Databricks Runtime 13.1 (EoS)

Poznámka:

Podpora této verze Databricks Runtime skončila. Datum ukončení podpory najdete v tématu Konec podpory a historie ukončení životnosti. Pro všechny podporované verze Databricks Runtime vizte poznámky k vydání Databricks Runtime - verze a kompatibilita.

Následující poznámky k verzi obsahují informace o modulu Databricks Runtime 13.1, který využívá Apache Spark 3.4.0.

Databricks vydala tuto verzi v květnu 2023.

Nové funkce a vylepšení

Podpora clusteru pro JDK 17 (Public Preview)

Databricks teď poskytuje podporu clusteru pro sadu Java Development Kit (JDK) 17. Viz Databricks SDK pro Java.

Přidání, změna nebo odstranění dat v streamovaných tabulkách

Příkazy DML teď můžete použít k úpravě streamovaných tabulek publikovaných do katalogu Unity pomocí deklarativních kanálů Sparku v Lakeflow. Viz Přidání, změna nebo odstranění dat v streamované tabulce a přidání, změna nebo odstranění dat v cílové streamovací tabulce. Příkazy DML můžete také použít k úpravě streamovaných tabulek vytvořených v Databricks SQL.

Práce s Kafka pomocí SQL

Teď můžete funkci SQL použít read_kafka ke čtení dat Kafka. Streamování s SQL se podporuje jenom v DLT nebo se streamovanými tabulkami v Databricks SQL. Viz tabulkovou funkci read_kafka.

Nové integrované funkce SQL

Byly přidány následující funkce:

Podpora katalogu Unity pro Python knihovny omezené na cluster

Katalog Unity má určitá omezení týkající se používání knihovny. Ve službě Databricks Runtime 13.1 a novějších se podporují knihovny Python s oborem clusteru, včetně Python souborů kol, které se nahrávají jako soubory pracovního prostoru. Knihovny odkazované pomocí cest k souborům DBFS se nepodporují bez ohledu na to, jestli jsou v kořenovém adresáři DBFS nebo v externím umístění připojeném k DBFS. Knihovny, které nejsou pro Python, nejsou podporované. Viz knihovny s vymezeným výpočetním oborem.

V prostředí Databricks Runtime 13.0 a novějších nejsou knihovny s oborem clusteru podporovány v clusterech, které používají standardní režim přístupu (dříve režim sdíleného přístupu) v pracovním prostoru s podporou katalogu Unity.

Rozšířené výchozí povolení pro optimalizované zápisy v katalogu Unity

Výchozí optimalizovaná podpora zápisu pro tabulky Delta zaregistrované v katalogu Unity se rozšířila tak, aby zahrnovala příkazy CTAS a operace INSERT pro dělené tabulky. Toto chování odpovídá výchozím nastavením ve skladech SQL. Viz Optimalizované zápisy.

Pokročilá podpora stavových operátorů v úlohách strukturovaného streamování

Nyní můžete zřetězovat několik stavových operátorů, což znamená, že můžete předávat výstup operace, jako je okenní agregace, do jiné stavové operace, jako je sloučení. Pro více informací viz Co je stavové streamování?.

Delta clone pro Unity Catalog je v režimu Public Preview.

Teď můžete pomocí mělké klonování vytvořit nové spravované tabulky Katalogu Unity z existujících spravovaných tabulek Katalogu Unity. Viz Shallow clone pro tabulky Unity Catalog.

Podpora pub/sub pro strukturované streamování

Teď můžete použít integrovaný konektor k přihlášení k odběru Google Pub/Sub se strukturovaným streamováním. Viz Přihlášení k odběru Google Pub/Sub.

Odstranění duplicit v rámci vodoznaků ve strukturovaném streamování

Nyní můžete použít dropDuplicatesWithinWatermark v kombinaci se zadanou prahovou hodnotou k deduplikaci záznamů v rámci strukturovaného streamování. Viz Odstranění duplicit vodoznaku.

Rozšířená podpora převodů Delta z tabulek Apache Iceberg s zkrácenými sloupci oddílů

Nyní můžete použít CLONE a CONVERT TO DELTA s tabulkami Apache Iceberg, které mají oddíly definované na zkrácených sloupcích typů int, longa string. Zkrácené sloupce typu decimal se nepodporují.

Změny schématu streamu s mapováním sloupců v Delta Lake

Teď můžete zadat umístění pro sledování schématu, které povolí streamování z tabulek Delta s povoleným mapováním sloupců. Viz mapování sloupců a streamování.

Odebrat POČÁTEČNÍ VERZI

START VERSION je nyní zastaralý pro ALTER SHARE.

Nové výrazy H3 dostupné v Python

Výrazy h3_coverash3 a h3_coverash3string jsou k dispozici s Python.

Opravy chyb

Parquet failOnUnknownFields už bezobslužně nezahazují data při neshodě typů.

Pokud byl soubor Parquet přečten pouze s možností failOnUnknownFields nebo s automatickým zavaděčem v režimu vývoje schématu failOnNewColumns, nyní dojde k selhání u sloupců s různými datovými typy a doporučuje se použití rescuedDataColumn. Auto Loader nyní správně čte a již neřeší celočíselné, krátké nebo byte typy, pokud je poskytován některý z těchto datových typů. Soubor Parquet naznačuje jeden ze dvou dalších typů.

Zásadní změny

Aktualizujte verzi sqlite-jdbc na 3.42.0.0 kvůli řešení CVE-2023-32697.

Upgradujte verzi sqlite-jdbc z verze 3.8.11.2 na 3.42.0.0. Rozhraní API verze 3.42.0.0 nejsou plně kompatibilní s verzí 3.8.11.2. Pokud v kódu používáte sqlite-jdbc, podrobnosti najdete v kompatibilitní zprávě sqlite-jdbc. Pokud migrujete na verzi 13.1 a použijete sqlite, potvrďte své metody a návratový typ ve verzi 3.42.0.0.

Upgrady knihoven

  • Upgradované knihovny Python:
    • facets-overview z verze 1.0.2 na 1.0.3
    • filelock od 3.10.7 do 3.12.0
    • pyarrow od 7.0.0 do 8.0.0
    • tenacity z verze 8.0.1 na 8.1.0
  • Upgradované knihovny jazyka R:
  • Upgradované knihovny Java:
    • com.github.ben-manes.caffeine.caffeine od 2.3.4 do 2.9.3
    • io.delta.delta-sharing-spark_2.12 od 0.6.8 do 0.6.4
    • net.snowflake.snowflake-jdbc od 3.13.29 do 3.13.22
    • org.checkerframework.checker-qual od 3.5.0 do 3.19.0
    • org.scalactic.scalactic_2.12 od 3.0.8 do 3.2.15
    • org.scalatest.scalatest_2.12 od 3.0.8 do 3.2.15
    • org.xerial.sqlite-jdbc od 3.8.11.2 do 3.42.0.0

Apache Spark

Databricks Runtime 13.1 zahrnuje Apache Spark 3.4.0. Tato verze zahrnuje všechny opravy a vylepšení Sparku, která jsou součástí Databricks Runtime 13.0 (EoS), a také následující další opravy chyb a vylepšení Sparku:

  • [SPARK-42719] [DBRRM-199][sc-131578] Revert "[SC-125225] 'MapOutputTracker#getMap...
  • [SPARK-39696] [DBRRM-166][sc-130056][CORE] Revert [SC-127830]/
  • [SPARK-43331] [SC-130064][connect] Přidejte Spark Connect SparkSession.interruptAll
  • [SPARK-43332] [SC-130051][connect][PYTHON] Umožňuje rozšířit ChannelBuilder pro SparkConnectClient.
  • [SPARK-43323] [SC-129966][sql][PYTHON] Oprava DataFrame.toPandas s povoleným Arrow pro správné zacházení s výjimkami
  • [SPARK-42940] [SC-129896][ss][CONNECT] Zlepšení správy relací pro dotazy streamování
  • [SPARK-43032] [SC-125756] [CONNECT][ss] Přidání správce dotazů streamování
  • [SPARK-16484] [SC-129975][sql] Přidání podpory pro Datasketches HllSketch
  • [SPARK-43260] [SC-129281][python] Migrace typových chyb Arrow z knihovny pandas v Spark SQL do třídy chyb.
  • [SPARK-41766] [SC-129964][core] Zpracování požadavku vyřazení z provozu odeslaného před registrací exekutoru
  • [SPARK-43307] [SC-129971][python] Převod chyb hodnot PandasUDF do kategorie chyb
  • [SPARK-43206] [SC-129903] [SS] [CONNECT] Výjimka StreamingQuery() zahrnuje trasování zásobníku
  • [SPARK-43311] [SC-129905][ss] Přidání vylepšení správy paměti poskytovatele úložiště stavů RocksDB
  • [SPARK-43237] [SC-129898][core] Zpracování zprávy o výjimce null v protokolu událostí
  • [SPARK-43320] [SC-129899][sql][HIVE] Přímé volání rozhraní API Hive 2.3.9
  • [SPARK-43270] [SC-129897][python] Implementace __dir__() v pyspark.sql.dataframe.DataFrame pro zahrnutí sloupců.
  • [SPARK-43183] Vrátit zpět "[SC-128938][ss] Zavést nové zpětné volání "...
  • [SPARK-43143] [SC-129902] [SS] [CONNECT] Scala StreamingQuery awaitTermination()
  • [SPARK-43257] [SC-129675][sql] Nahraďte třídu chyb _LEGACY_ERROR_TEMP_2022 vnitřní chybou.
  • [SPARK-43198] [SC-129470][connect] Řešení problému „Nepodařilo se inicializovat třídu ammonite...” chyba při použití filtru
  • [SPARK-43165] [SC-129777][sql] Přesunout canWrite do DataTypeUtils
  • [SPARK-43298] [SC-129729][python][ML] predict_batch_udf se skalárním vstupem selže při dávce o velikosti jedna
  • [SPARK-43298] [SC-129700]Revert "[PYTHON][ml] predict_batch_udf se skalárním vstupem selže s velikostí dávky jedné"
  • [SPARK-43052] [SC-129663][core] Zpracování trasování zásobníku s chybějícím názvem souboru v protokolu událostí
  • [SPARK-43183] [SC-128938][ss] Zavedení nového callbacku „onQueryIdle“ pro StreamingQueryListener
  • [SPARK-43209] [SC-129190][connect][PYTHON] Migrace chyb výrazů do třídy chyb
  • [SPARK-42151] [SC-128754][sql] Zarovnat UPDATE přiřazení s atributy tabulky
  • [SPARK-43134] [SC-129468] [CONNECT] [SS] Chybové API StreamingQuery pro klienta JVM
  • [SPARK-43298] [SC-129699][python][ML] predict_batch_udf se skalárním vstupem selže při velikosti dávky jedna
  • [SPARK-43248] [SC-129660][sql] Nepotřebná serializace/deserializace cesty při paralelním shromažďování statistik oddílů
  • [SPARK-43274] [SC-129464][spark-43275][PYTHON][connect] Zavedení PySparkNotImplementedError
  • [SPARK-43146] [SC-128804][connect][PYTHON] Implementujte dychtivé vyhodnocení pro repr a repr_html
  • [SPARK-42953] [SC-129469][connect][Followup] Oprava testovacího sestavení Mavenu pro testy UDF klienta Scala
  • [SPARK-43144] [SC-129280] Rozhraní API Scala klienta DataStreamReader table()
  • [SPARK-43136] [SC-129358][connect] Přidání funkcí groupByKey + mapGroup + coGroup
  • [SPARK-43156] [SC-129672][sc-128532][SQL] Oprava COUNT(*) is null chyby ve skalárním poddotazu
  • [SPARK-43046] [SC-129110] [SS] [Connect] Implementované Python rozhraní API dropDuplicatesWithinWatermark pro Spark Connect
  • [SPARK-43199] [SC-129467][sql] Učinit InlineCTE idempotentní
  • [SPARK-43293] [SC-129657][sql] __qualified_access_only by se měl ignorovat v normálních sloupcích.
  • [SPARK-43276] [SC-129461][connect][PYTHON] Migrace chyb okna Spark Connect do třídy chyb
  • [SPARK-43174] [SC-129109][sql] Oprava doplňovače SparkSQLCLIDriver
  • [SPARK-43084] [SC-128654] [SS] Přidání podpory applyInPandasWithState pro připojení Sparku
  • [SPARK-43119] [SC-129040][sql] Podpora dynamického získání klíčových slov SQL přes rozhraní JDBC API a TVF
  • cs-CZ: [SPARK-43082] [SC-129112][connect][PYTHON] Python UDF optimalizované pomocí Arrow ve Spark Connect
  • [SPARK-43085] [SC-128432][sql] Podpora přiřazení sloupce DEFAULT pro názvy tabulek s více částmi
  • [SPARK-43226] [LC-671] Definování extraktorů pro metadata konstanty souboru
  • [SPARK-43210] [SC-129189][connect][PYTHON] Zavedení PySparkAssertionError
  • [SPARK-43214] [SC-129199][sql] Zveřejnění metrik na straně ovladače pro LocalTableScanExec/CommandResultExec
  • [SPARK-43285] [SC-129347] Oprava konzistentního selhání ReplE2ESuite s JDK 17
  • [SPARK-43268] [SC-129249][sql] Při vytváření výjimek se zprávou použijte správné třídy chyb.
  • [SPARK-43142] [SC-129299] Oprava výrazů DSL u atributů se speciálními znaky
  • [SPARK-43129] [SC-128896] Základní rozhraní API Scala pro streamování Spark Connect
  • [SPARK-43233] [SC-129250] [SS] Přidání protokolování pro čtení služby Kafka Batch pro oddíl tématu, rozsah posunu a ID úlohy
  • [SPARK-43249] [SC-129195][connect] Oprava chybějících statistik pro příkaz SQL
  • [SPARK-42945] [SC-129188][connect] Podpora funkce PYSPARK_JVM_STACKTRACE_ENABLED v Spark Connect
  • [SPARK-43178] [SC-129197][connect][PYTHON] Migrace chyb UDF do architektury chyb PySpark
  • [SPARK-43123] [SC-128494][sql] Interní metadata polí by neměla unikat do katalogů.
  • [SPARK-43217] [SC-129205] Správně rekurzivně procházet vnořené mapy a pole v findNestedField.
  • [SPARK-43243] [SC-129294][python][CONNECT] Přidání parametru úrovně pro funkci printSchema v Pythonu
  • [SPARK-43230] [SC-129191][connect] Zjednodušení DataFrameNaFunctions.fillna
  • [SPARK-43088] [SC-128403][sql] Dodržujte požadavky na distribuci a uspořádání v CTAS/RTAS
  • [SPARK-43234] [SC-129192][connect][PYTHON] Migrace ValueError z datového rámce Conect do třídy chyb
  • [SPARK-43212] [SC-129187][ss][PYTHON] Přesunout chyby strukturovaného streamování do třídy chyb
  • [SPARK-43239] [SC-129186][ps] Odebrat null_counts z informací()
  • [SPARK-43190] [SC-128930][sql] ListQuery.childOutput by měl být konzistentní s podřízeným výstupem.
  • [SPARK-43191] [SC-128924][core] Nahraďte reflexi s přímým voláním pro Hadoop CallerContext
  • [SPARK-43193] [SC-129042][ss] Odstranění náhradního řešení pro HADOOP-12074
  • [SPARK-42657] [SC-128621][connect] Podpora nalezení a přenosu klientských souborů tříd REPL na server jako artefaktů
  • [SPARK-43098] [SC-77059][sql] Oprava chyby funkce COUNT, když má skalární poddotaz klauzuli GROUP BY
  • [SPARK-43213] [SC-129062][python] Přidání DataFrame.offset do vanilla PySpark
  • [SPARK-42982] [SC-128400][connect][PYTHON] Oprava createDataFrame pro dodržování daného schématu ddl
  • [SPARK-43124] [SC-129011][sql] Dataset.show lokálně zobrazuje projekce CommandResults
  • [SPARK-42998] [SC-127422][connect][PYTHON] Oprava DataFrame.collect s null strukturou
  • [SPARK-41498] [SC-125343]Vrátit zpět "Šíření metadat prostřednictvím sjednocení"
  • [SPARK-42960] [SC-129010] [CONNECT] [SS] Přidat await_termination() a exception() API pro Streaming Query v Pythonu
  • [SPARK-42552] [SC-128824][sql] Oprava strategie dvoufázové analýzy analyzátoru antlr
  • [SPARK-43207] [SC-128937][connect] Přidání pomocných funkcí pro extrakci hodnoty z literálového výrazu
  • [SPARK-43186] [SC-128841][sql][HIVE] Odebrat dočasné řešení pro FileSinkDesc
  • [SPARK-43107] [SC-128533][sql] Sloučit segmenty ve spojení aplikované na straně streamu všesměrového spojení
  • [SPARK-43195] [SC-128922][jádro] Vyjměte nepotřebnou serializovatelnou obálku v HadoopFSUtilsu
  • [SPARK-43137] [SC-128828][sql] Zlepšit ArrayInsert, pokud je pozice skládací a pozitivní.
  • [SPARK-37829] [SC-128827][sql] DataFrame.joinWith outer-join by měl vrátit hodnotu null pro neodpovídající řádek.
  • [SPARK-43042] [SC-128602] [SS] [Připojit] Podpora rozhraní API pro přidání tabulky pro DataStreamReader
  • [SPARK-43153] [SC-128753][connect] Přeskočit spuštění Sparku, pokud je datový rámec místní
  • [SPARK-43064] [SC-128496][sql] Karta SQL v CLI Sparku by měla ukazovat každý SQL příkaz jen jednou.
  • [SPARK-43126] [SC-128447][sql] Označte dva výrazy UDF Hive jako stavové.
  • [SPARK-43111] [SC-128750][ps][CONNECT][python] Sloučení vnořených if příkazů do jednoduchých if příkazů
  • [SPARK-43113] [SC-128749][sql] Vyhodnocení proměnných na straně streamu při generování kódu pro vázanou podmínku
  • [SPARK-42895] [SC-127258][connect] Vylepšení chybových zpráv pro zastavené relace Sparku
  • [SPARK-42884] [SC-126662][connect] Přidání integrace Ammonite REPL
  • [SPARK-43168] [SC-128674][sql] Odebrání metody get PhysicalDataType z třídy Datatype
  • [SPARK-43121] [SC-128455][sql] Použijte BytesWritable.copyBytes místo ručního kopírování v HiveInspectors
  • [SPARK-42916] [SC-128389][sql] JDBCTableCatalog udržuje metadata Char/Varchar na straně čtení.
  • [SPARK-43050] [SC-128550][sql] Oprava agregačních výrazů nahrazením seskupovacích funkcí
  • [SPARK-43095] [SC-128549][sql] Zamezte porušení idempotence strategie "Once" pro dávkové zpracování: Infer Filters
  • [SPARK-43130] [SC-128597][sql] Přesunout interní typ na PhysicalDataType
  • [SPARK-43105] [SC-128456][connect] Zkrátit bajty a řetězce v proto zprávě
  • [SPARK-43099] [SC-128596][sql] Použijte getName místo getCanonicalName pro získání názvu třídy buildera při registraci udf do FunctionRegistry.
  • [SPARK-42994] [SC-128586][ml][CONNECT] PyTorch Distributor podporuje místní režim
  • [SPARK-42859] Vrátit zpět "[SC-127935][connect][PS] Základní podpora rozhraní PANDAS API ve Spark Connectu
  • [SPARK-43021] [SC-128472][sql] CoalesceBucketsInJoin nefunguje při použití AQE
  • [SPARK-43125] [SC-128477][connect] Oprava serveru Connect, který nemůže zpracovat výjimku s chybějící zprávou.
  • [SPARK-43147] [SC-128594] oprava llake8 lint pro místní kontrolu
  • [SPARK-43031] [SC-128360] [SS] [Připojit] Povolení testování jednotek a testování dokumentů pro streamování
  • [SPARK-43039] [LC-67] Podpora vlastních polí ve sloupci "_metadata" zdrojového souboru.
  • [SPARK-43120] [SC-128407][ss] Přidání podpory pro sledování využití paměti připnutých bloků pro úložiště stavu RocksDB
  • [SPARK-43110] [SC-128381][sql] Přesun asIntegral do PhysicalDataType
  • [SPARK-43118] [SC-128398][ss] Odebrání nepotřebného kontrolního výrazu pro UninterruptibleThread v KafkaMicroBatchStream
  • [SPARK-43055] [SC-128331][connect][PYTHON] Podpora duplicitních vnořených názvů polí
  • [SPARK-42437] [SC-128339][python][CONNECT] PySpark catalog.cacheTable umožní zadat úroveň úložiště.
  • [SPARK-42985] [SC-128332][connect][PYTHON] Oprava createDataFrame pro dodržování konfigurací SQL
  • [SPARK-39696] [SC-127830][core] Oprava souběhu dat při přístupu k TaskMetrics.externalAccums
  • [SPARK-43103] [SC-128335][sql] Přesun Integral do PhysicalDataType
  • [SPARK-42741] [SC-125547][sql] Neodstraňujte přetypování v binárním porovnání, když je literál null
  • [SPARK-43057] [SC-127948][connect][PYTHON] Migrace chyb ve sloupci Spark Connect do třídy chyb
  • [SPARK-42859] [SC-127935][connect][PS] Základní podpora rozhraní PANDAS API ve Službě Spark Connect
  • [SPARK-43013] [SC-127773][python] Migrujte ValueError z datového rámce do PySparkValueError.
  • [SPARK-43089] [SC-128051][connect] Redigovat ladicí řetězec v uživatelském rozhraní
  • [SPARK-43028] [SC-128070][sql] Přidání třídy chyb SQL_CONF_NOT_FOUND
  • [SPARK-42999] [SC-127842][connect] Dataset#foreach, foreachPartition
  • [SPARK-43066] [SC-127937][sql] Přidání testu pro dropDuplicates v JavaDatasetSuite
  • [SPARK-43075] [SC-127939][connect] Změňte gRPC na grpcio , když není nainstalovaný.
  • [SPARK-42953] [SC-127809][connect] Typový filtr, map, flatMap, mapPartitions
  • [SPARK-42597] [SC-125506][sql] Podpora rozbalení typu data na typ časového razítka
  • [SPARK-42931] [SC-127933][ss] Zavedení dropDuplicatesWithinWatermark
  • [SPARK-43073] [SC-127943][connect] Přidat konstanty datových typů proto
  • [SPARK-43077] [SC-128050][sql] Vylepšení chybové zprávy UNRECOGNIZED_SQL_TYPE
  • [SPARK-42951] [SC-128030][ss][Connect] DataStreamReader API
  • [SPARK-43049] [SC-127846][sql] Použijte cloB místo VARCHAR(255) pro StringType pro Oracle JDBC.
  • [SPARK-43018] [SC-127762][sql] Oprava chyby v příkazech s časovými razítky
  • [SPARK-42855] [SC-127722][sql] Použití kontrol null modulu runtime v TableOutputResolver
  • [SPARK-43030] [SC-127847][sql] Odstranění duplicitních dat pomocí sloupců metadat
  • [SPARK-42993] [SC-127829][ml][CONNECT] Zajištění kompatibility distributora PyTorch se Spark Connect
  • [SPARK-43058] [SC-128072][sql] Přesunutí číselného a zlomkového typu do fyzického datového typu
  • [SPARK-43056] [SC-127946][ss] Potvrzení úložiště stavů RocksDB by mělo pokračovat v práci na pozadí pouze v případě, že je pozastaveno.
  • [SPARK-43059] [SC-127947][connect][PYTHON] Přesun TypeError z DataFrame čtečky/zapisovače do tříd chyb
  • [SPARK-43071] [SC-128018][sql] Podpora SELECT DEFAULT s ORDER BY, LIMIT, OFFSET pro INSERT zdrojovou relaci
  • [SPARK-43061] [SC-127956][core][SQL] Zavedení funkce PartitionEvaluator pro provádění operátoru SQL
  • [SPARK-43067] [SC-127938][ss] Oprava umístění souboru prostředků třídy chyb v konektoru Kafka
  • [SPARK-43019] [SC-127844][sql] Přesun pořadí do physicalDataType
  • [SPARK-43010] [SC-127759][python] Migrace chyb sloupců do třídy chyb
  • [SPARK-42840] [SC-127782][sql] Změnit _LEGACY_ERROR_TEMP_2004 chybu na vnitřní chybu
  • [SPARK-43041] [SC-127765][sql] Obnovení konstruktorů výjimek kvůli kompatibilitě v rozhraní API konektoru
  • [SPARK-42939] [SC-127761][ss][CONNECT] Core streaming Python API pro Spark Connect
  • [SPARK-42844] [SC-127766][sql] Aktualizujte třídu _LEGACY_ERROR_TEMP_2008 chyb na INVALID_URL
  • [SPARK-42316] [SC-127720][sql] Přiřazení názvu _LEGACY_ERROR_TEMP_2044
  • [SPARK-42995] [SC-127723][connect][PYTHON] Přemístění chyb Spark Connect DataFrame do třídy chyb
  • [SPARK-42983] [SC-127717][connect][PYTHON] Oprava prvku createDataFrame pro správné zpracování pole numpy s 0-dim
  • [SPARK-42955] [SC-127476][sql] Přeskočit classifyException a zabalit AnalysisException pro SparkThrowable
  • [SPARK-42949] [SC-127255][sql] Zjednodušení kódu pro NAAJ
  • [SPARK-43011] [SC-127577][sql] array_insert by měl selhat s indexem 0
  • [SPARK-42974] [SC-127487][core] Obnovit Utils.createTempDir pro použití ShutdownHookManager a vyčistit metodu JavaUtils.createTempDir.
  • [SPARK-42964] [SC-127585][sql] PosgresDialect '42P07' znamená, že tabulka již existuje.
  • [SPARK-42978] [SC-127351][sql] Derby&PG: Přejmenování nemůže kvalifikovat new-table-Name názvem schema-Name
  • [SPARK-37980] [SC-127668][sql] Access row_index prostřednictvím _metadata, pokud je to možné v testech
  • [SPARK-42655] [SC-127591][sql] Chyba kvůli nejednoznačnému odkazu na sloupec
  • [SPARK-43009] [SC-127596][sql] Parametrizováno s konstantami sql() a Any
  • [SPARK-43026] [SC-127590][sql] Použití AQE s mezipamětí tabulek bez výměny
  • [SPARK-42963] [SC-127576][sql] Rozšíření SparkSessionExtensions pro injektování pravidel do optimalizátoru fáze dotazu AQE
  • [SPARK-42918] [SC-127357] Generalizace zpracování atributů metadat v FileSourceStrategy
  • [SPARK-42806] [SC-127452][spark-42811][CONNECT] Přidání Catalog podpory
  • [SPARK-42997] [SC-127535][sql] TableOutputResolver musí používat správné cesty sloupců v chybových zprávách pro pole a mapy.
  • [SPARK-43006] [SC-127486][pyspark] Oprava překlepu ve službě StorageLevel eq()
  • [SPARK-43005] [SC-127485][pyspark] Oprava překlepu v pyspark/pandas/config.py
  • [SPARK-43004] [SC-127457][core] Oprava překlepu v ResourceRequest.equals()
  • [SPARK-42907] [SC-126984][connect][PYTHON] Implementace funkcí Avro
  • [SPARK-42979] [SC-127272][sql] Definování konstruktorů literálů jako klíčových slov
  • [SPARK-42946] [SC-127252][sql] Upravte citlivá data, která jsou vnořená kvůli nahrazení proměnných
  • [SPARK-42952] [SC-127260][sql] Zjednodušení parametru pravidla analyzátoru PreprocessTableCreation a DataSourceAnalysis
  • [SPARK-42683] [LC-75] Automaticky přejmenovat konfliktní sloupce metadat
  • [SPARK-42853] [SC-126101][další kroky] Oprava konfliktů
  • [SPARK-42929] [SC-126748][connect] zajistit podporu pro mapInPandas / mapInArrow „is_barrier“
  • [SPARK-42968] [SC-127271][ss] Přidání možnosti pro přeskočení koordinátoru potvrzení jako součást rozhraní API StreamingWrite pro zdroje a jímky DSv2
  • [SPARK-42954] [SC-127261][python][CONNECT] Přidání YearMonthIntervalType do klienta PySpark a Spark Connect Python
  • [SPARK-41359] [SC-127256][sql] Použijte PhysicalDataType místo datového typu v UnsafeRow
  • [SPARK-42873] [SC-127262][sql] Definování typů Spark SQL jako klíčových slov
  • [SPARK-42808] [SC-126302][core] Vyhněte se získávání dostupných procesorů pokaždé v MapOutputTrackerMaster#getStatistics
  • [SPARK-42937] [SC-126880][sql] PlanSubqueries by měl být nastavený InSubqueryExec#shouldBroadcast na true
  • [SPARK-42896] [SC-126729][sql][PYTHON] Zajištění mapInPandas / mapInArrow podpory provádění režimu bariér
  • [SPARK-42874] [SC-126442][sql] Povolit nový rámec pro testování zlatých souborů pro analýzu všech vstupních souborů
  • [SPARK-42922] [SC-126850][sql] Přechod z náhodného na SecureRandom
  • [SPARK-42753] [SC-126369] Opakované použitíexchange odkazuje na neexistující uzly.
  • [SPARK-40822] [SC-126274][sql] Stabilní odvozené aliasy sloupců
  • [SPARK-42908] [SC-126856][python] Vyvolání chyby runtime v případě, že se vyžaduje SparkContext, ale není inicializován
  • [SPARK-42779] [SC-126042][sql] Povolit zápisům v2 indikovat doporučenou velikost oddílu pro přeskupování
  • [SPARK-42914] [SC-126727][python] Znovu použít transformUnregisteredFunction pro DistributedSequenceID.
  • [SPARK-42878] [SC-126882][connect] Rozhraní API tabulky v DataFrameReader může přijímat také možnosti.
  • [SPARK-42927] [SC-126883][core] Změňte rozsah o.a.spark.util.Iterators#size přístupu na private[util]
  • [SPARK-42943] [SC-126879][sql] Pro hodnotu StringType pro efektivní délku použijte LONGTEXT místo TEXTU.
  • [SPARK-37677] [SC-126855][core] Rozbalení může zachovat oprávnění k souborům.
  • [SPARK-42891] [13.x][sc-126458][CONNECT][python] Implementace rozhraní API pro mapování CoGrouped
  • [SPARK-41876] [SC-126849][connect][PYTHON] Implementace datového rámce.toLocalIterator
  • [SPARK-42930] [SC-126761][core][SQL] Změňte rozsah ProtobufSerDe přístupu souvisejících implementací na private[protobuf]
  • [SPARK-42819] [SC-125879][ss] Přidání podpory pro nastavení max_write_buffer_number a write_buffer_size pro RocksDB použité při streamování
  • [SPARK-42924] [SC-126737][sql][CONNECT][python] Objasněte komentář parametrizovaných příkazů SQL
  • [SPARK-42748] [SC-126455][connect] Správa artefaktů na straně serveru
  • [SPARK-42816] [SC-126365][connect] Podpora maximální velikosti zprávy až 128 MB
  • [SPARK-42850] [SC-126109][sql] Odebrání duplicitních pravidel CombineFilters v optimalizátoru
  • [SPARK-42662] [SC-126355][connect][PS] Přidání proto message pro Pandas API ve výchozím indexu Sparku
  • [SPARK-42720] [SC-126136][ps][SQL] Místo plánu používá výraz pro výchozí index distribuované sekvence.
  • [SPARK-42790] [SC-126174][sql] Abstrahujte vyloučenou metodu pro lepší testování testů dockeru JDBC.
  • [SPARK-42900] [SC-126473][connect][PYTHON] Oprava funkce createDataFrame, aby respektovala odvození a názvy sloupců
  • [SPARK-42917] [SC-126657][sql] Upravit dotaz getUpdateColumnNullabilityQuery pro DerbyDialect
  • [SPARK-42684] [SC-125157][sql] V2 katalog by neměl ve výchozím nastavení povolit výchozí hodnotu sloupce.
  • [SPARK-42861] [SC-126635][sql] Použijte místo chráněného[sql] privátní[sql] a vyhněte se generování dokumentace k rozhraní API.
  • [SPARK-42920] [SC-126728][connect][PYTHON] Povolení testů pro UDF s UDT
  • [SPARK-42791] [SC-126617][sql] Vytvoření nové zlaté testovací architektury souborů pro analýzu
  • [SPARK-42911] [SC-126652][python] Zavedení dalších základních výjimek
  • [SPARK-42904] [SC-126634][sql] Podpora char/Varchar pro katalog JDBC
  • [SPARK-42901] [SC-126459][connect][PYTHON] Přesuňte StorageLevel do samostatného souboru, abyste se vyhnuli potenciálním problémům.
  • [SPARK-42894] [SC-126451][connect] Podpora cache/persist/unpersist/storageLevel klienta jvm pro připojení Sparku
  • [SPARK-42792] [SC-125852][ss] Přidání podpory pro WRITE_FLUSH_BYTES pro RocksDB používané v operátorech stavového streamování
  • [SPARK-41233] [SC-126441][connect][PYTHON] Přidání array_prepend do klienta Spark Connect Python
  • [SPARK-42681] [SC-125149][sql] Uvolnění omezení řazení pro ALTER TABLE ADD|REPLACE popisovač sloupce
  • [SPARK-42889] [SC-126367][connect][PYTHON] Implementujte mezipaměť, trvalá, nepersistovaná a úroveň úložiště.
  • [SPARK-42824] [SC-125985][connect][PYTHON] Zadejte jasnou chybovou zprávu pro nepodporované atributy JVM.
  • [SPARK-42340] [SC-126131][connect][PYTHON] Implementovat seskupené mapové API
  • [SPARK-42892] [SC-126454][sql] Přesunutí sameType a relevantních metod z dataType
  • [SPARK-42827] [SC-126126][connect] Podpora functions#array_prepend klienta Scala Connect
  • [SPARK-42823] [SC-125987][sql] spark-sql Shell podporuje vícedílné obory názvů pro inicializaci.
  • [SPARK-42817] [SC-125960][core] Protokolování názvu shuffle služby jednou v rámci ApplicationMaster
  • [SPARK-42786] [SC-126438][connect] Typovaný výběr
  • [SPARK-42800] [SC-125868][connect][PYTHON][ml] Implementovat funkci ml {array_to_vector, vector_to_array}
  • [SPARK-42052] [SC-126439][sql] Podpora Codegen pro HiveSimpleUDF
  • [SPARK-41233] [SC-126110][sql][PYTHON] Přidání array_prepend funkce
  • [SPARK-42864] [SC-126268][ml][3.4] Nastavit IsotonicRegression.PointsAccumulator jako soukromé
  • [SPARK-42876] [SC-126281][sql] Typ fyzického datového typu by měl být privátní[sql]
  • [SPARK-42101] [SC-125437][sql] Umožnit, aby AQE podporovalo InMemoryTableScanExec
  • [SPARK-41290] [SC-124030][sql] Podpora výrazů GENERATED ALWAYS AS pro sloupce v příkazech create/replace table
  • [SPARK-42870] [SC-126220][connect] Přesunout toCatalystValue do connect-common
  • [SPARK-42247] [SC-126107][connect][PYTHON] Oprava userDefinedFunction, aby měla returnType
  • [SPARK-42875] [SC-126258][connect][PYTHON] Oprava toPandas pro správné zpracování časových pásem a typů map
  • [SPARK-42757] [SC-125626][connect] Implementace textového souboru pro DataFrameReader
  • [SPARK-42803] [SC-126081][core][SQL][ml] Místo getParameterTypes.length použijte funkci getParameterCount.
  • [SPARK-42833] [SC-126043][sql] Refaktoring applyExtensions in SparkSession
  • [SPARK-41765] Vrátit zpět “[SC-123550][sql] Vytáhnout metriky zápisu v1..."
  • [SPARK-42848] [SC-126105][connect][PYTHON] Implementovat DataFrame.registerTempTable
  • [SPARK-42020] [SC-126103][connect][PYTHON] Podpora UserDefinedType v nástroji Spark Connect
  • [SPARK-42818] [SC-125861][connect][PYTHON] Implementovat DataFrameReader/Writer.jdbc
  • [SPARK-42812] [SC-125867][connect] Přidání client_type do zprávy AddArtifactsRequest protobuf
  • [SPARK-42772] [SC-125860][sql] Změna výchozí hodnoty možností JDBC o "pushdown" na true
  • [SPARK-42771] [SC-125855][sql] Přepracování HiveGenericUDF
  • [SPARK-25050] [SC-123839][sql] Avro: psaní složitých unií
  • [SPARK-42765] [SC-125850][connect][PYTHON] Povolení importu pandas_udf z pyspark.sql.connect.functions
  • [SPARK-42719] [SC-125225][jádro] MapOutputTracker#getMapLocation by měl respektovat spark.shuffle.reduceLocality.enabled
  • [SPARK-42480] [SC-125173][sql] Zvýšení výkonu oddílů odstraňování
  • [SPARK-42689] [SC-125195][core][SHUFFLE] Povolit ShuffleDriverComponent deklarovat, zda jsou shuffle data spolehlivě uložena
  • [SPARK-42726] [SC-125279][connect][PYTHON] Implementovat DataFrame.mapInArrow
  • [SPARK-41765] [SC-123550][sql] Vyžádání metrik zápisu v1 do WriteFiles
  • [SPARK-41171] [SC-124191][sql] Odvozovat a nasdílit limit okna dolů, pokud je oddílSpec prázdný
  • [SPARK-42686] [SC-125292][core] Odložit formátování ladicích zpráv v prostředí TaskMemoryManager.
  • [SPARK-42756] [SC-125443][connect][PYTHON] Pomocná funkce pro převod proto literálu na hodnotu v Python klientovi
  • [SPARK-42793] [SC-125627][connect] connect modul vyžaduje build_profile_flags
  • [SPARK-42701] [SC-125192][sql] Přidání try_aes_decrypt() funkce
  • [SPARK-42679] [SC-125438][connect][PYTHON] createDataFrame nefunguje s nenulovatelným schématem
  • [SPARK-42733] [SC-125542][connect][Followup] Zápis bez cesty nebo tabulky
  • [SPARK-42777] [SC-125525][sql] Podpora převodu statistik katalogu TimestampNTZ na plánování statistik
  • [SPARK-42770] [SC-125558][connect] Přidejte truncatedTo(ChronoUnit.MICROS), aby se SQLImplicitsTestSuite v Java 17 každodenních testovacích úloh ga prošel.
  • [SPARK-42752] [SC-125550][pyspark][SQL] Umožňuje tisk výjimek PySpark během inicializace.
  • [SPARK-42732] [SC-125544][pyspark][CONNECT] Podpora metody getActiveSession pro relace spark connect
  • [SPARK-42755] [SC-125442][connect] Převod hodnoty literálu faktoru na connect-common
  • [SPARK-42747] [SC-125399][ml] Oprava nesprávného interního stavu LoR a AFT
  • [SPARK-42740] [SC-125439][sql] Oprava chyby, kdy posunutí nebo stránkování jsou neplatné ve vestavěných dialektech.
  • [SPARK-42745] [SC-125332][sql] Vylepšený AliasAwareOutputExpression funguje s DSv2
  • [SPARK-42743] [SC-125330][sql] Podpora analýzy sloupců TimestampNTZ
  • [SPARK-42721] [SC-125371][connect] Zachytávací interceptor protokolování RPC
  • [SPARK-42691] [SC-125397][connect][PYTHON] Implementovat Dataset.semanticHash
  • [SPARK-42688] [SC-124922][connect] Přejmenovat Connect proto Request client_id na session_id
  • [SPARK-42310] [SC-122792][sql] Přiřazení názvu _LEGACY_ERROR_TEMP_1289
  • [SPARK-42685] [SC-125339][core] Optimalizace rutin Utils.bytesToString
  • [SPARK-42725] [SC-125296][connect][PYTHON] Umožnit, aby LiteralExpression podporoval parametry pole
  • [SPARK-42702] [SC-125293][spark-42623][SQL] Podpora parametrizovaných dotazů v poddotazech a CTE
  • [SPARK-42697] [SC-125189][webui] Oprava /api/v1/aplikací za účelem vrácení celkové doby provozu místo 0 pro pole doby trvání
  • [SPARK-42733] [SC-125278][connect][PYTHON] Oprava DataFrameWriter.save pro práci bez parametru cesty
  • [SPARK-42376] [SC-124928][ss] Zavedení šíření vodoznaku mezi operátory
  • [SPARK-42710] [SC-125205][connect][PYTHON] Přejmenovat FrameMap proto na MapPartitions
  • [SPARK-37099] [SC-123542][sql] Zavedení limitu skupiny oken pro filtr založený na pořadí pro optimalizaci výpočtů top-k
  • [SPARK-42630] [SC-125207][connect][PYTHON] Zavedení UnparsedDataType a odložení parsování DDL řetězce, dokud nebude k dispozici SparkConnectClient.
  • [SPARK-42690] [SC-125193][connect] Implementace funkcí analýzy CSV/JSON pro klienta Scala
  • [SPARK-42709] [SC-125172][python] Odebrat předpoklad, že __file__ je k dispozici.
  • [SPARK-42318] [SC-122648][spark-42319][SQL] Přiřazení názvu LEGACY_ERROR_TEMP(2123|2125)
  • [SPARK-42723] [SC-125183][sql] Podpora analyzátoru datového typu JSON „timestamp_ltz“ jako TimestampType
  • [SPARK-42722] [SC-125175][connect][PYTHON] Python Connect def schema() by nemělo ukládat schéma do mezipaměti.
  • [SPARK-42643] [SC-125152][connect][PYTHON] Registrace Java (agregace) uživatelem definovaných funkcí
  • [SPARK-42656] [SC-125177][connect][Followup] Oprava skriptu spark-connect
  • [SPARK-41516] [SC-123899] [SQL] Povolit dialektům jdbc přepsat dotaz použitý k vytvoření tabulky
  • [SPARK-41725] [SC-124396][connect] Okamžité spuštění DF.sql()
  • [SPARK-42687] [SC-124896][ss] Lepší chybová zpráva pro nepodporovanou pivot operaci ve streamování
  • [SPARK-42676] [SC-124809][ss] Zápis dočasných kontrolních bodů pro dotazy streamování do místního systému souborů, i když je výchozí služba FS nastavená jinak
  • [SPARK-42303] [SC-122644][sql] Přiřadit název _LEGACY_ERROR_TEMP_1326
  • [SPARK-42553] [SC-124560][sql] Ujistěte se, že po "intervalu" následuje alespoň jedna časová jednotka.
  • [SPARK-42649] [SC-124576][core] Odeberte standardní hlavičku licence Apache z horní části zdrojových souborů třetích stran.
  • [SPARK-42611] [SC-124395][sql] Začlenění kontroly délky char/varchar pro vnitřní pole během vyhodnocení
  • [SPARK-42419] [SC-124019][connect][PYTHON] Migrujte do architektury chyb pro rozhraní Spark Connect Column API.
  • [SPARK-42637] [SC-124522][connect] Přidání SparkSession.stop()
  • [SPARK-42647] [SC-124647][python] Změna aliasu pro zastaralé a odebrané typy numpy
  • [SPARK-42616] [SC-124389][sql] SparkSQLCLIDriver ukončí pouze zahájený stav relace hive sessionState
  • [SPARK-42593] [SC-124405][ps] Vyřazení a odebrání rozhraní API, která budou odebrána v knihovně pandas 2.0.
  • [SPARK-41870] [SC-124402][connect][PYTHON] Oprava createDataFrame pro zpracování duplicitních názvů sloupců
  • [SPARK-42569] [SC-124379][connect] Vyvolání výjimek pro nepodporované rozhraní API relace
  • [SPARK-42631] [SC-124526][connect] Podpora vlastních rozšíření v klientovi Scala
  • [SPARK-41868] [SC-124387][connect][PYTHON] Opravit createDataFrame pro podporu délek trvání
  • [SPARK-42572] [SC-124171][sql][SS] Oprava chování StateStoreProvider.validateStateRowFormat

Aktualizace údržby

Podívejte se na aktualizace údržby Databricks Runtime 13.1.

Systémové prostředí

  • Operační systém: Ubuntu 22.04.2 LTS
  • Java: Zulu 8.70.0.23-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.10.12
  • R: 4.2.2
  • Delta Lake: 2.4.0

Nainstalované knihovny Python

Knihovna Version Knihovna Version Knihovna Version
adresáře aplikací 1.4.4 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
asttokens 2.2.1 attrs 21.4.0 zpětný hovor 0.2.0
BeautifulSoup4 4.11.1 černý 22.6.0 bělidlo 4.1.0
blikač 1.4 boto3 1.24.28 botocore 1.27.28
certifikát 2022.9.14 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
nástroj pro normalizaci znakové sady 2.0.4 klikni 8.0.4 kryptografie 37.0.1
cyklista 0.11.0 Cython 0.29.32 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.5.1 dekoratér 5.1.1 defusedxml 0.7.1
distlib 0.3.6 převod docstringu do formátu markdown 0.12 vstupní body 0,4
provedení 1.2.0 přehled aspektů 1.0.3 fastjsonschema 2.16.3
filelock 3.12.0 nástroje pro písma 4.25.0 googleapis-common-protos 1.56.4
grpcio 1.48.1 grpcio-status 1.48.1 httplib2 0.20.2
IDNA 3.3 importlib-metadata 4.6.4 ipykernel 6.17.1
ipython 8.10.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
Jedi 0.18.1 Jeepney 0.7.1 Jinja2 2.11.3
jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0 jsonschema 4.16.0
klient Jupyter 7.3.4 jupyter_core 4.11.2 jupyterlab-pygments 0.1.2
JupyterLab widgets 1.0.0 klíčenka 23.5.0 kiwisolver 1.4.2
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.5.2 matplotlib-inline 0.1.6
Mccabe 0.7.0 špatné naladění 0.8.4 more-itertools 8.10.0
mypy-extensions 0.4.3 nbclient 0.5.13 nbconvert 6.4.4
nbformat 5.5.0 nest-asyncio 1.5.5 nodeenv 1.7.0
poznámkový blok 6.4.12 numpy (knihovna pro numerické výpočty v Pythonu) 1.21.5 oauthlib 3.2.0
balení 21.3 pandas 1.4.4 pandocfilters 1.5.0
parso 0.8.3 pathspec 0.9.0 bábovka 0.5.2
pexpect 4.8.0 PickleShare 0.7.5 Polštář 9.2.0
pip 22.2.2 platformdirs 2.5.2 plotly 5.9.0
Pluggy (nástroj pro správu pluginů v Pythonu) 1.0.0 prometheus-client 0.14.1 nástroj "prompt-toolkit" 3.0.36
protobuf 3.19.4 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 pyarrow 8.0.0
pycparser 2.21 pydantic 1.10.6 pyflakes 3.0.1
Pygments 2.11.2 PyGObject 3.42.1 PyJWT 2.3.0
pyodbc 4.0.32 pyparsing 3.0.9 pyright 1.1.294
pyrsistent 0.18.0 python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.0.0
python-lsp-server 1.7.1 Pytoolconfig 1.2.2 knihovna pytz pro zpracování časových zón v Pythonu 2022.1
pyzmq 23.2.0 požadavky 2.28.1 lano 1.7.0
s3transfer 0.6.0 scikit-learn 1.1.1 SciPy 1.9.1
narozený v moři 0.11.2 SecretStorage 3.3.1 Send2Trash 1.8.0
setuptools (nástroj pro vytváření a distribuci Python projektů) 63.4.1 šest 1.16.0 sítko na polévku 2.3.1
ssh-import-id 5.11 datová hromádka 0.6.2 statsmodels 0.13.2
houževnatost 8.1.0 dokončeno 0.13.1 testovací cesta 0.6.0
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1
tornádo 6.1 drobné vlastnosti 5.1.1 typing_extensions 4.3.0
ujson 5.4.0 bezobslužné aktualizace 0,1 urllib3 1.26.11
virtualenv 20.16.3 wadllib 1.3.6 wcwidth (šířka znaků) 0.2.5
webová kódování 0.5.1 whatthepatch 1.0.2 wheel 0.37.1
widgetsnbextension 3.6.1 yapf 0.31.0 zipový uzávěr 1.0.0

Nainstalované knihovny jazyka R

Knihovny R se instalují ze snímku Microsoft CRAN z 2023-02-10.

Knihovna Version Knihovna Version Knihovna Version
šíp 10.0.1 žádost o heslo 1.1 ověřit, že 0.2.1
zpětné portování 1.4.1 báze 4.2.2 base64enc 0,1-3
bit 4.0.5 64bit 4.0.5 objekt blob 1.2.3
bootování 1.3-28 připravovat nápoje 1.0-8 elán 1.1.3
koště 1.0.3 bslib 0.4.2 kašmír 1.0.6
volající 3.7.3 caret 6.0-93 cellranger 1.1.0
cron 2.3-59 třída 7.3-21 CLI 3.6.0
Clipr 0.8.0 hodiny 0.6.1 cluster 2.1.4
codetools 0.2-19 barevný prostor 2.1-0 commonmark 1.8.1
kompilátor 4.2.2 config 0.3.1 cpp11 0.4.3
pastelka 1.5.2 přihlašovací údaje 1.3.2 kroucení 5.0.0
datová tabulka 1.14.6 datové sady 4.2.2 DBI 1.1.3
dbplyr 2.3.0 Popis 1.4.2 devtools 2.4.5
diffobj 0.3.5 hodnota hash 0.6.31 dolní osvětlení 0.4.2
dplyr 1.1.0 dtplyr 1.2.2 e1071 1.7-13
tři tečky 0.3.2 hodnotit 0,20 fanoušci 1.0.4
barvy 2.1.1 Fastmap (rychlé mapování) 1.1.0 fontawesome 0.5.0
pro kočky 1.0.0 foreach 1.5.2 zahraničí 0,8-82
kovárna 0.2.0 fs 1.6.1 budoucnost 1.31.0
budoucnost.použít 1.10.0 kloktání 1.3.0 obecné typy 0.1.3
Gert 1.9.2 ggplot2 3.4.0 gh 1.3.1
gitcreds 0.1.2 glmnet 4.1-6 globální 0.16.2
lepidlo 1.6.2 googledrive 2.0.0 googlesheets4 1.0.1
Gower 1.0.1 Grafika 4.2.2 grDevices 4.2.2
mřížka 4.2.2 gridExtra 2.3 gsubfn 0.7
gtable 0.3.1 ochranná přilba 1.2.0 útočiště 2.5.1
vyšší 0.10 HMS 1.1.2 htmlové nástroje 0.5.4
htmlwidgets (interaktivní HTML prvky) 1.6.1 httpuv 1.6.8 httr 1.4.4
identifikátory 1.0.1 ini 0.3.1 ipred 0.9-13
isoband 0.2.7 Iterátory 1.0.14 jquerylib 0.1.4
jsonlite 1.8.4 KernSmooth 2,23–20 knitr 1.42
značení 0.4.2 později 1.3.0 mřížka 0.20-45
láva 1.7.1 životní cyklus 1.0.3 poslouchej 0.9.0
lubridate 1.9.1 magrittr 2.0.3 Markdown 1.5
Hmotnost 7.3-58.2 *Matrix* 1.5-1 zapamatujte si 2.0.1
metody 4.2.2 mgcv 1.8-41 mim 0.12
miniUI 0.1.1.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modelář 0.1.10
munsell 0.5.0 nlme 3.1-162 nnet (neuronová síť) 7.3-18
numDeriv (Numerická derivace) 2016.8 - 1.1 OpenSSL 2.0.5 rovnoběžný 4.2.2
paralelně 1.34.0 pilíř 1.8.1 pkgbuild 1.4.0
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.2
plogr 0.2.0 plyr 1.8.8 pochvala 1.0.0
prettyunits 1.1.1 pROC 1.18.0 processx 3.8.0
prodlim 2019.11.13 profvis 0.3.7 pokrok 1.2.2
progressr 0.13.0 promisy 1.2.0.1 proto 1.0.0
proxy 0,4-27 p.s. 1.7.2 purrr 1.0.1
r2d3 0.2.6 R6 2.5.1 ragg 1.2.5
"randomForest" 4.7-1.1 rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0
RColorBrewer 1.1-3 Rcpp 1.0.10 RcppEigen 0.3.3.9.3
čtenář 2.1.3 readxl 1.4.2 recepty 1.0.4
odvetný zápas 1.0.1 odvetný zápas 2 2.1.2 dálková ovládání 2.4.2
reprodukovatelný příklad 2.0.2 reshape2 1.4.4 rlang 1.0.6
rmarkdown 2,20 RODBC 1.3-20 roxygen2 7.2.3
rpart 4.1.19 rprojroot 2.0.3 Rserve 1.8-12
RSQLite 2.2.20 rstudioapi 0,14 rversions 2.1.2
rvest 1.0.3 Sass 0.4.5 váhy 1.2.1
selektor 0.4-2 informace o sezení 1.2.2 obrazec 1.4.6
lesklý 1.7.4 sourcetools 0.1.7-1 sparklyr 1.7.9
SparkR 3.4.0 prostorový 7.3-15 spline 4.2.2
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1 statistické údaje 4.2.2
Stats4 4.2.2 řetězce 1.7.12 stringr 1.5.0
přežití 3.5-3 sys 3.4.1 systemfonts 1.0.4
tcltk 4.2.2 testthat (nástroj pro testování) 3.1.6 formátování textu 0.3.6
tibble 3.1.8 tidyr 1.3.0 tidyselect 1.2.0
tidyverse 1.3.2 změna času 0.2.0 datum a čas 4022.108
tinytex 0.44 nářadí 4.2.2 tzdb 0.3.0
ověřovač URL 1.0.1 použij tohle 2.1.6 utf8 1.2.3
pomocné funkce 4.2.2 Univerzální jednoznačný identifikátor (UUID) 1.1-0 vctrs 0.5.2
viridisLite 0.4.1 vrrrm 1.6.1 Waldo 0.4.0
hmatový chlup 0.4.1 (v případě, že je možné poskytnout smysl slova "withr", by bylo možné ho přeložit) 2.5.0 xfun 0,37
xml2 1.3.3 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
yaml 2.3.7 komprimovaný soubor zip 2.2.2

Nainstalované Java a knihovny Scala (verze clusteru Scala 2.12)

ID skupiny Identifikátor artefaktu Version
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client (klient Amazon Kinesis) 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk Automatické škálování 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.390
com.amazonaws „aws-java-sdk-cloudsearch“ 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy (Balíček AWS SDK pro Java - CodeDeploy) 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-config (konfigurace balíčku SDK pro Javu od AWS) 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier (AWS Java SDK pro Glacier) 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-glue (balíček pro vývoj softwaru v Java od AWS, určený pro Glue služby) 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-strojové učení 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway (balíček nástrojů pro přístup k AWS Storage Gateway) 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.390
com.amazonaws podpora AWS Java SDK 1.12.390
com.amazonaws knihovny AWS Java SDK SWF 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.390
com.amazonaws jmespath-java 1.12.390
com.clearspring.analytics datový proud 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 technologie kryo-stínění 4.0.2
com.esotericsoftware Minlog 1.3.0
com.fasterxml spolužák 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations (poznámky Jackson) 2.14.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.14.2
com.fasterxml.jackson.core Jackson-databind 2.14.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.14.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.14.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.13.4
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.14.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.14.2
com.github.ben-manes.kofein kofein 2.9.3
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib Nativní odkaz pro Javu 1.1
com.github.fommil.netlib Nativní odkaz pro Javu Verze 1.1 pro místní uživatele
com.github.fommil.netlib nativní_systém-java 1.1
com.github.fommil.netlib nativní_systém-java Verze 1.1 pro místní uživatele
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 Verze 1.1 pro místní uživatele
com.github.fommil.netlib netlib-nativní_systém-linux-x86_64 Verze 1.1 pro místní uživatele
com.github.luben zstd-jni 1.5.2-5
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson Gson 2.8.9
com.google.crypto.tink Cink 1.7.0
com.google.errorprone poznámky_náchylné_k_chybám 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.12.0
com.google.guava guave 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.h2database h2 2.1.214
com.helger profiler 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.55
com.jolbox bonecp 0.8.0.VYDÁNÍ
com.lihaoyi zdrojový_kód_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk (software development kit pro úložiště dat Azure Data Lake) 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.ning compress-lzf (komprimační algoritmus 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 lenses_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 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.0
com.univocity univocity-parsers (nástroj pro analýzu dat) 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.15
společné sbírky společné sbírky 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
Nahrávání souborů v Commons Nahrávání souborů v Commons 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.11.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging (nástroj pro záznamy) commons-logging (nástroj pro záznamy) 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 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 vzduchový kompresor 0.21
io.delta delta-sharing-spark_2.12 0.6.4
io.dropwizard.metrics jádro metrik 4.2.10
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.10
io.dropwizard.metrics metriky – kontroly stavu 4.2.10
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.2.10
io.dropwizard.metrics Metrics-JMX 4.2.10
io.dropwizard.metrics Metriky-json 4.2.10
io.dropwizard.metrics metriky pro JVM 4.2.10
io.dropwizard.metrics metrikové servlety 4.2.10
io.netty netty-all 4.1.87.Final
io.netty netty-buffer 4.1.87.Final
io.netty netty-codec 4.1.87.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.87.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.87.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.87.Final
io.netty netty-common 4.1.87.Final
io.netty netty-handler 4.1.87.Final
io.netty Netty-handler-proxy 4.1.87.Final
io.netty netty-resolver 4.1.87.Final
io.netty netty-transport 4.1.87.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.87.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.87.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.87.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.87.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.87.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.87.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.87.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.87.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus simpleklient_obecný 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 kolektor 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 aktivace 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 pro transakce 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
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 v0.20.0-db2
net.java.dev.jna jna 5.8.0
net.razorvine nakládačka 1.3
net.sf.jpam jpam 1.1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv super-csv 2.2.0
síť.sněhová vločka snowflake-ingest-sdk 0.9.6
síť.sněhová vločka snowflake-jdbc 3.13.22
net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0,1
org.acplt.remotetea remotetea-oncrpc 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 StringTemplate 3.2.1
org.apache.ant mravenec 1.9.16
org.apache.ant ant-jsch 1.9.16
org.apache.ant Ant launcher 1.9.16
org.apache.arrow šipkový formát 11.0.0
org.apache.arrow jádro šipkové paměti 11.0.0
org.apache.arrow šipka-paměť-netty 11.0.0
org.apache.arrow šipkový vektor 11.0.0
org.apache.avro Avro 1.11.1
org.apache.avro avro-ipc 1.11.1
org.apache.avro avro-mapred 1.11.1
org.apache.commons commons-collections4 4.4
org.apache.commons commons-compress (softwarová knihovna pro kompresi dat) 1.21
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 (textové nástroje) 1.10.0
org.apache.kurátor kurátor-klient 2.13.0
org.apache.kurátor kurátorský rámec 2.13.0
org.apache.kurátor kurátorovy recepty 2.13.0
org.apache.datasketches datasketches-java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-paměť 2.0.0
org.apache.derby fotbalové derby 10.14.2.0
org.apache.hadoop běhové prostředí klienta Hadoop 3.3.4
org.apache.hive hive-beeline 2.3.9
org.apache.hive hive-cli 2.3.9
org.apache.hive hive-jdbc (JDBC ovladač pro Apache Hive) 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 rozhraní pro úložiště 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 plánovač hive-shims 2.3.9
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.14
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.16
org.apache.ivy břečťan 2.5.1
org.apache.logging.log4j log4j-1.2-api 2.19.0
org.apache.logging.log4j log4j-api 2.19.0
org.apache.logging.log4j log4j-core 2.19.0
org.apache.logging.log4j log4j-slf4j2-impl 2.19.0
org.apache.mesos Mesos 1.11.0-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-core 1.8.3-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-mapreduce 1.8.3-shaded-protobuf
org.apache.orc orčí podložky 1.8.3
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.xbean xbean-asm9-shaded 4.22
org.apache.yetus poznámky pro publikum 0.13.0
org.apache.zookeeper ošetřovatel zvířat v zoo 3.6.3
org.apache.zookeeper zookeeper-jute 3.6.3
org.checkerframework checker-qual 3.19.0
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-mapper-asl 1.9.13
org.codehaus.janino společný kompilátor 3.0.16
org.codehaus.janino Janino 3.0.16
org.datanucleus datanucleus-api-jdo 4.2.4
org.datanucleus datanucleus-core 4.1.17
org.datanucleus datanucleus-rdbms (framework pro práci s relačními databázemi) 4.1.19
org.datanucleus javax.jdo 3.2.0-m3
org.eclipse.jetty jetty-client 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty pokračování Jetty 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty jetty-http 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty jetty-io 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty Jetty-plus 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty proxy pro službu Jetty 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty bezpečnost Jetty 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty jetty-server 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty jetty-util 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty jetty-util-ajax 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty Jetty-webová aplikace 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty.websocket WebSocket API 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty.websocket websocket-klient 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty.websocket websocket – běžné 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty.websocket websocket-server 9.4.50.v20221201
org.eclipse.jetty.websocket websocket-servlet 9.4.50.v20221201
org.fusesource.leveldbjni leveldbjni-all 1.8
org.glassfish.hk2 hk2-api 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-lokátor 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-utils 2.6.1
org.glassfish.hk2 Vyhledávač zdrojů OSGi 1.0.3
org.glassfish.hk2.external aopalliance-přebaleno 2.6.1
org.glassfish.hk2.external jakarta.inject (pokud je to potřeba, přidejte vysvětlení nebo typický český termín v závorce) 2.6.1
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet (nástroj pro zpracování požadavků v Java EE) 2.36
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-jádro 2.36
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.36
org.glassfish.jersey.core společný dres 2.36
org.glassfish.jersey.core Jersey-server (aplikační server frameworku Jersey) 2.36
org.glassfish.jersey.inject jersey-hk2 2.36
org.hibernate.validator Hibernate Validator 6.1.7.Final
org.javassist Javassist 3.25.0-GA
org.jboss.logging jboss-logging 3.3.2.Final
org.jdbi jdbi 2.63.1
org.jetbrains anotace 17.0.0
org.joda joda-convert 1.7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-core_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-jackson_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-scalap_2.12 3.7.0-M11
org.lz4 lz4-java 1.8.0
org.mariadb.jdbc MariaDB Java klient 2.7.4
org.mlflow mlflow-spark 2.2.0
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql postgresql 42.3.8
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.9.39
org.roaringbitmap vymezovací pásky 0.9.39
org.rocksdb rocksdbjni 7.8.3
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.12 2.12.15
org.scala-lang scala-library_2.12 2.12.15
org.scala-lang scala-reflect_2.12 2.12.15
org.scala-lang.modules scala-collection-compat_2.12 2.4.3
org.scala-lang.modules scala-parser-combinators_2.12 1.1.2
org.scala-lang.modules scala-xml_2.12 1.2.0
org.scala-sbt testovací rozhraní 1.0
org.scalacheck scalacheck_2.12 1.14.2
org.scalactic scalactic_2.12 3.2.15
org.scalanlp breeze-macros_2.12 2.1.0
org.scalanlp breeze_2.12 2.1.0
org.scalatest kompatibilní s scalatestem 3.2.15
org.scalatest scalatest-core_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-diagrams_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-featurespec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-flatspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-freespec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-funspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-funsuite_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-matchers-core_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-mustmatchers_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-propspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-refspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-shouldmatchers_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-wordspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest_2.12 3.2.15
org.slf4j jcl-over-slf4j 2.0.6
org.slf4j jul-to-slf4j 2.0.6
org.slf4j slf4j-api 2.0.6
org.threeten threeten-extra 1.7.1
org.tukaani xz 1,9
org.typelevel algebra_2.12 2.0.1
org.typelevel cats-kernel_2.12 2.1.1
org.typelevel spire-macros_2.12 0.17.0
org.typelevel spire-platform_2.12 0.17.0
org.typelevel spire-util_2.12 0.17.0
org.typelevel spire_2.12 0.17.0
org.wildfly.openssl wildfly-openssl 1.1.3.Finální
org.xerial sqlite-jdbc 3.42.0.0
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.8.4
org.yaml snakeyaml 1.33
oro oro 2.0.8
pl.edu.icm JLargeArrays 1.5
software.amazon.cryptools AmazonCorrettoCryptoProvider 1.6.1-linux-x86_64
software.amazon.ion ion-java 1.0.2
Stax stax-api 1.0.1
  • Last updated on