Databricks Runtime 5.4 (nicht unterstützt)
Dieses Image wurde von Databricks im Juni 2019 veröffentlicht.
Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 5.4 mit Unterstützung durch Apache Spark.
Neue Funktionen
Delta Lake in Azure Databricks fügt automatische Optimierung hinzu (Public Preview)
Wenn Sie heute Daten in den Cloudspeicher schreiben, müssen Sie Dateien komprimieren, um eine optimale E/A-Leistung zu erzielen. Sie müssen sich Gedanken über die richtige Dateigröße machen, wie oft die Dateien komprimiert werden sollen, Cluster welcher Größe verwendet werden sollen usw. Wir freuen uns, zur Lösung derartiger Probleme die Funktion „Automatisches Optimieren“ mit Delta Lake in Azure Databricks einführen zu können. Bei jedem Schreibvorgang in Delta-Tabellen wird automatisch die richtige Größe und Komprimierung für Dateien bestimmt, sodass Sie sich keine Gedanken mehr über die Optimierung des Speicherlayouts machen müssen. Wenn die auto-optimize-Option bei Schreibvorgängen true ist, bestimmt Azure Databricks automatisch, ob eine Optimierung erforderlich ist, und optimiert die kleinen Dateien. Details finden Sie unter Konfigurieren von Delta Lake zum Steuern der Datendateigröße.
Bibliothekshilfsprogramme allgemein verfügbar
Bibliothekshilfsprogramme sind jetzt allgemein verfügbar. Mit diesem Feature können Sie Python-Bibliotheken innerhalb des Bereichs einer Notebooksitzung bearbeiten. Weitere Informationen finden Sie unter Bibliothekshilfsprogramm (dbutils.library) (Legacy).
Databricks Connect allgemein verfügbar
Databricks Connect ist jetzt allgemein verfügbar. Bei diesem Feature handelt es sich um eine Spark-Clientbibliothek, mit der Sie Ihre bevorzugte IDE (IntelliJ, Eclipse, PyCharm, RStudio), Ihren Notebookserver (Zeppelin, Jupyter) und andere benutzerdefinierte Anwendungen mit Azure Databricks-Clustern verknüpfen und Spark-Code ausführen können. Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Connect.
Binärdateidatenquelle
Die Binärdateidatenquelle liest Binärdateien und konvertiert jede Datei in einen einzelnen Datensatz, der den unformatierten Inhalt und die Metadaten der Datei enthält. Sie können jetzt beliebige Dateien effizient in einen Spark-Datenrahmen lesen, ohne den Inhalt der Dateien zu besuchen. Dies ist besonders hilfreich, wenn Sie Spark verwenden möchten, um große Dateien wie Bilder für die Bewertung zu laden. Siehe Binärdatei.
Verbesserungen
Datenträgercaching
Datenträgercaching ist jetzt für Lsv2-Instanzen vorkonfiguriert. Der Cache ist jedoch nicht standardmäßig aktiviert. Informationen zum Aktivieren finden Sie unter Aktivieren oder Deaktivieren des Datenträgercaches.
Azure Data Lake Storage Gen2 Azure AD-Passthrough für Anmeldeinformationen
Die DBFS-Einbindung des Gen2-Dateisystems von Azure Data Lake Storage (ADLS) mit Microsoft Entra ID (früher Azure Active Directory)-Passthrough für Anmeldeinformationen wird jetzt unterstützt. Siehe Azure Data Lake Storage Gen2.
Upgrade für R auf 3.6.0
Die R-Basis erhält ein Upgrade von 3.5.2 auf 3.6.0.
Apache Spark
Databricks Runtime 5.4 enthält Apache Spark 2.4.3. Dieses Release enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 5.3 (nicht unterstützt) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Bugfixes und Verbesserungen für Spark:
- [SPARK-27596][SQL] JDBC-Abfrageoption funktioniert nicht für Oracle-Datenbank
- [SPARK-27240][PYTHON] Pandas-Datenrahmen für das Argument vom Typ „struct“ im skalaren Pandas-UDF verwenden
- [SPARK-26745][SQL][TESTS] JsonSuite-Testfall: leere Zeile -> 0 Datensatzanzahl
- [SPARK-25535][CORE] Problematische Fehlerbehandlung in commons-crypto umgehen
- [SPARK-26891][YARN] Korrektur des unzuverlässigen Tests in YarnSchedulerBackendSuite
- [SPARK-27563][SQL][TEST] Neueste Spark-Versionen automatisch in HiveExternalCatalogVersionsSuite abrufen
- [SPARK-27494][SS] Nullwerte funktionieren nicht in der Kafka-Quelle v2
- [SPARK-27550][TEST] Korrektur von test-dependencies.sh, damit nicht das Profil kafka-0-8 für Scala-2.12 verwendet wird
- [SPARK-26992][STS] Ordnungsgemäße Zustellung des STS-Planerpools beheben
- [SPARK-27544][PYTHON][TEST] Python-Testskript beheben, damit es mit dem Scala-2.12-Build funktioniert
- [SPARK-27539][SQL] Korrigieren der ungenauen outputRows-Aggregatschätzung mit Spalten, die NULL-Werte enthalten
- [SPARK-27469][BUILD] Vereinheitlichung der commons-beanutils-Abhängigkeiten auf die neueste Version 1.9.3
- [SPARK-27419][FOLLOWUP][DOCS] Hinweis zu spark.executor.heartbeatInterval-Änderung zum Migrationsleitfaden hinzufügen
- [SPARK-27496][CORE] Schwerwiegende Fehler sollten auch an den Absender zurückgesendet werden
- [SPARK-25079][PYTHON] Ausführbare Datei für python3 auf Version 3.6.x aktualisieren
- [SPARK-27163][PYTHON] Pandas-UDF-Funktionalität bereinigen und konsolidieren
- [SPARK-27403][SQL] Korrektur von updateTableStats, um Tabellenstatistiken immer mit neuen oder keinen Statistiken zu aktualisieren
- [SPARK-27479][BUILD] API-Dokumente für org.apache.spark.util.kvstore ausblenden
- [SPARK-27446][R] Vorhandene Spark-Konfiguration verwenden, falls verfügbar
- [SPARK-27453] partitionBy als Option in DataFrameWriter übergeben
- [SPARK-27454][SPARK-27454][HOT-FIX][ML][SQL] Cherrypick (Fehler für Spark-Bilddatenquelle bei der Erkennung einiger illegaler Bilder beheben)
- [SPARK-27351][SQL] Falsche outputRows-Schätzung nach AggregateEstimation mit Nur-NULL-Wertspalte
- [SPARK-27314][SQL] Deduplizierung von exprIds für Union
- [SPARK-27394][WEBUI] LiveEntity leeren, wenn dies beim Empfangen von SparkListenerExecutorMetricsUpdate erforderlich ist (Zurückportierung 2.4)
- [SPARK-27406][SQL] UnsafeArrayData-Serialisierung wird unterbrochen, wenn zwei Computer unterschiedliche Oops-Größen aufweisen
- [SPARK-27419][CORE] Umwandlung von Heartbeatintervall in Sekunden vermeiden (2.4)
- [SPARK-27391][SS] Verzögerten Wert nicht in ContinuousExecution-Aufträgen initialisieren.
- [SPARK-27390][CORE][SQL][TEST] Paketnamenskonflikt beheben
- [SPARK-27358][UI] jquery auf 1.12.x aktualisieren, um sicherheitsbezogene Korrekturen zu erhalten
- [SPARK-27216][CORE] Upgrade von RoaringBitmap auf 0.7.45 durchführen, um Kryo-Problem einer nicht sicheren Serialisierung/Deserialisierung zu beheben
- [SPARK-27382][SQL][TEST] Spark 2.4.x-Tests in HiveExternalCatalogVersionsSuite aktualisieren
- [SPARK-27338][CORE] Deadlock zwischen UnsafeExternalSorter und TaskMemoryManager beheben
- [SPARK-27338][CORE][FOLLOWUP] Nachstehendes Leerzeichen entfernen
- [SPARK-27338][CORE] Deadlock in UnsafeExternalSorter.SpillableIterator beheben, wenn UnsafeExternalSorter.SpillableIterator und TaskMemoryManager gesperrt werden
- [SPARK-27346][SQL] Assert-Bedingung für Zeilenvorschub im Feld „examples“ in ExpressionInfo lockern
- [SPARK-26998][CORE] SSL-Konfiguration von Executors entfernen
- [SPARK-27244][CORE][TEST][FOLLOWUP] toDebugString redigiert vertrauliche Informationen
- [SPARK-27267][FOLLOWUP] Abhängigkeitsmanifests von hadoop-2.6 aktualisieren
- [SPARK-27267][CORE] Update für snappy zur Vermeidung von Fehlern beim Dekomprimieren leerer serialisierter Daten ausführen
- [SPARK-27301][DSTREAM] In FileSystem zwischengespeicherten Lebenszyklus auf den inneren Bereich der Bereinigungsmethode verkürzen
- [SPARK-27244][CORE] Kennwörter bei der Verwendung der Option „logConf=true“ redigieren
- [SPARK-26208][SQL] Headers zu leeren CSV-Dateien hinzufügen, wenn „header=true“
- [SPARK-27275][CORE] Potenzielle Beschädigung in EncryptedMessage.transferTo (2.4) beheben
- [SPARK-23836][PYTHON] Unterstützung für StructType-Rückgabe in skalaren Pandas-UDFs hinzufügen
- [SPARK-26961][CORE] Paralleles Laden von Klassen aktivieren
- [SPARK-27274][DOCS] Verweise auf Scala 2.11 in 2.4.1+ Dokumenten beheben. Beachten Sie, dass die Unterstützung von Version 2.11 ab Version 2.4.1 veraltet ist
- [SPARK-27198][CORE] Konflikt bei Heartbeatintervall in Treiber und Executor
- [SPARK-27094][YARN] Problemumgehung für RackResolver, das einen Threadinterrupt behält
- [SPARK-24935][SQL] Hive-UDAF mit zwei Aggregationspuffern beheben
- [SPARK-27160][SQL] DecimalType beim Erstellen von ORC-Filtern beheben
- [SPARK-26606][CORE] Treiberoptionen werden bei der Übermittlung an den eigenständigen Clustermodus über den Legacyclient ordnungsgemäß behandelt
- [SPARK-27221][SQL] Assert-Fehlermeldung in TreeNode.parseToJson (5.x) verbessern
- [SPARK-27102][R][PYTHON][CORE] Verweise auf Scala-Codes von Python in Scala-Codes von R entfernen
- [SPARK-27159][SQL] MSSQL Server-Dialekt aktualisieren, um binären Typ zu unterstützen
- [SPARK-27112][CORE] : Ressourcenreihenfolge zwischen Threads erstellen, um die Deadlocks aufzulösen, die beim Versuch auftreten, Executors entweder aufgrund einer dynamischen Zuweisung oder einer Blockierungsliste zu beenden
- [SPARK-27178][K8S] NSS-Paket zum Beheben von Tests hinzufügen
- [SPARK-27045][SQL] Registerkarte „SQL“ auf der Benutzeroberfläche zeigt im Fall von SparkSQLDriver das tatsächliche SQL anstelle der Aufrufsite an
- [SPARK-27119][SQL] Keinen Rückschluss auf das Schema beim Lesen von Hive Serde-Tabellen mit nativer Datenquelle erstellen
- [SPARK-27165][SPARK-27107][BUILD][SQL] Upgrade von Apache ORC auf 1.5.5
- [SPARK-26742][K8S] k8s-Clientversion auf 4.1.2 aktualisieren
- [SPARK-26927][CORE] Stellen Sie sicher, dass der Executor aktiv ist, wenn Ereignisse im dynamischen Zuordnungs-Manager verarbeitet werden
- [SPARK-27097][CHERRY-PICK 2.4] Buchstäbliches Einbetten plattformabhängiger Offsets in Whole-Stage Code Generation vermeiden
- [SPARK-27111][SS] Racebedingung beheben, dass bei einer fortlaufenden Abfrage möglicherweise ein Fehler mit InterruptedException (5.x) auftritt
- [SPARK-27111][SS] Racebedingung beheben, dass bei einer fortlaufenden Abfrage möglicherweise ein Fehler mit InterruptedException auftritt
- [SPARK-27080][SQL] Fehlerbehebung: mergeWithMetastoreSchema mit einheitlichem Kleinbuchstabenvergleich
- [SPARK-26604][CORE] Kanalregistrierung für StreamManager bereinigen
- [SPARK-27016][SQL][BUILD] Alle antlr-Warnungen als Fehler behandeln, während der Parser aus der SQL-Grammatikdatei generiert wird
- [SPARK-25863][SPARK-21871][SQL] Prüfen Sie, ob die Codegrößenstatistik in updateAndGetCompilationStats leer ist
- [SPARK-27078][SQL] NoSuchFieldError beheben, wenn materialisierte Hive-Sichten gelesen wurden
- [SPARK-27019][SQL][WEBUI] onJobStart tritt auf, nachdem onExecutionEnd kvstore nicht überschreiben sollte
- [SPARK-27065][CORE] Vermeiden, dass mehr als ein aktiver Task Manager für eine Phase festlegt
- [SPARK-24669][SQL] Tabellen im Fall von DROP DATABASE CASCADE als ungültig erklären
- [SPARK-26932][DOC] Warnung für Hive 2.1.1 ORC-Leserproblem hinzufügen
- [SPARK-25139][SPARK-18406][CORE] NonFatals vermeiden, um den Executor in PythonRunner zu beenden
Wartungsupdates
Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 5.4-Wartungsupdates.
Systemumgebung
- Betriebssystem: Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java: 1.8.0_191
- Scala: 2.11.12
- Python: 2.7.12 für Python 2-Cluster und 3.5.2 für Python 3-Cluster.
- R: R-Version 3.6.0 (2019-04-26)
- GPU-Cluster: Die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken sind installiert:
- Tesla-Treiber 375.66
- CUDA 9.0
- cuDNN 7.0
Hinweis
Scala 2.12 wird zwar in Apache Spark 2.4 unterstützt, jedoch nicht in Databricks Runtime 5.4.
Installierte Python-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| ansi2html | 1.1.1 | argparse | 1.2.1 | backports-abc | 0,5 |
| boto | 2.42.0 | boto3 | 1.4.1 | botocore | 1.4.70 |
| brewer2mpl | 1.4.1 | certifi | 2016.2.28 | cffi | 1.7.0 |
| chardet | 2.3.0 | colorama | 0.3.7 | configobj | 5.0.6 |
| cryptography | 1.5 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.24.1 |
| decorator | 4.0.10 | docutils | 0.14 | enum34 | 1.1.6 |
| et-xmlfile | 1.0.1 | freetype-py | 1.0.2 | funcsigs | 1.0.2 |
| fusepy | 2.0.4 | futures | 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 |
| Pandas | 0.19.2 | pathlib2 | 2.1.0 | patsy | 0.4.1 |
| pexpect | 4.0.1 | pickleshare | 0.7.4 | Pillow | 3.3.1 |
| pip | 19.1.1 | ply | 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 |
| requests | 2.11.1 | s3transfer | 0.1.9 | scikit-learn | 0.18.1 |
| scipy | 0.18.1 | scour | 0,32 | seaborn | 0.7.1 |
| setuptools | 41.0.1 | simplejson | 3.8.2 | simples3 | 1.0 |
| singledispatch | 3.4.0.3 | sechs | 1.10.0 | statsmodels | 0.6.1 |
| tornado | 5.1.1 | traitlets | 4.3.0 | urllib3 | 1.19.1 |
| virtualenv | 16.1.0 | wcwidth | 0.1.7 | wheel | 0.33.3 |
| wsgiref | 0.1.2 |
Installierte R-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| abind | 1.4-5 | askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 |
| backports | 1.1.3 | base | 3.6.0 | base64enc | 0.1-3 |
| BH | 1.69.0-1 | bit | 1.1-14 | bit64 | 0.9-7 |
| bitops | 1.0-6 | Blob | 1.1.1 | boot | 1.3-20 |
| brew | 1.0-6 | callr | 3.2.0 | Auto | 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 | 2.0.8 |
| codetools | 0.2-16 | colorspace | 1.4-1 | commonmark | 1.7 |
| compiler | 3.6.0 | config | 0,3 | crayon | 1.3.4 |
| curl | 3.3 | data.table | 1.12.0 | datasets | 3.6.0 |
| 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 | 0.8-71 |
| 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 | Grafiken | 3.6.0 | grDevices | 3.6.0 |
| grid | 3.6.0 | 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 | maps | 3.3.0 |
| maptools | 0.9-5 | MASS | 7.3-51.1 | Matrix | 1.2-17 |
| MatrixModels | 0.4-1 | memoise | 1.1.0 | methods | 3.6.0 |
| mgcv | 1.8-28 | mime | 0,6 | minqa | 1.2.4 |
| ModelMetrics | 1.2.2 | munsell | 0.5.0 | mvtnorm | 1.0-10 |
| nlme | 3.1-139 | nloptr | 1.2.1 | nnet | 7.3-12 |
| numDeriv | 2016.8-1 | openssl | 1.3 | openxlsx | 4.1.0 |
| parallel | 3.6.0 | 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 | Fortschritt | 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 | 2.4.3 | SparseM | 1.77 | spatial | 7.3-11 |
| splines | 3.6.0 | sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2017.10-1 |
| statmod | 1.4.30 | stats | 3.6.0 | stats4 | 3.6.0 |
| stringi | 1.4.3 | stringr | 1.4.0 | survival | 2.43-3 |
| sys | 3.1 | tcltk | 3.6.0 | TeachingDemos | 2,10 |
| testthat | 2.0.1 | tibble | 2.1.1 | tidyr | 0.8.3 |
| tidyselect | 0.2.5 | timeDate | 3043.102 | tools | 3.6.0 |
| usethis | 1.4.0 | utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.0 |
| 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 |
Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.11-Clusterversion)
| Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.8.10 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glue | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-support | 1.11.313 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.11.313 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.11.313 |
| com.carrotsearch | hppc | 0.7.2 |
| com.chuusai | shapeless_2.11 | 2.3.2 |
| com.clearspring.analytics | Datenstrom | 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 |
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