Databricks Runtime 7.2 (nicht unterstützt)
Dieses Image wurde von Databricks im August 2020 veröffentlicht.
Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 7.2, unterstützt von Apache Spark 3.0.
Neue Funktionen
Databricks Runtime 7.2 enthält die folgenden neuen Features.
Autoloader ist allgemein verfügbar
Autoloader ist eine effiziente Methode, eine große Anzahl von Dateien inkrementell in Delta Lake zu erfassen. Er ist jetzt allgemein verfügbar und fügt die folgenden Features hinzu: Verzeichnisauflistung, API für die Cloudressourcenverwaltung, Ratenbegrenzungsoption und Optionsvalidierung.
Option „Verzeichnisauflistungsmodus“
Autoloader fügt dem vorhandenen Dateibenachrichtigungsmodus einen neuen Verzeichnisauflistungsmodus hinzu, um zu bestimmen, wann neue Dateien vorhanden sind.
- Verzeichnisauflistungsmodus: In einigen Szenarien müssen nur wenige Dateien regelmäßig gestreamt werden. In diesen Fällen ist es relativ effizient, neue Dateien zu identifizieren, indem die Auflistung des Eingabeverzeichnisses und ihre Erfassung parallel ausgeführt werden. Dadurch können Sie Autoloader-Streams ohne Berechtigungskonfiguration starten. Der Verzeichnisauflistungsmodus ist die Standardeinstellung für den Autoloader in Databricks Runtime 7.2 und höher.
- Dateibenachrichtigungsmodus: Sie können den Dateibenachrichtigungsmodus explizit aktivieren, der für große Eingabeverzeichnisse leistungsfähiger und skalierbarer ist. Sie müssen jedoch Berechtigungen für den Benachrichtigungsdienst konfigurieren, um Dateiereignisse zu abonnieren und
.option("cloudFiles.useNotifications", "true")festzulegen. Vorhandene Autoloader-Streams, die bis Databricks Runtime 7.1 einschließlich gestartet wurden, aktivieren automatisch den Dateibenachrichtigungsmodus, wenn sie auf Databricks Runtime 7.2 aktualisiert werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Automatisches Laden.
Cloudressourcenverwaltungs-API
Sie können jetzt unsere Scala-API verwenden, um von Autoloader erstellte cloudbasierte Ressourcen zu verwalten. Mit dieser API können Sie Benachrichtigungsdienste auflisten und bestimmte Benachrichtigungsdienste entfernen. Siehe Manuelles Konfigurieren oder Verwalten von Dateibenachrichtigungsressourcen.
Ratenbegrenzungsoption
Sie können jetzt die cloudFiles.maxBytesPerTrigger-Option verwenden, um die Menge der in jedem Microbatch verarbeiteten Daten einzuschränken. Sie können eine Bytezeichenfolge wie z. B. 10g angeben, um jeden Microbatch auf 10 GB Daten zu beschränken. Dies ist ein weicher Maximalwert. Wenn Sie über Dateien mit jeweils 3 GB verfügen, verarbeitet Azure Databricks 12 GB in einem Microbatch. Diese Option hat keine Auswirkungen, wenn sie mit Trigger.Once() verwendet wird. Wenn diese Option nicht angegeben wird, wird der Standardwert von cloudFiles.maxFilesPerTrigger von 1.000 Dateien für die Ratenbegrenzung verwendet. Bei Verwendung in Kombination mit cloudFiles.maxFilesPerTrigger steigt der Verbrauch von Azure Databricks bis zur Untergrenze von cloudFiles.maxFilesPerTrigger oder cloudFiles.maxBytesPerTrigger, je nachdem, welcher Wert zuerst erreicht wird.
Weitere Informationen finden Sie unter Automatisches Laden.
Optionsvalidierung
Autoloader überprüft jetzt die von Ihnen bereit gestellten Optionen. Wenn Sie eine unbekannte Option angeben, gibt der Autoloader einen Fehler zurück, anstatt die Option im Hintergrund automatisch zu ignorieren. Bei der Validierung werden auch Inkonsistenzen in den bereitgestellten Optionen erkannt. Wenn Sie z. B. cloudFiles.useNotifications auf false festlegen und gleichzeitig Berechtigungsoptionen für Azure Event Grid- und Queue Storage-Dienste bereitstellen, tritt bei der validation ein Fehler auf. Um die Optionsvalidierung zu überspringen, legen Sie cloudFiles.validateOptions auf false fest.
Änderungen bei Standardoptionswerten und Kompatibilität
Das Standardverhalten einiger Autoloader-Optionen wurde in Databricks Runtime 7.2 geändert. Um die Kompatibilität sicherzustellen, bleibt das Verhalten von mit Databricks Runtime 7.1 einschließlich gestarteten Streams auch nach dem Upgrade auf die Ausführung solcher Streams in einem Cluster mit Databricks Runtime 7.2 oder höher unverändert. Weitere Informationen finden Sie unter "Automatisches Laden".
Effizientes Kopieren einer Delta-Tabelle mit clone (Public Preview)
Mit dem clone-Befehl können Sie nun effizient einen flachen oder tiefen Klon einer Delta-Tabelle in einer bestimmten Version erstellen. Ein tiefer Klon ist ein eigenständiger Klon einer Delta-Tabelle, der durch paralleles Kopieren der Dateien aus der Quelltabelle in die Zieltabelle gebildet wird. Ein flacher Klon ist ein kostengünstig erstellter Klon, der keine Dateien in die Zieltabelle kopiert, sondern auf Dateien in der ursprünglichen Tabelle verweist. Alle Änderungen, die an einem tiefen oder flachen Klon vorgenommen werden, wirken sich nur auf den Klon und nicht auf die ursprüngliche Tabelle aus. Siehe Klonen einer Tabelle in Azure Databricks.
Verbesserungen
Snowflake-Connector: Der Connector wurde auf Version 2.8.1 aktualisiert, die Spark 3.0-Unterstützung umfasst.
PySpark-Benutzerfreundlichkeit: Wenn bei einer PySpark- oder Pandas-UDF ein Fehler auftritt, zeigt Azure Databricks jetzt die Python-seitige Ausnahme und die zuletzt ausgeführte Zeile mit Notebookcode (falls zutreffend) oben in der Fehlermeldung an.
Passthrough für Anmeldeinformationen:
- Sie können jetzt die LDA-Transformationsfunktion in einem Cluster mit Passthrough-Unterstützung verwenden.
- Sie können jetzt das Speicherprüfpunktverzeichnis in einem Cluster mit Passthrough-Unterstützung festlegen.
Clusterbibliotheken: Azure Databricks verarbeitet jetzt alle Clusterbibliotheken in der Reihenfolge, in der sie im Cluster installiert wurden. Bis Databricks Runtime 7.1 einschließlich wurden nur Maven- und CRAN-Bibliotheken in der Reihenfolge verarbeitet, in der sie im Cluster installiert wurden. Andere Bibliotheken wurden in einer nicht deterministischen Reihenfolge installiert.
TensorBoard:
- Verwalten Sie TensorBoard-Prozesse mit der
tensorboard.notebook-API. - Sie können mehrere TensorBoard-Back-Ends in einem einzelnen Cluster ausführen.
- Zeigen Sie in Python-Notebooks die TensorBoard-Benutzeroberfläche inline mit dem
%tensorboard-Line-Magic-Befehl an. dbutils.tensorboardist veraltet.
Weitere Informationen finden Sie unter TensorBoard.
- Verwalten Sie TensorBoard-Prozesse mit der
Aktualisierte Python-Bibliotheken:
- jmespath wurde von 0.9.4 auf 0.10.0 aktualisiert.
- koalas wurde von 1.0.1 auf 1.1.0 aktualisiert.
Mehrere installierte R-Bibliotheken haben ein Upgrade erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Installierte R-Bibliotheken.
Apache Spark
Databricks Runtime 7.2 enthält Apache Spark 3.0.0. Dieses Release enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 7.1 (nicht unterstützt) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Bugfixes und Verbesserungen für Spark:
- [SPARK-32234] [SQL] Fehler bei Spark-SQL-Befehlen beim Auswählen der ORC-Tabellen
- [SPARK-30616] [SQL] Einführung der TTL-Konfigurationsoption für SQL Metadata Cache
- [SPARK-21117] [SQL] Integrierte SQL-Funktionsunterstützung – WIDTH_BUCKET
- [SPARK-32168] [SQL] Fehler bei der Richtigkeit der ausgeblendeten Partitionierung in SQL-Überschreibung wurde korrigiert
- [SPARK-31935] Die Konfiguration des Hadoop-Dateisystems sollte in Datenquellenoptionen wirksam sein.
- [SPARK-32270] [SQL] Verwenden von TextFileFormat im CSV-Schemarückschluss mit einer anderen Codierung
- [SPARK-28481] [SQL] Weitere Ausdrücke sollten NullIntolerant erweitern
- [SPARK-32220] [SQL] SHUFFLE_REPLICATE_NL-Hinweis sollte Ergebnis der Verknüpfung des nicht-kartesianischen Produkts nicht ändern
- [SPARK-32232] [ML][PYSPARK] Stellen Sie sicher, dass ML in Scala und Python dieselben Standardsolverwerte hat.
- [SPARK-32238] [SQL] Verwenden Sie Utils.getSimpleName, um zu vermeiden, dass falsch formatierte Klassennamen in ScalaUDF getroffen werden
- [SPARK-32220] [SQL] SHUFFLE_REPLICATE_NL-Hinweis sollte Ergebnis der Verknüpfung des nicht-kartesianischen Produkts nicht ändern
- [SPARK-32256] [SQL] Erzwingen der Initialisierung von Hadoop VersionInfo in HiveExternalCatalog
- [SPARK-32159] [SQL] Integration zwischen Aggregator[Array[_], _, _] und UnresolvedMapObjects wurde korrigiert
- [SPARK-32160] [CORE][PYSPARK] Erstellen von SparkContext in Executors nicht zulassen
- [SPARK-32168] [SQL] Fehler bei der Richtigkeit der ausgeblendeten Partitionierung in SQL-Überschreibung wurde korrigiert
- [SPARK-32024] [WEBUI] Aktualisieren von ApplicationStoreInfo.size während der Initialisierung von HistoryServerDiskManager
- [SPARK-32214] [SQL] Die in makeFromJava für den „anderen“ Typ generierte Typkonvertierungsfunktion verwendet eine falsche Variable
- [SPARK-30703] [SQL] SqlBase.g4: ungültigen Kommentar aktualisieren
- [SPARK-32163] [SQL] Geschachtelte Bereinigung sollte auch mit optischen Variationen funktionieren
- [SPARK-32124] [CORE] Verwenden Sie den ungültigen Wert Int.MinValue, um den Zuordnungsindex zu füllen, wenn die Ereignisprotokolle aus der alten Spark-Version vorliegen
- [SPARK-32167] [SQL] GetArrayStructFields wurde korrigiert, sodass die NULL-Zulässigkeit des inneren Felds zusammen respektiert wird
- [SPARK-32130] [SQL] Aktivieren des Zeitstempelrückschlusses in JsonBenchmark
- [SPARK-32121] [SHUFFLE] Unterstützung des Windows-Betriebssystems in ExecutorDiskUtils
- [SPARK-32130] [SQL] Standardmäßige Deaktivierung der JSON-Option
inferTimestamp - [SPARK-31935] [SQL] Die Konfiguration des Hadoop-Dateisystems sollte in Datenquellenoptionen wirksam sein.
- [SPARK-32095] [SQL] Aktualisieren der Dokumentation, um die Verwendung aktualisierter Statistiken widerzuspiegeln
- [SPARK-32131] [SQL] Korrigieren von AnalysisException-Nachrichten bei UNION/EXCEPT/MINUS-Vorgängen
- [SPARK-32068] [WEBUI] Korrektur des aufgrund der Zeitzone in der Phasenregisterkarte auftretenden Problems mit der Anzeige der Startzeit für eine Aufgabe
- [SPARK-29999] [SS] Test zur Überprüfung des tatsächlichen Metadaten-Protokollverzeichnisses wurde korrigiert
- [SPARK-32127] [SQL] Überprüfungsregeln für MERGE INTO sollten andere MergeAction.condition als MergeAction.children verwenden
- [SPARK-32038] [SQL] Aliasnamen nach Float/Double-Normalisierung benutzerfreundlich machen
- [SPARK-32126] [SS] Bereich Session.active in IncrementalExecution
- [SPARK-32115] [SQL] Korrektur von SUBSTRING zur Verarbeitung von Ganzzahlüberläufen
- [SPARK-32098] [PYTHON] Verwenden von iloc für positionsbasiertes Slicing anstelle direkten Slicings in createDataFrame mit Arrow
- [SPARK-32080][SPARK-31998] [SQL] Vereinfachen des ArrowColumnVector ListArray-Accessors
- [SPARK-32028] [WEBUI] Korrektur des App-ID-Links für App für mehrere Versuche auf der Verlaufszusammenfassungsseite
- [SPARK-31918] [R] Ignorieren der generischen S4-Methoden unter dem SparkR-Namespace beim abschließenden Bereinigen, um R 4.0.0+ zu unterstützen
- [SPARK-32038] [SQL] NormalizeFloatingNumbers sollte auch für unterschiedliches Aggregat funktionieren
- [SPARK-32034] [SQL] Port HIVE-14817: Ordnungsgemäßes Herunterfahren des SessionManager timeoutChecker-Threads beim Herunterfahren
- [SPARK-32021] [SQL] Erhöhen der Genauigkeit von Sekunden und Bruchteilen von
make_interval - [SPARK-31980] [SQL] Fehler bei Funktion sequence(), wenn das Datum für Start und Ende des Bereichs gleich ist
- [SPARK-32020] [SQL] Bessere Fehlermeldung, wenn SPARK_HOME oder spark.test.home nicht festgelegt ist
- [SPARK-32011] [PYTHON][CORE] Entfernen von Warnungen zu Pinthreadmodi und Anleitung zur Verwendung von collectWithJobGroup
Wartungsupdates
Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 7.2-Wartungsupdates.
Systemumgebung
- Betriebssystem: Ubuntu 18.04.4 LTS
- Java: 1.8.0_252
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.7.5
- R: R-Version 3.6.3 (2020-02-29)
- Delta Lake 0.7.0
Installierte Python-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 1.3.0 | backcall | 0.1.0 | boto3 | 1.12.0 |
| botocore | 1.15.0 | certifi | 2020.6.20 | cffi | 1.14.0 |
| chardet | 3.0.4 | cryptography | 2.8 | cycler | 0.10.0 |
| Cython | 0.29.15 | decorator | 4.4.1 | docutils | 0.15.2 |
| entrypoints | 0,3 | idna | 2.8 | ipykernel | 5.1.4 |
| ipython | 7.12.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.14.1 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 0.14.1 | jupyter-client | 5.3.4 |
| jupyter-core | 4.6.1 | kiwisolver | 1.1.0 | koalas | 1.1.0 |
| matplotlib | 3.1.3 | numpy | 1.18.1 | Pandas | 1.0.1 |
| parso | 0.5.2 | patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | pip | 20.0.2 | prompt-toolkit | 3.0.3 |
| psycopg2 | 2.8.4 | ptyprocess | 0.6.0 | pyarrow | 0.15.1 |
| pycparser | 2.19 | Pygments | 2.5.2 | PyGObject | 3.26.1 |
| pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing | 2.4.6 | PySocks | 1.7.1 |
| python-apt | 1.6.5+ubuntu0.3 | Python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2019.3 |
| pyzmq | 18.1.1 | requests | 2.22.0 | s3transfer | 0.3.3 |
| scikit-learn | 0.22.1 | scipy | 1.4.1 | seaborn | 0.10.0 |
| setuptools | 45.2.0 | sechs | 1.14.0 | ssh-import-id | 5.7 |
| statsmodels | 0.11.0 | tornado | 6.0.3 | traitlets | 4.3.3 |
| unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.25.8 | virtualenv | 16.7.10 |
| wcwidth | 0.1.8 | wheel | 0.34.2 |
Installierte R-Bibliotheken
R-Bibliotheken werden aus Microsoft CRAN-Momentaufnahme am 14.07.2020 installiert.
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.1.8 |
| base | 3.6.3 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| bit | 1.1-15.2 | bit64 | 0.9-7 | Blob | 1.2.1 |
| boot | 1.3-25 | brew | 1.0-6 | broom | 0.7.0 |
| callr | 3.4.3 | caret | 6.0-86 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-55 | class | 7.3-17 | cli | 2.0.2 |
| clipr | 0.7.0 | cluster | 2.1.0 | codetools | 0.2-16 |
| colorspace | 1.4-1 | commonmark | 1.7 | compiler | 3.6.3 |
| config | 0,3 | covr | 3.5.0 | crayon | 1.3.4 |
| crosstalk | 1.1.0.1 | curl | 4.3 | data.table | 1.12.8 |
| datasets | 3.6.3 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 1.4.4 |
| desc | 1.2.0 | devtools | 2.3.0 | digest | 0.6.25 |
| dplyr | 0.8.5 | DT | 0.14 | ellipsis | 0.3.1 |
| Evaluieren | 0.14 | fansi | 0.4.1 | farver | 2.0.3 |
| fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.5.0 | foreach | 1.5.0 |
| foreign | 0.8-76 | forge | 0.2.0 | fs | 1.4.2 |
| generics | 0.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.1.0 |
| git2r | 0.27.1 | glmnet | 3.0-2 | globals | 0.12.5 |
| glue | 1.4.1 | gower | 0.2.2 | Grafiken | 3.6.3 |
| grDevices | 3.6.3 | grid | 3.6.3 | 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 | 1.5.1 | httpuv | 1.5.4 | httr | 1.4.1 |
| hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ini | 0.3.1 |
| ipred | 0.9-9 | isoband | 0.2.2 | iterators | 1.0.12 |
| jsonlite | 1.7.0 | KernSmooth | 2.23-17 | knitr | 1.29 |
| labeling | 0,3 | later | 1.1.0.1 | lattice | 0.20-41 |
| lava | 1.6.7 | lazyeval | 0.2.2 | Lebenszyklus | 0.2.0 |
| lubridate | 1.7.9 | magrittr | 1.5 | markdown | 1.1 |
| MASS | 7.3-51.6 | Matrix | 1.2-18 | memoise | 1.1.0 |
| methods | 3.6.3 | mgcv | 1.8-31 | mime | 0.9 |
| ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 | munsell | 0.5.0 |
| nlme | 3.1-147 | nnet | 7.3-14 | numDeriv | 2016.8-1.1 |
| openssl | 1.4.2 | parallel | 3.6.3 | pillar | 1.4.6 |
| 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 | 3.4.3 |
| prodlim | 2019.11.13 | Fortschritt | 1.2.2 | promises | 1.1.1 |
| proto | 1.0.0 | ps | 1.3.3 | purrr | 0.3.4 |
| r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.4.1 | randomForest | 4.6-14 |
| rappdirs | 0.3.1 | rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 |
| Rcpp | 1.0.5 | readr | 1.3.1 | readxl | 1.3.1 |
| recipes | 0.1.13 | rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 |
| remotes | 2.1.1 | reprex | 0.3.0 | reshape2 | 1.4.4 |
| rex | 1.2.0 | rjson | 0.2.20 | rlang | 0.4.7 |
| rmarkdown | 2.3 | RODBC | 1.3-16 | roxygen2 | 7.1.1 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-7 |
| RSQLite | 2.2.0 | rstudioapi | 0,11 | rversions | 2.0.2 |
| rvest | 0.3.5 | scales | 1.1.1 | selectr | 0.4-2 |
| sessioninfo | 1.1.1 | shape | 1.4.4 | shiny | 1.5.0 |
| sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.3.1 | SparkR | 3.0.0 |
| spatial | 7.3-11 | splines | 3.6.3 | sqldf | 0.4-11 |
| SQUAREM | 2020.3 | stats | 3.6.3 | stats4 | 3.6.3 |
| stringi | 1.4.6 | stringr | 1.4.0 | survival | 3.1-12 |
| sys | 3.3 | tcltk | 3.6.3 | TeachingDemos | 2,10 |
| testthat | 2.3.2 | tibble | 3.0.3 | tidyr | 1.1.0 |
| tidyselect | 1.1.0 | tidyverse | 1.3.0 | timeDate | 3043.102 |
| tinytex | 0,24 | tools | 3.6.3 | usethis | 1.6.1 |
| utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.3 | uuid | 0.1-4 |
| vctrs | 0.3.1 | viridisLite | 0.3.0 | whisker | 0,4 |
| withr | 2.2.0 | xfun | 0,15 | xml2 | 1.3.2 |
| xopen | 1.0.0 | xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.1 |
Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Clusterversion)
| Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
|---|---|---|
| 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 | Datenstrom | 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 | 1.4.4-3 |
| com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
| com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
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