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Tempo de execução do Databricks 5.1 (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 dezembro de 2018.

Importante

Esta versão foi descontinuada em 2 de maio de 2023. Para obter mais informações sobre a política e o cronograma de substituição do Databricks Runtime, consulte Ciclos de vida de suporte do Databricks.

As notas de versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 5.1, desenvolvido pelo Apache Spark.

Novas funcionalidades

  • Lago Delta

    • Suporte à sintaxe estendida em MERGE INTO.

      • Suporte para múltiplas cláusulas em MATCHED, condições adicionais em MATCHED e NOT MATCHED, ação de DELETE. Isso é útil para gravar dados alterados (inserções, atualizações e exclusões) de um banco de dados para uma tabela Delta.
      • Suporte para _ in UPDATE e INSERT ações para preencher automaticamente os nomes das colunas (semelhante a _ in SELECT). Isso facilita a escrita de consultas MERGE para tabelas com um número muito grande de colunas.

      Para obter exemplos, consulte MERGE INTO.

    • Suporte para níveis de isolamento ajustáveis para tabelas Delta.

      • As tabelas delta podem ser configuradas para ter um destes dois níveis de isolamento: Serializable e WriteSerializable (padrão).
      • O nível de isolamento padrão foi relaxado de Serializable para WriteSerializable para melhorar a disponibilidade. Especificamente, UPDATE, DELETE e MERGE podem ser executados simultaneamente com acréscimos (por exemplo, a partir de uma consulta de streaming). Consulte Níveis de isolamento e conflitos de gravação no Azure Databricks para entender as implicações dessa flexibilização e as etapas para restaurar o comportamento anterior, se necessário.

    • Visualização privada do comando CONVERT TO DELTA, que permite converter uma tabela Parquet numa tabela Delta no local, sem copiar nenhum ficheiro. Entre em contato com o suporte do Azure Databricks se estiver interessado em experimentá-lo.

  • Bibliotecas com escopo de caderno para Python. Agora você pode instalar bibliotecas Python, incluindo Eggs, Wheels e PyPI, em notebooks Python usando a API da biblioteca Databricks Utilities. As bibliotecas instaladas através desta API estão disponíveis apenas no bloco de notas em que as bibliotecas estão instaladas. Consulte Utilitário da biblioteca (dbutils.library) (legado).

    Importante

    Esta funcionalidade está em Pré-visualização Pública.

    Utilitários de biblioteca habilitados por padrão em clusters que executam o Databricks Runtime 5.1. Portanto, por padrão, o processo Python REPL para cada notebook é isolado usando um executável Python separado criado quando o notebook é anexado e herda o ambiente Python padrão no cluster. As bibliotecas instaladas por meio de scripts init em um ambiente Python do Azure Databricks ainda estão disponíveis. Esse recurso pode ser desativado definindo spark.databricks.libraryIsolation.enabled como false.

  • A display função agora suporta pandas DataFrames. Consulte Criar uma nova visualização.

Melhorias

  • Lago Delta

    • Escalabilidade melhorada de OPTIMIZE com um grande número de ficheiros pequenos.
    • Agora é possível SET uma coluna aninhada no UPDATE.

  • Desempenho SQL

    • Otimize LIMIT buscando apenas as primeiras partições n.
    • Otimize as junções de intervalo. Adicionámos regras de otimização que reescrevam uma junção de intervalo a ser executada de uma forma mais eficiente. Isso pode acelerar esse tipo de consulta em uma ordem de magnitude. Para habilitar a otimização, adicione uma dica à consulta. A reescrita suporta as seguintes formas atuais de consulta de junção por intervalos.
      • Ponto no intervalo: a.begin < b.point AND b.point < a.end
      • Sobreposição de intervalos: a.begin < b.end AND b.begin < a.end

  • Foi atualizado o conector para ADLS, o que inclui correções de bugs críticos. Recomendamos que todos os usuários do Armazenamento do Azure Data Lake atualizem para o Databricks Runtime 5.1.

  • Java atualizado de 1.8.0_162 para 1.8.0_181.

  • Conector Snowflake para Spark atualizado para a versão 2.4.10.

  • Atualizado algumas bibliotecas Python instaladas:

    • PIP: 18,0 a 18,1
    • setuptools: 40.4.1 a 40.6.2
    • virtualenv: 15.0.1 a 16.1.0
    • roda: 0.31.1 a 0.32.3

  • Atualizaram várias das bibliotecas R instaladas. Consulte Bibliotecas R instaladas.

Correções de erros

  • Corrigido bug no suporte do Armazenamento do Azure Data Lake que não conseguia listar diretórios com mais de 5000 arquivos.
  • TRANSFORM deve lidar corretamente com diferentes tipos de dados de entrada.
  • Limpe os arquivos de embaralhamento externos expirados após a morte dos executores para evitar que clusters de longa execução fiquem sem espaço em disco.

Apache Spark

O Databricks Runtime 5.1 inclui o Apache Spark 2.4.0. Esta versão inclui todas as correções e melhorias incluídas no Databricks Runtime 5.0 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs adicionais e melhorias feitas no Spark:

  • [SPARK-26147][SQL] apenas extraia a UDF Python inavaliável da condição de junção
  • [SPARK-26129][SQL] Instrumentação para tempo de planeamento por consulta
  • [FAÍSCA-25921][PYSPARK] Corrigir tarefa de barreira executada sem BarrierTaskContext durante a reutilização do trabalhador python
  • [SPARK-23207][SQL] Use SQLConf.get.enableRadixSort em vez de SparkEnv.get.conf.get(SQLConf.RADIX_SORT_ENABLED)
  • [SPARK-26057][SQL] Transform também analisa planos quando deduplica referências
  • [FAÍSCA-25974][SQL] Otimiza a geração de bytecode para ordenação com base na ordem especificada
  • [SPARK-25901][CORE] Use apenas uma thread em BarrierTaskContext compani…
  • [SPARK-25381][SQL] Amostragem estratificada por argumento de coluna
  • [SPARK-25514][SQL] Gerando JSON formatado com to_json
  • [SPARK-22827][SQL] Lançar SparkOutOfMemoryError no HashAggregateExec também.
  • [SPARK-25979][SQL] Função de janela: permitir parênteses em torno da referência da janela
  • [SPARK-25988][SQL] Mantenha os nomes inalterados ao desduplicar os nomes das colunas no Analyzer
  • [SPARK-25904][CORE] Alocar matrizes menores que Int.MaxValue
  • [FAÍSCA-24901][SQL] Mescle o codegen de RegularHashMap e fastHashMap para reduzir o compilador maxCodesize quando VectorizedHashMap for false.
  • [Faísca-25850][SQL] Tornar o limite de divisão para a função gerada por código configurável
  • [SPARK-25866][ML] Atualizar formatVersion do KMeans
  • [SPARK-22148][SPARK-15815][AGENDADOR] Adquirir novos executores para evitar bloqueios devido à lista de bloqueios
  • [SPARK-25827][CORE] Evite converter blocos criptografados de entrada em byte buffers
  • [SPARK-25918][SQL] LOAD DATA INPATH LOCAL deve manipular um caminho relativo
  • [SPARK-25837][CORE] Corrigir a possível lentidão no AppStatusListener ao limpar de estágios
  • [SPARK-25773][CORE] Cancelar tarefas zombie numa fase de resultado quando o processo terminar (5.x)
  • [SPARK-25767][SQL] Corrigir sequência de expressões avaliada preguiçosamente na geração de código
  • [FAÍSCA-25819][SQL] Adicionar suporte para a opção de modo de análise para a função from_avro
  • [SPARK-25044] Alterar assinatura do construtor ScalaUDF
  • [FAÍSCA-25699][SQL] Empurrar parcialmente para baixo predicado conjuntivo em ORC
  • [SPARK-25559][SQL] Remova os predicados não suportados no Parquet quando ...
  • [SPARK-25540][SPARK-25525][SQL][PYSPARK] Não atualize conf para SparkContext existente em SparkSession.getOrCreate.
  • [SPARK-25595] Ignorar arquivos Avro corrompidos se o sinalizador IGNORE_CORRUPT_FILES estiver ativado
  • [SPARK-25458][SQL] Suporte PARA TODOS os COLUMNSANALYZE TABLE
  • [SPARK-25449][CORE] A pulsação não deve incluir acumuladores para métricas zero
  • [SPARK-25399][SS] O estado de processamento contínuo não deve afetar os trabalhos de execução de micro-batch.
  • [SPARK-26092][SS] Use o CheckpointFileManager para gravar o ficheiro de metadados de streaming

Atualizações de manutenção

Consulte Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 5.1.

Ambiente do sistema

  • Sistema Operacional: Ubuntu 16.04.5 LTS
  • Java: 1.8.0_181
  • 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)
  • Agrupamentos de GPU: As seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA 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 5.1.

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 ingénuo 0.4.1
Espere 4.0.1 pickleshare 0.7.4 Almofada 3.3.1
pip (o gestor de pacotes do Python) 18.1 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 01/06/2016
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 40.6.2 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 16.1.0 largura de wc 0.1.7 wheel 0.32.3
WSGIREF 0.1.2

Bibliotecas R instaladas

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
Abind 1.4-5 asserçãoat 0.2.0 retroportações 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
inicialização 1.3-20 preparar 1.0-6 vassoura 0.5.0
Chamador 3.0.0 carro 3.0-2 dadosDoCarro 3.0-2
Caret 6.0-80 Cellranger 1.1.0 crono 2.3-53
classe 7.3-14 CLI 1.0.1 Clipr 0.4.1
clisímbolos 1.2.0 cluster 2.0.7-1 CodeTools 0.2-15
espaço em cores 1.3-2 marca comum 1.6 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 1.11.8 conjuntos de dados 3.4.4 DBI 1.0.0
DDALPHA 1.3.4 DEoptimR 1.0-8 descrição 1.2.0
DevTools 2.0.1 resumo 0.6.18 Vermelho escuro 0.1.0
doMC 1.3.5 DPLYR 0.7.7 Redução do Risco de Desastres (RRD) 0.0.3
Fansi 0.4.0 FORCATS 0.3.0 para cada 1.4.4
estrangeiro 0.8-70 FS 1.2.6 GBM 2.1.4
geometria 0.3-6 GGPLOT2 3.1.0 GH 1.0.1
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 gridExtra 2.3 GSUBFN 0,7
tabela g 0.2.0 H2O 3.20.0.8 Refúgio 1.1.2
HMS 0.4.2 HTTR 1.3.1 Hwriter 1.3.2
hwriterPlus 1.0-3 ini 0.3.1 ipred 0.9-8
iteradores 1.0.10 jsonlite 1.5 Kernlab 0.9-27
KernSmooth 2.23-15 etiquetagem 0,3 treliça 0.20-38
lave 1.6.3 preguiça 0.2.1 menor 0.3.5
LME4 1.1-18-1 lubridato 1.7.4 magic 1.5-9
Magrittr 1.5 Mapproj 1.2.6 mapas 3.3.0
Ferramentas de mapa 0.9-4 MASSA 7.3-50 Matriz 1.2-14
MatrizModels 0.4-1 memorização 1.1.0 métodos 3.4.4
MGCV 1.8-25 mímica 0,6 Minqa 1.2.4
ModelMetrics 1.2.2 Munsell 0.5.0 MVTnorm 1.0-8
NLME 3.1-137 NLOPTR 1.2.1 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 1.0.2 pkgconfig 2.0.2 pkgGatinho 0.1.4
pkgload 1.0.2 plogr 0.2.0 por favor 2.7-0
Plyr 1.8.4 elogiar 1.0.0 unidades bonitas 1.0.2
pROC 1.13.0 processx 3.2.0 Prodlim 2018.04.18
prototipo 1.0.0 PS 1.2.0 ronronar 0.2.5
Quantreg 5,36 R.métodosS3 1.7.1 R.oo 1.22.0
R.utils 2.7.0 R6 2.3.0 Floresta Aleatória 4.6-14
rcmdcheck 1.3.1 RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 0.12.19
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 Controles remotos 2.0.2 remodelar2 1.4.3
Rio 0.5.10 Rlang 0.3.0.1 base robusta 0.93-3
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 0.8 escalas 1.0.0 informação da sessão 1.1.1
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 2.43-1 tcltk (uma linguagem de programação) 3.4.4
Demonstrações de Ensino 2.10 teste que 2.0.1 Tibble 1.4.2
Tidyr 0.8.2 arrumadoselecionar 0.2.5 data e hora 3043.102
ferramentas 3.4.4 usethis 1.4.0 UTF8 1.1.4
utilitários 3.4.4 viridisLite 0.3.0 vibrissas 0.3-2
murchar 2.1.2 XML2 1.2.0 xopen 1.0.0
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-db8-faísca2.4
com.databricks dbml-local_2.11-testes 0.5.0-db8-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 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 native_sistema-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 (SDK para Azure Data Lake Store) 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
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