Databricks Runtime 5.0(不支持)
Databricks在2018年11月發布了這張圖片。
下麵的版本說明提供了有關由Apache Spark支持的Databricks Runtime 5.0的信息。
新功能
三角洲湖
的子查詢現在得到支持
在哪裏
條款的支持刪除
而且更新
命令。新的可伸縮實現
合並
命令。不限製插入和更新的數量。
可用於SCD類型1和類型2查詢。
可以在“更新”模式下從流查詢執行upserts(例如,將流聚合輸出寫入Delta表)。看例子使用MERGE和foreachBatch將流聚合寫入Databricks Delta筆記本。
結構化流
基於Azure Blob存儲文件通知的流源。當對Azure Blob存儲中的文件運行結構化流查詢時,這可以顯著降低列表成本。這個流源可以直接讀取文件事件通知來查找新文件,而不是使用列表來查找新文件進行處理。看到(已棄用)Azure Blob存儲文件源與Azure隊列存儲.
改進
三角洲湖
優化
性能和穩定性。的
優化
命令會盡快提交批,而不是在最後提交。減少默認線程數
優化
並行運行。這是對大型表的嚴格性能提升。加快
優化
寫入時避免對數據進行不必要的排序。加快
優化ZORDER通過
通過增加它。這意味著該命令現在避免重寫已經按相同列的z順序排列的數據文件。看到z值(多維聚簇).
查詢Delta表時的快照隔離。任何對Delta表有多個引用的查詢(例如,自連接)都從同一個表快照讀取數據,即使該表有並發更新。
通過在驅動程序上緩存元數據,從小(< 2000個文件)Delta表讀取時改進了查詢延遲。
改進MLlib邏輯回歸性能。
改進了MLlib樹算法性能。
升級了幾個Java和Scala庫。看到已安裝的Java和Scala庫(Scala 2.11集群版本).
升級了部分已安裝的Python庫:
Pip: 10.0.1到18.0
Setuptools: 39.2.0到40.4.1
龍卷風:5.0.2至5.1.1
升級了幾個已安裝的R庫。看到安裝R庫.
錯誤修複
三角洲湖
在SQL conf中設置的配置現在正確地應用於Delta Lake操作,這些操作最初加載在不同的筆記本中。
修正了一個錯誤
刪除
命令,該命令將錯誤地刪除條件計算結果為空的行。處理初始批處理所需時間超過兩天的流(即流啟動時表中的數據)不再失敗
FileNotFoundException
當試圖從檢查點恢複時。避免導致的競態條件
NoClassDefError
加載新表時。解決
真空
其中操作可能失敗,AssertionError聲明:“這裏不應該有任何用於刪除的絕對路徑。”固定
顯示創建表格
命令不包含hive生成的存儲屬性。
執行者扔了很多
NoClassDefFoundError
內部Spark類的錯誤現在會自動重啟以修複該問題。
Apache火花
Databricks Runtime 5.0包含Apache Spark 2.4.0。
Core和Spark SQL
請注意
這篇文章引用了這個術語奴隸Databricks沒有使用這個術語。當這個術語從軟件中刪除後,我們將從本文中刪除它。
主要功能
障礙執行模式:(火花- 24374)在調度程序中支持Barrier執行模式,更好地與深度學習框架集成。
Scala 2.12支持:(火花- 14220)添加實驗性的Scala 2.12支持。現在您可以使用Scala 2.12構建Spark,並在Scala 2.12中編寫Spark應用程序。
高階函數:(火花- 23899)添加許多新的內置函數,包括高階函數,使處理複雜數據類型更容易。看到Apache Spark內置函數.
內置Avro數據源:(火花- 24768)內聯Spark-Avro包具有邏輯類型支持,性能和可用性更好。
API
(火花- 24035)Pivot的SQL語法
(火花- 24940)SQL查詢的合並和重分區提示
(火花- 19602)支持完全限定列名的列解析
(火花- 21274)實行除一切和相交一切
性能和穩定性
(火花- 16406)對於大量列的引用分辨率應該更快
(火花- 23486)從lookupFunctions的外部編目中緩存函數名
(火花- 23803)支持桶修剪
(火花- 24802)優化規則排除
(火花- 4502)嵌套模式修剪拚花表
(火花- 24296)支持複製大於2gb的塊
(火花- 24307)支持從內存發送超過2GB的消息
(火花- 23243)在RDD上Shuffle+Repartition可能會導致錯誤的答案
(火花- 25181)限製BlockManager主線程池和從線程池的大小,在網絡較慢時降低內存開銷
連接器
(火花- 23972)將Parquet從1.8.2更新到1.10.0
(火花- 25419)拚花謂詞下推改進
(火花- 23456)默認情況下,本機ORC閱讀器是打開的
(火花- 22279)默認使用本機ORC閱讀器讀取Hive serde表
(火花- 21783)默認情況下打開ORC過濾器下推
(火花- 24959)加速JSON和CSV的count()
(火花- 24244)對CSV解析器隻解析必需的列
(火花- 23786)CSV模式驗證—不檢查列名
(火花- 24423)選項查詢,用於指定要從JDBC讀取的查詢
(火花- 22814)支持JDBC分區列中的日期/時間戳
(火花- 24771)將Avro從1.7.7更新到1.8
PySpark
(火花- 24215)實現DataFrame api的快速求值
(火花- 22274)-(火花- 22239)使用熊貓udf的用戶定義聚合函數
(火花- 24396)為Python添加結構化流ForeachWriter
(火花- 23874)將Apache Arrow升級到0.10.0
(火花- 25004)添加spark.executor.pyspark.memory限製
(火花- 23030)使用箭頭流格式創建和收集熊貓數據幀
(火花- 24624)支持混合Python UDF和標量熊貓UDF
其他值得注意的變化
(火花- 24596)Non-cascading緩存失效
(火花- 23880)不觸發任何緩存數據的作業
(火花- 23510)(火花- 24312)支持Hive 2.2和Hive 2.3 metastore
(火花- 23711)為UnsafeProjection添加回退生成器
(火花- 24626)在分析表命令中並行化位置大小計算
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
主要功能
(火花- 24565)使用foreachBatch (Python、Scala和Java)將每個微批的輸出行作為數據幀公開
(火花- 24396)增加了foreach和ForeachWriter的Python API
(火花- 25005)支持“kafka.isolation。level”隻讀取使用事務生成器編寫的Kafka主題提交的記錄。
其他值得注意的變化
(火花- 24662)對附加或完成模式的流支持LIMIT操作符
(火花- 24763)從流聚合中的值中刪除冗餘的關鍵數據
(火花- 24156)當輸入流中沒有數據時,使用有狀態操作(mapGroupsWithState、流-流連接、流聚合、流dropduplicate)更快地生成輸出結果和/或狀態清理。
(火花- 24730)當查詢中有多個輸入流時,支持選擇最小水位或最大水位
(火花- 25399)修複了在微批流中重用來自連續處理的執行線程會導致正確性問題的錯誤
(火花- 18057)Kafka客戶端版本從0.10.0.1升級到2.0.0
編程指南:結構化流媒體編程指南.
MLlib
主要功能
(火花- 22666)Spark數據源為圖像格式
其他值得注意的變化
(火花- 22119)(火花- 23412)(火花- 23217)添加餘弦距離測量到KMeans/BisectingKMeans/聚類評估器
(火花- 10697)關聯規則挖掘中的升力計算
(火花- 14682)(火花- 24231)為spark提供evaluateEachIteration方法或等效方法。毫升GBTs
(火花- 7132)(火花- 24333)將適合與驗證集添加到spark。毫升GBT
(火花- 15784)(火花- 19826)在spark.ml中添加冪迭代聚類
(火花- 15064)StopWordsRemover中的區域設置支持
(火花- 21741)基於datafame的多元摘要器的Python API
(火花- 21898)(火花- 23751)KolmogorovSmirnovTest在MLlib中的特征奇偶性
(火花- 10884)支持對回歸和分類相關模型的單實例預測
(火花- 23783)為ML管道添加新的通用導出特性
(火花- 11239)PMML導出用於ML線性回歸
編程指南:機器學習圖書館(MLlib)指南.
SparkR
(火花- 25393)添加新函數from_csv()
(火花- 21291)在數據幀中添加R partitionBy API
(火花- 25007)在SparkR中添加array_intersect/array_except/array_union/shuffle
(火花- 25234)避免整數溢出並行化
(火花- 25117)添加EXCEPT ALL和相交所有支持在R
(火花- 24537)添加array_remove / array_zip / map_from_arrays / array_distinct
(火花- 24187)添加array_join函數到SparkR
(火花- 24331)添加arrays_overlap, array_repeat, map_entries到SparkR
(火花- 24198)增加SparkR的切片功能
(火花- 24197)在SparkR中添加array_sort函數
(火花- 24185)SparkR增加了flatten功能
(火花- 24069)增加array_min / array_max函數
(火花- 24054)添加array_position函數/ element_at函數
(火花- 23770)在SparkR中添加repartitionByRange API
編程指南:SparkR (R on Spark).
的用法
(火花- 23451)反對KMeans computeCost
(火花- 25345)棄用ImageSchema中的readImages api
行為的變化
(火花- 23549)比較時間戳和日期時,轉換為時間戳
(火花- 24324)分組映射UDF應該按名稱分配結果列
(火花- 25088)Rest服務器默認和文檔更新
(火花- 23425)HDFS使用通配符的文件路徑加載數據異常
(火花- 23173)From_json可以為標記為不可空的字段生成空值
(火花- 24966)為集合操作實現優先規則
(火花- 25708)HAVING沒有GROUP BY應該是全球總量
(火花- 24341)正確處理多值IN子查詢
(火花- 19724)使用已存在的默認位置創建托管表應該會拋出異常
看到遷移向導對於所有行為的改變。
已知的問題
(火花- 25793)BisectingKMeans中的加載模型錯誤
(火花- 25271)cta和Hive拚花桌應該利用本地拚花資源
(火花- 24935)Spark 2.2以後Hive UDAF的執行問題
係統環境
操作係統Ubuntu 16.04.5 LTS
Java: 1.8.0_162
Scala: 2.11.8
PythonPython 2集群為2.7.12,Python 3集群為3.5.2。
R版本3.4.4 (2018-03-15)
GPU集群:安裝了以下NVIDIA GPU庫:
375.66特斯拉的司機
CUDA 9.0
cuDNN 7.0
請注意
雖然在Apache Spark 2.4中支持Scala 2.12,但在Databricks Runtime 5.0中不支持。
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 |
18.0 |
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 |
40.4.1 |
simplejson |
3.8.2 |
simples3 |
1.0 |
singledispatch |
3.4.0.3 |
六個 |
1.10.0 |
statsmodels |
0.6.1 |
龍卷風 |
5.1.1 |
traitlets |
4.3.0 |
urllib3 |
1.19.1 |
virtualenv |
15.0.1 |
wcwidth |
0.1.7 |
輪 |
0.31.1 |
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 |
1.1.2 |
基地 |
3.4.4 |
base64enc |
0.1 - 3 |
黑洞 |
1.66.0-1 |
bindr |
0.1.1 |
bindrcpp |
0.2.2 |
位 |
-14 - 1.1 |
bit64 |
0.9 7 |
bitops |
1.0 6 |
團 |
1.1.1 |
引導 |
-20 - 1.3 |
釀造 |
1.0 6 |
掃帚 |
0.5.0 |
callr |
3.0.0 |
車 |
3.0 - 2 |
carData |
3.0 - 1 |
脫字符號 |
-80 - 6.0 |
cellranger |
1.1.0 |
時間 |
-52 - 2.3 |
類 |
-14 - 7.3 |
cli |
1.0.0 |
集群 |
2.0.7-1 |
codetools |
-15 - 0.2 |
色彩 |
1.3 - 2 |
commonmark |
1.5 |
編譯器 |
3.4.4 |
蠟筆 |
1.3.4 |
旋度 |
3.2 |
CVST |
0.2 - 2 |
data.table |
1.11.4 |
數據集 |
3.4.4 |
DBI |
1.0.0 |
ddalpha |
1.3.4 |
DEoptimR |
1.0 8 |
desc |
1.2.0 |
devtools |
1.13.6 |
消化 |
0.6.16 |
dimRed |
0.1.0 |
doMC |
1.3.5 |
dplyr |
0.7.6 |
DRR |
0.0.3 |
fansi |
0.3.0 |
forcats |
0.3.0 |
foreach |
1.4.4 |
外國 |
-70 - 0.8 |
“綠帶運動” |
2.1.3 |
幾何 |
0.3 6 |
ggplot2 |
3.0.0 |
git2r |
0.23.0 |
glmnet |
-16 - 2.0 |
膠水 |
1.3.0 |
高爾 |
0.1.2 |
圖形 |
3.4.4 |
grDevices |
3.4.4 |
網格 |
3.4.4 |
gsubfn |
0.7 |
gtable |
0.2.0 |
水 |
3.20.0.2 |
還 |
1.1.2 |
hms |
0.4.2 |
httr |
1.3.1 |
hwriter |
1.3.2 |
hwriterPlus |
1.0 - 3 |
不小 |
0.9 7 |
迭代器 |
1.0.10 |
jsonlite |
1.5 |
kernlab |
-27 - 0.9 |
KernSmooth |
-15 - 2.23 |
標簽 |
0.3 |
晶格 |
-35 - 0.20 |
熔岩 |
1.6.3 |
lazyeval |
0.2.1 |
的小 |
0.3.4 |
lme4 |
1.1 19次 |
lubridate |
1.7.4 |
魔法 |
1.5 8 |
magrittr |
1.5 |
mapproj |
1.2.6 |
地圖 |
3.3.0 |
maptools |
0.9 - 3 |
質量 |
-50 - 7.3 |
矩陣 |
-14 - 1.2 |
MatrixModels |
0.4 - 1 |
memoise |
1.1.0 |
方法 |
3.4.4 |
mgcv |
-24 - 1.8 |
mime |
0.5 |
minqa |
1.2.4 |
ModelMetrics |
1.2.0 |
孟塞爾 |
0.5.0 |
mvtnorm |
1.0 8 |
nlme |
-137 - 3.1 |
nloptr |
1.0.4 |
nnet |
-12 - 7.3 |
numDeriv |
2016.8 - 1 |
openssl |
1.0.2中 |
openxlsx |
4.1.0 |
平行 |
3.4.4 |
pbkrtest |
0.4 7 |
支柱 |
1.3.0 |
pkgbuild |
1.0.0 |
pkgconfig |
2.0.2 |
pkgKitten |
0.1.4 |
pkgload |
1.0.0 |
plogr |
0.2.0 |
請 |
2.7 0 |
plyr |
1.8.4 |
讚美 |
1.0.0 |
prettyunits |
1.0.2中 |
pROC |
1.12.1 |
processx |
3.2.0 |
prodlim |
2018.04.18 |
原型 |
1.0.0 |
ps |
1.1.0 |
purrr |
0.2.5 |
quantreg |
5.36 |
R.methodsS3 |
1.7.1上 |
R.oo |
1.22.0 |
R.utils |
2.7.0 |
R6 |
2.2.2 |
randomForest |
-14 - 4.6 |
RColorBrewer |
1.1 - 2 |
Rcpp |
0.12.18 |
RcppEigen |
0.3.3.4.0 |
RcppRoll |
0.3.0 |
RCurl |
1.95 - -4.11 |
readr |
1.1.1 |
readxl |
1.1.0 |
食譜 |
0.1.3 |
複賽 |
1.0.1 |
reshape2 |
3 |
裏約熱內盧 |
0.5.10 |
rlang |
0.2.2 |
robustbase |
0.93 - 2 |
RODBC |
-15 - 1.3 |
roxygen2 |
6.1.0 |
rpart |
-13 - 4.1 |
rprojroot |
1.3 - 2 |
Rserve |
1.7 - 3 |
RSQLite |
2.1.1 |
rstudioapi |
0.7 |
尺度 |
1.0.0 |
sfsmisc |
1.1 - 2 |
sp |
1.3 - 1 |
SparkR |
測試盒框 |
SparseM |
1.77 |
空間 |
-11 - 7.3 |
樣條函數 |
3.4.4 |
sqldf |
-11 - 0.4 |
SQUAREM |
2017.10 - 1 |
statmod |
1.4.30 |
統計數據 |
3.4.4 |
stats4 |
3.4.4 |
stringi |
1.2.4 |
stringr |
1.3.1 |
生存 |
2.42 6 |
tcltk |
3.4.4 |
TeachingDemos |
2.10 |
testthat |
2.0.0 |
寵物貓 |
1.4.2 |
tidyr |
0.8.1 |
tidyselect |
0.2.4 |
timeDate |
3043.102 |
工具 |
3.4.4 |
use utf8 |
1.1.4 |
跑龍套 |
3.4.4 |
viridisLite |
0.3.0 |
晶須 |
0.3 - 2 |
withr |
2.1.2 |
xml2 |
1.2.0 |
郵政編碼 |
1.0.0 |
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 |
1.8.10 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-autoscaling |
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-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 |
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-directory |
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 |
1.11.313 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-elasticbeanstalk |
1.11.313 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-elasticloadbalancing |
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com.esotericsoftware |
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同學 |
1.0.0 |
com.fasterxml.jackson.core |
jackson-annotations |
2.6.7 |
com.fasterxml.jackson.core |
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2.6.7 |
com.fasterxml.jackson.core |
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2.6.7 |
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jniloader |
1.1 |
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1.1 |
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commons lang |
2.6 |
通用日誌 |
通用日誌 |
1.1.3 |
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commons-pool |
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3.9.9.Final |
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0.7 |
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1.1.1 |
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1.0 - 2 |
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javolution |
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jline |
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joda-time |
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log4j |
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arpack_combined_all |
0.1 |
org.acplt |
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1.0.7 |
org.antlr |
ST4 |
4.0.4 |
org.antlr |
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3.4 |
org.antlr |
antlr4-runtime |
4.7 |
org.antlr |
stringtemplate |
3.2.1之上 |
org.apache.ant |
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德比 |
10.12.1.1 |
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3.1.0-incubating |
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艾薇 |
測試盒框 |
org.apache.orc |
orc-core-nohive |
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org.apache.orc |
orc-mapreduce-nohive |
1.5.2 |
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1.5.2 |
org.apache.parquet |
parquet-column |
1.10.1-databricks2 |
org.apache.parquet |
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1.10.1-databricks2 |
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測試盒框 |
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1.10.1-databricks2 |
org.apache.thrift |
libfb303 |
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libthrift |
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xbean-asm6-shaded |
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org.apache.zookeeper |
動物園管理員 |
3.4.6 |
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jackson-core-asl |
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org.codehaus.jackson |
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1.9.13 |
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jackson-mapper-asl |
1.9.13 |
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1.9.13 |
org.codehaus.janino |
commons-compiler |
3.0.9 |
org.codehaus.janino |
janino |
3.0.9 |
org.datanucleus |
datanucleus-api-jdo |
3.2.6 |
org.datanucleus |
datanucleus-core |
3.2.10 |
org.datanucleus |
datanucleus-rdbms |
3.2.9 |
org.eclipse.jetty |
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9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty |
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9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty |
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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 |
org.fusesource.leveldbjni |
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1.8 |
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1.0.1 |
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2.22.2 |
org.hibernate |
hibernate驗證框架 |
5.1.1.Final |
org.iq80.snappy |
時髦的 |
0.2 |
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javassist |
3.18.1-GA |
org.jboss.logging |
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org.jdbi |
jdbi |
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1.7 |
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3.5.2 |
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json4s-ast_2.11 |
3.5.3 |
org.json4s |
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3.5.3 |
org.json4s |
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3.5.3 |
org.json4s |
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3.5.3 |
org.lz4 |
lz4-java |
1.4.0 |
org.mariadb.jdbc |
mariadb-java-client |
2.1.2 |
org.mockito |
mockito-all |
1.9.5 |
org.objenesis |
objenesis |
2.5.1 |
org.postgresql |
postgresql |
42.1.4 |
org.roaringbitmap |
RoaringBitmap |
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org.rocksdb |
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.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.scalactic |
scalactic_2.11 |
3.0.3 |
org.scalanlp |
breeze-macros_2.11 |
0.13.2 |
org.scalanlp |
breeze_2.11 |
0.13.2 |
org.scalatest |
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3.0.3 |
org.slf4j |
jcl-over-slf4j |
1.7.16 |
org.slf4j |
jul-to-slf4j |
1.7.16 |
org.slf4j |
slf4j-api |
1.7.16 |
org.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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org.spire-math |
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奧羅 |
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1.0.1 |
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xmlenc |
0.52 |