Databricks Runtime 5.0(EoS)
참고 항목
이 Databricks Runtime 버전에 대한 지원이 종료되었습니다. 지원 종료 날짜는 지원 종료 기록을 참조하세요. 지원되는 모든 Databricks Runtime 버전은 Databricks Runtime 릴리스 정보 버전 및 호환성을 참조하세요.
Databricks는 2018년 11월에 이 버전을 릴리스했습니다.
다음 릴리스 정보는 Apache Spark에서 제공하는 Databricks Runtime 5.0에 대한 정보를 제공합니다.
새로운 기능
Delta Lake
- 이제 하위 쿼리가
DELETE
및UPDATE
명령을 지원하기 위해WHERE
절에서 지원됩니다. MERGE
명령에 대한 확장 가능한 새 구현.- 삽입 및 업데이트 수에 대한 제한이 없습니다.
- SCD 유형 1 및 유형 2 쿼리에 사용할 수 있습니다.
- "업데이트" 모드의 스트리밍 쿼리에서 upsert를 수행할 수 있습니다(예: 델타 테이블에 스트리밍 집계 출력 쓰기). MERGE 및 foreachBatch를 사용하여 Databricks Delta에 스트리밍 집계 쓰기 Notebook의 예를 참조하세요.
- 이제 하위 쿼리가
구조적 스트리밍
- Azure Blob 스토리지 파일 알림 기반 스트리밍 원본. 이를 통해 Azure Blob 스토리지의 파일에 대해 구조적 스트리밍 쿼리를 실행할 때 목록 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 이 스트리밍 원본은 목록을 사용하여 처리할 새 파일을 찾는 대신, 파일 이벤트 알림을 직접 읽어 새 파일을 찾을 수 있습니다. Azure Queue Storage(레거시)를 사용하는 Azure Blob Storage 파일 원본을 참조하세요.
딥 러닝 작업을 모니터링하기 위해 TensorBoard에 대한 지원이 추가되었습니다. TensorBoard를 참조하세요.
향상된 기능
- Delta Lake
OPTIMIZE
성능 및 안정성OPTIMIZE
명령은 일괄 처리를 끝에서 커밋하는 대신 가능한 한 빨리 커밋합니다.- 병렬로 실행되는
OPTIMIZE
스레드의 기본 수를 줄였습니다. 이는 큰 테이블에 대한 엄격한 성능 향상입니다. - 분할된 테이블에 쓸 때 데이터를 불필요하게 정렬하지 않도록 방지하여
OPTIMIZE
쓰기 속도를 높였습니다. - 증분 방식으로 수행하여
OPTIMIZE ZORDER BY
속도를 높였습니다. 즉, 이제 명령은 동일한 열에서 이미 Z 순서로 지정된 데이터 파일을 다시 쓰지 않습니다. Delta Lake에 대한 데이터 건너뛰기를 참조하세요.
- 델타 테이블을 쿼리할 때 스냅샷 격리. 델타 테이블에 대한 동시 업데이트가 있더라도 해당 테이블에 대한 여러 참조(예: 자체 조인)가 있는 쿼리는 동일한 테이블 스냅샷에서 읽습니다.
- 드라이버에서 메타데이터를 캐시하여 작은 델타 테이블(2,000개 미만 파일)에서 읽을 때 쿼리 대기 시간이 향상되었습니다.
- MLlib 로지스틱 회귀 성능이 향상되었습니다.
- MLlib 트리 알고리즘 성능이 향상되었습니다.
- 여러 Java 및 Scala 라이브러리를 업그레이드했습니다. 설치된 Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.11 클러스터 버전)를 참조하세요.
- 설치된 일부 Python 라이브러리를 업그레이드했습니다.
- pip: 10.0.1에서 18.0으로
- setuptools: 39.2.0에서 40.4.1로
- tornado: 5.0.2에서 5.1.1로
- 설치된 여러 R 라이브러리를 업그레이드했습니다. 설치된 R 라이브러리를 참조하세요.
버그 수정
- Delta Lake
- 이제 SQL conf에 설정된 구성이 다른 Notebook에 처음 로드된 Delta Lake 작업에 올바르게 적용됩니다.
- 조건에서 Null로 평가하는 행을 잘못 삭제하는
DELETE
명령의 버그가 수정되었습니다. - 초기 일괄 처리(즉, 스트림이 시작될 때 테이블에 있던 데이터)를 처리하는 데 2일을 초과하는 스트림이 검사점에서 복구를 시도할 때 더 이상
FileNotFoundException
으로 인해 실패하지 않습니다. - 새 테이블을 로드할 때
NoClassDefError
가 발생하는 경합 상태를 방지합니다. - "여기에는 삭제할 절대 경로가 없어야 합니다."라는 AssertionError로 인해 작업이 실패할 수 있는
VACUUM
이 수정되었습니다. - Hive에서 생성된 스토리지 속성을 포함하지 않도록
SHOW CREATE TABLE
명령이 수정되었습니다.
- 내부 Spark 클래스에 대해 많은
NoClassDefFoundError
오류를 throw하는 실행기는 이제 문제를 해결하기 위해 자동으로 다시 시작됩니다.
알려진 문제
- 대/소문자 구분 사용 안 함이 사용하도록 설정된 경우에도(기본값) Delta Lake에서
overwrite
모드에 대한replaceWhere
옵션에 지정된 열 이름은 대/소문자를 구분합니다. - Databricks Runtime 5.0용 Snowflake 커넥터는 미리 보기에 있습니다.
- Databricks Runtime 5.0 클러스터에 연결된 Notebook에서 실행되는 스트리밍 셀을 취소하는 경우 Notebook 상태를 지우거나 클러스터를 다시 시작하지 않는 한 Notebook에서 후속 명령을 실행할 수 없습니다. 해결 방법은 기술 자료를 참조하세요.
Apache Spark
Databricks Runtime 5.0에는 Apache Spark 2.4.0이 포함됩니다.
Core 및 Spark SQL
참고 항목
이 문서에는 Microsoft에서 사용하지 않는 용어인 slave에 대한 참조가 포함되어 있습니다. 소프트웨어에서 용어가 제거되면 이 문서에서 해당 용어가 제거됩니다.
주요 기능
- 장벽 실행 모드: [SPARK-24374] 딥 러닝 프레임워크와 더 잘 통합되도록 스케줄러에서 장벽 실행 모드를 지원합니다.
- Scala 2.12 지원: [SPARK-14220] 실험적 Scala 2.12 지원을 추가합니다. 이제 Scala 2.12를 사용하여 Spark를 빌드하고 Scala 2.12에서 Spark 애플리케이션을 작성할 수 있습니다.
- 고차 함수: [SPARK-23899] 복잡한 데이터 형식을 더 쉽게 사용할 수 있도록 고차 함수를 포함하여 많은 새 기본 제공 함수를 추가합니다. Apache Spark 기본 제공 함수를 참조하세요.
- 기본 제공 Avro 데이터 원본: [SPARK-24768] 논리 형식 지원, 향상된 성능 및 유용성을 갖춘 인라인 Spark-Avro 패키지입니다.
API
- [SPARK-24035] 피벗에 대한 SQL 구문
- [SPARK-24940] SQL 쿼리에 대한 병합 및 다시 분할 힌트
- [SPARK-19602] 정규화된 열 이름의 열 확인 지원
- [SPARK-21274] EXCEPT ALL 및 INTERSECT ALL 구현
성능 및 안정성
- [SPARK-16406] 많은 수의 열에 대한 참조 확인이 더 빨라야 함
- [SPARK-23486] lookupFunctions에 대한 외부 카탈로그에서 함수 이름 캐시
- [SPARK-23803] 버킷 정리 지원
- [SPARK-24802] 최적화 규칙 제외
- [SPARK-4502] Parquet 테이블에 대한 중첩된 스키마 정리
- [SPARK-24296] 2GB보다 큰 블록 복제 지원
- [SPARK-24307] 메모리에서 2GB를 초과하는 메시지 보내기 지원
- [SPARK-23243] RDD의 순서 섞기+다시 분할로 인해 잘못된 대답이 발생할 수 있음
- [SPARK-25181] 네트워킹 속도가 느릴 때 메모리 오버헤드를 줄이기 위해 BlockManager 마스터 및 슬레이브 스레드 풀의 크기 제한
커넥터
- [SPARK-23972] Parquet를 1.8.2에서 1.10.0으로 업데이트
- [SPARK-25419] Parquet 조건자 푸시다운 향상
- [SPARK-23456] 네이티브 ORC 판독기는 기본적으로 켜짐
- [SPARK-22279] 네이티브 ORC 판독기를 사용하여 기본적으로 Hive serde 테이블 읽기
- [SPARK-21783] 기본적으로 ORC 필터 푸시다운 켜기
- [SPARK-24959] JSON 및 CSV의 count() 속도 향상
- [SPARK-24244] CSV 파서에 필요한 열만 구문 분석
- [SPARK-23786] CSV 스키마 유효성 검사 - 열 이름이 확인되지 않음
- [SPARK-24423] JDBC에서 읽을 쿼리를 지정하기 위한 query 옵션
- [SPARK-22814] JDBC 파티션 열에서 날짜/타임스탬프 지원
- [SPARK-24771] Avro를 1.7.7에서 1.8로 업데이트
PySpark
- [SPARK-24215] DataFrame API에 대한 즉시(eager) 평가 구현
- [SPARK-22274] - [SPARK-22239] pandas udf를 사용하는 사용자 정의 집계 함수
- [SPARK-24396] ForeachWriter(Python용 구조적 스트리밍) 추가
- [SPARK-23874] Apache Arrow를 0.10.0으로 업그레이드
- [SPARK-25004] spark.executor.pyspark.memory 제한 추가
- [SPARK-23030] pandas DataFrame에서 만들고 수집하는 데 Arrow 스트림 형식 사용
- [SPARK-24624] Python UDF 및 Scalar pandas UDF의 혼합 지원
기타 주목할 만한 변경 사항
- [SPARK-24596] 비연속 캐시 무효화
- [SPARK-23880] 데이터 캐싱 작업을 트리거하지 않음
- [SPARK-23510][SPARK-24312] Hive 2.2 및 Hive 2.3 메타스토어 지원
- [SPARK-23711] UnsafeProjection에 대한 대체 생성기 추가
- [SPARK-24626] Analyze Table 명령에서 위치 크기 계산 병렬화
구조적 스트리밍
주요 기능
- [SPARK-24565] foreachBatch(Python, Scala 및 Java)를 사용하여 각 마이크로 일괄 처리의 출력 행을 DataFrame으로 표시
- [SPARK-24396] foreach 및 ForeachWriter에 대한 Python API 추가
- [SPARK-25005] 트랜잭션 생산자를 사용하여 작성된 Kafka 토픽에서 커밋된 레코드만 읽도록 'kafka.isolation.level' 지원
기타 주목할 만한 변경 사항
- [SPARK-24662] 추가 또는 완료 모드에서 스트림에 대한 LIMIT 연산자 지원
- [SPARK-24763] 스트리밍 집계의 값에서 중복 키 데이터 제거
- [SPARK-24156] 입력 스트림에 데이터가 없는 경우 상태 저장 작업(mapGroupsWithState, 스트림-스트림 조인, 스트리밍 집계, dropDuplicate 스트리밍)을 사용하여 출력 결과 및/또는 상태 정리를 더 빠르게 생성
- [SPARK-24730] 쿼리에 여러 입력 스트림이 있는 경우 최소 또는 최대 워터마크 선택 지원
- [SPARK-25399] 연속 처리에서 실행 스레드를 마이크로 일괄 처리 스트리밍에 다시 사용하면 정확성 문제가 발생할 수 있는 버그 수정
- [SPARK-18057] Kafka 클라이언트 버전을 0.10.0.1에서 2.0.0으로 업그레이드
MLlib
주요 기능
- [SPARK-22666] 이미지 형식에 대한 Spark 데이터 원본
기타 주목할 만한 변경 사항
- [SPARK-22119][SPARK-23412][SPARK-23217] KMeans/BisectingKMeans/Clustering 평가기에 코사인 거리 측정값 추가
- [SPARK-10697] 연결 규칙 마이닝의 리프트 계산
- [SPARK-14682][SPARK-24231] spark.ml GBT에 대해 evaluateEachIteration 메서드 또는 이에 해당하는 메서드 제공
- [SPARK-7132][SPARK-24333] 유효성 검사가 spark.ml GBT로 설정된 fit(맞춤) 추가
- [SPARK-15784][SPARK-19826] spark.ml에 Power Iteration Clustering 추가
- [SPARK-15064] StopWordsRemover의 로캘 지원
- [SPARK-21741] DataFrame 기반 다변량 요약 작성기에 대한 Python API
- [SPARK-21898][SPARK-23751] MLlib의 KolmogorovSmirnovTest에 대한 기능 패리티
- [SPARK-10884] 회귀 및 분류 관련 모델의 단일 인스턴스에 대한 예측 지원
- [SPARK-23783] ML 파이프라인에 대한 새 제네릭 내보내기 특성 추가
- [SPARK-11239] ML 선형 회귀에 대한 PMML 내보내기
SparkR
- [SPARK-25393] 새 from_csv() 함수 추가
- [SPARK-21291] DataFrame에 R partitionBy API 추가
- [SPARK-25007] SparkR에 array_intersect/array_except/array_union/shuffle 추가
- [SPARK-25234] 병렬화에서 정수 오버플로 방지
- [SPARK-25117] R에 EXCEPT ALL 및 INTERSECT ALL 지원 추가
- [SPARK-24537] array_remove, array_zip, map_from_arrays, array_distinct 추가
- [SPARK-24187] SparkR에 array_join 함수 추가
- [SPARK-24331] SparkR에 array_overlap, array_repeat, map_entries 추가
- [SPARK-24198] SparkR에 slice 함수 추가
- [SPARK-24197] SparkR에 array_sort 함수 추가
- [SPARK-24185] SparkR에 flatten 함수 추가
- [SPARK-24069] array_min, array_max 함수 추가
- [SPARK-24054] array_position 함수, element_at 함수 추가
- [SPARK-23770] SparkR에 repartitionByRange API 추가
GraphX
- [SPARK-25268] 병렬 맞춤형 PageRank를 실행하면 직렬화 예외를 throw함
사용 중단
- [SPARK-23451] KMeans computeCost 사용 중단
- [SPARK-25345] ImageSchema에서 readImages API 사용 중단
동작 변경 내용
- [SPARK-23549] 타임스탬프를 날짜와 비교할 때 타임스탬프로 캐스팅
- [SPARK-24324] pandas Grouped Map UDF에서 이름별로 결과 열을 할당해야 함
- [SPARK-25088] Rest Server 기본 및 문서 업데이트
- [SPARK-23425] 와일드카드를 사용하는 hdfs 파일 경로에 대한 데이터 로드가 제대로 작동하지 않음
- [SPARK-23173] null을 허용하지 않는 것으로 표시된 필드에 대해 from_json에서 null을 생성할 수 있음
- [SPARK-24966] 집합 연산에 대한 우선 순위 규칙 구현
- [SPARK-25708] GROUP BY가 없는 HAVING은 전역 집계여야 함
- [SPARK-24341] 다중 값 IN 하위 쿼리를 올바르게 처리
- [SPARK-19724] 기존 기본 위치를 사용하여 관리되는 테이블을 만들면 예외를 throw해야 함
알려진 문제
- [SPARK-25793] BisectingKMeans에서 모델 버그 로드
- [SPARK-25271] Hive parquet 테이블이 있는 CTAS에서 네이티브 parquet 원본을 활용해야 함
- [SPARK-24935] Spark 2.2 이상에서의 Hive UDAF 실행 문제
유지 관리 업데이트
Databricks Runtime 5.0 유지 관리 업데이트를 참조하세요.
시스템 환경
- 운영 체제: Ubuntu 16.04.5 LTS
- Java: 1.8.0_162
- Scala: 2.11.8
- Python: Python 2 클러스터의 경우 2.7.12, Python 3 클러스터의 경우 3.5.2.
- R: R 버전 3.4.4(2018-03-15)
- GPU 클러스터: 다음 NVIDIA GPU 라이브러리가 설치됩니다.
- Tesla 드라이버 375.66
- CUDA 9.0
- cuDNN 7.0
참고 항목
Scala 2.12는 Apache Spark 2.4에서 지원되지만 Databricks Runtime 5.0에서는 지원되지 않습니다.
설치된 Python 라이브러리
라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
---|---|---|---|---|---|
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 |
암호화 | 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 | 미래 | 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 | 18.0 | 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 |
requests | 2.11.1 | s3transfer | 0.1.9 | scikit-learn | 0.18.1 |
scipy | 0.18.1 | scour | 0.32 | seaborn | 0.7.1 |
setuptools | 40.4.1 | simplejson | 3.8.2 | simples3 | 1.0 |
singledispatch | 3.4.0.3 | 6 | 1.10.0 | statsmodels | 0.6.1 |
tornado | 5.1.1 | traitlets | 4.3.0 | urllib3 | 1.19.1 |
virtualenv | 15.0.1 | wcwidth | 0.1.7 | wheel | 0.31.1 |
wsgiref | 0.1.2 |
설치된 R 라이브러리
라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
---|---|---|---|---|---|
abind | 1.4-5 | assertthat | 0.2.0 | backports | 1.1.2 |
base | 3.4.4 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.66.0-1 |
bindr | 0.1.1 | bindrcpp | 0.2.2 | bit | 1.1-14 |
bit64 | 0.9-7 | bitops | 1.0-6 | blob | 1.1.1 |
boot | 1.3-20 | brew | 1.0-6 | broom | 0.5.0 |
callr | 3.0.0 | 차량 | 3.0-2 | carData | 3.0-1 |
캐럿 | 6.0-80 | 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 | 1.5 |
compiler | 3.4.4 | crayon | 1.3.4 | curl | 3.2 |
CVST | 0.2-2 | data.table | 1.11.4 | datasets | 3.4.4 |
DBI | 1.0.0 | ddalpha | 1.3.4 | DEoptimR | 1.0-8 |
desc | 1.2.0 | devtools | 1.13.6 | digest | 0.6.16 |
dimRed | 0.1.0 | doMC | 1.3.5 | dplyr | 0.7.6 |
DRR | 0.0.3 | fansi | 0.3.0 | forcats | 0.3.0 |
foreach | 1.4.4 | foreign | 0.8-70 | gbm | 2.1.3 |
geometry | 0.3-6 | ggplot2 | 3.0.0 | git2r | 0.23.0 |
glmnet | 2.0-16 | glue | 1.3.0 | gower | 0.1.2 |
graphics | 3.4.4 | grDevices | 3.4.4 | grid | 3.4.4 |
gsubfn | 0.7 | gtable | 0.2.0 | h2o | 3.20.0.2 |
haven | 1.1.2 | hms | 0.4.2 | httr | 1.3.1 |
hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ipred | 0.9-7 |
iterators | 1.0.10 | jsonlite | 1.5 | kernlab | 0.9-27 |
KernSmooth | 2.23-15 | labeling | 0.3 | lattice | 0.20-35 |
lava | 1.6.3 | lazyeval | 0.2.1 | littler | 0.3.4 |
lme4 | 1.1-18-1 | lubridate | 1.7.4 | magic | 1.5-8 |
magrittr | 1.5 | mapproj | 1.2.6 | 맵 | 3.3.0 |
maptools | 0.9-3 | MASS | 7.3-50 | 행렬 | 1.2-14 |
MatrixModels | 0.4-1 | memoise | 1.1.0 | 메서드 | 3.4.4 |
mgcv | 1.8-24 | mime | 0.5 | minqa | 1.2.4 |
ModelMetrics | 1.2.0 | munsell | 0.5.0 | mvtnorm | 1.0-8 |
nlme | 3.1-137 | nloptr | 1.0.4 | nnet | 7.3-12 |
numDeriv | 2016.8-1 | openssl | 1.0.2 | openxlsx | 4.1.0 |
parallel | 3.4.4 | pbkrtest | 0.4-7 | pillar | 1.3.0 |
pkgbuild | 1.0.0 | pkgconfig | 2.0.2 | pkgKitten | 0.1.4 |
pkgload | 1.0.0 | plogr | 0.2.0 | pls | 2.7-0 |
plyr | 1.8.4 | praise | 1.0.0 | prettyunits | 1.0.2 |
pROC | 1.12.1 | processx | 3.2.0 | prodlim | 2018.04.18 |
proto | 1.0.0 | ps | 1.1.0 | purrr | 0.2.5 |
quantreg | 5.36 | R.methodsS3 | 1.7.1 | R.oo | 1.22.0 |
R.utils | 2.7.0 | R6 | 2.2.2 | randomForest | 4.6-14 |
RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 0.12.18 | RcppEigen | 0.3.3.4.0 |
RcppRoll | 0.3.0 | RCurl | 1.95-4.11 | readr | 1.1.1 |
readxl | 1.1.0 | recipes | 0.1.3 | rematch | 1.0.1 |
reshape2 | 1.4.3 | rio | 0.5.10 | rlang | 0.2.2 |
robustbase | 0.93-2 | RODBC | 1.3-15 | roxygen2 | 6.1.0 |
rpart | 4.1-13 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.7-3 |
RSQLite | 2.1.1 | rstudioapi | 0.7 | scales | 1.0.0 |
sfsmisc | 1.1-2 | sp | 1.3-1 | SparkR | 2.4.0 |
SparseM | 1.77 | spatial | 7.3-11 | splines | 3.4.4 |
sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2017.10-1 | statmod | 1.4.30 |
통계 | 3.4.4 | stats4 | 3.4.4 | stringi | 1.2.4 |
stringr | 1.3.1 | survival | 2.42-6 | tcltk | 3.4.4 |
TeachingDemos | 2.10 | testthat | 2.0.0 | tibble | 1.4.2 |
tidyr | 0.8.1 | tidyselect | 0.2.4 | timeDate | 3043.102 |
tools | 3.4.4 | utf8 | 1.1.4 | utils | 3.4.4 |
viridisLite | 0.3.0 | whisker | 0.3-2 | withr | 2.1.2 |
xml2 | 1.2.0 | zip | 1.0.0 |
설치된 Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.11 클러스터 버전)
그룹 ID | 아티팩트 ID | 버전 |
---|---|---|
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 |
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