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Databricks Runtime 5.2 (EoS)

Hinweis

Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Den End-of-Support-Termin finden Sie im Verlauf des Supportendes. Alle unterstützten Versionen von Databricks Runtime finden Sie unter Versionshinweise, Versionen und Kompatibilität von Databricks Runtime.

Diese Version wurde von Databricks im Januar 2019 veröffentlicht.

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 5.2 mit Unterstützung durch Apache Spark.

Neue Funktionen

Databricks-Berater

Databricks Advisor analysiert automatisch Befehle und zeigt Hinweise an, um Sie bei der Verbesserung der Leistung zu unterstützen.

Databricks Advisor

Siehe Databricks Advisor.

Delta Lake-Features

Diese Databricks Runtime-Version fügt die folgenden neuen Delta Lake-Features hinzu:

  • Mit dem schnellen Parquet-Import können Sie Parquet-Dateien in eine Delta-Tabelle importieren, ohne Daten zu kopieren. Dieses Feature erleichtert das Konvertieren vorhandener Parquet-Tabellen und das Migrieren von Pipelines zu Delta.

  • Zeitreise bietet die Möglichkeit, eine Momentaufnahme einer Tabelle mithilfe einer Zeichenfolge oder einer Version abzufragen, wobei eine SQL-Syntax sowie DataFrameReader-Optionen für Zeitstempelausdrücke verwendet werden. Dies ist ein großartiges Tool für Folgendes:

    • Neuerstellung von Analysen, Berichten oder Ausgaben (z. B. die Ausgabe eines Machine Learning-Modells), die für die Fehlersuche oder Prüfung nützlich sind, insbesondere in regulierten Branchen.
    • Schreiben komplexer temporaler Abfragen.
    • Beheben von Fehlern in Ihren Daten.
    • Bereitstellen der Momentaufnahmenisolation für eine Reihe von Abfragen für sich schnell verändernde Tabellen.

    Wichtig

    Dieses Feature ist experimentell.

    Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit dem Delta Lake-Tabellenverlauf.

Bibliotheken im Notebookbereich

Das Bibliotheks-Hilfsprogramm (dbutils.library) (Legacy) unterstützt jetzt die URI-Schemas adl, abfss und wasbs des Azure-Dateisystems. Bibliotheksdienstprogramme ermöglichen die Installation von Python-Bibliotheken, einschließlich Eggs, Wheels und PyPI, in Python-Notebooks unter Verwendung der Databricks Utilities Bibliotheks-API.

Verbesserungen

  • Delta Lake
    • Der Tabellenverlauf zeigt nun die gelesene Momentaufnahmeversion und die Isolationsstufe an, die von einem Schreibzugriff auf die Delta-Tabelle verwendet wird.
    • Unterstützung für ALTER TABLE SET LOCATION wurde hinzugefügt.
    • Unterstützung für geschachtelte Felder in der -Klausel der UPDATEMERGE INTO Delta-Tabelle hinzugefügt (z. B. MERGE INTO table ON ... WHEN MATCHED THEN UPDATE SET topLevel.nestedField = ...).
  • Verbesserte Leistung der Aggregatfunktion approx_count_distinct.
  • Java wurde von 1.8.0_181 auf 1.8.0_191 aktualisiert.
  • Der Janino Java-Compiler wurde von 3.0.9 auf 3.0.10 aktualisiert.
  • Die Java-Bibliotheken com.mchange.c3p0 und com.mchange.mchange-commons-java wurden entfernt.
  • Setuptools in Python von 40.6.2 auf 40.6.3 aktualisiert.
  • Mehrere installierte R-Bibliotheken haben ein Upgrade erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Installierte R-Bibliotheken.

Fehlerbehebungen

  • Stellen Sie sicher, dass das Notebook display() die Zeitzonen-Konfiguration der Apache Spark-Sitzung berücksichtigt.

Apache Spark

Databricks Runtime 5.2 enthält Apache Spark 2.4.0. Dieses Release enthält alle Fehlerbehebungen und Verbesserungen, die in Databricks Runtime 5.1 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerbehebungen und Verbesserungen, die an Spark vorgenommen wurden:

  • [SPARK-26586][SS] Racebedingung beheben, die dazu führt, dass Datenströme mit unerwarteten Konfigurationen ausgeführt werden
  • [SPARK-26267][SS] Wiederholung bei Erkennung falscher Offsets von Kafka (dbr-branch-5.x)
  • [SPARK-26383][CORE] NPE bei Verwendung von DataFrameReader.jdbc mit falscher URL
  • [SPARK-26019][PYSPARK] Unsichere py4j-Gateways zulassen
  • [SPARK-26098][WEBUI] Zugeordnete SQL auf Auftragsseite anzeigen
  • [SPARK-26402] Zugreifen auf geschachtelte Felder mit unterschiedlichen Fällen im Modus ohne Unterschiedliche Groß-/Kleinschreibung
  • [SPARK-26444][WEBUI] Die Phasenfarbe ändert sich nicht mit ihrem Status.
  • [SPARK-26426][SQL] Korrektur des ExpresionInfo-Assert-Fehlers im Windows-Betriebssystem.
  • [SPARK-26352][SQL]Join-Neuanordnung sollte die Reihenfolge der Ausgabeattribute nicht ändern.
  • [SPARK-26422][R] Unterstützung zum Deaktivieren der Hive-Unterstützung in SparkR auch für Hadoop-Versionen, die von Hive fork nicht unterstützt werden
  • [SPARK-24687][CORE] Vermeiden Sie das Hängen des Auftrags, wenn das Generieren einer Taskbinbin einen schwerwiegenden Fehler verursacht.
  • [SPARK-26366][SQL] ReplaceExceptWithFilter sollte NULL als False betrachten.
  • [SPARK-26394][CORE] Anmerkungsfehler für Utils.timeStringAsMs behoben
  • [SPARK-26382][CORE] Präfixvergleich muss -0.0 verarbeiten
  • [SPARK-26352][SQL]Fehlendes sameOutput in branch-2.4 korrigiert
  • [SPARK-26352][SQL]Join-Neuanordnung sollte die Reihenfolge der Ausgabeattribute nicht ändern.
  • [SPARK-26316][SPARK-21052] Metriken des Hashjoins in Leistungsbeeinträchtigung rückgängig machen
  • [SPARK-26315][PYSPARK] Schwellenwert für automatisches Konvertieren von Integer in Float in approxSimilarityJoin of BucketedRandomProjectionLSHModel
  • [SPARK-26265][CORE] Legen Sie freePage in einen finally-Block ab
  • [SPARK-26370][SQL] Korrektur der Auflösung einer Funktion höherer Ordnung für denselben Bezeichner.
  • [SPARK-21809] Seite „Phase ändern“ zur Verwendung von Datentabellen zur Unterstützung des Sortierens von Spalten und suchen
  • [SPARK-26355][PYSPARK] Fügen Sie eine Problemumgehung für PyArrow 0.11 hinzu.
  • [SPARK-26265][CORE] Deadlock in BytesToBytesMap.MapIterator behoben, wenn sowohl BytesToBytesMap.MapIterator als auch TaskMemoryManager gesperrt wurden
  • [SPARK-26327][SQL] Fehlerbehebung für das FileSourceScanExec-Metrikupdate
  • [SPARK-26307][SQL] Behebung von CTAS beim INSERT-Vorgang für eine partitionierte Tabelle mit Hive serde
  • [SPARK-26233][SQL] CheckOverflow beim Codieren eines Dezimalwerts
  • [SPARK-26119][CORE][WEBUI] Vorgangszusammenfassungstabelle sollte nur die Metriken der erfolgreichen Vorgänge enthalten.
  • [SPARK-24423][SQL] Fehlerbeispiel behoben
  • [SPARK-25860][SQL] Literal(null, _) nach Möglichkeit durch FalseLiteral ersetzen
  • [SPARK-26219][CORE] Die Executorzusammenfassung sollte für Fehleraufträge in der Verlaufsserver-Benutzeroberfläche aktualisiert werden
  • [SPARK-26226][SQL] Aktualisieren der Abfrageverfolgung, um die Zeitachse für Phasen zu melden
  • [SPARK-26181][SQL] Die hasMinMaxStats-Methode von ColumnStatsMap ist nicht korrekt
  • [SPARK-26198][SQL] Metadata serialize NULL values throw NPE beheben
  • [SPARK-26080][PYTHON] Überspringt das Python-Ressourcenlimit für Windows Python-Worker
  • [SPARK-26241][SQL] Hinzufügen von queryId zu IncrementalExecution (Backport)
  • [SPARK-26201] Korrigieren der Python-Übertragung mit Verschlüsselung
  • [SPARK-26188][SQL] FileIndex: Keine Ableitung der Datentypen von Partitionsspalten, wenn der Benutzer das Schema angibt
  • [SPARK-26186][SPARK-26184][CORE] Zeitpunkt der letzten Aktualisierung wird für die Inprogress-Anwendung nicht aktualisiert
  • [SPARK-24341][SQL] Nur IN-Unterabfragen mit der gleichen Anzahl von Elementen pro Zeile unterstützen
  • [SPARK-26137][CORE] Verwenden Sie die Java-Systemeigenschaft „file.separator“ inste...
  • [SPARK-26114][CORE] Speicherleck im readingIterator-Feld von ExternalSorter
  • [SPARK-25451][SPARK-26100][CORE] Aggregierte Metriktabelle zeigt nicht die richtige Anzahl der Gesamtvorgänge an.
  • [SPARK-25786][CORE] Wenn „ByteBuffer.hasArray“ false ist, löst es UnsupportedOperationException fürRlei aus
  • [SPARK-24553][UI] Unnötige UI-Umleitung behoben
  • [SPARK-26109][WEBUI] Die Dauer in der Metriktabelle für die Aufgabenzusammenfassung und die Aufgabentabelle unterscheiden sich
  • [SPARK-26084][SQL] Behebt nicht aufgelöste AggregateExpression.references-Ausnahme
  • [SPARK-25947][SQL][BACKPORT-5. X] Reduzieren Sie die Speicherauslastung in ShuffleExchangeExec, indem Sie nur die Sortierspalten auswählen
  • [SPARK-26118][WEB UI] Einführung von spark.ui.requestHeaderSize zum Festlegen von HTTP requestHeaderSize
  • [SPARK-26079][SQL] Stellen Sie die Ereignisbereitstellung des Listeners in StreamingQueryListenersConfSuite sicher.
  • [SPARK-26092][SS] Verwenden von CheckpointFileManager zum Schreiben der Streamingmetadaten-Datei
  • [SPARK-25883][SQL] Überschreiben Sie die Methode prettyName in from_avro/to_avro

Wartungsupdates

Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 5.2-Wartungsupdates.

Systemumgebung

  • Betriebssystem: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_191
  • 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-Treiber 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 5.2.

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 Termingeschäfte 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 40.6.3 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 1.1.3
Basis 3.4.4 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 Boot 1.3-20
brauen 1.0-6 Callr 3.1.1 Auto 3.0-2
Fahrzeugdaten 3.0-2 Caret 6.0-81 CellRanger 1.1.0
Chron 2.3-53 Klasse 7.3-14 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 1.7
Kompilierer 3.4.4 Buntstift 1.3.4 Locke 3.2
data.table 1.11.8 Datensätze 3.4.4 DBI 1.0.0
Beschreibung 1.2.0 devtools 2.0.1 verdauen 0.6.18
doMC 1.3.5 dplyr 0.7.8 Fans 0.4.0
Sträflinge 0.3.0 Foreach 1.4.4 Fremd 0.8-70
Fs 1.2.6 Gbm 2.1.4 Generika 0.0.2
ggplot2 3.1.0 Gh 1.0.1 git2r 0.23.0
glmnet 2.0-16 Klebstoff 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 2.0.0 HMS 0.4.2
httr 1.4.0 Hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3
ini 0.3.1 IPRED 0.9-8 Iteratoren 1.0.10
jsonlite 1.6 KernSmooth 2.23-15 Etikettierung 0,3
Gitter 0.20-38 Lava 1.6.4 Lazyeval 0.2.1
kleiner 0.3.5 lme4 1.1-19 Schmiermittel 1.7.4
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 Methodik 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 1.1 openxlsx 4.1.0
parallel 3.4.4 Pbkrtest 0.4-7 Säule 1.3.1
pkgbuild 1.0.2 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.2 PLOGR 0.2.0 plyr 1.8.4
loben 1.0.0 prettyunits 1.0.2 Proc 1.13.0
Prozessx 3.2.1 prodlim 2018.04.18 Fortschritt 1.2.0
Prototyp 1.0.0 P.S. 1.3.0 schnurren 0.2.5
quantreg 5.38 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 1.3.2 RColorBrauer 1.1-2 Rcpp 1.0.0
RcppEigen 0.3.3.5.0 RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11
READR 1.3.1 readxl (Softwarepaket zum Lesen von Excel-Dateien) 1.2.0 Rezepte 0.1.4
Rückspiel 1.0.1 fernbedienungen 2.0.2 Umform2 1.4.3
Rio 0.5.16 rlang 0.3.0.1 RODBC 1.3-15
roxygen2 6.1.1 rpart 4.1-13 rprojroot 1.3-2
Rserve 1.7-3 RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0,8
Waage 1.0.0 Sitzungsinformationen 1.1.1 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 2.43-3
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 Nutze 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.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
io.prometheus.jmx Sammlung 0,7
javax.activation Aktivierung 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
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log4j log4j 1.2.17
net.hydromatic eigenbase-Eigenschaften 1.1.5
net.razorvine Pyrolit 4.13
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net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0,1
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org.apache.curator Rezepte des Kurators 2.7.1
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org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.3
org.apache.hadoop Hadoop-Client 2.7.3
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org.apache.hadoop hadoop-mapreduce-client-jobclient (MapReduce-Client für Jobverwaltung) 2.7.3
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org.apache.hadoop hadoop-yarn-api 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-client 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-yarn-common 2.7.3
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org.apache.htrace htrace-core 3.1.0-Inkubieren
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org.apache.thrift libthrift 0.9.3
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