Databricks Runtime 6.1 (EoS)
Remarque
La prise en charge de cette version databricks Runtime a pris fin. Pour connaître la date de fin de support, consultez l’historique de fin de support. Pour toutes les versions prises en charge de Databricks Runtime, consultez Notes de publication sur les versions et la compatibilité de Databricks Runtime.
Databricks a publié cette version en octobre 2019.
Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 6.1 avec Apache Spark.
Nouvelles fonctionnalités
Améliorations de Delta Lake
API Python pour les tables Delta (préversion publique)
Vous pouvez désormais supprimer des données et faire un upsert de données dans des tables Delta, nettoyer les tables et obtenir un historique des tables à l'aide d’API Python.
Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que Delta Lake ?.
Nettoyage de fichier dynamique (DFP) activé par défaut
DFP utilise les métadonnées de table Delta (par exemple, des statistiques de colonne min/max dans un fichier), et améliore ainsi sensiblement les performances de nombreuses requêtes en ignorant les fichiers dont les valeurs de colonne sont hors limites. Contrairement au nettoyage de partition dynamique (DPP), le nettoyage de fichier dynamique (DFP) fonctionne également sur des colonnes non partitionnées. Le DFP peut être bénéfique pour des charges de travail qui joignent sur des clés non partitionnées.
Configurer des clusters avec votre propre image conteneur en utilisant Databricks Container Services
Les services de conteneur Databricks Configurer vous permettent de configurer des clusters avec votre propre image conteneur. Vous pouvez pré-empaqueter des environnements complexes dans un conteneur, publier celui-ci dans un registre de conteneurs populaire tel que ACR, ECR ou Docker Hub, puis faire en sorte que Databricks extraie l’image pour créer un cluster. Voici quelques cas d’usage :
- Personnalisation de bibliothèque : vous avez un contrôle total sur les bibliothèques système que vous souhaitez installer
- Environnement de conteneur final : votre image Docker est un environnement verrouillé qui ne changera jamais
- Intégration CI/CD avec Docker : vous pouvez intégrer Azure Databricks à vos pipelines d’intégration et de déploiement continus Docker
Il existe de nombreux autres cas d’usage, de la spécification de configuration à l’installation de packages Machine Learning.
Pour plus d’informations, consultez Personnaliser des conteneurs avec les services de conteneur Databricks.
Secrets référencés par les propriétés de configuration et les variables d’environnement Spark (préversion publique)
Depuis la mise à jour de maintenance du 7 novembre de Databricks Runtime 6.1, la possibilité de référencer une clé secrète dans une propriété de configuration Spark ou une variable d’environnement est en préversion publique. Pour plus de détails, consultez Utiliser un secret dans une propriété de configuration Spark ou une variable d’environnement.
Métriques Ganglia désormais disponibles sur les clusters dotés de listes de contrôle d’accès aux tables et de relais d’informations d’identification
Précédemment, les métriques Ganglia n’étaient pas prises en charge sur les clusters pour lesquels le contrôle d’accès aux tables ou le relais d’informations d’identification étaient activés. Elles sont désormais disponibles.
Améliorations
- Mise à niveau de netty-all de la version 4.1.17.Final vers la version 4.1.39.Final
- Mise à niveau du connecteur Snowflake de la version 2.4.10 vers la version 2.5.3
Passage des informations d’identification
- Les informations d’identification de Microsoft Entra ID sont désormais propagées dans les notebooks exécutés à l’aide de
dbutils.notebook.run(). - Toutes les classes PySpark ML sont désormais prises en charge.
- L’interface utilisateur de Ganglia des désormais disponible.
Pour plus d’informations, Consultez Accéder à Azure Data Lake Storage à l’aide de la passe d’informations d’identification Microsoft Entra ID (hérité).
Apache Spark
Databricks Runtime 6.1 comprend Apache Spark 2.4.4. Cette version inclut tous les correctifs et améliorations Spark figurant dans Databricks Runtime 6.0 (EoS) ainsi que les correctifs de bogues et améliorations supplémentaires suivants apportés à Spark :
- [SPARK-28782][SQL] Prise en charge du générateur dans les expressions d’agrégation
- [SPARK-19147][CORE] Gestion facile d’erreur dans une tâche après arrêt de l’exécuteur
- [SPARK-26003][SQL] Amélioration des performances de SQLAppStatusListener.aggregateMetrics
- [SPARK-29101][SQL] Correction de l’API de décompte pour fichier CSV lors de la sélection du mode DROPMALFORMED
- [SPARK-29042][CORE] Une base de données distribuée résiliente (RDD) basée sur une entrée non ordonnée devrait être inféterminée (INDETERMINATE)
- [SPARK-29124][CORE] Utilisation de MurmurHash3 bytesHash(data, seed) au lieu de bytesHash(data)
- [SPARK-26713][CORE] Interruption des threads d’E/S de canal dans PipedRDD en fin de tâche
- [SPARK-29046][SQL] Correction de NPE dans SQLConf.get lors de l’arrêt de SparkContext actif
- [SPARK-28483] Correction du blocage de tâche en mode barrière sur barrier() après arrêt de la tâche
- [SPARK-29087][CORE][STREAMING] Utilisation de DelegatingServletContextHandler pour éviter CCE
- [SPARK-27122][CORE] Les classes Jetty ne doivent pas être retournées via des getters dans org.apache.spark.ui.WebUI
- [SPARK-11150][SQL] Nettoyage de partition dynamique
- [SPARK-27592][SQL] Définition correcte de SerDe de table de source de données compartimentée
- [SPARK-23519][SQL] La création d’affichage devrait fonctionner à partir d’une requête comportant des colonnes de sortie en double
- [SPARK-29011][BUILD] Mise à jour de netty-all de la version 4.1.17-Final vers la version 4.1.39-Final
- [SPARK-28912] Correction de MatchError dans getCheckpointFiles()
- [SPARK-26046][SS] Ajout de StreamingQueryManager.listListeners()
- [SPARK-3137][CORE] Remplacement du blocage TorrentBroadcast global par un KeyLock (6.x) précis
- [SPARK-28709][DSTREAMS] Correction de fuite StreamingContext via une diffusion en continu
- [SPARK-22955][DSTREAMS] Un arrêt normal ne devrait pas entraîner de génération de travail.
- [SPARK-28730][SPARK-28495] Introduction de stratégie d’attribution de magasin ANSI pour l’insertion de table
- [SPARK-27992][SPARK-28881][PYTHON] Autorisation de Python à se joindre avec un thread de connexion pour propager des erreurs
- [SPARK-28025][SS] Correction de la fuite de fichiers crc de FileContextBasedCheckpointFileManager
- [SPARK-28699][CORE] Correction d’un cas particulier pour l’abandon d’une étape indéterminée
- [SPARK-28780][ML] Dépréciation de LinearSVCModel.setWeightCol
- [SPARK-28844][SQL] Correction des fautes de frappe dans SQLConf FILE_COMRESSION_FACTOR
- [SPARK-26895][CORE] Nécessité d’appeler prepareSubmitEnvironment dans doAs pour les utilisateurs du proxy
Mises à jour de maintenance
Consultez Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime 6.1.
Environnement du système
- Système d’exploitation : Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java : 1.8.0_232
- Scala : 2.11.12
- Python : 3.7.3
- R : R version 3.6.1 (2019-07-05)
- Delta Lake : 0.4.0
Notes
Bien que Scala 2.12 soit disponible en tant que fonctionnalité expérimentale dans Apache Spark 2.4, il n’est pas pris en charge dans Databricks Runtime 6.1.
Bibliothèques Python installées
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 0.24.0 | backcall | 0.1.0 | boto | 2.49.0 |
| boto3 | 1.9.162 | botocore | 1.12.163 | certifi | 2019.3.9 |
| cffi | 1.12.2 | chardet | 3.0.4 | cryptography | 2.6.1 |
| cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.6 | decorator | 4.4.0 |
| docutils | 0.14 | idna | 2.8 | ipython | 7.4.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.13.3 | jmespath | 0.9.4 |
| kiwisolver | 1.1.0 | matplotlib | 3.0.3 | numpy | 1.16.2 |
| pandas | 0.24.2 | parso | 0.3.4 | patsy | 0.5.1 |
| pexpect | 4.6.0 | pickleshare | 0.7.5 | pip | 19.0.3 |
| prompt-toolkit | 2.0.9 | psycopg2 | 2.7.6.1 | ptyprocess | 0.6.0 |
| pyarrow | 0.13.0 | pycparser | 2.19 | pycurl | 7.43.0 |
| Pygments | 2.3.1 | PyGObject | 3.20.0 | pyOpenSSL | 19.0.0 |
| pyparsing | 2.4.2 | PySocks | 1.6.8 | python-apt | 1.1.0.b1+ubuntu0.16.04.5 |
| python-dateutil | 2.8.0 | pytz | 2018.9 | requêtes | 2.21.0 |
| s3transfer | 0.2.1 | scikit-learn | 0.20.3 | scipy | 1.2.1 |
| seaborn | 0.9.0 | setuptools | 40.8.0 | six | 1.12.0 |
| ssh-import-id | 5.5 | statsmodels | 0.9.0 | traitlets | 4.3.2 |
| unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.24.1 | virtualenv | 16.4.1 |
| wcwidth | 0.1.7 | wheel | 0.33.1 |
Bibliothèques R installées
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| abind | 1.4-5 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.1.3 | base | 3.6.1 | base64enc | 0.1-3 |
| BH | 1.69.0-1 | bit | 1.1-14 | bit64 | 0.9-7 |
| bitops | 1.0-6 | objet BLOB | 1.1.1 | boot | 1.3-23 |
| brew | 1.0-6 | callr | 3.2.0 | voiture | 3.0-2 |
| carData | 3.0-2 | caret | 6.0-82 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-53 | class | 7.3-15 | cli | 1.1.0 |
| clipr | 0.5.0 | clisymbols | 1.2.0 | cluster | 2.1.0 |
| codetools | 0.2-16 | colorspace | 1.4-1 | commonmark | 1.7 |
| compiler | 3.6.1 | config | 0.3 | crayon | 1.3.4 |
| curl | 3.3 | data.table | 1.12.0 | jeux de données | 3.6.1 |
| DBI | 1.0.0 | dbplyr | 1.3.0 | desc | 1.2.0 |
| devtools | 2.0.1 | digest | 0.6.18 | doMC | 1.3.5 |
| dplyr | 0.8.0.1 | ellipsis | 0.1.0 | fansi | 0.4.0 |
| forcats | 0.4.0 | foreach | 1.4.4 | foreign | 0.8-72 |
| forge | 0.2.0 | fs | 1.2.7 | gbm | 2.1.5 |
| generics | 0.0.2 | ggplot2 | 3.1.0 | gh | 1.0.1 |
| git2r | 0.25.2 | glmnet | 2.0-16 | glue | 1.3.1 |
| gower | 0.2.0 | graphics | 3.6.1 | grDevices | 3.6.1 |
| grid | 3.6.1 | gridExtra | 2.3 | gsubfn | 0.7 |
| gtable | 0.3.0 | h2o | 3.22.1.1 | haven | 2.1.0 |
| hms | 0.4.2 | htmltools | 0.3.6 | htmlwidgets | 1.3 |
| httr | 1.4.0 | hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 |
| ini | 0.3.1 | ipred | 0.9-8 | iterators | 1.0.10 |
| jsonlite | 1.6 | KernSmooth | 2.23-15 | labeling | 0.3 |
| lattice | 0.20-38 | lava | 1.6.5 | lazyeval | 0.2.2 |
| littler | 0.3.7 | lme4 | 1.1-21 | lubridate | 1.7.4 |
| magrittr | 1.5 | mapproj | 1.2.6 | cartes | 3.3.0 |
| maptools | 0.9-5 | MASS | 7.3-51.4 | Matrix | 1.2-17 |
| MatrixModels | 0.4-1 | memoise | 1.1.0 | methods | 3.6.1 |
| mgcv | 1.8-29 | mime | 0,6 | minqa | 1.2.4 |
| ModelMetrics | 1.2.2 | munsell | 0.5.0 | mvtnorm | 1.0-10 |
| nlme | 3.1-141 | nloptr | 1.2.1 | nnet | 7.3-12 |
| numDeriv | 2016.8-1 | openssl | 1.3 | openxlsx | 4.1.0 |
| parallel | 3.6.1 | pbkrtest | 0.4-7 | pillar | 1.3.1 |
| pkgbuild | 1.0.3 | pkgconfig | 2.0.2 | pkgKitten | 0.1.4 |
| pkgload | 1.0.2 | plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.4 |
| praise | 1.0.0 | prettyunits | 1.0.2 | pROC | 1.14.0 |
| processx | 3.3.0 | prodlim | 2018.04.18 | progress | 1.2.0 |
| proto | 1.0.0 | ps | 1.3.0 | purrr | 0.3.2 |
| quantreg | 5.38 | R.methodsS3 | 1.7.1 | R.oo | 1.22.0 |
| R.utils | 2.8.0 | r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.4.0 |
| randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.1 | rcmdcheck | 1.3.2 |
| RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.1 | RcppEigen | 0.3.3.5.0 |
| RcppRoll | 0.3.0 | RCurl | 1.95-4.12 | readr | 1.3.1 |
| readxl | 1.3.1 | recipes | 0.1.5 | rematch | 1.0.1 |
| remotes | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.3 | rio | 0.5.16 |
| rlang | 0.3.3 | RODBC | 1.3-15 | roxygen2 | 6.1.1 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-6 |
| RSQLite | 2.1.1 | rstudioapi | 0.10 | scales | 1.0.0 |
| sessioninfo | 1.1.1 | sp | 1.3-1 | sparklyr | 1.0.0 |
| SparkR | 2.4.5 | SparseM | 1.77 | spatial | 7.3-11 |
| splines | 3.6.1 | sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2017.10-1 |
| statmod | 1.4.30 | stats | 3.6.1 | stats4 | 3.6.1 |
| stringi | 1.4.3 | stringr | 1.4.0 | survival | 2.44-1.1 |
| sys | 3.1 | tcltk | 3.6.1 | TeachingDemos | 2,10 |
| testthat | 2.0.1 | tibble | 2.1.1 | tidyr | 0.8.3 |
| tidyselect | 0.2.5 | timeDate | 3043.102 | tools | 3.6.1 |
| usethis | 1.4.0 | utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.1 |
| viridisLite | 0.3.0 | whisker | 0.3-2 | withr | 2.1.2 |
| xml2 | 1.2.0 | xopen | 1.0.0 | yaml | 2.2.0 |
| zip | 2.0.1 |
Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.11)
| ID de groupe | ID d’artefact | Version |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.8.10 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glue | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-support | 1.11.595 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.11.595 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.11.595 |
| com.carrotsearch | hppc | 0.7.2 |
| com.chuusai | shapeless_2.11 | 2.3.2 |
| com.clearspring.analytics | flux | 2.7.0 |
| com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
| com.databricks | dbml-local_2.11 | 0.5.0-db8-spark2.4 |
| com.databricks | dbml-local_2.11-tests | 0.5.0-db8-spark2.4 |
| com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
| com.databricks.scalapb | compilerplugin_2.11 | 0.4.15-9 |
| com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.11 | 0.4.15-9 |
| com.esotericsoftware | kryo-shaded | 4.0.2 |
| com.esotericsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | classmate | 1.0.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-annotations | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.6.7.1 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-joda | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer | 2.6.7 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.11 | 2.6.7.1 |
| 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.luben | zstd-jni | 1.3.2-2 |
| com.github.rwl | jtransforms | 2.4.0 |
| com.google.code.findbugs | jsr305 | 2.0.1 |
| com.google.code.gson | gson | 2.2.4 |
| com.google.guava | guava | 15.0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
| com.googlecode.javaewah | JavaEWAH | 0.3.2 |
| com.h2database | h2 | 1.3.174 |
| com.jcraft | jsch | 0.1.50 |
| com.jolbox | bonecp | 0.8.0.RELEASE |
| com.microsoft.azure | azure-data-lake-store-sdk | 2.2.8 |
| com.microsoft.azure | azure-storage | 7.0.0 |
| com.microsoft.sqlserver | mssql-jdbc | 6.2.2.jre8 |
| com.ning | compress-lzf | 1.0.3 |
| com.sun.mail | javax.mail | 1.5.2 |
| com.thoughtworks.paranamer | paranamer | 2.8 |
| com.trueaccord.lenses | lenses_2.11 | 0.3 |
| com.twitter | chill-java | 0.9.3 |
| com.twitter | chill_2.11 | 0.9.3 |
| com.twitter | parquet-hadoop-bundle | 1.6.0 |
| com.twitter | util-app_2.11 | 6.23.0 |
| com.twitter | util-core_2.11 | 6.23.0 |
| com.twitter | util-jvm_2.11 | 6.23.0 |
| com.typesafe | config | 1.2.1 |
| com.typesafe.scala-logging | scala-logging-api_2.11 | 2.1.2 |
| com.typesafe.scala-logging | scala-logging-slf4j_2.11 | 2.1.2 |
| com.univocity | univocity-parsers | 2.7.3 |
| com.vlkan | flatbuffers | 1.2.0-3f79e055 |
| com.zaxxer | HikariCP | 3.1.0 |
| commons-beanutils | commons-beanutils | 1.9.3 |
| 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-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 |
| info.ganglia.gmetric4j | gmetric4j | 1.0.7 |
| io.airlift | aircompressor | 0.10 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-core | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-ganglia | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-graphite | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-healthchecks | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jetty9 | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-json | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-jvm | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-log4j | 3.1.5 |
| io.dropwizard.metrics | metrics-servlets | 3.1.5 |
| io.netty | netty | 3.9.9.Final |
| io.netty | netty-all | 4.1.39.Final |
| javax.activation | activation | 1.1.1 |
| javax.annotation | javax.annotation-api | 1.2 |
| 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 |
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| javax.ws.rs | javax.ws.rs-api | 2.0.1 |
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