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Databricks Runtime 5.1 (EoS)

Hinweis

Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Das Datum des Supportendes finden Sie im Verlauf zum Supportende. Alle unterstützten Databricks Runtime-Versionen finden Sie unter Databricks Runtime-Versionshinweise – Versionen und Kompatibilität.

Diese Version wurde von Databricks im Dezember 2018 veröffentlicht.

Wichtig

Diese Version wurde am 2. Mai 2023 veraltet. Weitere Informationen zur Databricks Runtime-Veraltungsrichtlinie und zum Zeitplan finden Sie unter Supportlebenszyklus von Databricks.

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 5.1 mit Unterstützung durch Apache Spark.

Neue Funktionen

  • Delta Lake

    • Unterstützung für erweiterte Syntax in MERGE INTO.

      • Unterstützung für mehrere Klauseln MATCHED, zusätzliche Bedingungen in MATCHED- und NOT MATCHED-Klauseln, DELETE-Aktion. Dies ist nützlich, um geänderte Daten (Einfügungen, Updates und Löschungen) aus einer Datenbank in eine Delta-Tabelle zu schreiben.
      • Unterstützung für _ in UPDATE- und INSERT-Aktionen, um Spaltennamen automatisch auszufüllen (ähnlich wie _ in SELECT). Dies erleichtert das Schreiben von MERGE-Abfragen für Tabellen mit einer sehr großen Anzahl von Spalten.

      Beispiele finden Sie unter MERGE INTO.

    • Unterstützung für abstimmbare Isolationsstufen für Delta-Tabellen.

      • Deltatabellen können so konfiguriert werden, dass sie eine dieser beiden Isolationsstufen haben: Serializable und WriteSerializable (Standard).
      • Die Standardisolationsstufe wird von Serializable auf WriteSerializable gelockert, um eine höhere Verfügbarkeit zu ermöglichen. Insbesondere können UPDATE, DELETE und MERGE gleichzeitig mit Anhängen (z. B. aus einer Streaming-Abfrage) ausgeführt werden. Informationen zu den Auswirkungen dieser Lockerung und den Schritten zum Erzwingen des vorherigen Verhaltens bei Bedarf finden Sie unter Isolationsstufen in Azure Databricks.

    • Private Vorschau des CONVERT TO DELTA-Befehls, mit dem Sie eine Parquet-Tabelle in eine Delta-Tabelle konvertieren können, ohne Dateien zu kopieren. Wenden Sie sich an den Azure Databricks-Support, wenn Sie daran interessiert sind, es auszuprobieren.

  • Bibliotheken im Notebook-Bereich für Python. Sie können jetzt Python-Bibliotheken einschließlich Eggs, Wheels und PyPI mithilfe der Databricks-Hilfsprogramme-Bibliotheks-API in Python-Notebooks installieren. Bibliotheken, die über diese API installiert werden, sind nur in dem Notebook verfügbar, in dem die Bibliotheken installiert sind. Weitere Informationen finden Sie unter Library-Hilfsprogramm (dbutils.library) (Legacy).

    Wichtig

    Dieses Feature befindet sich in der Public Preview.

    Bibliotheks-Hilfsprogramme sind standardmäßig auf Clustern aktiviert, die Databricks Runtime 5.1 ausführen. Daher wird der Python-REPL-Prozess für jedes Notebook standardmäßig mithilfe einer separaten ausführbaren Python-Datei isoliert, die beim Anfügen des Notebooks erstellt wird und die Python-Standardumgebung im Cluster erbt. Bibliotheken, die über Init-Skripts in einer Azure Databricks Python-Umgebung installiert werden, sind weiterhin verfügbar. Dieses Feature kann deaktiviert werden, indem spark.databricks.libraryIsolation.enabled auf false festgelegt wird.

  • Die display-Funktion unterstützt jetzt pandas-DataFrames. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer neuen Visualisierung.

Verbesserungen

  • Delta Lake

    • Verbesserte Skalierbarkeit von OPTIMIZE mit einer großen Anzahl kleiner Dateien.
    • Sie können jetzt mit SET auf eine geschachtelte Spalte UPDATE anwenden.

  • SQL-Leistung

    • Optimieren von LIMIT, indem nur die ersten n Partitionen abgerufen werden.
    • Optimieren von Bereichsjoins. Wir haben Optimiererregeln hinzugefügt, die einen Bereichsjoin neu schreiben, damit er effizienter ausgeführt wird. Dies kann diese Art von Abfrage um eine Größenordnung beschleunigen. Um die Optimierung zu aktivieren, fügen Sie der Abfrage einen Hinweis hinzu. Die aktuelle Neufassung unterstützt die folgenden Formen von Bereichsjoinabfragen:
      • Punkt im Intervall: a.begin < b.point AND b.point < a.end
      • Intervallüberlappung: a.begin < b.end AND b.begin < a.end

  • Der Connector wurde für ADLS-aktualisiert, der wichtige Fehlerbehebungen enthält. Wir empfehlen, dass alle Benutzer von Azure Data Lake Storage auf Databricks Runtime 5.1 umsteigen.

  • Java wurde von 1.8.0_162 auf 1.8.0_181 aktualisiert.

  • Der Snowflake-Connector für Spark wurde auf 2.4.10 aktualisiert.

  • Upgrade einiger installierter Python-Bibliotheken:

    • pip: von 18.0 auf 18.1
    • setuptools: von 40.4.1 auf 40.6.2
    • virtualenv: von 15.0.1 auf 16.1.0
    • wheel: von 0.31.1 auf 0.32.3

  • Mehrere installierte R-Bibliotheken haben ein Upgrade erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Installierte R-Bibliotheken.

Fehlerbehebungen

  • Ein Fehler in der Azure Data Lake Storage-Unterstützung wurde behoben, bei dem Verzeichnisse mit mehr als 5000 Dateien nicht aufgeführt wurden.
  • TRANSFORM sollte verschiedene Eingabedatentypen ordnungsgemäß verarbeiten.
  • Bereinigen abgelaufener externer Shuffledateien nach dem Ausfall von Executoren, um zu verhindern, dass langfristig laufende Cluster keinen Speicherplatz mehr haben.

Apache Spark

Databricks Runtime 5.1 enthält Apache Spark 2.4.0. Dieses Release enthält alle Fehlerbehebungen und Verbesserungen, die in Databricks Runtime 5.0 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerbehebungen und Verbesserungen für Spark:

  • [SPARK-26147][SQL] Ausschließlich nicht auswertbare Python-UDF aus der Join-Bedingung entfernen
  • [SPARK-26129][SQL] Instrumentierung für Planungszeit pro Abfrage
  • [SPARK-25921][PYSPARK] Ausführung von Barrier-Aufgaben ohne BarrierTaskContext bei der Wiederverwendung des Python-Workers wurde behoben
  • [SPARK-23207][SQL] Verwenden von SQLConf.get.enableRadixSort anstelle von SparkEnv.get.conf.get(SQLConf.RADIX_SORT_ENABLED)
  • [SPARK-26057][SQL] Transformieren bereits analysierter Pläne beim Deduplizieren von Verweisen
  • [SPARK-25974][SQL] Optimiert die Generierung von Bytecode zur Sortierung nach der vorgegebenen Reihenfolge.
  • [SPARK-25901][CORE] Nur Verwenden eines einzigen Threads in BarrierTaskContext-Unternehmen...
  • [SPARK-25381][SQL] Geschichtetes Sampling durch Column-Argument
  • [SPARK-25514][SQL] Generieren von wohlgeformtem JSON-Code mit to_json
  • [SPARK-22827][SQL] Auslösen von SparkOutOfMemoryError auch in HashAggregateExec.
  • [SPARK-25979][SQL] Fensterfunktion: Klammern um Fensterverweis erlauben
  • [SPARK-25988][SQL] Namen unverändert lassen, wenn die Spaltennamen in Analyzer dedupliziert werden
  • [SPARK-25904][CORE] Zuordnen von Arrays kleiner als Int.MaxValue
  • [SPARK-24901][SQL] Vereinheitlichung des Code-Generierungsprozesses von RegularHashMap und fastHashMap, um die maxCodesize des Compilers zu reduzieren, wenn VectorizedHashMap false ist.
  • [SPARK-25850][SQL] Konfigurierbarmachen des Teilungsschwellenwerts für die vom Code generierte Funktion
  • [SPARK-25866][ML] Aktualisierung der KMeans-Formatversion
  • [SPARK-22148][SPARK-15815][SCHEDULER] Abrufen neuer Executors, um einen Stillstand aufgrund von Sperrlisten zu vermeiden
  • [SPARK-25827][CORE] Vermeiden Sie die Konvertierung eingehender verschlüsselter Blöcke in Byte-Puffer.
  • [SPARK-25918][SQL] LOAD DATA LOCAL INPATH sollte einen relativen Pfad behandeln
  • [SPARK-25837][CORE] Korrektur einer potenziellen Verlangsamung in AppStatusListener beim Bereinigen von Phasen
  • [SPARK-25773][CORE] Abbruch von Zombieaufgaben in einer Ergebnisphase nach Abschluss des Auftrags (5.x)
  • [SPARK-25767][SQL] Korrektur eines verzögert ausgewerteten Ausdrückestreams bei der Codegenerierung
  • [SPARK-25819][SQL] Option zum Unterstützen des Analysemodus für die Funktion from_avro
  • [SPARK-25044] Ändern der ScalaUDF-Konstruktorsignatur
  • [SPARK-25699][SQL] Teilweiser Pushdown des in ORC als Prädikat verwendeten Konjunktivs
  • [SPARK-25559][SQL] Entfernen der nicht unterstützten Prädikate in Parquet, wenn...
  • [SPARK-25540][SPARK-25525][SQL][PYSPARK] Conf nicht für vorhandenen SparkContext in SparkSession.getOrCreate aktualisieren
  • [SPARK-25595] Beschädigte Avro-Dateien ignorieren, wenn Flag IGNORE_CORRUPT_FILES aktiviert ist
  • [SPARK-25458][SQL] Unterstützung FÜR ALLE COLUMNS in ANALYZE TABLE
  • [SPARK-25449][CORE] Heartbeat sollte keine Akkumulatoren für null Metriken enthalten
  • [SPARK-25399][SS] Fortlaufender Verarbeitungsstatus sollte sich nicht auf Aufträge zur Microbatchausführung auswirken
  • [SPARK-26092][SS] Verwenden von CheckpointFileManager zum Schreiben der Streamingmetadaten-Datei

Wartungsupdates

Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 5.1-Wartungsupdates.

Systemumgebung

  • Betriebssystem: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_181
  • Skala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 für Python 2-Cluster und 3.5.2 für Python 3-Cluster.
  • R: R-Version 3.4.4 (2018-03-15)
  • GPU-Cluster: Die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken sind installiert:
    • Tesla-Fahrer 375,66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Hinweis

Scala 2.12 wird zwar in Apache Spark 2.4 unterstützt, jedoch nicht in Databricks Runtime 5.1.

Installierte Python-Bibliotheken

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
ansi2html 1.1.1 argparse 1.2.1 Backports-abc 0,5
Boto 2.42.0 Boto3 1.4.1 Botocore 1.4.70
Brewer2mpl 1.4.1 Zertifizieren 2016.2.28 CFFI 1.7.0
Chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
Kryptographie 1.5 Fahrradfahrer 0.10.0 Cython 0.24.1
Dekorateur 4.0.10 docutils 0.14 enum34 1.1.6
et-xml-Datei 1.0.1 Freetype-py 1.0.2 Funcsigs 1.0.2
Fusepy 2.0.4 Terminkontrakte 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0.999 idna 2.1 IP-Adresse 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 Sündenbock 0.4.1
pexpect 4.0.1 Pickleshare 0.7.4 Kissen 3.3.1
Kern 18.1 Schicht 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 1.6.2016
Anforderungen 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-lernen 0.18.1
SciPy 0.18.1 scheuern 0,32 Seegeboren 0.7.1
setuptools 40.6.2 simplejson 3.8.2 simples3 1,0
singledispatch (eine Methode zur Auswahl von Funktionen basierend auf dem Typ eines Arguments in Python) 3.4.0.3 sechs 1.10.0 StatistikModelle 0.6.1
Tornado 5.1.1 Traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 16.1.0 wcwidth 0.1.7 Rad 0.32.3
wsgiref 0.1.2

Installierte R-Bibliotheken

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
abind 1.4-5 prüfen, dass 0.2.0 Backports 1.1.2
Basis 3.4.4 base64enc 0.1-3 Bahrain 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
starten 1.3-20 brauen 1.0-6 Besen 0.5.0
Callr 3.0.0 Auto 3.0-2 Fahrzeugdaten 3.0-2
Caret 6.0-80 CellRanger 1.1.0 Chron 2.3-53
Klasse 7.3-14 Befehlszeilenschnittstelle (CLI) 1.0.1 Schermaschine 0.4.1
Clisymbole 1.2.0 Gruppe 2.0.7-1 Codetools 0.2-15
Farbraum 1.3-2 Commonmark 1.6 Kompilierer 3.4.4
Buntstift 1.3.4 Locke 3.2 Zerebrale Sinusvenenthrombose (CVST) 0.2-2
data.table 1.11.8 Datensätze 3.4.4 DBI 1.0.0
ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1,0 - 8 Beschreibung 1.2.0
devtools 2.0.1 verdauen 0.6.18 DimRed 0.1.0
doMC 1.3.5 dplyr 0.7.7 DRR 0.0.3
Fans 0.4.0 Sträflinge 0.3.0 Foreach 1.4.4
Fremd 0.8-70 FS 1.2.6 Gbm 2.1.4
Geometrie 0.3-6 ggplot2 3.1.0 Gh 1.0.1
git2r 0.23.0 glmnet 2.0-16 Kleber 1.3.0
Gower 0.1.2 Grafiken 3.4.4 grGeräte 3.4.4
Raster 3.4.4 gridExtra 2.3 gsubfn 0,7
g-Tabelle 0.2.0 H₂O 3.20.0.8 Hafen 1.1.2
HMS 0.4.2 httr 1.3.1 Hwriter 1.3.2
hwriterPlus 1.0-3 ini 0.3.1 IPRED 0.9-8
Iteratoren 1.0.10 jsonlite 1.5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 Etikettierung 0,3 Gitter 0.20-38
Lava 1.6.3 Lazyeval 0.2.1 kleiner 0.3.5
lme4 1.1-18-1 Schmiermittel 1.7.4 Magie 1.5-9
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 Karten 3.3.0
Kartentools 0.9-4 MASSE 7.3-50 Matrix 1.2-14
MatrixModels 0.4-1 Zwischenspeichern 1.1.0 Methoden 3.4.4
mgcv 1.8-25 Mime-Kunst 0,6 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.2 munsell 0.5.0 mvtnorm 1,0 - 8
nlme 3.1-137 nloptr 1.2.1 NNET 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 OpenSSL 1.0.2 openxlsx 4.1.0
parallel 3.4.4 Pbkrtest 0.4-7 Säule 1.3.0
pkgbuild 1.0.2 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.2 PLOGR 0.2.0 bitte 2.7-0
plyr 1.8.4 loben 1.0.0 prettyunits 1.0.2
Proc 1.13.0 Prozessx 3.2.0 prodlim 2018.04.18
Prototyp 1.0.0 P.S. 1.2.0 schnurren 0.2.5
quantreg 5,36 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.3.0 randomForest (Zufälliger Wald) 4.6-14
rcmdcheck 1.3.1 RColorBrauer 1.1-2 Rcpp 0.12.19
RcppEigen 0.3.3.4.0 RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11
READR 1.1.1 readxl (Softwarepaket zum Lesen von Excel-Dateien) 1.1.0 Rezepte 0.1.3
Rückkampf 1.0.1 fernbedienungen 2.0.2 Umform2 1.4.3
Rio 0.5.10 rlang 0.3.0.1 robustbase 0.93-3
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 0,8 Waage 1.0.0 Sitzungsinfo 1.1.1
sfsmisc 1.1-2 sp 1.3-1 SparkR 2.4.0
SparseM 1.77 räumlich 7.3-11 Splines 3.4.4
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1 statmod 1.4.30
Statistiken 3.4.4 Statistiken4 3.4.4 Stringi 1.2.4
stringr 1.3.1 Überleben 2.43-1 TCLTK 3.4.4
Lehrdemos 2,10 testthat 2.0.1 Tibble 1.4.2
Räumter 0.8.2 aufräumen 0.2.5 timeDatum 3043.102
Werkzeuge 3.4.4 benutze dies 1.4.0 utf8 1.1.4
Dienstprogramme und Funktionen 3.4.4 viridisLite 0.3.0 Backenbart 0.3-2
Withr 2.1.2 xml2 1.2.0 xopen 1.0.0
schwirren 1.0.0

Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.11-Clusterversion)

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws Amazon-Kinesis-Client 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-Autoskalierung 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 (Cloud-Suchdienst) 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-db 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 (Java SDK für Elastic Beanstalk von AWS) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing (Software Development Kit für Elastic Load Balancing in AWS mit Java) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS Java SDK für Elastic Transcoder) 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-Protokolle 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning (Maschinelles Lernen) 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 (Unterstützung für AWS Java SDK) 1.11.313
com.amazonaws AWS-Java-SDK-SWF-Bibliotheken 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.313
com.amazonaws jmespath-java 1.11.313
com.karottensuche hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics Datenstrom 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.5.0-db8-spark2.4
com.databricks dbml-local_2.11-tests 0.5.0-db8-spark2.4
com.databricks Jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.11 0.4.15-9
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.11 0.4.15-9
com.esotericsoftware Kryo-schattiert 4.0.2
com.esotericsoftware Minlog 1.3.0
com.fasterxml Klassenkamerad 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Anmerkungen 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Datenbindung 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 Kern 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.luben zstd-jni 1.3.2-2
com.github.rwl jtransforms 2.4.0
com.google.code.findbugs jsr305 2.0.1
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.guava Guave 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 (Software Development Kit für Azure Data Lake Store) 2.2.8
com.microsoft.sqlserver mssql-servers 6.2.2.jre8
com.ning compress-lzf (Datenkompression mit LZF-Algorithmus) 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 Parkett-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 Konfiguration 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-Konfiguration Commons-Konfiguration 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
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-net commons-net 3.1
commons-pool commons-pool 1.5.4
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.7
io.airlift Luftkompressor 0,10
io.dropwizard.metrics Metrics-Kernbibliothek 3.1.5
io.dropwizard.metrics Metrics-Ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics Metrics-Graphit 3.1.5
io.dropwizard.metrics Metrik-Gesundheitschecks 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 Log4j-Metriken 3.1.5
io.dropwizard.metrics Metrik-Servlets 3.1.5
io.netty Netty 3.9.9.Final
io.netty nett-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
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log4j log4j 1.2.17
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org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.3
org.apache.hadoop Hadoop-Client 2.7.3
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