Udostępnij za pośrednictwem

Databricks Runtime 15.4 LTS

  • Artykuł

Poniższe informacje o wersji zawierają informacje o środowisku Databricks Runtime 15.4 LTS obsługiwanym przez platformę Apache Spark 3.5.0.

Usługa Databricks wydała tę wersję w sierpniu 2024 r.

Uwaga

LTS oznacza, że ta wersja jest objęta długoterminową pomocą techniczną. Zobacz Cykl życia wersji LTS środowiska Databricks Runtime.

Napiwek

Aby wyświetlić informacje o wersji środowiska Databricks Runtime, które osiągnęły koniec wsparcia technicznego (EoS), zobacz End-of-support Databricks Runtime release notes (Informacje o wersji środowiska Databricks Runtime). Wersje środowiska Uruchomieniowego usługi EoS Databricks zostały wycofane i mogą nie zostać zaktualizowane.

Zmiany zachowań

VARIANT Użycie jako typu danych wejściowych lub wyjściowych z funkcją UDF języka Python, UDAF lub UDTF zgłasza wyjątek

[Zmiana powodująca niezgodność] W środowisku Databricks Runtime 15.3 lub nowszym wywoływanie dowolnej funkcji zdefiniowanej przez użytkownika języka Python (UDF), funkcji agregującej zdefiniowanej przez użytkownika (UDAF) lub funkcji tabeli zdefiniowanej przez użytkownika (UDTF), która używa VARIANT typu jako argumentu lub wartości zwracanej zgłasza wyjątek. Ta zmiana jest wprowadzana w celu zapobiegania problemom, które mogą wystąpić z powodu nieprawidłowej wartości zwróconej przez jedną z tych funkcji. Aby dowiedzieć się więcej o typie VARIANT , zobacz Przechowywanie danych częściowo ustrukturyzowanych przy użyciu VARIANTów.

Zmiana domyślnego trybu powiązania schematu dla widoków

Widoki są teraz dostosowywane do zmian schematu w zapytaniu źródłowym przy użyciu kompensacji schematu z regularnymi regułami rzutowania. Jest to zmiana z poprzedniego domyślnego BINDING trybu, który zgłaszał błędy, gdy nie można wykonać bezpiecznego rzutowania podczas odwoływania się do widoku.

Zobacz CREATE VIEW and cast function (FUNKCJA CREATE VIEW i cast).

Nie zezwalaj na używanie składni nieudokumentowanej ! zamiast NOT poza wyrażeniami logicznymi

W tej wersji użycie ! jako synonimu poza NOT wyrażeniami logicznymi nie jest już dozwolone. Na przykład instrukcje, takie jak: CREATE ... IF ! EXISTS, IS ! NULL, kolumna ! NULL lub właściwość ! IN pola i ! MIĘDZY elementami należy zastąpić wartościami: CREATE ... IF NOT EXISTS, , IS NOT NULL, kolumną lub właściwością NOT NULL NOT IN pola i NOT BETWEEN.

Ta zmiana zapewnia spójność, jest zgodna ze standardem SQL i sprawia, że twój program SQL jest bardziej przenośny.

Operator prefiksu ! logicznego (na przykład !is_mgr lub !(true AND false)) nie ma wpływu na tę zmianę.

Nie zezwalaj na nieudokumentowaną składnię definicji kolumny w widokach

Usługa Databricks obsługuje funkcję CREATE VIEW z nazwanymi kolumnami i komentarzami kolumn. Wcześniej specyfikacja typów kolumn, NOT NULL ograniczeń lub DEFAULT została dozwolona. W tej wersji nie można już używać tej składni.

Ta zmiana zapewnia spójność, jest zgodna ze standardem SQL i obsługuje przyszłe ulepszenia.

Spójna obsługa błędów dla dekodowania Base64 na platformie Spark i aplikacji Photon

Ta wersja zmienia sposób obsługi błędów dekodowania Base64 przez program Photon w celu dopasowania ich do obsługi tych błędów przez platformę Spark. Przed wprowadzeniem tych zmian ścieżka generowania kodu Photon i Spark czasami nie może wywołać wyjątków analizy, podczas gdy poprawnie podniesione IllegalArgumentException wykonanie zinterpretowane przez platformę Spark lub ConversionInvalidInputError. Ta aktualizacja gwarantuje, że aplikacja Photon stale zgłasza te same wyjątki co platforma Spark podczas dekodowania Base64, zapewniając bardziej przewidywalną i niezawodną obsługę błędów.

CHECK Dodanie ograniczenia dla nieprawidłowej kolumny zwraca teraz UNRESOLVED_COLUMN. WITH_SUGGESTION, klasa błędów

Aby zapewnić bardziej przydatne komunikaty o błędach, w środowisku Databricks Runtime 15.3 lub nowszym ALTER TABLE ADD CONSTRAINT instrukcja zawierająca CHECK ograniczenie odwołujące się do nieprawidłowej nazwy kolumny zwraca UNRESOLVED_COLUMN. WITH_SUGGESTION klasa błędów. INTERNAL_ERROR Wcześniej element został zwrócony.

Nowe funkcje i ulepszenia

Funkcje weryfikacji UTF-8

W tej wersji wprowadzono następujące funkcje do sprawdzania poprawności ciągów UTF-8:

  • is_valid_utf8 sprawdzić, czy ciąg jest prawidłowym ciągiem UTF-8.
  • make_valid_utf8 konwertuje potencjalnie nieprawidłowy ciąg UTF-8 na prawidłowy ciąg UTF-8 przy użyciu znaków podstawienia
  • validate_utf8 zgłasza błąd, jeśli dane wejściowe nie są prawidłowym ciągiem UTF-8.
  • try_validate_utf8 zwraca NULL wartość , jeśli dane wejściowe nie są prawidłowym ciągiem UTF-8.

funkcje to_avro i from_avro

Funkcje to_avro i from_avro umożliwiają konwersję typów SQL na dane binarne Avro i z powrotem.

Typizowane interfejsy API zestawów danych z funkcjami UDF języka Scala

W tej wersji dodano obsługę typowych interfejsów API zestawów danych z funkcjami zdefiniowanymi przez użytkownika (z wyłączeniem funkcji agregujących zdefiniowanych przez użytkownika) w obliczeniach z obsługą wykazu aparatu Unity z trybem dostępu współdzielonego. Zobacz Typizowane interfejsy API zestawów danych.

Włączanie góry lodowej UniForm przy użyciu funkcji ALTER TABLE

Teraz możesz włączyć górę lodowa UniForm w istniejących tabelach bez ponownego zapisywania plików danych. Zobacz Włączanie przez zmianę istniejącej tabeli.

try_url_decode, funkcja

W tej wersji wprowadzono funkcję try_url_decode , która dekoduje ciąg zakodowany w adresie URL. Jeśli ciąg nie ma poprawnego formatu, funkcja zwraca NULL zamiast zgłaszać błąd.

Opcjonalnie zezwól optymalizatorowi na korzystanie z niewymuszonych ograniczeń klucza obcego

Aby zwiększyć wydajność zapytań, możesz teraz określić RELY słowo kluczowe dotyczące FOREIGN KEY ograniczeń podczas tworzenia lub zmieniania tabeli.

Równoległe uruchomienia zadań dla selektywnych zastępowań

Selektywne zastępowanie przy użyciu teraz replaceWhere uruchamia zadania, które usuwają dane i wstawiają nowe dane równolegle, zwiększając wydajność zapytań i wykorzystanie klastra.

Zwiększona wydajność zestawienia danych zmian dzięki selektywnym zastępowaniom

Selektywne zastępowanie przy użyciu replaceWhere tabel ze źródłem danych zmian nie zapisuje już oddzielnych plików danych zmian dla wstawionych danych. Te operacje używają ukrytej _change_type kolumny obecnej w źródłowych plikach danych Parquet do rejestrowania zmian bez wzmacniania zapisu.

Ulepszone opóźnienie zapytania dla COPY INTO polecenia

Ta wersja zawiera zmianę, która poprawia opóźnienie zapytania dla COPY INTO polecenia. To ulepszenie jest implementowane przez asynchroniczne ładowanie stanu przez magazyn stanów Bazy danych RocksDB. Dzięki tej zmianie powinna zostać wyświetlona poprawa czasu rozpoczęcia zapytań z dużymi stanami, takimi jak zapytania z dużą liczbą już pozyskanych plików.

Obsługa usuwania funkcji tabeli ograniczeń sprawdzania

Teraz możesz usunąć checkConstraints funkcję tabeli z tabeli delty przy użyciu polecenia ALTER TABLE table_name DROP FEATURE checkConstraints. Zobacz Wyłączanie ograniczeń sprawdzania.

Obliczenia pojedynczego użytkownika obsługują szczegółową kontrolę dostępu, zmaterializowane widoki i tabele przesyłania strumieniowego (publiczna wersja zapoznawcza)

Gdy obszar roboczy jest włączony na potrzeby przetwarzania bezserwerowego, środowisko Databricks Runtime 15.4 LTS dodaje obsługę szczegółowej kontroli dostępu w obliczeniach pojedynczego użytkownika. Gdy zapytanie uzyskuje dostęp do dowolnego z następujących obiektów, zasób obliczeniowy pojedynczego użytkownika w środowisku Databricks Runtime 15.4 LTS przekazuje zapytanie do bezserwerowego środowiska obliczeniowego w celu uruchomienia filtrowania danych:

  • Widoki zdefiniowane w tabelach, na których użytkownik nie ma SELECT uprawnień.
  • Widoki dynamiczne.
  • Tabele z zastosowanymi filtrami wierszy lub maskami kolumn.
  • Zmaterializowane widoki i tabele przesyłania strumieniowego.

Te zapytania nie są obsługiwane w przypadku obliczeń pojedynczego użytkownika z uruchomionym środowiskiem Databricks Runtime 15.3 lub nowszym.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Szczegółowe informacje dotyczące kontroli dostępu w obliczeniach pojedynczego użytkownika.

Rozszerzona obsługa bibliotek Java i Scala

Począwszy od środowiska Databricks Runtime 15.4 LTS, wszystkie biblioteki Java i Scala połączone ze środowiskiem Databricks Runtime są dostępne we wszystkich trybach dostępu obliczeniowego podczas korzystania z wykazu aparatu Unity. Aby dowiedzieć się więcej na temat obsługi języka w obliczeniach z obsługą wykazu aparatu Unity, zobacz Ograniczenia trybu dostępu obliczeniowego dla wykazu aparatu Unity.

Rozszerzona obsługa operacji scala dataset

W tej wersji zasoby obliczeniowe z obsługą wykazu aparatu Unity korzystające z trybu dostępu współdzielonego obsługują następujące operacje scalaDataset: map, , mapPartitionsforeachPartition, flatMapreduce i filter.

Język Scala jest ogólnie dostępny w przypadku współużytkowanych zasobów obliczeniowych w wykazie aparatu Unity

W tej wersji język Scala jest ogólnie dostępny w trybie dostępu współdzielonego z obsługą zasobów obliczeniowych aparatu Unity, w tym obsługę funkcji zdefiniowanych przez użytkownika (UDF, scalar user-defined functions). Funkcje agregacji ze strukturą, funkcje zdefiniowane przez użytkownika programu Hive, funkcje zdefiniowane przez użytkownika hive nie są obsługiwane. Aby uzyskać pełną listę ograniczeń, zobacz Ograniczenia trybu dostępu obliczeniowego dla wykazu aparatu Unity.

Dostęp do usług w chmurze zewnętrznych podlegających wykazowi aparatu Unity przy użyciu poświadczeń usługi (publiczna wersja zapoznawcza)

Poświadczenia usługi umożliwiają proste i bezpieczne uwierzytelnianie za pomocą usług dzierżawy w chmurze przy użyciu tożsamości zarządzanych platformy Azure (MI) i wykazu aparatu Unity. Zobacz Zarządzanie dostępem do zewnętrznych usług w chmurze przy użyciu poświadczeń usługi.

Poprawki błędów

Uaktualnienia biblioteki

  • Uaktualnione biblioteki języka Python:
    • azure-core z wersji 1.30.1 do 1.30.2
    • google-auth z wersji 2.29.0 do 2.31.0
    • google-cloud-storage z wersji 2.16.0 do 2.17.0
    • google-resumable-media z 2.7.0 do 2.7.1
    • googleapis-common-protos z 1.63.0 do 1.63.2
    • mlflow-skinny z 2.11.3 do 2.11.4
    • proto-plus z 1.23.0 do 1.24.0
    • s3transfer z 0.10.1 do 0.10.2
  • Uaktualnione biblioteki języka R:
  • Uaktualnione biblioteki Java:
    • com.databricks.databricks-sdk-java z wersji 0.17.1 do 0.27.0
    • com.ibm.icu.icu4j z 72.1 do 75.1
    • software.amazon.cryptools.AmazonCorrettoCryptoProvider z wersji 1.6.1-linux-x86_64 do wersji 1.6.2-linux-x86_64

Apache Spark

Środowisko Databricks Runtime 15.4 LTS obejmuje platformę Apache Spark 3.5.0. Ta wersja zawiera wszystkie poprawki i ulepszenia platformy Spark zawarte w środowisku Databricks Runtime 15.3 oraz następujące dodatkowe poprawki i ulepszenia platformy Spark:

  • [SPARK-48503] [DBRRM-1150][SC-172196][SQL] Zezwalaj na grupowanie w wyrażeniach w podzapytaniach skalarnych, jeśli są one powiązane z wierszami zewnętrznymi
  • [SPARK-48834] [ZACHOWANIE-79][SC-170972][SQL] Wyłączanie danych wejściowych/wyjściowych wariantu do scalarnych funkcji zdefiniowanych przez użytkownika języka Python, funkcji ZDEFINIOWANYch przez użytkownika, funkcji UDAFs podczas kompilacji zapytań
  • [SPARK-48441] [SC-170980][SQL][WARMFIX] Naprawianie zachowania StringTrim w przypadku sortowania innych niż UTF8_BINARY
  • [SPARK-48440] [SC-170895][SQL][WARMFIX] Naprawianie zachowania stringTranslate w przypadku sortowania innych niż UTF8_BINARY
  • [SPARK-48872] [SC-170866][PYTHON] Zmniejszanie obciążenia związanego z _capture_call_site
  • [SPARK-48862] [SC-170845][PYTHON][CONNECT] Unikaj wywoływania _proto_to_string , gdy poziom INFO nie jest włączony
  • [SPARK-48852] [SC-170837][CONNECT] Naprawianie funkcji przycinania ciągu w połączeniu
  • [SPARK-48791] [SC-170658][CORE] Napraw regresję wydajności spowodowaną przez obciążenie rejestracji akumulatorów przy użyciu metody CopyOnWriteArrayList
  • [SPARK-48118] [SQL] Obsługa SPARK_SQL_LEGACY_CREATE_HIVE_TABLE zmiennej env
  • [SPARK-48241] [SC-165811][SQL] Niepowodzenie analizowania woluminów CSV z kolumnami typu char/varchar
  • [SPARK-48168] [SC-166900][SQL] Dodano obsługę operatorów przesunięcia bitowego
  • [SPARK-48148] [SC-165630][CORE] Obiekty JSON nie powinny być modyfikowane podczas odczytywania jako CIĄGU
  • [SPARK-46625] [SC-170561] CTE z klauzulą Identyfikator jako odwołanie
  • [SPARK-48771] [SC-170546][SQL] Przyspieszanie LogicalPlanIntegrity.validateExprIdUniqueness obsługi dużych planów zapytań
  • [SPARK-48831] [ZACHOWANIE-76][SC-170554][CONNECT] Ustaw domyślną nazwę kolumny zgodną cast z klasyczną platformą Spark
  • [SPARK-48623] [SC-170544][CORE] Migracje rejestrowania strukturalnego [część 2]
  • [SPARK-48296] [SC-166138][SQL] Obsługa programu Codegen dla programu to_xml
  • [SPARK-48027] [SC-165154][SQL] WstrzykiwanieRuntimeFilter dla sprzężenia wieloeziomowego powinno sprawdzać typ sprzężenia podrzędnego
  • [SPARK-48686] [SC-170365][SQL] Zwiększanie wydajności narzędzia ParserUtils.unescapeSQLString
  • [SPARK-48798] [SC-170588][PYTHON] Wprowadzenie spark.profile.render do profilowania opartego na platformie SparkSession
  • [SPARK-48048] [SC-169099] Przywróć "[SC-164846][CONNECT][SS] Dodano obsługę odbiornika po stronie klienta dla języka Scala"
  • [SPARK-47910] [SC-168929][CORE] zamknij strumień, gdy diskBlockObjectWriter zamknijResources, aby uniknąć przecieku pamięci
  • [SPARK-48816] [SC-170547][SQL] Skrót dla konwerterów interwałów w UnivocityParser
  • [SPARK-48589] [SC-170132][SQL][SS] Dodawanie opcji snapshotStartBatchId i snapshotPartitionId do źródła danych stanu
  • [SPARK-48280] [SC-170293][SQL] Ulepszanie obszaru powierzchni testowania sortowania przy użyciu chodzenia wyrażeń
  • [SPARK-48837] [SC-170540][ML] W liczbieVectorizer odczytaj tylko parametr binarny raz na przekształcenie, a nie raz w wierszu
  • [SPARK-48803] [SC-170541][SQL] Zgłaszanie błędu wewnętrznego w serializatorze Orc(De)w celu dopasowania do parquetWriteSupport
  • [SPARK-48764] [SC-170129][PYTHON] Filtrowanie ramek powiązanych ze środowiskami IPython z stosu użytkownika
  • [SPARK-48818] [SC-170414][PYTHON] Upraszczanie percentile funkcji
  • [SPARK-48479] [SC-169079][SQL] Obsługa tworzenia skalarnych i tabel zdefiniowanych przez użytkownika SQL w analizatorze
  • [SPARK-48697] [SC-170122][LC-4703][SQL] Dodawanie filtrów ciągów obsługujących sortowanie
  • [SPARK-48800] [SC-170409][CONNECT][SS] Deflake ClientStreamingQuerySuite
  • [SPARK-48738] [SC-169814][SQL] Poprawna od wersji wbudowanego aliasu randomfunc , , modcurrent_schemacardinalityuserposition, , session_userchar_lengthcharacter_length
  • [SPARK-48638] [SC-169575][CONNECT] Dodawanie obsługi elementu ExecutionInfo dla ramki danych
  • [SPARK-48064] [SC-164697][SQL] Aktualizowanie komunikatów o błędach dla rutynowych powiązanych klas błędów
  • [SPARK-48810] [CONNECT] Interfejs API stop() sesji powinien być idempotentny i nie zakończyć się niepowodzeniem, jeśli sesja została już zamknięta przez serwer
  • [SPARK-48650] [15.x][PYTHON] Wyświetlanie poprawnej witryny wywołania z poziomu notesu IPython
  • [SPARK-48271] [SC-166076][SQL] Włączanie błędu dopasowania w elemencoderze RowEncoder w UNSUPPORTED_DATA_TYPE_FOR_ENCODER
  • [SPARK-48709] [SC-169603][SQL] Naprawiono niezgodność rozpoznawania typów varchar dla usługi DataSourceV2 CTAS
  • [SPARK-48792] [SC-170335][SQL] Naprawiono regresję operacji INSERT z listą kolumn częściowych do tabeli z znakiem/varcharem
  • [SPARK-48767] [SC-170330][SQL] Naprawianie niektórych monitów o błędy, gdy variant typ danych jest nieprawidłowy
  • [SPARK-48719] [SC-170339][SQL] Naprawiono usterkę obliczania parametru RegrSlope i RegrIntercept , gdy pierwszy parametr ma wartość null
  • [SPARK-48815] [SC-170334][CONNECT] Aktualizowanie środowiska podczas zatrzymywania sesji nawiązywania połączenia
  • [SPARK-48646] [SC-169020][PYTHON] Uściślij wskazówki dotyczące tworzenia i pisania wskazówek dotyczących interfejsu API źródła danych języka Python
  • [SPARK-48806] [SC-170310][SQL] Przekazywanie rzeczywistego wyjątku w przypadku niepowodzenia url_decode
  • [SPARK-47777] [SC-168818] Poprawka testu połączenia ze źródłem danych przesyłania strumieniowego języka Python
  • [SPARK-48732] [SC-169793][SQL] Czyszczenie przestarzałego użycia interfejsu API związane z JdbcDialect.compileAggregate
  • [SPARK-48675] [SC-169538][SQL] Naprawianie tabeli pamięci podręcznej za pomocą kolumny sortowania
  • [SPARK-48623] [SC-169034][CORE] Migracje rejestrowania strukturalnego
  • [SPARK-48655] [SC-169542][SQL] SPJ: Dodawanie testów na potrzeby pomijania mieszania dla zagregowanych zapytań
  • [SPARK-48586] [SC-169808][SS] Usuń przejęcie blokady w narzędziu doMaintenance(), tworząc głęboką kopię mapowań plików w narzędziu RocksDBFileManager w elemecie load()
  • [SPARK-48799] [Backport][15.x][SC-170283][SS] Refaktoryzacja przechowywania wersji dla metadanych operatora odczytu/zapisu i wywołujących
  • [SPARK-48808] [SC-170309][SQL] Naprawiono serwer NPE podczas nawiązywania połączenia z serwerem thriftserver za pośrednictwem programu Hive 1.2.1, a schemat wyników jest pusty
  • [SPARK-48715] [SC-170291][SQL] Integrowanie weryfikacji utF8String z implementacjami funkcji ciągów obsługujących sortowanie
  • [SPARK-48747] [SC-170120][SQL] Dodawanie iteratora wskaźnika kodu do elementu UTF8String
  • [SPARK-48748] [SC-170115][SQL] Buforowanie argumentów numChars w formacie UTF8String
  • [SPARK-48744] [SC-169817][Core] Wpis dziennika powinien być skonstruowany tylko raz
  • [SPARK-46122] [SC-164313][SQL] Domyślnie ustaw spark.sql.legacy.createHiveTableByDefault wartość na false
  • [SPARK-48765] [SC-170119][DEPLOY] Ulepszanie oceny wartości domyślnej dla SPARK_IDENT_STRING
  • [SPARK-48759] [SC-170128][SQL] Dodawanie dokumentu migracji dla funkcji CREATE TABLE AS SELECT zmienia zachowanie zmiany zachowania od platformy Spark 3.4
  • [SPARK-48598] [SC-169484][PYTHON][CONNECT] Propagacja buforowanego schematu w operacjach ramek danych
  • [SPARK-48766] [SC-170126][PYTHON] Dokumentowanie różnicy między zachowaniem extraction między element_at i try_element_at
  • [SPARK-48768] [SC-170124][PYTHON][CONNECT] Nie należy buforować explain
  • [SPARK-48770] [Backport][15.x][SC-170133][SS] Zmień na metadane operatora odczytu raz w sterowniku, aby sprawdzić, czy możemy znaleźć informacje dla parametru numColsPrefixKey używanego dla zapytań agg okna sesji
  • [SPARK-48656] [SC-169529][CORE] Sprawdź długość i wyrzuć błąd COLLECTION_SIZE_LIMIT_EXCEEDED CartesianRDD.getPartitions
  • [SPARK-48597] [SC-168817][SQL] Wprowadzenie znacznika dla właściwości isStreaming w tekście reprezentacji planu logicznego
  • [SPARK-48472] [SC-169044][SQL] Włączanie wyrażeń odzwierciedlanych za pomocą ciągów sortowania
  • [SPARK-48699] [SC-169597][SQL] Uściślij interfejs API sortowania
  • [SPARK-48682] [SC-169812][SQL][ZACHOWANIE-58] Używanie funkcji ICU w wyrażeniu InitCap dla ciągów UTF8_BINARY
  • [SPARK-48282] [SC-169813][SQL] Alter string search logic for UTF8_BINARY_LCASE collation (StringReplace, FindInSet)
  • [SPARK-47353] [SC-169599][SQL] Włączanie obsługi sortowania dla wyrażenia Mode
  • [SPARK-48320] [SPARK-48490] Synchronizowanie najnowszych cech rejestrowania i przypadków testowych z platformy Spark systemu operacyjnego
  • [SPARK-48629] [SC-169479] Migrowanie kodu resztowego do struktury rejestrowania strukturalnego
  • [SPARK-48681] [SC-169469][SQL][ZACHOWANIE-58] Używanie funkcji ICU w wyrażeniach niższych/górnych dla ciągów UTF8_BINARY
  • [SPARK-48573] [15.x][SC-169582][SQL] Uaktualnianie wersji ICU
  • [SPARK-48687] [Backport][15.x][SS] Dodawanie zmiany w celu przeprowadzenia weryfikacji schematu stanu i aktualizacji sterownika dla zapytań stanowych
  • [SPARK-47579] [15.x][SC-167310][CORE][CZĘŚĆ4] Migrowanie logInfo ze zmiennymi do struktury rejestrowania strukturalnego
  • [SPARK-48008] [SC-167363][1/2] Obsługa plików UDAFs w programie Spark Connect
  • [SPARK-48578] [SC-169505][SQL] dodawanie funkcji związanych z walidacją ciągów UTF8
  • [SPARK-48670] [SC-169598][SQL] Podanie sugestii w ramach komunikatu o błędzie w przypadku podania nieprawidłowej nazwy sortowania
  • [SPARK-48059] [SPARK-48145][SPARK-48134][SPARK-48182][SPARK-48209][SPA... … RK-48291] Struktura dzienników strukturalnych po stronie języka Java
  • [SPARK-47599] [15.x][SC-166000][MLLIB] MLLib: migrowanie logWarn ze zmiennymi do struktury rejestrowania strukturalnego
  • [SPARK-48706] [SC-169589][PYTHON] Funkcja UDF języka Python w funkcjach o wyższej kolejności nie powinna zgłaszać błędu wewnętrznego
  • [SPARK-48498] [ZACHOWANIE-38][SC-168060][SQL] Zawsze dopełnianie znaków w predykatach
  • [SPARK-48662] [SC-169533][SQL] Naprawianie wyrażenia StructsToXml za pomocą sortowania
  • [SPARK-48482] [SC-167702][PYTHON][15.x] dropDuplicates i dropDuplicatesWIthinWatermark powinny akceptować wartości args o zmiennej długości
  • [SPARK-48678] [SC-169463][CORE] Optymalizacje wydajności dla platformy SparkConf.get(ConfigEntry)
  • [SPARK-48576] [SQL] Zmień nazwę UTF8_BINARY_LCASE na UTF8_LCASE
  • [SPARK-47927] [SC-164123][SQL]: Naprawianie atrybutu nullability w dekoderze UDF
  • [SPARK-47579] [SC-165297][CORE][CZĘŚĆ1] Migrowanie informacji logInfo ze zmiennymi do struktury rejestrowania strukturalnego (nowe)
  • [SPARK-48695] [SC-169473][PYTHON] TimestampNTZType.fromInternal nie należy używać przestarzałych metod
  • [SPARK-48431] [SC-167290][LC-4066][SQL] Nie przekazuj predykatów w kolumnach posadzonej do czytników plików
  • [SPARK-47579] Przywróć "[SC-165297][CORE][PART1] Migrowanie informacji logInfo ze zmiennymi do struktury rejestrowania strukturalnego"
  • [SPARK-47585] [SC-164306][SQL] Podstawowe informacje SQL: migrowanie informacji logInfo ze zmiennymi do struktury rejestrowania strukturalnego
  • [SPARK-48466] [SC-169042][SQL] Tworzenie dedykowanego węzła dla elementu EmptyRelation w usłudze AQE
  • [SPARK-47579] [SC-165297][CORE][CZĘŚĆ1] Migrowanie logInfo ze zmiennymi do struktury rejestrowania strukturalnego
  • [SPARK-48410] [SC-168320][SQL] Poprawka wyrażenia InitCap dla sortowania UTF8_BINARY_LCASE i ICU
  • [SPARK-48318] [SC-167709][SQL] Włączanie obsługi sprzężenia skrótów dla wszystkich sortowania (typów złożonych)
  • [SPARK-48435] [SC-168128][SQL] Sortowanie UNICODE nie powinno obsługiwać równości binarnej
  • [SPARK-48555] [SC-169041][SQL][PYTHON][CONNECT] Obsługa używania kolumn jako parametrów dla kilku funkcji w narzędziu pyspark/scala
  • [SPARK-48591] [SC-169081][PYTHON] Dodawanie funkcji pomocniczej w celu uproszczenia Column.py
  • [SPARK-48574] [SC-169043][SQL] Poprawiono obsługę typów struktury za pomocą sortowania
  • [SPARK-48305] [SC-166390][SQL] Dodawanie obsługi sortowania dla wyrażeń CurrentLike
  • [SPARK-48342] [SC-168941][SQL] Wprowadzenie analizatora skryptów SQL
  • [SPARK-48649] [SC-169024][SQL] Dodaj konfiguracje "ignoreInvalidPartitionPaths" i "spark.sql.files.ignoreInvalidPartitionPaths", aby umożliwić ignorowanie nieprawidłowych ścieżek partycji
  • [SPARK-48000] [SC-167194][SQL] Włącz obsługę sprzężenia skrótu dla wszystkich sortowania (StringType)
  • [SPARK-48459] [SC-168947][CONNECT][PYTHON] Implementowanie obiektu DataFrameQueryContext w programie Spark Connect
  • [SPARK-48602] [SC-168692][SQL] Tworzenie generatora csv obsługuje inny styl danych wyjściowych za pomocą elementu spark.sql.binaryOutputStyle
  • [SPARK-48283] [SC-168129][SQL] Modyfikowanie porównania ciągów dla UTF8_BINARY_LCASE
  • [SPARK-48610] [SC-168830]Refaktoryzacja [SQL]: użyj pomocniczej kontrolki idMap zamiast OP_ID_TAG
  • [SPARK-48634] [SC-169021][PYTHON][CONNECT] Unikaj statycznego inicjowania puli wątków w obiekcie ExecutePlanResponseReattachableIterator
  • [SPARK-47911] [SC-164658][SQL] Wprowadzenie do uniwersalnego elementu BinaryFormatter w celu zapewnienia spójności danych wyjściowych binarnych
  • [SPARK-48642] [SC-168889][CORE] Fałsz SparkOutOfMemoryError spowodowany przez zabicie zadania podczas rozlania
  • [SPARK-48572] [SC-168844][SQL] Poprawiono wyrażenia DateSub, DateAdd, WindowTime, TimeWindow i SessionWindow
  • [SPARK-48600] [SC-168841][SQL] Naprawianie niejawnego rzutowania wyrażeń FrameLessOffsetWindowFunction
  • [SPARK-48644] [SC-168933][SQL] Wykonaj sprawdzanie długości i zgłaszaj błąd COLLECTION_SIZE_LIMIT_EXCEEDED w szesnastkowym szesnastkowym
  • [SPARK-48587] [SC-168824][VARIANT] Unikaj wzmacniania magazynu podczas uzyskiwania dostępu do podtypu
  • [SPARK-48647] [SC-168936][PYTHON][CONNECT] Uściślij komunikat o błędzie dla elementu YearMonthIntervalType in df.collect
  • [SPARK-48307] [SC-167802][SQL] Funkcja InlineCTE powinna zachować relacje niezwierane w oryginalnym węźle WithCTE
  • [SPARK-48596] [SC-168581][SQL] Ulepszenie wydajności do obliczania ciągu szesnastkowego przez długi czas
  • [SPARK-48621] [SC-168726][SQL] Poprawka podobna do uproszczenia w optymalizatorze dla ciągów sortowania
  • [SPARK-47148] [SC-164179][SQL] Unikaj materializowania AQE ExchangeQueryStageExec podczas anulowania
  • [SPARK-48584] [SC-168579][SQL] Ulepszenie wydajności dla unescapePathName
  • [SPARK-48281] [SC-167260][SQL] Alter string search logic for UTF8_BINARY_LCASE collation (StringInStr, SubstringIndex)
  • [SPARK-48577] [SC-168826][SQL] Nieprawidłowa zamiana sekwencji bajtów UTF-8
  • [SPARK-48595] [SC-168580][CORE] Czyszczenie przestarzałego użycia interfejsu API związane z commons-compress
  • [SPARK-48030] [SC-164303][SQL] SPJ: cache rowOrdering and structType for InternalRowComparableWrapper
  • [SPARK-48004] [SC-164005][SQL] Dodawanie cech writeFilesExecBase dla zapisu w wersji 1
  • [SPARK-48551] [SC-168438][SQL] Ulepszenie wydajności dla escapePathName
  • [SPARK-48565] [SC-168437][Interfejs użytkownika] Naprawianie wyświetlania zrzutu wątku w interfejsie użytkownika
  • [SPARK-48364] [SC-166782][SQL] Dodawanie rzutowania typów AbstractMapType i naprawianie mapy parametrów RaiseError w celu pracy z ciągami sortowania
  • [SPARK-48421] [SC-168689][SQL] SPJ: Dodawanie dokumentacji
  • [SPARK-48604] [SC-168698][SQL] Zastąp przestarzałe new ArrowType.Decimal(precision, scale) wywołanie metody
  • [SPARK-46947] [SC-157561][CORE] Opóźnij inicjowanie menedżera pamięci do momentu załadowania wtyczki sterownika
  • [SPARK-48411] [SC-168576][SS][PYTHON] Dodawanie testu E2E dla funkcji DropDuplicateWithinWatermark
  • [SPARK-48543] [SC-168697][SS] Śledzenie niepowodzeń walidacji wierszy stanu przy użyciu jawnej klasy błędów
  • [SPARK-48221] [SC-167143][SQL] Alter string search logic for UTF8_BINARY_LCASE collation (Contains, StartsWith, EndsWith, StringLocate)
  • [SPARK-47415] [SC-168441][SQL] Dodano obsługę sortowania dla wyrażenia Levenshtein
  • [SPARK-48593] [SC-168719][PYTHON][CONNECT] Naprawianie reprezentacji ciągu funkcji lambda
  • [SPARK-48622] [SC-168710][SQL] pobierz polecenie SQLConf raz podczas rozpoznawania nazw kolumn
  • [SPARK-48594] [SC-168685][PYTHON][CONNECT] Zmień nazwę parent pola na child w ColumnAlias
  • [SPARK-48403] [SC-168319][SQL] Naprawianie wyrażeń dolnych i górnych dla sortowania UTF8_BINARY_LCASE i ICU
  • [SPARK-48162] [SC-166062][SQL] Dodawanie obsługi sortowania dla wyrażeń MISC
  • [SPARK-48518] [SC-167718][CORE] Aby kompresja LZF była w stanie działać równolegle
  • [SPARK-48474] [SC-167447][CORE] Naprawianie nazwy klasy w dzienniku SparkSubmitArguments i SparkSubmit
  • [SPARK-48012] [SC-168267][SQL] SPJ: obsługa wyrażeń transz dla jednostronnego mieszania
  • [SPARK-48552] [SC-168212][SQL] Wielowierszowe wnioskowanie schematu CSV powinno również zgłaszać FAILED_READ_FILE
  • [SPARK-48560] [SC-168268][SS][PYTHON] Utwórz tabelę settable StreamingQueryListener.spark
  • [SPARK-48569] [SC-168321][SS][CONNECT] Obsługa przypadków brzegowych w query.name
  • [SPARK-47260] [SC-167323][SQL] Przypisywanie nazwy do _LEGACY_ERROR_TEMP_3250 klasy błędów
  • [SPARK-48564] [SC-168327][PYTHON][CONNECT] Propagacja buforowanego schematu w operacjach zestawu
  • [SPARK-48155] [SC-165910][SQL] Element AQEPropagateEmptyRelation dla sprzężenia powinien sprawdzić, czy pozostały element podrzędny to tylko BroadcastQueryStageExec
  • [SPARK-48506] [SC-167720][CORE] Skróty kodera kompresji są bez uwzględniania wielkości liter z wyjątkiem rejestrowania zdarzeń
  • [SPARK-48447] [SC-167607][SS] Sprawdź klasę dostawcy magazynu stanów przed wywołaniem konstruktora
  • [SPARK-47977] [SC-167650] DateTimeUtils.timestampDiff i DateTimeUtils.timestampAdd nie powinny zgłaszać wyjątku INTERNAL_ERROR
  • [SPARK-48513] [Backport][15.x][SC-168085][SS] Dodawanie klasy błędów pod kątem zgodności schematu stanu i drobnej refaktoryzacji
  • [SPARK-48413] [SC-167669][SQL] ALTER COLUMN with collation (ALTER COLUMN with collation)
  • [SPARK-48561] [SC-168250][PS][CONNECT] Zgłaszanie PandasNotImplementedError nieobsługiwanych funkcji kreślenia
  • [SPARK-48465] [SC-167531][SQL] Unikaj propagacji relacji bez operacji
  • [SPARK-48553] [SC-168166][PYTHON][CONNECT] Buforowanie większej liczby właściwości
  • [SPARK-48540] [SC-168069][CORE] Unikaj ustawień ładowania danych wyjściowych ivy do stdout
  • [SPARK-48535] [SC-168057][SS] Aktualizacja dokumentacji konfiguracji w celu wskazania możliwości utraty/uszkodzenia danych w przypadku pominięcia wartości null dla konfiguracji sprzężeń strumienia strumienia jest włączona
  • [SPARK-48536] [SC-168059][PYTHON][CONNECT] Schemat określony przez użytkownika pamięci podręcznej w elemecie applyInPandas i applyInArrow
  • [SPARK-47873] [SC-163473][SQL] Zapisywanie ciągów sortowanych w magazynie metadanych Hive przy użyciu zwykłego typu ciągu
  • [SPARK-48461] [SC-167442][SQL] Zastąp wartość NullPointerExceptions klasą błędów w wyrażeniu AssertNotNull
  • [SPARK-47833] [SC-163191][SQL][CORE] Dostarczanie stosu wywołującego dla checkAndGlobPathIfNecessary AnalysisException
  • [SPARK-47898] [SC-163146][SQL] Port HIVE-12270: Dodawanie obsługi dbTokenStore do tokenu delegowania HS2
  • [SPARK-47578] [SC-167497][R] Migrowanie narzędzi RPackageUtils ze zmiennymi do struktury rejestrowania strukturalnego
  • [SPARK-47875] [SC-162935][CORE] Usunąć spark.deploy.recoverySerializer
  • [SPARK-47552] [SC-160880][CORE] Ustaw spark.hadoop.fs.s3a.connection.establish.timeout wartość 30s, jeśli brakuje
  • [SPARK-47972] [SC-167692][SQL] Ograniczanie wyrażenia CAST dla sortowania
  • [SPARK-48430] [SC-167489][SQL] Naprawianie wyodrębniania wartości mapy, gdy mapa zawiera sortowane ciągi
  • [SPARK-47318] [SC-162712][CORE][3.5] Dodaje rundę HKDF do wyprowadzenia klucza AuthEngine w celu przestrzegania standardowych praktyk KEX
  • [SPARK-48503] [ZACHOWANIE-29][ES-1135236][SQL] Naprawianie nieprawidłowych podzapytania skalarnego za pomocą kolumn grupowania w kolumnach, które były niepoprawnie dozwolone
  • [SPARK-48508] [SC-167695][CONNECT][PYTHON] Buforowanie określonego schematu użytkownika w programie DataFrame.{to, mapInPandas, mapInArrow}
  • [SPARK-23015] [SC-167188][WINDOWS] Naprawiono usterkę w systemie Windows, w której uruchamianie wielu wystąpień platformy Spark w ramach tej samej sekundy powoduje błąd
  • [SPARK-45891] [SC-167608]Przywróć "Opisywanie schematu rozdrabniania dla wariantu"
  • [SPARK-48391] [SC-167554][CORE]Używanie funkcji addAll zamiast funkcji w metodzie fromAccumulatorInfos klasy TaskMetrics
  • [SPARK-48496] [SC-167600][CORE] Używanie statycznych wystąpień wzorca regex w środowiskach JavaUtils.timeStringAs i JavaUtils.byteStringAs
  • [SPARK-48476] [SC-167488][SQL] naprawa komunikatu o błędzie SERWERA NPE dla pliku CSV ogranicznika o wartości null
  • [SPARK-48489] [SC-167598][SQL] Zgłaszanie lepszego błędu podczas odczytywania nielegalnego schematu ze źródła danych tekstowych
  • [SPARK-48471] [SC-167324][CORE] Ulepszanie dokumentacji i przewodnika użycia serwera historii
  • [SPARK-45891] [SC-167597] Opis schematu rozdrabniania dla wariantu
  • [SPARK-47333] [SC-159043][SQL] Użyj checkInputDataTypes, aby sprawdzić typy parametrów funkcji to_xml
  • [SPARK-47387] [SC-159310][SQL] Usuwanie niektórych nieużywanych klas błędów
  • [SPARK-48265] [ES-1131440][SQL] Wywnioskowanie partii limitu grupy okien powinno wykonywać stałe składanie
  • [SPARK-47716] [SC-167444][SQL] Unikaj konfliktu nazw widoku w semantycznym przypadku sortowania sqlQueryTestSuite
  • [SPARK-48159] [SC-167141][SQL] Rozszerzanie obsługi ciągów sortowania w wyrażeniach daty/godziny
  • [SPARK-48462] [SC-167271][SQL][Testy] Używanie z programemSQLConf w testach: Refaktoryzacja aplikacji HiveQuerySuite i HiveTableScanSuite
  • [SPARK-48392] [SC-167195][CORE] Również załaduj spark-defaults.conf w przypadku podania --properties-file
  • [SPARK-48468] [SC-167417] Dodawanie interfejsu LogicalQueryStage w katalizatorze
  • [SPARK-47578] [SC-164988][CORE] Ręczne backportowanie dla żądania ściągnięcia platformy Spark #46309: Migrowanie logWarning ze zmiennymi do struktury rejestrowania strukturalnego
  • [SPARK-48415] [SC-167321]Przywróć parametr TypeName refaktoryzacji "[PYTHON] w celu obsługi sparametryzowanych typów danych"
  • [SPARK-46544] [SC-151361][SQL] Obsługa w wersji 2 DESCRIBE TABLE EXTENDED ze statystykami tabeli
  • [SPARK-48325] [SC-166963][CORE] Zawsze określaj komunikaty w funkcji ExecutorRunner.killProcess
  • [SPARK-46841] [SC-167139][SQL] Dodawanie obsługi sortowania dla ustawień regionalnych ICU i specyfikatorów sortowania
  • [SPARK-47221] [SC-157870][SQL] Używa podpisów z klasy CsvParser do klasy AbstractParser
  • [SPARK-47246] [SC-158138][SQL] Zastąp InternalRow.fromSeq ciąg ciągiem , new GenericInternalRow aby zapisać konwersję kolekcji
  • [SPARK-47597] [SC-163932][STREAMING] Ręczne backportowanie dla żądania ściągnięcia platformy Spark #46192: Przesyłanie strumieniowe: migrowanie informacji logInfo ze zmiennymi do struktury rejestrowania strukturalnego
  • [SPARK-48415] [SC-167130][PYTHON] Refaktoryzacja TypeName do obsługi sparametryzowanych typów danych
  • [SPARK-48434] [SC-167132][PYTHON][CONNECT] Używanie printSchema buforowanego schematu
  • [SPARK-48432] [ES-1097114][SQL] Unikaj rozdzielania liczb całkowitych w univocityParser
  • [SPARK-47463] [SC-162840][SQL] Użyj elementu V2Predicate do zawijania wyrażenia z zwracanymi typem wartości logicznej
  • [SPARK-47781] [SC-162293][SQL] Obsługa ujemnych wartości dziesiętnych dla źródeł danych JDBC
  • [SPARK-48394] [SC-166966][CORE] Oczyszczanie mapIdToMapIndex na mapoutput unregister
  • [SPARK-47072] [SC-156933][SQL] Naprawianie obsługiwanych formatów interwałów w komunikatach o błędach
  • [SPARK-47001] [SC-162487][SQL] Weryfikacja wypychania w optymalizatorze
  • [SPARK-48335] [SC-166387][PYTHON][CONNECT] Zapewnienie _parse_datatype_string zgodności z usługą Spark Connect
  • [SPARK-48329] [SC-166518][SQL] Włącz spark.sql.sources.v2.bucketing.pushPartValues.enabled domyślnie
  • [SPARK-48412] [SC-166898][PYTHON] Refaktoryzacja typu danych json analizowania
  • [SPARK-48215] [SC-166781][SQL] Rozszerzanie obsługi ciągów sortowania w wyrażeniu date_format
  • [SPARK-45009] [SC-166873][SQL][KONTYNUACJA] Dodaj klasę błędów i testy podzapytania predykatu w warunku sprzężenia, które odwołują się do obu elementów podrzędnych sprzężenia podrzędnego
  • [SPARK-47960] [SC-165295][SS][15.x] Zezwalaj na łączenie innych operatorów stanowych po operatorze transformWithState.
  • [SPARK-48340] [SC-166468][PYTHON] Obsługa błędnych prefer_timestamp_ntz schematu wnioskowania timestampNTZ
  • [SPARK-48157] [SC-165902][SQL] Dodawanie obsługi sortowania dla wyrażeń CSV
  • [SPARK-48158] [SC-165652][SQL] Dodawanie obsługi sortowania dla wyrażeń XML
  • [SPARK-48160] [SC-166064][SQL] Dodawanie obsługi sortowania dla wyrażeń XPATH
  • [SPARK-48229] [SC-165901][SQL] Dodawanie obsługi sortowania dla wyrażeń inputFile
  • [SPARK-48367] [SC-166487][CONNECT] Napraw lint-scala dla narzędzia scalafmt w celu wykrywania plików w celu poprawnego sformatowania
  • [SPARK-47858] [SC-163095][SPARK-47852][PYTHON][SQL] Refaktoryzacja struktury kontekstu błędu ramki danych
  • [SPARK-48370] [SC-166787][CONNECT] Punkt kontrolny i lokalny Punkt kontrolny w kliencie Scala Spark Connect
  • [SPARK-48247] [SC-166028][PYTHON] Użyj wszystkich wartości w dykcie podczas wnioskowania schematu MapType
  • [SPARK-48395] [SC-166794][PYTHON] Poprawka StructType.treeString dotycząca typów sparametryzowanych
  • [SPARK-48393] [SC-166784][PYTHON] Przenoszenie grupy stałych do pyspark.util
  • [SPARK-48372] [SC-166776][SPARK-45716][PYTHON] Narzędzie StructType.treeString
  • [SPARK-48258] [SC-166467][PYTHON][CONNECT] Punkt kontrolny i lokalny Punkt kontrolny w programie Spark Connect

Zobacz Aktualizacje konserwacji środowiska Databricks Runtime 15.4 LTS.

Środowisko systemu

  • System operacyjny: Ubuntu 22.04.4 LTS
  • Java: Zulu 8.78.0.19-CA-linux64
  • Scala: 2.12.18
  • Python: 3.11.0
  • R: 4.3.2
  • Delta Lake: 3.2.0

Zainstalowane biblioteki języka Python

Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja
asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 azure-core 1.30.2
azure-storage-blob 12.19.1 azure-storage-file-datalake 12.14.0 backcall 0.2.0
black (czarny) 23.3.0 kierunkowskaz 1.4 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 cachetools 5.3.3 certifi 2023.7.22
cffi 1.15.1 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
kliknięcie 8.0.4 cloudpickle 2.2.1 Comm 0.1.2
konturowy 1.0.5 kryptografia 41.0.3 rowerzysta 0.11.0
Cython 0.29.32 databricks-sdk 0.20.0 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.6.7 dekorator 5.1.1 distlib 0.3.8
punkty wejścia 0,4 Wykonywanie 0.8.3 aspekty — omówienie 1.1.1
filelock 3.13.4 fonttools 4.25.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.18.0 google-auth 2.31.0
google-cloud-core 2.4.1 google-cloud-storage 2.17.0 google-crc32c 1.5.0
google-resumable-media 2.7.1 googleapis-common-protos 1.63.2 grpcio 1.60.0
stan obiektu grpcio 1.60.0 httplib2 0.20.2 idna 3.4
importlib-metadata 6.0.0 ipyflow-core 0.0.198 ipykernel 6.25.1
ipython 8.15.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
isodate 0.6.1 jedi 0.18.1 Jeepney 0.7.1
jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0 jupyter_client 7.4.9
jupyter_core 5.3.0 keyring 23.5.0 kiwisolver 1.4.4
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
matplotlib 3.7.2 biblioteka matplotlib-inline 0.1.6 mlflow-skinny 2.11.4
więcej itertools 8.10.0 mypy-extensions 0.4.3 nest-asyncio 1.5.6
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 opakowanie 23.2
Pandas 1.5.3 parso 0.8.3 pathspec 0.10.3
Patsy 0.5.3 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5
Poduszka 9.4.0 23.2.1 platformdirs 3.10.0
kreślenie 5.9.0 prompt-toolkit 3.0.36 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 14.0.1
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pyccolo 0.0.52
pycparser 2.21 pydantic 1.10.6 Pygments 2.15.1
PyGObject 3.42.1 PyJWT 2.3.0 pyodbc 4.0.38
pyparsing 3.0.9 python-dateutil 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.1.1
pytz 2022.7 PyYAML 6.0 pyzmq 23.2.0
żądania 2.31.0 rsa 4.9 s3transfer 0.10.2
scikit-learn 1.3.0 scipy 1.11.1 seaborn 0.12.2
SecretStorage 3.3.1 setuptools 68.0.0 Sześć 1.16.0
smmap 5.0.1 sqlparse 0.5.0 ssh-import-id 5,11
stack-data 0.2.0 statsmodels 0.14.0 Wytrzymałość 8.2.2
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 tornado 6.3.2
traitlety 5.7.1 typing_extensions 4.10.0 tzdata 2022.1
ujson 5.4.0 nienadzorowane uaktualnienia 0.1 urllib3 1.26.16
virtualenv 20.24.2 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
koło 0.38.4 zipp 3.11.0

Zainstalowane biblioteki języka R

Biblioteki języka R są instalowane z migawki CRAN posit Menedżer pakietów.

Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja
strzałkę 14.0.0.2 askpass 1.2.0 assertthat 0.2.1
backports (backports) 1.4.1 base 4.3.2 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 bitowe 4.0.5 bit64 4.0.5
bitops 1.0-7 blob 1.2.4 rozruch 1.3-28
warzyć 1.0-10 Brio 1.1.4 miotła 1.0.5
bslib 0.6.1 cachem 1.0.8 obiekt wywołujący 3.7.3
caret 6.0-94 cellranger 1.1.0 chron 2.3-61
class 7.3-22 cli 3.6.2 clipr 0.8.0
zegar 0.7.0 cluster 2.1.4 codetools 0.2-19
przestrzeń kolorów 2.1-0 commonmark 1.9.1 — kompilator 4.3.2
config 0.3.2 Konflikt 1.2.0 cpp11 0.4.7
kredka 1.5.2 poświadczenia 2.0.1 lok 5.2.0
data.table 1.15.0 usługi Power BI 4.3.2 DBI 1.2.1
dbplyr 2.4.0 Desc 1.4.3 devtools 2.4.5
diagram 1.6.5 diffobj 0.3.5 trawić 0.6.34
downlit (wyłączony) 0.4.3 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-14 wielokropek 0.3.2 evaluate 0.23
fani 1.0.6 farver 2.1.1 szybka mapa 1.1.1
fontawesome 0.5.2 forcats 1.0.0 foreach 1.5.2
zagraniczny 0.8-85 kuźnia 0.2.0 Fs 1.6.3
przyszłość 1.33.1 future.apply 1.11.1 płukać gardło 1.5.2
Generyczne 0.1.3 Gert 2.0.1 ggplot2 3.4.4
Gh 1.4.0 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
glmnet 4.1-8 globalna 0.16.2 klej 1.7.0
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 Gower 1.0.1
grafika 4.3.2 grDevices 4.3.2 siatka 4.3.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0,7 gt 0.10.1
gtable 0.3.4 hardhat 1.3.1 przystań 2.5.4
wysoki 0.10 Hms 1.1.3 htmltools 0.5.7
htmlwidgets 1.6.4 httpuv 1.6.14 httr 1.4.7
httr2 1.0.0 Identyfikatory 1.0.1 ini 0.3.1
ipred 0.9-14 isoband 0.2.7 Iteratory 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 soicyjuice 0.1.0
KernSmooth 2.23-21 knitr 1.45 Etykietowania 0.4.3
później 1.3.2 krata 0.21-8 lawa 1.7.3
cykl życia 1.0.4 nasłuchiwanie 0.9.1 lubridate 1.9.3
magrittr 2.0.3 Markdown 1.12 MASA 7.3-60
Macierz 1.5-4.1 zapamiętywanie 2.0.1 metody 4.3.2
mgcv 1.8-42 mim 0,12 miniUI 0.1.1.1
mlflow 2.10.0 Metryki modelu 1.2.2.2 modeler 0.1.11
munsell 0.5.0 nlme 3.1-163 nnet 7.3-19
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 2.1.1 parallel 4.3.2
równolegle 1.36.0 filar 1.9.0 pkgbuild 1.4.3
pkgconfig 2.0.3 pkgdown 2.0.7 pkgload 1.3.4
plogr 0.2.0 plyr 1.8.9 pochwała 1.0.0
prettyunits 1.2.0 Proc 1.18.5 processx 3.8.3
prodlim 2023.08.28 profvis 0.3.8 Postęp 1.2.3
progressr 0.14.0 Obietnice 1.2.1 Proto 1.0.0
proxy 0.4-27 PS 1.7.6 purrr 1.0.2
R6 2.5.1 ragg 1.2.7 randomForest 4.7-1.1
rappdirs 0.3.3 rcmdcheck 1.4.0 RColorBrewer 1.1-3
Rcpp 1.0.12 RcppEigen 0.3.3.9.4 z możliwością reagowania 0.4.4
ReactR 0.5.0 readr 2.1.5 readxl 1.4.3
przepisy 1.0.9 rewanż 2.0.0 rewanż2 2.1.2
Piloty 2.4.2.1 reprex 2.1.0 zmień kształt2 1.4.4
rlang 1.1.3 rmarkdown 2,25 RODBC 1.3-23
roxygen2 7.3.1 rpart 4.1.21 rprojroot 2.0.4
Rserve 1.8-13 RSQLite 2.3.5 rstudioapi 0.15.0
rversions (rversions) 2.1.2 rvest 1.0.3 Sass 0.4.8
waga 1.3.0 selektor 0.4-2 sessioninfo 1.2.2
kształt 1.4.6 błyszczący 1.8.0 sourcetools 0.1.7-1
sparklyr 1.8.4 przestrzenny 7.3-15 Splajnów 4.3.2
sqldf 0.4-11 KWADRAT 2021.1 Statystyki 4.3.2
stats4 4.3.2 stringi 1.8.3 stringr 1.5.1
przetrwanie 3.5-5 swagger 3.33.1 sys 3.4.2
systemfonts 1.0.5 tcltk 4.3.2 testthat 3.2.1
textshaping 0.3.7 tibble 3.2.1 tidyr 1.3.1
tidyselect 1.2.0 tidyverse 2.0.0 zmiana czasu 0.3.0
timeDate 4032.109 tinytex 0,49 tools 4.3.2
tzdb 0.4.0 urlchecker 1.0.1 usethis 2.2.2
utf8 1.2.4 narzędzia 4.3.2 uuid 1.2-0
V8 4.4.1 vctrs 0.6.5 viridisLite 0.4.2
Vroom 1.6.5 Waldo 0.5.2 wąs 0.4.1
withr 3.0.0 xfun 0.41 xml2 1.3.6
xopen 1.0.0 xtable 1.8-4 yaml 2.3.8
gorliwość 0.1.0 zamek 2.3.1

Zainstalowane biblioteki Java i Scala (wersja klastra Scala 2.12)

Identyfikator grupy Identyfikator artefaktu Wersja
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-klej 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.12.610
com.amazonaws aws-java-sdk-biblioteka-biblioteka 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.12.610
com.amazonaws jmespath-java 1.12.610
com.clearspring.analytics strumień 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 compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware kryo-cieniowane 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml kolega z klasy 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core adnotacje 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.kofeina kofeina 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-natives
com.github.fommil.netlib native_system java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system java 1.1-natives
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64 1.1-natives
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64 1.1-natives
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 error_prone_annotations 2.10.0
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 23.5.26
com.google.guava guawa 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.helger Profiler 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.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 config 1.4.3
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.uber h3 3.7.3
com.univocity parsery jednowołciowości 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 aircompressor 0.25
io.delta delta-sharing-client_2.12 1.1.1
io.dropwizard.metrics adnotacja metryk 4.2.19
io.dropwizard.metrics metryki —rdzeń 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.2.19
io.dropwizard.metrics metrics-healthchecks 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 serwlety metrics-servlets 4.2.19
io.netty netty-all 4.1.96.Final
io.netty netty-buffer 4.1.96.Final
io.netty netty-codec 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-http2 4.1.96.Final
io.netty netty-codec-socks 4.1.96.Final
io.netty netty-common 4.1.96.Final
io.netty netty-handler 4.1.96.Final
io.netty netty-handler-proxy 4.1.96.Final
io.netty netty-resolver 4.1.96.Final
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-linux-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-osx-x86_64
io.netty netty-tcnative-boringssl-static 2.0.61.Final-windows-x86_64
io.netty netty-tcnative-classes 2.0.61.Final
io.netty transport netto 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-classes-kqueue 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-aarch_64
io.netty netty-transport-native-epoll 4.1.96.Final-linux-x86_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-aarch_64
io.netty netty-transport-native-kqueue 4.1.96.Final-osx-x86_64
io.netty netty-transport-native-unix-common 4.1.96.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 kolekcjoner 0.12.0
jakarta.adnotacja 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 aktywacja 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 2.12.1
net.java.dev.jna jna 5.8.0
net.razorvine Pickle 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 stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant tat 1.10.11
org.apache.ant ant-jsch 1.10.11
org.apache.ant ant-launcher 1.10.11
org.apache.arrow format strzałki 15.0.0
org.apache.arrow strzałka-pamięć-rdzeń 15.0.0
org.apache.arrow arrow-memory-netty 15.0.0
org.apache.arrow wektor strzałki 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 kurator-klient 2.13.0
org.apache.curator struktura kuratora 2.13.0
org.apache.curator przepisy kuratora 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
org.apache.hadoop hadoop-client-runtime 3.3.6
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
org.apache.hive hive-llap-common 2.3.9
org.apache.hive hive-serde 2.3.9
org.apache.hive podkładki hive 2.3.9
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 4.5.14
org.apache.httpcomponents httpcore 4.4.16
org.apache.ivy bluszcz 2.5.1
org.apache.logging.log4j log4j-1.2-api 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-api 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-core 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-layout-template-json 2.22.1
org.apache.logging.log4j log4j-slf4j2-impl 2.22.1
org.apache.orc orc-core 1.9.2-shaded-protobuf
org.apache.orc orc-mapreduce 1.9.2-shaded-protobuf
org.apache.orc podkładki orc-shim 1.9.2
org.apache.thrift libfb303 0.9.3
org.apache.thrift libthrift 0.12.0
org.apache.ws.xmlschema xmlschema-core 2.3.0
org.apache.xbean xbean-asm9-cieniowane 4.23
org.apache.yetus adnotacje odbiorców 0.13.0
org.apache.zookeeper zookeeper 3.6.3
org.apache.zookeeper jute dozorców 3.6.3
org.checkerframework checker-qual 3.31.0
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
org.codehaus.janino janino 3.0.16
org.datanucleus datanucleus-api-jdo 4.2.4
org.datanucleus datanucleus-core 4.1.17
org.datanucleus datanucleus-rdbms 4.1.19
org.datanucleus javax.jdo 3.2.0-m3
org.eclipse.collections kolekcje eclipse 11.1.0
org.eclipse.collections eclipse-collections-api 11.1.0
org.eclipse.jetty jetty-client 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-kontynuacja 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-http 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-io 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-jndi 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-plus 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-proxy 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-security 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-server 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-servlet 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-servlets 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-util 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-util-ajax 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-webapp 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty jetty-xml 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-api 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-client 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket —wspólne 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-server 9.4.52.v20230823
org.eclipse.jetty.websocket websocket-servlet 9.4.52.v20230823
org.fusesource.leveldbjni leveldbjni-all 1.8
org.glassfish.hk2 hk2-api 2.6.1
org.glassfish.hk2 lokalizator hk2 2.6.1
org.glassfish.hk2 hk2-utils 2.6.1
org.glassfish.hk2 osgi-resource-locator 1.0.3
org.glassfish.hk2.external aopalliance-repackaged 2.6.1
org.glassfish.hk2.external jakarta.inject 2.6.1
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet 2.40
org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet-core 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-client 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-common 2.40
org.glassfish.jersey.core jersey-server 2.40
org.glassfish.jersey.inject jersey-hk2 2.40
org.hibernate.validator moduł sprawdzania poprawności hibernacji 6.1.7.Final
org.ini4j ini4j 0.5.4
org.javassist javassist 3.29.2-GA
org.jboss.logging jboss-logging 3.3.2.Final
org.jdbi jdbi 2.63.1
org.jetbrains Adnotacje 17.0.0
org.joda joda-convert 1,7
org.jodd jodd-core 3.5.2
org.json4s json4s-ast_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-core_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-jackson_2.12 3.7.0-M11
org.json4s json4s-scalap_2.12 3.7.0-M11
org.lz4 lz4-java 1.8.0
org.mlflow mlflow-spark_2.12 2.9.1
org.objenesis objenesis 2.5.1
org.postgresql postgresql 42.6.1
org.roaringbitmap RoaringBitmap 0.9.45-databricks
org.roaringbitmap Podkładki 0.9.45-databricks
org.rocksdb rocksdbjni 8.11.4
org.rosuda.REngine REngine 2.1.0
org.scala-lang scala-compiler_2.12 2.12.15
org.scala-lang scala-library_2.12 2.12.15
org.scala-lang scala-reflect_2.12 2.12.15
org.scala-lang.modules scala-collection-compat_2.12 2.11.0
org.scala-lang.modules scala-parser-combinators_2.12 1.1.2
org.scala-lang.modules scala-xml_2.12 1.2.0
org.scala-sbt interfejs testowy 1.0
org.scalacheck scalacheck_2.12 1.14.2
org.scalactic scalactic_2.12 3.2.15
org.scalanlp breeze-macros_2.12 2.1.0
org.scalanlp breeze_2.12 2.1.0
org.scalatest zgodny ze standardem scalatest 3.2.15
org.scalatest scalatest-core_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-diagrams_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-featurespec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-flatspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-freespec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-funspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-funsuite_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-matchers-core_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-mustmatchers_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-propspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-refspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-shouldmatchers_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest-wordspec_2.12 3.2.15
org.scalatest scalatest_2.12 3.2.15
org.slf4j jcl-over-slf4j 2.0.7
org.slf4j jul-to-slf4j 2.0.7
org.slf4j slf4j-api 2.0.7
org.slf4j slf4j-simple 1.7.25
org.threeten trzydostępne dodatkowe 1.7.1
org.tukaani xz 1,9
org.typelevel algebra_2.12 2.0.1
org.typelevel cats-kernel_2.12 2.1.1
org.typelevel spire-macros_2.12 0.17.0
org.typelevel spire-platform_2.12 0.17.0
org.typelevel spire-util_2.12 0.17.0
org.typelevel spire_2.12 0.17.0
org.wildfly.openssl wildfly-openssl 1.1.3.Final
org.xerial sqlite-jdbc 3.42.0.0
org.xerial.snappy snappy-java 1.1.10.3
org.yaml snakeyaml 2.0
oro oro 2.0.8
pl.edu.icm JLargeArrays 1.5
software.amazon.cryptools AmazonCorrettoCryptoProvider 1.6.2-linux-x86_64
software.amazon.ion ion-java 1.0.2
stax stax-api 1.0.1