Databricks Runtime 5.3 (EoS)
Poznámka:
Podpora této verze Databricks Runtime skončila. Datum ukončení podpory najdete v tématu Historie ukončení podpory. Všechny podporované verze databricks Runtime najdete v poznámkách k verzi Databricks Runtime a kompatibilitu.
Databricks vydala tuto verzi v dubnu 2019.
Následující poznámky k verzi obsahují informace o modulu Databricks Runtime 5.3, který využívá Apache Spark.
Nové funkce
Databricks Delta
Obecná dostupnost časového cestování
Rozdílová doba trvání se odstupňovala na obecnou dostupnost. Přidává možnost dotazovat se na snímek tabulky pomocí řetězce časového razítka nebo verze, pomocí syntaxe SQL a DataFrameReader možností pro výrazy časového razítka.
SELECT count(*) FROM events TIMESTAMP AS OF timestamp_expression
SELECT count(*) FROM events VERSION AS OF version
Časová cesta má mnoho případů použití, včetně:
- Opětovné vytváření analýz, sestav nebo výstupů (například výstup modelu strojového učení), což je užitečné pro ladění nebo auditování, zejména v regulovaných odvětvích.
- Psaní složitých dočasných dotazů
- Oprava chyb v datech
- Poskytuje izolaci snímků pro sadu dotazů pro rychlé změny tabulek.
Přečtěte si: Práce s historií tabulky Delta Lake.
Replikace tabulek MySQL do Delta Public Preview
Streamování dat z tabulky MySQL přímo do Delta pro příjem dat v analytických postupech Sparku nebo pracovních postupech datových věd S využitím stejné strategie, kterou MySQL používá k replikaci do jiných instancí, binlog se používá k identifikaci aktualizací, které se pak zpracovávají a streamují do Databricks následujícím způsobem:
- Čte události změn z databázového protokolu.
- Streamuje události do Databricks.
- Zapisuje se do tabulky Delta ve stejném pořadí.
- Udržuje stav v případě odpojení od zdroje.
Funkce privátní verze Preview
Tato verze obsahuje následující funkce privátní verze Preview pro Delta Lake:
- Přidání experimentálního příkazu, který presto umožňuje přímé dotazování tabulek Delta.
- Automatická optimalizace optimalizuje rozložení souborů během jednotlivých zápisů do tabulky Delta a zabraňuje malým souborům v nahromadění malých souborů v tabulkách Delta, aby se zachoval výkon dotazů s rychlostí blesku. Kromě toho mohou zápisy a upserty do dělených tabulek Delta využívat velké rychlosti díky adaptivnímu náhodnému náhodnému prohazování zavedenému do zápisů.
Pokud se chcete zúčastnit některé verze Preview, obraťte se na tým účtu Databricks.
Optimalizovaná složka DBFS FUSE pro úlohy hlubokého učení
Azure Databricks teď nabízí optimalizované připojení FUSE. Při trénování a odvozování můžete mít vysoce výkonný přístup k datům bez použití inicializačních skriptů. Data uložená v dbfs:/ml místním file:/dbfs/ml prostředí a přístupná jsou teď zajištěna tímto optimalizovaným připojením FUSE. Viz Načtení dat pro strojové učení a hluboké učení.
Vylepšení
Knihovny v rámci poznámkových bloků:
- Podpora pro doplňky v
dbutils.library.installPyPI. - Podpora instalace knihovny v rámci poznámkového bloku pro knihovny v systému souborů Azure, včetně
wasbs,adlsaabfss. - Vylepšené chybové zprávy pro knihovny s vymezeným poznámkovým blokem u nepodporovaných cílů Například: Nástroje knihovny nejsou k dispozici v prostředí Databricks Runtime pro Machine Learning.
- Podpora pro doplňky v
Připojte se ke službě Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2), aniž byste museli instančnímu objektu udělit roli RBAC v rámci celého účtu Přispěvatel dat objektů blob úložiště.
Databricks Advisor obsahuje další rady ke zlepšení výkonu dotazů:
- Pokud existuje mnoho malých souborů na oddíl –> převeďte tabulku na Rozdíl a spusťte
OPTIMIZE. - Pokud existuje vysoce selektivní filtr -> Převést na Delta a použít
ZORDER BY. - Když se metadata načítají z Hivu, stane se kritickým bodem –> převeďte tabulku na Delta.
- Pokud existuje mnoho malých souborů na oddíl –> převeďte tabulku na Rozdíl a spusťte
Upgradovali jsme Ubuntu z verze 16.04.5 LTS na verzi 16.04.6 LTS.
Upgradovali jsme Scala 2.11 z verze 2.11.8 na verzi 2.11.12.
Upgradovali jste některé nainstalované knihovny Pythonu:
- pip: 18.1 až 19.0.3.
- instalační nástroje: 40.6.3 až 40.8.0
- kolo: 0.32.3 až 0.33.1
Upgradoval jazyk R z verze 3.4.4 na verzi 3.5.2.
Upgradovali jsme několik nainstalovaných knihoven R. Viz nainstalované knihovny jazyka R.
Vyřazení z provozu
- Konektor Apache Kafka 0.8 pro strukturované streamování se už nepodporuje. Je součástí Databricks Runtime 5.3, ale bude odebrán z budoucí verze Databricks Runtime.
- Export modelu ML Databricks je zastaralý a odebere se v Databricks Runtime 6.0. Místo toho použijte MLeap k importu a exportu modelů.
- Byla odebrána
spark.databricks.pyspark.enableExecutorFsPermsjako možnost konfigurace.
Opravy chyb
- Opravili jsme instalaci knihovny Python Egg pro clustery s povolenými seznamy ACL pro tabulky.
- Vylepšili jsme zrušení příkazu Pythonu tím, že opravili situaci, kdy se zrušení volá před provedením příkazu.
- Opravili jsme chybu v seznamech ACL tabulky: Když teď vypíšete objekty v databázi nebo katalogu, uvidíte jenom objekty, které máte oprávnění k zobrazení.
Apache Spark
Databricks Runtime 5.3 zahrnuje Apache Spark 2.4.0. Tato verze zahrnuje všechny opravy a vylepšení Sparku, která jsou součástí Databricks Runtime 5.2 (EoS), a také následující další opravy chyb a vylepšení Sparku:
- [SPARK-27134][SQL] array_distinct funkce nefunguje správně se sloupci obsahujícími pole pole
- [SPARK-24669][SQL] Zneplatnění tabulek v případě DROP DATABASE CASCADE
- [SPARK-26572][SQL] Oprava vyhodnocení agregovaných výsledků codegenu
- [SPARK-27046][DSTREAMS] Odebrání odkazů souvisejících se sparkem 19185 z dokumentace
- [SPARK-26449][PYTHON] Přidání metody transformace do rozhraní DATAFrame API
- [SPARK-26740][SQL] Čtení statistiky sloupců s časovým razítkem a datem napsané Sparkem 3.0
- [SPARK-26909][SQL] Jako hodnotu hash v hashAggregate použijte nebezpečné Hodnoty hashRow.hashCode().
- [SPARK-26990][SQL] FileIndex: Pokud je to možné, použijte uživatelsky zadané názvy polí.
- [SPARK-26851][SQL] Oprava dvojitého zamykání v CachedRDDBuilder
- [SPARK-26864][SQL] Dotaz může vrátit nesprávný výsledek, pokud se funkce definovaná uživatelem Pythonu použije jako podmínka spojení doleva.
- [SPARK-26887][SQL] [PYTHON] Místo vytváření dat datetime64 jako zprostředkujících dat vytvořte
datetime.datepřímo. - [SPARK-26859][SQL] Oprava chyby indexu zapisovače polí v ne vektorizované deserializátoru ORC
- [SPARK-26864][SQL] Dotaz může vrátit nesprávný výsledek, pokud se funkce definovaná uživatelem Pythonu použije jako podmínka spojení a funkce definovaná uživatelem používá atributy z obou nohou levého středníku spojení.
- [SPARK-24360][SPARK-26091][BACKPORT] [SQL] Podpora metastoru Hive 3.1
- [SPARK-26873][SQL] K sestavení ID úloh Hadoop použijte konzistentní časové razítko.
- [SPARK-26734][STREAMOVÁNÍ] Oprava chyby StackOverflowError s velkou frontou bloků
- [SPARK-26758][JÁDRO] Nečinné exekutory se po hodnotě spark.dynamiAllocation.executorIdleTimeout nezabíjejí
- [SPARK-26751][SQL] Oprava nevracení paměti při spuštění příkazu na pozadí a vyvolání výjimky, která není HiveSQLException
- [SPARK-26806][SS] EventTimeStats.merge by měla správně zpracovat nuly.
- [SPARK-26745][SPARK-24959][SQL] Vrácení optimalizace počtu ve zdroji dat JSON podle
- [SPARK-26757][GRAPHX] Vrácení hodnoty 0 pro počet prázdných sad Edge/Vertex RDD
- [SPARK-26726] Synchronizace množství paměti používané proměnnou všesměrového vysílání do zobrazení uživatelského rozhraní
- [SPARK-26718][SS] Oprava přetečení celého čísla ve výpočtu SS kafka rateLimit
- [SPARK-26708][SQL] Nesprávný výsledek způsobený nekonzistentností mezi mezipamětí RDD mezipaměti SQL a jeho fyzickým plánem
- [SPARK-26735][SQL] Ověření integrity plánu pro speciální výrazy
- [SPARK-26619][SQL] Vyřazení nepoužívaných serializátorů ze SerializeFromObject
- [SPARK-26379][SS] Použijte fiktivní TimeZoneId, abyste se vyhnuli unresolvedException v CurrentBatchTimestamp.
- [SPARK-26495][SQL] Zjednodušení extraktoru SelectedField
- [SPARK-26379][SS] Oprava potíží s přidáním current_timestamp/current_date do dotazu streamování
- [SPARK-26709][SQL] OptimizeMetadataOnlyQuery nezpracuje správně prázdné záznamy
- [SPARK-26680][SQL] Dychtivě vytvářet vstupnívary, zatímco podmínky jsou vhodné
- [SPARK-26682][SQL] Místo argumentu attemptNumber pro Hadoop použijte taskAttemptID.
- [SPARK-26706][SQL] Oprava illegalNumericPrecedence pro ByteType
- [SPARK-26228][MLLIB] Problém S objektem OOM při výpočtu gramianské matice
- [SPARK-26665][JÁDRO] Oprava chyby, která blockTransferService.fetchBlockSync může přestat reagovat navždy
- [SPARK-26549][PYSPARK] Oprava opakovaného použití pracovního procesu Pythonu se neprojeví pro paralelizaci opožděného rozsahu iterable
- [SPARK-26351][MLLIB] Aktualizace dokumentace a menší opravy v metrikách vyhodnocení knihovny mllib
- [SPARK-26450]Vyhněte se opětovnému sestavení mapy schématu pro každý sloupec v projekci
- [SPARK-26638][PYSPARK] [ML] Třídy vektorů Pyspark vždy vrací chybu pro unární negaci
- [SPARK-26633][REPL] Přidání ExecutorClassLoader.getResourceAsStream
- [SPARK-26629][SS] Oprava chyby s více datovými proudy souborů v dotazu a restartování v dávce, která neobsahuje žádná data pro jeden datový proud souborů
- [SPARK-25992][PYTHON] Dokument SparkContext nelze sdílet pro víceprocesing
- [SPARK-26615][JÁDRO] Oprava úniku přenosových serverů nebo klientských prostředků v základních unittestech
- [SPARK-26350][SS] Povolit přepsání ID skupiny příjemce Kafka
- [SPARK-26538][SQL] Nastavení výchozí přesnosti a měřítka pro prvky číselného pole postgres
- [SPARK-26586][SS] Oprava stavu časování, který způsobuje spuštění datových proudů s neočekávanými konfekcemi
- [SPARK-26551][SQL] Oprava chyby vyřazení schématu při výběru jednoho komplexního pole a použití predikátu null na druhém
- [SPARK-26576][SQL] Tip vysílání se nepoužije na dělenou tabulku
- [SPARK-26571][SQL] Aktualizace mapování Hive Serde pomocí kanonického názvu souboru Parquet a Orc FileFormat
- [SPARK-26267][SS] Opakování při zjišťování nesprávných posunů ze systému Kafka (2.4)
- [SPARK-26559][ML] [PYSPARK] Image ML nemůže pracovat s verzemi numpy staršími než 1.9
- [SPARK-26078][SQL] Odstranění atributů samoobslužného spojení v poddotazech IN
Aktualizace údržby
Viz aktualizace údržby Databricks Runtime 5.3.
Prostředí systému
- Operační systém: Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java: 1.8.0_191
- Scala: 2.11.12
- Python: 2.7.12 pro clustery Python 2 a 3.5.2 pro clustery Python 3.
- R: R verze 3.5.2 (2018-12-20)
- Clustery GPU: Nainstalují se následující knihovny NVIDIA GPU:
- Ovladač Tesla 375.66
- CUDA 9.0
- cuDNN 7.0
Poznámka:
I když se Scala 2.12 podporuje v Apache Sparku 2.4, nepodporuje se v Databricks Runtime 5.3.
Nainstalované knihovny Pythonu
| Knihovna | Verze | Knihovna | Verze | Knihovna | Verze |
|---|---|---|---|---|---|
| ansi2html | 1.1.1 | argparse | 1.2.1 | backports-abc | 0.5 |
| boto | 2.42.0 | boto3 | 1.4.1 | botocore | 1.4.70 |
| pivovar2mpl | 1.4.1 | certifi | 2016.2.28 | cffi | 1.7.0 |
| chardet | 2.3.0 | colorama | 0.3.7 | configobj | 5.0.6 |
| kryptografie | 1.5 | cyklista | 0.10.0 | Cython | 0.24.1 |
| dekoratér | 4.0.10 | docutils | 0,14 | enum34 | 1.1.6 |
| et-xmlfile | 1.0.1 | freetype-py | 1.0.2 | funcsigs | 1.0.2 |
| fusepy | 2.0.4 | budoucnosti | 3.2.0 | ggplot | 0.6.8 |
| html5lib | 0,999 | idna | 2.1 | ipaddress | 1.0.16 |
| ipython | 2.2.0 | ipython-genutils | 0.1.0 | jdcal | 1.2 |
| Jinja2 | 2.8 | jmespath | 0.9.0 | llvmlite | 0.13.0 |
| lxml | 3.6.4 | MarkupSafe | 0.23 | matplotlib | 1.5.3 |
| mpld3 | 0,2 | msgpack-python | 0.4.7 | ndg-httpsclient | 0.3.3 |
| numba | 0.28.1 | numpy | 1.11.1 | openpyxl | 2.3.2 |
| pandas | 0.19.2 | pathlib2 | 2.1.0 | bábovka | 0.4.1 |
| pexpect | 4.0.1 | pickleshare | 0.7.4 | Polštář | 3.3.1 |
| jádro | 19.0.3 | dýha | 3.9 | prompt-toolkit | 1.0.7 |
| psycopg2 | 2.6.2 | ptyprocess | 0.5.1 | py4j | 0.10.3 |
| pyarrow | 0.8.0 | pyasn1 | 0.1.9 | pycparser | 2.14 |
| Pygments | 2.1.3 | PyGObject | 3.20.0 | pyOpenSSL | 16.0.0 |
| pyparsing | 2.2.0 | pypng | 0.0.18 | Python | 2.7.12 |
| python-dateutil | 2.5.3 | python-geohash | 0.8.5 | pytz | 2016.6.1 |
| žádosti | 2.11.1 | s3transfer | 0.1.9 | scikit-learn | 0.18.1 |
| scipy | 0.18.1 | drhnout | 0.32 | seaborn | 0.7.1 |
| setuptools | 40.8.0 | simplejson | 3.8.2 | simples3 | 1.0 |
| singledispatch | 3.4.0.3 | Šest | 1.10.0 | statsmodels | 0.6.1 |
| tornádo | 5.1.1 | vlastnosti | 4.3.0 | urllib3 | 1.19.1 |
| virtualenv | 16.1.0 | wcwidth | 0.1.7 | kolo | 0.33.1 |
| wsgiref | 0.1.2 |
Nainstalované knihovny jazyka R
| Knihovna | Verze | Knihovna | Verze | Knihovna | Verze |
|---|---|---|---|---|---|
| abind | 1.4-5 | askpass | 1,1 | assertthat | 0.2.0 |
| backporty | 1.1.3 | base | 3.5.2 | base64enc | 0.1-3 |
| BH | 1.69.0-1 | bitové | 1.1-14 | bit64 | 0.9-7 |
| bitops | 1.0-6 | blob | 1.1.1 | startování | 1.3-20 |
| vařit | 1.0-6 | volající | 3.1.1 | car | 3.0-2 |
| carData | 3.0-2 | caret | 6.0-81 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-53 | class | 7.3-15 | Rozhraní příkazového řádku | 1.0.1 |
| clipr | 0.5.0 | clisymbols | 1.2.0 | cluster | 2.0.7-1 |
| codetools | 0.2-16 | barevný prostor | 1.4-0 | commonmark | 1,7 |
| – kompilátor | 3.5.2 | config | 0.3 | pastelka | 1.3.4 |
| kudrna | 3.3 | data.table | 1.12.0 | Power BI | 3.5.2 |
| DBI | 1.0.0 | dbplyr | 1.3.0 | Desc | 1.2.0 |
| devtools | 2.0.1 | trávit | 0.6.18 | doMC | 1.3.5 |
| dplyr | 0.8.0.1 | tři tečky | 0.1.0 | fanynky | 0.4.0 |
| forcats | 0.4.0 | foreach | 1.4.4 | zahraniční | 0.8-71 |
| kovat | 0.2.0 | Fs | 1.2.6 | Gbm | 2.1.5 |
| Generik | 0.0.2 | ggplot2 | 3.1.0 | Gh | 1.0.1 |
| git2r | 0.24.0 | glmnet | 2.0-16 | lepidlo | 1.3.0 |
| Gower | 0.1.2 | Grafika | 3.5.2 | grDevices | 3.5.2 |
| mřížka | 3.5.2 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0,7 |
| gtable | 0.2.0 | h2o | 3.22.1.1 | útočiště | 2.1.0 |
| Hms | 0.4.2 | htmltools | 0.3.6 | htmlwidgets | 1.3 |
| httr | 1.4.0 | hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 |
| ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-8 | Iterátory | 1.0.10 |
| jsonlite | 1.6 | KernSmooth | 2.23-15 | značení | 0.3 |
| mříž | 0.20-38 | láva | 1.6.5 | lazyeval | 0.2.1 |
| menší | 0.3.6 | lme4 | 1.1-20 | lubridate | 1.7.4 |
| magrittr | 1.5 | mapproj | 1.2.6 | mapy | 3.3.0 |
| maptools | 0.9-5 | MŠE | 7.3-51.1 | Matice | 1.2-15 |
| Maticové modely | 0.4-1 | memoise | 1.1.0 | metody | 3.5.2 |
| mgcv | 1.8-27 | mim | 0,6 | minqa | 1.2.4 |
| ModelMetrics | 1.2.2 | munsell | 0.5.0 | mvtnorm | 1.0-9 |
| nlme | 3.1-137 | nloptr | 1.2.1 | nnet | 7.3-12 |
| numDeriv | 2016.8-1 | openssl | 1.2.2 | openxlsx | 4.1.0 |
| parallel | 3.5.2 | pbkrtest | 0.4-7 | pilíř | 1.3.1 |
| pkgbuild | 1.0.2 | pkgconfig | 2.0.2 | pkgKitten | 0.1.4 |
| pkgload | 1.0.2 | plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.4 |
| chválit | 1.0.0 | prettyunits | 1.0.2 | pROC | 1.13.0 |
| processx | 3.2.1 | prodlim | 2018.04.18 | Průběh | 1.2.0 |
| proto | 1.0.0 | PS | 1.3.0 | purrr | 0.3.0 |
| quantreg | 5.38 | R.methodsS3 | 1.7.1 | R.oo | 1.22.0 |
| R.utils | 2.8.0 | r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.4.0 |
| randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.1 | Analýza rcmdcheck | 1.3.2 |
| RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.0 | RcppEigen | 0.3.3.5.0 |
| RcppRoll | 0.3.0 | RCurl | 1.95-4.11 | readr | 1.3.1 |
| readxl | 1.3.0 | recepty | 0.1.4 | odvetný zápas | 1.0.1 |
| vzdálená zařízení | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.3 | Rio | 0.5.16 |
| rlang | 0.3.1 | RODBC | 1.3-15 | roxygen2 | 6.1.1 |
| rpart | 4.1-13 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-6 |
| RSQLite | 2.1.1 | rstudioapi | 0.9.0 | váhy | 1.0.0 |
| sessioninfo | 1.1.1 | Sp | 1.3-1 | sparklyr | 1.0.0 |
| SparkR | 2.4.2 | Řídký čas | 1.77 | prostorový | 7.3-11 |
| spline křivky | 3.5.2 | sqldf | 0.4-11 | ČTVEREC | 2017.10-1 |
| statmod | 1.4.30 | statistické údaje | 3.5.2 | Statistiky 4 | 3.5.2 |
| stringi | 1.3.1 | stringr | 1.4.0 | přežití | 2.43-3 |
| sys | 3,0 | tcltk | 3.5.2 | TeachingDemos | 2.10 |
| testthat | 2.0.1 | tibble | 2.0.1 | tidyr | 0.8.3 |
| tidyselect | 0.2.5 | timeDate | 3043.102 | tools | 3.5.2 |
| usethis | 1.4.0 | utf8 | 1.1.4 | utils | 3.5.2 |
| viridisLite | 0.3.0 | vous | 0.3-2 | withr | 2.1.2 |
| xml2 | 1.2.0 | xopen | 1.0.0 | yaml | 2.2.0 |
| zip | 2.0.0 |
Nainstalované knihovny Java a Scala (verze clusteru Scala 2.11)
| ID skupiny | ID artefaktu | Verze |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.8.10 |
| com.amazonaws | automatické škálování aws-java-sdk | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.11.313 |
| com.amazonaws | podpora aws-java-sdk-support | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.11.313 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.11.313 |
| com.carrotsearch | hppc | 0.7.2 |
| com.chuusai | shapeless_2.11 | 2.3.2 |
| com.clearspring.analytics | datový proud | 2.7.0 |
| com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
| com.databricks | dbml-local_2.11 | 0.5.0-db8-spark2.4 |
| com.databricks | dbml-local_2.11-tests | 0.5.0-db8-spark2.4 |
| com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
| com.databricks.scalapb | compilerplugin_2.11 | 0.4.15-9 |
| com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.11 | 0.4.15-9 |
| com.esotericsoftware | Kryo-shaded | 4.0.2 |
| com.esotericsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | spolužák | 1.0.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-annotations | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.6.7.1 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-joda | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.11 | 2.6.7.1 |
| com.github.fommil | jniloader | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | core | 1.1.2 |
| com.github.fommil.netlib | native_ref-java | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | nativní native_ref javy | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | nativní native_system javy | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64-natives | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64-natives | 1,1 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.3.2-2 |
| com.github.rwl | jtransforms | 2.4.0 |
| com.google.code.findbugs | jsr305 | 2.0.1 |
| com.google.code.gson | gson | 2.2.4 |
| com.google.guava | guava | 15.0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
| com.googlecode.javaewah | JavaEWAH | 0.3.2 |
| com.h2database | h2 | 1.3.174 |
| com.jcraft | jsch | 0.1.50 |
| com.jolbox | bonecp | 0.8.0.RELEASE |
| com.microsoft.azure | azure-data-lake-store-sdk | 2.2.8 |
| com.microsoft.azure | azure-storage | 5.2.0 |
| com.microsoft.sqlserver | mssql-jdbc | 6.2.2.jre8 |
| com.ning | compress-lzf | 1.0.3 |
| com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
| com.thoughtworks.paranamer | paranamer | 2.8 |
| com.trueaccord.lenses | lenses_2.11 | 0.3 |
| com.twitter | chill-java | 0.9.3 |
| com.twitter | chill_2.11 | 0.9.3 |
| com.twitter | parquet-hadoop-bundle | 1.6.0 |
| com.twitter | util-app_2.11 | 6.23.0 |
| com.twitter | util-core_2.11 | 6.23.0 |
| com.twitter | util-jvm_2.11 | 6.23.0 |
| com.typesafe | config | 1.2.1 |
| com.typesafe.scala-logging | scala-logging-api_2.11 | 2.1.2 |
| com.typesafe.scala-logging | scala-logging-slf4j_2.11 | 2.1.2 |
| com.univocity | univocity-parsers | 2.7.3 |
| com.vlkan | flatbuffers | 1.2.0-3f79e055 |
| com.zaxxer | HikariCP | 3.1.0 |
| commons-beanutils | commons-beanutils | 1.7.0 |
| commons-beanutils | commons-beanutils-core | 1.8.0 |
| commons-cli | commons-cli | 1.2 |
| commons-codec | commons-codec | 1,10 |
| commons-collections | commons-collections | 3.2.2 |
| commons-configuration | commons-configuration | 1.6 |
| commons-dbcp | commons-dbcp | 1.4 |
| commons-digester | commons-digester | 1.8 |
| commons-httpclient | commons-httpclient | 3.1 |
| commons-io | commons-io | 2,4 |
| commons-lang | commons-lang | 2.6 |
| commons-logging | commons-logging | 1.1.3 |
| commons-net | commons-net | 3.1 |
| commons-pool | commons-pool | 1.5.4 |
| info.ganglia.gmetric4j | gmetric4j | 1.0.7 |
| io.airlift | aircompressor | 0.10 |
| io.dropwizard.metrics | metriky – jádro | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-ganglia | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-graphite | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metriky – kontroly stavu | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jetty9 | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-json | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jvm | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-log4j | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metriky – servlety | 3.1.5 |
| io.netty | netty | 3.9.9.Final |
| io.netty | netty-all | 4.1.17.Final |
| io.prometheus | simpleclient | 0.0.16 |
| io.prometheus | simpleclient_common | 0.0.16 |
| io.prometheus | simpleclient_dropwizard | 0.0.16 |
| io.prometheus | simpleclient_servlet | 0.0.16 |
| io.prometheus.jmx | sběratel | 0,7 |
| javax.activation | aktivace | 1.1.1 |
| javax.annotation | javax.annotation-api | 1.2 |
| javax.el | javax.el-api | 2.2.4 |
| javax.jdo | jdo-api | 3.0.1 |
| javax.servlet | javax.servlet-api | 3.1.0 |
| javax.servlet.jsp | jsp-api | 2.1 |
| javax.transaction | jta | 1,1 |
| javax.validation | validation-api | 1.1.0.Final |
| javax.ws.rs | javax.ws.rs-api | 2.0.1 |
| javax.xml.bind | jaxb-api | 2.2.2 |
| javax.xml.stream | stax-api | 1.0-2 |
| javolution | javolution | 5.5.1 |
| jline | jline | 2.14.6 |
| joda-time | joda-time | 2.9.3 |
| log4j | apache-log4j-extra | 1.2.17 |
| log4j | log4j | 1.2.17 |
| net.hydromatic | eigenbase-properties | 1.1.5 |
| net.razorvine | pyrolit | 4.13 |
| 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 | 0.9.5 |
| net.snowflake | snowflake-jdbc | 3.6.15 |
| net.snowflake | spark-snowflake_2.11 | 2.4.10-spark_2.4 |
| net.sourceforge.f2j | arpack_combined_all | 0,1 |
| org.acplt | oncrpc | 1.0.7 |
| org.antlr | ST4 | 4.0.4 |
| org.antlr | antlr-runtime | 3.4 |
| org.antlr | antlr4-runtime | 4.7 |
| org.antlr | stringtemplate | 3.2.1 |
| org.apache.ant | ant | 1.9.2 |
| org.apache.ant | ant-jsch | 1.9.2 |
| org.apache.ant | ant-launcher | 1.9.2 |
| org.apache.arrow | arrow-format | 0.10.0 |
| org.apache.arrow | šipka – paměť | 0.10.0 |
| org.apache.arrow | arrow-vector | 0.10.0 |
| org.apache.avro | avro | 1.8.2 |
| org.apache.avro | avro-ipc | 1.8.2 |
| org.apache.avro | avro-mapred-hadoop2 | 1.8.2 |
| org.apache.calcite | calcite-avatica | 1.2.0-inkubační |
| org.apache.calcite | kalcite-core | 1.2.0-inkubační |
| org.apache.calcite | calcite-linq4j | 1.2.0-inkubační |
| org.apache.commons | commons-compress | 1.8.1 |
| org.apache.commons | commons-crypto | 1.0.0 |
| org.apache.commons | commons-lang3 | 3.5 |
| org.apache.commons | commons-math3 | 3.4.1 |
| org.apache.kurátor | kurátor-client | 2.7.1 |
| org.apache.kurátor | kurátor-framework | 2.7.1 |
| org.apache.kurátor | kurátor-recepty | 2.7.1 |
| org.apache.derby | derby | 10.12.1.1 |
| org.apache.directory.api | api-asn1-api | 1.0.0-M20 |
| org.apache.directory.api | api-util | 1.0.0-M20 |
| org.apache.directory.server | apacheds-i18n | 2.0.0-M15 |
| org.apache.directory.server | apacheds-kerberos-codec | 2.0.0-M15 |
| org.apache.hadoop | hadoop-annotations | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-auth | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-client | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-common | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-hdfs | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-app | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-common | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-core | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-jobclient | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-mapreduce-client-shuffle | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-yarn-api | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-yarn-client | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-yarn-common | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-yarn-server-common | 2.7.3 |
| org.apache.htrace | htrace-core | 3.1.0-inkubační |
| org.apache.httpcomponents | httpclient | 4.5.4 |
| org.apache.httpcomponents | httpcore | 4.4.8 |
| org.apache.ivy | břečťan | 2.4.0 |
| org.apache.orc | orc-core-nohive | 1.5.2 |
| org.apache.orc | orc-mapreduce-nohive | 1.5.2 |
| org.apache.orc | orc-shims | 1.5.2 |
| org.apache.parquet | parquet-column | 1.10.1.1-databricks3 |
| org.apache.parquet | parquet-common | 1.10.1.1-databricks3 |
| org.apache.parquet | kódování parquet | 1.10.1.1-databricks3 |
| org.apache.parquet | parquet-format | 2.4.0 |
| org.apache.parquet | parquet-hadoop | 1.10.1.1-databricks3 |
| org.apache.parquet | parquet-jackson | 1.10.1.1-databricks3 |
| org.apache.thrift | libfb303 | 0.9.3 |
| org.apache.thrift | libthrift | 0.9.3 |
| org.apache.xbean | xbean-asm6-shaded | 4.8 |
| org.apache.zookeeper | zookeeper | 3.4.6 |
| org.codehaus.jackson | jackson-core-asl | 1.9.13 |
| org.codehaus.jackson | jackson-jaxrs | 1.9.13 |
| org.codehaus.jackson | jackson-mapper-asl | 1.9.13 |
| org.codehaus.jackson | jackson-xc | 1.9.13 |
| org.codehaus.janino | commons-compiler | 3.0.10 |
| org.codehaus.janino | Janino | 3.0.10 |
| org.datanucleus | datanucleus-api-jdo | 3.2.6 |
| org.datanucleus | datanucleus-core | 3.2.10 |
| org.datanucleus | datanucleus-rdbms | 3.2.9 |
| org.eclipse.jetty | jetty-client | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | pokračování jetty | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-http | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-io | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-jndi | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-plus | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-proxy | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-security | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-server | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-servlet | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-servlets | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-util | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-webapp | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-xml | 9.3.20.v20170531 |
| org.fusesource.leveldbjni | leveldbjni-all | 1.8 |
| org.glassfish.hk2 | hk2-api | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2 | hk2-locator | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2 | hk2-utils | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2 | osgi-resource-locator | 1.0.1 |
| org.glassfish.hk2.external | aopalliance-repackaged | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2.external | javax.inject | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.jersey.bundles.repackaged | jersey-guava | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.containers | jersey-container-servlet | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.containers | jersey-container-servlet-core | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.core | jersey-client | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.core | žerzejové společné | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.core | jersey-server | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.media | jersey-media-jaxb | 2.22.2 |
| org.hibernate | Hibernate-validator | 5.1.1.Final |
| org.iq80.snappy | kousavý | 0,2 |
| org.javassist | Javassist | 3.18.1-GA |
| org.jboss.logging | jboss-logging | 3.1.3.GA |
| org.jdbi | jdbi | 2.63.1 |
| org.joda | joda-convert | 1,7 |
| org.jodd | jodd-core | 3.5.2 |
| org.json4s | json4s-ast_2.11 | 3.5.3 |
| org.json4s | json4s-core_2.11 | 3.5.3 |
| org.json4s | json4s-jackson_2.11 | 3.5.3 |
| org.json4s | json4s-scalap_2.11 | 3.5.3 |
| org.lz4 | lz4-java | 1.4.0 |
| org.mariadb.jdbc | mariadb-java-client | 2.1.2 |
| org.mockito | mockito-all | 1.9.5 |
| org.objenesis | objenesis | 2.5.1 |
| org.postgresql | postgresql | 42.1.4 |
| org.roaringbitmap | RoaringBitmap | 0.5.11 |
| org.rocksdb | rocksdbjni | 5.2.1 |
| org.rosuda.REngine | REngine | 2.1.0 |
| org.scala-lang | scala-compiler_2.11 | 2.11.12 |
| org.scala-lang | scala-library_2.11 | 2.11.12 |
| org.scala-lang | scala-reflect_2.11 | 2.11.12 |
| org.scala-lang.modules | scala-parser-combinators_2.11 | 1.1.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-xml_2.11 | 1.0.5 |
| org.scala-sbt | test-interface | 1.0 |
| org.scalacheck | scalacheck_2.11 | 1.12.5 |
| org.scalactic | scalactic_2.11 | 3.0.3 |
| org.scalanlp | breeze-macros_2.11 | 0.13.2 |
| org.scalanlp | breeze_2.11 | 0.13.2 |
| org.scalatest | scalatest_2.11 | 3.0.3 |
| org.slf4j | jcl-over-slf4j | 1.7.16 |
| org.slf4j | jul-to-slf4j | 1.7.16 |
| org.slf4j | slf4j-api | 1.7.16 |
| org.slf4j | slf4j-log4j12 | 1.7.16 |
| org.spark-project.hive | hive-beeline | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.hive | hive-cli | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.hive | hive-exec | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.hive | hive-jdbc | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.hive | hive-metastore | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.spark | nepoužitý | 1.0.0 |
| org.spire-math | spire-macros_2.11 | 0.13.0 |
| org.spire-math | spire_2.11 | 0.13.0 |
| org.springframework | spring-core | 4.1.4.RELEASE |
| org.springframework | spring-test | 4.1.4.RELEASE |
| org.tukaani | xz | 1.5 |
| org.typelevel | machinist_2.11 | 0.6.1 |
| org.typelevel | makro-compat_2.11 | 1.1.1 |
| org.xerial | sqlite-jdbc | 3.8.11.2 |
| org.xerial.snappy | snappy-java | 1.1.7.1 |
| org.yaml | snakeyaml | 1.16 |
| oro | oro | 2.0.8 |
| software.amazon.ion | ion-java | 1.0.2 |
| stax | stax-api | 1.0.1 |
| xmlenc | xmlenc | 0,52 |