Megosztás a következőn keresztül:

Databricks Runtime 5.0 (EoS)

  • Cikk

Feljegyzés

A Databricks Runtime-verzió támogatása véget ért. A támogatás megszűnésének dátumáról lásd a támogatási előzményeket. Az összes támogatott Databricks Runtime-verziót lásd : Databricks Runtime release notes versions and compatibility.

A Databricks 2018 novemberében adta ki ezt a verziót.

Az alábbi kibocsátási megjegyzések az Apache Spark által üzemeltetett Databricks Runtime 5.0-ról nyújtanak információkat.

Új funkciók

  • Delta Lake

    • Az albekérdezések mostantól támogatottak a támogatás és WHERE a DELETE parancsok záradékábanUPDATE.
    • Új skálázható implementáció parancsokhoz MERGE .

  • Strukturált streamelés

    • Azure Blob Storage-fájlértesítés-alapú streamelési forrás. Ez jelentősen csökkentheti a listázási költségeket, ha strukturált streamelési lekérdezést futtat az Azure Blob Storage-fájlokon. Ahelyett, hogy új fájlokat keres a feldolgozáshoz, ez a streamforrás közvetlenül is elolvashatja a fájlesemény-értesítéseket az új fájlok megkereséséhez. Tekintse meg az Azure Blob Storage fájlforrását az Azure Queue Storage-tal (örökölt) együtt.

  • A TensorBoard támogatása a mélytanulási feladatok monitorozásához. Lásd: TensorBoard.

Fejlesztések

  • Delta-tó
    • OPTIMIZE teljesítményt és stabilitást.
      • A OPTIMIZE parancs a kötegeket a lehető leghamarabb véglegesíti, nem pedig a végén.
      • Csökkentette a párhuzamosan futó szálak OPTIMIZE alapértelmezett számát. Ez a nagy méretű táblák szigorú teljesítménynövekedése.
      • Az írásokat úgy gyorsíthatja fel OPTIMIZE , hogy elkerüli az adatok szükségtelen rendezését, amikor particionált táblába ír.
      • Felpörög, OPTIMIZE ZORDER BY ha növekményessé teszi. Ez azt jelenti, hogy a parancs mostantól elkerüli az ugyanazon oszlop(ok) által már Z sorrendbe rendezett adatfájlok újraírását. Lásd: A Delta Lake adatkihagyása.
    • Pillanatkép-elkülönítés Delta-táblák lekérdezésekor. Minden olyan lekérdezés, amely több Delta-táblára mutató hivatkozást tartalmaz (például öncsatlakozás), akkor is ugyanabból a táblázat pillanatképéből olvas be, ha a tábla egyidejű frissítései is vannak.
    • Továbbfejlesztett lekérdezési késés kis (< 2000 fájlból) deltatáblákból való olvasáskor az illesztőprogram metaadatainak gyorsítótárazásával.
  • Továbbfejlesztett MLlib logisztikai regressziós teljesítmény.
  • Továbbfejlesztett MLlib-fa algoritmus teljesítménye.
  • Több Java- és Scala-kódtárat frissített. Lásd: Telepített Java- és Scala-kódtárak (Scala 2.11-fürtverzió).
  • Frissített néhány telepített Python-kódtárat:
    • pip: 10.0.1–18.0
    • setuptools: 39.2.0 to 40.4.1
    • tornádó: 5.0.2–5.1.1
  • Több telepített R-kódtárat frissített. Lásd: Telepített R-kódtárak.

Hibajavítások

  • Delta-tó
    • Az SQL Confban beállított konfigurációk mostantól helyesen érvényesek azokra a Delta Lake-műveletekre, amelyeket először egy másik jegyzetfüzetbe töltöttek be.
    • Kijavítottunk egy hibát a parancsban DELETE , amely helytelenül törölte azokat a sorokat, amelyekben a feltétel null értékűnek értékelt.
    • Azok a streamek, amelyek több mint két napot vesznek igénybe a kezdeti köteg feldolgozásához (vagyis a stream indításakor a táblában lévő adatok) már nem hiúsulnak meg FileNotFoundException az ellenőrzőpontból való helyreállításkor.
    • Elkerüli a versenyfeltételeket, amelyek egy új tábla betöltésekor vezetnek NoClassDefError .
    • VACUUM Javítsa ki, hogy hol hiúsulhat meg a művelet, ha egy AssertionError a következőt írja: "Itt nincs abszolút törlési útvonal".
    • Kijavítottuk SHOW CREATE TABLE a parancsot, hogy ne tartalmazza a Hive által létrehozott tárolótulajdonságokat.
  • A belső Spark-osztályok esetében sok NoClassDefFoundError hibát okozó végrehajtók automatikusan újraindulnak a probléma megoldásához.

Ismert problémák

  • A Delta Lake mód beállításában replaceWhereoverwrite megadott oszlopnevek akkor is megkülönböztetik a kis- és nagybetűket, ha engedélyezve van a kis- és nagybetűk érzéketlensége (ez az alapértelmezett beállítás).
  • A Databricks Runtime 5.0 Snowflake-összekötője előzetes verzióban érhető el.
  • Ha egy Databricks Runtime 5.0-fürthöz csatolt jegyzetfüzetben megszakít egy futó streamcellát, a jegyzetfüzetben csak akkor futtathat további parancsokat, ha törli a jegyzetfüzet állapotát vagy újraindítja a fürtöt. Kerülő megoldásért tekintse meg a Tudásbázist.

Apache Spark

A Databricks Runtime 5.0 tartalmazza az Apache Spark 2.4.0-t.

Core és Spark SQL

Feljegyzés

Ez a cikk a rabszolga kifejezésre hivatkozik, amely az Azure Databricks által nem használt kifejezés. Ha a kifejezés el lesz távolítva a szoftverből, a cikkből is eltávolítjuk.

Főbb funkciók

  • Sorompó végrehajtási módja: [SPARK-24374] Támogatja a sorompó végrehajtási módját az ütemezőben, hogy jobban integrálható legyen a mélytanulási keretrendszerekkel.
  • Scala 2.12-támogatás: [SPARK-14220] Kísérleti Scala 2.12-támogatás hozzáadása. Most létrehozhatja a Sparkot a Scala 2.12-vel, és Spark-alkalmazásokat írhat a Scala 2.12-ben.
  • Magasabb rendű függvények: [SPARK-23899] Számos új beépített függvény hozzáadása, beleértve a nagy megrendelésű függvényeket is, hogy megkönnyítse az összetett adattípusok használatát. Lásd az Apache Spark beépített funkcióit.
  • Beépített Avro-adatforrás: [SPARK-24768] Beágyazott Spark-Avro-csomag logikai típusú támogatással, jobb teljesítménnyel és használhatósággal.

API

  • [SPARK-24035] A kimutatás SQL-szintaxisa
  • [SPARK-24940] A Coalesce és az Újrapartíciós tipp SQL-lekérdezésekhez
  • [SPARK-19602] Teljes oszlopnév oszlopfeloldásának támogatása
  • [SPARK-21274] Implementálás AZ ÖSSZES KIVÉTELÉVEL és AZ ÖSSZES METSZETE

Teljesítmény és stabilitás

  • [SPARK-16406] A nagy számú oszlop referenciafeloldásának gyorsabbnak kell lennie
  • [SPARK-23486] A függvény nevének gyorsítótárazása a külső katalógusból a lookupFunctions szolgáltatáshoz
  • [SPARK-23803] A gyűjtő metszésének támogatása
  • [SPARK-24802] Optimalizálási szabály kizárása
  • [SPARK-4502] Beágyazott sémametszet Parquet-táblákhoz
  • [SPARK-24296] 2 GB-nál nagyobb blokkok replikálásának támogatása
  • [SPARK-24307] 2 GB-nál nagyobb üzenetek küldésének támogatása a memóriából
  • [SPARK-23243] A shuffle+repartition egy RDD-n helytelen válaszokhoz vezethet
  • [SPARK-25181] A BlockManager fő- és rabszolgaszálkészletek méretének korlátozása, a memóriaterhelés csökkentése lassú hálózatkezelés esetén

Összekötők

  • [SPARK-23972] Parquet frissítése 1.8.2-ről 1.10.0-ra
  • [SPARK-25419] Parquet predikátum leküldéses javítása
  • [SPARK-23456] A natív ORC-olvasó alapértelmezés szerint be van kapcsolva
  • [SPARK-22279] Hive serde-táblák alapértelmezés szerint olvasása natív ORC-olvasó használatával
  • [SPARK-21783] Az ORC szűrő alapértelmezett leküldéses bekapcsolása
  • [SPARK-24959] A JSON és a CSV számának felgyorsítás()
  • [SPARK-24244] Csak a szükséges oszlopok elemzése a CSV-elemzőhöz
  • [SPARK-23786] CSV-séma érvényesítése – az oszlopnevek nincsenek bejelölve
  • [SPARK-24423] Választó lekérdezés a JDBC-ből beolvasandó lekérdezés megadásához
  • [SPARK-22814] Támogatás dátuma/időbélyege a JDBC partícióoszlopban
  • [SPARK-24771] Az Avro frissítése 1.7.7-ről 1.8-ra

PySpark

  • [SPARK-24215] A DataFrame API-k lelkes kiértékelése
  • [SPARK-22274] - [SPARK-22239] Felhasználó által definiált összesítési függvények a pandas udf használatával
  • [SPARK-24396] Strukturált streamelési ForeachWriter hozzáadása Pythonhoz
  • [SPARK-23874] Az Apache Arrow frissítése 0.10.0-ra
  • [SPARK-25004] Spark.executor.pyspark.memóriakorlát hozzáadása
  • [SPARK-23030] A Pandas DataFrame-ek létrehozása és gyűjtése nyíladatfolyam-formátum használatával
  • [SPARK-24624] Python UDF és skaláris pandas UDF támogatásának támogatása

Egyéb jelentős változások

  • [SPARK-24596] Nem kaszkádolt gyorsítótár érvénytelenítése
  • [SPARK-23880] Ne aktiváljon semmilyen feladatot az adatok gyorsítótárazására
  • [SPARK-23510][SPARK-24312] A Hive 2.2 és a Hive 2.3 metaadattára támogatása
  • [SPARK-23711] Tartalékgenerátor hozzáadása a UnsafeProjectionhez
  • [SPARK-24626] Helyméret számításának párhuzamosítása a Táblázat elemzése parancsban

Strukturált streamelés

Főbb funkciók

  • [SPARK-24565] Az egyes mikrobatchok kimeneti sorainak felfedése DataFrame-ként a foreachBatch (Python, Scala és Java) használatával
  • [SPARK-24396] Python API hozzáadva a foreachhoz és a ForeachWriterhez
  • [SPARK-25005] A "kafka.isolation.level" támogatásával csak a tranzakciós előállítóval írt Kafka-témakörök véglegesített rekordjait olvashatja.

Egyéb jelentős változások

  • [SPARK-24662] A LIMIT operátor támogatása a hozzáfűző vagy a kész módban lévő streamekhez
  • [SPARK-24763] Redundáns kulcsadatok eltávolítása a streamelési összesítés értékéből
  • [SPARK-24156] A kimeneti eredmények és/vagy állapottisztítás gyorsabb generálása állapotalapú műveletekkel (mapGroupsWithState, stream-stream illesztés, stream-aggregáció, stream dropDuplicates), ha nincs adat a bemeneti adatfolyamban.
  • [SPARK-24730] Támogatás a minimális vagy a maximális vízjel kiválasztásához, ha egy lekérdezés több bemeneti adatfolyamot is használ
  • [SPARK-25399] Kijavítottunk egy hibát, amely miatt a végrehajtási szálaknak a mikrobatch-streamelés folyamatos feldolgozásából való újrafelhasználása helyességi problémát okozhat
  • [SPARK-18057] Frissített Kafka-ügyfélverzió 0.10.0.1-ről 2.0.0-ra

MLlib

Főbb funkciók

Egyéb jelentős változások

SparkR

  • [SPARK-25393] Új függvény hozzáadása from_csv()
  • [SPARK-21291] R partitionBy API hozzáadása a DataFrame-ben
  • [SPARK-25007] Array_intersect/array_except/array_union/shuffle hozzáadása a SparkR-hez
  • [SPARK-25234] az egész szám túlcsordulásának elkerülése párhuzamosan
  • [SPARK-25117] AZ ALL és az INTERSECT ALL támogatás hozzáadása az R-ben
  • [SPARK-24537] Array_remove/array_zip/map_from_arrays/array_distinct hozzáadása
  • [SPARK-24187] Array_join függvény hozzáadása a SparkR-hez
  • [SPARK-24331] Arrays_overlap, array_repeat, map_entries hozzáadása a SparkR-hez
  • [SPARK-24198] Szeletfüggvény hozzáadása a SparkR-hez
  • [SPARK-24197] Array_sort függvény hozzáadása a SparkR-hez
  • [SPARK-24185] összesimított függvény hozzáadása a SparkR-hez
  • [SPARK-24069] Array_min/array_max függvények hozzáadása
  • [SPARK-24054] Array_position függvény/element_at függvény hozzáadása
  • [SPARK-23770] RepartitionByRange API hozzáadása a SparkR-ben

GraphX

  • [SPARK-25268] párhuzamos személyre szabott PageRank futtatása szerializálási kivételt eredményez

Elavult funkciók

Viselkedésváltozások

  • [SPARK-23549] Időbélyegre vetítés az időbélyeg és a dátum összehasonlítása során
  • [SPARK-24324] a pandas Csoportosított térkép UDF-nek név szerint kell hozzárendelnie az eredményoszlopokat
  • [SPARK-25088] Rest Server alapértelmezett &dokumentumfrissítései
  • [SPARK-23425] A hdfs-fájl elérési útjának betöltése helyettesítő karakterek használatával nem működik megfelelően
  • [SPARK-23173] from_json null értékeket hozhat létre a nem null értékűként megjelölt mezőkhöz
  • [SPARK-24966] A beállítási műveletek elsőbbséget élvező szabályainak implementálása
  • [SPARK-25708]HAVINGGROUP BY nélkül globális összesítésnek kell lennie
  • [SPARK-24341] Többértékű IN allekérdezés helyes kezelése
  • [SPARK-19724] Ha egy felügyelt tábla már létezik alapértelmezett helyen, kivételt kell eredményeznie

Ismert problémák

  • [SPARK-25793] Modellhiba betöltése a BisectingKMeansben
  • [SPARK-25271] A Hive parquet-táblákkal rendelkező CTAS-nek natív parquet-forrást kell használnia
  • [SPARK-24935] Hive UDAF-fájlok Spark 2.2-ből való végrehajtásával kapcsolatos probléma

Karbantartási frissítések

Lásd a Databricks Runtime 5.0 karbantartási frissítéseit.

Rendszerkörnyezet

  • Operációs rendszer: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_162
  • Scala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 Python 2-fürtökhöz és 3.5.2 Python 3-fürtökhöz.
  • R: R 3.4.4-es verzió (2018-03-15)
  • GPU-fürtök: A következő NVIDIA GPU-kódtárak vannak telepítve:
    • Tesla driver 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Feljegyzés

Bár a Scala 2.12 támogatott az Apache Spark 2.4-ben, a Databricks Runtime 5.0 nem támogatja.

Telepített Python-kódtárak

Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió
ansi2html 1.1.1 argparse 1.2.1 backports-abc 0,5
boto 2.42.0 boto3 1.4.1 botocore 1.4.70
brewer2mpl 1.4.1 minősítés 2016.2.28 cffi 1.7.0
karakterkészlet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
kriptográfia 1,5 biciklista 0.10.0 Cython 0.24.1
lakberendező 4.0.10 docutils 0,14 enum34 1.1.6
et-xmlfile 1.0.1 freetype-py 1.0.2 funcsigs 1.0.2
fusepy 2.0.4 határidőügylet 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0,999 idna 2.1 ipaddress 1.0.16
ipython 2.2.0 ipython-genutils 0.1.0 jdcal 1,2
Jinja2 2.8 jmespath 0.9.0 llvmlite 0.13.0
lxml 3.6.4 MarkupSafe 0.23 matplotlib 1.5.3
mpld3 0,2 msgpack-python 0.4.7 ndg-httpsclient 0.3.3
numba 0.28.1 numpy 1.11.1 openpyxl 2.3.2
pandas 0.19.2 pathlib2 2.1.0 Patsy 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Párna 3.3.1
mag 18.0 réteg 3.9 prompt-toolkit 1.0.7
psycopg2 2.6.2 ptyprocess 0.5.1 py4j 0.10.3
pyarrow 0.8.0 pyasn1 0.1.9 pycparser 2.14
Pygments 2.1.3 PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 16.0.0
pyparsing 2.2.0 pypng 0.0.18 Python 2.7.12
python-dateutil 2.5.3 python-geohash 0.8.5 pytz 2016.6.1
kérelmek 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 súrol 0.32 tengeri 0.7.1
setuptools 40.4.1 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 Hat 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornádó 5.1.1 árulók 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 15.0.1 wcwidth 0.1.7 kerék 0.31.1
wsgiref 0.1.2

Telepített R-kódtárak

Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió
abind 1.4-5 assertthat 0.2.0 backports 1.1.2
alap 3.4.4 base64enc 0.1-3 BH 1.66.0-1
bindr 0.1.1 bindrcpp 0.2.2 bit 1.1-14
bit64 0.9-7 bitops 1.0-6 blob 1.1.1
indítás 1.3-20 főz 1.0-6 seprű 0.5.0
hívó 3.0.0 autó 3.0-2 carData 3.0-1
kalap 6.0-80 cellranger 1.1.0 chron 2.3-52
osztály 7.3-14 Cli 1.0.0 fürt 2.0.7-1
kódtoolok 0.2-15 színtér 1.3-2 commonmark 1,5
fordítóprogram 3.4.4 zsírkréta 1.3.4 csavarodik 3.2
CVST 0.2-2 data.table 1.11.4 adatkészletek 3.4.4
DBI 1.0.0 ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1.0-8
Desc 1.2.0 devtools 1.13.6 emészt 0.6.16
dimRed 0.1.0 doMC 1.3.5 dplyr 0.7.6
DRR 0.0.3 fani 0.3.0 forcats 0.3.0
foreach 1.4.4 külföldi 0.8-70 gbm 2.1.3
geometria 0.3-6 ggplot2 3.0.0 git2r 0.23.0
glmnet 2.0-16 ragasztó 1.3.0 Gower 0.1.2
grafika 3.4.4 grDevices 3.4.4 rács 3.4.4
gsubfn 0,7 gtable 0.2.0 h2o 3.20.0.2
kikötő 1.1.2 Hms 0.4.2 httr 1.3.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ipred 0.9-7
iterátorok 1.0.10 jsonlite 1,5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 címkézés 0.3 rács 0.20-35
láva 1.6.3 lazyeval 0.2.1 kicsi 0.3.4
lme4 1.1-18-1 lubridate 1.7.4 mágia 1.5-8
magrittr 1,5 mapproj 1.2.6 Térképek 3.3.0
maptools 0.9-3 TÖMEG 7.3-50 Mátrix 1.2-14
MatrixModels 0.4-1 memoise 1.1.0 metódusok 3.4.4
mgcv 1.8-24 MIME 0,5 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.0 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-8
nlme 3.1-137 nloptr 1.0.4 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.0.2 openxlsx 4.1.0
parallel 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 pillér 1.3.0
pkgbuild 1.0.0 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.0 plogr 0.2.0 Pls 2.7-0
rétegelt 1.8.4 dicséret 1.0.0 prettyunits 1.0.2
Proc 1.12.1 processx 3.2.0 prodlim 2018.04.18
Proto 1.0.0 Ps 1.1.0 purrr 0.2.5
quantreg 5,36 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.2.2 randomForest 4.6-14
RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 0.12.18 RcppEigen 0.3.3.4.0
RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11 olvasó 1.1.1
readxl 1.1.0 receptek 0.1.3 Visszavágót 1.0.1
újraformázás2 1.4.3 Rio 0.5.10 rlang 0.2.2
robustbase 0.93-2 RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.0
rpart 4.1-13 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.7-3
RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0,7 mérleg 1.0.0
sfsmisc 1.1-2 Sp 1.3-1 SparkR 2.4.0
SparseM 1.77 térbeli 7.3-11 splines 3.4.4
sqldf 0.4-11 NÉGYZET 2017.10-1 statmod 1.4.30
statisztika 3.4.4 statisztikák4 3.4.4 stringi 1.2.4
sztring 1.3.1 túlélés 2.42-6 tcltk 3.4.4
TeachingDemos 2.10 testthat 2.0.0 tibble 1.4.2
tidyr 0.8.1 tidyselect 0.2.4 timeDate 3043.102
eszközök 3.4.4 utf8 1.1.4 eszközök 3.4.4
viridisLite 0.3.0 bajusz 0.3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 fütyülés 1.0.0

Telepített Java- és Scala-kódtárak (Scala 2.11-fürtverzió)

Csoportazonosító Összetevő azonosítója Verzió
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.313
com.amazonaws jmespath-java 1.11.313
com.carrotsearch hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics patak 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.5.0-db7-spark2.4
com.databricks dbml-local_2.11-tesztek 0.5.0-db7-spark2.4
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.11 0.4.15-9
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.11 0.4.15-9
com.esotericsoftware kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml osztálytárs 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.6.7.1
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.6.7
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.11 2.6.7.1
com.github.fommil jniloader 1,1
com.github.fommil.netlib core 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1,1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natívok 1,1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1,1
com.github.fommil.netlib native_system-java-natívok 1,1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64-natives 1,1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64-natives 1,1
com.github.luben zstd-jni 1.3.2-2
com.github.rwl jtransforms 2.4.0
com.google.code.findbugs jsr305 2.0.1
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.guava gujávafa 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.googlecode.javaewah JavaEWAH 0.3.2
com.h2database h2 1.3.174
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.mchange c3p0 0.9.5.1
com.mchange mchange-commons-java 0.2.10
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 6.2.2.jre8
com.ning compress-lzf 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.11 0.3
com.twitter chill-java 0.9.3
com.twitter chill_2.11 0.9.3
com.twitter parquet-hadoop-bundle 1.6.0
com.twitter util-app_2.11 6.23.0
com.twitter util-core_2.11 6.23.0
com.twitter util-jvm_2.11 6.23.0
com.typesafe config 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging-api_2.11 2.1.2
com.typesafe.scala-logging scala-logging-slf4j_2.11 2.1.2
com.univocity univocity-parsers 2.7.3
com.vlkan flatbuffers 1.2.0-3f79e055
com.zaxxer HikariCP 3.1.0
commons-beanutils commons-beanutils 1.7.0
commons-beanutils commons-beanutils-core 1.8.0
commons-cli commons-cli 1,2
commons-codec commons-codec 1.10
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-configuration commons-configuration 1.6
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-digester commons-digester 1.8
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2,4
commons-lang commons-lang 2.6
commons-naplózás commons-naplózás 1.1.3
commons-net commons-net 3.1
commons-pool commons-pool 1.5.4
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.7
io.airlift aircompressor 0.10
io.dropwizard.metrics metrikamag 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-healthchecks 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-json 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-log4j 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 3.1.5
io.netty netty 3.9.9.Final
io.netty netty-all 4.1.17.Final
io.prometheus simpleclient 0.0.16
io.prometheus simpleclient_common 0.0.16
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.0.16
io.prometheus simpleclient_servlet 0.0.16
io.prometheus.jmx gyűjtő 0,7
javax.activation aktiválás 1.1.1
javax.annotation javax.annotation-api 1,2
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.servlet javax.servlet-api 3.1.0
javax.servlet.jsp jsp-api 2.1
javax.transaction jta 1,1
javax.validation validation-api 1.1.0.Final
javax.ws.rs javax.ws.rs-api 2.0.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.2
javax.xml.stream stax-api 1.0-2
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2,11
joda-time joda-time 2.9.3
log4j apache-log4j-extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
net.hydromatic eigenbase-properties 1.1.5
net.razorvine pyrolite 4.13
net.sf.jpam jpam 1,1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv super-csv 2.2.0
net.snowflake snowflake-jdbc 3.6.3
net.snowflake spark-snowflake_2.11 2.4.1
net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0,1
org.acplt oncrpc 1.0.7
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-runtime 3.4
org.antlr antlr4-runtime 4.7
org.antlr stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant ant 1.9.2
org.apache.ant ant-jsch 1.9.2
org.apache.ant ant-launcher 1.9.2
org.apache.arrow nyílformátum 0.10.0
org.apache.arrow nyíl-memória 0.10.0
org.apache.arrow nyíl-vektor 0.10.0
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.calcite kalcit-avatica 1.2.0-inkubálás
org.apache.calcite kalcitmag 1.2.0-inkubálás
org.apache.calcite calcite-linq4j 1.2.0-inkubálás
org.apache.commons commons-compress 1.8.1
org.apache.commons commons-crypto 1.0.0
org.apache.commons commons-lang3 3,5
org.apache.commons commons-math3 3.4.1
org.apache.curator kurátor-ügyfél 2.7.1
org.apache.curator kurátor-keretrendszer 2.7.1
org.apache.curator kurátor-receptek 2.7.1
org.apache.derby keménykalap 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-annotations 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-client 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-common 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-hdfs 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-app 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-common 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-core 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-jobclient 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-shuffle 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-api 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-client 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-common 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-server-common 2.7.3
org.apache.htrace htrace-core 3.1.0-inkubálás
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.4
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.8
org.apache.ivy borostyán 2.4.0
org.apache.orc orc-core-nohive 1.5.2
org.apache.orc orc-mapreduce-nohive 1.5.2
org.apache.orc orc-shims 1.5.2
org.apache.parquet parquet-column 1.10.1-databricks2
org.apache.parquet parquet-common 1.10.1-databricks2
org.apache.parquet parquet-kódolás 1.10.1-databricks2
org.apache.parquet parquet-format 2.4.0
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.10.1-databricks2
org.apache.parquet parquet-jackson 1.10.1-databricks2
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.9.3
org.apache.xbean xbean-asm6-shaded 4.8
org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.6
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-compiler 3.0.9
org.codehaus.janino janino 3.0.9
org.datanucleus datanucleus-api-jdo 3.2.6
org.datanucleus datanucleus-core 3.2.10
org.datanucleus datanucleus-rdbms 3.2.9
org.eclipse.jetty jetty-client 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty móló-folytatás 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-http 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-io 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty móló plusz 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-security 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-server 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-util 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.3.20.v20170531
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.3.20.v20170531
org.fusesource.leveldbjni leveldbjni-all 1.8
org.glassfish.hk2 hk2-api 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2 hk2-lokátor 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2 hk2-utils 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2 osgi-resource-locator 1.0.1
org.glassfish.hk2.external aopalliance-repackaged 2.4.0-b34
org.glassfish.hk2.external javax.inject 2.4.0-b34
org.glassfish.jersey.bundles.repackaged jersey-guava 2.22.2
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet 2.22.2
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.22.2
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.22.2
org.glassfish.jersey.core jersey-common 2.22.2
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.22.2
org.glassfish.jersey.media jersey-media-jaxb 2.22.2
org.hibernate hibernate-validator 5.1.1.Végleges
org.iq80.snappy rámenős 0,2
org.javassist javassist 3.18.1-GA
org.jboss.logging jboss-logging 3.1.3.GA
org.jdbi jdbi 2.63.1
org.joda joda-convert 1,7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.11 3.5.3
org.json4s json4s-core_2.11 3.5.3
org.json4s json4s-jackson_2.11 3.5.3
org.json4s json4s-scalap_2.11 3.5.3
org.lz4 lz4-java 1.4.0
org.mariadb.jdbc mariadb-java-client 2.1.2
org.mockito mockito-all 1.9.5
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql postgresql 42.1.4
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.5.11
org.rocksdb rocksdbjni 5.2.1
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.11 2.11.8
org.scala-lang scala-library_2.11 2.11.8
org.scala-lang scala-reflect_2.11 2.11.8
org.scala-lang.modules scala-parser-combinators_2.11 1.0.2
org.scala-lang.modules scala-xml_2.11 1.0.5
org.scala-sbt teszt-interfész 1.0
org.scalacheck scalacheck_2.11 1.12.5
org.scalactic scalactic_2.11 3.0.3
org.scalanlp breeze-macros_2.11 0.13.2
org.scalanlp breeze_2.11 0.13.2
org.scalatest scalatest_2.11 3.0.3
org.slf4j jcl-over-slf4j 1.7.16
org.slf4j jul-to-slf4j 1.7.16
org.slf4j slf4j-api 1.7.16
org.slf4j slf4j-log4j12 1.7.16
org.spark-project.hive hive-beeline 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-cli 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-exec 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-jdbc 1.2.1.spark2
org.spark-project.hive hive-metastore 1.2.1.spark2
org.spark-project.spark Használatlan 1.0.0
org.spire-math spire-macros_2.11 0.13.0
org.spire-math spire_2.11 0.13.0
org.springframework spring-core 4.1.4.RELEASE
org.springframework rugós teszt 4.1.4.RELEASE
org.tukaani xz 1,5
org.typelevel machinist_2.11 0.6.1
org.typelevel makró-compat_2.11 1.1.1
org.xerial sqlite-jdbc 3.8.11.2
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.7.1
org.yaml snakeyaml 1.16
oro oro 2.0.8
software.amazon.ion ion-java 1.0.2
stax stax-api 1.0.1
xmlenc xmlenc 0,52