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Tempo de execução do Databricks 16.2 (EoS)

Observação

O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para obter a data de fim do suporte, consulte Histórico de fim do suporte. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.

As notas de versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 16.2, alimentado pelo Apache Spark 3.5.2.

A Databricks lançou esta versão em fevereiro de 2025.

Mudanças comportamentais

ANALYZE agora ignora colums com tipos não suportados

ANALYZE TABLE não resulta mais em uma mensagem de erro quando executado em uma tabela com tipos sem suporte, como ARRAY ou MAP. As colunas sem suporte agora são ignoradas automaticamente. Os usuários que implementaram a lógica que espera esses erros devem atualizar seu código.

No Compartilhamento Delta, o histórico da tabela é habilitado por padrão

Os compartilhamentos criados usando o comando SQL ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table> agora têm o compartilhamento de histórico (WITH HISTORY) habilitado por padrão. Consulte ALTER SHARE.

As instruções SQL de credenciais retornam um erro quando há uma incompatibilidade de tipo de credencial

Com esta versão, se o tipo de credencial especificado em uma instrução SQL de gerenciamento de credenciais não corresponder ao tipo do argumento de credencial, um erro será retornado e a instrução não será executada. Por exemplo, para a instrução DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name', se credential-name não for uma credencial de armazenamento, a instrução falhará com um erro.

Essa alteração é feita para ajudar a evitar erros do usuário. Anteriormente, essas instruções eram executadas com êxito, mesmo que uma credencial que não correspondesse ao tipo de credencial especificado fosse passada. Por exemplo, a seguinte instrução excluiria com êxito storage-credential: DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credential.

Essa alteração afeta as seguintes declarações:

Novos recursos e melhorias

Crie aplicativos com monitoração de estado personalizados com transformWithState

Agora você pode usar transformWithState APIs relacionadas para implementar aplicativos com monitoração de estado personalizados como parte de consultas de Streaming Estruturado. Consulte Criar um aplicativo com monitoração de estado personalizado.

Autenticar no armazenamento de objetos na nuvem com credenciais de serviço

Agora você pode usar as credenciais do serviço Databricks para autenticar no armazenamento de objetos na nuvem com o Auto Loader. Consulte Configurar fluxos do carregador automático no modo de notificação de arquivo.

O acesso controlado pelo Unity Catalog a serviços de nuvem externos usando credenciais de serviço agora é GA

As credenciais de serviço permitem uma autenticação simples e segura com os serviços do seu locatário de nuvem do Azure Databricks. Com o Databricks Runtime 16.2, as credenciais de serviço estão geralmente disponíveis e agora suportam SDKs Scala, além do SDK Python que era suportado na Visualização Pública. Consulte Criar credenciais de serviço.

Os blocos de notas são suportados como ficheiros de espaço de trabalho

No Databricks Runtime 16.2 e superior, os blocos de anotações são suportados como arquivos de espaço de trabalho. Agora você pode interagir programaticamente com blocos de anotações de qualquer lugar onde o sistema de arquivos do espaço de trabalho esteja disponível, incluindo gravação, leitura e exclusão de blocos de anotações como qualquer outro arquivo. Para saber mais, consulte Criar, atualizar e excluir arquivos e diretórios programaticamente.

Usar o timestampdiff & timestampadd em expressões de coluna geradas

No Databricks Runtime 16.2 e superior, você pode usar as funções timestampdiff e timestampadd em expressões de coluna geradas pelo Delta Lake. Veja as colunas geradas pelo Lago Delta.

Suporte para sintaxe de pipeline SQL

No Databricks Runtime 16.2 e superior, você pode compor pipelines SQL. Um pipeline SQL estrutura uma consulta padrão, como SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5, em uma sequência passo a passo, conforme mostrado no exemplo a seguir:

FROM T
|> SELECT c2
|> WHERE c1 = 5

Para saber mais sobre a sintaxe suportada para pipelines SQL, ver SQL Pipeline Syntax.

Para obter informações básicas sobre essa extensão entre setores, consulte SQL tem problemas. Nós podemos corrigi-los: sintaxe de pipe em SQL (por Google Research).

Fazer solicitação HTTP usando a função http_request

No Databricks Runtime 16.2 e superior, você pode criar conexões HTTP e, através delas, fazer solicitações HTTP usando a função http_request .

Atualização para DESCRIBE TABLE retorna metadados como JSON estruturado

No Databricks Runtime 16.2 e superior, você pode usar o comando para retornar metadados de DESCRIBE TABLE AS JSON tabela como um documento JSON. A saída JSON é mais estruturada do que o relatório padrão legível por humanos e pode ser usada para interpretar o esquema de uma tabela programaticamente. Para saber mais, consulte DESCRIBE TABLE AS JSON.

Agrupamentos insensíveis em branco à direita

O Databricks Runtime 16.2 adiciona suporte para agrupamentos insensíveis em branco à direita, adicionando ao suporte de agrupamento adicionado no Databricks Runtime 16.1. Por exemplo, esses agrupamentos tratam 'Hello' e 'Hello ' como iguais. Para saber mais, consulte collation RTRIM.

Converta tabelas Apache Iceberg com particionamento de bucket em tabelas Delta não particionadas

As CONVERT TO DELTA instruções e CREATE TABLE CLONE agora suportam a conversão de uma tabela Apache Iceberg com particionamento de bucket em uma tabela Delta não particionada.

A computação do modo de acesso padrão (anteriormente modo de acesso compartilhado) agora suporta os métodos foreachSpark Scala, foreachBatche flatMapGroupsWithState

No Databricks Runtime 16.2 e superior, a computação do modo de acesso padrão agora suporta os métodos DataStreamWriter.foreachBatch Scala e KeyValueGroupedDataset.flatMapGroupsWithState. No Databricks Runtime 16.1 e superior, a computação do modo de acesso padrão agora suporta o método Scala DataStreamWriter.foreach.

Correções de erros

Processamento incremental de clones melhorado

Esta versão inclui uma correção para um caso extremo em que um CLONE incremental pode voltar a copiar arquivos que já foram copiados de uma tabela de origem para uma tabela de destino. Ver Clonar uma tabela no Azure Databricks.

Atualizações da biblioteca

  • Bibliotecas Python atualizadas:
  • Bibliotecas R atualizadas:
  • Bibliotecas Java atualizadas:
    • org.json4s.json4s-ast_2.12 de 3.7.0-M11 a 4.0.7
    • org.json4s.json4s-core_2.12 de 3.7.0-M11 a 4.0.7
    • org.json4s.json4s-jackson_2.12 de 3.7.0-M11 a 4.0.7
    • org.json4s.json4s-scalap_2.12 de 3.7.0-M11 a 4.0.7

Apache Spark

O Databricks Runtime 16.2 inclui o Apache Spark 3.5.2. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 16.1 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs adicionais e melhorias feitas no Spark:

  • [FAÍSCA-49966] Reverter "[SC-179501][sql] Use Invoke para implementar JsonToStructs(from_json)"
  • [SPARK-50904] [SC-186976][sql] Corrigir a execução da consulta walker da expressão de agrupamento
  • [SPARK-49666] [SQL] Habilitar testes de corte para expressão InSet
  • [SPARK-50669] [SC-184566][es-1327450][SQL] Alterar a assinatura da expressão TimestampAdd
  • [SPARK-50795] [16.x][sc-186719][SQL] Armazene o carimbo de data/hora como long tipo no describe LinkedHashMap
  • [SPARK-50870] [SC-186950][sql] Adicione o fuso horário ao transmitir para carimbo de data/hora em V2ScanRelationPushDown
  • [SPARK-50735] [SC-186944][connect] Falha no ExecuteResponseObserver resulta em infinitas solicitações de reanexação
  • [SPARK-50522] [SC-186500][sql] Suporte para agrupamento indeterminado
  • [SPARK-50525] [SC-186058][sql] Definir InsertMapSortInRepartitionExpressions Optimizer Rule
  • [SPARK-50679] [SC-184572][sql] Expressões comuns duplicadas em diferentes Com devem ser projetadas apenas uma vez
  • [SPARK-50847] [SC-186916] [SQL] Negar a aplicação de ApplyCharTypePadding em expressões In específicas
  • [SPARK-50714] [SC-186786][sql][SS] Habilite a evolução do esquema para TransformWithState quando a codificação Avro for usada
  • [SPARK-50795] [SC-186390][sql] Exibir todas as datas DESCREVER COMO JSON no formato ISO-8601 e tipos como dataType.simpleString
  • [SPARK-50561] [SC-185924][sql] DBR 16.x cherrypick: Melhore a coerção de tipo e a verificação de limites para a função SQL UNIFORM
  • [SPARK-50700] [SC-184845][sql] spark.sql.catalog.spark_catalog suporta builtin valor mágico
  • [SPARK-50831] [SC-186736][sql] Habilitar agrupamento de corte por padrão
  • [SPARK-50263] [SC-186793][connect] Substitua System.currentTimeMillis por System.nanoTime
  • [SPARK-48730] [SC-184926][sql] Implementar CreateSQLFunctionCommand para SQL Scalar e funções de tabela
  • [SPARK-50830] [SC-186718] [SQL] Retorna o resultado de uma única passagem como o resultado da análise de execução dupla
  • [SPARK-50707] [SC-186098][sql] Ativar transmissão de/para char/varchar
  • [SPARK-49490] [SC-182137][sql] Adicionar benchmarks para initCap
  • [SPARK-50529] [SC-184535][sql] Alterar o spark.sql.preserveCharVarcharTypeInfo comportamento char/varchar na configuração
  • [SPARK-49632] [SC-184179][sql] Remova a sugestão de configuração ANSI no CANNOT_PARSE_TIMESTAMP
  • [SPARK-50815] [SC-186487][python][SQL] Corrigir bug onde passar Variantes nulas em createDataFrame faz com que ele falhe e adicione suporte a Variant em createDataFrame no Spark Connect
  • [SPARK-50828] [SC-186493][python][ML][connect] Depreciar pyspark.ml.connect
  • [SPARK-50600] [SC-186057][connect][SQL] Conjunto analisado em falha de análise
  • [SPARK-50824] [SC-186472][python] Evite importar pacotes Python opcionais para verificação
  • [SPARK-50755] [SC-185521][sql] Exibição de plano bonito para InsertIntoHiveTable
  • [SPARK-50789] [SC-186312][connect] As entradas para agregações tipadas devem ser analisadas
  • [SPARK-50791] [SC-185867][sc-186338][SQL] Corrigir NPE no tratamento de erros do State Store
  • [SPARK-50801] [SC-186365] [SQL] Melhorar PlanLogger.logPlanResolution para mostrar apenas planos não resolvidos e resolvidos
  • [SPARK-50749] [SC-185925][sql] Corrigir bug de ordenação no método CommutativeExpression.gatherCommutative
  • [SPARK-50783] [SC-186347] Canonicalize o nome e o layout do arquivo de resultados do criador de perfil JVM no DFS
  • [SPARK-50790] [SC-186354][python] Implementar parse json no pyspark
  • [SPARK-50738] [SC-184856][python] Atualize preto para 23.12.1
  • [SPARK-50764] [SC-185930][python] Refine o docstring de métodos relacionados ao xpath
  • [SPARK-50798] [SC-186277][sql] Melhorar NormalizePlan
  • [SPARK-49883] [SC-183787][ss] State Store Checkpoint Structure V2 Integração com RocksDB e RocksDBFileManager
  • [SPARK-50779] [SC-186062][sql] Adicionando sinalizador de recurso para agrupamentos no nível do objeto
  • [SPARK-50778] [SC-186183][python] Adicionar metadataColumn ao PySpark DataFrame
  • [SPARK-49565] [SC-186056][sql] DBR 16.x cherrypick: Melhore aliases de expressão gerados automaticamente com operadores SQL de pipe
  • [SPARK-50541] [16.x][sc-184937] Descrever a tabela como JSON
  • [SPARK-50772] [SC-185923][sql] DBR 16.x cherrypick: Mantenha os aliases de tabela após SETos operadores , EXTEND, DROP
  • [SPARK-50769] [SC-185919][sql] Corrigir ClassCastException em HistogramNumeric
  • [SPARK-49025] [SC-174667] Sincronizar código Delta diff com DBR
  • [SPARK-50752] [SC-185547][python][SQL] Introduza configurações para ajustar Python UDF sem seta
  • [SPARK-50705] [SC-185944][sql] Tornar QueryPlan sem bloqueio
  • [SPARK-50690] [16.x][sc-184640][SQL] Corrigir discrepância na DESCRIBE TABLE citação de colunas de saída de consulta de exibição
  • [SPARK-50746] [SC-184932][sql] Substitua por VariantPathSegment.
  • [SPARK-50715] [SC-185546][python][CONNECT] SparkSession.Builder define as configurações em lote
  • [SPARK-50480] [SC-183359][sql] Estenda CharType e VarcharType de StringType
  • [SPARK-50675] [SC-184539][sql] Suporte a agrupamentos de nível de tabela e exibição
  • [SPARK-50409] [SC-184516][sql] Corrigir a instrução do conjunto a ser ignorada ; no final de SET;, SET -v; e SET key;
  • [SPARK-50743] [SC-185528][sql] Normalizar IDs CTERelationDef e CTERelationRef
  • [SPARK-50693] [SC-184684][connect] As entradas para TypedScalaUdf devem ser analisadas
  • [SPARK-50744] [SC-184929][sql] Adicionar um caso de teste para precedência de resolução de nome view/CTE
  • [SPARK-50710] [SC-184767][connect] Adicionar suporte para reconexão de cliente opcional a sessões após o lançamento
  • [SPARK-50703] [SC-184843][python] Refine o docstring de regexp_replace, regexp_substr e regexp_instr
  • [SPARK-50716] [SC-184823][core] Corrigir a lógica de limpeza para links simbólicos no JavaUtils.deleteRecursivelyUsingJavaIO método
  • [SPARK-50630] [SC-184443][sql] Corrija GROUP BY o suporte ordinal para operadores de pipe SQL AGGREGATE
  • [SPARK-50614] [SC-184729][sql] Adicionar suporte de trituração de variante para Parquet
  • [SPARK-50661] [SASP-4936] Adicionar compatibilidade com versões anteriores para o cliente antigo FEB.
  • [SPARK-50676] [SC-184641][sql] Remover não utilizado private lazy val mapValueContainsNull de ElementAt
  • [SPARK-50515] [SC-183813][core] Adicionar interface somente leitura a SparkConf
  • [SPARK-50697] [SC-184702][sql] Habilite a recursão de cauda sempre que possível
  • [SPARK-50642] [SC-184726][sc-183517][CONNECT][ss][2/N][16.x]Corrija o esquema de estado para FlatMapGroupsWithState na conexão de faísca quando não houver nenhum estado inicial
  • [SPARK-50701] [SC-184704][python] Faça com que a plotagem exija a versão mínima do plotly
  • [SPARK-50702] [SC-184727][python] Refine o docstring de regexp_count, regexp_extract e regexp_extract_all
  • [SPARK-50499] [SC-184177][python] Exponha métricas do BasePythonRunner
  • [SPARK-50692] [SC-184705][16.x] Adicionar suporte a pushdown RPAD
  • [SPARK-50682] [SC-184579][sql] Alias interno deve ser canonicalizado
  • [SPARK-50699] [SC-184695][python] Analise e gere a cadeia de caracteres DDL com uma sessão especificada
  • [SPARK-50573] [SC-184568][ss] Adicionando ID de esquema de estado a linhas de estado para evolução do esquema
  • [SPARK-50661] [SC-184639][connect][SS][sasp-4936] Corrigir Spark Connect Scala foreachBatch impl. para suportar Dataset[T].
  • [SPARK-50689] [SC-184591][sql] Impor ordenação determinística em listas de projetos LCA
  • [SPARK-50696] [SC-184667][python] Otimizar chamada Py4J para método de análise DDL
  • [SPARK-49670] [SC-182902][sql] Habilitar agrupamento de corte para todas as expressões de passagem
  • [SPARK-50673] [SC-184565][ml] Evite atravessar coeficientes de modelo duas vezes no Word2VecModel construtor
  • [SPARK-50687] [SC-184588][python] Otimize a lógica para obter rastreamentos de pilha para DataFrameQueryContext
  • [SPARK-50681] [SC-184662][python][CONNECT] Armazene em cache o esquema analisado para MapInXXX e ApplyInXXX
  • [SPARK-50674] [SC-184589][python] Corrigir verificação da existência do método 'terminate' na avaliação UDTF
  • [SPARK-50684] [SC-184582][python] Melhorar o desempenho do Py4J em DataFrameQueryContext
  • [SPARK-50578] [DBR16.x][sc-184559][PYTHON][ss] Adicionar suporte para a nova versão dos metadados de estado para TransformWithStateInPandas
  • [SPARK-50602] [SC-184439][sql] Correção transpor para mostrar uma mensagem de erro adequada quando colunas de índice inválidas são especificadas
  • [SPARK-50650] [SC-184532][sql] Melhorar o registro em log no analisador de uma única etapa
  • [SPARK-50665] [SC-184533][sql] Substitua LocalRelation por ComparableLocalRelation no NormalizePlan
  • [SPARK-50644] [SC-184486][sql] Leia a variante struct no leitor Parquet.
  • [SPARK-49636] [SC-184089][sql] Remova a sugestão de configuração ANSI no INVALID_ARRAY_INDEX e INVALID_ARRAY_INDEX_IN_ELEMENT_AT
  • [SPARK-50659] [SC-184514][sql] Cálculo de saída da União de refatoração para reutilizá-la no analisador de passagem única
  • [SPARK-50659] [SC-184512][sql] Mover erros relacionados à União para QueryCompilationErrors
  • [SPARK-50530] [SC-183419][sql] Corrigir cálculo de contexto de tipo de cadeia implícita incorreta
  • [SPARK-50546] [SC-183807][sql] Adicionar suporte de transmissão de subconsulta à coerção do tipo de agrupamento
  • [SPARK-50405] [SC-182889][sql] Manipular a coerção do tipo de agrupamento de tipos de dados complexos corretamente
  • [SPARK-50637] [SC-184434][sql] Corrigir estilo de código para o analisador de passagem única
  • [SPARK-50638] [SC-184435][sql] Refatore a resolução de exibição no arquivo separado para reutilizá-la no analisador de passagem única
  • [SPARK-50615] [SC-184298][sql] Empurre a variante para a varredura.
  • [SPARK-50619] [SC-184210][sql] Refactor VariantGet.cast para empacotar os argumentos de elenco
  • [SPARK-50599] [SC-184058][sql] Crie o traço DataEncoder que permite a codificação Avro e UnsafeRow
  • [SPARK-50076] [SC-183809] Corrigir chaves de log
  • [SPARK-50597] [SC-183972][sql] Reconstrução em lote de refatoração em Optimizer.scala e SparkOptimizer.scala
  • [SPARK-50339] [SC-183063][spark-50360][SS] Habilite o changelog para armazenar informações de linhagem
  • [SPARK-50526] [SC-183811][ss] Adicionar conf de formato de codificação de armazenamento em log de deslocamento e impedir que operadores com monitoração de estado não suportados usem avro
  • [SPARK-50540] [SC-183810][python][SS] Corrigir esquema de cadeia de caracteres para StatefulProcessorHandle
  • [SPARK-50157] [SC-183789][sql] Usando SQLConf fornecido pelo SparkSession primeiro.
  • [SPARK-48898] [SC-183793][sql] Definir a anulabilidade corretamente no esquema Variant
  • [SPARK-50559] [SC-183814][sql] Store Except, Intersect e saídas da União como vals preguiçosos
  • [SPARK-48416] [SC-183643][sql] Suporte aninhado correlacionado com expressão
  • [SPARK-50428] [SC-183566][ss][PYTHON] Suporte TransformWithStateInPandas em consultas em lote
  • [SPARK-50063] [SC-183350][sql][CONNECT] Adicionar suporte para Variant no cliente Spark Connect Scala
  • [SPARK-50544] [SC-183569][python][CONNECT] Implementar StructType.toDDL
  • [SPARK-50443] [SC-182590][ss] Corrigindo erros de compilação do Maven introduzidos pelo cache Guava no RocksDBStateStoreProvider
  • [SPARK-50491] [SC-183434][sql] Corrigir bug onde blocos vazios BEGIN END lançam um erro
  • [SPARK-50536] [SC-183443][core] Registre os tamanhos dos arquivos baixados em SparkContext e Executor
  • [SPARK-45891] [SC-183439][sql] Reconstrua o binário variante a partir de dados triturados.
  • [SPARK-49565] [SC-183465][sql] Adicionar sintaxe de pipe SQL para o operador FROM
  • [SPARK-50497] [SC-183338][sql] Falha em consultas com mensagem adequada se MultiAlias contiver função não-geradora
  • [SPARK-50460] [SC-183375][python][CONNECT] Generalizar e simplificar o tratamento de exceções do Connect
  • [SPARK-50537] [SC-183452][connect][PYTHON] Corrigir opção de compactação sendo substituída df.write.parquet
  • [SPARK-50329] [SC-183358][sql] corrigir InSet$toString
  • [SPARK-50524] [SC-183364][sql] Mensagem de aviso mais baixa RowBasedKeyValueBatch.spill para o nível de depuração
  • [SPARK-50528] [SC-183385][connect] Mover InvalidCommandInput para o módulo comum
  • [SPARK-50017] [SC-182438][ss] Suporte à codificação Avro para o operador TransformWithState
  • [SPARK-50463] [SC-182833][sql] Correção ConstantColumnVector com conversão de coluna para linha
  • [SPARK-50235] [SC-180786][sql] Limpar recurso ColumnVector depois de processar todas as linhas em ColumnarToRowExec
  • [SPARK-50516] [SC-183279][ss][MINOR] Corrija o teste relacionado ao estado de inicialização para usar o StreamManualClock
  • [SPARK-50478] [SC-183188][sql] Corrigir correspondência StringType
  • [SPARK-50492] [SC-183177][ss] Corrija java.util.NoSuchElementException quando a coluna de hora do evento é descartada após dropDuplicatesWithinWatermark
  • [SPARK-49566] [SC-182589][sql] Adicionar sintaxe de pipe SQL para o SET operador
  • [SPARK-50449] [SC-183178][sql] Corrija a gramática de script SQL permitindo corpos vazios para loops, IF e CASE
  • [SPARK-50251] [SC-180970][python] Adicionar getSystemProperty ao PySpark SparkContext
  • [SPARK-50421] [SC-183091][core] Corrija a configuração de memória relacionada ao executor incorreta quando vários perfis de recursos funcionaram
  • [SPARK-49461] [SC-179572][ss] ID de ponto de verificação persistente para confirmar logs e lê-los de volta
  • [SPARK-50343] [SC-183119][spark-50344][SQL] Adicionar sintaxe de pipe SQL para os operadores DROP e AS
  • [SPARK-50481] [SC-182880][core] Melhorar SortShuffleManager.unregisterShuffle para ignorar a lógica do arquivo de soma de verificação se a soma de verificação estiver desabilitada
  • [SPARK-50498] [SC-183090][python] Evite chamadas py4j desnecessárias listFunctions
  • [SPARK-50489] [SC-183053][sql][PYTHON] Corrigir auto-junção após applyInArrow
  • [SPARK-49695] [SC-182967][sc-176968][SQL] Postgres corrigir xor push-down

Suporte ao driver ODBC/JDBC do Databricks

O Databricks suporta drivers ODBC/JDBC lançados nos últimos 2 anos. Faça o download dos drivers lançados recentemente e atualize (baixe ODBC,baixe JDBC).

Atualizações de manutenção

Consulte Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 16.2.

Ambiente do sistema

  • Sistema Operacional: Ubuntu 24.04.1 LTS
    • Nota: Esta é a versão do Ubuntu usada pelos contêineres Databricks Runtime. Os contêineres do Databricks Runtime são executados nas máquinas virtuais do provedor de nuvem, que podem usar uma versão diferente do Ubuntu ou distribuição Linux.
  • Java : Zulu17.54+21-CA
  • Escala: 2.12.15
  • Píton: 3.12.3
  • R: 4.4.0
  • Lago Delta: 3.3.0

Bibliotecas Python instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
tipos anotados 0.7.0 AstTokens 2.0.5 Astunparse 1.6.3
Comando automático 2.2.2 azure-core 1.31.0 Azure Storage Blob 12.23.0
azure armazenamento arquivo lago de dados 12.17.0 backports.tarfile 1.2.0 preto 24.4.2
pisca 1.7.0 Boto3 1.34.69 Botocore 1.34.69
Ferramentas de cache 5.3.3 certifi 2024.6.2 CFFI 1.16.0
Chardet 4.0.0 Normalizador de Charset 2.0.4 clicar 8.1.7
Cloudpickle 2.2.1 Comm 0.2.1 contorno 1.2.0
criptografia 42.0.5 ciclista 0.11.0 Cython 3.0.11
Databricks-SDK 0.30.0 dbus-python 1.3.2 depuração 1.6.7
decorador 5.1.1 Deprecated 1.2.14 Distlib 0.3.8
docstring-para-markdown 0.11 pontos de entrada 0.4 executando 0.8.3
facetas-visão geral 1.1.1 bloqueio de ficheiro 3.15.4 Fonttools 4.51.0
GitDB 4.0.11 GitPython 3.1.37 google-api-core 2.20.0
Google-Auth 2.35.0 google-nuvem-core 2.4.1 Google Cloud Storage 2.18.2
Google-CRC32C 1.6.0 google-retomável-media 2.7.2 googleapis-comuns-protos 1.65.0
Grpcio 1.60.0 grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.4
IDNA 3.7 importlib-metadados 6.0.0 importlib_resources 6.4.0
flexionar 7.3.1 ipyflow-núcleo 0.0.201 Ipykernel 6.28.0
IPython 8.25.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
Isodato 0.6.1 jaraco.contexto 5.3.0 jaraco.functools 4.0.1
jaraco.texto 3.12.1 Jedi 0.19.1 JmesPath 1.0.1
Joblib 1.4.2 jupyter_client 8.6.0 jupyter_core 5.7.2
Kiwisolver 1.4.4 launchpadlib 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6
lazr.uri 1.0.6 Matplotlib 3.8.4 matplotlib-em linha 0.1.6
Mccabe 0.7.0 mlflow-ligeiro 2.15.1 mais-itertools 10.3.0
mypy 1.10.0 mypy-extensões 1.0.0 Ninho-Asyncio 1.6.0
nodeenv 1.9.1 dormência 1.26.4 OAuthlib 3.2.2
OpenTelemetry-API 1.27.0 OpenTelemetry-SDK 1.27.0 OpenTelemetria-Semântica-Convenções 0,48b0
embalagem 24.1 pandas 1.5.3 Parso 0.8.3
PathSpec 0.10.3 vítima 0.5.6 Espere 4.8.0
travesseiro 10.3.0 pip (o gestor de pacotes do Python) 24.2 plataformadirs 3.10.0
enredo 5.22.0 Pluggy 1.0.0 kit de ferramentas de prompt 3.0.43
Proto-Plus 1.24.0 Protobuf 4.24.1 PSUTIL 5.9.0
PSYCOPG2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 puro-eval 0.2.2
Pyarrow 15.0.2 Piasn1 0.4.8 pyasn1-módulos 0.2.8
Pyccolo 0.0.65 Pycparser 2.21 Pidântico 2.8.2
pydantic_core 2.20.1 Pyflakes 3.2.0 Pigmentos 2.15.1
PyGObject 3.48.2 PyJWT 2.7.0 pyodbc 5.0.1
Pyparsing 3.0.9 Pyright 1.1.294 python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) 2.9.0.post0
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-servidor 1.10.0 pytoolconfig 1.2.6
Pytz 2024.1 PyYAML 6.0.1 Pyzmq 25.1.2
pedidos 2.32.2 corda 1.12.0 RSA 4,9
s3transferir 0.10.2 scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) 1.4.2 SciPy 1.13.1
nascido no mar 0.13.2 Ferramentas de configuração 74.0.0 seis 1.16.0
smmap 5.0.0 SQLPARSE 0.5.1 ssh-import-id 5.11
dados de stack 0.2.0 statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) 0.14.2 tenacidade 8.2.2
ThreadPoolCtl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 Tomli 2.0.1
tornado 6.4.1 traços 5.14.3 Protetor de Tipografia 4.3.0
tipos-protobuf 3.20.3 tipos-psutil 5.9.0 tipos-pytz 2023.3.1.1
tipos-PyYAML 6.0.0 tipos-pedidos 2.31.0.0 tipos-setuptools 68.0.0.0
tipos-seis 1.16.0 tipos-urllib3 1.26.25.14 typing_extensions (extensões de digitação) 4.11.0
Ujson 5.10.0 Atualizações autónomas 0.1 urllib3 1.26.16
virtualenv 20.26.2 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) 1.0.2 wheel 0.43.0 embrulhado 1.14.1
Yapf 0.33.0 zipp | 3.17.0

Bibliotecas R instaladas

As bibliotecas R são instaladas a partir do instantâneo CRAN do Posit Package Manager em 2024-08-04: https://packagemanager.posit.co/cran/2024-08-04/.

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
seta 16.1.0 AskPass 1.2.0 afirmar que 0.2.1
Backports 1.5.0 base 4.4.0 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 bit 4.0.5 bit64 4.0.5
Bitops 1.0-8 blob 1.2.4 Bota 1.3-30
cerveja artesanal 1.0-10 Brio 1.1.5 vassoura 1.0.6
BSLIB 0.8.0 cachem 1.1.0 Chamador 3.7.6
Caret 6.0-94 Cellranger 1.1.0 Chron 2.3-61
classe 7.3-22 CLI 3.6.3 Clipr 0.8.0
relógio 0.7.1 cluster 2.1.6 CodeTools 0.2-20
espaço de cores 2.1-1 marca comum 1.9.1 compilador 4.4.0
config 0.3.2 conflituosos 1.2.0 CPP11 0.4.7
giz de cera 1.5.3 credenciais 2.0.1 ondulação 5.2.1
data.table 1.15.4 conjuntos de dados 4.4.0 DBI 1.2.3
DBPlyr 2.5.0 desc 1.4.3 DevTools 2.4.5
diagrama 1.6.5 diffobj 0.3.5 resumo 0.6.36
Iluminação reduzida 0.4.4 DPLYR 1.1.4 DTPlyr 1.3.1
E1071 1.7-14 reticências 0.3.2 avaliar 0.24.0
Fãsi 1.0.6 Farver 2.1.2 mapa rápido 1.2.0
fontawesome 0.5.2 FORCATS 1.0.0 para cada um 1.5.2
estrangeiros 0.8-86 forjar 0.2.0 fs 1.6.4
Futuro 1.34.0 future.apply 1.11.2 gargarejo 1.5.2
genérico 0.1.3 Gert 2.1.0 GGPLOT2 3.5.1
GH 1.4.1 Git2R 0.33.0 gitcreds 0.1.2
GLMNET 4.1-8 Globais 0.16.3 cola 1.7.0
GoogleDrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 Gower 1.0.1
gráficos 4.4.0 grDispositivos 4.4.0 grelha 4.4.0
gridExtra 2.3 GSUBFN 0.7 gt 0.11.0
gtable 0.3.5 capacete 1.4.0 Refúgio 2.5.4
mais alto 0.11 HMS 1.1.3 htmltools 0.5.8.1
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.15 HTTR 1.4.7
HTTR2 1.0.2 IDs 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-15 Isoband 0.2.7 iteradores 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 suco suculento 0.1.0
KernSmooth 2.23-22 Knitr 1.48 rotulagem 0.4.3
mais tarde 1.3.2 treliça 0.22-5 lava 1.8.0
ciclo de vida 1.0.4 ouvirv 0.9.1 lubridato 1.9.3
Magrittr 2.0.3 Marcação 1.13 MISSA 7.3-60.0.1
Matriz 1.6-5 Memoise 2.0.1 Metodologia 4.4.0
MGCV 1.9-1 mímica 0,12 miniUI 0.1.1.1
Mlflow 2.14.1 ModelMetrics 1.2.2.2 Modelador 0.1.11
Munsell 0.5.1 NLME 3.1-165 NNET 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.2.0 paralelo 4.4.0
Paralelamente 1.38.0 pilar 1.9.0 pkgbuild 1.4.4
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.1.0 pkgload 1.4.0
plogr 0.2.0 Plyr 1.8.9 elogios 1.0.0
unidades bonitas 1.2.0 pROC 1.18.5 processx 3.8.4
Prodlim 2024.06.25 Profvis 0.3.8 Progressos 1.2.3
progressor 0.14.0 promessas 1.3.0 proto 1.0.0
proxy 0.4-27 PS 1.7.7 ronronar 1.0.2
R6 2.5.1 RAGG 1.3.2 aleatoriamenteFloresta 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.13 RcppEigen 0.3.4.0.0 reactável 0.4.4
reactR 0.6.0 Leitor 2.1.5 ReadXL 1.4.3
receitas 1.1.0 revanche 2.0.0 revanche2 2.1.2
Controles remotos 2.5.0 Reprex 2.1.1 remodelação2 1.4.4
Rlang 1.1.4 rmarkdown 2.27 RODBC 1.3-23
oxigénio2 7.3.2 rpart 4.1.23 rprojroot 2.0.4
Reserva 1.8-13 RSQLite 2.3.7 rstudioapi 0.16.0
rversões 2.1.2 Rvest 1.0.4 Sass 0.4.9
balanças 1.3.0 seletor 0.4-2 sessioninfo 1.2.2
forma 1.4.6.1 brilhante 1.9.1 ferramentas de origem 0.1.7-1
sparklyr 1.8.6 Faísca 3.5.2 espacial 7.3-17
estrias 4.4.0 sqldf 0.4-11 QUADRADO 2021.1
estatísticas 4.4.0 Estatísticas4 4.4.0 stringi 1.8.4
stringr 1.5.1 Sobrevivência 3.6-4 Gingado 5.17.14.1
SYS 3.4.2 fontes do sistema 1.1.0 TCLTK 4.4.0
teste que 3.2.1.1 formatação de texto 0.4.0 Tibble 3.2.1
Tidyr 1.3.1 arrumadoselecionar 1.2.1 Tidyverse 2.0.0
mudança de hora 0.3.0 data/hora 4032.109 Tinytex 0.52
Ferramentas 4.4.0 TZDB 0.4.0 urlchecker 1.0.1
usethis 3.0.0 UTF8 1.2.4 utils 4.4.0
UUID 1.2-1 V8 4.4.2 VCTRS 0.6.5
viridisLite 0.4.2 vroom 1.6.5 Waldo 0.5.2
bigode 0.4.1 murchar 3.0.1 xfun 0.46
XML2 1.3.6 xopen 1.0.1 xtable 1.8-4
yaml 2.3.10 Zeallot 0.1.0 zip 2.3.1

Bibliotecas Java e Scala instaladas (versão de cluster Scala 2.12)

ID do Grupo ID do Artefacto Versão
Antlr Antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-cliente 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.638
com.amazonaws AWS-Java-SDK-CloudFormation 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-diretório 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-aprendizado de máquina 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-rota53 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.638
com.amazonaws AWS-Java-SDK-STS 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-suporte 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-bibliotecas 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.638
com.amazonaws jmespath-java 1.12.638
com.clearspring.analytics fluxo 2.9.6
com.databricks Reserva 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.27.0
com.databricks Jatos 3T 0.7.1-0
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2,12 0.4.15-10
com.esotericsoftware Kryo-sombreado 4.0.2
com.esotericsoftware Minlog 1.3.0
com.fasterxml colega de turma 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Anotações 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Núcleo 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.dataformat jackson-dataformat-yaml 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.16.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-módulo-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-módulo-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.cafeína cafeína 2.9.3
com.github.fommil Jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-Java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-Java 1.1-Nativos
com.github.fommil.netlib native_system-Java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-Java 1.1-Nativos
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1-Nativos
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 1.1-Nativos
com.github.luben ZSTD-JNI 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 error_prone_annotations 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 26/05/2023
com.google.goiaba Goiaba 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 3.25.1
com.helger gerador de perfis 1.1.1
com.ibm.icu ICU4J 75.1
com.jcraft JSCH 0.1.55
com.jolbox BONECP 0.8.0.LANÇAMENTO
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.microsoft.sqlserver MSSQL-JDBC 11.2.3.JRE8
com.ning compressa-lzf 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 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 lenses_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 config 1.4.3
com.typesafe.scala-logging Escala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocidade analisadores de univocidade 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
codec commons codec commons 1.16.0
coleções commons coleções commons 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
Commons-Logging Commons-Logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib ARPACK 3.0.3
dev.ludovic.netlib Blas 3.0.3
dev.ludovic.netlib Lapack | 3.0.3
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.ponte aérea compressor de ar 0.27
IO.Delta delta-compartilhamento-client_2.12 1.2.2
io.dropwizard.metrics métricas-anotação 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-núcleo 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-grafite 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-verificações de integridade 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-píer9 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-jmx 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-json 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-jvm 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-servlets 4.2.19
io.netty netty-tudo 4.1.108.Final
io.netty netty-buffer 4.1.108.Final
io.netty netty-codec 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-meias 4.1.108.Final
io.netty netty-comum 4.1.108.Final
io.netty netty-manipulador 4.1.108.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.108.Final
io.netty netty-resolver 4.1.108.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-janelas-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty transporte de rede 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-riscv64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-nativo-kqueue 4.1.108.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-nativo-kqueue 4.1.108.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-nativo-unix-comum 4.1.108.Final
io.prometeu cliente simples 0.7.0
io.prometeu simpleclient_common 0.7.0
io.prometeu simpleclient_dropwizard 0.7.0
io.prometeu simpleclient_pushgateway 0.7.0
io.prometeu simpleclient_servlet 0.7.0
io.prometheus.jmx recoletor 0.12.0
jacarta.anotação Jacarta.Anotação-API 1.3.5
jacarta.servlet jacarta.servlet-api 4.0.3
jacarta.validação Jacarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs Jacarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.ativação ativação 1.1.1
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo JDO-API 3.0.1
javax.transaction JTA 1.1
javax.transaction API de transação 1.1
javax.xml.bind JAXB-API 2.2.11
Javolução Javolução 5.5.1
Jline Jline 2.14.6
Hora de Joda Hora de Joda 2.12.1
net.java.dev.jna JNA 5.8.0
net.razorvine picles 1.3
net.sf.jpam JPAM 1.1
net.sf.opencsv OpenCSV 2.3
net.sf.supercsv Super-CSV 2.2.0
net.floco de neve flocos de neve-ingestão-sdk 0.9.6
net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0.1
org.acplt.remotetea Remotetea-oncrpc 1.1.2
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-tempo de execução 3.5.2
org.antlr antlr4-tempo de execução 4.9.3
org.antlr stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant formiga 1.10.11
org.apache.ant ANT-JSCH 1.10.11
org.apache.ant lançador de formigas 1.10.11
org.apache.arrow formato de seta 15.0.0
org.apache.arrow seta-memória-núcleo 15.0.0
org.apache.arrow seta-memória-netty 15.0.0
org.apache.arrow seta-vetor 15.0.0
org.apache.avro Avro 1.11.3
org.apache.avro AVRO-IPC 1.11.3
org.apache.avro avro-mapeado 1.11.3
org.apache.commons colecções-commons4 4.4
org.apache.commons commons-comprimir 1.23.0
org.apache.commons commons-cripto 1.1.0
org.apache.commons commons-lang3 3.12.0
org.apache.commons commons-matemática3 3.6.1
org.apache.commons commons-texto 1.10.0
org.apache.curador curador-cliente 2.13.0
org.apache.curador Curadoria-quadro 2.13.0
org.apache.curador curadoria-receitas 2.13.0
org.apache.datasketches Datasketches-Java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memória 2.0.0
org.apache.derby Derby 10.14.2.0
org.apache.hadoop hadoop-client-runtime 3.3.6
org.apache.hive colmeia-abelha 2.3.9
org.apache.hive Colmeia-CLI 2.3.9
org.apache.hive Colmeia-JDBC 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-cliente 2.3.9
org.apache.hive colmeia-lamp-comum 2.3.9
org.apache.hive Colmeia-Serde 2.3.9
org.apache.hive colmeias-calços 2.3.9
org.apache.hive hive-storage-api 2.8.1
org.apache.hive.shims colmeia-calços-0,23 2.3.9
org.apache.hive.shims colmeia-calços-comum 2.3.9
org.apache.hive.shims colmeia-shims-scheduler 2.3.9
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.14
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