磚運行時的4.0(不支持)
2018年3月磚公布的這張照片。
重要的
這個版本是棄用11月1日,2018年。關於磚運行時棄用策略的更多信息和時間表,看看磚運行時支持生命周期。
以下版本注釋提供信息數據磚4.0運行時,由Apache火花。
的變化和改進
JSON數據源現在試圖自動檢測utf - 8編碼,而不是假設。在這種情況下,自動檢測失敗,用戶可以指定字符集選擇執行一個特定的編碼。看到字符集顯。
得分和預測使用火花MLlib管道在結構化流是完全支持。
磚毫升模型導出的完全支持。使用此功能,您可以訓練磚火花MLlib模型,導出函數調用,並使用您選擇的磚圖書館係統中導入新數據模型和分數。
提供了新的火花數據源實現可伸縮的讀/寫訪問Azure突觸分析。看到火花——突觸分析連接器。
的模式
from_json
函數是現在總是轉換為可空。換句話說,所有字段,包括嵌套的,都可以為空。這確保數據兼容模式,預防腐敗後寫數據時鋪字段丟失數據和用戶模式中聲明了字段為非空。升級安裝Python庫:
期貨:從3.2.0 3.1.1
熊貓:從0.18.1 0.19.2
pyarrow:從0.4.1 0.8.0
setuptools:從38.2.3 38.5.1
龍卷風:4.5.2 4.5.3
升級安裝幾個R庫。看到安裝R庫。
升級AWS Java SDK 1.11.126 1.11.253。
從6.1.0升級SQL Server JDBC驅動程序。jre8 6.2.2.jre8。
升級PostgreSQL 9.4 1204 - jdbc41 42.1.4 JDBC驅動程序。
Apache火花
磚4.0運行時包含Apache tripwire火花。
核心、PySpark和火花SQL
主要功能
矢量化獸人讀者:(火花- 16060):添加了新的獸人讀者支持,大大提高了獸人掃描吞吐量通過向量化(2-5x)。使讀者,用戶可以設置
spark.sql.orc.impl
來本機
。火花曆史服務器V2:(火花- 18085):一個新的火花曆史服務器(合成)的後端,為大規模應用程序提供了更好的可伸縮性更高效的事件存儲機製。
數據源API V2:(火花- 15689)(火花- 22386):一個實驗性的API插入新的數據來源的火花。新的API試圖解決V1 API的一些局限性,旨在促進發展高性能、易於維護和擴展的外部數據源。這個API仍在進行積極開發和破壞的變化應該是預期。
PySpark性能增強:(火花- 22216)(火花- 21187):在Python中顯著改善性能和互操作性的快速數據序列化和矢量化執行。
性能和穩定性
(火花- 21975)在基於成本的優化器:柱狀圖支持。
(火花- 20331):更好的支持謂詞下推蜂巢分區修剪。
(火花- 19112):支持ZStandard壓縮編解碼器。
(火花- 21113):支持提前讀取輸入流攤銷磁盤I / O成本泄漏讀者。
(火花- 22510)(火花- 22692)(火花- 21871):進一步穩定codegen框架,以避免觸及64 kb JVM字節碼限製Java方法和Java編譯器常量池限製。
(火花- 23207):固定長期連續錯誤在火花洗牌+重新分區DataFrame可能導致不正確的答案在某些手術病例。
(火花- 22062)(火花- 17788)(火花- 21907):OOMs修複各種原因。
(火花- 22489)(火花- 22916)(火花- 22895)(火花- 20758)(火花- 22266)(火花- 19122)(火花- 22662)(火花- 21652):基於規則的優化器和改進計劃。
其他值得注意的變化
(火花- 20236)動態分區:支持Hive-style覆蓋語義。
(火花- 4131):支持
插入覆蓋目錄
將數據直接寫入文件係統從一個查詢。(火花- 19285)(火花- 22945)(火花- 21499)(火花- 20586)(火花- 20416)(火花- 20668):UDF增強。
(火花- 20463)(火花- 19951)(火花- 22934)(火花- 21055)(火花- 17729)(火花- 20962)(火花- 20963)(火花- 20841)(火花- 17642)(火花- 22475)(火花- 22934):提高ANSI SQL合規和蜂巢兼容性。
(火花- 20746):更全麵的SQL內置函數。
(火花- 21485)為內置函數:火花SQL生成文檔。
(火花- 19810):刪除Scala支持
2.10
。(火花- 22324):升級箭頭
0.8.0
和網狀的4.1.17
。
結構化流
連續處理
一個新的執行引擎可以執行流和毫秒級的端到端延時的查詢通過改變隻有一行的用戶代碼。學習更多的編程指南。
Stream-Stream連接
能夠加入兩個流的數據,緩衝行直到匹配的元組到另一個流。謂詞可以用來對付事件時間列綁定的狀態需要保留。
流API V2
一個實驗性的API來插入一個新的適用於批量的源和彙,micro-batch和持續執行。這個API仍在進行積極的發展,打破應該預期變化。
編程指南:結構化流編程指南。
MLlib
突出了
毫升預測現在使用結構化流,使用更新的api。細節跟進。
新的和改進的api
(火花- 21866):內置支持圖像解讀DataFrame (Scala / Java / Python)。
(火花- 19634)描述性的總結統計:DataFrame函數向量列(Scala / Java)。
(火花- 14516):
ClusteringEvaluator
為優化聚類算法,支持餘弦輪廓和平方歐氏輪廓指標(Scala / Java / Python)。(火花- 3181):魯棒線性回歸與胡貝爾(Scala / Java / Python)損失。
(火花- 13969):
FeatureHasher
變壓器(Scala / Java / Python)。變形金剛多列支持幾個特點:
(火花- 13030):
OneHotEncoderEstimator
(Scala / Java / Python)(火花- 22397):
QuantileDiscretizer
(Scala / Java)(火花- 20542):
Bucketizer
(Scala / Java / Python)
(火花- 21633)和火星- 21542:支持自定義管道組件在Python中改善。
新功能
(火花- 21087):
CrossValidator
和TrainValidationSplit
可以收集所有模型擬合(Scala / Java)。這允許您檢查或保存所有擬合模型。(火花- 19357):Meta-algorithms
CrossValidator
,TrainValidationSplit
,OneVsRest
支持並行的並行性參數擬合多個差異引發的工作。(火花- 17139):多項邏輯回歸模型總結(Scala / Java / Python)
(火花- 18710):添加在GLM抵消。
(火花- 20199):添加
featureSubsetStrategy
參數,GBTClassifier
和GBTRegressor
。使用這個子樣品的特性可以顯著提高訓練速度;這個選項的關鍵力量xgboost
。
其他值得注意的變化
(火花- 22156):固定
Word2Vec
學習速率比例與全國礦工工會
迭代。新學習速率設置為匹配原始Word2Vec
C代碼,從培訓應該給更好的結果。(火花- 22289):添加
JSON
支持矩陣參數(這對ML持久性與固定一個bugLogisticRegressionModel
當使用界限係數)。(火花- 22700):
Bucketizer.transform
錯誤滴行包含南
。當參數handleInvalid
將“跳過”,Bucketizer
與一個有效的價值將下降一行輸入列如果另一個(無關緊要的)列了嗎南
價值。(火花- 22446):優化器有時引起的催化劑
StringIndexerModel
拋出一個錯誤的“看不見的標簽”異常時handleInvalid
被設置為“錯誤。“這可能發生過濾數據,由於謂詞下推,導致錯誤即使無效行已經被過濾的輸入數據集。(火花- 21681):固定的一個極端例子bug在多項邏輯回歸係數,導致不正確的一些特性零方差。
主要的優化:
(火花- 22707):減少內存消耗
CrossValidator
。(火花- 22949):減少內存消耗
TrainValidationSplit
。(火花- 21690):
輸入
火車應該使用一個經過數據。(火花- 14371):
OnlineLDAOptimizer
避免為每個mini-batch司機收集統計信息。
編程指南:機器學習庫(MLlib)指南。
SparkR
的主要焦點SparkR tripwire版本改善udf的穩定性,增加了幾個新的SparkR現有api包裝器:
主要功能
SQL和R之間函數奇偶性的改善
(火花- 22933):結構化流api
withWatermark
,觸發
,partitionBy
和stream-stream連接。(火花- 21266):SparkR UDF DDL-formatted模式支持。
(火花- 20726)(火花- 22924)(火花- 22843):一些新的Dataframe API包裝器。
(火花- 15767)(火花- 21622)(火花- 20917)(火花- 20307)(火花- 20906):一些新的SparkML API包裝器。
編程指南:在火花SparkR (R)。
的用法
Python
(火花- 23122):反對
注冊*
udf的SQLContext
和目錄
在PySpark
MLlib
(火花- 13030):
OneHotEncoder
在3.0被廢棄,將被刪除。它已經被新的取代OneHotEncoderEstimator
。OneHotEncoderEstimator
將更名為OneHotEncoder
在3.0(但OneHotEncoderEstimator
將作為一個別名)。
行為的變化
SparkSQL
(火花- 22036)默認:算術運算之間的小數返回的值,如果是不可能的(而不是一個確切的表示返回
零
在之前的版本)(火花- 22937):當所有的輸入都是二元的,SQL
英語教學()
返回一個二進製輸出。否則,它將作為一個字符串返回。在之前的版本中,它總是返回一個字符串,無論輸入類型。(火花- 22895):加入/過濾器的確定性謂詞後第一個非確定謂詞也下推/通過孩子運營商,如果可能的話。在之前的版本中,這些過濾器沒有資格獲得謂詞下推。
(火花- 22771):當所有的輸入都是二元的,
functions.concat ()
返回一個二進製輸出。否則,它將作為一個字符串返回。在之前的版本中,它總是返回一個字符串,無論輸入類型。(火花- 22489):當的加入國broadcastable,我們寧願播出表中顯式地指定一個廣播提示。
(火花- 22165):分區列推理之前發現錯誤的常見類型不同的推斷類型。例如,以前它了
雙
的常見類型雙
類型和日期
類型。現在它找到正確的常見這樣的衝突。詳情,請參閱遷移指南。(火花- 22100):
percentile_approx
函數之前接受了數字
類型的輸入和輸出雙
類型的結果。現在支持日期
類型,時間戳
類型和數字
類型作為輸入類型。結果類型改變也是一樣的輸入類型,哪個更合理的百分位數。(火花- 21610):原始JSON或CSV文件的查詢時不允許引用列隻包括內部腐敗記錄列(命名
_corrupt_record
默認情況下)。相反,您可以緩存或保存解析結果然後發送相同的查詢。(火花- 23421):由於火花2.2.1,tripwire模式在運行時總是推斷當數據源表的列中存在的分區模式和數據模式。推斷模式沒有分區的列。讀表時,火花尊重這些重疊的分區的值列的值存儲在源文件的數據。在2.2.0和2.1。x版本,推斷模式是分區的數據表對用戶是不可見的(即。結果集是空的)。
PySpark
(火花- 19732):
na.fill ()
或fillna
還接受布爾和布爾值替代null。在火花之前的版本中,PySpark隻是忽略它並返回原始數據集/ DataFrame。(火花- 22395):熊貓
0.19.2
或上需要使用熊貓相關的功能,如toPandas
,createDataFrame
從熊貓DataFrame等等。(火花- 22395):大熊貓的時間戳值相關的行為功能改變了尊重會話時區,忽略了在之前的版本。
(火花- 23328):
df.replace
不允許省略嗎價值
當to_replace
不是一個字典。在此之前,價值
在其他情況下,可以省略沒有一個
默認情況下,這是反直覺的和容易出錯。
MLlib
打破API的變化:類和特征層次結構邏輯回歸模型總結了清潔和更好地適應多層次的總結。這是一個重大改變投下的用戶代碼
LogisticRegressionTrainingSummary
到一個BinaryLogisticRegressionTrainingSummary
。用戶應該使用model.binarySummary
方法。看到(火花- 17139)(注意這是一個:更多的細節@Experimental
API)。這並不影響到Python總結方法,仍將對多項式和二進製情況下正常工作。(火花- 21806):
BinaryClassificationMetrics.pr ()
:第一點(0.0,1.0)是一種誤導,取而代之的是(0.0,p)精密p匹配召回點最低的地方。(火花- 16957)現在:決策樹使用加權中點在選擇分裂值。這可能會改變的結果從模型的訓練。
(火花- 14657):
RFormula
現在沒有一個攔截輸出參考類別編碼字符串術語時,為了匹配本地R的行為。這可能會改變的結果從模型的訓練。(火花- 21027):默認並行使用
OneVsRest
現在設置為1(即串行)。在2.2和更早的版本中,並行性的水平設置為默認threadpool Scala中的大小。這可能會改變性能。(火花- 21523):升級的微風
0.13.2
。這包括強大的重要bug修複沃爾夫線搜索L-BFGS。(火花- 15526):JPMML依賴現在陰影。
也看到“Bug”部分的行為變化造成修複Bug。
已知的問題
(火花- 23523)[SQL]:不正確的規則所造成的結果
OptimizeMetadataOnlyQuery
。(火花- 23406):bug stream-stream可利用。
維護更新
看到磚4.0運行時的維護更新。
係統環境
操作係統:Ubuntu 16.04.4 LTS
Java:1.8.0_151
Scala:2.11.8
Python如果使用Python 3: 2.7.12(或3.5.2)
R:R版本3.4.3 (2017-11-30)
GPU集群:以下安裝NVIDIA GPU庫:
375.66特斯拉的司機
CUDA 8.0
CUDNN 6.0
安裝Python庫
圖書館 |
版本 |
圖書館 |
版本 |
圖書館 |
版本 |
---|---|---|---|---|---|
ansi2html |
1.1.1 |
argparse |
1.2.1 " |
backports-abc |
0.5 |
寶途 |
2.42.0 |
boto3 |
1.4.1 |
botocore |
1.4.70 |
brewer2mpl |
1.4.1 |
certifi |
2016.2.28 |
cffi |
1.7.0 |
chardet |
tripwire |
彩色光 |
0.3.7 |
configobj |
5.0.6 |
密碼學 |
1.5 |
周期計 |
0.10.0 |
Cython |
0.24.1 |
裝飾 |
4.0.10 |
docutils |
0.14 |
enum34 |
1.1.6 |
et-xmlfile |
1.0.1 |
freetype-py |
1.0.2中 |
funcsigs |
1.0.2中 |
fusepy |
2.0.4 |
期貨 |
3.2.0 |
ggplot |
0.6.8 |
html5lib |
0.999 |
idna |
2.1 |
ipaddress |
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 |
熊貓 |
0.19.2 |
pathlib2 |
魅惑 |
容易受騙的人 |
0.4.1 |
pexpect |
4.0.1 |
pickleshare |
0.7.4 |
枕頭 |
3.3.1 |
皮普 |
9.0.1 |
厚度 |
3.9 |
prompt-toolkit |
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 |
2016.6.1 |
請求 |
2.11.1 |
s3transfer |
0.1.9 |
scikit-learn |
0.18.1 |
scipy |
0.18.1 |
衝刷 |
0.32 |
seaborn |
是0.7.1 |
setuptools |
38.5.1 |
simplejson |
3.8.2 |
simples3 |
1.0 |
singledispatch |
3.4.0.3 |
六個 |
1.10.0 |
statsmodels |
0.6.1 |
龍卷風 |
4.5.3 |
traitlets |
4.3.0 |
urllib3 |
1.19.1 |
virtualenv |
15.0.1 |
wcwidth |
0.1.7 |
輪 |
0.30.0 |
wsgiref |
0.1.2 |
安裝R庫
圖書館 |
版本 |
圖書館 |
版本 |
圖書館 |
版本 |
---|---|---|---|---|---|
abind |
1.4 - 5 |
為了 |
0.2.0 |
補丁 |
1.1.1 |
基地 |
3.4.3 |
黑洞 |
1.65.0-1 |
bindr |
0.1 |
bindrcpp |
0.2 |
位 |
-12 - 1.1 |
bit64 |
0.9 7 |
bitops |
1.0 6 |
團 |
1.1.0 |
引導 |
-20 - 1.3 |
釀造 |
1.0 6 |
掃帚 |
0.4.3 |
車 |
2.1 6 |
脫字符號 |
-77 - 6.0 |
時間 |
-51 - 2.3 |
類 |
-14 - 7.3 |
集群 |
2.0.6 |
codetools |
-15 - 0.2 |
色彩 |
1.3 - 2 |
commonmark |
1.4 |
編譯器 |
3.4.3 |
蠟筆 |
1.3.4 |
旋度 |
3.0 |
CVST |
0.2 - 1 |
data.table |
1.10.4-3 |
數據集 |
3.4.3 |
DBI |
0.7 |
ddalpha |
1.3.1 |
DEoptimR |
1.0 8 |
desc |
1.1.1 |
devtools |
1.13.4 |
二色視者 |
2.0 0 |
消化 |
0.6.12 |
dimRed |
0.1.0 |
doMC |
1.3.4 |
dplyr |
0.7.4 |
DRR |
發布 |
foreach |
3 |
外國 |
-69 - 0.8 |
“綠帶運動” |
2.1.3 |
ggplot2 |
2.2.1 |
git2r |
0.19.0 |
glmnet |
-13 - 2.0 |
膠水 |
1.2.0 |
高爾 |
0.1.2 |
圖形 |
3.4.3 |
grDevices |
3.4.3 |
網格 |
3.4.3 |
gsubfn |
0.6 6 |
gtable |
0.2.0 |
水 |
3.16.0.1 |
httr |
1.3.1 |
hwriter |
1.3.2 |
hwriterPlus |
1.0 - 3 |
不小 |
0.9 6 |
迭代器 |
1.0.8 |
jsonlite |
1.5 |
kernlab |
-25 - 0.9 |
KernSmooth |
-15 - 2.23 |
標簽 |
0.3 |
晶格 |
-35 - 0.20 |
熔岩 |
1.5.1 |
lazyeval |
0.2.1 |
的小 |
0.3.2 |
lme4 |
-14 - 1.1 |
lubridate |
1.7.1上 |
magrittr |
1.5 |
mapproj |
1.2 - 5 |
地圖 |
3.2.0 |
質量 |
-48 - 7.3 |
矩陣 |
-11 - 1.2 |
MatrixModels |
0.4 - 1 |
memoise |
1.1.0 |
方法 |
3.4.3 |
mgcv |
-23 - 1.8 |
mime |
0.5 |
minqa |
1.2.4 |
mnormt |
1.5 - 5 |
ModelMetrics |
1.1.0 |
孟塞爾 |
0.4.3 |
mvtnorm |
1.0 6 |
nlme |
-131 - 3.1 |
nloptr |
1.0.4 |
nnet |
-12 - 7.3 |
numDeriv |
2016.8 - 1 |
openssl |
0.9.9 |
平行 |
3.4.3 |
pbkrtest |
0.4 7 |
pkgconfig |
2.0.1 |
pkgKitten |
0.1.4 |
plogr |
0.1 - 1 |
plyr |
1.8.4 |
讚美 |
1.0.0 |
pROC |
1.10.0 |
prodlim |
1.6.1 |
原型 |
1.0.0 |
心理 |
1.7.8 |
purrr |
0.2.4 |
quantreg |
5.34 |
R.methodsS3 |
1.7.1上 |
R.oo |
1.21.0 |
R.utils |
2.6.0 |
R6 |
2.2.2 |
randomForest |
-12 - 4.6 |
RColorBrewer |
1.1 - 2 |
Rcpp |
0.12.14 |
RcppEigen |
0.3.3.3.1 |
RcppRoll |
0.2.2 |
RCurl |
1.95 - -4.8 |
食譜 |
0.1.1 |
reshape2 |
1.4.2 |
rlang |
0.1.4 |
robustbase |
0.92 8 |
RODBC |
-15 - 1.3 |
roxygen2 |
6.0.1中 |
rpart |
-12 - 4.1 |
rprojroot |
1.2 |
Rserve |
1.7 - 3 |
RSQLite |
2.0 |
rstudioapi |
0.7 |
尺度 |
0.5.0 |
sfsmisc |
1.1 - 1 |
sp |
1.2 - 5 |
SparkR |
tripwire |
SparseM |
1.77 |
空間 |
-11 - 7.3 |
樣條函數 |
3.4.3 |
sqldf |
-11 - 0.4 |
statmod |
1.4.30 |
統計數據 |
3.4.3 |
stats4 |
3.4.3 |
stringi |
1.1.6 |
stringr |
1.2.0 |
生存 |
2.41 - 3 |
tcltk |
3.4.3 |
TeachingDemos |
2.10 |
testthat |
1.0.2中 |
寵物貓 |
1.3.4 |
tidyr |
0.7.2 |
tidyselect |
0.2.3 |
timeDate |
3042.101 |
工具 |
3.4.3 |
跑龍套 |
3.4.3 |
viridisLite |
0.2.0 |
晶須 |
0.3 - 2 |
withr |
魅惑 |
xml2 |
1.1.1 |
安裝了Java和Scala庫(Scala 2.11集群版)
組ID |
工件ID |
版本 |
---|---|---|
antlr |
antlr |
2.7.7 |
com.amazonaws |
amazon-kinesis-client |
1.7.3 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-autoscaling |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudformation |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudfront |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudhsm |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudsearch |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudtrail |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudwatch |
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同學 |
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com.fasterxml.jackson.core |
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jniloader |
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通用日誌 |
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joda-time |
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log4j |
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3.2.1之上 |
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org.eclipse.jetty |
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org.eclipse.jetty |
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9.3.20.v20170531 |
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3.2.11 |
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1.4.0 |
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2.1.2 |
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mockito-all |
1.9.5 |
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objenesis |
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postgresql |
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org.rosuda.REngine |
REngine |
魅惑 |
org.scala-lang |
scala-compiler_2.11 |
2.11.8 |
org.scala-lang |
scala-library_2.11 |
2.11.8 |
org.scala-lang |
scala-reflect_2.11 |
2.11.8 |
org.scala-lang |
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2.11.8 |
org.scala-lang.modules |
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1.0.2中 |
org.scala-lang.modules |
scala-xml_2.11 |
1.0.5 |
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測試界麵 |
1.0 |
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scalacheck_2.11 |
1.12.5 |
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breeze-macros_2.11 |
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org.scalanlp |
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0.13.2 |
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2.2.6款 |
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jcl-over-slf4j |
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1.0.0 |
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xmlenc |
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