Databricks Runtime 7.3 LTS (sin soporte técnico)
Databricks publicó esta imagen en septiembre de 2020. En octubre de 2020 se declaró el soporte técnico a largo plazo (LTS).
Las notas de la versión siguientes proporcionan información sobre Databricks Runtime 7.3 LTS, con tecnología Apache Spark 3.0.
Para obtener ayuda con la migración desde Databricks Runtime 6.x, consulte la Guía de migración de Databricks Runtime 7.x (sin soporte técnico).
Nuevas características
Característica y mejoras de Delta Lake
En esta versión se proporcionan las siguientes características y mejoras de Delta Lake:
En esta sección
- Las optimizaciones de rendimiento de Delta Lake reducen significativamente la sobrecarga
- Métricas de clonación ahora disponibles
- Mejoras de
MERGE INTOde Delta Lake - Especificación de la posición inicial de Structured Streaming de Delta Lake
Las optimizaciones de rendimiento de Delta Lake reducen significativamente la sobrecarga
Esta versión permite una colección de optimizaciones que reducen la sobrecarga de las operaciones de Delta Lake de segundos a decenas de milisegundos. Para habilitar estas optimizaciones, debe actualizar a Databricks Runtime 7.3 LTS, o superior, todos los clústeres que escriben en la tabla Delta y la leen.
Para más información y advertencias, consulte Puntos de control mejorados para consultas de baja latencia.
Métricas de clonación ahora disponibles
Ahora se registran las métricas de la operación de clonación y se pueden ver al ejecutar DESCRIBE HISTORY. Para más información, consulte Revisión de los detalles de la tabla de Delta Lake con los detalles descritos.
Mejoras de MERGE INTO de Delta Lake
- La combinación ahora admite cualquier número de cláusulas
MATCHEDyNOT MATCHED. - Las consultas de combinación que eliminan incondicionalmente filas coincidentes ya no producen errores en varias coincidencias.
Especificación de la posición inicial de Structured Streaming de Delta Lake
El conector de Structured Streaming para Delta Lake ahora admite las opciones startingVersion y startingTimestamp para especificar el punto inicial de la consulta de streaming sin procesar toda la tabla. Para obtener más información, consulte Especificación de la posición inicial.
Ejecución de consultas adaptables
La ejecución de consultas adaptables (AQE) es un marco de reoptimización de consultas que ajusta dinámicamente los planes de consulta durante la ejecución en función de las estadísticas de tiempo de ejecución recopiladas. AQE está habilitado de forma predeterminada en Databricks Runtime 7.3 LTS. Ahora puede probar todas las características de AQE. Para más información, consulte Ejecución de consultas adaptables.
Mejoras
Cargador automático
- Ahora admite Azure Data Lake Storage Gen1 en el modo de enumeración de directorios
- Si el formato de archivo es
textobinaryFileya no necesita proporcionar el esquema. Dado que los dos formatos de archivo tienen un esquema fijo, el cargador automático puede usar automáticamente un esquema fijo.
Nuevo control de la longitud de columna del conector de Azure Synapse Analytics
Ahora puede usar un nuevo parámetro maxbinlength para controlar la longitud de columna de columnas BinaryType. Este parámetro se traduce como VARBINARY(maxbinlength).
El valor predeterminado anterior (no configurable) era VARBINARY(MAX), lo que provocaba incidencias al crear tablas con columnas binarias y el esquema de indexación predeterminado. En concreto, se produciría un error en la creación de la tabla, ya que el índice de almacén de columnas predeterminado no admite MAX en las columnas de cadena y binarios.
Conversión simplificada de DataFrame de Pandas a Spark
Para habilitar las siguientes mejoras, establezca la configuración de Spark spark.databricks.execution.pandasZeroConfConversion.enabled:
createDataFrame(pandas_df)se ha optimizado en Azure Databricks.- Se muestra una advertencia si la conversión no se puede realizar de forma eficaz o no es posible.
Nuevo maxResultSize en la llamada a toPandas()
Un nuevo valor de configuración (spark.databricks.driver.localMaxResultSize) permite controlar maxResultSize una llamada df.toPandas(). El límite se cambia temporalmente a max(spark.driver.maxResultSize, spark.databricks.driver.localMaxResultSize). El valor predeterminado de configuración es el tamaño de memoria física dividido entre 4.
Se muestra una advertencia si el tamaño df.toPandas() del resultado es mayor que spark.driver.maxResultSize y menor que spark.databricks.driver.localMaxResultSize.
Esta configuración solo afecta a los DataFrames creados por una llamada df.toPandas().
Nota:
spark.databricks.driver.localMaxResultSize solo tiene efecto cuando es spark.databricks.execution.pandasZeroConfConversion.enabled true.
Depuración de las UDF de Pandas y PySpark
Cuando se produce un error en una UDF de Pandas o PySpark en un cuaderno de Azure Databricks, el mensaje de error ahora incluye el número de línea donde se produjo el error en el código e información sobre la causa principal.
Actualizaciones de bibliotecas
- Bibliotecas de Python actualizadas:
- Koalas se actualizó de 1.1.0 a 1.2.0.
- Pyarrow se actualizó de 0.15.1 a 1.0.1
- Se han actualizado varias bibliotecas de R instaladas. Consulte Bibliotecas de R instaladas.
- La compilación de OpenJDK 8 ha cambiado de Ubuntu OpenJDK 8 a Zulu OpenJDK 8.
Apache Spark
Databricks Runtime 7.3 LTS incluye Apache Spark 3.0.1. Esta versión incluye todas las mejoras y correcciones de Spark incluidas en Databricks Runtime 7.2 (sin soporte técnico), junto con las siguientes mejoras y correcciones de errores adicionales que se han realizado en Spark:
- [SPARK-32302][SPARK-28169] [SQL] Delegación parcial de predicados disyuntivos mediante combinaciones o particiones
- [SPARK-32337] [SQL] Visualización del plan inicial en la cadena de árbol del plan de AQE
- [SPARK-30662] Devolución de los cambios de API para HasBlockSize
- [SPARK-32620] [SQL] Restablecimiento de la métrica numPartitions cuando DPP está habilitado
- [SPARK-32646] [SQL] La delegación de predicados ORC debe funcionar con análisis que no distinguen entre mayúsculas y minúsculas
- [SPARK-32676] [ML] Corrección del almacenamiento en caché doble en KMeans/BiKMeans
- [SPARK-32092] [ML][PYSPARK] Se ha quitado el código relacionado con foldCol
- [SPARK-32594] [SQL] Invalidación de
get()y uso de días julianos enDaysWritable - [SPARK-32608] [SQL] El valor de ROW FORMAT DELIMIT de transformación de script debe dar formato al valor
- [SPARK-32092] [ML][PYSPARK] Corrección de parámetros que no se copian en CrossValidatorModel.copy(), read() y write()
- [SPARK-32672] [SQL] Corrección de datos dañados en la compresión del conjunto de bits booleano
- [SPARK-32663] [CORE] Impedir el cierre individual de TransportClients agrupados (que debe cerrarse a través del grupo)
- [SPARK-32621] [SQL] La opción path puede causar problemas al inferir el esquema en orígenes de datos CSV/JSON
- [SPARK-28863] [SQL] No volver a usar el plan físico
- [SPARK-32608] [SQL] El valor de ROW FORMAT DELIMIT de transformación de script debe dar formato al valor
- [SPARK-28863][SQL] Incorporación de AlreadyPlanned para evitar el reanálisis de V1FallbackWriters
- [SPARK-32451] [R] Compatibilidad con Apache Arrow 1.0.0
- [SPARK-32652] [SQL] ObjectSerializerPruning produce un error para RowEncoder
- [SPARK-32518] [CORE] CoarseGrainedSchedulerBackend.maxNumConcurrentTasks debe tener en cuenta todos los tipos de recursos
- [SPARK-32559] [SQL] Corrección de la lógica de recorte en UTF8String.toInt/toLong que no controlaba correctamente los caracteres no ASCII
- [SPARK-32625] [SQL] Mensaje de error de registro al recurrir al modo de intérprete
- [SPARK-32543] [R] Eliminación de arrow::as_tibble en SparkR
- [SPARK-31703] [SQL] Float/double de Parquet RLE se leen incorrectamente en plataformas big endian
- [SPARK-32586] [SQL] Corrección del mensaje de error NumberFormatException cuando ANSI está habilitado
- [SPARK-32456] [SS] Comprobación de Distinct asumiendo que es agregado para Structured Streaming
- [SPARK-32576] [SQL] Compatibilidad con el tipo PostgreSQL
bpchary la matriz de tipo char - [SPARK-32559] [SQL] Corrección de la lógica de recorte en UTF8String.toInt/toLong que no controlaba correctamente los caracteres no ASCII
- [SPARK-32560] [SQL] Mejora del mensaje de excepción en InsertIntoHiveTable.processInsert
- [SPARK-32546] [SQL] Obtención de nombres de tabla directamente desde tablas de Hive
- [SPARK-32529] [CORE] Corrección del examen del registro de Historyserver anulado por el cambio de estado de la aplicación
- [SPARK-32003] [CORE] Cuando se usa el servicio de orden aleatorio externo, anula el registro de las salidas del ejecutor cuando se produce un error de captura después de que se pierde el ejecutor
- SPARK-32160] [CORE][PYSPARK] Cambio del nombre de la configuración para cambiar el permiso o rechazo de SparkContext en ejecutores
- [SPARK-32160] [CORE][PYSPARK] incorporación de una configuración para cambiar el permiso o rechazo para crear SparkContext en ejecutores
- [SPARK-32083] [SQL] AQE no debe usar particiones para SinglePartition
- [SPARK-32509] [SQL] Omisión del filtro verdadero DPP no utilizado en la canonización
- [SPARK-32332] [SQL] Compatibilidad con intercambios de columnas
- [SPARK-32227] Corrección del error de regresión en load-spark-env.cmd con Spark 3.0.0
- [SPARK-32478] [R][SQL] Mensaje de error para mostrar la discrepancia de esquema en gapply con vectorización Arrow
- [SPARK-32030] [SQL] Admite cláusulas MATCHED y NOT MATCHED ilimitadas en MERGE INTO en el analizador de SQL
- [SPARK-32175] [CORE] Corrección del orden entre la inicialización de ExecutorPlugin y el inicio del subproceso de latido
- [SPARK-32283] [CORE] Kryo debe admitir varios registradores de usuarios
- [SPARK-32424] [SQL] Corrección del cambio de datos silencioso para el análisis de marca de tiempo si se produce un desbordamiento
- [SPARK-32430] [SQL] Extensión de SparkSessionExtensions para insertar reglas en la preparación de la fase de consulta de AQE
- [SPARK-32310] [ML][PYSPARK] Paridad de valores predeterminados de parámetros de ML
- [SPARK-32237][SQL] Resolución de una sugerencia en CTE
- [SPARK-32280][SPARK-32372] [SQL] ResolveReferences.dedupRight solo debería volver a escribir atributos para los nodos antecesores del plan de conflictos
- [SPARK-32364] [SQL] Agregar toMap para devolver originalMap y la documentación
- [SPARK-32364] [SS] Uso de CaseInsensitiveMap para las opciones DataStreamReader/Writer
- [SPARK-32377] [SQL] CaseInsensitiveMap debe ser determinista para su incorporación
- [SPARK-32365] [SQL] Incorporación de una condición de límite para el índice negativo en regexp_extract
- [SPARK-32368] [SQL] pathGlobFilter, recursiveFileLookup y basePath deben respetar la no distinción entre mayúsculas y minúsculas
- [SPARK-32344] [SQL] La expresión que no se puede evaluar se establece en FIRST/LAST ignoreNullsExpr en agregados distintos
- [SPARK-32234][SQL] Los comandos de Spark SQL producen errores al seleccionar las tablas ORC
Actualizaciones de mantenimiento
Consulte las actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 7.3 LTS.
Entorno del sistema
- Sistema operativo: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.48.0.53-CA-linux64 (compilación 1.8.0_265-b11)
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.7.5
- R: Versión R 3.6.3 (29-02-2020)
- Delta Lake 0.7.0
Bibliotecas de Python instaladas
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 1.3.0 | backcall | 0.1.0 | boto3 | 1.12.0 |
| botocore | 1.15.0 | certifi | 2020.6.20 | cffi | 1.14.0 |
| chardet | 3.0.4 | criptografía | 2.8 | cycler | 0.10.0 |
| Cython | 0.29.15 | decorator | 4.4.1 | docutils | 0.15.2 |
| entrypoints | 0,3 | idna | 2.8 | ipykernel | 5.1.4 |
| ipython | 7.12.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.14.1 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 0.14.1 | jupyter-client | 5.3.4 |
| jupyter-core | 4.6.1 | kiwisolver | 1.1.0 | koalas | 1.2.0 |
| matplotlib | 3.1.3 | numpy | 1.18.1 | pandas | 1.0.1 |
| parso | 0.5.2 | patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | pip | 20.0.2 | prompt-toolkit | 3.0.3 |
| psycopg2 | 2.8.4 | ptyprocess | 0.6.0 | pyarrow | 1.0.1 |
| pycparser | 2.19 | Pygments | 2.5.2 | PyGObject | 3.26.1 |
| pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing | 2.4.6 | PySocks | 1.7.1 |
| python-apt | 1.6.5+ubuntu0.3 | Python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2019.3 |
| pyzmq | 18.1.1 | Solicitudes | 2.22.0 | s3transfer | 0.3.3 |
| scikit-learn | 0.22.1 | scipy | 1.4.1 | seaborn | 0.10.0 |
| setuptools | 45.2.0 | six (seis) | 1.14.0 | ssh-import-id | 5.7 |
| statsmodels | 0.11.0 | tornado | 6.0.3 | traitlets | 4.3.3 |
| unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.25.8 | virtualenv | 16.7.10 |
| wcwidth | 0.1.8 | wheel | 0.34.2 |
Bibliotecas de R instaladas
Las bibliotecas de R se instalan desde la instantánea de Microsoft CRAN del 14-07-2020.
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.1.8 |
| base | 3.6.3 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| bit | 1.1-15.2 | bit64 | 0.9-7 | blob | 1.2.1 |
| boot | 1.3-25 | brew | 1.0-6 | broom | 0.7.0 |
| callr | 3.4.3 | caret | 6.0-86 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-55 | clase | 7.3-17 | cli | 2.0.2 |
| clipr | 0.7.0 | cluster | 2.1.0 | codetools | 0.2-16 |
| colorspace | 1.4-1 | commonmark | 1.7 | compiler | 3.6.3 |
| config | 0,3 | covr | 3.5.0 | crayon | 1.3.4 |
| diafonía | 1.1.0.1 | curl | 4.3 | data.table | 1.12.8 |
| conjuntos de datos | 3.6.3 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 1.4.4 |
| desc | 1.2.0 | devtools | 2.3.0 | digest | 0.6.25 |
| dplyr | 0.8.5 | DT | 0.14 | ellipsis | 0.3.1 |
| evaluate | 0.14 | fansi | 0.4.1 | farver | 2.0.3 |
| fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.5.0 | foreach | 1.5.0 |
| foreign | 0.8-76 | forge | 0.2.0 | fs | 1.4.2 |
| generics | 0.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.1.0 |
| git2r | 0.27.1 | glmnet | 3.0-2 | globals | 0.12.5 |
| glue | 1.4.1 | gower | 0.2.2 | elementos gráficos | 3.6.3 |
| grDevices | 3.6.3 | grid | 3.6.3 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0.7 | gtable | 0.3.0 | haven | 2.3.1 |
| highr | 0.8 | hms | 0.5.3 | htmltools | 0.5.0 |
| htmlwidgets | 1.5.1 | httpuv | 1.5.4 | httr | 1.4.1 |
| hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ini | 0.3.1 |
| ipred | 0.9-9 | isoband | 0.2.2 | iterators | 1.0.12 |
| jsonlite | 1.7.0 | KernSmooth | 2.23-17 | knitr | 1.29 |
| labeling | 0,3 | later | 1.1.0.1 | lattice | 0.20-41 |
| lava | 1.6.7 | lazyeval | 0.2.2 | ciclo de vida | 0.2.0 |
| lubridate | 1.7.9 | magrittr | 1.5 | markdown | 1.1 |
| MASS | 7.3-52 | Matriz | 1.2-18 | memoise | 1.1.0 |
| methods | 3.6.3 | mgcv | 1.8-32 | mime | 0.9 |
| ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 | munsell | 0.5.0 |
| nlme | 3.1-149 | nnet | 7.3-14 | numDeriv | 2016.8-1.1 |
| openssl | 1.4.2 | parallel | 3.6.3 | pillar | 1.4.6 |
| pkgbuild | 1.1.0 | pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.6 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.1.1 | pROC | 1.16.2 | processx | 3.4.3 |
| prodlim | 2019.11.13 | progreso | 1.2.2 | promises | 1.1.1 |
| proto | 1.0.0 | ps | 1.3.3 | purrr | 0.3.4 |
| r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.4.1 | randomForest | 4.6-14 |
| rappdirs | 0.3.1 | rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 |
| Rcpp | 1.0.5 | readr | 1.3.1 | readxl | 1.3.1 |
| recipes | 0.1.13 | rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 |
| remotes | 2.1.1 | reprex | 0.3.0 | reshape2 | 1.4.4 |
| rex | 1.2.0 | rjson | 0.2.20 | rlang | 0.4.7 |
| rmarkdown | 2.3 | RODBC | 1.3-16 | roxygen2 | 7.1.1 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-7 |
| RSQLite | 2.2.0 | rstudioapi | 0,11 | rversions | 2.0.2 |
| rvest | 0.3.5 | scales | 1.1.1 | selectr | 0.4-2 |
| sessioninfo | 1.1.1 | shape | 1.4.4 | shiny | 1.5.0 |
| sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.3.1 | SparkR | 3.0.0 |
| spatial | 7.3-11 | splines | 3.6.3 | sqldf | 0.4-11 |
| SQUAREM | 2020.3 | stats | 3.6.3 | stats4 | 3.6.3 |
| stringi | 1.4.6 | stringr | 1.4.0 | survival | 3.1-12 |
| sys | 3.3 | tcltk | 3.6.3 | TeachingDemos | 2,10 |
| testthat | 2.3.2 | tibble | 3.0.3 | tidyr | 1.1.0 |
| tidyselect | 1.1.0 | tidyverse | 1.3.0 | timeDate | 3043.102 |
| tinytex | 0,24 | tools | 3.6.3 | usethis | 1.6.1 |
| utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.3 | uuid | 0.1-4 |
| vctrs | 0.3.1 | viridisLite | 0.3.0 | whisker | 0,4 |
| withr | 2.2.0 | xfun | 0,15 | xml2 | 1.3.2 |
| xopen | 1.0.0 | xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.1 |
Bibliotecas de Java y Scala instaladas (versión de clúster de Scala 2.12)
| Identificador de grupo | Identificador de artefacto | Versión |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-support | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.11.655 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.11.655 |
| com.chuusai | shapeless_2.12 | 2.3.3 |
| com.clearspring.analytics | flujo | 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 | classmate | 1.3.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-annotations | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-joda | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.12 | 2.10.0 |
| com.github.ben-manes.caffeine | caffeine | 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 | native_ref-java-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java-natives | 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.joshelser | dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter | 0.1.2 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.4.4-3 |
| com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
| com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
| com.google.code.gson | gson | 2.2.4 |
| com.google.flatbuffers | flatbuffers-java | 1.9.0 |
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