Databricks Runtime 5.5 LTS (EoS)
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 a luglio 2019. È stato dichiarato Long Term Support (LTS) nell'agosto 2019. Il supporto è terminato il 27 luglio 2021. Databricks Runtime 5.5 Extended Support (EoS) è stato rilasciato l'8 luglio 2021 ed estende il supporto 5.5 a dicembre 2021. Usa Ubuntu 18.04.5 LTS anziché la distribuzione LTS Ubuntu 16.04.6 LTS deprecata usata nella versione originale di Databricks Runtime 5.5 LTS. Il supporto di Ubuntu 16.04.6 LTS è terminato il 1° aprile 2021.
Le note sulla versione seguenti forniscono informazioni su Databricks Runtime 5.5, basate su Apache Spark.
Nuove funzionalità
Ottimizzazione automatica di Delta Lake in Azure Databricks
Oggi, quando si scrivono dati nell'archiviazione cloud, è necessario compattare i file per ottenere prestazioni di I/O ottimali. È necessario preoccuparsi delle dimensioni corrette del file, della frequenza con cui compattare i file, delle dimensioni di un cluster da usare e così via. Per risolvere questa classe di problemi, siamo lieti di annunciare la disponibilità generale di Ottimizzazione automatica con Delta Lake in Azure Databricks. Durante ogni scrittura nelle tabelle Delta, si individuano automaticamente le dimensioni e i file di compattazione corretti in modo da non doversi preoccupare dell'ottimizzazione del layout di archiviazione. Durante le operazioni di scrittura, se l'opzione auto-optimize è true, Azure Databricks determina automaticamente se è necessaria un'ottimizzazione e ottimizza i file di piccole dimensioni. Per informazioni dettagliate, vedere Configurare Delta Lake per controllare le dimensioni dei file di dati.
Delta Lake su Azure Databricks ha migliorato le prestazioni delle query di aggregazione min, max e count
Le prestazioni delle query di aggregazione min, max e count per Delta Lake in Azure Databricks sono state notevolmente migliorate riducendo la quantità di dati letti. Queste query vengono ora eseguite usando statistiche e valori di partizione nei metadati, anziché analizzare i dati.
Pipeline di inferenza del modello più veloci con un'origine dati di file binari migliorata e un funzione UDF pandas con iteratore scalare (anteprima pubblica).
Le attività di Machine Learning, soprattutto nel dominio di immagini e video, spesso devono operare su un numero elevato di file. In Databricks Runtime 5.4 è già stata resa disponibile l'origine dati di file binari per facilitare i file arbitrari ETL, ad esempio le immagini, nelle tabelle Spark. In Databricks Runtime 5.5 è stata aggiunta un'opzione , recursiveFileLookupper caricare i file in modo ricorsivo dalle directory di input annidate. Vedere File binario.
L'origine dati di file binari consente di eseguire attività di inferenza del modello in parallelo dalle tabelle Spark usando una funzione definita dall'utente pandas scalare. Tuttavia, potrebbe essere necessario inizializzare il modello per ogni batch di record, che comporta un sovraccarico. In Databricks Runtime 5.5 è stato eseguito il backporting di un nuovo tipo di funzione definita dall'utente pandas denominato "iteratore scalare" dal master Apache Spark. Con esso è possibile inizializzare un modello una sola volta e applicare il modello a molti batch di input, il che può comportare una velocità di 2-3 volte per i modelli come ResNet50. Vedere Serie per funzioni definite dall'utente scalari.
API dei segreti nei notebook R
L'API Secrets consente di inserire segreti nei notebook senza hardcoding. Questa API è ora disponibile nei notebook R oltre al supporto esistente per i notebook Python e Scala. È possibile usare la dbutils.secrets.get funzione per ottenere segreti. I segreti vengono elaborati prima di stampare in una cella del notebook.
Miglioramenti
- Supporto per l'esecuzione di operazioni SQL Delta Lake in Python
foreachBatch: è stata risolta la limitazione nota di non essere in grado di scrivere nelle tabelle Delta dall'internoforeachBatchdi una query Structured Streaming definita in Python. Ciò è utile in carichi di lavoro di streaming Python comuni; Ad esempio, scrittura di aggregazioni di streaming in modalità di aggiornamento tramite MERGE e foreachBatch. - Prestazioni delle tabelle Delta archiviate in Azure Data Lake Gen2: il controllo della versione più recente di una tabella Delta in ADLS Gen2 ora controlla solo la fine del log delle transazioni, anziché elencare tutte le versioni disponibili. Questa ottimizzazione rende
UPDATEun'operazione temporale costante, migliorando significativamente la latenza. - Scalabilità di Optimize
ZORDER BY: l'ordinamento Z in tabelle Delta molto grandi ora usa unità di lavoro più piccole regolate dal controllo di ammissione avanzato. Questa funzionalità migliora la stabilità di questa operazione senza sacrificare l'utilizzo del cluster. - Miglioramento delle prestazioni dei comandi DML nelle tabelle con un numero elevato di colonne: ora si esegue un'eliminazione migliore delle colonne durante l'analisi dei dati corrispondenti nei
UPDATEcomandi ,DELETEeMERGE. - Supporto per la configurazione di reti virtuali e endpoint di servizio in Spark - Connettore Synapse Analytics: sono stati aggiunti percorsi ADL Gen2 a un elenco di indirizzi consentiti come percorsi dati temporanei (
.option("tempDir", "abfss://...")) e è stata aggiunta una nuova opzione denominatauseAzureMSI, da usare invece diforward_spark_azure_storage_credentialsnel caso in cui Synapse Analytics sia configurato per l'autenticazione tramite identità gestite nell'account di archiviazione V2. - Invalidazione automatica per la memorizzazione nella cache del disco: la memorizzazione nella cache del disco ora rileva automaticamente i file che sono stati modificati o sovrascritti dopo essere stati memorizzati nella cache. Tutte le voci non aggiornate vengono invalidate automaticamente e rimosse dalla cache. Vedere Ottimizzare le prestazioni con la memorizzazione nella cache in Azure Databricks.
- Aggiornamento della rotellina della libreria Python dalla versione 0.33.3 alla versione 0.33.4.
- Aggiornamento della libreria R nlme dalla versione 3.1-139 alla versione 3.1-140.
Correzioni di bug
- Correzione dell'annullamento per i comandi R che non eseguono processi Spark. In precedenza, i comandi R che non eseguono processi Spark potrebbero essere annullati, ma lo stato dei notebook andrebbe perso; i comandi possono ora essere annullati senza perdere lo stato del notebook.
- L'eliminazione o lo spostamento di una tabella gestita ora invalida il log Delta Lake memorizzato nella cache.
- Correzione di un bug per cui la scrittura di checkpoint Delta Lake potrebbe non riuscire a causa di
FileAlreadyExistsException. - Scala REPL ora imposta il flag appropriato
-target:jvm-1.8per supportare la chiamata di metodi Java che usano funzionalità Java 8.
Apache Spark
Databricks Runtime 5.5 include Apache Spark 2.4.3. Questa versione include tutte le correzioni e i miglioramenti di Spark inclusi in Databricks Runtime 5.4 (EoS), nonché le correzioni di bug e i miglioramenti aggiuntivi seguenti apportati a Spark:
- [SPARK-24695] Consenti alle funzioni definite dall'utente di restituire CalendarInterval
- [SPARK-28056] aggiungere docstring/doctest per SCALAR_ITER funzione definita dall'utente pandas
- [SPARK-28185] Chiude il generatore quando le funzioni definite dall'utente Python si arrestano in anticipo
- [SPARK-24703] Supporto per la moltiplicazione degli intervalli
- [SPARK-27018][CORE] Correzione della rimozione errata del file con checkpoint in PeriodicCheckpointer
- [SPARK-28127][SQL] Microottimizzazione nel metodo mapChildren di TreeNode
- [SPARK-26038] ToScalaBigInt/toJavaBigInteger decimale per i decimali non adattati a long
- [SPARK-26555][SQL] Rendere thread safe per il controllo del sottotipo ScalaReflection
- [SPARK-28081][ML] Gestire conteggi vocab di grandi dimensioni in word2vec
- [SPARK-21882][CORE] OutputMetrics non conta correttamente i byte scritti nella funzione saveAsHadoopDataset
- [SPARK-28030] convertire filePath in URI nell'origine dati del file binario
- [SPARK-27803][SQL][PYTHON] Correzione dell'eliminazione delle colonne per la funzione definita dall'utente Python
- [SPARK-27917][SQL] Forma canonica dell'oggetto CaseWhen non è corretta
- [SPARK-27798][SQL] from_avro non deve produrre lo stesso valore quando viene convertito in relazione locale
- [SPARK-27873][SQL] columnNameOfCorruptRecord non deve essere controllato con i nomi di colonna nell'intestazione CSV durante la disabilitazione di enforceSchema
- [SPARK-27907][SQL] HiveUDAF deve restituire NULL in caso di 0 righe
- [SPARK-27699][SQL] Push parziale verso il basso predicato disgiuntivo in Parquet/ORC
- [SPARK-27868][CORE] Migliore valore predefinito e documentazione per il backlog del server socket.
- [SPARK-27869][CORE] Redact sensitive information in System Properties from UI
- [SPARK-27863][SQL][BACKPORT-2.4] I file di metadati e i file temporanei non devono essere conteggiati come file di dati
- [SPARK-27657][ML] Correzione del formato di log di ml.util.Instrumentation.logFai...
- [SPARK-27858][SQL] Correzione della deserializzazione avro nei tipi di unione con più tipi non Null
- [SPARK-27711][CORE] Unset InputFileBlockHolder alla fine delle attività
- [SPARK-27351][SQL] Stima outputRows errata dopo AggregateEstimation con solo colonna valore Null
- [SPARK-27539][SQL] Correzione di una stima di outputRows di aggregazione imprecisa con una colonna contenente valori Null"
- [SPARK-27800][SQL] Correzione di risposte errate nei test case bitwiseXor
- [SPARK-27639][SQL] InMemoryTableScan mostra il nome della tabella nell'interfaccia utente, se possibile
- [SPARK-27726][CORE] Correzione delle prestazioni delle eliminazioni di ElementTrackingStore quando si usa InMemoryStore con carichi elevati
- [SPARK-27771][SQL] Aggiungere una descrizione SQL per le funzioni di raggruppamento (cubo, rollup, raggruppamento e grouping_id)
- [SPARK-27735][SS] L'analisi della stringa intervallo deve non fare distinzione tra maiuscole e minuscole in SS
- [SPARK-26856][PYSPARK] Supporto di Python per api di from_avro e to_avro
- [SPARK-26870][SQL] Spostare to_avro/from_avro nell'oggetto funzioni a causa della compatibilità java
- [SPARK-26812][SQL] Segnalare la correttezza dei valori Null per i tipi di dati complessi nell'unione
- [SPARK-27671][SQL] Correzione dell'errore durante il cast da un valore Null annidato in uno struct
-
[SPARK-27673][SQL] Aggiungere
sinceinformazioni a espressioni casuali, regex, null -
[SPARK-27672][SQL] Aggiungere
sinceinformazioni alle espressioni stringa - [SPARK-25139][SPARK-18406][CORE] Evitare nonfatals di terminare l'executor in PythonRunner
- [SPARK-27624][CORE] Correzione di CalenderInterval per visualizzare correttamente un intervallo vuoto
- [SPARK-27577][MLLIB] Correzione delle soglie inattivo in BinaryClassificationMetrics
- [SPARK-27621][ML] Regressione lineare - Convalidare i parametri correlati al training, ad esempio la perdita solo durante la fase di adattamento
- [SPARK-26048][SPARK-24530] Cherrypick tutti i commit mancanti nello script di versione 2.4
- [SPARK-24935][SQL] supporta INIT ->UPDATE -> MERGE -> FINISH nell'adattatore Hive UDAF
Aggiornamenti di manutenzione
Vedere Aggiornamenti della manutenzione di Databricks Runtime 5.5.
Ambiente di sistema
- Sistema operativo: Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java: 1.8.0_252
- Scala: 2.11.12
- Python: 2.7.12 per cluster Python 2 e 3.5.2 per cluster Python 3.
- R: R versione 3.6.0 (2019-04-26)
-
Cluster GPU: sono installate le librerie GPU NVIDIA seguenti:
- Driver Tesla 375.66
- CUDA 9.0
- cuDNN 7.0
Nota
Sebbene Scala 2.12 sia supportato in Apache Spark 2.4, non è supportato in Databricks Runtime 5.5.
Contenuto della sezione:
- Librerie Python installate
- Librerie R installate
- Librerie Java e Scala installate (versione del cluster Scala 2.11)
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 | 19.1.1 | 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 | 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 |
Librerie R installate
| Library | Versione | Library | Versione | Library | Versione |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | car | 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 |
| compilatore | 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 | puntini di sospensione | 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 | grafica | 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 | Iteratori | 1.0.10 |
| jsonlite | 1.6 | KernSmooth | 2.23-15 | Etichettatura | 0.3 |
| Lattice | 0.20-38 | Java | 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 | mappe | 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 | Concetto fondamentale | 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 | Avanzamento | 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 | ricette | 0.1.5 | rematch | 1.0.1 |
| remotes | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.3 | Rio de Janeiro | 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 | Scalabilità | 1.0.0 |
| sessioninfo | 1.1.1 | sp | 1.3-1 | sparklyr | 1.0.0 |
| SparkR | 2.4.4 | SparseM | 1.77 | spaziale | 7.3-11 |
| Spline | 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 | Sopravvivenza | 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 |
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 | 1.8.10 |
| 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-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 | 0.5.0-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 |
| com.mdfsoftware | kryo-shaded | 4.0.2 |
| com.mdfsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | compagno di classe | 1.0.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | annotazioni jackson | 2.6.7 |
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