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Databricks Runtime 16.2 (beta)

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Importante

Databricks Runtime 16.2 si trova in Beta. Il contenuto degli ambienti supportati può cambiare durante la versione beta. Le modifiche possono includere l'elenco dei pacchetti o delle versioni dei pacchetti installati.

Le note sulla versione seguenti forniscono informazioni su Databricks Runtime 16.2, basate su Apache Spark 3.5.0.

Mancia

Per visualizzare le note di rilascio per le versioni di Databricks Runtime che hanno raggiunto la fine del ciclo di supporto (end-of-support), vedere Note di rilascio end-of-support di Databricks Runtime. Le versioni di EoS Databricks Runtime sono state ritirate e potrebbero non essere aggiornate.

Modifiche comportamentali

In Condivisione Delta la cronologia delle tabelle è abilitata per impostazione predefinita

Le condivisioni create con il comando SQL ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table> ora hanno la condivisione della cronologia (WITH HISTORY) abilitata per impostazione predefinita. Vedere ALTER SHARE.

Le istruzioni SQL delle credenziali restituiscono un errore quando si verifica una mancata corrispondenza del tipo di credenziale

Con questa versione, se il tipo di credenziale specificato in un'istruzione DROP CREDENTIAL non corrisponde al tipo di credenziale da eliminare, viene restituito un errore e l'istruzione non viene eseguita. Ad esempio, per l'istruzione DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name', se credential-name non è una credenziale di archiviazione, l'istruzione ha esito negativo con un errore.

Questa modifica viene apportata per evitare errori utente. In precedenza, l'istruzione DROP CREDENTIAL verrebbe eseguita correttamente, anche se è stata passata una credenziale che non corrisponde al tipo di credenziale specificato. Ad esempio, prima di questa modifica, l'istruzione seguente eliminarebbe correttamente storage-credential: DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credential.

Consultare DROP CREDENTIAL nella documentazione SQL.

Nuove funzionalità e miglioramenti

L'accesso regolamentato dal catalogo unity ai servizi cloud esterni che usano le credenziali del servizio è ora disponibile a livello generale

Le credenziali del servizio consentono l'autenticazione semplice e sicura con i servizi del tenant cloud di Azure Databricks. Con Databricks Runtime 16.2, le credenziali del servizio sono disponibili a livello generale e ora supportano gli SDK Scala, oltre all'SDK Python supportato nell'anteprima pubblica. Vedere Gestire l'accesso ai servizi cloud esterni usando le credenziali del servizio.

I notebook sono accettati in quanto file dell'area di lavoro

In Databricks Runtime 16.2 e versioni successive i notebook sono supportati come file dell'area di lavoro. È ora possibile scrivere, leggere ed eliminare notebook a livello di codice come qualsiasi altro file. In questo modo è possibile interagire a livello di codice con i notebook ovunque sia disponibile il file system dell'area di lavoro. Per ulteriori informazioni, vedere Notebook come file di lavoro.

Usare la timestampdiff & timestampadd nelle espressioni di colonna generate

In Databricks Runtime 16.2 e versioni successive è possibile usare le funzioni timestampdiff e timestampadd nelle espressioni di colonne generate in Delta Lake. Vedere colonne generate da Delta Lake.

Supporto per la sintassi della pipeline SQL

In Databricks Runtime 16.2 e versioni successive è possibile comporre pipeline SQL. Una pipeline SQL struttura una query standard, ad esempio SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5, in una sequenza dettagliata, come illustrato nell'esempio seguente:

FROM T
|> SELECT c2
|> WHERE c1 = 5

Per informazioni sulla sintassi supportata per le pipeline SQL, vedere Sintassi delle pipeline SQL.

Per informazioni generali su questa estensione tra settori, vedere SQL presenta problemi. Possiamo correggerli: sintassi pipe in SQL (di Google Research).

L'aggiornamento a DESCRIBE TABLE restituisce i metadati come JSON strutturato

In Databricks Runtime 16.2 e versioni successive è possibile usare il comando DESCRIBE TABLE AS JSON per restituire i metadati della tabella come documento JSON. L'output JSON è più strutturato rispetto al report leggibile predefinito e può essere usato per interpretare a livello di codice lo schema di una tabella. Per altre informazioni, vedere DESCRIBE TABLE AS JSON.

Collazioni insensibili agli spazi finali

Databricks Runtime 16.2 aggiunge il supporto per le regole di confronto insensibili agli spazi finali, ampliando il supporto per le regole di confronto aggiunto in Databricks Runtime 16.1. Ad esempio, queste regole di confronto considerano 'Hello' e 'Hello ' come uguali. Per altre informazioni, vedere regole di confronto RTRIM.

Convertire tabelle Iceberg con partizionamento di bucket in tabelle Delta non partizionate

Le istruzioni CONVERT TO DELTA e CREATE TABLE CLONE supportano ora la conversione di una tabella Iceberg con partizionamento bucket in una tabella Delta non partizionata.

Correzioni di bug

Miglioramento dell'elaborazione incrementale dei cloni

Questa versione include una correzione per un caso perimetrale in cui un CLONE incrementale potrebbe copiare nuovamente i file già copiati da una tabella di origine a una tabella di destinazione. Vedere Clonare una tabella in Azure Databricks.

Aggiornamenti della libreria

  • Librerie Python aggiornate:
  • Librerie R aggiornate:
  • Librerie Java aggiornate:
    • org.json4s.json4s-ast_2.12 da 3.7.0-M11 a 4.0.7
    • org.json4s.json4s-core_2.12 da 3.7.0-M11 a 4.0.7
    • org.json4s.json4s-jackson_2.12 da 3.7.0-M11 a 4.0.7
    • org.json4s.json4s-scalap_2.12 da 3.7.0-M11 a 4.0.7

Apache Spark

Databricks Runtime 16.2 include Apache Spark 3.5.0. Questa versione include tutte le correzioni e i miglioramenti di Spark inclusi in Databricks Runtime 16.1, nonché le correzioni di bug e i miglioramenti aggiuntivi seguenti apportati a Spark:

  • [SPARK-50596] [DBRRM-1507] Ripristinare "[SC-184060][PYTHON] Aggiornare Py4J da 0.10.9.7 a 0.10.9.8"
  • [SPARK-50904] [SC-186976][SQL] Correzione dell'esecuzione della query del gestore delle espressioni di ordinamento
  • [SPARK-49666] [SQL] Abilitare i test di taglio per l'espressione InSet
  • [SPARK-50669] [SC-184566][ES-1327450][SQL] Modificare la firma dell'espressione TimestampAdd
  • [SPARK-50795] [16.x][SC-186719][SQL] Archiviare il timestamp come tipo long in describe LinkedHashMap
  • [SPARK-50596] [SC-184060][PYTHON] Aggiornare Py4J da 0.10.9.7 a 0.10.9.8
  • [SPARK-50818] Ripristina "Ripristina "Ripristina "[SC-186458][PYTHON] Sostituire has_numpy con have_numpy"""
  • [SPARK-50870] [SC-186950][SQL] Aggiungere il fuso orario durante il cast al timestamp in V2ScanRelationPushDown
  • [SPARK-50735] [SC-186944][CONNECT] L'errore in ExecuteResponseObserver genera richieste di ricollegamento infinite
  • [SPARK-50522] [SC-186500][SQL] Supporto per regole di confronto indeterminato
  • [SPARK-50525] [SC-186058][SQL] Definire la Regola di Ottimizzazione InsertMapSortInRepartitionExpressions
  • [SPARK-50679] [SC-184572][SQL] Le espressioni comuni duplicate in diversi With devono essere proiettate una sola volta
  • [SPARK-50847] [SC-186916] [SQL] Negare l'applicazione di ApplyCharTypePadding su specifiche espressioni In
  • [SPARK-50714] [SC-186786][SQL][SS] Abilitare l'evoluzione dello schema per TransformWithState quando viene usata la codifica Avro
  • [SPARK-50818] Ripristinare “Ripristinare “[SC-186458][PYTHON] Sostituire has_numpy con have_numpy””
  • [SPARK-50795] [SC-186390][SQL] Visualizzare tutte le date in DESCRIBE AS JSON nel formato ISO-8601 e visualizzare i tipi come dataType.simpleString
  • [SPARK-50561] [SC-185924][SQL] DBR 16.x cherrypick: Migliorare la coercizione dei tipi e il controllo dei limiti per la funzione UNIFORM SQL
  • [SPARK-50700] [SC-184845][SQL] spark.sql.catalog.spark_catalog supporta builtin valore magic
  • [SPARK-50831] [SC-186736][BEHAVE-222][SQL] Abilitare l'eliminazione delle collazioni per impostazione predefinita
  • [SPARK-50263] [SC-186793][CONNECT] Sostituire System.currentTimeMillis con System.nanoTime
  • [SPARK-50818] Ripristina "[SC-186458][PYTHON] Sostituire has_numpy con have_numpy"
  • [SPARK-48730] [SC-184926][SQL] Implementare CreateSQLFunctionCommand per funzioni scalari e tabelle SQL
  • [SPARK-50830] [SC-186718] [SQL] Restituire un risultato di passaggio singolo come risultato dell'analisi a doppio passaggio
  • [SPARK-50707] [SC-186098][SQL] Abilitare il cast da/verso char/varchar
  • [SPARK-49490] [SC-182137][SQL] Aggiungere benchmark per initCap
  • [SPARK-50529] [SC-184535][SQL] Modificare il comportamento char/varchar nella configurazione spark.sql.preserveCharVarcharTypeInfo
  • [SPARK-49632] [SC-184179][SQL] Rimuovere il suggerimento di configurazione ANSI in CANNOT_PARSE_TIMESTAMP
  • [SPARK-50815] [SC-186487][PYTHON][SQL] Correzione del bug in cui il passaggio di varianti Null in createDataFrame causa l'errore e l'aggiunta del supporto Variant in createDataFrame in Spark Connect
  • [SPARK-50828] [SC-186493][PYTHON][ML][CONNECT] Deprecato pyspark.ml.connect
  • [SPARK-50600] [SC-186057][CONNECT][SQL] Imposta analizzato in caso di fallimento dell'analisi
  • [SPARK-50824] [SC-186472][PYTHON] Evitare di importare pacchetti Python facoltativi per il controllo
  • [SPARK-50818] [SC-186458][PYTHON] Sostituire has_numpy con have_numpy
  • [SPARK-50722] [SC-185523][SQL] Rilevare nodi WITH indipendenti
  • [SPARK-50755] [SC-185521][SQL] Visualizzazione del piano ben formattata per InsertIntoHiveTable
  • [SPARK-50756] [SC-185552]Ripristina "[SQL] Usare la classe di errore per le eccezioni in SparkConf.validateSettings"
  • [SPARK-50789] [SC-186312][CONNECT] Gli input per le aggregazioni tipate devono essere analizzati
  • [SPARK-50791] [SC-185867][SC-186338][SQL] Correzione di un NPE nella gestione degli errori del State Store
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  • [SPARK-50790] [SC-186354][PYTHON] Implementare la funzione di analisi json in pyspark
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  • [SPARK-50764] [SC-185930][PYTHON] Perfezionare la docstring dei metodi correlati a xpath
  • [SPARK-50798] [SC-186277][SQL] Migliorare NormalizePlan
  • [SPARK-49883] [SC-183787][SS] Integrazione della struttura del checkpoint dell'archivio stati V2 con RocksDB e RocksDBFileManager
  • [SPARK-50779] [SC-186062][SQL] Aggiunta del flag di funzione per le collationi a livello di oggetto
  • [SPARK-50778] [SC-186183][PYTHON] Aggiunge metadataColumn a PySpark DataFrame
  • [SPARK-49565] [SC-186056][SQL] DBR 16.x cherrypick: Migliorare gli alias di espressione generati automaticamente con operatori SQL pipe
  • [SPARK-50541] [16.x][SC-184937] Descrivere la tabella come JSON
  • [SPARK-50772] [SC-185923][SQL] DBR 16.x cherrypick: Mantieni alias di tabella dopo SET, EXTEND, DROP operators
  • [SPARK-50769] [SC-185919][SQL] Fix ClassCastException in HistogramNumeric
  • [SPARK-49025] [SC-174667] Sincronizzare la differenza del codice Delta con DBR
  • [SPARK-50752] [SC-185547][PYTHON][SQL] Introduzione delle configurazioni per l'ottimizzazione della funzione definita dall'utente Python senza Arrow
  • [SPARK-50705] [SC-185944][SQL] Rendere senza blocco QueryPlan
  • [SPARK-50690] [16.x][SC-184640][BEHAVE-211][SQL] Correzione della discrepanza nel quoting delle colonne di output delle query di visualizzazione DESCRIBE TABLE
  • [SPARK-50746] [SC-184932][SQL] Sostituire con VariantPathSegment.
  • [SPARK-50715] [SC-185546][PYTHON][CONNECT] SparkSession.Builder imposta le configurazioni in batch
  • [SPARK-50480] [SC-183359][SQL] Estendere CharType e VarcharType da StringType
  • [SPARK-50675] [SC-184539][SQL] Supporto delle regole di confronto a livello di tabella e visualizzazione
  • [SPARK-50409] [BEHAVE-194][SC-184516][SQL] Correzione dell'istruzione set per ignorare ; alla fine di SET;, SET -v; e SET key;
  • [SPARK-50743] [SC-185528][SQL] Normalizzare gli ID di CTERelationDef e CTERelationRef
  • [SPARK-50756] [SC-185520][SQL] Usare la classe di errore per le eccezioni in SparkConf.validateSettings
  • [SPARK-50693] [SC-184684][CONNECT] Gli input per TypedScalaUdf devono essere analizzati
  • [SPARK-50744] [SC-184929][SQL] Aggiungere un test case per la precedenza di risoluzione dei nomi view/CTE
  • [SPARK-50710] [SC-184767][CONNECT] Aggiungere il supporto per la riconnessione client facoltativa alle sessioni dopo il rilascio
  • [SPARK-50703] [SC-184843][PYTHON] Perfezionare la docstring di regexp_replace, regexp_substr e regexp_instr
  • [SPARK-50716] [SC-184823][CORE] Correggere la logica di pulizia per i collegamenti simbolici nel metodo JavaUtils.deleteRecursivelyUsingJavaIO
  • [SPARK-50630] [SC-184443][SQL] Correzione del supporto ordinale GROUP BY per gli operatori DI AGGREGAZIONE SQL pipe
  • [SPARK-50614] [SC-184729][SQL] Aggiungere il supporto di shredding Variant per Parquet
  • [SPARK-50661] [SASP-4936] Aggiungere la compatibilità con le versioni precedenti del client FEB.
  • [SPARK-50676] [SC-184641][SQL] Rimuovere i private lazy val mapValueContainsNull inutilizzati da ElementAt
  • [SPARK-50515] [SC-183813][CORE] Aggiungere un'interfaccia di sola lettura a SparkConf
  • [SPARK-50697] [SC-184702][SQL] Abilitare la ricorsione di coda laddove possibile
  • [SPARK-50642] [SC-184726][SC-183517][CONNECT][SS][2/N][16.x]Correggere lo schema dello stato per FlatMapGroupsWithState in spark connect quando non è presente uno stato iniziale
  • [SPARK-50701] [SC-184704][PYTHON] Rendere la funzione di plot compatibile con la versione minima di plotly richiesta
  • [SPARK-50702] [SC-184727][PYTHON] Perfezionare la docstring di regexp_count, regexp_extract e regexp_extract_all
  • [SPARK-50499] [SC-184177][PYTHON] Esporre le metriche dal BasePythonRunner
  • [SPARK-50692] [SC-184705][16.x] Aggiungere il supporto per il pushdown RPAD
  • [SPARK-50682] [SC-184579][SQL] L'alias interno deve essere canonizzato
  • [SPARK-50699] [SC-184695][PYTHON] Analizzare e generare una stringa DDL con una sessione specificata
  • [SPARK-50573] [SC-184568][SS] Aggiunta dell'ID dello schema di stato alle righe di stato nell'evoluzione dello schema
  • [SPARK-50661] [SC-184639][CONNECT][SS][SASP-4936] Fix Spark Connect Scala foreachBatch impl. per supportare Dataset[T].
  • [SPARK-50689] [SC-184591][SQL] Applicare l'ordinamento deterministico negli elenchi di progetti LCA
  • [SPARK-50696] [SC-184667][PYTHON] Ottimizzare la chiamata Py4J per il metodo di analisi DDL
  • [SPARK-49670] [SC-182902][SQL] Abilitare le regole di confronto trim per tutte le espressioni pass-through
  • [SPARK-50673] [SC-184565][ML] Evitare di attraversare i coefficienti del modello due volte nel costruttore Word2VecModel
  • [SPARK-50310] [SC-184663]Revertire "[CONNECT][PYTHON] Chiamare with_origin_to_class durante l'inizializzazione del Column"
  • [SPARK-50687] [SC-184588][PYTHON] Ottimizzare la logica per ottenere le tracce dello stack per DataFrameQueryContext
  • [SPARK-50681] [SC-184662][PYTHON][CONNECT] Memorizzare nella cache lo schema analizzato per MapInXXX e ApplyInXXX
  • [SPARK-50674] [SC-184589][PYTHON] Correzione del controllo dell'esistenza del metodo 'terminate' nella valutazione UDTF
  • [SPARK-50684] [SC-184582][PYTHON] Migliorare le prestazioni di Py4J in DataFrameQueryContext
  • [SPARK-50578] [DBR16.x][SC-184559][PYTHON][SS] Aggiungere il supporto per la nuova versione dei metadati di stato per TransformWithStateInPandas
  • [SPARK-50602] [SC-184439][SQL] Correzione della trasposizione per visualizzare un messaggio di errore corretto quando vengono specificate colonne di indice non valide
  • [SPARK-50650] [SC-184532][SQL] Migliorare la registrazione dei log nell'analizzatore a passaggio singolo
  • [SPARK-50665] [SC-184533][SQL] Sostituire LocalRelation con ComparableLocalRelation in NormalizePlan
  • [SPARK-50644] [SC-184486][SQL] Lettura dello struct variant nel lettore Parquet.
  • [SPARK-49636] [SC-184089][SQL] Rimuovere il suggerimento di configurazione ANSI in INVALID_ARRAY_INDEX e INVALID_ARRAY_INDEX_IN_ELEMENT_AT
  • [SPARK-50659] [SC-184514][SQL] Rifattorizzare il calcolo dell'output dell'unione per poterlo riutilizzare nell'analizzatore a pass singolo
  • [SPARK-50659] [SC-184512][SQL] Spostare gli errori correlati all'unione in QueryCompilationErrors
  • [SPARK-50530] [SC-183419][SQL] Correzione del calcolo del contesto di tipo stringa implicito non valido
  • [SPARK-50546] [SC-183807][SQL] Aggiungere il supporto del cast di sottoquery alla coercizione dei tipi di regole di confronto
  • [SPARK-50405] [SC-182889][SQL] Gestire correttamente la coercizione dei tipi di confronto per i tipi di dati complessi
  • [SPARK-50637] [SC-184434][SQL] Correzione dello stile del codice per l'analizzatore a pass singolo
  • [SPARK-50638] [SC-184435][SQL] Ristrutturare la risoluzione della vista in un file separato per riutilizzarla nell'analizzatore a singolo passaggio
  • [SPARK-50615] [SC-184298][SQL] Inserire la variante nella scansione.
  • [SPARK-50619] [SC-184210][SQL] Rifattorizzare VariantGet.cast per impacchettare gli argomenti del cast
  • [SPARK-50599] [SC-184058][SQL] Creare il tratto DataEncoder che consente la codifica Avro e UnsafeRow
  • [SPARK-50076] [SC-183809] Correzione delle chiavi di log
  • [SPARK-50597] [SC-183972][SQL] Refactoring della costruzione batch in Optimizer.scala e SparkOptimizer.scala
  • [SPARK-50339] [SC-183063][SPARK-50360][SS] Abilitare il log delle modifiche per archiviare le informazioni di derivazione
  • [SPARK-50526] [SC-183811][SS] Aggiungere il formato di codifica dell'archivio conf nel log di offset e bloccare gli operatori con stato non supportati dall'uso di avro
  • [SPARK-50540] [SC-183810][PYTHON][SS] Correzione dello schema stringa per StatefulProcessorHandle
  • [SPARK-50157] [SC-183789][SQL] Usando SQLConf fornito prima da SparkSession.
  • [SPARK-48898] [SC-183793][SQL] Impostare correttamente la nullabilità nello schema Variant
  • [SPARK-50559] [SC-183814][SQL] Memorizza gli output di Except, Intersect e Union come valori lazy
  • [SPARK-48416] [SC-183643][SQL] Supporto annidato correlato con l'espressione
  • [SPARK-50428] [SC-183566][SS][PYTHON] Supporta TransformWithStateInPandas nelle query batch
  • [SPARK-50063] [SC-183350][SQL][CONNECT] Aggiungere il supporto per Variant nel client Spark Connect Scala
  • [SPARK-50544] [SC-183569][PYTHON][CONNECT] Implementare StructType.toDDL
  • [SPARK-50443] [SC-182590][SS] Correzione degli errori di compilazione Maven introdotti dalla cache Guava in RocksDBStateStoreProvider
  • [SPARK-50491] [SC-183434][SQL] Correggere il bug in cui i blocchi BEGIN END vuoti generano un errore
  • [SPARK-50536] [SC-183443][CORE] Registra le dimensioni dei file di archivio scaricate in SparkContext e Executor
  • [SPARK-45891] [SC-183439][SQL] Ricostruire il file binario variante dai dati suddivisi.
  • [SPARK-49565] [SC-183465][SQL] Aggiungere la sintassi della pipe SQL per l'operatore FROM
  • [SPARK-50497] [SC-183338][SQL] Eseguire query con un messaggio corretto se MultiAlias contiene una funzione non generatore
  • [SPARK-50460] [SC-183375][PYTHON][CONNECT] Generalizzare e semplificare la gestione delle eccezioni di Connect
  • [SPARK-50537] [SC-183452][CONNECT][PYTHON] Correzione dell'opzione di compressione sovrascritta in df.write.parquet
  • [SPARK-50329] [SC-183358][SQL] fix InSet$toString
  • [SPARK-50524] [SC-183364][SQL] Abbassare il messaggio di avviso RowBasedKeyValueBatch.spill al livello di debug
  • [SPARK-50528] [SC-183385][CONNECT] Spostare InvalidCommandInput in un modulo comune
  • [SPARK-50017] [SC-182438][SS] Supportare la codifica Avro per l'operatore TransformWithState
  • [SPARK-50310] [SC-182660][PYTHON] Aggiungere spark.python.sql.dataFrameDebugging.enabled alla lista consentita
  • [SPARK-50463] [SC-182833][SQL] Correzione ConstantColumnVector con conversione da colonna a riga
  • [SPARK-50235] [SC-180786][SQL] Pulire la risorsa ColumnVector dopo l'elaborazione di tutte le righe in ColumnarToRowExec
  • [SPARK-50310] [SC-182660][PYTHON] Aggiungere un flag per disabilitare DataFrameQueryContext per PySpark
  • [SPARK-50516] [SC-183279][SS][MINOR] Correggere il test relativo allo stato di inizializzazione utilizzando StreamManualClock
  • [SPARK-50478] [SC-183188][SQL] Correzione della corrispondenza StringType
  • [SPARK-50492] [SC-183177][SS] Correggi l'eccezione java.util.NoSuchElementException quando la colonna del tempo dell'evento viene eliminata dopo dropDuplicatesWithinWatermark
  • [SPARK-49566] [SC-182589][SQL] Aggiungere la sintassi della pipe SQL per l'operatore SET
  • [SPARK-50449] [SC-183178][SQL] Correzione della grammatica di scripting SQL che consente corpi vuoti per cicli, IF e CASE
  • [SPARK-50251] [SC-180970][PYTHON] Aggiungere getSystemProperty a PySpark SparkContext
  • [SPARK-50421] [SC-183091][CORE] Correggere la configurazione di memoria correlata all'executor non corretta quando funzionano più profili di risorsa
  • [SPARK-49461] [SC-179572][SS] ID del checkpoint persistente per eseguire il commit dei log e rileggerli nuovamente
  • [SPARK-50343] [SC-183119][SPARK-50344][SQL] Aggiungere sintassi della pipe SQL per gli operatori DROP e AS
  • [SPARK-50481] [SC-182880][CORE] Migliorare SortShuffleManager.unregisterShuffle per ignorare la logica del file checksum se il checksum è disabilitato
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  • [SPARK-50489] [SC-183053][SQL][PYTHON] Correzione del self-join dopo applyInArrow
  • [SPARK-49695] [SC-182967][SC-176968][BEHAVE-198][SQL] Correzione xor push-down Postgres

Supporto del driver ODBC/JDBC di Databricks

Databricks supporta i driver ODBC/JDBC rilasciati negli ultimi 2 anni. Scaricare i driver rilasciati di recente e aggiornare (scaricare ODBC, scaricare JDBC).

Ambiente di sistema

  • sistema operativo: Ubuntu 24.04.1 LTS
  • Java: Zulu17.54+21-CA
  • Scala: 2.12.18
  • python: 3.12.3
  • R: 4.4.0
  • Delta Lake: 3.3.0

Librerie installate di Python

Biblioteca Versione Biblioteca Versione Biblioteca Versione
tipi annotati 0.7.0 asttoken 2.0.5 astunparse 1.6.3
comando automatico 2.2.2 azure-core 1.31.0 azure-storage-blob (servizio di archiviazione blob di Azure) 12.23.0
azure-storage-file-datalake 12.17.0 backports.tarfile 1.2.0 nero 24.4.2
freccia 1.7.0 boto3 1.34.69 botocore 1.34.69
cachetools 5.3.3 certificato 2024.6.2 cffi 1.16.0
chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4 clic 8.1.7
cloudpickle 2.2.1 Comunicazione 0.2.1 contourpy 1.2.0
crittografia 42.0.5 ciclista 0.11.0 Cython 3.0.11
databricks-sdk 0.30.0 dbus-python 1.3.2 debugpy 1.6.7
decoratore 5.1.1 Deprecato 1.2.14 distlib 0.3.8
docstring-to-markdown 0.11 punti di ingresso 0.4 esecuzione 0.8.3
facets-overview 1.1.1 filelock 3.15.4 fonttools 4.51.0
gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.37 google-api-core 2.20.0
google-auth 2.35.0 google-cloud-core 2.4.1 Archiviazione su Google Cloud 2.18.2
google-crc32c 1.6.0 google-resumable-media 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0
grpcio 1.60.0 grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.4
idna 3.7 importlib-metadata 6.0.0 importlib_resources (libreria per la gestione delle risorse in Python) 6.4.0
flettere 7.3.1 ipyflow-core 0.0.201 ipykernel 6.28.0
ipython 8.25.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
isodate 0.6.1 jaraco.context 5.3.0 jaraco.functools 4.0.1
jaraco.text 3.12.1 jedi 0.19.1 jmespath 1.0.1
joblib 1.4.2 jupyter_client 8.6.0 jupyter_core 5.7.2
kiwisolver 1.4.4 launchpadlib 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6
lazr.uri 1.0.6 matplotlib 3.8.4 matplotlib-inline 0.1.6
Mccabe 0.7.0 mlflow-skinny 2.15.1 more-itertools 10.3.0
mypy 1.10.0 mypy-extensions 1.0.0 nest-asyncio 1.6.0
nodeenv 1.9.1 numpy 1.26.4 oauthlib 3.2.2
opentelemetry-api 1.27.0 opentelemetry-sdk 1.27.0 opentelemetry-semantic-conventions 0.48b0
imballaggio 24.1 Panda 1.5.3 parso 0.8.3
pathspec 0.10.3 capro espiatorio 0.5.6 pexpect 4.8.0
guanciale 10.3.0 pip 24.2 platformdirs 3.10.0
plotly (software di visualizzazione dati) 5.22.0 Pluggy 1.0.0 prompt-toolkit 3.0.43
proto-plus 1.24.0 protobuf 4.24.1 psutil 5.9.0
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
pyarrow 15.0.2 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pyccolo 0.0.65 pycparser 2.21 pydantic 2.8.2
pydantic_core 2.20.1 pyflakes 3.2.0 Pygments 2.15.1
PyGObject 3.48.2 PyJWT 2.7.0 pyodbc 5.0.1
pyparsing 3.0.9 pyright 1.1.294 python-dateutil 2.9.0.post0
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-server 1.10.0 pytoolconfig 1.2.6
pytz 2024.1 PyYAML 6.0.1 pyzmq 25.1.2
Richieste 2.32.2 corda 1.12.0 RSA 4.9
s3transfer 0.10.2 scikit-learn 1.4.2 scipy 1.13.1
seaborn 0.13.2 setuptools 74.0.0 Sei 1.16.0
smmap 5.0.0 sqlparse 0.5.1 ssh-import-id 5.11
stack-data 0.2.0 statsmodels 0.14.2 tenacia 8.2.2
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 tomli 2.0.1
tornado 6.4.1 traitlets 5.14.3 typeguard 4.3.0
types-protobuf 3.20.3 types-psutil 5.9.0 types-pytz 2023.3.1.1
types-PyYAML 6.0.0 richieste per tipi 2.31.0.0 types-setuptools 68.0.0.0
sei tipi 1.16.0 types-urllib3 1.26.25.14 typing_extensions 4.11.0
ujson 5.10.0 aggiornamenti senza supervisione 0.1 urllib3 1.26.16
virtualenv 20.26.2 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
whatthepatch 1.0.2 ruota 0.43.0 avvolto 1.14.1
yapf 0.33.0 zipp 3.17.0

Librerie R installate

Le librerie R vengono installate dallo snapshot CRAN Posit Package Manager nel2024-08-04.

Biblioteca Versione Biblioteca Versione Biblioteca Versione
freccia 16.1.0 askpass 1.2.0 assertthat 0.2.1
backportazioni 1.5.0 base 4.4.0 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 pezzo 4.0.5 bit64 4.0.5
bitops 1.0-8 blob 1.2.4 stivale 1,3-30
fermentare 1.0-10 Brio 1.1.5 scopa 1.0.6
bslib 0.8.0 cashmere 1.1.0 chiamante 3.7.6
Cursore 6.0-94 cellranger 1.1.0 Chron 2.3-61
classe 7.3-22 Interfaccia a riga di comando (CLI) 3.6.3 Clipr 0.8.0
orologio 0.7.1 grappolo 2.1.6 codetools 0.2-20
spazio colore 2.1-1 segno comune 1.9.1 compilatore 4.4.0
configurazione 0.3.2 Conflitto 1.2.0 cpp11 0.4.7
pastello 1.5.3 credenziali 2.0.1 ricciolo 5.2.1
data.table 1.15.4 Dataset 4.4.0 DBI 1.2.3
dbplyr 2.5.0 descrizione 1.4.3 devtools 2.4.5
diagramma 1.6.5 diffobj 0.3.5 digerire 0.6.36
illuminato dall'alto 0.4.4 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-14 ellissi 0.3.2 valutare 0.24.0
fan 1.0.6 colori 2.1.2 mappatura veloce 1.2.0
fontawesome 0.5.2 forzati 1.0.0 foreach 1.5.2
straniero 0.8-86 forgiare 0.2.0 fs 1.6.4
futuro 1.34.0 future.apply 1.11.2 fare i gargarismi 1.5.2
Generici 0.1.3 Gert 2.1.0 ggplot2 3.5.1
Gh 1.4.1 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-8 variabili globali 0.16.3 colla 1.7.0
googledrive 2.1.1 Googlesheets4 1.1.1 Gower 1.0.1
grafiche 4.4.0 grDevices 4.4.0 griglia 4.4.0
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 Gt 0.11.0
gtable 0.3.5 elmetto da cantiere 1.4.0 rifugio 2.5.4
più alto 0.11 Hms 1.1.3 htmltools 0.5.8.1
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.15 httr 1.4.7
httr2 1.0.2 identificatori 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-15 isoband 0.2.7 Iteratori 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 juicyjuice 0.1.0
KernSmooth 2.23-22 knitr 1.48 etichettatura 0.4.3
Più tardi 1.3.2 traliccio 0.22-5 lava 1.8.0
ciclo di vita 1.0.4 listenv 0.9.1 lubridate 1.9.3
magrittr 2.0.3 Markdown 1.13 Massa 7.3-60.0.1
Matrice 1.6-5 memoise 2.0.1 metodi 4.4.0
mgcv 1.9-1 mimo 0.12 miniUI 0.1.1.1
mlflow 2.14.1 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.11
munsell 0.5.1 nlme 3.1-165 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.2.0 parallelo 4.4.0
parallelamente 1.38.0 pilastro 1.9.0 pkgbuild 1.4.4
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.1.0 pkgload 1.4.0
plogr 0.2.0 plyr 1.8.9 lodare 1.0.0
prettyunits 1.2.0 pROC 1.18.5 processx 3.8.4
prodlim 2024.06.25 profvis 0.3.8 progresso 1.2.3
progressr 0.14.0 Promesse 1.3.0 prototipo 1.0.0
proxy 0.4-27 P.S. 1.7.7 purrr 1.0.2
R6 2.5.1 ragg 1.3.2 randomForest 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.13 RcppEigen 0.3.4.0.0 reagibile 0.4.4
reactR 0.6.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
Ricette 1.1.0 rivincita 2.0.0 rematch2 2.1.2
Telecomandi 2.5.0 esempio riproducibile 2.1.1 reshape2 1.4.4
rlang 1.1.4 rmarkdown 2.27 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.2 rpart 4.1.23 rprojroot 2.0.4
Rserve 1.8-13 RSQLite 2.3.7 rstudioapi 0.16.0
rversions 2.1.2 rvest 1.0.4 Sass 0.4.9
bilancia 1.3.0 selettore 0.4-2 informazioni sulla sessione 1.2.2
forma 1.4.6.1 lucido 1.9.1 sourcetools 0.1.7-1
sparklyr 1.8.6 spaziale 7.3-17 Spline 4.4.0
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2021.1 Statistiche 4.4.0
stats4 4.4.0 perizoma 1.8.4 stringr 1.5.1
sopravvivenza 3.6-4 spavalderia 5.17.14.1 sys 3.4.2
systemfonts 1.1.0 tcltk 4.4.0 testthat 3.2.1.1
formattazione del testo 0.4.0 tibble 3.2.1 tidyr 1.3.1
tidyselect 1.2.1 tidyverse 2.0.0 cambio dell'ora 0.3.0
timeDate 4032.109 tinytex 0.52 strumenti 4.4.0
tzdb 0.4.0 controllore di URL 1.0.1 usethis 3.0.0
utf8 1.2.4 utilità 4.4.0 uuid (Identificatore Univoco Universale) 1.2-1
V8 4.4.2 vctrs 0.6.5 viridisLite 0.4.2
Vroom 1.6.5 Waldo 0.5.2 vibrissa 0.4.1
withr 3.0.1 xfun 0.46 xml2 1.3.6
xopen 1.0.1 xtable 1.8-4 yaml 2.3.10
zeallot 0.1.0 zip 2.3.1

Librerie Java e Scala installate (versione del cluster Scala 2.12)

ID di gruppo ID artefatto Versione
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-glue 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.12.638
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.638
com.amazonaws jmespath-java 1.12.638
com.clearspring.analytics corrente 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks databricks-sdk-java 0.27.0
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware ombreggiato-kryo 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml compagno di classe 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core annotazioni jackson 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.15.2
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.15.2
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-yaml 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.15.2
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.16.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.15.2
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.15.2
com.github.ben-manes.caffeine caffeina 2.9.3
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1 nativi
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1 nativi
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1 nativi
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 1.1 nativi
com.github.luben zstd-jni 1.5.5-4
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.10.1
com.google.crypto.tink Tink 1.9.0
com.google.errorprone annotazioni_soggette_a_errori 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 23.5.26
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 3.25.1
com.helger profilatore 1.1.1
com.ibm.icu icu4j 75.1
com.jcraft jsch 0.1.55
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.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.2.jre8
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 11.2.3.jre8
com.ning compress-lzf 1.1.2
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.sun.xml.bind jaxb-core 2.2.11
com.sun.xml.bind jaxb-impl 2.2.11
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 configurazione 1.4.3
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocity univocità-parser 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 4.0.3
commons-cli commons-cli 1.5.0
commons-codec commons-codec 1.16.0
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-fileupload commons-fileupload 1.5
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.13.0
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-pool commons-pool 1.5.4
dev.ludovic.netlib arpack 3.0.3
dev.ludovic.netlib Blas 3.0.3
dev.ludovic.netlib lapack 3.0.3
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift compressore d'aria 0.27
io.delta delta-sharing-client_2.12 1.2.2
io.dropwizard.metrics annotazione delle metriche 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-core 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics metriche-controlli di salute 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 4.2.19
io.netty netty-all 4.1.108.Final
io.netty netty-buffer 4.1.108.Final
io.netty netty-codec 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.108.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.108.Final
io.netty netty-common 4.1.108.Final
io.netty netty-handler 4.1.108.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.108.Final
io.netty netty-resolver 4.1.108.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-db-r16-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty netty-transport 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-riscv64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.108.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.108.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.108.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.108.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 collettore 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 attivazione 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 API di transazione 1.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.11
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.12.1
net.java.dev.jna jna 5.8.0
net.razorvine sottaceto 1.3
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.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 4.9.3
org.antlr modello di stringa 3.2.1
org.apache.ant formica 1.10.11
org.apache.ant ant-jsch 1.10.11
org.apache.ant ant launcher 1.10.11
org.apache.arrow formato freccia 15.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-core 15.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 15.0.0
org.apache.arrow freccia-vettore 15.0.0
org.apache.avro avro 1.11.3
org.apache.avro avro-ipc 1.11.3
org.apache.avro avro-mapred 1.11.3
org.apache.commons commons-collections4 4.4
org.apache.commons commons-compress 1.23.0
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 framework del curatore 2.13.0
org.apache.curator ricette curatori 2.13.0
org.apache.datasketches datasketches-java 3.1.0
org.apache.datasketches datasketches-memory 2.0.0
org.apache.derby derby 10.14.2.0
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