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Databricks Runtime 6.4 (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 Versões e compatibilidade de notas sobre a versão do Databricks Runtime.

O Databricks lançou essa versão em fevereiro de 2020.

Observação

O suporte para o Databricks Runtime 6.4 terminou em 1º de abril de 2021 devido ao fim do suporte para o sistema operacional Ubuntu subjacente. O Databricks recomenda que você atualize para o Databricks Runtime 7.x ou 8.x a fim de obter os benefícios do Apache Spark 3.x e os vários novos recursos e aprimoramentos inseridos nesses runtimes mais recentes.

Você tem a opção de migrar para o Databricks Runtime 6.4 Suporte Estendido, que é idêntico ao Databricks Runtime 6.4, além da versão do sistema operacional, do JDK e de um pequeno número de bibliotecas do R e do Python. Confira Suporte estendido do Databricks Runtime 6.4 (EoS).

As notas sobre a versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 6.4, da plataforma Apache Spark.

Novos recursos

Processar novos arquivos de dados de maneira incremental com o Carregador Automático (versão prévia pública)

O Carregador Automático oferece uma forma mais eficiente de processar novos arquivos de dados de maneira incremental conforme eles chegam em um armazenamento de blobs de nuvem durante o ETL. Esse é um aprimoramento em relação ao streaming estruturado baseado em arquivo, que identifica novos arquivos listando repetidamente o diretório de nuvem e acompanhando os arquivos que foram vistos e que pode ser muito ineficiente à medida que o diretório cresce. O Carregador Automático também é mais conveniente e eficaz do que o streaming estruturado baseado em notificações de arquivo, que exige que você configure manualmente os serviços de notificação de arquivo na nuvem e não permite que você reprocessar arquivos existentes. Para ver detalhes, confira O que é o Carregador Automático?.

Carregar dados no Delta Lake com as repetições idempotentes (versão prévia pública)

O comando SQL COPY INTO permite carregar dados no Delta Lake com as repetições idempotentes. Para carregar dados no Delta Lake hoje, você precisa usar a API de DataFrame do Apache Spark. Se houver falhas durante as cargas, você precisará lidar com elas com eficiência. O novo comando COPY INTO fornece uma interface declarativa conhecida para os usuários do SQL carregarem os dados. O comando mantém o controle dos arquivos já carregados, e você o executa com segurança em caso de falhas.

As métricas de operação para todas as gravações, atualizações e exclusões em uma tabela Delta agora são mostradas no histórico de tabelas

Agora você pode ver métricas de operação (por exemplo, número de arquivos e linhas alterados) para todas as gravações, atualizações e exclusões em uma tabela Delta no histórico da tabela. A geração dessas métricas está desabilitada por padrão. Para habilitar a geração de métricas, defina a configuração do Sparkspark.databricks.delta.history.metricsEnabled como true.

As figuras em linha da Matplotlib já estão habilitadas por padrão nos notebooks do Azure Databricks (versão prévia pública)

A exibição de figuras da Matplotlib sem a necessidade de transmitir a figura para o método display já está habilitada por padrão. Para obter detalhes, confira Matplotlib.

Aprimoramentos

Correção do bug de filtro StartsWith no Parquet

Correção da NullPointerException causada pelo filtro de pushdown StartWith para o Parquet. O problema ocorre quando as maiúsculas e minúsculas de uma coluna em um arquivo Parquet são diferentes da coluna definida em uma tabela externa.

Apache Spark

O Databricks Runtime 6.4 inclui o Apache Spark 2.4.5. Esta versão inclui todas as correções e os aprimoramentos do Spark adicionados aoDatabricks Runtime 6.3 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs e melhorias adicionais feitas no Spark:

  • [SPARK-30657][SPARK-30658][SS] Correção de dois bugs nos limites de streaming [6.x]
  • [SPARK-30433][SQL] Otimização da coleta de planos de conflito
  • [SPARK-30633][SQL] Anexação de L à semente quando o tipo é LongType
  • [SPARK-29777][[SPARKR] Remoção de testes não mais válidos em chamadas recursivas
  • [SPARK-30645][[SPARKR] Movimentação de dados de teste Unicode para um arquivo externo
  • [SPARK-30630][ML] Reprovação de numTrees em GBT na versão 2.4.5
  • [SPARK-30082][SQL] Dependência da coerção de tipo do Scala na criação da consulta replace
  • [SPARK-30556][SQL] Cópia de sparkContext.localproperties para o thread filho emSubqueryExec.executionContext
  • [SPARK-30433][SQL] A resolução de atributos de conflito passou a ser mais escalonável em ResolveReferences
  • [SPARK-29708][SQL] Correção dos valores agregados quando os conjuntos de agrupamento são duplicados
  • [SPARK-29450][SS] Medição do número de linhas de saída para agregação de streaming com o modo de anexação
  • [SPARK-30312][SQL] Renomeação da configuração pela adição de .enabled
  • [SPARK-30325][CORE] markPartitionCompleted causa um status de tarefa inconsistente
  • [SPARK-30246][CORE] OneForOneStreamManager pode causar perda de memória em connectionTerminated
  • [SPARK-28152][SQL] Adição de uma configuração herdada para o mapeamento numérico antigo de MsSqlServerDialect
  • [SPARK-30458][WEBUI] Correção do tempo de computação do executor incorreto na página Linha de Tempo da Fase
  • [SPARK-30312][SQL] Preservação da permissão de caminho e da ACL no truncamento de tabela
  • [SPARK-30447][SQL] Problema de constante nulidade de propagação
  • [SPARK-30410][SQL] O cálculo do tamanho da tabela com um grande número de partições causa a inundação de logs
  • [SPARK-30225][CORE] Correção do comportamento de read() após EOF em NioBufferedFileInputStream
  • [SPARK-30285][CORE] Correção do deadlock entre LiveListenerBus#stop e AsyncEventQueue#removeListenerOnError
  • [SPARK-26560][SQL] O Spark deve ter a capacidade de executar a UDF do Hive usando o JAR, independentemente do carregador da classe de contexto de thread atual
  • [SPARK-30339][SQL] Prevenção contra falha dupla na análise de função
  • [SPARK-30269][SQL] Recomendação de uso de estatísticas de partição antigas para decidir se as estatísticas devem ser atualizadas na análise da partição
  • [SPARK-30318][CORE] Atualização do jetty para 9.3.27.v20190418
  • [SPARK-17398][SQL] Correção de ClassCastException na consulta de tabela JSON particionada

Atualizações de manutenção

Confira Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 6.4.

Ambiente do sistema

  • Sistema operacional: Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java: 1.8.0_252
  • Scala: 2.11.12
  • Python: 3.7.3
  • R: versão do R 3.6.2 (12/12/2019)
  • Delta Lake: 0.5.0

Observação

Embora o Scala 2.12 esteja disponível como um recurso experimental no Apache Spark 2.4, não há suporte para ele no Databricks Runtime 6.4.

Nesta seção:

Bibliotecas Python instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
asn1crypto 0.24.0 chamada de retorno 0.1.0 boto 2.49.0
boto3 1.9.162 botocore 1.12.163 certificação 2019.3.9
cffi 1.12.2 chardet 3.0.4 criptografia 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 Patsy 0.5.1
pexpect 4.6.0 pickleshare 0.7.5 caroço 19.0.3
kit de ferramentas de prompt 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
solicitações 2.21.0 s3transfer 0.2.1 scikit-aprender 0.20.3
Scipy 1.2.1 seaborn (biblioteca de visualização em Python) 0.9.0 Ferramentas de configuração 40.8.0
seis 1.12.0 ssh-import-id 5.5 statsmodels (biblioteca para modelos estatísticos em Python) 0.9.0
tornado 6.0.2 traitlets 4.3.2 atualizações não supervisionadas 0,1
urllib3 1.24.1 virtualenv 16.4.1 wcwidth 0.1.7
wheel 0.33.1

Bibliotecas R instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
abind 1.4-5 AskPass 1,1 afirme isso 0.2.1
backports 1.1.5 base 3.6.2 base64enc 0.1-3
BH 1.69.0-1 bit 1.1-14 bit64 0.9-7
bitops 1.0-6 blob 1.2.0 ciar 1.3-23
Fabricação de cerveja 1.0-6 chamador 3.3.2 carro 3.0-4
dadosDoCarro 3.0-2 sinal de interpolação 6.0-84 Cellranger 1.1.0
crono 2.3-54 classe 7.3-15 Interface de Linha de Comando (CLI) 1.1.0
clipr 0.7.0 clisymbols 1.2.0 cluster 2.1.0
codetools 0.2-16 espaço de cores 1.4-1 commonmark 1,7
compilador 3.6.2 configuração 0,3 cobertor 3.3.2
giz de cera 1.3.4 diafonia 1.0.0 encurvar 4.2
Tabela de Dados 1.12.6 conjuntos de dados 3.6.2 DBI 1.0.0
dbplyr 1.4.2 Descrição 1.2.0 devtools 2.2.1
hash 0.6.22 doMC 1.3.6 dplyr 0.8.3
DT 0,9 reticências 0.3.0 avaliar 0,14
fansi 0.4.0 fastmap 1.0.1 para gatos 0.4.0
para cada 1.4.7 estrangeiro 0.8-75 forja 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 cola 1.3.1 Gower 0.2.1
elemento gráfico 3.6.2 grDevices 3.6.2 grade 3.6.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0,7 gtable 0.3.0
H₂O 3.26.0.2 refúgio 2.1.1 Hms 0.5.1
ferramentas 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 rotulagem 0,3
posterior 1.0.0 treliça 0.20-38 lava vulcânica 1.6.6
lazyeval 0.2.2 ciclo de vida 0.1.0 menor 0.3.9
lme4 1.1-21 lubrificado 1.7.4 magrittr 1.5
mapproj 1.2.6 mapas 3.3.0 maptools 0.9-8
MISSA 7.3-51.5 Matriz 1.2-18 MatrixModels 0.4-1
memorizar 1.1.0 Métodos 3.6.2 mgcv 1.8-31
mímica 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 paralelo 3.6.2
pbkrtest 0.4-7 coluna 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 progresso 1.2.2 Promessas 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 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
Receitas 0.1.7 jogo de revanche 1.0.1 Controles remotos 2.1.0
remodelar2 1.4.3 Rex 1.1.2 rio 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
escamas 1.0.0 informações de sessão 1.1.1 brilhante 1.4.0
sourcetools 0.1.7 São Paulo 1.3-1 sparklyr 1.0.4
SparkR 2.4.5 Esparso 1.77 espacial 7.3-11
Splines 3.6.2 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1
statmod 1.4.32 estatísticas 3.6.2 estatísticas4 3.6.2
stringi 1.4.3 stringr 1.4.0 sobrevivência 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 data e hora 3043.102 Ferramentas 3.6.2
usethis 1.5.1 utf8 1.1.4 utilitários 3.6.2
vctrs 0.2.0 viridisLite 0.3.0 vibrissa 0,4
murchar 2.1.2 xml2 1.2.2 xopen 1.0.0
xtable 1.8-4 YAML 2.2.0 zeallot 0.1.0
zíper 2.0.4

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 1.11.595
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 (pacote de identidade Cognito para Java da AWS) 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 (SDK Java da AWS para conexão direta) 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 SDK Java para o ECS da AWS 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 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 (kit de desenvolvimento de software Java da AWS para IAM) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-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 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning (SDK da AWS para aprendizado de máquina) 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 aws-java-sdk-support (suporte para AWS Java SDK) 1.11.595
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraryes 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 fluxo 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 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.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.2.8
com.microsoft.azure azure-storage (armazenamento em nuvem) 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 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-app_2.11 6.23.0
com.twitter util-app_2.11 6.23.0
com.typesafe configuração 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-parsers 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 (coleções comuns) commons-collections (coleções comuns) 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 compressor de ar 0.10
io.dropwizard.metrics metrics-core 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 3.1.5
io.dropwizard.metrics métricas-verificações de saúde 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 3.1.5
io.dropwizard.metrics metrics-json (métricas em 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 ativação 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
javolution javolution 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-properties 1.1.5
net.razorvine pirolito 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_combined_all 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 stringtemplate 3.2.1
org.apache.ant formiga 1.9.2
org.apache.ant ant-jsch 1.9.2
org.apache.ant lançador de formigas 1.9.2
org.apache.arrow formato de seta 0.10.0
org.apache.arrow memória de seta 0.10.0
org.apache.arrow vetor de seta 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.calcite calcite-avatica 1.2.0-incubação
org.apache.calcite calcite-core 1.2.0-incubação
org.apache.calcite calcite-linq4j 1.2.0-incubação
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 estrutura do curador 2.7.1
org.apache.curator curador de receitas 2.7.1
org.apache.derby Derby 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 hadoop-annotations 2.7.3
org.apache.hadoop hadoop-auth 2.7.3
org.apache.hadoop cliente Hadoop 2.7.3
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