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Databricks Runtime 16.3 (EoS)

Note

La prise en charge de cette version databricks Runtime a pris fin. Pour connaître la date de fin de support, consultez l’historique de fin de support. Pour toutes les versions prises en charge de Databricks Runtime, consultez Notes de publication sur les versions et la compatibilité de Databricks Runtime.

Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 16.3, alimentées par Apache Spark 3.5.2.

Databricks a publié cette version en mars 2025.

Changements comportementaux

Correctif de bogue pour les options du chargeur automatique : modifiedBefore, modifiedAfter, pathGlobFilter

Auparavant, la modification des valeurs des options modifiedBeforedu chargeur automatique , modifiedAfteret pathGlobFilter n’avait aucun effet. Le problème a été corrigé.

À présent, lorsque vous modifiez les valeurs de ces filtres, le chargeur automatique ingère les nouveaux fichiers qui passent les filtres. Si moins de fichiers sont éligibles en fonction des valeurs de filtre mises à jour, les fichiers qui ne sont plus éligibles ne sont plus supprimés du récepteur, mais restent ingérés.

Message d’erreur amélioré lorsqu’une kafka.sasl.client.callback.handler.class valeur n’est pas valide

Cette version inclut une modification pour renvoyer un message d’erreur plus descriptif lorsqu’une kafka.sasl.client.callback.handler.class valeur n’est pas valide.

Le nouveau message d’erreur est org.apache.spark.sql.AnalysisException: [RESTRICTED_STREAMING_OPTION_PERMISSION_ENFORCED.KAFKA_CLIENT_CALLBACK_SHADED_CLASS] The option kafka.sasl.client.callback.handler.class has restricted values on Shared clusters for the kafka source. The Kafka client callback class must be "shadedmskiam.software.amazon.msk.auth.iam.IAMClientCallbackHandler". SQLSTATE: 0A000

Auparavant, le message d’erreur retourné était org.apache.spark.sql.AnalysisException: [UNSUPPORTED_STREAMING_OPTIONS_PERMISSION_ENFORCED] Streaming options kafka.sasl.client.callback.handler.class are not supported for data source kafka on a shared cluster. Please confirm that the options are specified and spelled correctly, and check https://docs.databricks.com/en/compute/access-mode-limitations.html#streaming-shared for limitations. SQLSTATE: 0A000

Nouvelles fonctionnalités et améliorations

La prise en charge du lecteur d’état est en disponibilité générale pour le calcul standard

La prise en charge de la lecture des informations d’états pour les requêtes Structured Streaming est désormais généralement disponible pour les configurations de calcul utilisant le mode d’accès standard. Consultez les informations sur l’état de la diffusion en continu structurée.

La rétrogradation du protocole de table Delta est généralement disponible avec la protection des points de contrôle

DROP FEATURE est en disponibilité générale pour supprimer les fonctionnalités de table Delta Lake et rétrograder le protocole de table. Par défaut, DROP FEATURE crée désormais des points de contrôle protégés pour une expérience de rétrogradation plus optimisée et simplifiée qui ne nécessite pas de temps d’attente ou de troncation d’historique. Consultez Supprimer une fonctionnalité de table Delta Lake et passer à une version antérieure du protocole de table.

Écrire des scripts SQL procéduraux basés sur ANSI SQL/PSM (préversion publique)

Vous pouvez désormais utiliser des fonctionnalités de script basées sur ANSI SQL/PSM pour écrire une logique procédurale avec SQL, notamment des instructions de flux de contrôle, des variables locales et la gestion des exceptions. Consultez le script SQL.

Interclassement par défaut au niveau de la table et de la vue

Vous pouvez maintenant spécifier un classement par défaut pour les tables et les vues. Cela simplifie la création de tables et de vues où toutes ou la plupart des colonnes partagent le même classement. Voir Collation.

Installer des dépendances personnalisées dans les fonctions définies par l’utilisateur Python du catalogue Unity (préversion publique)

Étendez les fonctionnalités des UDF Python au-delà de l'environnement Databricks Runtime en définissant des dépendances personnalisées pour les bibliothèques externes. Consultez Étendre les UDF à l'aide de dépendances personnalisées.

Modifier plusieurs colonnes de table dans une ALTER TABLE instruction

Dans Databricks Runtime 16.3, vous pouvez modifier plusieurs colonnes dans une seule ALTER TABLE instruction. Voir la clause ALTER TABLE ... COLUMN.

Prise en charge de transformWithStateInPandas sur l’infrastructure de calcul standard

Vous pouvez désormais utiliser transformWithStateInPandas sur le calcul configuré avec le mode d’accès standard. Consultez Générer une application avec état personnalisé.

Prise en charge des MERGE INTO tables avec un contrôle d’accès granulaire sur le calcul dédié (préversion publique)

Dans Databricks Runtime 16.3 et versions ultérieures, le calcul dédié prend en charge les tables du catalogue Unity MERGE INTO qui utilisent un contrôle d’accès affiné. Comme pour la lecture à partir de ces objets, les MERGE commandes sont automatiquement passées au calcul sans serveur si nécessaire.

Consultez le contrôle d’accès affiné sur le calcul dédié.

Prise en charge de l’ajout de données à des tables à contrôle d’accès fin sur un calcul dédié

Dans Databricks Runtime 16.3 et versions ultérieures, le calcul dédié prend en charge l’ajout d’objets de catalogue Unity qui utilisent un contrôle d’accès affiné. Pour utiliser cette fonctionnalité, utilisez la DataFrame.write.mode("append") fonction dans l’API Apache Spark. Comme pour la lecture à partir de ces objets, les écritures d’ajout sont automatiquement passées au calcul serverless lorsque cela est nécessaire.

Pour en savoir plus sur l’utilisation d’un calcul dédié avec des objets de catalogue Unity contrôlés par accès précis, consultez contrôle d’accès affiné sur le calcul dédié.

Prise en charge améliorée des auto-jointures avec des objets dont l’accès est contrôlé de manière précise sur le calcul dédié

Dans Databricks Runtime 16.3 et versions ultérieures, la fonctionnalité de filtrage des données pour le contrôle d’accès affiné sur le calcul dédié synchronise désormais automatiquement les instantanés entre les ressources de calcul dédiées et serverless, à l’exception des vues matérialisées, des vues et des tables de diffusion en continu partagées à l’aide du partage Delta. Cette fonctionnalité améliorée garantit que les auto-jointures fournissent des instantanés identiques lorsque le filtrage des données est utilisé. Consultez le contrôle d’accès affiné sur le calcul dédié.

Nouvelles fonctions H3

Trois nouvelles fonctions H3 ont été ajoutées : h3_try_coverash3, h3_try_coverash3string et h3_try_tessellateaswkb.

Mises à niveau de la bibliothèque

  • Bibliothèques Python mises à niveau :

    • mlflow-skinny de 2.15.1 à 2.19.0

  • Bibliothèques R mises à niveau :

  • Bibliothèques Java mises à niveau :

Apache Spark

Databricks Runtime 16.3 inclut Apache Spark 3.5.2. Cette version inclut tous les correctifs et améliorations Spark inclus dans Databricks Runtime 16.2 (EoS), ainsi que les correctifs de bogues supplémentaires suivants et les améliorations apportées à Spark :

  • [SPARK-51594] [DBRRM-1604][sc-192125][SQL] Utiliser un schéma vide lors de l’enregistrement d’une vue qui n’est pas compatible Hive
  • [SPARK-51388] [SC-190503][sql] Améliorer la propagation des fragments SQL dans to_timestamp et UNION
  • [SPARK-51394] [SC-190492][ml] Optimiser l’élimination du mélange supplémentaire dans les tests statistiques
  • [SPARK-51385] [SC-190486][sql] Normaliser la projection ajoutée dans DeduplicateRelations pour la déduplication de sorite enfant d’union
  • [SPARK-51357] [SC-190485][sql] Conserver le niveau de journalisation des changements de plan pour les vues
  • [SPARK-50654] [SC-186686][ss] CommitMetadata doit définir stateUniqueIds sur None dans V1
  • [SPARK-51362] [SC-190352][sql] Change toJSON pour utiliser l’API NextIterator pour éliminer la dépendance d’enregistrement adjacente
  • [SPARK-51375] [SC-190355][sql][CONNECT] Masquer les SparkConnect(Execution|Session)Manager.periodicMaintenance messages de journal
  • [SPARK-50596] [SC-184060][python] Mettre à niveau Py4J de 0.10.9.7 à 0.10.9.8
  • [SPARK-51097] [SC-190456][revert] Annuler le changement des métriques d’instance RocksDB
  • [SPARK-51363] [SC-190343][sql]Desc As JSON Clustering des noms de colonnes
  • [SPARK-51373] [SC-190370] [SS] Suppression d’une copie supplémentaire du préfixe de la famille de colonnes pour « ReplyChangelog »
  • [SPARK-51378] [SC-190363][core] Application de accumulableExcludeList de JsonProtocol à ExecutorMetricsUpdate et TaskEndReason
  • [SPARK-51369] [SC-190253][sql] Correctif pour que la variable curseur FOR fonctionne avec des noms à casse mixte
  • [SPARK-51381] [SC-190360][sql][CONNECT] Afficher Session ID dans la Spark Connect Session page
  • [SPARK-51119] [SC-188491][sql] Les lecteurs sur les exécuteurs résolvant EXISTS_DEFAULT ne devraient pas appeler de catalogues
  • [SPARK-51322] [SC-190013][sql] Meilleur message d’erreur pour l’expression de sous-requête de streaming
  • [SPARK-50817] [SC-186642][ss] Correction du rapport d’erreurs RocksDB
  • [SPARK-51370] [SC-190286] Améliorations de la clarté du code pour l'analyse des codes INTO dans AstBuilder.scala
  • [SPARK-51083] [SC-189217][core][16.x] Modifier JavaUtils pour ne pas avaler les InterruptedExceptions
  • [SPARK-51324] [SC-189997][sql] Correction de l'erreur causée par une instruction FOR imbriquée lorsqu'un résultat vide est rencontré
  • [SPARK-49756] [SC-178793][sql] Le dialecte Postgres prend en charge les fonctions datetime pushdown.
  • [SPARK-51270] [SC-190108][sql] Prise en charge du type UUID dans Variant
  • [SPARK-51310] [SC-190018][sql] Résoudre le type d’expressions de production de chaîne par défaut
  • [SPARK-49488] [SC-176685][sql] Le dialecte MySQL prend en charge les fonctions pushdown date/heure.
  • [SPARK-50856] [DBR16.x][sc-189812][SS][python][CONNECT] Prise en charge Spark Connect pour TransformWithStateInPandas en Python
  • [SPARK-50553] [SC-190076][connect] Lance InvalidPlanInput pour un message de plan invalide
  • [SPARK-51337] [16.x][sc-190105][SQL] Ajouter maxRows à CTERelationDef et CTERelationRef
  • [SPARK-51281] [SC-190033][sql] DataFrameWriterV2 doit respecter l’option de chemin d’accès
  • [SPARK-51323] [SC-190005][python] Dupliquer « total » sur les métriques Py SQL
  • [SPARK-48618] [SC-174007][sql] Utiliser l’instruction ErrorCode et SQLState retournée dans SQLException pour rendre les erreurs plus précises
  • [SPARK-47871] [SC-162873][sql] Oracle : mapper TimestampType à TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE
  • [SPARK-50993] [SC-187319][sql] Déplacer nullDataSourceOption de QueryCompilationErrors vers QueryExecutionErrors
  • [SPARK-47761] [SC-162288][sql] Oracle : prise en charge de la lecture des types d’intervalle ANSI
  • [SPARK-51265] [SC-189826][sql] IncrementalExecution doit définir correctement le code d’exécution de commande
  • [SPARK-50785] [SC-189722][sql] Refactoriser l’instruction FOR pour utiliser correctement les variables locales.
  • [SPARK-51315] [SC-189838][sql] Activation des classements au niveau de l’objet par défaut
  • [SPARK-51312] [SC-189824][sql] Correction de createDataFrame à partir de RDD[Row]
  • [SPARK-51305] [SC-189625][sql][CONNECT] Améliorer SparkConnectPlanExecution.createObservedMetricsResponse
  • [SPARK-51313] [SC-189816][python] Correction du format d’horodatage pour PySparkLogger
  • [SPARK-51095] [SC-189623][core][SQL] Inclure le contexte de l’appelant pour les journaux d’audit de HDFS pour les appels du conducteur
  • [SPARK-51292] [SC-189566][sql] Supprimer l’héritage inutile de PlanTestBase, ExpressionEvalHelper et PlanTest
  • [SPARK-50739] [SC-186903][sql][FOLLOW] Simplifier ResolveRecursiveCTESuite avec dsl
  • [SPARK-51097] [SC-189428] [SS] Ajout de métriques d’instance de state store pour la dernière version de snapshot chargée dans RocksDB
  • [SPARK-49912] [SC-189615] Refactoriser l’instruction CASE simple pour évaluer la variable case une seule fois
  • [SPARK-50655] [16x][sc-189235][SS] Déplacer le mappage lié à la famille de colonnes virtuelles dans la couche de la base de données au lieu de l’encodeur
  • [SPARK-51177] [SC-188989][python][CONNECT] Ajouter InvalidCommandInput au client Python Spark Connect
  • [SPARK-51278] [SC-189608][python] Utiliser la structure appropriée du format JSON pour PySparkLogger
  • [SPARK-48530] [SC-189357][sql] Prise en charge des variables locales dans SQL Scripting
  • [SPARK-51258] [SC-189551][sql] Supprimer l’héritage inutile de SQLConfHelper
  • [SPARK-50739] [SC-186818][sql] CTE récursif. L’analyseur change pour défaire et résoudre les composants de récursivité.
  • [SPARK-51284] [SC-189483][sql] Correction de l’exécution du script SQL pour un résultat vide
  • [SPARK-50881] [SC-188407][python] Utiliser le schéma mis en cache lorsque cela est possible dans connect dataframe.py
  • [SPARK-51274] [SC-189516][python] PySparkLogger doit respecter les arguments de mot clé attendus
  • [SPARK-50636] [SC-184783][sql] Extension de CTESubstitution.scala pour le rendre conscient de la récursion
  • [SPARK-50960] [SC-188821][python][CONNECT] Ajouter InvalidPlanInput au client Python Spark Connect
  • [SPARK-51109] [SC-188394][sql] CTE dans l’expression de sous-requête comme colonne de regroupement
  • [SPARK-51067] [16.x][sc-188855][SQL] Rétablir le classement au niveau de session pour les requêtes DML et appliquer le classement au niveau de l’objet pour les requêtes DDL
  • [SPARK-50849] [SC-189071][connect] Ajouter un exemple de projet pour illustrer les bibliothèques de serveurs Spark Connect
  • [SPARK-51259] [SC-189344][sql] Refactoriser le naturel et utiliser le calcul de clés de jointure
  • [SPARK-51185] [SC-188832][core] Rétablir les simplifications de l’API PartitionedFileUtil pour réduire les besoins en mémoire
  • [SPARK-51237] [16x][sc-189028][SS] Ajouter des détails d’API pour les nouvelles API transformWithState helper selon les besoins
  • [SPARK-51247] [SC-189236][sql] Déplacer SubstituteExecuteImmediate vers le lot « resolution » et le préparer pour les variables locales de script SQL.
  • [SPARK-50403] [SC-186416][sql] Correction de la paramétrisation EXECUTE IMMEDIATE
  • [SPARK-50598] [SC-183992][sql] Une PR initiale, no-op qui ajoute de nouveaux paramètres aux classes déjà existantes UnresolvedWith, CTERelationRef et CTERelationDef pour permettre l’implémentation ultérieure des CTE récursives.
  • [SPARK-48114] [SC-189176][sql] Déplacer la validation de la sous-requête hors de CheckAnalysis
  • [SPARK-50767] [SC-189169][sql] Supprimer le codegen de from_json
  • [SPARK-51242] [SC-189200][conenct][PYTHON] Améliorer les performances des colonnes lorsque DQC est désactivé
  • [SPARK-51202] [SC-189208][ml][PYTHON] Passer la session dans les enregistreurs de méta-algorithmes Python
  • [SPARK-51246] [SC-189175][sql] InTypeCoercion produit désormais des casts résolus
  • [SPARK-51192] [SC-189070][connect] Exposition de processWithoutResponseObserverForTesting dans SparkConnectPlanner
  • [SPARK-51183] [SC-189010][sql] Lien vers la spécification Parquet dans les documents Variant
  • [SPARK-51189] [SC-188829][core] Promouvoir JobFailed vers DeveloperApi
  • [SPARK-51184] [SC-188801][core] Supprimer TaskState.LOST la logique de TaskSchedulerImpl
  • [SPARK-51218] [SC-189012][sql] Éviter l'utilisation de map/flatMap dans NondeterministicExpressionCollection
  • [SPARK-51228] [SC-189022][sql] Introduire la normalisation de la sous-requête dans NormalizePlan
  • [SPARK-51113] [SC-188883][sql] Correction de l’exactitude avec UNION/EXCEPT/INTERSECT dans une vue ou EXECUTE IMMEDIATE
  • [SPARK-51209] [SC-188987][core] Améliorer getCurrentUserName pour gérer Java 24+
  • [SPARK-50953] [SC-188409][python][CONNECT] Ajouter la prise en charge des chemins non littéraux dans VariantGet
  • [SPARK-51181] [SC-188854] [SQL] Appliquer le déterminisme lors de l’extraction d’expressions non déterministes à partir du plan logique
  • [SPARK-50872] [SC-186901][sql][UI] Rend l’expression ToPrettyString non affectée à la présentation de l’interface utilisateur
  • [SPARK-51150] [SC-188512][ml] Transmettre explicitement la session dans les enregistreurs de méta-algorithmes
  • [SPARK-51008] [SC-188655][sql] Ajouter ResultStage pour AQE
  • [SPARK-51114] [SC-188633] [SQL] Refactoriser la règle PullOutNondeterministic
  • [SPARK-51160] [SC-188666][sql] Refactorisation de la résolution des fonctions littérales
  • [SPARK-51127] [SC-188366][python] Tuer le worker Python lors du délai d’inactivité
  • [SPARK-51099] [SC-188350][python] Ajouter des logs lorsque le worker Python semble bloqué
  • [SPARK-51157] [SC-188536][sql] Ajouter une annotation Scala manquante @varargs pour les API de fonction Scala
  • [SPARK-51155] [CORE] Afficher SparkContext le runtime total après l’arrêt
  • [SPARK-51140] [SC-188487][ml] Trier les paramètres avant d’enregistrer
  • [SPARK-51135] [SC-188392][sql] Corriger ViewResolverSuite pour les modes ANSI
  • [SPARK-51057] [SC-188191][ss] Supprimer l’API de variante basée sur l'option Scala pour l’état de valeur
  • [SPARK-51131] [SC-188359][sql] Lever une exception lorsque le script SQL est trouvé dans la EXECUTE IMMEDIATE commande
  • [SPARK-51048] [SC-188369][core] Arrêter la prise en charge du contexte Java Spark avec le code de sortie
  • [SPARK-50234] [SC-181433][python][SQL] Améliorer le message d’erreur et le test pour transposer l’API DataFrame
  • [SPARK-51074] [SC-188153][ss][CONNECT] Définition du délai d’expiration pour communiquer les configurations initiales dans foreachBatch en streaming
  • [SPARK-48353] [SC-187986][sql] Introduction du mécanisme de gestion des exceptions dans le script SQL
  • [SPARK-50596] [SC-184060][python] Mettre à niveau Py4J de 0.10.9.7 à 0.10.9.8
  • [SPARK-51043] [SC-187928][ss][CONNECT] Journalisation utilisateur détaillée pour Spark Connect foreachBatch
  • [SPARK-51084] [ES-1336002][sc-188171][SQL] Affecter la classe d’erreur appropriée pour negativeScaleNotAllowedError
  • [SPARK-51042] [SC-188216][sql] Lire et écrire des champs Mois et Jours des intervalles en une seule fois dans les classes Unsafe*
  • [SPARK-51010] [SC-188188][sql] Corriger AlterColumnSpec qui ne signale pas correctement l'état résolu
  • [SPARK-50799] [SC-188169][python] Affiner les docstrings de rlike, length, octet_length, bit_length et transform
  • [SPARK-51061] [SC-187910][core] Masquer les Jetty informations dans l’API de soumission REST
  • [SPARK-51055] [SC-187993][ss][CONNECT] Streaming foreachBatch doit appeler la logique init à l’intérieur d’une tentative
  • [SPARK-50982] [SC-188059][sql] Prise en charge de davantage de fonctionnalités de chemin de lecture SQL/DataFrame dans l’analyseur à passe unique
  • [SPARK-51081] [SC-188092][sql] Refactorisation Join.output pour le résolveur à passe unique
  • [SPARK-51064] [SC-188039][sql] Activer spark.sql.sources.v2.bucketing.enabled par défaut
  • [SPARK-50883] [LC-5998][sc-187120][SQL] Prise en charge de la modification de plusieurs colonnes dans la même commande
  • [SPARK-51034] [SC-187985][sql] Reformater la description sous forme de dictionnaire de statistiques JSON pour la capacité d'analyse
  • [SPARK-51058] [SC-187961][python] Évitez d’utiliser jvm. SparkSession
  • [SPARK-51056] [SC-187871][python] Évitez la création d’objets inutiles dans SparkSession.getActiveSession.
  • [SPARK-50967] [SC-187860][ss] Ajouter une option pour ignorer l’émission de clés d’état initiales dans l’opérateur FMGWS
  • [SPARK-50813] [SC-186457][sql] Autoriser uniquement les noms d’étiquettes non qualifiés dans les scripts SQL
  • [SPARK-50858] [SC-187399][python] Ajouter une configuration pour masquer la trace de la pile UDF Python
  • [SPARK-50853] [SC-187219][core] Fermer le canal accessible en écriture du fichier temporaire de mélange
  • [SPARK-50663] [SC-187541][sql] Correction de la grammaire pour l’instruction IF ELSE (ELSE IF -> ELSEIF)
  • [SPARK-51027] [SC-187502][sql] Empêcher HiveClient.runSqlHive l’appel dans un environnement sans test
  • [SPARK-50977] [SC-187400][sc-187006][CORE] Améliorer la disponibilité de la logique effectuant l’agrégation des résultats de l’accumulateur
  • [SPARK-51001] [SC-187442][sql] Affinage d’arrayEquals
  • [SPARK-50962] [SC-187168][sql] Éviter StringIndexOutOfBoundsException dans AttributeNameParser
  • [SPARK-50683] [SC-184728][sql] Intégrer l’expression commune dans With si elle est utilisée une fois
  • [SPARK-50959] [SC-187139][ml][PYTHON] Exception avalée de JavaWrapper.del
  • [SPARK-50558] [SC-187337][sql] Introduction de simpleString pour ExpressionSet
  • [SPARK-50648] [SC-184706][core] Nettoyage des tâches zombies dans les étapes non en cours d’exécution lorsque le travail est annulé
  • [SPARK-50990] [SC-187316][sql] Refactoriser la résolution UpCast hors du Analyzer
  • [SPARK-49491] [SC-184714][sql] Remplacer AnyRefMap par HashMap
  • [SPARK-50685] [SC-186941][python] Améliorer les performances py4J en tirant parti de getattr
  • [SPARK-50688] [SC-184666][sql] Éliminer l’ambiguïté lorsque rowTag est manquant dans le chemin d’écriture XML
  • [SPARK-50976] [SC-187265][ml][PYTHON] Correction de l’enregistrement/chargement de TargetEncoder
  • [SPARK-49639] [SC-187297][sql] Supprimer la suggestion de configuration ANSI dans INVALID_INTERVAL_WITH_MICROSECONDS_ADDITION
  • [SPARK-50118] [SC-187110]Retour à "[CONNET] Réinitialisation du cache d’état isolé lors de l’exécution des tâches"
  • [SPARK-47579] [16.x][sc-166971][CORE][part3] Spark Core : Migrer logInfo avec des variables vers une infrastructure de journalisation structurée
  • [SPARK-50669] [SC-184566][es-1327450][PHOTON][test-only] Étendre les tests utilitaires photon pour l’expression TimestampAdd avec des types longs
  • [SPARK-50909] [SC-187119][python] Configuration du module faulthandler dans PythonPlannerRunners
  • [SPARK-50774] [SC-186349][sql] Centraliser les noms de classement à un seul endroit
  • [SPARK-50804] [SC-186684][sql] to_protobuf() ne doit pas lever MatchError
  • [SPARK-50957] [SC-187136][protobuf] Rendre protobuf.utils.SchemaConverters privé
  • [SPARK-50900] [SC-186948][ml][CONNECT] Ajouter VectorUDT et MatrixUDT à ProtoDataTypes
  • [SPARK-50895] [SC-186998][sql] Créer une interface commune pour les expressions qui produisent un type de chaîne par défaut
  • [SPARK-50558] [SC-184216][sql] Ajouter des limites de journalisation configurables pour le nombre d’éléments dans InSet et In
  • [SPARK-50875] [SC-186951][sql][16.x] Ajout de classements RTRIM à TVF
  • [SPARK-50579] [SC-183826][sql] Correction de truncatedString

Prise en charge du pilote ODBC/JDBC Databricks

Databricks prend en charge les pilotes ODBC/JDBC publiés au cours des 2 dernières années. Téléchargez les pilotes et la mise à niveau récemment publiés (téléchargez ODBC, téléchargez JDBC).

Environnement du système

  • Système d’exploitation : Ubuntu 24.04.2 LTS
    • Remarque : Il s’agit de la version Ubuntu utilisée par les conteneurs Databricks Runtime. Les conteneurs Databricks Runtime s’exécutent sur les machines virtuelles du fournisseur cloud, qui peuvent utiliser une autre version Ubuntu ou distribution Linux.
  • Java : Zulu17.54+21-CA
  • Scala : 2.12.15
  • Python : 3.12.3
  • R : 4.4.0
  • Delta Lake : 3.3.0

Bibliothèques Python installées

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
annotated-types 0.7.0 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
commande automatique 2.2.2 azure-core 1.31.0 azure-storage-blob (service de stockage de blobs Azure) 12.23.0
Azure Storage File Data Lake 12.17.0 backports.tarfile 1.2.0 black 24.4.2
clignotant 1.7.0 boto3 1.34.69 botocore 1.34.69
cachetools 5.3.3 certifi 2024.6.2 cffi 1.16.0
chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4 cliquez 8.1.7
cloudpickle 2.2.1 comm 0.2.1 contourpy 1.2.0
cryptographie 42.0.5 cycliste 0.11.0 Cython 3.0.11
Kit de développement logiciel Databricks (SDK) 0.30.0 dbus-python 1.3.2 debugpy 1.6.7
décorateur 5.1.1 Deprecated 1.2.14 distlib 0.3.8
Conversion de docstring en markdown 0.11 executing 0.8.3 aperçu des facettes 1.1.1
verrou de fichier 3.15.4 outils de police 4.51.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.37 google-api-core 2.20.0 google-auth 2.35.0
google-cloud-core 2.4.1 google-cloud-storage (Stockage dans le cloud de Google) 2.18.2 google-crc32c 1.6.0
google-resumable-media 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0 grpcio 1.60.0
grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.4 IDNA 3.7
importlib-metadata 6.0.0 importlib_resources 6.4.0 inflect 7.3.1
ipyflow-core 0.0.201 ipykernel 6.28.0 ipython 8.25.0
ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2 isodate 0.6.1
jaraco.context 5.3.0 jaraco.functools 4.0.1 jaraco.text 3.12.1
Jedi 0.19.1 jmespath 1.0.1 joblib 1.4.2
jupyter_client 8.6.0 jupyter_core 5.7.2 kiwisolver 1.4.4
launchpadlib 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6
matplotlib 3.8.4 matplotlib-inline 0.1.6 Mccabe 0.7.0
mlflow-skinny (version légère de mlflow) 2.19.0 more-itertools 10.3.0 mypy 1.10.0
mypy-extensions 1.0.0 nest-asyncio 1.6.0 nodeenv 1.9.1
numpy 1.26.4 oauthlib 3.2.2 opentelemetry-api 1.27.0
opentelemetry-sdk 1.27.0 OpenTelemetry-conventions sémantiques 0,48b0 empaquetage 24.1
Pandas 1.5.3 parso 0.8.3 pathspec 0.10.3
patsy 0.5.6 pexpect 4.8.0 pillow 10.3.0
pip 24,2 platformdirs 3.10.0 plotly 5.22.0
pluggy 1.0.0 prompt-toolkit 3.0.43 proto-plus 1.24.0
protobuf 4.24.1 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 pyarrow 15.0.2
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pyccolo 0.0.65
pycparser 2.21 pydantic 2.8.2 pydantic_core 2.20.1
pyflakes 3.2.0 Pygments 2.15.1 PyGObject 3.48.2
PyJWT 2.7.0 pyodbc 5.0.1 pyparsing 3.0.9
pyright 1.1.294 python-dateutil 2.9.0.post0 python-lsp-jsonrpc 1.1.2
python-lsp-server 1.10.0 pytoolconfig 1.2.6 pytz 2024.1
PyYAML 6.0.1 pyzmq 25.1.2 requests 2.32.2
corde 1.12.0 Rsa 4,9 s3transfer 0.10.2
scikit-learn 1.4.2 scipy (bibliothèque Python pour le calcul scientifique) 1.13.1 seaborn 0.13.2
setuptools 74.0.0 six 1.16.0 smmap 5.0.0
sqlparse 0.5.1 ssh-import-id 5.11 données en pile 0.2.0
statsmodels, une bibliothèque Python pour la modélisation statistique 0.14.2 ténacité 8.2.2 threadpoolctl 2.2.0
tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1 tornade 6.4.1
Traitlets 5.14.3 typeguard 4.3.0 types-protobuf 3.20.3
types-psutil 5.9.0 types-pytz 2023.3.1.1 types-PyYAML 6.0.0
types de requêtes 2.31.0.0 types-setuptools 68.0.0.0 type numéro six 1.16.0
types-urllib3 1.26.25.14 typing_extensions 4.11.0 ujson 5.10.0
unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.26.16 virtualenv 20.26.2
wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5 c’est quoi le patch 1.0.2
roue 0.43.0 enveloppé 1.14.1 yapf 0.33.0
zipp 3.17.0

Bibliothèques R installées

Les bibliothèques R sont installées à partir de l’instantané CRAN du Gestionnaire de package Posit le 04-08-2024.

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
flèche 16.1.0 Askpass 1.2.0 assertthat 0.2.1
backports 1.5.0 base 4.4.0 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 bit 4.0.5 bit 64 4.0.5
bitops 1,0-8 objet BLOB 1.2.4 boot 1.3-30
brew 1.0-10 brio 1.1.5 balai 1.0.6
bslib 0.8.0 cachemire 1.1.0 callr 3.7.6
caret 6.0-94 cellranger 1.1.0 chron 2.3-61
classe 7.3-22 cli 3.6.3 clipr 0.8.0
horloge 0.7.1 cluster 2.1.6 codetools 0,2-20
espace colorimétrique 2.1-1 commonmark 1.9.1 compilateur 4.4.0
config 0.3.2 En conflit 1.2.0 cpp11 0.4.7
crayon 1.5.3 credentials 2.0.1 friser 5.2.1
data.table 1.15.4 ensembles de données 4.4.0 DBI 1.2.3
dbplyr 2.5.0 desc 1.4.3 devtools 2.4.5
diagramme 1.6.5 diffobj 0.3.5 digérer 0.6.36
downlit 0.4.4 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-14 ellipse 0.3.2 évaluer 0.24.0
fans 1.0.6 couleurs 2.1.2 carte rapide 1.2.0
fontawesome 0.5.2 condamnés 1.0.0 foreach 1.5.2
foreign 0.8-86 forge 0.2.0 fs 1.6.4
futur 1.34.0 future.apply 1.11.2 gargle 1.5.2
produits génériques 0.1.3 gert 2.1.0 ggplot2 3.5.1
gh 1.4.1 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-8 variables globales 0.16.3 colle 1.7.0
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 gower 1.0.1
graphisme 4.4.0 grDevices 4.4.0 grid 4.4.0
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gt 0.11.0
gtable 0.3.5 hardhat 1.4.0 haven 2.5.4
highr 0.11 hms 1.1.3 outils HTML 0.5.8.1
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.15 httr 1.4.7
httr2 1.0.2 ids 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-15 isoband 0.2.7 itérateurs 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 juicyjuice 0.1.0
KernSmooth 2.23-22 knitr 1,48 étiquetage 0.4.3
plus tard 1.3.2 lattice 0.22-5 lave 1.8.0
cycle de vie 1.0.4 listenv 0.9.1 lubridate 1.9.3
magrittr 2.0.3 markdown 1.13 MASS 7.3-60.0.1
Matrix 1.6-5 memoise 2.0.1 méthodes 4.4.0
mgcv 1.9-1 mime 0,12 miniUI 0.1.1.1
mlflow 2.14.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modèleur 0.1.11
munsell 0.5.1 nlme 3.1-165 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.2.0 parallèle 4.4.0
parallèlement 1.38.0 pilier 1.9.0 pkgbuild 1.4.4
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.1.0 pkgload 1.4.0
plogr 0.2.0 plyr (un package logiciel pour le traitement de données) 1.8.9 éloge 1.0.0
prettyunits 1.2.0 pROC 1.18.5 processx 3.8.4
prodlim 2024.06.25 profvis 0.3.8 progrès 1.2.3
progressr 0.14.0 promesses 1.3.0 proto 1.0.0
mandataire 0,4-27 p.s. 1.7.7 purrr 1.0.2
R6 2.5.1 ragg 1.3.2 randomForest (algorithme d'apprentissage automatique) 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.13 RcppEigen 0.3.4.0.0 réactif 0.4.4
reactR 0.6.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
recettes 1.1.0 match retour 2.0.0 revanche2 2.1.2
remotes 2.5.0 exemple reproductible 2.1.1 reshape2 1.4.4
rlang 1.1.4 rmarkdown 2,27 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.2 rpart 4.1.23 rprojroot 2.0.4
Rserve 1,8-13 RSQLite 2.3.7 rstudioapi 0.16.0
rversions 2.1.2 rvest 1.0.4 sass 0.4.9
écailles 1.3.0 selectr 0,4-2 informations sur la session 1.2.2
forme 1.4.6.1 brillant 1.9.1 sourcetools 0.1.7-1
sparklyr 1.8.6 SparkR 3.5.2 spatial 7.3-17
splines 4.4.0 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1
Statistiques 4.4.0 statistiques4 4.4.0 chaine 1.8.4
stringr 1.5.1 survie 3.6-4 swagger 5.17.14.1
sys 3.4.2 systemfonts 1.1.0 tcltk 4.4.0
testthat 3.2.1.1 mise en forme de texte 0.4.0 tibble 3.2.1
tidyr 1.3.1 tidyselect 1.2.1 tidyverse 2.0.0
changement d'heure 0.3.0 date-heure 4032.109 tinytex 0.52
outils 4.4.0 tzdb 0.4.0 vérificateur d'URL 1.0.1
Utilise ça 3.0.0 utf8 1.2.4 utilitaires 4.4.0
Identifiant unique universel (UUID) 1.2-1 V8 4.4.2 vctrs 0.6.5
viridisLite 0.4.2 Vroom 1.6.5 Waldo 0.5.2
vibrisse 0.4.1 flétrir 3.0.1 xfun 0.46
xml2 1.3.6 xopen 1.0.1 xtable 1.8-4
yaml 2.3.10 zeallot 0.1.0 fichier ZIP 2.3.1

Bibliothèques Java et Scala installées (version du cluster Scala 2.12)

ID de groupe ID d’artefact Version
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws Amazon Kinesis Client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.638
com.amazonaws AWS Java SDK pour Elastic Beanstalk 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport (kit de développement logiciel Java AWS pour l'importation et l'exportation) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning (kit de développement logiciel AWS pour l'apprentissage automatique en Java) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.638
com.amazonaws jmespath-java 1.12.638
com.clearspring.analytics ruisseau 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.27.0
com.databricks jets3t 0.7.1-0
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 Camarade de classe 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-yaml 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.16.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.caffeine caféine 2.9.3
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1 natifs
com.github.fommil.netlib système_natif-java 1.1
com.github.fommil.netlib système_natif-java 1.1 natifs
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1 natifs
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 1.1 natifs
com.github.luben zstd-jni 1.5.5-4
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.10.1
com.google.crypto.tink tink 1.9.0
com.google.errorprone annotations_sujettes_aux_erreurs 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 26/05/2023
com.google.guava goyave 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 3.25.1
com.helger profileur 1.1.1
com.ibm.icu icu4j 75.1
com.jcraft jsch 0.1.55
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure Azure Data Lake Store SDK (kit de développement logiciel pour le magasin Azure Data Lake) 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.3.jre8
com.ning compress-lzf (compression utilisant l'algorithme LZF) 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.sun.xml.bind jaxb-core 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lentilles_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 1.4.3
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocity univocity-analyseurs 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.16.0
commons-collections (bibliothèque de collections communes) commons-collections (bibliothèque de collections communes) 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1,5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 3.0.3
dev.ludovic.netlib blas 3.0.3
dev.ludovic.netlib lapack 3.0.3
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift compresseur d'air 0.27
io.delta delta-sharing-client_2.12 1.2.3
io.dropwizard.metrics annotation des métriques 4.2.19
io.dropwizard.metrics métriques de base 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics métriques-vérifications de santé 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.2.19
io.dropwizard.metrics Metrics-JMX 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.2.19
io.dropwizard.metrics servlets de métriques 4.2.19
io.netty netty-all 4.1.108.Final
io.netty netty-buffer 4.1.108.Final
io.netty netty-codec 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.108.Final
io.netty netty-common 4.1.108.Final
io.netty netty-handler 4.1.108.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.108.Final
io.netty netty-resolver 4.1.108.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty netty-transport 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-riscv64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.108.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.108.Final-osx-x86_64
io.netty transport-netty-natif-commun-unix 4.1.108.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 collectionneur 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 activation 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 2.12.1
net.java.dev.jna jna 5.8.0
net.razorvine conserve 1.3
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 (module d'ingestion de Snowflake) 0.9.6
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 4.9.3
org.antlr stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant fourmi 1.10.11
org.apache.ant ant-jsch 1.10.11
org.apache.ant ant-launcher 1.10.11
org.apache.arrow format de flèche 15.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-core 15.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 15.0.0
org.apache.arrow vecteur-flèche 15.0.0
org.apache.avro Avro 1.11.3
org.apache.avro avro-ipc 1.11.3
org.apache.avro avro-mapred 1.11.3
org.apache.commons commons-collections4 4.4
org.apache.commons commons-compress 1.23.0
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 texte commun 1.10.0
org.apache.curator curateur-client 2.13.0
org.apache.curator curator-framework 2.13.0
org.apache.curator créateur de recettes 2.13.0
org.apache.datasketches datasketches-java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memory (mémoire de croquis de données) 2.0.0
org.apache.derby match de derby 10.14.2.0
org.apache.hadoop environnement d'exécution du client Hadoop 3.3.6
org.apache.hive hive-beeline (outil de ligne de commande d'Apache Hive) 2.3.9
org.apache.hive hive-cli 2.3.9
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