Databricks Runtime 8.2 (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 abril de 2021.
En las siguientes notas de la versión se proporciona información sobre Databricks Runtime 8.2, con tecnología de Apache Spark 3.1.1.
Nuevas características y mejoras
- Nuevas opciones del cargador automático que facilitan la evolución de esquemas
- Visualización de métricas de
VACUUM(versión preliminar pública) - Comprensión sencilla de cuántos datos de Delta Lake se clonaron o recuperaron
- Ajuste del tamaño de los archivos en las tablas Delta para satisfacer las necesidades de las cargas de trabajo
- Ingesta incremental de actualizaciones y eliminaciones en tablas Delta mediante una fuente de distribución de datos modificados (versión preliminar pública)
- Extracción de datos de cadenas JSON mediante operadores SQL (GA)
Nuevas opciones del cargador automático que facilitan la evolución de esquemas
El cargador automático ya no requiere que se especifique una entrada de esquema para empezar a ingerir datos JSON. Además, el cargador automático puede detectar la introducción de nuevas columnas en los datos y reiniciarse, de modo que nunca volverá a perder datos. El cargador automático también "rescatará" datos inesperados (por ejemplo, con tipos de datos diferentes) en una columna de blob JSON, a los que puede optar por acceder más adelante mediante las API de acceso a datos semiestructurados. Consulte Configuración de inferencia y evolución de esquemas en Auto Loader.
Visualización de métricas de VACUUM (versión preliminar pública)
Las confirmaciones de VACUUM en el registro de transacciones de Delta ahora contienen información sobre los archivos quitados y los directorios vaciados. Consulte Información de auditoría y Revisión de los detalles de la tabla de Delta Lake con describe detail.
Comprensión sencilla de cuántos datos de Delta Lake se clonaron o recuperaron
Los comandos CLONE y RESTORE de Delta Lake ahora devuelven métricas cuando se completan, por lo que puede comprender fácilmente cuántos datos se clonaron o recuperaron como resultado de estas operaciones. Consulte Métricas de clonación y Métricas de restauración.
Ajuste del tamaño de los archivos en las tablas Delta para satisfacer las necesidades de las cargas de trabajo
Ahora puede establecer una propiedad de tabla para indicar a Delta Lake que seleccione los tamaños de archivo adecuados para las tablas con operaciones MERGE frecuentes (por ejemplo, la operación upsert de datos modificados en tablas). El entorno en tiempo de ejecución también puede detectar cuándo las tablas realizan operaciones MERGE de forma intensiva y ajusta automáticamente el tamaño de los archivos.
Para un ajuste más específico, puede establecer el tamaño de destino como una propiedad y todas las operaciones de optimización del diseño de los datos (por ejemplo, optimizar, escrituras optimizadas y compactación automática) realizarán todo lo posible para generar archivos de ese tamaño.
Consulte Configuración de Delta Lake para controlar el tamaño del archivo de datos.
Ingesta incremental de actualizaciones y eliminaciones en tablas Delta mediante una fuente de distribución de datos modificados (versión preliminar pública)
La fuente de distribución de datos modificados de una tabla Delta representa los cambios de nivel de fila entre las distintas versiones de la tabla. Cuando se habilita, el entorno en tiempo de ejecución registra información adicional sobre los cambios de nivel de fila para cada operación de escritura en la tabla. Puede consultar estos cambios a través de los lectores DataFrame y DataStream y SQL. La fuente permite lo siguiente:
- Consumo de bajada eficaz de combinación, actualizaciones y eliminaciones. La obtención de filas que se actualizaron, insertaron o eliminaron mejora considerablemente el rendimiento del trabajo de bajada que consume la salida de la combinación, ya que ahora no es necesario procesar ni desduplicar archivos completos.
- Mantener la sincronización entre réplicas de dos tablas diferentes que representan los mismos datos. Es una práctica común mantener dos versiones de la misma tabla: una tabla limitada como origen de confianza y una tabla más amplia con datos adicionales. Los cambios se pueden aplicar de forma eficaz desde la tabla limitada a la tabla más amplia.
Para más información, vea Uso de la fuente de distribución de datos de cambios de Delta Lake en Azure Databricks.
Extracción de datos de cadenas JSON mediante operadores SQL (GA)
Los operadores SQL (:: y :) que permiten extraer fácilmente datos de cadenas JSON ya están disponibles con carácter general. Consulte Consulta de cadenas JSON.
Actualizaciones de bibliotecas
- Biblioteca de Python actualizada:
- koalas se actualizó de 1.6.0 a 1.7.0.
- Biblioteca de Java actualizada:
- univocity-parsers de 2.9.0 a 2.9.1.
Apache Spark
Databricks Runtime 8.2 incluye Apache Spark 3.1.1. En esta versión, se incluyen todas las correcciones y mejoras de Spark que se han incorporado en Databricks Runtime 8.1 (EoS), junto con las siguientes correcciones de errores y mejoras de Spark:
- [SPARK-34614] [SQL] Modo ANSI: la conversión de cadena a valor booleano debería producir una excepción al producirse un error de análisis.
- [SPARK-33794] [SQL] La expresión NextDay produce una excepción IllegalArgumentException en tiempo de ejecución al recibir una entrada no válida en modo ANSI.
- [SPARK-34833] [SQL] Control de referencias externas en todos los lugares.
- [SPARK-34742] [SQL] Modo ANSI: Abs produce una excepción si la entrada está fuera del intervalo.
- [SPARK-34833] [SQL] Aplicar el relleno a la derecha correctamente para las subconsultas correlacionadas.
- [SPARK-34719] [SQL] Resolver correctamente la consulta de vista con nombres de columna duplicados.
- [SPARK-34392] [SQL] Compatibilidad con ZoneOffset +h:mm en DateTimeUtils. getZoneId
- [SPARK-34436] [SQL] Compatibilidad de DPP con la expresión LIKE ANY/ALL.
- [SPARK-34497] [SQL] Corrección de los proveedores de conexiones JDBC integrados para restaurar los cambios de contexto de seguridad de JVM.
- [SPARK-34543] [SQL] Cumplimiento de la configuración
spark.sql.caseSensitiveal resolver la especificación de partición en la versión 1 deSET LOCATION. - [SPARK-34550] [SQL] Omisión del valor NULL de InSet durante la inserción del filtro en el metastore de Hive.
- [SPARK-34531] [CORE] Eliminación de la etiqueta de API "Experimental" en PrometheusServlet.
- [SPARK-34515] [SQL] Corrección de NPE si InSet contiene un valor NULL durante getPartitionsByFilter.
- [SPARK-34490] La tabla puede resolverse como una vista si dicha tabla se anula.
- [SPARK-34613] Corrección de la vista que no captura la configuración para deshabilitar sugerencias.
- [SPARK-34504] Evitar la resolución de vistas innecesarias y quitar la marca
performCheck. - [SPARK-34373] [SQL] HiveThriftServer2 startWithContext puede bloquearse con un problema de carrera.
- [SPARK-34421] [SQL] Resolución de vistas y funciones temporales en vistas con CTE.
- [SPARK-34713] [SQL] Corrección de la agrupación por CreateStruct con ExtractValue.
- [SPARK-34770] [SQL] InMemoryCatalog.tableExists no debería producir un error si la base de datos no existe.
- [SPARK-34681] [SQL] Corrección del error de combinación hash aleatoria externa completa al compilar el lado izquierdo con una condición no igual.
Actualizaciones de mantenimiento
Consulte Actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 8.2.
Entorno del sistema
- Sistema operativo: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.52.0.23-CA-linux64 (compilación 1.8.0_282-b08)
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.8.8 (actualizado desde 3.8.6 en la actualización de mantenimiento del 26 de mayo de 2021)
- R: versión de R 4.0.4 (2021-02-15)
- Delta Lake: 0.8.0
Bibliotecas de Python instaladas
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| criptografía | 3.1.1 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.21 |
| decorator | 4.4.2 | distlib | 0.3.1 | docutils | 0.15.2 |
| entrypoints | 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 | kiwisolver | 1.3.0 |
| koalas | 1.7.0 | matplotlib | 3.2.2 | numpy | 1.19.2 |
| pandas | 1.1.3 | parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 |
| pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 | pip | 20.2.4 |
| plotly | 4.14.3 | 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 | 2020.5 |
| pyzmq | 19.0.2 | Solicitudes | 2.24.0 | retrying | 1.3.3 |
| s3transfer | 0.3.4 | scikit-learn | 0.23.2 | scipy | 1.5.2 |
| seaborn | 0.10.0 | setuptools | 50.3.1 | six (seis) | 1.15.0 |
| statsmodels | 0.12.0 | threadpoolctl | 2.1.0 | tornado | 6.0.4 |
| traitlets | 5.0.5 | urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.2.1 |
| wcwidth | 0.2.5 | wheel | 0.35.1 |
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 | 1.2.1 |
| base | 4.0.4 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| bit | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.1 |
| boot | 1.3-27 | 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 | 7.3-18 |
| cli | 2.2.0 | clipr | 0.7.1 | cluster | 2.1.1 |
| codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-0 | commonmark | 1.7 |
| compiler | 4.0.4 | config | 0,3 | covr | 3.5.1 |
| cpp11 | 0.2.4 | crayon | 1.3.4 | credentials | 1.3.0 |
| diafonía | 1.1.0.1 | curl | 4.3 | data.table | 1.13.4 |
| conjuntos de datos | 4.0.4 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 2.0.0 |
| desc | 1.2.0 | devtools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 |
| digest | 0.6.27 | dplyr | 1.0.2 | 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 | 0.8-81 | forge | 0.2.0 |
| fs | 1.5.0 | future | 1.21.0 | generics | 0.1.0 |
| gert | 1.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.2.0 |
| gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4.0-2 | globals | 0.14.0 |
| glue | 1.4.2 | gower | 0.2.2 | elementos gráficos | 4.0.4 |
| grDevices | 4.0.4 | grid | 4.0.4 | 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 | 1.5.3 | 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 | iterators | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-18 | knitr | 1.30 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.1.0.1 | lattice | 0.20-41 |
| lava | 1.6.8.1 | lazyeval | 0.2.2 | ciclo de vida | 0.2.0 |
| listenv | 0.8.0 | lubridate | 1.7.9.2 | magrittr | 2.0.1 |
| markdown | 1.1 | MASS | 7.3-53.1 | Matriz | 1.3-2 |
| memoise | 1.1.0 | methods | 4.0.4 | mgcv | 1.8-33 |
| mime | 0.9 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-152 | nnet | 7.3-15 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 1.4.3 | parallel | 4.0.4 |
| parallelly | 1.22.0 | pillar | 1.4.7 | 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 | 3.4.5 | prodlim | 2019.11.13 |
| progreso | 1.2.2 | promises | 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 |
| rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.5 |
| readr | 1.4.0 | readxl | 1.3.1 | recipes | 0.1.15 |
| rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 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 | scales | 1.1.1 |
| selectr | 0.4-2 | sessioninfo | 1.1.1 | shape | 1.4.5 |
| shiny | 1.5.0 | sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.5.2 |
| SparkR | 3.1.2 | spatial | 7.3-11 | splines | 4.0.4 |
| sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2020.5 | stats | 4.0.4 |
| stats4 | 4.0.4 | stringi | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 |
| survival | 3.2-7 | sys | 3.4 | tcltk | 4.0.4 |
| 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 | 4.0.4 |
| usethis | 2.0.0 | utf8 | 1.1.4 | utils | 4.0.4 |
| uuid | 0.1-4 | vctrs | 0.3.5 | viridisLite | 0.3.0 |
| waldo | 0.2.3 | 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 | zip | 2.1.1 |
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 | 1.4.8-1 |
| 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 | 9.2.1.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 | 2.9.1 |
| 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 | metrics-core | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-graphite | 4.1.1 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-healthchecks | 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 | metrics-servlets | 4.1.1 |
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