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Databricks Runtime 5.1 (EoS)

Nota

Il supporto per questa versione di Databricks Runtime è terminato. Per la data di fine del supporto, vedere Cronologia di fine del supporto. Per tutte le versioni supportate di Databricks Runtime, consultare le note di rilascio sulle versioni e compatibilità di Databricks Runtime.

Databricks ha rilasciato questa versione nel dicembre 2018.

Importante

Questa versione è stata ritirata il 2 maggio 2023. Per altre informazioni sui criteri di deprecazione e sulla pianificazione di Databricks Runtime, vedere Ciclo di vita del supporto di Databricks.

Le note sulla versione seguenti forniscono informazioni su Databricks Runtime 5.1, basate su Apache Spark.

Nuove funzionalità

  • Delta Lake

    • Supporto per la sintassi estesa in MERGE INTO.

      • Supporto per più MATCHED clausole, condizioni aggiuntive nelle clausole MATCHED e NOT MATCHED e azione DELETE. Ciò è utile per la scrittura di dati modificati (inserimenti, aggiornamenti ed eliminazioni) da un database a una tabella Delta.
      • Supporto per _ nelle azioni di UPDATE e INSERT per compilare automaticamente i nomi delle colonne (simile a _ in SELECT). In questo modo è più semplice scrivere MERGE query per le tabelle con un numero molto elevato di colonne.

      Per esempi, vedere MERGE INTO.

    • Supporto per i livelli di isolamento ottimizzabili per le tabelle Delta.

      • Le tabelle Delta possono essere configurate per avere uno di questi due livelli di isolamento: Serializable e WriteSerializable (impostazione predefinita).
      • Il livello di isolamento predefinito è rilassato da Serializable a WriteSerializable per consentire una maggiore disponibilità. In particolare, UPDATE, DELETE, e MERGE possono essere eseguiti simultaneamente con accodamenti (ad esempio, da una query di streaming). Vedere Livelli di isolamento e conflitti di scrittura in Azure Databricks per comprendere le implicazioni di questo relax e i passaggi per applicare il comportamento precedente, se necessario.

    • Anteprima privata del comando CONVERT TO DELTA, che consente di convertire una tabella Parquet in una tabella Delta direttamente, senza copiare alcun file. Contattare il supporto tecnico di Azure Databricks se si è interessati a provarlo.

  • Librerie Python con ambito notebook. È ora possibile installare librerie Python, tra cui Uova, Ruote e PyPI, in notebook Python usando l'API della libreria Databricks Utilities. Le librerie installate tramite questa API sono disponibili solo nel notebook in cui sono installate le librerie. Consultare Utilità libreria (dbutils.library) (legacy).

    Importante

    Questa funzionalità è disponibile in anteprima pubblica.

    Utilità di libreria abilitate per impostazione predefinita nei cluster che eseguono Databricks Runtime 5.1. Di conseguenza, per impostazione predefinita, il processo REPL Python per ogni notebook è isolato usando un eseguibile Python separato creato quando il notebook è collegato ed eredita l'ambiente Python predefinito nel cluster. Le librerie installate tramite script init in un ambiente Python di Azure Databricks sono ancora disponibili. Questa funzionalità può essere disabilitata impostando spark.databricks.libraryIsolation.enabled su false.

  • La display funzione supporta ora i dataframe pandas. Vedere Creare una nuova visualizzazione.

Miglioramenti

  • Delta Lake

    • Miglioramento della scalabilità di OPTIMIZE con un numero elevato di file di piccole dimensioni.
    • È ora SET possibile inserire una colonna nidificata in UPDATE.

  • Prestazioni SQL

    • Ottimizzare LIMIT recuperando solo le prime n partizioni.
    • Ottimizzare i join di intervallo. Sono state aggiunte regole di ottimizzazione che riscrivono un join di intervallo da eseguire in modo più efficiente. Questo tipo di query può essere notevolmente accelerato di un ordine di grandezza. Per abilitare l'ottimizzazione, aggiungere un hint alla query. La riscrittura corrente supporta le forme di query join di intervallo seguenti:
      • Punto in intervallo: a.begin < b.point AND b.point < a.end
      • Sovrapposizione intervallo: a.begin < b.end AND b.begin < a.end

  • Aggiornato il connettore per ADLS, che include correzioni di bug critiche. È consigliabile aggiornare tutti gli utenti di Azure Data Lake Storage a Databricks Runtime 5.1.

  • Aggiornamento di Java dalla versione 1.8.0_162 alla versione 1.8.0_181.

  • Aggiornamento del connettore Snowflake per Spark alla versione 2.4.10.

  • Aggiornamento di alcune librerie Python installate:

    • pip: da 18.0 a 18.1
    • setuptools: da 40.4.1 a 40.6.2
    • virtualenv: da 15.0.1 a 16.1.0
    • ruota: da 0.31.1 a 0.32.3

  • Aggiornamento di diverse librerie R installate. Vedere le Librerie R installate.

Correzioni di bug

  • Correzione del bug nel supporto di Azure Data Lake Storage che non è riuscito ad elencare le directory con più di 5000 file.
  • TRANSFORM deve gestire correttamente tipi di dati di input diversi.
  • Pulire i file di shuffle esterni scaduti dopo la terminazione degli executor per impedire che i cluster con esecuzione prolungata esauriscano lo spazio su disco.

Apache Spark

Databricks Runtime 5.1 include Apache Spark 2.4.0. Questa versione include tutte le correzioni e i miglioramenti inclusi in Databricks Runtime 5.0 (EoS), nonché le correzioni di bug e i miglioramenti aggiuntivi seguenti apportati a Spark:

  • [SPARK-26147][SQL] Estrarre solo le udf Python non valutabili dalla condizione di join
  • [SPARK-26129][SQL] Strumentazione per il tempo di pianificazione delle singole query
  • [SPARK-25921][PYSPARK] Correzione dell'esecuzione del task barriera senza BarrierTaskContext durante il riutilizzo del worker Python
  • [SPARK-23207][SQL] Usare SQLConf.get.enableRadixSort anziché SparkEnv.get.conf.get(SQLConf.RADIX_SORT_ENABLED)
  • [SPARK-26057][SQL] Trasformare anche i piani di esecuzione durante la deduplicazione
  • [SPARK-25974][SQL] Ottimizza la generazione di bytecode per l'ordinamento in base all'ordine fornito
  • [SPARK-25901][CORE] Usare un solo thread in BarrierTaskContext compani...
  • [SPARK-25381][SQL] Campionamento stratificato in base all'argomento Column
  • [SPARK-25514][SQL] Generazione di JSON ben formattato con to_json
  • [SPARK-22827][SQL] Generare anche SparkOutOfMemoryError in HashAggregateExec.
  • [SPARK-25979][SQL] Funzione Window: consenti parentesi intorno al riferimento alla finestra
  • [SPARK-25988][SQL] Mantenere i nomi invariati quando si deduplicano i nomi delle colonne in Analyzer
  • [SPARK-25904][CORE] Allocare matrici inferiori a Int.MaxValue
  • [SPARK-24901][SQL] Unire il codegen di RegularHashMap e fastHashMap per ridurre il valore maxCodesize del compilatore quando VectorizedHashMap è false.
  • [SPARK-25850][SQL] Rendere configurabile la soglia di divisione per la funzione generata dal codice
  • [SPARK-25866][ML] Aggiornare KMeans formatVersion
  • [SPARK-22148][SPARK-15815][SCHEDULER] Acquisire nuovi executor per evitare blocchi a causa dell'elenco di esclusione
  • [SPARK-25827][CORE] Evitare di convertire blocchi crittografati in ingresso in buffer di byte
  • [SPARK-25918][SQL] LOAD DATA LOCAL INPATH deve gestire un percorso relativo
  • [SPARK-25837][CORE] Risoluzione del potenziale rallentamento in AppStatusListener durante la pulizia delle fasi
  • [SPARK-25773][CORE] Annullare le attività zombie in una fase terminale quando il processo termina (5.x)
  • [SPARK-25767][SQL] Correzione del flusso di espressioni valutate in modo lazy nella generazione del codice
  • [SPARK-25819][SQL] Supporto dell'opzione della modalità di analisi per la funzione from_avro
  • [SPARK-25044] Modificare la firma del costruttore ScalaUDF
  • [SPARK-25699][SQL] Ottimizzazione parziale dei predicati congiuntivi in ORC
  • [SPARK-25559][SQL] Rimuovere i predicati non supportati in Parquet quando ...
  • [SPARK-25540][SPARK-25525][SQL][PYSPARK] Non aggiornare conf per SparkContext esistente in SparkSession.getOrCreate.
  • [SPARK-25595] Ignorare i file Avro danneggiati se il flag IGNORE_CORRUPT_FILES è abilitato
  • [SPARK-25458][SQL] Supporto di FOR ALL COLUMNS in ANALYZE TABLE
  • [SPARK-25449][CORE] Heartbeat non deve includere gli accumulatori per metriche pari a zero
  • [SPARK-25399][SS] Lo stato di elaborazione continua non deve influire sui processi di esecuzione del microbatch
  • [SPARK-26092][SS] Usare CheckpointFileManager per scrivere il file di metadati di streaming

Aggiornamenti di manutenzione

Vedere Aggiornamenti della manutenzione di Databricks Runtime 5.1.

Ambiente di sistema

  • Sistema operativo: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_181
  • Scala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 per cluster Python 2 e 3.5.2 per cluster Python 3.
  • R: R versione 3.4.4 (2018-03-15)
  • Cluster GPU: sono installate le librerie GPU NVIDIA seguenti:
    • Conducente Tesla 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Nota

Sebbene Scala 2.12 sia supportato in Apache Spark 2.4, non è supportato in Databricks Runtime 5.1.

Librerie Python installate

Libreria Versione Libreria Versione Libreria Versione
ansi2html (strumento per convertire ANSI in HTML) 1.1.1 argparse 1.2.1 backports-abc 0,5
bot 2.42.0 boto3 1.4.1 botocore 1.4.70
brewer2mpl 1.4.1 certificato 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
criptografia 1,5 ciclista 0.10.0 Cython, un linguaggio di programmazione 0.24.1
Decoratore 4.0.10 docutils 0.14 enum34 1.1.6
et-xmlfile 1.0.1 freetype-py 1.0.2 funcsig 1.0.2
fusepy 2.0.4 contratti futures 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0,999 IDNA 2.1 indirizzo IP 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
Panda 0.19.2 pathlib2 2.1.0 vittima 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare (libreria di software Python) 0.7.4 Cuscino 3.3.1
seme 18.1 filo 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 (un parser scritto in Python) 2.14
Pygments 2.1.3 PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 16.0.0
pyparsing 2.2.0 pypng 0.0.18 Pitone 2.7.12
python-dateutil (libreria Python per la gestione delle date) 2.5.3 python-geohash 0.8.5 pytz 1.6.2016
richieste 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 raschiare 0,32 Seaborn 0.7.1
setuptools (pacchetto Python per gestire la configurazione e la distribuzione) 40.6.2 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 sei 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornado 5.1.1 traitlets (una libreria per la configurazione dei parametri nei programmi Python) 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 16.1.0 wcwidth (funzione per determinare la larghezza dei caratteri) 0.1.7 ruota 0.32.3
wsgiref 0.1.2

Librerie R installate

Libreria Versione Libreria Versione Libreria Versione
abind 1.4-5 assicura che 0.2.0 retroportazioni 1.1.2
base 3.4.4 base64enc 0.1-3 BH 1.66.0-1
bindr 0.1.1 bindrcpp 0.2.2 pezzo 1.1-14
bit 64 0.9-7 bitops 1.0-6 massa amorfa 1.1.1
stivale 1.3-20 fermentare 1.0-6 Scopa 0.5.0
chiamante 3.0.0 automobile 3.0-2 DatiAuto 3.0-2
Interpunzione 6.0-80 cellranger 1.1.0 cronometro 2.3-53
classe 7.3-14 CLI 1.0.1 Clipr 0.4.1
clisymbols 1.2.0 raggruppamento 2.0.7-1 strumenti per la codifica 0.2-15
spazio di colore 1.3-2 segno comune 1.6 compilatore 3.4.4
pastello 1.3.4 curva 3.2 Trombosi Venosa del Seno Cerebrale 0.2-2
tabella di dati 1.11.8 Insiemi di dati 3.4.4 DBI 1.0.0
ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1.0-8 descrizione 1.2.0
strumenti per sviluppatori 2.0.1 digerire 0.6.18 dimRed 0.1.0
doMC 1.3.5 dplyr 0.7.7 Piano di Disaster Recovery 0.0.3
fan 0.4.0 forzati 0.3.0 foreach 1.4.4
straniero 0.8-70 Fs 1.2.6 Gbm 2.1.4
geometria 0.3-6 ggplot2 3.1.0 Gh 1.0.1
git2r 0.23.0 glmnet versione 2.0-16 colla 1.3.0
Gower 0.1.2 grafica 3.4.4 grDispositivi 3.4.4
griglia 3.4.4 gridExtra 2.3 gsubfn 0,7
gtable 0.2.0 acqua 3.20.0.8 rifugio 1.1.2
HMS 0.4.2 httr 1.3.1 hwriter 1.3.2
hwriterPlus 1.0-3 ini 0.3.1 ipred 0.9-8
Iteratori 1.0.10 jsonlite 1,5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 Etichettatura 0,3 reticolo 0.20-38
lava 1.6.3 lazyeval 0.2.1 più piccolo 0.3.5
lme4 1.1-18-1 lubridate 1.7.4 magia 1.5-9
magrittr 1,5 mapproj 1.2.6 mappe 3.3.0
maptools 0.9-4 Massa 7.3-50 Matrice 1.2-14
MatrixModels 0.4-1 memorizza 1.1.0 metodi 3.4.4
mgcv 1.8-25 mimo 0,6 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.2 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-8
nlme 3.1-137 nloptr 1.2.1 nnet 7.3-12
Derivazione numerica 2016.8-1 openssl 1.0.2 openxlsx (pacchetto software per fogli di calcolo Excel) 4.1.0
parallelo 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 Pilastro 1.3.0
pkgbuild 1.0.2 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.2 plogr 0.2.0 per favore 2.7-0
plyr 1.8.4 elogio 1.0.0 prettyunits 1.0.2
pROC 1.13.0 processx 3.2.0 prodlim 2018.04.18
proto / prototipo 1.0.0 P.S. 1.2.0 purrr 0.2.5
Quantreg 5,36 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.3.0 randomForest 4.6-14
rcmdcheck 1.3.1 RColorBrewer 1.1-2 Rcpp (una libreria per il linguaggio di programmazione R) 0.12.19
RcppEigen 0.3.3.4.0 RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11
readr 1.1.1 readxl (software per leggere documenti Excel) 1.1.0 ricette 0.1.3
nuovo incontro 1.0.1 Telecomandi 2.0.2 reshape2 1.4.3
fiume 0.5.10 rlang 0.3.0.1 robustbase 0.93-3
RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.0 rpart 4.1-13
rprojroot 1.3-2 Rserve 1.7-3 RSQLite 2.1.1
rstudioapi 0,8 Scalabilità 1.0.0 informazioni sulla sessione 1.1.1
sfsmisc 1.1-2 Sp 1.3-1 SparkR 2.4.0
SparseM 1.77 spaziale 7.3-11 Spline 3.4.4
sqldf 0,4-11 SQUAREM 2017.10-1 statmod 1.4.30
statistiche 3.4.4 statistiche4 3.4.4 perizoma 1.2.4
stringr 1.3.1 Sopravvivenza 2.43-1 tcltk 3.4.4
Dimostrazioni di Insegnamento 2.10 testthat 2.0.1 Tibble 1.4.2
tidyr 0.8.2 tidyselect 0.2.5 data e ora 3043.102
strumenti 3.4.4 Usa questo 1.4.0 utf8 1.1.4
Utilità 3.4.4 viridisLite 0.3.0 baffi 0,3-2
withr 2.1.2 xml2 1.2.0 xopen 1.0.0
formato zip 1.0.0

Librerie installate di Java e Scala (versione 2.11 del cluster Scala)

ID gruppo ID artefatto Versione
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 (configurazione SDK Java per AWS) 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 (strumento per la connessione diretta in Java di AWS) 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 per 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 Machine Learning 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 (SDK di AWS per Java per Storage Gateway) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-support (supporto del kit di sviluppo software Java per AWS) 1.11.313
com.amazonaws Librerie aws-java-sdk-swf 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 torrente 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-tests 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 ombreggiato criogenico 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml compagno di classe 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core annotazioni jackson 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 nucleo 1.1.2
com.github.fommil.netlib riferimento_nativo-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natives (riferimenti a nativi Java) 1.1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java 1.1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java-nitidi 1.1
com.github.fommil.netlib "netlib-native_ref-linux-x86_64-natives" 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-sistema_nativo-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.luben zstd-jni (libreria open-source per compressione con Java Native Interface) 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 guaiava 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.RILASCIO
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 (algoritmo di compressione) 1.0.3
com.sun.mail javax.mail (package Java per la gestione della posta elettronica) 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 configurazione 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging-api_2.11 (API di logging per Scala v2.11) 2.1.2
com.typesafe.scala-logging scala-logging-slf4j_2.11 2.1.2
com.univocity univocità-parser 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 (libreria per la codifica comune) commons-codec (libreria per la codifica comune) 1.10
collezioni-comuni collezioni-comuni 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-logging (no translation needed) commons-logging (no translation needed) 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 compressore d'aria 0,10
io.dropwizard.metrics nucleo delle metriche 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 3.1.5
io.dropwizard.metrics metriche-controlli di salute 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-json (Specificare ulteriormente se necessario a seconda del contesto) 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-log4j 3.1.5
io.dropwizard.metrics metriche-servlet 3.1.5
io.netty Netty 3.9.9.Final
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