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Observação
Essa versão do Databricks Runtime atingiu o fim da vida útil e não está mais disponível. Para datas de fim de vida, consulte o fim do suporte e a história de fim de vida. Para obter mais informações sobre a política de suporte e o cronograma do Databricks Runtime, consulte Ciclos de vida de suporte do Databricks.
O Databricks lançou essa versão em abril de 2021.
As notas de lançamento a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 8.2, impulsionado por Apache Spark 3.1.1.
Novos recursos e aprimoramentos
- Novas opções do Carregador Automático permitem uma evolução de esquema mais fácil
-
Exibir
VACUUMmétricas (Visualização Pública) - Entender facilmente quantos dados do Delta Lake foram clonados ou recuperados
- Otimizar o tamanho dos arquivos nas tabelas Delta para atender às exigências de suas cargas de trabalho
- Integrar atualizações e exclusões incrementalmente em tabelas Delta usando um feed de dados de mudanças (Prévia Pública)
- Extrair dados de cadeias de caracteres JSON usando operadores SQL (GA)
Novas opções do Carregador Automático permitem uma evolução de esquema mais fácil
O Carregador Automático não exige mais que você especifique uma entrada de esquema para começar a ingerir dados JSON. Além disso, o Carregador Automático pode detectar a introdução de novas colunas aos seus dados e reiniciar, para que você nunca perca dados novamente. O Carregador Automático também "resgatará" dados inesperados (por exemplo, de tipos de dados diferentes) em uma coluna de blobs JSON, que você pode optar por acessar posteriormente usando as APIs de acesso a dados semiestruturados. Confira Configurar a inferência e a evolução de esquema no Auto Loader.
Exibir VACUUM métricas (Visualização Pública)
Agora, as confirmações VACUUM no log de transações Delta contêm informações sobre arquivos removidos e diretórios purgados. Consulte as informações de auditoria e examine os detalhes da tabela com o comando describe detail.
Entender facilmente quantos dados do Delta Lake foram clonados ou recuperados
Os comandos CLONE e RESTORE do Delta Lake agora retornam métricas quando são concluídos, para que você possa entender facilmente quantos dados foram clonados ou recuperados como resultado dessas operações. Verifique as métricas de clonagem e as métricas de restauração.
Ajuste o tamanho dos arquivos nas tabelas Delta para suas necessidades de carga de trabalho
Agora, você pode configurar uma propriedade de tabela para instruir o Delta Lake a selecionar tamanhos de arquivo adequados para tabelas com operações MERGE frequentes (por exemplo, realizar o upsert de dados alterados em tabelas). O runtime também pode detectar quando as tabelas usam muito MERGE e ajusta automaticamente os tamanhos de arquivo.
Para um ajuste mais refinado, você pode definir o tamanho alvo como uma propriedade, e todas as operações de otimização de layout de dados (por exemplo, Otimizar, Gravações Otimizadas e Compactação Automática) farão o possível para gerar arquivos desse tamanho.
Veja Tamanho do arquivo de dados de controle.
Ingerir atualizações e exclusões de forma incremental em tabelas Delta usando um fluxo de dados de alterações (Prévia Pública)
O feed de dados de alteração de uma tabela Delta representa as alterações no nível da linha entre versões diferentes da tabela. Quando habilitado, runtime registra informações adicionais sobre alterações no nível de linha para cada operação de gravação na tabela. Você pode consultar essas alterações por meio de leitores de SQL, DataFrame e DataStream. O feed permite:
- Consumo downstream eficiente de mesclagem, atualizações e exclusões. Obter linhas que foram atualizadas, inseridas ou excluídas melhora significativamente o desempenho da tarefa downstream ao processar a saída da integracão, pois arquivos inteiros não precisam mais ser processados e deduplicados.
- Manter a sincronização entre réplicas de duas tabelas diferentes que representam os mesmos dados. É uma prática comum manter duas versões da mesma tabela, uma tabela estreita como a fonte da verdade e uma tabela mais ampla com dados adicionais. As alterações podem ser aplicadas com eficiência a partir da tabela estreita para a tabela mais ampla.
Para mais detalhes, confira Usar o feed de dados de alterações do Delta Lake no Azure Databricks.
Extrair dados de cadeias de caracteres JSON usando operadores SQL (GA)
Os operadores de SQL –:: e :– que permitem extrair facilmente dados de cadeias de caracteres JSON, agora estão em disponibilidade geral. Veja Cadeias de caracteres JSON.
Atualizações da biblioteca
- Biblioteca Python atualizada:
- koalas atualizado de 1.6.0 para 1.7.0.
- Biblioteca do Java atualizada:
- univocity-parsers de 2.9.0 para 2.9.1.
Apache Spark
O Databricks Runtime 8.2 inclui o Apache Spark 3.1.1. Esta versão inclui todas as correções e melhorias do Spark incluídas no Databricks Runtime 8.1 (EoL), bem como as seguintes correções de bug adicionais e melhorias feitas no Spark:
- [SPARK-34614][SQL] Modo ANSI: a conversão de string para booleano deverá lançar uma exceção em caso de erro de análise
- [SPARK-33794][SQL] A expressão NextDay lança o runtime IllegalArgumentException ao receber entrada inválida no modo ANSI
- [SPARK-34833] [SQL] Lidar com referências externas em todos os locais
- [SPARK-34742] [SQL] Modo ANSI: Abs lança exceção se a entrada estiver fora do intervalo
- [SPARK-34833] [SQL] Aplicar o preenchimento à direita corretamente para subconsultas correlacionadas
- [SPARK-34719] [SQL] Resolver corretamente a consulta de exibição com nomes de coluna duplicados
- [SPARK-34392] [SQL] suporte a ZoneOffset + h:mm em DateTimeUtils. getZoneId
- [SPARK-34436] [SQL] Suporte DPP para expressão LIKE ANY/ALL
- [SPARK-34497] [SQL] Corrigir os provedores de conexão JDBC internos para restaurar as alterações do contexto de segurança da JVM
-
[SPARK-34543] [SQL] respeitar a configuração
spark.sql.caseSensitiveao resolver a especificação de partição em v1SET LOCATION - [SPARK-34550] [SQL] Ignorar valor nulo do InSet durante o filtro 'push' para metastore do Hive
- [SPARK-34531] [CORE] Remover rótulo de API experimental em PrometheusServlet
- [SPARK-34515] [SQL] Corrigir o NPE caso o InSet contenha um valor nulo durante a execução de getPartitionsByFilter
- [SPARK-34490] Tabela pode ser resolvida como uma exibição se a tabela for descartada
- [SPARK-34613] Corrigir exibição que não captura a configuração de desativação de dica
-
[SPARK-34504] Evitar a resolução de exibição desnecessária e remover o sinalizador
performCheck - [SPARK-34373] [SQL] HiveThriftServer2 startWithContext pode travar devido a uma condição de corrida
- [SPARK-34421] [SQL] Resolver funções e exibições temporárias em exibições com CTEs
- [SPARK-34713] [SQL] Corrigir o agrupamento por CreateStruct com ExtractValue
- [SPARK-34770] [SQL] InMemoryCatalog.tableExists não deverá falhar se o banco de dados não existir
- [SPARK-34681] [SQL] Corrigir o bug da junção de hash embaralhada externa completa ao construir o lado esquerdo com condição não igual
Atualizações de manutenção
Confira Atualizações de manutenção do Databricks Runtime 8.2.
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 (atualizado da versão 3.8.6 em 26 de maio de 2021 – Atualização de manutenção)
- R: R versão 4.0.4 (15-02-2021)
- Delta Lake 0.8.0
Bibliotecas Python instaladas
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| appdirs | 1.4.4 | asn1crypto | 1.4.0 | chamada de retorno | 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 | ciclista | 0.10.0 | Cython | 0.29.21 |
| decorador | 4.4.2 | distlib | 0.3.1 | docutils | 0.15.2 |
| pontos de entrada | 0,3 | bloqueio de arquivo | 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 |
| Cliente Jupyter | 6.1.7 | jupyter-core | 4.6.3 | kiwisolver | 1.3.0 |
| Coalas | 1.7.0 | matplotlib | 3.2.2 | numpy | 1.19.2 |
| Pandas | 1.1.3 | parso | 0.7.0 | Patsy | 0.5.1 |
| pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 | caroço | 20.2.4 |
| enredo | 4.14.3 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.8 | 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 | tentando novamente | 1.3.3 |
| s3transfer | 0.3.4 | scikit-aprender | 0.23.2 | Scipy | 1.5.2 |
| seaborn (biblioteca de visualização em Python) | 0.10.0 | Ferramentas de configuração | 50.3.1 | seis | 1.15.0 |
| statsmodels (biblioteca para modelos estatísticos em Python) | 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 | afirme isso | 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 |
| ciar | 1.3-27 | Fabricação de cerveja | 1.0-6 | Brio | 1.1.0 |
| vassoura | 0.7.2 | chamador | 3.5.1 | sinal de interpolação | 6.0-86 |
| Cellranger | 1.1.0 | crono | 2.3-56 | classe | 7.3-18 |
| Interface de Linha de Comando (CLI) | 2.2.0 | clipr | 0.7.1 | cluster | 2.1.1 |
| codetools | 0.2-18 | espaço de cores | 2.0-0 | commonmark | 1,7 |
| compilador | 4.0.4 | configuração | 0,3 | cobertor | 3.5.1 |
| cpp11 | 0.2.4 | giz de cera | 1.3.4 | credenciais | 1.3.0 |
| diafonia | 1.1.0.1 | encurvar | 4.3 | Tabela de Dados | 1.13.4 |
| conjuntos de dados | 4.0.4 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 2.0.0 |
| Descrição | 1.2.0 | devtools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 |
| hash | 0.6.27 | dplyr | 1.0.2 | DT | 0.16 |
| reticências | 0.3.1 | avaliar | 0,14 | fansi | 0.4.1 |
| cores | 2.0.3 | fastmap | 1.0.1 | para gatos | 0.5.0 |
| para cada | 1.5.1 | estrangeiro | 0.8-81 | forja | 0.2.0 |
| fs | 1.5.0 | futuro | 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 | globais | 0.14.0 |
| cola | 1.4.2 | Gower | 0.2.2 | gráficos | 4.0.4 |
| grDevices | 4.0.4 | grade | 4.0.4 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0,7 | gtable | 0.3.0 | refúgio | 2.3.1 |
| mais alto | 0,8 | Hms | 0.5.3 | ferramentas HTML | 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 | Iteradores | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-18 | knitr | 1.30 |
| rotulagem | 0.4.2 | posterior | 1.1.0.1 | treliça | 0.20-41 |
| lava vulcânica | 1.6.8.1 | lazyeval | 0.2.2 | ciclo de vida | 0.2.0 |
| ouça | 0.8.0 | lubrificado | 1.7.9.2 | magrittr | 2.0.1 |
| redução de preço | 1,1 | MISSA | 7.3-53.1 | Matriz | 1.3-2 |
| memorizar | 1.1.0 | Métodos | 4.0.4 | mgcv | 1.8-33 |
| mímica | 0,9 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelador | 0.1.8 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-152 | nnet | 7.3-15 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 1.4.3 | paralelo | 4.0.4 |
| paralelamente | 1.22.0 | coluna | 1.4.7 | pkgbuild | 1.1.0 |
| pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 | plogr | 0.2.0 |
| plyr | 1.8.6 | elogio | 1.0.0 | prettyunits | 1.1.1 |
| pROC | 1.16.2 | processx | 3.4.5 | Prodlim | 2019.11.13 |
| progresso | 1.2.2 | Promessas | 1.1.1 | proto | 1.0.0 |
| P.S. | 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 | Receitas | 0.1.15 |
| jogo de revanche | 1.0.1 | revanche2 | 2.1.2 | Controles remotos | 2.2.0 |
| exemplo reprodutível (reprex) | 0.3.0 | remodelar2 | 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 | escamas | 1.1.1 |
| Seletor | 0.4-2 | informações de sessão | 1.1.1 | forma | 1.4.5 |
| brilhante | 1.5.0 | sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.5.2 |
| SparkR | 3.1.2 | espacial | 7.3-11 | Splines | 4.0.4 |
| sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2020.5 | estatísticas | 4.0.4 |
| estatísticas4 | 4.0.4 | stringi | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 |
| sobrevivência | 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 |
| data e hora | 3043.102 | tinytex | 0,28 | Ferramentas | 4.0.4 |
| usethis | 2.0.0 | utf8 | 1.1.4 | utilitários | 4.0.4 |
| identificador único universal (UUID) | 0.1-4 | vctrs | 0.3.5 | viridisLite | 0.3.0 |
| Waldo | 0.2.3 | vibrissa | 0,4 | murchar | 2.3.0 |
| xfun | 0,19 | xml2 | 1.3.2 | xopen | 1.0.0 |
| xtable | 1.8-4 | YAML | 2.2.1 | zíper | 2.1.1 |
Bibliotecas do Java e do Scala instaladas (versão do cluster Scala 2.12)
| ID do Grupo | ID do artefato | 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 (pacote de identidade Cognito para Java da AWS) | 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 (SDK Java da AWS para conexão direta) | 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 | SDK Java para o ECS da AWS | 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 (kit de desenvolvimento de software Java da AWS para 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 (SDK da AWS para aprendizado de máquina) | 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 (suporte para AWS Java SDK) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-bibliotecas | 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 sombreado | 4.0.2 |
| com.esotericsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | colega de classe | 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.datatype | jackson-module-paranamer | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-module-scala_2.12 | 2.10.0 |
| com.github.ben-manes.cafeína | cafeína | 2.3.4 |
| com.github.fommil | jniloader | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | núcleo | 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 | sistema_nativo-java | 1,1 |
| com.github.fommil.netlib | sistema_nativo-java-nativos | 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 | goiaba | 15,0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
| com.h2database | h2 | 1.4.195 |
| com.helger | criador de perfil | 1.1.1 |
| com.jcraft | jsch | 0.1.50 |
| com.jolbox | bonecp | VERSÃO.0.8.0. |
| com.lihaoyi | código-fonte_2.12 | 0.1.9 |
| com.microsoft.sqlserver | mssql-jdbc | 9.2.1.jre8 |
| com.microsoft.azure | azure-data-lake-store-sdk | 2.3.9 |
| 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 | lentes_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 | configuração | 1.2.1 |
| com.typesafe.scala-logging | scala-logging_2.12 | 3.7.2 |
| com.univocity | univocity-parsers (parsers de univocity) | 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 (coleções comuns) | commons-collections (coleções comuns) | 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 |
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