Aracılığıyla paylaş

Databricks Runtime 4.0 (EoS)

  • Makale

Not

Bu Databricks Runtime sürümü desteği sona erdi. Destek sonu tarihi için bkz . Destek sonu geçmişi. Desteklenen tüm Databricks Runtime sürümleri için bkz . Databricks Runtime sürüm notları sürümleri ve uyumluluğu.

Databricks bu sürümü Mart 2018'de yayımladı.

Önemli

Bu sürüm 1 Kasım 2018'de kullanım dışı bırakılmıştır. Databricks Runtime kullanımdan kaldırma ilkesi ve zamanlaması hakkında daha fazla bilgi için bkz . Databricks destek yaşam döngüleri.

Aşağıdaki sürüm notları, Apache Spark tarafından desteklenen Databricks Runtime 4.0 hakkında bilgi sağlar.

Değişiklikler ve geliştirmeler

  • JSON veri kaynağı artık UTF-8 olduğunu varsaymak yerine kodlamayı otomatik olarak algılamaya çalışır. Otomatik algılamanın başarısız olduğu durumlarda, kullanıcılar belirli bir kodlamayı zorlamak için karakter kümesi seçeneğini belirtebilir. Bkz. Charset otomatik algılama.
  • Yapılandırılmış Akış'ta Spark MLlib işlem hatlarını kullanarak puanlama ve tahmin tam olarak desteklenir.
  • Databricks ML Modeli Dışarı Aktarma tam olarak desteklenir. Bu özellik sayesinde, Databricks'te bir Spark MLlib modeli eğitebilir, bir işlev çağrısıyla dışarı aktarabilir ve modeli içeri aktarmak ve yeni verileri puan etmek için tercih ettiğiniz sistemde bir Databricks kitaplığı kullanabilirsiniz.
  • Yeni bir Spark veri kaynağı uygulaması, Azure Synapse Analytics'e ölçeklenebilir okuma/yazma erişimi sunar. Bkz. Spark - Synapse Analytics Bağlayıcısı.
  • İşlevin from_json şeması artık her zaman null atanabilir bir şemaya dönüştürülür. Başka bir deyişle, iç içe olanlar da dahil olmak üzere tüm alanlar null atanabilir. Bu, verilerin şemayla uyumlu olmasını sağlayarak verilerde bir alan eksik olduğunda ve kullanıcı tarafından sağlanan şema alanı null atanamaz olarak bildirdiğinde verileri parquet'e yazdıktan sonra bozulmayı önler.
  • Yüklü bazı Python kitaplıkları yükseltildi:
    • vadeli: 3.1.1 ile 3.2.0
    • pandas: 0.18.1 ile 0.19.2
    • pyarrow: 0.4.1 ile 0.8.0 arasında
    • kurulum araçları: 38.2.3 ile 38.5.1
    • tornado: 4.5.2 - 4.5.3
  • Yüklü birkaç R kitaplığı yükseltildi. Bkz. Yüklü R Kitaplıkları.
  • AWS Java SDK'sı 1.11.126'dan 1.11.253 sürümüne yükseltildi.
  • SQL Server JDBC sürücüsü 6.1.0.jre8'den 6.2.2.jre8'e yükseltildi.
  • PostgreSQL JDBC sürücüsü 9.4-1204-jdbc41'den 42.1.4'e yükseltildi.

Apache Spark

Databricks Runtime 4.0, Apache Spark 2.3.0'ı içerir.

Core, PySpark ve Spark SQL

Başlıca özellikler

  • Vektörleştirilmiş ORC Okuyucusu: [SPARK-16060]: Vektörleştirme (2-5x) aracılığıyla ORC tarama aktarım hızını önemli ölçüde geliştiren yeni ORC okuyucu için destek ekler. Okuyucuyu etkinleştirmek için kullanıcılar olarak nativeayarlayabilirspark.sql.orc.impl.
  • Spark Geçmiş Sunucusu V2: [SPARK-18085]: Daha verimli bir olay depolama mekanizmasıyla büyük ölçekli uygulamalar için daha iyi ölçeklenebilirlik sağlayan yeni bir spark geçmiş sunucusu (SHS) arka ucu.
  • Veri kaynağı API'si V2: [SPARK-15689][SPARK-22386]: Spark'ta yeni veri kaynaklarını takmaya yönelik deneysel bir API. Yeni API, V1 API'sinin çeşitli sınırlamalarını ele almayı dener ve yüksek performanslı, bakımı kolay ve genişletilebilir dış veri kaynaklarının geliştirilmesini kolaylaştırmayı amaçlar. Bu API hala etkin geliştirme aşamasındadır ve hataya neden olan değişiklikler beklenmelidir.
  • PySpark Performans Geliştirmeleri: [SPARK-22216][SPARK-21187]: Hızlı veri serileştirme ve vektörleştirilmiş yürütme ile Python performansında önemli geliştirmeler ve birlikte çalışabilirlik.

Performans ve kararlılık

Diğer önemli değişiklikler

Yapılandırılmış Akış

Sürekli İşleme

  • Yalnızca tek bir kullanıcı kodu satırını değiştirerek milisaniyenin altında uçtan uca gecikme süresiyle akış sorguları yürütebilen yeni bir yürütme altyapısı. Daha fazla bilgi edinmek için programlama kılavuzuna bakın.

Stream-Stream Birleşimleri

  • İki veri akışını birleştirebilme, eşleşen tanımlama kümeleri diğer akışa ulaşana kadar satırları arabelleğe alma. Koşul, korunması gereken durum miktarını sınırlamak için olay zamanı sütunlarında kullanılabilir.

Akış API'si V2

  • Toplu iş, mikro toplu iş ve sürekli yürütme için çalışan yeni kaynak ve havuzları takmaya yönelik deneysel bir API. Bu API hala etkin geliştirme aşamasındadır ve hataya neden olan değişiklikler beklenmelidir.

MLlib

Vurgular

  • ML Tahmini artık yapılandırılmış API'leri kullanarak Yapılandırılmış Akış ile çalışır. Ayrıntılar şu şekildedir:

Yeni ve geliştirilmiş API'ler

  • [SPARK-21866]: Görüntüleri Bir DataFrame'de (Scala/Java/Python) okumak için yerleşik destek.
  • [SPARK-19634]: Vektör sütunları (Scala/Java) üzerinde açıklayıcı özet istatistikleri için DataFrame işlevleri.
  • [SPARK-14516]: ClusteringEvaluator Kosinüs siluetini ve kareli Öklid siluet ölçümlerini destekleyen kümeleme algoritmalarını ayarlamak için (Scala/Java/Python).
  • [SPARK-3181]: Huber kaybıyla sağlam doğrusal regresyon (Scala/Java/Python).
  • [SPARK-13969]: FeatureHasher transformatör (Scala/Java/Python).
  • Çeşitli özellik transformatörleri için birden çok sütun desteği:
  • [SPARK-21633] ve SPARK-21542]: Python'da özel işlem hattı bileşenleri için geliştirilmiş destek.

Yeni özellikler

  • [SPARK-21087]: CrossValidator ve TrainValidationSplit sığdırırken tüm modelleri toplayabilir (Scala/Java). Bu sayede tüm uygun modelleri inceleyebilirsiniz veya kaydedebilirsiniz.
  • [SPARK-19357]: Meta algoritmaları , , TrainValidationSplitOneVsRest birden çok alt modeli paralel Spark işlerine CrossValidatoruydurmak için paralellik Parametresini destekler.
  • [SPARK-17139]: Çok terimli lojistik regresyon için model özeti (Scala/Java/Python)
  • [SPARK-18710]: GLM'de uzaklık ekleme.
  • [SPARK-20199]: ve GBTRegressoröğesine GBTClassifier Param eklendifeatureSubsetStrategy. Bunu alt örnekleme özellikleri için kullanmak eğitim hızını önemli ölçüde artırabilir; bu seçenek, için önemli bir güç olmuştur xgboost.

Diğer önemli değişiklikler

  • [SPARK-22156]: Yinelemelerle num öğrenme hızı ölçeklendirmesi düzeltildiWord2Vec. Yeni öğrenme oranı özgün Word2Vec C koduyla eşleşecek şekilde ayarlanmıştır ve eğitimden daha iyi sonuçlar vermelidir.
  • [SPARK-22289]: Matris parametreleri için destek eklendi JSON (Bu, katsayılarda sınırları kullanırken ML kalıcılığı LogisticRegressionModel için bir hata düzeltildi.)
  • [SPARK-22700]: Bucketizer.transform içeren NaNsatırı hatalı bir şekilde bırakıyor. Param handleInvalid "atla" Bucketizer olarak ayarlandığında, başka bir (ilgisiz) sütunda değer varsa giriş sütununda geçerli bir değere sahip bir NaN satır bırakır.
  • [SPARK-22446]: Catalyst iyileştiricisi bazen "hata" olarak ayarlandığında yanlış bir "Görünmeyen etiket" özel durumu handleInvalid oluşturmasına neden olduStringIndexerModel. Bu durum, koşul aşağı gönderme nedeniyle filtrelenmiş veriler için oluşabilir ve giriş veri kümesinden geçersiz satırlar filtrelendikten sonra bile hatalara neden olabilir.
  • [SPARK-21681]: Bazı özelliklerin sıfır varyansı olduğunda yanlış katsayılarla sonuçlanan çok terimli lojistik regresyonda bir kenar durumu hatası düzeltildi.
  • Önemli iyileştirmeler:
    • [SPARK-22707]: için CrossValidatorbellek tüketimi azaltıldı.
    • [SPARK-22949]: için TrainValidationSplitbellek tüketimi azaltıldı.
    • [SPARK-21690]: Imputer veriler üzerinden tek bir geçiş kullanarak eğitilmelidir.
    • [SPARK-14371]: OnlineLDAOptimizer Her mini toplu iş için sürücüye istatistik toplamayı önler.

SparkR

SparkR'nin 2.3.0 sürümündeki ana odak noktası UDF'lerin kararlılığını artırmak ve mevcut API'lerin çevresine birkaç yeni SparkR sarmalayıcı eklemekti:

Başlıca özellikler

GraphX

Iyileştirme

  • [SPARK-5484]: Pregel artık önlemek StackOverflowErrorsiçin düzenli aralıklarla denetim noktaları oluşturur.
  • [SPARK-21491]: Birkaç yerde küçük performans geliştirmesi.

Kullanımdan kaldırılan özellikler

Python

  • [SPARK-23122]: PySpark'ta SQLContext ve Catalog içinde UDF'leri kullanımdan kaldırma register*

MLlib

  • [SPARK-13030]: OneHotEncoder kullanım dışı bırakıldı ve 3.0'da kaldırılacak. Yeni ile OneHotEncoderEstimatordeğiştirilmiştir. OneHotEncoderEstimator 3.0 olarak yeniden adlandırılacaktır OneHotEncoder (ancak OneHotEncoderEstimator diğer ad olarak tutulacaktır).

Davranış değişiklikleri

SparkSQL

  • [SPARK-22036]: Tam bir gösterim mümkün değilse (önceki sürümlerde döndürmek NULL yerine) ondalıklar arasındaki aritmetik işlemler varsayılan olarak yuvarlanmış bir değer döndürür
  • [SPARK-22937]: Tüm girişler ikili olduğunda, SQL elt() ikili olarak bir çıkış döndürür. Aksi takdirde, dize olarak döndürür. Önceki sürümlerde, giriş türlerinden bağımsız olarak her zaman bir dize olarak döndürülür.
  • [SPARK-22895]: Birleştirme/Filtre'nin belirlenimci olmayan ilk koşuldan sonraki belirleyici hükümleri de mümkünse alt işleçler aracılığıyla aşağı/aşağı itilir. Önceki sürümlerde bu filtreler koşul gönderimi için uygun değildi.
  • [SPARK-22771]: Tüm girişler ikili olduğunda, functions.concat() ikili olarak bir çıkış döndürür. Aksi takdirde, dize olarak döndürür. Önceki sürümlerde, giriş türlerinden bağımsız olarak her zaman dize olarak döndürülür.
  • [SPARK-22489]: Birleştirme taraflarından biri yayınlanabilir olduğunda, yayın ipucunda açıkça belirtilen tabloyu yayınlamayı tercih ederiz.
  • [SPARK-22165]: Bölüm sütunu çıkarımı daha önce farklı çıkarımlı türler için yanlış ortak tür buldu. Örneğin, daha önce tür ve date tür için double ortak tür olarak tür ile double sona erdi. Şimdi bu tür çakışmalar için doğru ortak türü bulur. Ayrıntılar için bkz. geçiş kılavuzu.
  • [SPARK-22100]: İşlev percentile_approx daha önce tür girişi ve çıkış türü sonuçlarını kabul etti double numeric. Artık giriş türü olarak tür, timestamp tür ve numeric türleri desteklerdate. Sonuç türü de giriş türüyle aynı olacak şekilde değiştirilir ve bu yüzdebirlik dilimler için daha mantıklıdır.
  • [SPARK-21610]: Başvurulan sütunlar yalnızca iç bozuk kayıt sütununu (varsayılan olarak adlandırılır _corrupt_record ) içerdiğinde ham JSON/CSV dosyalarından gelen sorgulara izin verilmiyor. Bunun yerine, ayrıştırılan sonuçları önbelleğe alabilir veya kaydedebilir ve ardından aynı sorguyu gönderebilirsiniz.
  • [SPARK-23421]: Spark 2.2.1 ve 2.3.0'dan bu yana, veri kaynağı tablolarında hem bölüm şemasında hem de veri şemasında bulunan sütunlar olduğunda şema her zaman çalışma zamanında çıkarılır. Çıkarsanan şemada bölümlenmiş sütunlar yok. Spark, tabloyu okurken, veri kaynağı dosyalarında depolanan değerler yerine bu çakışan sütunların bölüm değerlerine saygı gösterir. 2.2.0 ve 2.1.x sürümlerinde, çıkarsanan şema bölümlenmiştir ancak tablo verileri kullanıcılar tarafından görünmez (sonuç kümesi boş olur).

PySpark

  • [SPARK-19732]: na.fill() veya fillna boole değerini kabul eder ve null değerleri boole değerleriyle değiştirir. Önceki Spark sürümlerinde PySpark bunu yoksayar ve özgün Veri Kümesini/DataFrame'i döndürür.
  • [SPARK-22395]: pandas 0.19.2 dataframe'den gibi pandas ile ilgili işlevleri toPandascreateDataFrame kullanmak için pandas veya üstü gereklidir.
  • [SPARK-22395]: Pandas ile ilgili işlevler için zaman damgası değerlerinin davranışı, önceki sürümlerde yoksayılan oturum saat dilimine göre değiştirildi.
  • [SPARK-23328]: df.replace sözlük olmadığında atlanmalarına value to_replace izin vermiyor. Daha önce, value diğer durumlarda atlanabilirdi ve varsayılan olarak, sezgisel olmayan ve hataya eğilimli olan vardı None .

MLlib

  • Hataya Neden Olan API Değişiklikleri: Lojistik regresyon modeli özetleri için sınıf ve özellik hiyerarşisi daha temiz olacak ve çok sınıflı özetin eklenmesini daha iyi karşılayacak şekilde değiştirildi. Bu, kullanıcı kodu için bir öğesine yayınlayan LogisticRegressionTrainingSummary hataya neden olan bir değişikliktir BinaryLogisticRegressionTrainingSummary. Kullanıcılar bunun yerine yöntemini kullanmalıdır model.binarySummary . Daha fazla ayrıntı için [SPARK-17139]: konusuna bakın (bunun bir @Experimental API olduğunu unutmayın). Bu, python özet yöntemini etkilemez ve bu yöntem hem çok terimli hem de ikili durumlar için doğru şekilde çalışmaya devam eder.
  • [SPARK-21806]: BinaryClassificationMetrics.pr(): ilk nokta (0,0, 1,0) yanıltıcıdır ve p duyarlık değerinin en düşük geri çekme noktasıyla eşleştiği (0,0, p) ile değiştirildi.
  • [SPARK-16957]: Karar ağaçları artık bölünmüş değerleri seçerken ağırlıklı orta noktaları kullanıyor. Bu, model eğitiminin sonuçlarını değiştirebilir.
  • [SPARK-14657]: RFormula Kesme noktası olmadan, yerel R davranışıyla eşleşmesi için artık dize terimlerini kodlarken başvuru kategorisini verir. Bu, model eğitiminin sonuçlarını değiştirebilir.
  • [SPARK-21027]: içinde OneVsRest kullanılan varsayılan paralellik artık 1 (seri) olarak ayarlanmıştır. 2.2 ve önceki sürümlerde paralellik düzeyi Scala'da varsayılan threadpool boyutuna ayarlanmıştı. Bu, performansı değiştirebilir.
  • [SPARK-21523]: Breeze sürümüne 0.13.2yükseltildi. Bu, L-BFGS için güçlü Wolfe satır aramasında önemli bir hata düzeltmesi içeriyor.
  • [SPARK-15526]: JPMML bağımlılığı artık gölgeli.
  • Hataların düzeltilmesinden kaynaklanan davranış değişiklikleri için "Hata düzeltmeleri" bölümüne de bakın.

Bilinen sorunlar

  • [SPARK-23523][SQL]: Kuralın OptimizeMetadataOnlyQueryneden olduğu yanlış sonuç.
  • [SPARK-23406]: Akış akışı kendi kendine birleşimlerindeki hatalar.

Bakım güncelleştirmeleri

Bkz . Databricks Runtime 4.0 bakım güncelleştirmeleri.

Sistem ortamı

  • İşletim Sistemi: Ubuntu 16.04.4 LTS
  • Java: 1.8.0_151
  • Scala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 (veya Python 3 kullanıyorsanız 3.5.2)
  • R: R sürüm 3.4.3 (2017-11-30)
  • GPU kümeleri: Aşağıdaki NVIDIA GPU kitaplıkları yüklenir:
    • Tesla sürücüsü 375.66
    • CUDA 8.0
    • CUDNN 6.0

Yüklü Python kitaplıkları

Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm
ansi2html 1.1.1 argparse 1.2.1 backports-abc 0,5
boto 2.42.0 boto3 1.4.1 botocore 1.4.70
brewer2mpl 1.4.1 sertifikalı 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
şifreleme 1.5 bisikletçi 0.10.0 Cython 0.24.1
dekoratör 4.0.10 docutils 0,14 enum34 1.1.6
et-xmlfile 1.0.1 freetype-py 1.0.2 funcsigs 1.0.2
fusepy 2.0.4 Vadeli 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0,999 idna 2.1 ipaddress 1.0.16
ipython 2.2.0 ipython-genutils 0.1.0 jdcal 1.2
Jinja2 2.8 jmespath 0.9.0 llvmlite 0.13.0
lxml 3.6.4 MarkupSafe 0.23 matplotlib 1.5.3
mpld3 0,2 msgpack-python 0.4.7 ndg-httpsclient 0.3.3
numba 0.28.1 numpy 1.11.1 openpyxl 2.3.2
pandas 0.19.2 pathlib2 2.1.0 Patsy 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Yastık 3.3.1
Pip 9.0.1 Kat 3.9 prompt-toolkit 1.0.7
psycopg2 2.6.2 ptyprocess 0.5.1 py4j 0.10.3
serçe 0.8.0 pyasn1 0.1.9 pycparser 2,14
Pygments 2.1.3 PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 16.0.0
pyparsing 2.2.0 pypng 0.0.18 Python 2.7.12
python-dateutil 2.5.3 python-geohash 0.8.5 pytz 2016.6.1
istekler 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 Koşuşturmak 0.32 seaborn 0.7.1
kurulum araçları 38.5.1 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 Altı 1.10.0 statsmodeller 0.6.1
hortum 4.5.3 traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 15.0.1 wcwidth 0.1.7 tekerlek 0.30.0
wsgiref 0.1.2

Yüklü R kitaplıkları

Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm
abind 1.4-5 assertthat 0.2.0 backports 1.1.1
temel 3.4.3 BH 1.65.0-1 bağlayıcı 0,1
bindrcpp 0,2 bit 1.1-12 bit64 0.9-7
bitops 1.0-6 blob 1.1.0 başlatma 1.3-20
Brew 1.0-6 süpürge 0.4.3 car 2.1-6
şapka işareti 6.0-77 chron 2.3-51 class 7.3-14
cluster 2.0.6 codetools 0.2-15 renk alanı 1.3-2
commonmark 1.4 derleyicisi 3.4.3 Crayon 1.3.4
Curl 3.0 CVST 0.2-1 data.table 1.10.4-3
veri kümeleri 3.4.3 DBİ 0.7 ddalpha 1.3.1
DEoptimR 1.0-8 Desc 1.1.1 geliştirici araçları 1.13.4
dichromat 2.0-0 düzenlemek 0.6.12 soluk 0.1.0
doMC 1.3.4 dplyr 0.7.4 DRR 0.0.2
foreach 1.4.3 yabancı 0.8-69 gbm 2.1.3
ggplot2 2.2.1 git2r 0.19.0 glmnet 2.0-13
tutkal 1.2.0 Gower 0.1.2 grafikler 3.4.3
grDevices 3.4.3 Kılavuz 3.4.3 gsubfn 0.6-6
gtable 0.2.0 h2o 3.16.0.1 httr 1.3.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ipred 0.9-6
Yineleyicilerde 1.0.8 jsonlite 1.5 kernlab 0.9-25
KernSmooth 2.23-15 Etiketleme 0.3 kafes 0.20-35
lav 1.5.1 lazyeval 0.2.1 Littler 0.3.2
lme4 1.1-14 lubridate 1.7.1 magrittr 1.5
mapproj 1.2-5 Haritalar 3.2.0 KÜTLE 7.3-48
Matris 1.2-11 MatrixModels 0.4-1 not defteri 1.1.0
yöntemler 3.4.3 mgcv 1.8-23 Mıme 0,5
minqa 1.2.4 mnormt 1.5-5 ModelMetrics 1.1.0
munsell 0.4.3 mvtnorm 1.0-6 nlme 3.1-131
nloptr 1.0.4 nnet 7.3-12 numDeriv 2016.8-1
openssl 0.9.9 parallel 3.4.3 pbkrtest 0.4-7
pkgconfig 2.0.1 pkgKitten 0.1.4 plogr 0.1-1
plyr 1.8.4 övgü 1.0.0 Yordam 1.10.0
prodlim 1.6.1 Proto 1.0.0 Psikolojik 1.7.8
purrr 0.2.4 quantreg 5.34 R.methodsS3 1.7.1
R.oo 1.21.0 R.utils 2.6.0 R6 2.2.2
randomForest 4.6-12 RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 0.12.14
RcppEigen 0.3.3.3.1 RcppRoll 0.2.2 RCurl 1.95-4.8
yemek tarifleri 0.1.1 yeniden şekillendirme2 1.4.2 rlang 0.1.4
robustbase 0.92-8 RODBC 1.3-15 roxygen2 6.0.1
rpart 4.1-12 rprojroot 1.2 Rserve 1.7-3
RSQLite 2.0 rstudioapi 0.7 Terazi 0.5.0
sfsmisc 1.1-1 Sp 1.2-5 SparkR 2.3.0
Seyrek Bakış 1.77 uzamsal 7.3-11 Splines 3.4.3
sqldf 0.4-11 statmod 1.4.30 Istatistik 3.4.3
istatistikler4 3.4.3 stringi 1.1.6 dizeleyici 1.2.0
beka 2.41-3 tcltk 3.4.3 TeachingDemos 2.10
test edin 1.0.2 tibble 1.3.4 derleyici 0.7.2
tidyselect 0.2.3 timeDate 3042.101 araçlar 3.4.3
Yardımcılar 3.4.3 viridisLite 0.2.0 bıyık 0.3-2
withr 2.1.0 xml2 1.1.1

Yüklü Java ve Scala kitaplıkları (Scala 2.11 küme sürümü)

Grup Kimliği Yapıt Kimliği Sürüm
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.7.3
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.11.253
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.253
com.amazonaws jmespath-java 1.11.253
com.carrotsearch hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics akış 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.3.0-db1-spark2.3
com.databricks dbml-local_2.11-tests 0.3.0-db1-spark2.3
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.11 0.4.15-9
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.11 0.4.15-9
com.esotericsoftware kryo gölgeli 3.0.3
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml sınıf arkadaşı 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.6.7.1
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.6.7
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.11 2.6.7.1
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib çekirdek 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.luben zstd-jni 1.3.2-2
com.github.rwl jtransforms 2.4.0
com.google.code.findbugs jsr305 2.0.1
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.googlecode.javaewah JavaEWAH 0.3.2
com.h2database h2 1.3.174
com.jamesmurty.utils java-xmlbuilder 1.1
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.mchange c3p0 0.9.5.1
com.mchange mchange-commons-java 0.2.10
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.0.11
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 6.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.11 0.3
com.twitter chill-java 0.8.4
com.twitter chill_2.11 0.8.4
com.twitter parquet-hadoop-bundle 1.6.0
com.twitter util-app_2.11 6.23.0
com.twitter util-core_2.11 6.23.0
com.twitter util-jvm_2.11 6.23.0
com.typesafe config 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging-api_2.11 2.1.2
com.typesafe.scala-logging scala-logging-slf4j_2.11 2.1.2
com.univocity univocity-ayrıştırıcıları 2.5.9
com.vlkan flatbuffers 1.2.0-3f79e055
com.zaxxer HikariCP 2.4.1
commons-beanutils commons-beanutils 1.7.0
commons-beanutils commons-beanutils-core 1.8.0
commons-cli commons-cli 1.2
commons-codec commons-codec 1.10
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-configuration commons-configuration 1.6
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-digester commons-digester 1.8
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.4
commons-lang commons-lang 2,6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-net commons-net 2.2
commons-pool commons-pool 1.5.4
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.7
io.airlift aircompressor 0.8
io.dropwizard.metrics metrics-core 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-healthchecks 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-json 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-log4j 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 3.1.5
io.netty netty 3.9.9.Final
io.netty netty-all 4.1.17.Final
io.prometheus simpleclient 0.0.16
io.prometheus simpleclient_common 0.0.16
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.0.16
io.prometheus simpleclient_servlet 0.0.16
io.prometheus.jmx koleksiyoncu 0.7
javax.activation etkinleştirme 1.1.1
javax.annotation javax.annotation-api 1.2
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.servlet javax.servlet-api 3.1.0
javax.servlet.jsp jsp-api 2.1
javax.transaction jta 1.1
javax.validation validation-api 1.1.0.Final
javax.ws.rs javax.ws.rs-api 2.0.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.2
javax.xml.stream stax-api 1.0-2
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.11
joda-time joda-time 2.9.3
log4j apache-log4j-extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
net.hydromatic eigenbase-properties 1.1.5
net.iharder base64 2.3.8
net.java.dev.jets3t jets3t 0.9.4
net.razorvine pirolit 4.13
net.sf.jpam jpam 1.1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv süper csv 2.2.0
net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0,1
org.acplt oncrpc 1.0.7
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-runtime 3.4
org.antlr antlr4-runtime 4.7
org.antlr stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant ant 1.9.2
org.apache.ant ant-jsch 1.9.2
org.apache.ant ant-launcher 1.9.2
org.apache.arrow ok biçimi 0.8.0
org.apache.arrow ok-bellek 0.8.0
org.apache.arrow ok-vektör 0.8.0
org.apache.avro avro 1.7.7
org.apache.avro avro-ipc 1.7.7
org.apache.avro avro-ipc-tests 1.7.7
org.apache.avro avro-mapred-hadoop2 1.7.7
org.apache.calcite calcite-avatica 1.2.0-incubating
org.apache.calcite calcite-core 1.2.0-incubating
org.apache.calcite calcite-linq4j 1.2.0-incubating
org.apache.commons commons-compress 1.4.1
org.apache.commons commons-crypto 1.0.0
org.apache.commons commons-lang3 3.5
org.apache.commons commons-math3 3.4.1
org.apache.curator curator-client 2.7.1
org.apache.curator küratör çerçevesi 2.7.1
org.apache.curator curator-recipes 2.7.1
org.apache.derby Derby 10.12.1.1
org.apache.directory.api api-asn1-api 1.0.0-M20
org.apache.directory.api api-util 1.0.0-M20
org.apache.directory.server apacheds-i18n 2.0.0-M15
org.apache.directory.server apacheds-kerberos-codec 2.0.0-M15
org.apache.hadoop hadoop ek açıklamaları 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-client 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-common 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-hdfs 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-app 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-common 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-core 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-jobclient 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-shuffle 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-api 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-client 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-common 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-server-common 2.7.3
org.apache.htrace htrace-core 3.1.0-incubating
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.4
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.8
org.apache.ivy sarmaşık 2.4.0
org.apache.orc orc-core-nohive 1.4.1
org.apache.orc orc-mapreduce-nohive 1.4.1
org.apache.parquet parquet-column 1.8.2-databricks1
org.apache.parquet parquet-common 1.8.2-databricks1
org.apache.parquet parquet kodlaması 1.8.2-databricks1
org.apache.parquet parquet biçimi 2.3.1
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.8.2-databricks1
org.apache.parquet parquet-jackson 1.8.2-databricks1
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.9.3
org.apache.xbean xbean-asm5-shaded 4.4
org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.6
org.bouncycastle bcprov-jdk15on 1.58
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-jaxrs 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-mapper-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-xc 1.9.13
org.codehaus.janino commons-derleyici 3.0.8
org.codehaus.janino janino 3.0.8
org.datanucleus datanucleus-api-jdo 3.2.6
org.datanucleus datanucleus-core 3.2.10
org.datanucleus datanucleus-rdbms 3.2.9
org.eclipse.jetty jetty-client 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-continuation 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-http 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-io 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-plus 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-security 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-server 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-util 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.3.20.v20170531
org.fusesource.leveldbjni leveldbjni-all 1.8
org.glassfish.hk2 hk2-api 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2 hk2-bulucu 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2 hk2-utils 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2 osgi-resource-locator 1.0.1
org.glassfish.hk2.external aopalliance-repackaged 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2.external javax.inject 2.4.0-b34
org.glassfish.jersey.bundles.repackaged jersey-guava 2.22.2
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet 2.22.2
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.22.2
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.22.2
org.glassfish.jersey.core jersey-common 2.22.2
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.22.2
org.glassfish.jersey.media jersey-media-jaxb 2.22.2
org.hibernate hibernate-validator 5.1.1.Final
org.iq80.snappy Çabuk 0,2
org.javassist javassist 3.18.1-GA
org.jboss.logging jboss günlüğü 3.1.3.GA
org.jdbi jdbi 2.63.1
org.joda joda-convert 1.7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.11 3.2.11
org.json4s json4s-core_2.11 3.2.11
org.json4s json4s-jackson_2.11 3.2.11
org.lz4 lz4-java 1.4.0
org.mariadb.jdbc mariadb-java-client 2.1.2
org.mockito mockito-all 1.9.5
org.objenesis objenesis 2.1
org.postgresql postgresql 42.1.4
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.5.11
org.rocksdb rocksdbjni 5.2.1
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.11 2.11.8
org.scala-lang scala-library_2.11 2.11.8
org.scala-lang scala-reflect_2.11 2.11.8
org.scala-lang scalap_2.11 2.11.8
org.scala-lang.modules scala-ayrıştırıcı-combinators_2.11 1.0.2
org.scala-lang.modules scala-xml_2.11 1.0.5
org.scala-sbt test arabirimi 1.0
org.scalacheck scalacheck_2.11 1.12.5
org.scalanlp breeze-macros_2.11 0.13.2
org.scalanlp breeze_2.11 0.13.2
org.scalatest scalatest_2.11 2.2.6
org.slf4j jcl-over-slf4j 1.7.16
org.slf4j jul-to-slf4j 1.7.16
org.slf4j slf4j-api 1.7.16
org.slf4j slf4j-log4j12 1.7.16
org.spark-project.hive hive-beeline 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-cli 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-exec 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-jdbc 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-meta veri deposu 1.2.1.spark2
org.spark-project.spark Kullanılma -yan 1.0.0
org.spire-math spire-macros_2.11 0.13.0
org.spire-math spire_2.11 0.13.0
org.springframework spring-core 4.1.4.RELEASE
org.springframework spring-test 4.1.4.RELEASE
org.tukaani xz 1.0
org.typelevel machinist_2.11 0.6.1
org.typelevel makro-compat_2.11 1.1.1
org.xerial sqlite-jdbc 3.8.11.2
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.2.6
org.yaml snakeyaml 1.16
oro oro 2.0.8
software.amazon.ion ion-java 1.0.2
stax stax-api 1.0.1
xmlenc xmlenc 0,52