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Databricks Runtime 5.0 (EoS)

  • Artigo

Nota

O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para obter a data de fim do suporte, consulte Histórico de fim do suporte. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.

A Databricks lançou esta versão em novembro de 2018.

As notas de versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 5.0, desenvolvido pelo Apache Spark.

Novos recursos

  • Delta Lake

    • As subconsultas agora são suportadas WHERE na cláusula para o suporte e DELETE UPDATE comandos.
    • Nova implementação escalável para MERGE comandos.

  • Transmissão em Fluxo Estruturada

    • Fonte de streaming baseada em notificação de arquivo de Blob do Azure. Isso pode reduzir significativamente os custos de listagem ao executar uma consulta de Streaming Estruturado em arquivos no armazenamento de Blob do Azure. Em vez de usar a listagem para encontrar novos arquivos para processamento, essa fonte de streaming pode ler diretamente notificações de eventos de arquivo para localizar novos arquivos. Consulte Origem do arquivo de armazenamento de Blob do Azure com o Armazenamento de Filas do Azure (legado).

  • Adicionado suporte para TensorBoard para monitoramento de trabalhos de aprendizagem profunda. Consulte TensorBoard.

Melhorias

  • Lago Delta
    • OPTIMIZE desempenho e estabilidade.
      • O OPTIMIZE comando confirma lotes o mais rápido possível, em vez de no final.
      • Reduzido o número padrão de threads OPTIMIZE executados em paralelo. Este é um aumento de desempenho rigoroso para mesas grandes.
      • Acelere as OPTIMIZE gravações evitando uma classificação desnecessária de dados ao gravar em uma tabela particionada.
      • Acelerou OPTIMIZE ZORDER BY tornando-o incremental. Isso significa que o comando agora evita a regravação de arquivos de dados que já foram ordenados por Z pela(s) mesma(s) coluna(s). Consulte Pulo de dados para Delta Lake.
    • Isolamento de instantâneo ao consultar tabelas Delta. Qualquer consulta com várias referências a uma tabela Delta (por exemplo, auto-associação) lê a partir do mesmo instantâneo da tabela, mesmo que haja atualizações simultâneas para a tabela.
    • Latência de consulta melhorada ao ler a partir de tabelas Delta pequenas (< 2000 ficheiros) através da colocação em cache de metadados no controlador.
  • Melhor desempenho de regressão logística MLlib.
  • Melhor desempenho do algoritmo da árvore MLlib.
  • Atualização de várias bibliotecas Java e Scala. Consulte Bibliotecas Java e Scala instaladas (versão do cluster Scala 2.11).
  • Atualizado algumas bibliotecas Python instaladas:
    • PIP: 10.0.1 a 18.0
    • setuptools: 39.2.0 a 40.4.1
    • tornado: 5.0.2 a 5.1.1
  • Atualizadas várias bibliotecas R instaladas. Consulte Bibliotecas R instaladas.

Correções de Erros

  • Lago Delta
    • As configurações definidas no conf SQL agora se aplicam corretamente às operações Delta Lake que foram carregadas pela primeira vez em um bloco de anotações diferente.
    • Corrigido um bug no DELETE comando que excluía incorretamente as linhas em que a condição é avaliada como nula.
    • Os fluxos que levam mais de dois dias para processar o lote inicial (ou seja, os dados que estavam na tabela quando o fluxo começou) não falham mais ao FileNotFoundException tentar recuperar de um ponto de verificação.
    • Evita uma condição de corrida que leva ao NoClassDefError carregar uma nova mesa.
    • Correção para VACUUM onde a operação pode falhar com um AssertionError afirmando: "Não deve ter nenhum caminho absoluto para exclusão aqui."
    • Comando fixo SHOW CREATE TABLE para não incluir propriedades de armazenamento geradas pelo Hive.
  • Os executores que lançam muitos NoClassDefFoundError erros para classes internas do Spark agora são reiniciados automaticamente para corrigir o problema.

Problemas Conhecidos

  • Os nomes de coluna especificados na opção para overwrite o modo no Delta Lake diferenciam maiúsculas de minúsculas, mesmo que a indiferenciação de maiúsculas replaceWhere e minúsculas esteja habilitada (que é o padrão).
  • O conector Snowflake para Databricks Runtime 5.0 está em Visualização.
  • Se você cancelar uma célula de streaming em execução em um bloco de anotações conectado a um cluster do Databricks Runtime 5.0, não poderá executar nenhum comando subsequente no bloco de anotações, a menos que limpe o estado do bloco de anotações ou reinicie o cluster. Para obter uma solução alternativa, consulte a Base de Dados de Conhecimento.

Apache Spark

O Databricks Runtime 5.0 inclui o Apache Spark 2.4.0.

Core e Spark SQL

Nota

Este artigo contém referências ao termo slave, um termo que o Azure Databricks não usa. Quando o termo for removido do software, iremos removê-lo deste artigo.

Principais características

  • Modo de Execução de Barreira: [SPARK-24374] Suporte ao Modo de Execução de Barreira no agendador, para melhor integração com estruturas de aprendizagem profunda.
  • Suporte ao Scala 2.12: [SPARK-14220] Adicione suporte experimental ao Scala 2.12. Agora você pode criar o Spark com o Scala 2.12 e escrever aplicativos do Spark no Scala 2.12.
  • Funções de ordem superior: [SPARK-23899] Adicione muitas novas funções integradas, incluindo funções de ordem elevada, para facilitar o trabalho com tipos de dados complexos. Consulte Funções integradas do Apache Spark.
  • Fonte de dados Avro integrada: [SPARK-24768] Pacote Inline Spark-Avro com suporte a tipo lógico, melhor desempenho e usabilidade.

API

Desempenho e estabilidade

  • [FAÍSCA-16406] A resolução de referência para um grande número de colunas deve ser mais rápida
  • [FAÍSCA-23486] Armazenar em cache o nome da função do catálogo externo para lookupFunctions
  • [FAÍSCA-23803] Suporte de Poda de Balde
  • [FAÍSCA-24802] Exclusão de regra de otimização
  • [FAÍSCA-4502] Poda de esquema aninhado para tabelas Parquet
  • [FAÍSCA-24296] Suporte a replicação de blocos maiores que 2 GB
  • [FAÍSCA-24307] Suporte ao envio de mensagens com mais de 2GB de memória
  • [FAÍSCA-23243] Shuffle+Repartition em um RDD pode levar a respostas incorretas
  • [FAÍSCA-25181] Limitado o tamanho dos pools de threads mestre e escravo do BlockManager, reduzindo a sobrecarga de memória quando a rede está lenta

Conectores

PySpark

Outras mudanças notáveis

Transmissão em Fluxo Estruturada

Principais características

  • [FAÍSCA-24565] Expôs as linhas de saída de cada microlote como um DataFrame usando foreachBatch (Python, Scala e Java)
  • [FAÍSCA-24396] API Python adicionada para foreach e ForeachWriter
  • [FAÍSCA-25005] Suporte "kafka.isolation.level" para ler apenas registros confirmados de tópicos Kafka que são escritos usando um produtor transacional.

Outras mudanças notáveis

  • [FAÍSCA-24662] Suporte ao operador LIMIT para fluxos no modo Acrescentar ou Concluir
  • [FAÍSCA-24763] Remover dados de chave redundantes do valor na agregação de streaming
  • [FAÍSCA-24156] Geração mais rápida de resultados de saída e/ou limpeza de estado com operações stateful (mapGroupsWithState, stream-stream join, streaming aggregation, streaming dropDuplicates) quando não há dados no fluxo de entrada.
  • [FAÍSCA-24730] Suporte para escolher a marca d'água min ou max quando há vários fluxos de entrada em uma consulta
  • [FAÍSCA-25399] Corrigido um bug em que a reutilização de threads de execução do processamento contínuo para streaming de microbatch pode resultar em um problema de correção
  • [FAÍSCA-18057] Versão atualizada do cliente Kafka de 0.10.0.1 para 2.0.0

MLlib

Principais características

Outras mudanças notáveis

SparkR

GraphX

  • [FAÍSCA-25268] executar Parallel Personalized PageRank lança serialização Exceção

Preterições

Mudanças de comportamento

  • [FAÍSCA-23549] Transmitir para carimbo de data/hora ao comparar carimbo de data/hora com data
  • [FAÍSCA-24324] pandas Mapa Agrupado UDF deve atribuir colunas de resultados por nome
  • [FAÍSCA-25088] Servidor Rest padrão & atualizações doc
  • [FAÍSCA-23425] Carregar dados para o caminho do arquivo HDFS com uso de curinga não está funcionando corretamente
  • [FAÍSCA-23173] from_json pode produzir nulos para campos marcados como não anuláveis
  • [FAÍSCA-24966] Implementar regras de precedência para operações definidas
  • [FAÍSCA-25708] TER sem GRUPO BY deve ser agregado global
  • [FAÍSCA-24341] Manipular corretamente a subconsulta IN de vários valores
  • [FAÍSCA-19724] Criar uma tabela gerenciada com um local padrão existente deve gerar uma exceção

Problemas Conhecidos

  • [FAÍSCA-25793] Erro de modelo de carregamento em BisectingKMeans
  • [FAÍSCA-25271] CTAS com mesas de parquet Hive devem aproveitar a fonte de parquet nativa
  • [FAÍSCA-24935] Problema com a execução do Hive UDAF a partir do Spark 2.2

Atualizações de manutenção

Consulte Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 5.0.

Ambiente do Sistema

  • Sistema Operacional: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_162
  • Escala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 para clusters Python 2 e 3.5.2 para clusters Python 3.
  • R: R versão 3.4.4 (2018-03-15)
  • Clusters GPU: As seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA estão instaladas:
    • Piloto da Tesla 375.66
    • CUDA 9,0
    • cuDNN 7,0

Nota

Embora o Scala 2.12 seja suportado no Apache Spark 2.4, ele não é suportado no Databricks Runtime 5.0.

Bibliotecas Python instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
ansi2html 1.1.1 argparse 1.2.1 backports-abc 0.5
boto 2.42.0 boto3 1.4.1 botocore 1.4.70
brewer2mpl 1.4.1 certifi 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
criptografia 1.5 cycler 0.10.0 Quisto 0.24.1
decorador 4.0.10 docutils 0.14 enum34 1.1.6
et-xmlfile 1.0.1 freetype-py 1.0.2 funcsigs 1.0.2
fusepy 2.0.4 futuros 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0.999 idna 2.1 ipaddress 1.0.16
ipython 2.2.0 ipython-genutils 0.1.0 jdcal 1.2
Jinja2 2.8 jmespath 0.9.0 llvmlite 0.13.0
lxml 3.6.4 MarkupSafe 0.23 matplotlib 1.5.3
mpld3 0.2 msgpack-python 0.4.7 ndg-httpsclient 0.3.3
numba 0.28.1 numpy 1.11.1 openpyxl 2.3.2
pandas 0.19.2 pathlib2 2.1.0 patsy 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Travesseiro 3.3.1
pip 18,0 ply 3.9 prompt-toolkit 1.0.7
psycopg2 2.6.2 ptyprocess 0.5.1 py4j 0.10.3
pyarrow 0.8.0 pyasn1 0.1.9 pycparser 2.14
Pygments 2.1.3 PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 16.0.0
pyparsing 2.2.0 pypng 0.0.18 Python 2.7.12
python-dateutil 2.5.3 python-geohash 0.8.5 pytz 2016.6.1
pedidos 2.11.1 s3transferir 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy 0.18.1 vasculhar 0.32 seaborn 0.7.1
setuptools 40.4.1 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 seis 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornado 5.1.1 traços 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 15.0.1 largura de wc 0.1.7 roda 0.31.1
wsgiref 0.1.2

Bibliotecas R instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
abind 1.4-5 asserçãoat 0.2.0 backports 1.1.2
base 3.4.4 base64enc 0.1-3 BH 1.66.0-1
bindr 0.1.1 bindrcpp 0.2.2 bit 1.1-14
bit64 0.9-7 bitops 1.0-6 blob 1.1.1
arranque 1.3-20 brew 1.0-6 vassoura 0.5.0
Chamador 3.0.0 carro 3.0-2 carData 3.0-1
acento circunflexo 6.0-80 Cellranger 1.1.0 crono 2.3-52
classe 7.3-14 cli 1.0.0 cluster 2.0.7-1
codetools 0.2-15 espaço em cores 1.3-2 marca comum 1.5
compilador 3.4.4 lápis de cor 1.3.4 curl 3.2
CVST 0.2-2 data.table 1.11.4 conjuntos de dados 3.4.4
DBI 1.0.0 ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1.0-8
desc 1.2.0 devtools 1.13.6 resumo 0.6.16
dimRed 0.1.0 doMC 1.3.5 dplyr 0.7.6
DRR 0.0.3 Fãsi 0.3.0 FORCATS 0.3.0
foreach 1.4.4 externa 0.8-70 gbm 2.1.3
Geometria 0.3-6 ggplot2 3.0.0 git2r 0.23.0
glmnet 2.0-16 colar 1.3.0 gower 0.1.2
gráficos 3.4.4 grDevices 3.4.4 grelha 3.4.4
gsubfn 0.7 gtable 0.2.0 h2o 3.20.0.2
Refúgio 1.1.2 HMS 0.4.2 httr 1.3.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ipred 0.9-7
iteradores 1.0.10 jsonlite 1.5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 etiquetagem 0.3 lattice 0.20-35
lava 1.6.3 lazyeval 0.2.1 littler 0.3.4
lme4 1.1-18-1 lubridate 1.7.4 magia 1.5-8
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 mapas 3.3.0
Ferramentas de mapa 0.9-3 MASSA 7.3-50 Matriz 1.2-14
MatrizModels 0.4-1 memoise 1.1.0 métodos 3.4.4
mgcv 1.8-24 mime 0.5 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.0 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-8
nlme 3.1-137 nloptr 1.0.4 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.0.2 OpenXLSX 4.1.0
paralelo 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 pilar 1.3.0
pkgbuild 1.0.0 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.0 plogr 0.2.0 pls 2.7-0
plyr 1.8.4 elogiar 1.0.0 unidades bonitas 1.0.2
pROC 1.12.1 processx 3.2.0 prodlim 2018.04.18
proto 1.0.0 PS 1.1.0 purrr 0.2.5
quantreg 5,36 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.2.2 randomForest 4.6-14
RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 0.12.18 RcppEigen 0.3.3.4.0
RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11 Leitor 1.1.1
ReadXL 1.1.0 receitas 0.1.3 revanche 1.0.1
remodelar2 1.4.3 Rio 0.5.10 rlang 0.2.2
robustbase 0.93-2 RODBC 1.3-15 roxygen2 6.1.0
rpart 4.1-13 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.7-3
RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0.7 escalas 1.0.0
sfsmisc 1.1-2 sp 1.3-1 SparkR 2.4.0
Disperso 1.77 espacial 7.3-11 splines 3.4.4
sqldf 0.4-11 QUADRADO 2017.10-1 estatmod 1.4.30
estatísticas 3.4.4 stats4 3.4.4 stringi 1.2.4
stringr 1.3.1 sobrevivência 2.42-6 tcltk 3.4.4
TeachingDemos 2.10 testeatat 2.0.0 tibble 1.4.2
tidyr 0.8.1 tidyselect 0.2.4 timeDate 3043.102
ferramentas 3.4.4 UTF8 1.1.4 utilitários 3.4.4
viridisLite 0.3.0 whisker 0.3-2 withr 2.1.2
xml2 1.2.0 zip 1.0.0

Bibliotecas Java e Scala instaladas (versão do cluster Scala 2.11)

ID do Grupo ID do Artefacto Versão
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-config 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-dynamodb 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.313
com.amazonaws jmespath-java 1.11.313
com.carrotsearch hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics transmissão em fluxo 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.5.0-db7-faísca2.4
com.databricks dbml-local_2.11-tests 0.5.0-db7-faísca2.4
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.11 0.4.15-9
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.11 0.4.15-9
com.esotericsoftware sombreado de kryo 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml colega de turma 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-anotações 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.6.7.1
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.6.7
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.11 2.6.7.1
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib núcleo 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-nativos 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java-nativos 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.luben ZSTD-JNI 1.3.2-2
com.github.rwl jtransforms 2.4.0
com.google.code.findbugs jsr305 2.0.1
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.googlecode.javaewah JavaEWAH 0.3.2
com.h2database h2 1.3.174
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.mchange c3p0 0.9.5.1
com.mchange mchange-commons-java 0.2.10
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 6.2.2.JRE8
com.ning compress-lzf 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.11 0.3
com.twitter chill-java 0.9.3
com.twitter chill_2.11 0.9.3
com.twitter parquet-hadoop-bundle 1.6.0
com.twitter util-app_2.11 6.23.0
com.twitter util-core_2.11 6.23.0
com.twitter util-jvm_2.11 6.23.0
com.typesafe configuração 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging-api_2.11 2.1.2
com.typesafe.scala-logging scala-logging-slf4j_2.11 2.1.2
com.univocity univocity-parsers 2.7.3
com.vlkan flatbuffers 1.2.0-3f79e055
com.zaxxer HikariCP 3.1.0
commons-beanutils commons-beanutils 1.7.0
commons-beanutils commons-beanutils-core 1.8.0
commons-cli commons-cli 1.2
commons-codec commons-codec 1.10
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-configuration commons-configuration 1.6
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-digester commons-digester 1.8
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.4
commons-lang commons-lang 2.6
registo de comuns registo de comuns 1.1.3
commons-net commons-net 3.1
commons-pool commons-pool 1.5.4
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.7
io.ponte aérea compressor de ar 0.10
io.dropwizard.metrics metrics-core 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-healthchecks 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-json 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-log4j 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 3.1.5
io.netty netty 3.9.9.Final
io.netty netty-all 4.1.17.Final
io.prometheus simpleclient 0.0.16
io.prometheus simpleclient_common 0.0.16
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.0.16
io.prometheus simpleclient_servlet 0.0.16
io.prometheus.jmx recoletor 0.7
javax.activation ativação 1.1.1
javax.annotation javax.annotation-api 1.2
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.servlet javax.servlet-api 3.1.0
javax.servlet.jsp jsp-api 2.1
javax.transaction jta 1.1
javax.validation validation-api 1.1.0.Final
javax.ws.rs javax.ws.rs-api 2.0.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.2
javax.xml.stream stax-api 1.0-2
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.11
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