Sdílet prostřednictvím

Databricks Runtime 12.2 LTS

  • Článek

Následující poznámky k verzi obsahují informace o modulu Databricks Runtime 12.2 LTS, který využívá Apache Spark 3.3.2.

Databricks vydala tuto verzi v březnu 2023.

Poznámka:

LTS znamená, že tato verze je dlouhodobě podporována. Viz životní cyklus verze LTS modulu Databricks Runtime.

Tip

Pokud chcete zobrazit poznámky k verzi pro verze Databricks Runtime, které dosáhly konce podpory (EoS), přečtěte si nepodporované poznámky k verzi Databricks Runtime. Verze EoS Databricks Runtime byly vyřazeny a nemusí se aktualizovat.

Změny chování

[Zásadní změna] Nová verze Pythonu vyžaduje aktualizaci klientů Databricks Connect V1 Python.

Pokud chcete použít požadované opravy zabezpečení, upgraduje se verze Pythonu v Databricks Runtime 12.2 LTS z verze 3.9.5 na verzi 3.9.19. Vzhledem k tomu, že tyto změny můžou způsobit chyby v klientech, kteří používají konkrétní funkce PySpark, musí být všechny klienty používající Databricks Connect V1 pro Python s Modulem Databricks Runtime 12.2 LTS aktualizovány na Python 3.9.7 nebo novější.

Nové funkce a vylepšení

Vývoj schématu Delta Lake podporuje zadávání zdrojových sloupců v příkazech sloučení.

Nyní můžete zadat sloupce, které jsou přítomné pouze ve zdrojové tabulce, a to v akcích vložení nebo aktualizace pro příkazy sloučení, pokud je povolen vývoj schématu. V Databricks Runtime 12.1 a níže je možné použít pouze INSERT * akce nebo UPDATE SET * akce pro vývoj schématu při sloučení. Viz Automatický vývoj schématu pro sloučení Delta Lake.

Úlohy strukturovaného streamování se podporují v clusterech s režimem sdíleného přístupu.

Strukturované streamování teď můžete použít k interakci s katalogem Unity ve sdílených clusterech. Platí některá omezení. Podívejte se , jaké funkce strukturovaného streamování podporuje Unity Catalog?.

Nové funkce prediktivních vstupně-výstupních operací

Podpora Photon pro jímku Foreachbatch je nyní k dispozici. Úlohy, které streamují ze zdroje a sloučí do tabulek Delta nebo zapisují do několika jímek, teď můžou těžit z fotonizované Foreachbatch jímky.

Podpora implicitního laterálního aliasingu sloupců

Azure Databricks teď ve výchozím nastavení podporuje implicitní laterální aliasy sloupců. Teď můžete znovu použít výraz zadaný dříve ve stejném SELECT seznamu. Například , SELECT 1 AS aa + 1 AS ba in a + 1 lze přeložit jako dříve definované .1 AS a Další podrobnosti v pořadí překladu najdete v překladu . Chcete-li tuto funkci vypnout, můžete ji nastavit spark.sql.lateralColumnAlias.enableImplicitResolution na falsehodnotu .

Nová funkce forEachBatch

Photon se teď podporuje při zápisu foreachBatch do datové jímky.

Standardizované možnosti připojení pro federaci dotazů

Teď můžete použít jednotnou sadu možností (hostitel, port, databáze, uživatel, heslo) pro připojení ke zdrojům dat podporovaným ve federaci dotazů. Port je volitelné a používá výchozí číslo portu pro každý zdroj dat, pokud není zadáno.

Rozšířená knihovna funkcí SQL pro správu polí

Teď můžete z pole odebrat všechny prvky NULL pomocí array_compact. Pokud chcete k poli připojit prvky, použijte array_append.

Nová funkce masky pro anonymizaci řetězců

Vyvolání funkce masky k anonymizaci citlivých řetězcových hodnot.

Běžné chybové stavy teď vrací funkce SQLSTATEs.

Většina chybových podmínek, které databricks Runtime nyní obsahují zdokumentované hodnoty SQLSTATE , které je možné použít k testování chyb standardním způsobem kompatibilním se standardem SQL.

Vyvolání funkcí generátoru v klauzuli FROM

Nyní můžete vyvolat funkce generátoru s hodnotami tabulky, jako je explodování v regulární FROM klauzuli dotazu. Tím se zarovná vyvolání funkce generátoru s jinými integrovanými a uživatelem definovanými funkcemi tabulky.

Podpora vyrovnávacích pamětí protokolu je obecně dostupná

Pomocí funkcí from_protobuf a to_protobuf funkcí můžete vyměňovat data mezi binárními a strukturami. Viz Vyrovnávací paměti protokolu pro čtení a zápis.

Přechod k definici proměnných a funkcí poznámkového bloku

V poznámkovýchbloch %run

Rychlá oprava poznámkového bloku pro knihovny automatického importu

Poznámkové bloky Databricks teď nabízejí funkci Rychlá oprava pro knihovny automatického importu. Pokud zapomenete importovat knihovnu, jako je pandas, najeďte myší na upozornění na podtrženou syntaxi a potom klikněte na Rychlá oprava, tyto funkce vyžadují, aby byl v pracovním prostoru povolený Pomocník pro Databricks.

Opravy chyb

  • Vylepšená konzistence chování rozdílového potvrzení pro prázdné transakce související s update, deletea merge příkazy. Na WriteSerializable úrovni izolace teď příkazy, které nemají žádné změny, teď vytvoří prázdné potvrzení. Serializable Na úrovni izolace teď takové prázdné transakce nevytvoří potvrzení.

Změny chování

Změny chování pomocí nové funkce aliasu laterálního sloupce

Nová funkce aliasu laterálního sloupce zavádí změny chování v následujících případech během překladu názvů:

  • Alias laterálního sloupce teď má přednost před korelovanými odkazy se stejným názvem. Například pro tento dotaz , vnitřní byl vyřešen na korelovaný odkaz t.c1, ale nyní se změní na laterální sloupec alias 1 AS c1.c1 AS c2 c1 SELECT (SELECT c2 FROM (SELECT 1 AS c1, c1 AS c2) WHERE c2 > 5) FROM VALUES(6) AS t(c1) Dotaz nyní vrátí NULL.
  • Alias laterálního sloupce teď má přednost před parametry funkce se stejným názvem. Například pro funkci , v x těle funkce CREATE OR REPLACE TEMPORARY FUNCTION func(x INT) RETURNS TABLE (a INT, b INT, c DOUBLE) RETURN SELECT x + 1 AS x, xbyla přeložena na parametr funkce x, ale změní se na laterální alias x + 1 sloupce v těle funkce. Dotaz SELECT * FROM func(1) nyní vrátí 2, 2.
  • Pokud chcete funkci aliasu laterálního sloupce vypnout, nastavte spark.sql.lateralColumnAlias.enableImplicitResolution na falsehodnotu . Další informace najdete v tématu Překlad názvů.

Upgrady knihoven

  • Upgradované knihovny Pythonu:
    • filelock od 3.8.2 do 3.9.0
    • joblib od 1.1.0 do 1.1.1
    • platformdirs from 2.6.0 to 2.6.2
    • whatthepatch from 1.0.3 to 1.0.4
  • Upgradované knihovny jazyka R:
    • třída od 7.3-20 do 7.3-21
    • codetools od 0.2-18 do 0.2-19
    • HMOTNOST od 7.3-58 do 7.3-58.2
    • nlme od 3.1-160 do 3.1-162
    • Rserve od 1.8-11 do 1.8-12
    • SparkR od 3.3.1 do 3.3.2

Změny chování

  • Uživatelé teď musí mít SELECT při vytváření schématu s definovaným umístěním oprávnění k libovolnému souboru a MODIFY oprávnění.

Apache Spark

Databricks Runtime 12.2 zahrnuje Apache Spark 3.3.2. Tato verze zahrnuje všechny opravy a vylepšení Sparku, která jsou součástí Databricks Runtime 12.1 (EoS), a také následující další opravy chyb a vylepšení Sparku:

  • [SPARK-42416] [SC-123205] [SC-122851] [SQL] Operace datové sady by neměly znovu vyřešit analyzovaný logický plán.
  • [SPARK-41848] Vrátit "[CHERRY-PICK][12.x][12.1][12.0][SC-120037][CORE] Oprava úkolu nadplánovaný pomocí taskResourceProfile
  • [SPARK-42162] [SC-122711] [ES-556261] Zavedení výrazu MultiCommutativeOp jako optimalizace paměti pro kanonizaci velkých stromů commutativních výrazů
  • [SPARK-42406] [SC-122998] [PROTOBUF] [Cherry-pick] Oprava rekurzivního nastavení hloubky pro funkce Protobuf
  • [SPARK-42002] [SC-122476] [CONNECT] [PYTHON] Implementace třídy DataFrameWriterV2
  • [SPARK-41716] [SC-122545] [CONNECT] Přejmenování _catalog_to_pandas na _execute_and_fetch v katalogu
  • [SPARK-41490] [SC-121774] [SQL] Přiřazení názvu _LEGACY_ERROR_TEMP_2441
  • [SPARK-41600] [SC-122538] [SPARK-41623] [SPARK-41612] [CONNECT] Implementace Catalog.cacheTable, isCached a uncache
  • [SPARK-42191] [SC-121990] [SQL] Podpora udf "luhn_check"
  • [SPARK-42253] [SC-121976] [PYTHON] Přidání testu pro detekci duplicitní třídy chyb
  • [SPARK-42268] [SC-122251] [CONNECT] [PYTHON] Přidání userDefinedType v protos
  • [SPARK-42231] [SC-121841] [SQL] Převést MISSING_STATIC_PARTITION_COLUMN na internalError
  • [SPARK-42136] [SC-122554] Refaktoring výpočtu dělení výstupu BroadcastHashJoinExec
  • [SPARK-42158] [SC-121610] [SQL] Integrace _LEGACY_ERROR_TEMP_1003 do FIELD_NOT_FOUND
  • [SPARK-42192] [12.x] [SC-121820] [PYTHON] Migrace TypeError z pyspark/sql/dataframe.py do PySparkTypeError
  • [SPARK-35240] Vrátit "[SC-118242][SS] Použít CheckpointFileManager ...
  • [SPARK-41488] [SC-121858] [SQL] Přiřadit název _LEGACY_ERROR_TEMP_1176 (a 1177)
  • [SPARK-42232] [SC-122267] [SQL] Přejmenovat třídu chyby: UNSUPPORTED_FEATURE.JDBC_TRANSACTION
  • [SPARK-42346] [SC-122480] [SQL] Přepsání jedinečných agregací po sloučení poddotazů
  • [SPARK-42306] [SC-122539] [SQL] Integrace _LEGACY_ERROR_TEMP_1317 do UNRESOLVED_COLUMN.WITH_SUGGESTION
  • [SPARK-42234] [SC-122354] [SQL] Přejmenovat třídu chyby: UNSUPPORTED_FEATURE.REPEATED_PIVOT
  • [SPARK-42343] [SC-122437] [JÁDRO] Ignorovat IOException , handleBlockRemovalFailure pokud je SparkContext zastavený
  • [SPARK-41295] [SC-122442] [SPARK-41296] [SQL] Přejmenování tříd chyb
  • [SPARK-42320] [SC-122478] [SQL] Přiřazení názvu _LEGACY_ERROR_TEMP_2188
  • [SPARK-42255] [SC-122483] [SQL] Přiřazení názvu k _LEGACY_ERROR_TEMP_2430
  • [SPARK-42156] [SC-121851] [CONNECT] SparkConnectClient teď podporuje retryPolicies
  • [SPARK-38728] [SC-116723] [SQL] Otestování třídy chyb: FAILED_RENAME_PATH
  • [SPARK-40005] [12.X] Samostatné příklady v PySparku
  • [SPARK-39347] [SC-122457] [SS] Oprava chyby výpočtu časového intervalu, kdy čas < události 0
  • [SPARK-42336] [SC-122458] [JÁDRO] Místo getOrElse() v ResourceAllocatoru contains()
  • [SPARK-42125] [SC-121827] [CONNECT] [PYTHON] UDF Pandas v Nástroji Spark Connect
  • [SPARK-42217] [SC-122263] [SQL] Podpora implicitního laterálního aliasu sloupce v dotazech pomocí okna
  • [SPARK-35240] [SC-118242] [SS] Použití checkpointFileManager pro manipulaci se soubory kontrolního bodu
  • [SPARK-42294] [SC-122337] [SQL] Zahrnutí výchozích hodnot sloupců ve výstupu DESCRIBE pro tabulky V2
  • [SPARK-41979] Vrátit zpět "[12.x][SC-121190][SQL] Přidání chybějících tečk pro chybové zprávy ve třídách chyb"
  • [SPARK-42286] [SC-122336] [SQL] Návrat k předchozí cestě kódu codegen pro komplexní výraz s CAST
  • [SPARK-42275] [SC-122249] [CONNECT] [PYTHON] Vyhněte se použití integrovaného seznamu, diktování ve statickém psaní
  • [SPARK-41985] [SC-122172] [SQL] Centralizace dalších pravidel překladu sloupců
  • [SPARK-42126] [SC-122330] [PYTHON] [CONNECT] Přijmout návratový typ v řetězcích DDL pro skalární uživatelem Pythonu v Nástroji Spark Connect
  • [SPARK-42197] [SC-122328] [SC-121514] [CONNECT] Znovu použije inicializaci prostředí JVM a samostatné skupiny konfigurace pro nastavení ve vzdáleném místním režimu.
  • [SPARK-41575] [SC-120118] [SQL] Přiřazení názvu _LEGACY_ERROR_TEMP_2054
  • [SPARK-41985] Vrácení položky [SC-122172][SQL] Centralizace dalších pravidel překladu sloupců
  • [SPARK-42123] [SC-122234] [SC-121453] [SQL] Zahrnutí výchozích hodnot sloupců do výstupu DESCRIBE a SHOW CREATE TABLE
  • [SPARK-41985] [SC-122172] [SQL] Centralizace dalších pravidel překladu sloupců
  • [SPARK-42284] [SC-122233] [CONNECT] Před spuštěním klientských testů se ujistěte, že sestavení serveru pro připojení je sestavené – SBT.
  • [SPARK-42239] [SC-121790] [SQL] Integrovat MUST_AGGREGATE_CORRELATED_SCALAR_SUBQUERY
  • [SPARK-42278] [SC-122170] [SQL] Pushdown DS V2 podporuje samotné kompilace SortOrder dialektů JDBC.
  • [SPARK-42259] [SC-122168] [SQL] ResolveGroupingAnalytics by se měl postarat o Python UDAF
  • [SPARK-41979] Vraťte se "[12.x][SC-121190][SQL] Přidání chybějících tečk pro chybové zprávy ve třídách chyb."
  • [SPARK-42224] [12.x] [SC-121708] [CONNECT] Migrace TypeError do architektury chyb pro funkce Spark Connect
  • [SPARK-41712] [12.x] [SC-121189] [PYTHON] [CONNECT] Migrujte chyby Spark Connect do architektury chyb PySpark.
  • [SPARK-42119] [SC-121913] [SC-121342] [SQL] Přidání integrovaných funkcí s hodnotami tabulky a inline_outer
  • [SPARK-41489] [SC-121713] [SQL] Přiřazení názvu _LEGACY_ERROR_TEMP_2415
  • [SPARK-42082] [12.x] [SC-121163] [SPARK-41598] [PYTHON] [CONNECT] Představení chyby PySparkValueError a PySparkTypeError
  • [SPARK-42081] [SC-121723] [SQL] Vylepšení ověřování změn plánu
  • [SPARK-42225] [12.x] [SC-121714] [CONNECT] Přidejte SparkConnectIllegalArgumentException pro zpracování chyby Spark Connect přesně.
  • [SPARK-42044] [12.x] [SC-121280] [SQL] Oprava nesprávné chybové zprávy pro MUST_AGGREGATE_CORRELATED_SCALAR_SUBQUERY
  • [SPARK-42194] [12.x] [SC-121712] [PS] Při vytváření datového rámce s řadou povolte parametr sloupců.
  • [SPARK-42078] [12.x] [SC-120761] [PYTHON] Migrace chyb vyvolaných prostředím JVM do PySparkException
  • [SPARK-42133] [12.x] [SC-121250] Přidání základních metod rozhraní API datové sady do klienta Scala SparkConnect
  • [SPARK-41979] [12.x] [SC-121190] [SQL] Přidejte chybějící tečky pro chybové zprávy ve třídách chyb.
  • [SPARK-42124] [12.x] [SC-121420] [PYTHON] [CONNECT] Skalární vložená funkce definovaná uživatelem Pythonu ve Spark Connect
  • [SPARK-42051] [SC-121994] [SQL] Podpora Codegenu pro HiveGenericUDF
  • [SPARK-42257] [SC-121948] [JÁDRO] Odebrání externího řazení nepoužívaných proměnných
  • [SPARK-41735] [SC-121771] [SQL] Použití funkce MINIMAL místo standardu pro SparkListenerSQLExecutionEnd
  • [SPARK-42236] [SC-121882] [SQL] Pročistit NULLABLE_ARRAY_OR_MAP_ELEMENT
  • [SPARK-42233] [SC-121775] [SQL] Zlepšení chybové zprávy pro PIVOT_AFTER_GROUP_BY
  • [SPARK-42229] [SC-121856] [JÁDRO] Migrace SparkCoreErrors do tříd chyb
  • [SPARK-42163] [SC-121839] [SQL] Oprava vyřazování schématu pro neskládaný index pole nebo mapový klíč
  • [SPARK-40711] [SC-119990] [SQL] Přidání metrik velikosti přelití pro okno
  • [SPARK-42023] [SC-121847] [SPARK-42024] [CONNECT] [PYTHON] Převod createDataFrame podpory AtomicType -> StringType
  • [SPARK-42202] [SC-121837] [Připojit] [Test] Vylepšení logiky zastavení testovacího serveru E2E
  • [SPARK-41167] [SC-117425] [SQL] Zvýšení výkonu s více úrovněmi vytvořením predikátu stromu výrazů s vyrovnáváním
  • [SPARK-41931] [SC-121618] [SQL] Lepší chybová zpráva pro neúplnou definici komplexního typu
  • [SPARK-36124] [SC-121339] [SC-110446] [SQL] Podpora poddotazů s korelací prostřednictvím UNION
  • [SPARK-42090] [SC-121290] [3.3] Zavedení počtu opakování sasl v RetryingBlockTransferoru
  • [SPARK-42157] [SC-121264] [JÁDRO] spark.scheduler.mode=FAIR by měl poskytnout plánovač FAIR
  • [SPARK-41572] [SC-120772] [SQL] Přiřazení názvu k _LEGACY_ERROR_TEMP_2149
  • [SPARK-41983] [SC-121224] [SQL] Přejmenovávat a vylepšovat chybovou zprávu pro NULL_COMPARISON_RESULT
  • [SPARK-41976] [SC-121024] [SQL] Zlepšení chybové zprávy pro INDEX_NOT_FOUND
  • [SPARK-41994] [SC-121210] [SC-120573] Přiřazení stavu SQLSTATE (1/2)
  • [SPARK-41415] [SC-121117] [3.3] Opakování požadavků SASL
  • [SPARK-38591] [SC-121018] [SQL] Přidání flatMapSortedGroups a cogroupSorted
  • [SPARK-41975] [SC-120767] [SQL] Zlepšení chybové zprávy pro INDEX_ALREADY_EXISTS
  • [SPARK-42056] [SC-121158] [SQL] [PROTOBUF] Přidání chybějících možností pro funkce Protobuf
  • [SPARK-41984] [SC-120769] [SQL] Přejmenovávat a vylepšovat chybovou zprávu pro RESET_PERMISSION_TO_ORIGINAL
  • [SPARK-41948] [SC-121196] [SQL] Oprava NPE pro třídy chyb: CANNOT_PARSE_JSON_FIELD
  • [SPARK-41772] [SC-121176] [CONNECT] [PYTHON] Oprava nesprávného názvu sloupce v withFielddokumentu doctest
  • [SPARK-41283] [SC-121175] [CONNECT] [PYTHON] Přidat array_append do připojení
  • [SPARK-41960] [SC-120773] [SQL] Přiřazení názvu _LEGACY_ERROR_TEMP_1056
  • [SPARK-42134] [SC-121116] [SQL] Oprava getPartitionFiltersAndDataFilters() pro zpracování filtrů bez odkazovaných atributů
  • [SPARK-42096] [SC-121012] [CONNECT] Vyčištění kódu pro connect modul
  • [SPARK-42099] [SC-121114] [SPARK-41845] [CONNECT] [PYTHON] Oprava count(*) a count(col(*))
  • [SPARK-42045] [SC-120958] [SC-120450] [SQL] Režim ANSI SQL: Round/Bround by měl vracet chybu při přetečení celého čísla.
  • [SPARK-42043] [SC-120968] [CONNECT] Výsledek klienta Scala s testy E2E
  • [SPARK-41884] [SC-121022] [CONNECT] Podpora naïve řazené řazené kolekce členů jako vnořeného řádku
  • [SPARK-42112] [SC-121011] [SQL] [SS] Přidání kontroly null před ContinuousWriteRDD#compute zavření funkce dataWriter
  • [SPARK-42077] [SC-120553] [CONNECT] [PYTHON] Literál by měl vyvolat chybu TypeError pro nepodporovaný datový typ.
  • [SPARK-42108] [SC-120898] [SQL] Transformace Analyzátoru Count(*) na Count(1)
  • [SPARK-41666] [SC-120928] [SC-119009] [PYTHON] Podpora parametrizovaného SQL podle sql()
  • [SPARK-40599] [SC-120930] [SQL] Relax multiTransform rule type to allow alternativy be any type of Seq
  • [SPARK-41574] [SC-120771] [SQL] Aktualizovat _LEGACY_ERROR_TEMP_2009 jako INTERNAL_ERROR.
  • [SPARK-41579] [SC-120770] [SQL] Přiřazení názvu _LEGACY_ERROR_TEMP_1249
  • [SPARK-41974] [SC-120766] [SQL] Převést INCORRECT_END_OFFSET na INTERNAL_ERROR
  • [SPARK-41530] [SC-120916] [SC-118513] [JÁDRO] Přejmenování MedianHeap na PercentileMap a podpora percentilu
  • [SPARK-41757] [SC-120608] [SPARK-41901] [CONNECT] Oprava řetězcové reprezentace pro třídu Column
  • [SPARK-42084] [SC-120775] [SQL] Vyhněte se úniku omezení pouze kvalifikovaného přístupu
  • [SPARK-41973] [SC-120765] [SQL] Přiřadit název _LEGACY_ERROR_TEMP_1311
  • [SPARK-42039] [SC-120655] [SQL] SPJ: Odebrání možnosti v KeyGroupedPartitioning#partitionValuesOpt
  • [SPARK-42079] [SC-120712] [CONNECT] [PYTHON] Přejmenování zpráv proto pro toDF a withColumnsRenamed
  • [SPARK-42089] [SC-120605] [CONNECT] [PYTHON] Oprava problémů s názvy proměnných ve vnořených funkcích lambda
  • [SPARK-41982] [SC-120604] [SQL] Oddíly typu řetězce by neměly být považovány za číselné typy.
  • [SPARK-40599] [SC-120620] [SQL] Přidání metod multiTransform do TreeNode pro generování alternativ
  • [SPARK-42085] [SC-120556] [CONNECT] [PYTHON] Podpora from_arrow_schema vnořených typů
  • [SPARK-42057] [SC-120507] [SQL] [PROTOBUF] Opravte způsob zpracování výjimky ve generování zpráv o chybách.
  • [SPARK-41586] [12.x] [VŠECHNY TESTY] [SC-120544] [PYTHON] Zavedení pyspark.errors tříd chyb pro PySpark
  • [SPARK-41903] [SC-120543] [CONNECT] [PYTHON] Literal by měla podporovat 1-dim ndarray
  • [SPARK-42021] [SC-120584] [CONNECT] [PYTHON] Podpora createDataFramearray.array
  • [SPARK-41896] [SC-120506] [SQL] Filtrování podle indexu řádků vrátí prázdné výsledky.
  • [SPARK-41162] [SC-119742] [SQL] Oprava anti-a polo-join pro samoobslužné spojení s agregacemi
  • [SPARK-41961] [SC-120501] [SQL] Podpora tabulkových funkcí pomocí funkce LATERAL
  • [SPARK-41752] [SC-120550] [SQL] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Seskupit vnořené spuštění pod kořenovým spuštěním
  • [SPARK-42047] [SC-120586] [SPARK-41900] [CONNECT] [PYTHON] [12.X] Literál by měl podporovat datové typy Numpy
  • [SPARK-42028] [SC-120344] [CONNECT] [PYTHON] Zkrácení časových razítek nanosekund
  • [SPARK-42011] [SC-120534] [CONNECT] [PYTHON] Implementace DataFrameReader.csv
  • [SPARK-41990] [SC-120532] [SQL] Místo FieldReference.column převodu apply filtru V1 na V2
  • [SPARK-39217] [SC-120446] [SQL] Podpora DPP na straně vyřazování má Sjednocení
  • [SPARK-42076] [SC-120551] [CONNECT] [PYTHON] Převod dat arrow -> rows faktoru na conversion.py
  • [SPARK-42074] [SC-120540] [SQL] TPCDSQueryBenchmark Povolení KryoSerializer vynucování registrace třídy SQL
  • [SPARK-42012] [SC-120517] [CONNECT] [PYTHON] Implementace třídy DataFrameReader.orc
  • [SPARK-41832] [SC-120513] [CONNECT] [PYTHON] Oprava DataFrame.unionByName, přidání allow_missing_columns
  • [SPARK-38651] [SC-120514] [SQL] Přidat spark.sql.legacy.allowEmptySchemaWrite
  • [SPARK-41991] [SC-120406] [SQL] CheckOverflowInTableInsert VýrazProxy by měl přijmout jako podřízenou hodnotu.
  • [SPARK-41232] [SC-120073] [SQL] [PYTHON] Přidání funkce array_append
  • [SPARK-42041] [SC-120512] [SPARK-42013] [CONNECT] [PYTHON] DataFrameReader by měl podporovat seznam cest
  • [SPARK-42071] [SC-120533] [JÁDRO] Registrace scala.math.Ordering$Reverse k KyroSerializer
  • [SPARK-41986] [SC-120429] [SQL] Představení náhodného prohazování u singlepartition
  • [SPARK-42016] [SC-120428] [CONNECT] [PYTHON] Povolení testů souvisejících s vnořeným sloupcem
  • [SPARK-42042] [SC-120427] [CONNECT] [PYTHON] DataFrameReader by měla podporovat schéma StructType
  • [SPARK-42031] [SC-120389] [JÁDRO] [SQL] Vyčištění remove metod, které nepotřebují přepsání
  • [SPARK-41746] [SC-120463] [SPARK-41838] [SPARK-41837] [SPARK-41835] [SPARK-41836] [SPARK-41847] [CONNECT] [PYTHON] Podpora createDataFrame(rows/lists/tuples/dicts) vnořených typů
  • [SPARK-41437] [SC-117601] [SQL] [VŠECHNY TESTY] Neoptimalizovat vstupní dotaz dvakrát pro záložní zápis v1
  • [SPARK-41840] [SC-119719] [CONNECT] [PYTHON] Přidání chybějícího aliasu groupby
  • [SPARK-41846] [SC-119717] [CONNECT] [PYTHON] Povolení testování dokumentů pro funkce oken
  • [SPARK-41914] [SC-120094] [SQL] FileFormatWriter materializuje plán AQE před přístupem k outputOrdering
  • [SPARK-41805] [SC-119992] [SQL] Opakované použití výrazů v WindowSpecDefinition
  • [SPARK-41977] [SC-120269] [SPARK-41978] [CONNECT] SparkSession.range, aby jako argumenty přebíjely float
  • [SPARK-42029] [SC-120336] [CONNECT] Přidání pravidel shadingu Guava, aby connect-common se zabránilo selhání při spuštění
  • [SPARK-41989] [SC-120334] [PYTHON] Vyhněte se konfiguraci protokolování způsobující chybu z pyspark.pandas
  • [SPARK-42003] [SC-120331] [SQL] Omezení duplicitního kódu v ResolveGroupByAll
  • [SPARK-41635] [SC-120313] [SQL] Oprava seskupení podle všech zpráv o chybách
  • [SPARK-41047] [SC-120291] [SQL] Vylepšení dokumentace pro kolo
  • [SPARK-41822] [SC-120122] [CONNECT] Nastavení připojení gRPC pro klienta Scala/JVM
  • [SPARK-41879] [SC-120264] [CONNECT] [PYTHON] Podpora DataFrame.collect vnořených typů
  • [SPARK-41887] [SC-120268] [CONNECT] [PYTHON] Nastavení DataFrame.hint parametru typovaného seznamu pro přijetí
  • [SPARK-41964] [SC-120210] [CONNECT] [PYTHON] Přidání seznamu nepodporovaných vstupně-výstupních funkcí
  • [SPARK-41595] [SC-120097] [SQL] Funkce generátoru podpory exploduje/explode_outer v klauzuli FROM
  • [SPARK-41957] [SC-120121] [CONNECT] [PYTHON] Povolení doctestu pro DataFrame.hint
  • [SPARK-41886] [SC-120141] [CONNECT] [PYTHON] DataFrame.intersect Výstup doctestu má jiné pořadí
  • [SPARK-41442] [SC-117795] [SQL] [VŠECHNY TESTY] Aktualizovat hodnotu SQLMetric pouze při slučování s platnou metrikou
  • [SPARK-41944] [SC-120046] [CONNECT] Předání konfigurací, když je místní vzdálený režim zapnutý
  • [SPARK-41708] [SC-119838] [SQL] Načtení informací v1write do WriteFiles
  • [SPARK-41780] [SC-120000] [SQL] Měla by vyvolat INVALID_PARAMETER_VALUE. PATTERN, pokud jsou parametry regexp neplatné
  • [SPARK-41889] [SC-119975] [SQL] Připojení původní příčiny k neplatným třídám chybPatternError a refaktoringu INVALID_PARAMETER_VALUE
  • [SPARK-41860] [SC-120028] [SQL] Vytvoření tříd případů AvroScanBuilder a JsonScanBuilder
  • [SPARK-41945] [SC-120010] [CONNECT] [PYTHON] Python: Připojení klientů ztratila data sloupců pomocí pyarrow. Table.to_pylist
  • [SPARK-41690] [SC-119102] [SC-119087] [SQL] [CONNECT] Nezávislé kodéry
  • [SPARK-41354] [SC-119995] [CONNECT] [PYTHON] Implementace repartitionByExpression
  • [SPARK-41581] [SC-119997] [SQL] Aktualizovat _LEGACY_ERROR_TEMP_1230 jako INTERNAL_ERROR
  • [SPARK-41928] [SC-119972] [CONNECT] [PYTHON] Přidání nepodporovaného seznamu pro functions
  • [SPARK-41933] [SC-119980] [CONNECT] Zadejte místní režim, který automaticky spustí server.
  • [SPARK-41899] [SC-119971] [CONNECT] [PYTHON] createDataFrame by měl respektovat schéma DDL poskytnuté uživatelem.
  • [SPARK-41936] [SC-119978] [CONNECT] [PYTHON] Opětovné withMetadata použití proto withColumns
  • [SPARK-41898] [SC-119931] [CONNECT] [PYTHON] Window.rowsBetween, Window.rangeBetween – typ parity s pyspark
  • [SPARK-41939] [SC-119977] [CONNECT] [PYTHON] Přidání nepodporovaného seznamu pro catalog funkce
  • [SPARK-41924] [SC-119946] [CONNECT] [PYTHON] Podpora metadat a implementace třídy StructType DataFrame.withMetadata
  • [SPARK-41934] [SC-119967] [CONNECT] [PYTHON] Přidání nepodporovaného seznamu funkcí pro session
  • [SPARK-41875] [SC-119969] [CONNECT] [PYTHON] Přidání testovacích případů pro Dataset.to()
  • [SPARK-41824] [SC-119970] [CONNECT] [PYTHON] Ingore the doctest for explain of connect
  • [SPARK-41880] [SC-119959] [CONNECT] [PYTHON] Make function from_json accept non-literal schema
  • [SPARK-41927] [SC-119952] [CONNECT] [PYTHON] Přidání nepodporovaného seznamu pro GroupedData
  • [SPARK-41929] [SC-119949] [CONNECT] [PYTHON] Přidání funkce array_compact
  • [SPARK-41827] [SC-119841] [CONNECT] [PYTHON] Nastavit GroupBy seznam sloupců pro přijetí
  • [SPARK-41925] [SC-119905] [SQL] Povolit spark.sql.orc.enableNestedColumnVectorizedReader ve výchozím nastavení
  • [SPARK-41831] [SC-119853] [CONNECT] [PYTHON] Nastavit DataFrame.select seznam sloupců pro přijetí
  • [SPARK-41455] [SC-119858] [CONNECT] [PYTHON] Zrušení DataFrame.collect informací o časovém pásmu
  • [SPARK-41923] [SC-119861] [CONNECT] [PYTHON] Přidání DataFrame.writeTo do nepodporovaného seznamu
  • [SPARK-41912] [SC-119837] [SQL] Poddotaz by neměl ověřovat CTE
  • [SPARK-41828] [SC-119832] [CONNECT] [PYTHON] [12.X] Podpora createDataFrame prázdného datového rámce
  • [SPARK-41905] [SC-119848] [CONNECT] Podpora názvu jako řetězců v řezu
  • [SPARK-41869] [SC-119845] [CONNECT] Odmítnout jeden řetězec v dropDuplicates
  • [SPARK-41830] [SC-119840] [CONNECT] [PYTHON] Přijměte DataFrame.sample stejné parametry jako PySpark.
  • [SPARK-41849] [SC-119835] [CONNECT] Implementace třídy DataFrameReader.text
  • [SPARK-41861] [SC-119834] [SQL] Provedení kontroly typu sestavení () scan v2 ScanBuilders
  • [SPARK-41825] [SC-119710] [CONNECT] [PYTHON] Povolení doctestů souvisejících s DataFrame.show
  • [SPARK-41855] [SC-119804] [SC-119410] [SPARK-41814] [SPARK-41851] [SPARK-41852] [CONNECT] [PYTHON] [12.X] Správné createDataFrame nastavení úchytu none/NaN
  • [SPARK-41833] [SC-119685] [SPARK-41881] [SPARK-41815] [CONNECT] [PYTHON] Nastavení DataFrame.collect úchytu None/NaN/Array/Binary porperly
  • [SPARK-39318] [SC-119713] [SQL] Odebrání zlatých souborů tpch-plan-stability pomocí statistik
  • [SPARK-41791] [SC-119745] Přidání nových typů sloupců metadat zdroje souborů
  • [SPARK-41790] [SC-119729] [SQL] Nastavení správného formátu čtečky TRANSFORM a zapisovače
  • [SPARK-41829] [SC-119725] [CONNECT] [PYTHON] Přidání chybějícího parametru řazení do Sort a sortWithinPartitions
  • [SPARK-41576] [SC-119718] [SQL] Přiřadit název _LEGACY_ERROR_TEMP_2051
  • [SPARK-41821] [SC-119716] [CONNECT] [PYTHON] Oprava testu dokumentace pro objekt DataFrame.describe
  • [SPARK-41871] [SC-119714] [CONNECT] Parametr nápovědy datového rámce může být str, float nebo int.
  • [SPARK-41720] [SC-119076] [SQL] Přejmenování unresolvedFunc na UnresolvedFunctionName
  • [SPARK-41573] [SC-119567] [SQL] Přiřazení názvu _LEGACY_ERROR_TEMP_2136
  • [SPARK-41862] [SC-119492] [SQL] Oprava chyby správnosti související s výchozími hodnotami ve čtečce Orc
  • [SPARK-41582] [SC-119482] [SC-118701] [JÁDRO] [SQL] Opakované použití INVALID_TYPED_LITERAL místo _LEGACY_ERROR_TEMP_0022

Aktualizace údržby

Viz aktualizace údržby Databricks Runtime 12.2.

Prostředí systému

  • Operační systém: Ubuntu 20.04.5 LTS
  • Java: Zulu 8.68.0.21-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.9.19
  • R: 4.2.2
  • Delta Lake: 2.2.0

Nainstalované knihovny Pythonu

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 asttokens 2.0.5
attrs 21.4.0 backcall 0.2.0 backports.entry-points-selectable 1.2.0
krásnásoup4 4.11.1 černý 22.3.0 bělit 4.1.0
boto3 1.21.32 botocore 1.24.32 certifi 2021.10.8
cffi 1.15.0 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
kliknutí 8.0.4 kryptografie 3.4.8 cyklista 0.11.0
Cython 0.29.28 dbus-python 1.2.16 ladění 1.5.1
dekoratér 5.1.1 defusedxml 0.7.1 distlib 0.3.6
docstring-to-markdown 0,11 vstupní body 0,4 vykonávající 0.8.3
přehled omezujících vlastností 1.0.0 fastjsonschema 2.16.2 filelock 3.9.0
fonttools 4.25.0 idna 3.3 ipykernel 6.15.3
ipython 8.5.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
Jedi 0.18.1 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.1.1 jsonschema 4.4.0 jupyter-client 6.1.12
jupyter_core 4.11.2 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgety 1.0.0
verizonsolver 1.3.2 MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.5.1
matplotlib-inline 0.1.2 Mccabe 0.7.0 špatně zamyšlení 0.8.4
mypy-extensions 0.4.3 nbclient 0.5.13 nbconvert 6.4.4
nbformat 5.3.0 nest-asyncio 1.5.5 nodeenv 1.7.0
poznámkový blok 6.4.8 numpy 1.21.5 balení 21.3
pandas 1.4.2 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 9.0.1 jádro 21.2.4
platformdirs 2.6.2 plotly 5.6.0 pluggy 1.0.0
prometheus-client 0.13.1 prompt-toolkit 3.0.20 protobuf 3.19.4
psutil 5.8.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
čistý-eval 0.2.2 pyarrow 7.0.0 pycparser 2.21
pyflakes 2.5.0 Pygments 2.11.2 PyGObject 3.36.0
pyodbc 4.0.32 pyparsing 3.0.4 pyright 1.1.283
pyrsistent 0.18.0 python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.0.0
python-lsp-server 1.6.0 pytz 2021.3 pyzmq 22.3.0
žádosti 2.27.1 requests-unixsocket 0.2.0 lano 0.22.0
s3transfer 0.5.0 scikit-learn 1.0.2 scipy 1.7.3
seaborn 0.11.2 Send2Trash 1.8.0 setuptools 61.2.0
Šest 1.16.0 polévky 2.3.1 ssh-import-id 5.10
stack-data 0.2.0 statsmodels 0.13.2 houževnatost 8.0.1
terminado 0.13.1 testpath 0.5.0 threadpoolctl 2.2.0
tokenize-rt 4.2.1 tomli 1.2.2 tornádo 6.1
vlastnosti 5.1.1 typing_extensions 4.1.1 ujson 5.1.0
bezobslužné upgrady 0,1 urllib3 1.26.9 virtualenv 20.8.0
wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 whatthepatch 1.0.4
kolo 0.37.0 widgetsnbextension 3.6.1 yapf 0.31.0

Nainstalované knihovny jazyka R

Knihovny R se instalují ze snímku Microsoft CRAN 11.11.2022.

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
šipka 10.0.0 askpass 1,1 assertthat 0.2.1
backporty 1.4.1 base 4.2.2 base64enc 0.1-3
bitové 4.0.4 bit64 4.0.5 blob 1.2.3
startování 1.3-28 vařit 1.0-8 verva 1.1.3
koště 1.0.1 bslib 0.4.1 cachem 1.0.6
volající 3.7.3 caret 6.0-93 cellranger 1.1.0
chron 2.3-58 class 7.3-21 Rozhraní příkazového řádku 3.4.1
clipr 0.8.0 clock 0.6.1 cluster 2.1.4
codetools 0.2-19 barevný prostor 2.0-3 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 kudrna 4.3.3
data.table 1.14.4 Power BI 4.2.2 DBI 1.1.3
dbplyr 2.2.1 Desc 1.4.2 devtools 2.4.5
diffobj 0.3.5 trávit 0.6.30 downlit 0.4.2
dplyr 1.0.10 dtplyr 1.2.2 e1071 1.7-12
tři tečky 0.3.2 evaluate 0,18 fanynky 1.0.3
farver 2.1.1 fastmap 1.1.0 fontawesome 0.4.0
forcats 0.5.2 foreach 1.5.2 zahraniční 0.8-82
kovat 0.2.0 Fs 1.5.2 budoucnost 1.29.0
future.apply 1.10.0 kloktadlo 1.2.1 Generik 0.1.3
Gert 1.9.1 ggplot2 3.4.0 Gh 1.3.1
gitcreds 0.1.2 glmnet 4.1-4 globálních objektů 0.16.1
lepidlo 1.6.2 googledrive 2.0.0 googlesheets4 1.0.1
Gower 1.0.0 Grafika 4.2.2 grDevices 4.2.2
mřížka 4.2.2 gridExtra 2.3 gsubfn 0,7
gtable 0.3.1 bezpečnostní přilba 1.2.0 útočiště 2.5.1
highr 0,9 Hms 1.1.2 htmltools 0.5.3
htmlwidgets 1.5.4 httpuv 1.6.6 httr 1.4.4
Id 1.0.1 ini 0.3.1 ipred 0.9-13
isoband 0.2.6 Iterátory 1.0.14 jquerylib 0.1.4
jsonlite 1.8.3 KernSmooth 2.23-20 pletení 1,40
značení 0.4.2 později 1.3.0 mříž 0.20-45
láva 1.7.0 lifecycle 1.0.3 listenv 0.8.0
lubridate 1.9.0 magrittr 2.0.3 sleva 1.3
MŠE 7.3-58.2 Matice 1.5-1 memoise 2.0.1
metody 4.2.2 mgcv 1.8-41 mim 0.12
miniUI 0.1.1.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.9
munsell 0.5.0 nlme 3.1-162 nnet 7.3-18
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.0.4 parallel 4.2.2
paralelně 1.32.1 pilíř 1.8.1 pkgbuild 1.3.1
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.6 pkgload 1.3.1
plogr 0.2.0 plyr 1.8.7 chválit 1.0.0
prettyunits 1.1.1 pROC 1.18.0 processx 3.8.0
prodlim 2019.11.13 profvis 0.3.7 Průběh 1.2.2
progressr 0.11.0 sliby 1.2.0.1 proto 1.0.0
plná moc 0.4-27 PS 1.7.2 purrr 0.3.5
r2d3 0.2.6 R6 2.5.1 ragg 1.2.4
randomForest 4.7-1.1 rappdirs 0.3.3 Analýza rcmdcheck 1.4.0
RColorBrewer 1.1-3 Rcpp 1.0.9 RcppEigen 0.3.3.9.3
readr 2.1.3 readxl 1.4.1 recepty 1.0.3
odvetný zápas 1.0.1 rematch2 2.1.2 vzdálená zařízení 2.4.2
reprex 2.0.2 reshape2 1.4.4 rlang 1.0.6
rmarkdown 2.18 RODBC 1.3-19 roxygen2 7.2.1
rpart 4.1.19 rprojroot 2.0.3 Rserve 1.8-12
RSQLite 2.2.18 rstudioapi 0,14 rversions 2.1.2
rvest 1.0.3 drzá napodobenina 0.4.2 váhy 1.2.1
selektor 0.4-2 sessioninfo 1.2.2 tvar 1.4.6
lesklý 1.7.3 sourcetools 0.1.7 sparklyr 1.7.8
SparkR 3.3.2 prostorový 7.3-11 spline křivky 4.2.2
sqldf 0.4-11 ČTVEREC 2021.1 statistické údaje 4.2.2
Statistiky 4 4.2.2 stringi 1.7.8 stringr 1.4.1
přežití 3.4-0 sys 3.4.1 systemfonts 1.0.4
tcltk 4.2.2 testthat 3.1.5 textshaping 0.3.6
tibble 3.1.8 tidyr 1.2.1 tidyselect 1.2.0
tidyverse 1.3.2 časový interval 0.1.1 timeDate 4021.106
tinytex 0.42 tools 4.2.2 tzdb 0.3.0
urlchecker 1.0.1 usethis 2.1.6 utf8 1.2.2
utils 4.2.2 Uuid 1.1-0 vctrs 0.5.0
viridisLite 0.4.1 vroom 1.6.0 Waldo 0.4.0
vous 0,4 withr 2.5.0 xfun 0.34
xml2 1.3.3 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
yaml 2.3.6 zip 2.2.2

Nainstalované knihovny Java a 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 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.189
com.amazonaws podpora aws-java-sdk-support 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.189
com.amazonaws jmespath-java 1.12.189
com.chuusai shapeless_2.12 2.3.3
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 Kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml spolužák 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.13.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.13.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.13.4.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.13.4
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.13.4
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.13.4
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.13.4
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.13.4
com.github.ben-manes.kofein kofein 2.3.4
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 1.5.2-1
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.8.6
com.google.crypto.tink Tink 1.6.1
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.12.0
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.h2database h2 2.0.204
com.helger profiler 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.50
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
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
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 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.15
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.3.3
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.11.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 2.2.1
dev.ludovic.netlib Blas 2.2.1
dev.ludovic.netlib lapack 2.2.1
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift aircompressor 0.21
io.delta delta-sharing-spark_2.12 0.6.3
io.dropwizard.metrics metriky – jádro 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.1.1
io.dropwizard.metrics metriky – kontroly stavu 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.1.1
io.dropwizard.metrics metriky – servlety 4.1.1
io.netty netty-all 4.1.74.Final
io.netty netty-buffer 4.1.74.Final
io.netty netty-codec 4.1.74.Final
io.netty netty- common 4.1.74.Final
io.netty obslužná rutina netty 4.1.74.Final
io.netty netty-resolver 4.1.74.Final
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.48.Final
io.netty netty transport 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-native-epoll-linux-aarch_64 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-native-epoll-linux-x86_64 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-native-kqueue-osx-aarch_64 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-native-kqueue-osx-x86_64 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.74.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 sběratel 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 transaction-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 2.10.13
net.java.dev.jna jna 5.8.0
net.razorvine marináda 1.2
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 3.13.22
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 4.8
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 7.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-core 7.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 7.0.0
org.apache.arrow arrow-vector 7.0.0
org.apache.avro avro 1.11.0
org.apache.avro avro-ipc 1.11.0
org.apache.avro avro-mapred 1.11.0
org.apache.commons commons-collections4 4.4
org.apache.commons commons-compress 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 1.10.0
org.apache.kurátor kurátor-client 2.13.0
org.apache.kurátor kurátor-framework 2.13.0
org.apache.kurátor kurátor-recepty 2.13.0
org.apache.derby derby 10.14.2.0
org.apache.hadoop hadoop-client-api 3.3.4-databricks
org.apache.hadoop hadoop-client-runtime 3.3.4
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 4.5.13
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.14
org.apache.ivy břečťan 2.5.0
org.apache.logging.log4j log4j-1.2-api 2.18.0
org.apache.logging.log4j log4j-api 2.18.0
org.apache.logging.log4j log4j-core 2.18.0
org.apache.logging.log4j log4j-slf4j-impl 2.18.0
org.apache.mesos mesos-shaded-protobuf 1.4.0
org.apache.orc orc-core 1.7.6
org.apache.orc orc-mapreduce 1.7.6
org.apache.orc orc-shims 1.7.6
org.apache.parquet parquet-column 1.12.3-databricks-0002
org.apache.parquet parquet-common 1.12.3-databricks-0002
org.apache.parquet kódování parquet 1.12.3-databricks-0002
org.apache.parquet parquet-format-structures 1.12.3-databricks-0002
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.12.3-databricks-0002
org.apache.parquet parquet-jackson 1.12.3-databricks-0002
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.xbean xbean-asm9-shaded 4.20
org.apache.yetus cílové skupiny a poznámky 0.13.0
org.apache.zookeeper zookeeper 3.6.2
org.apache.zookeeper zookeeper-jute 3.6.2
org.checkerframework checker-qual 3.5.0
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 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty pokračování jetty 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-http 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-io 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-plus 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-security 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-server 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-util 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-util-ajax 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty.websocket websocket-api 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty.websocket websocket-client 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty.websocket websocket – společné 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty.websocket websocket-server 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty.websocket websocket-servlet 9.4.46.v20220331
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 2.36
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.36
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.36
org.glassfish.jersey.core žerzejové společné 2.36
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.36
org.glassfish.jersey.inject jersey-hk2 2.36
org.hibernate.validator Hibernate-validator 6.1.0.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-client 2.7.4
org.mlflow mlflow-spark 2.1.1
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql postgresql 42.3.3
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.9.25
org.roaringbitmap Podložky 0.9.25
org.rocksdb rocksdbjni 6.28.2
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.12 2.12.14
org.scala-lang scala-library_2.12 2.12.14
org.scala-lang scala-reflect_2.12 2.12.14
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 test-interface 1.0
org.scalacheck scalacheck_2.12 1.14.2
org.scalactic scalactic_2.12 3.0.8
org.scalanlp breeze-macros_2.12 1.2
org.scalanlp breeze_2.12 1.2
org.scalatest scalatest_2.12 3.0.8
org.slf4j jcl-over-slf4j 1.7.36
org.slf4j jul-to-slf4j 1.7.36
org.slf4j slf4j-api 1.7.36
org.spark-project.spark nepoužitý 1.0.0
org.threeten threeten-extra 1.5.0
org.tukaani xz 1,9
org.typelevel algebra_2.12 2.0.1
org.typelevel kočky-kernel_2.12 2.1.1
org.typelevel makro-compat_2.12 1.1.1
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 1.0.7.Final
org.xerial sqlite-jdbc 3.8.11.2
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.8.4
org.yaml snakeyaml 1,24
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