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Databricks Runtime 5.0 (EoS)

Nota

O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para obter a data de fim do suporte, consulte Histórico de fim do suporte. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.

A Databricks lançou esta versão em novembro de 2018.

As notas de versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 5.0, desenvolvido pelo Apache Spark.

Novos recursos

  • Lago Delta
    • As subconsultas são agora suportadas na cláusula WHERE para os comandos DELETE e UPDATE.
    • Nova implementação escalável para MERGE comandos.
  • Streaming estruturado
    • Fonte de transmissão baseada em notificação de ficheiros do armazenamento Blob do Azure. Isso pode reduzir significativamente os custos de listagem ao executar uma consulta de Streaming Estruturado em arquivos no armazenamento de Blob do Azure. Em vez de usar a listagem para encontrar novos arquivos para processamento, essa fonte de streaming pode ler diretamente notificações de eventos de arquivo para localizar novos arquivos. Consulte Origem do arquivo de armazenamento de Blob do Azure com o Armazenamento de Filas do Azure (legado).
  • Adicionado suporte para TensorBoard para monitoramento de trabalhos de aprendizagem profunda. Consulte TensorBoard.

Melhorias

  • Lago Delta
    • OPTIMIZE desempenho e estabilidade.
      • O OPTIMIZE comando confirma lotes o mais rápido possível, em vez de no final.
      • Reduzido o número padrão de threads OPTIMIZE executados em paralelo. Este é um aumento significativo de desempenho para tabelas grandes.
      • Aceleração das OPTIMIZE gravações ao evitar a classificação desnecessária dos dados ao escrever para 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 por Z pela(s) mesma(s) coluna(s). Consulte Salto de dados para Delta Lake.
    • Isolamento instantâneo ao consultar tabelas Delta. Qualquer consulta com múltiplas referências a uma tabela Delta (por exemplo, auto-junção) lê a partir do mesmo instantâneo da tabela, mesmo que haja atualizações simultâneas na tabela.
    • Melhoria na latência de consulta ao ler de tabelas Delta pequenas (menos de 2000 ficheiros) através do armazenamento em cache de metadados no driver.
  • Melhoria no desempenho da regressão logística do MLlib.
  • Melhor desempenho do algoritmo da árvore MLlib.
  • Atualização de várias bibliotecas Java e Scala. Consulte Bibliotecas Java e Scala instaladas (versão do cluster Scala 2.11).
  • Atualizado algumas bibliotecas Python instaladas:
    • PIP: 10.0.1 a 18.0
    • setuptools: 39.2.0 a 40.4.1
    • tornado: 5.0.2 a 5.1.1
  • Melhoradas várias bibliotecas R instaladas. Consulte Bibliotecas R instaladas.

Correções de Erros

  • Lago Delta
    • As configurações definidas no conf SQL agora se aplicam corretamente às operações Delta Lake que foram carregadas pela primeira vez em um bloco de anotações diferente.
    • Corrigido um bug no comando DELETE que excluía incorretamente as linhas em que a condição é avaliada como nula.
    • Os fluxos que levam mais de dois dias para processar o lote inicial (ou seja, os dados que estavam na tabela quando o fluxo começou) não falham mais com FileNotFoundException ao tentar recuperar de um ponto de verificação.
    • Evita uma condição de corrida que leva a NoClassDefError ao carregar uma nova tabela.
    • Correção para VACUUM onde a operação pode falhar com um AssertionError informando: “Não deveria haver caminhos absolutos para exclusão aqui.”
    • Comando fixo SHOW CREATE TABLE para não incluir propriedades de armazenamento geradas pelo Hive.
  • Os executores que lançam muitos NoClassDefFoundError erros para classes internas do Spark agora são reiniciados automaticamente para corrigir o problema.

Problemas Conhecidos

  • Os nomes de coluna especificados na opção replaceWhere para o modo overwrite no Delta Lake diferenciam maiúsculas de minúsculas, mesmo que a distinção entre maiúsculas e minúsculas esteja desativada (que é a configuração padrão).
  • O conector Snowflake para Databricks Runtime 5.0 está em versão preliminar.
  • Se você cancelar uma célula de streaming em execução em um bloco de anotações conectado a um cluster do Databricks Runtime 5.0, não poderá executar nenhum comando subsequente no bloco de anotações, a menos que limpe o estado do bloco de anotações ou reinicie o cluster. Para obter uma solução alternativa, consulte a Base de Dados de Conhecimento.

Apache Spark

O Databricks Runtime 5.0 inclui o Apache Spark 2.4.0.

Core e Spark SQL

Nota

Este artigo contém referências ao termo slave, um termo que o Azure Databricks não usa. Quando o termo for removido do software, iremos removê-lo deste artigo.

Principais características

  • Modo de Execução de Barreira: [SPARK-24374] Suporte ao Modo de Execução de Barreira no agendador, para melhor integração com estruturas de aprendizagem profunda.
  • Suporte ao Scala 2.12: [SPARK-14220] Adicione suporte experimental ao Scala 2.12. Agora você pode criar o Spark com o Scala 2.12 e escrever aplicativos do Spark no Scala 2.12.
  • Funções de ordem superior: [SPARK-23899] Adicione muitas novas funções integradas, incluindo funções de ordem elevada, para facilitar o trabalho com tipos de dados complexos. Consulte Funções integradas do Apache Spark.
  • Fonte de dados Avro integrada: [SPARK-24768] Pacote Inline Spark-Avro com suporte a tipo lógico, melhor desempenho e usabilidade.

API

Desempenho e estabilidade

  • [SPARK-16406] 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] Suporte a Redução de Bucket
  • [SPARK-24802] Exclusão de regra de otimização
  • [SPARK-4502] Poda de esquema aninhado para tabelas Parquet
  • [SPARK-24296] Suporte para replicar blocos maiores que 2 GB
  • [SPARK-24307] Suporte ao envio de mensagens superiores a 2GB a partir da memória
  • [SPARK-23243] Embaralhamento+Repartição em um RDD pode levar a respostas incorretas
  • [SPARK-25181] Limitado o tamanho dos conjuntos de threads principal e secundário do BlockManager, reduzindo a sobrecarga de memória quando a rede está lenta

Conectores

PySpark

Outras mudanças notáveis

Transmissão em Fluxo Estruturada

Principais características

  • [SPARK-24565] Expôs as linhas de saída de cada microlote como um DataFrame usando foreachBatch (Python, Scala e Java)
  • [SPARK-24396] Adicionada a API Python para foreach e ForeachWriter
  • [FAÍSCA-25005] Suporte "kafka.isolation.level" para ler apenas registros confirmados de tópicos Kafka que são escritos usando um produtor transacional.

Outras mudanças 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 stateful (mapGroupsWithState, stream-stream join, streaming aggregation, streaming dropDuplicates) quando não há 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 onde a reutilização de threads de execução do processamento contínuo para streaming de microlote pode causar um problema de exatidão
  • [SPARK-18057] Versão atualizada do cliente Kafka de 0.10.0.1 para 2.0.0

MLlib

Principais características

Outras mudanças notáveis

Faísca

GraphX

  • [SPARK-25268] executa Parallel Personalized PageRank lança Exceção de serialização

Preterições

Mudanças de comportamento

  • [SPARK-23549] Fazer cast para timestamp ao comparar timestamp com data
  • [SPARK-24324] pandas Mapa agrupado UDF deve atribuir colunas de resultado por nome
  • [SPARK-25088] Servidor REST padrão e atualizações de documentação
  • [SPARK-23425] Carregar dados para o caminho do ficheiro HDFS com uso de curinga não está a funcionar corretamente
  • [SPARK-23173] from_json pode produzir valores nulos para campos marcados como não anuláveis
  • [SPARK-24966] Implementar regras de precedência para operações definidas
  • [SPARK-25708]HAVING sem GROUP BY deve ser uma agregação global
  • [SPARK-24341] Manipular corretamente a subconsulta IN com múltiplos valores
  • [SPARK-19724] Criar uma tabela gerenciada com um local padrão existente deve gerar uma exceção

Problemas Conhecidos

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

Atualizações de manutenção

Consulte Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 5.0.

Ambiente do Sistema

  • Sistema Operacional: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_162
  • Escala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 para clusters Python 2 e 3.5.2 para clusters Python 3.
  • R: R versão 3.4.4 (2018-03-15)
  • Clusters GPU: As bibliotecas de GPU NVIDIA seguintes estão instaladas:
    • Piloto da Tesla 375.66
    • CUDA 9,0
    • cuDNN 7,0

Nota

Embora o Scala 2.12 seja suportado no Apache Spark 2.4, ele não é suportado 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
botão 2.42.0 Boto3 1.4.1 Botocore 1.4.70
cervejeiro2mpl 1.4.1 certifi 2016.2.28 CFFI 1.7.0
Chardet 2.3.0 Colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
criptografia 1.5 ciclador 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 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 Marcação Segura 0.23 Matplotlib 1.5.3
MPLD3 0.2 msgpack-python 0.4.7 ndg-httpsclient 0.3.3
Dormência 0.28.1 dormência 1.11.1 openpyxl (biblioteca para manipular ficheiros Excel em Python) 2.3.2
pandas 0.19.2 Pathlib2 2.1.0 bode expiatório 0.4.1
Espere 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Almofada 3.3.1
pip (o gestor de pacotes do Python) 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 Piasn1 0.1.9 Pycparser 2.14
Pigmentos 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 (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) 2.5.3 Python-Geohash 0.8.5 Pytz 1 de junho de 2016
pedidos 2.11.1 s3transferência 0.1.9 scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) 0.18.1
SciPy 0.18.1 vasculhar 0.32 nascido no mar 0.7.1
Ferramentas de configuração 40.4.1 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
despacho único 3.4.0.3 seis 1.10.0 statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) 0.6.1
tornado 5.1.1 traços 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 asserçãoat 0.2.0 retro-portagens 1.1.2
base 3.4.4 base64enc 0.1-3 Belo Horizonte 1.66.0-1
Bindr 0.1.1 Bindrcpp 0.2.2 pouco 1.1-14
bit64 0.9-7 Bitops 1.0-6 blob 1.1.1
arranque 1.3-20 preparar 1.0-6 vassoura 0.5.0
Chamador 3.0.0 carro 3.0-2 dadosDoCarro 3.0-1
cursor 6.0-80 Cellranger 1.1.0 crono 2.3-52
classe 7.3-14 CLI 1.0.0 cluster 2.0.7-1
CodeTools 0.2-15 espaço de cores 1.3-2 marca comum 1.5
compilador 3.4.4 lápis de cor 1.3.4 encaracolar 3.2
Trombose do Seio Venoso Cerebral (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 resumo 0.6.16
Vermelho escuro 0.1.0 doMC 1.3.5 DPLYR 0.7.6
Redução do Risco de Desastres (RRD) 0.0.3 Fansi 0.3.0 condenados 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 cola 1.3.0 Gower 0.1.2
gráficos 3.4.4 grDispositivos 3.4.4 grelha 3.4.4
GSUBFN 0,7 tabela g 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 etiquetagem 0,3 treliça 0.20-35
lave 1.6.3 preguiça 0.2.1 menor 0.3.4
LME4 1.1-18-1 lubridato 1.7.4 magic 1.5-8
Magrittr 1.5 Mapproj 1.2.6 mapas 3.3.0
Ferramentas de mapa 0.9-3 MASSA 7.3-50 Matriz 1.2-14
Modelos de Matriz 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 (conjunto de ferramentas para criptografia) 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 pkgGatinho 0.1.4
pkgload 1.0.0 plogr 0.2.0 por favor 2.7-0
Plyr 1.8.4 elogiar 1.0.0 unidades elegantes 1.0.2
pROC 1.12.1 processx 3.2.0 Prodlim 2018.04.18
prototipo 1.0.0 P.S. 1.1.0 ronronar 0.2.5
Quantreg 5,36 R.métodosS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.2.2 Floresta Aleatória 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 Leitor 1.1.1
ReadXL 1.1.0 receitas 0.1.3 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 oxigénio2 6.1.0
rpart (função de partição recursiva em R) 4.1-13 rprojroot 1.3-2 Reserva 1.7-3
RSQLite 2.1.1 rstudioapi 0,7 escalas 1.0.0
sfsmisc 1.1-2 SP 1.3-1 Faísca 2.4.0
SparseM 1.77 espacial 7.3-11 estrias 3.4.4
sqldf 0.4-11 QUADRADO 2017.10-1 Statmod 1.4.30
estatísticas 3.4.4 estatísticas4 3.4.4 string 1.2.4
stringr 1.3.1 sobrevivência 2.42-6 tcltk (uma linguagem de programação) 3.4.4
Demonstrações de Ensino 2.10 teste que 2.0.0 Tibble 1.4.2
Tidyr 0.8.1 arrumadoselecionar 0.2.4 tempoData 3043.102
ferramentas 3.4.4 UTF8 1.1.4 utilitários 3.4.4
viridisLite 0.3.0 vibrissas 0.3-2 murchar 2.1.2
XML2 1.2.0 ZIP 1.0.0

Bibliotecas Java e Scala instaladas (versão do cluster Scala 2.11)

ID do Grupo ID do Artefacto Versão
Antlr Antlr 2.7.7
com.amazonaws Amazon Kinesis Client 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling (SDK de Java da AWS - escalonamento automático) 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 para 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 (configuração do AWS Java SDK) 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-diretório 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 (kit de desenvolvimento de software Java para Elasticache da AWS) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk (SDK Java para Elastic Beanstalk da AWS) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing (SDK Java para equilíbrio de carga elástico da AWS) 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 (Biblioteca de armazenamento Glacier da AWS) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-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-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-rota53 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.313
com.amazonaws AWS Java SDK para 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 (SDK da AWS para Storage Gateway em Java) 1.11.313
com.amazonaws AWS-Java-SDK-STS 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-suporte 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-bibliotecas 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 Reserva 1.8-3
com.databricks DBML-local_2,11 0.5.0-db7-faísca2.4
com.databricks dbml-local_2.11-testes 0.5.0-db7-faísca2.4
com.databricks Jatos 3T 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 sombreado de kryo 4.0.2
com.esotericsoftware Minlog 1.3.0
com.fasterxml colega de turma 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-módulo-paranamer 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-módulo-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-nativos 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-nativos 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64-nativos 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.goiaba Goiaba 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.googlecode.javaewah JavaEWAH 0.3.2
com.h2banco de dados h2 1.3.174
com.jcraft JSCH 0.1.50
com.jolbox BoneCP 0.8.0.LANÇAMENTO
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 compressa-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
com.typesafe.scala-logging scala-logging-slf4j_2.11 2.1.2
com.univocidade analisadores de univocidade 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
codec commons codec commons 1.10
Commons Collections Commons Collections 3.2.2
commons-configuração commons-configuração 1.6
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-digestor commons-digestor 1.8
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2,4
commons-lang commons-lang 2.6
registo de comuns registo de comuns 1.1.3
commons-net commons-net 3.1
commons-pool commons-pool 1.5.4
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.7
io.ponte aérea compressor de ar 0.10
io.dropwizard.metrics métricas-base 3.1.5
io.dropwizard.metrics métricas-Ganglia 3.1.5
io.dropwizard.metrics métricas-grafite 3.1.5
io.dropwizard.metrics verificações de saúde de métricas 3.1.5
io.dropwizard.metrics métricas-jetty9 3.1.5
io.dropwizard.metrics métricas-json 3.1.5
io.dropwizard.metrics métricas do JVM 3.1.5
io.dropwizard.metrics métricas-log4j 3.1.5
io.dropwizard.metrics Métricas-Servlets 3.1.5
io.netty biblioteca Netty 3.9.9.Final
io.netty netty-tudo 4.1.17.Final
io.prometeu cliente simples 0.0.16
io.prometeu simpleclient_comum 0.0.16
io.prometeu simpleclient_dropwizard 0.0.16
io.prometeu simpleclient_servlet 0.0.16
io.prometheus.jmx recoletor 0,7
javax.ativação ativação 1.1.1
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