Databricks Runtime 12.1 (EoS)
Nota
Il supporto per questa versione di Databricks Runtime è terminato. Per la data di fine del supporto, vedere Cronologia di fine del supporto. Per tutte le versioni supportate di Databricks Runtime, vedere Versioni e compatibilità delle note sulla versione di Databricks Runtime.
Le note sulla versione seguenti forniscono informazioni su Databricks Runtime 12.1, basate su Apache Spark 3.3.1.
Databricks ha rilasciato questa versione a gennaio 2023.
Miglioramenti e nuove funzionalità
- Funzionalità delle tabelle Delta Lake supportate per la gestione dei protocolli
- L'I/O predittivo per gli aggiornamenti è disponibile in anteprima pubblica
- Esplora cataloghi è ora disponibile per tutti gli utenti
- Supporto per più operatori con stato in una singola query di streaming
- Il supporto per i buffer del protocollo è disponibile in anteprima pubblica
- Supporto per l'autenticazione del Registro di sistema dello schema confluent
- Supporto per la condivisione della cronologia delle tabelle con condivisioni delta
- Supporto per lo streaming con condivisioni delta sharing
- Versione della tabella che usa il timestamp ora supportato per le tabelle di condivisione delta nei cataloghi
- Supporto per WHEN NOT MATCHED BY SOURCE per MERGE INTO
- Raccolta di statistiche ottimizzata per CONVERT TO DELTA
- Supporto del catalogo Unity per l'annullamento deldro delle tabelle
Funzionalità delle tabelle Delta Lake supportate per la gestione dei protocolli
Azure Databricks ha introdotto il supporto per le funzionalità di tabella Delta Lake, che introducono flag granulari che specificano quali funzionalità sono supportate da una determinata tabella. Si veda In che modo Azure Databricks gestisce la compatibilità delle funzionalità di Delta Lake?.
L'I/O predittivo per gli aggiornamenti è disponibile in anteprima pubblica
L'I/O predittivo accelera ora le DELETEoperazioni , MERGEe UPDATE per le tabelle Delta con vettori di eliminazione abilitati nel calcolo abilitato per Photon. Si veda Che cos'è l'I/O predittivo?.
Esplora cataloghi è ora disponibile per tutti gli utenti
Esplora cataloghi è ora disponibile per tutti gli utenti di Azure Databricks quando si usa Databricks Runtime 7.3 LTS e versioni successive.
Supporto per più operatori con stato in una singola query di streaming
Gli utenti possono ora concatenare gli operatori con stato con modalità di accodamento nella query di streaming. Non tutti gli operatori sono completamente supportati. Join dell'intervallo di tempo del flusso di flusso e flatMapGroupsWithState non consente la concatenazione di altri operatori con stato.
Il supporto per i buffer del protocollo è disponibile in anteprima pubblica
È possibile usare le from_protobuf funzioni e to_protobuf per scambiare dati tra tipi binari e struct. Vedere Buffer del protocollo di lettura e scrittura.
Supporto per l'autenticazione del Registro di sistema dello schema confluent
L'integrazione di Azure Databricks con Registro schemi Confluent supporta ora gli indirizzi del Registro di sistema dello schema esterni con l'autenticazione. Questa funzionalità è disponibile per from_avrole funzioni , to_avrofrom_protobuf, e to_protobuf . Vedi Protobuf o Avro.
Supporto per la condivisione della cronologia delle tabelle con condivisioni delta
È ora possibile condividere una tabella con cronologia completa usando la condivisione delta, consentendo ai destinatari di eseguire query di spostamento del tempo ed eseguire query sulla tabella usando Spark Structured Streaming. WITH HISTORY è consigliato invece di CHANGE DATA FEED, anche se quest'ultimo continua a essere supportato. Vedere ALTER SHARE e Aggiungere tabelle a una condivisione.
Supporto per lo streaming con condivisioni delta sharing
Spark Structured Streaming ora funziona con il formato deltasharing in una tabella di condivisione delta di origine condivisa con WITH HISTORY.
Versione della tabella che usa il timestamp ora supportato per le tabelle di condivisione delta nei cataloghi
È ora possibile usare la sintassi TIMESTAMP AS OF SQL nelle SELECT istruzioni per specificare la versione di una tabella di condivisione delta montata in un catalogo. Le tabelle devono essere condivise tramite WITH HISTORY.
Supporto per WHEN NOT MATCHED BY SOURCE per MERGE INTO
È ora possibile aggiungere WHEN NOT MATCHED BY SOURCE clausole a MERGE INTO per aggiornare o eliminare righe nella tabella scelta che non hanno corrispondenze nella tabella di origine in base alla condizione di merge. La nuova clausola è disponibile in SQL, Python, Scala e Java. Vedere MERGE INTO.
Raccolta di statistiche ottimizzata per CONVERT TO DELTA
La raccolta di statistiche per l'operazione CONVERT TO DELTA è ora molto più veloce. In questo modo si riduce il numero di carichi di lavoro che potrebbero essere usati NO STATISTICS per l'efficienza.
Supporto del catalogo Unity per l'annullamento deldro delle tabelle
Questa funzionalità è stata inizialmente rilasciata in anteprima pubblica. È disponibile a partire dal 25 ottobre 2023.
È ora possibile eliminare una tabella gestita o esterna eliminata in uno schema esistente entro sette giorni dall'eliminazione. Vedere UNDROP TABLE e SHOW TABLES DROPPED.See UNDROP TABLE and SHOW TABLES DROPPED.
Aggiornamenti della libreria
- Librerie Python aggiornate:
- filelock da 3.8.0 a 3.8.2
- platformdirs dalla versione 2.5.4 alla versione 2.6.0
- setuptools da 58.0.4 a 61.2.0
- Librerie R aggiornate:
- Librerie Java aggiornate:
- io.delta.delta-sharing-spark_2.12 da 0.5.2 a 0.6.2
- org.apache.hive.hive-storage-api dalla versione 2.7.2 alla versione 2.8.1
- org.apache.parquet-column da 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.common da 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet.encoding da 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet-format-structures da 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet-hadoop da 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.apache.parquet-jackson da 1.12.3-databricks-0001 a 1.12.3-databricks-0002
- org.portalaani.xz da 1.8 a 1.9
Apache Spark
Databricks Runtime 12.1 include Apache Spark 3.3.1. Questa versione include tutte le correzioni e i miglioramenti di Spark inclusi in Databricks Runtime 12.0 (EoS), nonché le correzioni di bug e i miglioramenti aggiuntivi seguenti apportati a Spark:
- [SPARK-41405] [SC-119769][12.1.0] Ripristinare "[SC-119411][SQL] Centralizzare la logica di risoluzione delle colonne" e "[SC-117170][SPARK-41338][SQL] Risolvere i riferimenti esterni e le colonne normali nello stesso batch analizzatore"
- [SPARK-41405] [SC-119411][SQL] Centralizzare la logica di risoluzione delle colonne
- [SPARK-41859] [SC-119514][SQL] CreateHiveTableAsSelectCommand deve impostare correttamente il flag di sovrascrittura
- [SPARK-41659] [SC-119526][CONNECT][12.X] Abilitare doctests in pyspark.sql.connect.readwriter
- [SPARK-41858] [SC-119427][SQL] Correzione della regressione delle prestazioni del lettore ORC a causa della funzionalità VALORE PREDEFINITO
- [SPARK-41807] [SC-119399][CORE] Rimuovere la classe di errore inesistente: UNSUPPORTED_FEATURE. DISTRIBUTE_BY
- [SPARK-41578] [12.x][SC-119273][SQL] Assegnare un nome a _LEGACY_ERROR_TEMP_2141
- [SPARK-41571] [SC-119362][SQL] Assegnare un nome a _LEGACY_ERROR_TEMP_2310
- [SPARK-41810] [SC-119373][CONNECT] Dedurre i nomi da un elenco di dizionari in SparkSession.createDataFrame
- [SPARK-40993] [SC-119504][SPARK-41705][CONNECT][12.X] Spostare la documentazione e lo script di Spark Connect nella documentazione di Sviluppo/Python
- [SPARK-41534] [SC-119456][CONNECT][SQL][12.x] Configurare il modulo client iniziale per Spark Connect
- [SPARK-41365] [SC-118498][interfaccia utente][3.3] La pagina fasi dell'interfaccia utente non viene caricata per il proxy in un ambiente yarn specifico
- [SPARK-41481] [SC-118150][CORE][SQL] Riutilizzare
INVALID_TYPED_LITERALinvece di_LEGACY_ERROR_TEMP_0020 - [SPARK-41049] [SC-119305][SQL] Rivedere la gestione delle espressioni con stato
- [SPARK-41726] [SC-119248][SQL] Togliere
OptimizedCreateHiveTableAsSelectCommand - [SPARK-41271] [SC-118648][SC-118348][SQL] Supportare query SQL con parametri in base a
sql() - [SPARK-41066] [SC-119344][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.sampleByeDataFrame.stat.sampleBy - [SPARK-41407] [SC-119402][SC-119012][SQL][TUTTI I TEST] Estrarre la scrittura v1 in WriteFiles
- [SPARK-41565] [SC-118868][SQL] Aggiungere la classe error
UNRESOLVED_ROUTINE - [SPARK-41668] [SC-118925][SQL] La funzione DECODE restituisce risultati errati quando è stato passato NULL
- [SPARK-41554] [SC-119274] correzione della modifica della scala decimale quando la scala è diminuita di m...
- [SPARK-41065] [SC-119324][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.freqItemseDataFrame.stat.freqItems - [SPARK-41742] [SC-119404][SPARK-41745][CONNECT][12.X] Riprovare i test della documentazione e aggiungere l'alias di colonna mancante a count()
- [SPARK-41069] [SC-119310][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.approxQuantileeDataFrame.stat.approxQuantile - [SPARK-41809] [SC-119367][CONNECT][PYTHON] Make function
from_jsonsupport DataType Schema - [SPARK-41804] [SC-119382][SQL] Scegliere le dimensioni corrette degli elementi in
InterpretedUnsafeProjectionper la matrice di tipi definiti dall'utente - [SPARK-41786] [SC-119308][CONNECT][PYTHON] Funzioni helper deduplicate
- [SPARK-41745] [SC-119378][SPARK-41789][12.X] Creare
createDataFrameun elenco di righe di supporto - [SPARK-41344] [SC-119217][SQL] Rendere più chiaro l'errore quando la tabella non è stata trovata nel catalogo SupportsCatalogOptions
- [SPARK-41803] [SC-119380][CONNECT][PYTHON] Aggiungere una funzione mancante
log(arg1, arg2) - [SPARK-41808] [SC-119356][CONNECT][PYTHON] Opzioni di supporto per le funzioni JSON
- [SPARK-41779] [SC-119275][SPARK-41771][CONNECT][PYTHON] Applicare
__getitem__il filtro di supporto e selezionare - [SPARK-41783] [SC-119288][SPARK-41770][CONNECT][PYTHON] Supporto delle colonne none
- [SPARK-41440] [SC-119279][CONNECT][PYTHON] Evitare l'operatore cache per l'esempio generale.
- [SPARK-41785] [SC-119290][CONNECT][PYTHON] Implementare
GroupedData.mean - [SPARK-41629] [SC-119276][CONNECT] Supporto per le estensioni del protocollo in relazione ed espressione
- [SPARK-41417] [SC-118000][CORE][SQL] Rinominare
_LEGACY_ERROR_TEMP_0019inINVALID_TYPED_LITERAL - [SPARK-41533] [SC-119342][CONNECT][12.X] Gestione degli errori corretta per il server Spark Connect/client
- [SPARK-41292] [SC-119357][CONNECT][12.X] Finestra di supporto nello spazio dei nomi pyspark.sql.window
- [SPARK-41493] [SC-119339][CONNECT][PYTHON] Opzioni di supporto per le funzioni CSV
- [SPARK-39591] [SC-118675][SS] Rilevamento dello stato asincrono
- [SPARK-41767] [SC-119337][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementare
Column.{withField, dropFields} - [SPARK-41068] [SC-119268][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.stat.corr - [SPARK-41655] [SC-119323][CONNECT][12.X] Abilitare doctests in pyspark.sql.connect.column
- [SPARK-41738] [SC-119170][CONNECT] Mix ClientId nella cache SparkSession
- [SPARK-41354] [SC-119194][CONNECT] Aggiungi
RepartitionByExpressional proto - [SPARK-41784] [SC-119289][CONNECT][PYTHON] Aggiungi mancante
__rmod__nella colonna - [SPARK-41778] [SC-119262][SQL] Aggiungere un alias "reduce" a ArrayAggregate
- [SPARK-41067] [SC-119171][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.stat.cov - [SPARK-41764] [SC-119216][CONNECT][PYTHON] Rendere coerente il nome operativo della stringa interna con FunctionRegistry
- [SPARK-41734] [SC-119160][CONNECT] Aggiungere un messaggio padre per Catalog
- [SPARK-41742] [SC-119263] Supporto di df.groupBy().agg({"*":"count"})
- [SPARK-41761] [SC-119213][CONNECT][PYTHON] Correzione delle operazioni aritmetiche:
__neg__,__pow__,__rpow__ - [SPARK-41062] [SC-118182][SQL] Rinominare
UNSUPPORTED_CORRELATED_REFERENCEinCORRELATED_REFERENCE - [SPARK-41751] [SC-119211][CONNECT][PYTHON] Correzione
Column.{isNull, isNotNull, eqNullSafe} - [SPARK-41728] [SC-119164][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementare
unwrap_udtla funzione - [SPARK-41333] [SC-119195][SPARK-41737] Implementare
GroupedData.{min, max, avg, sum} - [SPARK-41751] [SC-119206][CONNECT][PYTHON] Correzione
Column.{bitwiseAND, bitwiseOR, bitwiseXOR} - [SPARK-41631] [SC-101081][SQL] Supportare la risoluzione implicita degli alias di colonna laterale in Aggregate
- [SPARK-41529] [SC-119207][CONNECT][12.X] Implementare SparkSession.stop
- [SPARK-41729] [SC-119205][CORE][SQL][12.X] Rinominare
_LEGACY_ERROR_TEMP_0011inUNSUPPORTED_FEATURE.COMBINATION_QUERY_RESULT_CLAUSES - [SPARK-41717] [SC-119078][CONNECT][12.X] Stampa deduplicare e repr_html in LogicalPlan
- [SPARK-41740] [SC-119169][CONNECT][PYTHON] Implementare
Column.name - [SPARK-41733] [SC-119163][SQL][SS] Applicare l'eliminazione basata su pattern ad albero per la regola ResolveWindowTime
- [SPARK-41732] [SC-119157][SQL][SS] Applicare l'eliminazione basata su pattern ad albero per la regola SessionWindowing
- [SPARK-41498] [SC-119018] Propagare i metadati tramite Union
- [SPARK-41731] [SC-119166][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementare la funzione di accesso alle colonne
- [SPARK-41736] [SC-119161][CONNECT][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_typesdeve supportareArrayType - [SPARK-41473] [SC-119092][CONNECT][PYTHON] Implementare
format_numberla funzione - [SPARK-41707] [SC-119141][CONNECT][12.X] Implementare l'API catalogo in Spark Connect
- [SPARK-41710] [SC-119062][CONNECT][PYTHON] Implementare
Column.between - [SPARK-41235] [SC-119088][SQL][PYTHON]Funzione di ordine elevato: implementazione array_compact
- [SPARK-41518] [SC-118453][SQL] Assegnare un nome alla classe error
_LEGACY_ERROR_TEMP_2422 - [SPARK-41723] [SC-119091][CONNECT][PYTHON] Implementare
sequencela funzione - [SPARK-41703] [SC-119060][CONNECT][PYTHON] Combinare NullType e typed_null nel valore letterale
- [SPARK-41722] [SC-119090][CONNECT][PYTHON] Implementare 3 funzioni di intervallo di tempo mancanti
- [SPARK-41503] [SC-119043][CONNECT][PYTHON] Implementare funzioni di trasformazione partizione
- [SPARK-41413] [SC-118968][SQL] Evitare lo shuffle in Join partizionato dall'archiviazione quando le chiavi di partizione non corrispondono, ma le espressioni join sono compatibili
- [SPARK-41700] [SC-119046][CONNECT][PYTHON] Togliere
FunctionBuilder - [SPARK-41706] [SC-119094][CONNECT][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_typesdeve supportareMapType - [SPARK-41702] [SC-119049][CONNECT][PYTHON] Aggiungere operazioni di colonna non valide
- [SPARK-41660] [SC-118866][SQL] Propagare solo le colonne di metadati se vengono usate
- [SPARK-41637] [SC-119003][SQL] ORDER BY ALL
- [SPARK-41513] [SC-118945][SQL] Implementare un enumeratore per raccogliere le metriche del conteggio delle righe per mapper
- [SPARK-41647] [SC-119064][CONNECT][12.X] Deduplicare docstrings in pyspark.sql.connect.functions
- [SPARK-41701] [SC-119048][CONNECT][PYTHON] Supporto per le operazioni di colonna
decimal - [SPARK-41383] [SC-119015][SPARK-41692][SPARK-41693] Implementare
rollup,cubeepivot - [SPARK-41635] [SC-118944][SQL] RAGGRUPPA PER TUTTI
- [SPARK-41645] [SC-119057][CONNECT][12.X] Deduplicate docstrings in pyspark.sql.connect.dataframe
- [SPARK-41688] [SC-118951][CONNECT][PYTHON] Spostare espressioni in expressions.py
- [SPARK-41687] [SC-118949][CONNECT] Deduplicate docstrings in pyspark.sql.connect.group
- [SPARK-41649] [SC-118950][CONNECT] Deduplicate docstrings in pyspark.sql.connect.window
- [SPARK-41681] [SC-118939][CONNECT] Factor GroupedData su group.py
- [SPARK-41292] [SC-119038][SPARK-41640][SPARK-41641][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementare
Windowle funzioni - [SPARK-41675] [SC-119031][SC-118934][CONNECT][PYTHON][12.X] Supporto per le operazioni di colonna
datetime - [SPARK-41672] [SC-118929][CONNECT][PYTHON] Abilitare le funzioni deprecate
- [SPARK-41673] [SC-118932][CONNECT][PYTHON] Implementare
Column.astype - [SPARK-41364] [SC-118865][CONNECT][PYTHON] Implementare
broadcastla funzione - [SPARK-41648] [SC-118914][CONNECT][12.X] Deduplicate docstrings in pyspark.sql.connect.readwriter
- [SPARK-41646] [SC-118915][CONNECT][12.X] Deduplicate docstrings in pyspark.sql.connect.session
- [SPARK-41643] [SC-118862][CONNECT][12.X] Deduplicate docstrings in pyspark.sql.connect.column
- [SPARK-41663] [SC-118936][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementare il resto delle funzioni lambda
- [SPARK-41441] [SC-118557][SQL] Supporto della generazione senza output figlio necessario per ospitare riferimenti esterni
- [SPARK-41669] [SC-118923][SQL] Eliminazione anticipata in canCollapseExpressions
- [SPARK-41639] [SC-118927][SQL][PROTOBUF] : Rimuovere ScalaReflectionLock da SchemaConverters
- [SPARK-41464] [SC-118861][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.to - [SPARK-41434] [SC-118857][CONNECT][PYTHON] Implementazione iniziale
LambdaFunction - [SPARK-41539] [SC-118802][SQL] Eseguire il mapping delle statistiche e dei vincoli rispetto all'output nel piano logico per LogicalRDD
- [SPARK-41396] [SC-118786][SQL][PROTOBUF] Supporto dei campi OneOf e controlli di ricorsione
- [SPARK-41528] [SC-118769][CONNECT][12.X] Unire lo spazio dei nomi dell'API Spark Connect e PySpark
- [SPARK-41568] [SC-118715][SQL] Assegnare un nome a _LEGACY_ERROR_TEMP_1236
- [SPARK-41440] [SC-118788][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.randomSplit - [SPARK-41583] [SC-118718][SC-118642][CONNECT][PROTOBUF] Aggiungere Spark Connect e protobuf in setup.py con la specifica delle dipendenze
- [SPARK-27561] [SC-101081][12.x][SQL] Supportare la risoluzione implicita degli alias di colonna laterale in Project
- [SPARK-41535] [SC-118645][SQL] Impostare null correttamente per i campi intervallo di calendario in
InterpretedUnsafeProjectioneInterpretedMutableProjection - [SPARK-40687] [SC-118439][SQL] Supportare la funzione predefinita di maschera dati 'mask'
- [SPARK-41520] [SC-118440][SQL] Split AND_OR TreePattern per separare AND e OR TreePatterns
- [SPARK-41349] [SC-118668][CONNECT][PYTHON] Implementare DataFrame.hint
- [SPARK-41546] [SC-118541][CONNECT][PYTHON]
pyspark_types_to_proto_typesdeve supportare StructType. - [SPARK-41334] [SC-118549][CONNECT][PYTHON] Spostare
SortOrderproto dalle relazioni alle espressioni - [SPARK-41387] [SC-118450][SS] Asserire l'offset di fine corrente dall'origine dati Kafka per Trigger.AvailableNow
- [SPARK-41508] [SC-118445][CORE][SQL] Rinominare
_LEGACY_ERROR_TEMP_1180UNEXPECTED_INPUT_TYPEe rimuovere_LEGACY_ERROR_TEMP_1179 - [SPARK-41319] [SC-118441][CONNECT][PYTHON] Implementare la colonna. {quando, in caso contrario} e funzione
whenconUnresolvedFunction - [SPARK-41541] [SC-118460][SQL] Correzione della chiamata a un metodo figlio errato in SQLShuffleWriteMetricsReporter.decRecordsWritten()
- [SPARK-41453] [SC-118458][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.subtract - [SPARK-41248] [SC-118436][SC-118303][SQL] Aggiungere "spark.sql.json.enablePartialResults" per abilitare/disabilitare i risultati parziali JSON
- [SPARK-41437] Ripristinare "[SC-117601][SQL] Non ottimizzare la query di input due volte per il fallback di scrittura v1"
- [SPARK-41472] [SC-118352][CONNECT][PYTHON] Implementare il resto delle funzioni stringa/binaria
- [SPARK-41526] [SC-118355][CONNECT][PYTHON] Implementare
Column.isin - [SPARK-32170] [SC-118384] [CORE] Migliorare la speculazione tramite le metriche delle attività di fase.
- [SPARK-41524] [SC-118399][SS] Distinguere SQLConf ed extraOptions in StateStoreConf per l'utilizzo in RocksDBConf
- [SPARK-41465] [SC-118381][SQL] Assegnare un nome alla classe di errore _LEGACY_ERROR_TEMP_1235
- [SPARK-41511] [SC-118365][SQL] Supporto di LongToUnsafeRowMap ignoresDuplicatedKey
- [SPARK-41409] [SC-118302][CORE][SQL] Rinominare
_LEGACY_ERROR_TEMP_1043inWRONG_NUM_ARGS.WITHOUT_SUGGESTION - [SPARK-41438] [SC-118344][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.colRegex - [SPARK-41437] [SC-117601][SQL] Non ottimizzare due volte la query di input per il fallback di scrittura v1
- [SPARK-41314] [SC-117172][SQL] Assegnare un nome alla classe error
_LEGACY_ERROR_TEMP_1094 - [SPARK-41443] [SC-118004][SQL] Assegnare un nome alla classe di errore _LEGACY_ERROR_TEMP_1061
- [SPARK-41506] [SC-118241][CONNECT][PYTHON] Refactoring LiteralExpression per supportare DataType
- [SPARK-41448] [SC-118046] Rendere coerenti gli ID processo MR in FileBatchWriter e FileFormatWriter
- [SPARK-41456] [SC-117970][SQL] Migliorare le prestazioni di try_cast
- [SPARK-41495] [SC-118125][CONNECT][PYTHON] Implementare
collectionfunzioni: P~Z - [SPARK-41478] [SC-118167][SQL] Assegnare un nome alla classe di errore _LEGACY_ERROR_TEMP_1234
- [SPARK-41406] [SC-118161][SQL] Refactoring del messaggio di errore per
NUM_COLUMNS_MISMATCHrenderlo più generico - [SPARK-41404] [SC-118016][SQL] Effettuare il refactoring
ColumnVectorUtils#toBatchper rendereColumnarBatchSuite#testRandomRowsil test più primitivo dataType - [SPARK-41468] [SC-118044][SQL] Correzione della gestione di PlanExpression in EquivalentExpressions
- [SPARK-40775] [SC-118045][SQL] Correzione delle voci di descrizione duplicate per le analisi dei file V2
- [SPARK-41492] [SC-118042][CONNECT][PYTHON] Implementare funzioni MISC
- [SPARK-41459] [SC-118005][SQL] Correzione dell'output del log operazioni del server thrift vuoto
- [SPARK-41395] [SC-117899][SQL]
InterpretedMutableProjectiondeve usaresetDecimalper impostare i valori Null per i decimali in una riga non sicura - [SPARK-41376] [SC-117840][CORE][3.3] Correggere la logica di controllo Netty preferDirectBufs all'avvio dell'executor
- [SPARK-41484] [SC-118159][SC-118036][CONNECT][PYTHON][12.x] Implementare
collectionfunzioni: E~M - [SPARK-41389] [SC-117426][CORE][SQL] Riutilizzare
WRONG_NUM_ARGSinvece di_LEGACY_ERROR_TEMP_1044 - [SPARK-41462] [SC-117920][SQL] Il tipo di data e timestamp può essere eseguito il cast in TimestampNTZ
- [SPARK-41435] [SC-117810][SQL] Modificare per chiamare
invalidFunctionArgumentsErrorquandocurdate()expressionsnon è vuoto - [SPARK-41187] [SC-118030][CORE] LiveExecutor MemoryLeak in AppStatusListener quando si verifica ExecutorLost
- [SPARK-41360] [SC-118083][CORE] Evitare la ripetizione della registrazione di BlockManager se l'executor è stato perso
- [SPARK-41378] [SC-117686][SQL] Supporto delle statistiche delle colonne in DS v2
- [SPARK-41402] [SC-117910][SQL][CONNECT][12.X] Eseguire l'override di prettyName di StringDecode
- [SPARK-41414] [SC-118041][CONNECT][PYTHON][12.x] Implementare funzioni di data/timestamp
- [SPARK-41329] [SC-117975][CONNECT] Risolvere le importazioni circolari in Spark Connect
- [SPARK-41477] [SC-118025][CONNECT][PYTHON] Dedurre correttamente il tipo di dati dei numeri interi letterali
- [SPARK-41446] [SC-118024][CONNECT][PYTHON][12.x] Creare
createDataFrameuno schema di supporto e più tipi di set di dati di input - [SPARK-41475] [SC-117997][CONNECT] Correzione dell'errore del comando lint-scala e dell'errore di digitazione
- [SPARK-38277] [SC-117799][SS] Cancellare il batch di scrittura dopo il commit dell'archivio stati di RocksDB
- [SPARK-41375] [SC-117801][SS] Evitare la versione più recente di KafkaSourceOffset
- [SPARK-41412] [SC-118015][CONNECT] Implementare
Column.cast - [SPARK-41439] [SC-117893][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.melteDataFrame.unpivot - [SPARK-41399] [SC-118007][SC-117474][CONNECT] Effettuare il refactoring dei test correlati alla colonna per test_connect_column
- [SPARK-41351] [SC-117957][SC-117412][CONNECT][12.x] La colonna deve supportare l'operatore !=
- [SPARK-40697] [SC-117806][SC-112787][SQL] Aggiungere la spaziatura interna dei caratteri in lettura per coprire i file di dati esterni
- [SPARK-41349] [SC-117594][CONNECT][12.X] Implementare DataFrame.hint
- [SPARK-41338] [SC-117170][SQL] Risolvere i riferimenti esterni e le colonne normali nello stesso batch analizzatore
- [SPARK-41436] [SC-117805][CONNECT][PYTHON] Implementare
collectionfunzioni: A~C - [SPARK-41445] [SC-117802][CONNECT] Implementare DataFrameReader.parquet
- [SPARK-41452] [SC-117865][SQL]
to_chardeve restituire null quando format è null - [SPARK-41444] [SC-117796][CONNECT] Supporto read.json()
- [SPARK-41398] [SC-117508][SQL] Ridurre i vincoli per l'aggiunta partizionata all'archiviazione quando le chiavi di partizione dopo il filtro di runtime non corrispondono
- [SPARK-41228] [SC-117169][SQL] Rinomina e migliora il messaggio di errore per
COLUMN_NOT_IN_GROUP_BY_CLAUSE. - [SPARK-41381] [SC-117593][CONNECT][PYTHON] Implementare
count_distinctesum_distinctfunzioni - [SPARK-41433] [SC-117596][CONNECT] Rendere configurabile Max Arrow BatchSize
- [SPARK-41397] [SC-117590][CONNECT][PYTHON] Implementare parte delle funzioni stringa/binaria
- [SPARK-41382] [SC-117588][CONNECT][PYTHON] Implementare
productla funzione - [SPARK-41403] [SC-117595][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.describe - [SPARK-41366] [SC-117580][CONNECT] DF.groupby.agg() deve essere compatibile
- [SPARK-41369] [SC-117584][CONNECT] Aggiungere la connessione comune al file JAR ombreggiato dei server
- [SPARK-41411] [SC-117562][SS] Correzione di bug per la filigrana dell'operatore con più stati
- [SPARK-41176] [SC-116630][SQL] Assegnare un nome alla classe di errore _LEGACY_ERROR_TEMP_1042
- [SPARK-41380] [SC-117476][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementare funzioni di aggregazione
- [SPARK-41363] [SC-117470][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementare funzioni normali
- [SPARK-41305] [SC-117411][CONNECT] Migliorare la documentazione per command proto
- [SPARK-41372] [SC-117427][CONNECT][PYTHON] Implementare TempView del dataframe
- [SPARK-41379] [SC-117420][SS][PYTHON] Fornire una sessione Spark clonata nel dataframe nella funzione utente per il sink foreachBatch in PySpark
- [SPARK-41373] [SC-117405][SQL][ERRORE] Rinominare CAST_WITH_FUN_SUGGESTION in CAST_WITH_FUNC_SUGGESTION
- [SPARK-41358] [SC-117417][SQL] Refactoring
ColumnVectorUtils#populatedel metodo da usarePhysicalDataTypeinvece diDataType - [SPARK-41355] [SC-117423][SQL] Soluzione alternativa del problema di convalida del nome della tabella Hive
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registerla funzione inUDFRegistration - [SPARK-41206] [SC-117233][SC-116381][SQL] Rinominare la classe
_LEGACY_ERROR_TEMP_1233di errore inCOLUMN_ALREADY_EXISTS - [SPARK-41357] [SC-117310][CONNECT][PYTHON][12.X] Implementare funzioni matematiche
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ascedescfunzioni - [SPARK-41343] [SC-117166][CONNECT] Spostare l'analisi di FunctionName sul lato server
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UNSUPPORTED_DATATYPEdi errore per_LEGACY_ERROR_TEMP_0030 - [SPARK-41309] [SC-116916][SQL] Riutilizzare
INVALID_SCHEMA.NON_STRING_LITERALinvece di_LEGACY_ERROR_TEMP_1093 - [SPARK-41276] [SC-117136][SQL][ML][MLLIB][PROTOBUF][PYTHON][R][SS][AVRO] Ottimizzare l'uso del costruttore di
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DataFrame.__repr__eDataFrame.dtypes - [SPARK-41169] [SC-116378][CONNECT][PYTHON] Implementare
DataFrame.drop - [SPARK-41172] [SC-116245][SQL] Eseguire la migrazione dell'errore di riferimento ambiguo a una classe di errore
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DataFrame.isEmpty - [SPARK-41135] [SC-116400][SQL] Rinominare
UNSUPPORTED_EMPTY_LOCATIONinINVALID_EMPTY_LOCATION - [SPARK-41183] [SC-116265][SQL] Aggiungere un'API di estensione per pianificare la normalizzazione per la memorizzazione nella cache
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require()dai costruttori delle espressioni stringa - [SPARK-41188] [SC-116242][CORE][ML] Impostare executorEnv OMP_NUM_THREADS su spark.task.cpus per impostazione predefinita per i processi JVM dell'executor Spark
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OUT_OF_DECIMAL_TYPE_RANGEinNUMERIC_OUT_OF_SUPPORTED_RANGE - [SPARK-41175] [SC-116238][SQL] Assegnare un nome alla classe di errore _LEGACY_ERROR_TEMP_1078
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PYTHON_UDF_IN_ON_CLAUSE - [SPARK-40657] [SC-115997][PROTOBUF] Richiedere l'ombreggiatura per il file JAR della classe Java, migliorare la gestione degli errori
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to_number/try_to_numberdeve restituirenullquando il formato ènull - [SPARK-39799] [SC-115984][SQL] DataSourceV2: Visualizzare l'interfaccia del catalogo
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UNSCALED_VALUE_TOO_LARGE_FOR_PRECISIONinNUMERIC_VALUE_OUT_OF_RANGE - [SPARK-40557] [SC-116182][SC-111442][CONNECT] Commit del dump del codice 9
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_LEGACY_ERROR_TEMP_2420inNESTED_AGGREGATE_FUNCTION - [SPARK-41044] [SC-115662][SQL] Convertire DATATYPE_MISMATCH. UNSPECIFIED_FRAME a INTERNAL_ERROR
- [SPARK-40973] [SC-115132][SQL] Rinominare
_LEGACY_ERROR_TEMP_0055inUNCLOSED_BRACKETED_COMMENT
Aggiornamenti di manutenzione
Vedere Aggiornamenti della manutenzione di Databricks Runtime 12.1.
Ambiente di sistema
- Sistema operativo: Ubuntu 20.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.64.0.19-CA-linux64
- Scala: 2.12.14
- Python: 3.9.5
- R: 4.2.2
- Delta Lake: 2.2.0
Librerie Python installate
| Library | Versione | Library | Versione | Library | Versione |
|---|---|---|---|---|---|
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | asttoken | 2.0.5 |
| attrs | 21.4.0 | backcall | 0.2.0 | backports.entry-points-selectable | 1.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.11.1 | black | 22.3.0 | bleach | 4.1.0 |
| boto3 | 1.21.32 | botocore | 1.24.32 | certifi | 2021.10.8 |
| cffi | 1.15.0 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
| click | 8.0.4 | cryptography | 3.4.8 | cycler | 0.11.0 |
| Cython | 0.29.28 | dbus-python | 1.2.16 | debugpy | 1.5.1 |
| decorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | distlib | 0.3.6 |
| docstring-to-markdown | 0.11 | entrypoints | 0.4 | executing | 0.8.3 |
| facet-overview | 1.0.0 | fastjsonschema | 2.16.2 | filelock | 3.8.2 |
| fonttools | 4.25.0 | idna | 3.3 | ipykernel | 6.15.3 |
| ipython | 8.5.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
| jedi | 0.18.1 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.1.0 | jsonschema | 4.4.0 | jupyter-client | 6.1.12 |
| jupyter_core | 4.11.2 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 |
| kiwisolver | 1.3.2 | MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.1 |
| matplotlib-inline | 0.1.2 | mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 |
| mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
| nbformat | 5.3.0 | nest-asyncio | 1.5.5 | nodeenv | 1.7.0 |
| notebook | 6.4.8 | numpy | 1.21.5 | packaging | 21.3 |
| pandas | 1.4.2 | pandocfilters | 1.5.0 | parso | 0.8.3 |
| pathspec | 0.9.0 | patsy | 0.5.2 | pexpect | 4.8.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 9.0.1 | pip | 21.2.4 |
| platformdirs | 2.6.0 | plotly | 5.6.0 | pluggy | 1.0.0 |
| prometheus-client | 0.13.1 | prompt-toolkit | 3.0.20 | protobuf | 3.19.4 |
| psutil | 5.8.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | pyarrow | 7.0.0 | pycparser | 2.21 |
| pyflakes | 2.5.0 | Pygments | 2.11.2 | PyGObject | 3.36.0 |
| pyodbc | 4.0.32 | pyparsing | 3.0.4 | pyright | 1.1.283 |
| pyrsistent | 0.18.0 | python-dateutil | 2.8.2 | python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 |
| python-lsp-server | 1.6.0 | pytz | 2021.3 | pyzmq | 22.3.0 |
| requests | 2.27.1 | requests-unixsocket | 0.2.0 | rope | 0.22.0 |
| s3transfer | 0.5.0 | scikit-learn | 1.0.2 | scipy | 1.7.3 |
| seaborn | 0.11.2 | Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 61.2.0 |
| six | 1.16.0 | soupsieve | 2.3.1 | ssh-import-id | 5.10 |
| stack-data | 0.2.0 | statsmodels | 0.13.2 | tenacity | 8.0.1 |
| terminado | 0.13.1 | testpath | 0.5.0 | threadpoolctl | 2.2.0 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | tomli | 1.2.2 | tornado | 6.1 |
| traitlets | 5.1.1 | typing_extensions | 4.1.1 | ujson | 5.1.0 |
| unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.26.9 | virtualenv | 20.8.0 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | whatthepatch | 1.0.3 |
| wheel | 0.37.0 | widgetsnbextension | 3.6.1 | yapf | 0.31.0 |
Librerie R installate
Le librerie R vengono installate dallo snapshot di Microsoft CRAN nel 2022-11-11.
| Library | Versione | Library | Versione | Library | Versione |
|---|---|---|---|---|---|
| freccia | 10.0.0 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.4.1 | base | 4.2.2 | base64enc | 0.1-3 |
| bit | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.3 |
| boot | 1.3-28 | brew | 1.0-8 | brio | 1.1.3 |
| Scopa | 1.0.1 | bslib | 0.4.1 | cachem | 1.0.6 |
| callr | 3.7.3 | caret | 6.0-93 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-58 | class | 7.3-20 | cli | 3.4.1 |
| clipr | 0.8.0 | clock | 0.6.1 | cluster | 2.1.4 |
| codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-3 | commonmark | 1.8.1 |
| compilatore | 4.2.2 | config | 0.3.1 | cpp11 | 0.4.3 |
| crayon | 1.5.2 | credentials | 1.3.2 | curl | 4.3.3 |
| data.table | 1.14.4 | datasets | 4.2.2 | DBI | 1.1.3 |
| dbplyr | 2.2.1 | desc | 1.4.2 | devtools | 2.4.5 |
| diffobj | 0.3.5 | digest | 0.6.30 | downlit | 0.4.2 |
| dplyr | 1.0.10 | dtplyr | 1.2.2 | e1071 | 1.7-12 |
| puntini di sospensione | 0.3.2 | evaluate | 0,18 | fansi | 1.0.3 |
| farver | 2.1.1 | fastmap | 1.1.0 | fontawesome | 0.4.0 |
| forcats | 0.5.2 | foreach | 1.5.2 | foreign | 0.8-82 |
| forge | 0.2.0 | fs | 1.5.2 | future | 1.29.0 |
| future.apply | 1.10.0 | gargle | 1.2.1 | generics | 0.1.3 |
| gert | 1.9.1 | ggplot2 | 3.4.0 | gh | 1.3.1 |
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| Etichettatura | 0.4.2 | later | 1.3.0 | Lattice | 0.20-45 |
| Java | 1.7.0 | lifecycle | 1.0.3 | listenv | 0.8.0 |
| lubridate | 1.9.0 | magrittr | 2.0.3 | markdown | 1.3 |
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| miniUI | 0.1.1.1 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.9 |
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| prodlim | 2019.11.13 | profvis | 0.3.7 | Avanzamento | 1.2.2 |
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| RColorBrewer | 1.1-3 | Rcpp | 1.0.9 | RcppEigen | 0.3.3.9.3 |
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| rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 2.4.2 |
| reprex | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.4 | rlang | 1.0.6 |
| rmarkdown | 2.18 | RODBC | 1.3-19 | roxygen2 | 7.2.1 |
| rpart | 4.1.19 | rprojroot | 2.0.3 | Rserve | 1.8-11 |
| RSQLite | 2.2.18 | rstudioapi | 0.14 | rversions | 2.1.2 |
| rvest | 1.0.3 | sass | 0.4.2 | Scalabilità | 1.2.1 |
| selectr | 0.4-2 | sessioninfo | 1.2.2 | Forma | 1.4.6 |
| shiny | 1.7.3 | sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.7.8 |
| SparkR | 3.3.1 | spaziale | 7.3-11 | Spline | 4.2.2 |
| sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2021.1 | stats | 4.2.2 |
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| Sopravvivenza | 3.4-0 | sys | 3.4.1 | systemfonts | 1.0.4 |
| tcltk | 4.2.2 | testthat | 3.1.5 | textshaping | 0.3.6 |
| tibble | 3.1.8 | tidyr | 1.2.1 | tidyselect | 1.2.0 |
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| tinytex | 0,42 | tools | 4.2.2 | tzdb | 0.3.0 |
| urlchecker | 1.0.1 | usethis | 2.1.6 | UTF8 | 1.2.2 |
| utils | 4.2.2 | uuid | 1.1-0 | vctrs | 0.5.0 |
| viridisLite | 0.4.1 | vroom | 1.6.0 | waldo | 0.4.0 |
| whisker | 0.4 | withr | 2.5.0 | xfun | 0.34 |
| xml2 | 1.3.3 | xopen | 1.0.0 | xtable | 1.8-4 |
| yaml | 2.3.6 | zip | 2.2.2 |
Librerie Java e Scala installate (versione del cluster Scala 2.12)
| ID gruppo | ID artefatto | Versione |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-distribuisci-client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.12.189 |
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| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.12.189 |
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| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.12.189 |
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| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.12.189 |
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| com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-support | 1.12.189 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.12.189 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.12.189 |
| com.chuusai | shapeless_2.12 | 2.3.3 |
| com.clearspring.analytics | stream | 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.mdfsoftware | kryo-shaded | 4.0.2 |
| com.mdfsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | compagno di classe | 1.3.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | annotazioni jackson | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.13.4.2 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-joda | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-jsr310 | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer | 2.13.4 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.12 | 2.13.4 |
| com.github.ben-manes.caffeina | caffeina | 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.luben | zstd-jni | 1.5.2-1 |
| com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
| com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
| com.google.code.gson | gson | 2.8.6 |
| com.google.crypto.tink | tink | 1.6.1 |
| com.google.flatbuffers | flatbuffers-java | 1.12.0 |
| com.google.guava | guaiava | 15.0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
| com.h2database | h2 | 2.0.204 |
| 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.azure | azure-data-lake-store-sdk | 2.3.9 |
| com.ning | compress-lzf | 1.1 |
| 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 | 0.10.0 |
| com.twitter | chill_2.12 | 0.10.0 |
| 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.uber | h3 | 3.7.0 |
| com.univocità | univocità-parser | 2.9.1 |
| com.zaxxer | HikariCP | 4.0.3 |
| commons-cli | commons-cli | 1.5.0 |
| commons-codec | commons-codec | 1.15 |
| commons-collections | commons-collections | 3.2.2 |
| commons-dbcp | commons-dbcp | 1.4 |
| commons-fileupload | commons-fileupload | 1.3.3 |
| commons-httpclient | commons-httpclient | 3.1 |
| commons-io | commons-io | 2.11.0 |
| commons-lang | commons-lang | 2.6 |
| commons-logging | commons-logging | 1.1.3 |
| commons-pool | commons-pool | 1.5.4 |
| dev.sdk.netlib | arpack | 2.2.1 |
| dev.sdk.netlib | blas | 2.2.1 |
| dev.sdk.netlib | lapack | 2.2.1 |
| info.ganglia.gmetric4j | gmetric4j | 1.0.10 |
| io.airlift | aircompressor | 0.21 |
| io.delta | delta-sharing-spark_2.12 | 0.6.2 |
| 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 |
| io.netty | netty-all | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-buffer | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-codec | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-common | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-handler | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-resolver | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-tcnative-classes | 2.0.48.Final |
| io.netty | netty-transport | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-transport-classes-epoll | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-transport-classes-kqueue | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-transport-native-epoll-linux-aarch_64 | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-transport-native-epoll-linux-x86_64 | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-transport-native-kqueue-osx-aarch_64 | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-transport-native-kqueue-osx-x86_64 | 4.1.74.Final |
| io.netty | netty-transport-native-unix-common | 4.1.74.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 | agente di raccolta | 0.12.0 |
| jakarta.annotation | jakarta.annotation-api | 1.3.5 |
| jakarta.servlet | jakarta.servlet-api | 4.0.3 |
| jakarta.validation | jakarta.validation-api | 2.0.2 |
| jakarta.ws.rs | jakarta.ws.rs-api | 2.1.6 |
| javax.activation | activation | 1.1.1 |
| javax.el | javax.el-api | 2.2.4 |
| javax.jdo | jdo-api | 3.0.1 |
| javax.transaction | jta | 1.1 |
| javax.transaction | transaction-api | 1.1 |
| javax.xml.bind | jaxb-api | 2.2.11 |
| javolution | javolution | 5.5.1 |
| jline | jline | 2.14.6 |
| joda-time | joda-time | 2.10.13 |
| net.java.dev.jna | jna | 5.8.0 |
| net.razorvine | sottaceto | 1.2 |
| 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 | 3.13.22 |
| 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 |
| 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 | formato freccia | 7.0.0 |
| org.apache.arrow | arrow-memory-core | 7.0.0 |
| org.apache.arrow | arrow-memory-netty | 7.0.0 |
| org.apache.arrow | freccia-vettore | 7.0.0 |
| org.apache.avro | avro | 1.11.0 |
| org.apache.avro | avro-ipc | 1.11.0 |
| org.apache.avro | avro-mapred | 1.11.0 |
| org.apache.commons | commons-collections4 | 4.4 |
| org.apache.commons | commons-compress | 1.21 |
| org.apache.commons | commons-crypto | 1.1.0 |
| org.apache.commons | commons-lang3 | 3.12.0 |
| org.apache.commons | commons-math3 | 3.6.1 |
| org.apache.commons | commons-text | 1.10.0 |
| org.apache.curator | curatore-cliente | 2.13.0 |
| org.apache.curator | curatore-framework | 2.13.0 |
| org.apache.curator | ricette curatori | 2.13.0 |
| org.apache.derby | derby | 10.14.2.0 |
| org.apache.hadoop | hadoop-client-api | 3.3.4-databricks |
| org.apache.hadoop | hadoop-client-runtime | 3.3.4 |
| org.apache.hive | hive-beeline | 2.3.9 |
| org.apache.hive | hive-cli | 2.3.9 |
| org.apache.hive | hive-jdbc | 2.3.9 |
| org.apache.hive | hive-llap-client | 2.3.9 |
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| org.apache.hive | hive-storage-api | 2.8.1 |
| org.apache.hive.shims | hive-shims-0.23 | 2.3.9 |
| org.apache.hive.shims | hive-shims-common | 2.3.9 |
| org.apache.hive.shims | hive-shims-scheduler | 2.3.9 |
| org.apache.httpcomponents | httpclient | 4.5.13 |
| org.apache.httpcomponents | httpcore | 4.4.14 |
| org.apache.ivy | ivy | 2.5.0 |
| org.apache.logging.log4j | log4j-1.2-api | 2.18.0 |
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| org.apache.orc | orc-core | 1.7.6 |
| org.apache.orc | orc-mapreduce | 1.7.6 |
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| org.apache.parquet | parquet-column | 1.12.3-databricks-0002 |
| org.apache.parquet | parquet-common | 1.12.3-databricks-0002 |
| org.apache.parquet | codifica parquet | 1.12.3-databricks-0002 |
| org.apache.parquet | strutture parquet-format-structures | 1.12.3-databricks-0002 |
| org.apache.parquet | parquet-hadoop | 1.12.3-databricks-0002 |
| org.apache.parquet | parquet-jackson | 1.12.3-databricks-0002 |
| org.apache.thrift | libfb303 | 0.9.3 |
| org.apache.thrift | libthrift | 0.12.0 |
| org.apache.xbean | xbean-asm9-shaded | 4.20 |
| org.apache.yetus | annotazioni del gruppo di destinatari | 0.13.0 |
| org.apache.zookeeper | zookeeper | 3.6.2 |
| org.apache.zookeeper | zookeeper-jute | 3.6.2 |
| org.checkerframework | checker-qual | 3.5.0 |
| org.codehaus.jackson | jackson-core-asl | 1.9.13 |
| org.codehaus.jackson | jackson-mapper-asl | 1.9.13 |
| org.codehaus.janino | commons-compiler | 3.0.16 |
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