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Databricks Runtime 6.3 (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 Januar 2020 veröffentlicht.

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 6.3 mit Unterstützung durch Apache Spark.

Neue Funktionen

Delta Lake

In diesem Release wird verbesserte Parallelität eingeführt. Es folgen die wichtigsten Features:

  • Verbesserte Parallelität für alle Delta Lake-Vorgänge: Sie können jetzt mehr Delta Lake-Vorgänge gleichzeitig ausführen. Die optimistische Parallelitätskontrolle von Delta Lake ist verbessert worden, indem die Konflikterkennung feinkörniger gestaltet wurde. Dies erleichtert die Ausführung komplexer Workflows für Delta-Tabellen. Beispiele:

    • Gleichzeitiges Ausführen von Löschungen (z. B. zur Einhaltung der DSGVO) auf älteren Partitionen, während neuere Partitionen angefügt werden.
    • Gleichzeitiges Ausführen von Updates und Zusammenführungen für unzusammenhängenden Partitionssätzen.
    • Gleichzeitiges Ausführen von Dateikomprimierungen mit Anfügeaktionen.

    Siehe Isolationsstufen und Schreibkonflikte in Azure Databricks.

  • Verbesserter Support der Dateikomprimierung: Sie können Dateien jetzt komprimieren, indem Sie sie mit der auf DataFrameWriter festgelegten dataChange-Option false umschreiben. Diese Option ermöglicht die gleichzeitige Ausführung eines Komprimierungsvorgang mit anderen Batch- und Streamingvorgängen. Details finden Sie unter Komprimieren von Dateien.

  • Bessere Leistung bei Zusammenführungen durch reine Einfügung – Delta Lake bietet jetzt eine optimierte Leistung für Zusammenführungsvorgänge, die nur Einfügeklauseln und keine Aktualisierungsklauseln enthalten. Darüber hinaus stellt Delta Lake sicher, dass Schreibvorgänge aus solchen Zusammenführungen durch reine Einfügung nur neue Daten an die Tabelle anfügen. Daher können Sie jetzt strukturiertes Streaming und Zusammenführungen durch reine Einfügungen verwenden, um eine kontinuierliche Deduplizierung von Daten (z. B. Protokolle) durchzuführen. Details finden Sie unter Datendeduplizierung beim Schreiben in Delta-Tabellen.

Hinzufügen zusätzlicher Ports zum Zulassen einer Liste, wenn die Prozessisolation aktiviert ist

Hinweis

Dieser Artikel enthält Verweise auf den Begriff Whitelist, einen Begriff, den Azure Databricks nicht verwendet. Sobald der Begriff aus der Software entfernt wurde, wird er auch aus diesem Artikel entfernt.

Wenn Sie Sicherheitsfeatures wie Tabellen-ACLs oder Passthrough für Anmeldeinformationen im Cluster aktivieren, können Sie jetzt zusätzliche ausgehende Ports angeben, auf die Python-Prozesse zugreifen können sollen, indem Sie die Spark-Konfigurationspark.databricks.pyspark.iptable.outbound.whitelisted.ports auf die zuzulassenden Ports festlegen. Das unterstützte Format des Konfigurationswerts ist [port[:port][,port[:port]]...], z. B. 21,22,9000:9999. Der Port muss innerhalb des gültigen Bereichs liegen, d. h. 0-65535.

Deaktivieren der Auftragsausgabe für Scala-Aufträge

Die Auftragsausgabe, z. B. die an stdout ausgegebene Protokollausgabe, unterliegt einer Größenbeschränkung von 20 MB. Sie können verhindern, dass stdout vom Treiber an Azure Databricks zurückgegeben wird. Dazu legen Sie die spark.databricks.driver.disableScalaOutput Spark-Konfiguration auf den Wert true fest. Das Flag steuert die Zellenausgabe für Scala-JAR-Aufträge und Scala-Notebooks. Siehe Erstellen eines mit Azure Databricks kompatiblen JAR.

Matplotlib-Inline-Abbildungen werden nun in Azure Databricks-Notebooks (Public Preview) unterstützt.

Sie können jetzt Matplotlib-Abbildungen automatisch anzeigen, ohne die Abbildung an die display-Methode übergeben zu müssen. Informationen hierzu finden Sie unter Matplotlib.

Neuer Parameter zu Azure Synapse Analytics hinzugefügt

Der Parameter applicationName ist standardmäßig auf Databricks-User-Query festgelegt. Mit dem Standardwert wird verhindert, dass das Azure DB-Überwachungstool fälschlicherweise Warnungen bei der SQL-Einschleusung für Abfragen ausgibt. Wenn kein Wert angegeben wird oder der Wert eine leere Zeichenfolge ist, wird dem Standardwert des Tags die JDBC-URL hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie in der Referenz der Azure Databricks Synapse-Connectoroptionen.

Verbesserungen

  • shutil.copytree funktioniert jetzt für /dbfs.
  • Beim Ausführen von Produktionsjobs für strukturiertes Streaming auf Clustern im High Concurrency-Modus kann gelegentlich ein Neustart eines Jobs fehlschlagen, da der zuvor laufende Job nicht korrekt beendet wurde. Um sicherzustellen, dass die vorherige Ausführung beendet wird, legen Sie die SQL-Konfiguration spark.sql.streaming.stopActiveRunOnRestart true in Ihrem Cluster fest. Wenn der Stream nicht ordnungsgemäß beendet werden kann, wird in 15 Sekunden eine Timeoutausnahme ausgelöst. In diesem Fall wird empfohlen, den Cluster neu zu starten.
  • Mehrere installierte R-Bibliotheken haben ein Upgrade erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Installierte R-Bibliotheken.

Apache Spark

Databricks Runtime 6.3 enthält Apache Spark 2.4.4. Diese Version enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 6.2 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerkorrekturen und Verbesserungen an Spark:

  • [SPARK-30198][CORE] BytesToBytesMap vergrößert das interne Long-Array nicht wie erwartet
  • [SPARK-29918][SQL] RecordBinaryComparator sollte die Endianness beim Vergleich mit long prüfen
  • [SPARK-30274][CORE] Vermeidung, dass das BytesToBytesMap-Lookup ewig hängen bleibt, wenn Schlüssel die maximale Kapazität erreichen
  • [SPARK-25392][CORE][WEBUI] Verhindern einer Fehlerseite beim Zugriff auf eine Poolseite vom Verlaufsserver
  • [SPARK-30263][CORE] Protokollieren Sie keinen potenziell sensiblen Wert von Nicht-Spark-Eigenschaften, die in spark-submit ignoriert werden.
  • [SPARK-28637][SQL] Thriftserver-Supportintervalltyp
  • [SPARK-30238][SQL] Beschneidung der Hive-Partition unterstützt nur Zeichenfolgen- und integrale Typen
  • [SPARK-30198][CORE] BytesToBytesMap vergrößert das interne Long-Array nicht wie erwartet
  • [SPARK-24666][ML] Beheben von Problemen mit Unendlichkeitsvektoren, die von Word2Vec erzeugt werden, wenn numIterations groß ist
  • [SPARK-30129][CORE] Festlegen der Client-ID in TransportClient nach erfolgreicher Authentifizierung
  • [SPARK-30050][SQL] Durch das Analysieren und Umbenennen der Tabelle sollten die Bucketinginformationen der Hive-Tabelle nicht gelöscht werden
  • [SPARK-28152][SQL] ShortType wurde zu SMALLINT und FloatType zu REAL für MsSqlServerDialect zugeordnet
  • [SPARK-29971][CORE] Beheben von Problemen mit Pufferverlusten in TransportFrameDecoder/TransportCipher
  • [SPARK-29970][WEBUI] Bewahren des Öffnungs-/Schließstatus von Timelineview
  • [SPARK-29949][SQL] Beheben von Problemen mit der Formatierung von Zeitstempeln durch JSON/CSV-Datenquellen
  • [SPARK-27558][CORE] Ordnungsgemäße Bereinigung, wenn ein Fehler mit OOM-Ausnahme auftritt
  • [SPARK-29758][SQL] Beheben von Problemen mit der Kürzung angeforderter Zeichenfolgenfelder in json_tuple
  • [SPARK-29949][SQL] Beheben von Problemen mit der Formatierung von Zeitstempeln durch JSON/CSV-Datenquellen
  • [SPARK-29936][R] Beheben von SparkR-Lint-Fehlern und Hinzufügen der GitHub-Aktion „lint-r“
  • [SPARK-29904][SQL] Parsen von Zeitstempeln in Mikrosekundengenauigkeit von JSON/CSV-Datenquellen
  • [SPARK-29904][SQL] Parsen von Zeitstempeln in Mikrosekundengenauigkeit von JSON/CSV-Datenquellen
  • [SPARK-26499][SQL] JdbcUtils.makeGetter verarbeitet ByteType nicht
  • [SPARK-29682][SQL] Korrektes Auflösen von in Konflikt stehenden Attributen
  • [SPARK-29875][PYTHON][SQL] Vermeiden der Verwendung veralteter pyarrow.open_stream-API in Spark 2.4.x
  • [SPARK-29850][SQL] Die Verwendung von sort-merge-join für eine leere Tabelle sollte nicht zu einem Arbeitsspeicherverlust führen
  • [SPARK-28939][SQL] Weitergeben von SQLConf für Pläne, die von toRdd ausgeführt werden

Wartungsupdates

Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 6.3-Wartungsupdates.

Systemumgebung

  • Betriebssystem: Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java: 1.8.0_252
  • Scala: 2.11.12
  • Python: 3.7.3
  • R: R-Version 3.6.2 (2019-12-12)
  • Delta Lake: 0.5.0

Hinweis

Obwohl Scala 2.12 als experimentelles Feature in Apache Spark 2.4 verfügbar ist, wird es in Databricks Runtime 6.3 nicht unterstützt.

Inhalt dieses Abschnitts:

Installierte Python-Bibliotheken

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
asn1crypto 0.24.0 Backcall 0.1.0 Boto 2.49.0
Boto3 1.9.162 Botocore 1.12.163 Zertifizieren 2019.3.9
CFFI 1.12.2 Chardet 3.0.4 Kryptographie 2.6.1
Fahrradfahrer 0.10.0 Cython 0.29.6 Dekorateur 4.4.0
docutils 0.14 idna 2.8 ipykernel 5.1.0
ipython 7.4.0 ipython-genutils 0.2.0 Jedi 0.13.3
jmespath 0.9.4 Jupyter-Client 5.2.4 jupyter-core 4.4.0
kiwisolver 1.1.0 matplotlib 3.0.3 numpy 1.16.2
Pandas 0.24.2 Parso 0.3.4 Sündenbock 0.5.1
pexpect 4.6.0 Pickleshare 0.7.5 Kern 19.0.3
Prompt-Toolkit 2.0.9 psycopg2 2.7.6.1 ptyprocess 0.6.0
Pyarrow 0.13.0 Pycparser 2.19 pycurl 7.43.0
Pygments 2.3.1 PyGObject 3.20.0 pyOpenSSL 19.0.0
Pyparsing 2.4.6 PySocks 1.6.8 python-apt 1.1.0.b1+ubuntu0.16.04.5
Python-dateutil 2.8.0 Pytz 2018.9 pyzmq 18.0.0
Anforderungen 2.21.0 s3transfer 0.2.1 scikit-lernen 0.20.3
SciPy 1.2.1 Seegeboren 0.9.0 setuptools 40.8.0
sechs 1.12.0 ssh-import-id 5.5 StatistikModelle 0.9.0
Tornado 6.0.2 Traitlets 4.3.2 unbeaufsichtigte Aktualisierungen 0,1
urllib3 1.24.1 virtualenv 16.4.1 wcwidth 0.1.7
Rad 0.33.1

Installierte R-Bibliotheken

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
abind 1.4-5 Askpass 1.1 prüfen, dass 0.2.1
Backports 1.1.5 Basis 3.6.2 base64enc 0.1-3
Bahrain 1.69.0-1 Bit 1.1-14 Bit64 0.9-7
Bitops 1.0-6 Blob 1.2.0 Boot 1.3-23
brauen 1.0-6 Callr 3.3.2 Auto 3.0-4
Fahrzeugdaten 3.0-2 Caret 6.0-84 CellRanger 1.1.0
Chron 2.3-54 Klasse 7.3-15 cli 1.1.0
Schermaschine 0.7.0 Clisymbole 1.2.0 Gruppe 2.1.0
Codetools 0,2 bis 16 Farbraum 1.4-1 Commonmark 1.7
Kompilierer 3.6.2 Konfiguration 0,3 Covr 3.3.2
Buntstift 1.3.4 Übersprechen 1.0.0 Locke 4,2
data.table 1.12.6 Datensätze 3.6.2 DBI 1.0.0
dbplyr 1.4.2 Beschreibung 1.2.0 devtools 2.2.1
verdauen 0.6.22 doMC 1.3.6 dplyr 0.8.3
DT 0.9 Ellipse 0.3.0 Evaluieren 0.14
Fans 0.4.0 fastmap 1.0.1 Sträflinge 0.4.0
Foreach 1.4.7 Fremd 0.8-74 schmieden 0.2.0
Fs 1.3.1 Gbm 2.1.5 Generika 0.0.2
ggplot2 3.2.1 Gh 1.0.1 git2r 0.26.1
glmnet 2.0-18 Kleber 1.3.1 Gower 0.2.1
Grafiken 3.6.2 grGeräte 3.6.2 Raster 3.6.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0,7 g-Tabelle 0.3.0
H₂O 3.26.0.2 Hafen 2.1.1 HMS 0.5.1
HTML-Werkzeuge 0.4.0 htmlwidgets 1.5.1 httpuv 1.5.2
httr 1.4.1 Hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3
ini 0.3.1 IPRED 0.9-9 Iteratoren 1.0.12
jsonlite 1.6 KernSmooth 2.23-16 Etikettierung 0,3
später 1.0.0 Gitter 0.20-38 Lava 1.6.6
Lazyeval 0.2.2 Lebenszyklus 0.1.0 kleiner 0.3.9
lme4 1.1-21 Schmiermittel 1.7.4 magrittr 1.5
mapproj 1.2.6 Karten 3.3.0 Kartentools 0.9-8
MASSE 7.3-51.5 Matrix 1.2-18 MatrixModels 0.4-1
Zwischenspeichern 1.1.0 Methoden 3.6.2 mgcv 1.8-31
Mime-Kunst 0,7 minqa 1.2.4 ModelMetrics 1.2.2
munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-11 nlme 3.1-143
nloptr 1.2.1 NNET 7.3-12 numDeriv 2016.8 bis 1.1
OpenSSL 1.4.1 openxlsx 4.1.2 parallel 3.6.2
Pbkrtest 0.4-7 Säule 1.4.2 pkgbuild 1.0.6
pkgconfig 2.0.3 pkgKitten 0.1.5 pkgload 1.0.2
PLOGR 0.2.0 plyr 1.8.4 loben 1.0.0
prettyunits 1.0.2 Proc 1.15.3 Prozessx 3.4.1
prodlim 2018.04.18 Fortschritt 1.2.2 Versprechungen 1.1.0
Prototyp 1.0.0 P.S. 1.3.0 schnurren 0.3.3
quantreg 5,51 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.9.0 r2d3 0.2.3 R6 2.4.0
randomForest (Zufälliger Wald) 4.6-14 Rappdirs 0.3.1 rcmdcheck 1.3.3
RColorBrauer 1.1-2 Rcpp 1.0.2 RcppEigen 0.3.3.5.0
RCurl 1.95-4.12 READR 1.3.1 readxl (Softwarepaket zum Lesen von Excel-Dateien) 1.3.1
Rezepte 0.1.7 Rückkampf 1.0.1 fernbedienungen 2.1.0
Umform2 1.4.3 Rex 1.1.2 Rio 0.5.16
rlang 0.4.1 RODBC 1.3-16 roxygen2 6.1.1
rpart 4.1-15 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.8-6
RSQLite 2.1.2 rstudioapi 0,10 rversions 2.0.0
Waage 1.0.0 Sitzungsinformationen 1.1.1 glänzend 1.4.0
sourcetools 0.1.7 sp 1.3-1 Sparklyr 1.0.4
SparkR 2.4.5 SparseM 1.77 räumlich 7.3-11
Splines 3.6.2 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1
statmod 1.4.32 Statistiken 3.6.2 Statistiken4 3.6.2
Stringi 1.4.3 stringr 1.4.0 Überleben 2.44-1.1
sys 3.3 TCLTK 3.6.2 Lehrdemos 2,10
testthat 2.2.1 Tibble 2.1.3 Räumter 1.0.0
aufräumen 0.2.5 timeDatum 3043.102 Tools 3.6.2
verwendedies 1.5.1 utf8 1.1.4 Dienstprogramme und Funktionen 3.6.2
VCTRS 0.2.0 viridisLite 0.3.0 Backenbart 0,4
Withr 2.1.2 xml2 1.2.2 xopen 1.0.0
xtable 1.8-4 YAML-Dateiformat 2.2.0 zeallot 0.1.0
schwirren 2.0.4

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 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch (Cloud-Suchdienst) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.595
com.amazonaws AWS-Java-SDK-Config 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-db 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk (Java SDK für Elastic Beanstalk von AWS) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing (Software Development Kit für Elastic Load Balancing in AWS mit Java) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS Java SDK für Elastic Transcoder) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-glue (eine Bibliothek für den Glue-Service von Amazon Web Services) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-Protokolle 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning (Maschinelles Lernen) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-Support (Unterstützung für AWS Java SDK) 1.11.595
com.amazonaws AWS-Java-SDK-SWF-Bibliotheken 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.595
com.amazonaws jmespath-java 1.11.595
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 Mitschüler 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.azure Azure-Speicher 7.0.0
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 1.9.4
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 4.1.42.Final
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
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 2.14.6
joda-time joda-time 2.9.3
Junit Junit 4,12
log4j apache-log4j-extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
net.hydromatic eigenbase-Eigenschaften 1.1.5
net.razorvine Pyrolit 4.13
net.sf.jpam jpam 1.1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv Super-CSV 2.2.0
net.Schneeflocke snowflake-ingest-sdk 0.9.6
net.Schneeflocke Snowflake-JDBC 3.12.0
net.Schneeflocke spark-snowflake_2.11 2.5.9-spark_2.4
net.sourceforge.f2j arpack_combined_all 0,1
org.acplt oncrpc 1.0.7
org.antlr ST4 4.0.4
org.antlr antlr-runtime 3.4
org.antlr antlr4-runtime 4,7
org.antlr stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant Ameise 1.9.2
org.apache.ant ant-jsch 1.9.2
org.apache.ant Ant-Launcher 1.9.2
org.apache.arrow Pfeilformat 0.10.0
org.apache.arrow Pfeilspeicher 0.10.0
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org.apache.hadoop Hadoop-Client 2.7.3
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org.apache.hadoop hadoop-hdfs 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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