Databricks Runtime 19

Esta página contiene notas de versión unificadas de Databricks Runtime 19, basado en Apache Spark 4.2.0. Enumera todas las características, los cambios de comportamiento y las correcciones enviadas a lo largo del ciclo de versión de Databricks Runtime 19. Los clústeres reciben actualizaciones cuando se reinician.

Para obtener información sobre el ciclo de vida de soporte técnico de Databricks Runtime, consulte Ciclos de vida de soporte técnico de Databricks.

Nota:

Las versiones se almacenan provisionalmente. Es posible que su cuenta de Azure Databricks no se actualice durante unos días después de la fecha de lanzamiento inicial.

Databricks Runtime 19: 21 de septiembre de 2026

Nuevas características y mejoras

• truncate función: SQL y las APIs de Scala y Python DataFrame ahora soportan truncate, que trunca un número a una escala especificada sin redondear.
• trim_array función: SQL y las APIs de Scala y Python DataFrame ahora soportan trim_array, que elimina elementos del final de un array cuando el recuento es positivo o desde el principio cuando el recuento es negativo.
• Variables de entorno de sesión para trabajadores de funciones definidas por el usuario en Python: Establezca una variable de entorno de trabajador en Python con alcance de sesión usando el spark.pythonWorkerEnv.<variable-name> prefijo de configuración. Las variables se aplican al iniciar procesos de trabajo para funciones escalares normales definidas por el usuario (UDF) en Python.
• Mezcla con optimización automática v2 activada de forma predeterminada: La mezcla con optimización automática v2 se utiliza ahora cuando no se establece un número fijo de particiones de mezcla. Las cargas de trabajo que establecen explícitamente un número fijo de particiones para shuffle permanecen sin cambios.

Cambios de comportamiento

• current_oauth_custom_identity_claim() devuelve NULL cuando no hay ninguna declaración de identidad presente: current_oauth_custom_identity_claim() ahora devuelve NULL en lugar de elevar OAUTH_CUSTOM_IDENTITY_CLAIM_NOT_PROVIDED (SQLSTATE 22KD2) cuando la sesión no tiene una declaración de identidad personalizada, por lo que un filtro de fila que combina la declaración con otro predicado mediante OR puede seguir evaluando sus otras ramas. Una comparación con la afirmación nunca coincide cuando la afirmación está ausente. Este cambio se está implementando de forma gradual.

Databricks Runtime 19: 1 de septiembre de 2026

Nuevas características y mejoras

• La fuente automática de datos de cambios está generalmente disponible: la fuente automática de datos de cambios (Auto CDF) calcula los cambios a nivel de fila en el momento de consulta usando seguimiento de filas, sin necesidad de activar manualmente la fuente de datos de cambios en cada tabla Delta Lake o Apache Iceberg v3. El CDF automático elimina la sobrecarga en el momento de la escritura y hace que las operaciones MERGE y UPDATE sean aproximadamente un 15 % más rápidas en las tablas que consultas para detectar cambios. Funciona con consultas por lotes, Structured Streaming y Delta Sharing, y requiere Databricks Runtime 19 o superior con seguimiento de filas activado. Consulte Fuente de distribución automática de datos de cambios.
• variant_strip_nulls función: SQL y las APIs de Scala y Python DataFrame ahora soportan variant_strip_nulls, que elimina recursivamente campos de objeto cuyos valores son nulos variantes.
• parse_sql función: La nueva parse_sql función analiza una sentencia SQL y devuelve JSON estructurado que contiene metadatos de sentencias, referencias a tablas, expresiones de lista de selección o información de error del analizador.

Cambios de comportamiento

• from_protobuf Salta campos no seleccionados malformados cuando la poda de esquema está activada: Cuando la poda de esquema protobuf está activada, from_protobuf ya no decodifica ni valida los campos que una consulta no selecciona. Un campo no seleccionado mal formado ya no convierte la fila en nula en el modo PERMISSIVE ni hace que falle la consulta en el modo FAILFAST.
• El pushdown de JDBC gestiona correctamente los literales nulos: El pushdown de JDBC de Data Source v2 ahora emite el literal SQL NULL en lugar de la cadena 'null'. Las consultas que agrupan expresiones como NULLIF ahora producen un grupo nulo en lugar de un grupo de cadenas separado 'null' .
• Las funciones HTTP e IA ya no siguen redirecciones: http_request y las funciones de IA ya no siguen redirecciones HTTP 3xx. Las llamadas que reciben una redirección ahora devuelven un error HTTP remoto correspondiente al estado de redirección. Las descargas del conector de origen de archivos no se ven afectadas.

Actualizaciones de bibliotecas y entornos

Esta versión restaura JupyterLab y las bibliotecas de Python relacionadas con notebooks al entorno estándar de ejecución para resolver un problema que impedía que ipywidgets se renderizaran en las celdas del notebook. Los cambios en la biblioteca de Python son:

• Bibliotecas de Python actualizadas:
  • ipywidgets de 8.1.7 a 7.8.1
  • jupyterlab_widgets del 3.0.15 al 1.1.11
  • widgetsnbextension de 4.0.14 a 3.6.6
• Bibliotecas de Python añadidas:
  • argon2-cffi 21.3.0
  • argon2-cffi-bindings 25.1.0
  • arrow 1.4.0
  • async-lru 2.0.5
  • attrs 25.4.0
  • babel 2.16.0
  • beautifulsoup4 4.13.5
  • bleach 6.2.0
  • defusedxml 0.7.1
  • fastjsonschema 2.21.2
  • fqdn 1.5.1
  • httpcore 1.0.9
  • httpx 0.28.1
  • ipython-genutils 0.2.0
  • isoduration 20.11.0
  • json5 0.12.1
  • jsonpointer 3.1.1
  • jsonschema 4.25.0
  • jsonschema-specifications 2025.9.1
  • jupyter-events 0.12.0
  • jupyter-lsp 2.2.5
  • jupyter_server 2.16.0
  • jupyter_server_terminals 0.5.3
  • jupyterlab 4.4.7
  • jupyterlab_pygments 0.3.0
  • jupyterlab_server 2.28.0
  • lark 1.3.1
  • mistune 3.1.2
  • nbclient 0.10.2
  • nbconvert 7.16.6
  • nbformat 5.10.4
  • notebook 7.4.5
  • notebook_shim 0.2.4
  • overrides 7.7.0
  • pandocfilters 1.5.1
  • prometheus_client 0.21.1
  • python-json-logger 3.2.1
  • referencing 0.37.0
  • rfc3339-validator 0.1.4
  • rfc3986-validator 0.1.1
  • rfc3987-syntax 1.1.0
  • rpds-py 0.28.0
  • Send2Trash 1.8.2
  • soupsieve 2.5
  • terminado 0.18.1
  • tinycss2 1.4.0
  • uri-template 1.3.0
  • webcolors 25.10.0
  • webencodings 0.5.1
  • websocket-client 1.8.0

Databricks Runtime 19: 24 de agosto de 2026

Actualizaciones de bibliotecas y entornos

• Se ha actualizado Java de Zulu21.50+19-CA a Zulu21.52+15-CA.
• Bibliotecas de Java actualizadas:
  • com.fasterxml.jackson.core.jackson-annotations de 2:21 a 2:22
  • com.fasterxml.jackson.core.jackson-core de 2.21.2 a 2.22.1
  • com.fasterxml.jackson.core.jackson-databind de 2.21.2 a 2.22.1
  • com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-joda de 2.21.2 a 2.22.1
  • com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-jsr310 de 2.21.2 a 2.22.1
  • com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-paranamer de 2.21.2 a 2.22.1
  • com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-scala_2.13 de 2.21.2 a 2.22.1

Databricks Runtime 19: 10 de agosto de 2026

Nuevas características y mejoras

• collect_union función agregada: SQL y las APIs de Scala y Python DataFrame ahora soportan collect_union, lo que devuelve la unión distinta de los elementos en arrays dentro de cada grupo.

Cambios de comportamiento

• HAVING se evalúa antes de las funciones de ventana en las consultas con generadores: En las consultas que incluyen generadores, como explode, las funciones de ventana ahora se evalúan después del filtro HAVING. Por tanto, los resultados de ventana incluyen solo las filas retenidas por HAVING.
• DataFrame.observe Informes de métricas del último intento exitoso: Cuando se recalcula una etapa que respalda un operador observado, las métricas observadas ahora reflejan solo el último intento exitoso en lugar de combinar valores de múltiples intentos.
• La lógica de las políticas está oculta en los planes de consulta de forma predeterminada: los planes de consulta ya no exponen la lógica de las políticas de filtro de filas y de enmascaramiento de columnas, a menos que el usuario tenga el privilegio sobre el INSPECT_POLICY_EXECUTION metastore.
• CREATE OR REPLACE VIEW preserva los metadatos de forma atómica: Para las vistas del Catálogo de Unity, CREATE OR REPLACE VIEW ahora realiza un reemplazo atómico que preserva la identidad de la vista, las concesiones, las etiquetas y los comentarios por defecto. Las protecciones de etiquetas reguladas siguen aplicándose.
• Delta API DML utiliza derechos de definidor de políticas: DeltaTable.delete, DeltaTable.update, y DeltaTable.merge ahora resuelve funciones de filtro de fila y mascarilla de columna con los derechos del definidor de políticas, coincidiendo con SQL DML. Los autores de las llamadas ya no necesitan EXECUTE en esas funciones de directiva cuando tienen los permisos de tabla necesarios.

Actualizaciones de bibliotecas y entornos

• Se ha actualizado Java de Zulu21.48+15-CA a Zulu21.50+19-CA.

Databricks Runtime 19: 23 de julio de 2026

Databricks Runtime 19 ya está disponible con carácter general (GA). Para más información sobre el ciclo de vida, consulte Ciclos de vida de soporte técnico de Databricks Runtime.

Cambios de comportamiento

• UDF de Python optimizadas con Arrow activadas de forma predeterminada: las UDF normales de Python ahora usan la serialización basada en Arrow de forma predeterminada. Esto puede modificar el comportamiento de la conversión de tipos para algunas funciones definidas por el usuario (UDF) en comparación con versiones anteriores. Para restaurar el comportamiento anterior, establezca spark.databricks.execution.pythonUDF.arrow.enabled en false.

Nuevas características y mejoras

• Empuje de TopN para un control de acceso detallado en recursos de proceso dedicados: El control de acceso detallado en recursos de proceso dedicados ahora empuja las operaciones ORDER BY ... LIMIT (TopN) al clúster remoto que realiza el filtrado, lo que mejora el rendimiento de las consultas.
• parquet-java actualizado a 1.17.0: la apache/parquet-java dependencia se actualiza a la versión 1.17.0. Para obtener la lista completa de cambios, consulte las notas de la versión de apache/parquet-java.

Databricks Runtime 19 (beta): 26 de junio de 2026

Cambios de comportamiento

• Disponibilidad de variables de entorno restringidas en modo de acceso estándar: en modo de acceso estándar, solo hay disponible un conjunto predefinido de variables de entorno para el motor de Spark y los scripts de inicialización. Este conjunto incluye variables de configuración comunes, como la configuración de proxy (HTTP_PROXY), las credenciales en la nube (AWS_ACCESS_KEY_ID, AZURE_CLIENT_ID) y las variables de catálogo (CATALOG). Otras variables establecidas en un clúster siguen estando disponibles para el código de usuario, incluidas las UDF, pero no están disponibles para el motor de Spark o los scripts de inicialización. Anteriormente, todas las variables de entorno de clúster estaban disponibles para el motor de Spark y los scripts de inicialización. Consulte Limitaciones de las variables de entorno.
• Configuraciones restringidas de Spark en modo de acceso estándar: en modo de acceso estándar, ya no se pueden establecer determinadas propiedades de configuración de Spark. La creación o edición de un clúster que establece una propiedad restringida (coincidente con el prefijo) produce un error. Entre las propiedades restringidas se incluyen spark.driver.extraJavaOptions, spark.executor.extraJavaOptions, spark.jars, spark.files, spark.executorEnv.*y spark.kubernetes.*, entre otras. Anteriormente, podía establecer estas propiedades en modo de acceso estándar. Quítelos de la configuración del clúster antes de actualizar. Para obtener la lista completa, consulte Limitaciones de configuración de Spark.

Databricks Runtime 19 (beta): 15 de junio de 2026

Databricks Runtime 19 ya está disponible en beta, con tecnología de Apache Spark 4.2.0.

Cambios de comportamiento

• JDK 17 eliminado: Databricks Runtime 19 solo admite JDK 21. Anteriormente, Databricks Runtime 18 incluía JDK 17 como opción de reserva que se podía seleccionar mediante la JNAME variable de entorno. Ese mecanismo alternativo ya no está disponible en Databricks Runtime 19. Los clústeres que establecen JNAME=zulu17-ca-amd64 (o el equivalente de ARM) deben quitar esa variable de entorno antes de actualizar.
• Python paquetes eliminados: en comparación con Databricks Runtime 18, se quitan aproximadamente 90 paquetes de tiempo de ejecución estándar en Databricks Runtime 19. Entre los elementos retirados más destacados se incluyen plotly, seaborn, openai, langchain-core, langchain-openai, huggingface_hub, psycopg2 y pyodbc. El servidor agrupado de JupyterLab se divide fuera de la imagen base, quitando alrededor de 54 paquetes relacionados con Jupyter. Las cargas de trabajo que dependen de estos paquetes deben instalarlas explícitamente mediante una biblioteca de clústeres o un script de inicialización. Para obtener la lista completa de paquetes incluidos en Databricks Runtime 19, consulte Bibliotecas de Python instaladas. Para conocer las eliminaciones específicas del tiempo de ejecución de ML, consulte Databricks Runtime 19 para Machine Learning.
• Propiedad de tabla pipelines.pipelineIdreservada: Databricks Runtime 19 reserva la propiedad de tabla pipelines.pipelineId en todas las tablas. Si se intenta establecer esta propiedad manualmente, se produce un error. Quite las asignaciones explícitas pipelines.pipelineId de la tabla DDL antes de actualizar.
• Retardo de la marca de agua del modo en tiempo real desplazado en +1 ms: en las consultas de streaming en modo en tiempo real (RTM), cuando el umbral avanza a mitad de un lote mediante la propagación del umbral en tiempo real, un registro cuya hora de evento coincidiera con el umbral actual se consideraba anteriormente como tardío y se descartaba. El retardo de la marca de agua de tiempo de evento ahora se desplaza en +1 ms, por lo que la comprobación de registros tardíos pasa a ser estricta en la práctica, y los registros cuyo tiempo de evento es igual a la marca de agua actual ahora se mantienen. El modo microproceso por lotes no se ve afectado.
• Lista de clases permitidas para el punto de comprobación de DStream obligatoria para tipos personalizados: Apache Spark 4.2.0 introduce un control de seguridad para la deserialización del punto de control de DStream. Los usuarios que dependen de tipos personalizados o de terceros dentro de los cierres de DStream deben establecerse spark.streaming.checkpoint.allowedClasses en una lista separada por comas de nombres de clase completos o patrones comodín antes de intentar la recuperación del punto de control. La lista de permitidos integrada predeterminada solo cubre los tipos estándar de Spark.

Correcciones y mejoras de Apache Spark

Databricks Runtime 19 incluye Apache Spark 4.2.0. Esta versión incluye todas las correcciones y mejoras de Spark incluidas en Databricks Runtime 18 LTS, así como las siguientes correcciones de errores y mejoras adicionales realizadas en Spark:

• is_valid_variant expresión: SQL ahora admite is_valid_variant(expr), que devuelve true si la entrada es un valor VARIANT bien formado y false en caso contrario. Utilice esto para validar los datos de variantes antes del procesamiento posterior.
• INSERT INTO ... REPLACE ON/USING sintaxis: SQL ahora admite la sintaxis INSERT INTO ... REPLACE ON <columns> y INSERT INTO ... REPLACE USING <subquery>, lo que permite operaciones de escritura de tipo upsert que reemplazan las filas existentes basándose en valores coincidentes de las columnas.
• Administración de transacciones DSv2: los catálogos de origen de datos v2 ahora admiten la administración de transacciones, lo que permite escrituras atómicas de varias tablas y lecturas coherentes en las operaciones de catálogo.
• Procesamiento posterior de CDC por lotes con ChangelogTable: SQL ahora admite la lectura de la salida de captura de datos modificados (CDC) como un registro de cambios y calcular los cambios netos en modo por lotes. El analizador ResolveChangelogTable valida el esquema del registro de cambios y calcula los resultados fusionados a partir de filas brutas de CDC.
• TABLESAMPLE SYSTEM muestreo por bloques con delegación de DSv2: TABLESAMPLE SYSTEM ahora es compatible con tablas de Data Source v2, lo que permite que el muestreo por bloques basado en porcentajes se delegue en el origen de datos para mejorar el rendimiento.
• CREATE VIEW y ALTER VIEW para los catálogos DSv2: los catálogos de origen de datos v2 ahora admiten las instrucciones CREATE VIEW y ALTER VIEW, lo que aporta paridad de DDL para vistas a los catálogos que no son de Hive.
• CREATE METRIC VIEW en los catálogos V2: CREATE METRIC VIEW ahora se admite en los catálogos de Data Source v2.
• Funciones cuantiles de KLL en SQL: SQL ahora admite de forma nativa funciones de croquis cuantiles KLL con tecnología de Apache DataSketches, incluidas las funciones de cálculo de agregación y CDF para consultas cuantiles aproximadas.
• Funciones de Tuple Sketch en SQL: SQL ahora admite de forma nativa las funciones de agregación Apache Tuple Sketch, lo que permite realizar operaciones aproximadas de intersección y unión de conjuntos sobre cargas útiles de tipo arbitrario.
• withSchemaEvolution() en la API de escritura de DataFrame: La API de escritura de DataFrame ahora incluye withSchemaEvolution(), que permite la evolución automática del esquema al escribir en tablas que la admiten.
• Dataset.zipWithIndex en la API de Scala: La API de Scala Dataset ahora incluye zipWithIndex, que asocia cada elemento con su posición de índice, en consonancia con las API de Python y Java ya existentes.
• UDF escalares en argumentos de función con valores de tabla: SQL ahora admite el uso de funciones escalares definidas por el usuario como argumentos para funciones con valores de tabla, lo que permite una parametrización más completa.
• DataFrameGroupBy.cov en la API de pandas en Spark: la API de pandas en Spark ahora admite DataFrameGroupBy.cov, que calcula la covarianza por pares de las columnas dentro de cada grupo.
• SeriesGroupBy.describe en la API de Pandas en Spark: la API de Pandas en Spark ahora admite SeriesGroupBy.describe, generando estadísticas descriptivas para cada grupo.
• Planear vínculos de descarga en la interfaz de usuario de Spark: la página de ejecución de la interfaz de usuario de Spark ahora incluye vínculos de descarga para planes de consulta en formatos SVG, DOT y TXT.
• pa.ChunkedArray compatibilidad en createDataFrame: createDataFrame() ahora maneja correctamente DataFrames de pandas con columnas ChunkedArray de PyArrow, lo que evita errores de tipo al usar datos de pandas basados en Arrow.
• Compatibilidad de Codegen con funciones de orden superior de matriz: las funciones de orden superior de matriz, como filter, transformy aggregate ahora se benefician de la generación de código de bytes de JVM durante la compilación de consultas, lo que mejora el rendimiento de las cargas de trabajo que usan estas funciones en gran medida.
• Corrección: exceptAll corrección tras dropDuplicates con un subconjunto de columnas: se ha corregido un error por el que df.dropDuplicates(subset).exceptAll(other) producía resultados incorrectos. La corrección garantiza que la lógica de seguimiento duplicado controle correctamente la desduplicación del subconjunto.
• Corrección: el analizador de SQL conserva las instrucciones que terminan con comentarios de bloque: se corrige un error en el que las instrucciones SQL que terminan con un comentario de bloque se quitaron silenciosamente mediante el separador de punto y coma. Todas las sentencias ahora se analizan correctamente independientemente del estilo de comentario al final.
• Corrección: corrección de la combinación de secuencias en el formato de estado V4: se corrige un error en las combinaciones de secuencia con predicados de período de tiempo al usar el formato V4 del almacén de estado de RocksDB, lo que impide resultados de combinación incorrectos durante las consultas de streaming con estado.

Actualizaciones de bibliotecas

Las bibliotecas solo se actualizan cuando existe un riesgo de seguridad con una versión anterior. Cuando se identifica una vulnerabilidad, Databricks actualiza a la versión más antigua que resuelve el problema. Si una biblioteca se actualizó durante este ciclo de versión debido a una revisión de seguridad confirmada, la versión anterior también aparece para documentar la transición.

Python

Library	Versión	Fecha de introducción
anyio	4.10.0	15 de junio de 2026
arro3-core	0.8.0	15 de junio de 2026
azure-core	1.41.0	15 de junio de 2026
azure-identity	1.25.3	15 de junio de 2026
azure-mgmt-web	10.1.0	15 de junio de 2026
azure-storage-blob	12.29.0	15 de junio de 2026
azure-storage-file-datalake (servicio para el almacenamiento de archivos en un lago de datos)	12.24.0	15 de junio de 2026
black	25.9.0	15 de junio de 2026
boto3	1.40.46	15 de junio de 2026
botocore	1.40.46	15 de junio de 2026
certifi	2025.11.12	15 de junio de 2026
cffi	2.0.0	15 de junio de 2026
normalizador de conjuntos de caracteres	3.4.4	15 de junio de 2026
click	8.2.1	15 de junio de 2026
cloudpickle	3.1.1	15 de junio de 2026
comm	0.2.3	15 de junio de 2026
contourpy	1.3.3	15 de junio de 2026
cryptography	46.0.3	15 de junio de 2026
databricks-agents	1.11.0	15 de junio de 2026
databricks-sdk (kit de desarrollo de software de Databricks)	0.108.0	15 de junio de 2026
debugpy	1.8.16	15 de junio de 2026
decorator	5.2.1	15 de junio de 2026
deltalake	1.5.1	15 de junio de 2026
Deprecated	1.3.1	15 de junio de 2026
distlib	0.4.0	15 de junio de 2026
executing	2.2.1	15 de junio de 2026
fastapi	0.136.3	15 de junio de 2026
filelock	3.29.0	15 de junio de 2026
fonttools	4.60.1	15 de junio de 2026
GitPython	3.1.45	15 de junio de 2026
google-api-core	2.30.3	15 de junio de 2026
google-auth	2.53.0	15 de junio de 2026
google-cloud-core	2.6.0	15 de junio de 2026
google-cloud-storage	3.10.1	15 de junio de 2026
google-resumable-media	2.9.0	15 de junio de 2026
googleapis-common-protos	1.71.0	15 de junio de 2026
grpcio	1.76.0	15 de junio de 2026
grpcio-status	1.76.0	15 de junio de 2026
idna	3,11	15 de junio de 2026
importlib_metadata	8.7.0	15 de junio de 2026
iniconfig	2.1.0	15 de junio de 2026
ipyflow-core	0.0.227	15 de junio de 2026
ipykernel	6.31.0	15 de junio de 2026
ipython	9.7.0	15 de junio de 2026
ipywidgets	8.1.7	15 de junio de 2026
joblib	1.5.2	15 de junio de 2026
jupyter_core	5.8.1	15 de junio de 2026
jupyterlab_widgets	3.0.15	15 de junio de 2026
matplotlib	3.10.6	15 de junio de 2026
matplotlib-inline	0.2.1	15 de junio de 2026
mdurl	0.1.2	15 de junio de 2026
mlflow-skinny	3.12.0	15 de junio de 2026
mmh3	5.2.1	15 de junio de 2026
msal	1.36.0	15 de junio de 2026
numpy	2.3.4	15 de junio de 2026
opentelemetry-api	1.42.1	15 de junio de 2026
opentelemetry-proto	1.42.1	15 de junio de 2026
opentelemetry-sdk	1.42.1	15 de junio de 2026
opentelemetry-semantic-conventions	0.63b1	15 de junio de 2026
packaging	25.0	15 de junio de 2026
pandas	2.3.3	15 de junio de 2026
parso	0.8.5	15 de junio de 2026
especificación de ruta (pathspec)	0.12.1	15 de junio de 2026
pexpect	4.9.0	15 de junio de 2026
pillow	12.0.0	15 de junio de 2026
pip	25,3	15 de junio de 2026
platformdirs	4.5.0	15 de junio de 2026
proto-plus	1.28.0	15 de junio de 2026
protobuf	6.33.5	15 de junio de 2026
psutil	7.0.0	15 de junio de 2026
pyasn1	0.6.1	15 de junio de 2026
pyccolo	0.0.83	15 de junio de 2026
pycparser	2.23	15 de junio de 2026
pydantic (una biblioteca de validación de datos en Python)	2.13.3	15 de junio de 2026
pydantic_core	2.46.3	15 de junio de 2026
Pygments	2.19.2	15 de junio de 2026
pyiceberg	0.11.1	15 de junio de 2026
pyparsing	3.2.5	15 de junio de 2026
pyright	1.1.409	15 de junio de 2026
pyroaring	1.1.0	15 de junio de 2026
pytest	8.4.2	15 de junio de 2026
python-dotenv	1.2.2	15 de junio de 2026
pytz	2025.2	15 de junio de 2026
PyYAML	6.0.3	15 de junio de 2026
pyzmq	27.1.0	15 de junio de 2026
regex	2025.9.1	15 de junio de 2026
requests	2.32.5	15 de junio de 2026
rich	14.2.0	15 de junio de 2026
scikit-learn	1.7.2	15 de junio de 2026
scipy	1.16.3	15 de junio de 2026
setuptools	80.9.0	15 de junio de 2026
starlette	0.52.1	15 de junio de 2026
tenacity	9.1.2	15 de junio de 2026
tiktoken	0.13.0	15 de junio de 2026
tokenize_rt	6.2.0	15 de junio de 2026
typing_extensions	4.15.0	15 de junio de 2026
tzdata	2026.2	15 de junio de 2026
urllib3	2.5.0	15 de junio de 2026
uvicorn	0.48.0	15 de junio de 2026
virtualenv	20.35.4	15 de junio de 2026
wcwidth	0.2.13	15 de junio de 2026
widgetsnbextension	4.0.14	15 de junio de 2026
zipp	3.23.0	15 de junio de 2026
zstandard	0.25.0	15 de junio de 2026

R

Library	Versión	Fecha de introducción
arrow	24.0.0	15 de junio de 2026
backports	1.5.1	15 de junio de 2026
base	4.6.0	15 de junio de 2026
base64enc	0.1-6	15 de junio de 2026
bit64	4.8.0	15 de junio de 2026
blob	1.3.0	15 de junio de 2026
broom	1.0.12	15 de junio de 2026
bslib	0.10.0	15 de junio de 2026
cli	3.6.6	15 de junio de 2026
clock	0.7.4	15 de junio de 2026
compiler	4.6.0	15 de junio de 2026
cpp11	0.5.5	15 de junio de 2026
curl	7.1.0	15 de junio de 2026
data.table	1.18.4	15 de junio de 2026
datasets	4.6.0	15 de junio de 2026
DBI	1.3.0	15 de junio de 2026
dbplyr	2.5.2	15 de junio de 2026
devtools	2.5.2	15 de junio de 2026
dplyr	1.2.1	15 de junio de 2026
dtplyr	1.3.3	15 de junio de 2026
e1071	1.7-17	15 de junio de 2026
ellipsis	0.3.3	15 de junio de 2026
fs	2.1.0	15 de junio de 2026
future	1.70.0	15 de junio de 2026
future.apply	1.20.2	15 de junio de 2026
gargle	1.6.1	15 de junio de 2026
gert	2.3.1	15 de junio de 2026
ggplot2	4.0.3	15 de junio de 2026
glmnet	5.0	15 de junio de 2026
globals	0.19.1	15 de junio de 2026
adhesivo	1.8.1	15 de junio de 2026
graphics	4.6.0	15 de junio de 2026
grDevices	4.6.0	15 de junio de 2026
grid	4.6.0	15 de junio de 2026
gt	1.3.0	15 de junio de 2026
hardhat	1.4.3	15 de junio de 2026
highr	0.12	15 de junio de 2026
htmltools	0.5.9	15 de junio de 2026
httpuv	1.6.17	15 de junio de 2026
httr	1.4.8	15 de junio de 2026
httr2	1.2.2	15 de junio de 2026
isoband	0.3.0	15 de junio de 2026
knitr (paquete de generación de informes dinámicos en R)	1.51	15 de junio de 2026
later	1.4.8	15 de junio de 2026
lava	1.9.0	15 de junio de 2026
lifecycle	1.0.5	15 de junio de 2026
listenv	0.10.1	15 de junio de 2026
litedown	0.9	15 de junio de 2026
lubridate	1.9.5	15 de junio de 2026
magrittr	2.0.5	15 de junio de 2026
methods	4.6.0	15 de junio de 2026
mlflow	3.10.1	15 de junio de 2026
openssl	2.4.0	15 de junio de 2026
parallel	4.6.0	15 de junio de 2026
parallelly	1.47.0	15 de junio de 2026
pkgload	1.5.2	15 de junio de 2026
processx	3.9.0	15 de junio de 2026
prodlim	2026.03.11	15 de junio de 2026
progressr	0.19.0	15 de junio de 2026
proxy	0.4-29	15 de junio de 2026
ps	1.9.3	15 de junio de 2026
purrr	1.2.2	15 de junio de 2026
ragg	1.5.2	15 de junio de 2026
rappdirs	0.3.4	15 de junio de 2026
Rcpp	1.1.1-1.1	15 de junio de 2026
reactable	0.4.5	15 de junio de 2026
readr	2.2.0	15 de junio de 2026
recipes	1.3.2	15 de junio de 2026
rlang	1.2.0	15 de junio de 2026
rmarkdown	2.31	15 de junio de 2026
RODBC	1.3-26.1	15 de junio de 2026
roxygen2	8.0.0	15 de junio de 2026
Rserve	1.8-19	15 de junio de 2026
RSQLite	3.52.0	15 de junio de 2026
rstudioapi	0.18.0	15 de junio de 2026
S7	0.2.2	15 de junio de 2026
selectr	0,5 - 1	15 de junio de 2026
shiny	1.13.0	15 de junio de 2026
sourcetools	0.1.7-2	15 de junio de 2026
sparklyr	1.9.4	15 de junio de 2026
SparkR	4.2.0	15 de junio de 2026
sparsevctrs	0.3.6	15 de junio de 2026
splines	4.6.0	15 de junio de 2026
sqldf	0.4-12	15 de junio de 2026
SQUAREM	2026.1	15 de junio de 2026
stats	4.6.0	15 de junio de 2026
stats4	4.6.0	15 de junio de 2026
swagger	5.32.1	15 de junio de 2026
systemfonts	1.3.2	15 de junio de 2026
tcltk	4.6.0	15 de junio de 2026
testthat	3.3.2	15 de junio de 2026
textshaping	1.0.5	15 de junio de 2026
tibble	3.3.1	15 de junio de 2026
tidyr	1.3.2	15 de junio de 2026
timechange	0.4.0	15 de junio de 2026
timeDate	4052.112	15 de junio de 2026
tinytex	0.59	15 de junio de 2026
tools	4.6.0	15 de junio de 2026
utils	4.6.0	15 de junio de 2026
uuid	1.2-2	15 de junio de 2026
V8	8.2.0	15 de junio de 2026
vctrs	0.7.3	15 de junio de 2026
viridisLite	0.4.3	15 de junio de 2026
vroom	1.7.1	15 de junio de 2026
xfun	0.57	15 de junio de 2026
xml2	1.5.2	15 de junio de 2026
xtable	1.8-8	15 de junio de 2026
yaml	2.3.12	15 de junio de 2026

Java

Library	Versión	Fecha de introducción
com.fasterxml.jackson.core.jackson-annotations	2.21	15 de junio de 2026
com.fasterxml.jackson.core.jackson-core	2.21.2	15 de junio de 2026
com.fasterxml.jackson.core.jackson-databind	2.21.2	15 de junio de 2026
com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-joda	2.21.2	15 de junio de 2026
com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-jsr310	2.21.2	15 de junio de 2026
com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-paranamer	2.21.2	15 de junio de 2026
com.fasterxml.jackson.module.jackson-module-scala_2.13	2.21.2	15 de junio de 2026
com.github.luben.zstd-jni	1.5.7-8	15 de junio de 2026
com.google.api.grpc.proto-google-common-protos	2.41.0	15 de junio de 2026
com.google.code.gson.gson	2.13.2	15 de junio de 2026
com.google.crypto.tink.tink	1.20.0	15 de junio de 2026
com.google.errorprone.error_prone_annotations	2.47.0	15 de junio de 2026
com.google.guava.guava	33.6.0-jre	15 de junio de 2026
com.google.j2objc.j2objc-annotations	3.1	15 de junio de 2026
com.google.protobuf.protobuf-java	4.33.0	15 de junio de 2026
com.google.protobuf.protobuf-java-util	4.33.0	15 de junio de 2026
com.microsoft.sqlserver.mssql-jdbc	13.2.1.jre11	15 de junio de 2026
com.ning.compress-lzf	1.2.0	15 de junio de 2026
com.thoughtworks.paranamer.paranamer	2.8.3	15 de junio de 2026
commons-cli.commons-cli	1.11.0	15 de junio de 2026
commons-codec.commons-codec	1.22.0	15 de junio de 2026
commons-io.commons-io	2.22.0	15 de junio de 2026
dev.ludovic.netlib.arpack	3.2.0	15 de junio de 2026
dev.ludovic.netlib.blas	3.2.0	15 de junio de 2026
dev.ludovic.netlib.lapack	3.2.0	15 de junio de 2026
io.airlift.aircompressor	2.0.3	15 de junio de 2026
io.delta.delta-sharing-client_2.13	1.4.0	15 de junio de 2026
io.netty.netty-all	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-buffer	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-codec	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-codec-base	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-codec-classes-quic	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-codec-compression	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-codec-http	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-codec-http2	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-codec-native-quic	4.2.13.Final-windows-x86_64	15 de junio de 2026
io.netty.netty-codec-socks	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-common	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-handler	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-handler-proxy	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-resolver	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-tcnative-boringssl-static	2.0.77.Final-db-r0-windows-x86_64	15 de junio de 2026
io.netty.netty-tcnative-classes	2.0.77.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-transport	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-transport-classes-epoll	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-transport-classes-kqueue	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
io.netty.netty-transport-native-epoll	4.2.13.Final-linux-x86_64	15 de junio de 2026
io.netty.netty-transport-native-kqueue	4.2.13.Final-osx-x86_64	15 de junio de 2026
io.netty.netty-transport-native-unix-common	4.2.13.Final	15 de junio de 2026
jakarta.annotation.jakarta.annotation-api	2.1.1	15 de junio de 2026
jakarta.servlet.jakarta.servlet-api	6.0.0	15 de junio de 2026
jakarta.ws.rs.jakarta.ws.rs-api	3.1.0	15 de junio de 2026
joda-time.joda-time	2.14.1	15 de junio de 2026
org.apache.arrow.arrow-compression	19.0.0	15 de junio de 2026
org.apache.arrow.arrow-format	19.0.0	15 de junio de 2026
org.apache.arrow.arrow-memory-core	19.0.0	15 de junio de 2026
org.apache.arrow.arrow-memory-netty	19.0.0	15 de junio de 2026
org.apache.arrow.arrow-memory-netty-buffer-patch	19.0.0	15 de junio de 2026
org.apache.arrow.arrow-vector	19.0.0	15 de junio de 2026
org.apache.commons.commons-configuration2	2.15.0	15 de junio de 2026
org.apache.commons.commons-lang3	3.20.0	15 de junio de 2026
org.apache.commons.commons-text	1.15.0	15 de junio de 2026
org.apache.derby.derby	10.16.1.1	15 de junio de 2026
org.apache.hadoop.hadoop-client-runtime	3.5.0	15 de junio de 2026
org.apache.logging.log4j.log4j-1.2-api	2.25.4	15 de junio de 2026
org.apache.logging.log4j.log4j-api	2.25.4	15 de junio de 2026
org.apache.logging.log4j.log4j-core	2.25.4	15 de junio de 2026
org.apache.logging.log4j.log4j-layout-template-json	2.25.4	15 de junio de 2026
org.apache.logging.log4j.log4j-slf4j2-impl	2.25.4	15 de junio de 2026
org.apache.orc.orc-core	2.3.0-shaded-protobuf	15 de junio de 2026
org.apache.orc.orc-mapreduce	2.3.0-shaded-protobuf	15 de junio de 2026
org.apache.orc.orc-shims	2.3.0	15 de junio de 2026
org.apache.xbean.xbean-asm9-shaded	4.30	15 de junio de 2026
org.apache.zookeeper.zookeeper	3.9.5	15 de junio de 2026
org.apache.zookeeper.zookeeper-jute	3.9.5	15 de junio de 2026
org.eclipse.jetty.jetty-alpn-client	12.1.8	15 de junio de 2026
org.eclipse.jetty.jetty-client	12.1.8	15 de junio de 2026
org.eclipse.jetty.jetty-http	12.1.8	15 de junio de 2026
org.eclipse.jetty.jetty-io	12.1.8	15 de junio de 2026
org.eclipse.jetty.jetty-jndi	12.1.8	15 de junio de 2026
org.eclipse.jetty.jetty-plus	12.1.8	15 de junio de 2026
org.eclipse.jetty.jetty-security	12.1.8	15 de junio de 2026
org.eclipse.jetty.jetty-server	12.1.8	15 de junio de 2026
org.eclipse.jetty.jetty-util	12.1.8	15 de junio de 2026
org.eclipse.jetty.jetty-xml	12.1.8	15 de junio de 2026
org.glassfish.hk2.external.aopalliance-repackaged	3.0.6	15 de junio de 2026
org.glassfish.hk2.hk2-api	3.0.6	15 de junio de 2026
org.glassfish.hk2.hk2-locator	3.0.6	15 de junio de 2026
org.glassfish.hk2.hk2-utils	3.0.6	15 de junio de 2026
org.glassfish.jersey.containers.jersey-container-servlet	3.1.11	15 de junio de 2026
org.glassfish.jersey.containers.jersey-container-servlet-core	3.1.11	15 de junio de 2026
org.glassfish.jersey.core.jersey-client	3.1.11	15 de junio de 2026
org.glassfish.jersey.core.jersey-common	3.1.11	15 de junio de 2026
org.glassfish.jersey.core.jersey-server	3.1.11	15 de junio de 2026
org.glassfish.jersey.inject.jersey-hk2	3.1.11	15 de junio de 2026
org.javassist.javassist	3.30.2-GA	15 de junio de 2026
org.objenesis.objenesis	3,5	15 de junio de 2026
org.postgresql.postgresql	42.7.7	15 de junio de 2026
org.roaringbitmap.RoaringBitmap	1.6.10	15 de junio de 2026
org.tukaani.xz	1.12	15 de junio de 2026
org.xerial.snappy.snappy-java	1.1.10.8	15 de junio de 2026

Compatibilidad con el controlador ODBC/JDBC de Databricks

Databricks admite controladores ODBC/JDBC publicados en los últimos 2 años. Descargue los controladores publicados recientemente y actualice (descargue ODBC, descargue JDBC).

Entorno del sistema

• Sistema operativo: Ubuntu 24.04.4 LTS
• Java: Zulu21.48+15-CA
• Scala: 2.13.18
• Python: 3.12.3
• R: 4.6.0
• Delta Lake: 4.2.0

Bibliotecas de Python instaladas

Library	Versión	Library	Versión	Library	Versión
documento anotado	0.0.4	tipos con anotaciones	0.7.0	anyio	4.10.0
arro3-core	0.8.0	asttokens	3.0.0	astunparse	1.6.3
autocommand	2.2.2	azure-core	1.41.0	azure-identity	1.25.3
azure-mgmt-core	1.6.0	azure-mgmt-web	10.1.0	azure-storage-blob	12.29.0
azure-storage-file-datalake (servicio para el almacenamiento de archivos en un lago de datos)	12.24.0	backports.tarfile	1.2.0	black	25.9.0
intermitente	1.7.0	boto3	1.40.46	botocore	1.40.46
cachetools	5.5.1	certifi	2025.11.12	cffi	2.0.0
normalizador de conjuntos de caracteres	3.4.4	click	8.2.1	cloudpickle	3.1.1
comm	0.2.3	contourpy	1.3.3	cryptography	46.0.3
cycler	0.11.0	databricks-agents	1.11.0	databricks-sdk (kit de desarrollo de software de Databricks)	0.108.0
dataclasses-json	0.6.7	dbus-python	1.3.2	debugpy	1.8.16
decorator	5.2.1	deltalake	1.5.1	Deprecated	1.3.1
distlib	0.4.0	executing	2.2.1	fastapi	0.136.3
filelock	3.29.0	fonttools	4.60.1	fsspec	2023.5.0
gitdb	4.0.11	GitPython	3.1.45	google-api-core	2.30.3
google-auth	2.53.0	google-cloud-core	2.6.0	google-cloud-storage	3.10.1
google-crc32c	1.8.0	google-resumable-media	2.9.0	googleapis-common-protos	1.71.0
grpcio	1.76.0	grpcio-status	1.76.0	h11	0.16.0
httplib2	0.20.4	idna	3,11	importlib_metadata	8.7.0
inflect	7.3.1	iniconfig	2.1.0	ipyflow-core	0.0.227
ipykernel	6.31.0	ipython	9.7.0	ipython_pygments_lexers	1.1.1
ipywidgets	8.1.7	isodate	0.7.2	jaraco.collections	5.1.0
jaraco.context	5.3.0	jaraco.functools	4.0.1	jaraco.text	3.12.1
jedi	0.19.2	Jinja2	3.1.6	jmespath	1.0.1
joblib	1.5.2	jupyter_client	8.6.3	jupyter_core	5.8.1
jupyterlab_widgets	3.0.15	kiwisolver	1.4.8	launchpadlib	1.11.0
lazr.restfulclient	0.14.6	lazr.uri	1.0.6	markdown-it-py	2.2.0
MarkupSafe	3.0.2	malvavisco	3.26.2	matplotlib	3.10.6
matplotlib-inline	0.2.1	Mccabe	0.7.0	mdurl	0.1.2
mlflow-skinny	3.12.0	mmh3	5.2.1	more-itertools	10.3.0
msal	1.36.0	msal-extensions	1.3.1	msrest	0.7.1
mypy-extensions	1.0.0	nest-asyncio	1.6.0	nodeenv	1.10.0
numpy	2.3.4	oauthlib	3.2.2	opentelemetry-api	1.42.1
opentelemetry-proto	1.42.1	opentelemetry-sdk	1.42.1	opentelemetry-semantic-conventions	0.63b1
packaging	25.0	pandas	2.3.3	parso	0.8.5
especificación de ruta (pathspec)	0.12.1	pexpect	4.9.0	pillow	12.0.0
pip	25,3	platformdirs	4.5.0	pluggy	1.5.0
prompt_toolkit	3.0.52	proto-plus	1.28.0	protobuf	6.33.5
psutil	7.0.0	ptyprocess	0.7.0	pure_eval	0.2.3
pyarrow	21.0.0	pyasn1	0.6.1	pyasn1_modules	0.4.2
pyccolo	0.0.83	pycparser	2.23	pydantic (una biblioteca de validación de datos en Python)	2.13.3
pydantic_core	2.46.3	pyflakes	3.2.0	Pygments	2.19.2
PyGObject	3.48.2	pyiceberg	0.11.1	PyJWT	2.10.1
pyparsing	3.2.5	pyright	1.1.409	pyroaring	1.1.0
pytest	8.4.2	Python-dateutil	2.9.0.post0	python-dotenv	1.2.2
pytokens	0.2.0	pytz	2025.2	PyYAML	6.0.3
pyzmq	27.1.0	regex	2025.9.1	requests	2.32.5
requests-oauthlib	2.0.0	rich	14.2.0	s3transfer	0.14.0
scikit-learn	1.7.2	scipy	1.16.3	setuptools	80.9.0
seis	1.17.0	smmap	5.0.0	sniffio	1.3.0
sqlparse	0.5.5	ssh-import-id	5.11	stack-data	0.6.3
starlette	0.52.1	strictyaml	1.7.3	tenacity	9.1.2
threadpoolctl	3.5.0	tiktoken	0.13.0	tokenize_rt	6.2.0
tomli	2.0.1	tornado	6.5.1	tqdm	4.67.1
traitlets	5.14.3	typeguard	4.3.0	typing-inspect	0.9.0
typing-inspection	0.4.2	typing_extensions	4.15.0	tzdata	2026.2
unattended-upgrades	0,1	urllib3	2.5.0	uvicorn	0.48.0
virtualenv	20.35.4	wadllib	1.3.6	wcwidth	0.2.13
wheel	0.45.1	cuando quiera	0.7.3	widgetsnbextension	4.0.14
wrapt	1.17.0	zipp	3.23.0	zstandard	0.25.0

Bibliotecas de R instaladas

Las bibliotecas de R se instalan desde la instantánea CRAN del Administrador de paquetes de Posit en PACKAGES.

Library	Versión	Library	Versión	Library	Versión
arrow	24.0.0	askpass	1.2.1	assertthat	0.2.1
backports	1.5.1	base	4.6.0	base64enc	0.1-6
bigD	0.3.1	bit	4.6.0	bit64	4.8.0
bitops	1.0-9	blob	1.3.0	boot	1.3-30
brew	1.0-10	brio	1.1.5	broom	1.0.12
bslib	0.10.0	cachem	1.1.0	callr	3.7.6
caret	7.0-1	cellranger	1.1.0	chron	2.3-62
class	7.3-22	cli	3.6.6	clipr	0.8.0
clock	0.7.4	cluster	2.1.6	codetools	0.2-20
commonmark	2.0.0	compiler	4.6.0	config	0.3.2
conflicted	1.2.0	cpp11	0.5.5	crayon	1.5.3
credentials	2.0.3	curl	7.1.0	data.table	1.18.4
datasets	4.6.0	DBI	1.3.0	dbplyr	2.5.2
desc	1.4.3	devtools	2.5.2	diagram	1.6.5
diffobj	0.3.6	digest	0.6.39	downlit	0.4.5
dplyr	1.2.1	dtplyr	1.3.3	e1071	1.7-17
ellipsis	0.3.3	evaluate	1.0.5	fansi	1.0.7
farver	2.1.2	fastmap	1.2.0	fontawesome	0.5.3
forcats	1.0.1	foreach	1.5.2	foreign	0.8-86
fs	2.1.0	future	1.70.0	future.apply	1.20.2
gargle	1.6.1	generics	0.1.4	gert	2.3.1
ggplot2	4.0.3	gh	1.5.0	git2r	0.36.2
gitcreds	0.1.2	glmnet	5.0	globals	0.19.1
adhesivo	1.8.1	googledrive	2.1.2	googlesheets4	1.1.2
gower	1.0.2	graphics	4.6.0	grDevices	4.6.0
grid	4.6.0	gridExtra	2.3	gsubfn	0.7
gt	1.3.0	gtable	0.3.6	hardhat	1.4.3
haven	2.5.5	highr	0.12	hms	1.1.4
htmltools	0.5.9	htmlwidgets	1.6.4	httpuv	1.6.17
httr	1.4.8	httr2	1.2.2	ids	1.0.1
ini	0.3.1	ipred	0.9-15	isoband	0.3.0
iterators	1.0.14	jquerylib	0.1.4	jsonlite	2.0.0
juicyjuice	0.1.0	KernSmooth	2.23-22	knitr (paquete de generación de informes dinámicos en R)	1.51
labeling	0.4.3	later	1.4.8	lattice	0.22-5
lava	1.9.0	lifecycle	1.0.5	listenv	0.10.1
litedown	0.9	lubridate	1.9.5	magrittr	2.0.5
markdown	2.0	MASS	7.3-60.0.1	Matrix	1.6-5
memoise	2.0.1	methods	4.6.0	mgcv	1.9-1
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Bibliotecas de Java y Scala instaladas (versión del clúster de Scala 2.13)

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at.yawk.lz4	lz4-java	1.11.0
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com.databricks	databricks-sdk-java	0.53.0
com.databricks	jets3t	0.7.1-0
com.databricks.scalapb	scalapb-runtime_2.13	0.4.15-11
com.esotericsoftware	kryo-shaded	4.0.3
com.esotericsoftware	minlog	1.3.0
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com.fasterxml.jackson.core	jackson-annotations	2.21
com.fasterxml.jackson.core	jackson-core	2.21.2
com.fasterxml.jackson.core	jackson-databind	2.21.2
com.fasterxml.jackson.dataformat	jackson-dataformat-yaml	2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype	jackson-datatype-joda	2.21.2
com.fasterxml.jackson.datatype	jackson-datatype-jsr310	2.21.2
com.fasterxml.jackson.module	jackson-module-paranamer	2.21.2
com.fasterxml.jackson.module	jackson-module-scala_2.13	2.21.2
com.github.ben-manes.caffeine	caffeine	2.9.3
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com.github.fommil.netlib	referencia_nativa - java	1.1. nativos
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com.github.fommil.netlib	native_system-java	1.1. nativos
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com.github.fommil.netlib	netlib-native_system-linux-x86_64	1.1. nativos
com.github.luben	zstd-jni	1.5.7-8
com.github.virtuald	curvesapi	1.08
com.github.wendykierp	JTransforms	3.1
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com.google.auth	google-auth-library-credentials	1.20.0
com.google.auth	google-auth-library-oauth2-http	1.20.0
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com.google.http-client	google-http-client	1.43.3
com.google.http-client	google-http-client-gson	1.43.3
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com.google.protobuf	protobuf-java	4.33.0
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com.helger	profiler	1.1.1
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com.ning	compress-lzf	1.2.0
com.sun.mail	javax.mail	1.5.2
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com.twitter	chill_2.13	0.10.0
com.twitter	util-app_2.13	19.8.1
com.twitter	util-core_2.13	19.8.1
com.twitter	util-function_2.13	19.8.1
com.twitter	util-jvm_2.13	19.8.1
com.twitter	util-lint_2.13	19.8.1
com.twitter	util-registry_2.13	19.8.1
com.twitter	util-stats_2.13	19.8.1
com.typesafe	config	1.4.3
com.typesafe.scala-logging	scala-logging_2.13	3.9.2
com.uber	h3	3.7.3
com.univocity	univocity-parsers	2.9.1
com.zaxxer	HikariCP	4.0.3
com.zaxxer	SparseBitSet	1.3
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io.github.java-diff-utils	java-diff-utils	4,16
io.jsonwebtoken	jjwt-api	0.13.0
io.jsonwebtoken	jjwt-impl	0.13.0
io.jsonwebtoken	jjwt-jackson	0.13.0
io.netty	netty-all	4.2.13.Final
io.netty	netty-buffer	4.2.13.Final
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org.codehaus.janino	janino	3.0.16
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org.eclipse.jetty.ee10	jetty-ee10-servlets	12.1.8
org.eclipse.jetty.ee10	jetty-ee10-webapp	12.1.8
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org.ini4j	ini4j	0.5.4
org.javassist	javassist	3.30.2-GA
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org.jdbi	jdbi	2.63.1
org.jline	jline	3.29.0-jdk8
org.joda	joda-convert	1.7
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org.json4s	json4s-scalap_2.13	4.0.7
org.locationtech.jts	jts-core	1.20.0
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org.roaringbitmap	RoaringBitmap	1.6.10
org.rosuda.REngine	REngine	2.1.0
org.scala-lang	scala-compiler_2.13	2.13.17
org.scala-lang	scala-library_2.13	2.13.17
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org.scala-lang.modules	scala-collection-compat_2.13	2.11.0
org.scala-lang.modules	scala-java8-compat_2.13	0.9.1
org.scala-lang.modules	scala-parallel-collections_2.13	1.2.0
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