Databricks Runtime 7.6 (EoS)
Nota:
El soporte técnico con esta versión de Databricks Runtime ha finalizado. Para obtener la fecha de finalización del soporte técnico, consulte Historial de finalización del soporte técnico. Para ver todas las versiones de Databricks Runtime con soporte técnico, consulte las notas de la versión de Databricks Runtime versiones y compatibilidad.
Databricks publicó esta versión en febrero de 2021.
Las notas de la versión siguientes proporcionan información sobre Databricks Runtime 7.6, con tecnología Apache Spark 3.0.
Para obtener ayuda con la migración desde Databricks Runtime 6.x, consulte la Guía de migración de Databricks Runtime 7.x (EoS).
Nuevas características
Mejora del control de la evolución de esquemas JSON en Auto Loader
Al cargar datos JSON, los campos que no forman parte del esquema original se descartan de forma silenciosa, de manera predeterminada. Ahora, con Auto Loader, puede establecer la opción JSON unparsedDataColumn para especificar el nombre de una columna, que se usará para almacenar todos los campos nuevos como una cadena JSON.
Por ejemplo, mediante un valor
.option("unparsedDataColumn", "_unparsed_data")
el resultado tendrá una columna _unparsed_data, donde los campos nuevos se almacenan como una cadena JSON. Estos nuevos campos se pueden analizar más adelante para su posterior procesamiento. Si no hay ningún campo nuevo, el valor de la columna es null.
Compatibilidad para la lectura de archivos sobrescritos en Auto Loader
Ahora puede configurar secuencias para permitir que los cambios del archivo de directorio de entrada sobrescriban los datos existentes. Establezca .option("cloudFiles.allowOverwrites", "true"). Para obtener más información, consulte ¿Qué es el cargador automático?.
Mejoras
Mejor rendimiento de agrupación en clústeres multidimensionales y omisión de datos con OPTIMIZE ZORDER
La operación OPTIMIZE ZORDER ahora usa las curvas de relleno de espacios de Hilbert de manera predeterminada. Este enfoque proporciona mejores características de agrupación en clústeres que el orden Z en dimensiones superiores. En el caso de las tablas Delta que usan OPTIMIZE ZORDER con muchas columnas, las curvas de Hilbert pueden acelerar las consultas de lectura omitiendo más datos que el orden Z. Para obtener más información, consulte Omisión de datos para Delta Lake.
Mejoras de rendimiento para algunas operaciones MERGE solo con cláusulas MATCHED
Puede obtener un mejor rendimiento en operaciones MERGE que solo tienen cláusulas MATCHED con condiciones de cláusula.
Tamaños de archivo de ajuste automático para tablas Delta con mucha frecuencia de MERGE (versión preliminar pública)
Las tablas Delta que se someten a operaciones MERGE repetidas (por ejemplo, upserts de datos de cambio de nivel de fila de forma continuada) reescriben repetidamente los archivos para actualizar los datos. Estas tablas pueden beneficiarse de tener archivos más pequeños que los generados de manera predeterminada por operaciones de diseño de datos como OPTIMIZE, escritura optimizada y compactación automática. Con Databricks Runtime 7.6, puede detectar automáticamente tablas con mucha frecuencia de MERGE y ajustar los tamaños de archivo. Póngase en contacto con el soporte técnico de Databricks o con el equipo de la cuenta de Azure Databricks para obtener más información sobre cómo habilitar esta característica.
Actualizaciones de bibliotecas
- Bibliotecas de Python actualizadas:
- Certifi se actualizó de 2020.6.20 a 2020.12.5.
- Koalas se actualizó de 1.4.0 a 1.5.0.
- Python-apt se actualizó de 1.6.5+ubuntu0.3 a 1.6.5+ubuntu0.4
- Biblioteca de R actualizada:
- nlme de 3.1-150 a 3.1-151.
- Biblioteca de Java actualizada:
- azure-data-lake-store-sdk se actualizó de 2.3.8 a 2.3.9.
- Compilación de OpenJDK 8 actualizada a Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (compilación 1.8.0_275-b01).
Apache Spark
Databricks Runtime 7.6 incluye Apache Spark 3.0.1. En esta versión, se incluyen todas las correcciones y mejoras de Spark que se han incorporado en Databricks Runtime 7.5 (EoS), junto con las siguientes correcciones de errores y mejoras de Spark:
- [SPARK-33740] [SQL] Las configuraciones de hadoop en hive-site.xml pueden anular las configuraciones de hadoop existentes previamente
- [SPARK-33822] [SQL] Uso del método
CastSupport.casten HashJoin - [SPARK-33398] Corrección de la carga de modelos de árbol anteriores a Spark 3.0
- [SPARK-33029] [CORE][WEBUI] Corrección en la página del ejecutor de la interfaz de usuario que marca incorrectamente el controlador como bloqueado
- [SPARK-34012] [SQL] Mantenimiento de un comportamiento coherente cuando el valor de configuración
spark.sqllegacy.parser.havingWithoutGroupByAsWherees true con la guía de migración - [SPARK-33635] [SS] Ajuste del orden de comprobación en KafkaTokenUtil.needTokenUpdate para solucionar la regresión de rendimiento
- [SPARK-33900] [WEBUI] Muestra del tamaño de lectura aleatoria o los registros correctamente cuando solo está disponible remotebytesread
- [SPARK-33593] [SQL] El lector de vectores obtuvo datos incorrectos con el valor de partición binario.
- [SPARK-31170] [SQL] La CLI de SQL de Spark debe respetar hive-site.xml y spark.sql.warehouse.dir
- [SPARK-33853] [SQL] EXPLAIN CODEGEN y BenchmarkQueryTest no muestran el código de la subconsulta.
- [SPARK-33786] [SQL] El nivel de almacenamiento de una memoria caché debe respetarse cuando se modifica un nombre de tabla.
- [SPARK-33841] [CORE] Corrección del siguiente problema: la desaparición de trabajos de manera intermitente del SHS cuando la carga es elevada
- [SPARK-33480] [SQL] no exponer los datos del usuario en el mensaje de error
- [SPARK-33756] [SQL] El elemento MapIterator de BytesToBytesMap ahora es idempotente.
- [SPARK-33774] [UI][CORE]"Volver al maestro" devuelve el error 500 en el clúster independiente
- [SPARK-33733] [SQL] PullOutNondeterministic debe comprobar y recopilar el campo determinista.
- [SPARK-33670] [SQL] Se comprueba que el proveedor de particiones sea Hive en la versión v1 de SHOW TABLE EXTENDED.
- [SPARK-33788] [SQL][3.1][2.4] Se genera NoSuchPartitionsException a partir de HiveExternalCatalog.dropPartitions()
- [SPARK-33819] [CORE] SingleFileEventLogFileReader/RollingEventLogFilesFileReader debe ser
package private - [SPARK-33742] [SQL] Se genera PartitionsAlreadyExistException a partir de HiveExternalCatalog.createPartitions()
- [SPARK-32110] [SQL] Normalización de los números de punto flotante especiales en HyperLogLog++
- [SPARK-33071] [SPARK-33536] [SQL] No cambie el constructor alias para que no interrumpa el conector de copo de nieve
- [SPARK-32680] [SQL] No se debe procesar previamente la versión V2 de CTAS con una consulta sin resolver.
- SPARK-33520 [ML][PYSPARK] Selección exclusiva: compatibilidad de CrossValidator/TrainValidateSplit/OneVsRest Reader/Writer con el estimador/evaluador del back-end de Python
- [SPARK-33592] [ML][PYTHON]Posibilidad de que los parámetros del validador de Pyspark ML en estimatorParamMaps se pierdan tras el guardado y la recarga
- [SPARK-33667] [SQL] Cumplimiento de la configuración
spark.sql.caseSensitiveal resolver la especificación de partición en la versión 1 deSHOW PARTITIONS - [SPARK-33141] [SQL] Capturar configuraciones SQL al crear vistas permanentes
- [SPARK-33636] [PYTHON][ML] Agregar labelsArray a PySpark StringIndexer
- [SPARK-33629] [PYTHON]Hacer que la configuración spark.buffer.size sea visible en el lado del controlador
- [SPARK-33389] [SQL] Hacer que las clases internas de SparkSession siempre usen SQLConf activo
- [SPARK-33071] [SPARK-33536] [SQL] Evite cambiar dataset_id de LogicalPlan en unirse() para no interrumpir DetectAmbiguousSelfJoin
- [SPARK-33551] [SQL] No usar el lector aleatorio personalizado para volver a crear particiones
- [SPARK-33432] [SQL] El analizador SQL debe usar SQLConf activo
- [SPARK-33588] [SQL] Respetar la configuración de
spark.sql.caseSensitiveal resolver la especificación de partición en la versión 1 deSHOW TABLE EXTENDED - [SPARK-33440] [CORE] Use la marca de tiempo actual con el registro de advertencia en HadoopFSDelegationTokenProvider cuando la fecha de emisión del token no esté configurada correctamente.
- [SPARK-33494] [SQL][AQE] No usar el lector aleatorio local para volver a crear particiones
Actualizaciones de mantenimiento
Consulte Actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 7.6.
Entorno del sistema
- Sistema operativo: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (compilación 1.8.0_275-b01)
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.7.5
- R: Versión R 3.6.3 (29-02-2020)
- Delta Lake 0.7.0
Bibliotecas de Python instaladas
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 1.3.0 | backcall | 0.1.0 | boto3 | 1.12.0 |
| botocore | 1.15.0 | certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.0 |
| chardet | 3.0.4 | criptografía | 2.8 | cycler | 0.10.0 |
| Cython | 0.29.15 | decorator | 4.4.1 | docutils | 0.15.2 |
| entrypoints | 0,3 | idna | 2.8 | ipykernel | 5.1.4 |
| ipython | 7.12.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.17.2 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 0.14.1 | jupyter-client | 5.3.4 |
| jupyter-core | 4.6.1 | kiwisolver | 1.1.0 | koalas | 1.5.0 |
| matplotlib | 3.1.3 | numpy | 1.18.1 | pandas | 1.0.1 |
| parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | pip | 20.0.2 | prompt-toolkit | 3.0.3 |
| psycopg2 | 2.8.4 | ptyprocess | 0.6.0 | pyarrow | 1.0.1 |
| pycparser | 2.19 | Pygments | 2.5.2 | PyGObject | 3.26.1 |
| pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing | 2.4.6 | PySocks | 1.7.1 |
| python-apt | 1.6.5+ubuntu0.4 | Python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2019.3 |
| pyzmq | 18.1.1 | Solicitudes | 2.22.0 | s3transfer | 0.3.3 |
| scikit-learn | 0.22.1 | scipy | 1.4.1 | seaborn | 0.10.0 |
| setuptools | 45.2.0 | six (seis) | 1.14.0 | ssh-import-id | 5.7 |
| statsmodels | 0.11.0 | tornado | 6.0.3 | traitlets | 4.3.3 |
| unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.25.8 | virtualenv | 16.7.10 |
| wcwidth | 0.1.8 | wheel | 0.34.2 |
Bibliotecas de R instaladas
Las bibliotecas de R se instalan desde la instantánea de Microsoft CRAN del 02-11-2020.
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.1.10 |
| base | 3.6.3 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| bit | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.1 |
| boot | 1.3-25 | brew | 1.0-6 | brio | 1.1.0 |
| broom | 0.7.2 | callr | 3.5.1 | caret | 6.0-86 |
| cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 | clase | 7.3-17 |
| cli | 2.1.0 | clipr | 0.7.1 | cluster | 2.1.0 |
| codetools | 0.2-18 | colorspace | 1.4-1 | commonmark | 1.7 |
| compiler | 3.6.3 | config | 0,3 | covr | 3.5.1 |
| cpp11 | 0.2.3 | crayon | 1.3.4 | diafonía | 1.1.0.1 |
| curl | 4.3 | data.table | 1.13.2 | conjuntos de datos | 3.6.3 |
| DBI | 1.1.0 | dbplyr | 1.4.4 | desc | 1.2.0 |
| devtools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 | digest | 0.6.27 |
| dplyr | 0.8.5 | DT | 0.16 | ellipsis | 0.3.1 |
| evaluate | 0.14 | fansi | 0.4.1 | farver | 2.0.3 |
| fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.5.0 | foreach | 1.5.1 |
| foreign | 0.8-76 | forge | 0.2.0 | fs | 1.5.0 |
| generics | 0.1.0 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.1.0 |
| git2r | 0.27.1 | glmnet | 3.0-2 | globals | 0.13.1 |
| glue | 1.4.2 | gower | 0.2.2 | elementos gráficos | 3.6.3 |
| grDevices | 3.6.3 | grid | 3.6.3 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0.7 | gtable | 0.3.0 | haven | 2.3.1 |
| highr | 0.8 | hms | 0.5.3 | htmltools | 0.5.0 |
| htmlwidgets | 1.5.2 | 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 | 0.2.2 | iterators | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.1 | KernSmooth | 2.23-18 | knitr | 1.30 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.1.0.1 | lattice | 0.20-41 |
| lava | 1.6.8 | lazyeval | 0.2.2 | ciclo de vida | 0.2.0 |
| lubridate | 1.7.9 | magrittr | 1.5 | markdown | 1.1 |
| MASS | 7.3-53 | Matriz | 1.2-18 | memoise | 1.1.0 |
| methods | 3.6.3 | mgcv | 1.8-33 | mime | 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 | 3.6.3 | pillar | 1.4.6 |
| pkgbuild | 1.1.0 | pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.6 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.1.1 | pROC | 1.16.2 | processx | 3.4.4 |
| prodlim | 2019.11.13 | progreso | 1.2.2 | promises | 1.1.1 |
| proto | 1.0.0 | ps | 1.4.0 | purrr | 0.3.4 |
| r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.5.0 | randomForest | 4.6-14 |
| rappdirs | 0.3.1 | rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 |
| Rcpp | 1.0.5 | readr | 1.4.0 | readxl | 1.3.1 |
| recipes | 0.1.14 | rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 |
| remotes | 2.2.0 | reprex | 0.3.0 | reshape2 | 1.4.4 |
| rex | 1.2.0 | rjson | 0.2.20 | rlang | 0.4.8 |
| rmarkdown | 2.5 | RODBC | 1.3-16 | roxygen2 | 7.1.1 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-7 |
| RSQLite | 2.2.1 | rstudioapi | 0,11 | rversions | 2.0.2 |
| rvest | 0.3.6 | scales | 1.1.1 | selectr | 0.4-2 |
| sessioninfo | 1.1.1 | shape | 1.4.4 | shiny | 1.5.0 |
| sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.4.0 | SparkR | 3.0.0 |
| spatial | 7.3-11 | splines | 3.6.3 | sqldf | 0.4-11 |
| SQUAREM | 2020.5 | stats | 3.6.3 | stats4 | 3.6.3 |
| stringi | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 | survival | 3.2-7 |
| sys | 3.4 | tcltk | 3.6.3 | 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 | 0,27 | tools | 3.6.3 | usethis | 1.6.3 |
| utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.3 | uuid | 0.1-4 |
| vctrs | 0.3.4 | viridisLite | 0.3.0 | waldo | 0.2.2 |
| whisker | 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 |
Bibliotecas de Java y Scala instaladas (versión de clúster de Scala 2.12)
| Identificador de grupo | Identificador de artefacto | Versión |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 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 | 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 | flujo | 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 | classmate | 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.caffeine | caffeine | 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 | 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.joshelser | dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter | 0.1.2 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.4.4-3 |
| 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 |
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