Databricks Runtime 14.1 (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 14.1, který využívá Apache Spark 3.5.0.

Databricks vydala tuto verzi v říjnu 2023.

Nové funkce a vylepšení

array_insert() je pro záporné indexy založené na 1

Funkce je založená array_insert na 1 pro kladné i záporné indexy. Teď vloží nový prvek na konec vstupních polí pro index -1. Chcete-li obnovit předchozí chování, nastavte spark.sql.legacy.negativeIndexInArrayInsert na true.

Ve výchozím nastavení jsou povoleny kontrolní body Delta v2 s využitím liquid clusteringu.

Nově vytvořené tabulky Delta s clusteringem liquid používají ve výchozím nastavení kontrolní body v2. Viz Kompatibilitu pro tabulky sshlukováním tekutin.

Funkce odstranění tabulky Delta ve veřejné ukázce

U tabulek Delta teď můžete vypustit některé funkce tabulky. Aktuální podpora zahrnuje vyřazení deletionVectors a v2Checkpoint. Viz Smazat tabulku Delta Lake a snížit protokol tabulky.

Delta sdílení: Příjemci můžou provádět dávkové dotazy na sdílené tabulky s mazacími vektory (Public Preview)

Příjemci Delta Sharing teď můžou provádět dávkové dotazy na sdílené tabulky, které pracují s vektory mazání. Viz Přidání tabulek s vektory odstranění nebo mapováním sloupců na sdílený prostor, Čtení tabulek s povolenými vektory odstranění nebo mapováním sloupcůa Čtení tabulek s vektory odstranění nebo mapováním sloupců.

Rozdílové sdílení: Příjemci můžou provádět dávkové dotazy na sdílené tabulky s mapováním sloupců (Veřejný náhled)

Příjemci Delta Sharing teď můžou provádět dávkové dotazy na sdílené tabulky s mapováním sloupců. Viz Přidání tabulek s vektory odstranění nebo mapováním sloupců na sdílený prostor, Čtení tabulek s povolenými vektory odstranění nebo mapováním sloupcůa Čtení tabulek s vektory odstranění nebo mapováním sloupců.

Streamování ze zobrazení katalogu Unity ve verzi Public Preview

Strukturované streamování teď můžete použít pro streamované čtení z pohledů registrovaných v katalogu Unity. Azure Databricks podporuje streamování pouze ze zobrazení, která jsou definována pro tabulky Delta.

Konektor Apache Pulsar v režimu Public Preview

Pomocí strukturovaného streamování teď můžete streamovat data z Apache Pulsear na Azure Databricks. Viz Stream z Apache Pulsar.

Vylepšený ovladač Snowflake

Ovladač Snowflake JDBC teď používá verzi 3.13.33.

Proměnné relace SQL

Tato verze zavádí možnost deklarovat dočasné proměnné v relaci, které lze nastavit a na které lze poté v dotazech odkazovat. Viz proměnné.

Volání pojmenovaného parametru pro SQL a Python UDF

Nyní můžete použít vyvolání s pojmenovanými parametry na SQL a Python UDF.

Argumenty tabulky pro funkce podporují dělení a řazení.

Nyní můžete pomocí klauzulí PARTITION BY a ORDER BY řídit, jak se argumenty tabulky předávají funkci během vyvolání funkce.

Nové a vylepšené integrované funkce SQL

Byly přidány následující předdefinované funkce:

  • from_xml: Parsuje XML STRING do STRUCT.
  • schema_of_xml: Odvozuje schéma z XML STRING.
  • session_user: Vrátí přihlášeného uživatele.
  • try_reflect: Vrátí NULL místo výjimky, pokud metoda Java selže.

Byly vylepšeny následující předdefinované funkce:

  • mode: Podpora volitelného parametru k vynucení deterministického výsledku.
  • to_char: Nová podpora pro DATE, TIMESTAMPa BINARY.
  • to_varchar: Nová podpora pro DATE, TIMESTAMPa BINARY.

Vylepšené zpracování korelovaných poddotazů

Možnost zpracování korelace v poddotazech byla rozšířena:

  • Zpracování limitu a pořadí podle korelačních skalárních (laterálních) poddotazů
  • Podpora funkcí oken v korelovaných skalárních poddotazech
  • Podpora korelovaných odkazů v predikátech spojení pro skalární a laterální poddotazy

Změna chování

Striktní kontrola typu ve čtečce Photon Parquet

Funkce Photon selže při pokusu o načtení desetinné hodnoty ze sloupce Parquet, který není desetinným typem. Photon také selže při čtení pole bajtů s pevnou délkou ze souboru Parquet jako řetězec.

Upgrady knihoven

  • Upgradované knihovny Python:
    • filelock od 3.12.2 do 3.12.3
    • s3transfer od 0.6.1 do 0.6.2
  • Upgradované knihovny Java:
    • com.uber.h3 od 3.7.0 do 3.7.3
    • io.airlift.aircompressor od 0.24 do 0.25
    • io.delta.delta-sharing-spark_2.12 od 0.7.1 do 0.7.5
    • io.netty.netty-all od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-buffer od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-http od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-http2 od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-socks od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-common od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-handler od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-handler-proxy z verze 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-resolver od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • Aktualizace io.netty.netty-transport z 4.1.93.Final na 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-epoll od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-kqueue od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-native-epoll od 4.1.93.Final-linux-x86_64 do 4.1.96.Final-linux-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-kqueue z 4.1.93.Final-osx-x86_64 na 4.1.96.Final-osx-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-unix-common od 4.1.93.Final do 4.1.96.Final
    • net.snowflake.snowflake-jdbc od 3.13.29 do 3.13.33
    • The translation remains as it is without changes: org.apache.orc.orc-core od 1.9.0-shaded-protobuf do 1.9.1-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-mapreduce z verze 1.9.0-shaded-protobuf na verzi 1.9.1-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-shims od 1.9.0 do 1.9.1

Apache Spark

Databricks Runtime 14.1 zahrnuje Apache Spark 3.5.0. Tato verze zahrnuje všechny opravy a vylepšení Sparku, která jsou součástí Databricks Runtime 14.0 (EoS), a také následující další opravy chyb a vylepšení Sparku:

  • [SPARK-45088] [DBRRM-557] Revert "[SC-142785][python][CONNECT] Make getitem work with duplicated column"
  • [SPARK-43453] [DBRRM-557] Vrátit "[SC-143135][ps] Ignorovat names z MultiIndex při axis=1 pro concat"
  • [SPARK-45225] [SC-143207][sql] XML: Podpora adresy URL souboru XSD
  • [SPARK-45156] [SC-142782][sql] Obalení inputName pomocí zpětných uvozovek ve NON_FOLDABLE_INPUT třídě chyb
  • [SPARK-44910] [SC-143082][sql] Encoders.bean nepodporuje supertřídy s argumenty obecného typu
  • [SPARK-43453] [SC-143135][ps] Ignorujte namesMultiIndex při axis=1 pro concat.
  • [SPARK-44463] [SS][connect] Zlepšení zpracování chyb pro Connect streamingového Python pracovníka
  • [SPARK-44960] [SC-141023][ui] Unescape a skládat souhrn chyb napříč stránkami uživatelského rozhraní
  • [SPARK-44788] [SC-142980][connect][PYTHON][sql] Přidání from_xml a schema_of_xml do pyspark, spark connect a funkce SQL
  • [SPARK-44614] [SC-138460][python][CONNECT][3.5] Přidání chybějících balíčků do setup.py
  • [SPARK-45151] [SC-142861][core][UI] Podpora výpisu stavu vláken na úrovni úloh
  • [SPARK-45056] [SC-142779][python][SS][connect] Ukončovací testy pro streamingQueryListener a foreachBatch
  • [SPARK-45084] [SC-142828][ss] StateOperatorProgress pro použití přesného efektivního čísla oddílu pro náhodný prohaz shuffle.
  • [SPARK-44872] [SC-142405][connect] Server testing infra a ReattachableExecuteSuite
  • [SPARK-45197] [SC-142984][core] Zajistit, aby StandaloneRestServer přidal JavaModuleOptions do ovladačů
  • [SPARK-44404] [SC-139601][sql] Přiřazení názvů ke třídě chyb LEGACY_ERROR_TEMP[1009,1010,1013,1015,1016,1278]
  • [SPARK-44647] [SC-142297][sql] Podpora SPJ, kde klíče připojení jsou menší než klíče clusteru
  • [SPARK-45088] [SC-142785][python][CONNECT] Udělat getitem aby fungovalo s duplicitními sloupci
  • [SPARK-45128] [SC-142851][sql] Podpora CalendarIntervalType v šipkách
  • [SPARK-45130] [SC-142976][connect][ML][python] Vyhněte se tomu, aby model ML pro připojení Sparku změnil vstupní datový rámec pandas.
  • [SPARK-45034] [SC-142959][sql] Podpora deterministické funkce režimu
  • [SPARK-45173] [SC-142931][ui] Odebrání nepotřebných souborů zdrojového mapování v uživatelském rozhraní
  • [SPARK-45162] [SC-142781][sql] Podpora map a parametrů pole vytvořených prostřednictvím call_function
  • [SPARK-45143] [SC-142840][python][CONNECT] Zajištění kompatibility PySpark s PyArrow 13.0.0
  • [SPARK-45174] [SC-142837][core] Podpora spark.deploy.maxDrivers
  • [SPARK-45167] [SC-142956][connect][PYTHON] Python klient musí volat release_all
  • [SPARK-36191] [SC-142777][sql] Zpracování limitu a řazení ve korelovaných skalárních (laterálních) poddotazech
  • [SPARK-45159] [SC-142829][python] Zpracovat pojmenované argumenty pouze v případě potřeby
  • [SPARK-45133] [SC-142512][connect] Nastavit dotazy Spark Connect jako DOKONČENÉ po dokončení posledního úkolu s výsledkem
  • [SPARK-44801] [SC-140802][sql][UI] Zachytávání neúspěšných dotazů v naslouchacím procesu a uživatelském rozhraní
  • [SPARK-45139] [SC-142527][sql] Přidání DatabricksDialect pro zpracování převodu typů SQL
  • [SPARK-45157] [SC-142546][sql] Vyhněte se opakovaným if kontrolám [On|Off|HeapColumnVector
  • [SPARK-45077] Vrátit zpět "[SC-142069][ui] Upgrade dagre-d3.js z 04.3 na 0.6.4
  • [SPARK-45145] [SC-142521][příklad] Přidat příklad pro JavaSparkSQLCli
  • [SPARK-43295] Vrátit "[SC-142254][ps] Podpora sloupců typu řetězce pro DataFrameGroupBy.sum"
  • [SPARK-44915] [SC-142383][jádro] Před obnovením ověřte kontrolní součet remountovaných dat PVC.
  • [SPARK-45147] [SC-142524][jádro] Odebrat System.setSecurityManager použití
  • [SPARK-45104] [SC-142206][ui] Upgrade graphlib-dot.min.js na verzi 1.0.2
  • [SPARK-44238] [SC-141606][core][SQL] Zavedení nové readFrom metody se vstupem bajtového pole pro BloomFilter
  • [SPARK-45060] [SC-141742][sql] Oprava vnitřní chyby způsobené formátem to_char()NULL
  • [SPARK-43252] [SC-142381][sql] Nahraďte třídu _LEGACY_ERROR_TEMP_2016 chyb vnitřní chybou.
  • [SPARK-45069] [SC-142279][sql] Proměnná SQL by měla být vždy vyřešena po vnějším odkazu.
  • [SPARK-44911] [SC-142388][sql] Vytvoření tabulky Hive s neplatným sloupcem by mělo vrátit třídu chyb
  • [SPARK-42754] [SC-125567][sql][UI] Oprava problému se zpětnou kompatibilitou při vnořeném spuštění SQL
  • [SPARK-45121] [SC-142375][connect][PS] Podpora Series.empty pro Spark Connect.
  • [SPARK-44805] [SC-142203][sql] getBytes/getShorts/getInts/etc. by měl fungovat ve vektoru sloupce, který má slovník.
  • [SPARK-45027] [SC-142248][python] Skrytí interních funkcí/proměnných pyspark.sql.functions před automatickým dokončováním
  • [SPARK-45073] [SC-141791][ps][CONNECT] Nahraďte LastNotNullLast(ignoreNulls=True)
  • [SPARK-44901] [SC-141676][sql] Ruční backport: Přidání rozhraní API v metodě analýzy Python UDTF pro vrácení výrazů dělení a řazení
  • [SPARK-45076] [SC-141795][ps] Přepnutí na integrovanou repeat funkci
  • [SPARK-44162] [SC-141605][core] Podpora G1GC v metrikách pro Spark
  • [SPARK-45053] [SC-141733][python][MINOR] Vylepšení záznamu při neshodě verzí Pythonu
  • [SPARK-44866] [SC-142221][sql] Přidání SnowflakeDialect pro správné zpracování typu BOOLEAN
  • [SPARK-45064] [SC-141775][python][CONNECT] Přidejte chybějící scale parametr do ceil/ceiling
  • [SPARK-45059] [SC-141757][connect][PYTHON] Přidání funkcí try_reflect do scaly a Python
  • [SPARK-43251] [SC-142280][sql] Nahraďte třídu _LEGACY_ERROR_TEMP_2015 chyby vnitřní chybou.
  • [SPARK-45052] [SC-141736][sql][PYTHON][connect] Vytvoření aliasů výstupních sloupců funkcí v souladu s SQL
  • [SPARK-44239] [SC-141502][sql] Uvolnění paměti, kterou alokovaly velké vektory, při resetování vektorů
  • [SPARK-43295] [SC-142254][ps] Podpora sloupců typu řetězec pro DataFrameGroupBy.sum
  • [SPARK-45080] [SC-142062][ss] Výslovně zmínit podporu pro sloupcový formát u streamovaných datových zdrojů DSv2.
  • [SPARK-45036] [SC-141768][sql] SPJ: Zjednodušení logiky pro zpracování částečně clusterované distribuce
  • [SPARK-45077] [SC-142069][ui] Upgrade dagre-d3.js z 0.4.3 na 0.6.4
  • [SPARK-45091] [SC-142020][python][CONNECT][sql] Funkce floor/round/bround přijímá typ sloupce scale
  • [SPARK-45090] [SC-142019][python][CONNECT] DataFrame.{cube, rollup} podpora pořadí sloupců
  • [SPARK-44743] [SC-141625][sql] Přidání try_reflect funkce
  • [SPARK-45086] [SC-142052][ui] Zobrazit šestnáctkový hash kód zámku vlákna
  • [SPARK-44952] [SC-141644][sql][PYTHON] Podpora pojmenovaných argumentů v uživatelsky definovaných agregovaných funkcích Pandas
  • [SPARK-44987] [SC-141552][sql] Přiřazení názvu ke třídě chyb _LEGACY_ERROR_TEMP_1100
  • [SPARK-45032] [SC-141730][connect] Oprava upozornění kompilace souvisejících s Top-level wildcard is not allowed and will error under -Xsource:3
  • [SPARK-45048] [SC-141629][connect] Přidání dalších testů pro Pythonového klienta a připojitelné provádění
  • [SPARK-45072] [SC-141807][connect] Oprava vnějších oborů pro třídy ammonite
  • [SPARK-45033] [SC-141759][sql] Podpora map parametrizovaných podle sql()
  • [SPARK-45066] [SC-141772][sql][PYTHON][connect] Upravte funkci repeat, aby přijímala typ sloupce n
  • [SPARK-44860] [SC-141103][sql] Přidání funkce SESSION_USER
  • [SPARK-45074] [SC-141796][python][CONNECT] DataFrame.{sort, sortWithinPartitions} podpora pořadových čísel sloupců
  • [SPARK-45047] [SC-141774][python][CONNECT] DataFrame.groupBy podpora ordinály
  • [SPARK-44863] [SC-140798][ui] Přidání tlačítka pro stažení výpisu vláken jako txt v uživatelském rozhraní Sparku
  • [SPARK-45026] [SC-141604][connect] spark.sql by měl podporovat datové typy, které nejsou kompatibilní se šipkou.
  • [SPARK-44999] [SC-141145][core] Refaktoring ExternalSorter pro omezení kontrol shouldPartition při volání getPartition
  • [SPARK-42304] [SC-141501][sql] Přejmenovat _LEGACY_ERROR_TEMP_2189 na GET_TABLES_BY_TYPE_UNSUPPORTED_BY_HIVE_VERSION
  • [SPARK-43781] [SC-139450][sql] Oprava IllegalStateException při spoluskupování dvou datových sad odvozených ze stejného zdroje
  • [SPARK-45018] [SC-141516][python][CONNECT] Přidat typ CalendarIntervalType do klienta Python
  • [SPARK-45024] [SC-141513][python][CONNECT] Při vytváření relace odfiltrovat některé konfigurace.
  • [SPARK-45017] [SC-141508][python] Přidání CalendarIntervalType do PySpark
  • [SPARK-44720] [SC-139375][connect] Dataset používat Encoder místo AgnosticEncoder
  • [SPARK-44982] [SC-141027][connect] Označte konfigurace serveru Spark Connect jako statické.
  • [SPARK-44839] [SC-140900][ss][CONNECT] Lepší protokolování chyb při pokusu uživatele o serializaci relace Sparku
  • [SPARK-44865] [SC-140905][ss] Nastavení sloupce metadat podpory StreamRelationV2
  • [SPARK-45001] [SC-141141][python][CONNECT] Implement DataFrame.foreachPartition
  • [SPARK-44497] [SC-141017][webui] Zobrazení ID oddílu úkolu v tabulce úkolů
  • [SPARK-45006] [SC-141143][ui] Pro osu x časových os použijte stejný formát data u jiných prvků data uživatelského rozhraní.
  • [SPARK-45000] [SC-141135][python][CONNECT] Implementace datového rámce.foreach
  • [SPARK-44967] [SC-141137][sql][CONNECT] Jednotka by se měla nejprve zvážit před použitím logické hodnoty pro TreeNodeTag.
  • [SPARK-44993] [SC-141088][core] Přidání ShuffleChecksumUtils.compareChecksums opakovaným použitím ShuffleChecksumTestHelp.compareChecksums
  • [SPARK-44807] [SC-140176][connect] Přidání Dataset.metadataColumn do Scala Clienta
  • [SPARK-44965] [SC-141098][python] Skrytí interních funkcí/proměnných z pyspark.sql.functions
  • [SPARK-44983] [SC-141030][sql] Převod binárního souboru na řetězec to_char pro formáty: hex, base64, utf-8
  • [SPARK-44980] [DBRRM-462][sc-141024][PYTHON][connect] Opravit zděděné namedtuples pro práci v createDataFrame
  • [SPARK-44985] [SC-141033][core] Použijte toString místo stacktrace pro vlákno reaperump úloh.
  • [SPARK-44984] [SC-141028][python][CONNECT] Odebrání _get_alias z datového rámce
  • [SPARK-44975] [SC-141013][sql] Odstranit zbytečné přepsání binární aritmetiky neúčinného
  • [SPARK-44969] [SC-140957][sql] Opakované použití ArrayInsert v ArrayAppend
  • [SPARK-44549] [SC-140714][sql] Funkce okna podpory v korelovaných skalárních poddotazech
  • [SPARK-44938] [SC-140811][sql] Změna výchozí hodnoty spark.sql.maxSinglePartitionBytes na 128 MB.
  • [SPARK-44918] [SC-140816][sql][PYTHON] Podpora pojmenovaných argumentů ve skalárních Python/Pandas UDF
  • [SPARK-44966] [SC-140907][core][CONNECT] Změna nikdy neměněného var na val
  • [SPARK-41471] [SC-140804][sql] Zmenšit Spark shuffle, pokud je jen jedna strana spojení KeyGroupedPartitioning
  • [SPARK-44214] [SC-140528][core] Podpora uživatelského rozhraní živého protokolu ovladače Sparku
  • [SPARK-44861] [SC-140716][connect] jsonignore SparkListenerConnectOperationStarted.planRequest
  • [SPARK-44776] [SC-140519][connect] Přidat ProducedRowCount ke SparkListenerConnectOperationFinished
  • [SPARK-42017] [SC-140765][python][CONNECT] df['col_name'] by měl ověřit název sloupce.
  • [SPARK-40178] [SC-140433][sql][CONNECT] Podpora jednoduše použitelných rad pro slučování v PySpark a R
  • [SPARK-44840] [SC-140593][sql] Nastavení array_insert() na 1-základ pro záporné indexy
  • [SPARK-44939] [SC-140778][r] Podpora Java 21 ve SparkR SystemRequirements
  • [SPARK-44936] [SC-140770][core] Zjednodušte protokol, když Spark HybridStore dosáhne limitu paměti.
  • [SPARK-44908] [SC-140712][ml][CONNECT] Oprava funkce paramu cross validator foldCol
  • [SPARK-44816] [SC-140717][connect] Zlepšení chybové zprávy v případě, že nebyla nalezena třída definovaná uživatelem
  • [SPARK-44909] [SC-140710][ml] Přeskočte spuštění serveru pro streamování protokolů torch distributora, pokud není k dispozici.
  • [SPARK-44920] [SC-140707][core] Použijte await() místo awaitUninterruptibly() v TransportClientFactory.createClient()
  • [SPARK-44905] [SC-140703][sql] Stavový LastRegex vyvolá NullPointerException při vyhodnocení funkce regexp_replace
  • [SPARK-43987] [SC-139594][shuffle] Oddělení finálního zpracování sloučení shuffle do vyhrazených vláknových bazénů
  • [SPARK-42768] [SC-140549][sql] Ve výchozím nastavení používat AQE pro plán z mezipaměti.
  • [SPARK-44741] [SC-139447][core] Podpora filtru metrik založených na regulárních výrazech v StatsdSink
  • [SPARK-44751] [SC-140532][sql] Implementace rozhraní XML FileFormat
  • [SPARK-44868] [SC-140438][sql] Convert datetime to string by to_char/to_varchar
  • [SPARK-44748] [SC-140504][sql] Provádění dotazu pro PARTITION klauzuli BY v argumentech UDTF TABLE
  • [SPARK-44873] [SC-140427] Podpora upravit zobrazení s vnořenými sloupci v klientovi Hive
  • [SPARK-44876] [SC-140431][python] Oprava Python UDF optimalizované pomocí Arrow na Spark Connect
  • [SPARK-44520] [SC-137845][sql] Nahraďte termín UNSUPPORTED_DATA_SOURCE_FOR_DIRECT_QUERY s UNSUPPORTED_DATASOURCE_FOR_DIRECT_QUERY a zveřejněte kořenový AE.
  • [SPARK-42664] [SC-139769][connect] Podpora bloomFilter funkce pro DataFrameStatFunctions
  • [SPARK-43567] [SC-139227][ps] Podpora use_na_sentinel pro factorize
  • [SPARK-44859] [SC-140254][ss] Oprava nesprávného názvu vlastnosti v dokumentu strukturovaného streamování
  • [SPARK-44822] [SC-140182][python][SQL] Python UDTF ve výchozím nastavení nejsou deterministické
  • [SPARK-44731] [SC-139524][python][CONNECT] Make TimestampNTZ funguje s literály v Python Spark Connect
  • [SPARK-44836] [SC-140180][python] Refaktorování Arrow Python UDTF
  • [SPARK-44714] [SC-139238] Usnadnit překladu LCA týkající se dotazů používajících 'HAVING'
  • [SPARK-44749] [SC-139664][sql][PYTHON] Podpora pojmenovaných argumentů v Python UDTF
  • [SPARK-44737] [SC-139512][sql][UI] Na stránce SQL by se neměly zobrazovat chyby formátu JSON pro jiné než SparkThrowables na kartě SQL
  • [SPARK-44665] [SC-139307][python] Přidání podpory pro pandas DataFrame assertDataFrameEqual
  • [SPARK-44736] [SC-139622][connect] Přidat Dataset.explode do Spark Connect Scala Client
  • [SPARK-44732] [SC-139422][sql] Podpora předdefinovaných zdrojů dat XML
  • [SPARK-44694] [SC-139213][python][CONNECT] Refaktoring aktivních relací a jejich zveřejnění jako rozhraní API
  • [SPARK-44652] [SC-138881] Vyvolání chyby v případě, že pouze jeden df je None
  • [SPARK-44562] [SC-138824][sql] Přidat OptimizeOneRowRelationSubquery do dávky poddotazů
  • [SPARK-44717] [SC-139319][python][PS] Zohledněte TimestampNTZ při přechodném vzorkování
  • [SPARK-42849] [SC-139365] [SQL] Proměnné relace
  • [SPARK-44236] [SC-139239][sql] Zakázat WholeStageCodegen při nastavení spark.sql.codegen.factoryMode na NO_CODEGEN
  • [SPARK-44695] [SC-139316][python] Zlepšení chybové zprávy pro DataFrame.toDF
  • [SPARK-44680] [SC-139234][sql] Vylepšení chyby parametrů v DEFAULT
  • [SPARK-43402] [SC-138321][sql] FileSourceScanExec podporuje uplatnění filtru dat pomocí skalárního poddotazu.
  • [SPARK-44641] [SC-139216][sql] Nesprávný výsledek v určitých scénářích, když se spJ neaktivuje
  • [SPARK-44689] [SC-139219][connect] Zajištění univerzálního zpracování výjimek funkce SparkConnectPlanner#unpackScalarScalaUDF
  • [SPARK-41636] [SC-139061][sql] Ujistěte se, že selectFilters vrací predikáty v deterministickém pořadí.
  • [SPARK-44132] [SC-139197][sql] Materializace Stream názvů sloupců spojení, aby se zabránilo selhání codegenu
  • [SPARK-42330] [SC-138838][sql] Přiřaďte název RULE_ID_NOT_FOUND ke třídě chyb. _LEGACY_ERROR_TEMP_2175
  • [SPARK-44683] [SC-139214][ss] Úroveň protokolování není správně předána poskytovateli úložiště stavů RocksDB.
  • [SPARK-44658] [SC-138868][core] ShuffleStatus.getMapStatus by se měl vrátit None místo Some(null)
  • [SPARK-44603] [SC-138353] Přidání pyspark.testing do setup.py
  • [SPARK-44252] [SC-137505][ss] Definujte novou třídu chyb a použijte ji v případě selhání načítání ze systému souborů DFS.
  • [SPARK-29497] [DBRRM-396][sc-138477][CONNECT] Vyvolá chybu, pokud UDF není možné deserializovat.
  • [SPARK-44624] [DBRRM-396][sc-138900][CONNECT] Opakovat provedení plánu v případě, že se počáteční požadavek nedorazil na server
  • [SPARK-41400] [DBRRM-396][sc-138287][CONNECT] Odstranění závislosti Connect Client na Catalyst
  • [SPARK-44059] [SC-138833][sql] Přidání lepších chybových zpráv pro SQL s názvem argumnts
  • [SPARK-44620] [SC-138831][sql][PS][connect] Učinit ResolvePivot tak, aby zachovalo Plan_ID_TAG
  • [SPARK-43838] [SC-137413][sql] Oprava poddotazu s klauzulí HAVING na jedné tabulce nelze optimalizovat
  • [SPARK-44555] [SC-138820][sql] Pomocí checkError() zkontrolujte výjimku v sadě příkazů a přiřaďte některé názvy tříd chyb.
  • [SPARK-44280] [SC-138821][sql] Přidat convertJavaTimestampToTimestamp v rozhraní JDBCDialect API
  • [SPARK-44602] [SC-138337][sql][CONNECT][ps] Zachovat WidenSetOperationTypesPlan_ID_TAG
  • [SPARK-42941] [SC-138389][ss][CONNECT] Python StreamingQueryListener
  • [SPARK-43838] Vrátit "[SC-137413][sql] Opravit poddotaz na jeden tabulku..."
  • [SPARK-44538] [SC-138178][connect][SQL] Obnovení Row.jsonValue a podobných funkcí
  • [SPARK-44421] [SC-138434][spark-44423][CONNECT] Znovu připojitelné spuštění ve Spark Connect
  • [SPARK-43838] [SC-137413][sql] Oprava poddotazu s klauzulí HAVING na jedné tabulce nelze optimalizovat
  • [SPARK-44587] [SC-138315][sql][CONNECT] Zvýšení limitu rekurze protobuf marshaller
  • [SPARK-44605] [SC-138338][core] Upřesnění interního rozhraní ShuffleWriteProcessor API
  • [SPARK-44394] [SC-138291][connect][WEBUI] Přidání stránky uživatelského rozhraní Sparku pro Spark Connect
  • [SPARK-44585] [SC-138286][mllib] Oprava podmínky upozornění v nástroji MLLib RankingMetrics ndcgAk
  • [SPARK-44198] [SC-138137][core] Podpora propagace úrovně logování do executorů
  • [SPARK-44454] [SC-138071][sql][HIVE] Podpora pro HiveShim getTablesByType včetně záložního řešení
  • [SPARK-44425] [SC-138135][connect] Ověřte, že id relace zadané uživatelem je UUID.
  • [SPARK-43611] [SC-138051][sql][PS][connect] Umožnit ExtractWindowExpressions zachovat PLAN_ID_TAG
  • [SPARK-44560] [SC-1381117][python][CONNECT] Vylepšení testů a dokumentace pro UDF se šipkami Python
  • [SPARK-44482] [SC-138067][connect] Server pro připojení by měl zadat adresu vazby.
  • [SPARK-44528] [SC-138047][connect] Podpora správného použití hasattr() pro Connect datový rámec
  • [SPARK-44525] [SC-138043][sql] Vylepšete chybovou zprávu, když metoda Invoke nebyla nalezena.
  • [SPARK-44355] [SC-137878][sql] Přesun WithCTE do dotazů příkazů

Podpora ovladačů Databricks ODBC/JDBC

Databricks podporuje ovladače ODBC/JDBC vydané v posledních 2 letech. Stáhněte si nedávno vydané ovladače a upgradujte (stáhněte rozhraní ODBC, stáhněte JDBC).

Podívejte se na aktualizace údržby Databricks Runtime 14.1.

Prostředí systému

  • Operační systém: Ubuntu 22.04.3 LTS
  • Java: Zulu 8.72.0.17-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.10.12
  • R: 4.3.1
  • Delta Lake: 3.0.0

Nainstalované knihovny Python

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
anyio 3.5.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
asttokens 2.0.5 attrs 22.1.0 Zpětné volání 0.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 černý 22.6.0 bělidlo 4.1.0
blinkr 1.4 boto3 1.24.28 botocore 1.27.96
certifikát 2022.12.7 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
charset-normalizer 2.0.4 klikněte 8.0.4 Komunikace 0.1.2
obrysová křivka 1.0.5 kryptografie 39.0.1 cyklista 0.11.0
Cython 0.29.32 Databricks-sdk 0.1.6 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.6.7 dekoratér 5.1.1 defusedxml 0.7.1
distlib 0.3.7 docstring-to-markdown 0,11 vstupní body 0,4
vykonávání 0.8.3 přehled aspektů 1.1.1 fastjsonschema 2.18.0
uzamčení souboru 3.12.3 fonttools 4.25.0 Knihovna modulu runtime GCC 1.10.0
googleapis-common-protos 1.60.0 grpcio 1.48.2 grpcio-status 1.48.1
httplib2 0.20.2 idna 3.4 importlib-metadata 4.6.4
ipykernel 6.25.0 ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 Jedi 0.18.1 Jeepney (tradiční filipínský dopravní prostředek) 0.7.1
Jinja2 3.1.2 jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0
jsonschema 4.17.3 jupyter-client 7.3.4 jupyter-server 1.23.4
jupyter_core 5.2.0 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
klíčenka 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 launchpadlib 1.10.16
lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6 lxml 4.9.1
MarkupSafe 2.1.1 matplotlib 3.7.0 matplotlib-inline 0.1.6
Mccabe 0.7.0 špatné nastavení 0.8.4 more-itertools 8.10.0
mypy-extensions 0.4.3 nbclassic 0.5.2 nbclient 0.5.13
nbconvert 6.5.4 nbformat 5.7.0 nest-asyncio 1.5.6
nodeenv 1.8.0 poznámkový blok 6.5.2 notebook_shim 0.2.2
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 balení 22.0
pandas 1.5.3 pandocfilters 1.5.0 parso 0.8.3
pathspec 0.10.3 bábovka 0.5.3 pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5 Polštář 9.4.0 pip 22.3.1
platformdirs 2.5.2 plotly 5.9.0 pluggy 1.0.0
prometheus-client 0.14.1 prompt-toolkit 3.0.36 protobuf 4.24.0
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 1.2.5 pytz 2022.7 pyzmq 23.2.0
požadavky 2.28.1 lano 1.7.0 s3transfer 0.6.2
scikit-learn 1.1.1 seaborn 0.12.2 SecretStorage 3.3.1
Send2Trash 1.8.0 setuptools 65.6.3 Šest 1.16.0
sniffio 1.2.0 soupsieve 2.3.2.post1 ssh-import-id 5,11
stack-data 0.2.0 statsmodels 0.13.5 houževnatost 8.1.0
dokončeno 0.17.1 threadpoolctl 2.2.0 tinycss2 1.2.1
tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1 tornádo 6.1
vlastnosti 5.7.1 typing_extensions 4.4.0 ujson 5.4.0
bezobslužné aktualizace 0,1 urllib3 1.26.14 virtualenv 20.16.7
wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1
websocket-client 0.58.0 whatthepatch 1.0.2 wheel 0.38.4
widgetsnbextension 3.6.1 yapf 0.31.0 zipp 1.0.0
SciPy 1.10.1

Nainstalované knihovny jazyka R

Knihovny R byly nainstalovány ze snímku Posit Správce balíčků CRAN z 10. února 2023.

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
šipka 12.0.1 askpass 1,1 assertthat 0.2.1
zpětné portování 1.4.1 báze 4.3.1 base64enc 0.1-3
bitové 4.0.5 bit64 4.0.5 objekt blob 1.2.4
bootování 1.3-28 vařit 1.0-8 verva 1.1.3
koště 1.0.5 bslib 0.5.0 cachem 1.0.8
volající 3.7.3 caret 6.0-94 cellranger 1.1.0
chronograf 2.3-61 třída 7.3-22 Rozhraní příkazového řádku 3.6.1
clipr 0.8.0 takt 0.7.0 cluster 2.1.4
codetools 0.2-19 barevný prostor 2.1-0 commonmark 1.9.0
kompilátor 4.3.1 config 0.3.1 v rozporu 1.2.0
cpp11 0.4.4 pastelka 1.5.2 přihlašovací údaje 1.3.2
curl 5.0.1 datová tabulka 1.14.8 datové sady 4.3.1
DBI 1.1.3 dbplyr 2.3.3 Popis 1.4.2
devtools 2.4.5 diagram 1.6.5 diffobj 0.3.5
hodnota hash 0.6.33 přisvícení dolů 0.4.3 dplyr 1.1.2
dtplyr 1.3.1 e1071 1.7-13 tři tečky 0.3.2
vyhodnotit 0.21 fanoušci 1.0.4 barvy 2.1.1
rychlá mapa 1.1.1 fontawesome 0.5.1 forcats 1.0.0
foreach 1.5.2 zahraniční 0.8-82 kovat 0.2.0
fs 1.6.2 budoucnost 1.33.0 future.apply 1.11.0
kloktadlo 1.5.1 obecné typy 0.1.3 Gert 1.9.2
ggplot2 3.4.2 gh 1.4.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-7 globálních objektů 0.16.2 lepidlo 1.6.2
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 Gower 1.0.1
Grafika 4.3.1 grDevices 4.3.1 mřížka 4.3.1
gridExtra 2.3 gsubfn 0,7 gtable 0.3.3
bezpečnostní přilba 1.3.0 útočiště 2.5.3 highr 0.10
HMS 1.1.3 htmltools 0.5.5 htmlwidgets 1.6.2
httpuv 1.6.11 httr 1.4.6 httr2 0.2.3
Id 1.0.1 ini 0.3.1 ipred 0.9-14
isoband 0.2.7 Iterátory 1.0.14 jquerylib 0.1.4
jsonlite 1.8.7 KernSmooth 2.23-21 knitr 1,43
značení 0.4.2 později 1.3.1 mřížka 0.21-8
láva 1.7.2.1 životní cyklus 1.0.3 listenv 0.9.0
lubridate 1.9.2 magrittr 2.0.3 markdown 1,7
MŠE 7.3-60 Matice 1.5-4.1 memoise 2.0.1
metody 4.3.1 mgcv 1.8-42 mim 0.12
miniUI 0.1.1.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-162 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.0.6 paralelní 4.3.1
paralelně 1.36.0 pilíř 1.9.0 pkgbuild 1.4.2
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.2.1
plogr 0.2.0 plyr 1.8.8 chválit 1.0.0
prettyunits 1.1.1 pROC 1.18.4 processx 3.8.2
prodlim 2023.03.31 profvis 0.3.8 Průběh 1.2.2
progressr 0.13.0 sliby 1.2.0.1 proto 1.0.0
proxy 0.4-27 PS 1.7.5 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 1.0.11 RcppEigen 0.3.3.9.3
readr 2.1.4 readxl 1.4.3 recepty 1.0.6
odvetný zápas 1.0.1 rematch2 2.1.2 dálková ovládání 2.4.2
reprex 2.0.2 reshape2 1.4.4 rlang 1.1.1
rmarkdown 2.23 RODBC 1.3-20 roxygen2 7.2.3
rpart 4.1.19 rprojroot 2.0.3 Rserve 1.8-11
RSQLite 2.3.1 rstudioapi 0.15.0 rversions 2.1.2
rvest 1.0.3 Sass 0.4.6 váhy 1.2.1
selektor 0.4-2 sessioninfo 1.2.2 obrazec 1.4.6
lesklý 1.7.4.1 sourcetools 0.1.7-1 sparklyr 1.8.1
SparkR 3.5.0 prostorový 7.3-15 spline křivky 4.3.1
sqldf 0.4-11 ČTVEREC 2021.1 statistické údaje 4.3.1
Statistiky 4 4.3.1 stringi 1.7.12 stringr 1.5.0
přežití 3.5-5 sys 3.4.2 systemfonts 1.0.4
tcltk 4.3.1 testthat 3.1.10 textshaping 0.3.6
tibble 3.2.1 tidyr 1.3.0 tidyselect 1.2.0
tidyverse 2.0.0 změna času 0.2.0 timeDate 4022.108
tinytex 0,45 nástroje 4.3.1 tzdb 0.4.0
ověřovač URL 1.0.1 usethis 2.2.2 utf8 1.2.3
utils 4.3.1 Uuid 1.1-0 vctrs 0.6.3
viridisLite 0.4.2 vroom 1.6.3 Waldo 0.5.1
vodič 0.4.1 withr 2.5.0 xfun 0,39
xml2 1.3.5 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
yaml (YAML Ain't Markup Language), formát pro serializaci dat 2.3.7 zip 2.3.0

Nainstalované Java a knihovny Scala (verze clusteru Scala 2.12)

ID skupiny ID artefaktu Verze
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws automatické škálování aws-java-sdk 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 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 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 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 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-machinelearning 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 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.390
com.amazonaws podpora aws-java-sdk-support 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 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 databricks-sdk-java 0.7.0
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware Kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml spolužák 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.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.15.1
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.kofein kofein 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 Nativní verze 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1,1
com.github.fommil.netlib native_system-java Nativní verze 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 Nativní verze 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 Nativní verze 1.1
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 error_prone_annotations 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.12.0
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.helger profiler 1.1.1
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 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.sun.xml.bind jaxb-core 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses 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 3.7.3
com.univocity univocity-parsers 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.16.0
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 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 0.25
io.delta delta-sharing-spark_2.12 0.7.5
io.dropwizard.metrics anotace metrik 4.2.19
io.dropwizard.metrics metriky – jádro 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics metriky – kontroly stavu 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 metriky – servlety 4.2.19
io.netty netty-all 4.1.96.Final
io.netty netty-buffer 4.1.96.Final
io.netty netty-codec 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.96.Final
io.netty netty-common 4.1.96.Final
io.netty Netty handler 4.1.96.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.96.Final
io.netty netty-resolver 4.1.96.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty netty-transport 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.96.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus simpleclient_common 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 transakční API 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 marináda 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.snowflake snowflake-jdbc 3.13.33
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 formát-šípka 12.0.1
org.apache.arrow arrow-memory-core 12.0.1
org.apache.arrow arrow-memory-netty 12.0.1
org.apache.arrow arrow-vector 12.0.1
org.apache.avro avro 1.11.2
org.apache.avro avro-ipc 1.11.2
org.apache.avro avro-mapred 1.11.2
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.kurátor kurátor-klient 2.13.0
org.apache.kurátor kurátor-framework 2.13.0
org.apache.kurátor kurátor-recepty 2.13.0
org.apache.datasketches datasketches-java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memory 2.0.0
org.apache.derby derby 10.14.2.0
org.apache.hadoop hadoop-client-runtime 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 hive-storage-api 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
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 2.20.0
org.apache.logging.log4j log4j-api 2.20.0
org.apache.logging.log4j log4j-core 2.20.0
org.apache.logging.log4j log4j-slf4j2-impl 2.20.0
org.apache.mesos mesos 1.11.0-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-core 1.9.1-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-mapreduce 1.9.1-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-shims 1.9.1
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.ws.xmlschema xmlschema-core 2.3.0
org.apache.xbean xbean-asm9-shaded 4.23
org.apache.yetus cílové skupiny a poznámky 0.13.0
org.apache.zookeeper zookeeper 3.6.3
org.apache.zookeeper zookeeper-jute 3.6.3
org.checkerframework checker-qual 3.31.0
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-mapper-asl 1.9.13
org.codehaus.janino commons-compiler 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 4.1.19
org.datanucleus javax.jdo 3.2.0-m3
org.eclipse.jetty jetty-client 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty pokračování jetty 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-http 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-io 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-plus 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-security 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-server 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-util 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-util-ajax 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-api 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-client 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-common 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-server 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-servlet 9.4.52.v20230823
org.fusesource.leveldbjni leveldbjni-all 1.8
org.glassfish.hk2 hk2-api 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-locator 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-utils 2.6.1
org.glassfish.hk2 osgi-resource-locator 1.0.3
org.glassfish.hk2.external aopalliance-repackaged 2.6.1
org.glassfish.hk2.external jakarta.inject 2.6.1
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet 2.40
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.40
org.glassfish.jersey.core Jersey-common 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.40
org.glassfish.jersey.inject jersey-hk2 2.40
org.hibernate.validator Hibernate Validator 6.1.7.Final
org.ini4j ini4j 0.5.4
org.javassist Javassist 3.29.2-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-client 2.7.9
org.mlflow mlflow-spark 2.2.0
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql postgresql 42.6.0
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.9.45
org.roaringbitmap Vymezovací destičky 0.9.45
org.rocksdb rocksdbjni 8.3.2
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 2.9.0
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 test-interface 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 2.0.7
org.slf4j jul-to-slf4j 2.0.7
org.slf4j slf4j-api 2.0.7
org.threeten threeten-extra 1.7.1
org.tukaani xz 1,9
org.typelevel algebra_2.12 2.0.1
org.typelevel kočky-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.Final
org.xerial sqlite-jdbc 3.42.0.0
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.10.3
org.yaml snakeyaml 2.0
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