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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 2021.
Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 7.6, avec Apache Spark 3.0.
Pour obtenir de l’aide sur la migration à partir de Databricks Runtime 6.x, consultez le guide de migration databricks Runtime 7.x.
Nouvelles fonctionnalités
Meilleure gestion de l’évolution du schéma JSON dans Auto Loader
Lors du chargement de données JSON, le comportement par défaut est que les champs qui ne font pas partie du schéma d’origine sont supprimés silencieusement. Désormais, avec Auto Loader, vous pouvez définir l’option JSON unparsedDataColumn pour spécifier le nom d’une colonne qui sera utilisée pour stocker tous les nouveaux champs sous la forme d’une chaîne JSON.
Par exemple, en définissant
.option("unparsedDataColumn", "_unparsed_data")
le résultat contient une colonne _unparsed_data, où les nouveaux champs sont stockés sous la forme d’une chaîne JSON. Ces nouveaux champs peuvent être analysés ultérieurement pour un traitement complémentaire. S’il n’y a pas de nouveau champ, la valeur de la colonne est null.
Pris en charge de la lecture de fichiers remplacés dans Auto Loader
Vous pouvez désormais configurer des flux pour permettre que des modifications apportées au fichier de répertoire d’entrée remplacent des données existantes. Définissez .option("cloudFiles.allowOverwrites", "true"). Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que le Chargeur automatique ?
Améliorations
Amélioration des performances de clustering multidimensionnel et de saut de données avec OPTIMIZE ZORDER
L’opération OPTIMIZE ZORDER utilise désormais des courbes de remplissage d’espace Hilbert par défaut. Cette approche offre de meilleures caractéristiques de clustering qu’un ordre de plan dans des dimensions supérieures. Pour les tables delta utilisant OPTIMIZE ZORDER avec de nombreuses colonnes, les courbes Hilbert peuvent accélérer les requêtes de lecture en ignorant (sautant) plus de données qu’un ordre de plan. Pour plus d’informations, consultez Saut de données pour Delta Lake.
Améliorations des performances pour certaines opérations MERGE avec uniquement des clauses MATCHED
Vous pouvez obtenir de meilleures performances dans des opérations MERGE qui ont uniquement des clauses MATCHED avec des conditions de clause.
Réglage automatique des tailles de fichier pour les tables Delta faisant l’objet de nombreuses opérations MERGE (préversion publique)
Les tables Delta qui font l’objet d’opérations MERGE répétées (par exemple, des opérations upserts continues de données de modification au niveau de la ligne) réécrivent des fichiers de manière répétée pour mettre à jour les données. Ces tables peuvent bénéficier de la présence de fichiers plus petits que ceux générés par défaut par des opérations de disposition des données telles que OPTIMIZE, l’écriture optimisée et la compression automatique. Databricks Runtime 7.6 permet de détecter automatiquement les tables faisant l’objet de nombreuses opérations MERGE et d’ajuster les tailles de fichier en conséquence. Contactez le support Databricks ou votre équipe de compte Azure Databricks pour plus d’informations sur la façon d’activer cette fonctionnalité.
Mises à niveau de la bibliothèque
- Bibliothèques Python mises à niveau :
- Mise à niveau de certifi de la version 2020.6.20 vers la version 2020.12.5.
- Mise à niveau de koalas de la version 1.4.0 vers le version 1.5.0.
- Mise à niveau de python-apt de la version 1.6.5.ubuntu0+ubuntu0.3 vers la version 1.6.5+ubuntu0.4
- Mise à niveau de la bibliothèque R :
- Mise à niveau de nlme de la version 3.1-150 vers la version 3.1-151.
- Bibliothèque Java mise à niveau :
- Mise à niveau d’azure-Data-Lake-Store-SDK de la version 2.3.8 vers la version 2.3.9.
- Mise à niveau de la build OpenJDK 8 vers Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (build 1.8.0_275-b01).
Apache Spark
Databricks Runtime 7.6 inclut Apache Spark 3.0.1. Cette version comprend l’ensemble des correctifs et améliorations Spark figurant dans Databricks Runtime 7.5 (EoS) ainsi que les correctifs de bogues et améliorations supplémentaires suivants apportés à Spark :
- [SPARK-33740] [SQL] Des configurations hadoop dans hive-site.xml peuvent remplacer des hadoop préexistants
-
[SPARK-33822] [SQL] Utilisation de la méthode
CastSupport.castdans HashJoin - [SPARK-33398] Correction du chargement des modèles d’arborescence avant Spark 3.0
- [SPARK-33029] [CORE][webui] Correction de la page exécuteur de l'UI marquant incorrectement le pilote comme mis sur liste noire
-
[SPARK-34012] [SQL] Maintien de la cohérence de comportement quand conf
spark.sqllegacy.parser.havingWithoutGroupByAsWhereest vrai avec le guide de migration - [SPARK-33635] [SS] Ajustement de l’ordre de vérification dans KafkaTokenUtil.needTokenUpdate pour remédier à une régression des performances
- [SPARK-33900] [WEBUI] Affichage correct de la taille de lecture aléatoire ou des enregistrements lorsque seul remotebytesread est disponible
- [SPARK-33593][SQL] Le lecteur de vecteurs a reçu des données incorrectes avec une valeur de partition binaire
- [SPARK-31170] [SQL] La CLI Spark SQL doit respecter hive-site.xml et spark.sql.warehouse.dir
- [SPARK-33853] [SQL] EXPLAIN CODEGEN et BenchmarkQueryTest n’affichent pas de code de sous-requête
- [SPARK-33786] [SQL] Le niveau de stockage d’un cache doit être respecté quand un nom de table est modifié
- [SPARK-33841] [CORE] Correction d’un problème de travaux disparaissant par intermittence du SHS sous une charge élevée
- [SPARK-33480] [SQL] Non-exposition des données utilisateur dans le message d’erreur
- [SPARK-33756] [SQL] Rendre l'itérateur de la carte BytesToBytesMap idempotent
- [SPARK-33774] [UI][core]"Back to Master » renvoie une erreur 500 dans le cluster autonome
- [SPARK-33733] [SQL] PullOutNondeterministic doit vérifier et collecter un champ déterministe
- [SPARK-33670] [SQL] Vérifier que le fournisseur de partitions est Hive dans la version 1 SHOW TABLE EXTENDED
- [SPARK-33788] [SQL][3.1][2.4][2.4] Levée de l’exception NoSuchPartitionsException de HiveExternalCatalog.dropPartitions()
-
[SPARK-33819] [CORE] SingleFileEventLogFileReader/RollingEventLogFilesFileReader doit être
package private - [SPARK-33742] [SQL][3.1] Levée de l’exception PartitionsAlreadyExistException de HiveExternalCatalog.createPartitions()
- [SPARK-32110] [SQL] Normalisation des nombres flottants spéciaux dans HyperLogLog++
- [SPARK-33071][SPARK-33536] [SQL] Pas de modification du constructeur d’Alias pour ne pas interrompre le connecteur snowflake
- [SPARK-32680] [SQL] Ne pas prétraiter V2 CTAS avec une requête non résolue
- [SPARK-33520] [ML][pyspark] Sélection : faire en sorte que CrossValidator/TrainValidateSplit/OneVsRest Reader/Writer supportent l’estimateur/évaluateur backend Python
- [SPARK-33592] [ML][python] Les paramètres Pyspark ML Validator dans estimatorParamMaps peuvent être perdus après l’enregistrement et le rechargement.
-
[SPARK-33667][SQL] Respect de la configuration
spark.sql.caseSensitivelors de la résolution des spécifications de partition dans version 1SHOW PARTITIONS - [SPARK-33141] [SQL] Capture des configurations de SQL lors de la création d’affichages permanents
- [SPARK-33636] [PYTHON][ml] Ajouter des étiquettesArray à PySpark StringIndexer
- [SPARK-33629] [PYTHON] Configuration de spark.buffer.size rendue visible côté pilote
- [SPARK-33389] [SQL] Les classes internes de SparkSession utilise toujours une SQLConf active
- [SPARK-33071][SPARK-33536] [SQL] Éviter de modifier le dataset_id de LogicalPlan dans join() pour ne pas interrompre DetectAmbiguousSelfJoin
- [SPARK-33551] [SQL] Non-utilisation du lecteur de lecture aléatoire personnalisé pour la repartition
- [SPARK-33432] [SQL] Analyseur SQL tenu d’utiliser la SQLConf active
-
[SPARK-33588] [SQL] Respect de la configuration
spark.sql.caseSensitivelors de la résolution des spécifications de partition dans version 1SHOW TABLE EXTENDED - [SPARK-33440] [CORE] Utilisation du timestamp actuel avec le journal des avertissements dans HadoopFSDelegationTokenProvider lorsque la date d’émission du jeton n’est pas configurée correctement
- [SPARK-33494] [SQL][aqe] Ne pas utiliser le lecteur de shuffle local pour la répartition
Mises à jour de maintenance
Consultez Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime 7.6.
Environnement du système
- Système d’exploitation : Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java : Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 (build 1.8.0_275-b01)
- Scala : 2.12.10
- Python : 3.7.5
- R : R version 3.6.3 (2020-02-29)
- Delta Lake 0.7.0
Bibliothèques Python installées
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 1.3.0 | appel de retour | 0.1.0 | boto3 | 1.12.0 |
| botocore | 1.15.0 | certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.0 |
| chardet | 3.0.4 | chiffrement | 2.8 | cycliste | 0.10.0 |
| Cython | 0.29.15 | décorateur | 4.4.1 | docutils | 0.15.2 |
| points d’entrée | 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 | dupe | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | pépin | 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 | requêtes | 2.22.0 | s3transfer | 0.3.3 |
| scikit-learn | 0.22.1 | scipy (bibliothèque Python pour le calcul scientifique) | 1.4.1 | seaborn | 0.10.0 |
| setuptools | 45.2.0 | Six | 1.14.0 | ssh-import-id | 5.7 |
| statsmodels, une bibliothèque Python pour la modélisation statistique | 0.11.0 | tornade | 6.0.3 | Traitlets | 4.3.3 |
| mises à niveau automatiques | 0.1 | urllib3 | 1.25.8 | virtualenv | 16.7.10 |
| wcwidth | 0.1.8 | roue | 0.34.2 |
Bibliothèques R installées
Les bibliothèques R sont installées à partir de l’instantané Microsoft CRAN du 02/11/2020.
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| Askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | rétroportage | 1.1.10 |
| base | 3.6.3 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| morceau | 4.0.4 | bit 64 | 4.0.5 | objet BLOB | 1.2.1 |
| botte | 1.3-25 | brasser | 1.0-6 | brio | 1.1.0 |
| balai | 0.7.2 | appelant | 3.5.1 | caret | 6.0-86 |
| cellranger | 1.1.0 | Chron | 2.3-56 | classe | 7.3-17 |
| Cli | 2.1.0 | Presse-papiers | 0.7.1 | Grappe | 2.1.0 |
| codetools | 0.2-18 | espace colorimétrique | 1.4-1 | commonmark | 1.7 |
| compilateur | 3.6.3 | config | 0,3 | covr | 3.5.1 |
| cpp11 | 0.2.3 | pastel | 1.3.4 | diaphonie | 1.1.0.1 |
| friser | 4.3 | data.table | 1.13.2 | jeux de données | 3.6.3 |
| DBI | 1.1.0 | dbplyr | 1.4.4 | Desc | 1.2.0 |
| devtools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 | digérer | 0.6.27 |
| dplyr | 0.8.5 | DT | 0,16 | ellipse | 0.3.1 |
| évaluer | 0.14 | fans | 0.4.1 | couleurs | 2.0.3 |
| carte rapide | 1.0.1 | condamnés | 0.5.0 | foreach | 1.5.1 |
| étranger | 0.8-76 | forger | 0.2.0 | Fs | 1.5.0 |
| produits génériques | 0.1.0 | ggplot2 | 3.3.2 | Gh | 1.1.0 |
| git2r | 0.27.1 | glmnet | 3.0-2 | globales | 0.13.1 |
| colle | 1.4.2 | Gower | 0.2.2 | graphisme | 3.6.3 |
| grDevices | 3.6.3 | grille | 3.6.3 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0,7 | gt ;pouvant être | 0.3.0 | havre | 2.3.1 |
| supérieur | 0,8 | Hms | 0.5.3 | outils HTML | 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 | isoband | 0.2.2 | itérateurs | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.1 | KernSmooth | 2.23-18 | knitr | 1.30 |
| étiquetage | 0.4.2 | plus tard | 1.1.0.1 | treillis | 0,20 - 41 |
| lave | 1.6.8 | lazyeval | 0.2.2 | cycle de vie | 0.2.0 |
| lubridate | 1.7.9 | magrittr | 1,5 | Markdown | 1.1 |
| MASSE | 7.3-53 | Matrice | 1.2-18 | mémorisation | 1.1.0 |
| méthodes | 3.6.3 | mgcv | 1.8-33 | mime | 0.9 |
| ModelMetrics | 1.2.2.2 | modèleur | 0.1.8 | munsell | 0.5.0 |
| nlme | 3.1-151 | nnet | 7.3-14 | numDeriv | 2016.8-1.1 |
| openssl | 1.4.3 | parallèle | 3.6.3 | pilier | 1.4.6 |
| pkgbuild | 1.1.0 | pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 |
| plogr | 0.2.0 | plyr (un package logiciel pour le traitement de données) | 1.8.6 | éloge | 1.0.0 |
| joliesunits | 1.1.1 | Proc | 1.16.2 | processx | 3.4.4 |
| prodlim | 2019.11.13 | progrès | 1.2.2 | promesses | 1.1.1 |
| proto | 1.0.0 | p.s. | 1.4.0 | purrr | 0.3.4 |
| r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.5.0 | randomForest (algorithme d'apprentissage automatique) | 4.6-14 |
| rappdirs | 0.3.1 | rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 |
| Rcpp | 1.0.5 | readr | 1.4.0 | readxl | 1.3.1 |
| recettes | 0.1.14 | match retour | 1.0.1 | revanche2 | 2.1.2 |
| Télécommandes | 2.2.0 | exemple reproductible | 0.3.0 | remodeler2 | 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 | écailles | 1.1.1 | sélecteur | 0,4-2 |
| informations sur la session | 1.1.1 | forme | 1.4.4 | brillant | 1.5.0 |
| sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.4.0 | SparkR | 3.0.0 |
| spatial | 7.3-11 | Cannelures | 3.6.3 | sqldf | 0.4-11 |
| SQUAREM | 2020.5 | Statistiques | 3.6.3 | statistiques4 | 3.6.3 |
| chaine | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 | survie | 3.2-7 |
| sys | 3.4 | tcltk | 3.6.3 | Démos Pédagogiques | 2,10 |
| testthat | 3.0.0 | tibble | 3.0.4 | tidyr | 1.1.2 |
| tidyselect | 1.1.0 | tidyverse | 1.3.0 | date-heure | 3043.102 |
| tinytex | 0,27 | outils | 3.6.3 | Utilise ça | 1.6.3 |
| utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.3 | Identifiant unique universel (UUID) | 0.1-4 |
| vctrs | 0.3.4 | viridisLite | 0.3.0 | Waldo | 0.2.2 |
| vibrisse | 0,4 | flétrir | 2.3.0 | xfun | 0.19 |
| xml2 | 1.3.2 | xopen | 1.0.0 | xtable | 1.8-4 |
| yaml | 2.2.1 |
Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.12)
| ID de groupe | ID d’artefact | Version |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | Amazon Kinesis Client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 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 | 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-dynamodb | 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 pour Elastic Beanstalk | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 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 (kit de développement logiciel Java AWS pour l'importation et l'exportation) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-millisecondes | 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-logs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning (kit de développement logiciel AWS pour l'apprentissage automatique en Java) | 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 | Outil de support aws-java-sdk | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 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 | flux | 2.9.6 |
| com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
| com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
| com.databricks.scalapb | plugin de compilation_2.12 | 0.4.15-10 |
| com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.12 | 0.4.15-10 |
| com.esotericsoftware | kryo-shaded | 4.0.2 |
| com.esotericsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | Camarade de classe | 1.3.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-annotations | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 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.caféine | caféine | 2.3.4 |
| 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.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 | goyave | 15,0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
| com.h2database | h2 | 1.4.195 |
| com.helger | profileur | 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-jdbc | 8.2.1.jre8 |
| com.microsoft.azure | Azure Data Lake Store SDK (kit de développement logiciel pour le magasin Azure Data Lake) | 2.3.9 |
| com.ning | compress-lzf (compression utilisant l'algorithme LZF) | 1.0.3 |
| com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
| com.tdunning | json | 1.8 |
| com.thoughtworks.paranamer | paranamer | 2.8 |
| com.trueaccord.lenses | lentilles_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 |
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