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Databricks Runtime 5.0 (EoS)

Observação

O suporte para esta versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para obter a data de fim do suporte, consulte o Histórico de fim do suporte. Para todas as versões compatíveis do Databricks Runtime, consulte notas de lançamento sobre versões e compatibilidade do Databricks Runtime.

O Databricks lançou essa versão em novembro de 2018.

As notas sobre a versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 5.0 da plataforma Apache Spark.

Novos Recursos

  • Lago Delta
    • As subconsultas agora têm suporte na cláusula WHERE para o suporte dos comandos DELETE e UPDATE.
    • Nova implementação escalonável para os comandos MERGE.
      • Nenhum limite para o número de inserções e atualizações.
      • Pode ser usado para consultas do Tipo 1 e Tipo 2 do SCD.
      • Pode ser usado para realizar upserts de consultas de streaming no modo de “atualização” (por exemplo, gravar a saída de agregação de streaming em uma tabela Delta). Confira o exemplo do notebook Gravando agregações de fluxo no Databricks Delta usando MERGE e foreachBatch.
  • Streaming estruturado
    • Fonte de streaming baseada em notificação de arquivo do Armazenamento de Blobs do Azure. Isso pode reduzir significativamente os custos de listagem ao executar uma consulta de Streaming Estruturado em arquivos no Armazenamento Blob do Azure. Em vez de usar a listagem para localizar novos arquivos para processamento, essa fonte de fluxo de dados pode ler diretamente as notificações de eventos de arquivo para localizar novos arquivos. Confira Fonte de arquivos de armazenamento de Blobs do Azure com o Armazenamento de Filas do Azure (herdado).
  • Adicionado suporte para TensorBoard para monitorar trabalhos de aprendizado profundo. Confira TensorBoard.

Aprimoramentos

  • Lago Delta
    • OPTIMIZE desempenho e estabilidade.
      • O comando OPTIMIZE confirma os lotes assim que possível, em vez de no final.
      • Reduziu o número padrão de threads OPTIMIZE executados em paralelo. Esse é um aumento estrito de desempenho para tabelas grandes.
      • O OPTIMIZE acelerado faz gravações evitando a classificação desnecessária de dados ao gravar em uma tabela particionada.
      • Acelerou OPTIMIZE ZORDER BY tornando-o incremental. Isso significa que o comando agora evita a regravação de arquivos de dados que já foram ordenados em Z pela(s) mesma(s) coluna(s). Confira Ignorar dados no Delta Lake.
    • Isolamento de instantâneo ao consultar tabelas Delta. Qualquer consulta com várias referências a uma tabela Delta (por exemplo, autojunção) lê a partir do mesmo instantâneo de tabela, mesmo se houver atualizações simultâneas na tabela.
    • Latência de consulta aprimorada ao ler de tabelas Delta pequenas (< 2.000 arquivos) armazenando em cache os metadados no driver.
  • Desempenho aprimorado de regressão logística do MLlib.
  • Desempenho aprimorado do algoritmo de árvore MLlib.
  • Várias bibliotecas do Java e do Scala foram atualizadas. Confira Bibliotecas do Java e do Scala instaladas (versão do cluster Scala 2.11).
  • Atualizou algumas bibliotecas do Python instaladas:
    • pip: 10.0.1 para 18.0
    • setuptools: 39.2.0 para 40.4.1
    • tornado: 5.0.2 para 5.1.1
  • Várias bibliotecas do R instaladas foram atualizadas. Confira Bibliotecas do R instaladas.

Correções de bugs

  • Lago Delta
    • As configurações definidas no SQL conf agora se aplicam corretamente às operações do Delta Lake que foram carregadas primeiro em um notebook diferente.
    • Corrigiu um bug no comando DELETE que excluía incorretamente as linhas em que a condição era avaliada como nula.
    • Fluxos que levam mais de dois dias para processar o lote inicial (ou seja, os dados que estavam na tabela quando o fluxo foi iniciado) não falham mais com o FileNotFoundException ao tentar se recuperar de um ponto de verificação.
    • Evita uma condição de corrida que leva ao NoClassDefError durante o carregamento de uma nova tabela.
    • Correção para VACUUM, no qual a operação pode falhar com um AssertionError, informando: "Não deve ter nenhum caminho absoluto para exclusão aqui."
    • O comando fixo SHOW CREATE TABLE não inclui propriedades de armazenamento geradas por Hive.
  • Os executores que lançam muitos erros NoClassDefFoundError para as classes internas do Spark agora são reiniciados automaticamente para corrigir o problema.

Problemas conhecidos

  • Os nomes de coluna especificados na opção replaceWhere para modo overwrite no Delta Lake diferenciam maiúsculas de minúsculas, mesmo que a insensibilidade a maiúsculas e minúsculas esteja habilitada (que é o padrão).
  • O Conector do Snowflake para o Databricks Runtime 5.0 está em Visualização.
  • Se você cancelar uma célula de fluxo em execução em um notebook anexado a um cluster do Databricks Runtime 5.0, não será possível executar nenhum comando subsequente no notebook, a menos que você limpe o estado do notebook ou reinicie o cluster. Para obter uma solução alternativa, confira a Base de dados de conhecimento.

Apache Spark

O Databricks Runtime 5.0 inclui o Apache Spark 2.4.0.

Core e Spark SQL

Observação

Este artigo contém referências ao termo escravo, que o Azure Databricks não usa mais. Quando o termo for removido do software, também o removeremos deste artigo.

Principais recursos

  • Modo de execução de barreira: [SPARK-24374] Suporte ao Modo de Execução de Barreira no agendador, para se integrar melhor às estruturas de aprendizado profundo.
  • Suporte ao Scala 2.12: [SPARK-14220] Adicionar suporte experimental ao Scala 2.12. Agora você pode criar o Spark com o Scala 2.12 e escrever aplicativos Spark no Scala 2.12.
  • Funções de ordem superior: [SPARK-23899] Adicione muitas novas funções internas, incluindo funções de ordem superior, para facilitar o trabalho com tipos de dados complexos. Confira Funções internas do Apache Spark.
  • Fonte de dados Avro interna: [SPARK-24768] Pacote de Spark-Avro embutido com suporte de tipo lógico, melhor desempenho e usabilidade.

API

desempenho e estabilidade

  • [SPARK-16406] A resolução de referência para um grande número de colunas deve ser mais rápida
  • [SPARK-23486] Armazenar em cache o nome da função do catálogo externo para lookupFunctions
  • [SPARK-23803] Remoção de bucket de suporte
  • [SPARK-24802] Exclusão de regra de otimização
  • [SPARK-4502] Remoção de esquema aninhado para tabelas Parquet
  • [SPARK-24296] Suporte à replicação de blocos com mais de 2 GB
  • [SPARK-24307] Suporte ao envio de mensagens acima de 2 GB a partir da memória
  • [SPARK-23243] Ordem aleatória + repartição em um RDD pode gerar respostas incorretas
  • [SPARK-25181] Limitou o tamanho dos pools de threads de mestre e subordinado do BlockManager, reduzindo a sobrecarga de memória quando a rede está lenta

Conectores

  • [SPARK-23972] Atualização do Parquet de 1.8.2 para 1.10.0
  • [SPARK-25419] Aperfeiçoamento de pushdown do predicado Parquet
  • [SPARK-23456] O leitor de ORC nativo está ativado por padrão
  • [SPARK-22279] Use o leitor ORC nativo para ler as tabelas serde do Hive por padrão
  • [SPARK-21783] Ativar o pushdown de filtro ORC por padrão
  • [SPARK-24959] Acelerar a operação de contagem para JSON e CSV
  • [SPARK-24244] Analisando apenas as colunas obrigatórias para o analisador de CSV
  • [SPARK-23786] Validação de esquema CSV – nomes de coluna não são verificados
  • [SPARK-24423] Consulta de opção para especificar a consulta a ser lida no JDBC
  • [SPARK-22814] Carimbo de data/hora de suporte na coluna partição JDBC
  • [SPARK-24771] Atualizar Avro de 1.7.7 para 1.8

PySpark

  • [SPARK-24215] Implementar a avaliação rápida de APIs do DataFrame
  • [SPARK-22274] - [SPARK-22239] Funções de agregação definidas pelo usuário com o pandas udf
  • [SPARK-24396] Adicionar Streaming Estruturado ForeachWriter para Python
  • [SPARK-23874] Atualização do Apache Arrow para 0.10.0
  • [SPARK-25004] Adicionar limite do spark.executor.pyspark.memory
  • [SPARK-23030] Usar o formato de fluxo do Arrow para criar a partir de e coletar DataFrames do Pandas
  • [SPARK-24624] Suporte à combinação de UDF Python e UDF do Pandas Scalar

Outras alterações notáveis

Streaming estruturado

Principais recursos

  • [SPARK-24565] Expor as linhas de saída de cada microlote como um DataFrame usando foreachBatch (Python, Scala e Java)
  • [SPARK-24396] Adicionada API do Python para ForEach e ForeachWriter
  • [SPARK-25005] Suporte a “kafka.isolation.level” para ler somente registros confirmados de tópicos do Kafka que são gravados usando um produtor transacional.

Outras alterações notáveis

  • [SPARK-24662] Suporte ao operador LIMIT para fluxos no modo Acrescentar ou Concluir
  • [SPARK-24763] Remover dados de chave redundantes do valor na agregação de streaming
  • [SPARK-24156] Geração mais rápida de resultados de saída e/ou limpeza de estado com operações com estado (mapGroupsWithState, junção de fluxo-fluxo, agregação de streaming, dropDuplicates de streaming) quando não houver dados no fluxo de entrada.
  • [SPARK-24730] Suporte para escolher a marca d'água mínima ou máxima quando há vários fluxos de entrada em uma consulta
  • [SPARK-25399] Corrigido um bug em que a reutilização de threads de execução do processamento contínuo para streaming em microlote pode resultar em problemas de precisão.
  • [SPARK-18057] Versão do cliente Kafka atualizada de 0.10.0.1 para 2.0.0

MLlib

Principais recursos

  • [SPARK-22666] Fonte de origem do Spark para o formato de imagem

Outras alterações notáveis

SparkR

GraphX

  • [SPARK-25268] executar PageRank personalizado paralelo gera exceção de serialização

Desativações

Alterações de comportamento

  • [SPARK-23549] Converter em carimbo de data/hora ao comparar carimbo de data/hora com data
  • [SPARK-24324] O UDF do mapa agrupado do Pandas deve atribuir colunas de resultados por nome
  • [SPARK-25088] Atualizações padrão do Servidor REST e da documentação
  • [SPARK-23425] carregar dados para o caminho do arquivo HDFS com uso de curinga não está funcionando corretamente
  • [SPARK-23173] from_json pode produzir valores nulos para campos marcados como não anuláveis
  • [SPARK-24966] Implementar regras de precedência para operações de conjunto
  • [SPARK-25708]HAVING sem GROUP BY deve ser um agregado global
  • [SPARK-24341] Manipular corretamente subconsultas IN com múltiplos valores
  • [SPARK-19724] Criar uma tabela gerenciada com um local padrão existente deve gerar uma exceção

Problemas conhecidos

  • [SPARK-25793] Bug no carregamento de modelo em BisectingKMeans
  • [SPARK-25271] CTAS com tabelas de parquet do Hive devem aproveitar a fonte parquet nativa
  • [SPARK-24935] Problema com a execução de UDAFs do Hive do Spark 2.2 em diante

Atualizações de manutenção

Confira Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 5.0.

Ambiente do sistema

  • Sistema operacional: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_162
  • Scala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 para os clusters do Python 2 e 3.5.2 para os clusters do Python 3.
  • R: R versão 3.4.4 (15-03-2018)
  • Clusters da GPU: as seguintes bibliotecas GPU da NVIDIA estão instaladas:
    • Driver Tesla 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Observação

Embora o Scala 2.12 obtenha suporte do Apache Spark 2.4, ele não tem suporte no Databricks Runtime 5.0.

Bibliotecas Python instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
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 certificação 2016.2.28 cffi 1.7.0
chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
criptografia 1.5 ciclista 0.10.0 Cython 0.24.1
decorador 4.0.10 docutils 0,14 enum34 1.1.6
et-xmlfile 1.0.1 freetype-py 1.0.2 funcsigs 1.0.2
fusepy 2.0.4 contratos futuros 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0,999 IDNA 2.1 endereço 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 Patsy 0.4.1
pexpect 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Almofada 3.3.1
caroço 18.0 Camada 3.9 kit de ferramentas de prompt 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
solicitações 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-aprender 0.18.1
Scipy 0.18.1 vasculhar 0,32 seaborn (biblioteca de visualização em Python) 0.7.1
Ferramentas de configuração 40.4.1 simplejson 3.8.2 simples3 1,0
singledispatch 3.4.0.3 seis 1.10.0 statsmodels (biblioteca para modelos estatísticos em Python) 0.6.1
tornado 5.1.1 traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 15.0.1 wcwidth 0.1.7 wheel 0.31.1
wsgiref 0.1.2

Bibliotecas R instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
abind 1.4-5 afirme isso 0.2.0 backports 1.1.2
base 3.4.4 base64enc 0.1-3 BH 1.66.0-1
bindr (aplicativo Bindr) 0.1.1 bindrcpp 0.2.2 bit 1.1-14
bit64 0.9-7 bitops 1.0-6 blob 1.1.1
ciar 1.3-20 Fabricação de cerveja 1.0-6 vassoura 0.5.0
chamador 3.0.0 carro 3.0-2 dadosDoCarro 3.0-1
acento circunflexo (^) 6.0-80 Cellranger 1.1.0 crono 2.3-52
classe 7.3-14 Interface de Linha de Comando (CLI) 1.0.0 cluster 2.0.7-1
codetools 0,2-15 espaço de cores 1.3-2 commonmark 1.5
compilador 3.4.4 giz de cera 1.3.4 encurvar 3.2
Trombose Venosa dos Seios Cerebrais (CVST) 0.2-2 Tabela de Dados 1.11.4 conjuntos de dados 3.4.4
DBI 1.0.0 ddalpha 1.3.4 DEoptimR 1.0-8
Descrição 1.2.0 devtools 1.13.6 hash 0.6.16
dimRed 0.1.0 doMC 1.3.5 dplyr 0.7.6
Redução do Risco de Desastres (RRD) 0.0.3 fansi 0.3.0 para gatos 0.3.0
para cada 1.4.4 estrangeiro 0.8-70 Gbm 2.1.3
geometria 0.3-6 ggplot2 3.0.0 git2r 0.23.0
glmnet 2.0-16 associar 1.3.0 Gower 0.1.2
gráficos 3.4.4 grDevices 3.4.4 grade 3.4.4
gsubfn 0,7 gtable 0.2.0 H2O 3.20.0.2
refúgio 1.1.2 Hms 0.4.2 httr 1.3.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ipred 0.9-7
iteradores 1.0.10 jsonlite 1.5 kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 rotulagem 0,3 treliça 0.20-35
lava vulcânica 1.6.3 lazyeval 0.2.1 menor 0.3.4
lme4 1.1-18-1 lubrificado 1.7.4 magic 1.5-8
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 mapas 3.3.0
maptools 0.9-3 MISSA 7.3-50 Matriz 1.2-14
MatrixModels 0.4-1 memorizar 1.1.0 métodos 3.4.4
mgcv 1.8-24 mímica 0,5 minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.0 munsell 0.5.0 mvtnorm 1.0-8
nlme 3.1-137 nloptr 1.0.4 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.0.2 openxlsx 4.1.0
paralelo 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 pilar 1.3.0
pkgbuild 1.0.0 pkgconfig 2.0.2 pkgKitten 0.1.4
pkgload 1.0.0 plogr 0.2.0 Por favor 2.7-0
plyr 1.8.4 elogio 1.0.0 prettyunits 1.0.2
Proc 1.12.1 processx 3.2.0 Prodlim 2018.04.18
proto 1.0.0 P.S. 1.1.0 purrr 0.2.5
quantreg 5,36 R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.2.2 randomForest 4.6-14
RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 0.12.18 RcppEigen 0.3.3.4.0
RcppRoll 0.3.0 RCurl 1.95-4.11 Readr 1.1.1
readxl 1.1.0 receitas 0.1.3 jogo de revanche 1.0.1
remodelar2 1.4.3 rio 0.5.10 rlang 0.2.2
base robusta 0.93-2 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 0,7 escalas 1.0.0
sfsmisc 1.1-2 São Paulo 1.3-1 SparkR 2.4.0
Esparso 1.77 espacial 7.3-11 Splines 3.4.4
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1 statmod 1.4.30
estatísticas 3.4.4 estatísticas4 3.4.4 stringi 1.2.4
stringr 1.3.1 sobrevivência 2.42-6 tcltk 3.4.4
TeachingDemos 2,10 testthat 2.0.0 tibble 1.4.2
tidyr 0.8.1 tidyselect 0.2.4 data e hora 3043.102
ferramentas 3.4.4 utf8 1.1.4 utilitários 3.4.4
viridisLite 0.3.0 vibrissa 0.3-2 murchar 2.1.2
xml2 1.2.0 zipar 1.0.0

Instaladas as bibliotecas do Java e Scala (versão de cluster do Scala 2.11)

ID do Grupo ID do Artefato Versão
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 (pacote de identidade Cognito para Java da AWS) 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 (SDK Java da AWS para conexão direta) 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 SDK Java para o ECS da AWS 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-elasticbeanstalk 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 (kit de desenvolvimento de software Java da AWS para IAM) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 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 (SDK da AWS para aprendizado de máquina) 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 aws-java-sdk-support (suporte para AWS Java SDK) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraryes 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 fluxo 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.5.0-db7-spark2.4
com.databricks dbml-local_2.11-tests 0.5.0-db7-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 colega 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.datatype jackson-module-paranamer 2.6.7
com.fasterxml.jackson.datatype 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 goiaba 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 VERSÃO.0.8.0.
com.mchange c3p0 0.9.5.1
com.mchange mchange-commons-java 0.2.10
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
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 lenses_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 configuração 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging-api_2.11 2.1.2
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