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Databricks Runtime 6.4 (EoS)

Nota:

El soporte técnico con esta versión de Databricks Runtime ha finalizado. Para obtener la fecha de finalización del soporte técnico, consulte Historial de finalización del soporte técnico. Para ver todas las versiones de Databricks Runtime con soporte técnico, consulte las notas de la versión de Databricks Runtime versiones y compatibilidad.

Databricks publicó esta versión en febrero de 2020.

Nota:

La compatibilidad con Databricks Runtime 6.4 finalizó el 1 de abril de 2021 debido al fin de la compatibilidad con su sistema operativo Ubuntu subyacente. Databricks recomienda actualizar a Databricks Runtime 7.x o 8.x para obtener las ventajas de Apache Spark 3.x y las numerosas características y mejoras nuevas integradas en estos entornos de ejecución más recientes.

Tiene la opción de migrar al soporte extendido de Databricks Runtime 6.4, que es idéntico a Databricks Runtime 6.4 aparte de la versión del sistema operativo, JDK y un pequeño número de bibliotecas de R y Python. Consulte Soporte extendido para Databricks Runtime 6.4 (EoS).

Las notas de la versión siguientes proporcionan información sobre Databricks Runtime 6.4, con tecnología de Apache Spark.

Nuevas características

Procesamiento incremental de nuevos archivos de datos con Auto Loader (versión preliminar pública)

Auto Loader proporciona una manera más eficaz de procesar nuevos archivos de datos de forma incremental a medida que llegan a un almacén de blobs en la nube durante ETL. Se trata de una mejora con respecto a Structured Streaming basado en archivos, que identifica los nuevos archivos enumerando repetidamente el directorio en la nube y haciendo un seguimiento de los archivos que se han visto, y puede ser muy ineficaz a medida que crece el directorio. El cargador automático también es más cómodo y eficaz que el streaming estructurado basado en notificaciones de archivos, lo que requiere que configure manualmente los servicios de notificación de archivos en la nube y no le permita rellenar los archivos existentes. Para obtener más información, consulte ¿Qué es el cargador automático?.

Carga de datos en Delta Lake con reintentos idempotentes (versión preliminar pública)

El comando SQL COPY INTO permite cargar datos en Delta Lake con reintentos idempotentes. Para cargar datos en Delta Lake hoy en día, debe usar las API de DataFrame de Apache Spark. Si hay errores durante las cargas, debe controlarlos de forma eficaz. El nuevo comando COPY INTO proporciona una interfaz declarativa conocida para que los usuarios de SQL carguen datos. El comando realiza un seguimiento de los archivos cargados previamente, y el usuario lo vuelve a ejecutar de forma segura en caso de errores.

Las métricas de operación para todas las escrituras, actualizaciones y eliminaciones de una tabla Delta ahora se muestran en el historial de tablas

Ahora puede ver las métricas de operación (por ejemplo, el número de archivos y filas modificadas) para todas las escrituras, actualizaciones y eliminaciones en una tabla Delta en el historial de la tabla. La generación de estas métricas está deshabilitada de forma predeterminada. Para habilitar la generación de métricas, establezca la configuración de Spark spark.databricks.delta.history.metricsEnabled en true.

Habilitación predeterminada de figuras de Matplotlib insertadas en cuadernos de Azure Databricks (versión preliminar pública)

La visualización de las figuras de Matplotlib sin necesidad de pasar la figura al método display ahora está habilitada de forma predeterminada. Para más información, consulte Matplotlib.

Mejoras

Corrección de un error de filtro StartsWith de Parquet

Se ha corregido la excepción NullPointerException causada por la inserción del filtro StartWith en Parquet. El problema se produce cuando las mayúsculas y minúsculas de una columna de un archivo de Parquet son diferentes de las mayúsculas y minúsculas de la columna definida en una tabla externa.

Spark de Apache

Databricks Runtime 6.4 incluye Apache Spark 2.4.5. Esta versión incluye todas las correcciones y mejoras de Spark que se han incorporado en Databricks Runtime 6.3 (EoS), así como las siguientes correcciones de errores y mejoras adicionales realizadas en Spark:

  • [SPARK-30657][SPARK-30658][SS] Corrección de dos errores en los límites de streaming [6.x]
  • [SPARK-30433][SQL] Optimización de los planes de conflictos de recopilación
  • [SPARK-30633][SQL] Anexión de L a la inicialización cuando el tipo es LongType
  • [SPARK-29777][[SPARKR] Eliminación de pruebas no válidas para llamadas recursivas
  • [SPARK-30645][[SPARKR] Traslado de datos de prueba de Unicode al archivo externo
  • [SPARK-30630][ML] Desuso de numTrees en GBT en 2.4.5
  • [SPARK-30082][SQL] Dependencia de la coerción de tipos de Scala al construir la consulta de reemplazo
  • [SPARK-30556][SQL] Copia de sparkContext.localproperties en el subproceso secundario inSubqueryExec.executionContext
  • [SPARK-30433][SQL] Mayor escalabilidad de la resolución de atributos de conflicto en ResolveReferences
  • [SPARK-29708][SQL] Corrección de los valores agregados cuando se duplican los conjuntos de agrupación
  • [SPARK-29450][SS] Medición del número de filas de salida para la agregación de streaming con el modo de anexión
  • [SPARK-30312][SQL] Cambio del nombre de conf agregando .enabled
  • [SPARK-30325][CORE] Estado de la tarea incoherente provocado por markPartitionCompleted
  • [SPARK-30246][CORE] Posible pérdida de memoria de OneForOneStreamManager en connectionTerminated
  • [SPARK-28152][SQL] Adición de un conf heredado para la asignación numérica antigua de MsSqlServerDialect
  • [SPARK-30458][WEBUI] Corrección del tiempo de cálculo del ejecutor incorrecto en la página de la línea de tiempo de la fase
  • [SPARK-30312][SQL] Conservación del permiso de ruta de acceso y acl al truncar la tabla
  • [SPARK-30447][SQL] Problema de nulabilidad en la propagación de constantes
  • [SPARK-30410][SQL] Registros de desbordamiento provocados por el cálculo del tamaño de la tabla con un gran número de particiones
  • [SPARK-30225][CORE] Comportamiento correcto de read() más allá de EOF en NioBufferedFileInputStream
  • [SPARK-30285][CORE] Corrección del interbloqueo entre LiveListenerBus#stop y AsyncEventQueue#removeListenerOnError
  • [SPARK-26560][SQL] Posibilidad para Spark de ejecutar la UDF de Hive mediante jar, independientemente del cargador de clases de contexto de subproceso actual
  • [SPARK-30339][SQL] Evitación de caer en error dos veces en la búsqueda de funciones
  • [SPARK-30269][SQL] Posibilidad de uso de estadísticas de partición antiguas para decidir si actualizar estadísticas al analizar la partición
  • [SPARK-30318][CORE] Actualización de jetty a la versión 9.3.27.v20190418
  • [SPARK-17398][SQL] Corrección de ClassCastException al consultar una tabla JSON con particiones

Actualizaciones de mantenimiento

Consulte Actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 6.4.

Entorno del sistema

  • Sistema operativo: Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java: 1.8.0_252
  • Scala: 2.11.12
  • Python: 3.7.3
  • R: versión 3.6.2 de R (2019-12-12)
  • Delta Lake: 0.5.0

Nota:

Aunque Scala 2.12 está disponible como característica experimental en Apache Spark 2.4, no se admite en Databricks Runtime 6.4.

En esta sección:

Bibliotecas de Python instaladas

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
asn1crypto 0.24.0 llamada de retorno 0.1.0 boto 2.49.0
boto3 1.9.162 botocore 1.12.163 certifi 2019.3.9
cffi 1.12.2 chardet 3.0.4 criptografía 2.6.1
ciclista 0.10.0 Cython 0.29.6 decorador 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 Cliente Jupyter 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 chivo expiatorio 0.5.1
pexpect 4.6.0 pickleshare 0.7.5 pepita 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+ubuntu0.16.04.8
Python-dateutil 2.8.0 pytz 2018.9 pyzmq 18.0.0
Solicitudes 2.21.0 s3transfer 0.2.1 scikit-learn 0.20.3
scipy 1.2.1 biblioteca de visualización de datos de Python llamada seaborn 0.9.0 setuptools 40.8.0
six (seis) 1.12.0 ssh-import-id 5.5 statsmodels (paquete de Python para análisis estadístico) 0.9.0
tornado 6.0.2 traitlets 4.3.2 actualizaciones desatendidas 0,1
urllib3 1.24.1 virtualenv 16.4.1 wcwidth 0.1.7
rueda 0.33.1

Bibliotecas de R instaladas

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
abind 1.4-5 askpass 1.1 asegúrate de que 0.2.1
retroportaciones 1.1.5 base 3.6.2 base64enc 0.1-3
BH 1.69.0-1 poco 1.1-14 bit 64 0.9-7
bitops 1.0-6 mancha 1.2.0 bota 1.3-23
fermentar 1.0-6 callr 3.3.2 automóvil 3.0-4
datosDelCoche 3.0-2 cursor 6.0-84 cellranger (herramienta de análisis de datos celulares) 1.1.0
Chron 2.3-54 clase 7.3-15 Cli 1.1.0
clipr 0.7.0 clisymbols 1.2.0 conglomerado 2.1.0
codetools 0.2-16 espacio de colores 1.4-1 commonmark 1.7
compilador 3.6.2 configuración 0,3 cubierta 3.3.2
crayón 1.3.4 diafonía 1.0.0 rizo 4,2
tabla de datos 1.12.6 conjuntos de datos 3.6.2 DBI 1.0.0
dbplyr 1.4.2 Descripción 1.2.0 devtools 2.2.1
digerir 0.6.22 doMC 1.3.6 dplyr 0.8.3
DIRECTOR TÉCNICO 0.9 elipsis 0.3.0 evaluar 0.14
fans 0.4.0 mapa rápido 1.0.1 convictos 0.4.0
foreach 1.4.7 extranjero 0.8-75 fragua 0.2.0
Fs 1.3.1 Gbm 2.1.5 genéricos 0.0.2
ggplot2 3.2.1 Gh 1.0.1 git2r 0.26.1
glmnet 2.0-18 pegamento 1.3.1 Gower 0.2.1
elementos gráficos 3.6.2 grDevices 3.6.2 rejilla 3.6.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0,7 gtable 0.3.0
H₂O 3.26.0.2 refugio 2.1.1 HMS 0.5.1
herramientas de HTML 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 Iteradores 1.0.12
jsonlite 1.6 KernSmooth 2.23-16 etiquetado 0,3
más tarde 1.0.0 retícula 0.20-38 lava 1.6.6
evaluación diferida 0.2.2 ciclo de vida 0.1.0 más pequeño/a 0.3.9
lme4 1.1-21 lubridate 1.7.4 magrittr 1.5
mapproj 1.2.6 Mapas 3.3.0 maptools 0.9-8
MASA 7.3-51.5 Matriz 1.2-18 MatrixModels 0.4-1
memorizar 1.1.0 métodos 3.6.2 mgcv 1.8-31
mimo 0,7 minqa 1.2.4 ModelMetrics 1.2.2
munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-11 nlme 3.1-144
nloptr 1.2.1 nnet 7.3-12 numDeriv 2016.8-1.1
openssl (software de cifrado) 1.4.1 openxlsx 4.1.2 paralelo 3.6.2
pbkrtest 0.4-7 pilar 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 elogio 1.0.0
prettyunits 1.0.2 Proc 1.15.3 processx 3.4.1
prodlim 2018.04.18 progreso 1.2.2 promesas 1.1.0
prototipo 1.0.0 P.D 1.3.0 ronroneo 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
Bosque Aleatorio (randomForest) 4.6-14 rappdirs 0.3.1 rcmdcheck 1.3.3
RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 1.0.2 RcppEigen 0.3.3.5.0
RCurl 1.95-4.12 readr 1.3.1 readxl 1.3.1
recetas 0.1.7 partido de revancha 1.0.1 Telecontroles 2.1.0
reshape2 1.4.3 Rex 1.1.2 río 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
balanzas 1.0.0 información de sesión 1.1.1 brillante 1.4.0
sourcetools 0.1.7 Sp 1.3-1 sparklyr 1.0.4
SparkR 2.4.5 DispersoM 1.77 espacial 7.3-11
Tiras 3.6.2 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1
statmod 1.4.32 Estadísticas 3.6.2 estadísticas4 3.6.2
stringi 1.4.3 stringr 1.4.0 supervivencia 2.44-1.1
sys 3.3 tcltk 3.6.2 TeachingDemos 2,10
testthat 2.2.1 tibble 2.1.3 tidyr 1.0.0
tidyselect 0.2.5 fechaHora 3043.102 herramientas 3.6.2
usa esto 1.5.1 utf8 1.1.4 utilidades 3.6.2
vctrs 0.2.0 viridisLite 0.3.0 bigotes 0,4
withr 2.1.2 xml2 1.2.2 xopen 1.0.0
xtable 1.8-4 yaml 2.2.0 zeallot 0.1.0
cremallera 2.0.4

Bibliotecas de Java y Scala instaladas (versión de clúster de Scala 2.11)

Identificador de grupo Identificador de artefacto Versión
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws cliente de Amazon Kinesis 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 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 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 (configuración del SDK de Java de AWS) 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-dynamodb 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 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing (paquete de software para la gestión de balanceo de carga elástica) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 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 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 (kit de desarrollo de software Java para AWS 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-logs (registros del SDK de AWS para Java) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 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 (SDK de Java para Storage Gateway de AWS) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.595
com.amazonaws SDK de AWS para Java - Soporte 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.595
com.amazonaws jmespath-java 1.11.595
com.carrotsearch hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics flujo 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 sombreado 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml compañero de clase 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 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-natives 1.1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-java 1.1
com.github.fommil.netlib sistema_nativo-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 guayaba 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 (SDK de Azure para almacenamiento en lago de datos) 2.2.8
com.microsoft.azure azure-storage 7.0.0
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 lentes_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 configuración 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 analizadores de univocidad 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-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
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 compresor de aire 0,10
io.dropwizard.metrics núcleo de métricas 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 3.1.5
io.dropwizard.metrics métricas y verificaciones de salud 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 4.1.42.Final
javax.activation activación 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
javolución javolución 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-propiedades 1.1.5
net.razorvine pyrolita 4.13
net.sf.jpam jpam 1.1
net.sf.opencsv opencsv 2.3
net.sf.supercsv super-csv 2.2.0
net.snowflake snowflake-ingest-sdk 0.9.6
net.snowflake snowflake-jdbc 3.12.0
net.snowflake spark-snowflake_2.11 2.5.9-spark_2.4
net.sourceforge.f2j arpack_combinado_todo 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 plantilla de cadenas 3.2.1
org.apache.ant hormiga 1.9.2
org.apache.ant ant-jsch 1.9.2
org.apache.ant lanzador de aplicaciones Ant 1.9.2
org.apache.arrow formato de flecha 0.10.0
org.apache.arrow memoria de flecha 0.10.0
org.apache.arrow vector de flecha 0.10.0
org.apache.avro avro 1.8.2
org.apache.avro avro-ipc 1.8.2
org.apache.avro avro-mapred-hadoop2 1.8.2
org.apache.calcte calcte-avatica 1.2.0-incubación
org.apache.calcte núcleo de calcita 1.2.0-incubación
org.apache.calcte calcte-linq4j 1.2.0-incubación
org.apache.commons commons-compress 1.8.1
org.apache.commons commons-crypto 1.0.0
org.apache.commons commons-lang3 3,5
org.apache.commons commons-math3 3.4.1
org.apache.curator curador-cliente 2.7.1
org.apache.curator marco de trabajo para curadores 2.7.1
org.apache.curator curador-recetas 2.7.1
org.apache.derby derbi 10.12.1.1
org.apache.directory.api api-asn1-api 1.0.0-M20
org.apache.directory.api api-util 1.0.0-M20
org.apache.directory.server apacheds-i18n 2.0.0-M15
org.apache.directory.server apacheds-kerberos-codec 2.0.0-M15
org.apache.hadoop anotaciones de Hadoop 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-cliente 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-common 2.7.3
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