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Databricks Runtime 5.1 (EoS)

Remarque

La prise en charge de cette version databricks Runtime a pris fin. Pour connaître la date de fin de support, consultez l’historique de fin de support. Pour toutes les versions prises en charge de Databricks Runtime, consultez Notes de publication sur les versions et la compatibilité de Databricks Runtime.

Databricks a publié cette version en décembre 2018.

Important

Cette version a été déconseillée le 2 mai 2023. Pour plus d’informations sur la politique de dépréciation de Databricks Runtime et sur la planification, consultez Cycles de vie du support Databricks.

Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 5.1 avec Apache Spark.

Nouvelles fonctionnalités

  • Delta Lake

    • Prise en charge de la syntaxe étendue dans MERGE INTO.

      • Prise en charge de plusieurs clauses MATCHED, conditions supplémentaires dans MATCHED et les clauses NOT MATCHED, action DELETE. Cela est utile pour l’écriture de données modifiées (insertions, mises à jour et suppressions) d’une base de données dans une table Delta.
      • Prise en charge de _ dans UPDATE et INSERT pour les actions permettant de remplir automatiquement les noms de colonnes (similaire à _ dans SELECT). Cela facilite l’écriture de requêtes MERGE pour les tables comportant un très grand nombre de colonnes.

      Pour obtenir des exemples, consultez MERGE INTO.

    • Prise en charge des niveaux d’isolement réglables pour les tables Delta.

      • Les tables Delta peuvent être configurées pour avoir l’un de ces deux niveaux d’isolation : Serializable et WriteSerializable (par défaut).
      • Le niveau d’isolation par défaut passe de Serializable à WriteSerializable pour permettre une plus grande disponibilité. Plus précisément, UPDATE, DELETE et MERGE sont autorisés à s’exécuter simultanément avec les ajouts (par exemple, à partir d’une requête de streaming). Consultez Niveaux d’isolement et écriture de conflits sur Azure Databricks pour comprendre les implications de cette relaxation et les étapes à suivre pour appliquer le comportement précédent, si nécessaire.

    • Préversion privée de la commande CONVERT TO DELTA, qui vous permet de convertir une table Parquet en table Delta sur place, sans copier les fichiers. Contactez le support Azure Databricks si vous souhaitez tester.

  • Bibliothèques au niveau du notebook pour Python. Vous pouvez désormais installer des bibliothèques Python, y compris Eggs, Wheels et PyPI, dans des notebooks Python à l’aide de l’API de la bibliothèque Databricks Utilities. Les bibliothèques installées par le biais de cette API sont disponibles uniquement dans le notebook dans lequel les bibliothèques sont installées. Consultez Utilitaire de bibliothèque (dbutils.library) (hérité).

    Important

    Cette fonctionnalité est disponible en préversion publique.

    Utilitaires de bibliothèque activés par défaut sur les clusters exécutant Databricks Runtime 5.1. Par conséquent, par défaut, le processus Python REPL pour chaque notebook est isolé à l’aide d’un exécutable Python distinct créé lorsque le notebook est attaché et hérite de l’environnement Python par défaut sur le cluster. Les bibliothèques installées par le biais de scripts init dans un environnement Azure Databricks Python sont toujours disponibles. Cette fonctionnalité peut être désactivée en définissant spark.databricks.libraryIsolation.enabled sur false.

  • La fonction display prend désormais en charge les DataFrames pandas. Consultez Créer une visualisation.

Améliorations

  • Delta Lake

    • Amélioration de la scalabilité de OPTIMIZE avec un grand nombre de petits fichiers.
    • Voici SET une colonne imbriquée dans UPDATE.

  • Performances SQL

    • Optimisez LIMIT en extrayant uniquement les premières partitions n.
    • Optimisez les jointures de plages. Nous avons ajouté des règles d’optimiseur qui réécrivent une jointure de plage à exécuter de manière plus efficace. Cela peut accélérer ce type de requête par ordre de grandeur. Pour activer l’optimisation, vous ajoutez un conseil à la requête. La réécriture actuelle prend en charge les formes de requête de jointure de plages suivantes :
      • Point dans l’intervalle : a.begin < b.point AND b.point < a.end
      • Chevauchement de l’intervalle : a.begin < b.end AND b.begin < a.end

  • Mise à niveau du connecteur pour ADLS, qui inclut des correctifs de bogues critiques. Nous vous recommandons de mettre à niveau tous les utilisateurs d’Azure Data Lake Storage vers Databricks Runtime 5.1.

  • Mise à niveau de Java à partir de 1.8.0_162 vers 1.8.0_181.

  • Mise à niveau du connecter Snowflake pour Spark vers 2.4.10.

  • Mise à niveau de certaines bibliothèques python installées :

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

  • Mise à niveau de plusieurs bibliothèques R installées. Consultez Bibliothèques R installées.

Résolution des bogues

  • Correction d’un bogue dans la prise en charge d’Azure Data Lake Storage qui n’a pas pu répertorier les répertoires avec plus de 5 000 fichiers.
  • TRANSFORM doit gérer correctement les différents types de données d’entrée.
  • Nettoyez les fichiers de lecture aléatoire externes expirés après les exécuteurs pour empêcher les clusters de longue durée de manquer de disque.

Apache Spark

Databricks Runtime 5.1 comprend Apache Spark 2.4.0. Cette version contient toutes les améliorations et tous les correctifs inclus dans Databricks Runtime 5.0 (EoS), ainsi que les améliorations et correctifs de bogues supplémentaires suivants apportés à Spark :

  • [SPARK-26147][SQL] Extraire uniquement la fonction définie par l’utilisateur Python de la condition de jointure
  • [SPARK-26129][SQL] Instrumentation pour l’heure de planification par requête
  • [Spark-25921][PYSPARK] Corriger l’exécution de tâche de cloisonnement sans BarrierTaskContext pendant la réutilisation de python worker
  • [SPARK-23207][SQL] Utiliser SQLConf.obten.enableRadixSort au lieu de SparkEnv.obten.conf.obten (SQLConf.RADIX_SORT_ENABLED)
  • [SPARK-26057][SQL] La transformation a également analysé des plans lors de la déduplication des références
  • [SPARK-25974][SQL] Optimise ,génère le bytecode pour le classement en fonction de l’ordre donné
  • [Spark-25901][CORE] Utiliser uniquement un thread dans BarrierTaskContext...
  • [SPARK-25381][SQL] Échantillonnage stratifié par argument de colonne
  • [SPARK-25514][SQL] Génération de pretty JSON par to_json
  • [SPARK-22827][SQL] Lancer SparkOutOfMemoryError dans HashAggregateExec aussi.
  • [SPARK-25979][SQL] Fonction de fenêtre : autoriser les parenthèses autour de la référence de fenêtre
  • [SPARK-25988][SQL] Conserver les noms inchangés lors de la déduplication des noms de colonnes dans l’analyseur
  • [Spark-25904][CORE] Allouer des tableaux inférieurs à Int.MaxValue
  • [SPARK-24901][SQL] Fusionner codegen de RegularHashMap et fastHashMap pour réduire le maxCodesize du compilateur lorsque VectorizedHashMap a la valeur false.
  • [SPARK-25850][SQL] Rendre le seuil de fractionnement de la fonction générée par le code configurable
  • [SPARK-25866][ML] Mettre à jour KMeans formatVersion
  • [SPARK-22148][SPARK-15815][SCHEDULER] Acquérir de nouveaux exécuteurs pour éviter les blocages en raison de la liste de refus
  • [SPARK-25827][CORE] Éviter de convertir des blocs chiffrés entrants en mémoires tampons d’octets
  • [SPARK-25918][SQL] LOAD DATA LOCAL INPATH doit gérer un chemin relatif
  • [SPARK-25837][CORE] Résoudre le ralentissement potentiel dans AppStatusListener lors du nettoyage des étapes
  • [SPARK-25773][CORE] Annuler les tâches zombie dans une étape de résultat quand la tâche se termine (5.x)
  • [SPARK-25767][SQL] Correction du flux d’expressions évaluées tardivement dans la génération de code
  • [SPARK-25819][SQL] Prendre en charge l’option de mode d’analyse pour la fonction from_avro
  • [SPARK-25044] Modifier la signature du constructeur ScalaUDF
  • [SPARK-25699][SQL] Pousse partiellement la conjonctive de prédicat dans ORC
  • [SPARK-25559][SQL] Supprimer les prédicats non pris en charge dans Parquet quand...
  • [SPARK-25540][SPARK-25525][SQL] [PYSPARK] Ne pas mettre à jour conf pour SparkContext existant dans SparkSession.getOrCreate.
  • [SPARK-25595] Ignorer les fichiers Avro endommagés si l’indicateur IGNORE_CORRUPT_FILES activé
  • [SPARK-25458][SQL] Prise en charge de FOR ALL COLUMNS dans ANALYZE TABLE
  • [SPARK-25449][CORE] La pulsation ne doit pas inclure d’accumulateurs pour les métriques nulles
  • [SPARK-25399][SS] L’état de traitement continu ne doit pas affecter les tâches d’exécution de microlot
  • [SPARK-26092][SS] Utiliser CheckpointFileManager pour écrire le fichier de métadonnées de streaming

Mises à jour de maintenance

Consultez Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime 5.1.

Environnement du système

  • Système d’exploitation : Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java : 1.8.0_181
  • Scala : 2.11.8
  • Python : 2.7.12 pour les clusters Python 2 et 3.5.2 pour les clusters Python 3.
  • R : R version 3.4.4 (2018-03-15)
  • Clusters GPU : Les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes sont installées :
    • Pilote Tesla 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Remarque

Bien que Scala 2.12 soit pris en charge dans Apache Spark 2.4, il ne l’est pas dans Databricks Runtime 5.1.

Bibliothèques Python installées

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque 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 certifi 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
chiffrement 1,5 cycliste 0.10.0 Cython 0.24.1
décorateur 4.0.10 docutils 0.14 énumération 34 1.1.6
et-xmlfile 1.0.1 freetype-py 1.0.2 funcsigs 1.0.2
fusepy 2.0.4 contrats à terme 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0.999 idna 2.1 adresse IP 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 dupe 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Oreiller 3.3.1
pépin 18.1 Plis 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
requêtes 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-learn 0.18.1
scipy (bibliothèque Python pour le calcul scientifique) 0.18.1 récurer 0.32 seaborn 0.7.1
setuptools 40.6.2 simplejson 3.8.2 simples3 1,0
répartition unique 3.4.0.3 Six 1.10.0 statsmodels, une bibliothèque Python pour la modélisation statistique 0.6.1
tornade 5.1.1 Traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 16.1.0 wcwidth 0.1.7 roue 0.32.3
wsgiref 0.1.2

Bibliothèques R installées

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
abind 1.4-5 assertthat 0.2.0 rétroportage 1.1.2
base 3.4.4 base64enc 0.1-3 BH 1.66.0-1
bindr 0.1.1 bindrcpp 0.2.2 morceau 1.1-14
bit 64 0.9-7 bitops 1.0-6 objet BLOB 1.1.1
botte 1,3-20 brasser 1.0-6 balai 0.5.0
appelant 3.0.0 voiture 3.0-2 données de voiture 3.0-2
caret 6.0-80 cellranger 1.1.0 Chron 2.3-53
classe 7.3-14 Cli 1.0.1 Presse-papiers 0.4.1
clisymbols 1.2.0 Grappe 2.0.7-1 codetools 0.2-15
espace colorimétrique 1.3-2 commonmark 1.6 compilateur 3.4.4
crayon de cire 1.3.4 friser 3.2 Thrombose Veineuse du Sinus Cérébral (CVST) 0.2-2
table de données 1.11.8 jeux de données 3.4.4 DBI 1.0.0
ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1,0-8 Desc 1.2.0
devtools 2.0.1 digérer 0.6.18 dimRed 0.1.0
doMC 1.3.5 dplyr 0.7.7 Réduction des Risques de Catastrophe (DRR) 0.0.3
fans 0.4.0 condamnés 0.3.0 foreach 1.4.4
étranger 0.8-70 Fs 1.2.6 Gbm 2.1.4
géométrie 0.3-6 ggplot2 3.1.0 Gh 1.0.1
git2r 0.23.0 glmnet 2.0-16 colle 1.3.0
Gower 0.1.2 graphisme 3.4.4 grDevices 3.4.4
grille 3.4.4 gridExtra 2.3 gsubfn 0,7
gt ;pouvant être 0.2.0 H₂O 3.20.0.8 havre 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
itérateurs 1.0.10 jsonlite 1,5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 étiquetage 0,3 treillis 0.20-38
lave 1.6.3 lazyeval 0.2.1 plus petit 0.3.5
lme4 1.1-18-1 lubridate 1.7.4 magie 1.5-9
magrittr 1,5 mapproj 1.2.6 cartes 3.3.0
maptools 0.9-4 MASSE 7.3-50 Matrice 1.2-14
MatrixModels 0.4-1 mémorisation 1.1.0 méthodes 3.4.4
mgcv 1,8 à 25 mime 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
parallèle 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 pilier 1.3.0
pkgbuild 1.0.2 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.2 plogr 0.2.0 Pls 2.7-0
plyr (un package logiciel pour le traitement de données) 1.8.4 éloge 1.0.0 joliesunits 1.0.2
Proc 1.13.0 processx 3.2.0 prodlim 2018.04.18
proto 1.0.0 p.s. 1.2.0 purrr 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 (algorithme d'apprentissage automatique) 4.6-14
rcmdcheck 1.3.1 RColorBrewer 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 1.1.0 recettes 0.1.3
match retour 1.0.1 Télécommandes 2.0.2 remodeler2 1.4.3
rivière 0.5.10 rlang 0.3.0.1 robustebase 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 écailles 1.0.0 informations sur la session 1.1.1
sfsmisc 1.1-2 Sp 1.3-1 SparkR 2.4.0
ÉparseM 1.77 spatial 7.3-11 Cannelures 3.4.4
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1 statmod 1.4.30
Statistiques 3.4.4 statistiques4 3.4.4 chaine 1.2.4
stringr 1.3.1 survie 2.43-1 tcltk 3.4.4
Démos Pédagogiques 2,10 testthat 2.0.1 tibble 1.4.2
tidyr 0.8.2 tidyselect 0.2.5 date-heure 3043.102
outils 3.4.4 Utilise ça 1.4.0 utf8 1.1.4
utilitaires 3.4.4 viridisLite 0.3.0 vibrisse 0,3-2
flétrir 2.1.2 xml2 1.2.0 xopen 1.0.0
fermeture éclair 1.0.0

Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.11)

ID de groupe ID d’artefact Version
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws Amazon Kinesis Client 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 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 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-dynamodb 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 pour Elastic Beanstalk 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 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 (kit de développement logiciel Java AWS pour l'importation et l'exportation) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-millisecondes 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-logs 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning (kit de développement logiciel AWS pour l'apprentissage automatique en Java) 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 Outil de support aws-java-sdk 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.313
com.amazonaws jmespath-java 1.11.313
com.carrotsearch hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics flux 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 ombré-cryo 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml Camarade de classe 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 cœur 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-autochtones 1.1
com.github.fommil.netlib système_natif-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 goyave 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 (kit de développement logiciel pour le magasin Azure Data Lake) 2.2.8
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 6.2.2.jre8
com.ning compress-lzf (compression utilisant l'algorithme LZF) 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lentilles_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 config 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-analyseurs 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 (bibliothèque de collections communes) commons-collections (bibliothèque de collections communes) 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 compresseur d'air 0.10
io.dropwizard.metrics métriques de base 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 3.1.5
io.dropwizard.metrics métriques-vérifications de santé 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 servlets de métriques 3.1.5
io.netty Netty 3.9.9.Final
io.netty netty-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 collecteur 0,7
javax.activation activation 1.1.1
javax.annotation javax.annotation-api 1,2
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