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Databricks Runtime 4.3 (EoS)

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Nota

Il supporto per questa versione di Databricks Runtime è terminato. Per la data di fine del supporto, vedere Cronologia di fine del supporto. Per tutte le versioni supportate di Databricks Runtime, vedere Versioni e compatibilità delle note sulla versione di Databricks Runtime.

Databricks ha rilasciato questa versione nell'agosto 2018.

Importante

Questa versione è stata deprecata il 9 aprile 2019. Per altre informazioni sui criteri di deprecazione e sulla pianificazione di Databricks Runtime, vedere Ciclo di vita del supporto di Databricks.

Le note sulla versione seguenti forniscono informazioni su Databricks Runtime 4.3, basate su Apache Spark.

Nuove funzionalità

  • Delta Lake
    • TRUNCATE TABLE comando: elimina tutte le righe da una tabella. A differenza della controparte per le tabelle Spark, le tabelle Delta non supportano l'eliminazione di partizioni specifiche.
    • ALTER TABLE REPLACE COLUMNS comando: sostituire le colonne in una tabella Delta. Supporta la modifica del commento di una colonna e il riordinamento di più colonne.
    • FSCK REPAIR TABLE comando: rimuovere le voci di file dal log delle transazioni di una tabella Delta che non è più possibile trovare nel file system sottostante. Ciò può verificarsi quando questi file sono stati eliminati manualmente.
    • Supporto per le query su tabelle Delta non aggiornate per migliorare l'esperienza di query interattiva: le query sulle tabelle Delta possono ora essere eseguite in una versione non aggiornata della tabella quando non sono necessari risultati aggiornati. Questa funzionalità riduce la latenza delle query, soprattutto quando le tabelle Delta sottostanti vengono aggiornate continuamente tramite flussi.
  • Structured Streaming
    • Supporto di scrittura di streaming scalabile per il connettore Azure Synapse Analytics.
    • Supporto per foreachBatch() in Python (già disponibile in Scala). Per altri dettagli, vedere foreach e foreachBatch.
    • Supporto per la scelta del limite minimo o massimo quando sono presenti più flussi di input in una query. In precedenza veniva sempre usato il timestamp minimo. Per altri dettagli, vedere i criteri di filigrana multipli.
    • Supporto per l'operatore per i LIMIT flussi nelle Append modalità di output e Complete . Per ridurre al minimo gli errori OOM nel driver, LIMIT viene applicato automaticamente quando si usa display() su flussi non associati.

Miglioramenti

  • Delta Lake

    • Anteprima privata della nuova implementazione scalabile del MERGE INTO comando che non ha il limite di inserimento di 10000 righe. Per provare questa operazione, contattare il supporto tecnico.
    • Prestazioni e scalabilità migliori del OPTIMIZE comando, in particolare nei cluster di dimensioni maggiori.
    • Il comando OPTIMIZE esegue ora il commit della tabella in modo incrementale, ovvero se il comando ha esito negativo, non sarà necessario elaborare l'intero set di dati.
    • Riduzione del numero di controller di dominio del file system necessari per individuare nuovi dati quando si usa Delta Lake come origine di streaming.
    • Aggiunta del supporto per df.writeStream.table(table-name) in Python per creare una tabella Delta da un flusso.

  • Prestazioni migliorate per le query con più join, aggregazioni o finestre.

  • Miglioramento dell'efficienza per l'eliminazione a livello di partizione nelle query con hash join broadcast.

  • Miglioramenti alla generazione di codice di fase intera per rilevare espressioni duplicate, ridurre la quantità di codice generato e migliorare le prestazioni per determinati tipi di espressione.

  • I cluster a concorrenza elevata supportano ora l'esecuzione %fs nei notebook.

  • Aggiornamento di Py4J usato da PySpark a 0.10.7.

  • Miglioramento delle prestazioni della memorizzazione nella cache dei dischi nelle istanze della serie Ls di Azure. La cache è ora abilitata per impostazione predefinita in queste istanze, accelerando i carichi di lavoro che leggono ripetutamente i file Parquet.

Funzionalità deprecate

  • I dati ignorati all'esterno di Databricks Delta sono deprecati. Una versione avanzata del datapping continuerà a essere disponibile come parte di Delta Lake. È consigliabile passare all'uso di Delta Lake per continuare a sfruttare questa funzionalità. Per informazioni dettagliate, vedere Databricks Delta Data skipping (Ignora dati delta di Databricks).

Correzioni di bug

  • Correzione dell'istruzione pushdown MERGE INTO del predicato non corretta per Delta quando la condizione ON aveva predicati che fanno riferimento solo alla tabella di destinazione.

  • Correzione di bug in mapGroupsWithState e flatMapGroupsWithState che impediva di impostare timeout quando lo stato è stato rimosso (SPARK-22187).

  • Correzione del bug per il corretto funzionamento della filigrana con Trigger.Once (SPARK-24699).

  • Il comando Di aggiornamento convalida ora le colonne nella clausola SET per assicurarsi che tutte le colonne esistano effettivamente e che nessuna colonna sia impostata più volte.

  • Correzione di una potenziale race condition che potrebbe causare deadlock per il commit della directory.

  • Correzione di un bug che causava l'uso di una versione deprecata del client DBFS durante l'aggiornamento dei montaggi.

Problemi noti

  • Le opzioni di configurazione delta Lake per una tabella hanno effetto solo nel primo notebook che carica la tabella.

Apache Spark

Databricks Runtime 4.3 include Apache Spark 2.3.1. Questa versione include tutte le correzioni e i miglioramenti inclusi in Databricks Runtime 4.2 (EoS), nonché le correzioni di bug e i miglioramenti aggiuntivi seguenti apportati a Spark:

  • [SPARK-24934][SQL] Consentire in modo esplicito i tipi supportati in limiti superiori/inferiori per l'eliminazione delle partizioni in memoria
    • Quando i tipi di dati complessi vengono usati nei filtri di query sui dati memorizzati nella cache, Spark restituisce sempre un set di risultati vuoto. L'eliminazione basata sulle statistiche in memoria genera risultati non corretti, perché null è impostato per i limiti superiori/inferiori per i tipi complessi. La correzione consiste nel non usare l'eliminazione basata su statistiche in memoria per i tipi complessi.
  • [SPARK-24957][SQL] Media con decimale seguito dall'aggregazione restituisce un risultato errato
    • È possibile pertanto che vengano restituiti risultati non corretti. Il CAST aggiunto nell'operatore Average sarà bypassato se il risultato di Divide è dello stesso tipo a cui viene eseguito il cast.
  • [SPARK-24867][SQL] Aggiungere AnalysisBarrier a DataFrameWriter
    • La cache SQL non viene usata quando si usa DataFrameWriter per scrivere un dataframe con funzione definita dall'utente. Si tratta di una regressione causata dalle modifiche apportate in AnalysisBarrier, perché non tutte le regole dell'analizzatore sono idempotenti.
  • [SPARK-24790][SQL] Consenti espressioni di aggregazione complesse in Pivot
    • Ridurre il controllo per consentire espressioni di aggregazione complesse, ad esempio ceil(sum(col1)) o sum(col1) + 1, il che significa approssimativamente qualsiasi espressione di aggregazione che potrebbe apparire in un piano di aggregazione ad eccezione di pandas UDF.
  • [SPARK-24870][SQL] La cache non può funzionare normalmente se sono presenti lettere maiuscole in SQL
    • Risolve un problema di canonizzazione del piano.
  • [SPARK-24852]Avere spark.ml training usare le API di strumentazione aggiornate.
  • [SPARK-24891][SQL] Correzione della regola HandleNullInputsForUDF
    • Rendere idempotente la regola HandleNullInputsForUDF, per evitare la mancata corrispondenza del piano in Gestione cache quando un piano viene analizzato più volte.
  • [SPARK-24878][SQL] Correzione della funzione di inversione per il tipo di matrice di un tipo primitivo contenente null.
  • [SPARK-24871][SQL] Effettuare il refactoring di Concat e MapConcat per evitare di creare un oggetto concatenator per ogni riga.
  • [SPARK-24802][SQL] Aggiungere una nuova configurazione per l'esclusione di regole di ottimizzazione
    • Fornisce una configurazione agli utenti per escludere alcune regole di ottimizzazione.
  • [SPARK-24879][SQL] Correzione del filtro dei criteri di rete nel push del filtro di eliminazione delle partizioni Hive
    • Quando il predicato di partizione è simile a col IN (1, null), verrà generato un server dei criteri di rete. Questa patch lo corregge.
  • [SPARK-23731][SQL] Rendere FileSourceScanExec canonico dopo essere (de)serializzato
  • [SPARK-24755][CORE] La perdita dell'executor può causare la mancata reinviazione dell'attività
    • Correzione di un bug che Spark potrebbe non inviare di nuovo le attività non riuscite dalla perdita dell'executor. Questo bug è stato introdotto in Spark 2.3.
  • [SPARK-24677][CORE] Evitare NoSuchElementException da MedianHeap
    • Corregge un bug correlato alle attività speculative durante la raccolta delle metriche della durata dell'attività.
  • [SPARK-24868][PYTHON] Aggiungere una funzione di sequenza in Python
  • [SPARK-21811][SPARK-24012][SPARK-24737][SPARK-24165][SPARK-24734][SPARK-24840][SQL] Correzione delle coercizioni dei tipi e delle capacità null.
  • [SPARK-24699][SS] Rendere le filigrane funzionanti con Trigger.Una volta salvando la filigrana aggiornata per eseguire il commit del log
  • [SPARK-24537][R] Aggiungere array_remove/array_zip/map_from_arrays/array_distinct
  • [SPARK-22187][SS] Aggiornare il formato unsaferow per lo stato salvato in flatMapGroupsWithState per consentire timeout con stato eliminato (4.x)
  • [SPARK-24681][SQL] Verificare i nomi di colonna annidati nel metastore Hive
    • Assicurarsi che i nomi di colonna annidati non includano ',', ':' e ';' nel metastore Hive
  • [SPARK-23486]memorizzare nella cache il nome della funzione dal catalogo esterno per lookupFunctions
    • Per velocizzare le ricerche delle funzioni.
  • [SPARK-24781][SQL] L'uso di un riferimento dal set di dati in Filtro/Ordinamento potrebbe non funzionare
  • [SPARK-24208][SQL] Correzione della deduplicazione degli attributi per FlatMapGroupsInPandas
    • Correzione dell'errore di self-join in un set di dati che contiene flatMapGroupsInPandas a causa di attributi duplicati
  • [SPARK-24530][PYTHON] Aggiungere un controllo per forzare la versione di Python in Sphinx tramite la variabile di ambiente SPHINXPYTHON
  • [SPARK-24250]supporto per l'accesso a SQLConf all'interno delle attività
    • Salvare tutte le configurazioni SQL nelle proprietà del processo quando viene attivata un'esecuzione SQL. Sul lato executor viene ricompilato SQLConf dalle proprietà del processo.
  • [SPARK-23936][SQL] Implementare map_concat
  • [SPARK-23914][SQL] Aggiungere array_union funzione
  • [SPARK-24732][SQL] Coercizione dei tipi tra MapTypes.
    • Aggiunge il supporto per la coercizione dei tipi tra MapTypes in cui i tipi di chiave e i tipi valore sono compatibili. Ad esempio, i tipi MapType(IntegerType, FloatType) e MapType(LongType, DoubleType) possono essere costretti a digitare MapType(LongType, DoubleType)
  • [SPARK-24662][SQL][SS] Limite di supporto nello streaming strutturato
  • [SPARK-24730][SS] Aggiungere criteri per scegliere il limite massimo come limite globale quando la query di streaming ha più filigrane (branch-4.x)
  • [SPARK-24596][SQL] Invalidazione cache non a catena
    • Quando si annulla o si elimina la visualizzazione temporanea, non è necessario annullare la propagazione di tutti i piani che dipendono dalla vista, perché i dati sottostanti non vengono modificati.
  • [SPARK-23927][SQL] Aggiungere un'espressione "sequence"
  • [SPARK-24636][SQL] Coercizione dei tipi di matrici per array_join funzione
  • [SPARK-22384][SQL] Ridefinire l'eliminazione della partizione quando l'attributo viene sottoposto a wrapping in Cast
    • Migliorare l'eliminazione della partizione, in grado di eseguire il push dei predicati di partizione con cast di tipo sicuro (int a long, non long to int).
  • [SPARK-24385][SQL] Risolvere l'ambiguità della condizione self-join per EqualNullSafe
    • Implementa EqualNullSafe per la risoluzione dell'ambiguità delle condizioni di self-join.
  • [SPARK-24696][SQL] La regola columnPruning non riesce a rimuovere un progetto aggiuntivo
    • Corregge un bug nella regola ColumnPruning che ha causato un errore di ciclo infinito in Optimizer.
  • [SPARK-24603][SQL] Correzione del riferimento findTightestCommonType nei commenti
  • [SPARK-24613][SQL] Impossibile trovare la corrispondenza della cache con funzioni definite dall'utente con le cache dipendenti successive
    • Esegue il wrapping del piano logico con analysisBarrier per la compilazione del piano di esecuzione in CacheManager, onde evitare che il piano venga analizzato di nuovo. Si tratta anche di una regressione di Spark 2.3.
  • [SPARK-24017][SQL] Effettuare il refactoring di ExternalCatalog come interfaccia
  • [SPARK-24324][PYTHON] Pandas Grouped Map UDF deve assegnare le colonne dei risultati in base al nome
    • Assegna le colonne dei risultati in base al nome dello schema se l'utente ha etichettato con stringhe, in caso contrario usando la posizione.
  • [SPARK-23778][CORE] Evitare lo shuffle non richiesto quando l'unione ottiene un RDD vuoto
    • Ignora i set di dati RDD vuoti in ingresso nel metodo union per evitare un extra shuffle non necessario quando tutti gli altri RDD hanno lo stesso partizionamento.
  • [SPARK-24552][CORE][SQL] Usare l'ID univoco anziché il numero di tentativo per le scritture.
    • Passa l'ID tentativo di attività univoco anziché il numero di tentativi alle origini dati v2 perché il numero di tentativi viene riutilizzato quando vengono ritentate le fasi. Ciò influisce sulle API V1 e V2 dell'origine dati, ma le API di formato file non saranno interessate perché DBR usa un protocollo di commit diverso.
  • [SPARK-24588]Il join di streaming [SS] deve richiedere hashClusteredPartitioning dagli elementi figlio.
  • [SPARK-24589][CORE] Identificare correttamente le attività nel coordinatore del commit di output.
    • Aggiunge altre informazioni allo stato della fase monitorato dal coordinatore, in modo che solo un'attività sia autorizzata a eseguire il commit dell'output. Questa correzione rimuove anche le modifiche di codice inutili introdotte da SPARK-18113.
  • [SPARK-23933][SQL] Aggiungere map_from_arrays funzione
  • [SPARK-24583][SQL] Tipo di schema errato in InsertIntoDataSourceCommand
    • Quando si crea una tabella Delta con vincoli NOT NULL, è possibile eliminare i valori Null e inserire i valori NULL senza controllare la violazione.
  • [SPARK-24542][SQL] La serie UDF UDFXPathXXXX consente agli utenti di passare codice XML accuratamente creato per accedere a file arbitrari
    • Si tratta di una patch di sicurezza segnalata dalla community. La serie UDF UDFXPathXXXX consente agli utenti di passare xml accuratamente creato per accedere a file arbitrari. Quando gli utenti usano la libreria di controllo di accesso esterno, gli utenti potrebbero ignorarli e accedere al contenuto del file.
  • [SPARK-23934][SQL] Aggiunta di map_from_entries funzione
  • [SPARK-23912][SQL] Aggiungere array_distinct
  • [SPARK-24574][SQL] array_contains, array_position, array_remove e funzioni di element_at gestiscono il tipo di colonna

Aggiornamenti di manutenzione

Vedere Aggiornamenti della manutenzione di Databricks Runtime 4.3.

Ambiente di sistema

  • Sistema operativo: Ubuntu 16.04.4 LTS
  • Java: 1.8.0_162
  • Scala: 2.11.8
  • Python: 2.7.12 per cluster Python 2 e 3.5.2 per cluster Python 3.
  • R: R versione 3.4.4 (2018-03-15)
  • Cluster GPU: sono installate le librerie GPU NVIDIA seguenti:
    • Driver Tesla 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Librerie Python installate

Library Versione Library Versione Library Versione
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 funcsig 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 10.0.1 filo 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 strofinare 0,32 seaborn 0.7.1
setuptools 39.2.0 simplejson 3.8.2 simples3 1.0
singledispatch 3.4.0.3 six 1.10.0 statsmodels 0.6.1
tornado 5.0.2 traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 15.0.1 wcwidth 0.1.7 wheel 0.31.1
wsgiref 0.1.2

Librerie R installate

Library Versione Library Versione Library Versione
abind 1.4-5 assertthat 0.2.0 backports 1.1.2
base 3.4.4 BH 1.66.0-1 bindr 0.1.1
bindrcpp 0.2.2 bit 1.1-12 bit64 0.9-7
bitops 1.0-6 blob 1.1.1 boot 1.3-20
brew 1.0-6 Scopa 0.4.4 car 3.0-0
carData 3.0-1 caret 6.0-79 cellranger 1.1.0
chron 2.3-52 class 7.3-14 cli 1.0.0
cluster 2.0.7-1 codetools 0.2-15 colorspace 1.3-2
commonmark 1.4 compilatore 3.4.4 crayon 1.3.4
curl 3.2 CVST 0.2-1 data.table 1.10.4-3
datasets 3.4.4 DBI 0,8 ddalpha 1.3.1.1
DEoptimR 1.0-8 desc 1.1.1 devtools 1.13.5
dichromat 2.0-0 digest 0.6.15 dimRed 0.1.0
doMC 1.3.5 dplyr 0.7.4 DRR 0.0.3
forcats 0.3.0 foreach 1.4.4 foreign 0.8-70
gbm 2.1.3 ggplot2 2.2.1 git2r 0.21.0
glmnet 2.0-16 glue 1.2.0 Gower 0.1.2
grafica 3.4.4 grDevices 3.4.4 grid 3.4.4
gsubfn 0,7 gtable 0.2.0 h2o 3.16.0.2
haven 1.1.1 hms 0.4.2 httr 1.3.1
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ipred 0.9-6
Iteratori 1.0.9 jsonlite 1,5 kernlab 0.9-25
KernSmooth 2.23-15 Etichettatura 0,3 Lattice 0.20-35
Java 1.6.1 lazyeval 0.2.1 Littler 0.3.3
lme4 1.1-17 lubridate 1.7.3 magrittr 1,5
mapproj 1.2.6 mappe 3.3.0 maptools 0.9-2
MASS 7.3-50 Matrice 1.2-14 MatrixModels 0.4-1
memoise 1.1.0 methods 3.4.4 mgcv 1.8-24
mime 0,5 minqa 1.2.4 mnormt 1.5-5
ModelMetrics 1.1.0 munsell 0.4.3 mvtnorm 1.0-7
nlme 3.1-137 nloptr 1.0.4 nnet 7.3-12
numDeriv 2016.8-1 openssl 1.0.1 openxlsx 4.0.17
parallel 3.4.4 pbkrtest 0.4-7 Concetto fondamentale 1.2.1
pkgconfig 2.0.1 pkgKitten 0.1.4 plogr 0.2.0
plyr 1.8.4 praise 1.0.0 prettyunits 1.0.2
Proc 1.11.0 prodlim 1.6.1 proto 1.0.0
psych 1.8.3.3 purrr 0.2.4 quantreg 5.35
R.methodsS3 1.7.1 R.oo 1.21.0 R.utils 2.6.0
R6 2.2.2 randomForest 4.6-14 RColorBrewer 1.1-2
Rcpp 0.12.16 RcppEigen 0.3.3.4.0 RcppRoll 0.2.2
RCurl 1.95-4.10 readr 1.1.1 readxl 1.0.0
ricette 0.1.2 rematch 1.0.1 reshape2 1.4.3
Rio de Janeiro 0.5.10 rlang 0.2.0 robustbase 0.92-8
RODBC 1.3-15 roxygen2 6.0.1 rpart 4.1-13
rprojroot 1.3-2 Rserve 1.7-3 RSQLite 2.1.0
rstudioapi 0,7 Scalabilità 0.5.0 sfsmisc 1.1-2
sp 1.2-7 SparkR 2.3.1 SparseM 1.77
spaziale 7.3-11 Spline 3.4.4 sqldf 0.4-11
SQUAREM 2017.10-1 statmod 1.4.30 stats 3.4.4
stats4 3.4.4 stringi 1.1.7 stringr 1.3.0
Sopravvivenza 2.42-3 tcltk 3.4.4 TeachingDemos 2.10
testthat 2.0.0 tibble 1.4.2 tidyr 0.8.0
tidyselect 0.2.4 timeDate 3043.102 tools 3.4.4
UTF8 1.1.3 utils 3.4.4 viridisLite 0.3.0
whisker 0.3-2 withr 2.1.2 xml2 1.2.0

Librerie Java e Scala installate (versione del cluster Scala 2.11)

ID gruppo ID artefatto Versione
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws amazon-distribuisci-client 1.7.3
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-iam 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-importexport 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-consultas 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 stream 2.7.0
com.databricks Rserve 1.8-3
com.databricks dbml-local_2.11 0.4.1-db1-spark2.3
com.databricks dbml-local_2.11-tests 0.4.1-db1-spark2.3
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
com.mdfsoftware kryo-shaded 3.0.3
com.mdfsoftware minlog 1.3.0
com.fasterxml compagno di classe 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core annotazioni jackson 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.6.7.1
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com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.6.7
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