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Databricks Runtime 7.6 (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 Februar 2021 veröffentlicht.

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 7.6, unterstützt von Apache Spark 3.0.

Hilfe zur Migration von Databricks Runtime 6.x finden Sie im Leitfaden zur Databricks Runtime 7.x-Migration.

Neue Funktionen

Bessere Handhabung der JSON-Schemaentwicklung im Autoloader

Beim Laden von JSON-Daten werden standardmäßig Felder, die nicht Teil des ursprünglichen Schemas sind, im Hintergrund gelöscht. Jetzt können Sie mit Autoloader die JSON-Option unparsedDataColumn festlegen, um den Namen einer Spalte anzugeben, die verwendet wird, um alle neuen Felder als JSON-Zeichenfolge zu speichern. Indem Sie z. B. festlegen,

.option("unparsedDataColumn", "_unparsed_data")

dass das Ergebnis eine _unparsed_data-Spalte enthält, in der neue Felder als JSON-Zeichenfolge gespeichert werden. Diese neuen Felder können später zur weiteren Verarbeitung analysiert werden. Wenn keine neuen Felder enthalten sind, ist der Spaltenwert null.

Unterstützung für das Lesen überschriebener Dateien in Autoloader

Sie können jetzt Datenströme so konfigurieren, dass Änderungen in den Eingabeverzeichnissen bestehende Daten überschreiben können. Legen Sie .option("cloudFiles.allowOverwrites", "true") fest. Weitere Informationen finden Sie unter "Automatisches Laden".

Verbesserungen

Bessere Leistung beim mehrdimensionalen Clustering und beim Überspringen von Daten mit OPTIMIZE ZORDER

Der OPTIMIZE ZORDER-Vorgang verwendet jetzt standardmäßig Hilbert-Raumfüllungskurven. Dieser Ansatz bietet bessere Clusteringeigenschaften als die Z-Reihenfolge in höheren Dimensionen. Bei Delta-Tabellen, die OPTIMIZE ZORDER mit vielen Spalten verwenden, können Hilbert-Kurven Leseabfragen beschleunigen, indem sie mehr Daten als die Z-Reihenfolge überspringen. Einzelheiten finden Sie unter Überspringen von Daten für Delta Lake.

Leistungsverbesserungen für einige MERGE-Vorgänge mit ausschließlich MATCHED-Klauseln

Sie erhalten möglicherweise eine bessere Leistung bei MERGE-Vorgängen, die nur MATCHED-Klauseln mit Klauselbedingungen enthalten.

Automatische Optimierung der Dateigrößen für MERGE-intensive Delta-Tabellen (Public Preview)

Delta-Tabellen, die wiederholten MERGE-Vorgängen unterzogen werden (z. B. fortlaufende Upserts von Änderungsdaten auf Zeilenebene), schreiben die Dateien wiederholt neu, um die Daten zu aktualisieren. Solche Tabellen können davon profitieren, dass die Dateien kleiner sind als die, die standardmäßig durch Datenlayoutvorgänge wie OPTIMIZE, Optimized Write (optimierter Schreibvorgang) und Auto Compaction (automatische Komprimierung) erzeugt werden. Mit Databricks Runtime 7.6 können Sie automatisch MERGE-intensive Tabellen erkennen und die Dateigrößen anpassen. Wenden Sie sich für weitere Informationen zur Aktivierung dieses Features an den Databricks-Support oder Ihr Azure Databricks-Kundenberatungsteam.

Bibliotheksupgrades

  • Aktualisierte Python-Bibliotheken:
    • Upgrade von certifi von 2020.6.20 auf 2020.12.5
    • Upgrade von koalas von 1.4.0 auf 1.5.0
    • Upgrade von python-apt von 1.6.5.ubuntu0+ubuntu0.3 auf 1.6.5+ubuntu0.4
  • Aktualisierte R-Bibliothek:
    • nlme von 3.1-150 auf 3.1-151
  • Aktualisierte Java-Bibliothek:
    • Upgrade von azure-data-lake-store-sdk von 2.3.8 auf 2.3.9.
  • OpenJDK 8-Build aktualisiert auf Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (Build 1.8.0_275-b01).

Apache Spark

Databricks Runtime 7.6 enthält Apache Spark 3.0.1. Diese Version enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 7.5 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerkorrekturen und Verbesserungen an Spark:

  • [SPARK-33740] [SQL] Hadoop-Konfigurationen in hive-site.xml können bereits vorhandene Hadoop-Konfigurationen außer Kraft setzen
  • [SPARK-33822] [SQL] CastSupport.cast-Methode in HashJoin verwenden
  • [SPARK-33398] Laden der Strukturmodelle vor Spark 3.0 beheben
  • [SPARK-33029] [ CORE][webui] Fix für die UI-Executorseite, die den Treiber fälschlicherweise auf die Sperrliste setzt
  • [SPARK-34012] [SQL] Konsistentes Verhalten bewahren, wenn die Konfiguration spark.sqllegacy.parser.havingWithoutGroupByAsWhere mit Migrationsleitfaden „true“ ergibt
  • [SPARK-33635] [SS] Reihenfolge der Überprüfung in KafkaTokenUtil.needTokenUpdate anpassen, um die Leistungsregression zu beheben
  • [SPARK-33900] [WEBUI] Shuffle-Lesegröße/-Datensätze ordnungsgemäß anzeigen, wenn nur remotebytesread verfügbar ist
  • [SPARK-33593] [SQL] Vektorleser hat falsche Daten mit binärem Partitionswert erhalten
  • [SPARK-31170] [SQL] Spark SQL-CLI sollte hive-site.xml und spark.sql.warehouse.dir berücksichtigen
  • [SPARK-33853] [ SQL] EXPLAIN CODEGEN und BenchmarkQueryTest zeigen keinen Unterabfragecode an
  • [SPARK-33786] [SQL] Die Speicherebene für einen Cache sollte beachtet werden, wenn ein Tabellenname geändert wird
  • [SPARK-33841] [CORE] Problem beheben, bei dem Aufträge zeitweilig bei hoher Last aus dem SHS entfernt wurden
  • [SPARK-33480] [SQL] Benutzerdaten in Fehlermeldung nicht verfügbar machen
  • [SPARK-33756] [SQL] Den MapIterator von BytesToBytesMap idempotent machen.
  • [SPARK-33774] [UI][core]"Zurück zum Master" gibt 500 Fehler im eigenständigen Cluster zurück.
  • [SPARK-33733] [SQL] PullOutNondeterministic sollte das deterministische Feld überprüfen und sammeln
  • [SPARK-33670] [SQL] Stellen Sie sicher, dass der Partitionsanbieter in v1 SHOW TABLE EXTENDED Hive ist
  • [SPARK-33788] [SQL][3.1][2.4] NoSuchPartitionsException von HiveExternalCatalog.dropPartitions() auslösen
  • [SPARK-33819] [CORE] SingleFileEventLogFileReader/RollingEventLogFilesFileReader sollte package private sein
  • [SPARK-33742] [SQL] PartitionsAlreadyExistException von HiveExternalCatalog.createPartitions() auslösen
  • [SPARK-32110] [SQL] Spezielle Gleitkommazahlen in HyperLogLog++ normalisieren
  • [SPARK-33071][SPARK-33536] [SQL] Alias-Constructor nicht ändern, um den Snowflake-Connector nicht zu unterbrechen
  • [SPARK-32680] [SQL] Nicht präprozessieren V2 CTAS mit nicht aufgelöster Abfrage
  • [SPARK-33520] [ML][pyspark] Cherry-pick: Einsatz von CrossValidator/TrainValidateSplit/OneVsRest Reader/Writer zur Unterstützung von Python-Backend-Schätzer/Evaluator
  • [SPARK-33592] [ML][python]Pyspark ML Validator Params in estimatorParamMaps können nach dem Speichern und Erneutladen verloren gehen.
  • [SPARK-33667] [SQL] Beachten der spark.sql.caseSensitive-Konfiguration beim Auflösen der Partitionsspezifikation in v1 SHOW PARTITIONS
  • [SPARK-33141] [SQL] SQL-Konfigurationen beim Erstellen von permanenten Sichten erfassen
  • [SPARK-33636] [PYTHON][ml] Hinzufügen von labelsArray zu PySpark StringIndexer
  • [SPARK-33629] [PYTHON] Konfiguration von spark.buffer.size auf der Treiberseite sichtbar machen
  • [SPARK-33389] [SQL] Interne Klassen von SparkSession immer aktive SQLConf verwenden lassen
  • [SPARK-33071][SPARK-33536] [SQL] Änderung der dataset_id von LogicalPlan in join() vermeiden, um DetectAmbiguousSelfJoin nicht zu unterbrechen
  • [SPARK-33551] [SQL] Keinen benutzerdefinierten Shuffle-Leser für die Neupartitionierung verwenden
  • [SPARK-33432] [SQL] SQL-Parser sollte die aktive SQLConf verwenden
  • [SPARK-33588] [SQL] Beachten der spark.sql.caseSensitive-Konfiguration beim Auflösen der Partitionsspezifikation in v1 SHOW TABLE EXTENDED
  • [SPARK-33440] [CORE] Aktuellen Zeitstempel mit Warnungsprotokoll in HadoopFSDelegationTokenProvider verwenden, wenn das Ausstellungsdatum für Token nicht ordnungsgemäß festgelegt ist
  • [SPARK-33494] [SQL][aqe] Verwenden Sie keinen lokalen Shuffle-Reader für die Neupartitionierung.

Wartungsupdates

Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 7.6-Wartungsupdates.

Systemumgebung

  • Betriebssystem: Ubuntu 18.04.5 LTS
  • Java: Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (Build 1.8.0_275-b01)
  • Skala: 2.12.10
  • Python: 3.7.5
  • R: R-Version 3.6.3 (2020-02-29)
  • Delta Lake 0.7.0

Installierte Python-Bibliotheken

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
asn1crypto 1.3.0 Backcall 0.1.0 Boto3 1.12.0
Botocore 1.15.0 Zertifizieren 2020.12.5 CFFI 1.14.0
Chardet 3.0.4 Kryptographie 2.8 Fahrradfahrer 0.10.0
Cython 0.29.15 Dekorateur 4.4.1 docutils 0.15.2
Einstiegspunkte 0,3 idna 2.8 ipykernel 5.1.4
ipython 7.12.0 ipython-genutils 0.2.0 Jedi 0.17.2
jmespath 0.10.0 joblib 0.14.1 Jupyter-Client 5.3.4
jupyter-core 4.6.1 kiwisolver 1.1.0 Koalas 1.5.0
matplotlib 3.1.3 numpy 1.18.1 Pandas 1.0.1
Parso 0.7.0 Sündenbock 0.5.1 pexpect 4.8.0
Pickleshare 0.7.5 Kern 20.0.2 Prompt-Toolkit 3.0.3
psycopg2 2.8.4 ptyprocess 0.6.0 Pyarrow 1.0.1
Pycparser 2.19 Pygments 2.5.2 PyGObject 3.26.1
pyOpenSSL 19.1.0 Pyparsing 2.4.6 PySocks 1.7.1
python-apt 1.6.5+ubuntu0.4 Python-dateutil 2.8.1 Pytz 2019.3
pyzmq 18.1.1 Anforderungen 2.22.0 s3transfer 0.3.3
scikit-lernen 0.22.1 SciPy 1.4.1 Seegeboren 0.10.0
setuptools 45.2.0 sechs 1.14.0 ssh-import-id 5.7
StatistikModelle 0.11.0 Tornado 6.0.3 Traitlets 4.3.3
unbeaufsichtigte Aktualisierungen 0,1 urllib3 1.25.8 virtualenv 16.7.10
wcwidth 0.1.8 Rad 0.34.2

Installierte R-Bibliotheken

R-Bibliotheken werden aus der Microsoft CRAN-Momentaufnahme vom 2.11.2020 installiert.

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
Askpass 1.1 prüfen, dass 0.2.1 Backports 1.1.10
Basis 3.6.3 base64enc 0.1-3 Bahrain 1.72.0-3
Bit 4.0.4 Bit64 4.0.5 Blob 1.2.1
Boot 1.3-25 brauen 1.0-6 Brio 1.1.0
Besen 0.7.2 Callr 3.5.1 Caret 6.0-86
CellRanger 1.1.0 Chron 2.3-56 Klasse 7.3-17
cli 2.1.0 Schermaschine 0.7.1 Gruppe 2.1.0
Codetools 0.2-18 Farbraum 1.4-1 Commonmark 1.7
Kompilierer 3.6.3 Konfiguration 0,3 Covr 3.5.1
cpp11 0.2.3 Buntstift 1.3.4 Übersprechen 1.1.0.1
Locke 4.3 data.table 1.13.2 Datensätze 3.6.3
DBI 1.1.0 dbplyr 1.4.4 Beschreibung 1.2.0
devtools 2.3.2 diffobj 0.3.2 verdauen 0.6.27
dplyr 0.8.5 DT 0,16 Ellipse 0.3.1
Evaluieren 0.14 Fans 0.4.1 Farben 2.0.3
fastmap 1.0.1 Sträflinge 0.5.0 Foreach 1.5.1
Fremd 0.8-76 schmieden 0.2.0 Fs 1.5.0
Generika 0.1.0 ggplot2 3.3.2 Gh 1.1.0
git2r 0.27.1 glmnet 3.0-2 Globale Werte 0.13.1
Klebstoff 1.4.2 Gower 0.2.2 Grafiken 3.6.3
grGeräte 3.6.3 Raster 3.6.3 gridExtra 2.3
gsubfn 0,7 g-Tabelle 0.3.0 Hafen 2.3.1
Highr 0,8 HMS 0.5.3 HTML-Werkzeuge 0.5.0
htmlwidgets 1.5.2 httpuv 1.5.4 httr 1.4.2
Hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ini 0.3.1
IPRED 0.9-9 Isobande 0.2.2 Iteratoren 1.0.13
jsonlite 1.7.1 KernSmooth 2.23-18 Knitr 1.30
Etikettierung 0.4.2 später 1.1.0.1 Gitter 0.20-41
Lava 1.6.8 Lazyeval 0.2.2 Lebenszyklus 0.2.0
Schmiermittel 1.7.9 magrittr 1.5 Abschlag 1.1
MASSE 7.3-53 Matrix 1.2-18 Zwischenspeichern 1.1.0
Methodik 3.6.3 mgcv 1.8-33 Mime-Kunst 0.9
ModelMetrics 1.2.2.2 Modellierer 0.1.8 munsell 0.5.0
nlme 3.1-151 NNET 7.3-14 numDeriv 2016.8 bis 1.1
OpenSSL 1.4.3 parallel 3.6.3 Säule 1.4.6
pkgbuild 1.1.0 pkgconfig 2.0.3 pkgload 1.1.0
PLOGR 0.2.0 plyr 1.8.6 loben 1.0.0
prettyunits 1.1.1 Proc 1.16.2 Prozessx 3.4.4
prodlim 2019.11.13 Fortschritt 1.2.2 Versprechungen 1.1.1
Prototyp 1.0.0 P.S. 1.4.0 schnurren 0.3.4
r2d3 0.2.3 R6 2.5.0 randomForest (Zufälliger Wald) 4.6-14
Rappdirs 0.3.1 rcmdcheck 1.3.3 RColorBrauer 1.1-2
Rcpp 1.0.5 READR 1.4.0 readxl (Softwarepaket zum Lesen von Excel-Dateien) 1.3.1
Rezepte 0.1.14 Rückspiel 1.0.1 Rückspiel2 2.1.2
fernbedienungen 2.2.0 reproduzierbares Beispiel 0.3.0 Umform2 1.4.4
Rex 1.2.0 rjson 0.2.20 rlang 0.4.8
RMarkdown 2,5 RODBC 1.3-16 roxygen2 7.1.1
rpart 4.1-15 rprojroot 1.3-2 Rserve 1.8-7
RSQLite 2.2.1 rstudioapi 0,11 rversions 2.0.2
RVEST 0.3.6 Waage 1.1.1 Auswahl 0.4-2
Sitzungsinformationen 1.1.1 Gestalt 1.4.4 glänzend 1.5.0
sourcetools 0.1.7 Sparklyr 1.4.0 SparkR 3.0.0
räumlich 7.3-11 Splines 3.6.3 sqldf 0.4-11
SQUAREM 2020.5 Statistiken 3.6.3 Statistiken4 3.6.3
Stringi 1.5.3 stringr 1.4.0 Überleben 3.2-7
sys 3.4 TCLTK 3.6.3 Lehrdemos 2,10
testthat 3.0.0 Tibble 3.0.4 Räumter 1.1.2
aufräumen 1.1.0 aufräumen 1.3.0 timeDatum 3043.102
tinytex 0,27 Werkzeuge 3.6.3 Nutze dies 1.6.3
utf8 1.1.4 Dienstprogramme und Funktionen 3.6.3 Universelle eindeutige Kennung (UUID) 0.1-4
VCTRS 0.3.4 viridisLite 0.3.0 Waldo 0.2.2
Backenbart 0,4 Withr 2.3.0 xfun 0,19
xml2 1.3.2 xopen 1.0.0 xtable 1.8-4
YAML-Dateiformat 2.2.1

Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Clusterversion)

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws Amazon-Kinesis-Client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-Autoskalierung 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch (Cloud-Suchdienst) 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudtrail 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatch 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudwatchmetrics 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-codedeploy 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitoidentity 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cognitosync 1.11.655
com.amazonaws AWS-Java-SDK-Config 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-core 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-datapipeline 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-directconnect 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-directory 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-db 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ec2 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ecs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-efs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticache 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk (Java SDK für Elastic Beanstalk von AWS) 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing (Software Development Kit für Elastic Load Balancing in AWS mit Java) 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS Java SDK für Elastic Transcoder) 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-Protokolle 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning (Maschinelles Lernen) 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-Support (Unterstützung für AWS Java SDK) 1.11.655
com.amazonaws AWS-Java-SDK-SWF-Bibliotheken 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.655
com.amazonaws jmespath-java 1.11.655
com.chuusai shapeless_2.12 2.3.3
com.clearspring.analytics Datenstrom 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
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-schattiert 4.0.2
com.esotericsoftware Minlog 1.3.0
com.fasterxml Klassenkamerad 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Anmerkungen 2.10.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.10.0
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Datenbindung 2.10.0
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.10.0
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.10.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.10.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.10.0
com.github.ben-manes.coffein Koffein 2.3.4
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.joshelser dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter 0.1.2
com.github.luben zstd-jni 1.4.4-3
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.9.0
com.google.guava Guave 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.h2database h2 1.4.195
com.helger Profiler 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox Bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.sqlserver mssql-servers 8.2.1.jre8
com.microsoft.azure Azure Data Lake Store SDK (Software Development Kit für Azure Data Lake Store) 2.3.9
com.ning compress-lzf (Datenkompression mit LZF-Algorithmus) 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.tduning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer Paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses linsen_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.9.5
com.twitter chill_2.12 0.9.5
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 Konfiguration 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.univocity univocity-parsers 2.9.0
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-Dateihochladen Commons-Dateihochladen 1.3.3
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 1.0.10
io.airlift Luftkompressor 0,10
io.dropwizard.metrics Metrics-Kernbibliothek 4.1.1
io.dropwizard.metrics Metrics-Graphit 4.1.1
io.dropwizard.metrics Metrik-Gesundheitschecks 4.1.1
io.dropwizard.metrics Metrics-Jetty9 4.1.1
io.dropwizard.metrics Metrics-JMX 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.1.1
io.dropwizard.metrics Metrik-Servlets 4.1.1
io.netty nett-all 4.1.47.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 Sammlung 0.12.0
jakarta.annotation jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.validation jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation Aktivierung 1.1.1
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.transaction Transaktions-API 1.1
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 2.10.5
log4j apache-log4j-extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
net.razorvine Pyrolit 4,30
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 3.12.8
net.Schneeflocke spark-snowflake_2.12 2.8.1-spark_3.0
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
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