Sdílet prostřednictvím

Databricks Runtime 11.1 (EoS)

  • Článek

Poznámka:

Podpora této verze Databricks Runtime skončila. Datum ukončení podpory najdete v tématu Historie ukončení podpory. Všechny podporované verze databricks Runtime najdete v poznámkách k verzi Databricks Runtime a kompatibilitu.

Následující poznámky k verzi obsahují informace o modulu Databricks Runtime 11.1, který využívá Apache Spark 3.3.0. Databricks vydala tuto verzi v červenci 2022.

Nové funkce a vylepšení

Photon je GA

Photon je teď obecně dostupný, počínaje modulem Databricks Runtime 11.1. Photon je nativní vektorizovaný dotazovací modul v Azure Databricks, který je napsaný tak, aby byl přímo kompatibilní s rozhraními API služby Apache Spark a fungoval tak se stávajícím kódem. Photon se vyvíjí v jazyce C++, který využívá moderní hardware, a používá nejnovější techniky vektorizovaného zpracování dotazů k použití velkých objemů paralelismu na úrovni dat a instrukcí v procesorech, což zvyšuje výkon v reálných datech a aplikacích – to vše nativně ve vašem datovém jezeře.

Photon je součástí vysokovýkonného modulu runtime, který zrychluje provádění stávajících volání SQL a rozhraní API datového rámce a snižuje celkové náklady na jednotlivé úlohy. Photon se ve výchozím nastavení používá v datových skladech Databricks SQL.

Mezi nové funkce a vylepšení patří:

  • Nový vektorizovaný operátor řazení
  • Nové vektorizované funkce oken
  • Nové typy a velikosti instancí ve všech cloudech

Omezení:

  • Photon nepodporuje uživatelem definované funkce Scala nebo Pythonu.
  • Photon nepodporuje RDD
  • Photon nepodporuje strukturované streamování

Další informace najdete v následujících oznámeních photon.

Photon: New vectorized sort operator

Photon teď podporuje vektorizované řazení, pokud dotaz obsahuje SORT_BY, CLUSTER_BYnebo funkci okna s funkcí ORDER BY.

Omezení: Photon nepodporuje globální ORDER BY klauzuli. Řazení pro vyhodnocení oken bude fotonizováno, ale globální řazení bude dál běžet ve Sparku.

Photon: Nové vektorizované funkce okna

Photon teď podporuje vektorizované vyhodnocení funkce okna pro mnoho typů snímků a funkcí. Nové funkce oken zahrnují: row_number, rank, dense_rank, lag, lead, percent_rank, ntile, a nth_value. Podporované typy rámečků oken: spuštění (UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW), nevázané (UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING), zvětšení (UNBOUNDED PRECEDING AND <OFFSET> FOLLOWING) a zmenšení (<OFFSET> PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING).

Omezení:

  • Photon podporuje pouze ROWS verze všech typů snímků.
  • Photon zatím nepodporuje typ posuvného rámečku (<OFFSET> PRECEDING AND <OFFSET> FOLLOWING).

Photon: Podporované typy instancí

  • dds_v5
  • ds_v5
  • eas_v4
  • eds_v4
  • eds_v5
  • es_v5
  • las_v3
  • ls_v3

Změna datového kanálu teď může automaticky zpracovávat časové razítka mimo rozsah.

Změna datového kanálu (CDF) teď obsahuje nový režim, ve kterém můžete poskytovat časová razítka nebo verze za nejnovější verzí potvrzení, aniž by došlo k chybám. Tento režim je ve výchozím nastavení zakázaný. Můžete ho povolit nastavením konfigurace spark.databricks.delta.changeDataFeed.timestampOutOfRange.enabled na true.

Popis a zobrazení funkcí SQL teď ve výstupu zobrazují názvy katalogu Unity (Public Preview)

Příkazy DESC TABLE, , DESC DATABASE, DESC NAMESPACEDESC SCHEMA, DESC FUNCTIONEXPLAINa SHOW CREATE TABLE nyní vždy zobrazují název katalogu ve svém výstupu.

Odvození schématu a vývoj souborů Parquet v auto loaderu (Public Preview)

Auto Loader teď podporuje odvozování schématu a vývoj souborů Parquet. Stejně jako formáty JSON, CSV a Avro teď můžete použít záchranný datový sloupec k záchraně neočekávaných dat, která se můžou objevit v souborech Parquet. To zahrnuje data, která nelze analyzovat v očekávaném datovém typu, sloupcích s jiným písmenem nebo dalších sloupcích, které nejsou součástí očekávaného schématu. Automatické zavaděče můžete nakonfigurovat tak, aby se schéma automaticky vyvinulo při přidávání nových sloupců do příchozích dat. Viz Konfigurace odvození schématu a vývoj v automatickém zavaděče.

Auto Loader teď podporuje vývoj schématu pro Avro (GA)

Viz Konfigurace odvození schématu a vývoj v automatickém zavaděče.

Podpora Delta Lake pro dynamické přepsání oddílů

Delta Lake teď umožňuje dynamickému režimu přepsání oddílů přepsat všechna existující data v každém logickém oddílu, pro který zápis potvrdí nová data. Zobrazení selektivního přepsání dat pomocí Delta Lake

Podpora schématu informací pro objekty vytvořené v katalogu Unity

Informační schéma poskytuje rozhraní API založené na SQL, které popisuje metadata různých databázových objektů, včetně tabulek a zobrazení, omezení a rutin. V informačním schématu najdete sadu zobrazení popisujících objekty známé v katalogu schématu, které máte privilegované zobrazení. Schéma SYSTEM informací katalogu vrací informace o objektech ve všech katalogech v rámci metastoru. Viz Schéma informací.

Informační omezení tabulek Delta Lake s katalogem Unity (Public Preview)

U tabulek Delta Lake s katalogem Unity teď můžete definovat omezení informačního primárního klíče a cizího klíče. Informační omezení se nevynucují. Viz klauzule CONSTRAINT.

Katalog Unity je ga

Katalog Unity je nyní obecně dostupný od Databricks Runtime 11.1. Viz téma Co je katalog Unity?.

Rozdílové sdílení je obecně dostupné

Rozdílové sdílení je teď obecně dostupné od Databricks Runtime 11.1.

Databricks ke sdílení Databricks Delta se plně spravuje bez nutnosti výměny tokenů. V uživatelském rozhraní nebo pomocí rozhraní SQL a REST API můžete vytvářet a spravovat poskytovatele, příjemce a sdílené složky.

Mezi funkce patří omezení přístupu příjemců, dotazování dat pomocí seznamů přístupu IP adres a omezení oblastí a delegování správy rozdílového sdílení na jiné správce. Můžete také dotazovat změny dat nebo sdílet přírůstkové verze pomocí kanálu změn dat. Podívejte se, co je rozdílové sdílení?

Změny chování

Redaction citlivých vlastností pro DESCRIBE TABLE a SHOW TABLE PROPERTIES

Citlivé vlastnosti jsou redactovány v datových rámcích a výstupu DESCRIBE TABLE příkazů.SHOW TABLE PROPERTIES

Clustery úloh ve výchozím nastavení mají režim přístupu jednoho uživatele s Modulem Databricks Runtime 11.1 a novějším

Aby byl katalog Unity schopný, clustery úloh využívající Databricks Runtime 11.1 a vyšší vytvořené prostřednictvím uživatelského rozhraní úloh nebo rozhraní API úloh budou ve výchozím nastavení používat režim přístupu jednoho uživatele. Režim přístupu jednoho uživatele podporuje většinu programovacích jazyků, funkcí clusteru a funkcí zásad správného řízení dat. Režim sdíleného přístupu můžete stále konfigurovat prostřednictvím uživatelského rozhraní nebo rozhraní API, ale jazyky nebo funkce můžou být omezené.

Upgrady knihoven

  • Upgradované knihovny Pythonu:
    • filelock od 3.6.0 do 3.7.1
    • vykreslovat od 5.6.0 do 5.8.2
    • protobuf od 3.20.1 do 4.21.2
  • Upgradované knihovny jazyka R:
    • Chron od 2.3-56 do 2.3-57
    • DBI od 1.1.2 do 1.1.3
    • dbplyr od 2.1.1 do 2.2.0
    • e1071 od 1.7-9 do 1.7-11
    • budoucí od 1.25.0 do 1.26.1
    • globals from 0.14.0 to 0.15.1
    • hardhat od 0.2.0 do 1.1.0
    • ipred z 0.9-12 do 0.9-13
    • openssl od 2.0.0 do 2.0.2
    • paralelně od 1.31.1 do 1.32.0
    • processx od 3.5.3 do 3.6.1
    • progressr from 0.10.0 to 0.10.1
    • proxy z 0.4-26 na 0.4-27
    • ps od 1.7.0 do 1.7.1
    • randomForest od 4.7-1 do 4.7-1.1
    • roxygen2 od 7.1.2 do 7.2.0
    • Rserve od 1.8-10 do 1.8-11
    • RSQLite od 2.2.13 do 2.2.14
    • sparklyr od 1.7.5 do 1.7.7
    • tinytex od 0,38 do 0,40
    • usethis from 2.1.5 to 2.1.6
    • xfun od 0.30 do 0.31
  • Upgradované knihovny Java:
    • io.delta.delta-sharing-spark_2.12 od 0.4.0 do 0.5.0

Apache Spark

Databricks Runtime 11.2 zahrnuje Apache Spark 3.3.0. Tato verze zahrnuje všechny opravy a vylepšení Sparku, která jsou součástí Databricks Runtime 11.1 (EoS), a také následující další opravy chyb a vylepšení Sparku:

  • [SPARK-40054] [SQL] Obnovení syntaxe zpracování chyb try_cast()
  • [SPARK-39489] [JÁDRO] Vylepšení výkonu protokolování událostí JsonProtocol pomocí Jacksona místo Json4s
  • [SPARK-39319] [JÁDRO][SQL] Vytváření kontextů dotazů jako součásti SparkThrowable
  • [SPARK-40085] [SQL] K označení chyb použijte třídu chyb INTERNAL_ERROR místo IllegalStateException.
  • [SPARK-40001] [SQL] Zápisy NULL do výchozích sloupců JSON zapisují do úložiště hodnotou null.
  • [SPARK-39635] [SQL] Podpora metrik ovladačů ve vlastním rozhraní API metrik DS v2
  • [SPARK-39184] [SQL] Zpracování nedostatečně využitého pole výsledků v sekvencích data a časového razítka
  • [SPARK-40019] [SQL] Refaktoring komentáře ArrayType containsNull a refaktoring logiky nedorozumění ve výrazu collectionOperator o containsNull
  • [SPARK-39989] [SQL] Podpora odhadu statistiky sloupců, pokud je výraz skládací
  • [SPARK-39926] [SQL] Oprava chyby ve sloupci DEFAULT pro ne vektorizované kontroly Parquet
  • [SPARK-40052] [SQL] Zpracování přímých bajtů vyrovnávacích pamětí v VectorizedDeltaBinaryPackedReader
  • [SPARK-40044] [SQL] Oprava typu cílového intervalu v chybách přetečení přetečení
  • [SPARK-39835] [SQL] Oprava OdstraněníSorts odebrání globálního řazení pod místním řazením
  • [SPARK-40002] [SQL] Neposouvejte limit dolů přes okno pomocí ntile
  • [SPARK-39976] [SQL] ArrayIntersect by měl správně zpracovat hodnotu null v levém výrazu.
  • [SPARK-39985] [SQL] Povolení implicitních výchozích hodnot sloupců v vkládání z datových rámců
  • [SPARK-39776] [SQL] Podrobný řetězec JOIN by měl přidat typ spojení
  • [SPARK-38901] [SQL] DS V2 podporuje funkce chybně odsazení
  • [SPARK-40028] [SQL][Sledovat] Vylepšení příkladů řetězcových funkcí
  • [SPARK-39983] [JÁDRO][SQL] Neupamějte neserializované vztahy vysílání na ovladači.
  • [SPARK-39812] [SQL] Zjednodušení kódu, pomocí kterého se konstruuje AggregateExpressiontoAggregateExpression
  • [SPARK-40028] [SQL] Přidání binárních příkladů pro řetězcové výrazy
  • [SPARK-39981] [SQL] Vyvolá výjimku QueryExecutionErrors.castingCauseOverflowErrorInTableInsert v castu
  • [SPARK-40007] [PYTHON][SQL] Přidání režimu do funkcí
  • [SPARK-40008] [SQL] Podpora přetypování integrálů do intervalů ANSI
  • [SPARK-40003] [PYTHON][SQL] Přidání mediánu do funkcí
  • [SPARK-39952] [SQL] SaveIntoDataSourceCommand by měl recache result relation
  • [SPARK-39951] [SQL] Aktualizace sloupcové kontroly Parquet V2 pro vnořená pole
  • [SPARK-39775] [JÁDRO][AVRO] Zakázání ověřování výchozích hodnot při analýze schémat Avro
  • [SPARK-33236] [shuffle] Backport do DBR 11.x: Povolení služby náhodného prohazování na základě push pro uložení stavu v databázi na úrovni NM pro zachování práce restartování
  • [SPARK-39836] [SQL] Zjednodušení nástroje V2ExpressionBuilder extrahováním běžné metody
  • [SPARK-39867] [SQL] Globální limit by neměl dědit OrderPreservingUnaryNode
  • [SPARK-39873] [SQL] Odebrání OptimizeLimitZero a sloučení do EliminateLimits
  • [SPARK-39961] [SQL] Ds V2 push-down přeložit přetypování, pokud je přetypování bezpečné
  • [SPARK-39872] [SQL] Změna použití BytePackerForLong#unpack8Values se vstupním rozhraním API pole v VectorizedDeltaBinaryPackedReader
  • [SPARK-39858] [SQL] Odebrání nepotřebných AliasHelper pravidel nebo PredicateHelper pro některá pravidla
  • [SPARK-39962] [WARMFIX][ES-393486][PYTHON][SQL] Použít projekci, pokud jsou atributy skupiny prázdné
  • [SPARK-39900] [SQL] Řešení částečné nebo negatedované podmínky v predikátu binárního formátu
  • [SPARK-39904] [SQL] Přejmenujte inferDate tak, aby preferoval Datum a objasnil sémantiku možnosti ve zdroji dat CSV.
  • [SPARK-39958] [SQL] Přidání protokolu upozornění při nemožnosti načíst vlastní objekt metriky
  • [SPARK-39936] [SQL] Uložení schématu ve vlastnostech zobrazení Sparku
  • [SPARK-39932] [SQL] WindowExec by měl vymazat konečnou vyrovnávací paměť oddílu.
  • [SPARK-37194] [SQL] Vyhněte se zbytečnému řazení v zápisu v1, pokud není dynamický oddíl
  • [SPARK-39902] [SQL] Přidání podrobností kontroly do uzlu kontroly plánu Sparku ve SparkUI
  • [SPARK-39865] [SQL] Zobrazení správných chybových zpráv u chyb přetečení v vložení tabulky
  • [SPARK-39940] [SS] Aktualizace tabulky katalogu při dotazu streamování pomocí jímky DSv1
  • [SPARK-39827] [SQL] Použití třídy ARITHMETIC_OVERFLOW chyb v přetečení int add_months()
  • [SPARK-39914] [SQL] Přidání filtru DS V2 do převodu filtru V1
  • [SPARK-39857] [SQL] Ruční DBR 11.x backport; V2ExpressionBuilder používá nesprávný datový typ LiteralValue pro predikát #43454
  • [SPARK-39840] [SQL][PYTHON] Factor PythonArrowInput jako symetrie PythonArrowOutput
  • [SPARK-39651] [SQL] Vyřazení podmínky filtru, pokud je porovnání s randem deterministické
  • [SPARK-39877] [PYTHON] Přidání překontování do rozhraní API datového rámce PySpark
  • [SPARK-39847] [WARMFIX][SS] Oprava stavu časování v RocksDBLoader.loadLibrary(), pokud je přerušeno vlákno volajícího
  • [SPARK-39909] [SQL] Uspořádání kontroly odsdílení informací pro JDBCV2Suite
  • [SPARK-39834] [SQL][SS] Zahrnout statistiky původu a omezení logickéhordd, pokud pochází z datového rámce
  • [SPARK-39849] [SQL] Dataset.as(StructType) vyplní chybějící nové sloupce s hodnotou null.
  • [SPARK-39860] [SQL] Další výrazy by měly rozšířit predikát
  • [SPARK-39823] [SQL][PYTHON] Přejmenování Dataset.as jako Dataset.to a přidání DataFrame.to v PySparku
  • [SPARK-39918] [SQL][PODVERZE] Nahraďte v chybové zprávě slovo "un-comparable" slovem "incomparable" (nekompatibilní).
  • [SPARK-39857] [SQL][3.3] V2ExpressionBuilder používá nesprávný datový typ LiteralValue pro predikát In
  • [SPARK-39862] [SQL] Ruční backport pro PR 43654 cílení DBR 11.x: Aktualizace SQLConf.DEFAULT_COLUMN_ALLOWED_PROVIDERS povolit/odepřít ALTER TABLE ... Příkazy ADD COLUMN zvlášť
  • [SPARK-39844] [SQL] Ruční backport pro PR 43652 cílení DBR 11.x
  • [SPARK-39899] [SQL] Oprava předávání parametrů zprávy do InvalidUDFClassException
  • [SPARK-39890] [SQL] Make TakeOrderedAndProjectExec dědí AliasAwareOutputOrdering
  • [SPARK-39809] [PYTHON] Podpora typu CharType v PySpark
  • [SPARK-38864] [SQL] Přidání nepřekontové nebo roztavené datové sady
  • [SPARK-39864] [SQL] Lazily zaregistrovat ExecutionListenerBus
  • [SPARK-39808] [SQL] Podpora režimu agregační funkce MODE
  • [SPARK-39839] [SQL] Zpracování speciálního případu s proměnnou s nulovou délkou Decimal s nenulovým posunemAndSize v nezabezpečené kontrole integrity struktury
  • [SPARK-39875] [SQL] Změna protected metody v konečné třídě na private nebo package-visible
  • [SPARK-39731] [SQL] Oprava potíží se zdroji dat CSV a JSON při analýze kalendářních dat ve formátu yyyyMDd pomocí zásad analyzátoru opravených času
  • [SPARK-39805] [SS] Vyřazení triggeru.once a zvýšení úrovně triggeru.AvailableNow
  • [SPARK-39784] [SQL] Po překladu výrazu Catalyst expression do filtru zdroje dat na pravé straně filtru zdroje dat vložte hodnoty literálu.
  • [SPARK-39672] [SQL][3.1] Oprava odebrání projektu před filtrováním s korelovaným poddotazem
  • [SPARK-39552] [SQL] Sjednocení v1 a v2 DESCRIBE TABLE
  • [SPARK-39806] [SQL] _metadata Přístup k děleným tabulce může chybově dojít k chybovému ukončení dotazu
  • [SPARK-39810] [SQL] Catalog.tableExists by měl zpracovávat vnořený obor názvů
  • [SPARK-37287] [SQL] Vytáhněte dynamické oddíly a řazení kbelíků z FileFormatWriter
  • [SPARK-39469] [SQL] Odvození typu data pro odvození schématu CSV
  • [SPARK-39148] [SQL] Agregace DS V2 může fungovat s posunem nebo limitem
  • [SPARK-39818] [SQL] Oprava chyby v polích ARRAY, STRUCT, MAP s výchozími hodnotami s poli NULL
  • [SPARK-39792] [SQL] Přidání DecimalDivideWithOverflowCheck pro desetinný průměr
  • [SPARK-39798] [SQL] Replcace toSeq.toArray with .toArray[Any] in constructor of GenericArrayData
  • [SPARK-39759] [SQL] Implementace listIndexes v JDBC (dialekt H2)
  • [SPARK-39385] [SQL] Podporuje funkci push down REGR_AVGX a REGR_AVGY
  • [SPARK-39787] [SQL] Použití třídy chyb v analýze chyby funkce to_timestamp
  • [SPARK-39760] [PYTHON] Podpora Varchar v PySpark
  • [SPARK-39557] [SQL] Ruční backport do DBR 11.x: Podpora ARRAY, STRUCT, MAP typů jako VÝCHOZÍ hodnoty
  • [SPARK-39758] [SQL][3.3] Oprava NPE z funkcí regexp u neplatných vzorů
  • [SPARK-39749] [SQL] Režim ANSI SQL: Použití prostého řetězcového vyjádření při přetypování desetinných míst na řetězec
  • [SPARK-39704] [SQL] Implementace createIndex &dropIndex &indexExists v JDBC (dialekt H2)
  • [SPARK-39803] [SQL] Používejte LevenshteinDistance místo StringUtils.getLevenshteinDistance
  • [SPARK-39339] [SQL] Podpora typu TimestampNTZ ve zdroji dat JDBC
  • [SPARK-39781] [SS] Přidání podpory pro poskytování max_open_files poskytovateli úložiště stavů rocksdb
  • [SPARK-39719] [R] Implementace databaseExists/getDatabase v SparkR podporuje 3L obor názvů
  • [SPARK-39751] [SQL] Přejmenování metriky agregovaných klíčů hash
  • [SPARK-39772] [SQL] Obor názvů by měl mít hodnotu null, pokud je databáze ve starých konstruktorech null.
  • [SPARK-39625] [SPARK-38904][SQL] Přidání Dataset.as(StructType)
  • [SPARK-39384] [SQL] Kompilace integrovaných agregačních funkcí lineární regrese pro dialekt JDBC
  • [SPARK-39720] [R] Implementace tableExists/getTable v SparkR pro obor názvů 3L
  • [SPARK-39744] [SQL] REGEXP_INSTR Přidání funkce
  • [SPARK-39716] [R] Nastavení currentDatabase/setCurrentDatabase/listCatalogs v sparkR podporují obor názvů 3L
  • [SPARK-39788] [SQL] Přejmenovat catalogName na dialectName pro JdbcUtils
  • [SPARK-39647] [JÁDRO] Registrace exekutoru v ESS před registrací BlockManageru
  • [SPARK-39754] [JÁDRO][SQL] Odebrání nepoužívaných import nebo nepotřebných {}
  • [SPARK-39706] [SQL] Nastavení chybějícího sloupce s hodnotou defaultValue jako konstantou v ParquetColumnVector
  • [SPARK-39699] [SQL] Zpřesnit funkci CollapseProject o výrazech vytváření kolekcí
  • [SPARK-39737] [SQL] PERCENTILE_CONT a PERCENTILE_DISC měl by podporovat agregační filtr.
  • [SPARK-39579] [SQL][PYTHON][R] Make ListFunctions/getFunction/functionExists kompatibilní s oborem názvů vrstvy 3
  • [SPARK-39627] [SQL] Pushdown JDBC V2 by měl sjednotit rozhraní API pro kompilaci.
  • [SPARK-39748] [SQL][SS] Zahrnutí logického plánu původu pro LogRDD, pokud pochází z datového rámce
  • [SPARK-39385] [SQL] Překlad agregačních funkcí lineární regrese pro odsdílení změn
  • [SPARK-39695] [SQL] REGEXP_SUBSTR Přidání funkce
  • [SPARK-39667] [SQL] Přidání dalšího alternativního řešení, pokud není dostatek paměti pro sestavení a vysílání tabulky
  • [SPARK-39666] [ES-337834][SQL] Použití UnsafeProjection.create k respektu spark.sql.codegen.factoryMode ve výrazuEncoder
  • [SPARK-39643] [SQL] Zákaz výrazů poddotazů v hodnotách DEFAULT
  • [SPARK-38647] [SQL] Přidání mixu SupportsReportOrdering v rozhraní pro Scan (DataSourceV2)
  • [SPARK-39497] [SQL] Vylepšení výjimky analýzy chybějícího sloupce s klíčem mapy
  • [SPARK-39661] [SQL] Vyhněte se vytváření nepotřebných protokolovacího nástroje SLF4J
  • [SPARK-39713] [SQL] Režim ANSI: Přidání návrhu použití try_element_at pro INVALID_ARRAY_INDEX chybu
  • [SPARK-38899] [SQL]DS V2 podporuje funkce push down datetime
  • [SPARK-39638] [SQL] Změna použití ConstantColumnVector k ukládání sloupců oddílů do OrcColumnarBatchReader
  • [SPARK-39653] [SQL] Vyčištění ColumnVectorUtils#populate(WritableColumnVector, InternalRow, int) z ColumnVectorUtils
  • [SPARK-39231] [SQL] On/OffHeapColumnVector Místo ConstantColumnVector ukládání sloupců oddílů doVectorizedParquetRecordReader
  • [SPARK-39547] [SQL] V2SessionCatalog by neměl vyvolat NoSuchDatabaseException v loadNamspaceMetadata
  • [SPARK-39447] [SQL] Vyhněte se AssertionError v AdaptivníSparkPlanExec.doExecuteBroadcast
  • [SPARK-39492] [SQL] Přepracová MISSING_COLUMN
  • [SPARK-39679] [SQL] TakeOrderedAndProjectExec by měl respektovat řazení podřízených výstupů.
  • [SPARK-39606] [SQL] Použití podřízených statistik k odhadu operátoru objednávky
  • [SPARK-39611] [PYTHON][PS] Oprava nesprávných aliasů v array_ufunc
  • [SPARK-39656] [SQL][3.3] Oprava nesprávného oboru názvů v DescribeNamespaceExec
  • [SPARK-39675] [SQL] Přepnutí konfigurace spark.sql.codegen.factoryMode z testovacího účelu na interní účel
  • [SPARK-39139] [SQL] DS V2 podporuje funkci push down DS V2 UDF.
  • [SPARK-39434] [SQL] Poskytnutí kontextu dotazu chyby za běhu, když je index pole mimo hranici
  • [SPARK-39479] [SQL] DS V2 podporuje odsdílení matematických funkcí (jiné než ANSI).
  • [SPARK-39618] [SQL] REGEXP_COUNT Přidání funkce
  • [SPARK-39553] [JÁDRO] Při použití scaly 2.13 by nemělo při použití scaly 2.13 vyvolat neregistrovaný shuffle více vláken.
  • [SPARK-38755] [PYTHON][3.3] Přidání souboru pro adresu chybějících obecných funkcí knihovny pandas
  • [SPARK-39444] [SQL] Přidání optimalizačních poddotazůdochch
  • [SPARK-39316] [SQL] Sloučení úrovněPrecision a CheckOverflow do desítkové binární aritmetické
  • [SPARK-39505] [UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Obsah řídicího protokolu vykreslený v uživatelském rozhraní
  • [SPARK-39448] [SQL] Přidat ReplaceCTERefWithRepartition do nonExcludableRules seznamu
  • [SPARK-37961] [SQL] Přepsání maxRows/maxRowsPerPartition pro některé logické operátory
  • [SPARK-35223] Vrátit zpět přidání problémuNavigationLink
  • [SPARK-39633] [SQL] Časové razítko podpory v sekundách pro TimeTravel pomocí možností datového rámce
  • [SPARK-38796] [SQL] Aktualizace dokumentace pro řetězce formátu čísel pomocí funkcí {try_}to_number
  • [SPARK-39650] [SS] Oprava nesprávného schématu hodnot v odstranění duplicitních dat streamování s zpětnou kompatibilitou
  • [SPARK-39636] [JÁDRO][UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Oprava více chyb ve formátu JsonProtocol, které mají vliv na úrovně úložiště haldy a úlohy / ResourceRequests exekutoru
  • [SPARK-39432] [SQL] Vrácení ELEMENT_AT_BY_INDEX_ZERO z element_at(*; 0)
  • [SPARK-39349] Přidání centralizované metody CheckError pro kontrolu kvality cesty chyby
  • [SPARK-39453] [SQL] DS V2 podporuje chybně agregační funkce bez agregace (jiné než ANSI).
  • [SPARK-38978] [SQL] DS V2 podporuje operátor push down OFFSET
  • [SPARK-39567] [SQL] Podpora intervalů ANSI ve funkcích percentilu
  • [SPARK-39383] [SQL] Podpora VÝCHOZÍch sloupců ve zdrojích dat ALTER TABLE ALTER COLUMNS na V2
  • [SPARK-39396] [SQL] Oprava výjimky přihlášení LDAP s kódem chyby 49 – neplatné přihlašovací údaje
  • [SPARK-39548] [SQL] Příkaz CreateView s dotazem klauzule okna narazil na nesprávný problém s definicí okna
  • [SPARK-39575] [AVRO] add ByteBuffer#rewind after ByteBuffer#get in Avr...
  • [SPARK-39543] Možnost DataFrameWriterV2 by měla být předána vlastnostem úložiště, pokud se náhradní verze v1
  • [SPARK-39564] [SS] Zveřejnění informací o tabulce katalogu logickému plánu v dotazu streamování
  • [SPARK-39582] [SQL] Oprava značky "Od" pro array_agg
  • [SPARK-39388] [SQL] Opakované použití orcSchema při nasdílení predikátů Orc
  • [SPARK-39511] [SQL] Zvýšení místního limitu pro odsunutí 1 pro pravou stranu levé střední/anti join, pokud je podmínka spojení prázdná
  • [SPARK-38614] [SQL] Nesdílejte limit dolů přes okno, které používá percent_rank
  • [SPARK-39551] [SQL] Přidání neplatné kontroly plánu AQE
  • [SPARK-39383] [SQL] Podpora VÝCHOZÍch sloupců ve zdrojích dat ALTER TABLE ADD COLUMNS do zdrojů dat V2
  • [SPARK-39538] [SQL] Vyhněte se vytváření nepotřebných protokolovacího nástroje SLF4J
  • [SPARK-39383] [SQL] Ruční backport do DBR 11.x: Refaktoring podpory výchozího sloupce pro přeskočení předávání primárního analyzátoru
  • [SPARK-39397] [SQL] Relax AliasAwareOutputExpression pro podporu aliasu s výrazem
  • [SPARK-39496] [SQL] Zpracování struktury null v Inline.eval
  • [SPARK-39545] [SQL] Metoda přepsání concat v ExpressionSet jazyce Scala 2.13 za účelem zlepšení výkonu
  • [SPARK-39340] [SQL] Pushdown DS v2 by měl umožňovat tečky v názvu sloupců nejvyšší úrovně.
  • [SPARK-39488] [SQL] Zjednodušení zpracování chyb tempResolvedColumn
  • [SPARK-38846] [SQL] Přidání explicitního mapování dat mezi číselným typem Teradata a počtem desetinných míst Sparku
  • [SPARK-39520] [SQL] Metoda přepsání -- pro ExpressionSet scala 2.13
  • [SPARK-39470] [SQL] Podpora přetypování intervalů ANSI na desetinná místa
  • [SPARK-39477] [SQL] Odebrání informací o počtu dotazů ze zlatých souborů SQLQueryTestSuite
  • [SPARK-39419] [SQL] Oprava ArraySortu pro vyvolání výjimky, když srovnávací program vrátí hodnotu null
  • [SPARK-39061] [SQL] Správně nastavit hodnotu null pro Inline výstupní atributy
  • [SPARK-39320] [SQL] Podpora agregační funkce MEDIAN
  • [SPARK-39261] [JÁDRO] Vylepšení formátování nového textu pro chybové zprávy
  • [SPARK-39355] [SQL] Jeden sloupec používá quoted k vytvoření UnresolvedAttribute
  • [SPARK-39351] [SQL] SHOW CREATE TABLE should redact properties
  • [SPARK-37623] [SQL] Podpora agregační funkce ANSI: regr_intercept
  • [SPARK-39374] [SQL] Zlepšení chybové zprávy pro seznam sloupců zadaných uživatelem
  • [SPARK-39255] [SQL][3.3] Vylepšení chybových zpráv
  • [SPARK-39321] [SQL] Refaktoring TryCast pro použití RuntimeReplaceable
  • [SPARK-39406] [PYTHON] Přijmout pole NumPy v createDataFrame
  • [SPARK-39267] [SQL] Vyčištění nepotřebného symbolu dsl
  • [SPARK-39171] [SQL] Sjednocení výrazu přetypování
  • [SPARK-28330] [SQL] Podpora ANSI SQL: klauzule posunu výsledku ve výrazu dotazu
  • [SPARK-39203] [SQL] Přepsání umístění tabulky na absolutní identifikátor URI na základě identifikátoru URI databáze
  • [SPARK-39313] [SQL] toCatalystOrdering pokud V2Expression nejde přeložit, by mělo selhat
  • [SPARK-39301] [SQL][PYTHON] Využití localRelation a respektování velikosti dávky šipky ve createDataFrame s optimalizací šipky
  • [SPARK-39400] [SQL] Spark-sql by měl ve všech případech odebrat adresář prostředků Hive.

Aktualizace údržby

Viz aktualizace údržby Databricks Runtime 11.1.

Prostředí systému

  • Operační systém: Ubuntu 20.04.4 LTS
  • Java: Zulu 8.56.0.21-CA-linux64
  • Scala: 2.12.14
  • Python: 3.9.5
  • R: 4.1.3
  • Delta Lake: 1.2.1

Nainstalované knihovny Pythonu

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
Antergos Linux 2015.10 (ISO-Rolling) argon2-cffi 20.1.0 async-generator 1,10
attrs 21.2.0 backcall 0.2.0 backports.entry-points-selectable 1.1.1
černý 22.3.0 bělit 4.0.0 boto3 1.21.18
botocore 1.24.18 certifi 2021.10.8 cffi 1.14.6
chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4 kliknutí 8.0.3
kryptografie 3.4.8 cyklista 0.10.0 Cython 0.29.24
dbus-python 1.2.16 ladění 1.4.1 dekoratér 5.1.0
defusedxml 0.7.1 distlib 0.3.5 informace o distribuci 0.23ubuntu1
vstupní body 0.3 přehled omezujících vlastností 1.0.0 filelock 3.8.0
idna 3.2 ipykernel 6.12.1 ipython 7.32.0
ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.0 Jedi 0.18.0
Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0 joblib 1.0.1
jsonschema 3.2.0 jupyter-client 6.1.12 jupyter-core 4.8.1
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgety 1.0.0 verizonsolver 1.3.1
MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.4.3 matplotlib-inline 0.1.2
špatně zamyšlení 0.8.4 mypy-extensions 0.4.3 nbclient 0.5.3
nbconvert 6.1.0 nbformat 5.1.3 nest-asyncio 1.5.1
poznámkový blok 6.4.5 numpy 1.20.3 balení 21.0
pandas 1.3.4 pandocfilters 1.4.3 parso 0.8.2
pathspec 0.9.0 bábovka 0.5.2 pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5 Polštář 8.4.0 jádro 21.2.4
platformdirs 2.5.2 plotly 5.9.0 prometheus-client 0.11.0
prompt-toolkit 3.0.20 protobuf 4.21.5 psutil 5.8.0
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 pyarrow 7.0.0
pycparser 2,20 Pygments 2.10.0 PyGObject 3.36.0
pyodbc 4.0.31 pyparsing 3.0.4 pyrsistent 0.18.0
python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 python-dateutil 2.8.2 pytz 2021.3
pyzmq 22.2.1 žádosti 2.26.0 requests-unixsocket 0.2.0
s3transfer 0.5.2 scikit-learn 0.24.2 scipy 1.7.1
seaborn 0.11.2 Send2Trash 1.8.0 setuptools 58.0.4
Šest 1.16.0 ssh-import-id 5.10 statsmodels 0.12.2
houževnatost 8.0.1 terminado 0.9.4 testpath 0.5.0
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1
tornádo 6.1 vlastnosti 5.1.0 typing-extensions 3.10.0.2
bezobslužné upgrady 0,1 urllib3 1.26.7 virtualenv 20.8.0
wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 kolo 0.37.0
widgetsnbextension 3.6.0

Nainstalované knihovny jazyka R

Knihovny R se instalují ze snímku Microsoft CRAN 2022-08-15.

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
askpass 1,1 assertthat 0.2.1 backporty 1.4.1
base 4.1.3 base64enc 0.1-3 bitové 4.0.4
bit64 4.0.5 blob 1.2.3 startování 1.3-28
vařit 1.0-7 verva 1.1.3 koště 1.0.0
bslib 0.4.0 cachem 1.0.6 volající 3.7.1
caret 6.0-93 cellranger 1.1.0 chron 2.3-57
class 7.3-20 Rozhraní příkazového řádku 3.3.0 clipr 0.8.0
cluster 2.1.3 codetools 0.2-18 barevný prostor 2.0-3
commonmark 1.8.0 – kompilátor 4.1.3 config 0.3.1
cpp11 0.4.2 pastelka 1.5.1 přihlašovací údaje 1.3.2
kudrna 4.3.2 data.table 1.14.2 Power BI 4.1.3
DBI 1.1.3 dbplyr 2.2.1 Desc 1.4.1
devtools 2.4.4 diffobj 0.3.5 trávit 0.6.29
downlit 0.4.2 dplyr 1.0.9 dtplyr 1.2.1
e1071 1.7-11 tři tečky 0.3.2 evaluate 0,16
fanynky 1.0.3 farver 2.1.1 fastmap 1.1.0
fontawesome 0.3.0 forcats 0.5.1 foreach 1.5.2
zahraniční 0.8-82 kovat 0.2.0 Fs 1.5.2
budoucnost 1.27.0 future.apply 1.9.0 kloktadlo 1.2.0
Generik 0.1.3 Gert 1.7.0 ggplot2 3.3.6
Gh 1.3.0 gitcreds 0.1.1 glmnet 4.1-4
globálních objektů 0.16.0 lepidlo 1.6.2 googledrive 2.0.0
googlesheets4 1.0.1 Gower 1.0.0 Grafika 4.1.3
grDevices 4.1.3 mřížka 4.1.3 gridExtra 2.3
gsubfn 0,7 gtable 0.3.0 bezpečnostní přilba 1.2.0
útočiště 2.5.0 highr 0,9 Hms 1.1.1
htmltools 0.5.3 htmlwidgets 1.5.4 httpuv 1.6.5
httr 1.4.3 Id 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-13 isoband 0.2.5 Iterátory 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.0 KernSmooth 2.23-20
pletení 1.39 značení 0.4.2 později 1.3.0
mříž 0.20-45 láva 1.6.10 lifecycle 1.0.1
listenv 0.8.0 lubridate 1.8.0 magrittr 2.0.3
sleva 1,1 MŠE 7.3-56 Matice 1.4-1
memoise 2.0.1 metody 4.1.3 mgcv 1.8-40
mim 0.12 miniUI 0.1.1.1 ModelMetrics 1.2.2.2
modelr 0.1.8 munsell 0.5.0 nlme 3.1-157
nnet 7.3-17 numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.0.2
parallel 4.1.3 paralelně 1.32.1 pilíř 1.8.0
pkgbuild 1.3.1 pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.6
pkgload 1.3.0 plogr 0.2.0 plyr 1.8.7
chválit 1.0.0 prettyunits 1.1.1 pROC 1.18.0
processx 3.7.0 prodlim 2019.11.13 profvis 0.3.7
Průběh 1.2.2 progressr 0.10.1 sliby 1.2.0.1
proto 1.0.0 plná moc 0.4-27 PS 1.7.1
purrr 0.3.4 r2d3 0.2.6 R6 2.5.1
ragg 1.2.2 randomForest 4.7-1.1 rappdirs 0.3.3
Analýza rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3 Rcpp 1.0.9
RcppEigen 0.3.3.9.2 readr 2.1.2 readxl 1.4.0
recepty 1.0.1 odvetný zápas 1.0.1 rematch2 2.1.2
vzdálená zařízení 2.4.2 reprex 2.0.1 reshape2 1.4.4
rlang 1.0.4 rmarkdown 2.14 RODBC 1.3-19
roxygen2 7.2.1 rpart 4.1.16 rprojroot 2.0.3
Rserve 1.8-11 RSQLite 2.2.15 rstudioapi 0,13
rversions 2.1.1 rvest 1.0.2 drzá napodobenina 0.4.2
váhy 1.2.0 selektor 0.4-2 sessioninfo 1.2.2
tvar 1.4.6 lesklý 1.7.2 sourcetools 0.1.7
sparklyr 1.7.7 SparkR 3.3.0 prostorový 7.3-11
spline křivky 4.1.3 sqldf 0.4-11 ČTVEREC 2021.1
statistické údaje 4.1.3 Statistiky 4 4.1.3 stringi 1.7.8
stringr 1.4.0 přežití 3.2-13 sys 3.4
systemfonts 1.0.4 tcltk 4.1.3 testthat 3.1.4
textshaping 0.3.6 tibble 3.1.8 tidyr 1.2.0
tidyselect 1.1.2 tidyverse 1.3.2 timeDate 4021.104
tinytex 0,40 tools 4.1.3 tzdb 0.3.0
urlchecker 1.0.1 usethis 2.1.6 utf8 1.2.2
utils 4.1.3 Uuid 1.1-0 vctrs 0.4.1
viridisLite 0.4.0 vroom 1.5.7 Waldo 0.4.0
vous 0,4 withr 2.5.0 xfun 0.32
xml2 1.3.3 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
yaml 2.3.5 zip 2.2.0

Nainstalované knihovny Java a Scala (verze clusteru Scala 2.12)

ID skupiny ID artefaktu Verze
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws automatické škálování aws-java-sdk 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.189
com.amazonaws podpora aws-java-sdk-support 1.12.189
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.189
com.amazonaws jmespath-java 1.12.189
com.chuusai shapeless_2.12 2.3.3
com.clearspring.analytics datový proud 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware Kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml spolužák 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.13.3
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.13.3
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.13.3
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.13.3
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.13.3
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.13.3
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.13.3
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.13.3
com.github.ben-manes.kofein kofein 2.3.4
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 nativní native_ref javy 1,1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1,1
com.github.fommil.netlib nativní native_system javy 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 1.5.2-1
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.8.6
com.google.crypto.tink Tink 1.6.1
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.12.0
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.h2database h2 2.0.204
com.helger profiler 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.ning compress-lzf 1,1
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.10.0
com.twitter chill_2.12 0.10.0
com.twitter util-app_2.12 7.1.0
com.twitter util-core_2.12 7.1.0
com.twitter util-function_2.12 7.1.0
com.twitter util-jvm_2.12 7.1.0
com.twitter util-lint_2.12 7.1.0
com.twitter util-registry_2.12 7.1.0
com.twitter util-stats_2.12 7.1.0
com.typesafe config 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.0
com.univocity univocity-parsers 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.15
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.3.3
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.11.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 2.2.1
dev.ludovic.netlib Blas 2.2.1
dev.ludovic.netlib lapack 2.2.1
hadoop3 jets3t-0.7 liball_deps_2.12
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift aircompressor 0.21
io.delta delta-sharing-spark_2.12 0.5.0
io.dropwizard.metrics metriky – jádro 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.1.1
io.dropwizard.metrics metriky – kontroly stavu 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.1.1
io.dropwizard.metrics metriky – servlety 4.1.1
io.netty netty-all 4.1.74.Final
io.netty netty-buffer 4.1.74.Final
io.netty netty-codec 4.1.74.Final
io.netty netty- common 4.1.74.Final
io.netty obslužná rutina netty 4.1.74.Final
io.netty netty-resolver 4.1.74.Final
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.48.Final
io.netty netty transport 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-native-epoll-linux-aarch_64 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-native-epoll-linux-x86_64 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-native-kqueue-osx-aarch_64 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-native-kqueue-osx-x86_64 4.1.74.Final
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.74.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus simpleclient_common 0.7.0
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.7.0
io.prometheus simpleclient_pushgateway 0.7.0
io.prometheus simpleclient_servlet 0.7.0
io.prometheus.jmx sběratel 0.12.0
jakarta.annotation jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.servlet jakarta.servlet-api 4.0.3
jakarta.validation jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation aktivace 1.1.1
javax.annotation javax.annotation-api 1.3.2
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.transaction jta 1,1
javax.transaction transaction-api 1,1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.11
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.10.13
mvn hadoop3 liball_deps_2.12
net.java.dev.jna jna 5.8.0
net.razorvine marináda 1.2
net.sf.jpam jpam 1,1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv super-csv 2.2.0
net.snowflake snowflake-ingest-sdk 0.9.6
net.snowflake snowflake-jdbc 3.13.14
net.snowflake spark-snowflake_2.12 2.10.0-spark_3.2
net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0,1
org.acplt.remotetea remotetea-oncrpc 1.1.2
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-runtime 3.5.2
org.antlr antlr4-runtime 4.8
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 7.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-core 7.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 7.0.0
org.apache.arrow arrow-vector 7.0.0
org.apache.avro avro 1.11.0
org.apache.avro avro-ipc 1.11.0
org.apache.avro avro-mapred 1.11.0
org.apache.commons commons-collections4 4.4
org.apache.commons commons-compress 1.21
org.apache.commons commons-crypto 1.1.0
org.apache.commons commons-lang3 3.12.0
org.apache.commons commons-math3 3.6.1
org.apache.commons commons-text 1,9
org.apache.kurátor kurátor-client 2.13.0
org.apache.kurátor kurátor-framework 2.13.0
org.apache.kurátor kurátor-recepty 2.13.0
org.apache.derby derby 10.14.2.0
org.apache.hadoop hadoop-client-api 3.3.2-databricks
org.apache.hadoop hadoop-client-runtime 3.3.2
org.apache.hive hive-beeline 2.3.9
org.apache.hive hive-cli 2.3.9
org.apache.hive hive-jdbc 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-client 2.3.9
org.apache.hive hive-llap-common 2.3.9
org.apache.hive hive-serde 2.3.9
org.apache.hive hive-shims 2.3.9
org.apache.hive hive-storage-api 2.7.2
org.apache.hive.shims hive-shims-0.23 2.3.9
org.apache.hive.shims hive-shims-common 2.3.9
org.apache.hive.shims hive-shims-scheduler 2.3.9
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.13
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.14
org.apache.ivy břečťan 2.5.0
org.apache.logging.log4j log4j-1.2-api 2.17.2
org.apache.logging.log4j log4j-api 2.17.2
org.apache.logging.log4j log4j-core 2.17.2
org.apache.logging.log4j log4j-slf4j-impl 2.17.2
org.apache.mesos mesos-shaded-protobuf 1.4.0
org.apache.orc orc-core 1.7.5
org.apache.orc orc-mapreduce 1.7.5
org.apache.orc orc-shims 1.7.5
org.apache.parquet parquet-column 1.12.0-databricks-0004
org.apache.parquet parquet-common 1.12.0-databricks-0004
org.apache.parquet kódování parquet 1.12.0-databricks-0004
org.apache.parquet parquet-format-structures 1.12.0-databricks-0004
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.12.0-databricks-0004
org.apache.parquet parquet-jackson 1.12.0-databricks-0004
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.xbean xbean-asm9-shaded 4.20
org.apache.yetus cílové skupiny a poznámky 0.5.0
org.apache.zookeeper zookeeper 3.6.2
org.apache.zookeeper zookeeper-jute 3.6.2
org.checkerframework checker-qual 3.5.0
org.codehaus.jackson jackson-core-asl 1.9.13
org.codehaus.jackson jackson-mapper-asl 1.9.13
org.codehaus.janino commons-compiler 3.0.16
org.codehaus.janino Janino 3.0.16
org.datanucleus datanucleus-api-jdo 4.2.4
org.datanucleus datanucleus-core 4.1.17
org.datanucleus datanucleus-rdbms 4.1.19
org.datanucleus javax.jdo 3.2.0-m3
org.eclipse.jetty jetty-client 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty pokračování jetty 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-http 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-io 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-plus 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-security 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-server 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-util 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-util-ajax 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty.websocket websocket-api 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty.websocket websocket-client 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty.websocket websocket – společné 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty.websocket websocket-server 9.4.46.v20220331
org.eclipse.jetty.websocket websocket-servlet 9.4.46.v20220331
org.fusesource.leveldbjni leveldbjni-all 1.8
org.glassfish.hk2 hk2-api 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-locator 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-utils 2.6.1
org.glassfish.hk2 osgi-resource-locator 1.0.3
org.glassfish.hk2.external aopalliance-repackaged 2.6.1
org.glassfish.hk2.external jakarta.inject 2.6.1
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet 2.34
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.34
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.34
org.glassfish.jersey.core žerzejové společné 2.34
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.34
org.glassfish.jersey.inject jersey-hk2 2.34
org.hibernate.validator Hibernate-validator 6.1.0.Final
org.javassist Javassist 3.25.0-GA
org.jboss.logging jboss-logging 3.3.2.Final
org.jdbi jdbi 2.63.1
org.jetbrains anotace 17.0.0
org.joda joda-convert 1,7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-core_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-jackson_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-scalap_2.12 3.7.0-M11
org.lz4 lz4-java 1.8.0
org.mariadb.jdbc mariadb-java-client 2.7.4
org.mlflow mlflow-spark 1.27.0
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql postgresql 42.3.3
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.9.25
org.roaringbitmap Podložky 0.9.25
org.rocksdb rocksdbjni 6.24.2
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.12 2.12.14
org.scala-lang scala-library_2.12 2.12.14
org.scala-lang scala-reflect_2.12 2.12.14
org.scala-lang.modules scala-collection-compat_2.12 2.4.3
org.scala-lang.modules scala-parser-combinators_2.12 1.1.2
org.scala-lang.modules scala-xml_2.12 1.2.0
org.scala-sbt test-interface 1.0
org.scalacheck scalacheck_2.12 1.14.2
org.scalactic scalactic_2.12 3.0.8
org.scalanlp breeze-macros_2.12 1.2
org.scalanlp breeze_2.12 1.2
org.scalatest scalatest_2.12 3.0.8
org.slf4j jcl-over-slf4j 1.7.36
org.slf4j jul-to-slf4j 1.7.36
org.slf4j slf4j-api 1.7.36
org.spark-project.spark nepoužitý 1.0.0
org.threeten threeten-extra 1.5.0
org.tukaani xz 1.8
org.typelevel algebra_2.12 2.0.1
org.typelevel kočky-kernel_2.12 2.1.1
org.typelevel makro-compat_2.12 1.1.1
org.typelevel spire-macros_2.12 0.17.0
org.typelevel spire-platform_2.12 0.17.0
org.typelevel spire-util_2.12 0.17.0
org.typelevel spire_2.12 0.17.0
org.wildfly.openssl wildfly-openssl 1.0.7.Final
org.xerial sqlite-jdbc 3.8.11.2
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.8.4
org.yaml snakeyaml 1,24
oro oro 2.0.8
pl.edu.icm JLargeArrays 1.5
software.amazon.ion ion-java 1.0.2
stax stax-api 1.0.1