Nota
L'accesso a questa pagina richiede l'autorizzazione. È possibile provare ad accedere o modificare le directory.
L'accesso a questa pagina richiede l'autorizzazione. È possibile provare a modificare le directory.
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 Versioni e compatibilità delle note sulla versione di Databricks Runtime.
Databricks ha rilasciato questa versione a luglio 2019. È stato dichiarato Long Term Support (LTS) nell'agosto 2019. Il supporto è terminato il 27 luglio 2021. Databricks Runtime 5.5 Extended Support (EoS) è stato rilasciato l'8 luglio 2021 ed estende il supporto 5.5 a dicembre 2021. Usa Ubuntu 18.04.5 LTS invece della distribuzione deprecata Ubuntu 16.04.6 LTS utilizzata nella distribuzione originale di Databricks Runtime 5.5 LTS. Il supporto di Ubuntu 16.04.6 LTS è terminato il 1° aprile 2021.
Le note sulla versione seguenti forniscono informazioni su Databricks Runtime 5.5, basate su Apache Spark.
Nuove funzionalità
Ottimizzazione automatica di Delta Lake in Azure Databricks
Oggi, quando si scrivono dati nell'archiviazione cloud, è necessario compattare i file per ottenere prestazioni di I/O ottimali. È necessario preoccuparsi delle dimensioni corrette del file, della frequenza con cui compattare i file, delle dimensioni di un cluster da usare e così via. Per risolvere questa classe di problemi, siamo lieti di annunciare la disponibilità generale di Ottimizzazione automatica con Delta Lake in Azure Databricks. Durante ogni scrittura nelle tabelle Delta, si individuano automaticamente le dimensioni e i file di compattazione corretti in modo da non doversi preoccupare dell'ottimizzazione del layout di archiviazione. Durante le operazioni di scrittura, se l'opzione auto-optimize è true, Azure Databricks determina automaticamente se è necessaria un'ottimizzazione e ottimizza i file di piccole dimensioni. Per informazioni dettagliate, vedere Configurare Delta Lake per controllare le dimensioni dei file di dati.
Delta Lake su Azure Databricks ha migliorato le prestazioni delle query di aggregazione min, max e count
Le prestazioni delle query di aggregazione min, max e count per Delta Lake in Azure Databricks sono state notevolmente migliorate riducendo la quantità di dati letti. Queste query vengono ora eseguite usando statistiche e valori di partizione nei metadati, anziché analizzare i dati.
Pipeline di inferenza del modello più veloci con una sorgente di dati di file binari migliorata e una funzione UDF pandas con iteratore scalare (anteprima pubblica).
Le attività di Machine Learning, soprattutto nel dominio di immagini e video, spesso devono operare su un numero elevato di file. In Databricks Runtime 5.4 è già stata resa disponibile l'origine dati di file binari per facilitare i file arbitrari ETL, ad esempio le immagini, nelle tabelle Spark. In Databricks Runtime 5.5 è stata aggiunta un'opzione , recursiveFileLookupper caricare i file in modo ricorsivo dalle directory di input annidate. Vedere File binario.
L'origine dati dei file binari consente di eseguire in parallelo attività di inferenza del modello dalle tabelle Spark usando una UDF scalare pandas. Tuttavia, potrebbe essere necessario inizializzare il modello per ogni batch di record, che comporta un sovraccarico. Nel Databricks Runtime 5.5, abbiamo eseguito il backporting di un nuovo tipo di UDF di pandas chiamato “iteratore scalare” dal master di Apache Spark. Con esso è possibile inizializzare un modello una sola volta e applicare il modello a molti batch di input, il che può comportare una velocità di 2-3 volte per i modelli come ResNet50. Vedere Serie a funzione scalare UDF.
API dei segreti nei notebook R
L'API Secrets consente di inserire segreti nei notebook senza hardcoding. Questa API è ora disponibile nei notebook R oltre al supporto esistente per i notebook Python e Scala. È possibile usare la dbutils.secrets.get funzione per ottenere segreti. I segreti vengono cancellati prima di essere stampati in una cella del notebook.
Miglioramenti
- Supporto per l'esecuzione di operazioni SQL Delta Lake in Python
foreachBatch: è stata risolta la limitazione nota di non essere in grado di scrivere nelle tabelle Delta dall'internoforeachBatchdi una query Structured Streaming definita in Python. Ciò è utile in carichi di lavoro di streaming Python comuni; Ad esempio, scrittura di aggregazioni di streaming in modalità di aggiornamento tramite MERGE e foreachBatch. - Prestazioni delle tabelle Delta archiviate in Azure Data Lake Gen2: il controllo della versione più recente di una tabella Delta in ADLS ora controlla solo la fine del log delle transazioni, anziché elencare tutte le versioni disponibili. Questa ottimizzazione rende
UPDATEun'operazione temporale costante, migliorando significativamente la latenza. - La scalabilità di Optimize
ZORDER BY: il "Z-Ordering" su tabelle Delta molto grandi ora utilizza unità di lavoro più piccole regolate dal controllo di ammissione avanzato. Questa funzionalità migliora la stabilità di questa operazione senza sacrificare l'utilizzo del cluster. - Miglioramento delle prestazioni dei comandi DML nelle tabelle con un numero elevato di colonne: ora si esegue una potatura migliore delle colonne durante l'analisi dei dati corrispondenti nei comandi
UPDATE,DELETEeMERGE. - Supporto per la configurazione di reti virtuali e endpoint di servizio in Spark - Connettore Synapse Analytics: sono stati aggiunti percorsi ADL Gen2 a un elenco di indirizzi consentiti come percorsi dati temporanei (
.option("tempDir", "abfss://...")) e è stata aggiunta una nuova opzione denominatauseAzureMSI, da usare invece diforward_spark_azure_storage_credentialsnel caso in cui Synapse Analytics sia configurato per l'autenticazione tramite identità gestite nell'account di archiviazione V2. - Invalidazione automatica per la memorizzazione nella cache del disco: la memorizzazione nella cache del disco ora rileva automaticamente i file che sono stati modificati o sovrascritti dopo essere stati memorizzati nella cache. Tutte le voci non aggiornate vengono invalidate automaticamente e rimosse dalla cache. Vedere Ottimizzare le prestazioni con la memorizzazione nella cache in Azure Databricks.
- Aggiornamento della rotellina della libreria Python dalla versione 0.33.3 alla versione 0.33.4.
- Aggiornamento della libreria R nlme dalla versione 3.1-139 alla versione 3.1-140.
Correzioni di bug
- Correzione dell'annullamento per i comandi R che non eseguono processi Spark. In passato, i comandi R che non eseguivano processi Spark potevano essere annullati, ma lo stato del notebook andrebbe perso; ora i comandi possono essere annullati senza perdere lo stato del notebook.
- L'eliminazione o lo spostamento di una tabella gestita ora invalida il log Delta Lake memorizzato nella cache.
- Correzione di un bug per cui la scrittura di checkpoint Delta Lake potrebbe non riuscire a causa di
FileAlreadyExistsException. - Scala REPL ora imposta il flag appropriato
-target:jvm-1.8per supportare la chiamata di metodi Java che usano funzionalità Java 8.
Apache Spark
Databricks Runtime 5.5 include Apache Spark 2.4.3 Questa versione include tutte le correzioni e i miglioramenti di Spark inclusi in Databricks Runtime 5.4 (EoS), nonché le correzioni di bug e i miglioramenti aggiuntivi seguenti apportati a Spark:
- [SPARK-24695] Consenti alle UDF di restituire CalendarInterval
- [SPARK-28056] aggiungere docstring/doctest per SCALAR_ITER funzione definita dall'utente pandas
- [SPARK-28185] Chiude il generatore quando le UDF Python terminano in anticipo
- [SPARK-24703] Supporto per la moltiplicazione degli intervalli
- [SPARK-27018][CORE] Correzione della rimozione incorretta del file con checkpoint nel PeriodicCheckpointer
- [SPARK-28127][SQL] Microottimizzazione nel metodo mapChildren di TreeNode
- [SPARK-26038] Conversione di numero decimale in ScalaBigInt/JavaBigInteger per i numeri decimali che non rientrano in un long
- [SPARK-26555][SQL] Rendere il controllo del sottotipo ScalaReflection sicuro per i thread.
- [SPARK-28081][ML] Gestire conteggi di vocabolario di grandi dimensioni in word2vec
- [SPARK-21882][CORE] OutputMetrics non conta correttamente i byte scritti nella funzione saveAsHadoopDataset
- [SPARK-28030] convertire "filePath" in URI nell'origine dati del file binario
- [SPARK-27803][SQL][PYTHON] Correzione della potatura delle colonne per UDF Python
- [SPARK-27917][SQL] Forma canonica dell'oggetto CaseWhen non è corretta
- [SPARK-27798][SQL] from_avro non deve produrre lo stesso valore quando viene convertito in relazione locale
- [SPARK-27873][SQL] columnNameOfCorruptRecord non deve essere controllato con i nomi di colonna nell'intestazione CSV quando enforceSchema è disabilitato.
- [SPARK-27907][SQL] HiveUDAF deve restituire NULL in caso di 0 righe
- [SPARK-27699][SQL] Inserimento parziale di predicati disgiuntivi in Parquet/ORC
- [SPARK-27868][CORE] Migliore valore predefinito e documentazione per il backlog del server socket.
- [SPARK-27869][CORE] Redigere informazioni sensibili nelle Proprietà di Sistema dall'interfaccia utente
- [SPARK-27863][SQL][BACKPORT-2.4] I file di metadati e i file temporanei non devono essere conteggiati come file di dati
- [SPARK-27657][ML] Correzione del formato di log di ml.util.Instrumentation.logFai...
- [SPARK-27858][SQL] Correzione della deserializzazione Avro dei tipi di unione con più tipi non null
- [SPARK-27711][CORE] Unset InputFileBlockHolder alla fine delle attività
- [SPARK-27351][SQL] Stima errata di outputRows dopo AggregateEstimation con una colonna con solo valori nulli
- [SPARK-27539][SQL] Correzione di una stima di outputRows di aggregazione imprecisa con una colonna contenente valori Null"
- [SPARK-27800][SQL] Correzione di risposte errate nei test case bitwiseXor
- [SPARK-27639][SQL] InMemoryTableScan mostra il nome della tabella nell'interfaccia utente, se possibile
- [SPARK-27726][CORE] Correzione delle prestazioni delle eliminazioni di ElementTrackingStore quando si usa InMemoryStore con carichi elevati
- [SPARK-27771][SQL] Aggiungere una descrizione SQL per le funzioni di raggruppamento (cubo, rollup, raggruppamento e grouping_id)
- [SPARK-27735][SS] L'analisi della stringa intervallo deve non fare distinzione tra maiuscole e minuscole in SS
- [SPARK-26856][PYSPARK] Supporto di Python per api di from_avro e to_avro
- [SPARK-26870][SQL] Spostare to_avro/from_avro nell'oggetto funzioni a causa della compatibilità Java
- [SPARK-26812][SQL] Segnalare la correttezza dei valori Null per i tipi di dati complessi nell'unione
- [SPARK-27671][SQL] Correzione dell'errore durante il cast da un null annidato in una struct
-
[SPARK-27673][SQL] Aggiungere
sinceinformazione a espressioni casuali, regex, null -
[SPARK-27672][SQL] Aggiungere
sinceinformazioni alle espressioni di stringa - [SPARK-25139][SPARK-18406][CORE] Evitare che i NonFatals uccidano l'executor in PythonRunner
- [SPARK-27624][CORE] Correzione di CalenderInterval per visualizzare correttamente un intervallo vuoto
- [SPARK-27577][MLLIB] Corretto il campionamento delle soglie in BinaryClassificationMetrics
- [SPARK-27621][ML] Regressione lineare - Convalidare i parametri correlati al training, ad esempio la perdita solo durante la fase di adattamento
- [SPARK-26048][SPARK-24530] Cherrypick tutti i commit mancanti nello script di rilascio 2.4
- [SPARK-24935][SQL] supporta INIT ->UPDATE -> MERGE -> FINISH nell'adattatore Hive UDAF
Aggiornamenti di manutenzione
Vedere Aggiornamenti della manutenzione di Databricks Runtime 5.5.
Ambiente di sistema
- Sistema operativo: Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java: 1.8.0_252
- Scala: 2.11.12
- Python: 2.7.12 per cluster Python 2 e 3.5.2 per cluster Python 3.
- R: R versione 3.6.0 (2019-04-26)
-
Cluster GPU: sono installate le librerie GPU NVIDIA seguenti:
- Autista 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 5.5.
Contenuto della sezione:
- Librerie Python installate
- Librerie R installate
- Installate librerie Java e Scala (versione cluster Scala 2.11)
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 | 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 |
| 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 | 19.1.1 | 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 | strofinare | 0,32 | Seaborn | 0.7.1 |
| setuptools (pacchetto Python per gestire la configurazione e la distribuzione) | 41.0.1 | simplejson | 3.8.2 | simples3 | 1.0 |
| singledispatch (funzionalità di sovraccarico di funzioni in Python) | 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 | 0.33.4 |
| wsgiref | 0.1.2 |
Librerie R installate
| Biblioteca | Versione | Biblioteca | Versione | Biblioteca | Versione |
|---|---|---|---|---|---|
| abind | 1.4-5 | askpass | 1.1 | assicura che | 0.2.1 |
| retroporti | 1.1.3 | base | 3.6.0 | base64enc | 0.1-3 |
| BH | 1.69.0-1 | pezzo | 1.1-14 | bit 64 | 0.9-7 |
| bitops | 1.0-6 | massa amorfa | 1.1.1 | stivale | 1.3-20 |
| preparare | 1.0-6 | chiamante | 3.2.0 | automobile | 3.0-2 |
| DatiAuto | 3.0-2 | Interpunzione | 6.0-82 | cellranger | 1.1.0 |
| cronologia | 2.3-53 | classe | 7.3-15 | CLI | 1.1.0 |
| Clipr | 0.5.0 | clisymbols | 1.2.0 | raggruppamento | 2.0.8 |
| strumenti per la codifica | 0.2-16 | spazio colore | 1.4-1 | segno comune | 1.7 |
| compilatore | 3.6.0 | configurazione | 0,3 | pastello | 1.3.4 |
| curva | 3.3 | tabella di dati | 1.12.0 | insiemi di dati | 3.6.0 |
| DBI | 1.0.0 | dbplyr | 1.3.0 | descrizione | 1.2.0 |
| strumenti per sviluppatori | 2.0.1 | sommario | 0.6.18 | doMC | 1.3.5 |
| dplyr | 0.8.0.1 | puntini di sospensione | 0.1.0 | fan | 0.4.0 |
| per gatti | 0.4.0 | foreach | 1.4.4 | straniero | 0.8-71 |
| forgiare | 0.2.0 | Fs | 1.2.7 | Gbm | 2.1.5 |
| generici | 0.0.2 | ggplot2 | 3.1.0 | Gh | 1.0.1 |
| git2r | 0.25.2 | glmnet | versione 2.0-16 | colla | 1.3.1 |
| Gower | 0.2.0 | grafica | 3.6.0 | grDispositivi | 3.6.0 |
| griglia | 3.6.0 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0,7 |
| gtable | 0.3.0 | H₂O | 3.22.1.1 | rifugio | 2.1.0 |
| HMS | 0.4.2 | strumenti HTML | 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 | Iteratori | 1.0.10 |
| jsonlite | 1.6 | KernSmooth | 2.23-15 | Etichettatura | 0,3 |
| Reticolo | 0.20-38 | lava | 1.6.5 | lazyeval | 0.2.2 |
| più piccolo | 0.3.7 | lme4 | 1.1-21 | lubridate | 1.7.4 |
| magrittr | 1,5 | mapproj | 1.2.6 | mappe | 3.3.0 |
| maptools | 0.9-5 | Massa | 7.3-51.1 | Matrice | 1.2-17 |
| MatrixModels | 0.4-1 | memorizzare | 1.1.0 | metodi | 3.6.0 |
| mgcv | 1.8-28 | mimo | 0,6 | minqa | 1.2.4 |
| ModelMetrics | 1.2.2 | munsell | 0.5.0 | mvtnorm | 1.0-10 |
| nlme | 3.1-140 | nloptr | 1.2.1 | nnet | 7.3-12 |
| Derivazione numerica | 2016.8-1 | openssl | 1.3 | openxlsx (pacchetto software per fogli di calcolo Excel) | 4.1.0 |
| parallelo | 3.6.0 | pbkrtest | 0.4-7 | pilastro | 1.3.1 |
| pkgbuild | 1.0.3 | pkgconfig | 2.0.2 | pkgKitten | 0.1.4 |
| pkgload | 1.0.2 | plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.4 |
| elogio | 1.0.0 | prettyunits | 1.0.2 | Proc | 1.14.0 |
| processx | 3.3.0 | prodlim | 2018.04.18 | Avanzamento | 1.2.0 |
| prototipo | 1.0.0 | P.S. | 1.3.0 | purrr | 0.3.2 |
| 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 (una libreria per il linguaggio di programmazione R) | 1.0.1 | RcppEigen | 0.3.3.5.0 |
| RcppRoll | 0.3.0 | RCurl | 1.95-4.12 | readr | 1.3.1 |
| readxl (pacchetto per leggere file Excel) | 1.3.1 | ricette | 0.1.5 | rivincita | 1.0.1 |
| Telecomandi | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.3 | fiume | 0.5.16 |
| rlang | 0.3.3 | RODBC | 1.3-15 | roxygen2 | 6.1.1 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-6 |
| RSQLite | 2.1.1 | rstudioapi | 0,10 | Scalabilità | 1.0.0 |
| informazioni sulla sessione | 1.1.1 | Sp | 1.3-1 | sparklyr | 1.0.0 |
| SparkR | 2.4.4 | SparseM | 1.77 | spaziale | 7.3-11 |
| Spline | 3.6.0 | sqldf | 0,4-11 | SQUAREM | 2017.10-1 |
| statmod | 1.4.30 | statistiche | 3.6.0 | statistiche4 | 3.6.0 |
| perizoma | 1.4.3 | stringr | 1.4.0 | Sopravvivenza | 2.43-3 |
| sys | 3.1 | tcltk | 3.6.0 | Dimostrazioni di Insegnamento | 2.10 |
| testatat | 2.0.1 | Tibble | 2.1.1 | tidyr | 0.8.3 |
| tidyselect | 0.2.5 | data e ora | 3043.102 | strumenti | 3.6.0 |
| usa questo | 1.4.0 | utf8 | 1.1.4 | Utilità | 3.6.0 |
| viridisLite | 0.3.0 | baffi | 0,3-2 | withr | 2.1.2 |
| xml2 | 1.2.0 | xopen | 1.0.0 | yaml | 2.2.0 |
| formato zip | 2.0.1 |
Librerie installate di Java e Scala (versione del cluster Scala 2.11)
| Gruppo ID | 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-glue (collegamento SDK Java AWS) | 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-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.mdfsoftware | ombreggiato criogeno | 4.0.2 |
| com.mdfsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | compagno di classe | 1.0.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | annotazioni di 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-nativi | 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.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 (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 | parser di univocità | 2.7.3 |
| com.vlkan | FlatBuffers | 1.2.0-3f79e055 |
| com.zaxxer | HikariCP | 3.1.0 |
| commons-beanutils | commons-beanutils | 1.9.3 |
| 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 |
| io.netty | netty-all | 4.1.17.Final |
| javax.activation | attivazione | 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 | Java Transaction API (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.flusso | 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 |
| Alberi di Maven | hive-exec-con-glue | hive-12679-patch_deploy |
| Alberi di Maven | hive-exec-con-glue | hive-exec_shaded |
| net.idromatico | eigenbase-properties | 1.1.5 |
| net.razorvine | pirolite | 4.13 |
| 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) | 0.9.5 |
| net.snowflake | snowflake-jdbc | 3.6.15 |
| net.snowflake | spark-snowflake_2.11 | 2.4.10-spark_2.4 |
| net.sourceforge.f2j | arpack_combinato_tutto | 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 | modello di stringa | 3.2.1 |
| org.apache.ant | formica | 1.9.2 |
| org.apache.ant | ant-jsch | 1.9.2 |
| org.apache.ant | ant launcher | 1.9.2 |
| org.apache.arrow | formato freccia | 0.10.0 |
| org.apache.arrow | freccia-memoria | 0.10.0 |
| org.apache.arrow | freccia-vettore | 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 | Calcite-Avatica | Incubazione 1.2.0 |
| org.apache.calcite | nucleo di calcite | Incubazione 1.2.0 |
| org.apache.calcite | calcite-linq4j | Incubazione 1.2.0 |
| 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 | ruolo di curatore-cliente | 2.7.1 |
| org.apache.curator | framework del curatore | 2.7.1 |
| org.apache.curator | ricette curatori | 2.7.1 |
| org.apache.derby | derby sportivo | 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-annotazioni | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-auth | 2.7.3 |
| org.apache.hadoop | hadoop-cliente | 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 (cliente comune di Hadoop MapReduce) | 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 | Incubazione 3.1.0 |
| org.apache.httpcomponents | httpclient | 4.5.4 |
| org.apache.httpcomponents | httpcore | 4.4.8 |
| org.apache.ivy | Edera | 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-shim | 1.5.2 |
| org.apache.parquet | Parquet Column | 1.10.1.1-databricks3 |
| org.apache.parquet | parquet-comune | 1.10.1.1-databricks3 |
| org.apache.parquet | codifica formato Parquet | 1.10.1.1-databricks3 |
| org.apache.parquet | formato parquet | 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 | custode dello zoo | 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 | continuazione di jetty | 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 | Jetty Plus | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-proxy | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | sicurezza del molo | 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 | applicazione web di Jetty | 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-localizzatore | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2 | hk2-utils | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2 | localizzatore di risorse OSGi | 1.0.1 |
| org.glassfish.hk2.external | aopalliance-repackaged (riconfezionato) | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2.external | javax.inject | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.jersey.bundles.repackaged | maglia di guava | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.containers | jersey-container-servlet (servlet del contenitore Jersey) | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.containers | modulo-nucleo-servlet-contenitore-jersey (if a translation is required as per the context) | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.core | jersey-client | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.core | maglia-comune | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.core | Jersey-server | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.media | jersey-media-jaxb (libreria per la gestione dei dati multimediali in Jersey usando JAXB) | 2.22.2 |
| org.hibernate | validatore di Hibernate | 5.1.1.Final |
| org.iq80.snappy | vivace | 0.2 |
| org.javassist | javassist | 3.18.1-GA |
| org.jboss.logging | jboss-logging (strumento di registrazione per JBoss) | 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 - Libreria Java per MariaDB | 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 | 0.7.45 |
| org.roaringbitmap | Spessori | 0.7.45 |
| 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 | interfaccia di test | 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-JDBC | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.hive | Hive-Metastore | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.spark | inutilizzato | 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.RILASCIO |
| org.springframework | test di primavera | 4.1.4.RILASCIO |
| org.cortanaani | xz | 1,5 |
| org.typelevel | macchinista_2.11 | 0.6.1 |
| org.typelevel | macro-compat_2.11 | 1.1.1 |
| org.xerial | sqlite-jdbc | 3.8.11.2 |
| org.xerial.snappy | snappy-java | 1.1.7.3 |
| 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 |