Databricks運行時4.0(不支持)
Databricks在2018年3月發布了這張圖片。
重要的
此版本已於2018年11月1日棄用。有關Databricks Runtime棄用策略和時間表的更多信息,請參見Databricks運行時支持生命周期.
以下版本說明提供了由Apache Spark支持的Databricks Runtime 4.0的相關信息。
改變和改進
JSON數據源現在嚐試自動檢測編碼,而不是假設它是UTF-8。在自動檢測失敗的情況下,用戶可以指定字符集選項強製執行某種編碼。看到字符集顯.
完全支持在結構化流中使用Spark MLlib管道進行評分和預測。
Databricks ML模型導出是完全支持的。有了這個特性,您可以在Databricks上訓練Spark MLlib模型,使用函數調用導出它,並在您選擇的係統中使用Databricks庫導入模型並對新數據進行評分。看到導出和導入模型.
一個新的Spark數據源實現提供了對Azure Synapse Analytics可擴展的讀/寫訪問。看到Spark - Synapse分析連接器.
的模式
from_json
函數現在總是轉換為可空值。換句話說,所有字段,包括嵌套字段,都是可空的。這確保了數據與模式兼容,當數據中缺少字段且用戶提供的模式將字段聲明為非空時,防止在將數據寫入parquet後發生損壞。升級了部分已安裝的Python庫:
期貨:從3.1.1到3.2.0
熊貓:從0.18.1到0.19.2
Pyarrow:從0.4.1到0.8.0
Setuptools:從38.2.3到38.5.1
龍卷風:4.5.2到4.5.3
升級了幾個已安裝的R庫。看到已安裝的R庫.
將AWS Java SDK從1.11.126升級到1.11.253。
從6.1.0升級了SQL Server JDBC驅動程序。Jre8 ~ 6.2.2.jre8。
將PostgreSQL JDBC驅動程序從9.4-1204-jdbc41升級到42.1.4。
Apache火花
Databricks Runtime 4.0包含Apache Spark 2.3.0。
Core、PySpark和Spark SQL
主要功能
向量化ORC閱讀器:(火花- 16060):增加對新的ORC閱讀器的支持,通過向量化(2-5倍)大幅提高ORC掃描吞吐量。要啟用閱讀器,用戶可以設置
spark.sql.orc.impl
來本地的
.Spark History Server V2:(火花- 18085):新的SHS (spark history server)後端,通過更高效的事件存儲機製,為大規模應用提供更好的可伸縮性。
數據源API V2:(火花- 15689)(火花- 22386):用於在Spark中插入新數據源的實驗性API。新的API試圖解決V1 API的幾個限製,旨在促進高性能、易於維護和可擴展的外部數據源的開發。這個API仍然處於積極的開發階段,可能會發生突破性的變化。
PySpark性能增強:(火花- 22216)(火花- 21187):通過快速的數據序列化和向量化執行,Python性能和互操作性得到了顯著改進。
性能和穩定性
(火花- 21975):基於成本的優化器中的直方圖支持。
(火花- 20331):更好地支持Hive分區修剪的謂詞下推。
(火花- 19112):支持ZStandard壓縮編解碼器。
(火花- 21113):支持預讀輸入流,以攤銷溢出讀取器中的磁盤I/O成本。
(火花- 22510)(火花- 22692)(火花- 21871):進一步穩定代碼生成框架,以避免觸及Java方法上64KB的JVM字節碼限製和Java編譯器常量池限製。
(火花- 23207):修正了Spark中一個長期存在的錯誤,即在DataFrame上連續的shuffle+重分區可能導致在某些手術情況下錯誤的答案。
(火花- 22062)(火花- 17788)(火花- 21907):修複各種導致OOMs的原因。
(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計劃器的增強。
其他顯著變化
(火花- 20236):支持hive風格的動態分區覆蓋語義。
(火花- 4131):支持
插入覆蓋目錄
將數據從查詢直接寫入文件係統。(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):改進ANSI SQL的遵從性和Hive的兼容性。
(火花- 20746):更全麵的SQL內置函數。
(火花- 21485):為內置函數生成Spark SQL文檔。
(火花- 19810):移除對Scala的支持
2.10
.(火花- 22324):升級箭頭為
0.8.0
和妮蒂4.1.17
.
編程指南:Spark RDD編程指南而且Spark SQL數據框架和數據集指南.
結構化流
連續處理
一種新的執行引擎,隻需更改一行用戶代碼,就可以執行具有亞毫秒級端到端延遲的流查詢。要了解更多信息,請參閱編程指南。
Stream-Stream連接
能夠連接兩個數據流,緩衝行,直到匹配的元組到達另一個流。可以針對事件時間列使用謂詞來限製需要保留的狀態的數量。
流媒體API V2
用於插入新源和接收器的實驗性API,可用於批處理、微批處理和連續執行。這個API仍然處於積極的開發階段,預計會有突破性的變化。
編程指南:結構化流媒體編程指南.
MLlib
突出了
ML Prediction現在使用更新的api與結構化流一起工作。細節跟進。
新的和改進的api
(火花- 21866):內置支持讀取圖像到DataFrame (Scala/Java/Python)。
(火花- 19634): DataFrame函數,用於矢量列的描述性彙總統計(Scala/Java)。
(火花- 14516):
ClusteringEvaluator
用於調優聚類算法,支持餘弦輪廓和平方歐幾裏得輪廓度量(Scala/Java/Python)。(火花- 3181):具有Huber損失的魯棒線性回歸(Scala/Java/Python)。
(火花- 13969):
FeatureHasher
變壓器(Scala / Java / Python)。多列支持多種特征變壓器:
(火花- 13030):
OneHotEncoderEstimator
(Scala / Java / Python)(火花- 22397):
QuantileDiscretizer
(Scala / Java)(火花- 20542):
Bucketizer
(Scala / Java / Python)
(火花- 21633)而且火星- 21542:改進了對Python中自定義管道組件的支持。
新功能
(火花- 21087):
CrossValidator
而且TrainValidationSplit
可以在擬合時收集所有模型(Scala/Java)。這允許您檢查或保存所有合適的模型。(火花- 19357): Meta-algorithms
CrossValidator
,TrainValidationSplit
,OneVsRest
支持並行Param,用於在並行Spark作業中擬合多個子模型。(火花- 17139):多項邏輯回歸的模型總結(Scala/Java/Python)
(火花- 18710):在GLM中添加偏移量。
(火花- 20199):添加
featureSubsetStrategy
參數,GBTClassifier
而且GBTRegressor
.使用這種方法對特征進行子采樣,可以顯著提高訓練速度;這種選擇一直是一個關鍵的優勢xgboost
.
其他顯著變化
(火花- 22156):固定
Word2Vec
學習率隨全國礦工工會
迭代。新的學習率被設置為匹配原來的Word2Vec
C代碼,應該能從訓練中得到更好的結果。(火花- 22289):添加
JSON
支持矩陣參數(這修正了一個ML持久性的錯誤LogisticRegressionModel
當對係數使用界限時。)(火花- 22700):
Bucketizer.transform
錯誤地刪除包含南
.當參數handleInvalid
被設置為“跳過”,Bucketizer
如果另一個(不相關的)列有南
價值。(火花- 22446):催化劑優化器有時造成
StringIndexerModel
拋出錯誤的“未見標簽”異常handleInvalid
設置為error。"由於謂詞下推,這種情況可能發生在過濾過的數據中,即使已經從輸入數據集中過濾了無效行,也會導致錯誤。(火花- 21681):修正了多項邏輯回歸中導致某些特征方差為零時出現不正確係數的邊緣情況bug。
主要的優化:
(火花- 22707):降低的內存消耗
CrossValidator
.(火花- 22949):降低的內存消耗
TrainValidationSplit
.(火花- 21690):
輸入
應該使用單遍數據進行訓練。(火花- 14371):
OnlineLDAOptimizer
避免為每個小批收集驅動的統計信息。
編程指南:機器學習圖書館(MLlib)指南.
SparkR
SparkR在2.3.0版本中的主要關注點是提高udf的穩定性,並在現有api的基礎上添加了幾個新的SparkR包裝器:
主要功能
改進了SQL和R之間的函數校驗
(火花- 22933):結構化流api
withWatermark
,觸發
,partitionBy
以及流-流連接。(火花- 21266): SparkR UDF,支持ddl格式的模式。
(火花- 20726)(火花- 22924)(火花- 22843):幾個新的數據幀API包裝器。
(火花- 15767)(火花- 21622)(火花- 20917)(火花- 20307)(火花- 20906):幾個新的SparkML API包裝器。
編程指南:SparkR (R on Spark).
的用法
Python
(火花- 23122):反對
注冊*
的udfSQLContext
而且目錄
在PySpark
MLlib
(火花- 13030):
OneHotEncoder
已棄用,將在3.0中移除。它已經被新的取代了OneHotEncoderEstimator
.OneHotEncoderEstimator
將更名為OneHotEncoder
在3.0(但OneHotEncoderEstimator
將作為別名保存)。
行為的改變
SparkSQL
(火花- 22036):默認情況下,小數之間的算術運算如果不能精確表示,則返回四舍五入的值(而不是返回
零
在以前的版本中)(火花- 22937):當所有輸入都是二進製時,SQL
英語教學()
以二進製形式返回輸出。否則,它將作為字符串返回。在以前的版本中,無論輸入類型如何,它總是作為字符串返回。(火花- 22895):在第一個非確定性謂詞之後的Join/Filter的確定性謂詞也被下推/通過子操作符,如果可能的話。在以前的版本中,這些過濾器不適合謂詞下推。
(火花- 22771):當所有輸入都是二進製時,
functions.concat ()
以二進製形式返回輸出。否則,它將作為字符串返回。在以前的版本中,無論輸入類型如何,它總是作為字符串返回。(火花- 22489):當連接雙方中的任何一方都是可廣播的時,我們傾向於廣播在廣播提示中顯式指定的表。
(火花- 22165):分區列推理以前發現不同推斷類型的公共類型不正確。例如,之前它以
雙
的通用類型雙
類型和日期
類型。現在,它找到了此類衝突的正確常見類型。具體操作請參見遷移指南。(火花- 22100):
percentile_approx
先前接受的功能數字
輸入和輸出類型雙
類型的結果。現在它支持日期
類型,時間戳
類型和數字
類型作為輸入類型。結果類型也被更改為與輸入類型相同,這對於百分位更合理。(火花- 21610):來自原始JSON/CSV文件的查詢被禁止時,引用的列隻包括內部損壞記錄列(命名為
_corrupt_record
默認情況下)。相反,您可以緩存或保存解析後的結果,然後發送相同的查詢。(火花- 23421):從Spark 2.2.1和2.3.0開始,當數據源表的列同時存在於分區模式和數據模式中時,模式總是在運行時被推斷出來。推斷的模式沒有分區列。在讀取表時,Spark尊重這些重疊列的分區值,而不是存儲在數據源文件中的值。在2.2.0和2.1。X版本中,推斷出的模式是分區的,但是表的數據對用戶是不可見的(即,結果集是空的)。
PySpark
(火花- 19732):
na.fill ()
或fillna
也接受布爾值並將空值替換為布爾值。在先前的Spark版本中,PySpark隻是忽略它並返回原始的Dataset/DataFrame。(火花- 22395):熊貓
0.19.2
或以上要求使用熊貓相關功能,如toPandas
,createDataFrame
從熊貓DataFrame等(火花- 22395):熊貓相關功能的時間戳值的行為被更改為尊重會話時區,這在以前的版本中被忽略。
(火花- 23328):
df.replace
不允許省略價值
當to_replace
不是字典。在此之前,價值
在其他情況下可以省略嗎沒有一個
默認情況下,這是違反直覺和容易出錯。
MLlib
破壞API更改:修改邏輯回歸模型摘要的類和特征層次結構,使其更清晰,更好地適應多類摘要的添加。類型的用戶代碼將發生突破性的更改
LogisticRegressionTrainingSummary
到一個BinaryLogisticRegressionTrainingSummary
.用戶應該使用model.binarySummary
方法。看到(火花- 17139):更多細節(注意這是一個@Experimental
API)。這不會影響Python摘要方法,該方法對於多項和二元情況仍能正確工作。(火花- 21806):
BinaryClassificationMetrics.pr ()
:第一個點(0.0,1.0)具有誤導性,已被(0.0,p)取代,其中精度p與最低回憶點匹配。(火花- 16957):決策樹現在在選擇分割值時使用加權中點。這可能會改變模型訓練的結果。
(火花- 14657):
RFormula
如果沒有攔截,現在在編碼字符串術語時輸出引用類別,以匹配本機R行為。這可能會改變模型訓練的結果。(火花- 21027):使用的默認並行度
OneVsRest
現在設置為1(即串行)。在2.2和更早的版本中,並行級別被設置為Scala中的默認線程池大小。這可能會改變性能。(火花- 21523):微風升級為
0.13.2
.這包括對L-BFGS的強沃爾夫線搜索的一個重要bug的修複。(火花- 15526): JPMML依賴項現在被遮蔽了。
請參見“Bug修複”部分,了解修複Bug導致的行為更改。
已知的問題
(火花- 23523)[SQL]:規則導致的錯誤結果
OptimizeMetadataOnlyQuery
.(火花- 23406):流自連接中的bug。
係統環境
操作係統: Ubuntu 16.04.4 LTS
Java: 1.8.0_151
Scala: 2.11.8
Python: 2.7.12(如果使用Python 3則為3.5.2)
R: R版本3.4.3 (2017-11-30)
GPU集群:安裝了以下NVIDIA GPU庫:
特斯拉驅動375.66
CUDA 8.0
CUDNN 6.0
已安裝的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 |
已安裝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 |
已安裝的Java和Scala庫(Scala 2.11集群版本)
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 |
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com.esotericsoftware |
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同學 |
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com.fasterxml.jackson.core |
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com.fasterxml.jackson.core |
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com.fasterxml.jackson.core |
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2.6.7 |
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jackson-module-scala_2.11 |
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jniloader |
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com.github.fommil.netlib |
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1.1 |
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番石榴 |
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) |
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通用日誌 |
通用日誌 |
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commons-pool |
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網狀的 |
3.9.9.Final |
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收集器 |
0.7 |
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jline |
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joda-time |
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log4j |
log4j |
1.2.17 |
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jets3t |
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3.4 |
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stringtemplate |
3.2.1之上 |
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德比 |
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orc-mapreduce-nohive |
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1.8.2-databricks1 |
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動物園管理員 |
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1.9.13 |
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3.2.9 |
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9.3.20.v20170531 |
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9.3.20.v20170531 |
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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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2.22.2 |
org.hibernate |
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5.1.1.Final |
org.iq80.snappy |
時髦的 |
0.2 |
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javassist |
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json4s-ast_2.11 |
3.2.11 |
org.json4s |
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3.2.11 |
org.json4s |
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3.2.11 |
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lz4-java |
1.4.0 |
org.mariadb.jdbc |
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2.1.2 |
org.mockito |
mockito-all |
1.9.5 |
org.objenesis |
objenesis |
2.1 |
org.postgresql |
postgresql |
42.1.4 |
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rocksdbjni |
5.2.1 |
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 |
scala-parser-combinators_2.11 |
1.0.2中 |
org.scala-lang.modules |
scala-xml_2.11 |
1.0.5 |
org.scala-sbt |
測試界麵 |
1.0 |
org.scalacheck |
scalacheck_2.11 |
1.12.5 |
org.scalanlp |
breeze-macros_2.11 |
0.13.2 |
org.scalanlp |
breeze_2.11 |
0.13.2 |
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scalatest_2.11 |
2.2.6款 |
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jcl-over-slf4j |
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hive-beeline |
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未使用的 |
1.0.0 |
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spire-macros_2.11 |
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1.16 |
奧羅 |
奧羅 |
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