Databricks Runtime 5.0 (EoS)
注意
針對此 Databricks Runtime 版本的支援已結束。 如需了解終止支援日期,請參閱終止支援歷程記錄。 如需所有支援的 Databricks Runtime 版本,請參閱 Databricks Runtime 版本資訊版本和相容性 (機器翻譯)。
Databricks 於 2018 年 11 月發行此版本。
下列版本資訊提供由 Apache Spark 提供之 Databricks Runtime 5.0 的相關信息。
新功能
Delta Lake
- 子查詢現在在 子句
DELETE
中WHERE
支援和UPDATE
命令。 - 命令的新可調整實作
MERGE
。- 插入和更新的數目沒有限制。
- 可用於 SCD 類型 1 和 Type 2 查詢。
- 可以是在「更新」模式中從串流查詢執行 upsert (例如,將串流匯總輸出寫入 Delta 數據表)。 請參閱使用 MERGE 和 foreachBatch Notebook 將串流匯總寫入 Databricks Delta 中的範例。
- 子查詢現在在 子句
結構化串流
- 以 Azure Blob 記憶體檔案通知為基礎的串流來源。 在 Azure Blob 記憶體中的檔案上執行結構化串流查詢時,這可能會大幅降低清單成本。 此串流來源可以直接讀取檔案事件通知來尋找新檔案,而不是使用清單來尋找新檔案。 請參閱 Azure Blob 記憶體檔案來源與 Azure 佇列記憶體(舊版)。
已新增 TensorBoard 監視深度學習作業的支援。 請參閱 TensorBoard。
改善
- Delta Lake
OPTIMIZE
效能和穩定性。OPTIMIZE
命令會儘快認可批次,而不是在結尾認可。- 減少平行執行的預設線程
OPTIMIZE
數目。 這是大型數據表的嚴格效能提升。 OPTIMIZE
在寫入數據分割數據表時,避免不必要的排序數據,以加速寫入。OPTIMIZE ZORDER BY
藉由進行累加來加速。 這表示命令現在可避免重寫已經由相同數據行排序的數據檔。 請參閱 Delta Lake 的資料略過。
- 查詢 Delta 數據表時的快照集隔離。 對 Delta 數據表有多個參考的任何查詢(例如自我聯結),即使數據表有並行更新,也會從相同的數據表快照集讀取。
- 透過快取驅動程式上的元數據,改善從小型 (< 2000 個檔案) 差異數據表讀取時的查詢延遲。
- 改善 MLlib 羅吉斯回歸效能。
- 改善 MLlib 樹狀結構演算法效能。
- 已升級數個 Java 和 Scala 連結庫。 請參閱已安裝的 Java 和 Scala 連結庫(Scala 2.11 叢集版本)。
- 已升級一些已安裝的 Python 連結庫:
- pip:10.0.1 至 18.0
- setuptools:39.2.0 至 40.4.1
- 龍捲風:5.0.2 至 5.1.1
- 已升級數個已安裝的 R 連結庫。 請參閱已安裝的 R 連結 庫。
錯誤修正
- Delta Lake
- 在 SQL 中設定的組態現在已正確套用至第一次載入不同筆記本中的 Delta Lake 作業。
- 已修正命令中的
DELETE
Bug,該錯誤會錯誤地刪除條件評估為 Null 的數據列。 - 在嘗試從檢查點復原時,需要兩天以上的串流來處理初始批次(也就是數據流啟動時數據表中的數據)不再失敗
FileNotFoundException
。 - 避免載入新數據表時導致
NoClassDefError
的競爭條件。 VACUUM
修正作業失敗之處,並指出 AssertionError 指出:「不應該在這裡刪除任何絕對路徑」。- 已修正
SHOW CREATE TABLE
命令,以不包含Hive產生的記憶體屬性。
- 針對內部 Spark 類別擲回許多
NoClassDefFoundError
錯誤的執行程式現在會自動重新啟動,以修正問題。
已知問題
- 即使在啟用不區分大小寫的情況下,在 Delta Lake 中模式選項
overwrite
中指定的replaceWhere
數據行名稱也會區分大小寫(這是預設值)。 - Databricks Runtime 5.0 的 Snowflake 連接器處於預覽狀態。
- 如果您在附加至 Databricks Runtime 5.0 叢集的筆記本中取消執行中的串流數據格,除非您清除筆記本狀態或重新啟動叢集,否則您無法在筆記本中執行任何後續命令。 如需因應措施,請參閱 知識庫。
Apache Spark
Databricks Runtime 5.0 包含 Apache Spark 2.4.0。
核心和Spark SQL
注意
本文包含術語從屬的參考,這是 Azure Databricks 不使用的術語。 從軟體中移除該字詞時,我們也會將其從本文中移除。
主要功能
- 屏障執行模式: [SPARK-24374] 支援排程器中的屏障執行模式,以更好地與深度學習架構整合。
- Scala 2.12 支援: [SPARK-14220] 新增實驗性 Scala 2.12 支援。 現在您可以使用 Scala 2.12 建置 Spark,並在 Scala 2.12 中撰寫 Spark 應用程式。
- 高階函式: [SPARK-23899] 新增許多新的內建函式,包括高階函式,讓使用複雜數據類型更容易。 請參閱 Apache Spark 內建函式。
- 內建 Avro 數據源: [SPARK-24768] 內嵌 Spark-Avro 套件,具有邏輯類型支援、更佳的效能和可用性。
API
- [SPARK-24035] Pivot 的 SQL 語法
- [SPARK-24940] SQL 查詢的聯合和重新分割提示
- [SPARK-19602] 支援完整數據行名稱的數據行解析
- [SPARK-21274] 實作 EXCEPT ALL 和 INTERSECT ALL
效能與穩定性
- [SPARK-16406] 大量數據行的參考解析應該更快
- [SPARK-23486] 從外部目錄快取函式名稱以取得lookupFunctions
- [SPARK-23803] 支援貯體剪除
- [SPARK-24802] 優化規則排除
- [SPARK-4502] Parquet 資料表的巢狀架構剪除
- [SPARK-24296] 支援大於 2 GB 的復寫區塊
- [SPARK-24307] 支援從記憶體傳送超過 2 GB 的訊息
- [SPARK-23243] RDD 上的隨機+重新分割可能會導致不正確的答案
- [SPARK-25181] 限制 BlockManager 主機和從屬線程集區的大小,降低網路速度緩慢時的記憶體額外負荷
連接器
- [SPARK-23972] 將 Parquet 從 1.8.2 更新為 1.10.0
- [SPARK-25419] Parquet 述詞下推改善
- [SPARK-23456] 原生 ORC 讀取器預設為開啟
- [SPARK-22279] 根據預設,使用原生 ORC 讀取器讀取 Hive serde 數據表
- [SPARK-21783] 默認開啟 ORC 篩選條件下推
- [SPARK-24959] 加速 JSON 和 CSV 的計數
- [SPARK-24244] 僅剖析 CSV 剖析器的必要數據行
- [SPARK-23786] CSV 架構驗證 - 不會檢查資料行名稱
- [SPARK-24423] 指定要從 JDBC 讀取之查詢的選項查詢
- [SPARK-22814] 支援 JDBC 資料分割資料列中的日期/時間戳
- [SPARK-24771] 將 Avro 從 1.7.7 更新為 1.8
PySpark
- [SPARK-24215] 實作DataFrame API的急切評估
- [SPARK-22274] - [SPARK-22239] 具有 pandas udf 的使用者定義聚合函數
- [SPARK-24396] 新增適用於 Python 的結構化串流 ForeachWriter
- [SPARK-23874] 將 Apache Arrow 升級至 0.10.0
- [SPARK-25004] 新增spark.executor.pyspark.memory限制
- [SPARK-23030] 使用箭頭數據流格式從 Pandas DataFrame 建立及收集
- [SPARK-24624] 支援 Python UDF 和純量 pandas UDF 的混合
其他值得注意的變更
- [SPARK-24596] 非串聯快取無效
- [SPARK-23880] 請勿觸發任何快取數據的作業
- [SPARK-23510][SPARK-24312] 支援Hive 2.2和Hive 2.3中繼存放區
- [SPARK-23711] 為 UnsafeProjection 新增後援產生器
- [SPARK-24626] 在 [分析數據表] 命令中平行處理位置大小計算
結構化串流
主要功能
- [SPARK-24565] 使用 foreachBatch 將每個 microbatch 的輸出數據列公開為 DataFrame(Python、Scala 和 Java)
- [SPARK-24396] 已新增適用於 foreach 和 ForeachWriter 的 Python API
- [SPARK-25005] 支援 「kafka.isolation.level」 ,僅讀取使用交易產生者撰寫之 Kafka 主題的認可記錄。
其他值得注意的變更
- [SPARK-24662] 支援 Append 或 Complete 模式中數據流的 LIMIT 運算元
- [SPARK-24763] 從串流匯總中的值中移除備援索引鍵數據
- [SPARK-24156] 使用具狀態作業快速產生輸出結果和/或狀態清除(mapGroupsWithState、串流聯結、串流匯總、串流 dropDuplicates)時沒有輸入數據流中的數據。
- [SPARK-24730] 支援在查詢中有多個輸入數據流時,選擇最小或最大水位線
- [SPARK-25399] 已修正從 Microbatch 串流連續處理重複使用執行線程可能會導致正確性問題的錯誤
- [SPARK-18057] 已將 Kafka 用戶端版本從 0.10.0.1 升級至 2.0.0
MLlib
主要功能
- [SPARK-22666] 影像格式的 Spark 資料來源
其他值得注意的變更
- [SPARK-22119][SPARK-23412][SPARK-23217] 將餘弦距離量值新增至 KMeans/BisectingKMeans/Clustering 評估工具
- [SPARK-10697] 關聯規則採礦中的增益計算
- [SPARK-14682][SPARK-24231] 為 spark.ml GBT 提供 evaluateEachIteration 方法或對等專案
- [SPARK-7132][SPARK-24333] 將符合驗證集新增至 spark.ml GBT
- [SPARK-15784][SPARK-19826] 將Power Iteration叢集新增至 spark.ml
- [SPARK-15064] StopWordsRemover 中的地區設定支援
- [SPARK-21741] Python API for DataFrame 型多重變數摘要器
- [SPARK-21898][SPARK-23751] MLlib 中 KolmogorovSmirnovTest 的功能同位
- [SPARK-10884] 針對回歸和分類相關模型支援單一實例的預測
- [SPARK-23783] 為 ML 管線新增一般匯出特性
- [SPARK-11239] ML 線性回歸的PMML匯出
SparkR
- [SPARK-25393] 新增函式from_csv()
- [SPARK-21291] 在 DataFrame 中新增 R partitionBy API
- [SPARK-25007] 將array_intersect/array_except/array_union/隨機新增至SparkR
- [SPARK-25234] 避免平行處理整數溢位
- [SPARK-25117] 在 R 中新增 EXCEPT ALL 和 INTERSECT ALL 支援
- [SPARK-24537] 新增array_remove/array_zip/map_from_arrays/array_distinct
- [SPARK-24187] 將array_join函式新增至SparkR
- [SPARK-24331] 將arrays_overlap、array_repeat、map_entries新增至SparkR
- [SPARK-24198] 將配量函式新增至SparkR
- [SPARK-24197] 將array_sort函式新增至SparkR
- [SPARK-24185] 將扁平化函式新增至SparkR
- [SPARK-24069] 新增array_min/array_max函式
- [SPARK-24054] 新增array_position函式/element_at函式
- [SPARK-23770] 在 SparkR 中新增 repartitionByRange API
GraphX
- [SPARK-25268] 執行平行個人化 PageRank 擲回串行化例外狀況
棄用項目
- [SPARK-23451] 取代 KMeans computeCost
- [SPARK-25345] 從 ImageSchema 取代 readImages API
行為變更
- [SPARK-23549] 比較時間戳與日期時轉換成時間戳
- [SPARK-24324] pandas 群組對應 UDF 應依名稱指派結果數據行
- [SPARK-25088] Rest Server 預設值和檔更新
- [SPARK-23425] 載入具有通配符使用方式之 hdfs 檔案路徑的數據無法正常運作
- [SPARK-23173] from_json可為標示為不可為 Null 的欄位產生 Null
- [SPARK-24966] 實作設定作業的優先順序規則
- [SPARK-25708] 沒有 GROUP BY 的 HAVING 應該是全域匯總
- [SPARK-24341] 正確處理多重值 IN 子查詢
- [SPARK-19724] 建立具有存在預設位置的 Managed 數據表應該擲回例外狀況
已知問題
- [SPARK-25793] 在 BisectingKMeans 中載入模型錯誤
- [SPARK-25271] 具有Hive parquet資料表的 CTAS 應利用原生 parquet 來源
- [SPARK-24935] 從 Spark 2.2 開始執行 Hive UDAF 的問題
維護更新
請參閱 Databricks Runtime 5.0 維護更新。
系統環境
- 操作系統:Ubuntu 16.04.5 LTS
- Java:1.8.0_162
- Scala:2.11.8
- Python:適用於 Python 2 叢集的 2.7.12 和 Python 3 叢集的 3.5.2。
- R:R 3.4.4 版 (2018-03-15)
- GPU 叢集:已安裝下列 NVIDIA GPU 連結庫:
- 特斯拉司機 375.66
- CUDA 9.0
- cuDNN 7.0
注意
雖然 Apache Spark 2.4 支援 Scala 2.12,但在 Databricks Runtime 5.0 中不支援它。
已安裝的 Python 連結庫
程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 |
---|---|---|---|---|---|
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 |
密碼編譯 | 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 | 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 | 沖刷 | 0.32 | seaborn | 0.7.1 |
setuptools | 40.4.1 | 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 | 15.0.1 | wcwidth | 0.1.7 | wheel | 0.31.1 |
wsgiref | 0.1.2 |
已安裝的 R 連結庫
程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 | 程式庫 | 版本 |
---|---|---|---|---|---|
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 | 汽車 | 3.0-2 | carData | 3.0-1 |
caret | 6.0-80 | cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-52 |
class | 7.3-14 | cli | 1.0.0 | 叢集 | 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 |
遞減 | 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 |
幾何 | 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 | maps | 3.3.0 |
maptools | 0.9-3 | MASS | 7.3-50 | 矩陣 | 1.2-14 |
MatrixModels | 0.4-1 | memoise | 1.1.0 | 方法 | 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 | 力拓 | 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 |
stats | 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 |
已安裝的 Java 和 Scala 連結庫 (Scala 2.11 叢集版本)
群組識別碼 | 成品識別碼 | 版本 |
---|---|---|
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-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 |
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