砖运行时的4.0(不支持)
2018年3月砖公布的这张照片。
重要的
这个版本是弃用11月1日,2018年。关于砖运行时弃用策略的更多信息和时间表,看看砖运行时支持生命周期。
以下版本注释提供信息数据砖4.0运行时,由Apache火花。
的变化和改进
JSON数据源现在试图自动检测utf - 8编码,而不是假设。在这种情况下,自动检测失败,用户可以指定字符集选择执行一个特定的编码。看到字符集显。
得分和预测使用火花MLlib管道在结构化流是完全支持。
砖毫升模型导出的完全支持。使用此功能,您可以训练砖火花MLlib模型,导出函数调用,并使用您选择的砖图书馆系统中导入新数据模型和分数。
提供了新的火花数据源实现可伸缩的读/写访问Azure突触分析。看到火花——突触分析连接器。
的模式
from_json
函数是现在总是转换为可空。换句话说,所有字段,包括嵌套的,都可以为空。这确保数据兼容模式,预防腐败后写数据时铺字段丢失数据和用户模式中声明了字段为非空。升级安装Python库:
期货:从3.2.0 3.1.1
熊猫:从0.18.1 0.19.2
pyarrow:从0.4.1 0.8.0
setuptools:从38.2.3 38.5.1
龙卷风:4.5.2 4.5.3
升级安装几个R库。看到安装R库。
升级AWS Java SDK 1.11.126 1.11.253。
从6.1.0升级SQL Server JDBC驱动程序。jre8 6.2.2.jre8。
升级PostgreSQL 9.4 1204 - jdbc41 42.1.4 JDBC驱动程序。
Apache火花
砖4.0运行时包含Apache tripwire火花。
核心、PySpark和火花SQL
主要功能
矢量化兽人读者:(火花- 16060):添加了新的兽人读者支持,大大提高了兽人扫描吞吐量通过向量化(2-5x)。使读者,用户可以设置
spark.sql.orc.impl
来本机
。火花历史服务器V2:(火花- 18085):一个新的火花历史服务器(合成)的后端,为大规模应用程序提供了更好的可伸缩性更高效的事件存储机制。
数据源API V2:(火花- 15689)(火花- 22386):一个实验性的API插入新的数据来源的火花。新的API试图解决V1 API的一些局限性,旨在促进发展高性能、易于维护和扩展的外部数据源。这个API仍在进行积极开发和破坏的变化应该是预期。
PySpark性能增强:(火花- 22216)(火花- 21187):在Python中显著改善性能和互操作性的快速数据序列化和矢量化执行。
性能和稳定性
(火花- 21975)在基于成本的优化器:柱状图支持。
(火花- 20331):更好的支持谓词下推蜂巢分区修剪。
(火花- 19112):支持ZStandard压缩编解码器。
(火花- 21113):支持提前读取输入流摊销磁盘I / O成本泄漏读者。
(火花- 22510)(火花- 22692)(火花- 21871):进一步稳定codegen框架,以避免触及64 kb JVM字节码限制Java方法和Java编译器常量池限制。
(火花- 23207):固定长期连续错误在火花洗牌+重新分区DataFrame可能导致不正确的答案在某些手术病例。
(火花- 22062)(火花- 17788)(火花- 21907):OOMs修复各种原因。
(火花- 22489)(火花- 22916)(火花- 22895)(火花- 20758)(火花- 22266)(火花- 19122)(火花- 22662)(火花- 21652):基于规则的优化器和改进计划。
其他值得注意的变化
(火花- 20236)动态分区:支持Hive-style覆盖语义。
(火花- 4131):支持
插入覆盖目录
将数据直接写入文件系统从一个查询。(火花- 19285)(火花- 22945)(火花- 21499)(火花- 20586)(火花- 20416)(火花- 20668):UDF增强。
(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):提高ANSI SQL合规和蜂巢兼容性。
(火花- 20746):更全面的SQL内置函数。
(火花- 21485)为内置函数:火花SQL生成文档。
(火花- 19810):删除Scala支持
2.10
。(火花- 22324):升级箭头
0.8.0
和网状的4.1.17
。
结构化流
连续处理
一个新的执行引擎可以执行流和毫秒级的端到端延时的查询通过改变只有一行的用户代码。学习更BOB低频彩多的编程指南。
Stream-Stream连接
能够加入两个流的数据,缓冲行直到匹配的元组到另一个流。谓词可以用来对付事件时间列绑定的状态需要保留。
流API V2
一个实验性的API来插入一个新的适用于批量的源和汇,micro-batch和持续执行。这个API仍在进行积极的发展,打破应该预期变化。
编程指南:结构化流编程指南。
MLlib
突出了
毫升预测现在使用结构化流,使用更新的api。细节跟进。
新的和改进的api
(火花- 21866):内置支持图像解读DataFrame (Scala / Java / Python)。
(火花- 19634)描述性的总结统计:DataFrame函数向量列(Scala / Java)。
(火花- 14516):
ClusteringEvaluator
为优化聚类算法,支持余弦轮廓和平方欧氏轮廓指标(Scala / Java / Python)。(火花- 3181):鲁棒线性回归与胡贝尔(Scala / Java / Python)损失。
(火花- 13969):
FeatureHasher
变压器(Scala / Java / Python)。变形金刚多列支持几个特点:
(火花- 13030):
OneHotEncoderEstimator
(Scala / Java / Python)(火花- 22397):
QuantileDiscretizer
(Scala / Java)(火花- 20542):
Bucketizer
(Scala / Java / Python)
(火花- 21633)和火星- 21542:支持自定义管道组件在Python中改善。
新功能
(火花- 21087):
CrossValidator
和TrainValidationSplit
可以收集所有模型拟合(Scala / Java)。这允许您检查或保存所有拟合模型。(火花- 19357):Meta-algorithms
CrossValidator
,TrainValidationSplit
,OneVsRest
支持并行的并行性参数拟合多个差异引发的工作。(火花- 17139):多项逻辑回归模型总结(Scala / Java / Python)
(火花- 18710):添加在GLM抵消。
(火花- 20199):添加
featureSubsetStrategy
参数,GBTClassifier
和GBTRegressor
。使用这个子样品的特性可以显著提高训练速度;这个选项的关键力量xgboost
。
其他值得注意的变化
(火花- 22156):固定
Word2Vec
学习速率比例与全国矿工工会
迭代。新学习速率设置为匹配原始Word2Vec
C代码,从培训应该给更好的结果。(火花- 22289):添加
JSON
支持矩阵参数(这对ML持久性与固定一个bugLogisticRegressionModel
当使用界限系数)。(火花- 22700):
Bucketizer.transform
错误滴行包含南
。当参数handleInvalid
将“跳过”,Bucketizer
与一个有效的价值将下降一行输入列如果另一个(无关紧要的)列了吗南
价值。(火花- 22446):优化器有时引起的催化剂
StringIndexerModel
抛出一个错误的“看不见的标签”异常时handleInvalid
被设置为“错误。“这可能发生过滤数据,由于谓词下推,导致错误即使无效行已经被过滤的输入数据集。(火花- 21681):固定的一个极端例子bug在多项逻辑回归系数,导致不正确的一些特性零方差。
主要的优化:
(火花- 22707):减少内存消耗
CrossValidator
。(火花- 22949):减少内存消耗
TrainValidationSplit
。(火花- 21690):
输入
火车应该使用一个经过数据。(火花- 14371):
OnlineLDAOptimizer
避免为每个mini-batch司机收集统计信息。
编程指南:机器学习库(MLlib)指南。
SparkR
的主要焦点SparkR tripwire版本改善udf的稳定性,增加了几个新的SparkR现有api包装器:
主要功能
SQL和R之间函数奇偶性的改善
(火花- 22933):结构化流api
withWatermark
,触发
,partitionBy
和stream-stream连接。(火花- 21266):SparkR UDF DDL-formatted模式支持。
(火花- 20726)(火花- 22924)(火花- 22843):一些新的Dataframe API包装器。
(火花- 15767)(火花- 21622)(火花- 20917)(火花- 20307)(火花- 20906):一些新的SparkML API包装器。
编程指南:在火花SparkR (R)。
的用法
Python
(火花- 23122):反对
注册*
udf的SQLContext
和目录
在PySpark
MLlib
(火花- 13030):
OneHotEncoder
在3.0被废弃,将被删除。它已经被新的取代OneHotEncoderEstimator
。OneHotEncoderEstimator
将更名为OneHotEncoder
在3.0(但OneHotEncoderEstimator
将作为一个别名)。
行为的变化
SparkSQL
(火花- 22036)默认:算术运算之间的小数返回的值,如果是不可能的(而不是一个确切的表示返回
零
在之前的版本)(火花- 22937):当所有的输入都是二元的,SQL
英语教学()
返回一个二进制输出。否则,它将作为一个字符串返回。在之前的版本中,它总是返回一个字符串,无论输入类型。(火花- 22895):加入/过滤器的确定性谓词后第一个非确定谓词也下推/通过孩子运营商,如果可能的话。在之前的版本中,这些过滤器没有资格获得谓词下推。
(火花- 22771):当所有的输入都是二元的,
functions.concat ()
返回一个二进制输出。否则,它将作为一个字符串返回。在之前的版本中,它总是返回一个字符串,无论输入类型。(火花- 22489):当的加入国broadcastable,我们宁愿播出表中显式地指定一个广播提示。
(火花- 22165):分区列推理之前发现错误的常见类型不同的推断类型。例如,以前它了
双
的常见类型双
类型和日期
类型。现在它找到正确的常见这样的冲突。详情,请参阅迁移指南。(火花- 22100):
percentile_approx
函数之前接受了数字
类型的输入和输出双
类型的结果。现在支持日期
类型,时间戳
类型和数字
类型作为输入类型。结果类型改变也是一样的输入类型,哪个更合理的百分位数。(火花- 21610):原始JSON或CSV文件的查询时不允许引用列只包括内部腐败记录列(命名
_corrupt_record
默认情况下)。相反,您可以缓存或保存解析结果然后发送相同的查询。(火花- 23421):由于火花2.2.1,tripwire模式在运行时总是推断当数据源表的列中存在的分区模式和数据模式。推断模式没有分区的列。读表时,火花尊重这些重叠的分区的值列的值存储在源文件的数据。在2.2.0和2.1。x版本,推断模式是分区的数据表对用户是不可见的(即。结果集是空的)。
PySpark
(火花- 19732):
na.fill ()
或fillna
还接受布尔和布尔值替代null。在火花之前的版本中,PySpark只是忽略它并返回原始数据集/ DataFrame。(火花- 22395):熊猫
0.19.2
或上需要使用熊猫相关的功能,如toPandas
,createDataFrame
从熊猫DataFrame等等。(火花- 22395):大熊猫的时间戳值相关的行为功能改变了尊重会话时区,忽略了在之前的版本。
(火花- 23328):
df.replace
不允许省略吗价值
当to_replace
不是一个字典。在此之前,价值
在其他情况下,可以省略没有一个
默认情况下,这是反直觉的和容易出错。
MLlib
打破API的变化:类和特征层次结构逻辑回归模型总结了清洁和更好地适应多层次的总结。这是一个重大改变投下的用户代码
LogisticRegressionTrainingSummary
到一个BinaryLogisticRegressionTrainingSummary
。用户应该使用model.binarySummary
方法。看到(火花- 17139)(注意这是一个:更多的细节@Experimental
API)。这并不影响到Python总结方法,仍将对多项式和二进制情况下正常工作。(火花- 21806):
BinaryClassificationMetrics.pr ()
:第一点(0.0,1.0)是一种误导,取而代之的是(0.0,p)精密p匹配召回点最低的地方。(火花- 16957)现在:决策树使用加权中点在选择分裂值。这可能会改变的结果从模型的训练。
(火花- 14657):
RFormula
现在没有一个拦截输出参考类别编码字符串术语时,为了匹配本地R的行为。这可能会改变的结果从模型的训练。(火花- 21027):默认并行使用
OneVsRest
现在设置为1(即串行)。在2.2和更早的版本中,并行性的水平设置为默认threadpool Scala中的大小。这可能会改变性能。(火花- 21523):升级的微风
0.13.2
。这包括强大的重要bug修复沃尔夫线搜索L-BFGS。(火花- 15526):JPMML依赖现在阴影。
也看到“Bug”部分的行为变化造成修复Bug。
已知的问题
(火花- 23523)[SQL]:不正确的规则所造成的结果
OptimizeMetadataOnlyQuery
。(火花- 23406):bug stream-stream可利用。
维护更新
看到砖4.0运行时的维护更新。
系统环境
操作系统:Ubuntu 16.04.4 LTS
Java:1.8.0_151
Scala:2.11.8
Python如果使用Python 3: 2.7.12(或3.5.2)
R:R版本3.4.3 (2017-11-30)
GPU集群:以下安装NVIDIA GPU库:
375.66特斯拉的司机
CUDA 8.0
CUDNN 6.0
安装Python库
图书馆 |
版本 |
图书馆 |
版本 |
图书馆 |
版本 |
---|---|---|---|---|---|
ansi2html |
1.1.1 |
argparse |
1.2.1 " |
backports-abc |
0.5 |
宝途 |
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 |
密码学 |
1.5 |
周期计 |
0.10.0 |
Cython |
0.24.1 |
装饰 |
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 |
期货 |
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 |
熊猫 |
0.19.2 |
pathlib2 |
魅惑 |
容易受骗的人 |
0.4.1 |
pexpect |
4.0.1 |
pickleshare |
0.7.4 |
枕头 |
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 |
请求 |
2.11.1 |
s3transfer |
0.1.9 |
scikit-learn |
0.18.1 |
scipy |
0.18.1 |
冲刷 |
0.32 |
seaborn |
是0.7.1 |
setuptools |
38.5.1 |
simplejson |
3.8.2 |
simples3 |
1.0 |
singledispatch |
3.4.0.3 |
六个 |
1.10.0 |
statsmodels |
0.6.1 |
龙卷风 |
4.5.3 |
traitlets |
4.3.0 |
urllib3 |
1.19.1 |
virtualenv |
15.0.1 |
wcwidth |
0.1.7 |
轮 |
0.30.0 |
wsgiref |
0.1.2 |
安装R库
图书馆 |
版本 |
图书馆 |
版本 |
图书馆 |
版本 |
---|---|---|---|---|---|
abind |
1.4 - 5 |
为了 |
0.2.0 |
补丁 |
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 |
团 |
1.1.0 |
引导 |
-20 - 1.3 |
酿造 |
1.0 6 |
扫帚 |
0.4.3 |
车 |
2.1 6 |
脱字符号 |
-77 - 6.0 |
时间 |
-51 - 2.3 |
类 |
-14 - 7.3 |
集群 |
2.0.6 |
codetools |
-15 - 0.2 |
色彩 |
1.3 - 2 |
commonmark |
1.4 |
编译器 |
3.4.3 |
蜡笔 |
1.3.4 |
旋度 |
3.0 |
CVST |
0.2 - 1 |
data.table |
1.10.4-3 |
数据集 |
3.4.3 |
DBI |
0.7 |
ddalpha |
1.3.1 |
DEoptimR |
1.0 8 |
desc |
1.1.1 |
devtools |
1.13.4 |
二色视者 |
2.0 0 |
消化 |
0.6.12 |
dimRed |
0.1.0 |
doMC |
1.3.4 |
dplyr |
0.7.4 |
DRR |
发布 |
foreach |
3 |
外国 |
-69 - 0.8 |
“绿带运动” |
2.1.3 |
ggplot2 |
2.2.1 |
git2r |
0.19.0 |
glmnet |
-13 - 2.0 |
胶水 |
1.2.0 |
高尔 |
0.1.2 |
图形 |
3.4.3 |
grDevices |
3.4.3 |
网格 |
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 |
标签 |
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 |
地图 |
3.2.0 |
质量 |
-48 - 7.3 |
矩阵 |
-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 |
孟塞尔 |
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 |
赞美 |
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 |
食谱 |
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 |
空间 |
-11 - 7.3 |
样条函数 |
3.4.3 |
sqldf |
-11 - 0.4 |
statmod |
1.4.30 |
统计数据 |
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 |
宠物猫 |
1.3.4 |
tidyr |
0.7.2 |
tidyselect |
0.2.3 |
timeDate |
3042.101 |
工具 |
3.4.3 |
跑龙套 |
3.4.3 |
viridisLite |
0.2.0 |
晶须 |
0.3 - 2 |
withr |
魅惑 |
xml2 |
1.1.1 |
安装了Java和Scala库(Scala 2.11集群版)
组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 |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudformation |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudfront |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudhsm |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudsearch |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudtrail |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudwatch |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cloudwatchmetrics |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-codedeploy |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cognitoidentity |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-cognitosync |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-config |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-core |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-datapipeline |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-directconnect |
1.11.253 |
com.amazonaws |
aws-java-sdk-directory |
1.11.253 |
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1.11.253 |
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com.chuusai |
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流 |
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com.databricks.scalapb |
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com.esotericsoftware |
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3.0.3 |
com.esotericsoftware |
minlog |
1.3.0 |
com.fasterxml |
同学 |
1.0.0 |
com.fasterxml.jackson.core |
jackson-annotations |
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com.fasterxml.jackson.core |
jackson-core |
2.6.7 |
com.fasterxml.jackson.core |
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2.6.7 |
com.fasterxml.jackson.module |
jackson-module-scala_2.11 |
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com.github.fommil |
jniloader |
1.1 |
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核心 |
1.1.2 |
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1.1 |
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bonecp |
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) |
com.microsoft.sqlserver |
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com.ning |
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paranamer |
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com.twitter |
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6.23.0 |
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配置 |
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commons-collections |
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commons configuration |
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commons-digester |
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commons-httpclient |
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commons-io |
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commons lang |
2.6 |
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通用日志 |
1.1.3 |
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commons net |
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commons-pool |
commons-pool |
1.5.4 |
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gmetric4j |
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网状的 |
3.9.9.Final |
io.netty |
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收集器 |
0.7 |
javax.activation |
激活 |
1.1.1 |
javax.annotation |
javax.annotation-api |
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1.1.0.Final |
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javax.ws.rs-api |
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javax.xml.bind |
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1.0 - 2 |
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javolution |
5.5.1 |
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jline |
2.11 |
joda-time |
joda-time |
2.9.3 |
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log4j |
log4j |
1.2.17 |
net.hydromatic |
eigenbase-properties |
1.1.5 |
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base64 |
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net.java.dev.jets3t |
jets3t |
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net.razorvine |
地幔岩 |
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jpam |
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net.sf.opencsv |
opencsv |
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super-csv |
2.2.0 |
net.sourceforge.f2j |
arpack_combined_all |
0.1 |
org.acplt |
oncrpc |
1.0.7 |
org.antlr |
ST4 |
4.0.4 |
org.antlr |
antlr-runtime |
3.4 |
org.antlr |
antlr4-runtime |
4.7 |
org.antlr |
stringtemplate |
3.2.1之上 |
org.apache.ant |
蚂蚁 |
1.9.2 |
org.apache.ant |
ant-jsch |
1.9.2 |
org.apache.ant |
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1.9.2 |
org.apache.arrow |
arrow-format |
0.8.0 |
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0.8.0 |
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arrow-vector |
0.8.0 |
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1.7.7 |
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avro-ipc-tests |
1.7.7 |
org.apache.avro |
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1.7.7 |
org.apache.calcite |
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1.2.0-incubating |
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1.2.0-incubating |
org.apache.calcite |
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1.2.0-incubating |
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org.apache.commons |
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3.4.1 |
org.apache.curator |
curator-client |
2.7.1 |
org.apache.curator |
curator-framework |
2.7.1 |
org.apache.curator |
curator-recipes |
2.7.1 |
org.apache.derby |
德比 |
10.12.1.1 |
org.apache.directory.api |
api-asn1-api |
1.0.0-M20 |
org.apache.directory.api |
api-util |
1.0.0-M20 |
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org.apache.directory.server |
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2.0.0-M15 |
org.apache.hadoop |
hadoop-annotations |
2.7.3 |
org.apache.hadoop |
hadoop-auth |
2.7.3 |
org.apache.hadoop |
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2.7.3 |
org.apache.hadoop |
hadoop-common |
2.7.3 |
org.apache.hadoop |
hadoop-hdfs |
2.7.3 |
org.apache.hadoop |
hadoop-mapreduce-client-app |
2.7.3 |
org.apache.hadoop |
hadoop-mapreduce-client-common |
2.7.3 |
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hadoop-mapreduce-client-core |
2.7.3 |
org.apache.hadoop |
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2.7.3 |
org.apache.hadoop |
hadoop-mapreduce-client-shuffle |
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org.apache.hadoop |
hadoop-yarn-api |
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org.apache.hadoop |
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hadoop-yarn-server-common |
2.7.3 |
org.apache.htrace |
htrace-core |
3.1.0-incubating |
org.apache.httpcomponents |
httpclient |
4.5.4 |
org.apache.httpcomponents |
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4.4.8 |
org.apache.ivy |
艾薇 |
测试盒框 |
org.apache.orc |
orc-core-nohive |
1.4.1 |
org.apache.orc |
orc-mapreduce-nohive |
1.4.1 |
org.apache.parquet |
parquet-column |
1.8.2-databricks1 |
org.apache.parquet |
parquet-common |
1.8.2-databricks1 |
org.apache.parquet |
parquet-encoding |
1.8.2-databricks1 |
org.apache.parquet |
parquet-format |
2.3.1 |
org.apache.parquet |
parquet-hadoop |
1.8.2-databricks1 |
org.apache.parquet |
parquet-jackson |
1.8.2-databricks1 |
org.apache.thrift |
libfb303 |
0.9.3 |
org.apache.thrift |
libthrift |
0.9.3 |
org.apache.xbean |
xbean-asm5-shaded |
4.4 |
org.apache.zookeeper |
动物园管理员 |
3.4.6 |
org.bouncycastle |
bcprov-jdk15on |
1.58 |
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jackson-core-asl |
1.9.13 |
org.codehaus.jackson |
jackson-jaxrs |
1.9.13 |
org.codehaus.jackson |
jackson-mapper-asl |
1.9.13 |
org.codehaus.jackson |
jackson-xc |
1.9.13 |
org.codehaus.janino |
commons-compiler |
3.0.8 |
org.codehaus.janino |
janino |
3.0.8 |
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datanucleus-api-jdo |
3.2.6 |
org.datanucleus |
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org.datanucleus |
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3.2.9 |
org.eclipse.jetty |
jetty-client |
9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty |
jetty-continuation |
9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty |
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9.3.20.v20170531 |
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9.3.20.v20170531 |
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9.3.20.v20170531 |
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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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org.eclipse.jetty |
jetty服务器 |
9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty |
jetty servlet |
9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty |
jetty-servlets |
9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty |
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9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty |
jetty-webapp |
9.3.20.v20170531 |
org.eclipse.jetty |
jetty-xml |
9.3.20.v20170531 |
org.fusesource.leveldbjni |
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1.8 |
org.glassfish.hk2 |
hk2-api |
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org.glassfish.hk2 |
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2.4.0-b34 |
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2.4.0-b34 |
org.glassfish.hk2 |
osgi-resource-locator |
1.0.1 |
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aopalliance-repackaged |
2.4.0-b34 |
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2.4.0-b34 |
org.glassfish.jersey.bundles.repackaged |
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2.22.2 |
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jersey-media-jaxb |
2.22.2 |
org.hibernate |
hibernate验证框架 |
5.1.1.Final |
org.iq80.snappy |
时髦的 |
0.2 |
org.javassist |
javassist |
3.18.1-GA |
org.jboss.logging |
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3.1.3.GA |
org.jdbi |
jdbi |
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1.7 |
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jodd-core |
3.5.2 |
org.json4s |
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 |
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 |
2.1 |
org.postgresql |
postgresql |
42.1.4 |
org.roaringbitmap |
RoaringBitmap |
0.5.11 |
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 |
scalap_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 |
测试界面 |
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 |
org.scalatest |
scalatest_2.11 |
2.2.6款 |
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 |
slf4j-log4j12 |
1.7.16 |
org.spark-project.hive |
hive-beeline |
1.2.1.spark2 |
org.spark-project.hive |
hive-cli |
1.2.1.spark2 |
org.spark-project.hive |
hive-exec |
1.2.1.spark2 |
org.spark-project.hive |
hive-jdbc |
1.2.1.spark2 |
org.spark-project.hive |
hive-metastore |
1.2.1.spark2 |
org.spark-project.spark |
未使用的 |
1.0.0 |
org.spire-math |
spire-macros_2.11 |
0.13.0 |
org.spire-math |
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0.13.0 |
org.springframework |
spring核心 |
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xz |
1.0 |
org.typelevel |
machinist_2.11 |
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1.1.1 |
org.xerial |
sqlite-jdbc |
3.8.11.2 |
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snappy-java |
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org.yaml |
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1.16 |
奥罗 |
奥罗 |
2.0.8 |
software.amazon.ion |
ion-java |
1.0.2中 |
stax |
stax-api |
1.0.1 |
xmlenc |
xmlenc |
0.52 |