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Databricks Runtime 14.1 (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, vedere note di rilascio di Databricks Runtime: versioni e compatibilità.

Le seguenti note sulla versione forniscono informazioni su Databricks Runtime 14.1, con tecnologia Apache Spark 3.5.0.

Databricks ha rilasciato questa versione nell’ottobre 2023.

Nuove funzionalità e miglioramenti

array_insert() è basato su 1 per gli indici negativi

array_insert è basato su 1 per gli indici sia positivi che negativi. Adesso inserisce un nuovo elemento alla fine delle matrici di input per l'indice -1. Per ripristinare il comportamento precedente, impostare spark.sql.legacy.negativeIndexInArrayInsert su true.

I checkpoint Delta v2 abilitati per impostazione predefinita con raggruppamento liquido

Le tabelle Delta appena create con clustering liquido usano punti di controllo v2 per impostazione predefinita. Consultare Compatibilità per le tabelle con raggruppamento dinamico.

Rimuovere la funzionalità della tabella Delta nella versione di anteprima pubblica

È ora possibile eliminare alcune funzionalità delle tabelle Delta. Il supporto corrente include l'eliminazione di deletionVectors e v2Checkpoint. Vedere Eliminare una funzionalità di tabella Delta Lake e effettuare il downgrade del protocollo di tabella.

Delta Sharing: i destinatari possono eseguire query in batch su tabelle condivise con vettori di eliminazione (in anteprima pubblica)

I destinatari del Delta Sharing possono ora eseguire query in batch su tabelle condivise che usano vettori di eliminazione. Vedi Aggiungi tabelle con vettori di eliminazione o mapping di colonne a una condivisione, Leggi le tabelle con vettori di eliminazione o mapping di colonne abilitatie leggi le tabelle con vettori di eliminazione o mapping di colonne abilitati.

Delta Sharing: i destinatari possono eseguire query batch su tabelle condivise con mappatura delle colonne (anteprima pubblica)

I destinatari di Delta Sharing possono ora eseguire query batch su tabelle condivise che utilizzano il mapping delle colonne. Vedi Aggiungi tabelle con vettori di eliminazione o mapping di colonne a una condivisione, Leggi le tabelle con vettori di eliminazione o mapping di colonne abilitatie leggi le tabelle con vettori di eliminazione o mapping di colonne abilitati.

Effettuare lo streaming dalle visualizzazioni di Unity Catalog in versione anteprima pubblica

È ora possibile usare Structured Streaming per eseguire letture in streaming dalle visualizzazioni registrate con Unity Catalog. Azure Databricks supporta solo le letture in streaming dalle viste definite nelle tabelle Delta.

Connettore Apache Pulsar in anteprima pubblica

È ora possibile usare Structured Streaming per trasmettere dati da Apache Pulsar in Azure Databricks. Vedere Flusso da Apache Pulsar.

Driver Snowflake aggiornato

Il driver JDBC Snowflake usa ora la versione 3.13.33.

Variabili di sessione SQL

Questa versione introduce la possibilità di dichiarare variabili temporanee in una sessione che è possibile impostare e quindi fare riferimento all'interno delle query. Vedere variabili .

Utilizzo di parametri nominativi nelle funzioni definite dall'utente in SQL e Python.

È ora possibile usare la chiamata di parametri denominati in SQL e Python UDF.

Gli argomenti di tabella per le funzioni supportano il partizionamento e l'ordinamento.

È ora possibile usare clausole PARTITION BY e ORDER BY per controllare il modo in cui gli argomenti della tabella vengono passati a una funzione durante la chiamata di funzione .

Funzioni SQL predefinite nuove e migliorate

Sono state aggiunte le funzioni predefinite seguenti:

  • from_xml: analizza un codice XML STRING in un oggetto STRUCT.
  • schema_of_xml: deriva uno schema da un STRINGXML.
  • session_user: restituisce l'utente connesso.
  • try_reflect: restituisce NULL anziché l'eccezione se un metodo Java ha esito negativo.

Sono state migliorate le funzioni predefinite seguenti:

  • mode: supporto per un parametro opzionale che forza un risultato deterministico.
  • to_char: nuovo supporto per DATE, TIMESTAMP e BINARY.
  • to_varchar: nuovo supporto per DATE, TIMESTAMP e BINARY.

Gestione migliorata delle sottoquery correlate

La possibilità di elaborare la correlazione nelle sottoquery è stata estesa:

  • Gestione di limite e ordinamento nelle sottoquery scalari correlate (laterali).
  • Supporto delle funzioni di finestra nelle sottoquery scalari correlate.
  • Supportare i riferimenti correlati nei predicati di join per sottoquery scalari e laterali

Cambiamento di comportamento

Controllo rigoroso dei tipi nel lettore Photon Parquet

Photon fallisce quando si tenta di leggere un valore decimale da una colonna Parquet che non è di tipo decimale. Anche quando si prova a leggere una matrice di byte a lunghezza fissa da Parquet come stringa, Photon non riesce.

Aggiornamenti della libreria

  • Librerie Python aggiornate:
    • filelock da 3.12.2 a 3.12.3
    • s3transfer da 0.6.1 a 0.6.2
  • Librerie Java aggiornate:
    • com.uber.h3 da 3.7.0 a 3.7.3
    • io.airlift.aircompressor da 0.24 a 0.25
    • io.delta.delta-sharing-spark_2.12 da 0.7.1 a 0.7.5
    • io.netty.netty-all da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-buffer da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-http da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-http2 da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-codec-socks da "4.1.93.Final" a "4.1.96.Final"
    • io.netty.netty-common da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-handler da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-handler-proxy da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-resolver da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-epoll da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-classes-kqueue da 4.1.93.Final a 4.1.96.Final
    • io.netty.netty-transport-native-epoll da 4.1.93.Final-linux-x86_64 a 4.1.96.Final-linux-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-kqueue da 4.1.93.Final-osx-x86_64 a 4.1.96.Final-osx-x86_64
    • io.netty.netty-transport-native-unix-common, aggiornamento dalla versione 4.1.93.Final alla 4.1.96.Final
    • net.snowflake.snowflake-jdbc da 3.13.29 a 3.13.33
    • org.apache.orc.orc-core da 1.9.0-shaded-protobuf a 1.9.1-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-mapreduce da 1.9.0-shaded-protobuf a 1.9.1-shaded-protobuf
    • org.apache.orc.orc-shims da 1.9.0 a 1.9.1

Apache Spark

Databricks Runtime 14.1 include Apache Spark 3.5.0. Questa versione include tutte le correzioni e i miglioramenti di Spark inclusi in Databricks Runtime 14.0 (EoS), nonché le correzioni di bug e i miglioramenti aggiuntivi seguenti apportati a Spark:

  • [SPARK-45088] [DBRRM-557] Ripristinare "[SC-142785][python][CONNECT] Make getitem work with duplicated column"
  • [SPARK-43453] [DBRRM-557] Revert "[SC-143135][ps] Ignora il names di MultiIndex quando axis=1 per concat"
  • [SPARK-45225] [SC-143207][sql] XML: supporto dell'URL del file XSD
  • [SPARK-45156] [SC-142782][sql] Racchiudere inputName con i backtick nella NON_FOLDABLE_INPUT classe di errore
  • [SPARK-44910] [SC-143082][sql] Encoders.bean non supporta le superclassi con argomenti di tipo generico
  • [SPARK-43453] [SC-143135][ps] Ignora il names di MultiIndex quando axis=1 per concat
  • [SPARK-44463] [SS][connect] Migliorare la gestione degli errori per il worker Python in streaming di Connect
  • [SPARK-44960] [SC-141023][ui] Unescape e consiste nel riepilogo degli errori nelle pagine dell'interfaccia utente
  • [SPARK-44788] [SC-142980][connect][PYTHON][sql] Aggiungere from_xml e schema_of_xml a pyspark, spark connect e funzione SQL
  • [SPARK-44614] [SC-138460][python][CONNECT][3.5] Aggiungere pacchetti mancanti in setup.py
  • [SPARK-45151] [SC-142861][core][UI] Supporto del dump del thread al livello di task
  • [SPARK-45056] [SC-142779][python][SS][connect] Test di terminazione per streamingQueryListener e foreachBatch
  • [SPARK-45084] [SC-142828][ss] StateOperatorProgress per utilizzare un numero efficace e accurato di partizioni di mescolamento
  • [SPARK-44872] [SC-142405][connect] Infrastruttura di test del server e ReattachableExecuteSuite
  • [SPARK-45197] [SC-142984][core] Rendere StandaloneRestServer aggiungere JavaModuleOptions ai driver
  • [SPARK-44404] [SC-139601][sql] Assegnare nomi alla classe di errore LEGACY_ERROR_TEMP[1009,1010,1013,1015,1016,1278]
  • [SPARK-44647] [SC-142297][sql] Supporta SPJ in cui le chiavi di join sono minori delle chiavi del cluster
  • [SPARK-45088] [SC-142785][python][CONNECT] Rendere getitem compatibile con colonne duplicate
  • [SPARK-45128] [SC-142851][sql] Supporto CalendarIntervalType in Arrow
  • [SPARK-45130] [SC-142976][connect][ML][python] Evitare che il modello Spark Connect ML modifichi il DataFrame Pandas di input
  • [SPARK-45034] [SC-142959][sql] Aggiungere il supporto per la funzione in modalità deterministica
  • [SPARK-45173] [SC-142931][ui] Rimuovere alcuni file sourceMapping non necessari nell'interfaccia utente
  • [SPARK-45162] [SC-142781][sql] Supporto di mappe e parametri di matrice costruiti tramite call_function
  • [SPARK-45143] [SC-142840][python][CONNECT] Rendere PySpark compatibile con PyArrow 13.0.0
  • [SPARK-45174] [SC-142837][core] Supporto spark.deploy.maxDrivers
  • [SPARK-45167] [SC-142956][connect][PYTHON] Il client Python deve chiamare release_all
  • [SPARK-36191] [SC-142777][sql] Gestire il limite e l'ordine in base alle sottoquery scalari correlate (laterale)
  • [SPARK-45159] [SC-142829][python] Gestire argomenti denominati solo quando necessario
  • [SPARK-45133] [SC-142512][connect] Rendi le query di Spark Connect TERMINATE quando l'ultimo task dei risultati è completato.
  • [SPARK-44801] [SC-140802][sql][UI] Catturando query con errori nel Listener e nell'interfaccia utente
  • [SPARK-45139] [SC-142527][sql] Aggiungere DatabricksDialect per gestire la conversione dei tipi SQL
  • [SPARK-45157] [SC-142546][sql] Evitare controlli ripetuti if in [On|Off|HeapColumnVector
  • [SPARK-45077] Ripristinare "[SC-142069][ui] Aggiornare dagre-d3.js da 04.3 a 0.6.4"
  • [SPARK-45145] [SC-142521][esempio] Aggiungere l'esempio JavaSparkSQLCli
  • [SPARK-43295] Ripristina “[SC-142254][ps] Supporta colonne di tipo stringa per DataFrameGroupBy.sum”
  • [SPARK-44915] [SC-142383][core] Convalidare il checksum dei dati di shuffle del PVC rimontato prima del ripristino
  • [SPARK-45147] [SC-142524][core] Rimuovere l'utilizzo di System.setSecurityManager
  • [SPARK-45104] [SC-142206][ui] Aggiornamento graphlib-dot.min.js alla versione 1.0.2
  • [SPARK-44238] [SC-141606][core][SQL] Introdurre un nuovo readFrom metodo con input di matrice di byte per BloomFilter
  • [SPARK-45060] [SC-141742][sql] Correggere un errore interno nel formato to_char()NULL
  • [SPARK-43252] [SC-142381][sql] Sostituire la classe _LEGACY_ERROR_TEMP_2016 di errore con un errore interno
  • [SPARK-45069] [SC-142279][sql] La variabile SQL deve essere sempre risolta dopo il riferimento esterno
  • [SPARK-44911] [SC-142388][sql] Creare una tabella hive con una colonna non valida deve restituire la classe di errore
  • [SPARK-42754] [SC-125567][sql][UI] Correzione del problema di compatibilità con le versioni precedenti nell'esecuzione SQL annidata
  • [SPARK-45121] [SC-142375][connect][PS] Supporto Series.empty per Spark Connect.
  • [SPARK-44805] [SC-142203][sql] getBytes/getShorts/getInts/etc. deve funzionare in un vettore di colonna con un dizionario
  • [SPARK-45027] [SC-142248][python] Nascondere funzioni/variabili interne dal pyspark.sql.functions completamento automatico
  • [SPARK-45073] [SC-141791][ps][CONNECT] Sostituire LastNotNull con Last(ignoreNulls=True)
  • [SPARK-44901] [SC-141676][sql] Backport manuale: Aggiungere il metodo 'analyze' dell'API Python in UDTF per restituire espressioni di partizionamento/ordinamento
  • [SPARK-45076] [SC-141795][ps] Passare alla funzione predefinita repeat
  • [SPARK-44162] [SC-141605][core] Supporta G1GC nelle metriche Spark
  • [SPARK-45053] [SC-141733][python][MINOR] Miglioramento del registro nella mancata corrispondenza della versione di Python
  • [SPARK-44866] [SC-142221][sql] Aggiungere SnowflakeDialect per gestire correttamente il tipo BOOLEAN
  • [SPARK-45064] [SC-141775][python][CONNECT] Aggiungere il parametro mancante scale in ceil/ceiling
  • [SPARK-45059] [SC-141757][connect][PYTHON] Aggiungere try_reflect funzioni a Scala e Python
  • [SPARK-43251] [SC-142280][sql] Sostituire la classe _LEGACY_ERROR_TEMP_2015 di errore con un errore interno
  • [SPARK-45052] [SC-141736][sql][PYTHON][connect] Rendere il nome della colonna di output degli alias delle funzioni coerente con SQL
  • [SPARK-44239] [SC-141502][sql] Memoria libera allocata da vettori di grandi dimensioni quando i vettori vengono reimpostati
  • [SPARK-43295] [SC-142254][ps] Supportare colonne di tipo stringa per DataFrameGroupBy.sum
  • [SPARK-45080] [SC-142062][ss] Evidenziare il supporto per columnar nelle origini dati di streaming DSv2
  • [SPARK-45036] [SC-141768][sql] SPJ: Semplificare la logica per gestire la distribuzione parzialmente in cluster
  • [SPARK-45077] [SC-142069][ui] Aggiornare dagre-d3.js da 0.4.3 a 0.6.4
  • [SPARK-45091] [SC-142020][python][CONNECT][sql] Function floor/round/bround accetta Column type scale
  • [SPARK-45090] [SC-142019][python][CONNECT] DataFrame.{cube, rollup} supporta gli ordinali delle colonne
  • [SPARK-44743] [SC-141625][sql] Aggiungere la funzione try_reflect
  • [SPARK-45086] [SC-142052][ui] Visualizzare l'esadecimale per il codice hash del blocco di thread
  • [SPARK-44952] [SC-141644][sql][PYTHON] Supporto di argomenti denominati nelle funzioni aggregate Pandas definite dall'utente
  • [SPARK-44987] [SC-141552][sql] Assegnare un nome alla classe di errore _LEGACY_ERROR_TEMP_1100
  • [SPARK-45032] [SC-141730][connect] Correzione degli avvisi di compilazione correlati a Top-level wildcard is not allowed and will error under -Xsource:3
  • [SPARK-45048] [SC-141629][connect] Aggiungere altri test per il client Python e l'esecuzione associabile
  • [SPARK-45072] [SC-141807][connect] Correggere gli ambiti esterni per le classi ammonite
  • [SPARK-45033] [SC-141759][sql] Supporta le mappe tramite parametrizzazione sql()
  • [SPARK-45066] [SC-141772][sql][PYTHON][connect] Rendere la funzione repeat accettare tipo-colonna n
  • [SPARK-44860] [SC-141103][sql] Aggiungere SESSION_USER funzione
  • [SPARK-45074] [SC-141796][python][CONNECT] DataFrame.{sort, sortWithinPartitions} supporto per gli ordinali di colonna
  • [SPARK-45047] [SC-141774][python][CONNECT] DataFrame.groupBy supporta gli ordinali
  • [SPARK-44863] [SC-140798][ui] Aggiungere un pulsante per scaricare il dump del thread come txt nell'interfaccia utente di Spark
  • [SPARK-45026] [SC-141604][connect] spark.sql deve supportare i tipi di dati non compatibili con la freccia
  • [SPARK-44999] [SC-141145][core] Rifattorizzare ExternalSorter per ridurre i controlli quando si chiama shouldPartition
  • [SPARK-42304] [SC-141501][sql] Rename _LEGACY_ERROR_TEMP_2189 to GET_TABLES_BY_TYPE_UNSUPPORTED_BY_HIVE_VERSION
  • [SPARK-43781] [SC-139450][sql] Fix IllegalStateException quando si raggruppano due set di dati derivati dalla stessa origine
  • [SPARK-45018] [SC-141516][python][CONNECT] Aggiungi CalendarIntervalType al client Python
  • [SPARK-45024] [SC-141513][python][CONNECT] Filtrare alcune configurazioni nella creazione della sessione
  • [SPARK-45017] [SC-141508][python] Aggiungere CalendarIntervalType a PySpark
  • [SPARK-44720] [SC-139375][connect] Fare in modo che Dataset utilizzi Encoder invece di AgnosticEncoder
  • [SPARK-44982] [SC-141027][connect] Contrassegnare le configurazioni del server Spark Connect come statiche
  • [SPARK-44839] [SC-140900][ss][CONNECT] Miglioramento della registrazione degli errori quando l'utente tenta di serializzare la sessione Spark
  • [SPARK-44865] [SC-140905][ss] Rendere StreamingRelationV2 compatibile con la colonna dei metadati
  • [SPARK-45001] [SC-141141][python][CONNECT] Implement DataFrame.foreachPartition
  • [SPARK-44497] [SC-141017][webui] Mostra l'ID di partizione del task nella tabella Task
  • [SPARK-45006] [SC-141143][ui] Usa lo stesso formato di data degli altri elementi di data dell'interfaccia utente per l'asse x delle timeline.
  • [SPARK-45000] [SC-141135][python][CONNECT] Implement DataFrame.foreach
  • [SPARK-44967] [SC-141137][sql][CONNECT] L'unità deve essere considerata prima di usare Boolean per TreeNodeTag
  • [SPARK-44993] [SC-141088][core] Aggiunta ShuffleChecksumUtils.compareChecksums riutilizzando ShuffleChecksumTestHelp.compareChecksums
  • [SPARK-44807] [SC-140176][connect] Aggiungere Dataset.metadataColumn al Client Scala
  • [SPARK-44965] [SC-141098][python] Nascondi funzioni/variabili interne da pyspark.sql.functions
  • [SPARK-44983] [SC-141030][sql] Convertire binario in stringa tramite to_char per i formati: hex, base64, utf-8
  • [SPARK-44980] [DBRRM-462][sc-141024][PYTHON][connect] Correggere le namedtuples ereditate per funzionare con createDataFrame
  • [SPARK-44985] [SC-141033][core] Utilizzare toString invece di stacktrace per il dump del thread reaper delle attività
  • [SPARK-44984] [SC-141028][python][CONNECT] Remove _get_alias from DataFrame
  • [SPARK-44975] [SC-141013][sql] Rimuovere l'override inutile di BinaryArithmetic risolto
  • [SPARK-44969] [SC-140957][sql] Riutilizzo ArrayInsert in ArrayAppend
  • [SPARK-44549] [SC-140714][sql] Supportare le funzioni della finestra nelle sottoquery scalari correlate
  • [SPARK-44938] [SC-140811][sql] Impostare il valore predefinito su spark.sql.maxSinglePartitionBytes 128m
  • [SPARK-44918] [SC-140816][sql][PYTHON] Supporto per argomenti nominati nelle UDF scalari in Python/Pandas
  • [SPARK-44966] [SC-140907][core][CONNECT] Modificare il valore che non è mai stato modificato var in val
  • [SPARK-41471] [SC-140804][sql] Ridurre lo shuffle di Spark quando solo uno dei lati di un join utilizza il raggruppamento delle partizioni per chiavi.
  • [SPARK-44214] [SC-140528][core] Supportare l'interfaccia utente del log live del driver Spark
  • [SPARK-44861] [SC-140716][connect] jsonignore SparkListenerConnectOperationStarted.planRequest
  • [SPARK-44776] [SC-140519][connect] Aggiungi ProducedRowCount a SparkListenerConnectOperationFinished
  • [SPARK-42017] [SC-140765][python][CONNECT] df['col_name'] deve convalidare il nome della colonna
  • [SPARK-40178] [SC-140433][sql][COONECT] Supporta hint di unione con facilità per PySpark e R
  • [SPARK-44840] [SC-140593][sql] Utilizzare la base 1 per gli indici negativi
  • [SPARK-44939] [SC-140778][r] Supporto di Java 21 nei Requisiti di Sistema di SparkR
  • [SPARK-44936] [SC-140770][core] Semplificare il log quando Spark HybridStore raggiunge il limite di memoria
  • [SPARK-44908] [SC-140712][ml][CONNECT] Correzione della funzionalità del parametro foldCol nel cross validator
  • [SPARK-44816] [SC-140717][connect] Migliorare il messaggio di errore quando la classe UDF non viene trovata
  • [SPARK-44909] [SC-140710][ml] Ignorare l'avvio del server di streaming dei log del distributore di Torch quando non è disponibile
  • [SPARK-44920] [SC-140707][core] Usare await() anziché awaitUninterruptibly() in TransportClientFactory.createClient()
  • [SPARK-44905] [SC-140703][sql] Stateful lastRegex causa un NullPointerException durante l'eval di regexp_replace
  • [SPARK-43987] [SC-139594][shuffle] Separare l'elaborazione di finalizeShuffleMerge in pool di thread dedicati.
  • [SPARK-42768] [SC-140549][sql] Abilitare il piano memorizzato nella cache per applicare AQE per impostazione predefinita
  • [SPARK-44741] [SC-139447][core] Supporto di MetricFilter basato su regex in StatsdSink
  • [SPARK-44751] [SC-140532][sql] Implementazione dell'interfaccia FileFormat XML
  • [SPARK-44868] [SC-140438][sql] Convertire datetime in string by to_char/to_varchar
  • [SPARK-44748] [SC-140504][sql] Esecuzione di query per la PARTITION clausola BY negli argomenti UDTF TABLE
  • [SPARK-44873] [SC-140427] Supporto della modifica della visualizzazione con colonne annidate nel client Hive
  • [SPARK-44876] [SC-140431][python] Correzione della UDF Python ottimizzata per Arrow in Spark Connect
  • [SPARK-44520] [SC-137845][sql] Sostituire il termine UNSUPPORTED_DATA_SOURCE_FOR_DIRECT_QUERY con UNSUPPORTED_DATASOURCE_FOR_DIRECT_QUERY e radice di divulgazione AE
  • [SPARK-42664] [SC-139769][connect] Funzione di supporto bloomFilter per DataFrameStatFunctions
  • [SPARK-43567] [SC-139227][ps] Supporto use_na_sentinel per factorize
  • [SPARK-44859] [SC-140254][ss] Correzione del nome della proprietà non corretto nella documentazione di structured streaming
  • [SPARK-44822] [SC-140182][python][SQL] Rendi le UDTF Python di default non-deterministiche
  • [SPARK-44731] [SC-139524][python][CONNECT] Make TimestampNTZ funziona con valori letterali in Python Spark Connect
  • [SPARK-44836] [SC-140180][python] Rifattorizzazione Arrow Python UDTF
  • [SPARK-44714] [SC-139238] Allentamento della restrizione nella risoluzione LCA riguardante le query con HAVING
  • [SPARK-44749] [SC-139664][sql][PYTHON] Supporto per argomenti denominati in Python UDTF
  • [SPARK-44737] [SC-139512][sql][UI] Non dovrebbe visualizzare errori di formato JSON nella pagina SQL per non SparkThrowables nella scheda SQL
  • [SPARK-44665] [SC-139307][python] Aggiungere il supporto per pandas DataFrame assertDataFrameEqual
  • [SPARK-44736] [SC-139622][connect] Aggiungere Dataset.explode al client Scala di Spark Connect
  • [SPARK-44732] [SC-139422][sql] Supporto dell'origine dati XML predefinita
  • [SPARK-44694] [SC-139213][python][CONNECT] Effettuare il refactoring delle sessioni attive ed esporle come API
  • [SPARK-44652] [SC-138881] Genera un errore quando uno solo df è None
  • [SPARK-44562] [SC-138824][sql] Aggiungi OptimizeOneRowRelationSubquery nel batch di Sottquery
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  • [SPARK-44059] [SC-138833][sql] Aggiungere messaggi di errore migliori per argomenti nominati SQL
  • [SPARK-44620] [SC-138831][sql][PS][connect] Rendi ResolvePivot mantenere il Plan_ID_TAG
  • [SPARK-43838] [SC-137413][sql] Correggere la sottoquery su una singola tabella con clausola having che non può essere ottimizzata
  • [SPARK-44555] [SC-138820][sql] Usare checkError() per controllare l'eccezione nel comando Suite e assegnare alcuni nomi di classe di errore
  • [SPARK-44280] [SC-138821][sql] Aggiungere convertJavaTimestampToTimestamp nell'API JDBCDialect
  • [SPARK-44602] [SC-138337][sql][CONNECT][ps] Fai WidenSetOperationTypes mantenere il Plan_ID_TAG
  • [SPARK-42941] [SC-138389][ss][CONNECT] Python StreamingQueryListener
  • [SPARK-43838] Ripristinato “[SC-137413][sql] Correzione della sottoquery in un'unica tabella...”
  • [SPARK-44538] [SC-138178][connect][SQL] Ripristina Row.jsonValue e associati
  • [SPARK-44421] [SC-138434][spark-44423][CONNECT] Esecuzione ricollegabile in Spark Connect
  • [SPARK-43838] [SC-137413][sql] Correggere la sottoquery su una singola tabella con clausola having che non può essere ottimizzata
  • [SPARK-44587] [SC-138315][sql][CONNECT] Aumentare il limite di ricorsione del marshaller protobuf
  • [SPARK-44605] [SC-138338][core] Perfezionare l'API ShuffleWriteProcessor interna
  • [SPARK-44394] [SC-138291][connect][WEBUI] Aggiungere una pagina dell'interfaccia utente Spark per Spark Connect
  • [SPARK-44585] [SC-138286][mllib] Correzione della condizione di avviso in MLLib RankingMetrics ndcgAk
  • [SPARK-44198] [SC-138137][core] Supporto della propagazione del livello di log agli executor
  • [SPARK-44454] [SC-138071][sql][HIVE] HiveShim getTablesByType supporto per il fallback
  • [SPARK-44425] [SC-138135][connect] Verificare che l'ID sessione fornito dall'utente sia un UUID
  • [SPARK-43611] [SC-138051][sql][PS][conncect] Far sì che ExtractWindowExpressions mantenga il PLAN_ID_TAG
  • [SPARK-44560] [SC-138117][python][CONNECT] Migliorare i test e la documentazione per l'UDF Arrow Python
  • [SPARK-44482] [SC-138067][connect] Il server Connect deve essere in grado di specificare l'indirizzo di associazione
  • [SPARK-44528] [SC-138047][connect] Supportare l'uso corretto di hasattr() per Connect dataframe
  • [SPARK-44525] [SC-138043][sql] Migliorare il messaggio di errore quando il metodo Invoke non viene trovato
  • [SPARK-44355] [SC-137878][sql] Spostare WithCTE nelle query di comando

Supporto del driver ODBC/JDBC di Databricks

Databricks supporta i driver ODBC/JDBC rilasciati negli ultimi 2 anni. Scaricare i driver rilasciati di recente e aggiornare (scaricare ODBC, scaricare JDBC).

Vedere Aggiornamenti della manutenzione di Databricks Runtime 14.1.

Ambiente di sistema

  • Sistema operativo: Ubuntu 22.04.3 LTS
  • Java: Zulu 8.72.0.17-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.10.12
  • R: 4.3.1
  • Delta Lake: 3.0.0

Librerie installate di Python

Libreria Versione Libreria Versione Libreria Versione
anyio 3.5.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
asttoken 2.0.5 att. 22.1.0 chiamata di ritorno 0.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 nero 22.6.0 candeggiare 4.1.0
indicatore di direzione 1.4 boto3 1.24.28 botocore 1.27.96
certificato 2022.12.7 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
normalizzatore di set di caratteri 2.0.4 fai clic 8.0.4 comunicazione 0.1.2
contourpy 1.0.5 criptografia 39.0.1 ciclista 0.11.0
Cython, un linguaggio di programmazione 0.29.32 Databricks SDK 0.1.6 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.6.7 Decoratore 5.1.1 defusedxml (una libreria per migliorare la sicurezza nell'elaborazione di XML) 0.7.1
distlib 0.3.7 Conversione da docstring a markdown 0.11 punti di ingresso 0.4
esecuzione 0.8.3 panoramica delle facette 1.1.1 fastjsonschema (Una libreria per la convalida veloce dei dati JSON) 2.18.0
blocco dei file 3.12.3 fonttools (strumenti per caratteri) 4.25.0 Libreria di runtime GCC 1.10.0
googleapis-common-protos 1.60.0 grpcio 1.48.2 grpcio-status 1.48.1
httplib2 0.20.2 IDNA 3.4 importlib-metadata 4.6.4
ipykernel 6.25.0 ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets (una libreria Python per widget interattivi) 7.7.2 jedi 0.18.1 Jeepney (mezzo di trasporto pubblico tipico delle Filippine) 0.7.1
Jinja2 3.1.2 jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0
jsonschema 4.17.3 jupyter-client 7.3.4 Jupyter Server 1.23.4
jupyter_core 5.2.0 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
portachiavi 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 launchpadlib 1.10.16
lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6 lxml 4.9.1
MarkupSafe 2.1.1 matplotlib 3.7.0 matplotlib-inline 0.1.6
Mccabe 0.7.0 misintonazione. 0.8.4 more-itertools 8.10.0
mypy-extensions 0.4.3 nbclassic 0.5.2 nbclient 0.5.13
nbconvert 6.5.4 nbformat 5.7.0 nest-asyncio 1.5.6
nodeenv 1.8.0 taccuino 6.5.2 notebook_shim 0.2.2
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 imballaggio 22.0
Panda 1.5.3 pandocfilters 1.5.0 parso 0.8.3
pathspec 0.10.3 vittima 0.5.3 pexpect 4.8.0
pickleshare (libreria di software Python) 0.7.5 Cuscino 9.4.0 seme 22.3.1
platformdirs 2.5.2 plotly (software di visualizzazione dati) 5.9.0 connettivita 1.0.0
prometheus-client 0.14.1 prompt-toolkit 3.0.36 protobuf 4.24.0
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 pyarrow 8.0.0 pycparser (un parser scritto in Python) 2.21
pydantic 1.10.6 pyflakes 3.0.1 Pygments 2.11.2
PyGObject 3.42.1 PyJWT 2.3.0 pyodbc 4.0.32
pyparsing 3.0.9 pyright 1.1.294 pirsistente 0.18.0
python-dateutil (libreria Python per la gestione delle date) 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-server 1.7.1
pytoolconfig 1.2.5 pytz 2022.7 pyzmq 23.2.0
richieste 2.28.1 corda 1.7.0 s3transfer 0.6.2
scikit-learn 1.1.1 Seaborn 0.12.2 SecretStorage 3.3.1
Send2Trash 1.8.0 setuptools (pacchetto Python per gestire la configurazione e la distribuzione) 65.6.3 sei 1.16.0
sniffio 1.2.0 colino da zuppa 2.3.2.post1 ssh-import-id (comando per l'importazione di chiavi SSH) 5.11
dati accatastati 0.2.0 statsmodels 0.13.5 tenacità 8.1.0
finito 0.17.1 threadpoolctl 2.2.0 tinycss2 1.2.1
tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1 tornado 6.1
traitlets (una libreria per la configurazione dei parametri nei programmi Python) 5.7.1 typing_extensions 4.4.0 ujson (una libreria per la gestione di JSON in Python) 5.4.0
aggiornamenti non supervisionati 0,1 urllib3 1.26.14 virtualenv 20.16.7
wadllib 1.3.6 wcwidth (funzione per determinare la larghezza dei caratteri) 0.2.5 codifiche web 0.5.1
cliente WebSocket 0.58.0 Che cosa è la patch 1.0.2 ruota 0.38.4
widgetsnbextension 3.6.1 yapf 0.31.0 Zipp 1.0.0
SciPy 1.10.1

Librerie R installate

Le librerie R vengono installate dallo snapshot del Gestore di Pacchetti Posit CRAN il 10 febbraio 2023.

Libreria Versione Libreria Versione Libreria Versione
freccia 12.0.1 askpass 1.1 assicura che 0.2.1
retroportazioni 1.4.1 base 4.3.1 base64enc 0.1-3
pezzo 4.0.5 bit 64 4.0.5 massa amorfa 1.2.4
stivale 1.3-28 fermentare 1.0-8 Brio 1.1.3
scopa 1.0.5 bslib 0.5.0 cashmere 1.0.8
chiamante 3.7.3 Interpunzione 6.0-94 cellranger 1.1.0
cronometro 2,3-61 classe 7.3-22 CLI 3.6.1
Clipr 0.8.0 orologio 0.7.0 raggruppamento 2.1.4
strumenti per la codifica 0,2-19 spazio di colore 2.1-0 segno comune 1.9.0
compilatore 4.3.1 configurazione 0.3.1 Confuso 1.2.0
cpp11 0.4.4 pastello 1.5.2 credenziali 1.3.2
curva 5.0.1 tabella di dati 1.14.8 Insiemi di dati 4.3.1
DBI 1.1.3 dbplyr 2.3.3 descrizione 1.4.2
strumenti per sviluppatori 2.4.5 diagramma 1.6.5 diffobj 0.3.5
digerire 0.6.33 illuminazione rivolta verso il basso 0.4.3 dplyr 1.1.2
dtplyr 1.3.1 e1071 1.7-13 ellissi 0.3.2
valutare 0.21 fan 1.0.4 colori 2.1.1
mappatura veloce 1.1.1 fontawesome 0.5.1 forzati 1.0.0
foreach 1.5.2 straniero 0.8-82 forgiare 0.2.0
Fs 1.6.2 futuro 1.33.0 futuro.applicare 1.11.0
fare gargarismi 1.5.1 elementi generici 0.1.3 Gert 1.9.2
ggplot2 3.4.2 Gh 1.4.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-7 elementi globali 0.16.2 colla 1.6.2
Google Drive 2.1.1 Googlesheets4 1.1.1 Gower 1.0.1
grafiche 4.3.1 grDispositivi 4.3.1 griglia 4.3.1
gridExtra 2.3 gsubfn 0,7 gtable 0.3.3
casco protettivo 1.3.0 rifugio 2.5.3 più alto 0.10
HMS 1.1.3 strumenti HTML 0.5.5 htmlwidgets 1.6.2
httpuv 1.6.11 httr 1.4.6 httr2 0.2.3
documenti di identità 1.0.1 ini 0.3.1 ipred 0.9-14
banderelle isografiche 0.2.7 Iteratori 1.0.14 jquerylib 0.1.4
jsonlite 1.8.7 KernSmooth 2.23-21 magliare 1,43
etichettatura 0.4.2 più tardi 1.3.1 reticolo 0.21-8
lava 1.7.2.1 ciclo di vita 1.0.3 ascolta 0.9.0
lubridate 1.9.2 magrittr 2.0.3 Markdown 1.7
Massa 7.3-60 Matrice 1.5-4.1 memorizza 2.0.1
metodi 4.3.1 mgcv 1.8-42 mimo 0.12
miniUI 0.1.1.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-162 nnet 7.3-19
Derivazione numerica 2016.8-1.1 openssl 2.0.6 parallelo 4.3.1
parallelamente 1.36.0 pilastro 1.9.0 pkgbuild 1.4.2
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.2.1
plogr 0.2.0 plyr 1.8.8 elogio 1.0.0
prettyunits 1.1.1 Proc 1.18.4 processx 3.8.2
prodlim 2023.03.31 profvis 0.3.8 Avanzamento 1.2.2
progressr 0.13.0 promesse 1.2.0.1 proto / prototipo 1.0.0
intermediario 0,4–27 P.S. 1.7.5 purrr 1.0.1
r2d3 0.2.6 R6 2.5.1 ragg 1.2.5
randomForest 4.7-1.1 rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0
RColorBrewer 1.1-3 Rcpp (una libreria per il linguaggio di programmazione R) 1.0.11 RcppEigen 0.3.3.9.3
readr 2.1.4 readxl (pacchetto per leggere file Excel) 1.4.3 ricette 1.0.6
rivincita (nuovo incontro) 1.0.1 rematch2 2.1.2 Telecomandi 2.4.2
esempio riproducibile (reprex) 2.0.2 reshape2 1.4.4 rlang 1.1.1
rmarkdown 2,23 RODBC 1.3-20 roxygen2 7.2.3
rpart 4.1.19 rprojroot 2.0.3 Rserve 1.8-11
RSQLite 2.3.1 rstudioapi 0.15.0 rversions 2.1.2
rvest 1.0.3 insolenza 0.4.6 Scalabilità 1.2.1
selettore 0,4-2 informazioni sulla sessione 1.2.2 forma 1.4.6
brillante 1.7.4.1 sourcetools 0.1.7-1 sparklyr 1.8.1
SparkR 3.5.0 spaziale 7.3-15 Spline 4.3.1
sqldf 0,4-11 SQUAREM 2021.1 statistiche 4.3.1
statistiche4 4.3.1 perizoma 1.7.12 stringr 1.5.0
Sopravvivenza 3.5-5 sys 3.4.2 systemfonts 1.0.4
tcltk 4.3.1 testatat 3.1.10 modellazione del testo 0.3.6
Tibble 3.2.1 tidyr 1.3.0 tidyselect 1.2.0
tidyverse 2.0.0 cambio d'ora 0.2.0 data e ora 4022.108
tinytex 0.45 strumenti 4.3.1 tzdb 0.4.0
verificatore di URL 1.0.1 Usa questo 2.2.2 utf8 1.2.3
Utilità 4.3.1 UUID (Identificatore Unico Universale) 1.1-0 vctrs 0.6.3
viridisLite 0.4.2 vrooom 1.6.3 Waldo 0.5.1
baffi 0.4.1 withr 2.5.0 xfun 0,39
xml2 1.3.5 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
yaml 2.3.7 formato zip 2.3.0

Librerie installate di Java e Scala (versione del cluster Scala 2.12)

ID del Gruppo ID dell'artefatto Versione
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws Amazon Kinesis Client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-config (configurazione SDK Java per AWS) 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect (strumento per la connessione diretta in Java di AWS) 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.390
com.amazonaws AWS Java SDK per Glacier 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-glue (collegamento SDK Java AWS) 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-consultas 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.390
com.amazonaws AWS Java SDK Machine Learning 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway (SDK di AWS per Java per Storage Gateway) 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.390
com.amazonaws aws-java-sdk-support (supporto del kit di sviluppo software Java per AWS) 1.12.390
com.amazonaws Librerie aws-java-sdk-swf 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.390
com.amazonaws jmespath-java 1.12.390
com.clearspring.analytics corrente 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.7.0
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.mdfsoftware ombreggiato criogenico 4.0.2
com.mdfsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml compagno di classe 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core annotazioni di Jackson 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.15.1
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.caffeina caffeina 2.9.3
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib riferimento_nativo-java 1.1
com.github.fommil.netlib riferimento_nativo-java 1.1-indigeni
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java 1.1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java 1.1-indigeni
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1-indigeni
com.github.fommil.netlib netlib-sistema_nativo-linux-x86_64 1.1-indigeni
com.github.luben zstd-jni (libreria open-source per compressione con Java Native Interface) 1.5.5-4
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.10.1
com.google.crypto.tink Tink 1.9.0
com.google.errorprone annotazioni soggette a errori 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.12.0
com.google.guava guaiava 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.helger profilatore 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.55
com.jolbox bonecp 0.8.0.RILASCIO
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure Azure Data Lake Store SDK 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.ning compress-lzf (algoritmo di compressione) 1.1.2
com.sun.mail javax.mail (package Java per la gestione della posta elettronica) 1.5.2
com.sun.xml.bind jaxb-core 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
com.tdunning JSON 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenti_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.10.0
com.twitter chill_2.12 0.10.0
com.twitter util-app_2.12 7.1.0
com.twitter util-core_2.12 7.1.0
com.twitter util-function_2.12 7.1.0
com.twitter util-jvm_2.12 7.1.0
com.twitter util-lint_2.12 7.1.0
com.twitter util-registry_2.12 7.1.0
com.twitter util-stats_2.12 7.1.0
com.typesafe configurazione 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 (libreria per la gestione dei log in Scala, versione 2.12) 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocità parser di univocità 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec (libreria per la codifica comune) commons-codec (libreria per la codifica comune) 1.16.0
commons-collections (una libreria di Apache Commons per le collezioni) commons-collections (una libreria di Apache Commons per le collezioni) 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
funzione di caricamento file dei Commons funzione di caricamento file dei Commons 1,5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging (no translation needed) commons-logging (no translation needed) 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.sdk.netlib arpack 3.0.3
dev.sdk.netlib Blas 3.0.3
dev.sdk.netlib LAPACK (pacchetto di algebra lineare) 3.0.3
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift compressore d'aria 0.25
io.delta delta-sharing-spark_2.12 0.7.5
io.dropwizard.metrics annotazione delle metriche 4.2.19
io.dropwizard.metrics nucleo delle metriche 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics metriche-controlli di salute 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-json (Specificare ulteriormente se necessario a seconda del contesto) 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.2.19
io.dropwizard.metrics metriche-servlet 4.2.19
io.netty netty-all 4.1.96.Final
io.netty netty-buffer 4.1.96.Final
io.netty netty-codec 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http (codec HTTP di Netty) 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.96.Final
io.netty netty-common 4.1.96.Final
io.netty netty-handler 4.1.96.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.96.Final
io.netty netty-resolver 4.1.96.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-x86_64
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io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty netty-transport 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.96.Final
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io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-aarch_64
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io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-comune 4.1.96.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus sempliceclient_comune 0.7.0
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.7.0
io.prometheus simpleclient_pushgateway 0.7.0
io.prometheus simpleclient_servlet 0.7.0
io.prometheus.jmx collettore / collezionista 0.12.0
jakarta.annotation jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.servlet jakarta.servlet-api 4.0.3
jakarta.validation jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation attivazione 1.1.1
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.transaction Java Transaction API (JTA) 1.1
javax.transaction API di transazione 1.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.11
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.12.1
net.java.dev.jna jna 5.8.0
net.razorvine sottaceto 1.3
net.sf.jpam jpam 1.1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv super-csv (formato CSV avanzato) 2.2.0
net.snowflake snowflake-ingest-sdk (kit di sviluppo software per l'ingestione dati) 0.9.6
net.snowflake snowflake-jdbc 3.13.33
net.sourceforge.f2j arpack_combinato_tutto 0,1
org.acplt.remotetea remotetea-oncrpc 1.1.2
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-runtime 3.5.2
org.antlr antlr4-runtime 4.9.3
org.antlr modello di stringa 3.2.1
org.apache.ant formica 1.9.16
org.apache.ant ant-jsch 1.9.16
org.apache.ant ant launcher 1.9.16
org.apache.arrow formato a freccia 12.0.1
org.apache.arrow arrow-nucleo-di-memoria 12.0.1
org.apache.arrow arrow-memory-netty 12.0.1
org.apache.arrow freccia-vettore 12.0.1
org.apache.avro Avro 1.11.2
org.apache.avro avro-ipc 1.11.2
org.apache.avro avro-mapred 1.11.2
org.apache.commons commons-collections4 4.4
org.apache.commons commons-compress 1.23.0
org.apache.commons commons-crypto 1.1.0
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org.apache.commons testo comune 1.10.0
org.apache.curator cliente del curatore 2.13.0
org.apache.curator framework del curatore 2.13.0
org.apache.curator ricette del curatore 2.13.0
org.apache.datasketches datasketches-java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memory 2.0.0
org.apache.derby derby sportivo 10.14.2.0
org.apache.hadoop hadoop-client-runtime (ambiente di esecuzione client di Hadoop) 3.3.6
org.apache.hive hive-beeline 2.3.9
org.apache.hive hive-cli 2.3.9
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org.apache.hive hive-llap-client 2.3.9
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org.apache.hive spessori del sistema Hive 2.3.9
org.apache.hive API di archiviazione Hive 2.8.1
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org.apache.hive.shims hive-shims-scheduler 2.3.9
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.14
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.16
org.apache.ivy Edera 2.5.1
org.apache.logging.log4j log4j-1.2-api 2.20.0
org.apache.logging.log4j log4j-api 2.20.0
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org.apache.mesos Mesos 1.11.0-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-core 1.9.1-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-mapreduce 1.9.1-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-shim 1.9.1
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.ws.xmlschema xmlschema-core 2.3.0
org.apache.xbean xbean-asm9-shaded 4.23
org.apache.yetus annotazioni per il pubblico 0.13.0
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org.checkerframework verificatore qualità 3.31.0
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-mapper-asl 1.9.13
org.codehaus.janino Commons-Compiler 3.0.16
org.codehaus.janino janino 3.0.16
org.datanucleus datanucleus-api-jdo 4.2.4
org.datanucleus datanucleus-core 4.1.17
org.datanucleus datanucleus-rdbms 4.1.19
org.datanucleus javax.jdo 3.2.0-m3
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org.glassfish.hk2 hk2-localizzatore 2.6.1
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org.glassfish.jersey.containers modulo-nucleo-servlet-contenitore-jersey (if a translation is required as per the context) 2.40
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