Databricks Runtime 4.3 (EoS)
Примечание.
Поддержка этой версии databricks Runtime закончилась. Сведения о дате окончания поддержки см . в журнале завершения поддержки. Все поддерживаемые версии среды выполнения Databricks см. в заметках о выпуске Databricks Runtime и совместимости.
Databricks выпустила эту версию в августе 2018 года.
Внимание
Этот выпуск не рекомендуется использовать с 9 апреля 2019 г. Дополнительные сведения о политике и расписании нерекомендуемой среды выполнения Databricks см. в разделе "Жизненные циклы поддержки Databricks".
В следующих заметках о выпуске содержатся сведения о Databricks Runtime 4.3 на платформе Apache Spark.
Новые возможности
- Delta Lake
- команда
TRUNCATE TABLE: удаление всех строк из table. В отличие от своего аналога для Spark tables, Delta tables не поддерживает удаление определенных разделов. - команда
ALTER TABLE REPLACE COLUMNS: заменить columns в Delta table. Он поддерживает изменение комментария column и переупорядочение нескольких columns. - команда
FSCK REPAIR TABLE: Remove записи файлов из журнала транзакций Delta table, которые больше не могут быть найдены в базовой файловой системе. Это может произойти, если файлы были удалены вручную. - Поддержка запросов на устаревших tables Delta для улучшения интерактивного взаимодействия с запросами: запросы на разностные tables теперь могут выполняться в устаревшей версии table, когда актуальные результаты не нужны. Эта функция снижает задержку запросов, особенно при непрерывном обновлении базовых данных Delta tables через потоки.
- команда
- Структурированная потоковая передача
- Поддержка записи масштабируемой потоковой передачи для соединителя Azure Synapse Analytics.
- Поддержка
foreachBatch()для Python (уже доступно для Scala). Дополнительные сведения см. в документации по foreach и foreachBatch. - Поддержка выбора минимального или максимального watermark при наличии нескольких входных потоков в запросе. Ранее всегда использовалась минимальная метка времени. Дополнительные сведения см. в нескольких watermark политике.
- Поддержка оператора
LIMITдля потоков в режимах выводаAppendиComplete. Для минимизации числа ошибок OOM, связанных с драйвером, автоматически применяетсяLIMITпри использованииdisplay()в непривязанных потоках.
Усовершенствования
Delta Lake
- Ознакомительная версия для ограниченного круга пользователей новой масштабируемой реализации команды
MERGE INTO, которая не включает 10000 строк insertlimit. Чтобы ознакомиться с этой версией, обратитесь в службу поддержки. - Улучшенная производительность и масштабируемость команды
OPTIMIZE, особенно в больших кластерах. - Команда OPTIMIZE теперь зафиксирует table поэтапно, что означает, что если завершение команды происходит с ошибкой, повторной попытке не потребуется обрабатывать все данные set.
- Уменьшено число удаленных вызовов процедур RPC в файловой системе, необходимых для обнаружения новых данных при использовании Delta Lake в качестве источника для потоковой передачи данных.
- Добавлена поддержка
df.writeStream.table(table-name)в Python для создания Delta table из потока.
- Ознакомительная версия для ограниченного круга пользователей новой масштабируемой реализации команды
Улучшена производительность запросов с несколькими объединениями, агрегатами или окнами.
Улучшена эффективность обрезки на уровне partitionв запросах с помощью широковещательных хэш-соединений.
Улучшения в создании кода на этапе в целом, позволяющие обнаруживать дубликаты выражений, сократить объем создаваемого кода и повысить производительность для определенных типов выражений.
Кластеры с высоким уровнем параллелизма теперь поддерживают запуск
%fsв записных книжках.Обновлен Py4J, используемый в PySpark до 0.10.7.
Улучшена производительность кэширования диска в экземплярах Azure серии Ls. Кэш для этих экземпляров теперь включен по умолчанию и ускоряет рабочие нагрузки, которые многократно считывают файлы Parquet.
Устаревшие компоненты
- Не рекомендуется использовать функцию пропуска данных за пределами Databricks Delta. Улучшенная версия функции пропуска данных будет по прежнему доступна в составе Delta Lake. Рекомендуется перейти на использование Delta Lake, чтобы иметь возможность пользоваться преимуществами этой функции. Для получения дополнительной информации см. раздел Пропуск разностных данных в Databricks.
Исправления ошибок
Исправлен неверный оператор pushdown
MERGE INTOпредиката для Delta, когда условие ON имело предикаты, ссылающиеся только на целевые table.Исправлена ошибка в
mapGroupsWithStateиflatMapGroupsWithState, препятствующая настройке времени ожидания при удалении состояния (SPARK-22187).Исправлена ошибка, препятствующая правильной работе водяных знаков в
Trigger.Once(SPARK-24699).команда Update теперь проверяет columns в предложении SET, чтобы убедиться, что все columns фактически существуют, и column не set более одного раза.
Исправлено потенциальное состояние гонки, которая могла приводить к взаимоблокировкам при фиксации каталога.
Исправлена ошибка, из-за которой использовалась устаревшая версия клиента DBFS при обновлении подключений.
Известные проблемы
- Параметры конфигурации Delta Lake для table вступают в силу только в первом блокноте, который загружает table.
Apache Spark
Databricks Runtime 4.3 включает Apache Spark 2.3.1. Этот выпуск включает все исправления и улучшения, включенные в Databricks Runtime 4.2 (EoS), а также следующие дополнительные исправления ошибок и улучшения, внесенные в Spark:
-
[SPARK-24934][SQL] Явно разрешают поддерживаемые типы в верхних и нижних границах для partition обрезки в памяти
- Если сложные типы данных используются в фильтрах запросов для кэшированных данных, Spark всегда возвращает пустой результат set. Обрезка на основе статистики в памяти приводит к неправильным результатам, так как для значения null используется set при определении верхнего/нижнего пределов для сложных типов. Исправление заключается в том, чтобы не использовать очистку в памяти на основе статистики для сложных типов.
-
[SPARK-24957][SQL] Среднее значение с десятичным с последующим агрегированием возвращает неправильный результат
- Могут возвращаться неверные результаты операции AVERAGE. CAST, добавленный в оператор Average, будет пропущен, если результат Divide будет того же типа, к которому он был приведен.
-
[SPARK-24867][SQL] Добавление AnalysisBarrier в DataFrameWriter
- Кэш SQL не используется при использовании DataFrameWriter для записи кадра данных с помощью UDF. Это регрессия, вызванная изменениями, внесенными в AnalysisBarrier, так как не все правила анализатора идемпотентны.
-
[SPARK-24790][SQL] Разрешить сложные агрегатные выражения в Pivot
- Ослабляет проверку, чтобы разрешить сложные статистические выражения, такие как ceil(sum(col1)) или sum(col1) + 1, т. е. в целом любое статистическое выражение, которое может появиться в плане статистических вычислений, за исключением UDF Pandas.
-
[SPARK-24870][SQL] Кэш не может работать обычно, если в SQL есть буквы регистра
- Решена проблема канонизации плана.
- [SPARK-24852]Обучение Spark.ml использует обновленные API инструментирования.
-
[SPARK-24891][SQL] Исправлено правило HandleNullInputsForUDF
- Правило HandleNullInputsForUDF стало идемпотентным, что позволяет избежать несоответствия в менеджере кэша, когда анализ плана выполняется более одного раза.
- [SPARK-24878][SQL] Исправление функции reverse для массива примитивного типа, содержащего значение null.
- [SPARK-24871][SQL] Рефакторинг Concat и MapConcat во избежание создания объекта конкатенации для каждой строки.
-
[SPARK-24802][SQL] Добавление новой конфигурации для исключения правил оптимизации
- Обеспечивает пользователям возможность конфигурирования, чтобы исключить некоторые правила оптимизатора.
-
[SPARK-24879][SQL] Исправление NPE в Hive partition отжимания фильтра
- Когда в предикате partition что-то вроде col IN (1, null), будет выброшено NPE. Это исправление устраняет проблему.
- [SPARK-23731][SQL] FileSourceScanExec можно канонизировать после (де)сериализации
-
[SPARK-24755][CORE] Потеря исполнителя может привести к повторной отправке задачи
- Исправлена ошибка, из-за которой невозможно было повторно отправить задачи в Spark из-за потери исполнителя. Эта ошибка появилась в Spark 2.3.
-
[SPARK-24677][CORE] Избегайте NoSuchElementException из MedianHeap
- Устранение ошибки, связанной с гипотетическими задачами и возникающей при сборе метрик продолжительности задач.
- [SPARK-24868][PYTHON] Добавление функции sequence в Python
- [SPARK-21811][SPARK-24012][SPARK-24737][SPARK-24165][SPARK-24734][SPARK-24840][SQL] Исправление приведения типов и допустимости значений NULL.
- [SPARK-24699][SS] Сделайте метки времени работать с Trigger.Once, сохранив обновленный watermark в журнал фиксации
- [SPARK-24537][R] Добавление array_remove / array_zip / map_from_arrays / array_distinct
- [SPARK-22187][SS] Update небезопасный формат для сохраненного состояния в flatMapGroupsWithState, который позволяет устанавливать время ожидания с удаленным состоянием (4.x)
-
[SPARK-24681][SQL] Проверьте вложенные имена column в хранилище метаданных Hive
- Убедитесь, что вложенные имена column не включают ",", ":" и ";" в хранилище метаданных Hive
-
[SPARK-23486]кэшировать имя функции из внешнего catalog для поиска функций
- Для ускорения поиска функций.
- [SPARK-24781][SQL] Использование ссылки из набора данных в функции фильтрации или сортировки может не работать
-
[SPARK-24208][SQL] Исправление дедупликации атрибута для FlatMapGroupsInPandas
- Исправить сбойjoin в наборе данных, содержащем объект FlatMapGroupsInPandas из-за повторяющихся атрибутов.
- [SPARK-24530][PYTHON] Добавление элемента управления для принудительной установки версии Python в Sphinx через переменную среды SPHINXPYTHON
-
[SPARK-24250]поддержка доступа к SQLConf внутри задач
- Сохранение всех SQL-конфигураций в свойствах задания при запуске выполнения SQL. На стороне исполнителя мы перестраиваем SQLConf с помощью свойств задания.
- [SPARK-23936][SQL] Реализация map_concat
- [SPARK-23914][SQL] Добавление функции array_union
-
[SPARK-24732][SQL] Приведение типов между MapType.
- Добавляет поддержку приведения типов между MapTypes where, если совместимы как типы ключей, так и типы значений. Например, типы MapType(IntegerType, FloatType) и MapType(LongType, DoubleType) можно привести к типу type MapType(LongType, DoubleType)
- [SPARK-24662][SQL][SS] Поддержка limit в структурированной потоковой передаче
- [SPARK-24730][SS] Добавить политику, чтобы выбрать максимальное значение в качестве глобального watermark при потоковом запросе несколько подложек (branch-4.x)
-
[SPARK-24596][SQL] Недопустимая ошибка кэша без каскадного кэширования
- При исключении из кэша или удалении временного представления каскадное исключение всех планов, зависящих от представления, не требуется, так как базовые данные не изменяются.
- [SPARK-23927][SQL] Добавление выражения sequence
- [SPARK-24636][SQL] Приведение типов массивов для функции array_join
-
[SPARK-22384][SQL] Оптимизация partition отсечения, когда атрибут обернут в Cast
- Улучшите отсечение partition, может переносить partition предикаты вниз с безопасным приведением типов (int в long, а не long в int).
-
[SPARK-24385][SQL] Разрешить неоднозначность условияjoin для EqualNullSafe
- Реализует EqualNullSafe для разрешения неоднозначности условийjoin.
-
[SPARK-24696][SQL] Правило ColumnPruning не remove дополнительного проекта
- Исправление ошибки в правиле ColumnPruning, вызывавшей ошибку бесконечного цикла в оптимизаторе.
- [SPARK-24603][SQL] Исправление ссылки findTightestCommonType в комментариях
-
[SPARK-24613][SQL] Не удалось сопоставить кэш с помощью UDF с последующими зависимыми кэшами
- Создает оболочку логического плана с помощью AnalysisBarrier для компиляции плана выполнения в CacheManager, чтобы избежать повторного анализа плана. Это также является регрессией Spark 2.3.
- [SPARK-24017][SQL] Рефакторинг ExternalCatalog в качестве интерфейса
-
[SPARK-24324][PYTHON] pandas Grouped Map UDF должен назначать результат columns по имени
- Назначает результат columns с именем schema, если пользователь отмечен строками, в противном случае используется позиция.
-
[SPARK-23778][CORE] Избегайте ненужных перетасовок, когда объединение получает пустой RDD
- Игнорирует входящие пустые RDD в методе объединения, чтобы избежать ненужных дополнительных перестановок, если все остальные RDD имеют одинаковое секционирование.
-
[SPARK-24552][CORE] [SQL] Использование уникального идентификатора вместо номера попытки записи.
- Передача уникального идентификатора попытки выполнения задачи вместо номера попытки в источники данных v2, так как при повторении этапов номер попытки используется повторно. Это влияет на API источника данных V1 и V2, но API формата файлов не будут затронуты, так как DBR использует другой протокол фиксации.
- [SPARK-24588]потоковая передача join должна требовать хэш-кластерного разбиения от дочерних элементов.
-
[SPARK-24589][CORE] Правильное определение задач в выходном координаторе фиксации.
- Добавляет дополнительные сведения в состояние этапа, отслеживаемое координатором, чтобы только одна задача могла фиксировать выходные данные. Это исправление также исключает ненужные изменения кода, появившиеся в SPARK-18113.
- [SPARK-23933][SQL] Добавление функции map_from_arrays
-
[SPARK-24583][SQL] Неправильный тип schema в InsertIntoDataSourceCommand
- При создании Delta table с ограничениями NOT NULL, мы можем отказаться от ограничения на NULL и insert NULL values, не проверяя нарушения.
-
[SPARK-24542][SQL] Серия UDF UDFXPathXXXXX позволяет пользователям передавать тщательно созданные XML для доступа к произвольным файлам
- Это исправление для системы безопасности по результатам отзывов сообщества. Серия UDF UDFXPathXXXX позволяет пользователям передавать тщательно продуманные XML-файлы для доступа к произвольным файлам. Если пользователи используют библиотеку внешнего управления доступом, пользователи могут обходить их и получать доступ к содержимому файла.
- [SPARK-23934][SQL] Добавление функции map_from_entries
- [SPARK-23912][SQL] Добавление функции array_distinct
- [SPARK-24574][SQL] функции array_contains, array_position, array_remove и element_at работают с типом Column
Обновления в рамках обслуживания
См. Служебные обновления Databricks Runtime 4.3.
Системная среда
- Операционная система: Ubuntu 16.04.4 LTS
- Java: 1.8.0_162
- Scala: 2.11.8
- Python: 2.7.12 для кластеров Python 2 и 3.5.2 для кластеров Python 3.
- R: R версии 3.4.4 (15.03.2018)
-
Кластеры GPU: установлены следующие библиотеки GPU NVIDIA:
- Драйвер Tesla 375.66
- CUDA 9.0
- cuDNN 7.0
Установленные библиотеки Python
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | certifi | 2016.2.28 | cffi | 1.7.0 |
| chardet | 2.3.0 | colorama | 0.3.7 | configobj | 5.0.6 |
| криптография | 1.5 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.24.1 |
| decorator | 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 | фьючерсы | 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 | Pillow | 3.3.1 |
| pip | 10.0.1 | ply | 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 |
| requests | 2.11.1 | s3transfer | 0.1.9 | scikit-learn | 0.18.1 |
| scipy | 0.18.1 | scour | 0,32 | мореборн | 0.7.1 |
| setuptools | 39.2.0 | simplejson | 3.8.2 | simples3 | 1.0 |
| singledispatch | 3.4.0.3 | six | 1.10.0 | statsmodels | 0.6.1 |
| tornado | 5.0.2 | traitlets | 4.3.0 | urllib3 | 1.19.1 |
| virtualenv | 15.0.1 | wcwidth | 0.1.7 | wheel | 0.31.1 |
| wsgiref | 0.1.2 |
Installed R Libraries
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| abind | 1.4-5 | assertthat | 0.2.0 | внутренние порты | 1.1.2 |
| base | 3.4.4 | BH | 1.66.0-1 | bindr | 0.1.1 |
| bindrcpp | 0.2.2 | bit | 1.1-12 | bit64 | 0.9-7 |
| bitops | 1.0–6 | большой двоичный объект | 1.1.1 | загрузка | 1.3-20 |
| заваривать | 1.0–6 | метла | 0.4.4 | автомобиль | 3.0-0 |
| carData | 3.0-1 | крышка | 6.0-79 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-52 | class | 7.3-14 | cli | 1.0.0 |
| cluster | 2.0.7-1 | codetools | 0.2-15 | colorspace | 1.3-2 |
| commonmark | 1.4 | компилятор | 3.4.4 | карандаш | 1.3.4 |
| curl | 3.2 | CVST | 0.2-1 | данные.table | 1.10.4-3 |
| наборы данных | 3.4.4 | DBI | 0,8 | ddalpha | 1.3.1.1 |
| DEoptimR | 1,0–8 | desc | 1.1.1 | средства разработки | 1.13.5 |
| дихромат | 2.0-0 | digest | 0.6.15 | dimRed | 0.1.0 |
| doMC | 1.3.5 | dplyr | 0.7.4 | DRR | 0.0.3 |
| forcats | 0.3.0 | foreach | 1.4.4 | иностранный | 0.8-70 |
| gbm | 2.1.3 | ggplot2 | 2.2.1 | git2r | 0.21.0 |
| glmnet | 2.0-16 | клей | 1.2.0 | Говер | 0.1.2 |
| графика | 3.4.4 | grDevices | 3.4.4 | grid | 3.4.4 |
| gsubfn | 0,7 | gtable | 0.2.0 | h2o | 3.16.0.2 |
| haven | 1.1.1 | hms | 0.4.2 | httr | 1.3.1 |
| hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ipred | 0.9-6 |
| Итераторы | 1.0.9 | jsonlite | 1.5 | kernlab | 0.9-25 |
| KernSmooth | 2.23-15 | маркирование | 0,3 | решётка | 0.20-35 |
| Lava | 1.6.1 | lazoval | 0.2.1 | littler | 0.3.3 |
| lme4 | 1.1-17 | lubridate | 1.7.3 | magrittr | 1.5 |
| mapproj | 1.2.6 | maps | 3.3.0 | Maptools | 0.9-2 |
| МАССАЧУСЕТС | 7.3-50 | «Матрица» | 1.2-14 | MatrixModels | 0.4-1 |
| memoise | 1.1.0 | оплаты | 3.4.4 | mgcv | 1.8-24 |
| мим | 0,5 | minqa | 1.2.4 | mnormt | 1.5-5 |
| ModelMetrics | 1.1.0 | munsell | 0.4.3 | mvtnorm | 1.0-7 |
| nlme | 3.1-137 | nloptr | 1.0.4 | nnet | 7.3-12 |
| numDeriv | 2016.8-1 | openssl | 1.0.1 | openxlsx | 4.0.17 |
| parallel | 3.4.4 | pbkrtest | 0.4-7 | столб | 1.2.1 |
| pkgconfig | 2.0.1 | pkgKitten | 0.1.4 | plogr | 0.2.0 |
| plyr | 1.8.4 | хвалить | 1.0.0 | prettyunits | 1.0.2 |
| pROC | 1.11.0 | prodlim | 1.6.1 | proto | 1.0.0 |
| Псих | 1.8.3.3 | purrr | 0.2.4 | quantreg | 5,35 |
| R.methodsS3 | 1.7.1 | R.oo | 1.21.0 | R.utils | 2.6.0 |
| R6 | 2.2.2 | randomForest | 4.6-14 | RColorBrewer | 1.1-2 |
| Rcpp | 0.12.16 | RcppEigen | 0.3.3.4.0 | RcppRoll | 0.2.2 |
| RCurl | 1.95-4.10 | readr | 1.1.1 | readxl | 1.0.0 |
| Рецепты | 0.1.2 | реванш | 1.0.1 | reshape2 | 1.4.3 |
| rio | 0.5.10 | rlang | 0.2.0 | надежная база | 0.92-8 |
| RODBC | 1.3-15 | roxygen2 | 6.0.1 | rpart | 4.1-13 |
| rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.7-3 | RSQLite | 2.1.0 |
| rstudioapi | 0,7 | весы | 0.5.0 | sfsmisc | 1.1-2 |
| sp | 1.2-7 | SparkR | 2.3.1 | SparseM | 1.77 |
| пространственный | 7.3-11 | Сплайны | 3.4.4 | sqldf | 0.4-11 |
| SQUAREM | 2017.10-1 | statmod | 1.4.30 | stats | 3.4.4 |
| статистика4 | 3.4.4 | stringi | 1.1.7 | stringr | 1.3.0 |
| выживание | 2.42–3 | tcltk | 3.4.4 | ОбучениеDemos | 2,10 |
| testthat | 2.0.0 | tibble | 1.4.2 | tidyr | 0.8.0 |
| tidyselect | 0.2.4 | TimeDate | 3043.102 | средства | 3.4.4 |
| utf8 | 1.1.3 | служебные программы | 3.4.4 | viridisLite | 0.3.0 |
| усы | 0.3-2 | withr | 2.1.2 | xml2 | 1.2.0 |
Установленные библиотеки Java и Scala (версия кластера Scala 2.11)
| ИД группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.7.3 |
| 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 | потоковая передача | 2.7.0 |
| com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
| com.databricks | dbml-local_2.11 | 0.4.1-db1-spark2.3 |
| com.databricks | dbml-local_2.11-tests | 0.4.1-db1-spark2.3 |
| com.databricks | jets3t | 0.7.1–0 |
| com.databricks.scalapb | compilerplugin_2.11 | 0.4.15–9 |
| com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.11 | 0.4.15–9 |
| com.esotericsoftware | kryo-shaded | 3.0.3 |
| com.esotericsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | classmate | 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-natives | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java-natives | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64-natives | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64-natives | 1,1 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.3.2-2 |
| com.github.rwl | jtransforms | 2.4.0 |
| com.google.code.findbugs | jsr305 | 2.0.1 |
| com.google.code.gson | gson | 2.2.4 |
| com.google.guava | guava | 15,0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
| com.googlecode.javaewah | JavaEWAH | 0.3.2 |
| com.h2database | h2 | 1.3.174 |
| com.jamesmurty.utils | java-xmlbuilder | 1,1 |
| com.jcraft | jsch | 0.1.50 |
| com.jolbox | bonecp | 0.8.0.RELEASE |
| com.mchange | c3p0 | 0.9.5.1 |
| com.mchange | mchange-commons-java | 0.2.10 |
| com.microsoft.azure | azure-data-lake-store-sdk | 2.2.8 |
| 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 | 0.8.4 |
| com.twitter | chill_2.11 | 0.8.4 |
| com.twitter | parquet-hadoop-bundle | 1.6.0 |
| com.twitter | util-app_2.11 | 6.23.0 |
| com.twitter | util-core_2.11 | 6.23.0 |
| com.twitter | util-jvm_2.11 | 6.23.0 |
| com.typesafe | config | 1.2.1 |
| com.typesafe.scala-logging | scala-logging-api_2.11 | 2.1.2 |
| com.typesafe.scala-logging | scala-logging-slf4j_2.11 | 2.1.2 |
| com.univocity | univocity-parsers | 2.5.9 |
| 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-logging | commons-logging | 1.1.3 |
| commons-net | commons-net | 2,2 |
| commons-pool | commons-pool | 1.5.4 |
| info.ganglia.gmetric4j | gmetric4j | 1.0.7 |
| io.airlift | aircompressor | 0,8 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-core | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-ganglia | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-graphite | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-healthchecks | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jetty9 | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-json | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jvm | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-log4j | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-servlets | 3.1.5 |
| io.netty | netty | 3.9.9.Final |
| io.netty | netty-all | 4.1.17.Final |
| io.prometheus | simpleclient | 0.0.16 |
| io.prometheus | simpleclient_common | 0.0.16 |
| io.prometheus | simpleclient_dropwizard | 0.0.16 |
| io.prometheus | simpleclient_servlet | 0.0.16 |
| io.prometheus.jmx | коллектор | 0,7 |
| javax.activation | activation | 1.1.1 |
| javax.annotation | javax.annotation-api | 1.2 |
| javax.el | javax.el-api | 2.2.4 |
| javax.jdo | jdo-api | 3.0.1 |
| javax.servlet | javax.servlet-api | 3.1.0 |
| javax.servlet.jsp | jsp-api | 2.1 |
| javax.transaction | jta | 1,1 |
| javax.validation | validation-api | 1.1.0.Final |
| javax.ws.rs | javax.ws.rs-api | 2.0.1 |
| javax.xml.bind | jaxb-api | 2.2.2 |
| javax.xml.stream | stax-api | 1.0–2 |
| javolution | javolution | 5.5.1 |
| jline | jline | 2,11 |
| joda-time | joda-time | 2.9.3 |
| log4j | apache-log4j-extras | 1.2.17 |
| log4j | log4j | 1.2.17 |
| net.hydromatic | eigenbase-properties | 1.1.5 |
| net.iharder | base64 | 2.3.8 |
| net.java.dev.jets3t | jets3t | 0.9.4 |
| net.razorvine | 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 | arrow-format | 0.8.0 |
| org.apache.arrow | arrow-memory | 0.8.0 |
| org.apache.arrow | arrow-vector | 0.8.0 |
| org.apache.avro | avro | 1.7.7 |
| org.apache.avro | avro-ipc | 1.7.7 |
| org.apache.avro | avro-ipc-tests | 1.7.7 |
| org.apache.avro | avro-mapred-hadoop2 | 1.7.7 |
| org.apache.calcite | calcite-avatica | 1.2.0-incubating |
| org.apache.calcite | calcite-core | 1.2.0-incubating |
| org.apache.calcite | calcite-linq4j | 1.2.0-incubating |
| org.apache.commons | commons-compress | 1.4.1 |
| org.apache.commons | commons-crypto | 1.0.0 |
| org.apache.commons | commons-lang3 | 3.5 |
| org.apache.commons | commons-math3 | 3.4.1 |
| org.apache.curator | curator-client | 2.7.1 |
| org.apache.curator | curator-framework | 2.7.1 |
| org.apache.curator | curator-recipes | 2.7.1 |
| org.apache.derby | derby | 10.12.1.1 |
| org.apache.directory.api | api-asn1-api | 1.0.0–M20 |
| org.apache.directory.api | api-util | 1.0.0–M20 |
| org.apache.directory.server | apacheds-i18n | 2.0.0–M15 |
| org.apache.directory.server | apacheds-kerberos-codec | 2.0.0–M15 |
| org.apache.hadoop | hadoop-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-incubating |
| org.apache.httpcomponents | httpclient | 4.5.4 |
| org.apache.httpcomponents | httpcore | 4.4.8 |
| org.apache.ivy | ivy | 2.4.0 |
| org.apache.orc | orc-core-nohive | 1.4.3 |
| org.apache.orc | orc-mapreduce-nohive | 1.4.3 |
| org.apache.parquet | parquet-column | 1.8.3-databricks2 |
| org.apache.parquet | parquet-common | 1.8.3-databricks2 |
| org.apache.parquet | parquet-encoding | 1.8.3-databricks2 |
| org.apache.parquet | parquet-format | 2.3.1 |
| org.apache.parquet | parquet-hadoop | 1.8.3-databricks2 |
| org.apache.parquet | parquet-jackson | 1.8.3-databricks2 |
| org.apache.thrift | libfb303 | 0.9.3 |
| org.apache.thrift | libthrift | 0.9.3 |
| org.apache.xbean | xbean-asm5-shaded | 4.4. |
| org.apache.zookeeper | zookeeper | 3.4.6 |
| org.bouncycastle | bcprov-jdk15on | 1,58 |
| org.codehaus.jackson | jackson-core-asl | 1.9.13 |
| org.codehaus.jackson | jackson-jaxrs | 1.9.13 |
| org.codehaus.jackson | jackson-mapper-asl | 1.9.13 |
| org.codehaus.jackson | jackson-xc | 1.9.13 |
| org.codehaus.janino | commons-compiler | 3.0.8 |
| org.codehaus.janino | janino | 3.0.8 |
| org.datanucleus | datanucleus-api-jdo | 3.2.6 |
| org.datanucleus | datanucleus-core | 3.2.10 |
| org.datanucleus | datanucleus-rdbms | 3.2.9 |
| org.eclipse.jetty | jetty-client | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-continuation | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-http | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-io | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-jndi | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-plus | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-proxy | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-security | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-server | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-servlet | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-servlets | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-util | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-webapp | 9.3.20.v20170531 |
| org.eclipse.jetty | jetty-xml | 9.3.20.v20170531 |
| org.fusesource.leveldbjni | leveldbjni-all | 1.8 |
| org.glassfish.hk2 | hk2-api | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2 | hk2-locator | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2 | hk2-utils | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2 | osgi-resource-locator | 1.0.1 |
| org.glassfish.hk2.external | aopalliance-repackaged | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.hk2.external | javax.inject | 2.4.0-b34 |
| org.glassfish.jersey.bundles.repackaged | jersey-guava | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.containers | jersey-container-servlet | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.containers | jersey-container-servlet-core | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.core | jersey-client | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.core | jersey-common | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.core | jersey-server | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.media | jersey-media-jaxb | 2.22.2 |
| org.hibernate | hibernate-validator | 5.1.1.Final |
| org.iq80.snappy | snappy | 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 | 3.2.11 |
| org.json4s | json4s-core_2.11 | 3.2.11 |
| org.json4s | json4s-jackson_2.11 | 3.2.11 |
| org.lz4 | lz4-java | 1.4.0 |
| org.mariadb.jdbc | mariadb-java-client | 2.1.2 |
| org.mockito | mockito-all | 1.9.5 |
| org.objenesis | objenesis | 2.1 |
| org.postgresql | postgresql | 42.1.4 |
| org.roaringbitmap | RoaringBitmap | 0.5.11 |
| org.rocksdb | rocksdbjni | 5.2.1 |
| org.rosuda.REngine | REngine | 2.1.0 |
| org.scala-lang | scala-compiler_2.11 | 2.11.8 |
| org.scala-lang | scala-library_2.11 | 2.11.8 |
| org.scala-lang | scala-reflect_2.11 | 2.11.8 |
| org.scala-lang | scalap_2.11 | 2.11.8 |
| org.scala-lang.modules | scala-parser-combinators_2.11 | 1.0.2 |
| org.scala-lang.modules | scala-xml_2.11 | 1.0.5 |
| org.scala-sbt | test-interface | 1.0 |
| org.scalacheck | scalacheck_2.11 | 1.12.5 |
| org.scalanlp | breeze-macros_2.11 | 0.13.2 |
| org.scalanlp | breeze_2.11 | 0.13.2 |
| org.scalatest | scalatest_2.11 | 2.2.6 |
| org.slf4j | jcl-over-slf4j | 1.7.16 |
| org.slf4j | jul-to-slf4j | 1.7.16 |
| org.slf4j | slf4j-api | 1.7.16 |
| org.slf4j | slf4j-log4j12 | 1.7.16 |
| org.spark-project.hive | hive-beeline | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.hive | hive-cli | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.hive | hive-exec | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.hive | hive-jdbc | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.hive | hive-metastore | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.spark | неиспользованный | 1.0.0 |
| org.spire-math | spire-macros_2.11 | 0.13.0 |
| org.spire-math | spire_2.11 | 0.13.0 |
| org.springframework | spring-core | 4.1.4.RELEASE |
| org.springframework | spring-test | 4.1.4.RELEASE |
| org.tukaani | xz | 1.0 |
| org.typelevel | machinist_2.11 | 0.6.1 |
| org.typelevel | macro-compat_2.11 | 1.1.1 |
| org.xerial | sqlite-jdbc | 3.8.11.2 |
| org.xerial.snappy | snappy-java | 1.1.2.6 |
| org.yaml | snakeyaml | 1,16 |
| oro | oro | 2.0.8 |
| software.amazon.ion | ion-java | 1.0.2 |
| stax | stax-api | 1.0.1 |
| xmlenc | xmlenc | 0,52 |