1.0.2
R6 2.5.1 ragg 1.3.2 Bosque Aleatorio (randomForest) 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.13 RcppEigen 0.3.4.0.0 r-reactable 0.4.4
reactR 0.6.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
recetas 1.1.0 partido de revancha 2.0.0 segunda revancha 2.1.2
remotes 2.5.0 ejemplo reproducible 2.1.1 reshape2 1.4.4
rlang 1.1.4 rmarkdown 2,27 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.2 rpart 4.1.23 rprojroot 2.0.4
Rserve 1.8-13 RSQLite 2.3.7 rstudioapi 0.16.0
rversions 2.1.2 rvest 1.0.4 sass 0.4.9
balanzas 1.3.0 selectr 0.4-2 información de sesión 1.2.2
forma 1.4.6.1 brillante 1.9.1 sourcetools 0.1.7-1
sparklyr 1.8.6 SparkR 3.5.2 spatial 7.3-17
splines 4.4.0 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1
Estadísticas 4.4.0 estadísticas4 4.4.0 stringi 1.8.4
stringr 1.5.1 supervivencia 3.6-4 swagger 5.17.14.1
sys 3.4.2 systemfonts 1.1.0 tcltk 4.4.0
testthat 3.2.1.1 Formateo de texto 0.4.0 tibble 3.2.1
tidyr 1.3.1 tidyselect 1.2.1 tidyverse 2.0.0
cambio de hora 0.3.0 timeDate 4032.109 tinytex 0,52
herramientas 4.4.0 tzdb 0.4.0 verificador de URL 1.0.1
usa esto 3.0.0 utf8 1.2.4 utils 4.4.0
Identificador Único Universal (UUID) 1.2-1 V8 4.4.2 vctrs 0.6.5
viridisLite 0.4.2 vroom 1.6.5 Waldo 0.5.2
whisker 0.4.1 withr 3.0.1 xfun 0.46
xml2 1.3.6 xopen 1.0.1 xtable 1.8-4
yaml 2.3.10 zeallot 0.1.0 archivo comprimido 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 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-config (configuración del SDK de Java de AWS) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing (paquete de software para la gestión de balanceo de carga elástica) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis (kit de desarrollo de software Java para AWS Kinesis) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-logs (registros del SDK de AWS para Java) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway (SDK de Java para Storage Gateway de AWS) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.638
com.amazonaws SDK de AWS para Java - Soporte 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.638
com.amazonaws jmespath-java 1.12.638
com.clearspring.analytics flujo 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.27.0
com.databricks jets3t 0.7.1-0
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 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 3.25.1
com.helger profiler 1.1.1
com.ibm.icu icu4j 75.1
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.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.3.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 config 1.4.3
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocity analizadores de univocidad 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 0.27
io.delta delta-sharing-client_2.12 1.2.3
io.dropwizard.metrics métricas-anotación 4.2.19
io.dropwizard.metrics núcleo de métricas 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 4.1.108.Final
io.netty netty-buffer 4.1.108.Final
io.netty netty-codec 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.108.Final
io.netty netty-common 4.1.108.Final
io.netty netty-handler 4.1.108.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.108.Final
io.netty netty-resolver 4.1.108.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty netty-transport 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-riscv64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.108.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.108.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.108.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
javolution javolution 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 pickle 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 arrow-format 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 arrow-vector 15.0.0
org.apache.avro avro 1.11.3
org.apache.avro avro-ipc 1.11.3
org.apache.avro avro-mapred 1.11.3
org.apache.commons commons-collections4 4.4.
org.apache.commons commons-compress 1.23.0
org.apache.commons commons-crypto 1.1.0
org.apache.commons commons-lang3 3.12.0
org.apache.commons commons-math3 3.6.1
org.apache.commons commons-text 1.10.0
org.apache.curator curador-cliente 2.13.0
org.apache.curator marco de trabajo para curadores 2.13.0
org.apache.curator recetas del curador 2.13.0
org.apache.datasketches datasketches-java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memory 2.0.0
org.apache.derby derbi 10.14.2.0
org.apache.hadoop Entorno de ejecución del cliente de Hadoop 3.3.6
org.apache.hive hive-beeline 2.3.9
org.apache.hive hive-cli 2.3.9
org.apache.hive hive-jdbc 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-client 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-common 2.3.9
org.apache.hive hive-serde 2.3.9
org.apache.hive Hive-shims 2.3.9
org.apache.hive API de almacenamiento de hive 2.8.1
org.apache.hive.shims hive-shims-0.23 2.3.9
org.apache.hive.shims hive-shims-common 2.3.9
org.apache.hive.shims hive-shims-scheduler 2.3.9
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org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.16
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