Databricks Runtime 5.5 LTS (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 juillet 2019. Elle a été déclarée Support à long terme (LTS) en août 2019. Le support a pris fin le 27 juillet 2021. Databricks Runtime 5.5 Support étendu (EoS) a été publié le 8 juillet 2021 et étend la prise en charge de la version 5.5 jusqu’en décembre 2021. Il utilise Ubuntu 18.04.5 LTS au lieu de la distribution Ubuntu 16.04.6 LTS déconseillée utilisée dans la version originale Databricks Runtime 5.5 LTS. Le support d’Ubuntu 16.04.6 LTS a cessé le 1er avril 2021.
Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 5.5, alimenté par Apache Spark.
Nouvelles fonctionnalités
Optimisation automatique de Delta Lake sur Azure Databricks
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. Pour répondre à cette classe de problèmes, nous sommes heureux d’annoncer la disponibilité générale de l’outil Auto Optimize 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.
Delta Lake sur Azure Databricks a amélioré les performances des requêtes d'agrégation min, max et count
Les performances des requêtes d’agrégation min, max et count pour Delta Lake sur Azure Databricks ont été considérablement améliorées en réduisant la quantité de données lues. Ces requêtes sont maintenant exécutées en utilisant les statistiques et les valeurs de partition dans les métadonnées, plutôt que d’analyser les données.
Pipelines d’inférence de modèles plus rapides grâce à l’amélioration de la source de données des fichiers binaires et de l’UDF pandas Itérateur scalaire (Préversion publique)
Les tâches de Machine Learning, notamment dans le domaine de l’image et de la vidéo, doivent souvent opérer sur un grand nombre de fichiers. Dans Databricks Runtime 5.4, nous avons déjà mis à disposition la source de données de fichiers binaires pour faciliter l’ETL (extraction, transformation et chargement) de fichiers arbitraires, tels que des images, dans des tables Spark. Dans Databricks Runtime 5.5, nous avons ajouté une option, recursiveFileLookup, pour charger des fichiers de manière récursive à partir de répertoires d’entrée imbriqués. Voir Fichier binaire.
La source de données de fichiers binaires vous permet d’exécuter des tâches d’inférence de modèle en parallèle à partir de tables Spark à l’aide d’une UDF pandas scalaire. Toutefois, vous devrez peut-être initialiser le modèle pour chaque lot d’enregistrements, ce qui entraîne une surcharge. Dans Databricks Runtime 5.5, nous avons rétroporté un nouveau type d’UDF pandas appelé « Itérateur scalaire » à partir du maître Apache Spark. Grâce à lui, vous pouvez initialiser un modèle une seule fois et l’appliquer à de nombreux lots d’entrée, ce qui peut se traduire par une accélération multipliée par 2 ou par 3 pour des modèles comme ResNet50. Voir Série vers UDF scalaire.
API Secrets dans les notebooks R
L’API Secrets vous permet d’injecter des secrets dans des notebooks sans les coder en dur. Cette API est désormais disponible dans les notebooks R, en plus de la prise en charge existante pour les notebooks Python et Scala. Vous pouvez utiliser la fonction dbutils.secrets.get pour obtenir des secrets. Les secrets sont supprimés avant l’impression dans une cellule du notebook.
Améliorations
- Prise en charge de l’exécution d’opérations SQL Delta Lake dans Python
foreachBatch: nous avons corrigé la limitation connue qui empêchait d’écrire dans les tables Delta à partir deforeachBatchd’une requête Structured Streaming définie en Python. Cela est utile dans les charges de travail de streaming Python courantes. Par exemple, l’écriture d’agrégats de streaming en mode de mise à jour à l’aide de MERGE et foreachBatch. - Performances des tables Delta stockées dans Azure Data Lake Gen2 : la vérification de la dernière version d’une table Delta sur ADLS Gen2 vérifie désormais uniquement la fin du journal des transactions, au lieu de répertorier toutes les versions disponibles. Cette optimisation fait de
UPDATEune opération à temps constant, ce qui améliore considérablement la latence. - Scalabilité de l’optimisation
ZORDER BY: l’ordre de plan sur les très grandes tables Delta utilise désormais des unités de travail plus petites qui sont régies par un contrôle d’admission avancé. Cette fonctionnalité améliore la stabilité de cette opération sans sacrifier l’utilisation du cluster. - Amélioration des performances des commandes DML sur les tables comportant un grand nombre de colonnes : nous effectuons désormais un meilleur nettoyage des colonnes lors de la recherche de données correspondantes dans les commandes
UPDATE,DELETEetMERGE. - Prise en charge de la configuration VNet + Points de terminaison de service dans le connecteur Spark – Synapse Analytics : nous avons ajouté les chemins ADL Gen2 à une liste d’autorisation comme emplacements de données temporaires (
.option("tempDir", "abfss://...")) et ajouté une nouvelle option appeléeuseAzureMSI, à utiliser à la place deforward_spark_azure_storage_credentialsdans le cas où votre compte Synapse Analytics est configuré pour s’authentifier via Managed Identities à votre compte de stockage v2. - Invalidation automatique pour le cache de disque : le cache de disque détecte désormais automatiquement les fichiers qui ont été modifiés ou remplacés après avoir été mis en cache. Toutes les entrées obsolètes sont automatiquement invalidées et supprimées du cache. Consultez Optimisation des performances avec la mise en cache sur Azure Databricks.
- Mise à niveau de la bibliothèque Python wheel de la version 0.33.3 vers la version 0.33.4.
- Mise à niveau de la bibliothèque R nlme de la version 3.1-139 vers la version 3.1-140.
Résolution des bogues
- Correction de l’annulation des commandes R qui n’exécutent pas de travaux Spark. Auparavant, les commandes R qui n’exécutent pas de travaux Spark pouvaient être annulées, mais l’état des notebooks était perdu. Les commandes peuvent maintenant être annulées sans perdre l’état du notebook.
- La suppression ou le déplacement d’une table managée invalide désormais le journal Delta Lake mis en cache.
- Correction d’un bogue entraînant l’échec de l’écriture du point de contrôle Delta Lake en raison de l’exception
FileAlreadyExistsException. - L’interpréteur de commandes REPL Scala définit désormais l’indicateur
-target:jvm-1.8approprié pour prendre en charge l’appel des méthodes Java qui utilisent des fonctionnalités Java 8.
Apache Spark
Databricks Runtime 5.5 comprend Apache Spark 2.4.3. Cette version inclut tous les correctifs et améliorations Spark figurant dans Databricks Runtime 5.4 (EoS) ainsi que les correctifs de bogues et améliorations supplémentaires suivants apportés à Spark :
- [SPARK-24695] Autorise les UDF à renvoyer CalendarInterval
- [SPARK-28056] Ajout de docstring/doctest pour l’UDF pandas SCALAR_ITER
- [SPARK-28185] Ferme le générateur lorsque les UDF Python s’arrêtent prématurément
- [SPARK-24703] Prise en charge de la multiplication d’intervalles
- [SPARK-27018][CORE] Correction de la suppression incorrecte du fichier de point de contrôle dans PeriodicCheckpointer
- [SPARK-28127][SQL] Micro-optimisation de la méthode mapChildren de TreeNode
- [SPARK-26038] Décimal toScalaBigInt/toJavaBigInteger pour les décimales qui ne s’insèrent pas en longueur
- [SPARK-26555][SQL] Rend la vérification du sous-type ScalaReflection thread-safe
- [SPARK-28081][ML] Gestion des grands nombres de mots dans word2vec
- [SPARK-21882][CORE] OutputMetrics ne compte pas correctement les octets écrits dans la fonction saveAsHadoopDataset
- [SPARK-28030] Convertit filePath en URI dans une source de données de fichiers binaires
- [SPARK-27803][SQL][PYTHON] Correction du nettoyage des colonnes pour l’UDF Python
- [SPARK-27917][SQL] La forme canonique de l’objet CaseWhen est incorrecte
- [SPARK-27798][SQL] from_avro ne doit pas produire la même valeur lorsqu’il est converti en relation locale
- [SPARK-27873][SQL] columnNameOfCorruptRecord ne doit pas être vérifié avec les noms de colonne dans l’en-tête CSV lors de la désactivation d’enforceSchema
- [SPARK-27907][SQL] HiveUDAF doit renvoyer la valeur Null si 0 ligne
- [SPARK-27699][SQL] Pushdown partiel indépendant fondé sur Parquet/ORC
- [SPARK-27868][CORE] Amélioration de la valeur par défaut et de la documentation pour le backlog du serveur de socket
- [SPARK-27869][CORE] Suppression des informations sensibles dans les propriétés système de l’interface utilisateur
- [SPARK-27863][SQL][BACKPORT-2.4] Les fichiers de métadonnées et les fichiers temporaires ne doivent pas être considérés comme des fichiers de données
- [SPARK-27657][ML] Correction du format de journal de ml.util.Instrumentation.logFai…
- [SPARK-27858][SQL] Correction de la désérialisation Avro sur les types union avec plusieurs types non Null
- [SPARK-27711][CORE] Annule InputFileBlockHolder à la fin des tâches
- [SPARK-27351][SQL] Mauvaise estimation de outputRows après AggregateEstimation avec seulement une colonne de valeurs null
- [SPARK-27539][SQL] Correction de l’estimation inexacte de l’agrégat outputRows avec une colonne contenant des valeurs Null
- [SPARK-27800][SQL] Correction d’une réponse erronée dans les cas de test BitwiseXor
- [SPARK-27639][SQL] InMemoryTableScan affiche le nom de la table sur l’interface utilisateur si possible
- [SPARK-27726][CORE] Corrige les performances des suppressions de ElementTrackingStore lors de l’utilisation de InMemoryStore sous des charges élevées
- [SPARK-27771][SQL] Ajout d’une description SQL pour les fonctions de regroupement (cube, rollup, grouping et grouping_id)
- [SPARK-27735][SS] L’analyse de la chaîne d’intervalle n’a pas l’obligation de respecter la casse dans SS
- [SPARK-26856][PYSPARK] Prise en charge de Python pour les API from_avro et to_avro
- [SPARK-26870][SQL] Déplacement de to_avro/from_avro dans l’objet functions pour des raisons de compatibilité Java
- [SPARK-26812][SQL] Signale une possibilité correcte de valeur Null pour les types de données complexes dans Union
- [SPARK-27671][SQL] Correction d’une erreur lors du cast d’une valeur Null imbriquée vers un struct
- [SPARK-27673][SQL] Ajout de l’information
sinceaux expressions random, regex, null - [SPARK-27672][SQL] Ajout de l’information
sinceaux expressions string - [SPARK-25139][SPARK-18406][CORE] Évitement d’erreurs NonFatals pour tuer l’Exécuteur dans PythonRunner
- [SPARK-27624][CORE] Correction de CalenderInterval pour afficher correctement un intervalle vide
- [SPARK-27577][MLLIB] Correction des seuils sous-échantillonnés dans BinaryClassificationMetrics
- [SPARK-27621][ML] Régression linéaire : valide les paramètres liés à la formation, tels que la perte, uniquement pendant la phase d’ajustement
- [SPARK-26048][SPARK-24530] Cherry-picking de toutes les validations manquantes vers le script de la version 2.4
- [SPARK-24935][SQL] Prise en charge de INIT -> UPDATE -> MERGE -> FINISH dans l’adaptateur UDAF de Hive
Mises à jour de maintenance
Voir Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime 5.5.
Environnement du système
- Système d’exploitation : Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java : 1.8.0_252
- 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 5.5.
Dans cette section :
- Bibliothèques Python installées
- Bibliothèques R installées
- Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.11)
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 | 0.33.4 |
| 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 | 3.1-140 | 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 | 2.4.4 | 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 |
| com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.11 | 0.4.15-9 |
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