Megosztás a következőn keresztül:


Databricks Runtime 5.3 (EoS)

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 2019 áprilisában adta ki ezt a verziót.

Az alábbi kibocsátási megjegyzések az Apache Spark által üzemeltetett Databricks Runtime 5.3-ról nyújtanak információkat.

Új funkciók

Databricks Delta

Időutazás – GA

A delta időutazása általánosan elérhető. Lehetővé teszi egy tábla pillanatképének lekérdezését időbélyeg-sztring vagy verzió használatával, SQL-szintaxissal DataFrameReader és időbélyeg-kifejezések beállításával.

SELECT count(*) FROM events TIMESTAMP AS OF timestamp_expression
SELECT count(*) FROM events VERSION AS OF version

Az időutazásnak számos felhasználási esete van, például:

  • Elemzések, jelentések vagy kimenetek újbóli létrehozása (például egy gépi tanulási modell kimenete), amely hibakereséshez vagy naplózáshoz hasznos, különösen a szabályozott iparágakban.
  • Összetett időbeli lekérdezések írása.
  • Az adatok hibáinak kijavítása.
  • Pillanatkép-elkülönítés biztosítása lekérdezések készletéhez a gyorsan változó táblákhoz.

Delta időutazás

Lásd: A Delta Lake-táblaelőzmények működése.

MySQL-tábla replikálása a Delta nyilvános előzetes verziójára

Adatok streamelése egy MySQL-táblából közvetlenül a Delta-ba a Spark-elemzésekben vagy adatelemzési munkafolyamatokban való használat céljából. Ugyanazt a stratégiát használja, amelyet a MySQL más példányokra történő replikációhoz használ, a következő módon azonosítja a binlog feldolgozandó és a Databricksbe streamelt frissítéseket:

  • Beolvassa a változási eseményeket az adatbázisnaplóból.
  • Streameli az eseményeket a Databricksbe.
  • Ugyanabban a sorrendben ír egy Delta-táblába.
  • Fenntartja az állapotot a forrástól való leválasztás esetén.

Privát előzetes verziójú funkciók

Ez a kiadás a Delta Lake alábbi előzetes verziójú funkcióit tartalmazza:

  • Hozzáadtunk egy kísérleti parancsot, amely lehetővé teszi a Presto számára a Delta-táblák közvetlen lekérdezését.
  • Az automatikus optimalizálás optimalizálja a fájlelrendezést az egyes írások során egy Delta-táblába, és megakadályozza, hogy a kis méretű fájlok halmozva maradjanak a Delta-táblákban a villámgyors lekérdezési teljesítmény fenntartása érdekében. Emellett a particionált Delta-táblákba történő írások és írások nagy gyorsítást élvezhetnek az írásokba bevezetett adaptív shuffle-nek köszönhetően.

Ha bármelyik előzetes verzióban szeretne részt venni, forduljon a Databricks-fiók csapatához.

Optimalizált DBFS FUSE mappa mélytanulási számítási feladatokhoz

Az Azure Databricks mostantól optimalizált FUSE-csatlakoztatást kínál. A betanítás és következtetés során nagy teljesítményű adathozzáféréssel rendelkezhet init-szkriptek alkalmazása nélkül. Az optimalizált FUSE-csatlakoztatás mostantól a helyileg file:/dbfs/ml tárolt dbfs:/ml és elérhető adatokról is készít biztonsági másolatot. Lásd: Adatok betöltése gépi tanuláshoz és mély tanuláshoz.

Fejlesztések

  • Jegyzetfüzet-hatókörön belüli kódtárak:

    • Az extrák támogatása a következőbendbutils.library.installPyPI: .
    • Az Azure fájlrendszerbeli kódtárak jegyzetfüzet-hatókörű telepítésének támogatása, beleértve wasbsa . adlsabfss
    • Továbbfejlesztett hibaüzenetek a jegyzetfüzet-hatókörű kódtárakhoz a nem támogatott célokon. Például: "A könyvtár segédprogramjai nem érhetők el a Databricks Runtime for Machine Learningben."
  • Csatlakozzon az Azure Data Lake Storage Gen2-hez (ADLS Gen2) anélkül, hogy fiókszintű "Storage Blob Data Contributor" RBAC-szerepkört kellene adnia a szolgáltatásnévnek.

  • A Databricks Advisor további tippekkel segíti a lekérdezések teljesítményét:

    • Ha partíciónként sok kis fájl található –> Alakítsa át a táblát Delta formátumba, és futtassa OPTIMIZE.
    • Ha van egy nagyon szelektív szűrő –> Konvertálás Delta-ra és használat ZORDER BY.
    • Ha a metaadatok hive-ből való lekérése szűk keresztmetszetté válik –> Alakítsa át a táblát Delta-ra.
  • Az Ubuntu 16.04.5 LTS-ről 16.04.6 LTS-re frissült.

  • A Scala 2.11 2.11.8-ról 2.11.12-re frissült.

  • Frissített néhány telepített Python-kódtárat:

    • pip: 18.1–19.0.3.
    • setuptools: 40.6.3–40.8.0
    • kerék: 0.32.3–0.33.1
  • Az R 3.4.4-ről 3.5.2-re frissült.

  • Több telepített R-kódtárat frissített. Lásd: Telepített R-kódtárak.

Elavulás

  • A strukturált streameléshez készült Apache Kafka 0.8-összekötő már nem támogatott. A Databricks Runtime 5.3 része, de egy későbbi Databricks Runtime-kiadásból el lesz távolítva.
  • A Databricks ML-modell exportálása elavult, és el lesz távolítva a Databricks Runtime 6.0-ban. Ehelyett használja az MLeap-t modellek importálásához és exportálásához.
  • Konfigurációs beállításként eltávolítva spark.databricks.pyspark.enableExecutorFsPerms .

Hibajavítások

  • Kijavítottuk a fürtszintű Python Egg-kódtár telepítését a tábla ACL-jeihez engedélyezett fürtökhöz.
  • Továbbfejlesztett Python-parancslemondás a parancs végrehajtása előtti lemondási helyzet javításával.
  • Kijavítottunk egy hibát a tábla ACL-jeiben: most, amikor egy adatbázisban vagy katalógusban lévő objektumokat listáz, csak azokat az objektumokat látja, amelyek megtekintéséhez engedéllyel rendelkezik.

Apache Spark

A Databricks Runtime 5.3 tartalmazza az Apache Spark 2.4.0-t. Ez a kiadás tartalmazza a Databricks Runtime 5.2 -ben (EoS) található összes Spark-javítást és -fejlesztést, valamint a Spark következő további hibajavításait és fejlesztéseit:

  • [SPARK-27134][SQL] array_distinct függvény nem működik megfelelően tömbtömböt tartalmazó oszlopokkal
  • [SPARK-24669][SQL] Táblák érvénytelenítése DROP DATABASE CASCADE esetén
  • [SPARK-26572][SQL] az összesített codegen-eredmények kiértékelése javítása
  • [SPARK-27046][DSTREAMS] Spark-19185-höz kapcsolódó hivatkozások eltávolítása a dokumentációból
  • [SPARK-26449][PYTHON] Átalakítási módszer hozzáadása a DataFrame API-hoz
  • [SPARK-26740][SQL] A Spark 3.0 által írt időbélyeg/dátum oszlopstatisztikák olvasása
  • [SPARK-26909][SQL] használjon unsafeRow.hashCode() kivonatértéket a HashAggregate-ben
  • [SPARK-26990][SQL] FileIndex: ha lehetséges, használja a felhasználó által megadott mezőneveket
  • [SPARK-26851][SQL] Dupla ellenőrzésű zárolás javítása a CachedRDDBuilderben
  • [SPARK-26864][SQL] Előfordulhat, hogy a lekérdezés helytelen eredményt ad vissza, ha a Python UDF bal oldali illesztés feltételként van használva
  • [SPARK-26887][SQL] [PYTHON] Hozzon létre datetime.date közvetlenül a datetime64 helyett köztes adatként.
  • [SPARK-26859][SQL] Mezőíró indexhibája kijavítása nem vektorizált ORC deszerializálóban
  • [SPARK-26864][SQL] A lekérdezés helytelen eredményt ad vissza, ha a Python UDF egyesítési feltételként van használva, és az udf a bal oldali félillesztés mindkét lábának attribútumait használja
  • [SPARK-24360][SPARK-26091][BACKPORT] [SQL] A Hive 3.1 metaadattára támogatása
  • [SPARK-26873][SQL] Használjon konzisztens időbélyeget Hadoop-feladatazonosítók létrehozásához.
  • [SPARK-26734][STREAMELÉS] A StackOverflowError javítása nagy blokksorokkal
  • [SPARK-26758][CORE] Az inaktív végrehajtók nem halnak meg a spark.dynamiAllocation.executorIdleTimeout érték után
  • [SPARK-26751][SQL] Memóriavesztés javítása, ha az utasítás a háttérben fut, és kivételt jelez, amely nem HiveSQLException
  • [SPARK-26806][SS] Az EventTimeStats.merge-nek megfelelően kell kezelnie a nullákat
  • [SPARK-26745][SPARK-24959][SQL] A JSON-adatforrások számoptimalizálásának visszaállítása a következő szerint:
  • [SPARK-26757][GRAPHX] Üres Edge/Vertex RDD-k számlálása esetén 0 értéket ad vissza
  • [SPARK-26726] A szórási változó által használt memória mennyiségének szinkronizálása a felhasználói felület kijelzőjéhez
  • [SPARK-26718][SS] Rögzített egész szám túlcsordulás az SS kafka rateLimit számításában
  • [SPARK-26708][SQL] Helytelen eredmény, amelyet az SQL Cache gyorsítótárazott RDD-jének és fizikai tervének inkonzisztencia okoz
  • [SPARK-26735][SQL] Speciális kifejezések tervintegritási ségének ellenőrzése
  • [SPARK-26619][SQL] A nem használt szerializálók metszete a SerializeFromObjectből
  • [SPARK-26379][SS] Használja a timeZoneId azonosítót a CurrentBatchTimestamp feloldatlan kivételének elkerüléséhez
  • [SPARK-26495][SQL] A SelectedField-elszívó egyszerűsítése
  • [SPARK-26379][SS] A streamelési lekérdezéshez current_timestamp/current_date hozzáadásával kapcsolatos probléma megoldása
  • [SPARK-26709][SQL] Az OptimizeMetadataOnlyQuery nem kezeli megfelelően az üres rekordokat
  • [SPARK-26680][SQL] Lelkesen hozzon létre bemenetivarokat, amíg a feltételek megfelelőek
  • [SPARK-26682][SQL] A Hadoophoz készült AttemptNumber helyett használja a taskAttemptID azonosítót.
  • [SPARK-26706][SQL] A ByteType illegalNumericPrecedence értékének javítása
  • [SPARK-26228][MLLIB] OOM-probléma merült fel a Gramian-mátrix kiszámításakor
  • [SPARK-26665][CORE] Kijavítottunk egy hibát, amely miatt a BlockTransferService.fetchBlockSync örökre lefagyhat
  • [SPARK-26549][PYSPARK] A Python-feldolgozó újrahasználatának javítása nem lép érvénybe a lusta iteráló tartomány párhuzamossá javítására
  • [SPARK-26351][MLLIB] Dokumentum és kisebb korrekció frissítése az mllib-kiértékelési metrikákban
  • [SPARK-26450]Ne építse újra a sématérképet egy vetület minden oszlopához
  • [SPARK-26638][PYSPARK] [ML] A Pyspark vektorosztályai mindig hibát adnak vissza a nem kívánt negáció esetén
  • [SPARK-26633][REPL] ExecutorClassLoader.getResourceAsStream hozzáadása
  • [SPARK-26629][SS] Kijavítottuk a hibát, amely több fájlstreamet eredményezett egy lekérdezésben + újraindítást egy olyan kötegen, amely egyetlen fájlstreamhez nem rendelkezik adatokkal
  • [SPARK-25992][PYTHON] A Dokumentum SparkContext nem osztható meg többprocesszoros használatra
  • [SPARK-26615][CORE] Átviteli kiszolgáló/ügyfél erőforrás-szivárgásainak javítása az alapvető egységtesztekben
  • [SPARK-26350][SS] A Kafka-fogyasztó csoportazonosítójának felülbírálása
  • [SPARK-26538][SQL] A postgres numerikus tömb elemeinek alapértelmezett pontosságának és méretezésének beállítása
  • [SPARK-26586][SS] A versenyállapot javítása, amely miatt a streamek váratlan konföderációkkal futnak
  • [SPARK-26551][SQL] Sémametszeti hiba kijavítása egy összetett mező kijelölésekor, és nem null predikátum egy másikon
  • [SPARK-26576][SQL] A particionált táblára nem alkalmazott szórási tipp
  • [SPARK-26571][SQL] Hive Serde-leképezés frissítése a Parquet és az Orc FileFormat canonical nevével
  • [SPARK-26267][SS] Újrapróbálkozás a Kafka helytelen eltolásainak észlelésekor (2.4)
  • [SPARK-26559][ML] [PYSPARK] Az ML-rendszerkép nem működik az 1.9 előtti numpy-verziókkal
  • [SPARK-26078][SQL] Dedup self-join attribútumok in subqueriesen

Karbantartási frissítések

Lásd a Databricks Runtime 5.3 karbantartási frissítéseit.

Rendszerkörnyezet

  • Operációs rendszer: Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java: 1.8.0_191
  • Scala: 2.11.12
  • Python: 2.7.12 Python 2-fürtökhöz és 3.5.2 Python 3-fürtökhöz.
  • R: R 3.5.2-es verzió (2018-12-20)
  • GPU-fürtök: A következő NVIDIA GPU-kódtárak vannak telepítve:
    • Tesla driver 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Feljegyzés

Bár a Scala 2.12 az Apache Spark 2.4-ben támogatott, a Databricks Runtime 5.3-ban nem támogatott.

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 19.0.3 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 40.8.0 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 Hat 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornádó 5.1.1 árulók 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 16.1.0 wcwidth 0.1.7 kerék 0.33.1
wsgiref 0.1.2

Telepített R-kódtárak

Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió
abind 1.4-5 askpass 1,1 assertthat 0.2.0
backports 1.1.3 alap 3.5.2 base64enc 0.1-3
BH 1.69.0-1 bit 1.1-14 bit64 0.9-7
bitops 1.0-6 blob 1.1.1 indítás 1.3-20
főz 1.0-6 hívó 3.1.1 autó 3.0-2
carData 3.0-2 kalap 6.0-81 cellranger 1.1.0
chron 2.3-53 osztály 7.3-15 Cli 1.0.1
clipr 0.5.0 clisymbols 1.2.0 fürt 2.0.7-1
kódtoolok 0.2-16 színtér 1.4-0 commonmark 1,7
fordítóprogram 3.5.2 config 0.3 zsírkréta 1.3.4
csavarodik 3.3 data.table 1.12.0 adatkészletek 3.5.2
DBI 1.0.0 dbplyr 1.3.0 Desc 1.2.0
devtools 2.0.1 emészt 0.6.18 doMC 1.3.5
dplyr 0.8.0.1 három pont 0.1.0 fani 0.4.0
forcats 0.4.0 foreach 1.4.4 külföldi 0.8-71
kovácsol 0.2.0 Fs 1.2.6 gbm 2.1.5
Generikus 0.0.2 ggplot2 3.1.0 Gh 1.0.1
git2r 0.24.0 glmnet 2.0-16 ragasztó 1.3.0
Gower 0.1.2 grafika 3.5.2 grDevices 3.5.2
rács 3.5.2 gridExtra 2.3 gsubfn 0,7
gtable 0.2.0 h2o 3.22.1.1 kikötő 2.1.0
Hms 0.4.2 htmltoolok 0.3.6 htmlwidgets 1.3
httr 1.4.0 hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3
ini 0.3.1 ipred 0.9-8 iterátorok 1.0.10
jsonlite 1.6 KernSmooth 2.23-15 címkézés 0.3
rács 0.20-38 láva 1.6.5 lazyeval 0.2.1
kicsi 0.3.6 lme4 1.1-20 lubridate 1.7.4
magrittr 1,5 mapproj 1.2.6 Térképek 3.3.0
maptools 0.9-5 TÖMEG 7.3-51.1 Mátrix 1.2-15
MatrixModels 0.4-1 memoise 1.1.0 metódusok 3.5.2
mgcv 1.8-27 MIME 0,6 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.2 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-9
nlme 3.1-137 nloptr 1.2.1 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.2.2 openxlsx 4.1.0
parallel 3.5.2 pbkrtest 0.4-7 pillér 1.3.1
pkgbuild 1.0.2 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.2 plogr 0.2.0 rétegelt 1.8.4
dicséret 1.0.0 prettyunits 1.0.2 Proc 1.13.0
processx 3.2.1 prodlim 2018.04.18 haladás 1.2.0
Proto 1.0.0 Ps 1.3.0 purrr 0.3.0
quantreg 5.38 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.8.0 r2d3 0.2.3 R6 2.4.0
randomForest 4.6-14 rappdirs 0.3.1 rcmdcheck 1.3.2
RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 1.0.0 RcppEigen 0.3.3.5.0
RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11 olvasó 1.3.1
readxl 1.3.0 receptek 0.1.4 Visszavágót 1.0.1
Távirányító 2.0.2 újraformázás2 1.4.3 Rio 0.5.16
rlang 0.3.1 RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.1
rpart 4.1-13 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.8-6
RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0.9.0 mérleg 1.0.0
sessioninfo 1.1.1 Sp 1.3-1 sparklyr 1.0.0
SparkR 2.4.2 SparseM 1.77 térbeli 7.3-11
splines 3.5.2 sqldf 0.4-11 NÉGYZET 2017.10-1
statmod 1.4.30 statisztika 3.5.2 statisztikák4 3.5.2
stringi 1.3.1 sztring 1.4.0 túlélés 2.43-3
sys 3,0 tcltk 3.5.2 TeachingDemos 2.10
testthat 2.0.1 tibble 2.0.1 tidyr 0.8.3
tidyselect 0.2.5 timeDate 3043.102 eszközök 3.5.2
usethis 1.4.0 utf8 1.1.4 eszközök 3.5.2
viridisLite 0.3.0 bajusz 0.3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 xopen 1.0.0 yaml 2.2.0
fütyülés 2.0.0

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

Csoportazonosító Összetevő azonosítója Verzió
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.8.10
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 0.5.0-db8-spark2.4
com.databricks dbml-local_2.11-tesztek 0.5.0-db8-spark2.4
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 4.0.2
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.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
com.microsoft.azure azure-storage 5.2.0
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 0.9.3
com.twitter chill_2.11 0.9.3
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 2.7.3
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 3.1
commons-pool commons-pool 1.5.4
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.7
io.airlift aircompressor 0.10
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 2.14.6
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.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-ingest-sdk 0.9.5
net.snowflake snowflake-jdbc 3.6.15
net.snowflake spark-snowflake_2.11 2.4.10-spark_2.4
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 0.10.0
org.apache.arrow nyíl-memória 0.10.0
org.apache.arrow nyíl-vektor 0.10.0
org.apache.avro avro 1.8.2
org.apache.avro avro-ipc 1.8.2
org.apache.avro avro-mapred-hadoop2 1.8.2
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 1.8.1
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 1.5.2
org.apache.orc orc-mapreduce-nohive 1.5.2
org.apache.orc orc-shims 1.5.2
org.apache.parquet parquet-column 1.10.1.1-databricks3
org.apache.parquet parquet-common 1.10.1.1-databricks3
org.apache.parquet parquet-kódolás 1.10.1.1-databricks3
org.apache.parquet parquet-format 2.4.0
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.10.1.1-databricks3
org.apache.parquet parquet-jackson 1.10.1.1-databricks3
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.9.3
org.apache.xbean xbean-asm6-shaded 4.8
org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.6
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 3.0.10
org.codehaus.janino janino 3.0.10
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 3.5.3
org.json4s json4s-core_2.11 3.5.3
org.json4s json4s-jackson_2.11 3.5.3
org.json4s json4s-scalap_2.11 3.5.3
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 2.5.1
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 2.11.12
org.scala-lang scala-library_2.11 2.11.12
org.scala-lang scala-reflect_2.11 2.11.12
org.scala-lang.modules scala-parser-combinators_2.11 1.1.0
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.scalactic scalactic_2.11 3.0.3
org.scalanlp breeze-macros_2.11 0.13.2
org.scalanlp breeze_2.11 0.13.2
org.scalatest scalatest_2.11 3.0.3
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 1,5
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 1.1.7.1
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