Aracılığıyla paylaş

Databricks Runtime 15.2

  • Makale

Aşağıdaki sürüm notları, Apache Spark 3.5.0 tarafından desteklenen Databricks Runtime 15.2 hakkında bilgi sağlar.

Databricks bu sürümü Mayıs 2024'te yayımladı.

İpucu

Destek sonuna (EoS) ulaşmış Databricks Runtime sürümlerinin sürüm notlarını görmek için bkz . Destek sonu Databricks Runtime sürüm notları. EoS Databricks Runtime sürümleri kullanımdan kaldırılmıştır ve güncelleştirilmemiş olabilir.

Davranış değişiklikleri

Vakum, COPY INTO meta veri dosyalarını temizler

ILE COPY INTO yazılmış bir tabloda VACUUM çalıştırıldığında artık alınan dosyaları izlemeyle ilişkili başvurulmayan meta veriler temizlenir. 'nin işletimsel semantiği COPY INTOüzerinde hiçbir etkisi yoktur.

Lakehouse Federasyonu genel kullanıma sunuldu (GA)

Databricks Runtime 15.2 ve sonraki sürümlerinde, aşağıdaki veritabanı türleri genelinde Lakehouse Federasyon bağlayıcıları genel olarak kullanılabilir (GA):

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • Amazon Redshift
  • Snowflake
  • Microsoft SQL Server
  • Azure Synapse (SQL Veri Ambarı)
  • Databricks

Bu sürümde ayrıca aşağıdaki geliştirmeler de yer alıvermektedir:

  • Snowflake ve Microsoft SQL Server bağlayıcılarında çoklu oturum açma (SSO) kimlik doğrulaması desteği.

  • Sunucusuz işlem ortamlarından SQL Server bağlayıcısı için destek Azure Özel Bağlantı. Bkz . 3. Adım: Özel uç nokta kuralları oluşturma.

  • Ek gönderim desteği (dize, matematik ve çeşitli işlevler).

  • Farklı sorgu şekilleri arasında geliştirilmiş gönderim başarı oranı.

  • Ek pushdown hata ayıklama özellikleri:

    • Çıkış, EXPLAIN FORMATTED aşağı gönderilen sorgu metnini görüntüler.
    • Sorgu profili kullanıcı arabirimi, gönderilen sorgu metnini, federasyon düğüm tanımlayıcılarını ve JDBC sorgu yürütme sürelerini (ayrıntılı modda) görüntüler. Bkz. Sistem tarafından oluşturulan federasyon sorgularını görüntüleme.

BY POSITION üst bilgisiz CSV dosyalarıyla kullanarak COPY INTO sütun eşlemesi için

Databricks Runtime 15.2 ve sonraki sürümlerinde, kaynak sütunu hedef tablo sütunu eşlemesini basitleştirmek için üst bilgisiz CSV dosyaları için ile COPY INTO anahtar sözcükleri (veya alternatif söz dizimini( col_name [ , <col_name> ... ] )) kullanabilirsinizBY POSITION. Bkz. Parametreler.

Spark görevleri hatayla Resubmitted başarısız olduğunda bellek tüketimini azaltma

Databricks Runtime 15.2 ve sonraki sürümlerinde görevler hatayla Resubmitted başarısız olduğunda Spark TaskInfo.accumulables() yönteminin dönüş değeri boş olur. Daha önce yöntemi, daha önceki başarılı bir görev girişiminin değerlerini döndürdü. Bu davranış değişikliği aşağıdaki tüketicileri etkiler:

  • sınıfını EventLoggingListener kullanan Spark görevleri.
  • Özel Spark Dinleyicileri.

Önceki davranışı geri yüklemek için olarak falseayarlayınspark.scheduler.dropTaskInfoAccumulablesOnTaskCompletion.enabled.

Uyarlamalı sorgu yürütme planı sürümlerini görüntüleme devre dışı bırakıldı

Bellek tüketimini azaltmak için uyarlamalı sorgu yürütme (AQE) planı sürümleri artık Spark kullanıcı arabiriminde varsayılan olarak devre dışı bırakılmıştır. Spark kullanıcı arabiriminde AQE planı sürümlerini görüntülemeyi etkinleştirmek için trueolarak ayarlayınspark.databricks.sql.aqe.showPlanChangesInUI.enabled.

Spark kullanıcı arabirimi bellek kullanımını azaltmak için korunan sorgulardaki sınır azaltıldı

Databricks Runtime 15.2 ve sonraki sürümlerinde, Azure Databricks işlemindeki Spark kullanıcı arabirimi tarafından tüketilen belleği azaltmak için kullanıcı arabiriminde görünen sorgu sayısı sınırı 1000'den 100'e indirilir. Sınırı değiştirmek için Spark yapılandırmasını kullanarak spark.sql.ui.retainedExecutions yeni bir değer ayarlayın.

DESCRIBE HISTORY şimdi sıvı kümeleme kullanan tablolar için kümeleme sütunlarını gösterir

Sorgu DESCRIBE HISTORY çalıştırdığınızdaoperationParameters, ve OPTIMIZE işlemleri için CREATE OR REPLACE sütun varsayılan olarak bir clusterBy alan gösterir. Sıvı kümeleme kullanan bir Delta tablosu için clusterBy , alan tablonun kümeleme sütunlarıyla doldurulur. Tablo sıvı kümelemesi kullanmıyorsa, alan boş olur.

Yeni özellikler ve geliştirmeler

Birincil ve yabancı anahtarlar için destek GA'dır

Databricks Runtime'da birincil ve yabancı anahtar desteği genel olarak kullanılabilir. GA sürümü, birincil ve yabancı anahtarları kullanmak için gereken ayrıcalıklarda aşağıdaki değişiklikleri içerir:

  • Yabancı anahtar tanımlamak için tabloda yabancı anahtarın SELECT başvurduğu birincil anahtara sahip ayrıcalığınız olmalıdır. Daha önce gerekli olan birincil anahtara sahip tabloya sahip olmanız gerekmez.
  • yan tümcesini kullanarak bir birincil anahtarın CASCADE düşürülmesi, birincil anahtara başvuran yabancı anahtarları tanımlayan tablolarda ayrıcalık gerektirmez. Daha önce başvuran tabloların sahibi olmanız gerekiyordu.
  • Kısıtlamaları içeren bir tabloyu bırakmak için artık kısıtlama içermeyen tabloları bırakmayla aynı ayrıcalıklar gerekir.

Tablolar veya görünümlerle birincil ve yabancı anahtarları kullanmayı öğrenmek için bkz . CONSTRAINT yan tümcesi, ADD CONSTRAINT yan tümcesi ve DROP CONSTRAINT yan tümcesi.

Sıvı kümeleme GA'dır

Sıvı kümeleme desteği artık Databricks Runtime 15.2 ve üzeri kullanılarak genel kullanıma sunulmuştur. Bkz. Delta tabloları için sıvı kümeleme kullanma.

Tür genişletme Genel Önizleme'de

Artık Delta Lake tarafından desteklenen tablolarda tür genişletmeyi etkinleştirebilirsiniz. Tür genişletmesi etkinleştirilmiş tablolar, temel alınan veri dosyalarını yeniden yazmadan sütun türünü daha geniş bir veri türüne dönüştürmeye olanak sağlar. Bkz. Tür genişletme.

SQL birleştirme söz dizimine şema evrimi yan tümcesi eklendi

Artık işlem için şema evrimini WITH SCHEMA EVOLUTION etkinleştirmek için sql birleştirme deyimine yan tümcesini ekleyebilirsiniz. Birleştirme için bkz. Şema evrimi söz dizimi.

PySpark özel veri kaynakları Genel Önizleme'de kullanılabilir

Özel veri kaynaklarından okuma ve Python kullanarak Apache Spark'taki özel veri havuzlarına yazma olanağı sağlayan Python (PySpark) DataSource API'sini kullanarak bir PySpark DataSource oluşturulabilir. Bkz. PySpark özel veri kaynakları

applyInPandas ve mapInPandas artık paylaşılan erişim moduyla Unity Kataloğu işlemlerinde kullanılabilir

Databricks Runtime 14.3 LTS bakım sürümünün applyInPandas bir parçası olarak ve mapInPandas UDF türleri artık Databricks Runtime 14.3 ve üzerini çalıştıran paylaşılan erişim modu işlemlerinde desteklenmektedir.

Not defterindeki tüm pencere öğelerini almak için dbutils.widgets.getAll() kullanma

Not defterindeki tüm pencere öğesi değerlerini almak için kullanındbutils.widgets.getAll(). Bu, bir Spark SQL sorgusuna birden çok pencere öğesi değeri geçirirken özellikle yararlıdır.

Vakum envanteri desteği

Artık Delta tablosunda komutu çalıştırırken göz önünde bulundurmanız gereken bir dosya envanteri VACUUM belirtebilirsiniz. OSS Delta belgelerine bakın.

Zstandard sıkıştırma işlevleri desteği

Artık verileri sıkıştırmak ve açmak için zst_compress, zstd_decompress ve BINARY try_zstd_decompress işlevlerini kullanabilirsiniz.

Hata düzeltmeleri

SQL kullanıcı arabirimindeki sorgu planları artık doğru görüntüleniyor PhotonWriteStage

SQL kullanıcı arabiriminde görüntülendiğinde, write sorgu planlarındaki komutlar hatalı bir şekilde işleç olarak gösterildi PhotonWriteStage . Bu sürümle birlikte kullanıcı arabirimi aşama olarak gösterilecek PhotonWriteStage şekilde güncelleştirilir. Bu yalnızca bir kullanıcı arabirimi değişikliğidir ve sorguların nasıl çalıştırılma şeklini etkilemez.

Ray, Ray kümelerini başlatmayla ilgili sorunları düzeltmek için güncelleştirildi

Bu sürüm, Ray kümelerinin Machine Learning için Databricks Runtime ile başlamasını engelleyen hataya neden olan bir değişikliği düzelten ray'in yama uygulanmış bir sürümünü içerir. Bu değişiklik, Ray işlevselliğinin Databricks Runtime'ın 15.2'den önceki sürümleriyle aynı olmasını sağlar.

GraphFrames, Spark 3.5 ile yanlış sonuçları düzeltecek şekilde güncelleştirildi

Bu sürüm, GraphFrames ve Spark 3.5 ile bazı algoritmalarda yanlış sonuçlara neden olan sorunları düzeltmek için GraphFrames paketine yönelik bir güncelleştirme içerir.

ve DataFrame.sortWithinPartitions() işlevleri için DataFrame.sort() düzeltilen hata sınıfı

Bu sürüm, dizin bağımsız değişkeni olarak geçirildiğinde 0 hata sınıfının oluştuğundan emin olmak ZERO_INDEX için PySpark DataFrame.sort() ve DataFrame.sortWithinPartitions() işlevlerine yönelik bir güncelleştirme içerir. Daha önce hata sınıfı INDEX_NOT_POSITIVE oluşturuldu.

ipywidgets 8.0.4'ten 7.7.2'ye düşürüldü

Databricks Runtime 15.0'da ipywidgets'in 8.0.4'e yükseltilmesiyle ortaya çıkan hataları düzeltmek için, Databricks Runtime 15.2'de ipywidgets 7.7.2 sürümüne düşürüldü. Bu, önceki Databricks Runtime sürümlerinde bulunan sürümle aynıdır.

Kitaplık yükseltmeleri

  • Yükseltilen Python kitaplıkları:
    • 3.1.42 ile 3.1.43 arasında GitPython
    • 2.17.1 ile 2.18.0 arası google-api-core
    • 2.28.1 ile 2.29.0 arası google-auth
    • 2.15.0 ile 2.16.0 arası google-cloud-storage
    • 1.62.0 ile 1.63.0 arası googleapis-common-protos
    • ipywidgets from 8.0.4 to 7.7.2
    • 2.11.1 ile 2.11.3 arası mlflow-skinny
    • s3transfer 0.10.0 ile 0.10.1
    • 0.4.4 ile 0.5.0 için sqlparse
    • 4.7.1 ile 4.10.0 typing_extensions
  • Yükseltilen R kitaplıkları:
  • Yükseltilen Java kitaplıkları:
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-autoscaling from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudformation 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudfront 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudhsm from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudsearch from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudtrail from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cloudwatchmetrics from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-codedeploy from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-cognitosync 1.12.390 ile 1.12.610 arasında
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-config 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-core 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-datapipeline 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-directconnect from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-directory 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-dynamodb from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ec2 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ecs 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-efs 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticache 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elasticloadbalancing from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-emr 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-glacier 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-glue 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-iam 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-importexport 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-kinesis 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-kms 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-lambda 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-logs 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-machinelearning from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-opsworks 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-rds 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-redshift from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-route53 from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-s3 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ses 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-simpledb 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-sns 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-sqs 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-ssm 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-storagegateway 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-sts 1.12.390 ile 1.12.610 arasında
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-support from 1.12.390 to 1.12.610
    • com.amazonaws.aws-java-sdk-workspaces 1.12.390 ile 1.12.610 arası
    • com.amazonaws.jmespath-java 1.12.390 ile 1.12.610 arası

Apache Spark

Databricks Runtime 15.2, Apache Spark 3.5.0'ı içerir. Bu sürüm, Databricks Runtime 15.1'de (EoS) bulunan tüm Spark düzeltmeleri ve iyileştirmelerinin yanı sıra Spark'ta yapılan aşağıdaki ek hata düzeltmelerini ve iyileştirmeleri içerir:

  • [SPARK-47941] [SC-163568] [SS] [Bağlan] ForeachBatch çalışan başlatma hatalarını PySpark için kullanıcılara yayma
  • [SPARK-47412] [SC-163455][SQL] LPad/RPad için Harmanlama Desteği ekleyin.
  • [SPARK-47907] [SC-163408][SQL] Bang'i yapılandırma altına alın
  • [SPARK-46820] [SC-157093][PYTHON] Geri yükleyerek hata iletisi regresyonunu düzeltme new_msg
  • [SPARK-47602] [SPARK-47577][SPARK-47598][SPARK-47577]Çekirdek/MLLib/Kaynak yöneticileri: yapılandırılmış günlük geçişi
  • [SPARK-47890] [SC-163324][BAĞLAN][PYTHON] Scala ve Python'a değişken işlevler ekleyin.
  • [SPARK-47894] [SC-163086][CORE][WEBUI] Ana kullanıcı arabirimine sayfa ekleme Environment
  • [SPARK-47805] [SC-163459][SS] MapState için TTL Uygulama
  • [SPARK-47900] [SC-163326] Örtük (UTF8_BINARY) harmanlama denetimi düzeltilir
  • [SPARK-47902] [SC-163316][SQL]İşlem Geçerli Zamanı* ifadelerini katlanabilir hale getirme
  • [SPARK-47845] [SC-163315][SQL][PYTHON][BAĞLAN] Scala ve Python için split işlevinde Sütun türü desteği
  • [SPARK-47754] [SC-162144][SQL] Postgres: Çok boyutlu dizileri okumayı destekler
  • [SPARK-47416] [SC-163001][SQL] CollationBenchmark #90339'a yeni işlevler ekleme
  • [SPARK-47839] [SC-163075][SQL] RewriteWithExpression'da toplu hata düzeltildi
  • [SPARK-47821] [SC-162967][SQL] is_variant_null ifadesi uygulama
  • [SPARK-47883] [SC-163184][SQL] RowQueue ile gecikmeli yapma CollectTailExec.doExecute
  • [SPARK-47390] [SC-163306][SQL] PostgresDialect, TIMESTAMP'yi TIMESTAMP_TZ
  • [SPARK-47924] [SC-163282][CORE] hata ayıklama günlüğü ekleme DiskStore.moveFileToBlock
  • [SPARK-47897] [SC-163183][SQL][3.5] Scala 2.12'de ExpressionSet performans regresyonu düzeltildi
  • [SPARK-47565] [SC-161786][PYTHON] PySpark çalışan havuzu kilitlenme dayanıklılığı
  • [SPARK-47885] [SC-162989][PYTHON][BAĞLAN] pyspark.resource'ı pyspark-connect ile uyumlu hale getirme
  • [SPARK-47887] [SC-163122][BAĞLAN] Kullanılmayan içeri aktarmayı spark/connect/common.proto kaldırma spark/connect/relations.proto
  • [SPARK-47751] [SC-161991][PYTHON][BAĞLAN] pyspark.worker_utils pyspark-connect ile uyumlu hale getirme
  • [SPARK-47691] [SC-161760][SQL] Postgres: Yazma tarafında çok boyutlu diziyi destekleme
  • [SPARK-47617] [SC-162513][SQL] Harmanlamalar için TPC-DS test altyapısı ekleme
  • [SPARK-47356] [SC-162858][SQL] ConcatWs &elt desteği ekleme (tüm harmanlamalar)
  • [SPARK-47543] [SC-161234][BAĞLAN][PYTHON] DataFrame oluşturmaya izin vermek için Pandas DataFrame'den olarak MapType çıkarım dict
  • [SPARK-47863] [SC-162974][SQL] ICU için harmanlamayı algılayan uygulama ile başlarken & uçları düzeltin
  • [SPARK-47867] [SC-162966][SQL] JSON taramasında destek değişkeni.
  • [SPARK-47366] [SC-162475][SQL][PYTHON] PySpark için VariantVal ekleme
  • [SPARK-47803] [SC-162726][SQL] Değişkene dönüştürme desteği.
  • [SPARK-47769] [SC-162841][SQL] schema_of_variant_agg ifadesi ekleyin.
  • [SPARK-47420] [SC-162842][SQL] Test çıkışını düzeltme
  • [SPARK-47430] [SC-161178][SQL] MapType için GROUP BY desteği
  • [SPARK-47357] [SC-162751][SQL] Upper, Lower, InitCap desteği ekleme (tüm harmanlamalar)
  • [SPARK-47788] [SC-162729][SS] Durum bilgisi olan işlemleri akışla aktarma için aynı karma bölümlemenin olduğundan emin olun
  • [SPARK-47776] [SC-162291][SS] Durum bilgisi olan işlecin anahtar şemasında ikili eşitsizlik harmanlamasının kullanılmasına izin verme
  • [SPARK-47673] [SC-162824][SS] ListState için TTL Uygulama
  • [SPARK-47818] [SC-162845][BAĞLAN] Analiz isteklerinin performansını geliştirmek için SparkConnectPlanner'da plan önbelleğini tanıtın
  • [SPARK-47694] [SC-162783][BAĞLAN] en büyük ileti boyutunu istemci tarafında yapılandırılabilir hale getirme
  • [SPARK-47274] Revert "[SC-162479][PYTHON][SQL] Daha fazla kullanım...
  • [SPARK-47616] [SC-161193][SQL] MySQL'den Spark SQL Veri Türlerini Eşlemek için Kullanıcı Belgesi Ekleme
  • [SPARK-47862] [SC-162837][PYTHON][BAĞLAN]Proto dosyalarının oluşturulmasını düzeltme
  • [SPARK-47849] [SC-162724][PYTHON][BAĞLAN] Sürüm betiğini pyspark-connect'i yayınlayacak şekilde değiştirme
  • [SPARK-47410] [SC-162518][SQL] UTF8String ve CollationFactory'yi yeniden düzenleme
  • [SPARK-47807] [SC-162505][PYTHON][ML] pyspark.ml pyspark-connect ile uyumlu hale getirme
  • [SPARK-47707] [SC-161768][SQL] MySQL Bağlayıcısı/J 5.x için JSON türünün özel işlenmesi
  • [SPARK-47765] "[SC-162636][SQL] Ayrıştırmalara SET COLLATION ekleme...
  • [SPARK-47081] [SC-162151][BAĞLAN][TAKİP EDEMİ] İlerleme İşleyicisinin kullanılabilirliğini geliştirme
  • [SPARK-47289] [SC-161877][SQL] Uzantıların açıklama planında genişletilmiş bilgileri günlüğe kaydetmesine izin ver
  • [SPARK-47274] [SC-162479][PYTHON][SQL] PySpark DataFrame API hataları için daha kullanışlı bağlam sağlayın
  • [SPARK-47765] [SC-162636][SQL] Ayrıştırıcı kurallarına SET COLLATION ekleme
  • [SPARK-47828] [SC-162722][BAĞLAN][PYTHON] DataFrameWriterV2.overwrite geçersiz planla başarısız oluyor
  • [SPARK-47812] [SC-162696][BAĞLAN] ForEachBatch çalışanı için SparkSession Serileştirme desteği
  • [SPARK-47253] [SC-162698][CORE] LiveEventBus'un olay kuyruğu tamamen boşaltılmadan durmasına izin ver
  • [SPARK-47827] [SC-162625][PYTHON] Kullanım dışı bırakılan özellikler için eksik uyarılar
  • [SPARK-47733] [SC-162628][SS] Sorgu ilerleme durumunun transformWithState işleci bölümü için özel ölçümler ekleme
  • [SPARK-47784] [SC-162623][SS] TTLMode ve TimeoutMode'ı tek bir TimeMode'da birleştirin.
  • [SPARK-47775] [SC-162319][SQL] Değişken belirtiminde kalan skaler türleri destekler.
  • [SPARK-47736] [SC-162503][SQL] AbstractArrayType için destek ekleme
  • [SPARK-47081] [SC-161758][BAĞLAN] Sorgu Yürütme İlerleme Durumunu Destekleme
  • [SPARK-47682] [SC-162138][SQL] Değişkenden yayın desteği.
  • [SPARK-47802] [SC-162478][SQL] () anlam yapısından() anlamlarına geri dön *
  • [SPARK-47680] [SC-162318][SQL] variant_explode ifadesi ekleyin.
  • [SPARK-47809] [SC-162511][SQL] checkExceptionInExpression her codegen modu için hatayı denetlemelidir
  • [SPARK-41811] [SC-162470][PYTHON][BAĞLAN] ile uygulama SQLStringFormatterWithRelations
  • [SPARK-47693] [SC-162326][SQL] UTF8_BINARY_LCASE harmanlamada kullanılan UTF8String'in küçük harf karşılaştırması için iyileştirme ekleme
  • [SPARK-47541] [SC-162006][SQL] İşlemleri destekleyen karmaşık türlerdeki harmanlanmış dizeler ters, array_join, concat, map
  • [SPARK-46812] [SC-161535][BAĞLAN][PYTHON] mapInPandas / mapInArrow desteği ResourceProfile yapın
  • [SPARK-47727] [SC-161982][PYTHON] SparkConf'ı hem SparkSession hem de SparkContext için kök düzeyine dönüştürme
  • [SPARK-47406] [SC-159376][SQL] MYSQLDialect'te TIMESTAMP ve DATETIME'ı işleme
  • [SPARK-47081] Revert "[SC-161758][CONNECT] Support Query Executi...
  • [SPARK-47681] [SC-162043][SQL] schema_of_variant ifadesi ekleyin.
  • [SPARK-47783] [SC-162222] Kullanmak üzere YY000 temizlemesi için bazı eksik SQLSTAT'lar ekleyin...
  • [SPARK-47634] [SC-161558][SQL] Harita anahtarı normalleştirmesini devre dışı bırakmak için eski destek ekleme
  • [SPARK-47746] [SC-162022] RocksDBStateEncoder'da sıra tabanlı aralık kodlaması uygulama
  • [SPARK-47285] [SC-158340][SQL] AdaptiveSparkPlanExec her zaman context.session kullanmalıdır
  • [SPARK-47643] [SC-161534][SS][PYTHON] Python akış kaynağı için pyspark testi ekleme
  • [SPARK-47582] [SC-161943][SQL] Catalyst logInfo'larını değişkenlerle yapılandırılmış günlük çerçevesine geçirme
  • [SPARK-47558] [SC-162007][SS] ValueState için Durum TTL desteği
  • [SPARK-47358] [SC-160912][SQL][HARMANLAMA] Doğru veri türünü döndürmek için yineleme ifadesi desteğini geliştirme
  • [SPARK-47504] [SC-162044][SQL] StringTypeCollated için AbstractDataType simpleStrings'i çözümleme
  • [SPARK-47719] "[SC-161909][SQL] Change spark.sql.legacy.t...
  • [SPARK-47657] [SC-162010][SQL] Dosya kaynağı başına harmanlama filtresi gönderme desteği uygulama
  • [SPARK-47081] [SC-161758][BAĞLAN] Sorgu Yürütme İlerleme Durumunu Destekleme
  • [SPARK-47744] [SC-161999] Aralık kodlayıcıda negatif değerli baytlar için destek ekleme
  • [SPARK-47713] [SC-162009][SQL][BAĞLAN] Kendi kendine birleştirme hatasını düzeltme
  • [SPARK-47310] [SC-161930][SS] Durum deposunun değer bölümündeki birden çok değer için birleştirme işlemleri için mikro karşılaştırma ekleme
  • [SPARK-47700] [SC-161774][SQL] treeNode ile hata iletilerinin biçimlendirmesini düzeltme
  • [SPARK-47752] [SC-161993][PS][BAĞLAN] pyspark.pandas'ı pyspark-connect ile uyumlu hale getirme
  • [SPARK-47575] [SC-161402][SPARK-47576][SPARK-47654] Yapılandırılmış günlük çerçevesine logWarning/logInfo API'sini uygulama
  • [SPARK-47107] [SC-161201][SS][PYTHON] Python akış veri kaynağı için bölüm okuyucu uygulama
  • [SPARK-47553] [SC-161772][SS] transformWithState işleç API'leri için Java desteği ekleme
  • [SPARK-47719] [SC-161909][SQL] spark.sql.legacy.timeParserPolicy varsayılan olarak DÜZELTİlDİ olarak değiştirin
  • [SPARK-47655] [SC-161761][SS] Zamanlayıcıyı state-v2 için İlk Durum işleme ile tümleştirme
  • [SPARK-47665] [SC-161550][SQL] SMALLINT kullanarak MYSQL'e ShortType Yazma
  • [SPARK-47210] [SC-161777][SQL] Belirsiz destek olmadan örtük döküm ekleme
  • [SPARK-47653] [SC-161767][SS] Negatif sayısal türler ve aralık tarama anahtarı kodlayıcı desteği ekleme
  • [SPARK-46743] [SC-160777][SQL] Sabit katlamadan sonra hatayı sayma
  • [SPARK-47525] [SC-154568][SQL] Eşleme özniteliklerinde alt sorgu bağıntı birleştirme desteği
  • [SPARK-46366] [SC-151277][SQL] Yinelenen ifadeleri önlemek için BETWEEN içindeki WITH ifadesini kullanma
  • [SPARK-47563] [SC-161183][SQL] Oluşturma işleminde harita normalleştirmesi ekleme
  • [SPARK-42040] [SC-161171][SQL] SPJ: Bölüm istatistiklerini raporlamak için V2 giriş bölümü için yeni bir API tanıtın
  • [SPARK-47679] [SC-161549][SQL] Doğrudan veya Hive konfederasyon adlarını kullanma HiveConf.getConfVars
  • [SPARK-47685] [SC-161566][SQL] türü için Stream desteği geri yükleme Dataset#groupBy
  • [SPARK-47646] [SC-161352][SQL] Hatalı biçimlendirilmiş giriş için try_to_number NULL döndürmesini sağlama
  • [SPARK-47366] [SC-161324][PYTHON] Pyspark ve veri çerçevesi parse_json diğer adları ekleme
  • [SPARK-47491] [SC-161176][CORE] Dizin diğerlerinden önce jars sınıf yoluna jar ekleyin slf4j-api
  • [SPARK-47270] [SC-158741][SQL] Dataset.isEmpty projeleri CommandResults yerel olarak
  • [SPARK-47364] [SC-158927][CORE] Eklentiler tek yönlü ileti yanıtladığında uyarı verme PluginEndpoint
  • [SPARK-47280] [SC-158350][SQL] ORACLE TIMESTAMP WITH TIMEZONE için saat dilimi sınırlamasını kaldırma
  • [SPARK-47551] [SC-161542][SQL] variant_get ifadesi ekleyin.
  • [SPARK-47559] [SC-161255][SQL] Değişken için Codegen Desteği parse_json
  • [SPARK-47572] [SC-161351][SQL] Pencere bölümünü zorlaSpec sıralanabilir.
  • [SPARK-47546] [SC-161241][SQL] Parquet'den Variant okurken doğrulamayı geliştirme
  • [SPARK-47543] [SC-161234][BAĞLAN][PYTHON] DataFrame oluşturmaya izin vermek için Pandas DataFrame'den olarak MapType çıkarım dict
  • [SPARK-47485] [SC-161194][SQL][PYTHON][BAĞLAN] Veri çerçevesi API'sinde harmanlamalarla sütun oluşturma
  • [SPARK-47641] [SC-161376][SQL] ve için UnaryMinus performansı geliştirme Abs
  • [SPARK-47631] [SC-161325][SQL] Kullanılmayan SQLConf.parquetOutputCommitterClass yöntemi kaldırma
  • [SPARK-47674] [SC-161504][CORE] Varsayılan olarak etkinleştir spark.metrics.appStatusSource.enabled
  • [SPARK-47273] [SC-161162][SS][PYTHON] Python veri akışı yazıcı arabirimini uygulayın.
  • [SPARK-47637] [SC-161408][SQL] Daha fazla yerde errorCapturingIdentifier kullanma
  • [SPARK-47497] "Revert "[SC-160724][SQL] Make to_csv support the output of array/struct/map/binary as pretty strings""
  • [SPARK-47492] [SC-161316][SQL] Lexer'da boşluk kurallarını genişletme
  • [SPARK-47664] [SC-161475][PYTHON][BAĞLAN] Sütun adını önbelleğe alınmış şemayla doğrulama
  • [SPARK-47638] [SC-161339][PS][BAĞLAN] PS'de sütun adı doğrulamayı atlama
  • [SPARK-47363] [SC-161247][SS] Durum API'si v2 için durum okuyucu uygulaması olmayan ilk durum.
  • [SPARK-47447] [SC-160448][SQL] Parquet TimestampLTZ'nin TimestampNTZ olarak okunmasına izin ver
  • [SPARK-47497] Revert "[SC-160724][SQL] Çıkışını array/struct/map/binary güzel dizeler olarak destekleyinto_csv"
  • [SPARK-47434] [SC-160122][WEBUI] Bağlantı düzelt statisticsStreamingQueryPage
  • [SPARK-46761] [SC-159045][SQL] JSON yolundaki tırnak içine alınmış dizeler desteklenmelidir? karakter
  • [SPARK-46915] [SC-155729][SQL] Hata sınıfını basitleştirme UnaryMinus Abs ve hizalama
  • [SPARK-47431] [SC-160919][SQL] Oturum düzeyi varsayılan Harmanlama ekleme
  • [SPARK-47620] [SC-161242][PYTHON][BAĞLAN] Sütunları sıralamak için yardımcı işlev ekleme
  • [SPARK-47570] [SC-161165][SS] Aralık tarama kodlayıcı değişikliklerini zamanlayıcı uygulamasıyla tümleştirme
  • [SPARK-47497] [SC-160724][SQL] çıkışını array/struct/map/binary güzel dizeler olarak destekleyin to_csv
  • [SPARK-47562] [SC-161166][BAĞLAN] Dışında faktör değişmez değer işleme plan.py
  • [SPARK-47509] [SC-160902][SQL] Lambda ve daha yüksek sıralı işlevlerde alt sorgu ifadelerini engelleme
  • [SPARK-47539] [SC-160750][SQL] yönteminin castToString dönüş değerini şu şekilde yapın: Any => UTF8String
  • [SPARK-47372] [SC-160905][SS] Durum deposu sağlayıcısıyla kullanmak üzere aralık tarama tabanlı anahtar durumu kodlayıcı desteği ekleme
  • [SPARK-47517] [SC-160642][CORE][SQL] Boyut görüntüleme için Utils.bytesToString'i tercih edin
  • [SPARK-47243] [SC-158059][SS] Paketinin adını düzeltin StateMetadataSource.scala
  • [SPARK-47367] [SC-160913][PYTHON][BAĞLAN] Spark Connect ile Python veri kaynaklarını destekleme
  • [SPARK-47521] [SC-160666][CORE] Dış depolamadan verileri okuma sırasında kullanma Utils.tryWithResource
  • [SPARK-47474] [SC-160522][CORE] SPARK-47461'i geri döndürme ve bazı açıklamalar ekleme
  • [SPARK-47560] [SC-160914][PYTHON][BAĞLAN] Sütun adını önbelleğe alınmış şemayla doğrulamak için RPC'yi önleyin
  • [SPARK-47451] [SC-160749][SQL] Destek to_json(değişken).
  • [SPARK-47528] [SC-160727][SQL] DataTypeUtils.canWrite'ye UserDefinedType desteği ekleme
  • [SPARK-44708] "[SC-160734][PYTHON] assertDataFrameEqual kullanmak için test_reset_index assert_eq geçirme"
  • [SPARK-47506] [SC-160740][SQL] Harmanlanmış veri türleri için tüm dosya kaynağı biçimlerine destek ekleme
  • [SPARK-47256] [SC-160784][SQL] Hata sınıflarına ad atama _LEGACY_ERROR_TEMP_102[4-7]
  • [SPARK-47495] [SC-160720][CORE] k8s küme modu altında spark.jars'a iki kez eklenen birincil kaynak jar'ı düzeltildi
  • [SPARK-47398] [SC-160572][SQL] İşlevin genişletilmesine izin vermek için InMemoryTableScanExec için bir özellik ayıklama
  • [SPARK-47479] [SC-160623][SQL] İyileştirme, birden çok yol hata günlüğüne sahip ilişkilere veri yazamıyor
  • [SPARK-47483] [SC-160629][SQL] Harmanlanmış dize dizilerinde toplama ve birleştirme işlemleri için destek ekleme
  • [SPARK-47458] [SC-160237][CORE] Engel aşaması için en fazla eşzamanlı görevi hesaplamayla ilgili sorunu düzeltin
  • [SPARK-47534] [SC-160737][SQL] Şuraya taşı o.a.s.variant : o.a.s.types.variant
  • [SPARK-47396] [SC-159312][SQL] TIME WITHOUT TIME ZONE için TimestampNTZType genel eşlemesi ekleme
  • [SPARK-44708] [SC-160734][PYTHON] assertDataFrameEqual kullanmak için test_reset_index assert_eq geçirme
  • [SPARK-47309] [SC-157733][SC-160398][SQL] XML: Değer etiketleri için şema çıkarım testleri ekleme
  • [SPARK-47007] [SC-160630][SQL] İfadeyi MapSort ekleme
  • [SPARK-47523] [SC-160645][SQL] Kullanım dışı bırakılan JsonParser#getCurrentName ile değiştir JsonParser#currentName
  • [SPARK-47440] [SC-160635][SQL] Desteklenmeyen söz dizimlerinin MsSqlServer'a gönderilmesi düzeltildi
  • [SPARK-47512] [SC-160617][SS] RocksDB durum deposu örneği kilit alma/sürüm ile kullanılan etiket işlemi türü
  • [SPARK-47346] [SC-159425][PYTHON] Python planner çalışanları oluştururken daemon modunu yapılandırılabilir hale getirme
  • [SPARK-47446] [SC-160163][CORE] Daha BlockManager önce uyar removeBlockInternal
  • [SPARK-46526] [SC-156099][SQL] Koşulların yalnızca dış tabloya başvurduğu bağıntılı alt sorgular üzerinde DESTEK LIMITI
  • [SPARK-47461] [SC-160297][CORE] Özel işlevi totalRunningTasksPerResourceProfile kaldırma ExecutorAllocationManager
  • [SPARK-47422] [SC-160219][SQL] Dizi işlemlerinde harmanlanmış dizeleri destekleme
  • [SPARK-47500] [SC-160627][PYTHON][BAĞLAN] Dışından faktör sütunu adı işleme plan.py
  • [SPARK-47383] [SC-160144][CORE] Destek spark.shutdown.timeout yapılandırması
  • [SPARK-47342] [SC-159049]"[SQL] ZAMAN DILIMINE SAHIP DB2 TIMESTAMP için TimestampNTZ Desteği"
  • [SPARK-47486] [SC-160491][BAĞLAN] Kullanılmayan özel ArrowDeserializers.getString yöntemi kaldırma
  • [SPARK-47233] [SC-154486][BAĞLAN][SS][2/2] İstemci tarafı akış sorgu dinleyicisi için istemci ve sunucu mantığı
  • [SPARK-47487] [SC-160534][SQL] AnsiTypeCoercion'da kodu basitleştirme
  • [SPARK-47443] [SC-160459][SQL] Harmanlamalar için Pencere Toplama desteği
  • [SPARK-47296] [SC-160457][SQL][HARMANLAMA] İkili olmayan harmanlamalar için desteklenmeyen işlevler başarısız oldu
  • [SPARK-47380] [SC-160164][BAĞLAN] Sunucu tarafında SparkSession'ın aynı olduğundan emin olun
  • [SPARK-47327] [SC-160069][SQL] Sıralama anahtarlarını eşzamanlılık testini CollationFactorySuite'a taşıma
  • [SPARK-47494] [SC-160495][Belge] Spark 3.3'ten bu yana Parquet zaman damgası çıkarımının davranış değişikliği için geçiş belgesi ekleme
  • [SPARK-47449] [SC-160372][SS] Listeyi/zamanlayıcı birimi testlerini yeniden düzenleme ve bölme
  • [SPARK-46473] [SC-155663][SQL] Yeniden kullanma getPartitionedFile yöntemi
  • [SPARK-47423] [SC-160068][SQL] Harmanlamalar - Harmanlamalı dizeler için işlem desteği ayarlama
  • [SPARK-47439] [SC-160115][PYTHON] API başvuru sayfasında Belge Python Veri Kaynağı API'si
  • [SPARK-47457] [SC-160234][SQL] Hadoop 3.4+ ile başa çıkabilmek için düzeltme IsolatedClientLoader.supportsHadoopShadedClient
  • [SPARK-47366] [SC-159348][SQL] parse_json uygulayın.
  • [SPARK-46331] [SC-152982][SQL] DateTime ifadelerinin ve version() ifadesinin alt kümesinden CodegenFallback kaldırılıyor
  • [SPARK-47395] [SC-159404] Diğer API'lere harmanlama ve harmanlama ekleme
  • [SPARK-47437] [SC-160117][PYTHON][BAĞLAN] hata sınıfını düzeltme DataFrame.sort*
  • [SPARK-47174] [SC-154483][BAĞLAN][SS][1/2] İstemci tarafı akış sorgu dinleyicisi için sunucu tarafı SparkConnectListenerBusListener
  • [SPARK-47324] [SC-158720][SQL] JDBC iç içe türler için eksik zaman damgası dönüştürmesi ekleme
  • [SPARK-46962] [SC-158834][SS][PYTHON] Python akış veri kaynağı API'sine arabirim ekleme ve python akış veri kaynağını çalıştırmak için python çalışanı uygulama
  • [SPARK-45827] [SC-158498][SQL] Veri türü denetimlerini CreatableRelationProvider'a taşıma
  • [SPARK-47342] [SC-158874][SQL] ZAMAN DILIMINE SAHIP DB2 TIMESTAMP için TimestampNTZ desteği
  • [SPARK-47399] [SC-159378][SQL] Harmanlamalarla ifadelerde oluşturulan sütunları devre dışı bırakma
  • [SPARK-47146] [SC-158247][CORE] Sıralama birleştirme birleştirmesi yaparken olası iş parçacığı sızıntısı
  • [SPARK-46913] [SC-159149][SS] transformWithState işleci ile işleme/olay süresi tabanlı zamanlayıcılar için destek ekleme
  • [SPARK-47375] [SC-159063][SQL] içinde zaman damgası eşlemesi için yönergeler ekleme JdbcDialect#getCatalystType
  • [SPARK-47394] [SC-159282][SQL] H2Dialect için ZAMAN DILIMI ile TIMESTAMP desteği
  • [SPARK-45827] "[SC-158498][SQL] Veri türü denetimlerini ...
  • [SPARK-47208] [SC-159279][CORE] Temel ek yük belleğinin geçersiz kılınmasına izin ver
  • [SPARK-42627] [SC-158021][SPARK-26494][SQL] YEREL SAAT DILIMI ILE Oracle TIMESTAMP desteği
  • [SPARK-47055] [SC-156916][PYTHON] MyPy 1.8.0'a yükseltme
  • [SPARK-46906] [SC-157205][SS] Akış için durum bilgisi olan işleç değişikliğini denetleme
  • [SPARK-47391] [SC-159283][SQL] JDK 8 için test çalışması geçici çözümünü kaldırma
  • [SPARK-47272] [SC-158960][SS] Durum API'si v2 için MapState uygulaması ekleyin.
  • [SPARK-47375] [SC-159278][Belge][Takip] JDBC'nin preferTimestampNTZ seçenek belgesindeki bir hatayı düzeltme
  • [SPARK-42328] [SC-157363][SQL] Hata sınıflarından _LEGACY_ERROR_TEMP_1175 kaldırma
  • [SPARK-47375] [SC-159261][Belge][Takip] JDBC belgesinde preferTimestampNTZ seçenek açıklamasını düzeltme
  • [SPARK-47344] [SC-159146] INVALID_IDENTIFIER hatanın kapsamını, tırnak içinde olmayan bir tanımlayıcıda '-' yakalamanın ötesine genişletip "IS ! NULL" ve diğerleri.
  • [SPARK-47340] [SC-159039][SQL] StringType typename içindeki "harmanlama" değerini küçük harfle değiştirme
  • [SPARK-47087] [SC-157077][SQL] Yapılandırma değeri denetiminde hata sınıfıyla Spark'ın özel durumunu yükseltin
  • [SPARK-47327] [SC-158824][SQL] ICU Harmanlayıcısı'nda iş parçacığı güvenliği sorununu düzeltme
  • [SPARK-47082] [SC-157058][SQL] Sınır dışı hata koşulunu düzeltme
  • [SPARK-47331] [SC-158719][SS] İsteğe Bağlı Durum API'si v2 için SQL kodlayıcısını temel alan örnek sınıflarını/ilkelleri/POJO'ları kullanarak serileştirme.
  • [SPARK-47250] [SC-158840][SS] RocksDB durum sağlayıcısı ve sütun ailelerinin kullanımı için ek doğrulamalar ve NERF değişiklikleri ekleme
  • [SPARK-47328] [SC-158745][SQL] UCS_BASIC harmanlamayı UTF8_BINARY olarak yeniden adlandırın
  • [SPARK-47207] [SC-157845][CORE] Destek spark.driver.timeout ve DriverTimeoutPlugin
  • [SPARK-47370] [SC-158956][Belge] Geçiş belgesi ekleme: Parquet dosyalarında TimestampNTZ tür çıkarımı
  • [SPARK-47309] [SC-158827][SQL][XML] Şema çıkarım birimi testleri ekleme
  • [SPARK-47295] [SC-158850][SQL] ve endsWith işlevleri için startsWith ICU StringSearch eklendi
  • [SPARK-47343] [SC-158851][SQL] Değişken değeri yürütme anında null dize olduğunda sqlString NPE düzeltiliyor
  • [SPARK-46293] [SC-150117][BAĞLAN][PYTHON] Geçişli bağımlılığı kullanma protobuf
  • [SPARK-46795] [SC-154143][SQL] şununla SparkUnsupportedOperationException değiştirUnsupportedOperationException:sql/core
  • [SPARK-46087] [SC-149023][PYTHON] Belgelerde ve geliştirme gereksinimlerinde PySpark bağımlılıklarını eşitleme
  • [SPARK-47169] [SC-158848][SQL] Harmanlanmış sütunlarda demeti devre dışı bırakma
  • [SPARK-42332] [SC-153996][SQL] ComplexTypeMergingExpression'da gereksinimini SparkException olarak değiştirme
  • [SPARK-45827] [SC-158498][SQL] Veri türü denetimlerini CreatableRelationProvider'a taşıma
  • [SPARK-47341] [SC-158825][Bağlan] SparkConnectClientSuite'da birkaç testteki komutları ilişkilerle değiştirme
  • [SPARK-43255] [SC-158026][SQL] _LEGACY_ERROR_TEMP_2020 hata sınıfını bir iç hatayla değiştirin
  • [SPARK-47248] [SC-158494][SQL][HARMANLAMA] Geliştirilmiş dize işlevi desteği: içerir
  • [SPARK-47334] [SC-158716][SQL] withColumnRenamed uygulamasını yeniden kullanma withColumnsRenamed
  • [SPARK-46442] [SC-153168][SQL] DS V2, PERCENTILE_CONT ve PERCENTILE_DISC göndermeyi destekler
  • [SPARK-47313] [SC-158747][SQL] Scala eklendi. QueryExecution.toInternalError içinde MatchError işleme
  • [SPARK-45827] [SC-158732][SQL] Java için değişken tekil türü ekleme
  • [SPARK-47337] [SC-158743][SQL][DOCKER] DB2 docker görüntü sürümünü 11.5.8.0 sürümüne yükseltme
  • [SPARK-47302] [SC-158609][SQL] Anahtar sözcüğü tanımlayıcı olarak harmanlama
  • [SPARK-46817] [SC-154196][CORE] Komut ekleyerek decommission kullanımı düzeltme spark-daemon.sh
  • [SPARK-46739] [SC-153553][SQL] Hata sınıfını ekleme UNSUPPORTED_CALL
  • [SPARK-47102] [SC-158253][SQL] Yapılandırma bayrağını COLLATION_ENABLED ekleme
  • [SPARK-46774] [SC-153925][SQL][AVRO] Avro yazma işlerinde kullanım dışı mapred.output.compress yerine mapreduce.output.fileoutputformat.compress kullanın
  • [SPARK-45245] [SC-146961][PYTHON][BAĞLAN] PythonWorkerFactory: Çalışan geri bağlanmazsa zaman aşımı.
  • [SPARK-46835] [SC-158355][SQL][Harmanlamalar] İkili olmayan harmanlamalar için birleştirme desteği
  • [SPARK-47131] [SC-158154][SQL][HARMANLAMA] Dize işlevi desteği: contains, startswith, endswith
  • [SPARK-46077] [SC-157839][SQL] JdbcDialect.compileValue dosyasında TimestampNTZConverter tarafından oluşturulan türü göz önünde bulundurun.
  • [SPARK-47311] [SC-158465][SQL][PYTHON] PySpark'ın Python yolunda olmadığı Python özel durumlarını gizleme
  • [SPARK-47319] [SC-158599][SQL] missingInput hesaplamayı geliştirme
  • [SPARK-47316] [SC-158606][SQL] Postgres Dizisindeki TimestampNTZ düzeltmesi
  • [SPARK-47268] [SC-158158][SQL][Harmanlamalar] Harmanlamalarla yeniden bölümlenme desteği
  • [SPARK-47191] [SC-157831][SQL] Tablo/görünüm çıkarıldığında gereksiz ilişki aramasından kaçının
  • [SPARK-47168] [SC-158257][SQL] Varsayılan harmanlanmamış dizelerle çalışırken parquet filtresi göndermeyi devre dışı bırakma
  • [SPARK-47236] [SC-158015][CORE] Mevcut olmayan dosya girişini atlama düzeltmesi deleteRecursivelyUsingJavaIO
  • [SPARK-47238] [SC-158466][SQL] WSCG'de oluşturulan kodu yayın değişkeni yaparak yürütücü bellek kullanımını azaltın
  • [SPARK-47249] [SC-158133][BAĞLAN] Gerçek durumlarına bakılmaksızın tüm bağlantı yürütmelerinin terk edilmiş olarak kabul edildiği hata düzeltildi
  • [SPARK-47202] [SC-157828][PYTHON] tzinfo ile yazım hatası kesme tarih saatlerini düzeltme
  • [SPARK-46834] [SC-158139][SQL][Harmanlamalar] Toplama desteği
  • [SPARK-47277] [SC-158351][3.5] PySpark yardımcı işlevi assertDataFrameEqual akış DF'sini desteklememelidir
  • [SPARK-47155] [SC-158473][PYTHON] Hata Sınıfı Sorununu Düzeltme
  • [SPARK-47245] [SC-158163][SQL] INVALID_PARTITION_COLUMN_DATA_TYPE için hata kodunu geliştirme
  • [SPARK-39771] [SC-158425][CORE] Çok fazla sayıda karıştırma bloğu oluşturulacaksa içine bir uyarı iletisi Dependency ekleyin.
  • [SPARK-47277] [SC-158329] PySpark yardımcı işlevi assertDataFrameEqual akış DF'sini desteklememelidir
  • [SPARK-47293] [SC-158356][CORE] SparkSchema ile tek tek eklemek yerine batchSchema oluşturma
  • [SPARK-46732] [SC-153517][BAĞLAN]Connect'in yapıt yönetimiyle Alt Sorgu/Yayın iş parçacığının çalışmasını sağlama
  • [SPARK-44746] [SC-158332][PYTHON] Giriş tablolarını kabul eden işlevler için daha fazla Python UDTF belgesi ekleme
  • [SPARK-47120] [SC-157517][SQL] Null karşılaştırması, Parquet filtresinde NPE'de üretilen alt sorgudan veri filtresi gönderme
  • [SPARK-47251] [SC-158291][PYTHON] Komutun sql bağımsız değişkeninde args geçersiz türleri engelle
  • [SPARK-47251] "[SC-158121][PYTHON] Komutun sql bağımsız değişkeninden args geçersiz türleri engelle"
  • [SPARK-47015] [SC-157900][SQL] Harmanlanmış sütunlarda bölümleyi devre dışı bırakma
  • [SPARK-46846] [SC-154308][CORE] Genişletmeyi Serializable açıkça yapma WorkerResourceInfo
  • [SPARK-46641] [SC-156314][SS] maxBytesPerTrigger eşiği ekleme
  • [SPARK-47244] [SC-158122][BAĞLAN] SparkConnectPlanner iç işlevleri özel yapma
  • [SPARK-47266] [SC-158146][BAĞLAN] ProtoUtils.abbreviate Girişle aynı türü döndürme
  • [SPARK-46961] [SC-158183][SS] Tanıtıcıyı depolamak ve almak için ProcessorContext kullanma
  • [SPARK-46862] [SC-154548][SQL] Çok satırlı modda CSV sütun ayıklamasını devre dışı bırakma
  • [SPARK-46950] [SC-155803][CORE][SQL] Error sınıfını hizalama not available codec
  • [SPARK-46368] [SC-153236][CORE] REST Gönderim API'sinde destek readyz
  • [SPARK-46806] [SC-154108][PYTHON] Bağımsız değişken türü yanlış olduğunda spark.table için hata iletisini geliştirme
  • [SPARK-47211] [SC-158008][BAĞLAN][PYTHON] Yoksayılan PySpark Connect dize harmanlaması düzeltildi
  • [SPARK-46552] [SC-151366][SQL] şununla SparkUnsupportedOperationException değiştirUnsupportedOperationException:catalyst
  • [SPARK-47147] [SC-157842][PYTHON][SQL] PySpark harmanlanmış dize dönüştürme hatası düzeltildi
  • [SPARK-47144] [SC-157826][BAĞLAN][SQL][PYTHON] CollateId protobuf alanı ekleyerek Spark Connect harmanlama hatasını düzeltme
  • [SPARK-46575] [SC-153200][SQL][HIVE] HiveThriftServer2.startWithContext DevelopApi'nin yeniden denenebilir olmasını sağlayın ve ThriftServerWithSparkContextInHttpSuite'ın inceliğini düzeltin
  • [SPARK-46696] [SC-153832][CORE] ResourceProfileManager'da işlev çağrıları değişken bildirimlerinden sonra gerçekleşmelidir
  • [SPARK-47214] [SC-157862][Python] Sabit NULL bağımsız değişkenlerini ve diğer bağımsız değişken türlerini ayırt etmek için 'çözümle' yöntemi için UDTF API'sini oluşturma
  • [SPARK-46766] [SC-153909][SQL][AVRO] AVRO veri kaynağı için ZSTD Arabellek Havuzu Desteği
  • [SPARK-47192] [SC-157819] Bazı _LEGACY_ERROR_TEMP_0035 hatalarını dönüştürme
  • [SPARK-46928] [SC-157341][SS] Rastgele Durum API'sine v2'de ListState desteği ekleyin.
  • [SPARK-46881] [SC-154612][CORE] Destek spark.deploy.workerSelectionPolicy
  • [SPARK-46800] [SC-154107][CORE] Destek spark.deploy.spreadOutDrivers
  • [SPARK-45484] [SC-146014][SQL] Yanlış parquet sıkıştırma codec'i lz4raw kullanan hatayı düzeltin
  • [SPARK-46791] [SC-154018][SQL] JavaTypeInference'ta Java Kümesini Destekleme
  • [SPARK-46332] [SC-150224][SQL] Hata sınıfına geçiş CatalogNotFoundExceptionCATALOG_NOT_FOUND
  • [SPARK-47164] [SC-157616][SQL] Daha Geniş Türden Varsayılan Değer Yap v2'nin Dar Değişmez Değeri v1 ile aynı şekilde davranır
  • [SPARK-46664] [SC-153181][CORE] Sıfır çalışan ve uygulama durumunda hızla kurtarmayı geliştirme Master
  • [SPARK-46759] [SC-153839][SQL][AVRO] Codec xz ve standart, avro dosyaları için sıkıştırma düzeyini destekler

Databricks ODBC/JDBC sürücü desteği

Databricks, son 2 yılda yayımlanan ODBC/JDBC sürücülerini destekler. Lütfen son yayınlanan sürücüleri indirin ve yükseltin (ODBC'yi indirin, JDBC'yi indirin).

Bkz . Databricks Runtime 15.2 bakım güncelleştirmeleri.

Sistem ortamı

  • İşletim Sistemi: Ubuntu 22.04.4 LTS
  • Java: Zulu 8.74.0.17-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.11.0
  • R: 4.3.2
  • Delta Gölü: 3.2.0

Yüklü Python kitaplıkları

Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm
asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 azure-core 1.30.1
azure-storage-blob 12.19.1 azure-storage-file-datalake 12.14.0 geri arama 0.2.0
siyah 23.3.0 yanıp sönen 1.4 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 önbellek araçları 5.3.3 sertifikalı 2023.7.22
cffi 1.15.1 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
tıklama 8.0.4 cloudpickle 2.2.1 Comm 0.1.2
konturlu 1.0.5 şifreleme 41.0.3 bisikletçi 0.11.0
Cython 0.29.32 databricks-sdk 0.20.0 dbus-python 1.2.18
hata ayıklama 1.6.7 dekoratör 5.1.1 daistlib 0.3.8
giriş noktaları 0.4 Yürütme 0.8.3 modellere genel bakış 1.1.1
dosya kilidi 3.13.1 fonttools 4.25.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.18.0 google-auth 2.29.0
google-cloud-core 2.4.1 google-cloud-storage 2.16.0 google-crc32c 1.5.0
google-resumable-media 2.7.0 googleapis-common-protos 1.63.0 grpcio 1.60.0
grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.2 idna 3.4
importlib-metadata 6.0.0 ipyflow-core 0.0.198 ipykernel 6.25.1
ipython 8.15.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
izodat 0.6.1 jedi 0.18.1 Jeepney 0.7.1
jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0 jupyter_client 7.4.9
jupyter_core 5.3.0 anahtarlık 23.5.0 kiwisolver 1.4.4
başlatma çubuğu 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
matplotlib 3.7.2 matplotlib-inline 0.1.6 mlflow-skinny 2.11.3
more-itertools 8.10.0 mypy uzantıları 0.4.3 nest-asyncio 1.5.6
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 Ambalaj 23,2
pandas 1.5.3 parso 0.8.3 pathspec 0.10.3
Patsy 0.5.3 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5
Yastık 9.4.0 Pip 23.2.1 platformdirs 3.10.0
çizim 5.9.0 prompt-toolkit 3.0.36 proto-plus 1.23.0
protobuf 4.24.1 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 saf değerlendirme 0.2.2 serçe 14.0.1
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pyccolo 0.0.52
pycparser 2.21 pydantic 1.10.6 Pygments 2.15.1
PyGObject 3.42.1 PyJWT 2.3.0 pyodbc 4.0.38
pyparsing 3.0.9 python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.1.1
pytz 2022.7 PyYAML 6,0 pyzmq 23.2.0
istekler 2.31.0 rsa 4,9 s3transfer 0.10.1
scikit-learn 1.3.0 scipy 1.11.1 seaborn 0.12.2
Gizli Dizi 3.3.1 kurulum araçları 68.0.0 Altı 1.16.0
smmap 5.0.1 sqlparse 0.5.0 ssh-import-id 5.11
stack-data 0.2.0 statsmodeller 0.14.0 Azim 8.2.2
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 hortum 6.3.2
traitlets 5.7.1 typing_extensions 4.10.0 tzdata 2022.1
ujson 5.4.0 katılımsız yükseltmeler 0,1 urllib3 1.26.16
virtualenv 20.24.2 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
tekerlek 0.38.4 zipp 3.11.0

Yüklü R kitaplıkları

R kitaplıkları Posit Paket Yöneticisi CRAN anlık görüntüsünden yüklenir.

Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm
oku seçin 14.0.0.2 askpass 1.2.0 assertthat 0.2.1
backports 1.4.1 temel 4.3.2 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 bit 4.0.5 bit64 4.0.5
bitops 1.0-7 blob 1.2.4 başlatma 1.3-28
Brew 1.0-10 Brio 1.1.4 süpürge 1.0.5
bslib 0.6.1 önbellek 1.0.8 çağıran 3.7.3
şapka işareti 6.0-94 cellranger 1.1.0 chron 2.3-61
class 7.3-22 cli 3.6.2 küçük resim 0.8.0
saat 0.7.0 cluster 2.1.4 codetools 0.2-19
renk alanı 2.1-0 commonmark 1.9.1 derleyicisi 4.3.2
config 0.3.2 Çakışan 1.2.0 cpp11 0.4.7
Crayon 1.5.2 kimlik bilgileri 2.0.1 Curl 5.2.0
data.table 1.15.0 veri kümeleri 4.3.2 DBİ 1.2.1
dbplyr 2.4.0 Desc 1.4.3 geliştirici araçları 2.4.5
diyagram 1.6.5 diffobj 0.3.5 düzenlemek 0.6.34
aşağı aydınlatma 0.4.3 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-14 üç nokta 0.3.2 değerlendir 0.23
fansi 1.0.6 farver 2.1.1 fastmap 1.1.1
fontawesome 0.5.2 forcats 1.0.0 foreach 1.5.2
yabancı 0.8-85 demirhane 0.2.0 Fs 1.6.3
gelecek 1.33.1 future.apply 1.11.1 gargara 1.5.2
Generics 0.1.3 gert 2.0.1 ggplot2 3.4.4
gh 1.4.0 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-8 globaller 0.16.2 tutkal 1.7.0
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 Gower 1.0.1
grafikler 4.3.2 grDevices 4.3.2 Kılavuz 4.3.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gt 0.10.1
gtable 0.3.4 sabit hat 1.3.1 liman 2.5.4
daha yüksek 0.10 Hms 1.1.3 htmltools 0.5.7
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.14 httr 1.4.7
httr2 1.0.0 Kimlik 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-14 isoband 0.2.7 Yineleyicilerde 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 sulu su 0.1.0
KernSmooth 2.23-21 örgü örme 1.45 Etiketleme 0.4.3
sonra 1.3.2 kafes 0.21-8 lav 1.7.3
yaşam döngüsü 1.0.4 dinleyici 0.9.1 lubridate 1.9.3
magrittr 2.0.3 markdown 1.12 KÜTLE 7.3-60
Matris 1.5-4.1 not defteri 2.0.1 yöntemler 4.3.2
mgcv 1.8-42 Mıme 0,12 miniUI 0.1.1.1
mlflow 2.10.0 ModelMetrics 1.2.2.2 modelleyici 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-163 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.1.1 parallel 4.3.2
paralel olarak 1.36.0 sütun 1.9.0 pkgbuild 1.4.3
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.4
plogr 0.2.0 plyr 1.8.9 övgü 1.0.0
prettyunits 1.2.0 Yordam 1.18.5 processx 3.8.3
prodlim 2023.08.28 profvis 0.3.8 ilerleme 1.2.3
ilerleme durumu 0.14.0 Söz 1.2.1 Proto 1.0.0
proxy 0.4-27 Ps 1.7.6 purrr 1.0.2
R6 2.5.1 ragg 1.2.7 randomForest 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.12 RcppEigen 0.3.3.9.4 tepkiye dönüştürülebilir 0.4.4
reactR 0.5.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
yemek tarifleri 1.0.9 Rövanş 2.0.0 rematch2 2.1.2
Kumanda 2.4.2.1 reprex 2.1.0 yeniden şekillendirme2 1.4.4
rlang 1.1.3 rmarkdown 2,25 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.1 rpart 4.1.21 rprojroot 2.0.4
Rserve 1.8-13 RSQLite 2.3.5 rstudioapi 0.15.0
ters çevirmeler 2.1.2 rvest 1.0.3 Sass 0.4.8
Terazi 1.3.0 seçici 0.4-2 sessioninfo 1.2.2
şekil 1.4.6 parlak 1.8.0 sourcetools 0.1.7-1
sparklyr 1.8.4 uzamsal 7.3-15 Splines 4.3.2
sqldf 0.4-11 KAREM 2021.1 Istatistik 4.3.2
istatistikler4 4.3.2 stringi 1.8.3 dizeleyici 1.5.1
beka 3.5-5 swagger 3.33.1 sys 3.4.2
systemfonts 1.0.5 tcltk 4.3.2 test edin 3.2.1
metin şekillendirme 0.3.7 tibble 3.2.1 derleyici 1.3.1
tidyselect 1.2.0 tidyverse 2.0.0 zaman değişimi 0.3.0
timeDate 4032.109 tinytex 0.49 araçlar 4.3.2
tzdb 0.4.0 urlchecker 1.0.1 usethis 2.2.2
utf8 1.2.4 Yardımcılar 4.3.2 uuid 1.2-0
V8 4.4.1 vctr'lar 0.6.5 viridisLite 0.4.2
Vroom 1.6.5 Waldo 0.5.2 bıyık 0.4.1
withr 3.0.0 xfun 0.41 xml2 1.3.6
xopen 1.0.0 xtable 1.8-4 yaml 2.3.8
zeallot 0.1.0 Zip 2.3.1

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 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.610
com.amazonaws jmespath-java 1.12.610
com.clearspring.analytics akış 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.17.1
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 sınıf arkadaşı 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 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-module-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.caffeine kafein 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-natives
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1-natives
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1-natives
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 1.1-natives
com.github.luben zstd-jni 1.5.5-4
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.10.1
com.google.crypto.tink Tink 1.9.0
com.google.errorprone error_prone_annotations 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 23.5.26
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.helger Profiler 1.1.1
com.ibm.icu icu4j 72.1
com.jcraft jsch 0.1.55
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.sun.xml.bind jaxb-core 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.10.0
com.twitter chill_2.12 0.10.0
com.twitter util-app_2.12 7.1.0
com.twitter util-core_2.12 7.1.0
com.twitter util-function_2.12 7.1.0
com.twitter util-jvm_2.12 7.1.0
com.twitter util-lint_2.12 7.1.0
com.twitter util-registry_2.12 7.1.0
com.twitter util-stats_2.12 7.1.0
com.typesafe config 1.4.3
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocity univocity-ayrıştırıcıları 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.16.0
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2,6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 3.0.3
dev.ludovic.netlib Blas 3.0.3
dev.ludovic.netlib lapack 3.0.3
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift aircompressor 0.25
io.delta delta-sharing-client_2.12 1.0.5
io.dropwizard.metrics metrics-annotation 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-core 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-healthchecks 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 4.2.19
io.netty netty-all 4.1.96.Final
io.netty netty-buffer 4.1.96.Final
io.netty netty-codec 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.96.Final
io.netty netty-common 4.1.96.Final
io.netty netty-handler 4.1.96.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.96.Final
io.netty netty-resolver 4.1.96.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty netty-transport 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.96.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus simpleclient_common 0.7.0
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.7.0
io.prometheus simpleclient_pushgateway 0.7.0
io.prometheus simpleclient_servlet 0.7.0
io.prometheus.jmx koleksiyoncu 0.12.0
jakarta.annotation jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.servlet jakarta.servlet-api 4.0.3
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.transaction jta 1.1
javax.transaction transaction-api 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 turşu 1.3
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.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 4.9.3
org.antlr stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant ant 1.10.11
org.apache.ant ant-jsch 1.10.11
org.apache.ant ant-launcher 1.10.11
org.apache.arrow ok biçimi 15.0.0
org.apache.arrow ok-bellek çekirdeği 15.0.0
org.apache.arrow ok-bellek-netty 15.0.0
org.apache.arrow ok-vektör 15.0.0
org.apache.avro avro 1.11.3
org.apache.avro avro-ipc 1.11.3
org.apache.avro avro eşlemeli 1.11.3
org.apache.commons commons-collections4 4.4
org.apache.commons commons-compress 1.23.0
org.apache.commons commons-crypto 1.1.0
org.apache.commons commons-lang3 3.12.0
org.apache.commons commons-math3 3.6.1
org.apache.commons commons-text 1.10.0
org.apache.curator curator-client 2.13.0
org.apache.curator küratör çerçevesi 2.13.0
org.apache.curator curator-recipes 2.13.0
org.apache.datasketches datasketches-java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memory 2.0.0
org.apache.derby Derby 10.14.2.0
org.apache.hadoop hadoop-client-runtime 3.3.6
org.apache.hive hive-beeline 2.3.9
org.apache.hive hive-cli 2.3.9
org.apache.hive hive-jdbc 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-client 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-common 2.3.9
org.apache.hive hive-serde 2.3.9
org.apache.hive hive-shims 2.3.9
org.apache.hive hive-storage-api 2.8.1
org.apache.hive.shims hive-shims-0.23 2.3.9
org.apache.hive.shims hive-shims-common 2.3.9
org.apache.hive.shims hive-shims-scheduler 2.3.9
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.14
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.16
org.apache.ivy sarmaşık 2.5.1
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-template-json 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-slf4j2-impl 2.22.1
org.apache.orc orc-core 1.9.2 gölgeli-protobuf
org.apache.orc orc-mapreduce 1.9.2 gölgeli-protobuf
org.apache.orc orc-shims 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 gölgeli 4.23
org.apache.yetus hedef kitle ek açıklamaları 0.13.0
org.apache.zookeeper zookeeper 3.6.3
org.apache.zookeeper zookeeper-jute 3.6.3
org.checkerframework dama-qual 3.31.0
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-mapper-asl 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.collections eclipse-collections 11.1.0
org.eclipse.collections eclipse-collections-api 11.1.0
org.eclipse.jetty jetty-client 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-continuation 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-http 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-io 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-plus 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-security 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-server 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-util 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-util-ajax 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-api 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-client 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-common 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-server 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-servlet 9.4.52.v20230823
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 2.40
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-common 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.40
org.glassfish.jersey.inject jersey-hk2 2.40
org.hibernate.validator hibernate-validator 6.1.7.Final
org.ini4j ini4j 0.5.4
org.javassist javassist 3.29.2-GA
org.jboss.logging jboss günlüğü 3.3.2.Final
org.jdbi jdbi 2.63.1
org.jetbrains Ek açıklama -ları 17.0.0
org.joda joda-convert 1.7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-core_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-jackson_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-scalap_2.12 3.7.0-M11
org.lz4 lz4-java 1.8.0
org.mlflow mlflow-spark_2.12 2.9.1
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql postgresql 42.6.1
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.9.45-databricks
org.roaringbitmap dolgular 0.9.45-databricks
org.rocksdb rocksdbjni 8.3.2
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.12 2.12.15
org.scala-lang scala-library_2.12 2.12.15
org.scala-lang scala-reflect_2.12 2.12.15
org.scala-lang.modules scala-collection-compat_2.12 2.11.0
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 3.2.15
org.scalanlp breeze-macros_2.12 2.1.0
org.scalanlp breeze_2.12 2.1.0
org.scalatest sca en son uyumlu 3.2.15
org.scalatest scalatest-core_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-diagrams_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-featurespec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-flatspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-freespec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-funspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-funsuite_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-matchers-core_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-mustmatchers_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-propspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-refspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-shouldmatchers_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-wordspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest_2.12 3.2.15
org.slf4j jcl-over-slf4j 2.0.7
org.slf4j jul-to-slf4j 2.0.7
org.slf4j slf4j-api 2.0.7
org.slf4j slf4j-simple 1.7.25
org.threeten threeten-extra 1.7.1
org.tukaani xz 1.9
org.typelevel algebra_2.12 2.0.1
org.typelevel cats-kernel_2.12 2.1.1
org.typelevel spire-macros_2.12 0.17.0
org.typelevel spire-platform_2.12 0.17.0
org.typelevel spire-util_2.12 0.17.0
org.typelevel spire_2.12 0.17.0
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
oro oro 2.0.8
pl.edu.icm JLargeArrays 1.5
software.amazon.cryptools AmazonCorrettoCryptoProvider 1.6.1-linux-x86_64
software.amazon.ion ion-java 1.0.2
stax stax-api 1.0.1