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Databricks Runtime 5.0 (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 Versioni e compatibilità delle note di rilascio di Databricks Runtime.

Databricks ha rilasciato questa versione a novembre 2018.

Le note sulla versione seguenti forniscono informazioni su Databricks Runtime 5.0, basate su Apache Spark.

Nuove funzionalità

  • Delta Lake
    • Le sottoquery sono ora supportate nella clausola WHERE a supporto dei comandi DELETE e UPDATE.
    • Nuova implementazione scalabile per MERGE comandi.
      • Nessun limite al numero di inserimenti e aggiornamenti.
      • Può essere usato per le interrogazioni di tipo SCD 1 e SCD 2.
      • Si può eseguire un'operazione di aggiornamento/inserimento (upsert) dalle query di streaming in modalità "aggiornamento", ad esempio scrivendo l'output dell'aggregazione di streaming in una tabella Delta. Vedere l'esempio Scrittura di aggregazioni di streaming in Databricks Delta tramite MERGE e foreachBatch notebook.
  • Stream strutturato
    • Origine di streaming basata sulla notifica dei file nello storage Blob di Azure. Ciò può ridurre significativamente i costi di elencazione quando si esegue una query di Structured Streaming sui file nell'archiviazione BLOB di Azure. Invece di usare l'elenco per trovare nuovi file per l'elaborazione, questa origine di streaming può leggere direttamente le notifiche degli eventi di file per trovare nuovi file. Consulta Origine file di Archiviazione BLOB di Azure con Archiviazione code di Azure (legacy).
  • Aggiunta del supporto per TensorBoard per il monitoraggio dei processi di Deep Learning. Vedere TensorBoard.

Miglioramenti

  • Delta Lake
    • OPTIMIZE prestazioni e stabilità.
      • Il OPTIMIZE comando esegue il commit dei batch il prima possibile, anziché alla fine.
      • Riduzione del numero predefinito di thread OPTIMIZE eseguiti in parallelo. Si tratta di un aumento rigoroso delle prestazioni per le tabelle di grandi dimensioni.
      • Accelerate le scritture (OPTIMIZE) evitando un ordinamento inutile dei dati in fase di scrittura su una tabella partizionata.
      • Accelerato OPTIMIZE ZORDER BY rendendolo incrementale. Questo significa che il comando evita ora di riscrivere i file di dati già ordinati dalla Z in base alle stesse colonne. Consulta Salto dei dati per Delta Lake.
    • Isolamento dello snapshot durante l'esecuzione di query sulle tabelle Delta. Qualsiasi query con più riferimenti a una tabella Delta (ad esempio, self-join) legge dallo stesso snapshot della tabella anche in caso di aggiornamenti simultanei alla tabella.
    • Miglioramento della latenza delle query durante la lettura da tabelle Delta di piccole dimensioni (< 2000 file) memorizzando nella cache i metadati nel driver.
  • Miglioramento delle prestazioni di regressione logistica MLlib.
  • Miglioramento delle prestazioni dell'algoritmo albero MLlib.
  • Aggiornamento di diverse librerie Java e Scala. Consulta le Librerie Java e Scala installate (versione del cluster Scala 2.11).
  • Aggiornamento di alcune librerie Python installate:
    • pip: da 10.0.1 a 18.0
    • Aggiornamento di setuptools: da 39.2.0 a 40.4.1
    • tornado: da 5.0.2 a 5.1.1
  • Aggiornamento di diverse librerie R installate. Consulta le Librerie installate di R.

Correzioni di bug

  • Delta Lake
    • Le configurazioni impostate in SQL conf ora si applicano correttamente alle operazioni Delta Lake caricate per la prima volta in un notebook diverso.
    • Correzione di un bug nel comando DELETE che eliminerebbe erroneamente le righe in cui la condizione restituisce Null.
    • I flussi che richiedono più di due giorni per elaborare il batch iniziale( ovvero i dati presenti nella tabella all'avvio del flusso) non hanno più esito negativo con FileNotFoundException quando si tenta di eseguire il ripristino da un checkpoint.
    • Evita una race condition che porta a NoClassDefError durante il caricamento di una nuova tabella.
    • Correzione per VACUUM dove l'operazione potrebbe non riuscire con un AssertionError che indica: "Non dovrebbero esserci percorsi assoluti per l'eliminazione qui".
    • Correzione del SHOW CREATE TABLE comando per non includere le proprietà di archiviazione generate da Hive.
  • Gli executor che generano molti NoClassDefFoundError errori per le classi Spark interne vengono ora riavviati automaticamente per risolvere il problema.

Problemi noti

  • I nomi di colonna specificati nell'opzione replaceWhere per la modalità overwrite in Delta Lake fanno distinzione tra maiuscole e minuscole anche se la distinzione tra maiuscole e minuscole è disabilitata (che è l'impostazione predefinita).
  • Il connettore Snowflake per Databricks Runtime 5.0 è disponibile in anteprima.
  • Se si annulla una cella di streaming in esecuzione in un notebook collegato a un cluster Databricks Runtime 5.0, non è possibile eseguire alcun comando successivo nel notebook a meno che non si cancella lo stato del notebook o non si riavvia il cluster. Per una soluzione alternativa, vedere la Knowledge Base.

Apache Spark

Databricks Runtime 5.0 include Apache Spark 2.4.0.

Core e Spark SQL

Nota

Questo articolo contiene riferimenti al termine slave, che Azure Databricks non usa. Quando il termine verrà rimosso dal software, verrà rimosso anche dall'articolo.

Funzionalità principali

  • Modalità di esecuzione barriera: [SPARK-24374] Supporta la modalità di esecuzione barriera nello schedulatore per integrarsi meglio con i framework di Deep Learning.
  • Supporto di Scala 2.12: [SPARK-14220] Aggiungere il supporto sperimentale di Scala 2.12. È ora possibile compilare Spark con Scala 2.12 e scrivere applicazioni Spark in Scala 2.12.
  • Funzioni di ordine superiore: [SPARK-23899] Aggiungere molte nuove funzioni predefinite, incluse le funzioni di ordine elevato, per semplificare l'uso di tipi di dati complessi. Vedere Funzioni predefinite di Apache Spark.
  • Origine dati Avro integrata: [SPARK-24768] Pacchetto Spark-Avro integrato con supporto dei tipi logici, migliori prestazioni e una migliore usabilità.

api

Prestazioni e stabilità

  • [SPARK-16406] La risoluzione dei riferimenti per un numero elevato di colonne dovrebbe essere più veloce
  • [SPARK-23486] Memorizzare nella cache il nome della funzione dal catalogo esterno per lookupFunctions
  • [SPARK-23803] Supporto della potatura dei bucket
  • [SPARK-24802] Esclusione delle regole di ottimizzazione
  • [SPARK-4502] eliminazione dello schema annidata per le tabelle Parquet
  • [SPARK-24296] Supporto della replica di blocchi di dimensioni superiori a 2 GB
  • [SPARK-24307] Supporto per l'invio di messaggi da oltre 2 GB dalla memoria
  • [SPARK-23243] Shuffle+Repartition in un RDD potrebbe condurre a risposte errate
  • [SPARK-25181] Limitato le dimensioni dei pool di thread master e slave BlockManager, riducendo il sovraccarico della memoria quando la rete è lenta

Connettori

  • [SPARK-23972] Aggiornare Parquet dalla versione 1.8.2 alla versione 1.10.0
  • [SPARK-25419] Miglioramento del pushdown dei predicati Parquet
  • [SPARK-23456] Il lettore ORC nativo è attivato per impostazione predefinita
  • [SPARK-22279] Usare il lettore ORC nativo per leggere le tabelle SerDe Hive per impostazione predefinita
  • [SPARK-21783] Abilitare il filtraggio ORC come impostazione predefinita
  • [SPARK-24959] Velocizzare il conteggio() per JSON e CSV
  • [SPARK-24244] Analisi delle sole colonne necessarie per il parser CSV
  • [SPARK-23786] convalida dello schema CSV: i nomi delle colonne non vengono controllati
  • [SPARK-24423] Query di opzione per specificare la query da leggere da JDBC
  • [SPARK-22814] Supporto per data/timestamp nella colonna di partizione JDBC
  • [SPARK-24771] Update Avro dalla versione 1.7.7 alla versione 1.8

PySpark

  • [SPARK-24215] Implementare la valutazione anticipata per le API DataFrame
  • [SPARK-22274] - [SPARK-22239] Funzioni di aggregazione definite dall'utente con pandas udf
  • [SPARK-24396] Aggiungere il ForeachWriter per lo Structured Streaming in Python
  • [SPARK-23874] Aggiornare Apache Arrow alla versione 0.10.0
  • [SPARK-25004] Aggiungi il limite di memoria di spark.executor.pyspark.
  • [SPARK-23030] Usare il formato del flusso Arrow per la creazione e la raccolta di dataframe pandas
  • [SPARK-24624] Supporto per la combinazione di UDF Python e UDF pandas scalari

Altre modifiche rilevanti

Streaming Strutturato

Funzionalità principali

  • [SPARK-24565] Espone le righe di output di ogni microbatch come dataframe usando foreachBatch (Python, Scala e Java)
  • [SPARK-24396] Aggiunto l'API Python per foreach e ForeachWriter
  • [SPARK-25005] Supportare "kafka.isolation.level" per leggere solo i record confermati provenienti dai topic di Kafka scritti impiegando un producer transazionale.

Altre modifiche rilevanti

  • [SPARK-24662] Supportare l'operatore LIMIT per i flussi in modalità Append o Complete
  • [SPARK-24763] Rimuovere i dati delle chiavi ridondanti dal valore nell'aggregazione di streaming
  • [SPARK-24156] Generazione più rapida dei risultati di output e/o pulizia dello stato con operazioni con stato (mapGroupsWithState, join tra flussi, aggregazione di streaming, dropDuplicates di streaming) quando non sono presenti dati nel flusso di input.
  • [SPARK-24730] Supporto per la scelta tra watermark minimo o massimo quando sono presenti più flussi di input in una query
  • [SPARK-25399] Corretto un bug per cui il riutilizzo dei thread di esecuzione dall'elaborazione continua nello streaming microbatch potrebbe compromettere la correttezza.
  • [SPARK-18057] Aggiornamento della versione del client Kafka dalla versione 0.10.0.1 alla versione 2.0.0

MLlib

Funzionalità principali

Altre modifiche rilevanti

SparkR

GraphX

  • [SPARK-25268] Run Parallel Personalized PageRank genera un'eccezione di serializzazione

Elementi deprecati

Modifiche del comportamento

  • [SPARK-23549] Effettua il cast a timestamp quando si confronta il timestamp con la data
  • [SPARK-24324] pandas UDF con mappa raggruppata dovrebbe assegnare le colonne dei risultati per nome
  • [SPARK-25088] Aggiornamenti predefiniti e della documentazione di Rest Server
  • [SPARK-23425] il caricamento dei dati per il percorso del file HDFS con caratteri jolly non funziona correttamente
  • [SPARK-23173] from_json può produrre valori nulli per i campi contrassegnati come non annullabili
  • [SPARK-24966] Implementare regole di precedenza per le operazioni sui set
  • [SPARK-25708]HAVING senza GROUP BY dovrebbe essere un aggregato globale
  • [SPARK-24341] Gestire correttamente la sottoquery con valori multipli IN
  • [SPARK-19724] Creare una tabella gestita con un percorso predefinito esistente dovrebbe generare un'eccezione

Problemi noti

  • [SPARK-25793] Bug nel caricamento del modello in BisectingKMeans
  • [SPARK-25271] CTAS con tabelle Hive Parquet devono sfruttare la sorgente Parquet nativa
  • [SPARK-24935] Problema con l'esecuzione di Hive UDAF da Spark 2.2 e versioni successive

Aggiornamenti della manutenzione

Vedere Aggiornamenti della manutenzione di Databricks Runtime 5.0.

Ambiente di sistema

  • Sistema operativo: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_162
  • 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 5.0.

Librerie Python installate

Biblioteca Versione Biblioteca Versione Biblioteca 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 futures finanziari 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
nmbalo 0.28.1 numpy 1.11.1 openpyxl 2.3.2
Panda 0.19.2 pathlib2 2.1.0 capro espiatorio 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare (libreria di software Python) 0.7.4 Cuscino 3.3.1
seme 18,0 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 strofinare 0,32 Seaborn 0.7.1
setuptools (pacchetto Python per gestire la configurazione e la distribuzione) 40.4.1 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 15.0.1 wcwidth (funzione per determinare la larghezza dei caratteri) 0.1.7 ruota 0.31.1
wsgiref 0.1.2

Le librerie R installate

Biblioteca Versione Biblioteca Versione Biblioteca Versione
abind 1.4-5 asserireChe 0.2.0 retroporti 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 BLOB 1.1.1
stivale 1.3-20 infuso 1.0-6 Scopa 0.5.0
chiamante 3.0.0 auto 3.0-2 DatiAuto 3.0-1
Interpunzione 6.0-80 cellranger 1.1.0 cronologia 2.3-52
classe 7.3-14 CLI 1.0.0 gruppo 2.0.7-1
strumenti per la codifica 0.2-15 spazio colore 1.3-2 segno comune 1,5
compilatore 3.4.4 pastello 1.3.4 curva 3.2
Trombosi Venosa del Seno Cerebrale 0.2-2 tabella di dati 1.11.4 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 1.13.6 sunto 0.6.16
dimRed 0.1.0 doMC 1.3.5 dplyr 0.7.6
Piano di Disaster Recovery 0.0.3 fan 0.3.0 galeotti 0.3.0
foreach 1.4.4 straniero 0.8-70 Gbm 2.1.3
geometria 0.3-6 ggplot2 3.0.0 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
gsubfn 0,7 gtable 0.2.0 acqua 3.20.0.2
rifugio 1.1.2 HMS 0.4.2 httr 1.3.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ipred 0.9-7
Iteratori 1.0.10 jsonlite 1,5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 Etichettatura 0,3 reticolo 0.20-35
lava 1.6.3 lazyeval 0.2.1 più piccolo 0.3.4
lme4 1.1-18-1 lubridate 1.7.4 magia 1.5-8
magrittr 1,5 mapproj 1.2.6 mappe 3.3.0
maptools 0.9-3 Massa 7.3-50 Matrice 1.2-14
MatrixModels 0.4-1 memorizzare 1.1.0 metodi 3.4.4
mgcv 1.8-24 mimo 0,5 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.0 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-8
nlme 3.1-137 nloptr 1.0.4 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 1.0.0 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.0 plogr 0.2.0 per favore 2.7-0
plyr 1.8.4 elogio 1.0.0 prettyunits 1.0.2
Proc 1.12.1 processx 3.2.0 prodlim 2018.04.18
prototipo 1.0.0 P.S. 1.1.0 purrr 0.2.5
Quantreg 5.36 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.2.2 randomForest 4.6-14
RColorBrewer 1.1-2 Rcpp (una libreria per il linguaggio di programmazione R) 0.12.18 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 rivincita 1.0.1
reshape2 1.4.3 fiume 0.5.10 rlang 0.2.2
robustbase 0.93-2 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 0,7 Scalabilità 1.0.0
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 2.42-6 tcltk 3.4.4
Dimostrazioni di Insegnamento 2.10 testatat 2.0.0 Tibble 1.4.2
tidyr 0.8.1 tidyselect 0.2.4 orarioData 3043.102
strumenti 3.4.4 utf8 1.1.4 Utilità 3.4.4
viridisLite 0.3.0 baffo / vibrissa 0,3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 formato zip 1.0.0

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

ID gruppo ID dell'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-consultas 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 flusso 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.5.0-db7-spark2.4
com.databricks dbml-local_2.11-tests 0.5.0-db7-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.mdfsoftware ombreggiato criogenico 4.0.2
com.mdfsoftware 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.univocità 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
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commons-digester commons-digester 1.8
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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-verifiche di integrità 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
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io.netty Netty 3.9.9.Final
io.netty netty-all 4.1.17.Final
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io.prometheus.jmx agente di raccolta 0,7
javax.activation attivazione 1.1.1
javax.annotation javax.annotation-api 1,2
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javax.jdo jdo-api 3.0.1
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javax.transaction Java Transaction API (JTA) 1.1
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javax.xml.flusso stax-api 1.0-2
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joda-time joda-time 2.9.3
log4j apache-log4j-extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
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org.antlr modello di stringa 3.2.1
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