Databricks Runtime 6.4 (EoS)
Hinweis
Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Den End-of-Support-Termin finden Sie im Verlauf des Supportendes. Alle unterstützten Versionen von Databricks Runtime finden Sie unter Versionshinweise, Versionen und Kompatibilität von Databricks Runtime.
Diese Version wurde von Databricks im Februar 2020 veröffentlicht.
Hinweis
Die Unterstützung für Databricks Runtime 6.4 wurde am 1. April 2021 eingestellt, da die Unterstützung für das zugrunde liegende Ubuntu-Betriebssystem eingestellt wurde. Databricks empfiehlt ein Upgrade auf Databricks Runtime 7.x oder 8.x, um die Vorteile von Apache Spark 3.x sowie die vielen neuen Features und Verbesserungen in diesen neueren Runtimes nutzen zu können.
Sie haben die Möglichkeit, zu Databricks Runtime 6.4: Erweiterter Support zu migrieren. Diese Version entspricht Databricks Runtime 6.4 und unterscheidet sich nur durch die Betriebssystemversion, JDK, und einige weinige R- und Python-Bibliotheken. Informationen hierzu finden Sie unter Databricks Runtime 6.4: Erweiterter Support (EoS).
Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 6.4 mit Unterstützung durch Apache Spark.
Neue Funktionen
Inkrementelles Verarbeiten neuer Datendateien mit Autoloader (Public Preview).
Mit Autoloader können Sie neue Datendateien inkrementell verarbeiten, sobald sie in der ETL-Phase in einem Blobspeicher in der Cloud eintreffen. Dies ist eine Verbesserung gegenüber dem dateibasierten strukturierten Streaming, bei dem neue Dateien durch wiederholte Auflistung des Cloudverzeichnisses und Nachverfolgung der gesichteten Dateien identifiziert werden, was sehr ineffizient sein kann, wenn das Verzeichnis größer wird. Autoloader ist auch bequemer und effektiver als das strukturierte Streaming auf Basis von Dateibenachrichtigungen, bei dem Sie Dateibenachrichtigungsdienste in der Cloud manuell konfigurieren müssen und vorhandene Dateien nicht wieder einfügen können. Weitere Informationen finden Sie unter "Automatisches Laden".
Laden von Daten in Delta Lake mit idempotenten Wiederholungen (Public Preview).
Mit dem SQL-Befehl COPY INTO können Sie Daten in Delta Lake mit idempotenten Wiederholungen laden. Zum Laden von Daten in Delta Lake müssen Sie derzeit Apache Spark-Datenrahmen-APIs verwenden. Wenn es bei Ladevorgängen zu Fehlern kommt, müssen Sie diese effektiv behandeln. Der neue Befehl COPY INTO bietet eine vertraute deklarative Schnittstelle für SQL-Benutzer*innen zum Laden von Daten. Mit dem Befehl werden bereits geladene Dateien nachverfolgt, und Sie können ihn bei Fehlern problemlos erneut ausführen.
Metriken für alle Schreib-, Aktualisierungs- und Löschvorgänge in einer Delta-Tabelle werden jetzt im Tabellenverlauf aufgeführt.
Sie können jetzt Vorgangsmetriken (z. B. Anzahl geänderter Dateien und Zeilen) für alle Schreib-, Aktualisierungs- und Löschvorgänge in einer Delta-Tabelle im Verlauf der Tabelle anzeigen. Die Generierung dieser Metriken ist standardmäßig deaktiviert. Legen Sie zum Aktivieren der Metrikgenerierung die Spark-Konfiguration spark.databricks.delta.history.metricsEnabled auf true fest.
Matplotlib-Inline-Abbildungen sind jetzt standardmäßig in Azure Databricks Notebooks aktiviert (Public Preview)
Das Anzeigen von Matplotlib-Abbildungen, ohne die Abbildung an die display-Methode übergeben zu müssen, ist jetzt standardmäßig aktiviert. Informationen hierzu finden Sie unter Matplotlib.
Verbesserungen
Fehler beim Parquet-Filter StartsWith wurde behoben
Die NullPointerException, die durch den Pushdownfilter StartWith in Parquet verursacht wurde, wurde behoben. Das Problem tritt auf, wenn sich der Fall einer Spalte in einer Parquet-Datei von dem Fall der in einer externen Tabelle definierten Spalte unterscheidet.
Apache Spark
Databricks Runtime 6.4 enthält Apache Spark 2.4.5. Diese Version enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 6.3 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerkorrekturen und Verbesserungen an Spark:
- [SPARK-30657][SPARK-30658][SS] Zwei Fehler bei Streaminglimits behoben [6.x]
- [SPARK-30433][SQL] Optimieren von Sammlungskonfliktplänen
- [SPARK-30633][SQL] Anfügen von L zum Ausführen eines Seeding wenn der Typ „LongType“ verwendet wird
- [SPARK-29777][[SPARKR] Entfernen von nicht mehr gültigen Tests für rekursive Aufrufe
- [SPARK-30645][[SPARKR] Verschieben von Unicode-Testdaten in eine externe Datei
- [SPARK-30630][ML] numTrees in GBT in 2.4.5 veraltet
- [SPARK-30082][SQL] Abhängig von der Scala-Typumwandlung beim Erstellen von „replace“-Abfragen
- [SPARK-30556][SQL] Kopieren von „sparkContext.localproperties“ in den untergeordneten Thread „inSubqueryExec.executionContext“
- [SPARK-30433][SQL] Bessere Skalierbarkeit der Auflösung von in Konflikt stehenden Attributen in „ResolveReferences“
- [SPARK-29708][SQL] Richtige aggregierte Werte beim Duplizieren von Gruppierungssätzen
- [SPARK-29450][SS] Messen der Anzahl der Ausgabezeilen für die Streamingaggregation mit Anfügemodus
- [SPARK-30312][SQL] Umbenennen von „conf“ durch Hinzufügen von
.enabled - [SPARK-30325][CORE] „markPartitionCompleted“ verursacht einen inkonsistenten Aufgabenstatus
- [SPARK-30246][CORE] Möglicher Arbeitsspeicherverlust bei „OneForOneStreamManager“ in „connectionTerminated“
- [SPARK-28152][SQL] Hinzufügen einer Legacykonfiguration für die alte numerische Zuordnung von „MsSqlServerDialect“
- [SPARK-30458][WEBUI] Korrektur der falschen Computingzeit des Executors in der Zeitleiste der Stageseite
- [SPARK-30312][SQL] Beibehalten der Pfadberechtigung und der ACL beim Abschneiden der Tabelle
- [SPARK-30447][SQL] Problem mit der NULL-Zulässigkeit der konstanten Weitergabe
- [SPARK-30410][SQL] Berechnen der Große einer Tabelle mit einer großen Anzahl von Partitionen führt zu einer Überflutung der Protokolle
- [SPARK-30225][CORE] Ordnungsgemäßes „read()“-Verhalten nach EOF in „NioBufferedFileInputStream“
- [SPARK-30285][CORE] Deadlock zwischen „LiveListenerBus#stop“ und „AsyncEventQueue#removeListenerOnError“ behoben
- [SPARK-26560][SQL] Spark sollte Hive-UDF unabhängig vom aktuellen Threadkontext-Classloader mit JAR-Dateien ausführen können
- [SPARK-30339][SQL] Vermeiden von zwei Fehlern bei der Funktionssuche
- [SPARK-30269][SQL] Sollte alte Partitionsstatistiken verwenden, um zu entscheiden, ob Statistiken beim Analysieren der Partition aktualisiert werden sollen
- [SPARK-30318][CORE] Upgrade von Jetty auf 9.3.27.v20190418
- [SPARK-17398][SQL] „ClassCastException“ beim Abfragen einer partitionierten JSON-Tabelle behoben
Wartungsupdates
Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 6.4-Wartungsupdates.
Systemumgebung
- Betriebssystem: Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java: 1.8.0_252
- Scala: 2.11.12
- Python: 3.7.3
- R: R-Version 3.6.2 (2019-12-12)
- Delta Lake: 0.5.0
Hinweis
Obwohl Scala 2.12 als experimentelles Feature in Apache Spark 2.4 verfügbar ist, wird es in Databricks Runtime 6.4 nicht unterstützt.
Inhalt dieses Abschnitts:
- Installierte Python-Bibliotheken
- Installierte R-Bibliotheken
- Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.11-Clusterversion)
Installierte Python-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | cryptography | 2.6.1 |
| cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.6 | decorator | 4.4.0 |
| docutils | 0.14 | idna | 2.8 | ipykernel | 5.1.0 |
| ipython | 7.4.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.13.3 |
| jmespath | 0.9.4 | jupyter-client | 5.2.4 | jupyter-core | 4.4.0 |
| kiwisolver | 1.1.0 | matplotlib | 3.0.3 | numpy | 1.16.2 |
| Pandas | 0.24.2 | parso | 0.3.4 | patsy | 0.5.1 |
| pexpect | 4.6.0 | pickleshare | 0.7.5 | pip | 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 | 2.4.6 | PySocks | 1.6.8 | python-apt | 1.1.0.b1+ubuntu0.16.04.8 |
| Python-dateutil | 2.8.0 | pytz | 2018.9 | pyzmq | 18.0.0 |
| requests | 2.21.0 | s3transfer | 0.2.1 | scikit-learn | 0.20.3 |
| scipy | 1.2.1 | seaborn | 0.9.0 | setuptools | 40.8.0 |
| sechs | 1.12.0 | ssh-import-id | 5.5 | statsmodels | 0.9.0 |
| tornado | 6.0.2 | traitlets | 4.3.2 | unattended-upgrades | 0,1 |
| urllib3 | 1.24.1 | virtualenv | 16.4.1 | wcwidth | 0.1.7 |
| wheel | 0.33.1 |
Installierte R-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| abind | 1.4-5 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.1.5 | base | 3.6.2 | base64enc | 0.1-3 |
| BH | 1.69.0-1 | bit | 1.1-14 | bit64 | 0.9-7 |
| bitops | 1.0-6 | Blob | 1.2.0 | boot | 1.3-23 |
| brew | 1.0-6 | callr | 3.3.2 | Auto | 3.0-4 |
| carData | 3.0-2 | caret | 6.0-84 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-54 | class | 7.3-15 | cli | 1.1.0 |
| clipr | 0.7.0 | clisymbols | 1.2.0 | cluster | 2.1.0 |
| codetools | 0.2-16 | colorspace | 1.4-1 | commonmark | 1.7 |
| compiler | 3.6.2 | config | 0,3 | covr | 3.3.2 |
| crayon | 1.3.4 | crosstalk | 1.0.0 | curl | 4,2 |
| data.table | 1.12.6 | datasets | 3.6.2 | DBI | 1.0.0 |
| dbplyr | 1.4.2 | desc | 1.2.0 | devtools | 2.2.1 |
| digest | 0.6.22 | doMC | 1.3.6 | dplyr | 0.8.3 |
| DT | 0.9 | ellipsis | 0.3.0 | Evaluieren | 0.14 |
| fansi | 0.4.0 | fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.4.0 |
| foreach | 1.4.7 | foreign | 0.8-75 | forge | 0.2.0 |
| fs | 1.3.1 | gbm | 2.1.5 | generics | 0.0.2 |
| ggplot2 | 3.2.1 | gh | 1.0.1 | git2r | 0.26.1 |
| glmnet | 2.0-18 | glue | 1.3.1 | gower | 0.2.1 |
| Grafiken | 3.6.2 | grDevices | 3.6.2 | grid | 3.6.2 |
| gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 | gtable | 0.3.0 |
| h2o | 3.26.0.2 | haven | 2.1.1 | hms | 0.5.1 |
| htmltools | 0.4.0 | htmlwidgets | 1.5.1 | httpuv | 1.5.2 |
| httr | 1.4.1 | hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 |
| ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-9 | iterators | 1.0.12 |
| jsonlite | 1.6 | KernSmooth | 2.23-16 | labeling | 0,3 |
| later | 1.0.0 | lattice | 0.20-38 | lava | 1.6.6 |
| lazyeval | 0.2.2 | Lebenszyklus | 0.1.0 | littler | 0.3.9 |
| lme4 | 1.1-21 | lubridate | 1.7.4 | magrittr | 1.5 |
| mapproj | 1.2.6 | maps | 3.3.0 | maptools | 0.9-8 |
| MASS | 7.3-51.5 | Matrix | 1.2-18 | MatrixModels | 0.4-1 |
| memoise | 1.1.0 | methods | 3.6.2 | mgcv | 1.8-31 |
| mime | 0,7 | minqa | 1.2.4 | ModelMetrics | 1.2.2 |
| munsell | 0.5.0 | mvtnorm | 1.0-11 | nlme | 3.1-144 |
| nloptr | 1.2.1 | nnet | 7.3-12 | numDeriv | 2016.8-1.1 |
| openssl | 1.4.1 | openxlsx | 4.1.2 | parallel | 3.6.2 |
| pbkrtest | 0.4-7 | pillar | 1.4.2 | pkgbuild | 1.0.6 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgKitten | 0.1.5 | pkgload | 1.0.2 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.4 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.0.2 | pROC | 1.15.3 | processx | 3.4.1 |
| prodlim | 2018.04.18 | Fortschritt | 1.2.2 | promises | 1.1.0 |
| proto | 1.0.0 | ps | 1.3.0 | purrr | 0.3.3 |
| quantreg | 5.51 | R.methodsS3 | 1.7.1 | R.oo | 1.22.0 |
| R.utils | 2.9.0 | r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.4.0 |
| randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.1 | rcmdcheck | 1.3.3 |
| RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.2 | RcppEigen | 0.3.3.5.0 |
| RCurl | 1.95-4.12 | readr | 1.3.1 | readxl | 1.3.1 |
| recipes | 0.1.7 | rematch | 1.0.1 | remotes | 2.1.0 |
| reshape2 | 1.4.3 | rex | 1.1.2 | rio | 0.5.16 |
| rlang | 0.4.1 | RODBC | 1.3-16 | roxygen2 | 6.1.1 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-6 |
| RSQLite | 2.1.2 | rstudioapi | 0,10 | rversions | 2.0.0 |
| scales | 1.0.0 | sessioninfo | 1.1.1 | shiny | 1.4.0 |
| sourcetools | 0.1.7 | sp | 1.3-1 | sparklyr | 1.0.4 |
| SparkR | 2.4.5 | SparseM | 1.77 | spatial | 7.3-11 |
| splines | 3.6.2 | sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2017.10-1 |
| statmod | 1.4.32 | stats | 3.6.2 | stats4 | 3.6.2 |
| stringi | 1.4.3 | stringr | 1.4.0 | survival | 2.44-1.1 |
| sys | 3.3 | tcltk | 3.6.2 | TeachingDemos | 2,10 |
| testthat | 2.2.1 | tibble | 2.1.3 | tidyr | 1.0.0 |
| tidyselect | 0.2.5 | timeDate | 3043.102 | tools | 3.6.2 |
| usethis | 1.5.1 | utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.2 |
| vctrs | 0.2.0 | viridisLite | 0.3.0 | whisker | 0,4 |
| withr | 2.1.2 | xml2 | 1.2.2 | xopen | 1.0.0 |
| xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.0 | zeallot | 0.1.0 |
| zip | 2.0.4 |
Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.11-Clusterversion)
| Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.8.10 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 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 | 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 | Datenstrom | 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 | classmate | 1.0.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-annotations | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.6.7.1 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-joda | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.11 | 2.6.7.1 |
| com.github.fommil | jniloader | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | core | 1.1.2 |
| com.github.fommil.netlib | native_ref-java | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | native_ref-java-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64-natives | 1.1 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.3.2-2 |
| com.github.rwl | jtransforms | 2.4.0 |
| com.google.code.findbugs | jsr305 | 2.0.1 |
| com.google.code.gson | gson | 2.2.4 |
| com.google.guava | guava | 15.0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
| com.googlecode.javaewah | JavaEWAH | 0.3.2 |
| com.h2database | h2 | 1.3.174 |
| com.jcraft | jsch | 0.1.50 |
| com.jolbox | bonecp | 0.8.0.RELEASE |
| com.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 | 1.9.4 |
| 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-httpclient | commons-httpclient | 3.1 |
| commons-io | commons-io | 2.4 |
| commons-lang | commons-lang | 2.6 |
| commons-logging | commons-logging | 1.1.3 |
| commons-net | commons-net | 3.1 |
| commons-pool | commons-pool | 1.5.4 |
| info.ganglia.gmetric4j | gmetric4j | 1.0.7 |
| io.airlift | aircompressor | 0,10 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-core | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-ganglia | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-graphite | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-healthchecks | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jetty9 | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-json | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jvm | 3.1.5 |
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