Megosztás a következőn keresztül:

Databricks Runtime 4.1 (EoS)

  • Cikk

Feljegyzés

A Databricks Runtime-verzió támogatása véget ért. A támogatás megszűnésének dátumáról lásd a támogatási előzményeket. Az összes támogatott Databricks Runtime-verziót lásd : Databricks Runtime release notes versions and compatibility.

A Databricks 2018 májusában adta ki ezt a verziót.

Fontos

Ez a kiadás 2019. január 17-én elavult. A Databricks runtime-elavulási szabályzatáról és ütemezéséről további információt a Databricks támogatási életciklusában talál.

Az alábbi kibocsátási megjegyzések az Apache Spark által üzemeltetett Databricks Runtime 4.1-ről nyújtanak információkat.

Delta Lake

A Databricks Runtime 4.1-es verziója jelentős minőségi fejlesztéseket és funkciókat ad a Delta Lake-hez. A Databricks erősen javasolja, hogy minden Delta Lake-ügyfél frissítsen az új futtatókörnyezetre. Ez a kiadás továbbra is privát előzetes verzióban érhető el, de a hamarosan megjelenő általános rendelkezésre állási (GA) kiadásra való felkészülés során jelölt kiadást jelent.

A Delta Lake mostantól privát előzetes verzióban is elérhető az Azure Databricks felhasználói számára. Lépjen kapcsolatba a fiókkezelővel, vagy regisztráljon a címen https://databricks.com/product/databricks-delta.

Kompatibilitástörő változások

  • A Databricks Runtime 4.1 olyan módosításokat tartalmaz a tranzakciós protokollon, amelyek lehetővé teszik az új funkciókat, például az érvényesítést. A Databricks Runtime 4.1-es verziójával létrehozott táblák automatikusan használják az új verziót, és a Databricks Runtime régebbi verziói nem írhatók. A fejlesztések előnyeinek kihasználásához frissítenie kell a meglévő táblákat. Meglévő tábla frissítéséhez először frissítse a táblába írt összes feladatot. Majd futtassa:

    com.databricks.delta.Delta.upgradeTableProtocol("<path-to-table>" or "<tableName>")

    További információ: Hogyan kezeli az Azure Databricks a Delta Lake szolgáltatáskompatibilitását?

  • Az írások mostantól a tábla aktuális sémája alapján lesznek érvényesítve ahelyett, hogy automatikusan hozzáadják a céltáblából hiányzó oszlopokat. Az előző viselkedés engedélyezéséhez állítsa a beállítást a mergeSchema következőre true: .

  • Ha a Databricks Delta korábbi verzióit futtatja, a Databricks Runtime 4.1 használata előtt frissítenie kell az összes feladatot. Ha a következő hibák valamelyikét látja, frissítsen a Databricks Runtime 4.1-re:

    java.lang.NumberFormatException: For input string: "00000000000000....crc"
scala.MatchError

  • A táblákban már nem lehetnek olyan oszlopok, amelyek csak esetenként különböznek.

  • A delta-specifikus táblakonfigurációknak mostantól előtaggal kell rendelkeznie delta.

Új funkciók

  • Sémakezelés – A Databricks Delta mostantól ellenőrzi, hogy a hozzáfűzések és felülírások egy meglévő táblán alapulnak-e, így biztosítva, hogy a megírt séma megegyezik a sémával.

    • A Databricks Delta továbbra is támogatja az automatikus sémafejlődést.
    • A Databricks Delta mostantól támogatja a következő DDL-t a séma explicit módosításához:
      • ALTER TABLE ADD COLUMN új oszlopok hozzáadása egy táblához
      • ALTER TABLE CHANGE COLUMNS oszloprendezés módosítása
      • ALTER TABLE [SET|UNSET] TBLPROPERTIES

    További részletekért lásd a sémaérvényesítést.

  • Továbbfejlesztett DDL- és táblatámogatás

    • A tábla DDL és saveAsTable(). save() és saveAsTable() most már azonos szemantika.
    • Minden DDL- és DML-parancs támogatja a táblanevet és delta.`<path-to-table>`a .
    • SHOW PARTITIONS
    • SHOW COLUMNS
    • DESC TABLE
    • Részletes táblázatinformációk – A táblázat aktuális olvasói és írói verzióit a futtatásukkal DESCRIBE DETAILtekintheti meg. Lásd : Hogyan kezeli az Azure Databricks a Delta Lake-funkciók kompatibilitását?.
    • Táblázat részletei – Az eredetadatok mostantól elérhetők a táblákba írt minden egyes íráshoz. Az Adat oldalsáv a Databricks Delta-táblák részletes táblázatadatait és előzményeit is megjeleníti. Tekintse át a Delta Lake-tábla részleteit a részletes leírással.
    • Streamelő táblák – Streamelési adatkeretek hozhatók létre a következő használatával spark.readStream.format("delta").table("<table-name>"): .
    • Csak hozzáfűző táblák – A Databricks Delta mostantól támogatja az alapvető adatszabályozást. A táblatulajdonság delta.appendOnly=truebeállításával letilthatja a táblák törlését és módosítását.
    • MERGE INTO source – Átfogóbb támogatást ad a forrás lekérdezési specifikációhoz MERGE. Megadhatja LIMITpéldául a ORDER BY forrást és INLINE TABLE a forrást.
    • Teljes körű támogatás a table ACL-ekhez.

Teljesítménynövelő fejlesztések

  • Csökkentett stats collection többletterhelés – A stats gyűjtemény hatékonysága javult, és a statisztikák csak konfigurálható számú oszlophoz vannak gyűjtve, alapértelmezés szerint 32-re állítva. A Databricks Delta írási teljesítménye akár 2-szeresére is javult a statisztikai gyűjtemények terhelésének csökkentése miatt. Az oszlopok számának konfigurálásához állítsa be a táblatulajdonságotdelta.dataSkippingNumIndexedCols=<number-of-columns>.
  • A korlát leküldésének támogatása – A statisztikák segítségével korlátozhatja a partícióoszlopokra vonatkozó lekérdezések LIMIT és -predikátumok lekérdezéseihez beolvasott fájlok számát. Ez a jegyzetfüzetekben lévő lekérdezésekre vonatkozik, mivel az limit=1000 implicit hatás az összes jegyzetfüzet-parancsra érvényes.
  • Leküldéses szűrés a streamelési forrásban – A streamelési lekérdezések mostantól particionálást használnak egy új stream indításakor a irreleváns adatok kihagyásához.
  • A továbbfejlesztett párhuzamosság OPTIMIZE - OPTIMIZE mostantól egyetlen Spark-feladatként fut, és a fürtön elérhető összes párhuzamosságot fogja használni (korábban egyszerre 100 tömörített fájlra korlátozták).
  • Adatátugrás a DML-ben – UPDATE, DELETEés MERGE most használja a statisztikát az újraírandó fájlok keresésekor.
  • Csökkentett ellenőrzőpont-megőrzés – Az ellenőrzőpontok két napig maradnak meg (az előzmények továbbra is 30-ra maradnak meg) a tranzakciónapló tárolási költségeinek csökkentése érdekében.

API-viselkedés

  • A Databricks Delta viselkedése insertInto(<table-name>) megegyezik más adatforrásokkal.
    • Ha nincs megadva mód, Ignorevagy mode Appenda ErrorIfExistsDataFrame-ben lévő adatokat hozzáfűzi a Databricks Delta táblához.
    • Ha mode igen Overwrite, törli a meglévő tábla összes adatát, és beszúrja az adatokat a DataFrame-ből a Databricks Delta táblába.
  • Gyorsítótárazás esetén a céltáblát MERGE manuálisan nem lehet gyorsítótárazás nélkül megadni.

Használhatósági fejlesztések

  • Számítási feladatok migrálásának ellenőrzése – A számítási feladatok Databricks Delta-ba való migrálása során elkövetett gyakori hibák kivételt eredményeznek ahelyett, hogy meghiúsulnak:
    • Táblázat format("parquet") olvasása vagy írása.
    • Olvasás vagy írás közvetlenül egy partícióra (azaz /path/to/delta/part=1).
    • Egy táblázat alkönyvtárainak porszívózása.
    • INSERT OVERWRITE DIRECTORY a parquet használata egy táblán.
  • Kis- és nagybetűk érzéketlen konfigurációja – A DataFrame-olvasó/író és a tábla tulajdonságainak beállításai mostantól nem érzéketlenek (beleértve az olvasási útvonalat és az írási útvonalat is).
  • Oszlopnevek – A táblázat oszlopnevei mostantól tartalmazhatnak pontokat.

Ismert problémák

  • A több beszúrásos utasítások beszúrásai munkaegységekben vannak, nem pedig ugyanazon tranzakcióban.

Hibajavítások

  • Egy gyors frissítési táblán lévő új stream indításakor a végtelen hurok ki lett javítva.

Elavult funkciók

A strukturált streamelés nem kezeli a nem hozzáfűző bemeneteket, és kivételt okoz, ha bármilyen módosítás történik a forrásként használt táblán. Korábban a jelölővel felülbírálhatta ezt a ignoreFileDeletion viselkedést, de most már elavult. Ehelyett használja ignoreDeletes vagy ignoreChanges. Forrásként tekintse meg a Delta táblát.

Egyéb változások és fejlesztések

  • A Lekérdezésfigyelő engedélyezve van a felhasználói felületen létrehozott összes célfürthöz.
  • Továbbfejlesztett illesztőoldali teljesítmény a DBIO-gyorsítótárban
  • Továbbfejlesztett teljesítmény parquet dekódoláshoz egy új natív Parquet-dekóderen keresztül
  • Továbbfejlesztett teljesítmény a gyakori szubexpressziós kizáráshoz
  • Továbbfejlesztett adatkiugrási teljesítmény a kis táblákhoz csatlakozó nagy méretű táblák esetében (ténydimenziós táblaillesztések)
  • display() mostantól gazdag HTML-fájlként jeleníti meg a képadattípusokat tartalmazó oszlopokat.
  • Az MLflow-modellek naplózásának, betöltésének , regisztrálásának és üzembe helyezésének fejlesztései
    • A dbml-local frissítése a legújabb 0.4.1-es kiadásra
    • Kijavítottuk a hibát a megadott paraméterrel exportált modellekkel threshold
    • További támogatás az exportáláshoz OneVsRestModel, GBTClassificationModel
  • Frissített néhány telepített Python-kódtárat:
    • pip: 9.0.1-től 10.0.0b2-ig
    • setuptools: 38.5.1-től 39.0.1-ig
    • tornádó: 4.5.3–5.0.1
    • kerék: 0.30.0-0.31.0
  • Több telepített R-kódtárat frissített. Lásd: Telepített R-kódtárak.
  • Az Azure Data Lake Store SDK 2.0.11-ről 2.2.8-ra frissült.
  • A CUDA 8.0-ról 9.0-ra, a CUDNN pedig 7.0-ra frissült a GPU-fürtök 6.0-s verziójáról.

Apache Spark

A Databricks Runtime 4.1 tartalmazza az Apache Spark 2.3.0-t. Ez a kiadás tartalmazza a Databricks Runtime 4.0 (EoS) összes javítását és fejlesztését, valamint a Spark következő további hibajavításait és fejlesztéseit:

  • [SPARK-24007][SQL] Előfordulhat, hogy a FloatType és a DoubleType EqualNullSafe nem megfelelő eredményt ad a kodének alapján.
  • [SPARK-23942][PYTHON] [SQL] Gyűjt a PySparkban a lekérdezés-végrehajtó figyelő műveleteként
  • [SPARK-23815][CORE] Előfordulhat, hogy a Spark-író dinamikus partíció felülírási módja nem ír kimenetet többszintű partíción
  • [SPARK-23748][SS] Az SS folyamatos folyamatának javítása nem támogatja a SubqueryAlias-problémát
  • [SPARK-23963][SQL] Nagy számú oszlop megfelelő kezelése a szövegalapú Hive-táblán lévő lekérdezésben
  • [SPARK-23867][SCHEDULER] a droppedCount használata a logWarningben
  • [SPARK-23816][CORE] Az el nem végzett tevékenységeknek figyelmen kívül kell hagyniuk a FetchFailures parancsokat.
  • [SPARK-23809][SQL] Az aktív SparkSession-t a getOrCreate-nak kell beállítania
  • [SPARK-23966][SS] Az összes ellenőrzőpont-fájlírási logika újrabontása egy közös CheckpointFileManager felületen
  • [SPARK-21351][SQL] Nullability frissítése a gyermekek kimenete alapján
  • [SPARK-23847][PYTHON] [SQL] Asc_nulls_first hozzáadása, asc_nulls_last a PySparkhoz
  • [SPARK-23822][SQL] A Parquet-séma eltéréseinek javítása hibaüzenet
  • [SPARK-23823][SQL] Forrás megőrzése a transformExpressionban
  • [SPARK-23838][WEBUI] A futó SQL-lekérdezés "befejezettként" jelenik meg az SQL lapon
  • [SPARK-23802][SQL] A PropagálásEmptyRelation megoldatlan állapotban hagyhatja a lekérdezéstervet
  • [SPARK-23727][SQL] A DateType szűrőinek leküldése a parquetben
  • [SPARK-23574][SQL] Egypartíciós jelentés a DataSourceV2ScanExec-ben, ha pontosan 1 adatolvasó-előállító található.
  • [SPARK-23533][SS] Támogatás hozzáadása a ContinuousDataReader startOffsetjének módosításához
  • [SPARK-23491][SS] Explicit feladattörlés eltávolítása a ContinuousExecution újrakonfigurálásával
  • [SPARK-23040][CORE] Megszakítható iterátort ad vissza a shuffle-olvasóhoz
  • [SPARK-23827][SS] A StreamingJoinExecnek biztosítania kell, hogy a bemeneti adatok meghatározott számú partícióra legyenek particionálva
  • [SPARK-23639][SQL] Jogkivonat beszerzése a metaadattár-ügyfél initálása előtt a SparkSQL parancssori felületén
  • [SPARK-23806]A Broadcast.unpersist végzetes kivételt okozhat a használat során...
  • [SPARK-23599][SQL] A RandomUUIDGenerator használata uuid kifejezésben
  • [SPARK-23599][SQL] UUID-generátor hozzáadása pszeudo-véletlenszerű számokból
  • [SPARK-23759][Felhasználói felület] Nem lehet a Spark felhasználói felületét egy adott gazdagépnévhez/ IP-címhez kötni
  • [SPARK-23769][CORE] Távolítsa el a Scalastyle-ellenőrzést szükségtelenül letiltó megjegyzéseket
  • [SPARK-23614][SQL] Helytelen újrahasználati csere kijavítása gyorsítótárazás használatakor
  • [SPARK-23760][SQL] A CodegenContext.withSubExprEliminationExprs fájlnak helyesen kell mentenie/visszaállítania a CSE állapotát
  • [SPARK-23729][CORE] URI-töredék tiszteletben tartása a globok feloldásakor
  • [SPARK-23550][CORE] Util-k törlése
  • [SPARK-23288][SS] Kimeneti metrikák javítása parquet sink használatával
  • [SPARK-23264][SQL] A scala javítása. MatchError a literals.sql.out-ban
  • [SPARK-23649][SQL] Az UTF-8-ban nem engedélyezett karakter kihagyása
  • [SPARK-23691][PYTHON] A sql_conf util használata a PySpark-tesztekben, ahol lehetséges
  • [SPARK-23644][CORE] [Felhasználói felület] Abszolút elérési út használata REST-híváshoz az SHS-ben
  • [SPARK-23706][PYTHON] spark.conf.get(value, default=None) a PySparkban a None értéket kell létrehoznia
  • [SPARK-23623][SS] A gyorsítótárazott fogyasztók egyidejű használatának elkerülése a CachedKafkaConsumerben
  • [SPARK-23670][SQL] Memóriaszivárgás javítása a SparkPlanGraphWrapperen
  • [SPARK-23608][CORE] [WEBUI] Szinkronizálás hozzáadása az SHS-ben az attachSparkUI és a detachSparkUI függvények között, hogy elkerülje a Jetty Handlers egyidejű módosítási problémáját
  • [SPARK-23671][CORE] Az SHS-szálkészlet engedélyezésének feltétele.
  • [SPARK-23658][LAUNCHER] Az InProcessAppHandle helytelen osztályt használ a getLoggerben
  • [SPARK-23642][DOCS] AccumulatorV2 alosztály isZero scaladoc fix
  • [SPARK-22915][MLLIB] Streamelési tesztek a spark.ml.feature szolgáltatáshoz N-től Z-ig
  • [SPARK-23598][SQL] Metódusok nyilvánossá tétele a BufferedRowIteratorban a nagy lekérdezés futásidejű hibáinak elkerülése érdekében
  • [SPARK-23546][SQL] Állapot nélküli metódusok/értékek újrabontása a CodegenContextben
  • [SPARK-23523][SQL] Az OptimizeMetadataOnlyQuery szabály által okozott helytelen eredmény javítása
  • [SPARK-23462][SQL] a hiányzó mező hibaüzenetének javítása a StructType-ban
  • [SPARK-23624][SQL] A pushFilters metódus dokumentumának módosítása a Datasource V2-ben
  • [SPARK-23173][SQL] Ne hozzon létre sérült parquet-fájlokat az adatok JSON-ból való betöltésekor
  • [SPARK-23436][SQL] Csak akkor következtethet dátumként a partícióra, ha a dátumra vethető
  • [SPARK-23406][SS] Stream-alapú öncsatlakozások engedélyezése
  • [SPARK-23490][SQL] A storage.locationUri ellenőrzése meglévő táblával a CreateTable alkalmazásban
  • [SPARK-23524]A nagy helyi shuffle blokkokat nem szabad ellenőrizni a sérülés szempontjából.
  • [SPARK-23525][SQL] Az ALTER TABLE CHANGE COLUMN COMMENT támogatása külső hive-táblához
  • [SPARK-23434][SQL] A Spark nem figyelmeztetheti a HDFS-fájl elérési útjának metaadat-könyvtárát
  • [SPARK-23457][SQL] Feladatvégző figyelők regisztrálása először a ParquetFileFormatban
  • [SPARK-23329][SQL] A trigonometriai függvények dokumentációjának javítása
  • [SPARK-23569][PYTHON] Python3-stílusjegyzetfüggvények használatának engedélyezése pandas_udf
  • [SPARK-23570][SQL] Spark 2.3.0 hozzáadása a HiveExternalCatalogVersionsSuite-ban
  • [SPARK-23517][PYTHON] _pyspark.util létrehozása. exception_message a Nyomkövetést a Java-ból a Py4JJavaError által
  • [SPARK-23508][CORE] BlockmanagerId kijavítása esetblokk eseténManagerIdCache ok oom
  • [SPARK-23448][SQL] JSON- és CSV-elemző viselkedésének tisztázása a dokumentumban
  • [SPARK-23365][CORE] Ne módosítsa a szám végrehajtóit tétlen végrehajtók megölésekor.
  • [SPARK-23438][DSTREAMS] DStreams-adatvesztés javítása WAL használatával az illesztőprogram összeomlása esetén
  • [SPARK-23475][Felhasználói felület] Kihagyott szakaszok megjelenítése
  • [SPARK-23518][SQL] Kerülje a metaadattár-hozzáférést, ha a felhasználók csak adatkereteket szeretnének olvasni és írni
  • [SPARK-23406][SS] Stream-alapú öncsatlakozások engedélyezése
  • [SPARK-23541][SS] Lehetővé teszi, hogy a Kafka-forrás a cikkpartíciók számánál nagyobb párhuzamossággal olvassa be az adatokat
  • [SPARK-23097][SQL] [SS] Szövegcsatorna forrásának migrálása a V2-be
  • [SPARK-23362][SS] A Kafka Microbatch-forrás áttelepítése v2-re
  • [SPARK-23445]Oszlopállapot újrabontása
  • [SPARK-23092][SQL] MemoryStream migrálása DataSourceV2 API-kba
  • [SPARK-23447][SQL] A Literál kódrészlet-sablonjának törlése
  • [SPARK-23366]Gyakori olvasási útvonal javítása a ReadAheadInputStreamben
  • [SPARK-22624][PYSPARK] Tartományparticionálási shuffle elérhetővé helyezése

Karbantartási frissítések

Lásd a Databricks Runtime 4.1 karbantartási frissítéseit.

Rendszerkörnyezet

  • Operációs rendszer: Ubuntu 16.04.4 LTS
  • Java: 1.8.0_162
  • Scala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 Python 2-fürtökhöz és 3.5.2 Python 3-fürtökhöz.
  • R: R 3.4.4-es verzió (2018-03-15)
  • GPU-fürtök: A következő NVIDIA GPU-kódtárak vannak telepítve:
    • Tesla driver 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Telepített Python-kódtárak

Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió
ansi2html 1.1.1 argparse 1.2.1 backports-abc 0,5
boto 2.42.0 boto3 1.4.1 botocore 1.4.70
brewer2mpl 1.4.1 minősítés 2016.2.28 cffi 1.7.0
karakterkészlet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
kriptográfia 1,5 biciklista 0.10.0 Cython 0.24.1
lakberendező 4.0.10 docutils 0,14 enum34 1.1.6
et-xmlfile 1.0.1 freetype-py 1.0.2 funcsigs 1.0.2
fusepy 2.0.4 határidőügylet 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0,999 idna 2.1 ipaddress 1.0.16
ipython 2.2.0 ipython-genutils 0.1.0 jdcal 1,2
Jinja2 2.8 jmespath 0.9.0 llvmlite 0.13.0
lxml 3.6.4 MarkupSafe 0.23 matplotlib 1.5.3
mpld3 0,2 msgpack-python 0.4.7 ndg-httpsclient 0.3.3
numba 0.28.1 numpy 1.11.1 openpyxl 2.3.2
pandas 0.19.2 pathlib2 2.1.0 Patsy 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Párna 3.3.1
mag 10.0.0b2 réteg 3.9 prompt-toolkit 1.0.7
psycopg2 2.6.2 ptyprocess 0.5.1 py4j 0.10.3
pyarrow 0.8.0 pyasn1 0.1.9 pycparser 2.14
Pygments 2.1.3 PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 16.0.0
pyparsing 2.2.0 pypng 0.0.18 Python 2.7.12
python-dateutil 2.5.3 python-geohash 0.8.5 pytz 2016.6.1
kérelmek 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 súrol 0.32 tengeri 0.7.1
setuptools 39.0.1 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 Hat 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornádó 5.0.1 árulók 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 15.0.1 wcwidth 0.1.7 kerék 0.31.0
wsgiref 0.1.2

Telepített R-kódtárak

Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió
abind 1.4-5 assertthat 0.2.0 backports 1.1.2
alap 3.4.4 BH 1.66.0-1 bindr 0.1.1
bindrcpp 0.2.2 bit 1.1-12 bit64 0.9-7
bitops 1.0-6 blob 1.1.1 indítás 1.3-20
főz 1.0-6 seprű 0.4.4 autó 3.0-0
carData 3.0-1 kalap 6.0-79 cellranger 1.1.0
chron 2.3-52 osztály 7.3-14 Cli 1.0.0
fürt 2.0.7 kódtoolok 0.2-15 színtér 1.3-2
commonmark 1.4 fordítóprogram 3.4.4 zsírkréta 1.3.4
csavarodik 3.2 CVST 0.2-1 data.table 1.10.4-3
adatkészletek 3.4.4 DBI 0,8 ddalpha 1.3.1.1
DEoptimR 1.0-8 Desc 1.1.1 devtools 1.13.5
dichromat 2.0-0 emészt 0.6.15 dimRed 0.1.0
doMC 1.3.5 dplyr 0.7.4 DRR 0.0.3
forcats 0.3.0 foreach 1.4.4 külföldi 0.8-69
gbm 2.1.3 ggplot2 2.2.1 git2r 0.21.0
glmnet 2.0-16 ragasztó 1.2.0 Gower 0.1.2
grafika 3.4.4 grDevices 3.4.4 rács 3.4.4
gsubfn 0,7 gtable 0.2.0 h2o 3.16.0.2
kikötő 1.1.1 Hms 0.4.2 httr 1.3.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ipred 0.9-6
iterátorok 1.0.9 jsonlite 1,5 kernlab 0.9-25
KernSmooth 2.23-15 címkézés 0.3 rács 0.20-35
láva 1.6.1 lazyeval 0.2.1 kicsi 0.3.3
lme4 1.1-17 lubridate 1.7.3 magrittr 1,5
mapproj 1.2.6 Térképek 3.3.0 maptools 0.9-2
TÖMEG 7.3-49 Mátrix 1.2-13 MatrixModels 0.4-1
memoise 1.1.0 metódusok 3.4.4 mgcv 1.8-23
MIME 0,5 minqa 1.2.4 mnormt 1.5-5
ModelMetrics 1.1.0 munsell 0.4.3 mvtnorm 1.0-7
nlme 3.1-137 nloptr 1.0.4 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.0.1 openxlsx 4.0.17
parallel 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 pillér 1.2.1
pkgconfig 2.0.1 pkgKitten 0.1.4 plogr 0.2.0
rétegelt 1.8.4 dicséret 1.0.0 prettyunits 1.0.2
Proc 1.11.0 prodlim 1.6.1 Proto 1.0.0
Psych 1.8.3.3 purrr 0.2.4 quantreg 5.35
R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.21.0 R.utils 2.6.0
R6 2.2.2 randomForest 4.6-14 RColorBrewer 1.1-2
Rcpp 0.12.16 RcppEigen 0.3.3.4.0 RcppRoll 0.2.2
RCurl 1.95-4.10 olvasó 1.1.1 readxl 1.0.0
receptek 0.1.2 Visszavágót 1.0.1 újraformázás2 1.4.3
Rio 0.5.10 rlang 0.2.0 robustbase 0.92-8
RODBC 1.3-15 roxygen2 6.0.1 rpart 4.1-13
rprojroot 1.3-2 Rserve 1.7-3 RSQLite 2.1.0
rstudioapi 0,7 mérleg 0.5.0 sfsmisc 1.1-2
Sp 1.2-7 SparkR 2.3.0 SparseM 1.77
térbeli 7.3-11 splines 3.4.4 sqldf 0.4-11
NÉGYZET 2017.10-1 statmod 1.4.30 statisztika 3.4.4
statisztikák4 3.4.4 stringi 1.1.7 sztring 1.3.0
túlélés 2.41-3 tcltk 3.4.4 TeachingDemos 2.10
testthat 2.0.0 tibble 1.4.2 tidyr 0.8.0
tidyselect 0.2.4 timeDate 3043.102 eszközök 3.4.4
utf8 1.1.3 eszközök 3.4.4 viridisLite 0.3.0
bajusz 0.3-2 withr 2.1.2 xml2 1.2.0

Telepített Java- és Scala-kódtárak (Scala 2.11-fürtverzió)

Csoportazonosító Összetevő azonosítója Verzió
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.7.3
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.313
com.amazonaws jmespath-java 1.11.313
com.carrotsearch hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics patak 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.4.1-db1-spark2.3
com.databricks dbml-local_2.11-tesztek 0.4.1-db1-spark2.3
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.11 0.4.15-9
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.11 0.4.15-9
com.esotericsoftware kryo-shaded 3.0.3
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml osztálytárs 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.6.7.1
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.6.7
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.11 2.6.7.1
com.github.fommil jniloader 1,1
com.github.fommil.netlib core 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1,1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natívok 1,1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1,1
com.github.fommil.netlib native_system-java-natívok 1,1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64-natives 1,1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64-natives 1,1
com.github.luben zstd-jni 1.3.2-2
com.github.rwl jtransforms 2.4.0
com.google.code.findbugs jsr305 2.0.1
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.guava gujávafa 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.googlecode.javaewah JavaEWAH 0.3.2
com.h2database h2 1.3.174
com.jamesmurty.utils java-xmlbuilder 1,1
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.mchange c3p0 0.9.5.1
com.mchange mchange-commons-java 0.2.10
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 6.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.11 0.3
com.twitter chill-java 0.8.4
com.twitter chill_2.11 0.8.4
com.twitter parquet-hadoop-bundle 1.6.0
com.twitter util-app_2.11 6.23.0
com.twitter util-core_2.11 6.23.0
com.twitter util-jvm_2.11 6.23.0
com.typesafe config 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging-api_2.11 2.1.2
com.typesafe.scala-logging scala-logging-slf4j_2.11 2.1.2
com.univocity univocity-parsers 2.5.9
com.vlkan flatbuffers 1.2.0-3f79e055
com.zaxxer HikariCP 2.4.1
commons-beanutils commons-beanutils 1.7.0
commons-beanutils commons-beanutils-core 1.8.0
commons-cli commons-cli 1,2
commons-codec commons-codec 1.10
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-configuration commons-configuration 1.6
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-digester commons-digester 1.8
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2,4
commons-lang commons-lang 2.6
commons-naplózás commons-naplózás 1.1.3
commons-net commons-net 2,2
commons-pool commons-pool 1.5.4
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.7
io.airlift aircompressor 0,8
io.dropwizard.metrics metrikamag 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-healthchecks 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-json 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-log4j 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 3.1.5
io.netty netty 3.9.9.Final
io.netty netty-all 4.1.17.Final
io.prometheus simpleclient 0.0.16
io.prometheus simpleclient_common 0.0.16
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.0.16
io.prometheus simpleclient_servlet 0.0.16
io.prometheus.jmx gyűjtő 0,7
javax.activation aktiválás 1.1.1
javax.annotation javax.annotation-api 1,2
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.servlet javax.servlet-api 3.1.0
javax.servlet.jsp jsp-api 2.1
javax.transaction jta 1,1
javax.validation validation-api 1.1.0.Final
javax.ws.rs javax.ws.rs-api 2.0.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.2
javax.xml.stream stax-api 1.0-2
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2,11
joda-time joda-time 2.9.3
log4j apache-log4j-extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
net.hydromatic eigenbase-properties 1.1.5
net.iharder base64 2.3.8
net.java.dev.jets3t jets3t 0.9.4
net.razorvine pyrolite 4.13
net.sf.jpam jpam 1,1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv super-csv 2.2.0
net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0,1
org.acplt oncrpc 1.0.7
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-runtime 3.4
org.antlr antlr4-runtime 4.7
org.antlr stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant ant 1.9.2
org.apache.ant ant-jsch 1.9.2
org.apache.ant ant-launcher 1.9.2
org.apache.arrow nyílformátum 0.8.0
org.apache.arrow nyíl-memória 0.8.0
org.apache.arrow nyíl-vektor 0.8.0
org.apache.avro avro 1.7.7
org.apache.avro avro-ipc 1.7.7
org.apache.avro avro-ipc-tests 1.7.7
org.apache.avro avro-mapred-hadoop2 1.7.7
org.apache.calcite kalcit-avatica 1.2.0-inkubálás
org.apache.calcite kalcitmag 1.2.0-inkubálás
org.apache.calcite calcite-linq4j 1.2.0-inkubálás
org.apache.commons commons-compress 1.4.1
org.apache.commons commons-crypto 1.0.0
org.apache.commons commons-lang3 3,5
org.apache.commons commons-math3 3.4.1
org.apache.curator kurátor-ügyfél 2.7.1
org.apache.curator kurátor-keretrendszer 2.7.1
org.apache.curator kurátor-receptek 2.7.1
org.apache.derby keménykalap 10.12.1.1
org.apache.directory.api api-asn1-api 1.0.0-M20
org.apache.directory.api api-util 1.0.0-M20
org.apache.directory.server apacheds-i18n 2.0.0-M15
org.apache.directory.server apacheds-kerberos-codec 2.0.0-M15
org.apache.hadoop hadoop-annotations 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-client 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-common 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-hdfs 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-app 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-common 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-core 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-jobclient 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-shuffle 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-api 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-client 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-common 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-server-common 2.7.3
org.apache.htrace htrace-core 3.1.0-inkubálás
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.4
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.8
org.apache.ivy borostyán 2.4.0
org.apache.orc orc-core-nohive 1.4.1
org.apache.orc orc-mapreduce-nohive 1.4.1
org.apache.parquet parquet-column 1.8.2-databricks1
org.apache.parquet parquet-common 1.8.2-databricks1
org.apache.parquet parquet-kódolás 1.8.2-databricks1
org.apache.parquet parquet-format 2.3.1
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.8.2-databricks1
org.apache.parquet parquet-jackson 1.8.2-databricks1
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.9.3
org.apache.xbean xbean-asm5-shaded 4.4
org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.6
org.bouncycastle bcprov-jdk15on 1.58
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-jaxrs 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-mapper-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-xc 1.9.13
org.codehaus.janino commons-compiler 3.0.8
org.codehaus.janino janino 3.0.8
org.datanucleus datanucleus-api-jdo 3.2.6
org.datanucleus datanucleus-core 3.2.10
org.datanucleus datanucleus-rdbms 3.2.9
org.eclipse.jetty jetty-client 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty móló-folytatás 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-http 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-io 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty móló plusz 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-security 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-server 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-util 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.3.20.v20170531
org.fusesource.leveldbjni leveldbjni-all 1.8
org.glassfish.hk2 hk2-api 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2 hk2-lokátor 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2 hk2-utils 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2 osgi-resource-locator 1.0.1
org.glassfish.hk2.external aopalliance-repackaged 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2.external javax.inject 2.4.0-b34
org.glassfish.jersey.bundles.repackaged jersey-guava 2.22.2
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet 2.22.2
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.22.2
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.22.2
org.glassfish.jersey.core jersey-common 2.22.2
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.22.2
org.glassfish.jersey.media jersey-media-jaxb 2.22.2
org.hibernate hibernate-validator 5.1.1.Végleges
org.iq80.snappy rámenős 0,2
org.javassist javassist 3.18.1-GA
org.jboss.logging jboss-logging 3.1.3.GA
org.jdbi jdbi 2.63.1
org.joda joda-convert 1,7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.11 3.2.11
org.json4s json4s-core_2.11 3.2.11
org.json4s json4s-jackson_2.11 3.2.11
org.lz4 lz4-java 1.4.0
org.mariadb.jdbc mariadb-java-client 2.1.2
org.mockito mockito-all 1.9.5
org.objenesis objenesis 2.1
org.postgresql postgresql 42.1.4
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.5.11
org.rocksdb rocksdbjni 5.2.1
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.11 2.11.8
org.scala-lang scala-library_2.11 2.11.8
org.scala-lang scala-reflect_2.11 2.11.8
org.scala-lang scalap_2.11 2.11.8
org.scala-lang.modules scala-parser-combinators_2.11 1.0.2
org.scala-lang.modules scala-xml_2.11 1.0.5
org.scala-sbt teszt-interfész 1.0
org.scalacheck scalacheck_2.11 1.12.5
org.scalanlp breeze-macros_2.11 0.13.2
org.scalanlp breeze_2.11 0.13.2
org.scalatest scalatest_2.11 2.2.6
org.slf4j jcl-over-slf4j 1.7.16
org.slf4j jul-to-slf4j 1.7.16
org.slf4j slf4j-api 1.7.16
org.slf4j slf4j-log4j12 1.7.16
org.spark-project.hive hive-beeline 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-cli 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-exec 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-jdbc 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-metastore 1.2.1.spark2
org.spark-project.spark Használatlan 1.0.0
org.spire-math spire-macros_2.11 0.13.0
org.spire-math spire_2.11 0.13.0
org.springframework spring-core 4.1.4.RELEASE
org.springframework rugós teszt 4.1.4.RELEASE
org.tukaani xz 1.0
org.typelevel machinist_2.11 0.6.1
org.typelevel makró-compat_2.11 1.1.1
org.xerial sqlite-jdbc 3.8.11.2
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.2.6
org.yaml snakeyaml 1.16
oro oro 2.0.8
software.amazon.ion ion-java 1.0.2
stax stax-api 1.0.1
xmlenc xmlenc 0,52