Nota
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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.
As notas de versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 8.4 e o Databricks Runtime 8.4 Photon, com tecnologia Apache Spark 3.1.2. A Databricks lançou esta versão em julho de 2021. Photon está em Pré-visualização Pública.
Novos recursos e melhorias
- Funcionalidades e melhorias do Delta Lake
- Recursos e melhorias do Auto Loader
- Atualizações do conector
- Correções de erros
Recursos e melhorias do Delta Lake
- Feed de dados de alteração de tabela Delta (GA)
- Carregue tabelas Delta compartilhadas facilmente com o Databricks Runtime
- Mais tabelas se beneficiam da remoção dinâmica de arquivos
- Melhor desempenho com ajuste automático do tamanho do arquivo de destino
-
Mais maneiras de especificar tabelas em
DeltaTable.forName -
Gravação robusta em várias tabelas por streaming usando
foreachBatch - Devido a pontos de verificação ajustados, o desempenho das consultas de leitura melhorou em certas cargas de trabalho.
-
Criar
GroupStatepara testar funções de Streaming Estruturado definidas pelo usuário
Feed de dados de alteração de tabela delta (GA)
O feed de dados de alteração da tabela Delta agora está disponível para o público em geral. Ele representa as alterações de nível de linha entre diferentes versões da tabela. Quando ativado, registam-se informações adicionais sobre alterações ao nível da linha para cada operação de escrita na tabela. Consulte o feed de alterações de dados do Delta Lake no Azure Databricks.
Carregue tabelas Delta compartilhadas facilmente com o Databricks Runtime
O Apache Spark Connector para Delta Sharing 0.1.0 está agora em Databricks Runtime. Você pode carregar uma tabela compartilhada usando spark.read.format("deltaSharing").load(uri) diretamente sem anexar o conector Delta Sharing Spark ao cluster.
Mais tabelas se beneficiam da remoção dinâmica de arquivos
O recurso de remoção dinâmica de arquivos foi ajustado para ser acionado em tabelas com menos arquivos. Consulte Remoção dinâmica de ficheiros.
Melhor desempenho com ajuste automático do tamanho do arquivo de destino
O tamanho do arquivo de destino para tabelas Delta agora é ajustado automaticamente com base no tamanho da tabela. Anteriormente, o tamanho do arquivo de destino para OPTIMIZE e OPTIMIZE ZORDER BY era de 1GB. Com o ajuste automático baseado no tamanho da tabela, as tabelas Delta de até 2,56 TB usarão 256 MB como tamanho de destino. Tabelas maiores que 10TB usarão 1GB como antes. As tabelas entre esses tamanhos usarão tamanhos de destino que crescem proporcionalmente com o tamanho da tabela.
Consulte Configurar o Delta Lake para controlar o tamanho do arquivo de dados.
Mais maneiras de especificar tabelas em DeltaTable.forName
DeltaTable.forName agora suporta o uso delta.`<path>` para identificar tabelas.
Transmissões robustas de escritas em múltiplas tabelas usando foreachBatch
As gravações de streaming Delta idempotentes dentro do foreachBatch() comando agora são suportadas. Para obter detalhes, consulte Idempotent multi-table writes.
Melhor desempenho da consulta de leitura em determinadas cargas de trabalho devido a pontos de verificação ajustados
O Delta Lake agora ajusta a frequência com que faz pontos de verificação aprimorados. Em vez de marcar pontos de verificação em um intervalo fixo, a Delta agora ajusta dinamicamente a frequência do ponto de verificação com base em determinados gatilhos de eventos. Isso melhora o desempenho da consulta de leitura em cargas de trabalho nas quais algumas otimizações de pulo de dados não podiam ser aplicadas antes. Para usar essas otimizações, atualize seus trabalhos que gravam no Delta Lake para o Databricks Runtime 8.4.
Criar GroupState para testar funções de Streaming Estruturado definidas pelo usuário
Até agora, apenas o mecanismo de Streaming Estruturado podia criar instâncias do GroupState. Assim, qualquer teste de unidade da função definida pelo usuário exigia a execução de uma consulta de streaming no Apache Spark.
Agora pode criar instâncias de GroupState usando TestGroupState.create(…). Isso permite que você teste uma função definida pelo usuário em testes de unidade simples que não exigem a execução do Spark. Veja Teste a função de atualização mapGroupsWithState. Especificamente, ele produz instâncias do tipo TestGroupState que estende a interface GroupState com métodos adicionais para introspeção do estado interno após a função definida pelo usuário ter sido aplicada.
Recursos e melhorias do Auto Loader
- Configurar o preenchimento para capturar arquivos perdidos
- Espaço de armazenamento limitado para fluxos de grandes volumes
- Configuração simplificada com suporte sem necessidade de caminhos
Configurar o preenchimento para capturar arquivos perdidos
O Auto Loader agora suporta a execução de backfills de forma assíncrona para capturar quaisquer arquivos que possam ter sido perdidos com notificações de arquivos. Os sistemas de armazenamento de arquivos e os sistemas de notificação não podem garantir 100% da entrega de todos os eventos de arquivos. Portanto, o Databricks recomenda ativar preenchimentos periódicos a fim de capturar todos os seus dados com o Auto Loader. Utilize a opção cloudFiles.backfillInterval para agendar preenchimentos regulares nos seus dados. Consulte Opções comuns do carregador automático.
Espaço de armazenamento limitado para fluxos de grandes volumes
Agora podes configurar o Auto Loader para expirar e remover entradas no RocksDB, limitando o seu impacto de armazenamento no local do ponto de verificação. O Databricks não recomenda que você use a menos que você esteja ingerindo dados na ordem de milhões de arquivos por hora. Definir esta opção incorretamente ou tentar ajustá-la pode levar a muitos problemas de qualidade de dados, como arquivos não processados sendo ignorados ou duplicação de alguns arquivos em vez de processamento uma vez apenas. Para obter detalhes, consulte Rastreamento de eventos de arquivo.
Configuração simplificada com suporte sem necessidade de caminho
Baldes S3
Agora você pode fornecer a fila SQS que recebe eventos de vários caminhos ou buckets do S3.
Se você fornecer a URL da fila SQS, a path opção não será necessária para este caso de uso.
O Auto Loader constrói caminhos do S3 usando o bucket e a chave dos eventos do S3. Se você quiser ler os arquivos através de pontos de montagem DBFS, você pode usar cloudFiles.pathRewrites para alterar prefixos de caminho para DBFS. Isso não é necessário, a menos que esteja a aceder a dados em contas diferentes com AssumeRole.
Consulte Opções de notificação de ficheiro.
Contêineres de Armazenamento de Data Lake do Azure
Agora você pode fornecer a fila do Azure que recebe eventos de vários contêineres.
Se você fornecer o nome da fila do Azure, a path opção não será necessária.
Por padrão, o Auto Loader constrói caminhos de Armazenamento do Azure Data Lake usando o contêiner e a chave nos eventos de arquivo.
Se você quiser usar caminhos WASB ou pontos de montagem DBFS, você pode usar cloudFiles.pathRewrites para alterar prefixos de caminho.
Consulte Opções de notificação de ficheiro.
Atualizações do conector
- O conector Snowflake Spark foi atualizado para v2.9.0.
- A criptografia KMS é agora suportada na instrução
UNLOADdo conector Redshift.
Correções de erros
- Corrigido um problema para clusters habilitados com controle de acesso à tabela onde
select * from folderpode mostrar o conteúdo da pasta mesmo se o usuário não tiver permissão de acesso a arquivos. - Os proprietários de bancos de dados não administradores agora podem descartar tabelas não pertencentes em bancos de dados. Isso corrige o problema em que os proprietários do banco de dados não podiam descartar um banco de dados se tabelas não pertencentes existissem no banco de dados.
Atualizações da biblioteca
- Bibliotecas Python atualizadas:
- certifi foi atualizado de 2020.12.5 para 2021.5.30
- destilado atualizado de 0.3.1 para 0.3.2
- O software Koalas foi atualizado da versão 1.8.0 para a 1.8.1.
- protobuf atualizado de 3.17.0 para 3.17.3
- Bibliotecas R atualizadas:
- atualizar base de 4.0.4 a 4.1.0
- inicialização de 1.3-27 para 1.3-28
- classe de 7.3-18 a 7.3-19
- cluster de 2.1.1 a 2.1.2
- compilador de 4.0.4 a 4.1.0
- conjuntos de dados de 4.0.4 a 4.1.0
- gráficos de 4.0.4 a 4.1.0
- grDevices de 4.0.4 a 4.1.0
- grelha de 4.0.4 a 4.1.0
- KernSmooth de 2.23-18 a 2.23-20
- rede de 0,20-41 a 0,20-44
- MASSA de 7,3-53,1 a 7,3-54
- Matriz de 1,3-2 a 1,3-3
- Métodos de 4.0.4 a 4.1.0
- mgcv de 1.8-33 a 1.8-35
- nnet de 7,3-15 a 7,3-16
- paralelo de 4.0.4 a 4.1.0
- Reserve de 1.8-7 a 1.8-8
- SparkR de 3.1.1 a 3.1.2
- splines de 4.0.4 a 4.1.0
- Estatísticas de 4.0.4 a 4.1.0
- stats4 de 4.0.4 a 4.1.0
- sobrevida de 3,2-7 a 3,2-11
- tcltk de 4.0.4 a 4.1.0
- Ferramentas de 4.0.4 a 4.1.0
- utils de 4.0.4 a 4.1.0
- Bibliotecas Java atualizadas:
- snowflake-jdbc de 3.12.8 a 3.13.3
- spark-snowflake_2.12 de 2.8.1-spark_3.0 a 2.9.0-spark_3.1
- RoaringBitmap de 0.9.0 a 0.9.14
- calços de 0.9.0 a 0.9.14
- rocksdbjni atualizado de 6.2.2 para 6.20.3
Faísca Apache
O Databricks Runtime 8.4 inclui o Apache Spark 3.1.2. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 8.3 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs adicionais e melhorias feitas no Spark:
-
[SPARK-35792] [SQL] View não deve capturar as configurações usadas em
RelationConversions - [FAÍSCA-35700] [SQL] Leia a tabela ORC de char ou varchar criada e escrita por sistemas externos
- [SPARK-35636] [SQL] As teclas do Lambda não devem ser referenciadas fora da função lambda
- [SPARK-35800] [Seleção criteriosa] Melhorando a capacidade de teste do GroupState introduzindo o TestGroupState
- [SPARK-35391] Corrigir fuga de memória em ExecutorAllocationListener
- [SPARK-35799] [CherryPick] Corrigir a medição da métrica allUpdatesTimeMs em FlatMapGroupsWithStateExec
- [SPARK-35763] [SS] Remover dependência de enumeração da subclasse StateStoreCustomMetric
- [SPARK-35791 [SQL] Liberte corretamente o mapa em processamento para a junção ANTI sensível a NULL
- [FAÍSCA-35695] [SQL] Coletar métricas observadas de subárvores de execução adaptáveis e em cache
- [SPARK-35767] [SQL] Evitar executar o plano filho duas vezes no CoalesceExec
- [SPARK-35746] [UI] Corrigir o ID da tarefa na linha do tempo do evento da tarefa na página da fase
- [SPARK-35673] [SQL] Corrigir a dica definida pelo utilizador e a dica não reconhecida na subconsulta.
- [SPARK-35714] [CORE] Correção de erro para bloqueio durante o encerramento do executor
- [FAÍSCA-35689] [SS] Adicionar aviso de log quando keyWithIndexToValue retorna valor nulo
- [SPARK-35589] [CORE][3.1] BlockManagerMasterEndpoint não deve ignorar o arquivo de apenas índice para shuffle durante a atualização
- [SPARK-35643] [PYTHON] Corrigir referência ambígua na função column() em functions.py
- [SPARK-35652] [SQL] joinWith em duas tabelas geradas a partir da mesma table
- [SPARK-35679] [SQL] overflow em instantToMicros
- [SPARK-35602] [SS] Atualizar esquema de estado para poder aceitar JSON de comprimento longo
- [FAÍSCA-35653] [SQL] Corrigir falha no caminho interpretado CatalystToExternalMap para Map com case classes como chaves ou valores
- [SPARK-35296] [SQL] Permitir que Dataset.observe funcione mesmo se CollectMetricsExec numa tarefa gerir múltiplas partições.
- [SPARK-35659] [SS] Evite gravar null em StateStore
- [SPARK-35665] [SQL] Resolver UnresolvedAlias em CollectMetrics
- [SPARK-35558] Otimiza para recuperação multiquantil
- [SPARK-35621] [SQL] Adicionar podagem de id de regra à TypeCoercion regra
- [SPARK-35077] [SQL] Migrar para transformWithPruning para regras do otimizador pendentes
- [SPARK-35610] [CORE] Corrija o vazamento de memória introduzido pelo gancho de desligamento de parada do Executor
- [SPARK-35544] [SQL] Adicionar poda de padrão de árvore às regras do Analyzer
- [SPARK-35566] [SS] Corrigir as linhas de saída do StateStoreRestoreExec
- [FAÍSCA-35454] [SQL][3.1] Um LogicalPlan pode corresponder a vários IDs de conjuntos de dados
- [FAÍSCA-35538] [SQL] Migrar pontos de chamada transformAllExpressions para usar transformAllExpressionsWithPruning
- [SPARK-35106] [Core][sql] Evite falha na renomeação causada pelo diretório de destino não existir
- [SPARK-35287] [SQL] Permitir que RemoveRedundantProjects preserve o ProjectExec que gera UnsafeRow para DataSourceV2ScanRelation
- [SPARK-35495] [R] Alterar o manutentor do SparkR para o CRAN
- [SPARK-27991] [CORE] Adiar o pedido de obtenção no Netty OOM
- [SPARK-35171] [R] Declarar o pacote markdown como uma dependência do pacote SparkR
- [SPARK-35454] [SQL] Um LogicalPlan pode corresponder a vários identificadores de conjuntos de dados
- [SPARK-35298] [SQL] Migrar para o transformWithPruning aplicando-o às regras no Optimizer.scala
- [SPARK-35480] [SQL] Permitir que percentile_approx funcione com pivot
- [SPARK-35093] [SQL] A AQE agora usa o plano newQueryStage como chave para procurar exchanges armazenadas em cache para reutilização
- [SPARK-35146] [SQL] Migrar para transformWithPruning ou resolveWithPruning para regras em finishAnalysis.scala
- [SPARK-35411] [SQL] Adicionar informação essencial ao serializar TreeNode para JSON
- [SPARK-35294] [SQL] Adicionar a limitação da travessia de árvore nas regras com ficheiros dedicados no otimizador
- [FAÍSCA-34897] [SQL][3.1] Suporte à reconciliação de esquemas com base em índice após a poda de coluna aninhada
- [SPARK-35144] [SQL] Migrar para transformWithPruning para regras de objeto
- [SPARK-35155] [SQL] Adicionar poda de id de regra para regras do Analyzer
- [SPARK-35382] [PYTHON] Corrigir problemas de nome de variável lambda em funções DataFrame aninhadas em APIs Python.
- [FAÍSCA-35359] [SQL] Inserir dados com o tipo de dado char/varchar falhará quando o comprimento dos dados exceder o limite de comprimento
- [SPARK-35381] [R] Corrigir problemas de nome de variável lambda em funções de ordem superior aninhadas em APIs [R]
Ambiente do sistema
- Sistema Operacional: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.54.0.21-CA-linux64
- Escala: 2.12.10
- Píton: 3.8.8
- R: 4.1.0 (18/05/2021)
- Lago Delta 1.0.0
Bibliotecas Python instaladas
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| Diretórios de aplicativos | 1.4.4 | asn1crypto | 1.4.0 | retorno de chamada | 0.2.0 |
| Boto3 | 1.16.7 | Botocore | 1.19.7 | Brotlipia | 0.7.0 |
| certifi | 2021.5.30 | CFFI | 1.14.3 | Chardet | 3.0.4 |
| criptografia | 3.1.1 | ciclador | 0.10.0 | Cython | 0.29.21 |
| decorador | 4.4.2 | Distlib | 0.3.2 | Docutils | 0.15.2 |
| pontos de entrada | 0,3 | facetas-visão geral | 1.0.0 | bloqueio de ficheiro | 3.0.12 |
| IDNA | 2.10 | Ipykernel | 5.3.4 | IPython | 7.19.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | Jedi | 0.17.2 | JmesPath | 0.10.0 |
| Joblib | 0.17.0 | Jupyter Client | 6.1.7 | Jupyter Core | 4.6.3 |
| Kiwisolver | 1.3.0 | coalas | 1.8.1 | Matplotlib | 3.2.2 |
| dormência | 1.19.2 | pandas | 1.1.5 | Parso | 0.7.0 |
| vítima | 0.5.1 | Espere | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| pip (o gestor de pacotes do Python) | 20.2.4 | enredo | 4.14.3 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.8 |
| Protobuf | 3.17.3 | PSYCOPG2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.6.0 |
| Pyarrow | 1.0.1 | Pycparser | 2,20 | Pigmentos | 2.7.2 |
| pyOpenSSL | 19.1.0 | Pyparsing | 2.4.7 | Meias PySocks | 1.7.1 |
| python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.8.1 | Pytz | 2020.5 | Pyzmq | 19.0.2 |
| pedidos | 2.24.0 | A tentar... | 1.3.3 | s3transferência | 0.3.6 |
| scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 0.23.2 | SciPy | 1.5.2 | nascido no mar | 0.10.0 |
| Ferramentas de configuração | 50.3.1 | seis | 1.15.0 | statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.12.0 |
| ThreadPoolCtl | 2.1.0 | tornado | 6.0.4 | traços | 5.0.5 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.2.1 | largura de wc | 0.2.5 |
| wheel | 0.35.1 |
Bibliotecas R instaladas
As bibliotecas R são instaladas a partir do instantâneo da CRAN da Microsoft em 2020-11-02.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| AskPass | 1.1 | asserçãoat | 0.2.1 | retrocessos | 1.2.1 |
| base | 4.1.0 | base64enc | 0.1-3 | Belo Horizonte | 1.72.0-3 |
| pouco | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | blob | 1.2.1 |
| arranque | 1.3-28 | preparar | 1.0-6 | Brio | 1.1.0 |
| vassoura | 0.7.2 | Chamador | 3.5.1 | símbolo de inserção | 6.0-86 |
| Cellranger | 1.1.0 | crono | 2.3-56 | classe | 7.3-19 |
| CLI | 2.2.0 | Clipr | 0.7.1 | cluster | 2.1.2 |
| CodeTools | 0.2-18 | espaço em cores | 2.0-0 | marca comum | 1.7 |
| compilador | 4.1.0 | configuração | 0,3 | CoVR | 3.5.1 |
| CPP11 | 0.2.4 | lápis de cor | 1.3.4 | credenciais | 1.3.0 |
| conversa cruzada | 1.1.0.1 | encaracolar | 4.3 | tabela de dados | 1.13.4 |
| conjuntos de dados | 4.1.0 | DBI | 1.1.0 | DBPlyr | 2.0.0 |
| descrição | 1.2.0 | DevTools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 |
| resumo | 0.6.27 | DPLYR | 1.0.2 | DT | 0,16 |
| reticências | 0.3.1 | avaliar | 0.14 | Fãsi | 0.4.1 |
| Farver | 2.0.3 | mapa rápido | 1.0.1 | FORCATS | 0.5.0 |
| para cada | 1.5.1 | externa | 0.8-81 | forjar | 0.2.0 |
| FS | 1.5.0 | Futuro | 1.21.0 | genérico | 0.1.0 |
| Gert | 1.0.2 | GGPLOT2 | 3.3.2 | GH | 1.2.0 |
| gitcreds | 0.1.1 | GLMNET | 4.0-2 | Globais | 0.14.0 |
| cola | 1.4.2 | Gower | 0.2.2 | gráficos | 4.1.0 |
| grDispositivos | 4.1.0 | grelha | 4.1.0 | gridExtra | 2.3 |
| GSUBFN | 0,7 | tabela g | 0.3.0 | Refúgio | 2.3.1 |
| mais alto | 0.8 | HMS | 0.5.3 | htmltools | 0.5.0 |
| htmlwidgets (componentes HTML interativos) | 1.5.3 | 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 | 0.2.3 | iteradores | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-20 | Knitr | 1,30 |
| etiquetagem | 0.4.2 | mais tarde | 1.1.0.1 | treliça | 0.20-44 |
| lave | 1.6.8.1 | preguiça | 0.2.2 | ciclo de vida | 0.2.0 |
| ouvir | 0.8.0 | lubridato | 1.7.9.2 | Magrittr | 2.0.1 |
| Marcação | 1.1 | MASSA | 7.3-54 | Matriz | 1.3-3 |
| memorização | 1.1.0 | métodos | 4.1.0 | MGCV | 1.8-35 |
| mímica | 0,9 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | Modelador | 0.1.8 |
| Munsell | 0.5.0 | NLME | 3.1-152 | NNET | 7.3-16 |
| numDeriv | 2016.8 a 1.1 | openssl (conjunto de ferramentas para criptografia) | 1.4.3 | paralelo | 4.1.0 |
| Paralelamente | 1.22.0 | pilar | 1.4.7 | pkgbuild | 1.1.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 | plogr | 0.2.0 |
| Plyr | 1.8.6 | elogiar | 1.0.0 | unidades bonitas | 1.1.1 |
| pROC | 1.16.2 | processx | 3.4.5 | Prodlim | 2019.11.13 |
| Progresso | 1.2.2 | promessas | 1.1.1 | prototipo | 1.0.0 |
| PS | 1.5.0 | ronronar | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.3 |
| R6 | 2.5.0 | randomForest (Floresta Aleatória) | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.1 |
| rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.5 |
| Leitor | 1.4.0 | ReadXL | 1.3.1 | receitas | 0.1.15 |
| revanche | 1.0.1 | revanche2 | 2.1.2 | Controles remotos | 2.2.0 |
| Exemplo Reproduzível | 0.3.0 | remodelar2 | 1.4.4 | Rex | 1.2.0 |
| Rlang | 0.4.9 | rmarkdown | 2.6 | RODBC | 1.3-17 |
| oxigénio2 | 7.1.1 | rpart (função de partição recursiva em R) | 4.1-15 | rprojroot | 2.0.2 |
| Reserva | 1.8-8 | RSQLite | 2.2.1 | rstudioapi | 0,13 |
| rversões | 2.0.2 | Rvest | 0.3.6 | escalas | 1.1.1 |
| seletor | 0.4-2 | informação da sessão | 1.1.1 | forma | 1.4.5 |
| brilhante | 1.5.0 | ferramentas de fonte | 0.1.7 | Brilho | 1.5.2 |
| Faísca | 3.1.1 | espacial | 7.3-11 | estrias | 4.1.0 |
| sqldf | 0.4-11 | QUADRADO | 2020.5 | estatísticas | 4.1.0 |
| estatísticas4 | 4.1.0 | string | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 |
| sobrevivência | 3.2-11 | Sistema | 3.4 | tcltk (uma linguagem de programação) | 4.1.0 |
| Demonstrações de Ensino | 2.10 | teste que | 3.0.0 | Tibble | 3.0.4 |
| Tidyr | 1.1.2 | arrumadoselecionar | 1.1.0 | Tidyverse | 1.3.0 |
| tempoData | 3043.102 | Tinytex | 0.28 | ferramentas | 4.1.0 |
| usethis | 2.0.0 | UTF8 | 1.1.4 | utilitários | 4.1.0 |
| Identificador Único Universal (UUID) | 0.1-4 | VCTRS | 0.3.5 | viridisLite | 0.3.0 |
| Waldo | 0.2.3 | vibrissas | 0.4 | murchar | 2.3.0 |
| xfun | 0.19 | XML2 | 1.3.2 | xopen | 1.0.0 |
| xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.1 | ZIP | 2.1.1 |
Bibliotecas Java e Scala instaladas (versão de cluster Scala 2.12)
| ID do Grupo | ID do Artefacto | Versão |
|---|---|---|
| Antlr | Antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | Amazon Kinesis Client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling (SDK de Java da AWS - escalonamento automático) | 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 para 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 (configuração do AWS Java SDK) | 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-diretório | 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 (kit de desenvolvimento de software Java para Elasticache da AWS) | 1.11.655 |
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| org.scala-lang | Escala-compiler_2.12 | 2.12.10 |
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| org.slf4j | jcl-compatível-com-slf4j | 1.7.30 |
| org.slf4j | jul-para-slf4j | 1.7.30 |
| org.slf4j | SLF4J-API | 1.7.30 |
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| org.springframework | spring-core (núcleo do Spring) | 4.1.4.VERSÃO |
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| org.threeten | trêsdez-extra | 1.5.0 |
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| org.typelevel | algebra_2.12 | 2.0.0-M2 |
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| org.yaml | Snakeyaml | 1,24 |
| ouro | ouro | 2.0.8 |
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