Databricks Runtime 4.0(不支持)
Databricks于2018年3月发布了这张图片。
重要的
本版本已于2018年11月1日弃用。有关Databricks Runtime弃用策略和计划的详细信息,请参见Databricks运行时支持生命周期.
以下发布说明提供了有关Databricks Runtime 4.0的信息,由Apache Spark提供支持。
变化和改进
JSON数据源现在尝试自动检测编码,而不是假设它是UTF-8。在自动检测失败的情况下,用户可以指定字符集选项强制某种编码。看到字符集显.
完全支持在结构化流中使用Spark MLlib管道进行评分和预测。
Databricks ML模型导出完全支持。有了这个特性,您可以在Databricks上训练Spark MLlib模型,用函数调用导出它,并在您选择的系统中使用Databricks库来导入模型并对新数据进行评分。
新的Spark数据源实现提供了对Azure Synapse Analytics的可伸缩读写访问。看到Spark - Synapse Analytics连接器.
的模式。
from_json
函数现在总是转换为可空值。换句话说,包括嵌套字段在内的所有字段都是可空的。这确保了数据与模式兼容,当数据中缺少字段且用户提供的模式将字段声明为非空时,可以防止在将数据写入parquet后发生损坏。升级了一些已安装的Python库:
期货:从3.1.1到3.2.0
熊猫:从0.18.1到0.19.2
Pyarrow:从0.4.1到0.8.0
Setuptools: 38.2.3到38.5.1
龙卷风:4.5.2至4.5.3
升级了几个已安装的R库。看到已安装的R库.
将AWS Java SDK从1.11.126升级到1.11.253。
从6.1.0升级了SQL Server JDBC驱动程序。Jre8 ~ 6.2.2.jre8。
将PostgreSQL JDBC驱动程序从9.4-1204-jdbc41升级到42.1.4。
Apache火花
Databricks Runtime 4.0包含Apache Spark 2.3.0。
Core、PySpark和Spark SQL
主要功能
矢量化ORC阅读器:(火花- 16060):增加了对新的ORC读取器的支持,通过向量化(2-5倍)大大提高了ORC扫描吞吐量。要启用读卡器,用户可以设置
spark.sql.orc.impl
来本地的
.Spark History Server V2:(火花- 18085):新的SHS (spark history server)后端,通过更高效的事件存储机制,为大规模应用提供更好的可伸缩性。
数据源API V2:(火花- 15689)(火花- 22386):用于在Spark中插入新数据源的实验性API。新的API试图解决V1 API的几个限制,旨在促进高性能、易于维护和可扩展的外部数据源的开发。这个API仍在积极开发中,预计会有突破性的变化。
PySpark性能增强:(火花- 22216)(火花- 21187):通过快速数据序列化和向量化执行,Python性能和互操作性得到显著改善。
性能和稳定性
(火花- 21975):基于成本的优化器支持直方图。
(火花- 20331):更好地支持Hive分区修剪的谓词下推。
(火花- 19112):支持ZStandard压缩编解码。
(火花- 21113):支持预读输入流,以摊销溢出读取器中的磁盘I/O成本。
(火花- 22510)(火花- 22692)(火花- 21871):进一步稳定代码生成器框架,以避免触及Java方法和Java编译器常量池的64KB JVM字节码限制。
(火花- 23207):修复了Spark中一个长期存在的错误,即在某些手术病例中,连续对DataFrame进行shuffle+重分区可能导致错误答案。
(火花- 22062)(火花- 17788)(火花- 21907):修复各种导致oms的原因。
(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规划器的增强。
其他显著变化
(火花- 20236):支持hive风格的动态分区覆盖语义。
(火花- 4131):支持
插入覆盖目录
将数据从查询直接写入文件系统。(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):改进了ANSI SQL兼容性和Hive兼容性。
(火花- 20746):更全面的SQL内置函数。
(火花- 21485):内置函数的Spark SQL文档生成。
(火花- 19810):移除对Scala的支持
2.10
.(火花- 22324):将箭头升级为
0.8.0
和妮蒂4.1.17
.
结构化流
连续处理
一个新的执行引擎,只需更改一行用户代码,就可以以亚毫秒级的端到端延迟执行流查询。要了解BOB低频彩更多信息,请参阅编程指南。
Stream-Stream连接
能够连接两个数据流,缓冲行,直到匹配的元组到达另一个流。可以针对事件时间列使用谓词来绑定需要保留的状态量。
流媒体API V2
一个实验性的API,用于插入新的源和接收器,适用于批处理、微批处理和连续执行。这个API仍在积极开发中,应该会有突破性的变化。
编程指南:结构化流媒体节目指南.
MLlib
突出了
ML预测现在与结构化流一起工作,使用更新的api。细节跟进。
新的和改进的api
(火花- 21866):内置支持读取图像到数据帧(Scala/Java/Python)。
(火花- 19634):用于矢量列上的描述性汇总统计的DataFrame函数(Scala/Java)。
(火花- 14516):
ClusteringEvaluator
用于调整聚类算法,支持余弦轮廓和平方欧几里得轮廓度量(Scala/Java/Python)。(火花- 3181):具有Huber损失的鲁棒线性回归(Scala/Java/Python)。
(火花- 13969):
FeatureHasher
变压器(Scala / Java / Python)。多柱支持多种功能变压器:
(火花- 13030):
OneHotEncoderEstimator
(Scala / Java / Python)(火花- 22397):
QuantileDiscretizer
(Scala / Java)(火花- 20542):
Bucketizer
(Scala / Java / Python)
(火花- 21633)而且火星- 21542改进了对Python中自定义管道组件的支持。
新功能
(火花- 21087):
CrossValidator
而且TrainValidationSplit
拟合时可以收集所有模型(Scala/Java)。这允许您检查或保存所有适合的模型。(火花- 19357): Meta-algorithms
CrossValidator
,TrainValidationSplit
,OneVsRest
支持并行性参数,用于在并行Spark作业中拟合多个子模型。(火花- 17139):多项式逻辑回归模型总结(Scala/Java/Python)
(火花- 18710):在GLM中添加偏移量。
(火花- 20199):添加
featureSubsetStrategy
参数,GBTClassifier
而且GBTRegressor
.使用这种方法对特征进行子样本可以显著提高训练速度;这个选项一直是一个关键的优势xgboost
.
其他显著变化
(火花- 22156):固定
Word2Vec
学习率的缩放全国矿工工会
迭代。新的学习率与原来的学习率相匹配Word2Vec
C代码,应该会从训练中得到更好的结果。(火花- 22289):添加
JSON
支持矩阵参数(这修复了ML持久化的错误LogisticRegressionModel
当对系数使用边界时。)(火花- 22700):
Bucketizer.transform
错误地删除包含南
.当参数handleInvalid
被设置为"跳过"Bucketizer
如果另一个(不相关的)列有一个有效值,会在输入列中删除一行吗南
价值。(火花- 22446):催化剂优化器有时会引起
StringIndexerModel
抛出不正确的“看不见的标签”异常时handleInvalid
被设置为“错误”。对于过滤后的数据,由于谓词下推,即使已经从输入数据集中过滤了无效的行,也可能发生这种情况,导致错误。(火花- 21681):修正了多项逻辑回归中导致某些特征方差为零时不正确系数的边缘情况错误。
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
应该训练使用单遍数据。(火花- 14371):
OnlineLDAOptimizer
避免为每个小批收集驱动程序的统计信息。
编程指南:机器学习图书馆(MLlib)指南.
SparkR
在2.3.0版本中,SparkR的主要关注点是提高udf的稳定性,并围绕现有的api添加了几个新的SparkR包装器:
主要功能
改进了SQL和R之间的函数校验
(火花- 22933)结构化流api
withWatermark
,触发
,partitionBy
流-流连接。(火花- 21266): SparkR UDF,支持ddl格式的模式。
(火花- 20726)(火花- 22924)(火花- 22843):几个新的数据帧API包装器。
(火花- 15767)(火花- 21622)(火花- 20917)(火花- 20307)(火花- 20906):几个新的SparkML API包装器。
编程指南:SparkR (R on Spark).
的用法
Python
(火花- 23122):反对
注册*
的udfSQLContext
而且目录
在PySpark
MLlib
(火花- 13030):
OneHotEncoder
已弃用,将在3.0移除。它已经被新的取代了OneHotEncoderEstimator
.OneHotEncoderEstimator
将被重命名为OneHotEncoder
在3.0中(但是OneHotEncoderEstimator
将保留为别名)。
行为的改变
SparkSQL
(火花- 22036):默认情况下,如果小数之间的算术运算无法精确表示,则返回四舍五入的值(而不是返回
零
在以前的版本中)(火花- 22937):当所有输入都是二进制时,SQL
英语教学()
以二进制形式返回输出。否则,它将作为字符串返回。在以前的版本中,无论输入类型如何,它总是作为字符串返回。(火花- 22895):如果可能的话,在第一个非确定性谓词之后的Join/Filter的确定性谓词也会下推/通过子操作符。在以前的版本中,这些筛选器不适合谓词下推。
(火花- 22771):当所有输入都是二进制时,
functions.concat ()
以二进制形式返回输出。否则,它将作为字符串返回。在以前的版本中,无论输入类型如何,它总是作为字符串返回。(火花- 22489):当其中一个连接端是可广播的时,我们更倾向于广播在广播提示中显式指定的表。
(火花- 22165):分区列推断以前发现不同推断类型的不正确的公共类型。例如,之前它以
双
的通用类型双
类型和日期
类型。现在,它为此类冲突找到了正确的通用类型。具体操作请参见迁移指南。(火花- 22100):
percentile_approx
先前接受的功能数字
输入和输出双
类型的结果。现在它支持日期
类型,时间戳
类型和数字
类型作为输入类型。结果类型也被更改为与输入类型相同,这对于百分位数来说更合理。(火花- 21610):当引用的列只包括内部损坏记录列(named . CSV)时,来自原始JSON/CSV文件的查询是不允许的
_corrupt_record
默认情况下)。相反,您可以缓存或保存解析后的结果,然后发送相同的查询。(火花- 23421):从Spark 2.2.1和2.3.0开始,当数据源表的列同时存在于分区模式和数据模式中时,模式总是在运行时被推断出来。推断的模式没有分区列。在读取表时,Spark尊重这些重叠列的分区值,而不是存储在数据源文件中的值。在2.2.0和2.1。在X版本中,推断出来的模式是分区的,但是表的数据对用户是不可见的(即,结果集是空的)。
PySpark
(火花- 19732):
na.fill ()
或fillna
也接受布尔值并用布尔值替换空值。在之前的Spark版本中,PySpark只是忽略它并返回原始的Dataset/DataFrame。(火花- 22395):熊猫
0.19.2
或以上是使用熊猫所需的相关功能,如toPandas
,createDataFrame
从pandas DataFrame等。(火花- 22395): pandas相关功能的时间戳值的行为被更改为尊重会话时区,这在以前的版本中被忽略。
(火花- 23328):
df.replace
不允许省略价值
当to_replace
不是字典。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,这是反直觉和容易出错的。
MLlib
打破API更改:对逻辑回归模型摘要的类和性状层次结构进行了修改,使其更清晰,更好地适应多类摘要的添加。类型的用户代码发生了突破性的更改
LogisticRegressionTrainingSummary
到一个BinaryLogisticRegressionTrainingSummary
.用户应该使用model.binarySummary
方法。看到(火花- 17139):获取更多细节(注意这是一个@Experimental
API)。这不会影响Python的摘要方法,它仍然可以正确地用于多项和二进制情况。(火花- 21806):
BinaryClassificationMetrics.pr ()
:第一个点(0.0,1.0)具有误导性,已被(0.0,p)取代,其中精度p匹配最低召回点。(火花- 16957):决策树在选择分割值时使用加权中点。这可能会改变模型训练的结果。
(火花- 14657):
RFormula
没有拦截现在输出引用类别编码字符串术语,以匹配本机R行为。这可能会改变模型训练的结果。(火花- 21027)中使用的默认并行度
OneVsRest
现在设置为1(即串行)。在2.2和更早的版本中,并行度级别被设置为Scala中的默认线程池大小。这可能会改变性能。(火花- 21523):将Breeze升级为
0.13.2
.这包括一个重要的错误修复强沃尔夫线搜索L-BFGS。(火花- 15526): JPMML依赖项现在是阴影。
另请参阅“Bug修复”部分,了解修复Bug导致的行为更改。
已知的问题
(火花- 23523)[SQL]:规则导致的错误结果
OptimizeMetadataOnlyQuery
.(火花- 23406):流-流自连接的错误。
系统环境
操作系统: Ubuntu 16.04.4 LTS
Java: 1.8.0_151
Scala: 2.11.8
Python: 2.7.12(如果使用python3则为3.5.2)
R: R版本3.4.3 (2017-11-30)
GPU集群:安装了以下NVIDIA GPU库:
特斯拉司机375.66
CUDA 8.0
CUDNN 6.0
已安装的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 |
已安装的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Java和Scala库(Scala 2.11集群版本)
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 |
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1.11.253 |
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1.11.253 |
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com.chuusai |
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com.databricks.scalapb |
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3.0.3 |
com.esotericsoftware |
minlog |
1.3.0 |
com.fasterxml |
同学 |
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com.fasterxml.jackson.core |
jackson-annotations |
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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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jackson-module-scala_2.11 |
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com.github.fommil |
jniloader |
1.1 |
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核心 |
1.1.2 |
com.github.fommil.netlib |
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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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com.twitter |
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com.twitter |
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com.twitter |
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6.23.0 |
com.typesafe |
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 |
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commons net |
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commons-pool |
commons-pool |
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gmetric4j |
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io.netty |
网状的 |
3.9.9.Final |
io.netty |
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io.prometheus |
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0.7 |
javax.activation |
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1.1.1 |
javax.annotation |
javax.annotation-api |
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javax.ws.rs-api |
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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 |
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base64 |
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jets3t |
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地幔岩 |
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jpam |
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opencsv |
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super-csv |
2.2.0 |
net.sourceforge.f2j |
arpack_combined_all |
0.1 |
org.acplt |
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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 |
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0.8.0 |
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0.8.0 |
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1.7.7 |
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org.apache.calcite |
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1.2.0-incubating |
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1.2.0-incubating |
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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.hadoop |
hadoop-annotations |
2.7.3 |
org.apache.hadoop |
hadoop-auth |
2.7.3 |
org.apache.hadoop |
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org.apache.hadoop |
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2.7.3 |
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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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2.7.3 |
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hadoop-mapreduce-client-shuffle |
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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 |
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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 |
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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 |
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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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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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org.eclipse.jetty |
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9.3.20.v20170531 |
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org.eclipse.jetty |
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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 |
jetty-util |
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 |
org.glassfish.hk2 |
osgi-resource-locator |
1.0.1 |
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aopalliance-repackaged |
2.4.0-b34 |
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javax.inject |
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 |
2.63.1 |
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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 |
spire_2.11 |
0.13.0 |
org.springframework |
spring核心 |
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org.tukaani |
xz |
1.0 |
org.typelevel |
machinist_2.11 |
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org.typelevel |
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1.1.1 |
org.xerial |
sqlite-jdbc |
3.8.11.2 |
org.xerial.snappy |
snappy-java |
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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 |