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Databricks Runtime 5.0 (EoS)

  • Article

Remarque

La prise en charge de cette version databricks Runtime a pris fin. Pour connaître la date de fin de support, consultez l’historique de fin de support. Pour toutes les versions prises en charge de Databricks Runtime, consultez Notes de publication sur les versions et la compatibilité de Databricks Runtime.

Databricks a publié cette version en novembre 2018.

Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 5.0 avec Apache Spark.

Nouvelles fonctionnalités

  • Delta Lake

    • Les sous-requêtes sont maintenant prises en charge dans la clause WHERE pour la prise en charge des commandes DELETE et UPDATE.
    • Nouvelle implémentation évolutive pour les commandes MERGE.

  • Structured Streaming

    • Source de diffusion en continu basée sur les notifications de fichier stockage BLOB Azure. Cela peut réduire considérablement les coûts d’affichage lors de l’exécution d’une requête de flux structuré sur des fichiers dans le stockage d’objets BLOB Azure. Au lieu d’utiliser les listes pour rechercher de nouveaux fichiers à traiter, cette source de streaming peut lire directement les notifications d’événements de fichier pour rechercher de nouveaux fichiers. Consultez Source de fichier Stockage Blob Azure avec Stockage File d’attente Azure (hérité).

  • Ajout de la prise en charge de TensorBoard pour la surveillance des travaux de Deep Learning. Consultez Tensorboard.

Améliorations

  • Delta Lake
    • OPTIMIZE Stabilité et performances.
      • La commande OPTIMIZE valide les lots dès que possible, plutôt qu’à la fin.
      • Réduction du nombre par défaut de threads OPTIMIZE exécutés en parallèle. Il s’agit d’une augmentation stricte des performances pour les tables volumineuses.
      • Accélération des écritures OPTIMIZE en évitant de trier inutilement les données lors de l’écriture dans une table partitionnée.
      • Accélération de OPTIMIZE ZORDER BY en le rendant incrémentiel. Cela signifie que la commande évite à présent de réécrire des fichiers de données qui étaient déjà classés en plan par la ou les mêmes colonnes. Consultez Ignorer les données pour Delta Lake.
    • Isolement d’instantané lors de l’interrogation des tables delta. Toute requête avec plusieurs références à une table Delta (par exemple, jointure réflexive) lit à partir du même instantané de table, même s’il existe des mises à jour simultanées de la table.
    • Latence de requête améliorée lors de la lecture de tables Delta de petite taille (< 2000 fichiers) en mettant en cache les métadonnées sur le pilote.
  • Amélioration des performances de régression logistique MLlib.
  • Amélioration des performances de l’algorithme d’arborescence MLlib.
  • Mise à niveau de plusieurs bibliothèques Java et Scala. Consultez Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.11).
  • Mise à niveau de certaines bibliothèques Python installées :
    • pip : 10.0.1 à 18.0
    • setuptools : 39.2.0 à 40.4.1
    • tornado : de 5.0.2 à 5.1.1
  • Mise à niveau de plusieurs bibliothèques R installées. Consultez Bibliothèques R installées.

Correctifs de bogues

  • Delta Lake
    • Les configurations définies dans SQL conf s’appliquent désormais correctement aux opérations Delta Lake qui ont été chargées pour la première fois dans un autre notebook.
    • Correction d’un bogue dans la commande DELETE qui supprimait incorrectement les lignes où la condition a la valeur Null.
    • Les flux qui prennent plus de deux jours pour traiter le lot initial (autrement dit, les données qui se trouvaient dans la table au moment du démarrage du flux) n’échouent plus avec FileNotFoundException lors de la tentative de récupération à partir d’un point de contrôle.
    • Évite une condition de concurrence qui mène à NoClassDefError lors du chargement d’une nouvelle table.
    • Correction de VACUUM l’endroit où l’opération peut échouer avec un AssertionError indiquant : « ne doit pas avoir de chemins d’accès absolus pour la suppression ».
    • Correction de la commande SHOW CREATE TABLE pour ne pas inclure les propriétés de stockage générées par Hive.
  • Les exécuteurs qui génèrent de nombreuses erreurs NoClassDefFoundError pour les classes Spark internes sont maintenant redémarrés automatiquement pour résoudre le problème.

Problèmes connus

  • Les noms de colonne spécifiés dans l’option replaceWhere pour le mode overwrite dans Delta Lake respectent la casse, même si le non-respect de la casse est activé (valeur par défaut).
  • Le connecteur Snowflake pour Databricks Runtime 5.0 est en version préliminaire.
  • Une fois que vous avez annulé une cellule de streaming en cours d’exécution dans un notebook attaché à un cluster Databricks Runtime 5.0, vous ne pouvez pas exécuter les commandes suivantes dans le notebook, sauf si vous effacez l’état du notebook ou redémarrez le cluster. Pour obtenir une solution de contournement, consultez la base de connaissances.

Apache Spark

Databricks Runtime 5.0 comprend Apache Spark 2.4.0.

Core et Spark SQL

Notes

Cet article contient des références au terme esclave, un terme qu’Azure Databricks n’utilise pas. Lorsque le terme sera supprimé du logiciel, nous le supprimerons de cet article.

Fonctionnalités majeures

  • Mode d’exécution de cloisonnement : [SPARK-24374] prend en charge le mode d’exécution de barrière dans le planificateur, pour une meilleure intégration avec les infrastructures de Deep Learning.
  • Prise en charge de Scala 2.12 : [SPARK-14220] ajouter la prise en charge expérimentale Scala 2.12. Vous pouvez maintenant générer Spark avec Scala 2.12 et écrire des applications Spark dans Scala 2.12.
  • Fonctions d’ordre supérieur : [SPARK-23899] ajouter de nombreuses fonctions intégrées, notamment des fonctions élevées, pour faciliter l’utilisation des types de données complexes. Consultez Fonctions intégrées Apache Spark.
  • Source de données Avro intégrée : [SPARK-24768] package Spark-Avro Inline avec prise en charge de type logique, meilleures performances et facilité d’utilisation.

API

  • [SPARK-24035] syntaxe de SQL pour le tableau croisé dynamique
  • [SPARK-24940] indicateur de fusion et de repartitionnement pour les requêtes SQL
  • [ -19602] Résolution de colonne de prise en charge du nom de colonne complet
  • [SPARK-21274] Implémenter EXCEPT ALL et INTERSECT ALL

Performances et stabilité

  • [SPARK-16406] La résolution de référence pour un grand nombre de colonnes doit être plus rapide
  • [SPARK-23486]Mettre en cache le nom de la fonction à partir du catalogue externe pour lookupFunctions
  • [SPARK-23803] Nettoyage des compartiments de support
  • [SPARK-24802] Exclusion de la règle d’optimisation
  • [SPARK-4502] Nettoyage de schéma imbriqué pour les tables parquet
  • [SPARK-24296] Prendre en charge la réplication des blocs supérieurs à 2 Go
  • [SPARK-24307] Prendre en charge l’envoi de messages sur 2 Go à partir de la mémoire
  • [SPARK-23243] Une lecture aléatoire et une répartition sur un RDD peuvent entraîner des réponses incorrectes
  • [SPARK-25181] Limite de la taille des pools de threads maîtres et subordonnés BlockManager, ce qui réduit la surcharge de mémoire quand la mise en réseau est lente

Connecteurs

  • [SPARK-23972] Mettre à jour parquet de 1.8.2 vers 1.10.0
  • [SPARK-25419] Amélioration du prédicat pushdown Parquet
  • [SPARK-23456] Le lecteur ORC natif est activé par défaut
  • [SPARK-22279] Utiliser le lecteur ORC natif pour lire les tables Hive par défaut
  • [SPARK-21783] Activer par défaut le filtre pushdown de ORC
  • [SPARK-24959] Accélérer le nombre () pour JSON et CSV
  • [SPARK-24244] Analyse des colonnes requises uniquement pour l’analyseur CSV
  • [SPARK-23786] Validation de schéma CSV- les noms de colonnes ne sont pas vérifiés
  • [SPARK-24423] Requête d’option pour spécifier la requête à lire à partir de JDBC
  • [SPARK-22814] Prise en charge de Date/Timestamp dans la colonne de partition JDBC
  • [SPARK-24771] Mettre à jour Avro de 1.7.7 vers 1.8

PySpark

  • [SPARK-24215] Implémenter une évaluation hâtive pour les API DataFrame
  • [SPARK-22274] - [SPARK-22239] Fonctions d’agrégation définies par l’utilisateur avec pandas UDF
  • [SPARK-24396] Ajouter des flux structurés ForeachWriter structurés pour Python
  • [SPARK-23874]Mise à niveau d’Apache Arrow vers 0.10.0
  • [SPARK-25004] Ajouter la limite Spark.executor.pyspark.memory
  • [SPARK-23030] Utilisez le format de flux Arrow pour créer à partir de et pour collecter pandas DataFrames
  • [SPARK-24624] Prise en charge du mélange des fonctions Python UDF et Scalar pandas UDF

Autres changements notables

Structured Streaming

Fonctionnalités majeures

  • [SPARK-24565] Exposition des lignes de sortie de chaque microlot en tant que DataFrame à l’aide de foreachBatch (Python, Scala et Java)
  • [SPARK-24396] Ajout de l’API Python pour foreach et ForeachWriter
  • [SPARK-25005] Prendre en charge « kafka.isolation.level » pour lire uniquement les enregistrements validés dans les rubriques Kafka qui sont écrites à l’aide d’un producteur transactionnel.

Autres changements notables

  • [SPARK-24662] Prendre en charge l’opérateur LIMIT pour les flux en mode Append ou Complete
  • [SPARK-24763] Supprimer les données de clé redondantes de la valeur dans l’agrégation de streaming
  • [SPARK-24156]Génération plus rapide de résultats de sortie et/ou nettoyage d’état à l’aide d’opérations avec état (mapGroupsWithState, jointure enter flux, agrégation de diffusion en continu, diffusion en continu dropDuplicates) lorsqu’il n’y a aucune donnée dans le flux d’entrée.
  • [SPARK-24730] Prise en charge du choix du filigrane min ou Max lorsqu’il y a plusieurs flux d’entrée dans une requête
  • [SPARK-25399] Correction d’un bogue où la réutilisation des threads d’exécution à partir du traitement continu pour la diffusion en continu de microlot peut entraîner un problème d’exactitude
  • [SPARK-18057] Version du client Kafka mise à niveau de 0.10.0.1 vers 2.0.0

MLlib

Fonctionnalités majeures

  • [SPARK-22666] Source de données Spark pour le format d’image

Autres changements notables

SparkR

GraphX

  • [SPARK-25268] exécuter Parallel Personalized PageRank lève une exception de sérialisation

Dépréciations

Changements de comportement

  • [SPARK-23549] Cast vers timestamp lors de la comparaison du timestamp avec la date
  • [SPARK-24324] Les fonctions définies par l'utilisateur pandas Grouped Map doit attribuer les colonnes de résultats par nom
  • [SPARK-25088] Mises à jour par défaut et de la documentation du serveur Rest
  • [SPARK-23425] Les données de chargement pour le chemin d’accès du fichier HDFS avec l’utilisation de caractères génériques ne fonctionnent pas correctement
  • [SPARK-23173] from_json peut produire des valeurs null pour les champs marqués comme n’acceptant pas les valeurs null
  • [Spark-24966] Implémenter des règles de précédence pour les opérations d’ensemble
  • [SPARK-25708] HAVING sans GROUP BY doit être aggrégé de façon globale
  • [SPARK-24341] Gérer correctement plusieurs valeurs dans une sous-requête
  • [SPARK-19724] Créer une table managée avec un emplacement par défaut existant doit lever une exception

Problèmes connus

  • [SPARK-25793] Chargement du bogue de modèle dans BisectingKMeans
  • [SPARK-25271] CTAS avec les tables Hive Parquet doit tirer parti de la source Parquet native
  • [SPARK-24935] Problème lié à l’exécution des UDAF Hive à partir de Spark 2.2

Mises à jour de maintenance

Consultez Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime 5.0.

Environnement du système

  • Système d’exploitation : Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java : 1.8.0_162
  • Scala : 2.11.8
  • Python : 2.7.12 pour les clusters Python 2 et 3.5.2 pour les clusters Python 3.
  • R : R version 3.4.4 (2018-03-15)
  • Clusters GPU : Les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes sont installées :
    • Pilote Tesla 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Notes

Bien que Scala 2.12 soit pris en charge dans Apache Spark 2.4, il ne l’est pas dans Databricks Runtime 5.0.

Bibliothèques Python installées

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
ansi2html 1.1.1 argparse 1.2.1 backports-abc 0.5
boto 2.42.0 boto3 1.4.1 botocore 1.4.70
brewer2mpl 1.4.1 certifi 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
chiffrement 1.5 cycler 0.10.0 Cython 0.24.1
decorator 4.0.10 docutils 0.14 enum34 1.1.6
et-xmlfile 1.0.1 freetype-py 1.0.2 funcsigs 1.0.2
fusepy 2.0.4 futures 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0.999 idna 2.1 ipaddress 1.0.16
ipython 2.2.0 ipython-genutils 0.1.0 jdcal 1.2
Jinja2 2.8 jmespath 0.9.0 llvmlite 0.13.0
lxml 3.6.4 MarkupSafe 0.23 matplotlib 1.5.3
mpld3 0.2 msgpack-python 0.4.7 ndg-httpsclient 0.3.3
numba 0.28.1 numpy 1.11.1 openpyxl 2.3.2
pandas 0.19.2 pathlib2 2.1.0 patsy 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Pillow 3.3.1
pip 18.0 ply 3.9 prompt-toolkit 1.0.7
psycopg2 2.6.2 ptyprocess 0.5.1 py4j 0.10.3
pyarrow 0.8.0 pyasn1 0.1.9 pycparser 2.14
Pygments 2.1.3 PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 16.0.0
pyparsing 2.2.0 pypng 0.0.18 Python 2.7.12
python-dateutil 2.5.3 python-geohash 0.8.5 pytz 2016.6.1
requêtes 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 scour 0.32 seaborn 0.7.1
setuptools 40.4.1 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 six 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornado 5.1.1 traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 15.0.1 wcwidth 0.1.7 wheel 0.31.1
wsgiref 0.1.2

Bibliothèques R installées

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
abind 1.4-5 assertthat 0.2.0 backports 1.1.2
base 3.4.4 base64enc 0.1-3 BH 1.66.0-1
bindr 0.1.1 bindrcpp 0.2.2 bit 1.1-14
bit64 0.9-7 bitops 1.0-6 objet BLOB 1.1.1
boot 1.3-20 brew 1.0-6 broom 0.5.0
callr 3.0.0 voiture 3.0-2 carData 3.0-1
caret 6.0-80 cellranger 1.1.0 chron 2.3-52
class 7.3-14 cli 1.0.0 cluster 2.0.7-1
codetools 0.2-15 colorspace 1.3-2 commonmark 1.5
compiler 3.4.4 crayon 1.3.4 curl 3.2
CVST 0.2-2 data.table 1.11.4 jeux de données 3.4.4
DBI 1.0.0 ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1,0-8
desc 1.2.0 devtools 1.13.6 digest 0.6.16
dimRed 0.1.0 doMC 1.3.5 dplyr 0.7.6
DRR 0.0.3 fansi 0.3.0 forcats 0.3.0
foreach 1.4.4 foreign 0.8-70 gbm 2.1.3
geometry 0.3-6 ggplot2 3.0.0 git2r 0.23.0
glmnet 2.0-16 glue 1.3.0 gower 0.1.2
graphics 3.4.4 grDevices 3.4.4 grid 3.4.4
gsubfn 0.7 gtable 0.2.0 h2o 3.20.0.2
haven 1.1.2 hms 0.4.2 httr 1.3.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ipred 0.9-7
iterators 1.0.10 jsonlite 1.5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 labeling 0.3 lattice 0.20-35
lava 1.6.3 lazyeval 0.2.1 littler 0.3.4
lme4 1.1-18-1 lubridate 1.7.4 magic 1.5-8
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 cartes 3.3.0
maptools 0.9-3 MASS 7.3-50 Matrice 1.2-14
MatrixModels 0.4-1 memoise 1.1.0 methods 3.4.4
mgcv 1.8-24 mime 0.5 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.0 munsell 0.5.0 mvtnorm 1,0-8
nlme 3.1-137 nloptr 1.0.4 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.0.2 openxlsx 4.1.0
parallel 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 pillar 1.3.0
pkgbuild 1.0.0 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.0 plogr 0.2.0 Pls 2.7-0
plyr 1.8.4 praise 1.0.0 prettyunits 1.0.2
pROC 1.12.1 processx 3.2.0 prodlim 2018.04.18
proto 1.0.0 ps 1.1.0 purrr 0.2.5
quantreg 5.36 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.2.2 randomForest 4.6-14
RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 0.12.18 RcppEigen 0.3.3.4.0
RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11 readr 1.1.1
readxl 1.1.0 recipes 0.1.3 rematch 1.0.1
reshape2 1.4.3 rio 0.5.10 rlang 0.2.2
robustbase 0.93-2 RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.0
rpart 4.1-13 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.7-3
RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0.7 scales 1.0.0
sfsmisc 1.1-2 sp 1.3-1 SparkR 2.4.0
SparseM 1.77 spatial 7.3-11 splines 3.4.4
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1 statmod 1.4.30
stats 3.4.4 stats4 3.4.4 stringi 1.2.4
stringr 1.3.1 survival 2.42-6 tcltk 3.4.4
TeachingDemos 2,10 testthat 2.0.0 tibble 1.4.2
tidyr 0.8.1 tidyselect 0.2.4 timeDate 3043.102
tools 3.4.4 utf8 1.1.4 utils 3.4.4
viridisLite 0.3.0 whisker 0.3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 zip 1.0.0

Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.11)

ID de groupe ID d’artefact Version
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.313
com.amazonaws jmespath-java 1.11.313
com.carrotsearch hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics flux 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.5.0-db7-spark2.4
com.databricks dbml-local_2.11-tests 0.5.0-db7-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.mchange c3p0 0.9.5.1
com.mchange mchange-commons-java 0.2.10
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
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
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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
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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
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