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Databricks Runtime 5.1 (EoS)

Nota:

El soporte técnico con esta versión de Databricks Runtime ha finalizado. Para obtener la fecha de finalización del soporte técnico, consulte Historial de finalización del soporte técnico. Para ver todas las versiones de Databricks Runtime con soporte técnico, consulte las notas de la versión de Databricks Runtime versiones y compatibilidad.

Databricks publicó esta versión en diciembre de 2018.

Importante

Esta versión quedó en desuso el 2 de mayo de 2023. Para más información sobre la directiva y el programa de desuso de Databricks Runtime, consulte Ciclos de vida del soporte técnico de Databricks Runtime.

En las siguientes notas de la versión se proporciona información sobre Databricks Runtime 5.1, con tecnología de Apache Spark.

Nuevas características

  • Delta Lake

    • Compatibilidad con la sintaxis extendida en MERGE INTO.

      • Compatibilidad con varias cláusulas MATCHED, condiciones adicionales en cláusulas MATCHED y NOT MATCHED, acción DELETE. Esto resulta útil para escribir datos modificados (inserciones, actualizaciones y eliminaciones) de una base de datos en una tabla de Delta.
      • Compatibilidad con _ para acciones en UPDATE y INSERT para rellenar automáticamente los nombres de columna (similar a _ en SELECT). Esto facilita la escritura de consultas de MERGE para tablas con un número muy grande de columnas.

      Para obtener ejemplos, vea MERGE INTO.

    • Compatibilidad con niveles de aislamiento ajustables para tablas de Delta.

      • Las tablas de Delta se pueden configurar para que tengan uno de estos dos niveles de aislamiento: Serializable y WriteSerializable (predeterminado).
      • El nivel de aislamiento predeterminado se relaja de Serializable a WriteSerializable para permitir una mayor disponibilidad. En concreto, UPDATE, DELETE y MERGE pueden ejecutarse simultáneamente con anexos (por ejemplo, desde una consulta de streaming). Consulte Niveles de aislamiento y conflictos de escritura en Azure Databricks para comprender las consecuencias de esta relajación y los pasos para aplicar el comportamiento anterior si es necesario.

    • Versión preliminar privada del comando CONVERT TO DELTA, que permite convertir una tabla de Parquet en una tabla de Delta en contexto, sin copiar ningún archivo. Póngase en contacto con el soporte técnico de Azure Databricks si está interesado en probarla.

  • Bibliotecas con ámbito de cuaderno para Python. Puede instalar biblioteca de Python, incluidas Eggs, Wheels y PyPI, en cuadernos de Python mediante la API de biblioteca de Utilidades de Databricks. Las bibliotecas instaladas a través de esta API solo están disponibles en el cuaderno en el que están instaladas las bibliotecas. Consulte Utilidad de biblioteca (dbutils.library) (heredado).

    Importante

    Esta característica está en versión preliminar pública.

    Utilidades de biblioteca habilitadas de manera predeterminada en clústeres que ejecutan Databricks Runtime 5.1. Por lo tanto, de manera predeterminada, el proceso REPL de Python para cada cuaderno se aísla mediante un ejecutable de Python independiente que se crea cuando se anexa el cuaderno, y hereda el entorno de Python predeterminado en el clúster. Las bibliotecas instaladas a través de scripts de inicialización en un entorno de Python de Azure Databricks siguen estando disponibles. Esta característica se puede deshabilitar si spark.databricks.libraryIsolation.enabled se establece en false.

  • La función display ahora admite DataFrames de Pandas. Consulte Creación de una nueva visualización.

Mejoras

  • Delta Lake

    • Se mejoró la escalabilidad de OPTIMIZE con un gran número de archivos pequeños.
    • Ahora puede aplicar SET a una columna anidada en UPDATE.

  • Rendimiento de SQL

    • Se optimizó LIMIT al capturar solo las primeras n particiones.
    • Se optimizaron las combinaciones de intervalo. Hemos agregado reglas de optimizador que reescriben una combinación de intervalo para que se ejecute de una manera más eficaz. Esto puede acelerar este tipo de consulta en un orden de magnitud. Para habilitar la optimización, agregue una sugerencia a la consulta. La reescritura actual admite las siguientes formas de consulta de combinación de intervalo:
      • Punto en el intervalo: a.begin < b.point AND b.point < a.end
      • Superposición de intervalo: a.begin < b.end AND b.begin < a.end

  • Se ha actualizado el conector para ADLS, que incluye correcciones de errores críticas. Se recomienda que todos los usuarios de Azure Data Lake Storage actualicen a Databricks Runtime 5.1.

  • Se ha actualizado Java de 1.8.0_162 a 1.8.0_181.

  • Se ha actualizado el conector de Snowflake a 2.4.10.

  • Se han actualizado algunas bibliotecas de Python instaladas:

    • pip: de 18.0 a 18.1
    • setuptools: de 40.4.1 a 40.6.2
    • virtualenv: de 15.0.1 a 16.1.0
    • wheel: de 0.31.1 a 0.32.3

  • Se han actualizado varias bibliotecas de R instaladas. Consulte Bibliotecas de R instaladas.

Corrección de errores

  • Se ha corregido un error en la compatibilidad con Azure Data Lake Storage que no pudo enumerar directorios con más de 5000 archivos.
  • TRANSFORM debe controlar correctamente los distintos tipos de datos de entrada.
  • Limpie los archivos aleatorios externos expirados después de que los ejecutores se terminen, para evitar que los clústeres de larga duración se queden sin disco.

Spark de Apache

Databricks Runtime 5.1 incluye Apache Spark 2.4.0. Esta versión incluye todas las correcciones y mejoras que se han incorporado en Databricks Runtime 5.0 (EoS), junto con las siguientes correcciones de errores y mejoras adicionales de Spark:

  • [SPARK-26147] [SQL] Extraer solo la UDF de Python no evaluable de la condición de combinación
  • [SPARK-26129][SQL] Instrumentación para el tiempo de planeamiento por consulta
  • [SPARK-25921][PYSPARK] Corrección de la ejecución de tareas de barrera sin BarrierTaskContext mientras se reutiliza el trabajo de Python
  • [SPARK-23207][SQL] Use SQLConf.get.enableRadixSort en lugar de SparkEnv.get.conf.get(SQLConf.RADIX_SORT_ENABLED)
  • [SPARK-26057][SQL] La transformación también analiza los planes cuando dedup hace referencia
  • [SPARK-25974][SQL] Optimizaciones Generates bytecode for ordering en función del orden determinado
  • [SPARK-25901][CORE] Usar solo un subproceso en BarrierTaskContext
  • [SPARK-25381][SQL] Muestreo estratificado por argumento Column
  • [SPARK-25514][SQL] Generación de JSON pretty mediante to_json
  • [SPARK-22827][SQL] Generar SparkOutOfMemoryError en HashAggregateExec también.
  • [SPARK-25979][SQL] Función de ventana: permitir paréntesis alrededor de la referencia de ventana
  • [SPARK-25988][SQL] Mantener los nombres sin cambios al desduplicar los nombres de columna en Analyzer
  • [SPARK-25904][CORE] Asignación de matrices menores que Int.MaxValue
  • [SPARK-24901][SQL] Combinación de codegen de RegularHashMap y fastHashMap para reducir el compilador maxCodesize cuando VectorizedHashMap es false.
  • [SPARK-25850][SQL] Hacer que el umbral de división de la función generada por código sea configurable
  • [SPARK-25866][ML] Actualización de KMeans formatVersion
  • [SPARK-22148][SPARK-15815][SCHEDULER] Adquisición de nuevos ejecutores para evitar bloqueos debido a la lista de bloqueos
  • [SPARK-25827][CORE] Evitar convertir bloques cifrados entrantes en búferes de bytes
  • [SPARK-25918][SQL] LOAD DATA LOCAL INPATH debe controlar una ruta de acceso relativa.
  • [SPARK-25837][CORE] Corrección de la posible ralentización en AppStatusListener al limpiar las fases
  • [SPARK-25773][CORE] Cancelación de tareas zombie en una fase de resultados cuando finaliza el trabajo (5.x)
  • [SPARK-25767][SQL] Corrección de la secuencia de expresiones evaluada lentamente en la generación de código
  • [SPARK-25819][SQL] Opción de modo de análisis de compatibilidad para la función from_avro
  • [SPARK-25044] Cambio de la firma del constructor ScalaUDF
  • [SPARK-25699][SQL] Descenso parcial de predicados conjuntivos en ORC
  • [SPARK-25559][SQL] Eliminación de los predicados no admitidos en Parquet cuando
  • [SPARK-25540][SPARK-25525][SQL][PYSPARK] No actualizar conf para SparkContext existente en SparkSession.getOrCreate.
  • [SPARK-25595] Omitir archivos Avro dañados si la marca IGNORE_CORRUPT_FILES está habilitada
  • [SPARK-25458][SQL] Compatibilidad con TODAS las COLUMNS en ANALYZE TABLE
  • [SPARK-25449][CORE] Heartbeat no debe incluir acumuladores para métricas cero
  • [SPARK-25399][SS] El estado de procesamiento continuo no debe afectar a los trabajos de ejecución de microlotes
  • [SPARK-26092][SS] Uso de CheckpointFileManager para escribir el archivo de metadatos de streaming

Actualizaciones de mantenimiento

Consulte Actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 5.1.

Entorno del sistema

  • Sistema operativo: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_181
  • Scala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 para clústeres de Python 2 y 3.5.2 para clústeres de Python 3.
  • R: versión de R 3.4.4 (15-03-2018)
  • Clústeres de GPU: están instaladas las siguientes bibliotecas de GPU de NVIDIA:
    • Controlador Tesla 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Nota:

Si bien Scala 2.12 es compatible con Apache Spark 2.4, no lo es con Databricks Runtime 5.1.

Bibliotecas de Python instaladas

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
ansi2html 1.1.1 argparse (una biblioteca de Python para el análisis de argumentos de línea de comandos) 1.2.1 backports-abc 0,5
boto 2.42.0 boto3 1.4.1 botocore 1.4.70
brewer2mpl 1.4.1 certifi 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
criptografía 1.5 ciclista 0.10.0 Cython 0.24.1
decorador 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 futuros 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0,999 idna 2.1 dirección IP 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
entumecida 0.28.1 numpy 1.11.1 openpyxl 2.3.2
Pandas 0.19.2 pathlib2 2.1.0 chivo expiatorio 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Almohada 3.3.1
pepita 18.1 Capas 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 Pitón 2.7.12
Python-dateutil 2.5.3 python-geohash 0.8.5 pytz 1.6.2016
Solicitudes 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 restregar 0,32 biblioteca de visualización de datos de Python llamada seaborn 0.7.1
setuptools 40.6.2 simplejson 3.8.2 simples3 1,0
singledispatch (despacho único) 3.4.0.3 six (seis) 1.10.0 statsmodels (paquete de Python para análisis estadístico) 0.6.1
tornado 5.1.1 traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 16.1.0 wcwidth 0.1.7 rueda 0.32.3
wsgiref 0.1.2

Bibliotecas de R instaladas

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
abind 1.4-5 asegúrate de que 0.2.0 retroportaciones 1.1.2
base 3.4.4 base64enc 0.1-3 BH 1.66.0-1
bindr 0.1.1 bindrcpp 0.2.2 poco 1.1-14
bit 64 0.9-7 bitops 1.0-6 mancha 1.1.1
bota 1.3-20 fermentar 1.0-6 escoba 0.5.0
callr 3.0.0 automóvil 3.0-2 datosDelCoche 3.0-2
cursor 6.0-80 cellranger (herramienta de análisis de datos celulares) 1.1.0 Chron 2.3-53
clase 7.3-14 Cli 1.0.1 clipr 0.4.1
clisymbols 1.2.0 conglomerado 2.0.7-1 codetools 0.2-15
espacio de colores 1.3-2 commonmark 1.6 compilador 3.4.4
crayón 1.3.4 rizo 3.2 Trombosis Venosa Cerebral (CVST) 0.2-2
tabla de datos 1.11.8 conjuntos de datos 3.4.4 DBI 1.0.0
ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1,0 - 8 Descripción 1.2.0
devtools 2.0.1 digerir 0.6.18 dimRed 0.1.0
doMC 1.3.5 dplyr 0.7.7 DRR 0.0.3
fans 0.4.0 convictos 0.3.0 foreach 1.4.4
extranjero 0.8-70 Fs 1.2.6 Gbm 2.1.4
geometría 0.3-6 ggplot2 3.1.0 Gh 1.0.1
git2r 0.23.0 glmnet 2.0-16 pegamento 1.3.0
Gower 0.1.2 elementos gráficos 3.4.4 grDevices 3.4.4
rejilla 3.4.4 gridExtra 2.3 gsubfn 0,7
gtable 0.2.0 H₂O 3.20.0.8 refugio 1.1.2
HMS 0.4.2 httr 1.3.1 hwriter 1.3.2
hwriterPlus 1.0-3 ini 0.3.1 ipred 0.9-8
Iteradores 1.0.10 jsonlite 1.5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 etiquetado 0,3 retícula 0.20-38
lava 1.6.3 evaluación diferida 0.2.1 más pequeño/a 0.3.5
lme4 1.1-18-1 lubridate 1.7.4 mágico 1.5-9
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 Mapas 3.3.0
maptools 0.9-4 MASA 7.3-50 Matriz 1.2-14
MatrixModels 0.4-1 memorizar 1.1.0 métodos 3.4.4
mgcv 1.8-25 mimo 0.6 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.2 munsell 0.5.0 mvtnorm 1,0 - 8
nlme 3.1-137 nloptr 1.2.1 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl (software de cifrado) 1.0.2 openxlsx 4.1.0
paralelo 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 pilar 1.3.0
pkgbuild 1.0.2 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.2 plogr 0.2.0 plis 2.7-0
plyr 1.8.4 elogio 1.0.0 prettyunits 1.0.2
Proc 1.13.0 processx 3.2.0 prodlim 2018.04.18
prototipo 1.0.0 P.D 1.2.0 ronroneo 0.2.5
quantreg 5.36 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.3.0 Bosque Aleatorio (randomForest) 4.6-14
rcmdcheck 1.3.1 RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 0.12.19
RcppEigen 0.3.3.4.0 RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11
readr 1.1.1 readxl 1.1.0 recetas 0.1.3
partido de revancha 1.0.1 Telecontroles 2.0.2 reshape2 1.4.3
río 0.5.10 rlang 0.3.0.1 robustbase 0.93-3
RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.0 rpart 4.1-13
rprojroot 1.3-2 Rserve 1.7-3 RSQLite 2.1.1
rstudioapi 0.8 balanzas 1.0.0 información de sesión 1.1.1
sfsmisc 1.1-2 Sp 1.3-1 SparkR 2.4.0
DispersoM 1.77 espacial 7.3-11 Splines 3.4.4
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1 statmod 1.4.30
Estadísticas 3.4.4 estadísticas4 3.4.4 stringi 1.2.4
stringr 1.3.1 supervivencia 2.43-1 tcltk 3.4.4
TeachingDemos 2,10 testthat 2.0.1 tibble 1.4.2
tidyr 0.8.2 tidyselect 0.2.5 fechaHora 3043.102
herramientas 3.4.4 usa esto 1.4.0 utf8 1.1.4
utilidades 3.4.4 viridisLite 0.3.0 bigotes 0,3-2
withr 2.1.2 xml2 1.2.0 xopen 1.0.0
cremallera 1.0.0

Bibliotecas de Java y Scala instaladas (versión de clúster de Scala 2.11)

Identificador de grupo Identificador de artefacto Versión
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws cliente de Amazon Kinesis 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 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 (configuración del SDK de Java de AWS) 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 (paquete de software para la gestión de balanceo de carga elástica) 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 (kit de desarrollo de software Java para AWS 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 (registros del SDK de AWS para Java) 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 (SDK de Java para Storage Gateway de AWS) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.313
com.amazonaws SDK de AWS para Java - Soporte 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 flujo 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 sombreado 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml compañero de clase 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 núcleo 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java 1.1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java-nativos 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 guayaba 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.mchange c3p0 0.9.5.1
com.mchange mchange-commons-java 0.2.10
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk (SDK de Azure para almacenamiento en lago de datos) 2.2.8
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 lentes_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 configuración 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 analizadores de univocidad 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 compresor de aire 0,10
io.dropwizard.metrics núcleo de métricas 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 3.1.5
io.dropwizard.metrics métricas y verificaciones de salud 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 metrics-servlets 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 cliente_simple_común 0.0.16
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.0.16
io.prometheus simpleclient_servlet 0.0.16
io.prometheus.jmx recopilador 0,7
javax.activation activación 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
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