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Databricks Runtime 8.3 (EoS)

Hinweis

Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Den End-of-Support-Termin finden Sie im Verlauf des Supportendes. Informationen zu allen unterstützten Databricks Runtime-Versionen finden Sie unter Versionshinweise, Versionen und Kompatibilität von Databricks Runtime.

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 8.3 und Databricks Runtime 8.3 Photon, unterstützt von Apache Spark 3.1.1. Diese Version wurde von Databricks im Juni 2021 veröffentlicht. Photon ist als Public Preview verfügbar.

Neue Features und Verbesserungen

Generierte Spalten in Delta-Tabellen (Public Preview)

Delta Lake unterstützt jetzt generierte Spalten, bei denen es sich um einen speziellen Spaltentyp handelt, dessen Werte automatisch basierend auf einer benutzerspezifischen Funktion über andere Spalten in der Delta-Tabelle generiert werden. Sie können die meisten integrierten SQL-Funktionen verwenden, um die Werte dieser generierten Spalten zu generieren. Beispielsweise können Sie automatisch eine Datumsspalte (für die Partitionierung der Tabelle nach Datum) aus der Zeitstempelspalte generieren. Alle Schreibvorgänge in der Tabelle müssen nur die Daten für die Zeitstempelspalte angeben. Sie können Delta-Tabellen mit generierten Spalten mithilfe von SQL-, Scala-, Java- oder Python-APIs erstellen.

Weitere Informationen finden Sie unter Von Delta Lake generierte Spalten.

Autoloader-Features und -Verbesserungen

Schemarückschluss für CSV-Dateien im Autoloader

Autoloader unterstützt jetzt Schemarückschluss und -entwicklung für CSV-Dateien. Autoloader bietet zusätzlich zum vorhandenen CSV-Parser in Apache Spark die folgenden Funktionen:

  • Schemazusammenführung: Autoloader kann CSV-Dateien mit unterschiedlichen Schemas (unterschiedliche Anzahl von Spalten, unterschiedliche Spaltenreihenfolgen) dateiübergreifend erfassen.
  • Spalte für gerettete Daten: Sie können die Spalte für gerettete Daten verwenden, um unerwartete Daten zu retten, die möglicherweise in Ihren CSV-Dateien angezeigt werden. Dies schließt Daten ein, die nicht im erwarteten Datentyp analysiert werden können, Spalten mit unterschiedlicher Groß-/Kleinschreibung oder NULL-Werten im Header bzw. zusätzliche Spalten, die nicht Teil des erwarteten Schemas waren.

Ausführliche Informationen finden Sie unter Schemarückschluss und -entwicklung in Auto Loader konfigurieren.

Verbesserte Startzeit für Autoloader-Datenströme

Autoloader-Datenströme führen jetzt den anfänglichen Abgleich für den Stream asynchron aus, wenn sie zum ersten Mal gestartet werden, was zu einer viel schnelleren Startzeit für den Stream führt. Dadurch können Sie mit Ihrem Code schnell die Produktionsdaten durchlaufen, insbesondere dann, wenn Sie Daten aus Verzeichnissen mit Millionen oder Milliarden von Dateien erfassen müssen.

Darüber hinaus wird auch die Bootstrapzeit von Streams verbessert, die neu gestartet werden, da wir den Download und Upload der RocksDB-Dateien parallelisiert haben, die vom Autoloader für die Bereitstellung von Exactly-Once-Semantik genutzt werden.

Schnellere Verzeichnisauflistung im Autoloader

Wir haben die Effizienz der Verzeichnisauflistung im Autoloader erheblich verbessert. Ein Nebeneffekt dieser Leistungsverbesserung ist, dass der Stream mehr Listenanforderungen an das Speichersystem senden kann, wenn keine neuen Daten zu verarbeiten sind, was zu einem Anstieg der Listenanforderungsgebühren führen kann. Als allgemeine bewährte Methode empfiehlt Databricks Ihnen, ein angemessenes Triggerintervall für Produktionsstreamingpipelines festzulegen. Weitere Informationen finden Sie unter Produktionsüberlegungen für strukturiertes Streaming.

Reduzierter Speicheraufwand für Autoloader-Prüfpunkte

Autoloader-Datenströme bereinigen veraltete Dateien im Prüfpunktverzeichnis jetzt asynchron, um zu vermeiden, dass die Größe des Prüfpunktverzeichnisses unbegrenzt anwächst, und um die Speicherkosten zu reduzieren.

Autoloader schließt den Dateipfad in die Spalte mit den geretteten Daten ein, falls verfügbar

Falls anwendbar, stellt die gerettete Datenspalte automatisch den Dateipfad der geretteten Daten in einer Spalte mit dem Namen _file_ path bereit. Dies kann Ihnen helfen, die Grundursache von Problemen mit der Datenqualität zu finden. Die Spalte ist nicht enthalten, wenn das Datenschema eine Spalte namens _file_path enthält. Sie können die SQL-Konfiguration spark.databricks.sql.rescuedDataColumn.filePath.name verwenden, um die Spalte bei Bedarf umzubenennen.

Autoloader unterstützt Dateiumbenennungen in Azure Data Lake Storage Gen2 im Dateibenachrichtigungsmodus

Autoloader unterstützt jetzt BlobRenamed-Ereignisse für Azure Data Lake Storage Gen2 bei Ausführung im Dateibenachrichtigungsmodus. Um Dateien zu verarbeiten, die über einen Umbenennungsvorgang mit Dateibenachrichtigungen in einen Azure Data Lake Storage Gen2-Container hochgeladen werden, starten Sie mithilfe von Databricks Runtime 8.3 einen neuen Stream mit dem Autoloader. Um sicherzustellen, dass eine Datei genau einmal verarbeitet wird, stellen Sie sicher, dass das Quellverzeichnis, aus dem heraus die Datei umbenannt wird, nicht vom Autoloader überwacht wird.

Erstellen von Delta-Tabellen mit neuen programmgesteuerten APIs (Public Preview)

Sie können jetzt neue Delta-Tabellen programmgesteuert erstellen (mit Scala, Java und Python), ohne DataFrame-APIs zu verwenden. Mit den neuen APIs DeltaTableBuilder und DeltaColumnBuilder können Sie alle Tabellendetails angeben, die Sie mithilfe von SQL CREATE TABLE angeben können.

Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Tabelle.

Richtige Berechnung der Delta-Tabellengrößen in SQL ANALYZE

Vorhandene Analyselogik berechnet die Tabellengröße für Delta-Tabellen falsch und aktualisiert den Katalog mit einer falschen Größe. Die Lösung ist, die Größe einer Delta-Tabelle aus dem Delta-Protokoll abzurufen.

Detaillierte Metriken der RocksDB-Leistung bei Verwendung von RocksDBStateStore

Wenn Sie Ihre „Strukturiertes Streaming“-Abfrage so konfiguriert haben, dass RocksDB als Zustandsspeicher verwendet wird, erhalten Sie jetzt mit detaillierten Metriken zu Get/Put-Latenzen, Komprimierungslatenzen, Cachetreffern usw. einen besseren Einblick in die Leistung von RocksDB. Diese Metriken sind über die APIs StreamingQueryProgress und StreamingQueryListener zur Überwachung einer Streamingabfrage verfügbar.

Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren Sie den RocksDB-Statusspeicher auf Azure Databricks.

Automatische optimierte Schreibvorgänge

Optimierte Schreibvorgänge für partitionierte Delta-Tabellen sind jetzt automatisch für das Aktualisieren und Löschen von Abfragen aktiviert, die Unterabfragen enthalten.

Aktivieren von Bucket-Joins, wenn nur eine Joinseite in Buckets angezeigt wird

Eine neue Konfiguration spark.databricks.sql.minBucketsForBucketedJoin ermöglicht einen Bucket-Join, wenn nur eine Joinseite in Buckets angegeben ist und die Anzahl der Buckets nicht kleiner als dieser Konfigurationswert ist. Standardmäßig ist dieser Konfigurationswert mit der Standardanzahl der Shufflepartitionen (200) identisch.

Verbesserte Sicherheit beim Definieren von Spark-UDFs (Public Preview)

Die Benutzerinformationsfunktionen current_user und is_member können nicht mehr von temporären Funktionen einschließlich Python spark.udf.register oder SQLcreate or replace temp function außer Kraft gesetzt werden.

Geringere Anzahl von Anforderungen an die Schemaregistrierung für Abfragen mit from_avro

Abfragen mit from_avro mit Schemaregistrierung unterstützen nicht mehr das Generieren so vieler Anforderungen an den Schemaregistrierungsdienst, was Betriebskosten spart.

Mehrere Ergebnisse in R mit ListResults (Public Preview)

Databricks R-Notebooks unterstützen jetzt mehrere Ergebnisse in jeder Zelle. Bisher wurde nur ein einzelnes Ergebnis für jede Notebookzelle gerendert. Derzeit werden die Ergebnisse einer einzelnen Zelle in R-Notebooks in der folgenden Reihenfolge angezeigt:

  1. RShiny-URL
  2. Plot
  3. displayHTML-Ausgaben
  4. Tabellen
  5. stdout

Bibliotheksupgrades

  • Aktualisierte Python-Bibliothek:
    • koalas wurde von 1.7.0 auf 1.8.0 aktualisiert.
    • pandas wurde von 1.1.3 auf 1.1.5 aktualisiert.
    • s3transfer wurde von 0.3.4 auf 0.3.6 aktualisiert.
  • Aktualisierte R-Bibliothek:
    • SparkR wurde von 3.1.1 auf 3.1.2 aktualisiert.
  • Aktualisierte Java-Bibliothek:
    • mariadb-java-client von 2.1.2 auf 2.2.5.
    • parquet-column von 1.10.1-databricks6 auf 1.10.1-databricks9
    • parquet-common von 1.10.1-databricks6 auf 1.10.1-databricks9
    • parquet-encoding von 1.10.1-databricks6 auf 1.10.1-databricks9
    • parquet-hadoop von 1.10.1-databricks6 auf 1.10.1-databricks9
    • parquet-jackson von 1.10.1-databricks6 auf 1.10.1-databricks9

Apache Spark

Databricks Runtime 8.3 enthält Apache Spark 3.1.1. Diese Version enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 8.2 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerkorrekturen und Verbesserungen an Spark:

  • [SPARK-34614] [SQL] ANSI-Modus: Das Umwandeln von Zeichenfolge in boolesch sollte einen „Ausnahme bei Analyse“-Fehler auslösen
  • [SPARK-34246] [FOLLOWUP] Ändern der Definition von 'findTightestCommonT...
  • [SPARK-35213] [SQL] Beibehalten der richtigen Reihenfolge geschachtelter Strukturen in verketteten withField-Vorgängen
  • [SPARK-35096] [SQL] SchemaPruning muss die spark.sql.caseSensitive-Konfiguration einhalten
  • [SPARK-35227] [BUILD] Aktualisieren des Resolvers für spark-packages in SparkSubmit
  • [SPARK-35224] [SQL] Pufferüberlauf in MutableProjectionSuite behoben
  • [SPARK-34245] [CORE] Sicherstellen, dass der Master Executors entfernt, die den Zustand der Fertigstellung nicht senden konnten
  • [SPARK-34856] [SQL] ANSI-Modus: Umwandlung komplexer Typen in Zeichenfolgentyp zulassen
  • [SPARK-34946] [SQL] Nicht unterstützte korrelierte Skalarunterabfrage im Aggregat blockieren
  • [SPARK-35014] PhysicalAggregation-Muster beheben, um reduzierbare Ausdrücke nicht erneut generieren zu müssen
  • [SPARK-34769] [SQL] AnsiTypeCoercion: Rückgabe der nächsten Kon...

Systemumgebung

  • Betriebssystem: Ubuntu 18.04.5 LTS
  • Java: Zulu 8.52.0.23-CA-linux64 (Build 1.8.0_282-b08)
  • Scala: 2.12.10
  • Python: 3.8.8
  • R: R-Version 4.0.4 (2021-02-15)
  • Delta Lake 1.0.0

Installierte Python-Bibliotheken

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
appdirs 1.4.4 asn1crypto 1.4.0 backcall 0.2.0
boto3 1.16.7 botocore 1.19.7 brotlipy 0.7.0
certifi 2020.12.5 cffi 1.14.3 chardet 3.0.4
cryptography 3.1.1 cycler 0.10.0 Cython 0.29.21
decorator 4.4.2 distlib 0.3.1 docutils 0.15.2
entrypoints 0,3 facets-overview 1.0.0 filelock 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 koalas 1.8.0 matplotlib 3.2.2
numpy 1.19.2 Pandas 1.1.5 parso 0.7.0
patsy 0.5.1 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5
pip 20.2.4 plotly 4.14.3 prompt-toolkit 3.0.8
protobuf 3.17.0 psycopg2 2.8.5 ptyprocess 0.6.0
pyarrow 1.0.1 pycparser 2,20 Pygments 2.7.2
pyOpenSSL 19.1.0 pyparsing 2.4.7 PySocks 1.7.1
Python-dateutil 2.8.1 pytz 2020.5 pyzmq 19.0.2
requests 2.24.0 retrying 1.3.3 s3transfer 0.3.6
scikit-learn 0.23.2 scipy 1.5.2 seaborn 0.10.0
setuptools 50.3.1 sechs 1.15.0 statsmodels 0.12.0
threadpoolctl 2.1.0 tornado 6.0.4 traitlets 5.0.5
urllib3 1.25.11 virtualenv 20.2.1 wcwidth 0.2.5
wheel 0.35.1

Installierte R-Bibliotheken

R-Bibliotheken werden aus der Microsoft CRAN-Momentaufnahme vom 2.11.2020 installiert.

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
askpass 1.1 assertthat 0.2.1 backports 1.2.1
base 4.0.4 base64enc 0.1-3 BH 1.72.0-3
bit 4.0.4 bit64 4.0.5 Blob 1.2.1
boot 1.3-27 brew 1.0-6 brio 1.1.0
broom 0.7.2 callr 3.5.1 caret 6.0-86
cellranger 1.1.0 chron 2.3-56 class 7.3-18
cli 2.2.0 clipr 0.7.1 cluster 2.1.1
codetools 0.2-18 colorspace 2.0-0 commonmark 1.7
compiler 4.0.4 config 0,3 covr 3.5.1
cpp11 0.2.4 crayon 1.3.4 Anmeldeinformationen 1.3.0
crosstalk 1.1.0.1 curl 4.3 data.table 1.13.4
datasets 4.0.4 DBI 1.1.0 dbplyr 2.0.0
desc 1.2.0 devtools 2.3.2 diffobj 0.3.2
digest 0.6.27 dplyr 1.0.2 DT 0.16
ellipsis 0.3.1 Evaluieren 0.14 fansi 0.4.1
farver 2.0.3 fastmap 1.0.1 forcats 0.5.0
foreach 1.5.1 foreign 0.8-81 forge 0.2.0
fs 1.5.0 future 1.21.0 generics 0.1.0
gert 1.0.2 ggplot2 3.3.2 gh 1.2.0
gitcreds 0.1.1 glmnet 4.0-2 globals 0.14.0
glue 1.4.2 gower 0.2.2 Grafiken 4.0.4
grDevices 4.0.4 grid 4.0.4 gridExtra 2.3
gsubfn 0.7 gtable 0.3.0 haven 2.3.1
highr 0,8 hms 0.5.3 htmltools 0.5.0
htmlwidgets 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 iterators 1.0.13
jsonlite 1.7.2 KernSmooth 2.23-18 knitr 1.30
labeling 0.4.2 later 1.1.0.1 lattice 0.20-41
lava 1.6.8.1 lazyeval 0.2.2 Lebenszyklus 0.2.0
listenv 0.8.0 lubridate 1.7.9.2 magrittr 2.0.1
markdown 1.1 MASS 7.3-53.1 Matrix 1.3-2
memoise 1.1.0 methods 4.0.4 mgcv 1.8-33
mime 0.9 ModelMetrics 1.2.2.2 modelr 0.1.8
munsell 0.5.0 nlme 3.1-152 nnet 7.3-15
numDeriv 2016.8-1.1 openssl 1.4.3 parallel 4.0.4
parallelly 1.22.0 pillar 1.4.7 pkgbuild 1.1.0
pkgconfig 2.0.3 pkgload 1.1.0 plogr 0.2.0
plyr 1.8.6 praise 1.0.0 prettyunits 1.1.1
pROC 1.16.2 processx 3.4.5 prodlim 2019.11.13
Fortschritt 1.2.2 promises 1.1.1 proto 1.0.0
ps 1.5.0 purrr 0.3.4 r2d3 0.2.3
R6 2.5.0 randomForest 4.6-14 rappdirs 0.3.1
rcmdcheck 1.3.3 RColorBrewer 1.1-2 Rcpp 1.0.5
readr 1.4.0 readxl 1.3.1 recipes 0.1.15
rematch 1.0.1 rematch2 2.1.2 remotes 2.2.0
reprex 0.3.0 reshape2 1.4.4 rex 1.2.0
rlang 0.4.9 rmarkdown 2.6 RODBC 1.3-17
roxygen2 7.1.1 rpart 4.1-15 rprojroot 2.0.2
Rserve 1.8-7 RSQLite 2.2.1 rstudioapi 0,13
rversions 2.0.2 rvest 0.3.6 scales 1.1.1
selectr 0.4-2 sessioninfo 1.1.1 shape 1.4.5
shiny 1.5.0 sourcetools 0.1.7 sparklyr 1.5.2
SparkR 3.1.2 spatial 7.3-11 splines 4.0.4
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2020.5 stats 4.0.4
stats4 4.0.4 stringi 1.5.3 stringr 1.4.0
survival 3.2-7 sys 3.4 tcltk 4.0.4
TeachingDemos 2,10 testthat 3.0.0 tibble 3.0.4
tidyr 1.1.2 tidyselect 1.1.0 tidyverse 1.3.0
timeDate 3043.102 tinytex 0.28 tools 4.0.4
usethis 2.0.0 utf8 1.1.4 utils 4.0.4
uuid 0.1-4 vctrs 0.3.5 viridisLite 0.3.0
waldo 0.2.3 whisker 0,4 withr 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

Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Clusterversion)

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-client 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-autoscaling 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-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 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-directory 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 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticbeanstalk 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-iam 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-kinesis 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-kms 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-lambda 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-logs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-opsworks 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-rds 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-redshift 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-route53 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-s3 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ses 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-simpledb 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-simpleworkflow 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sns 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sqs 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-ssm 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-storagegateway 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-sts 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-support 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-swf-libraries 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.655
com.amazonaws jmespath-java 1.11.655
com.chuusai shapeless_2.12 2.3.3
com.clearspring.analytics Datenstrom 2.9.6
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks jets3t 0.7.1-0
com.databricks.scalapb compilerplugin_2.12 0.4.15-10
com.databricks.scalapb scalapb-runtime_2.12 0.4.15-10
com.esotericsoftware kryo-shaded 4.0.2
com.esotericsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml classmate 1.3.4
com.fasterxml.jackson.core jackson-annotations 2.10.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.10.0
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.10.0
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.10.0
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.10.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.10.0
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.12 2.10.0
com.github.ben-manes.caffeine caffeine 2.3.4
com.github.fommil jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib core 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_system-java-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_ref-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.fommil.netlib netlib-native_system-linux-x86_64-natives 1.1
com.github.joshelser dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter 0.1.2
com.github.luben zstd-jni 1.4.8-1
com.github.wendykierp JTransforms 3.1
com.google.code.findbugs jsr305 3.0.0
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.flatbuffers flatbuffers-java 1.9.0
com.google.guava guava 15.0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.h2database h2 1.4.195
com.helger profiler 1.1.1
com.jcraft jsch 0.1.50
com.jolbox bonecp 0.8.0.RELEASE
com.lihaoyi sourcecode_2.12 0.1.9
com.microsoft.azure azure-data-lake-store-sdk 2.3.9
com.microsoft.sqlserver mssql-jdbc 9.2.1.jre8
com.ning compress-lzf 1.0.3
com.sun.mail javax.mail 1.5.2
com.tdunning json 1.8
com.thoughtworks.paranamer paranamer 2.8
com.trueaccord.lenses lenses_2.12 0.4.12
com.twitter chill-java 0.9.5
com.twitter chill_2.12 0.9.5
com.twitter util-app_2.12 7.1.0
com.twitter util-core_2.12 7.1.0
com.twitter util-function_2.12 7.1.0
com.twitter util-jvm_2.12 7.1.0
com.twitter util-lint_2.12 7.1.0
com.twitter util-registry_2.12 7.1.0
com.twitter util-stats_2.12 7.1.0
com.typesafe config 1.2.1
com.typesafe.scala-logging scala-logging_2.12 3.7.2
com.univocity univocity-parsers 2.9.1
com.zaxxer HikariCP 3.1.0
commons-beanutils commons-beanutils 1.9.4
commons-cli commons-cli 1.2
commons-codec commons-codec 1.10
commons-collections commons-collections 3.2.2
commons-configuration commons-configuration 1.6
commons-dbcp commons-dbcp 1.4
commons-digester commons-digester 1.8
commons-fileupload commons-fileupload 1.3.3
commons-httpclient commons-httpclient 3.1
commons-io commons-io 2.4
commons-lang commons-lang 2.6
commons-logging commons-logging 1.1.3
commons-net commons-net 3.1
commons-pool commons-pool 1.5.4
hive-2.3__hadoop-2.7 jets3t-0.7 liball_deps_2.12
hive-2.3__hadoop-2.7 zookeeper-3.4 liball_deps_2.12
info.ganglia.gmetric4j gmetric4j 1.0.10
io.airlift aircompressor 0,10
io.dropwizard.metrics metrics-core 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-graphite 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-healthchecks 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jetty9 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jmx 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-json 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-jvm 4.1.1
io.dropwizard.metrics metrics-servlets 4.1.1
io.netty netty-all 4.1.51.Final
io.prometheus simpleclient 0.7.0
io.prometheus simpleclient_common 0.7.0
io.prometheus simpleclient_dropwizard 0.7.0
io.prometheus simpleclient_pushgateway 0.7.0
io.prometheus simpleclient_servlet 0.7.0
io.prometheus.jmx Sammlung 0.12.0
jakarta.annotation jakarta.annotation-api 1.3.5
jakarta.validation jakarta.validation-api 2.0.2
jakarta.ws.rs jakarta.ws.rs-api 2.1.6
javax.activation activation 1.1.1
javax.el javax.el-api 2.2.4
javax.jdo jdo-api 3.0.1
javax.servlet javax.servlet-api 3.1.0
javax.servlet.jsp jsp-api 2.1
javax.transaction jta 1.1
javax.transaction transaction-api 1.1
javax.xml.bind jaxb-api 2.2.2
javax.xml.stream stax-api 1.0-2
javolution javolution 5.5.1
jline jline 2.14.6
joda-time joda-time 2.10.5
log4j apache-log4j-extras 1.2.17
log4j log4j 1.2.17
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