Databricks Runtime 10.2 (EoS)
Observação
O suporte para esta versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para obter a data de fim do suporte, consulte o Histórico de fim do suporte. Para todas as versões compatíveis do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade de notas sobre a versão do Databricks Runtime.
As notas sobre a versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 10.2 e o Databricks Runtime 10.2 Photon, da plataforma Apache Spark 3.2.0. A Databricks lançou essa versão em dezembro de 2021. O Photon está em Visualização Pública.
Novos recursos e aprimoramentos
- Usar arquivos no Repos com a transmissão do Spark
- Utilitários do Databricks adicionam um comando de montagem de atualização
- O Delta Lake dá suporte à renomeação de colunas (visualização pública)
- O histórico de tabelas do Delta Lake adiciona informações de versão do Databricks Runtime
- Os Utilitários do Databricks adicionam informações de tempo de modificação mais recentes quando os diretórios são listados
- O Spark SQL adiciona uma função
approx_top_kpara retornar os principais itens e suas contagens - Trigger.AvailableNow agora está disponível no Python, bem como no Scala
- O Carregador Automático já dá suporte à evolução de esquema para o Avro (versão prévia pública)
Usar arquivos no Repos com a transmissão do Spark
Agora você pode acessar Arquivos no Repos a partir da transmissão do Spark.
Utilitários do Databricks adicionam um comando de montagem de atualização
O novo comando dbutils.fs.updateMount é semelhante a dbutils.fs.mount, mas esse comando novo atualiza um ponto de montagem existente em vez de criar um novo. Confira, comando updateMount (dbutils.fs.updateMount).
O Delta Lake dá suporte à renomeação de colunas (visualização pública)
Agora, o Delta Lake dá suporte à renomeação de coluna. Para renomear a coluna de uma tabela Delta, você deve atualizar a versão da tabela Delta e definir o modo de mapeamento de coluna para mapear nomes. Confira Renomear e remover colunas usando o mapeamento de colunas do Delta Lake.
O histórico de tabelas do Delta Lake adiciona informações de versão do Databricks Runtime
Agora quando uma gravação é feita em uma tabela Delta, as informações sobre a versão do Databricks Runtime que fez a gravação também são registradas. Para obter as informações sobre a versão, execute o comando DESCRIBE HISTORY na tabela e, em seguida, confira a coluna engineInfo na saída. Consulte DESCREVER HISTÓRICO e Trabalhar com o histórico de tabelas do Delta Lake.
Os Utilitários do Databricks adicionam informações de tempo de modificação mais recentes quando os diretórios são listados
O comando dbutils.fs.ls para listar o conteúdo de um diretório agora outputs um campo modificationTime. Esse campo contém o tempo de modificação mais recente de cada arquivo ou diretório listado. Confira ls command (dbutils.fs.ls).
O Spark SQL adiciona uma função approx_top_k para retornar os principais itens e suas contagens
A nova função approx_top_k retorna os valores de item que ocorrem com mais frequência, juntamente as suas contagens aproximadas, para a expressão especificada. Alguns exemplos incluem:
df = spark.sql('SELECT approx_top_k(col, 10, 100) FROM VALUES (0), (1), (1), (2), (2), (2) AS tab(col)')
display(df)
import pyspark.sql.functions as F
df = spark.createDataFrame([
(0,), (1,), (1,), (2,), (2,), (2,)
]).select(F.expr('approx_top_k(_1, 10)'))
display(df)
O resultado da execução dos exemplos é:
[{"item": 2, "count": 3}, {"item": 1, "count": 2}, {"item": 0, "count": 1}]
Confira Função de agregação approx_top_k.
Trigger.AvailableNow agora está disponível no Python, bem como no Scala
Essa alteração dá suporte às consultas Trigger.AvailableNow de streaming de origem Delta no Python, bem como ao Scala. O Databricks Runtime 10.1 introduziu suporte para esse gatilho no Scala. Atualmente, o Databricks Runtime 10.2 também dá suporte a esse gatilho no Python. Confira a cobertura do Trigger.AvailableNow em O que é o Carregador Automático?.
O Carregador Automático já dá suporte à evolução do esquema para a Avro (versão prévia pública)
Confira Configurar a inferência e a evolução de esquema no Carregador Automático.
Atualizações da biblioteca
- Bibliotecas do Python atualizadas:
- filelock de 3.3.1 para 3.4.0
- plotly de 5.3.0 para 5.3.1
- Bibliotecas do R atualizadas:
- base de 4.1.1 para 4.1.2
- compiler de 4.1.1 para 4.1.2
- datasets de 4.1.1 para 4.1.2
- graphics de 4.1.1 para 4.1.2
- grDevices de 4.1.1 para 4.1.2
- grid de 4.1.1 para 4.1.2
- métodos de 4.1.1 para 4.1.2
- parallel de 4.1.1 para 4.1.2
- Rserve de 1.8-8 para 1.8-10
- splines de 4.1.1 para 4.1.2
- stats de 4.1.1 para 4.1.2
- stats4 de 4.1.1 a 4.1.2
- tcltk de 4.1.1 para 4.1.2
- tools de 4.1.1 para 4.1.2
- utils de 4.1.1 para 4.1.2
- backports de 1.2.1 para 1.4.0
- broom de 0.7.9 para 0.7.10
- CLI de 3.0.1 para 3.1.0
- cpp11 de 0.4.0 para 0.4.1
- crayon de 1.4.1 para 1.4.2
- credentials de 1.3.1 para 1.3.2
- future de 1.22.1 para 1.23.0
- gert de 1.4.1 para 1.4.3
- glmnet de 4.1-2 para 4.1-3
- glue de 1.4.2 para 1.5.0
- memoise de 2.0.0 para 2.0.1
- parallelly de 1.28.1 para 1.29.0
- readr de 2.0.2 para 2.1.0
- sessioninfo de 1.1.1 para 1.2.1
- stringi de 1.7.5 para 1.7.6
- tibble de 3.1.5 para 3.1.6
- tinytex de 0.34 para 0.35
- tzdb de 0.1.2 para 0.2.0
- usethis de 2.1.2 para 2.1.3
- uuid de 0.1-4 para 1.0-3
- vroom de 1.5.5 para 1.5.6
- xfun de 0.27 para 0.28
- Bibliotecas do Java atualizadas:
- com.fasterxml.jackson de 2.12.2 para 2.12.3
- io.airlift.aircompressor de 0.19 para 0.21
- io.netty.netty-all de 4.1.63.Final para 4.1.68.Final
- joda-time.joda-time de 2.10.5 para 2.10.10
- org.apache.commons.commons-compress de 1.20 para 1.21
- org.apache.orc de 1.6.10 para 1.6.12
- org.eclipse.jetty de 9.4.40.v20210413 para 9.4.43.v20210629
- org.scalanlp.breeze-macros_2.12 de 1.0 para 1.2
- org.scalanlp.breeze_2.12 de 1.0 para 1.2
- org.org.typelevel.algebra_2.12 de 2.0.0 para 2.0.1
- org.typelevel.cats-kernel_2.12 de 2.0.0 para 2.0.1
Apache Spark
O Databricks Runtime 10.2 inclui o Apache Spark 3.2.0. Esta versão inclui todas as correções e os aprimoramentos do Spark adicionados ao Databricks Runtime 10.1 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs e melhorias adicionais feitas no Spark:
- [SPARK-37447] [SQL] Cache LogicalPlan.isStreaming() resulta em um val lento
- [SPARK-37468] [SQL] Dar suporte a intervalos ANSI e TimestampNTZ para UnionEstimation
- [SPARK-37464] [SQL] SCHEMA e DATABASE devem simplesmente ser aliases de NAMESPACE
- [SPARK-37452] [SQL] Char e Varchar quebram a compatibilidade com versões anteriores entre v3.1 e v2
- [SPARK-36861] [SQL] Usar
yyyy-MM-ddcomo o padrão de data na descoberta da partição - [SPARK-37456] [SQL] CREATE NAMESPACE deve qualificar o local para o comando v2
- [SPARK-37357] [SQL] Adicionar um pequeno fator de partição para rebalancear partições
- [SPARK-37446] [SQL] Use reflexão para getWithoutRegisterFns para permitir diferentes versões do Hive para criação
- [SPARK-37444] [SQL] ALTER NAMESPACE ... SET LOCATION deve tratar o local vazio consistentemente no comando v1 e v2
- [SPARK-36357] [SQL] Dar suporte a aplicação de carimbo de data/hora sem fuso horário para orc
- [SPARK-36346] [SQL] Dar suporte ao tipo TimestampNTZ na origem do arquivo Orc
- [SPARK-36646] [SQL] enviar grupo por Push por coluna de partição para agregação
- [SPARK-34960] [SQL] Agregar o envio por push para ORC
- [SPARK-37386] [SQL] Simplificar o OptimizeSkewedJoin para não executar o avaliador de custo
- [SPARK-36073] [SQL] Correções e melhorias de EquivalentExpressions
- [SPARK-35352] [SQL] Adicionar code-gen para a junção de mesclagem de classificação externa completa
- [SPARK-37292] [SQL] Remove a junção externa se ela tiver apenas DISTINCT no lado transmitido com alias
- [SPARK-37371] [SQL] UnionExec deve dar suporte ao colunar se todos os filhos derem suporte ao colunar
- [SPARK-36645] [SQL] Agregar envio por push (mín/máx/contagem) para Parquet
- [SPARK-37379] [SQL] Adicionar a remoção de padrão de árvore à regra CTESubstitution
- [SPARK-37332] [SQL] Permitir intervalos ANSI em
ALTER TABLE .. ADD COLUMNS - [SPARK-37224] [SS] otimizar caminho de gravação no provedor de armazenamento de estado de RocksDB
- [SPARK-37304] [SQL] Permitir intervalos ANSI em v2
ALTER TABLE .. REPLACE COLUMNS - [SPARK-36924] [SQL] CAST Converter entre intervalos ANSI e IntegralType
- [SPARK-37289] [SQL] Remover função
partitionSchemaOption - [SPARK-37270] [SQL] Corrigir push dobrável em ramificações CaseWhen se elsevalue estiver vazio
- [SPARK-35345] [SQL] Adicionar testes de Parquet a BloomFilterBenchmark
- [SPARK-37341] [SQL] Evitar buffer desnecessário e copiar na junção de mesclagem de classificação externa completa
- [SPARK-37266] [SQL] A exibição de texto pode ser somente consultas SELECT
- [SPARK-37288] [PYTHON] [3.2] Um Backport desde a atualização da anotação
- [SPARK-37262] [SQL] Não registrar agregar e agrupar por vazios em JDBCScan
- [SPARK-37283] [SQL] Não tentar armazenar uma tabela V1 que contém intervalos ANSI no formato compatível com o Hive
- [SPARK-37221] [SQL] A API do tipo collect no SparkPlan deve dar suporte à saída colunar
- [SPARK-37202] [SQL] Usar AnalysisContext para rastrear funções referenciadas temp
- [Spark-37023] [CORE] Evite buscar o status de mesclagem quando shuffleMergeEnabled for false para um shuffleDependency durante a nova tentativa
- [Spark-37307] [CORE] Não obter conexão JDBC para partições vazias
- [SPARK-37267] [SQL] OptimizeSkewInRebalancePartitions suporta otimizar nó não raiz
- [SPARK-36799] [SQL] Passar nome de queryExecution na CLI
- [SPARK-37261] [SQL] Permitir a adição de partições com intervalos ANSI em DSv2
- [SPARK-37203] [SQL] Corrigir NotSerializableException ao observar com TypedImperativeAggregate
- [SPARK-37199] [SQL] Adicionar campo determinístico a QueryPlan
- [Spark-37253] [PYTHON]
try_simplify_tracebacknão deve falhar quandotb_frame.f_linenofor Nenhum - [SPARK-37214] [SQL] Falha na análise de consulta anteriormente com identificadores inválidos
- [SPARK-37240] [SQL] Tratar intervalos ANSI por
ColumnVectorUtils.populate() - [SPARK-35437] [SQL] Usar expressões para filtrar partições do Hive no lado do cliente
- [SPARK-32940] [SQL] Coletar, o primeiro e o último devem ser funções de agregação determinísticas
- [SPARK-37231] [SQL] Gravações/leituras dinâmicas de partições de intervalo ANSI
- [SPARK-37038] [SQL] Enviar por Push de exemplo DSV2
- [SPARK-36665] [SQL] Adicionar mais simplificações de operador NOT
- [SPARK-37150] [SQL] Migrar DESCRIBE NAMESPACE para usar o comando V2 por padrão
- [SPARK-37196] [SQL] HiveDecimal enforcePrecisionScale falhou ao retornar nulo
- [SPARK-37212] [SQL] Melhorar a implementação de envio por push agregado.
- [SPARK-37190] [SQL] Melhorar as mensagens de erro para Converter sob o modo ANSI
- [SPARK-37161] [SQL] RowToColumnConverter dá suporte a AnsiIntervalType
- [SPARK-37160] [SQL] Adicionar uma configuração para desabilitar opcionalmente o preenchimento para o tipo de caractere
- [SPARK-36554] [SQL] [PYTHON] Expor a expressão make_date em functions.scala
- [SPARK-37200] [SQL] Dar suporte a remoção de índice para a fonte de dados V2
- [SPARK-37179] [SQL] modo ANSI: Adicionar uma configuração para permitir a conversão entre Datetime e Numeric
- [SPARK-37168] [SQL] Melhorar as mensagens de erro para funções e operadores SQL no modo ANSI
- [SPARK-36935] [SQL] Estender ParquetSchemaConverter para a computação do nível de definição e de repetição de Parquet
- [SPARK-37066] [SQL] Melhorar a mensagem de erro para mostrar o caminho do arquivo quando falhou ao ler o próximo arquivo
- [SPARK-32567] [SQL] Adicionar code-gen para a associação hash aleatorizada exterior completa
- [SPARK-37176] [SQL] Sincronizar a lógica de identificação de exceção do método JsonInferSchema#infer com o método JacksonParser#parse
- [SPARK-37149] [SQL] Melhorar as mensagens de erro para exceções de estouro aritmético no modo ANSI
- [SPARK-37136] [SQL] Remover o código da função de compilação do hive, mas não implementar no SPARK
- [SPARK-16280] [SPARK-37082] [SQL] Implementa função de agregação histogram_numeric que dá suporte à agregação parcial.
- [SPARK-36975] [SQL] Corrigir as métricas de chamadas do cliente do hive em HiveClientImpl
Atualizações de manutenção
Confira Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 10.2.
Ambiente do sistema
- Sistema operacional: Ubuntu 20.04.3 LTS
- Java: Zulu 8.58.0.13-CA-linux64
- Scala: 2.12.14
- Python: 3.8.10
- R: 4.1.2
- Delta Lake: 1.1.0
Bibliotecas Python instaladas
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| Antergos Linux | 2015.10 (atualização cumulativa de ISO) | appdirs | 1.4.4 | argon2-cffi | 20.1.0 |
| async-generator | 1,10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bidict | 0.21.4 | bleach | 3.3.0 | boto3 | 1.16.7 |
| botocore | 1.19.7 | certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.5 |
| chardet | 4.0.0 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.23 |
| dbus-python | 1.2.16 | decorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 |
| distlib | 0.3.3 | distro-info | 0.23ubuntu1 | entrypoints | 0.3 |
| facets-overview | 1.0.0 | filelock | 3.4.0 | idna | 2.10 |
| ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.6.3 | jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | jsonschema | 3.2.0 |
| jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.0 | kiwisolver | 1.3.1 | koalas | 1.8.2 |
| MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.4.2 | mistune | 0.8.4 |
| nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | nbformat | 5.1.3 |
| nest-asyncio | 1.5.1 | notebook | 6.3.0 | numpy | 1.19.2 |
| empacotando | 20.9 | pandas | 1.2.4 | pandocfilters | 1.4.3 |
| parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 8.2.0 | pip | 21.0.1 |
| plotly | 5.3.1 | prometheus-client | 0.10.1 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
| protobuf | 3.17.2 | psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pyarrow | 4.0.0 | pycparser | 2,20 | Pygments | 2.8.1 |
| PyGObject | 3.36.0 | pyparsing | 2.4.7 | pyrsistent | 0.17.3 |
| python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 | python-dateutil | 2.8.1 | python-engineio | 4.3.0 |
| python-socketio | 5.4.1 | pytz | 2020.5 | pyzmq | 20.0.0 |
| solicitações | 2.25.1 | requests-unixsocket | 0.2.0 | s3transfer | 0.3.7 |
| scikit-learn | 0.24.1 | scipy | 1.6.2 | seaborn | 0.11.1 |
| Send2Trash | 1.5.0 | setuptools | 52.0.0 | six | 1.15.0 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | tenacity | 8.0.1 |
| terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 | threadpoolctl | 2.1.0 |
| tornado | 6.1 | traitlets | 5.0.5 | unattended-upgrades | 0,1 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | wheel | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
Bibliotecas R instaladas
As bibliotecas R foram instaladas por meio do instantâneo do Microsoft CRAN em 30/11/2021.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1,1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.4.0 |
| base | 4.1.2 | base64enc | 0.1-3 | bit | 4.0.4 |
| bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.2 | boot | 1.3-28 |
| brew | 1.0-6 | brio | 1.1.2 | broom | 0.7.10 |
| bslib | 0.3.1 | cachem | 1.0.6 | callr | 3.7.0 |
| sinal de interpolação | 6.0-90 | cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 |
| classe | 7.3-19 | cli | 3.1.0 | clipr | 0.7.1 |
| cluster | 2.1.2 | codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-2 |
| commonmark | 1,7 | compiler | 4.1.2 | config | 0.3.1 |
| cpp11 | 0.4.1 | crayon | 1.4.2 | credenciais | 1.3.2 |
| curl | 4.3.2 | data.table | 1.14.2 | conjuntos de dados | 4.1.2 |
| DBI | 1.1.1 | dbplyr | 2.1.1 | desc | 1.4.0 |
| devtools | 2.4.2 | diffobj | 0.3.5 | digest | 0.6.28 |
| dplyr | 1.0.7 | dtplyr | 1.1.0 | e1071 | 1.7-9 |
| ellipsis | 0.3.2 | evaluate | 0,14 | fansi | 0.5.0 |
| farver | 2.1.0 | fastmap | 1.1.0 | fontawesome | 0.2.2 |
| forcats | 0.5.1 | foreach | 1.5.1 | foreign | 0.8-81 |
| forge | 0.2.0 | fs | 1.5.0 | future | 1.23.0 |
| future.apply | 1.8.1 | gargle | 1.2.0 | Genéricos | 0.1.1 |
| gert | 1.4.3 | ggplot2 | 3.3.5 | gh | 1.3.0 |
| gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4.1-3 | globals | 0.14.0 |
| glue | 1.5.0 | googledrive | 2.0.0 | googlesheets4 | 1.0.0 |
| gower | 0.2.2 | elemento gráfico | 4.1.2 | grDevices | 4.1.2 |
| grade | 4.1.2 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
| gtable | 0.3.0 | haven | 2.4.3 | highr | 0,9 |
| hms | 1.1.1 | htmltools | 0.5.2 | htmlwidgets | 1.5.4 |
| httpuv | 1.6.3 | httr | 1.4.2 | hwriter | 1.3.2 |
| hwriterPlus | 1.0-3 | ids | 1.0.1 | ini | 0.3.1 |
| ipred | 0.9-12 | isoband | 0.2.5 | iterators | 1.0.13 |
| jquerylib | 0.1.4 | jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-20 |
| knitr | 1.36 | labeling | 0.4.2 | later | 1.3.0 |
| lattice | 0.20-45 | lava | 1.6.10 | ciclo de vida | 1.0.1 |
| listenv | 0.8.0 | lubridate | 1.8.0 | magrittr | 2.0.1 |
| markdown | 1,1 | MASS | 7.3-54 | Matriz | 1.3-4 |
| memoise | 2.0.1 | methods | 4.1.2 | mgcv | 1.8-38 |
| mime | 0,12 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-152 | nnet | 7.3-16 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 1.4.5 | parallel | 4.1.2 |
| parallelly | 1.29.0 | pillar | 1.6.4 | pkgbuild | 1.2.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.2.3 | plogr | 0.2.0 |
| plyr | 1.8.6 | praise | 1.0.0 | prettyunits | 1.1.1 |
| pROC | 1.18.0 | processx | 3.5.2 | prodlim | 2019.11.13 |
| progress | 1.2.2 | progressr | 0.9.0 | promises | 1.2.0.1 |
| proto | 1.0.0 | proxy | 0.4-26 | ps | 1.6.0 |
| purrr | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.5 | R6 | 2.5.1 |
| randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.3 | rcmdcheck | 1.4.0 |
| RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.7 | RcppEigen | 0.3.3.9.1 |
| readr | 2.1.0 | readxl | 1.3.1 | recipes | 0.1.17 |
| rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 2.4.1 |
| reprex | 2.0.1 | reshape2 | 1.4.4 | rlang | 0.4.12 |
| rmarkdown | 2,11 | RODBC | 1.3-19 | roxygen2 | 7.1.2 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 2.0.2 | Rserve | 1.8-10 |
| RSQLite | 2.2.8 | rstudioapi | 0.13 | rversions | 2.1.1 |
| rvest | 1.0.2 | sass | 0.4.0 | scales | 1.1.1 |
| selectr | 0.4-2 | sessioninfo | 1.2.1 | shape | 1.4.6 |
| shiny | 1.7.1 | sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.7.2 |
| SparkR | 3.2.0 | spatial | 7.3-11 | splines | 4.1.2 |
| sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2021.1 | stats | 4.1.2 |
| stats4 | 4.1.2 | stringi | 1.7.6 | stringr | 1.4.0 |
| survival | 3.2-13 | sys | 3.4 | tcltk | 4.1.2 |
| TeachingDemos | 2,10 | testthat | 3.1.0 | tibble | 3.1.6 |
| tidyr | 1.1.4 | tidyselect | 1.1.1 | tidyverse | 1.3.1 |
| timeDate | 3043.102 | tinytex | 0,35 | tools | 4.1.2 |
| tzdb | 0.2.0 | usethis | 2.1.3 | utf8 | 1.2.2 |
| utils | 4.1.2 | uuid | 1.0-3 | vctrs | 0.3.8 |
| viridisLite | 0.4.0 | vroom | 1.5.6 | waldo | 0.3.1 |
| whisker | 0,4 | withr | 2.4.2 | xfun | 0,28 |
| xml2 | 1.3.2 | xopen | 1.0.0 | xtable | 1.8-4 |
| yaml | 2.2.1 | zip | 2.2.0 |
Bibliotecas do Java e do Scala instaladas (versão do cluster Scala 2.12)
| ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.655 |
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| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.11.655 |
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