Поделиться через

Databricks Runtime 5.0 (EoS)

  • Статья

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 ноябре 2018 года.

В следующих заметках о выпуске содержатся сведения о Databricks Runtime 5.0 на платформе Apache Spark.

Новые возможности

  • Delta Lake

    • Вложенные запросы теперь поддерживаются в WHERE предложении для поддержки команд DELETE и UPDATE.
    • Новая масштабируемая реализация для команд MERGE.

  • Структурированная потоковая передача

    • Источник потоковой передачи на основе уведомлений о файлах хранилища BLOB-объектов Azure. Это может значительно снизить затраты при выполнении запроса структурированной потоковой передачи для файлов в хранилище BLOB-объектов Azure. Вместо того чтобы использовать список для поиска новых файлов для обработки, этот источник потоковой передачи может напрямую читать уведомления о событиях файлов, чтобы найти новые файлы. См. источник файла хранилища BLOB-объектов Azure с помощью хранилища очередей Azure (устаревшая версия).

  • Добавлена поддержка TensorBoard для мониторинга заданий глубокого обучения. См. раздел TensorBoard.

Усовершенствования

  • Delta Lake
    • OPTIMIZE производительность и стабильность.
      • OPTIMIZEКоманда фиксирует пакеты как можно скорее, а не в конце процесса.
      • Сокращение числа потоков OPTIMIZE по умолчанию, выполняемых параллельно. Это строгое увеличение производительности для больших таблиц.
      • Ускорена запись данных в OPTIMIZE, избегая ненужной сортировки данных при записи в разделённую таблицу.
      • OPTIMIZE ZORDER BY Ускоряет, создавая его как добавочный. Это означает, что команда теперь избегает перезаписи файлов данных, которые уже упорядочены по одному столбцу. См . сведения о пропусках данных для Delta Lake.
    • Изоляция моментальных снимков при запросе таблиц Delta. Любой запрос с несколькими ссылками на таблицу Delta (например, самосоединяющийся) считывается из одного моментального снимка таблицы, даже если существуют одновременные обновления таблицы.
    • Улучшена задержка запросов при чтении из небольших (< 2000 файлов) разностных таблиц путем кэширования метаданных на драйвере.
  • Улучшенная производительность логистической регрессии MLlib.
  • Улучшена производительность алгоритма дерева MLlib.
  • Обновлены несколько библиотек Java и Scala. См. раздел Установленные библиотеки Java и Scala (версия кластера Scala 2.11).
  • Обновлены некоторые установленные библиотеки Python:
    • pip: с 10.0.1 до 18.0
    • setuptools: с 39.2.0 до 40.4.1
    • tornado: с 5.0.2 до 5.1.1
  • Обновлены несколько установленных библиотек R. См. Установленные библиотеки R.

Исправления ошибок

  • Delta Lake
    • Конфигурации, заданные в sql conf, теперь правильно применяются к операциям Delta Lake, которые были впервые загружены в другую записную книжку.
    • Исправлена ошибка в команде DELETE, которая неправильно удаляет строки, в которых условие оценивается как null.
    • Потоки, которые занимают более двух дней для обработки начального пакета (т. е. данных, которые находились в таблице при запуске потока), больше не прекращаются с кодом ошибки FileNotFoundException при попытке восстановления с контрольной точки.
    • Избегает состояния гонки, приводящего к NoClassDefError при загрузке новой таблицы.
    • Исправление для VACUUM, при котором операция может завершиться с ошибкой AssertionError: "Здесь не должно быть никаких абсолютных путей для удаления."
    • Исправлена команда SHOW CREATE TABLE, не включающая в себя свойства хранилища, созданные Hive.
  • Исполнители, которые вызывают много ошибок NoClassDefFoundError для внутренних классов Spark, теперь автоматически перезапускаются для устранения проблемы.

Известные проблемы

  • Имена столбцов, указанные в параметре replaceWhere для режима overwrite в Delta Lake, чувствительны к регистру, даже если включена нечувствительность регистра (это значение по умолчанию).
  • Соединитель Snowflake для Databricks Runtime 5.0 находится на этапе предварительной версии.
  • После отмены запущенной ячейки потоковой передачи в записной книжке, подключенной к кластеру Databricks Runtime 5.0, невозможно выполнять последующие команды в записной книжке, пока вы не удалите состояние записной книжки или не перезапустите кластер. Обходной путь см. в базе знаний.

Apache Spark

Databricks Runtime 5.0 включает Apache Spark 2.4.0.

Ядро и Spark SQL

Примечание.

Эта статья содержит упоминания термина slave (ведомый),который больше не используется в Azure Databricks. Когда термин удаляется из программного обеспечения, мы удалим его из этой статьи.

Основные возможности

  • Режим выполнения барьера: [SPARK-24374] поддерживает режим выполнения барьера в планировщике, чтобы улучшить интеграцию с платформами глубокого обучения.
  • Поддержка Scala 2.12: [SPARK-14220] добавьте экспериментальную поддержку Scala 2.12. Теперь можно создать Spark с помощью Scala 2.12 и написать приложения Spark в Scala 2.12.
  • Функции высшего порядка: [SPARK-23899] добавляет множество новых встроенных функций, включая функции высокого порядка, для упрощения работы с сложными типами данных. См. Встроенные функции Apache Spark.
  • Встроенный источник данных Avro: [SPARK-24768] встроенный пакет Spark-Avro с поддержкой логического типа, более высокая производительность и удобство использования.

API

  • [SPARK-24035] синтаксис SQL для сводной таблицы
  • [SPARK-24940] Объединение и повторное секционирование для запросов SQL
  • [SPARK-19602] Поддержка разрешения полностью квалифицированных имен столбцов
  • [SPARK-21274] Реализация EXCEPT ALL и INTERSECT ALL

Производительность и стабильность

  • [SPARK-16406] разрешение ссылок для большого количества столбцов должно происходить быстрее
  • [SPARK-23486] Кэшировать имя функции из внешнего каталога для поиска функций
  • [SPARK-23803] Поддержка удаления контейнеров
  • [SPARK-24802] Исключение правила оптимизации
  • [SPARK-4502] очистка вложенных схем для таблиц Parquet
  • [SPARK-24296] Поддержка блоков репликации размером более 2 ГБ
  • [SPARK-24307] Поддержка отправки сообщений свыше 2 ГБ из памяти
  • [SPARK-23243] Смешение + повторное секционирование в RDD может привести к неверным ответам
  • [SPARK-25181] Ограничивает размер пулов главного и подчиненного потоков BlockManager, снижая нагрузку на память при низкой скорости работы сети

Соединители

  • [SPARK-23972] Обновить Parquet с версии 1.8.2 до версии 1.10.0
  • [SPARK-25419] Улучшение выталкивания предиката Parquet
  • [SPARK-23456] Собственный читатель ORC по умолчанию включен
  • [SPARK-22279] Использовать встроенный читатель ORC для чтения таблиц Hive serde по умолчанию
  • [SPARK-21783] Включение выталкивания фильтра ORC по умолчанию
  • [SPARK-24959] Ускорение работы функции count() для JSON и CSV
  • [SPARK-24244] синтаксический анализ только требуемых столбцов в парсер CSV
  • [SPARK-23786] проверка схемы CSV — имена столбцов не проверяются
  • [SPARK-24423] Запрос параметра для указания запроса для чтения из JDBC
  • [SPARK-22814] поддержка дат/времени в столбце раздела JDBC
  • [SPARK-24771] Обновление Avro с версии 1.7.7 до 1.8

PySpark

  • [SPARK-24215] Реализация безотлагательной оценки для API DataFrame
  • [SPARK-22274] - [SPARK-22239] Определяемые пользователем функции агрегата с помощью Pandas UDF
  • [SPARK-24396] Добавление структурированной потоковой передачи ForeachWriter для Python
  • [SPARK-23874] Обновление Apache Arrow до 0.10.0
  • [SPARK-25004] Добавить ограничение Spark.Executor.PySpark.Memory
  • [SPARK-23030] Использование формат потока Arrow для создания и сбора pandas DataFrames
  • [SPARK-24624] Поддержка смешанных функций Python UDF и скалярных Pandas UDF

Другие важные изменения

  • [SPARK-24596] Отмена некаскадного кэша
  • [SPARK-23880] Не запускайте задания для кэширования данных
  • [SPARK-23510][SPARK-24312] Поддержка хранилище метаданных Hive 2.2 и Hive 2.3
  • [SPARK-23711] Добавление резервного генератора для UnsafeProjection
  • [SPARK-24626] Параллелизация вычисления размера расположения в команде "Анализ таблицы"

Структурированная потоковая передача

Основные возможности

  • [SPARK-24565] Предоставлены выходные строки каждого микропакета в формате DataFrame с помощью foreachBatch (Python, Scala и Java)
  • [SPARK-24396] Добавлен API Python для foreach и ForeachWriter
  • [SPARK-25005] Поддержка “kafka.isolation.level” для чтения только зафиксированных записей из разделов Kafka, записанных с помощью транзакционного производителя.

Другие важные изменения

  • [SPARK-24662] Поддержка оператора LIMIT для потоков в режиме добавления (Append) или завершения (Complete)
  • [SPARK-24763] Удаление избыточных данных ключа из значения в потоковой агрегации
  • [SPARK-24156] более быстрое создание выходных результатов и/или очистка состояния с помощью операций с отслеживанием состояния (mapGroupsWithState, потоковое соединение, потоковая агрегация, потоковое удаление дубликатов) при отсутствии данных во входном потоке.
  • [SPARK-24730] Поддержка выбора минимальной или максимальной метки времени при использовании нескольких входных потоков в запросе
  • [SPARK-25399] Исправлена ошибка, из-за которой повторное использование потоков выполнения непрерывной обработки для микробатч потоковой передачи может привести к проблеме правильности.
  • [SPARK-18057] Обновлена версия клиента Kafka с 0.10.0.1 до 2.0.0

MLlib

Основные возможности

  • [SPARK-22666] Источник данных Spark для формата изображения

Другие важные изменения

  • [SPARK-22119][SPARK-23412][SPARK-23217] Добавление меры косинусного расстояния к средству оценки KMeans/BisectingKMeans/кластеризации
  • [SPARK-10697] Вычисление точности прогноза в интеллектуальном анализе правил взаимосвязей
  • [SPARK-14682][SPARK-24231] Предоставление метода evaluateEachIteration или эквивалент для GBT Spark.ml
  • [SPARK-7132][SPARK-24333] Добавить соответствие с набором проверки spark.ml GBT
  • [SPARK-15784][SPARK-19826] Добавление кластеризации итерации мощности в spark.ml
  • [SPARK-15064] Поддержка языковых стандартов в StopWordsRemover
  • [SPARK-21741] API Python для средства формирования сводных данных на основе DataFrame
  • [SPARK-21898][SPARK-23751] Равенство функций для KolmogorovSmirnovTest в MLlib
  • [SPARK-10884] Поддержка прогнозирования на одном экземпляре для моделей, связанных с регрессией и классификацией
  • [SPARK-23783] Добавление нового универсального признака экспорта для конвейеров ML
  • [SPARK-11239] Экспорт PMML для линейной регрессии ML

SparkR

  • [SPARK-25393] Добавление новой функции from_csv ()
  • [SPARK-21291] Добавление секции R с помощью API в DataFrame
  • [SPARK-25007] Добавление array_intersect/array_except/array_union/shuffle в SparkR
  • [SPARK-25234] Предотвращение переполнения целых чисел в параллелизации
  • [SPARK-25117] Добавление поддержки операторов EXCEPT ALL и INTERSECT ALL в R
  • [SPARK-24537] Добавление array_remove / array_zip / map_from_arrays / array_distinct
  • [SPARK-24187] Добавление функции array_join в SparkR
  • [SPARK-24331] Добавление arrays_overlap, array_repeat, map_entries в SparkR
  • [SPARK-24198] Добавление функции среза в SparkR
  • [SPARK-24197] Добавление функции array_sort в SparkR
  • [SPARK-24185] Добавление функции преобразования в плоскую структуру в SparkR
  • [SPARK-24069] Добавление функций array_min и array_max
  • [SPARK-24054] Добавление функции array_position функции и функций element_at
  • [SPARK-23770] Добавление API repartitionByRange в SparkR

GraphX

  • [SPARK-25268] Выполнение параллельного персонализированного PageRank вызывает исключение сериализации

Устаревшие элементы

Изменения в работе

  • [SPARK-23549] Приведение к метке времени при сравнении метки времени с датой
  • [SPARK-24324] pandas Grouped Map UDF должен назначать столбцы результатов по имени
  • [SPARK-250888] Обновления документации и rest Server по умолчанию
  • [SPARK-23425] Загрузка данных для пути к файлу HDFS с использованием подстановочных знаков работает не правильно
  • [SPARK-23173] from_json может создавать значения NULL для полей, которые помечены как не допускающие значения NULL
  • [SPARK-24966] Реализация правил приоритета для операций с множествами
  • [SPARK-25708]HAVING без GROUP BY должен быть глобальным агрегатом
  • [SPARK-24341] Правильная работа с несколькими значениями вложенного запроса IN
  • [SPARK-19724] Создание управляемой таблицы с существующим расположением по умолчанию должно вызывать исключение.

Известные проблемы

  • [SPARK-25793] Загрузка ошибки модели в BisectingKMeans
  • [SPARK-25271] CTAS с таблицами Hive parquet должен использовать собственный источник parquet
  • [SPARK-24935] Проблема с исполнением UDAF Hive в Spark 2.2 и более поздних версиях

Обновления в рамках обслуживания

См. Служебные обновления Databricks Runtime 5.0.

Системная среда

  • Операционная система: Ubuntu 16.04.5 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

Примечание.

Несмотря на то, что Scala 2.12 поддерживается в Apache Spark 2.4, она не поддерживается в Databricks Runtime 5.0.

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 18,0 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 40.4.1 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 six 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornado 5.1.1 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 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 большой двоичный объект 1.1.1
загрузка 1.3-20 заваривать 1.0–6 метла 0.5.0
вызывающий объект 3.0.0 автомобиль 3.0-2 carData 3.0-1
крышка 6.0-80 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 1.5
компилятор 3.4.4 карандаш 1.3.4 curl 3.2
CVST 0.2-2 data.table 1.11.4 наборы данных 3.4.4
DBI 1.0.0 ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1,0–8
desc 1.2.0 средства разработки 1.13.6 digest 0.6.16
dimRed 0.1.0 doMC 1.3.5 dplyr 0.7.6
DRR 0.0.3 вентиляторы 0.3.0 forcats 0.3.0
foreach 1.4.4 иностранный 0.8-70 gbm 2.1.3
geometry 0.3-6 ggplot2 3.0.0 git2r 0.23.0
glmnet 2.0-16 клей 1.3.0 Говер 0.1.2
графика 3.4.4 grDevices 3.4.4 grid 3.4.4
gsubfn 0,7 gtable 0.2.0 h2o 3.20.0.2
haven 1.1.2 hms 0.4.2 httr 1.3.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ipred 0.9-7
Итераторы 1.0.10 jsonlite 1.5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 маркирование 0,3 решётка 0.20-35
Lava 1.6.3 lazoval 0.2.1 littler 0.3.4
lme4 1.1-18-1 lubridate 1.7.4 магия 1.5-8
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 maps 3.3.0
Maptools 0.9-3 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
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 столб 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
plyr 1.8.4 хвалить 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 readr 1.1.1
readxl 1.1.0 Рецепты 0.1.3 реванш 1.0.1
reshape2 1.4.3 rio 0.5.10 rlang 0.2.2
надежная база 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 весы 1.0.0
sfsmisc 1.1-2 sp 1.3-1 SparkR 2.4.0
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 1.2.4
stringr 1.3.1 выживание 2.42-6 tcltk 3.4.4
ОбучениеDemos 2,10 testthat 2.0.0 tibble 1.4.2
tidyr 0.8.1 tidyselect 0.2.4 TimeDate 3043.102
средства 3.4.4 utf8 1.1.4 служебные программы 3.4.4
viridisLite 0.3.0 усы 0.3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 zip 1.0.0

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 1.8.10
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 потоковая передача 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-tests 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 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.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-logging commons-logging 1.1.3
commons-net commons-net 3.1
commons-pool commons-pool 1.5.4
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.7
io.airlift aircompressor 0.10
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.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 0.10.0
org.apache.arrow arrow-memory 0.10.0
org.apache.arrow arrow-vector 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 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 1.8.1
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 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 1.5.2
org.apache.orc orc-mapreduce-nohive 1.5.2
org.apache.orc orc-shims 1.5.2
org.apache.parquet Паркет-столбец 1.10.1-databricks2
org.apache.parquet parquet-common 1.10.1-databricks2
org.apache.parquet parquet-encoding 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 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 3.5.3
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 test-interface 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 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 1.5
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 1.1.7.1
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