Databricks Runtime 6.0 (EoS)
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.
Databricks vydala tuto verzi v říjnu 2019.
Následující poznámky k verzi obsahují informace o modulu Databricks Runtime 6.0, který využívá Apache Spark.
Nové funkce
Prostředí Pythonu
Databricks Runtime 6.0 zahrnuje významné změny Pythonu a způsob konfigurace prostředí Pythonu, včetně upgradu Pythonu na verzi 3.7.3, upřesnění seznamu nainstalovaných balíčků Pythonu a upgradu nainstalovaných balíčků na novější verze. Podrobnosti najdete v tématu Nainstalované knihovny Pythonu.
Databricks Runtime 6.0 navíc nepodporuje Python 2.
Mezi hlavní změny patří:
- Upgradoval Python z verze 3.5.2 na verzi 3.7.3. Některé staré verze balíčků Pythonu nemusí být kompatibilní s Pythonem 3.7, protože závisí na starých verzích Cythonu, které nejsou kompatibilní s Pythonem 3.7. Instalace takového balíčku může aktivovat chyby podobné
‘PyThreadState’ {‘struct _ts’} has no member named ‘exc_type’(podrobnosti najdete v problému GitHubu 1978 ). Místo toho nainstalujte kompatibilní verze balíčků Pythonu 3.7. - Hlavní upgrady balíčků:
- boto3 až 1.9.162
- ipython až 7.4.0
- matplotlib na 3.0.3
- numpy na 1.16.2
- pandas až 0.24.2
- pyarrow na 0.13.0
- Ve srovnání s Modulem Databricks Runtime 5.5 LTS (EoS) jsou nově zahrnuty následující balíčky Pythonu: asn1crypto, backcall, jedi, livignsolver, parso a PySocks.
- Ve srovnání s Modulem Databricks Runtime 5.5 LTS (EoS) nejsou nainstalovány následující balíčky Pythonu: ansi2html, brewer2mpl, colorama, configobj, enum34, et-xmlfile, freetype-py, funcsigs, fusepy, ggplot, html5lib, ipaddress, jdcal, Jinja2, llvmlite, lxml, MarkupSafe, mpld3, msgpack-python, ndg-httpsclient, numba, openpyxl, pathlib2, Pillow, ply, pyasn1, pypng, python-geohash, scour, simplejson a singledispatch.
- Funkce
displayu objektů ggplot Pythonu se už nepodporuje, protože balíček ggplot není kompatibilní s novější verzí knihovny pandas. - Nastavení
PYSPARK_PYTHONnení/databricks/python2/bin/pythonpodporováno, protože Databricks Runtime 6.0 nepodporuje Python 2. Cluster s takovým nastavením se stále může spustit. Poznámkové bloky Pythonu a příkazy Pythonu ale nebudou fungovat, to znamená, že buňky příkazů Pythonu selžou s chybou Zrušeno aPython shell failed to startv protokolech ovladačů se zobrazí chyba. - Pokud
PYSPARK_PYTHONodkazuje na spustitelný soubor Pythonu, který je v prostředí spravovaném nástrojem Virtualenv , aktivuje se toto prostředí pro inicializační skripty a poznámkové bloky. Můžete použítpythonapippříkazy definované v aktivovaném prostředí přímo bez nutnosti zadat absolutní umístění těchto příkazů. Ve výchozím nastaveníPYSPARK_PYTHONje nastavená hodnota/databricks/python3/bin/python. Proto ve výchozím nastavenípythonodkazuje na/databricks/python3/bin/pythoninicializační skripty a poznámkové bloky apipodkazuje na/databricks/python3/bin/pipje. Pokud odkazujetePYSPARK_PYTHONna spustitelný soubor Pythonu, který není v prostředí spravovaném nástrojem Virtualenv, nebo pokud píšete inicializační skript pro vytvoření Pythonu určenéhoPYSPARK_PYTHONpomocí , budete muset použít absolutní cesty pro přístup ke správnémupythonsouboru apip. Pokud je povolená izolace knihovny Pythonu (ve výchozím nastavení je povolená), aktivované prostředí je stále prostředí, ke kterémuPYSPARK_PYTHONje přidruženo. K úpravě izolovaného prostředí přidruženého k poznámkovému bloku Pythonu doporučujeme použít nástroj Knihovny (dbutils.library) (starší verze).
Rozhraní SCALA a Java API pro příkazy Delta Lake DML
Data v tabulkách Delta teď můžete upravovat pomocí programových rozhraní API pro odstranění, aktualizaci a sloučení. Tato rozhraní API zrcadlí syntaxi a sémantiku odpovídajících příkazů SQL a jsou skvělá pro mnoho úloh, například pomalu se měnící operace dimenzí (SCD), slučování dat změn pro replikaci a upserty ze streamovaných dotazů.
Podrobnosti najdete v tématu Co je Delta Lake?
Rozhraní SCALA a Java API pro příkazy nástroje Delta Lake
Databricks Runtime teď obsahuje programová rozhraní API pro vacuum příkazy a history příkazy nástroje. Tato rozhraní API zrcadlí syntaxi a sémantiku odpovídajících příkazů SQL dostupných ve starších verzích databricks Runtime.
Soubory, na které už tabulka Delta odkazuje, můžete vyčistit a jsou starší než prahová hodnota uchovávání, a to spuštěním vacuum v tabulce. Spuštěním vacuum příkazu v tabulce rekurzivně vysadíte adresáře přidružené k tabulce Delta. Výchozí prahová hodnota uchovávání souborů je 7 dnů. Možnost časového cestování zpět na verzi starší než doba uchovávání je ztracena po spuštění vacuum. Příkaz vacuum se neaktivuje automaticky.
Spuštěním history příkazu můžete načíst informace o operacích, uživateli, časovém razítku atd. pro každý zápis do tabulky Delta. Operace se vrátí v obráceném chronologickém pořadí. Ve výchozím nastavení se historie tabulek uchovává po dobu 30 dnů.
Podrobnosti najdete v tématu Co je Delta Lake?
Ukládání do mezipaměti disku dostupné pro instance Azure Lsv2
Ukládání do mezipaměti disku je teď ve výchozím nastavení povolené pro všechny instance Lsv2.
Optimalizované úložiště s využitím místních rozhraní API souborů
Místní rozhraní API souborů jsou užitečná, protože umožňují přístup k souborům z podkladového úložiště distribuovaných objektů jako místních souborů. V Databricks Runtime 6.0 jsme vylepšili připojení FUSE, které umožňuje rozhraním API místních souborů řešit omezení klíče. Databricks Runtime 6.0 výrazně zlepšuje rychlost čtení a zápisu a podporuje soubory, které jsou větší než 2 GB. Pokud potřebujete rychlejší a spolehlivější čtení a zápisy, například pro trénování distribuovaného modelu, najdete toto vylepšení zvlášť užitečné. Kromě toho nemusíte načítat data do místního úložiště pro vaše úlohy, což šetří náklady a zvyšuje produktivitu.
Podrobnosti najdete v tématu Co je DBFS?.
Více grafů matplotlib na buňku poznámkového bloku
Teď můžete zobrazit více grafů matplotlib na buňku poznámkového bloku:
Přihlašovací údaje služby pro více účtů Azure Data Lake Storage Gen1
Teď můžete nastavit přihlašovací údaje služby pro více přístupů k Azure Data Lake Storage Gen1 z účtů Azure Databricks pro použití v rámci jedné relace Apache Sparku. Uděláte to tak, že přidáte account.<account-name> konfigurační klíče. Pokud například chcete nastavit přihlašovací údaje pro účty pro přístup k oběma adl://example1.azuredatalakestore.netadl://example2.azuredatalakestore.netúčtům, můžete to udělat takto:
spark.conf.set("fs.adl.oauth2.access.token.provider.type", "ClientCredential")
spark.conf.set("fs.adl.account.example1.oauth2.client.id", "<application-id-example1>")
spark.conf.set("fs.adl.account.example1.oauth2.credential", dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name-for-service-credential-example1>"))
spark.conf.set("fs.adl.account.example1.oauth2.refresh.url", "https://login.microsoftonline.com/<directory-id-example1>/oauth2/token")
spark.conf.set("fs.adl.account.example2.oauth2.client.id", "<application-id-example2>")
spark.conf.set("fs.adl.account.example2.oauth2.credential", dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name-for-service-credential-example2>"))
spark.conf.set("fs.adl.account.example2.oauth2.refresh.url", "https://login.microsoftonline.com/<directory-id-example2>/oauth2/token")
Vylepšení
- Upgradovali jsme sadu AWS SDK na verzi 1.11.596.
- Upgradovali jsme sadu SDK služby Azure Storage v ovladači WASB na verzi 7.0.
-
OPTIMIZETeď poskytuje souhrn metrik, jako je počet přidaných souborů, počet odebraných souborů a maximální a minimální velikost souboru. Viz Optimalizace rozložení datového souboru.
Odebrání
Export modelu ML Databricks se odebere. Místo toho použijte MLeap k importu a exportu modelů.
Apache Spark
Poznámka:
Tento článek obsahuje odkazy na termín slave, termín, který Azure Databricks nepoužívá. Až bude tento termín ze softwaru odstraněn, odstraníme ho i z tohoto článku.
Databricks Runtime 6.0 zahrnuje Apache Spark 2.4.3. Tato verze zahrnuje všechny opravy a vylepšení Sparku, která jsou součástí Databricks Runtime 5.5 LTS (EoS), a také následující další opravy chyb a vylepšení Sparku:
- [SPARK-27992][SPARK-28881][PYTHON] Povolení připojení Pythonu s vláknem připojení k šíření chyb
- [SPARK-27330][SS]podpora úkolu přerušena v foreach writer (6.0, 5.x)
- [SPARK-28642][SQL] Skrytí přihlašovacích údajů v SHOW CREATE TABLE
- [SPARK-28699][JÁDRO] Oprava rohového případu pro přerušení neurčité fáze
- [SPARK-28647][WEBI] Obnovení další funkce metriky
- [SPARK-28766][R][DOC] Oprava upozornění příchozí proveditelnosti CRAN na neplatnou adresu URL
- [SPARK-28486][JÁDRO][PYTHON] Mapování datového souboru PythonBroadcastu na BroadcastBlock, aby se zabránilo odstranění GC
- [SPARK-25035][JÁDRO] Zabránění mapování paměti při replikaci bloků uložených na disku
- [SPARK-27234][SS][PYTHON] Použití zděděděnéThreadLocal pro aktuální epochu v EpochTrackeru (pro podporu uživatelem definovaných funkcí Pythonu)
- [SPARK-28638][WEBI] Souhrn úkolů by měl obsahovat pouze metriky úspěšných úkolů.
- [SPARK-28153][PYTHON] Použití AtomicReference na InputFileBlockHolder (k podpoře input_file_name s UDF v Pythonu)
- [SPARK-28564][JÁDRO] Výchozí nastavení aplikace historie přístupu je id posledního pokusu.
- [SPARK-28260] Cluster se může automaticky ukončit, zatímco dotaz thriftserveru stále načítá výsledky.
- [SPARK-26152][JÁDRO] Synchronizace vyčištění pracovního procesu s vypnutím pracovního procesu
- [SPARK-28545][SQL] Přidání velikosti mapy hash do směrového protokolu ObjectAggregationIterator
- [SPARK-28489][SS] Oprava chyby, kterou kafkaOffsetRangeCalculator.getRanges může vynechat posuny
- [SPARK-28421][ML] Optimalizace výkonu sparseVector.apply
- [SPARK-28156][SQL] Samoobslužné připojení by nemělo zmeškat zobrazení uložené v mezipaměti.
- [SPARK-28152][SQL] Namapovaný shortType na SMALLINT a FloatType na REAL pro MsSqlServerDialect
- [SPARK-28054][SQL] Oprava chyby při dynamickém vkládání dělené tabulky Hive, kde je název oddílu velkými písmeny
- [SPARK-27159][SQL] Aktualizujte dialekt serveru mssql tak, aby podporoval binární typ.
- [SPARK-28355][JÁDRO][PYTHON] Pro prahovou hodnotu, na které com...
- [SPARK-27989][JÁDRO] Přidání opakování pro připojení k ovladači pro k8s
- [SPARK-27416][SQL] UnsafeMapData & UnsafeArrayData Kryo serializace ...
- [SPARK-28430][UŽIVATELSKÉ ROZHRANÍ] Oprava vykreslování tabulek fáze, když chybí metriky některých úloh
- [SPARK-27485] Příkaz EnsureRequirements.reorder by měl zpracovávat duplicitní výrazy elegantně.
- [SPARK-28404][SS] Oprava záporné hodnoty časového limitu v RateStreamContinuousPartitionReader
- [SPARK-28378][PYTHON] Odebrání použití cgi.escape
- [SPARK-28371][SQL] Nastavit Parquet "StartsWith" filtr null-safe
- [SPARK-28015][SQL] Kontrola stringToDate() spotřebovává celý vstup pro formáty y a y-[m]m
- [SPARK-28302][JÁDRO] Nezapomeňte vygenerovat jedinečný výstupní soubor pro SparkLauncher ve Windows.
- [SPARK-28308][JÁDRO] Před parsováním by se měla vložit dílčí část CalendarInterval.
- [SPARK-28170][ML][PYTHON] Dokumentace k jednotným vektorům a maticům
- [SPARK-28160][JÁDRO] Oprava chyby, která funkce zpětného volání může přestat reagovat, když se nezmeškala nezaškrtnutá výjimka
- [SPARK-27839][SQL] Změna UTF8String.replace() pro provoz na bajtech UTF8
- [SPARK-28157][JÁDRO] Vymazání služby SHS pro položky v seznamu zakázaných položek pomocí protokolu KVStore
- [SPARK-28128][PYTHON][SQL] Seskupené funkce definované uživatelem přeskočí prázdné oddíly.
- [SPARK-28012][SQL] Hive UDF podporuje skládací výraz typu struktury.
- [SPARK-28164] Oprava popisu použití start-slave.sh
- [SPARK-27100][SQL] Použití pole místo Seq v FilePartition k zabránění StackOverflowError
- [SPARK-28154][ML] GmM oprava dvojitého ukládání do mezipaměti
Aktualizace údržby
Viz aktualizace údržby Databricks Runtime 6.0.
Prostředí systému
- Operační systém: Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java: 1.8.0_232
- Scala: 2.11.12
- Python: 3.7.3
- R: R verze 3.6.1 (2019-07-05)
- Delta Lake: 0.3.0
Poznámka:
I když je Scala 2.12 k dispozici jako experimentální funkce v Apache Sparku 2.4, v Databricks Runtime 6.0 se nepodporuje.
Nainstalované knihovny Pythonu
| Knihovna | Verze | Knihovna | Verze | Knihovna | Verze |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 0.24.0 | backcall | 0.1.0 | boto | 2.49.0 |
| boto3 | 1.9.162 | botocore | 1.12.163 | certifi | 2019.3.9 |
| cffi | 1.12.2 | chardet | 3.0.4 | kryptografie | 2.6.1 |
| cyklista | 0.10.0 | Cython | 0.29.6 | dekoratér | 4.4.0 |
| docutils | 0,14 | idna | 2.8 | ipython | 7.4.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | Jedi | 0.13.3 | jmespath | 0.9.4 |
| verizonsolver | 1.1.0 | matplotlib | 3.0.3 | numpy | 1.16.2 |
| pandas | 0.24.2 | parso | 0.3.4 | bábovka | 0.5.1 |
| pexpect | 4.6.0 | pickleshare | 0.7.5 | jádro | 19.0.3 |
| prompt-toolkit | 2.0.9 | psycopg2 | 2.7.6.1 | ptyprocess | 0.6.0 |
| pyarrow | 0.13.0 | pycparser | 2.19 | pycurl | 7.43.0 |
| Pygments | 2.3.1 | PyGObject | 3.20.0 | pyOpenSSL | 19.0.0 |
| pyparsing | 2.4.2 | PySocks | 1.6.8 | python-apt | 1.1.0.b1+ubuntu0.16.04.5 |
| python-dateutil | 2.8.0 | pytz | 2018.9 | žádosti | 2.21.0 |
| s3transfer | 0.2.1 | scikit-learn | 0.20.3 | scipy | 1.2.1 |
| seaborn | 0.9.0 | setuptools | 40.8.0 | Šest | 1.12.0 |
| ssh-import-id | 5.5 | statsmodels | 0.9.0 | vlastnosti | 4.3.2 |
| bezobslužné upgrady | 0,1 | urllib3 | 1.24.1 | virtualenv | 16.4.1 |
| wcwidth | 0.1.7 | kolo | 0.33.1 |
Nainstalované knihovny jazyka R
| Knihovna | Verze | Knihovna | Verze | Knihovna | Verze |
|---|---|---|---|---|---|
| abind | 1.4-5 | askpass | 1,1 | assertthat | 0.2.1 |
| backporty | 1.1.3 | base | 3.6.1 | base64enc | 0.1-3 |
| BH | 1.69.0-1 | bitové | 1.1-14 | bit64 | 0.9-7 |
| bitops | 1.0-6 | blob | 1.1.1 | startování | 1.3-23 |
| vařit | 1.0-6 | volající | 3.2.0 | car | 3.0-2 |
| carData | 3.0-2 | caret | 6.0-82 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-53 | class | 7.3-15 | Rozhraní příkazového řádku | 1.1.0 |
| clipr | 0.5.0 | clisymbols | 1.2.0 | cluster | 2.1.0 |
| codetools | 0.2-16 | barevný prostor | 1.4-1 | commonmark | 1,7 |
| – kompilátor | 3.6.1 | config | 0.3 | pastelka | 1.3.4 |
| kudrna | 3.3 | data.table | 1.12.0 | Power BI | 3.6.1 |
| DBI | 1.0.0 | dbplyr | 1.3.0 | Desc | 1.2.0 |
| devtools | 2.0.1 | trávit | 0.6.18 | doMC | 1.3.5 |
| dplyr | 0.8.0.1 | tři tečky | 0.1.0 | fanynky | 0.4.0 |
| forcats | 0.4.0 | foreach | 1.4.4 | zahraniční | 0.8-72 |
| kovat | 0.2.0 | Fs | 1.2.7 | Gbm | 2.1.5 |
| Generik | 0.0.2 | ggplot2 | 3.1.0 | Gh | 1.0.1 |
| git2r | 0.25.2 | glmnet | 2.0-16 | lepidlo | 1.3.1 |
| Gower | 0.2.0 | Grafika | 3.6.1 | grDevices | 3.6.1 |
| mřížka | 3.6.1 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0,7 |
| gtable | 0.3.0 | h2o | 3.22.1.1 | útočiště | 2.1.0 |
| Hms | 0.4.2 | htmltools | 0.3.6 | htmlwidgets | 1.3 |
| httr | 1.4.0 | hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 |
| ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-8 | Iterátory | 1.0.10 |
| jsonlite | 1.6 | KernSmooth | 2.23-15 | značení | 0.3 |
| mříž | 0.20-38 | láva | 1.6.5 | lazyeval | 0.2.2 |
| menší | 0.3.7 | lme4 | 1.1-21 | lubridate | 1.7.4 |
| magrittr | 1.5 | mapproj | 1.2.6 | mapy | 3.3.0 |
| maptools | 0.9-5 | MŠE | 7.3-51.4 | Matice | 1.2-17 |
| Maticové modely | 0.4-1 | memoise | 1.1.0 | metody | 3.6.1 |
| mgcv | 1.8-28 | mim | 0,6 | minqa | 1.2.4 |
| ModelMetrics | 1.2.2 | munsell | 0.5.0 | mvtnorm | 1.0-10 |
| nlme | 3.1-141 | nloptr | 1.2.1 | nnet | 7.3-12 |
| numDeriv | 2016.8-1 | openssl | 1.3 | openxlsx | 4.1.0 |
| parallel | 3.6.1 | pbkrtest | 0.4-7 | pilíř | 1.3.1 |
| pkgbuild | 1.0.3 | pkgconfig | 2.0.2 | pkgKitten | 0.1.4 |
| pkgload | 1.0.2 | plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.4 |
| chválit | 1.0.0 | prettyunits | 1.0.2 | pROC | 1.14.0 |
| processx | 3.3.0 | prodlim | 2018.04.18 | Průběh | 1.2.0 |
| proto | 1.0.0 | PS | 1.3.0 | purrr | 0.3.2 |
| quantreg | 5.38 | R.methodsS3 | 1.7.1 | R.oo | 1.22.0 |
| R.utils | 2.8.0 | r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.4.0 |
| randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.1 | Analýza rcmdcheck | 1.3.2 |
| RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.1 | RcppEigen | 0.3.3.5.0 |
| RcppRoll | 0.3.0 | RCurl | 1.95-4.12 | readr | 1.3.1 |
| readxl | 1.3.1 | recepty | 0.1.5 | odvetný zápas | 1.0.1 |
| vzdálená zařízení | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.3 | Rio | 0.5.16 |
| rlang | 0.3.3 | RODBC | 1.3-15 | roxygen2 | 6.1.1 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-6 |
| RSQLite | 2.1.1 | rstudioapi | 0.10 | váhy | 1.0.0 |
| sessioninfo | 1.1.1 | Sp | 1.3-1 | sparklyr | 1.0.0 |
| SparkR | 2.4.4 | Řídký čas | 1.77 | prostorový | 7.3-11 |
| spline křivky | 3.6.1 | sqldf | 0.4-11 | ČTVEREC | 2017.10-1 |
| statmod | 1.4.30 | statistické údaje | 3.6.1 | Statistiky 4 | 3.6.1 |
| stringi | 1.4.3 | stringr | 1.4.0 | přežití | 2.44-1.1 |
| sys | 3.1 | tcltk | 3.6.1 | TeachingDemos | 2.10 |
| testthat | 2.0.1 | tibble | 2.1.1 | tidyr | 0.8.3 |
| tidyselect | 0.2.5 | timeDate | 3043.102 | tools | 3.6.1 |
| usethis | 1.4.0 | utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.1 |
| viridisLite | 0.3.0 | vous | 0.3-2 | withr | 2.1.2 |
| xml2 | 1.2.0 | xopen | 1.0.0 | yaml | 2.2.0 |
| zip | 2.0.1 |
Nainstalované knihovny Java a Scala (verze clusteru Scala 2.11)
| ID skupiny | ID artefaktu | Verze |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.8.10 |
| com.amazonaws | automatické škálování aws-java-sdk | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glue | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.11.595 |
| com.amazonaws | podpora aws-java-sdk-support | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.11.595 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.11.595 |
| com.carrotsearch | hppc | 0.7.2 |
| com.chuusai | shapeless_2.11 | 2.3.2 |
| com.clearspring.analytics | datový proud | 2.7.0 |
| com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
| com.databricks | dbml-local_2.11 | 0.5.0-db8-spark2.4 |
| com.databricks | dbml-local_2.11-tests | 0.5.0-db8-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 | spolužák | 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 | 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 | 1.3.2-2 |
| 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.microsoft.azure | azure-data-lake-store-sdk | 2.2.8 |
| com.microsoft.azure | azure-storage | 7.0.0 |
| 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 | 1.9.3 |
| 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 | metriky – jádro | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-ganglia | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-graphite | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metriky – kontroly stavu | 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 | metriky – servlety | 3.1.5 |
| io.netty | netty | 3.9.9.Final |
| io.netty | netty-all | 4.1.17.Final |
| javax.activation | aktivace | 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 | 2.14.6 |
| joda-time | joda-time | 2.9.3 |
| junit | junit | 4.12 |
| log4j | apache-log4j-extra | 1.2.17 |
| log4j | log4j | 1.2.17 |
| net.hydromatic | eigenbase-properties | 1.1.5 |
| net.razorvine | pyrolit | 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-ingest-sdk | 0.9.5 |
| net.snowflake | snowflake-jdbc | 3.6.15 |
| net.snowflake | spark-snowflake_2.11 | 2.4.10-spark_2.4 |
| 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 | šipka – paměť | 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-inkubační |
| org.apache.calcite | kalcite-core | 1.2.0-inkubační |
| org.apache.calcite | calcite-linq4j | 1.2.0-inkubační |
| 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.kurátor | kurátor-client | 2.7.1 |
| org.apache.kurátor | kurátor-framework | 2.7.1 |
| org.apache.kurátor | kurátor-recepty | 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-inkubační |
| org.apache.httpcomponents | httpclient | 4.5.6 |
| org.apache.httpcomponents | httpcore | 4.4.10 |
| org.apache.ivy | břečťan | 2.4.0 |
| org.apache.orc | orc-core-nohive | 1.5.5 |
| org.apache.orc | orc-mapreduce-nohive | 1.5.5 |
| org.apache.orc | orc-shims | 1.5.5 |
| org.apache.parquet | parquet-column | 1.10.1.2-databricks3 |
| org.apache.parquet | parquet-common | 1.10.1.2-databricks3 |
| org.apache.parquet | kódování parquet | 1.10.1.2-databricks3 |
| org.apache.parquet | parquet-format | 2.4.0 |
| org.apache.parquet | parquet-hadoop | 1.10.1.2-databricks3 |
| org.apache.parquet | parquet-jackson | 1.10.1.2-databricks3 |
| 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 | 3.0.10 |
| org.codehaus.janino | Janino | 3.0.10 |
| 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 | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | pokračování jetty | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-http | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-io | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-jndi | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-plus | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-proxy | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-security | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-server | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-servlet | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-servlets | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-util | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-webapp | 9.3.27.v20190418 |
| org.eclipse.jetty | jetty-xml | 9.3.27.v20190418 |
| 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 | žerzejové společné | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.core | jersey-server | 2.22.2 |
| org.glassfish.jersey.media | jersey-media-jaxb | 2.22.2 |
| org.hamcrest | hamcrest-core | 1.3 |
| org.hamcrest | hamcrest-library | 1.3 |
| org.hibernate | Hibernate-validator | 5.1.1.Final |
| org.iq80.snappy | kousavý | 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-core | 1.10.19 |
| org.objenesis | objenesis | 2.5.1 |
| org.postgresql | postgresql | 42.1.4 |
| org.roaringbitmap | RoaringBitmap | 0.7.45 |
| org.roaringbitmap | Podložky | 0.7.45 |
| org.rocksdb | rocksdbjni | 6.2.2 |
| org.rosuda.REngine | REngine | 2.1.0 |
| org.scala-lang | scala-compiler_2.11 | 2.11.12 |
| org.scala-lang | scala-library_2.11 | 2.11.12 |
| org.scala-lang | scala-reflect_2.11 | 2.11.12 |
| org.scala-lang.modules | scala-parser-combinators_2.11 | 1.1.0 |
| 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-jdbc | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.hive | hive-metastore | 1.2.1.spark2 |
| org.spark-project.spark | nepoužitý | 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 | makro-compat_2.11 | 1.1.1 |
| org.xerial | sqlite-jdbc | 3.8.11.2 |
| org.xerial.snappy | snappy-java | 1.1.7.3 |
| 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 |