Aracılığıyla paylaş

Databricks Runtime 7.0 (desteklenmiyor)

  • Makale

Databricks bu görüntüyü Haziran 2020'de yayımladı.

Aşağıdaki sürüm notları, Apache Spark 3.0 tarafından desteklenen Databricks Runtime 7.0 hakkında bilgi sağlar.

Yeni özellikler

Databricks Runtime 7.0 aşağıdaki yeni özellikleri içerir:

  • Scala 2.12

    Databricks Runtime 7.0, Scala'nın 2.11.12'den 2.12.10 sürümüne yükseltildi. Scala 2.12 ile 2.11 arasındaki değişiklik listesi Scala 2.12.0 sürüm notlarında yer alır.

  • Databricks Runtime 6.4'te yayımlanan Otomatik Yükleyici (Genel Önizleme) Databricks Runtime 7.0'da geliştirildi

    Otomatik Yükleyici, ETL sırasında bir bulut blob deposuna ulaşan yeni veri dosyalarını artımlı olarak işlemek için daha verimli bir yol sağlar. Bu, bulut dizinini tekrar tekrar listeleyerek ve görülen dosyaları izleyerek yeni dosyaları tanımlayan ve dizin büyüdükçe çok verimsiz olabilecek dosya tabanlı yapılandırılmış akışa göre bir geliştirmedir. Otomatik Yükleyici ayrıca dosya bildirimi tabanlı yapılandırılmış akıştan daha kullanışlı ve etkilidir. Bu, bulutta dosya bildirim hizmetlerini el ile yapılandırmanızı gerektirir ve mevcut dosyaları doldurmanıza izin vermez. Ayrıntılar için bkz . Otomatik Yükleyici nedir?.

    Databricks Runtime 7.0'da, Otomatik Yükleyici'yi kullanmak için artık özel bir Databricks Runtime görüntüsü istemeniz gerekmez.

  • COPY INTO Tek etkili yeniden denemelerle Delta Lake'e veri yüklemenizi sağlayan (Genel Önizleme), Databricks Runtime 7.0'da geliştirilmiştir

    Databricks Runtime 6.4'te Genel Önizleme olarak yayımlanan SQL komutu, COPY INTO tek etkili yeniden denemelerle Delta Lake'e veri yüklemenizi sağlar. Delta Lake'e bugün veri yüklemek için Apache Spark DataFrame API'lerini kullanmanız gerekir. Yükler sırasında hatalar varsa bunları etkili bir şekilde işlemeniz gerekir. Yeni COPY INTO komut, SQL'de veri yüklemek için tanıdık bildirim temelli bir arabirim sağlar. komutu daha önce yüklenen dosyaları izler ve hata durumunda güvenli bir şekilde yeniden çalıştırırsınız. Ayrıntılar için bkz . COPY INTO.

İyileştirmeler

  • Azure Synapse (eski adı SQL Veri Ambarı) bağlayıcısı deyimini COPY destekler.

    Bunun temel avantajı COPY , daha düşük ayrıcalıklı kullanıcıların Azure Synapse üzerinde katı CONTROL izinlere gerek kalmadan Azure Synapse'e veri yazabilmesidir.

  • %matplotlib inline Matplolib nesnelerini not defteri hücrelerinde satır içinde görüntülemek için artık sihirli komut gerekli değildir. Bunlar her zaman varsayılan olarak satır içinde görüntülenir.

  • Matplolib şekilleri artık ile transparent=Falseişlenir, böylece kullanıcı tarafından belirtilen arka planlar kaybolmaz. Spark yapılandırması spark.databricks.workspace.matplotlib.transparent trueayarlanarak bu davranış geçersiz kılınabilir.

  • Yüksek Eşzamanlılık modu kümelerinde Yapılandırılmış Akış üretim işleri çalıştırılırken, daha önce çalışan iş düzgün sonlandırılmadığından işin yeniden başlatılması zaman zaman başarısız olur. Databricks Runtime 6.3, önceki çalıştırmanın durdurulduğundan emin olmak için kümenizde SQL yapılandırmasını spark.sql.streaming.stopActiveRunOnRestart true ayarlama özelliğini kullanıma sunar. Bu yapılandırma, Databricks Runtime 7.0'da varsayılan olarak ayarlanır.

Ana kitaplık değişiklikleri

Python paketleri

Yükseltilen ana Python paketleri:

  • boto3 1.9.162 -> 1.12.0
  • matplotlib 3.0.3 -> 3.1.3
  • numpy 1.16.2 -> 1.18.1
  • pandas 0.24.2 -> 1.0.1
  • pip 19.0.3 -> 20.0.2
  • pyarrow 0.13.0 -> 0.15.1
  • psycopg2 2.7.6 -> 2.8.4
  • scikit-learn 0.20.3 -> 0.22.1
  • scipy 1.2.1 -> 1.4.1
  • seaborn 0.9.0 -> 0.10.0

Python paketleri kaldırıldı:

  • boto (boto3 kullanma)
  • pycurl

Not

Databricks Runtime 7.0'daki Python ortamı, yüklü Ubuntu sistemi Python'dan farklı olan Python 3.7'yi kullanır: /usr/bin/python Python /usr/bin/python2 2.7'ye bağlanır ve /usr/bin/python3 Python 3.6'ya bağlanır.

R paketleri

R paketleri eklendi:

  • Süpürge
  • daha yüksek
  • isoband
  • örgü örme
  • markdown
  • modelleyici
  • reprex
  • rmarkdown
  • rvest
  • seçici
  • tidyverse
  • tinytex
  • xfun

R paketleri kaldırıldı:

  • abind
  • bitops
  • car
  • carData
  • doMC
  • gbm
  • h2o
  • Littler
  • lme4
  • mapproj
  • Haritalar
  • maptools
  • MatrixModels
  • minqa
  • mvtnorm
  • nloptr
  • openxlsx
  • pbkrtest
  • pkgKitten
  • quantreg
  • R.methodsS3
  • R.oo
  • R.utils
  • RcppEigen
  • RCurl
  • Rio
  • Sp
  • Seyrek Bakış
  • statmod
  • Zip

Java ve Scala kitaplıkları

  • Hive kullanıcı tanımlı işlevleri işlemek için kullanılan Apache Hive sürümü ve Hive SerDes 2.3 sürümüne yükseltildi.
  • Daha önce Azure Depolama ve Key Vault jar'ları Databricks Runtime'ın bir parçası olarak paketleniyordu ve bu da kümelere bağlı olan bu kitaplıkların farklı sürümlerini kullanmanızı engelliyordu. ve altındaki com.microsoft.azure.storagecom.microsoft.azure.keyvault sınıflar artık Databricks Runtime'da sınıf yolunda değildir. Bu sınıf yollarından herhangi birini temel alırsanız, artık kümelerinize Azure Depolama SDK'sı veya Azure Key Vault SDK'sı eklemeniz gerekir.

Davranış değişiklikleri

Bu bölümde Databricks Runtime 6.6'dan Databricks Runtime 7.0'a davranış değişiklikleri listelenir. Düşük Databricks Runtime sürümlerinden Databricks Runtime 7.0 ve üzeri sürümlere iş yüklerini geçirirken bunları bilmeniz gerekir.

Spark davranışı değişiklikleri

Databricks Runtime 7.0, Spark 3.0 üzerinde oluşturulan ilk Databricks Runtime olduğundan, Iş yüklerini Spark 2.4'te oluşturulan Databricks Runtime 5.5 LTS veya 6.x'ten geçirirken bilmeniz gereken birçok değişiklik vardır. Bu değişiklikler, bu sürüm notları makalesinin Apache Spark bölümündeki her işlevsel alanın "Davranış değişiklikleri" bölümünde listelenir:

Diğer davranış değişiklikleri

  • Scala 2.12'ye yükseltme aşağıdaki değişiklikleri içerir:

    • Paket hücre serileştirmesi farklı şekilde işlenir. Aşağıdaki örnekte davranış değişikliği ve nasıl işleneceğini gösterilmektedir.

      Aşağıdaki paket hücresinde tanımlandığı gibi çalıştırılırsa foo.bar.MyObjectInPackageCell.run() hata tetiklenir java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class foo.bar.MyObjectInPackageCell$

      package foo.bar

case class MyIntStruct(int: Int)

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.Column

object MyObjectInPackageCell extends Serializable {

  // Because SparkSession cannot be created in Spark executors,
  // the following line triggers the error
  // Could not initialize class foo.bar.MyObjectInPackageCell$
  val spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

  def foo: Int => Option[MyIntStruct] = (x: Int) => Some(MyIntStruct(100))

  val theUDF = udf(foo)

  val df = {
    val myUDFInstance = theUDF(col("id"))
    spark.range(0, 1, 1, 1).withColumn("u", myUDFInstance)
  }

  def run(): Unit = {
    df.collect().foreach(println)
  }
}

      Bu hatayı geçici olarak çözmek için serileştirilebilir bir sınıfın içine sarmalayabilirsiniz MyObjectInPackageCell .

    • Kullanan DataStreamWriter.foreachBatch bazı durumlar için kaynak kodu güncelleştirmesi gerekir. Bu değişikliğin nedeni Scala 2.12'nin lambda ifadelerinden SAM türlerine otomatik dönüştürmeye sahip olması ve belirsizliğe neden olmasıdır.

      Örneğin, aşağıdaki Scala kodu derlenemiyor:

      streams
  .writeStream
  .foreachBatch { (df, id) => myFunc(df, id) }

      Derleme hatasını düzeltmek için Java API'sini olarak değiştirin foreachBatch { (df, id) => myFunc(df, id) } veya açıkça kullanın: foreachBatch(new VoidFunction2 ...).foreachBatch(myFunc _)

  • Hive kullanıcı tanımlı işlevleri işlemek için kullanılan Apache Hive sürümü ve Hive SerDes 2.3'e yükseltildiğinden iki değişiklik gerekir:

    • Hive arabiriminin SerDe yerini soyut bir sınıf AbstractSerDealır. Herhangi bir özel Hive SerDe uygulaması için uygulamasına AbstractSerDe geçiş gereklidir.
    • ayarı spark.sql.hive.metastore.jars , builtin Hive 2.3 meta veri deposu istemcisinin Databricks Runtime 7.0 için meta veri depolarına erişmek için kullanılacağı anlamına gelir. Hive 1.2 tabanlı dış meta veri depolarına erişmeniz gerekiyorsa, Hive 1.2 jar içeren klasöre ayarlayın spark.sql.hive.metastore.jars .

Kullanımdan kaldırmalar ve kaldırmalar

  • Veri atlama dizini Databricks Runtime 4.3'te kullanım dışı bırakıldı ve Databricks Runtime 7.0'da kaldırıldı. Bunun yerine geliştirilmiş veri atlama özellikleri sunan Delta tablolarını kullanmanızı öneririz.
  • Databricks Runtime 7.0'da Apache Spark'ın temel alınan sürümü Scala 2.12'yi kullanır. Scala 2.11'de derlenen kitaplıklar Databricks Runtime 7.0 kümelerini beklenmedik şekilde devre dışı bırakabildiğinden, Databricks Runtime 7.0 ve üzerini çalıştıran kümeler tüm kümelere yüklenecek şekilde yapılandırılmış kitaplıkları yüklemez. Küme Kitaplıkları sekmesinde , kitaplık işlemedeki değişiklikleri açıklayan bir durum Skipped ve kullanımdan kaldırma iletisi gösterilir. Ancak, Azure Databricks platformu sürüm 3.20 çalışma alanınızda yayımlanmadan önce Databricks Runtime'ın önceki bir sürümünde oluşturulmuş bir kümeniz varsa ve şimdi bu kümeyi Databricks Runtime 7.0 kullanacak şekilde düzenlerseniz, tüm kümelere yüklenmek üzere yapılandırılmış tüm kitaplıklar bu kümeye yüklenir. Bu durumda, yüklü kitaplıklardaki uyumsuz JAR'ler kümenin devre dışı bırakılmasına neden olabilir. Geçici çözüm, kümeyi kopyalamak veya yeni bir küme oluşturmaktır.

Apache Spark

Databricks Runtime 7.0, Apache Spark 3.0'ı içerir.

Bu bölümde:

Çekirdek, Spark SQL, Yapılandırılmış Akış

Önemli Noktalar

  • (Hidrojen Projesi) Hızlandırıcı kullanan Zamanlayıcı (SPARK-24615)
  • Uyarlamalı Sorgu Yürütme (SPARK-31412)
  • Dinamik Bölüm Ayıklama (SPARK-11150)
  • Tür ipuçlarıyla yeniden tasarlanan pandas UDF API'si (SPARK-28264)
  • Yapılandırılmış Akış Kullanıcı Arabirimi (SPARK-29543)
  • Katalog eklentisi API'si (SPARK-31121)
  • Daha iyi ANSI SQL uyumluluğu

Performans geliştirmeleri

Genişletilebilirlik geliştirmeleri

  • Katalog eklentisi API'si (SPARK-31121)
  • Veri kaynağı V2 API'sini yeniden düzenleme (SPARK-25390)
  • Hive 3.0 ve 3.1 meta veri deposu desteği (SPARK-27970),(SPARK-24360)
  • Spark eklenti arabirimini sürücüye genişletme (SPARK-29396)
  • Yürütücü eklentilerini kullanarak Spark ölçüm sistemini kullanıcı tanımlı ölçümlerle genişletme (SPARK-28091)
  • Genişletilmiş Sütun İşleme Desteği için Geliştirici API'leri (SPARK-27396)
  • DSV2 kullanarak yerleşik kaynak geçişi: parquet, ORC, CSV, JSON, Kafka, Metin, Avro (SPARK-27589)
  • SparkExtensions'da FunctionInjection'a İzin Ver (SPARK-25560)
  • Toplayıcı'nın UDAF (SPARK-27296) olarak kaydedilmesine izin verir

Bağlan veya geliştirmeleri

  • Belirsiz ifadeler aracılığıyla sütun ayıklama (SPARK-29768)
  • Veri kaynağı tablolarında destek spark.sql.statistics.fallBackToHdfs (SPARK-25474)
  • Dosya kaynağında alt sorgu filtreleri ile bölüm ayıklamaya izin ver (SPARK-26893)
  • Veri kaynağı filtrelerindeki alt sorguların (SPARK-25482) aşağı itmesini önleme
  • Dosya kaynaklarından özyinelemeli veri yükleme (SPARK-27990)
  • Parquet/ORC
  • CSV
    • CSV veri kaynağında destek filtreleri gönderme (SPARK-30323)
  • Hive SerDe
    • Hive serde tablosunu yerel veri kaynağıyla okurken şema çıkarımı yok (SPARK-27119)
    • Hive CTAS komutları dönüştürülebilirse veri kaynağı kullanmalıdır (SPARK-25271)
    • Bölümlenmiş Hive tablosu eklemeyi iyileştirmek için yerel veri kaynağını kullanma (SPARK-28573)
  • Apache Kafka
  • Yeni yerleşik veri kaynakları

Özellik geliştirmeleri

SQL uyumluluk geliştirmeleri

  • Proleptik Gregoryen takvime geçme (SPARK-26651)
  • Spark'ın kendi tarih saat desen tanımını oluşturma (SPARK-31408)
  • Tablo ekleme için ANSI deposu atama ilkesini tanıtma (SPARK-28495)
  • Varsayılan olarak tablo eklemede ANSI deposu atama kuralını izleyin (SPARK-28885)
  • SQLConf spark.sql.ansi.enabled ekleme (SPARK-28989)
  • Toplama ifadesi için ANSI SQL filtre yan tümcesini destekleme (SPARK-27986)
  • ANSI SQL OVERLAY işlevini destekleme (SPARK-28077)
  • ANSI iç içe yerleştirilmiş köşeli ayraçlı açıklamaları destekleme (SPARK-28880)
  • Tamsayılar için taşmada özel durum oluşturma (SPARK-26218)
  • Aralık aritmetik işlemleri için taşma denetimi (SPARK-30341)
  • Geçersiz dize sayısal türe (SPARK-30292) atandığında Özel Durum Oluştur
  • Aralık çarpma ve bölme taşma davranışını diğer işlemlerle tutarlı hale getirme (SPARK-30919)
  • Karakter ve ondalık için ANSI türü diğer adları ekleme (SPARK-29941)
  • SQL Ayrıştırıcı ansi uyumlu ayrılmış anahtar sözcükleri tanımlar (SPARK-26215)
  • ANSI modu açıkken ayrılmış anahtar sözcükleri tanımlayıcı olarak yasakla (SPARK-26976)
  • ANSI SQL LIKE ... ESCAPE söz dizimini destekleme (SPARK-28083)
  • ANSI SQL Boolean-Predicate söz dizimini destekleme (SPARK-27924)
  • Bağıntılı alt sorgu işleme için daha iyi destek (SPARK-18455)

İzleme ve hata ayıklama geliştirmeleri

  • Yeni Yapılandırılmış Akış Kullanıcı Arabirimi (SPARK-29543)
  • SHS: Akış uygulamalarını çalıştırmak için olay günlüklerinin dağıtılmasına izin ver (SPARK-28594)
  • Kullanıcının toplu ve akış sorgularında rastgele ölçümler tanımlamasına ve gözlemlemesini sağlayan bir API ekleme (SPARK-29345)
  • Sorgu başına planlama süresini izlemeye yönelik izleme (SPARK-26129)
  • Temel karıştırma ölçümlerini SQL exchange işlecine (SPARK-26139) yerleştirme
  • SQL deyimi, çağrı sitesi yerine SQL Sekmesinde gösterilir (SPARK-27045)
  • SparkUI'ye araç ipucu ekleme (SPARK-29449)
  • Geçmiş Sunucusu'nun eşzamanlı performansını geliştirme (SPARK-29043)
  • EXPLAIN FORMATTED command (SPARK-27395)
  • Kesilen planların ve oluşturulan kodun dosyaya dökümünü alma desteği (SPARK-26023)
  • Sorgunun çıkışını açıklamak için describe çerçevesini geliştirin (SPARK-26982)
  • Komut ekle SHOW VIEWS (SPARK-31113)
  • SQL ayrıştırıcısının hata iletilerini geliştirme (SPARK-27901)
  • Prometheus'un yerel olarak izlenmesini destekleme (SPARK-29429)

PySpark geliştirmeleri

  • Tür ipuçlarıyla yeniden tasarlanan pandas UDF'leri (SPARK-28264)
  • Pandas UDF işlem hattı (SPARK-26412)
  • Scalar Pandas UDF için bağımsız değişken ve dönüş türü olarak StructType desteği (SPARK-27240 )
  • Pandas UDF'leri aracılığıyla Dataframe Cogroup desteği (SPARK-27463)
  • DataFrame'lerin yineleyicisine izin vermek için ekleme mapInPandas (SPARK-28198)
  • Bazı SQL işlevleri de sütun adlarını almalıdır (SPARK-26979)
  • PySpark SQL özel durumlarını daha Pythonik hale getirme (SPARK-31849)

Belgeler ve test kapsamı geliştirmeleri

  • SQL Başvurusu Oluşturma (SPARK-28588)
  • WebUI için kullanıcı kılavuzu oluşturma (SPARK-28372)
  • SQL yapılandırma belgeleri için sayfa oluşturma (SPARK-30510)
  • Spark yapılandırması için sürüm bilgileri ekleme (SPARK-30839)
  • PostgreSQL'den bağlantı noktası regresyon testleri (SPARK-27763)
  • Thrift-server test kapsamı (SPARK-28608)
  • UDF'lerin (python UDF, pandas UDF, scala UDF) test kapsamı (SPARK-27921)

Diğer önemli değişiklikler

  • 1.2.1'den 2.3.6'ya yerleşik Hive yürütme yükseltmesi (SPARK-23710, SPARK-28723, SPARK-31381)
  • Apache Hive 2.3 bağımlılığını varsayılan olarak kullanma (SPARK-30034)
  • GA Scala 2.12 ve kaldırma 2.11 (SPARK-26132)
  • Dinamik ayırmada yürütücülerin zaman aşımına uğradıklarının mantığını geliştirme (SPARK-20286)
  • Karıştırma hizmeti tarafından sunulan ve Dinamik Ayırma için yoksayılan disk kalıcı RDD blokları (SPARK-27677)
  • Blok listesi nedeniyle askıda kalmamak için yeni yürütücüler alma (SPARK-22148)
  • Netty'nin bellek havuzu ayırıcılarının paylaşımına izin ver (SPARK-24920)
  • ve UnsafeExternalSorter$SpillableIterator arasındaki TaskMemoryManager kilitlenme düzeltilir (SPARK-27338)
  • Yapılandırılmış Akış için API'leri tanıtma AdmissionControl (SPARK-30669)
  • Spark Geçmişi Ana sayfa performansı iyileştirmesi (SPARK-25973)
  • SQL dinleyicisinde ölçüm toplamayı hızlandırma ve azaltma (SPARK-29562)
  • Karıştırma blokları aynı konaktan getirildiğinde ağdan kaçının (SPARK-27651)
  • (SPARK-27801) için DistributedFileSystem dosya listesini geliştirme

Spark çekirdeği, Spark SQL ve Yapılandırılmış Akış için davranış değişiklikleri

Aşağıdaki geçiş kılavuzları Apache Spark 2.4 ile 3.0 arasındaki davranış değişikliklerini listeler. Bu değişiklikler, daha düşük Databricks Runtime sürümlerinde çalıştırdığınız işlerde güncelleştirmeler yapılmasını gerektirebilir:

Aşağıdaki davranış değişiklikleri bu geçiş kılavuzlarında ele alınmaz:

  • Spark 3.0'da, kullanım dışı bırakılan sınıf org.apache.spark.sql.streaming.ProcessingTime kaldırıldı. Bunun yerine org.apache.spark.sql.streaming.Trigger.ProcessingTime kullanın. Benzer şekilde, org.apache.spark.sql.execution.streaming.continuous.ContinuousTrigger yerine kaldırılmıştır Trigger.Continuousve org.apache.spark.sql.execution.streaming.OneTimeTrigger yerine gizlenmiştir Trigger.Once. (SPARK-28199)
  • Databricks Runtime 7.0'da Hive SerDe tablosunu okurken Spark varsayılan olarak tablo bölümü olmayan bir alt dizin altındaki dosyaların okunmasını izin vermez. Etkinleştirmek için yapılandırmasını spark.databricks.io.hive.scanNonpartitionedDirectory.enabled olarak trueayarlayın. Bu, Spark yerel tablo okuyucularını ve dosya okuyucularını etkilemez.

Programlama kılavuzları:

MLlib

Önemli Noktalar

MLlib için davranış değişiklikleri

Aşağıdaki geçiş kılavuzunda Apache Spark 2.4 ile 3.0 arasındaki davranış değişiklikleri listelenir. Bu değişiklikler, daha düşük Databricks Runtime sürümlerinde çalıştırdığınız işlerde güncelleştirmeler yapılmasını gerektirebilir:

Aşağıdaki davranış değişiklikleri geçiş kılavuzunda ele alınmaz:

  • Spark 3.0'da, Pyspark'taki çok sınıflı lojistik regresyon artık alt sınıfını BinaryLogisticRegressionSummarydeğil (doğru şekilde) döndürürLogisticRegressionSummary. tarafından BinaryLogisticRegressionSummary kullanıma sunulan ek yöntemler bu durumda zaten çalışmaz. (SPARK-31681)
  •  Spark 3.0'da mixin'ler pyspark.ml.param.shared.Has* artık herhangi bir set*(self, value) ayarlayıcı yöntemi sağlamaz, bunun yerine ilgili self.set(self.*, value) yöntemi kullanır. Ayrıntılar için bkz. SPARK-29093. (SPARK-29093)

Programlama kılavuzu

SparkR

  • SparkR'nin birlikte çalışabilirliğindeki ok iyileştirmesi (SPARK-26759)
  • Vektörleştirilmiş R gapply(), dapply(), createDataFrame, collect() aracılığıyla performans geliştirmesi
  • R kabuğu, IDE için "Eager execution" (SPARK-24572)
  • Güç Yineleme Kümeleme için R API'si (SPARK-19827)

SparkR için davranış değişiklikleri

Aşağıdaki geçiş kılavuzunda Apache Spark 2.4 ile 3.0 arasındaki davranış değişiklikleri listelenir. Bu değişiklikler, daha düşük Databricks Runtime sürümlerinde çalıştırdığınız işlerde güncelleştirmeler yapılmasını gerektirebilir:

Programlama kılavuzu

GraphX

Programlama kılavuzu: GraphX Programlama Kılavuzu.

Kullanımdan kaldırılan özellikler

  • Python 2 desteğini kullanımdan kaldırma (SPARK-27884)
  • R < 3.4 desteğini kullanımdan kaldırma (SPARK-26014)

Bilinen sorunlar

  • 'D' desen harfini kullanarak yılın gününü ayrıştırma, yıl alanı eksikse yanlış sonuç verir. Bu, bir desen dizesi kullanarak tarih saat dizesini tarih saat değerlerine ayrıştıran SQL işlevlerinde to_timestamp gerçekleşebilir. (SPARK-31939)
  • Anahtarların -0.0 ve 0.0 değerleri varsa, alt sorgular içindeki Birleştirme/Pencere/Toplama yanlış sonuçlara yol açabilir. (SPARK-31958)
  • Pencere sorgusu belirsiz bir kendi kendine birleştirme hatasıyla beklenmedik bir şekilde başarısız olabilir. (SPARK-31956)
  • İşleçli dropDuplicates akış sorguları Spark 2.x tarafından yazılan denetim noktasıyla yeniden başlatılamayabilir. (SPARK-31990)

Bakım güncelleştirmeleri

Bkz . Databricks Runtime 7.0 bakım güncelleştirmeleri.

Sistem ortamı

  • İşletim Sistemi: Ubuntu 18.04.4 LTS
  • Java: 1.8.0_252
  • Scala: 2.12.10
  • Python: 3.7.5
  • R: R sürüm 3.6.3 (2020-02-29)
  • Delta Lake 0.7.0

Yüklü Python kitaplıkları

Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm
asn1crypto 1.3.0 geri arama 0.1.0 boto3 1.12.0
botocore 1.15.0 sertifikalı 2020.4.5 cffi 1.14.0
chardet 3.0.4 Şifreleme 2.8 Cycler 0.10.0
Cython 0.29.15 Dekoratör 4.4.1 docutils 0.15.2
Entrypoints 0.3 ıdna 2.8 ipykernel 5.1.4
ipython 7.12.0 ipython-genutils 0.2.0 Jedi 0.14.1
jmespath 0.9.4 joblib 0.14.1 jupyter-client 5.3.4
jupyter-core 4.6.1 kiwisolver 1.1.0 matplotlib 3.1.3
numpy 1.18.1 pandas 1.0.1 parso 0.5.2
Patsy 0.5.1 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5
Pip 20.0.2 prompt-toolkit 3.0.3 psycopg2 2.8.4
ptyprocess 0.6.0 serçe 0.15.1 pycparser 2.19
Pygments 2.5.2 PyGObject 3.26.1 pyOpenSSL 19.1.0
pyparsing 2.4.6 PySocks 1.7.1 python-apt 1.6.5+ubuntu0.3
python-dateutil 2.8.1 pytz 2019.3 pyzmq 18.1.1
istekler 2.22.0 s3transfer 0.3.3 scikit-learn 0.22.1
scipy 1.4.1 Sinan 0.10.0 kurulum araçları 45.2.0
Altı 1.14.0 ssh-import-id 5.7 statsmodeller 0.11.0
Kasırga 6.0.3 traitlets 4.3.3 katılımsız yükseltmeler 0,1
urllib3 1.25.8 virtualenv 16.7.10 wcwidth 0.1.8
Tekerlek 0.34.2

Yüklü R kitaplıkları

R kitaplıkları 2020-04-22'de Microsoft CRAN anlık görüntüsünden yüklenir.

Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm
askpass 1.1 assertthat 0.2.1 Backports 1.1.6
temel 3.6.3 base64enc 0.1-3 BH 1.72.0-3
bit 1.1-15.2 bit64 0.9-7 blob 1.2.1
başlatma 1.3-25 Brew 1.0-6 Süpürge 0.5.6
çağıran 3.4.3 şapka işareti 6.0-86 cellranger 1.1.0
chron 2.3-55 class 7.3-17 cli 2.0.2
küçük resim 0.7.0 cluster 2.1.0 codetools 0.2-16
renk alanı 1.4-1 commonmark 1.7 derleyicisi 3.6.3
config 0.3 covr 3.5.0 Crayon 1.3.4
Karışma 1.1.0.1 Curl 4.3 data.table 1.12.8
veri kümeleri 3.6.3 DBİ 1.1.0 dbplyr 1.4.3
Desc 1.2.0 geliştirici araçları 2.3.0 Özet 0.6.25
dplyr 0.8.5 DT 0,13 üç nokta 0.3.0
değerlendir 0,14 fansi 0.4.1 farver 2.0.3
fastmap 1.0.1 forcats 0.5.0 foreach 1.5.0
Yabancı 0.8-76 Forge 0.2.0 Fs 1.4.1
Generics 0.0.2 ggplot2 3.3.0 gh 1.1.0
git2r 0.26.1 glmnet 3.0-2 Globals 0.12.5
Tutkal 1.4.0 Gower 0.2.1 grafikler 3.6.3
grDevices 3.6.3 Kılavuz 3.6.3 gridExtra 2.3
gsubfn 0.7 gtable 0.3.0 Haven 2.2.0
daha yüksek 0.8 Hms 0.5.3 htmltools 0.4.0
htmlwidgets 1.5.1 httpuv 1.5.2 httr 1.4.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ını 0.3.1
ipred 0.9-9 isoband 0.2.1 Yineleyicilerde 1.0.12
jsonlite 1.6.1 KernSmooth 2.23-17 örgü örme 1.28
Etiketleme 0.3 Sonra 1.0.0 Kafes 0.20-41
Lav 1.6.7 lazyeval 0.2.2 yaşam döngüsü 0.2.0
lubridate 1.7.8 magrittr 1.5 markdown 1.1
MASS 7.3-51.6 Matris 1.2-18 not defteri 1.1.0
yöntemler 3.6.3 mgcv 1.8-31 Mıme 0,9
ModelMetrics 1.2.2.2 modelleyici 0.1.6 munsell 0.5.0
nlme 3.1-147 nnet 7.3-14 numDeriv 2016.8-1.1
openssl 1.4.1 parallel 3.6.3 Ayağı 1.4.3
pkgbuild 1.0.6 pkgconfig 2.0.3 pkgload 1.0.2
plogr 0.2.0 plyr 1.8.6 Övgü 1.0.0
prettyunits 1.1.1 Yordam 1.16.2 processx 3.4.2
prodlim 2019.11.13 ilerleme 1.2.2 Söz 1.1.0
Proto 1.0.0 Ps 1.3.2 purrr 0.3.4
r2d3 0.2.3 R6 2.4.1 randomForest 4.6-14
rappdirs 0.3.1 rcmdcheck 1.3.3 RColorBrewer 1.1-2
Rcpp 1.0.4.6 readr 1.3.1 readxl 1.3.1
yemek tarifleri 0.1.10 Rövanş 1.0.1 rematch2 2.1.1
Kumanda 2.1.1 reprex 0.3.0 yeniden şekillendirme2 1.4.4
rex 1.2.0 rjson 0.2.20 rlang 0.4.5
rmarkdown 2.1 RODBC 1.3-16 roxygen2 7.1.0
rpart 4.1-15 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.8-6
RSQLite 2.2.0 rstudioapi 0,11 ters çevirmeler 2.0.1
rvest 0.3.5 Terazi 1.1.0 seçici 0.4-2
sessioninfo 1.1.1 Şekil 1.4.4 Parlak 1.4.0.2
sourcetools 0.1.7 sparklyr 1.2.0 SparkR 3.0.0
Kayma 7.3-11 Splines 3.6.3 sqldf 0.4-11
KAREM 2020.2 Istatistik 3.6.3 istatistikler4 3.6.3
stringi 1.4.6 dizeleyici 1.4.0 Hayatta kalma 3.1-12
sys 3.3 tcltk 3.6.3 TeachingDemos 2.10
test edin 2.3.2 Türk 3.0.1 derleyici 1.0.2
tidyselect 1.0.0 tidyverse 1.3.0 timeDate 3043.102
tinytex 0,22 araçlar 3.6.3 usethis 1.6.0
utf8 1.1.4 Yardımcılar 3.6.3 vctr'lar 0.2.4
viridisLite 0.3.0 Bıyık 0.4 withr 2.2.0
xfun 0,13 xml2 1.3.1 xopen 1.0.0
xtable 1.8-4 yaml 2.2.1

Yüklü Java ve Scala kitaplıkları (Scala 2.12 küme sürümü)

Grup Kimliği Yapıt Kimliği Sürüm
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.655
com.amazonaws jmespath-java 1.11.655
com.chuusai shapeless_2.12 2.3.3
com.clearspring.analytics akış 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware kryo gölgeli 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml Classmate 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.10.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.10.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.10.0
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.10.0
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.10.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.10.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.10.0
com.github.ben-manes.caffeine Kafein 2.3.4
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.joshelser dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter 0.1.2
com.github.luben zstd-jni 1.4.4-3
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.9.0
com.google.guava Guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.h2database h2 1.4.195
com.helger Profiler 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 8.2.1.jre8
com.ning compress-lzf 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.9.5
com.twitter chill_2.12 0.9.5
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 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.univocity univocity-ayrıştırıcıları 2.8.3
com.zaxxer HikariCP 3.1.0
commons-beanutils commons-beanutils 1.9.4
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-fileupload commons-fileupload 1.3.3
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 3.1
commons-pool commons-pool 1.5.4
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift aircompressor 0.10
io.dropwizard.metrics metrics-core 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-healthchecks 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 4.1.1
io.netty netty-all 4.1.47.Final
jakarta.annotation jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.validation jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation etkinleştirme 1.1.1
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.transaction transaction-api 1.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.2
javax.xml.stream stax-api 1.0-2
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.10.5
log4j apache-log4j-extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
net.razorvine pirolit 4.30
net.sf.jpam jpam 1.1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv süper csv 2.2.0
net.snowflake snowflake-ingest-sdk 0.9.6
net.snowflake snowflake-jdbc 3.12.0
net.snowflake spark-snowflake_2.12 2.5.9-spark_2.4
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-runtime 3.5.2
org.antlr antlr4-runtime 4.7.1
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 0.15.1
org.apache.arrow ok-bellek 0.15.1
org.apache.arrow ok-vektör 0.15.1
org.apache.avro avro 1.8.2
org.apache.avro avro-ipc 1.8.2
org.apache.avro avro-mapred-hadoop2 1.8.2
org.apache.commons commons-compress 1.8.1
org.apache.commons commons-crypto 1.0.0
org.apache.commons commons-lang3 3.9
org.apache.commons commons-math3 3.4.1
org.apache.commons commons-text 1.6
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 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-client 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-common 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-hdfs 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-app 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-common 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-core 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-jobclient 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-shuffle 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-api 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-client 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-common 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-server-common 2.7.4
org.apache.hive hive-beeline 2.3.7
org.apache.hive hive-cli 2.3.7
org.apache.hive hive-common 2.3.7
org.apache.hive hive-exec-core 2.3.7
org.apache.hive hive-jdbc 2.3.7
org.apache.hive hive-llap-client 2.3.7
org.apache.hive hive-llap-common 2.3.7
org.apache.hive hive-meta veri deposu 2.3.7
org.apache.hive hive-serde 2.3.7
org.apache.hive hive-shims 2.3.7
org.apache.hive hive-storage-api 2.7.1
org.apache.hive hive-vector-code-gen 2.3.7
org.apache.hive.shims hive-shims-0.23 2.3.7
org.apache.hive.shims hive-shims-common 2.3.7
org.apache.hive.shims hive-shims-scheduler 2.3.7
org.apache.htrace htrace-core 3.1.0-incubating
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.6
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.12
org.apache.ivy sarmaşık 2.4.0
org.apache.orc orc-core 1.5.10
org.apache.orc orc-mapreduce 1.5.10
org.apache.orc orc-shims 1.5.10
org.apache.parquet parquet-column 1.10.1.2-databricks4
org.apache.parquet parquet-common 1.10.1.2-databricks4
org.apache.parquet parquet kodlaması 1.10.1.2-databricks4
org.apache.parquet parquet biçimi 2.4.0
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.10.1.2-databricks4
org.apache.parquet parquet-jackson 1.10.1.2-databricks4
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.velocity hız 1.5
org.apache.xbean xbean-asm7-shaded 4.15
org.apache.yetus hedef kitle ek açıklamaları 0.5.0
org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.14
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 3.0.16
org.codehaus.janino janino 3.0.16
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.jetty jetty-client 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-continuation 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-http 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-io 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-plus 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-security 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-server 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-util 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.4.18.v20190429
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.4.18.v20190429
org.fusesource.leveldbjni leveldbjni-all 1.8
org.glassfish.hk2 hk2-api 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-bulucu 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-utils 2.6.1
org.glassfish.hk2 osgi-resource-locator 1.0.3
org.glassfish.hk2.external aopalliance-repackaged 2.6.1
org.glassfish.hk2.external jakarta.inject 2.6.1
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet 2.30
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.30
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.30
org.glassfish.jersey.core jersey-common 2.30
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.30
org.glassfish.jersey.inject jersey-hk2 2.30
org.glassfish.jersey.media jersey-media-jaxb 2.30
org.hibernate.validator hibernate-validator 6.1.0.Final
org.javassist javassist 3.25.0-GA
org.jboss.logging jboss günlüğü 3.3.2.Final
org.jdbi jdbi 2.63.1
org.joda joda-convert 1.7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.12 3.6.6
org.json4s json4s-core_2.12 3.6.6
org.json4s json4s-jackson_2.12 3.6.6
org.json4s json4s-scalap_2.12 3.6.6
org.lz4 lz4-java 1.7.1
org.mariadb.jdbc mariadb-java-client 2.1.2
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql postgresql 42.1.4
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.7.45
org.roaringbitmap dolgular 0.7.45
org.rocksdb rocksdbjni 6.2.2
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.12 2.12.10
org.scala-lang scala-library_2.12 2.12.10
org.scala-lang scala-reflect_2.12 2.12.10
org.scala-lang.modules scala-collection-compat_2.12 2.1.1
org.scala-lang.modules scala-parser-combinators_2.12 1.1.2
org.scala-lang.modules scala-xml_2.12 1.2.0
org.scala-sbt test arabirimi 1.0
org.scalacheck scalacheck_2.12 1.14.2
org.scalactic scalactic_2.12 3.0.8
org.scalanlp breeze-macros_2.12 1.0
org.scalanlp breeze_2.12 1.0
org.scalatest scalatest_2.12 3.0.8
org.slf4j jcl-over-slf4j 1.7.30
org.slf4j jul-to-slf4j 1.7.30
org.slf4j slf4j-api 1.7.30
org.slf4j slf4j-log4j12 1.7.30
org.spark-project.spark Kullanılma -yan 1.0.0
org.springframework spring-core 4.1.4.RELEASE
org.springframework spring-test 4.1.4.RELEASE
org.threeten threeten-extra 1.5.0
org.tukaani Xz 1.5
org.typelevel algebra_2.12 2.0.0-M2
org.typelevel cats-kernel_2.12 2.0.0-M4
org.typelevel machinist_2.12 0.6.8
org.typelevel macro-compat_2.12 1.1.1
org.typelevel spire-macros_2.12 0.17.0-M1
org.typelevel spire-platform_2.12 0.17.0-M1
org.typelevel spire-util_2.12 0.17.0-M1
org.typelevel spire_2.12 0.17.0-M1
org.xerial sqlite-jdbc 3.8.11.2
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.7.5
org.yaml snakeyaml 1,24
Oro Oro 2.0.8
pl.edu.icm JLargeArrays 1.5
software.amazon.ion ion-java 1.0.2
Stax stax-api 1.0.1
xmlenc xmlenc 0,52