Databricks Runtime 5.4 (EoS)
Remarque
La prise en charge de cette version databricks Runtime a pris fin. Pour connaître la date de fin de support, consultez l’historique de fin de support. Pour toutes les versions prises en charge de Databricks Runtime, consultez Notes de publication sur les versions et la compatibilité de Databricks Runtime.
Databricks a publié cette version en juin 2019.
Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 5.4 optimisé par Apache Spark.
Nouvelles fonctionnalités
Delta Lake sur Azure Databricks ajoute l’optimisation automatique (préversion publique)
Aujourd’hui, lorsque vous écrivez des données dans un stockage cloud, vous devez compacter les fichiers pour obtenir des performances d’E/S optimales. Vous devez vous soucier de la taille appropriée des fichiers, de la fréquence de compactage des fichiers, de la taille du cluster à utiliser, etc. En réponse à cette classe de problèmes, nous sommes heureux d’introduire l’optimisation automatique avec Delta Lake sur Azure Databricks. Lors de chaque écriture dans les tables Delta, nous déterminons automatiquement la taille appropriée des fichiers et les comprimons afin que vous n’ayez pas à vous soucier de l’optimisation de la disposition du stockage. Pendant les écritures, si l’option auto-optimize
est true
, Azure Databricks détermine automatiquement si une optimisation est nécessaire et optimise les petits fichiers. Pour plus d’informations, consultez Configurer Delta Lake pour contrôler la taille du fichier de données.
Disponibilité générale des utilitaires de bibliothèque
Les utilitaires de bibliothèque sont désormais généralement disponibles Cette fonctionnalité vous permet de manipuler des bibliothèques Python à partir de l’étendue d’une session de notebook. Consultez utilitaire bibliothèque (dbutils.library) (hérité).
Disponibilité générale de Databricks Connect
Databricks Connect est désormais généralement disponible. Cette fonctionnalité est une bibliothèque de client Spark qui vous permet de connecter votre environnement IDE favori (IntelliJ, Eclipse, PyCharm, RStudio), votre serveur de notebook (Zeppelin, Jupyter) et d’autres applications personnalisées à des clusters Azure Databricks et d’exécuter du code Apache. Consultez Databricks Connect.
Source de données de fichier binaire
La source de données de fichier binaire lit les fichiers binaires et convertit chacun d’eux en un enregistrement unique qui contient le contenu brut et les métadonnées du fichier. Vous pouvez désormais lire efficacement des fichiers arbitraires dans une tramedonnées Spark sans visiter le contenu des fichiers. Cela s’avère particulièrement utile si vous souhaitez utiliser Spark pour charger des fichiers volumineux, tels que des images, à des fins de scoring. Consultez Fichier binaire.
Améliorations
Mise en cache du disque
Le cache de disque est désormais préconfiguré pour les instances Lsv2. Cependant, il n'est pas activé par défaut. Pour plus d’informations sur la façon de l’activer, consultez Activer ou désactiver le cache de disque.
Transfert direct des informations d’identification Azure AD à Azure Data Lake Storage Gen2
Le montage DBFS du système de fichiers Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 avec transfert direct des informations d’identification Microsoft Entra ID est désormais pris en charge. Consultez Azure Data Lake Storage Gen2.
Mise à niveau de R vers la version 3.6.0
La base R est mise à niveau de la version 3.5.2 vers la version 3.6.0.
Apache Spark
Databricks Runtime 5.4 inclut Apache Spark 2.4.3. Cette version inclut tous les correctifs et améliorations Spark figurant dans Databricks Runtime 5.3 (EoS) ainsi que les correctifs de bogues et améliorations supplémentaires suivants apportés à Spark :
- [SPARK-27596][SQL] L’option « query » de JDBC ne fonctionne pas pour une base de données Oracle
- [SPARK-27240][PYTHON] Utilisation de tramedonnées pandas pour l’argument de type struct dans une fonction définie par l'utilisateur pandas scalaire.
- [SPARK-26745][SQL][TESTS] Cas de test JsonSuite : ligne vide -> nombre d’enregistrements 0
- [SPARK-25535][CORE] Contournement d’une mauvaise gestion des erreurs dans commons-crypto.
- [SPARK-26891][YARN] Correction de test non fiable dans YarnSchedulerBackendSuite
- [SPARK-27563][SQL][TEST] Obtention automatique des dernières versions de Spark dans HiveExternalCatalogVersionsSuite
- [SPARK-27494][SS] Non-fonctionnement des valeurs null dans une source Kafka v2
- [SPARK-27550][TEST] Correction de test-dependencies.sh pour ne pas utiliser de profil kafka-0-8 pour Scala-2.12
- [SPARK-26992][STS] Correction de la livraison correcte de pool de planificateurs STS
- [SPARK-27544][PYTHON][TEST] Correction de script de test Python pour fonctionner sur la build Scala-2.12
- [SPARK-27539][SQL] Correction de l’estimation inexacte de l’agrégat outputRows avec une colonne contenant des valeurs null
- [SPARK-27469][BUILD] Unification de deps commons-beanutils sur la dernière version 1.9.3
- [SPARK-27419][FOLLOWUP][DOCS] Ajout d’une note sur la modification de spark.executor.heartbeatInterval en guide de migration
- [SPARK-27496][CORE] Nécessité de renvoyer les erreurs graves à l’expéditeur
- [SPARK-25079][PYTHON] Mise à jour de l’exécutable python3 vers la version 3.6.x
- [SPARK-27163][PYTHON] Nettoyage et consolidation de la fonctionnalité de fonction définie par l'utilisateur pandas
- [SPARK-27403][SQL] Correction de updateTableStats pour mettre à jour les statistiques de table toujours avec les nouvelles statistiques ou aucune
- [SPARK-27479][BUILD] Masquage des documents API pour org.apache.spark.util.kvstore
- [SPARK-27446][R] Utilisation de la configuration Spark existante si elle est disponible.
- [SPARK-27453] Transfert de partitionBy en guise d’options dans DataFrameWriter
- [SPARK-27454][SPARK-27454][HOT-FIX][ML][SQL] Cherrypick (le correctif dans la source de données d’image Spark échoue quand il rencontre des images illégales)
- [SPARK-27351][SQL] Mauvaise estimation de outputRows après AggregateEstimation avec seulement une colonne de valeurs null
- [SPARK-27314][SQL] Déduplication des exprIds pour Union.
- [SPARK-27394][WEBUI] Vidage de LiveEntity si nécessaire lors de la réception de SparkListenerExecutorMetricsUpdate (rétroportage 2.4)
- [SPARK-27406][SQL] Interruption de la sérialisation UnsafeArrayData quand deux machines ont des taille de Oops différentes
- [SPARK-27419][CORE] Évitement de la conversion d’intervalle de pulsation en secondes (2.4)
- [SPARK-27391][SS] Non-initialisation d’une valeur différée dans un travail ContinuousExecution.
- [SPARK-27390][CORE][SQL][TEST] Correction d’une discordance de nom de package
- [SPARK-27358][UI] Mise à jour de jquery vers la version 1.12.x pour récupérer les correctifs de sécurité
- [SPARK-27216][CORE] Mise à niveau de RoaringBitmap vers la version 0.7.45 pour corriger un problème Kryo de ser/dser non sûr
- [SPARK-27382][SQL][TEST] Mise à jour des tests Spark 2.4.x dans HiveExternalCatalogVersionsSuite
- [SPARK-27338][CORE] Correction d’un blocage entre UnsafeExternalSorter et TaskMemoryManager
- [SPARK-27338][CORE][FOLLOWUP] Suppression d’espace de fin
- [SPARK-27338][CORE] Correction d’un blocage dans UnsafeExternalSorter.SpillableIterator lors du verrouillage de UnsafeExternalSorter.SpillableIterator et TaskMemoryManager
- [SPARK-27346][SQL] Assouplissement de la condition d’assertion de nouvelle ligne sur le champ « exemples » dans ExpressionInfo
- [SPARK-26998][CORE] Suppression de la configuration de SSL des exécuteurs
- [SPARK-27244][CORE][TEST][FOLLOWUP] toDebugString expurge des informations sensibles
- [SPARK-27267][FOLLOWUP] Mise à jour du manifeste de dépendance hadoop-2.6
- [SPARK-27267][CORE] Mise à jour de snappy pour éviter les erreurs lors de la décompression des données sérialisées vides
- [SPARK-27301][DSTREAM] Raccourcissement du cycle de vie mis en cache du système de fichiers avec l’étendue interne de la méthode de nettoyage
- [SPARK-27244][CORE] Expurgation des mots de passe mprs de l’utilisation de l’option logConf=true
- [SPARK-26208][SQL] Ajout d’en-têtes aux fichiers csv vides lorsque header=true
- [SPARK-27275][CORE] Correction de corruption potentielle dans EncryptedMessage.transferTo (2.4)
- [SPARK-23836][PYTHON] Ajout de la prise en charge du retour de StructType dans une fonction définie par l'utilisateur pandas scalaire
- [SPARK-26961][CORE] Activation de la fonctionnalité classloading parallèle
- [SPARK-27274][DOCS] Correction des références à Scala 2.11 dans 2.4.1+docs ; Remarque 2.11 prise en charge déconseillée dans 2.4.1+
- [SPARK-27198][CORE] Discordance d’intervalle de pulsations dans le pilote et l’exécuteur
- [SPARK-27094][YARN] Contournement de l’interruption du thread d’ingestion RackResolver.
- [SPARK-24935][SQL] Correction d’UDAF Hive avec deux tampons d’agrégation
- [SPARK-27160][SQL] Correction de DecimalType lors de la création de filtres orc
- [SPARK-26606][CORE] Gestion correcte des options de pilote lors de l’envoi à un mode de cluster autonome via un client hérité
- [SPARK-27221][SQL] Amélioration du message d’erreur d’assertion dans TreeNode.parseToJson (5.x)
- [SPARK-27102][R][PYTHON][CORE] Suppression des références aux codes Scala de Python dans les codes Scala de R
- [SPARK-27159][SQL] Mise à jour du dialecte de serveur mssql pour prendre en charge le type binaire
- [SPARK-27112][CORE] : Création d’un classement des ressources entre les threads pour résoudre les blocages rencontrés lors de la tentative de suppression d’exécuteurs en raison d’une allocation dynamique ou d’une liste rouge
- [SPARK-27178][K8S] ajout d’un package nss pour corriger les tests
- [SPARK-27045][SQL] Onglet SQL dans l’interface utilisateur affichant le SQL réel au lieu du site d’appel en cas de SparkSQLDriver
- [SPARK-27119][SQL] Non-inférence de schéma lors de la lecture de table de serde Hive avec une source de données native
- [SPARK-27165][SPARK-27107][BUILD][SQL] Mise à niveau d’Apache ORC vers la version 1.5.5
- [SPARK-26742][K8S] Mise à jour de la version de client k8s vers la version 4.1.2
- [SPARK-26927][CORE] Vérification que l’exécuteur esst actif lors du traitement d’événements dans un gestionnaire d’allocation dynamique.
- [SPARK-27097][CHERRY-PICK 2.4] Évitement de l’incorporation des décalages dépendant de la plateforme littéralement dans le code généré par l’ensemble de l’étape
- [SPARK-27111][SS] Correction d’une concurrence qui avait pour effet qu’une requête continue pouvait échouer avec InterruptedException (5.x)
- [SPARK-27111][SS] Correction d’une concurrence qui avait pour effet qu’une requête continue pouvait échouer avec InterruptedException
- [SPARK-27080][SQL] Correctif de bogue : mergeWithMetastoreSchema avec comparaison de minuscules uniforme
- [SPARK-26604][CORE] Nettoyage d’inscription de canal pour StreamManager
- [SPARK-27016][SQL][BUILD] Traitement de tous les avertissements antlr comme des erreurs lors de la génération de l’analyseur à partir du fichier de grammaire sql
- [SPARK-25863][SPARK-21871][SQL] Vérification que les statistiques de taille de code sont vides ou ne figurent pas dans updateAndGetCompilationStats
- [SPARK-27078][SQL] Correction de NoSuchFieldError lors de la lecture d’affichages matérialisés Hive
- [SPARK-27019][SQL][WEBUI] La survenance de onJobStart après onExecutionEnd ne devrait pas remplacer kvstore
- [SPARK-27065][CORE] Évitement de plusieurs gestionnaires de tâches actifs pour une phase
- [SPARK-24669][SQL] Invalidation de tables en cas de DROP DATABASE CASCADE
- [SPARK-26932][DOC] Ajout d’un avertissement pour un problème de lecteur Hive 2.1.1 ORC
- [SPARK-25139][SPARK-18406][CORE] Évitement d’erreurs NonFatals pour tuer l’Exécuteur dans PythonRunner
Mises à jour de maintenance
Consultez Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime 5.4.
Environnement du système
- Système d’exploitation : Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java : 1.8.0_191
- Scala : 2.11.12
- Python : 2.7.12 pour les clusters Python 2 et 3.5.2 pour les clusters Python 3.
- R : R version 3.6.0 (2019-04-26)
- Clusters GPU : Les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes sont installées :
- Pilote Tesla 375.66
- CUDA 9.0
- cuDNN 7.0
Notes
Bien que Scala 2.12 soit pris en charge dans Apache Spark 2.4, il ne l’est pas dans Databricks Runtime 5.4.
Bibliothèques Python installées
Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | 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 |
chiffrement | 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 |
requêtes | 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 | six | 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 |
Bibliothèques R installées
Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | 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 | objet BLOB | 1.1.1 | boot | 1.3-20 |
brew | 1.0-6 | callr | 3.2.0 | voiture | 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 | jeux de données | 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 | graphics | 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 | cartes | 3.3.0 |
maptools | 0.9-5 | MASS | 7.3-51.1 | Matrice | 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 | progress | 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 |
Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.11)
ID de groupe | ID d’artefact | 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 | flux | 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 |
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