Remarque
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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 février 2020.
Remarque
Le support de Databricks Runtime 6.4 a pris fin le 1er avril 2021 en raison de la fin du support de son système d’exploitation Ubuntu sous-jacent. Databricks vous recommande d’effectuer la mise à niveau vers Databricks Runtime 7.x ou 8.x pour bénéficier des avantages d’Apache Spark 3.x et des nombreuses nouvelles fonctionnalités et améliorations intégrées à ces nouveaux runtimes.
Vous avez la possibilité de migrer vers le support étendu de Databricks Runtime 6.4, qui est identique à Databricks Runtime 6.4, en dehors de la version du système d’exploitation, du JDK et d’un petit nombre de bibliothèques R et Python. Consultez Support étendu Databricks Runtime 6.4 (EoS).
Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 6.4 avec Apache Spark.
Nouvelles fonctionnalités
Traiter les nouveaux fichiers de données de façon incrémentielle avec le chargeur automatique (préversion publique)
Le chargeur automatique vous offre un moyen plus efficace de traiter les nouveaux fichiers de données de manière incrémentielle au fur et à mesure qu’ils arrivent dans un magasin d’objets blob dans le cloud pendant l’ETL. Il s’agit d’une amélioration par rapport au streaming structuré basé sur des fichiers, qui identifie les nouveaux fichiers en répertoriant de façon répétée l’annuaire cloud et en suivant les fichiers qui ont été vus, ce qui peut s’avérer très inefficace à mesure que l’annuaire s’agrandit. Le chargeur automatique est également plus pratique et efficace que le streaming structuré basé sur les notifications de fichiers, ce qui vous oblige à configurer manuellement les services de notification de fichiers sur le cloud et ne vous permet pas de recharger les fichiers existants. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que le Chargeur automatique ?
Charger des données dans Delta Lake avec des nouvelles tentatives idempotent (préversion publique)
La commande SQL COPY INTO vous permet de charger des données dans Delta Lake avec des nouvelles tentatives idempotent. Aujourd’hui, pour charger des données dans Delta Lake, vous devez utiliser les API DataFrame Apache Spark. En cas d’échecs lors des chargements, vous devez les gérer efficacement. La nouvelle commande COPY INTO fournit une interface déclarative familière aux utilisateurs SQL pour charger des données. La commande garde la trace des fichiers précédemment chargés et vous pouvez la réexécuter en toute sécurité en cas d’échecs.
Les métriques d’opération pour toutes les écritures, mises à jour et suppressions sur une table Delta sont désormais affichées dans l’historique de la table
Vous pouvez maintenant voir les métriques d’opération (par exemple, le nombre de fichiers et de lignes modifiés) pour toutes les écritures, mises à jour et suppressions sur une table Delta dans l’historique de la table. La génération de ces métriques est désactivée par défaut. Pour activer la génération des métriques, définissez la configuration Sparkspark.databricks.delta.history.metricsEnabled sur true.
Les figures Matplotlib inline sont désormais activées par défaut dans les notebooks Azure Databricks (préversion publique)
L’affichage des figures Matplotlib sans avoir à passer la figure à la méthode display est désormais activé par défaut. Pour plus d’informations, consultez Matplotlib.
Améliorations
Correction du bogue de filtre StartsWith Parquet
Correction du problème NullPointerException provoqué par le filtre pushdown StartWith sur Parquet. Le problème se produit lorsque la casse d’une colonne dans un fichier Parquet est différente de celle de la colonne définie dans une table externe.
Apache Spark
Databricks Runtime 6.4 comprend Apache Spark 2.4.5. Cette version inclut tous les correctifs et améliorations Spark figurant dans Databricks Runtime 6.3 (EoS) ainsi que les correctifs de bogues et améliorations supplémentaires suivants apportés à Spark :
- [SPARK-30657][SPARK-30658][SS] Correction de deux bogues dans les limites relatives au streaming [6.x]
- [SPARK-30433][SQL] Optimiser la collecte des plans en conflit
- [SPARK-30633][SQL] Ajouter L à la valeur initiale lorsque le type est LongType
- [SPARK-29777][[SPARKR] Supprimer les tests non valides pour les appels récursifs
- [SPARK-30645][[SPARKR] Déplacer les données de test Unicode vers un fichier externe
- [SPARK-30630][ML] Déprécier numTrees dans GBT dans 2.4.5
- [SPARK-30082][SQL] Dépendre du forçage de type Scala lors de la génération de la requête de remplacement
- [SPARK-30556][SQL] Copier sparkContext.localproperties vers le thread enfant inSubqueryExec.executionContext
- [SPARK-30433][SQL] Rendre la résolution des attributs de conflit plus scalable dans ResolveReferences
- [SPARK-29708][SQL] Corriger les valeurs agrégées quand les jeux de regroupement sont dupliqués
- [SPARK-29450][SS] Mesurer le nombre de lignes de sortie pour l’agrégation de streaming avec le mode Append
-
[SPARK-30312][SQL] Renommer conf en ajoutant
.enabled - [SPARK-30325][CORE] markPartitionCompleted provoque l’incohérence de l’état de la tâche
- [SPARK-30246][CORE] OneForOneStreamManager peut provoquer une fuite de mémoire dans connectionTerminated
- [SPARK-28152][SQL] Ajouter une configuration héritée pour l’ancien mappage numérique MsSqlServerDialect
- [SPARK-30458][WEBUI] Corriger le temps de traitement d’exécuteur incorrect dans la chronologie de la page correspondante
- [SPARK-30312][SQL] Conserver l’autorisation de chemin et ACL lors de la troncation de la table
- [SPARK-30447][SQL] Problème constant de possibilité de valeur NULL dans la propagation
- [SPARK-30410][SQL] Le calcul de la taille de la table avec un grand nombre de partitions entraîne la saturation des journaux
- [SPARK-30225][CORE] Corriger le comportement read() après EOF dans NioBufferedFileInputStream
- [SPARK-30285][CORE] Corriger le blocage entre LiveListenerBus#stop et AsyncEventQueue#removeListenerOnError
- [SPARK-26560][SQL] Spark doit pouvoir exécuter UDF Hive à l’aide de jar indépendamment du chargeur de classes de contexte de thread actuel
- [SPARK-30339][SQL] Éviter d’échouer deux fois dans la recherche de fonction
- [SPARK-30269][SQL] Utilisation obligatoire de statistiques de partitions anciennes pour décider s’il faut mettre à jour les statistiques lors de l’analyse de la partition
- [SPARK-30318][CORE] Mettre à niveau jetty vers 9.3.27.v20190418
- [SPARK-17398][SQL] Corriger ClassCastException lors de l’interrogation de la table JSON partitionnée
Mises à jour de maintenance
Consultez Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime 6.4.
Environnement du système
- Système d’exploitation : 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
Remarque
Bien que Scala 2.12 soit disponible en tant que fonctionnalité expérimentale dans Apache Spark 2.4, il n’est pas pris en charge dans Databricks Runtime 6.4.
Dans cette section :
- Bibliothèques Python installées
- Bibliothèques R installées
- Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.11)
Bibliothèques Python installées
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 0.24.0 | appel de retour | 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 | cryptographie | 2.6.1 |
| cycliste | 0.10.0 | Cython | 0.29.6 | décorateur | 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 | dupe | 0.5.1 |
| pexpect | 4.6.0 | pickleshare | 0.7.5 | pépin | 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 |
| requêtes | 2.21.0 | s3transfer | 0.2.1 | scikit-learn | 0.20.3 |
| scipy (bibliothèque Python pour le calcul scientifique) | 1.2.1 | seaborn | 0.9.0 | setuptools | 40.8.0 |
| Six | 1.12.0 | ssh-import-id | 5.5 | statsmodels, une bibliothèque Python pour la modélisation statistique | 0.9.0 |
| tornade | 6.0.2 | Traitlets | 4.3.2 | mises à niveau automatiques | 0.1 |
| urllib3 | 1.24.1 | virtualenv | 16.4.1 | wcwidth | 0.1.7 |
| roue | 0.33.1 |
Bibliothèques R installées
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| abind | 1.4-5 | Askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| rétroportage | 1.1.5 | base | 3.6.2 | base64enc | 0.1-3 |
| BH | 1.69.0-1 | morceau | 1.1-14 | bit 64 | 0.9-7 |
| bitops | 1.0-6 | objet BLOB | 1.2.0 | botte | 1.3-23 |
| brasser | 1.0-6 | appelant | 3.3.2 | voiture | 3.0-4 |
| données de voiture | 3.0-2 | caret | 6.0-84 | cellranger | 1.1.0 |
| Chron | 2.3-54 | classe | 7.3-15 | Cli | 1.1.0 |
| Presse-papiers | 0.7.0 | clisymbols | 1.2.0 | Grappe | 2.1.0 |
| codetools | 0.2-16 | espace colorimétrique | 1.4-1 | commonmark | 1.7 |
| compilateur | 3.6.2 | config | 0,3 | covr | 3.3.2 |
| pastel | 1.3.4 | diaphonie | 1.0.0 | friser | 4,2 |
| data.table | 1.12.6 | jeux de données | 3.6.2 | DBI | 1.0.0 |
| dbplyr | 1.4.2 | Desc | 1.2.0 | devtools | 2.2.1 |
| digérer | 0.6.22 | doMC | 1.3.6 | dplyr | 0.8.3 |
| DT | 0.9 | ellipse | 0.3.0 | évaluer | 0.14 |
| fans | 0.4.0 | carte rapide | 1.0.1 | condamnés | 0.4.0 |
| foreach | 1.4.7 | étranger | 0.8-75 | forger | 0.2.0 |
| Fs | 1.3.1 | Gbm | 2.1.5 | produits génériques | 0.0.2 |
| ggplot2 | 3.2.1 | Gh | 1.0.1 | git2r | 0.26.1 |
| glmnet | 2.0-18 | colle | 1.3.1 | Gower | 0.2.1 |
| graphisme | 3.6.2 | grDevices | 3.6.2 | grille | 3.6.2 |
| gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0,7 | gt ;pouvant être | 0.3.0 |
| H₂O | 3.26.0.2 | havre | 2.1.1 | Hms | 0.5.1 |
| outils 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 | itérateurs | 1.0.12 |
| jsonlite | 1.6 | KernSmooth | 2.23-16 | étiquetage | 0,3 |
| plus tard | 1.0.0 | treillis | 0.20-38 | lave | 1.6.6 |
| lazyeval | 0.2.2 | cycle de vie | 0.1.0 | plus petit | 0.3.9 |
| lme4 | 1.1-21 | lubridate | 1.7.4 | magrittr | 1,5 |
| mapproj | 1.2.6 | cartes | 3.3.0 | maptools | 0.9-8 |
| MASSE | 7.3-51.5 | Matrice | 1.2-18 | MatrixModels | 0.4-1 |
| mémorisation | 1.1.0 | méthodes | 3.6.2 | mgcv | 1.8-31 |
| mime | 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 | 1.4.1 | openxlsx | 4.1.2 | parallèle | 3.6.2 |
| pbkrtest | 0.4-7 | pilier | 1.4.2 | pkgbuild | 1.0.6 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgKitten | 0.1.5 | pkgload | 1.0.2 |
| plogr | 0.2.0 | plyr (un package logiciel pour le traitement de données) | 1.8.4 | éloge | 1.0.0 |
| joliesunits | 1.0.2 | Proc | 1.15.3 | processx | 3.4.1 |
| prodlim | 2018.04.18 | progrès | 1.2.2 | promesses | 1.1.0 |
| proto | 1.0.0 | p.s. | 1.3.0 | purrr | 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 (algorithme d'apprentissage automatique) | 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 |
| recettes | 0.1.7 | match retour | 1.0.1 | Télécommandes | 2.1.0 |
| remodeler2 | 1.4.3 | Rex | 1.1.2 | rivière | 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 |
| écailles | 1.0.0 | informations sur la session | 1.1.1 | brillant | 1.4.0 |
| sourcetools | 0.1.7 | Sp | 1.3-1 | sparklyr | 1.0.4 |
| SparkR | 2.4.5 | ÉparseM | 1.77 | spatial | 7.3-11 |
| Cannelures | 3.6.2 | sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2017.10-1 |
| statmod | 1.4.32 | Statistiques | 3.6.2 | statistiques4 | 3.6.2 |
| chaine | 1.4.3 | stringr | 1.4.0 | survie | 2.44-1.1 |
| sys | 3.3 | tcltk | 3.6.2 | Démos Pédagogiques | 2,10 |
| testthat | 2.2.1 | tibble | 2.1.3 | tidyr | 1.0.0 |
| tidyselect | 0.2.5 | date-heure | 3043.102 | outils | 3.6.2 |
| Utilise ça | 1.5.1 | utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.2 |
| vctrs | 0.2.0 | viridisLite | 0.3.0 | vibrisse | 0,4 |
| flétrir | 2.1.2 | xml2 | 1.2.2 | xopen | 1.0.0 |
| xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.0 | zeallot | 0.1.0 |
| fermeture éclair | 2.0.4 |
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 | 1.11.595 |
| 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 | 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 pour Elastic Beanstalk | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 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 (kit de développement logiciel Java AWS pour l'importation et l'exportation) | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-millisecondes | 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 | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning (kit de développement logiciel AWS pour l'apprentissage automatique en Java) | 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 | Outil de support aws-java-sdk | 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 | 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 | kryo-shaded | 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.microsoft.azure | Azure Data Lake Store SDK (kit de développement logiciel pour le magasin Azure Data Lake) | 2.2.8 |
| com.microsoft.azure | Azure Storage | 7.0.0 |
| 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 | 1.9.4 |
| 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 |
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