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Tempo de execução do Databricks 16.4 LTS

As notas de versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 16.4 LTS, alimentado pelo Apache Spark 3.5.2.

A Databricks lançou esta versão LTS em maio de 2025. Existem 2 variantes para esta versão, uma suportando Scala 2.12 e outra suportando Scala 2.13.

A partir do DBR 17 (Spark 4), apenas o Scala 2.13 será suportado. Para ajudá-lo na transição, duas imagens estão disponíveis no 16.4 LTS: uma com Scala 2.12 e outra com Scala 2.13. Use a imagem 2.13 para testar e atualizar sua base de código para o Scala 2.13 antes de migrar para o DBR 17.

Orientações para a migração do Scala 2.13

  • Todos os outros recursos são os mesmos em ambas as versões do Databricks Runtime 16.4 LTS.
  • As versões de dependência podem diferir entre as imagens do Databricks Runtime 16.4 Scala 2.12 e 16.4 Scala 2.13. As versões das bibliotecas suportadas em cada imagem estão listadas abaixo nesta página.
  • Certifique-se de que seu código esteja escrito no Scala 2.13 e que seu executável seja compilado com o Scala 2.13.
  • Construa seu projeto com base no Spark 3.5.

Se o seu código usa a sparklyr biblioteca R, você deve usar a imagem que suporta Scala 2.12 em vez disso.

Alterações disruptivas entre Scala 2.12 e 2.13

Principais mudanças revolucionárias

O Databricks Runtime considera uma quebra de compatibilidade maior quando exige que você faça alterações significativas no código para suportá-la.

  • Incompatibilidade de coleções: Leia esta página oficial de documentos do Scala para obter detalhes sobre a migração de coleções para o Scala 2.13. Se seu código usa uma versão anterior do código Scala, as coleções serão a principal fonte de incompatibilidades ao usar Databricks, particularmente com parâmetros de API e tipos de retorno.

  • Algoritmo de hash: Ao revisar seu código criado com o Scala 2.12, não confie na ordem implícita de estruturas de dados que não garantem o pedido, como HashMap e Set. As coleções que fazem ordenação implícita podem ordenar seus elementos de forma diferente quando executadas sob 2.13 (vs. 2.12) quando você itera através delas.

Pequenas alterações de quebra

O Databricks Runtime considera uma alteração de rutura menor quando não há mensagens de erro específicas geradas devido a alterações de versão, mas o seu código geralmente não consegue compilar na versão. Nesse caso, as mensagens de erro podem fornecer informações suficientes para atualizar seu código.

  • Inferência de tipo mais rigorosa: Ao compilar o código desenvolvido para o Scala 2.12 com 2.13, o compilador pode relatar que não pode inferir o tipo ou sugerir ambiguidade de tipo. Anotar explicitamente as variáveis com seu tipo de dados geralmente resolve esse problema.
  • Remoção de sintaxe específica: Algumas sintaxe foram preteridas no Scala 2.13, como o literal de cadeia de aspas simples, o + operador para concatenação de cadeia de caracteres quando usado com um não-tipoString à esquerda e o operador postfix (use notação de ponto em vez disso). Para obter mais detalhes, consulte: funcionalidades removidas do Scala na documentação oficial do Scala.
  • Mensagens de saída: Os resultados de texto para mensagens retornadas do REPL podem ser diferentes entre o Scala 2.12 e 2.13. Qualquer discrepância não significa que a sintaxe ou o cálculo estejam errados; em vez disso, a mensagem descreve o problema ou contexto de forma diferente ou apresenta-o num formato representacional diferente. Por exemplo, f: Foo = Foo(1) pode tornar-se f: Foo = Foo(i = 1) em algumas mensagens.

A lista de versões de biblioteca suportadas por cada versão Scala do Databricks Runtime 16.4 LTS:

Novos recursos e melhorias

Painéis, alertas e consultas são suportados como arquivos de espaço de trabalho

Painéis, alertas e consultas agora são suportados como arquivos de espaço de trabalho. Agora você pode interagir programaticamente com esses objetos Databricks de qualquer lugar em que o sistema de arquivos do espaço de trabalho esteja disponível, incluindo gravação, leitura e exclusão como qualquer outro arquivo. Para saber mais, consulte O que são arquivos de espaço de trabalho? e Interaja programaticamente com arquivos de espaço de trabalho.

Melhoria da compactação automática do agrupamento de líquidos

As tabelas de clustering líquido gerenciadas pelo Unity Catalog agora acionam a compactação automática para reduzir automaticamente pequenos problemas de arquivos entre OPTIMIZE execuções.

Para obter mais detalhes, consulte Compactação automática para Delta Lake no Azure Databricks.

Auto Loader agora pode limpar arquivos processados no diretório de origem

Os clientes agora podem instruir o Auto Loader a mover ou excluir automaticamente os arquivos que foram processados. Opte por este recurso utilizando a opção cloudFiles.cleanSource Auto Loader.

Para obter mais detalhes, consulte Opções do carregador automático em cloudFiles.cleanSource.

Suporte para ampliação de tipos adicionado para transmissão a partir de tabelas Delta

Esta versão adiciona suporte para streaming de uma tabela Delta que tenha dados de coluna ampliados por tipo e para compartilhar uma tabela Delta com ampliação de tipo habilitada usando o Compartilhamento Delta de Databricks para Databricks. A funcionalidade de alargamento de tipo está atualmente em Visualização Pública.

Para obter mais detalhes, consulte Alargamento de tipo.

IDENTIFIER suporte agora disponível em DBSQL para operações de catálogo

Os clientes do Azure Databricks agora podem usar a IDENTIFIER cláusula ao executar as seguintes operações de catálogo:

  • CREATE CATALOG
  • DROP CATALOG
  • COMMENT ON CATALOG
  • ALTER CATALOG

Essa nova sintaxe permite que os clientes especifiquem dinamicamente nomes de catálogos usando parâmetros definidos para essas operações, permitindo fluxos de trabalho SQL mais flexíveis e reutilizáveis. Como exemplo da sintaxe, considere CREATE CATALOG IDENTIFIER(:param) onde param é um parâmetro fornecido para especificar um nome de catálogo.

Para obter mais detalhes, consulte IDENTIFIER a cláusula.

As expressões agrupadas agora fornecem aliases transitórios gerados automaticamente

Os aliases gerados automaticamente para expressões agrupadas agora sempre incorporarão COLLATE informações de forma determinística. Os aliases gerados automaticamente são transitórios (instáveis) e não devem ser confiáveis. Em vez disso, como prática recomendada, use expression AS alias de forma consistente e explícita.

Adicionar suporte à API de pushdown de filtro às fontes de dados em Python

No Databricks Runtime 16.4 LTS, o Azure Databricks adicionou suporte para pushdown de filtro para o lote de fonte de dados Python lido como uma API semelhante à SupportsPushDownFilters interface. Agora você pode implementar DataSourceReader.pushFilters para receber filtros que podem ser empurrados para baixo. Você também pode implementar esta API para fornecer a lógica que seleciona filtros a propagar, que os rastreia e que retorna os filtros restantes para aplicação pelo Apache Spark.

A aplicação de filtros permite que a fonte de dados trate um subconjunto de filtros. Isso pode melhorar o desempenho, reduzindo a quantidade de dados que precisam ser processados pelo Spark.

A otimização de filtro só é suportada para leituras em lote, não para leituras em fluxo. A nova API deve ser adicionada a DataSourceReader e não a DataSource ou DataSourceStreamReader. A lista de filtros deve ser interpretada como a lógica AND dos elementos em sua implementação. Esse método é chamado uma vez durante o planejamento da consulta. Na implementação padrão, ele retorna todos os filtros, o que indica que nenhum filtro pode ser empurrado para baixo. Utilize subclasses para substituir este método e implementar a sua lógica para filtragem descendente.

Inicialmente e para manter a API simples, o Azure Databricks suporta apenas filtros V1 que têm uma coluna, um operador booleano e um valor literal. A serialização do filtro é um espaço reservado e será implementada em uma RP futura. Por exemplo:

class DataSourceReader(ABC):

  ...
  def pushFilters(self, filters: List["Filter"]) -> Iterable["Filter"]:

O Azure Databricks recomenda que você implemente esse método somente para fontes de dados que oferecem suporte nativo à filtragem, como bancos de dados e APIs GraphQL.

Melhoria de traceback do Python UDF

O traceback do Python UDF agora inclui frames do driver e do executor, juntamente com frames do cliente, resultando em melhores mensagens de erro que mostram detalhes mais extensos e relevantes, tal como o conteúdo da linha dos frames dentro de um UDF.

UNIÃO/EXCETO/INTERSEÇÃO dentro de uma visualização e EXECUTE IMMEDIATE agora retornam resultados corretos

Consultas para definições de exibição temporárias e persistentes com colunas de nível superior UNION/EXCEPT/INTERSECT e sem apelidos anteriormente retornaram resultados incorretos porque UNION/EXCEPT/INTERSECT as palavras-chave foram consideradas apelidos. Agora, essas consultas executarão corretamente toda a operação do conjunto.

EXECUTE IMMEDIATE ... INTOcom colunas de topo de nível superior UNION/EXCEPT/INTERSECT e colunas não-aliasadas também escreveram um resultado incorreto de uma operação de conjunto na variável especificada devido ao analisador interpretar essas palavras-chave como aliases. Da mesma forma, consultas SQL com texto final inválido também foram permitidas. As operações definidas nesses casos agora gravam um resultado correto na variável especificada ou falham em caso de texto SQL inválido.

Guia de migração e configuração de plano em cache da fonte de dados

Desde o DBR 16.4.0, a leitura de uma tabela de origem de arquivo respeitará corretamente as opções de consulta, por exemplo, delimitadores. Anteriormente, o primeiro plano de consulta era armazenado em cache e as alterações de opção subsequentes ignoradas. Para restaurar o comportamento anterior, defina spark.sql.legacy.readFileSourceTableCacheIgnoreOptions como true.

Novas listagg e string_agg funções

A partir desta versão, pode usar as funções listagg ou string_agg para agregar valores STRING e BINARY dentro de um grupo. Consulte string_agg para obter mais detalhes.

O suporte para MERGE INTO tabelas com controle de acesso refinado em computação dedicada agora está disponível em geral (GA)

No Databricks Runtime 16.3 e posterior, a computação dedicada suporta MERGE INTO tabelas do Unity Catalog que usam controle de acesso detalhado. Este recurso está agora disponível para o público em geral.

Consulte Controle de acesso refinado em computação dedicada.

Alterações Comportamentais do DBR 16.4 LTS

Tabelas Delta: "DESCRIBE DETAIL table" passará a mostrar o status clusterByAuto da tabela

DESCRIBE DETAIL {table} agora mostrará o clusterByAuto status da tabela (verdadeiro ou falso) ao lado das colunas de agrupamento atuais. Para obter mais detalhes sobre clusterByAuto, consulte: Agrupamento automático de líquidos.

Correção para respeitar as opções de planos armazenados em cache da fonte de dados

Esta atualização garante que as leituras de tabela respeitem as opções definidas para todos os planos de fonte de dados quando armazenados em cache, não apenas a primeira tabela em cache lida.

Anteriormente, os acessos à tabela da fonte de dados armazenavam em cache o primeiro plano, mas não levavam em conta as diferentes opções nas consultas subsequentes.

Por exemplo, a seguinte consulta:

spark.sql("CREATE TABLE t(a string, b string) USING CSV".stripMargin)
spark.sql("INSERT INTO TABLE t VALUES ('a;b', 'c')")

spark.sql("SELECT * FROM t").show()
spark.sql("SELECT * FROM t WITH ('delimiter' = ';')")

produziria este resultado:

+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
| a;b| c  |
+----+----+

+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
| a;b| c  |
+----+----+

Com essa correção, ele agora retorna a saída esperada:

+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
| a;b| c  |
+----+----+

+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
| a  | b,c|
+----+----+

Se suas cargas de trabalho tiverem dependências do comportamento incorreto anterior, você poderá ver resultados diferentes após essa alteração.

Regra de redação movida do analisador para o otimizador

Anteriormente, DataFrames podiam criar tabelas que continham valores editados quando funções SQL SECRET válidas eram usadas. Essa alteração remove a redação ao salvar DataFrames com acesso secreto válido a uma tabela, e a regra de redação foi movida do analisador para o otimizador.

variant_get e get_json_object agora consideram os espaços à frente nos caminhos no Apache Spark

Antes desta alteração, os espaços em branco e tabulações no início dos caminhos nas expressões variant_get e get_json_object estavam a ser ignorados com o Photon desativado. Por exemplo, select get_json_object('{" key": "value"}', '$[' key']') não seria eficaz na extração do valor de " key". No entanto, os usuários poderão extrair essas chaves.

Habilitar sinalizador para não permitir a desativação da materialização de origem para operações MERGE

Anteriormente, os usuários podiam desativar a materialização de origem em MERGE definindo merge.materializeSource como none. Com o novo sinalizador ativado, isso será proibido e causará um erro. O Databricks planeja habilitar o sinalizador apenas para clientes que não usaram esse sinalizador de configuração antes, portanto, nenhum cliente deve notar qualquer mudança no comportamento.

Mover a âncora de ativação do log de metadados de partição para a tabela

O recurso de registo de metadados de partição foi alterado para que, uma vez que uma tabela é criada com spark.databricks.nonDelta.partitionLog.enabled = true, ela possa ser ancorada a uma tabela para que um cluster não defina spark.databricks.nonDelta.partitionLog.enabled = true para todas as tabelas que são processadas pelo cluster.

Downgrade Json4s de 4.0.7 para 3.7.0-M11 em DBR 16.2 e 16.3

Os clientes não podem usar databricks-connect 16.1+ e Apache Spark™ 3.5.x juntos no mesmo aplicativo devido a discrepâncias significativas no comportamento da API entre Json4s versão 3.7.0-M11 e versão 4.0.7. Para resolver isso, o Azure Databricks rebaixou o Json4s para 3.7.0-M11.

Atualizações de biblioteca (aplica-se apenas à imagem do Scala 2.12)

  • Bibliotecas R atualizadas:
    • sparklyr de 1.8.4 a 1.8.6 (aplica-se apenas à imagem do Scala 2.12 para a versão 16.4 LTS do Databricks Runtime)
  • Bibliotecas Java atualizadas:
    • io.delta.delta-sharing-client_2.12 de 1.2.3 a 1.2.4
    • org.json4s.json4s-ast_2.12 de 4.0.7 a 3.7.0-M11
    • org.json4s.json4s-core_2.12 de 4.0.7 a 3.7.0-M11
    • org.json4s.json4s-jackson_2.12 da versão 4.0.7 para a versão 3.7.0-M11
    • org.json4s.json4s-scalap_2.12 da versão 4.0.7 para a 3.7.0-M11

A versão Scala 2.13 Databricks Runtime é considerada uma "nova" versão e pode ter versões de biblioteca diferentes da 2.12. Consulte a tabela abaixo para obter versões específicas da biblioteca nessa imagem de versão. Ele não inclui sparklyr nesta versão.

Apache Spark

O Databricks Runtime 16.4 LTS inclui o Apache Spark 3.5.2. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 16.3 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs adicionais e melhorias feitas no Spark:

  • [SPARK-51206] [PYTHON][connect] Mover as funções auxiliares de conversão de Arrow para fora do Spark Connect
  • [SPARK-51566] [PYTHON] Melhoria do traceback Python UDF
  • [SPARK-51675] [SS] Corrija a criação da família col depois de abrir o banco de dados local para evitar a criação de snapshots, se não for necessário
  • [SPARK-50892] [SQL]Adicione UnionLoopExec, operador físico para recursão, para executar consultas recursivas
  • [SPARK-51670] [SQL] Reafetar Intersect e Except para seguir o exemplo da União e reutilizar no Analisador de passagem única
  • [SPARK-47895] [BEHAVE-266][sql] agrupamento por alias deve ser idempotente
  • [SPARK-51614] [SQL] Introduzir a regra ResolveUnresolvedHaving no Analisador
  • [SPARK-51662] [SQL] Tornar o OrcFileFormat comparável
  • [SPARK-51374] Reverter "[CORE] Iniciar a utilização de java.util.Map nas APIs de registo"
  • [SPARK-51652] [SQL] Refatore a computação de SetOperation para reutilizá-la no analisador de passagem única
  • [SPARK-51622] [UI] Título das secções na página de execução
  • [SPARK-51586] [SS] inicializar partições de entrada independentes do suporte colunar em modo contínuo
  • [SPARK-51070] [SQL] Utilizar scala.collection.Set em vez de "Set" em ValidateExternalType
  • [SPARK-51559] [SQL] Torne o tamanho máximo da tabela broadcast configurável
  • [SPARK-51496] [SQL] A comparação de CaseInsensitiveStringMap deve ignorar o caso
  • [SPARK-50416] [CORE] É necessário um teste de terminal/tubo mais portátil para bin/load-spark-env.sh
  • [SPARK-51509] [CORE][ui] Criar Spark Master filtros de suporte da página Ambiente
  • [SPARK-51374] [CORE] Mudar para usar java.util.Map em APIs de Logging
  • [SPARK-50820] [SQL] DSv2: Anulação condicional de colunas de metadados em DML
  • [SPARK-48922] [SQL] Evite a transformação de matriz redundante de expressão idêntica para o tipo de mapa
  • [SPARK-51446] [SQL] Melhorar o codecNameMap para o codec de compressão
  • [SPARK-51341] [CORE] Cancelar tarefa relacionada ao tempo de maneira adequada.
  • [SPARK-51452] [UI] Melhorar a pesquisa da tabela de despejo de threads
  • [SPARK-51444] [CORE] Remova a ramificação inacessível if de TaskSchedulerImpl#statusUpdate
  • [SPARK-51401] [SQL] Alterar ExplainUtils.generateFieldString para chamar diretamente QueryPlan.generateFieldString
  • [SPARK-49507] [SQL] Corrigir o problema das maiúsculas/minúsculas depois de ativar metastorePartitionPruningFastFallback
  • [SPARK-51506] [PYTHON][ss] Não imponha que os usuários implementem close() em TransformWithStateInPandas
  • [SPARK-51624] [SQL] Propagação de metadados GetStructField em CreateNamedStruct.dataType
  • [SPARK-51201] [SQL] Faça com que as dicas de particionamento suportem byte e valores curtos
  • [SPARK-51186] [PYTHON] Adicionar StreamingPythonRunnerInitializationException à exceção de base do PySpark
  • [SPARK-50286] [SQL] Propagar corretamente as opções do SQL para o WriteBuilder
  • [SPARK-51616] [SQL] Execute CollationTypeCasts antes de ResolveAliases e ResolveAggregateFunctions
  • [SPARK-51023] [CORE] registar o endereço remoto numa exceção de RPC
  • [SPARK-51087] [PYTHON][connect] Emitir um aviso quando o memory-profiler não estiver instalado para criação de perfil de memória
  • [SPARK-51073] [SQL] Remover Unstable da SparkSessionExtensionsProvider traço
  • [SPARK-51471] [SS] RatePerMicroBatchStream - classifique o erro ASSERT quando o deslocamento/carimbo de data/hora em startOffset for maior que o endOffset
  • [SPARK-51062] [PYTHON] Corrija assertSchemaEqual para comparar precisão decimal e escala
  • [SPARK-51612] [SQL] Exibir confs do Spark definidos na criação de visualização na Descrição como Json
  • [SPARK-51573] [SS] Corrigir estado de transmissão Ponto de verificação v2Ponto de verificação Info condição de corrida
  • [SPARK-51252] [SS] Adicionar métricas de instância para a última versão de snapshot carregada em repositórios de estado HDFS
  • [SPARK-51552] [SQL] Não permitir variáveis temporárias em exibições persistentes quando sob identificador
  • [SPARK-51625] [SQL] O comando em relações CTE deve ser executado em linha
  • [SPARK-51584] [SQL] Adicionar regra que envia o Project através do Offset e do Suite que o testa
  • [SPARK-51593] [SQL] Refatoração da instânciaQueryExecutionMetering
  • [SPARK-49082] [SQL] Suporte a ampliação de Data para TimestampNTZ no leitor Avro
  • [SPARK-50220] [PYTHON] Suporte listagg no PySpark
  • [SPARK-51581] [CORE][sql] Utilize nonEmpty/isEmpty para a verificação de vazio de Iterable explícito
  • [SPARK-42746] [SQL] Correção na classificação de classe de erro para novas exceções com listagg
  • [SPARK-51580] [SQL] Lançar mensagem de erro adequada para o usuário quando a função lambda está fora do lugar em HigherOrderFunction
  • [SPARK-51589] [SQL] Corrigir pequeno bug ao não verificar funções agregadas em |>SELECT
  • [SPARK-50821] [PYTHON] Atualize o Py4J de 0.10.9.8 para 0.10.9.9
  • [SPARK-42746] [SQL] Implementar a função LISTAGG
  • [SPARK-48399] [SQL] Teradata: ByteType deve ser mapeado para BYTEINT em vez de BYTE (binário)
  • [SPARK-43221] [CORE] A obtenção de blocos locais no host deve usar o estado de um bloco armazenado no disco
  • [SPARK-51467] [UI] Tornar as tabelas da página de ambiente filtráveis
  • [SPARK-51569] [SQL] Não reinstancie InSubquery em InTypeCoercion se não houver alterações de tipo
  • [SPARK-51280] [CONNECT] Melhorar a classe de erro RESPONSE_ALREADY_RECEIVED
  • [SPARK-51525] [SQL] Campo de agrupamento para Desc como JSON StringType
  • [SPARK-51565] [SQL] Suporta parâmetros SQL na cláusula window frame
  • [SPARK-51544] [SQL] Adicionar apenas colunas de metadados exclusivas e necessárias
  • [SPARK-49349] [SQL] Melhorar mensagem de erro para LCA com Generate
  • [SPARK-51418] [SQL] Corrigir DataSource PARTITON TABLE com colunas de partição incompatíveis do tipo Hive
  • [SPARK-51269] [SQL] Simplifique o AvroCompressionCodec removendo defaultCompressionLevel
  • [SPARK-50618] [SS][sql] Faça com que o DataFrameReader e o DataStreamReader aproveitem mais o analisador
  • [SPARK-51097] [SS] Reintroduza as métricas de instância da última versão de snapshot carregada do armazenamento de estado RocksDB
  • [SPARK-51321] [SQL] Adicionar suporte a rpad e lpad para pushdown de expressão nos dialectos PostgresDialect e MsSQLServerDialect
  • [SPARK-51428] [BEHAVE-264][sql] Reatribuir aliases para árvores de expressão agrupadas deterministicamente
  • [SPARK-51528] [SQL] Não compare códigos hash diretamente no ProtobufCatalystDataConversionSuite
  • [SPARK-51443] [SS] Corrigir singleVariantColumn no DSv2 e em readStream.
  • [SPARK-51397] [SS] Corrigir o problema de gestão do encerramento do pool de manutenção que causa longos tempos de teste
  • [SPARK-51522] [SQL] Desativar o teste de crianças de união preguiçosa para analisador de passagem única
  • [SPARK-51079] [Fix-forward] Suporta grandes tipos de variáveis em pandas UDF, createDataFrame e toPandas com seta
  • [SPARK-51112] [ES-1348599][connect] Evitar usar o to_pandas do pyarrow numa tabela vazia
  • [SPARK-51438] [SQL] Torne o CatalystDataToProtobuf e o ProtobufDataToCatalyst adequadamente comparáveis e hasháveis
  • [SPARK-50855] [DBR16.x][ss][CONNECT] Suporte do Spark Connect para TransformWithState no Scala
  • [SPARK-51208] [SQL] ColumnDefinition.toV1Column deve preservar a EXISTS_DEFAULT resolução
  • [SPARK-51468] [SQL] Reverter "De json/xml não deve alterar colações no esquema dado"
  • [SPARK-51453] [SQL] AssertTrue usa toPrettySQL em vez de simpleString
  • [SPARK-51409] [SS] Adicionar classificação de erros no percurso de criação do gerador de changelog
  • [SPARK-51440] [SS] classificam o NPE quando o valor do campo de tópico nulo está nos dados da mensagem kafka e não há nenhuma opção de tópico
  • [SPARK-51425] [Conectar] Adicionar API de cliente para definir personalizado operation_id
  • [SPARK-50652] [SS] Adicionar verificações à compatibilidade com versões anteriores do RocksDB V2
  • [SPARK-49164] [SQL] Corrigir a falha de NullSafeEqual no predicado da consulta SQL na relação JDBC
  • [SPARK-50880] [SQL] Adicione um novo método visitBinaryComparison ao V2ExpressionSQLBuilder
  • [SPARK-50838] [SQL]Executa verificações adicionais dentro de CTEs recursivos para lançar um erro se for encontrado um caso proibido
  • [SPARK-51307] [SQL] locationUri em CatalogStorageFormat deve ser decodificado para exibição
  • [SPARK-51079] [PYTHON] Suporta grandes tipos de variáveis em pandas UDF, createDataFrame e toPandas com seta
  • [SPARK-50792] [SQL] Formatar dados binários como literal binário no JDBC.

Suporte ao driver ODBC/JDBC do Databricks

O Databricks suporta drivers ODBC/JDBC lançados nos últimos 2 anos. Baixe os drivers lançados recentemente aqui:

Ambiente do sistema

  • Sistema Operacional: Ubuntu 24.04.2 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 ou 2.13.10
  • Píton: 3.12.3
  • R: 4.4.0
  • Lago Delta: 3.3.1

Bibliotecas Python instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
tipos com anotações 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
Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake 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 Comunicação 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 Preterido 1.2.14 Distlib 0.3.8
convertendo docstring em markdown 0.11 executar 0.8.3 facetas-visão geral 1.1.1
bloqueio de arquivo 3.15.4 Fonttools 4.51.0 GitDB 4.0.11
GitPython 3.1.37 google-api-core 2.20.0 Google-Auth (Autenticação) 2.35.0
Google Cloud Core 2.4.1 google-armazenamento-em-nuvem 2.18.2 Google-CRC32C 1.6.0
google-media-reutilizável 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-magro 2.19.0 mais-itertools 10.3.0 mypy 1.10.0
mypy extensions 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 Convenções Semânticas de OpenTelemetry 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 almofada 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 s3transferência 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 do 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
Traitlets 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-de-pedidos 2.31.0.0 tipos de setuptools 68.0.0.0 seis tipos 1.16.0
tipos-urllib3 1.26.25.14 typing_extensions (extensões de digitação) 4.11.0 Ujson 5.10.0
Atualizações não supervisionadas 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.

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
seta 16.1.0 AskPass 1.2.0 afirme que 0.2.1
Retroportagens 1.5.0 base 4.4.0 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 pouco 4.0.5 bit-64 4.0.5
Bitops 1.0-8 blob 1.2.4 inicialização 1.3-30
fabricação de cerveja 1.0-10 Brio 1.1.5 vassoura 1.0.6
BSLIB 0.8.0 cachemira 1.1.0 Chamador 3.7.6
Caret 6.0-94 CellRanger 1.1.0 crono 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
Configurações 0.3.2 conflituoso 1.2.0 CPP11 0.4.7
lápis de cor 1.5.3 credenciais 2.0.1 encaracolar 5.2.1
tabela de dados 1.15.4 conjuntos de dados 4.4.0 DBI 1.2.3
DBPlyr 2.5.0 descrição 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
Fansi 1.0.6 cores 2.1.2 mapa rápido 1.2.0
fontawesome 0.5.2 forçados 1.0.0 para cada 1.5.2
estrangeiro/a 0.8 a 86 forjar 0.2.0 FS 1.6.4
Futuro 1.34.0 futuro.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
tabela g 0.3.5 capacete de segurança 1.4.0 Refúgio 2.5.4
mais alto 0.11 HMS (Navio de Sua Majestade) 1.1.3 htmltools 0.5.8.1
htmlwidgets (componentes HTML interativos) 1.6.4 httpuv 1.6.15 HTTR 1.4.7
HTTR2 1.0.2 identificadores 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9 a 15 Banda isobárica 0.2.7 iteradores 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 JuicyJuice 0.1.0
KernSmooth 2.23-22 Knitr 1.48 etiquetagem 0.4.3
mais tarde 1.3.2 treliça 0.22-5 lave 1.8.0
ciclo de vida 1.0.4 ouvir 0.9.1 lubridato 1.9.3
Magrittr 2.0.3 Marcação 1.13 MASSA 7.3-60.0.1
Matriz 1.6-5 memorização 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 a 1.1 openssl (conjunto de ferramentas para criptografia) 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 elegantes 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 prototipo 1.0.0
proxy 0.4-27 P.S. 1.7.7 ronronar 1.0.2
R6 2.5.1 RAGG 1.3.2 Floresta Aleatória 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 capaz de reagir 0.4.4
reactR 0.6.0 Readr 2.1.5 ReadXL 1.4.3
receitas 1.1.0 revanche 2.0.0 revanche2 2.1.2
Controles remotos 2.5.0 Exemplo Reproduzível (Reprex) 2.1.1 remodelar2 1.4.4
Rlang 1.1.4 rmarkdown 2.27 RODBC 1.3-23
oxigénio2 7.3.2 rpart (função de partição recursiva em R) 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 Informação da sessão 1.2.2
forma 1.4.6.1 brilhante 1.9.1 ferramentas de código-fonte 0.1.7-1
Sparklyr (ver nota abaixo) 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 string 1.8.4
stringr 1.5.1 Sobrevivência 3.6-4 Charme 5.17.14.1
Sistema 3.4.2 fontes do sistema 1.1.0 tcltk (uma linguagem de programação) 4.4.0
teste que 3.2.1.1 formatação de texto 0.4.0 Tibble 3.2.1
Tidyr 1.3.1 ** "tide-selecionar" 1.2.1 Tidyverse 2.0.0
mudança de hora 0.3.0 data e hora 4032.109 Tinytex 0.52
Ferramentas 4.4.0 TZDB 0.4.0 verificador de URL 1.0.1
usethis 3.0.0 UTF8 1.2.4 utilitários 4.4.0
Identificador Único Universal (UUID) 1.2-1 V8 4.4.2 VCTRS 0.6.5
viridisLite 0.4.2 vruum 1.6.5 Waldo 0.5.2
vibrissas 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

Observação

sparklyr é suportado apenas na imagem de release Databricks Runtime 16.4 LTS, com suporte para Scala 2.12. Não é suportado na versão de lançamento do DBR 16.4 com suporte para Scala 2.13.

Bibliotecas Java e Scala instaladas (versão de cluster Scala 2.13)

ID do grupo ID do artefato Versão
Antlr Antlr 2.7.7
com.amazonaws Amazon Kinesis Client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling (SDK de Java da AWS - escalonamento automático) 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 para 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 (configuração do AWS Java SDK) 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 (kit de desenvolvimento de software Java para Elasticache da AWS) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk (SDK Java para Elastic Beanstalk da AWS) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing (SDK Java para equilíbrio de carga elástico da AWS) 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 (Biblioteca de armazenamento Glacier da AWS) 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 para 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 (SDK da AWS para Storage Gateway em Java) 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_2,13 0.4.15-11
com.esotericsoftware sombra kriogénica 4.0.2
com.esotericsoftware Minlog 1.3.0
com.fasterxml colega de turma 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Annotations 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor (formato de dados em 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_2.13 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 sistema_nativo-Java 1.1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-Java 1.1-Nativos
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1-Nativos
com.github.fommil.netlib netlib-sistema_nativo-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 anotações_propensas_a_erros 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 23/05/2026
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_2.13 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk (SDK para Azure Data Lake Store) 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_2.13 0.4.13
com.twitter Chill-java 0.10.0
com.twitter chill_2.13 0.10.0
com.twitter util-app_2.13 19.8.1
com.twitter util-core_2.13 19.8.1
com.twitter util-function_2.13 19.8.1
com.twitter util-jvm_2.13 19.8.1
com.twitter util-lint_2.13 19.8.1
com.twitter util-registry_2.13 19.8.1
com.twitter util-stats_2.13 19.8.1
com.typesafe Configurações 1.4.3
com.typesafe.scala-logging Escala-logging_2,13 3.9.2
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
Commons Collections Commons Collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload (upload de ficheiros comuns) commons-fileupload (upload de ficheiros comuns) 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
registo de comuns registo de comuns 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_2.13 1.2.3
io.dropwizard.metrics métricas e anotação 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-base 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-grafite 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas e verificações de saúde 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-jetty9 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-jmx 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas-json 4.2.19
io.dropwizard.metrics métricas do JVM 4.2.19
io.dropwizard.metrics Métricas-Servlets 4.2.19
io.github.java-diff-utils java-diff-utils 4.12
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 Handler 4.1.108.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.108.Final
io.netty netty-resolver (resolução do Netty) 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.Última
io.netty Netty-Transport 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_comum 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 Jakarta.annotation-api 1.3.5
jacarta.servlet jacarta.servlet-api 4.0.3
Jakarta.validação Jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs Jakarta.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
Javolution Javolution 5.5.1
Jline Jline 2.14.6
Joda-Time Joda-Time 2.12.1
net.java.dev.jna JNA 5.8.0
net.razorvine conserva 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 Snowflake Ingest SDK 0.9.6
net.sourceforge.f2j arpack_combinado_tudo 0.1
org.acplt.remotetea Remotetea-oncrpc 1.1.2
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr ANTLR Runtime 3.5.2
org.antlr antlr4-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 flecha 15.0.0
org.apache.arrow núcleo de memória Arrow 15.0.0
org.apache.arrow Arrow-Memory-Netty 15.0.0
org.apache.arrow vetor de seta 15.0.0
org.apache.avro Avro 1.11.3
org.apache.avro AVRO-IPC 1.11.3
org.apache.avro avro-mapreduce 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 e cliente 2.13.0
org.apache.curador Framework de Curadoria 2.13.0
org.apache.curador curador de receitas 2.13.0
org.apache.datasketches Datasketches-Java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memória 2.0.0
org.apache.derby Dérbi 10.14.2.0
org.apache.hadoop tempo de execução do cliente Hadoop 3.3.6
org.apache.hive colmeia-abelha 2.3.9
org.apache.hive Hive-CLI 2.3.9
org.apache.hive Hive-JDBC 2.3.9
org.apache.hive Hive-LLAP-Cliente 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-comum 2.3.9
org.apache.hive Hive-Serde 2.3.9
org.apache.hive colmeias-calços 2.3.9
org.apache.hive API de armazenamento Hive 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
org.apache.httpcomponents Núcleo Http 4.4.16
org.apache.ivy hera 2.5.2
org.apache.logging.log4j log4j-1.2-api 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-api 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-core 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-layout-esquema-json 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-slf4j2-impl 2.22.1
org.apache.orc núcleo de orc 1.9.2-protobuf sombreado
org.apache.orc orc-mapreduce 1.9.2-protobuf sombreado
org.apache.orc Orc-cunhas 1.9.2
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.ws.xmlschema xmlschema-core 2.3.0
org.apache.xbean xbean-asm9-sombreado 4.23
org.apache.yetus anotações do público 0.13.0
org.apache.zookeeper cuidador de zoológico 3.9.2
org.apache.zookeeper guarda de zoológico-juta 3.9.2
org.checkerframework verificador de qualidade 3.31.0
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
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org.codehaus.janino Janino 3.0.16
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org.datanucleus DataNucleus Core 4.1.17
org.datanucleus Datanucleus-RDBMS 4.1.19
org.datanucleus javax.jdo 3.2.0-m3
org.eclipse.collections Eclipse Collections 11.1.0
org.eclipse.collections eclipse-collections-API 11.1.0
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org.glassfish.hk2 HK2-Localizador 2.6.1
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org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-cliente 2.40
org.glassfish.jersey.core Jersey comum 2.40
org.glassfish.jersey.core servidor Jersey 2.40
org.glassfish.jersey.inject Jersey-HK2 2.40
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org.ini4j ini4j 0.5.4
org.javassist Javassist 3.29.2-GA
org.jboss.logging jboss-registro em log 3.3.2.Final
org.jdbi JDBI 2.63.1
org.jetbrains anotações 17.0.0
org.jline Jline 3.21.0
org.joda joda-converter 1.7
org.jodd JODD-CORE 3.5.2
org.json4s JSON4S-ast_2,13 3.7.0-M11
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org.json4s JSON4S-scalap_2.13 3.7.0-M11
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org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang Escala-compiler_2,13 2.13.10
org.scala-lang Escala-library_2,13 2.13.10
org.scala-lang Escala-reflect_2,13 2.13.10
org.scala-lang.modules scala-coleção-compat_2.13 2.11.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.13 0.9.1
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org.scala-lang.modules scala-parser-combinators_2.13 1.1.2
org.scala-lang.modules Escala-xml_2,13 1.2.0
org.scala-sbt interface de teste 1.0
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org.slf4j jcl-compatível-com-slf4j 2.0.7
org.slf4j jul-para-slf4j 2.0.7
org.slf4j SLF4J-API 2.0.7
org.slf4j SLF4J-Simples 1.7.25
org.threeten ThreeTen-Extra 1.7.1
org.tukaani XZ 1.9
org.typelevel algebra_2.13 2.8.0
org.typelevel gatos-kernel_2.13 2.8.0
org.typelevel torre-macros_2.13 0.18.0
org.typelevel espira-platform_2.13 0.18.0
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org.typelevel spire_2.13 0.18.0
org.wildfly.openssl WildFly-OpenSSL 1.1.3.Final
org.xerial SQLITE-JDBC 3.42.0.0
org.xerial.snappy Snappy-java 1.1.10.3
org.yaml Snakeyaml 2.0
ouro ouro 2.0.8
pl.edu.icm JLargeArrays 1.5
software.amazon.cryptools AmazonCorrettoCryptoProvider 2.4.1-linux-x86_64
Stax Stax-API 1.0.1

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

ID do grupo ID do artefato Versão
Antlr Antlr 2.7.7
com.amazonaws Amazon Kinesis Client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling (SDK de Java da AWS - escalonamento automático) 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 para CloudSearch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.638
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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 (configuração do AWS Java SDK) 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.638
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com.amazonaws aws-java-sdk-diretório 1.12.638
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com.amazonaws aws-java-sdk-glacier (Biblioteca de armazenamento Glacier da AWS) 1.12.638
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com.amazonaws aws-java-sdk-aprendizado de máquina 1.12.638
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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
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com.amazonaws AWS Java SDK para 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
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com.amazonaws AWS-Java-SDK-STS 1.12.638
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com.amazonaws jmespath-java 1.12.638
com.azure azure-core 1.30.0
com.azure azure-core-http-netty 1.12.3
com.azure azure-identity (serviços de identidade do Azure) 1.5.3
com.azure azure-segurança-cofre-de-chaves 4.4.4
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 sombra kriogénica 4.0.2
com.esotericsoftware Minlog 1.3.0
com.fasterxml colega de turma 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Annotations 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor (formato de dados em CBOR) 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-xml 2.13.3
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.fasterxml.woodstox Woodstox Core 6.4.0
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 sistema_nativo-Java 1.1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-Java 1.1-Nativos
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1-Nativos
com.github.fommil.netlib netlib-sistema_nativo-linux-x86_64 1.1-Nativos
com.github.luben ZSTD-JNI 1.5.5-4
com.github.stephenc.jcip anotações jcip 1.0-1
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 anotações_propensas_a_erros 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 23/05/2026
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 código-fonte_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk (SDK para Azure Data Lake Store) 2.3.9
com.microsoft.azure MSAL4J 1.13.0
com.microsoft.azure msal4j-extensão-de-persistência 1.1.0
com.microsoft.sqlserver MSSQL-JDBC 11.2.2.jre8
com.microsoft.sqlserver MSSQL-JDBC 11.2.3.JRE8
com.nimbusds tipo de conteúdo 2.2
com.nimbusds lang-tag 1.6
com.nimbusds Nimbus-jose-JWT 9.31
com.nimbusds oauth2-oidc-sdk 9.35
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 lentes_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 Configurações 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
Commons Collections Commons Collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload (upload de ficheiros comuns) commons-fileupload (upload de ficheiros comuns) 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
registo de comuns registo de comuns 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib ARPACK 3.0.3
dev.ludovic.netlib Blas 3.0.3
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info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.ponte aérea compressor de ar 0.27
IO.Delta delta-compartilhamento-cliente_2.12 1.2.4
io.dropwizard.metrics métricas e anotação 4.2.19
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io.dropwizard.metrics métricas-grafite 4.2.19
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io.netty netty-tudo 4.1.108.Final
io.netty netty-buffer 4.1.108.Final
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io.netty netty-resolver (resolução do Netty) 4.1.108.Final
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io.netty Netty-Transport 4.1.108.Final
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io.projectreactor núcleo do reator 3.4.19
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net.floco de neve Snowflake Ingest SDK 0.9.6
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org.acplt.remotetea Remotetea-oncrpc 1.1.2
org.antlr ST4 4.0.4
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org.antlr StringTemplate 3.2.1
org.apache.ant formiga 1.10.11
org.apache.ant ANT-JSCH 1.10.11
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org.apache.avro Avro 1.11.3
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org.apache.avro avro-mapreduce 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 e cliente 2.13.0
org.apache.curador Framework de Curadoria 2.13.0
org.apache.curador curador de receitas 2.13.0
org.apache.datasketches Datasketches-Java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memória 2.0.0
org.apache.derby Dérbi 10.14.2.0
org.apache.hadoop tempo de execução do cliente Hadoop 3.3.6
org.apache.hive colmeia-abelha 2.3.9
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org.apache.hive API de armazenamento Hive 2.8.1
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org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.14
org.apache.httpcomponents Núcleo Http 4.4.16
org.apache.ivy hera 2.5.2
org.apache.logging.log4j log4j-1.2-api 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-api 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-core 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-layout-esquema-json 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-slf4j2-impl 2.22.1
org.apache.orc núcleo de orc 1.9.2-protobuf sombreado
org.apache.orc orc-mapreduce 1.9.2-protobuf sombreado
org.apache.orc Orc-cunhas 1.9.2
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.ws.xmlschema xmlschema-core 2.3.0
org.apache.xbean xbean-asm9-sombreado 4.23
org.apache.yetus anotações do público 0.13.0
org.apache.zookeeper cuidador de zoológico 3.9.2
org.apache.zookeeper guarda de zoológico-juta 3.9.2
org.bouncycastle bcprov-jdk15on 1.70
org.checkerframework verificador de qualidade 3.31.0
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-mapper-ASL 1.9.13
org.codehaus.janino compilador comum 3.0.16
org.codehaus.janino Janino 3.0.16
org.codehaus.woodstox Stax2-API 4.2.1
org.datanucleus datanucleus-api-jdo 4.2.4
org.datanucleus DataNucleus Core 4.1.17
org.datanucleus Datanucleus-RDBMS 4.1.19
org.datanucleus javax.jdo 3.2.0-m3
org.eclipse.collections Eclipse Collections 11.1.0
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Stax Stax-API 1.0.1

Sugestão

Para ver as notas de versão das versões do Databricks Runtime que atingiram o fim do suporte (EoS), consulte Notas de versão do Databricks Runtime que atingiram o fim do suporte. As versões do EoS Databricks Runtime foram desativadas e podem não ser atualizadas.

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