Sdílet prostřednictvím

Databricks Runtime 8.0 (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.

Databricks vydala tuto verzi v březnu 2021.

Následující poznámky k verzi obsahují informace o modulu Databricks Runtime 8.0, který využívá Apache Spark 3.1.1.

Nové funkce

Databricks Runtime 8.0 zahrnuje Apache Spark 3.1.1. Podrobnosti najdete v Apache Sparku.

Vylepšení

Rozdíl je teď výchozím formátem, pokud není zadaný formát.

Databricks Runtime 8.0 změní výchozí formát, aby delta bylo jednodušší vytvořit tabulku Delta. Při vytváření tabulky pomocí příkazů SQL nebo {Dataset|DataFrame}.{read|readStream|write|writeTo|writeStream} rozhraní API a nezadáte formát, výchozí formát je delta.

S Delta Lake získáte lepší výkon oproti Parquet, lepší spolehlivost dat s bohatým ověřováním schématu, omezeními kvality a transakčními zárukami. S Delta Lake můžete zjednodušit datové kanály pomocí jednotného strukturovaného streamování a dávkového zpracování v jednom zdroji dat.

I když Databricks doporučuje k ukládání dat používat Delta Lake, možná máte starší pracovní postupy, které vyžadují migraci do Delta Lake. Informace o migraci existujících pracovních postupů najdete v tématu Co je Delta Lake?

Nový výchozí aktivační interval strukturovaného streamování snižuje náklady.

Pokud v dotazu streamování nenastavíte interval Trigger.ProcessingTime triggeru, nastaví se interval na 500 ms. Dříve byl výchozí interval 0 ms. Tato změna by měla snížit počet prázdných triggerů a snížit náklady na cloudové úložiště, jako je výpis.

Použití transformační funkce LDA s předáváním přihlašovacích údajů (Public Preview)

Transformační funkci LDA teď můžete použít v clusteru, který je nakonfigurovaný tak, aby pro ověřování používal předávání přihlašovacích údajů.

Clustery s jedním uživatelem nakonfigurované s předáváním přihlašovacích údajů už nevyžadují důvěryhodné systémy souborů (Public Preview)

Při použití standardního clusteru nebo clusteru úloh nakonfigurovaného pro předávání přihlašovacích údajů s jedním uživatelem už nemusíte konfigurovat místní systémy souborů jako důvěryhodné systémy souborů. Tato změna odebere nepotřebná omezení systému souborů při spouštění úloh v jednom uživatelském clusteru.

Upgrady knihoven

Apache Spark

Databricks Runtime 8.0 zahrnuje Apache Spark 3.1.1.

V této části:

Core a Spark SQL

Zvýraznit

Vylepšení kompatibility ANSI SQL

  • Podpora datového typu char/varchar (SPARK-33480)
  • Režim ANSI: Chyby za běhu místo vrácení hodnoty null (SPARK-33275)
  • Režim ANSI: Nová explicitní pravidla syntaxe přetypování (SPARK-33354)
  • Přidání standardního příkazu SET TIME ZONE SQL (SPARK-32272)
  • Sjednocení syntaxe SQL pro vytvoření tabulky (SPARK-31257)
  • Sjednocení chování dočasného zobrazení a trvalého zobrazení (SPARK-33138)
  • Seznam sloupců podpory v INSERT příkazu (SPARK-32976)
  • Podpora komentářů vnořených závorek ANSI (SPARK-28880)

Vylepšení výkonu

  • Čtení dat náhodného náhodného prohazování hostitele bez služby náhodného prohazování (SPARK-32077)
  • Odebrání redundantních řazení před opětovným rozdělením uzlů (SPARK-32276)
  • Částečně nasdílení predikátů (SPARK-32302, SPARK-32352)
  • Nasdílení filtrů dolů rozbalením (SPARK-33302)
  • Nasdílení dalších možných predikátů prostřednictvím převodu CNF (SPARK-31705)
  • Odebrání náhodného prohazování zachováním výstupního dělení spojení hash všesměrového vysílání (SPARK-31869)
  • Odebrání náhodného prohazování vylepšením pořadí spojovacích klíčů (SPARK-32282)
  • Odebrání náhodného prohazování normalizací dělení výstupu a řazením (SPARK-33399)
  • Vylepšení náhodného připojení hash (SPARK-32461)
    • Zachování dělení na straně sestavení se zamíchaným spojením hash (SPARK-32330)
    • Zachování řazení datových proudů na straně hash (BHJ a SHJ) (SPARK-32383)
    • Sloučení rozdělených tabulek pro sloučení řazení (SPARK-32286)
    • Přidání genu kódu pro shuffled hash join (SPARK-32421)
    • Podpora úplného vnějšího spojení v náhodném spojení hash (SPARK-32399)
  • Podpora eliminace dílčího výrazu v projektu pomocí celého fáze codegenu (SPARK-33092)
  • Odstranění dílčího výrazu podpory v podmíněných výrazech (SPARK-33337)
  • Odstranění dílčího výrazu podpory pro vyhodnocení interpretovaného výrazu (SPARK-33427)
  • Podpora eliminace dílčího výrazu pro interpretovaný predikát (SPARK-33540)
  • Další pravidla optimalizátoru
    • Pravidlo ExtractSingleColumnNullAwareAntiJoin (SPARK-32290)
    • Pravidlo EliminateNullAwareAntiJoin (SPARK-32573)
    • Pravidlo EliminateAggregateFilter (SPARK-32540)
    • Pravidlo UnwrapCastInBinaryComparison (SPARK-32858)
    • Pravidlo DisableUnnecessaryBucketedScan (SPARK-32859)
    • Pravidlo CoalesceBucketsInJoin (SPARK-31350)
    • Vyřazení nepotřebných vnořených polí ze generování bez projektu (SPARK-29721)
    • Vyřazení nepotřebných vnořených polí z agregace a rozbalení (SPARK-27217)
    • Vyřazení nepotřebných vnořených polí z repartition-by-expression a join (SPARK-31736)
    • Vyřazení nepotřebných vnořených polí nad kosmetickými variantami (SPARK-32163)
    • Vyřazení nepotřebných vnořených polí z okna a řazení (SPARK-32059)
    • Optimalizovat velikost CreateArray/CreateMap tak, aby byla velikost podřízených objektů (SPARK-33544)

Vylepšení rozšiřitelnosti

  • Přidání SupportsPartitions rozhraní API v DataSourceV2 (SPARK-31694)
  • Přidání SupportsMetadataColumns rozhraní API na DataSourceV2 (SPARK-31255)
  • Nastavení možnosti serializace mezipaměti SQL (SPARK-32274)
  • purge Zavedení možnosti pro TableCatalog.dropTable katalog v2 (SPARK-33364)

Vylepšení konektorů

  • Vylepšení odsdílení filtru oddílů Hive (SPARK-33537)
    • Podpora obsahuje filtry začínající a končící (SPARK-33458)
    • Podpora filtrování podle typu data (SPARK-33477)
    • Podpora filtru podle nerovnajících se (SPARK-33582)
  • Parkety
    • Povolit komplexní typ v klíči mapy v Parquet (SPARK-32639)
    • Povolit ukládání a načítání INT96 v Parquet bez opětovného použití (SPARK-33160)
  • ORC
  • CSV
    • Využití textového zdroje dat SQL během odvozování schématu CSV (SPARK-32270)
  • JSON
    • Podpora odsdílení filtrů ve zdroji dat JSON (SPARK-30648)
  • JDBC
  • Avro
    • Podpora odsdílení filtrů ve zdroji dat Avro (SPARK-32346)

Vylepšení funkcí

Další velmi vhodné změny

  • Poskytnutí vyhledávací funkce na webu dokumentace Sparku (SPARK-33166)
  • Upgrade Apache Arrow na verzi 2.0.0 (SPARK-33213)
  • Povolení rozhraní JAVA 8 time API na serveru thrift (SPARK-31910)
  • Povolení rozhraní JAVA 8 time API v UDF (SPARK-32154)
  • Kontrola přetečení agregovaného součtu s desetinnými místy (SPARK-28067)
  • Oprava kolize potvrzení v režimu přepsání dynamického oddílu (SPARK-27194, SPARK-29302)
  • Odebrané odkazy na slave, blacklist a whitelist (SPARK-32004, SPARK-32036, SPARK-32037)
  • Odebrání kontroly velikosti výsledku úkolu u fáze prohazování mapy (SPARK-32470)
  • Generalizace ExecutorSource zpřístupnění schémat systému souborů s daným uživatelem (SPARK-33476)
  • Přidání StorageLevel.DISK_ONLY_3 (SPARK-32517)
  • Zveřejnění metrik paměti exekutoru ve webovém uživatelském rozhraní pro exekutory (SPARK-23432)
  • Zveřejnění metrik paměti exekutoru na úrovni fáze na kartě Fáze (SPARK-26341)
  • Oprava explicitní sady v režimu clusteru spark.ui.port YARN (SPARK-29465)
  • Přidání spark.submit.waitForCompletion konfigurace pro řízení ukončení spark-submit v samostatném režimu clusteru (SPARK-31486)
  • yarn.Client Nastavení tisku přímých odkazů na ovladač stdout/stderr (SPARK-33185)
  • Oprava nevracení paměti při selhání ukládání částí vysílání (SPARK-32715)
  • Nastavení BlockManagerMaster časového limitu prezenčního signálu ovladače jako konfigurovatelného (SPARK-34278)
  • Sjednocení a úplné chování mezipaměti (SPARK-33507)

PySpark

Projekt Zen

  • Project Zen: Vylepšení použitelnosti Pythonu (SPARK-32082)
  • Podpora nápovědy pro typy PySpark (SPARK-32681)
  • Změna dokumentace k PySparku (SPARK-31851)
  • Migrace do stylu dokumentace k NumPy (SPARK-32085)
  • Možnost instalace pro uživatele PyPI (SPARK-32017)
  • Zrušení odvozování schématu datového rámce ze seznamu diktování (SPARK-32686)
  • Zjednodušení zprávy o výjimce z uživatelem definovaných funkcí Pythonu (SPARK-33407)

Další velmi vhodné změny

  • Odstranění duplicit deterministických volání PythonUDF (SPARK-33303)
  • Podpora funkcí vyššího pořadí ve funkcích PySpark (SPARK-30681)
  • Podpora rozhraní API pro zápis zdroje dat v2x (SPARK-29157)
  • Podpora percentile_approx funkcí PySpark (SPARK-30569)
  • Podpora inputFiles v datovém rámci PySpark (SPARK-31763)
  • Podpora withField ve sloupci PySpark (SPARK-32835)
  • Podpora dropFields ve sloupci PySpark (SPARK-32511)
  • Podpora nth_value funkcí PySpark (SPARK-33020)
  • asinh Podpora acosha atanh (SPARK-33563)
  • Metoda podpory getCheckpointDir v PySpark SparkContext (SPARK-33017)
  • Podpora vyplnění hodnot null pro chybějící sloupce v unionByName (SPARK-32798)
  • Aktualizace cloudpickle na verzi 1.5.0 (SPARK-32094)
  • Přidání MapType podpory pro PySpark se šipkou (SPARK-24554)
  • DataStreamReader.table a DataStreamWriter.toTable (SPARK-33836)

Strukturované streamování

Vylepšení výkonu

  • Seznam souborů načtených do mezipaměti nad rámec maxFilesPerTrigger jako nepřečteného souboru (SPARK-30866)
  • Zjednodušení logiky v protokolu metadat streamu souborů a metadat jímky (SPARK-30462)
  • Pokud se dotaz restartuje z kompaktní dávky (SPARK-30900), nepoužívejte dvakrát čtení protokolu kompaktních metadat.

Vylepšení funkcí

  • Přidání DataStreamReader.table rozhraní API (SPARK-32885)
  • Přidání DataStreamWriter.toTable rozhraní API (SPARK-32896)
  • Spojení se streamem vlevo (SPARK-32862)
  • Úplné připojení ke streamu vnějšího datového proudu (SPARK-32863)
  • Zadejte novou možnost uchovávání ve výstupních souborech (SPARK-27188).
  • Přidání podpory serveru historie strukturovaného streamování Sparku (SPARK-31953)
  • Zavedení ověřování schématu stavu mezi restartováním dotazu (SPARK-27237)

Další velmi vhodné změny

  • Zavedení ověřování schématu pro úložiště stavů streamování (SPARK-31894)
  • Podpora použití jiného kodeku komprese v úložišti stavů (SPARK-33263)
  • Nekonečná čekání konektoru Kafka, protože metadata se nikdy neaktualizovala (SPARK-28367)
  • Upgrade Kafka na verzi 2.6.0 (SPARK-32568)
  • Podpora stránkování pro stránky uživatelského rozhraní strukturovaného streamování (SPARK-31642, SPARK-30119)
  • Informace o stavu v uživatelském rozhraní strukturovaného streamování (SPARK-33223)
  • Informace o mezerách vodoznaku v uživatelském rozhraní strukturovaného streamování (SPARK-33224)
  • Zveřejnění informací o vlastních metrikách stavu v uživatelském rozhraní SS (SPARK-33287)
  • Přidání nové metriky týkající se počtu řádků později než vodoznaku (SPARK-24634)

MLlib

Nejzajímavější body

  • LinearSVC blokují vstupní vektory (SPARK-30642)
  • LogisticRegression blockify vstupní vektory (SPARK-30659)
  • LinearRegression blockify vstupní vektory (SPARK-30660)
  • Blokování vstupních vektorů AFT (SPARK-31656)
  • Přidání podpory pravidel přidružení v ML (SPARK-19939)
  • Přidání souhrnu trénování pro LinearSVCModel (SPARK-20249)
  • Přidání souhrnu do Modelu RandomForestClassificationModel (SPARK-23631)
  • Přidání souhrnu trénování do MODELU FMClassificationModel (SPARK-32140)
  • Přidání souhrnu do modelu MultilayerPerceptronClassificationModel (SPARK-32449)
  • Přidání FMClassifieru do SparkR (SPARK-30820)
  • Přidání obálky LinearRegression SparkR (SPARK-30818)
  • Přidání obálky FMRegressor do SparkR (SPARK-30819)
  • Přidání obálky SparkR pro vector_to_array (SPARK-33040)
  • adaptivní blokování instancí – LinearSVC (SPARK-32907)
  • nastavení CrossValidator/TrainValidateSplit/OneVsRest Reader/Writer podpory back-endového odhadce/vyhodnocovače Pythonu (SPARK-33520)
  • Zvýšení výkonu ML ALS recommendForAll by GEMV (SPARK-33518)
  • Přidat UnivariateFeatureSelector (SPARK-34080)

Další velmi vhodné změny

  • Souhrn výpočetních prostředků GMM a distribuce aktualizací v jedné úloze (SPARK-31032)
  • Odeberte závislost ChiSqSelector na mllib. ChiSqSelectorModel (SPARK-31077)
  • Zploštění výsledného datového rámce testů v testChiSquare (SPARK-31301)
  • Optimalizace klíče MinHash (SPARK-31436)
  • Optimalizace KMeans na základě trojúhelníkové nerovnosti (SPARK-31007)
  • Přidání podpory váhy v ClusteringEvaluatoru (SPARK-31734)
  • Přidání getMetrics do vyhodnocovačů (SPARK-31768)
  • Přidání podpory váhy instance v LinearRegressionSummary (SPARK-31944)
  • Přidání sloupce s přeložením zadaným uživatelem do CrossValidatoru (SPARK-31777)
  • Parametry ML – výchozí parita hodnot ve funkci a ladění (SPARK-32310)
  • Oprava dvojitého ukládání do mezipaměti v KMeans/BiKMeans (SPARK-32676)
  • optimalizace transformace aft (SPARK-33111)
  • Optimalizace transformace FeatureHasher (SPARK-32974)
  • Přidání funkce array_to_vector pro sloupec datového rámce (SPARK-33556)
  • Parametry ML výchozí parita hodnot v klasifikaci, regresi, clusteringu a fpm (SPARK-32310)
  • Summary.totalIterations greater than maxIters (SPARK-31925)
  • optimalizace predikcí modelů stromové struktury (SPARK-32298)

SparkR

  • Přidání rozhraní SparkR pro funkce vyššího pořadí (SPARK-30682)
  • Podpora vyplnění hodnot null pro chybějící sloupce ve sjednocovacím názvu (SPARK-32798)
  • Podpora scolumn ve funkcích SparkR (SPARK-32946)
  • Podpora timestamp_seconds ve funkcích SparkR (SPARK-32949)
  • Podpora nth_value ve funkcích SparkR (SPARK-33030)
  • Minimální verze šipky se přeskočila až na 1.0.0 (SPARK-32452)
  • Podpora array_to_vector ve funkcích SparkR (SPARK-33622)
  • Podpora acosh, asinh a atanh (SPARK-33563)
  • Podpora from_avro a to_avro (SPARK-33304)

Aktualizace údržby

Viz aktualizace údržby Databricks Runtime 8.0.

Prostředí systému

  • Operační systém: Ubuntu 18.04.5 LTS
  • Java: Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (build 1.8.0_275-b01)
  • Scala: 2.12.10
  • Python: 3.8.8 (aktualizováno z 3.8.6 v aktualizaci údržby z 26. května 2021)
  • R: R verze 4.0.3 (2020-10-10)
  • Delta Lake 0.8.0

Nainstalované knihovny Pythonu

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
appdirs 1.4.4 asn1crypto 1.4.0 backcall 0.2.0
boto3 1.16.7 botocore 1.19.7 brotlipy 0.7.0
certifi 2020.12.5 cffi 1.14.3 chardet 3.0.4
kryptografie 3.1.1 cyklista 0.10.0 Cython 0.29.21
dekoratér 4.4.2 distlib 0.3.1 docutils 0.15.2
vstupní body 0.3 filelock 3.0.12 idna 2.10
ipykernel 5.3.4 ipython 7.19.0 ipython-genutils 0.2.0
Jedi 0.17.2 jmespath 0.10.0 joblib 0.17.0
jupyter-client 6.1.7 jupyter-core 4.6.3 verizonsolver 1.3.0
Koaly 1.5.0 matplotlib 3.2.2 numpy 1.19.2
pandas 1.1.3 parso 0.7.0 bábovka 0.5.1
pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5 jádro 20.2.4
prompt-toolkit 3.0.8 psycopg2 2.8.5 ptyprocess 0.6.0
pyarrow 1.0.1 pycparser 2,20 Pygments 2.7.2
pyOpenSSL 19.1.0 pyparsing 2.4.7 PySocks 1.7.1
python-dateutil 2.8.1 pytz 2020.1 pyzmq 19.0.2
žádosti 2.24.0 s3transfer 0.3.3 scikit-learn 0.23.2
scipy 1.5.2 seaborn 0.10.0 setuptools 50.3.1
Šest 1.15.0 statsmodels 0.12.0 threadpoolctl 2.1.0
tornádo 6.0.4 vlastnosti 5.0.5 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.2.1 wcwidth 0.2.5 kolo 0.35.1

Nainstalované knihovny jazyka R

Knihovny R se instalují ze snímku Microsoft CRAN 2020-11-02.

Knihovna Verze Knihovna Verze Knihovna Verze
askpass 1,1 assertthat 0.2.1 backporty 1.2.1
base 4.0.3 base64enc 0.1-3 BH 1.72.0-3
bitové 4.0.4 bit64 4.0.5 blob 1.2.1
startování 1.3-25 vařit 1.0-6 verva 1.1.0
koště 0.7.2 volající 3.5.1 caret 6.0-86
cellranger 1.1.0 chron 2.3-56 class 7.3-17
Rozhraní příkazového řádku 2.2.0 clipr 0.7.1 cluster 2.1.0
codetools 0.2-18 barevný prostor 2.0-0 commonmark 1,7
– kompilátor 4.0.3 config 0.3 covr 3.5.1
cpp11 0.2.4 pastelka 1.3.4 přihlašovací údaje 1.3.0
nežádoucí signál 1.1.0.1 kudrna 4.3 data.table 1.13.4
Power BI 4.0.3 DBI 1.1.0 dbplyr 2.0.0
Desc 1.2.0 devtools 2.3.2 diffobj 0.3.2
trávit 0.6.27 dplyr 1.0.2 DT 0,16
tři tečky 0.3.1 evaluate 0,14 fanynky 0.4.1
farver 2.0.3 fastmap 1.0.1 forcats 0.5.0
foreach 1.5.1 zahraniční 0.8-79 kovat 0.2.0
Fs 1.5.0 budoucnost 1.21.0 Generik 0.1.0
Gert 1.0.2 ggplot2 3.3.2 Gh 1.2.0
gitcreds 0.1.1 glmnet 4.0-2 globálních objektů 0.14.0
lepidlo 1.4.2 Gower 0.2.2 Grafika 4.0.3
grDevices 4.0.3 mřížka 4.0.3 gridExtra 2.3
gsubfn 0,7 gtable 0.3.0 útočiště 2.3.1
highr 0,8 Hms 0.5.3 htmltools 0.5.0
htmlwidgets 1.5.3 httpuv 1.5.4 httr 1.4.2
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ini 0.3.1
ipred 0.9-9 isoband 0.2.3 Iterátory 1.0.13
jsonlite 1.7.2 KernSmooth 2.23-18 pletení 1,30
značení 0.4.2 později 1.1.0.1 mříž 0.20-41
láva 1.6.8.1 lazyeval 0.2.2 lifecycle 0.2.0
listenv 0.8.0 lubridate 1.7.9.2 magrittr 2.0.1
sleva 1,1 MŠE 7.3-53 Matice 1.2-18
memoise 1.1.0 metody 4.0.3 mgcv 1.8-33
mim 0,9 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.8
munsell 0.5.0 nlme 3.1-151 nnet 7.3-14
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 1.4.3 parallel 4.0.3
paralelně 1.22.0 pilíř 1.4.7 pkgbuild 1.1.0
pkgconfig 2.0.3 pkgload 1.1.0 plogr 0.2.0
plyr 1.8.6 chválit 1.0.0 prettyunits 1.1.1
pROC 1.16.2 processx 3.4.5 prodlim 2019.11.13
Průběh 1.2.2 sliby 1.1.1 proto 1.0.0
PS 1.5.0 purrr 0.3.4 r2d3 0.2.3
R6 2.5.0 randomForest 4.6-14 rappdirs 0.3.1
Analýza rcmdcheck 1.3.3 RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 1.0.5
readr 1.4.0 readxl 1.3.1 recepty 0.1.15
odvetný zápas 1.0.1 rematch2 2.1.2 vzdálená zařízení 2.2.0
reprex 0.3.0 reshape2 1.4.4 rex 1.2.0
rlang 0.4.9 rmarkdown 2.6 RODBC 1.3-17
roxygen2 7.1.1 rpart 4.1-15 rprojroot 2.0.2
Rserve 1.8-7 RSQLite 2.2.1 rstudioapi 0,13
rversions 2.0.2 rvest 0.3.6 váhy 1.1.1
selektor 0.4-2 sessioninfo 1.1.1 tvar 1.4.5
lesklý 1.5.0 sourcetools 0.1.7 sparklyr 1.5.2
SparkR 3.1.0 prostorový 7.3-11 spline křivky 4.0.3
sqldf 0.4-11 ČTVEREC 2020.5 statistické údaje 4.0.3
Statistiky 4 4.0.3 stringi 1.5.3 stringr 1.4.0
přežití 3.2-7 sys 3.4 tcltk 4.0.3
TeachingDemos 2.10 testthat 3.0.0 tibble 3.0.4
tidyr 1.1.2 tidyselect 1.1.0 tidyverse 1.3.0
timeDate 3043.102 tinytex 0,28 tools 4.0.3
usethis 2.0.0 utf8 1.1.4 utils 4.0.3
Uuid 0.1-4 vctrs 0.3.5 viridisLite 0.3.0
Waldo 0.2.3 vous 0,4 withr 2.3.0
xfun 0.19 xml2 1.3.2 xopen 1.0.0
xtable 1.8-4 yaml 2.2.1 zip 2.1.1

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 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.655
com.amazonaws podpora aws-java-sdk-support 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.655
com.amazonaws jmespath-java 1.11.655
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 2.10.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.10.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.10.0
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.10.0
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.10.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.10.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.10.0
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.joshelser dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter 0.1.2
com.github.luben zstd-jni 1.4.8-1
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.9.0
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.h2database h2 1.4.195
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.sqlserver mssql-jdbc 8.2.1.jre8
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.ning compress-lzf 1.0.3
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 0.9.5
com.twitter chill_2.12 0.9.5
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.univocity univocity-parsers 2.9.0
com.zaxxer HikariCP 3.1.0
commons-beanutils commons-beanutils 1.9.4
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-fileupload commons-fileupload 1.3.3
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 1.0.10
io.airlift aircompressor 0.10
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 4.1.51.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.validation jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation aktivace 1.1.1
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.transaction transaction-api 1,1
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 2.10.5
log4j apache-log4j-extra 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
net.razorvine pyrolit 4.30
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 3.12.8
net.snowflake spark-snowflake_2.12 2.8.1-spark_3.0
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 4.8-1
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 2.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-core 2.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 2.0.0
org.apache.arrow arrow-vector 2.0.0
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.commons commons-compress 1.20
org.apache.commons commons-crypto 1.1.0
org.apache.commons commons-lang3 3,10
org.apache.commons commons-math3 3.4.1
org.apache.commons commons-text 1.6
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 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-client 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-common 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-hdfs 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-app 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-common 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-core 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-jobclient 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-shuffle 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-api 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-client 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-common 2.7.4
org.apache.hadoop hadoop-yarn-server-common 2.7.4
org.apache.hive hive-beeline 2.3.7
org.apache.hive hive-cli 2.3.7
org.apache.hive Hive – společné 2.3.7
org.apache.hive Hive-exec-core 2.3.7
org.apache.hive hive-jdbc 2.3.7
org.apache.hive hive-llap-client 2.3.7
org.apache.hive hive-llap-common 2.3.7
org.apache.hive hive-metastore 2.3.7
org.apache.hive hive-serde 2.3.7
org.apache.hive hive-shims 2.3.7
org.apache.hive hive-storage-api 2.7.2
org.apache.hive hive-vector-code-gen 2.3.7
org.apache.hive.shims hive-shims-0.23 2.3.7
org.apache.hive.shims hive-shims-common 2.3.7
org.apache.hive.shims hive-shims-scheduler 2.3.7
org.apache.htrace htrace-core 3.1.0-inkubační
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.6
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.12
org.apache.ivy břečťan 2.4.0
org.apache.mesos mesos-shaded-protobuf 1.4.0
org.apache.orc orc-core 1.5.12
org.apache.orc orc-mapreduce 1.5.12
org.apache.orc orc-shims 1.5.12
org.apache.parquet parquet-column 1.10.1-databricks6
org.apache.parquet parquet-common 1.10.1-databricks6
org.apache.parquet kódování parquet 1.10.1-databricks6
org.apache.parquet parquet-format 2.4.0
org.apache.parquet parquet-hadoop 1.10.1-databricks6
org.apache.parquet parquet-jackson 1.10.1-databricks6
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.velocity rychlost 1.5
org.apache.xbean xbean-asm7-shaded 4.15
org.apache.yetus cílové skupiny a poznámky 0.5.0
org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.14
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 3.0.16
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 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty pokračování jetty 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-http 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-io 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-plus 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-security 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-server 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-util 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.4.34.v20201102
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.4.34.v20201102
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 2.30
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.30
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.30
org.glassfish.jersey.core žerzejové společné 2.30
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.30
org.glassfish.jersey.inject jersey-hk2 2.30
org.glassfish.jersey.media jersey-media-jaxb 2.30
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.joda joda-convert 1,7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.12 3.7.0-M5
org.json4s json4s-core_2.12 3.7.0-M5
org.json4s json4s-jackson_2.12 3.7.0-M5
org.json4s json4s-scalap_2.12 3.7.0-M5
org.lz4 lz4-java 1.7.1
org.mariadb.jdbc mariadb-java-client 2.1.2
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql postgresql 42.1.4
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.9.0
org.roaringbitmap Podložky 0.9.0
org.rocksdb rocksdbjni 6.2.2
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.12 2.12.10
org.scala-lang scala-library_2.12 2.12.10
org.scala-lang scala-reflect_2.12 2.12.10
org.scala-lang.modules scala-collection-compat_2.12 2.1.1
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 1.0
org.scalanlp breeze_2.12 1.0
org.scalatest scalatest_2.12 3.0.8
org.slf4j jcl-over-slf4j 1.7.30
org.slf4j jul-to-slf4j 1.7.30
org.slf4j slf4j-api 1.7.30
org.slf4j slf4j-log4j12 1.7.30
org.spark-project.spark nepoužitý 1.0.0
org.springframework spring-core 4.1.4.RELEASE
org.springframework spring-test 4.1.4.RELEASE
org.threeten threeten-extra 1.5.0
org.tukaani xz 1.5
org.typelevel algebra_2.12 2.0.0-M2
org.typelevel kočky-kernel_2.12 2.0.0-M4
org.typelevel machinist_2.12 0.6.8
org.typelevel makro-compat_2.12 1.1.1
org.typelevel spire-macros_2.12 0.17.0-M1
org.typelevel spire-platform_2.12 0.17.0-M1
org.typelevel spire-util_2.12 0.17.0-M1
org.typelevel spire_2.12 0.17.0-M1
org.wildfly.openssl wildfly-openssl 1.0.7.Final
org.xerial sqlite-jdbc 3.8.11.2
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.8.2
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
xmlenc xmlenc 0,52