Megosztás a következőn keresztül:

Databricks Runtime 4.3 (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 augusztusában adta ki ezt a verziót.

Fontos

Ez a kiadás 2019. április 9-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 4.3-ról nyújtanak információkat.

Új funkciók

  • Delta-tó
    • TRUNCATE TABLE parancs: Törölje az összes sort egy táblából. A Spark-táblák megfelelőjétől eltérően a Delta-táblák nem támogatják adott partíciók törlését.
    • ALTER TABLE REPLACE COLUMNS parancs: Egy Delta-tábla oszlopainak cseréje. Támogatja egy oszlop megjegyzésének módosítását és több oszlop átrendezését.
    • FSCK REPAIR TABLE parancs: Távolítsa el a fájlbejegyzéseket egy olyan Delta-tábla tranzakciónaplójából, amely már nem található az alapul szolgáló fájlrendszerben. Ez akkor fordulhat elő, ha ezeket a fájlokat manuálisan törölték.
    • Az elavult Delta-táblák lekérdezéseinek támogatása az interaktív lekérdezési élmény javítása érdekében: A Delta-táblák lekérdezései mostantól a tábla elavult verzióján futtathatók, ha nem szükséges naprakész eredményekre. Ez a funkció csökkenti a lekérdezések késését, különösen akkor, ha a mögöttes Delta-táblák folyamatosan frissülnek streameken keresztül.
  • Strukturált streamelés
    • Skálázható streamelési írási támogatás az Azure Synapse Analytics Connectorhoz.
    • Python-támogatás foreachBatch() (már elérhető a Scalában). További részletekért tekintse meg a foreach és a foreachBatch dokumentációját .
    • Támogatás a minimális vagy a maximális vízjel kiválasztásához, ha egy lekérdezés több bemeneti adatfolyamot is használ. Korábban mindig a minimális időbélyeget használták. További részletekért tekintse meg a több vízjelre vonatkozó szabályzatot .
    • A streamek Append Complete és a LIMIT kimeneti módok operátorának támogatása. Az illesztőprogram LIMIT OOM-hibáinak minimalizálása érdekében a rendszer automatikusan alkalmazza, ha kötetlen streameket használ display() .

Fejlesztések

  • Delta Lake

    • A parancs új skálázható implementációjának MERGE INTO privát előzetes verziója, amely nem rendelkezik az 10000 sorbeszúrási korlátkal. Ha ki szeretné próbálni ezt a műveletet, forduljon az ügyfélszolgálathoz.
    • A parancs jobb teljesítménye és méretezhetősége OPTIMIZE , különösen nagyobb fürtök esetén.
    • Az OPTIMIZE parancs mostantól növekményesen véglegesíti a táblát, ami azt jelenti, hogy ha a parancs meghiúsul, az újrapróbálkozásnak nem kell feldolgoznia a teljes adatkészletet.
    • Csökkentette az új adatok felderítéséhez szükséges fájlrendszerbeli RPC-k számát a Delta Lake streamforrásként való használatakor.
    • A Python támogatása df.writeStream.table(table-name) hozzáadva egy Delta-tábla streamből való létrehozásához.

  • Jobb teljesítmény több illesztéssel, összesítéssel vagy ablakkal rendelkező lekérdezéseknél.

  • Javult a partíciószintű metszés hatékonysága a szórásos kivonat illesztésekkel rendelkező lekérdezésekben.

  • A teljes fázisú kódlétrehozás fejlesztései az ismétlődő kifejezések észleléséhez, a létrehozott kód mennyiségének csökkentéséhez és bizonyos kifejezéstípusok teljesítményének javításához.

  • A magas egyidejűségi fürtök mostantól támogatják a jegyzetfüzetekben való futtatásokat %fs .

  • A PySpark által használt Py4J frissítése 0.10.7-re.

  • A lemez gyorsítótárazásának jobb teljesítménye az Azure Ls-sorozatpéldányokon. A gyorsítótár alapértelmezés szerint engedélyezve van ezeken a példányokon, és felgyorsítja a Parquet-fájlokat ismétlődően olvasó számítási feladatokat.

Elavult funkciók

  • A Databricks Delta-on kívüli adatugrás elavult. Az adatkiugrás továbbfejlesztett verziója továbbra is elérhető lesz a Delta Lake részeként. Javasoljuk, hogy váltson a Delta Lake használatára, hogy továbbra is kihasználhassa ezt a funkciót. Részletekért lásd: Databricks Delta Data Skipping .

Hibajavítások

  • Kijavítottuk a Delta helytelen predikátumleküldési MERGE INTO utasítását, ha az ON feltétel olyan predikátumokat tartalmazott, amelyek csak a céltáblára hivatkoztak.

  • Kijavítottuk a hibát mapGroupsWithState , amely flatMapGroupsWithState megakadályozta az időtúllépések beállítását az állapot eltávolításakor (SPARK-22187).

  • Kijavítottuk azt a hibát, amely miatt a vízjel nem működött megfelelően Trigger.Once (SPARK-24699).

  • A frissítési parancs ezzel ellenőrzi a SET záradék oszlopait, így meggyőződhet arról, hogy az összes oszlop valóban létezik, és egyetlen oszlop sincs többször beállítva.

  • Kijavítottunk egy lehetséges versenyfeltételt, amely holtpontot okozhatott a címtár-véglegesítéshez.

  • Kijavítottunk egy hibát, amely miatt a DBFS-ügyfél elavult verziója lett használva a csatlakoztatások frissítésekor.

Ismert problémák

  • A tábla Delta Lake-konfigurációs beállításai csak az első olyan jegyzetfüzetben lépnek érvénybe, amely betölti a táblát.

Apache Spark

A Databricks Runtime 4.3 tartalmazza az Apache Spark 2.3.1-et. Ez a kiadás tartalmazza a Databricks Runtime 4.2 -ben (EoS) található összes javítást és fejlesztést, valamint a Spark következő további hibajavításait és fejlesztéseit:

  • [SPARK-24934][SQL] Kifejezetten engedélyezi a támogatott típusokat a memóriabeli partíciók metszéséhez a felső/alsó határban
    • Ha összetett adattípusokat használnak a gyorsítótárazott adatok lekérdezési szűrőiben, a Spark mindig üres eredményhalmazt ad vissza. A memórián belüli stats-alapú metszés helytelen eredményeket hoz létre, mivel a null érték az összetett típusok felső/alsó határához van beállítva. A javítás célja, hogy ne használjon memóriabeli stats-alapú metszést összetett típusok esetében.
  • [SPARK-24957][SQL] A decimális és az összesítés utáni átlag helytelen eredményt ad vissza
    • Előfordulhat, hogy az ÁTLAG helytelen eredményt ad vissza. Az Átlag operátorban hozzáadott CAST nem lesz megkerülve, ha az osztás eredménye ugyanaz a típus, amelyre a rendszer öntötte.
  • [SPARK-24867][SQL] AnalysisBarrier hozzáadása a DataFrameWriterhez
    • Az SQL Cache nem használható a DataFrameWriter használata DataFrame-keretrendszer UDF-sel való írásához. Ezt a regressziót az AnalysisBarrierben végrehajtott módosítások okozzák, mivel nem minden elemző szabály idempotens.
  • [SPARK-24790][SQL] Összetett összesítő kifejezések engedélyezése a kimutatásban
    • Lazítsa el az ellenőrzést az összetett összesítő kifejezések engedélyezéséhez, például ceil(sum(col1)) vagy sum(col1) + 1, ami nagyjából olyan összesítő kifejezést jelent, amely a pandas UDF kivételével megjelenhet az összesítési tervben.
  • [SPARK-24870][SQL] A gyorsítótár nem működik megfelelően, ha az SQL-ben kisbetűk vannak
    • Kijavít egy tervkononicalizálási problémát.
  • [SPARK-24852]Spark.ml betanításhoz használjon frissített Instrumentation API-kat.
  • [SPARK-24891][SQL] HandleNullInputsForUDF szabály javítása
    • A HandleNullInputsForUDF szabály idempotenssé tétele, hogy elkerülje a terveltéréseket a gyorsítótár-kezelőben, ha egy tervet többször elemeznek.
  • [SPARK-24878][SQL] Javítsa ki a null értéket tartalmazó primitív típusú tömbtípus fordított függvényét.
  • [SPARK-24871][SQL] A Concat és a MapConcat újrabontása, hogy ne hozzon létre összefűző objektumot az egyes sorokhoz.
  • [SPARK-24802][SQL] Új konfiguráció hozzáadása az optimalizálási szabály kizárásához
    • Konfigurációt biztosít a felhasználóknak, hogy kizárjanak néhány optimalizáló szabályt.
  • [SPARK-24879][SQL] NPE javítása a Hive partíciómetszet-leküldéses szűrőjében
    • Ha a partíció predikátuma az IN (1, null) oszlophoz hasonló, egy NPE lesz dobva. Ez a javítás kijavítja.
  • [SPARK-23731][SQL] A FileSourceScanExec kánonikussá tétele (de)szerializálás után
  • [SPARK-24755][CORE] A végrehajtó elvesztése azt okozhatja, hogy a feladat nem kerül újraküldésre
    • Kijavítottunk egy hibát, amely miatt a Spark nem indíthat újra feladatokat a végrehajtó elvesztése miatt. Ez a hiba a Spark 2.3-ban jelent meg.
  • [SPARK-24677][CORE] A NoSuchElementException elkerülése a MedianHeap-ból
    • Kijavít egy spekulatív tevékenységgel kapcsolatos hibát a tevékenység időtartamának metrikáinak gyűjtésekor.
  • [SPARK-24868][PYTHON] szekvenciafüggvény hozzáadása a Pythonban
  • [SPARK-21811][SPARK-24012][SPARK-24737][SPARK-24165][SPARK-24734][SPARK-24840][SQL] Javítsa ki a típuskényszereket és a nulla képességeket.
  • [SPARK-24699][SS] A vízjelek működésének lehetővé tétele a Triggerrel.Egyszer a frissített vízjel mentésével a véglegesítési naplóba
  • [SPARK-24537][R] Array_remove/array_zip/map_from_arrays/array_distinct hozzáadása
  • [SPARK-22187][SS] A flatMapGroupsWithState-ben mentett állapot nem biztonságos formátumának frissítése a törölt állapotú időtúllépések engedélyezéséhez (4.x)
  • [SPARK-24681][SQL] Beágyazott oszlopnevek ellenőrzése a Hive metaadattárban
    • Győződjön meg arról, hogy a beágyazott oszlopnevek nem tartalmazzák a Hive metaadattárában a ",", ":" és ";" nevet.
  • [SPARK-23486]gyorsítótárazza a függvény nevét a külső katalógusból a lookupFunctions számára
    • A függvénykeresések felgyorsítása.
  • [SPARK-24781][SQL] Előfordulhat, hogy nem működik az adathalmaz hivatkozásának használata a szűrésben/rendezésben
  • [SPARK-24208][SQL] A FlatMapGroupsInPandas attribútumdeduplikációjának javítása
    • A FlatMapGroupsInPandas-t tartalmazó adathalmazok öncsatlakozásos hibáinak kijavítása ismétlődő attribútumok miatt
  • [SPARK-24530][PYTHON] Vezérlő hozzáadása a Python sphinxben való kényszerítéséhez az SPHINXPYTHON környezeti változón keresztül
  • [SPARK-24250]az SQLConf feladatokon belüli elérésének támogatása
    • Sql-végrehajtás indításakor mentse az összes SQL-konfigurációt a feladattulajdonságokra. A végrehajtói oldalon újraépítjük az SQLConf-et a feladattulajdonságokból.
  • [SPARK-23936][SQL] Map_concat implementálása
  • [SPARK-23914][SQL] Array_union függvény hozzáadása
  • [SPARK-24732][SQL] Írja be a MapTypes közötti kényszerítést.
    • Támogatja a MapTypes közötti típuskényszert, ahol a kulcstípusok és az értéktípusok is kompatibilisek. A MapType(IntegerType, FloatType) és a MapType(LongType, DoubleType) típus például a MapType(LongType, DoubleType) típusra kényszeríthető.
  • [SPARK-24662][SQL] [SS] Támogatási korlát a strukturált streamelésben
  • [SPARK-24730][SS] Szabályzat hozzáadása a maximális globális vízjel kiválasztásához, ha a streamelési lekérdezés több vízjelet is használ (branch-4.x)
  • [SPARK-24596][SQL] Nem kaszkádolt gyorsítótár érvénytelenítése
    • Ha nem módosítja vagy elveti az ideiglenes nézetet, szükségtelen, hogy a nézettől függő összes tervet lépcsőzetesen törölje, mivel a mögöttes adatok nem változnak.
  • [SPARK-23927][SQL] "sequence" kifejezés hozzáadása
  • [SPARK-24636][SQL] Tömbök kényszerítése array_join függvényhez
  • [SPARK-22384][SQL] Partíciómetszet finomítása, ha az attribútum be van csomagolva a Castbe
    • Javítsa a partíciómetszetet, és le tudja küldeni a partíciós predikátumokat biztonságos öntött (int to long, not long to int) típussal.
  • [SPARK-24385][SQL] Az EqualNullSafe öncsatlakozás feltételének kétértelműségének feloldása
    • Implementálja az EqualNullSafe-t az öncsatlakozási feltétel kétértelmű feloldásához.
  • [SPARK-24696][SQL] A ColumnPruning szabály nem távolít el további projektet
    • Kijavít egy hibát a ColumnPruning szabályban, amely végtelen ciklushibát okozott az Optimalizálóban.
  • [SPARK-24603][SQL] A findTightestCommonType hivatkozás javítása megjegyzésekben
  • [SPARK-24613][SQL] Az UDF-et tartalmazó gyorsítótár nem feleltethető meg a későbbi függő gyorsítótáraknak
    • A logikai tervet egy AnalysisBarrierrel burkolja össze a CacheManagerben a végrehajtási terv összeállításához, hogy elkerülje a terv ismételt elemzését. Ez a Spark 2.3 regressziója is.
  • [SPARK-24017][SQL] ExternalCatalog újrabontása interfészként
  • [SPARK-24324][PYTHON] pandas Csoportosított térkép UDF-nek név szerint kell hozzárendelnie az eredményoszlopokat
    • Az eredményoszlopokat sémanév alapján rendeli hozzá, ha a felhasználó sztringekkel van címkézve, máskülönben pozíciót használ.
  • [SPARK-23778][CORE] Kerülje a szükségtelen shuffle-t, ha az egyesítő üres RDD-t kap
    • Figyelmen kívül hagyja a bejövő üres RDD-ket az egyesítési metódusban, hogy elkerülje a szükségtelen extra shuffle-t, ha az összes többi RDD ugyanazzal a particionálással rendelkezik.
  • [SPARK-24552][CORE] [SQL] Az írási kísérletek száma helyett használjon egyedi azonosítót.
    • A kísérletszám helyett az egyedi feladatkísérlet azonosítóját adja át a v2-adatforrások számára, mert a rendszer a szakaszok újrapróbálásakor újra felhasználja a kísérletek számát. Ez hatással van az adatforrás V1 és V2 API-ira, de a fájlformátumú API-k nem lesznek hatással, mert a DBR eltérő véglegesítési protokollt használ.
  • [SPARK-24588][SS] a streameléshez hashClusteredPartition-ra van szükség a gyermekektől.
  • [SPARK-24589][CORE] A kimeneti véglegesítési koordinátor feladatainak helyes azonosítása.
    • További információt ad hozzá a koordinátor által nyomon követett fázisállapothoz, hogy csak egy tevékenység véglegesítse a kimenetet. Ez a javítás a SPARK-18113 által bevezetett haszontalan kódmódosításokat is eltávolítja.
  • [SPARK-23933][SQL] Map_from_arrays függvény hozzáadása
  • [SPARK-24583][SQL] Helytelen sématípus az InsertIntoDataSourceCommand alkalmazásban
    • Ha NEM NULL korlátozásokkal rendelkező Delta-táblát hoz létre, a nullhipotitást elvethetjük, és a null értékeket beszúrhatjuk a szabálysértés ellenőrzése nélkül.
  • [SPARK-24542][SQL] UDF sorozat UDFXPathXXXX lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy gondosan kialakított XML-t adjanak át tetszőleges fájlok eléréséhez
    • Ez egy biztonsági javítás, amelyet a közösség jelentett. Az UDF sorozatú UDFXPathXXXX lehetővé teszi, hogy a felhasználók gondosan kialakított XML-fájlokat adjanak át tetszőleges fájlok eléréséhez. Ha a felhasználók a külső hozzáférés-vezérlési tárat használják, a felhasználók megkerülhetik őket, és hozzáférhetnek a fájl tartalmához.
  • [SPARK-23934][SQL] Map_from_entries függvény hozzáadása
  • [SPARK-23912][SQL] Array_distinct hozzáadása
  • [SPARK-24574][SQL] array_contains, array_position, array_remove és element_at függvények oszloptípussal foglalkoznak

Karbantartási frissítések

Lásd a Databricks Runtime 4.3 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 10.0.1 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 39.2.0 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 Hat 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornádó 5.0.2 árulók 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 15.0.1 wcwidth 0.1.7 kerék 0.31.1
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 2.0.7-1 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 0.8-70
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 7.3-50 Mátrix 1.2-14 MatrixModels 0.4-1
memoise 1.1.0 metódusok 3.4.4 mgcv 1.8-24
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 2.3.1 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 2.42-3 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 3.1.0
commons-beanutils commons-beanutils 1.7.0
commons-beanutils commons-beanutils-core 1.8.0
commons-cli commons-cli 1,2
commons-codec commons-codec 1.10
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-configuration commons-configuration 1.6
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-digester commons-digester 1.8
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2,4
commons-lang commons-lang 2.6
commons-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.snowflake snowflake-jdbc 3.6.3
net.snowflake spark-snowflake_2.11 2.4.1
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 1.4.3
org.apache.orc orc-mapreduce-nohive 1.4.3
org.apache.parquet parquet-column 1.8.3-databricks2
org.apache.parquet parquet-common 1.8.3-databricks2
org.apache.parquet parquet-kódolás 1.8.3-databricks2
org.apache.parquet parquet-format 2.3.1
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.8.3-databricks2
org.apache.parquet parquet-jackson 1.8.3-databricks2
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