Databricks Runtime 8.3 (EoS)
Observação
O suporte para esta versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para obter a data de fim do suporte, consulte o Histórico de fim do suporte. Para ver todas as versões compatíveis do Databricks Runtime, consulte Versões de notas de versão do Databricks Runtime e compatibilidade.
As notas sobre a versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 8.3 e o Databricks Runtime 8.3 Photon, da plataforma Apache Spark 3.1.1. O Databricks lançou essa versão em junho de 2021. O Photon está em Visualização Pública.
Novos recursos e aprimoramentos
- Colunas geradas em tabelas Delta (Visualização Pública)
- Aprimoramentos e recursos do Carregador Automático
- Criar tabelas Delta com novas APIs programáticas (Visualização Pública)
- Corrigir o cálculo de tamanhos de tabela Delta no SQL
ANALYZE - Métricas detalhadas de desempenho do RocksDB ao usar o RocksDBStateStore
- Gravações otimizadas automaticamente
- Habilitar junções segmentadas se apenas um lado da junção for segmentado
- Segurança aprimorada ao definir UDFs do Spark (Visualização Pública)
- Número reduzido de solicitações ao registro de esquema para consultas com
from_avro - Vários resultados em R com ListResults (Visualização Pública)
Colunas geradas em tabelas Delta (Visualização Pública)
Agora, o Delta Lake dá suporte a colunas geradas, que são um tipo especial de colunas cujos valores são gerados automaticamente com base em uma função especificada pelo usuário em relação a outras colunas na tabela Delta. Você pode usar a maioria das funções SQL internas para gerar os valores dessas colunas geradas. Por exemplo, você pode gerar automaticamente uma coluna de data (para particionar a tabela por data) da coluna Carimbo de data/hora; todas as gravações na tabela precisam especificar apenas os dados para a coluna Carimbo de data/hora. Você pode criar tabelas Delta com colunas geradas usando APIs SQL, Scala, Java ou Python.
Para saber mais, confira Colunas geradas no Delta Lake.
Aprimoramentos e recursos do Carregador Automático
- Inferência de esquema para arquivos CSV no Carregador Automático
- Tempo de inicialização aprimorado para fluxos de Carregador Automático
- Listagem de diretório mais rápida no Carregador Automático
- Redução da sobrecarga de armazenamento para pontos de verificação de Carregador Automático
- O Carregador Automático inclui o caminho do arquivo na coluna de dados recuperados quando disponível
- O Carregador Automático dá suporte a renomeações de arquivo no Azure Data Lake Storage Gen2 no modo de notificação de arquivo
Inferência de esquema para arquivos CSV no Carregador Automático
Agora, o Carregador Automático dá suporte à inferência de esquemas e à evolução em arquivos CSV. O Carregador Automático fornece os seguintes recursos na parte superior do analisador CSV existente no Apache Spark:
- Mesclagem de esquema: o Carregador Automático pode incluir arquivos CSV com esquemas diferentes (número diferente de colunas, ordenação de colunas diferente) em todos os arquivos.
- Coluna de dados recuperados: você pode usar a coluna de dados recuperados para recuperar dados inesperados que podem aparecer em seus arquivos CSV. Isso inclui dados que não podem ser analisados no tipo de dados esperado, colunas com capitalização diferente ou valores nulos no cabeçalho ou colunas adicionais que não fazem parte do esquema esperado.
Para ver detalhes, confira Configurar a inferência e a evolução de esquema no Carregador Automático.
Tempo de inicialização aprimorado para fluxos de Carregador Automático
Agora, os fluxos do Carregador Automático executam o provisionamento inicial para o fluxo de forma assíncrona na primeira inicialização, levando a um tempo de inicialização muito mais rápido para o fluxo. Isso pode permitir que você itere rapidamente em seu código com dados de produção, especialmente quando precisa ingerir dados de diretórios que contêm milhões ou bilhões de arquivos.
Além disso, o tempo de inicialização dos fluxos também melhorou, pois paralelizamos o download e o upload dos arquivos RocksDB que o Carregador Automático utiliza para fornecer semânticas de uma vez exatamente.
Listagem de diretório mais rápida no Carregador Automático
Melhoramos muito a eficiência da listagem de diretórios no Carregador Automático. Um efeito colateral dessa melhoria no desempenho é que o fluxo pode emitir mais solicitações de lista para o sistema de armazenamento quando não há novos dados a serem processados, o que pode levar a um surto em encargos de solicitação de lista. Como melhor prática geral, o Databricks recomenda que você defina um intervalo de gatilho razoável para pipelines de streaming de produção. Confira Considerações de produção para o Streaming estruturado.
Redução da sobrecarga de armazenamento para pontos de verificação de Carregador Automático
Agora, os fluxos de Carregador Automático limpam automaticamente arquivos obsoletos no diretório de ponto de verificação de forma assíncrona, a fim de impedir o crescimento indefinido do diretório do ponto de verificação e reduzir os custos de armazenamento.
O Carregador Automático inclui o caminho do arquivo na coluna de dados recuperados quando disponível
A coluna de dados recuperados fornece automaticamente o caminho do arquivo dos dados recuperados quando aplicável em uma coluna chamada _file_ path. Isso pode ajudar você a rastrear a causa raiz dos problemas de qualidade de dados. A coluna não será incluída se o esquema de dados contiver uma coluna chamada _file_path. Use a configuração de SQL spark.databricks.sql.rescuedDataColumn.filePath.name para renomear a coluna, se necessário.
O Carregador Automático dá suporte a renomeações de arquivo no Azure Data Lake Storage Gen2 no modo de notificação de arquivo
Agora, o Carregador Automático dá suporte a eventos BlobRenamed para Azure Data Lake Storage Gen2 ao executar no modo de notificação de arquivo. Para processar arquivos que são carregados em um contêiner do Azure Data Lake Storage Gen2 por meio de uma operação de renomeação com notificações de arquivo, inicie um novo fluxo com o Carregador Automático usando o Databricks Runtime 8.3. Para garantir que um arquivo seja processado exatamente uma vez, verifique se o diretório de origem do qual o arquivo está sendo renomeado não é observado pelo Carregador Automático.
Criar tabelas Delta com novas APIs programáticas (Visualização Pública)
Agora, você pode criar novas tabelas Delta programaticamente (usando Scala, Java e Python) sem usar APIs do DataFrame. Novas APIs DeltaTableBuilder e DeltaColumnBuilder permitem especificar todos os detalhes da tabela que você pode especificar usando SQL CREATE TABLE.
Para saber mais, confira Criar uma tabela.
Corrigir o cálculo de tamanhos de tabela Delta no SQL ANALYZE
A lógica de análise existente calcula incorretamente o tamanho da tabela para tabelas Delta e atualiza o catálogo com o tamanho incorreto. A correção é obter o tamanho de uma tabela Delta do log do Delta.
Métricas detalhadas de desempenho do RocksDB ao usar o RocksDBStateStore
Se você configurou sua consulta de Fluxo estruturado para usar o RocksDB como o armazenamento de estado, agora você poderá obter uma visibilidade melhor do desempenho do RocksDB, com métricas detalhadas sobre as latências de get/put, latências de compactação, ocorrências no cache e assim por diante. Essas métricas estão disponíveis por meio das APIs StreamingQueryProgress e StreamingQueryListener para monitoramento de uma consulta de streaming.
Para mais informações, confira Configurar o repositório de estado do RocksDB no Azure Databricks.
Gravações otimizadas automaticamente
Agora, as gravações otimizadas em tabelas Delta particionadas são habilitadas automaticamente para atualizar e excluir consultas que contêm subconsultas.
Habilitar junções segmentadas se apenas um lado da junção for segmentado
Uma nova configuração spark.databricks.sql.minBucketsForBucketedJoin habilita uma junção segmentada se apenas um lado de junção estiver segmentado e o número de buckets não for menor do que esse valor de configuração. Por padrão, esse valor de configuração é o mesmo que o número de partições aleatórias padrão (200).
Segurança aprimorada ao definir UDFs do Spark (Visualização Pública)
As funções de informações de usuário current_user e is_member não podem mais ser substituídas por funções temporárias, incluindo Python spark.udf.register ou SQL create or replace temp function.
Número reduzido de solicitações ao registro de esquema para consultas com from_avro
Consultas com from_avro com suporte ao registro de esquema não geram mais tantas solicitações para o serviço de registro de esquema, economizando o custo operacional.
Vários resultados em R com ListResults (Visualização Pública)
Agora, os notebooks de R do Databricks dão suporte a vários resultados em cada célula. Antes, apenas um resultado era renderizado para cada célula do notebook. Atualmente, os resultados de uma única célula em notebooks do R são exibidos na seguinte ordem:
- URL do RShiny
- Plotagem
- Saídas de displayHTML
- Tabelas
- stdout
Atualizações da biblioteca
- Biblioteca Python atualizada:
- koalas atualizado de 1.7.0 para 1.8.0.
- pandas atualizado de 1.1.3 para 1.1.5.
- s3transfer atualizado de 0.3.4 para 0.3.6.
- Biblioteca do R atualizada:
- SparkR atualizado de 3.1.1 para 3.1.2.
- Biblioteca do Java atualizada:
- mariadb-java-client de 2.1.2 para 2.2.5.
- parquet-column de 1.10.1-databricks6 para 1.10.1-databricks9
- parquet-common de 1.10.1-databricks6 para 1.10.1-databricks9
- parquet-encoding de 1.10.1-databricks6 para 1.10.1-databricks9
- parquet-hadoop de 1.10.1-databricks6 para 1.10.1-databricks9
- parquet-jackson de 1.10.1-databricks6 para 1.10.1-databricks9
Apache Spark
O Databricks Runtime 8.3 inclui o Apache Spark 3.1.1. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 8.2 (EoS), bem como as seguintes correções de bugs e melhorias adicionais feitas no Spark:
- [SPARK-34614][SQL] Modo ANSI: a conversão da cadeia de caracteres para booliano deverá gerar uma exceção no erro de análise
- [SPARK-34246] [FOLLOWUP] Alterar a definição de 'findTightestCommonT…
- [SPARK-35213] [SQL] Mantenha a ordenação correta de structs aninhados em operações encadeadas withField
- [SPARK-35096] [SQL] O SchemaPruning deve aderir à configuração spark.sql.caseSensitive
- [SPARK-35227] [BUILD] Atualiza o resolvedor para pacotes Spark no SparkSubmit
- [SPARK-35224] [SQL] Corrigir estouro de buffer em
MutableProjectionSuite - [SPARK-34245] [CORE] Verifica se o Master remove executores que não puderam enviar o estado concluído
- [SPARK-34856] [SQL] Modo ANSI: permite a conversão de tipos complexos como tipo cadeia de caracteres
- [SPARK-34946] [SQL] Bloquear subconsulta escalar correlacionada sem suporte em Agregação
- [SPARK-35014] Corrige o padrão PhysicalAggregation para não reescrever expressões fold
- [SPARK-34769] [SQL] AnsiTypeCoercion: retornar mais próximo…
Ambiente do sistema
- Sistema operacional: 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 versão 4.0.4 (15-02-2021)
- Delta Lake 1.0.0
Bibliotecas Python instaladas
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| criptografia | 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 |
| solicitações | 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 | six | 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 |
Bibliotecas R instaladas
As bibliotecas do R foram instaladas por meio do instantâneo do Microsoft CRAN em 02-11-2020.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | sinal de interpolação | 6.0-86 |
| cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 | classe | 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 | credenciais | 1.3.0 |
| crosstalk | 1.1.0.1 | curl | 4.3 | data.table | 1.13.4 |
| conjuntos de dados | 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 | evaluate | 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 | Genéricos | 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 | elemento gráfico | 4.0.4 |
| grDevices | 4.0.4 | grade | 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 | ciclo de vida | 0.2.0 |
| listenv | 0.8.0 | lubridate | 1.7.9.2 | magrittr | 2.0.1 |
| markdown | 1,1 | MASS | 7.3-53.1 | Matriz | 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 |
| progress | 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 |
Bibliotecas do Java e do Scala instaladas (versão do cluster Scala 2.12)
| ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
|---|---|---|
| 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 | fluxo | 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 |
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