Databricks Runtime 7.3 LTS (EoS)
Hinweis
Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Den End-of-Support-Termin finden Sie im Verlauf des Supportendes. Alle unterstützten Versionen von Databricks Runtime finden Sie unter Versionshinweise, Versionen und Kompatibilität von Databricks Runtime.
Diese Version wurde von Databricks im September 2020 veröffentlicht. Im Oktober 2020 wurde seine Langzeitunterstützung (Long Term Support, LTS) bekanntgegeben.
Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zur Databricks Runtime-Version 7.3 LTS, die von Apache Spark 3.0 unterstützt wird.
Hilfsressourcen zur Migration von Databricks Runtime 6.x finden Sie im Migrationsleitfaden zu Databricks Runtime 7.x (EoS).
Neue Funktionen
Delta Lake-Features und -Verbesserungen
In diesem Release sind die folgenden Delta Lake-Features und -Verbesserungen enthalten:
Inhalt dieses Abschnitts
- Delta Lake-Leistungsoptimierungen reduzieren den Mehraufwand erheblich
- Klonmetriken sind nun verfügbar
MERGE INTO-Verbesserungen in Delta Lake- Angeben der Anfangsposition der Structured Streaming-Quelle in Delta Lake
Delta Lake-Leistungsoptimierungen reduzieren den Mehraufwand erheblich
Durch dieses Release werden einige Optimierungen implementiert, die den Mehraufwand von Delta Lake-Vorgängen von Sekunden auf Dutzende Millisekunden reduzieren. Um diese Optimierungen zu aktivieren, müssen Sie für alle Cluster, die in Ihre Delta-Tabelle schreiben und sie lesen, ein Upgrade auf Databricks Runtime 7.3 LTS oder höher durchführen.
Weitere Informationen und Einschränkungen finden Sie unter Erweiterte Prüfpunkte für Abfragen mit geringer Latenz.
Klonmetriken sind nun verfügbar
Metriken für Klonvorgänge werden nun aufgezeichnet und können angezeigt werden, wenn Sie DESCRIBE HISTORY ausführen. Ausführliche Informationen finden Sie unter Überprüfen der Details der Delta Lake-Tabelle mit Beschreibungsdetails.
MERGE INTO-Verbesserungen in Delta Lake
- Merge unterstützt nun eine beliebige Anzahl von
MATCHED- undNOT MATCHED-Klauseln. - Mergeabfragen, die übereinstimmende Zeilen bedingungslos löschen, führen bei mehreren Übereinstimmungen nicht mehr zu Fehlern.
Angeben der Anfangsposition der Structured Streaming-Quelle in Delta Lake
Der Connector für Structured Streaming in Delta Lake unterstützt nun startingVersion- und startingTimestamp-Optionen, mit denen der Ausgangspunkt der Streamingabfrage angegeben werden kann, ohne dass die gesamte Tabelle verarbeitet wird. Weitere Informationen finden Sie unter Angeben der Anfangsposition.
Ausführung von adaptiven Abfragen
Die adaptive Abfrageausführung (Adaptive Query Execution, AQE) ist ein Framework für die erneute Optimierung von Abfragen, das Abfragepläne während der Ausführung auf der Grundlage von gesammelten Laufzeitstatistiken dynamisch anpasst. In Databricks Runtime 7.3 LTS ist die AQE standardmäßig aktiviert. Sie können nun alle AQE-Features ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie unter Adaptive Abfrageausführung.
Verbesserungen
Autoloader
- Unterstützt nun Azure Data Lake Storage Gen1 im Verzeichnisauflistungsmodus
- Wenn das Dateiformat
textoderbinaryFileist, müssen Sie das Schema nicht mehr bereitstellen. Da die beiden Dateiformat ein festes Schema haben, kann der Autoloader automatisch ein festes Schema verwenden.
Neue Azure Synapse Analytics-Steuerung für die Spaltenlänge des Connectors
Sie können nun den neuen Parameter maxbinlength verwenden, um die Spaltenlänge von BinaryType-Spalten festzulegen. Dieser Parameter wird als VARBINARY(maxbinlength) übersetzt.
Der vorherige (nicht konfigurierbare) Standardparameter war VARBINARY(MAX), was zu Problemen beim Erstellen von Tabellen mit Binärspalten und dem Standardindizierungsschema geführt hat. Dabei ist die Tabellenerstellung fehlgeschlagen, da der columnstore-Standardindex MAX in den Zeichenfolgen- und Binärspalten nicht unterstützt.
Vereinfachte Konvertierung von pandas in Spark-DataFrames
Legen Sie die Spark-Konfiguration auf spark.databricks.execution.pandasZeroConfConversion.enabled fest, um die folgenden Verbesserungen zu aktivieren:
createDataFrame(pandas_df)wurde für Azure Databricks optimiert.- Eine Warnung wird angezeigt, wenn die Konvertierung nicht effizient durchgeführt werden kann oder nicht möglich ist.
Neue maxResultSize beim toPandas()-Aufruf
Anhand einer neuen Konfigurationseinstellung (spark.databricks.driver.localMaxResultSize) können Sie die maxResultSize bei einem df.toPandas()-Aufruf steuern. Der Grenzwert wurde vorübergehend in max (spark.driver.maxResultSize, spark.databricks.driver.localMaxResultSize) geändert. Der Standardwert der Konfigurationseinstellung ist die Größe des physischen Speichers dividiert durch 4.
Eine Warnung wird angezeigt, wenn die df.toPandas()-Ergebnisgröße größer als die spark.driver.maxResultSize und kleiner als die spark.databricks.driver.localMaxResultSize ist.
Diese Konfigurationseinstellung wirkt sich nur auf DataFrames aus, die durch einen df.toPandas()-Aufruf erstellt wurden.
Hinweis
spark.databricks.driver.localMaxResultSize ist nur wirksam, wenn spark.databricks.execution.pandasZeroConfConversion.enabled „True“ ist.
Debughilfen für pandas und PySpark-UDFs
Wenn ein Pandas- oder PySpark-UDF in einem Azure Databricks-Notebook fehlschlägt, enthält die Fehlermeldung jetzt die Zeilennummer, bei der der Code fehlgeschlagen ist, und Informationen zur Grundursache.
Bibliotheksupgrades
- Aktualisierte Python-Bibliotheken:
- koalas wurde von 1.1.0 auf 1.2.0 geupgradet.
- pyarrow wurde von 0.15.1 auf 1.0.1 geupgraded.
- Für mehrere installierte R-Bibliotheken wurde ein Upgrade durchgeführt. Weitere Informationen finden Sie unter Installierte R-Bibliotheken.
- Der OpenJDK 8-Build wurde von Ubuntu OpenJDK 8 auf Zulu OpenJDK 8 geändert.
Apache Spark
Databricks Runtime 7.3 LTS enthält Apache Spark 3.0.1. Diese Version enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 7.2 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerkorrekturen und Verbesserungen an Spark:
- [SPARK-32302][SPARK-28169] [SQL] Disjunktive Prädikate teilweise durch Join/Partitionen nach unten pushen
- [SPARK-32337] [SQL] Anfangsplan in der AQE-Planstrukturzeichenfolge anzeigen
- [SPARK-30662] Die API-Änderungen für HasBlockSize zurücksetzen
- [SPARK-32620] [SQL] Die numPartitions-Metrik zurücksetzen, wenn DPP aktiviert ist
- [SPARK-32646] [SQL] Der ORC-Prädikatpushdown sollte bei Analysen funktionieren, bei denen die Groß- und Kleinschreibung nicht beachtet wird.
- [SPARK-32676] [ML] Die doppelte Zwischenspeicherung in KMeans/BiKMeans beheben
- [SPARK-32092] [ML][PYSPARK] foldCol-bezogener Code wurde entfernt
- [SPARK-32594] [SQL]
get()wird überschrieben und inDaysWritablewerden julianische Tage verwendet. - [SPARK-32608] [SQL] Der Wert der Skripttransformation „ROW FORMAT DELIMIT“ sollte formatiert werden.
- [SPARK-32092] [ML][PYSPARK] Behebt, dass Parameter nicht in CrossValidatorModel.copy(), read() und write() kopiert werden
- [SPARK-32672] [SQL] Datenbeschädigung in der booleschen Bitsatzkomprimierung wurde behoben
- [SPARK-32663] [CORE] Individuelles Schließen von gepoolten TransportClients vermeiden (die über den Pool geschlossen werden müssen)
- [SPARK-32621] [SQL] Pfadoption kann beim Rückschließen des Schemas in CSV- bzw. JSON-Datenquellen Probleme verursachen.
- [SPARK-28863] [SQL] Den physischen Plan nicht wiederverwenden
- [SPARK-32608] [SQL] Der Wert der Skripttransformation „ROW FORMAT DELIMIT“ sollte formatiert werden.
- [SPARK-28863] [SQL] „AlreadyPlanned“ zur Vermeidung der erneuten Analyse von „V1FallbackWriters“ einführen
- [SPARK-32451] [R] Unterstützung von Apache Arrow 1.0.0
- [SPARK-32652] [SQL] ObjectSerializerPruning schlägt für RowEncoder fehl.
- [SPARK-32518] [CORE] CoarseGrainedSchedulerBackend.maxNumConcurrentTasks sollte alle Arten von Ressourcen berücksichtigen.
- [SPARK-32559] [SQL] Die Kürzungslogik in UTF8String.toInt/toLong, die Nicht-ASCII-Zeichen nicht richtig verarbeitet, wurde korrigiert.
- [SPARK-32625] [SQL] Fehlermeldung protokollieren, wenn in den Interpretermodus zurückgewechselt wird
- [SPARK-32543] [R] „arrow::as_tibble“-Verwendung in SparkR entfernen
- [SPARK-31703] [SQL] Float- bzw. Double-Eigenschaften für Parquet RLET werden auf Big-Endian-Plattformen falsch gelesen.
- [SPARK-32586] [SQL] Die Fehlermeldung „NumberFormatException“, die angezeigt wurde, wenn ANSI aktiviert ist, wurde korrigiert.
- [SPARK-32456] [SS] „Distinct“ überprüfen, indem es als Aggregat für Structured Streaming übernommen wird
- [SPARK-32576] [SQL]
bpchar-Typ für PostgreSQL und Array des char-Typs unterstützen - [SPARK-32559] [SQL] Die Kürzungslogik in UTF8String.toInt/toLong, die Nicht-ASCII-Zeichen nicht richtig verarbeitet, wurde korrigiert.
- [SPARK-32560] [SQL] Ausnahmemeldung unter InsertIntoHiveTable.processInsert verbessern
- [SPARK-32546] [SQL] Tabellennamen direkt aus Hive-Tabellen abrufen
- [SPARK-32529] [CORE] Repariert die Protokollüberprüfung des Verlaufsservers, die durch eine Statusänderung der Anwendung abgebrochen wurde
- [SPARK-32003] [CORE] Wenn ein externer Shuffledienst verwendet wird, wird die Registrierung der Ausgaben für den Executor bei einem Abruffehler aufgehoben, nachdem der Executor verloren gegangen ist.
- [SPARK-32160] [CORE][PYSPARK] Der Konfigurationsname wurde geändert, um SparkContext in Executors zuzulassen bzw. nicht zuzulassen
- [SPARK-32160] [CORE][PYSPARK] Eine Konfiguration wurde hinzugefügt, um die Erstellung von SparkContext in Executors zuzulassen bzw. nicht zuzulassen
- [SPARK-32083] [SQL] AQE sollte Partitionen für SinglePartition nicht zusammenfügen
- [SPARK-32509] [SQL] Nicht verwendete „True“-Filter für DPP werden bei der Kanonisierung ignoriert
- [SPARK-32332] [SQL] Unterstützung des Austauschs von Spalten
- [SPARK-32227] Regressionsfehler in load-spark-env.comd mit Spark 3.0.0 behoben
- [SPARK-32478] [R][SQL] Fehlermeldung zur Anzeige des Schemakonflikts in gapply mit Arrow-Vektorisierung
- [SPARK-32030] [SQL] Unterstützung unbegrenzter MATCHED- und NOT MATCHED-Klauseln in MERGE INTO im SQL-Parser
- [SPARK-32175] [CORE] Reihenfolge zwischen der Initialisierung für ExecutorPlugin und dem Starten des Heartbeatthreads korrigiert
- [SPARK-32283] [CORE] Kryo sollte mehrere Benutzerregistrierungen unterstützen
- [SPARK-32424] [SQL] Automatische Datenänderung beim Parsen von Zeitstempeln im Falle eines Überlaufs beheben
- [SPARK-32430] [SQL] SparkSessionExtensions erweitern, um Regeln in die Vorbereitungsphase der AQE-Abfrage einzufügen
- [SPARK-32310] [ML][PYSPARK] Parität der param-Standardwerte in ML
- [SPARK-32237] [SQL] Hinweis in CTE auflösen
- [SPARK-32280][SPARK-32372] [SQL] ResolveReferences.dedupRight sollte nur Attribute für Vorgängerknoten des Konfliktplans erneut generieren
- [SPARK-32364] [SQL] toMap zur Rückgabe von originalMap und der Dokumentation hinzufügen
- [SPARK-32364] [SQL] CaseInsensitiveMap für DataFrameReader- bzw. Writer-Optionen verwenden
- [SPARK-32377] [SQL] CaseInsensitiveMap sollte für Additionen deterministisch sein
- [SPARK-32365] [SQL] Eine Begrenzungsbedingung für einen negativen Index in „regexp_extract“ hinzufügen
- [SPARK-32368] [SQL] pathGlobFilter, recursiveFileLookup und basePath sollten die Groß- und Kleinschreibung nicht berücksichtigen
- [SPARK-32344] [SQL] Der „Unevaluable“-Ausdruck ist in unterschiedlichen Aggregaten auf FIRST/LAST ignoreNullsExpr festgelegt
- [SPARK-32234] [SQL] Fehler bei Spark-SQL-Befehlen beim Auswählen der ORC-Tabellen
Wartungsupdates
Weitere Informationen finden Sie unter Wartungsupdates zu Databricks Runtime 7.3 LTS.
Systemumgebung
- Betriebssystem: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.48.0.53-CA-linux64 (Build 1.8.0_265-b11)
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.7.5
- R: R-Version 3.6.3 (2020-02-29)
- Delta Lake 0.7.0
Installierte Python-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 1.3.0 | backcall | 0.1.0 | boto3 | 1.12.0 |
| botocore | 1.15.0 | certifi | 2020.6.20 | cffi | 1.14.0 |
| chardet | 3.0.4 | cryptography | 2.8 | cycler | 0.10.0 |
| Cython | 0.29.15 | decorator | 4.4.1 | docutils | 0.15.2 |
| entrypoints | 0,3 | idna | 2.8 | ipykernel | 5.1.4 |
| ipython | 7.12.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.14.1 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 0.14.1 | jupyter-client | 5.3.4 |
| jupyter-core | 4.6.1 | kiwisolver | 1.1.0 | koalas | 1.2.0 |
| matplotlib | 3.1.3 | numpy | 1.18.1 | Pandas | 1.0.1 |
| parso | 0.5.2 | patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | pip | 20.0.2 | prompt-toolkit | 3.0.3 |
| psycopg2 | 2.8.4 | ptyprocess | 0.6.0 | pyarrow | 1.0.1 |
| pycparser | 2.19 | Pygments | 2.5.2 | PyGObject | 3.26.1 |
| pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing | 2.4.6 | PySocks | 1.7.1 |
| python-apt | 1.6.5+ubuntu0.3 | Python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2019.3 |
| pyzmq | 18.1.1 | requests | 2.22.0 | s3transfer | 0.3.3 |
| scikit-learn | 0.22.1 | scipy | 1.4.1 | seaborn | 0.10.0 |
| setuptools | 45.2.0 | sechs | 1.14.0 | ssh-import-id | 5.7 |
| statsmodels | 0.11.0 | tornado | 6.0.3 | traitlets | 4.3.3 |
| unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.25.8 | virtualenv | 16.7.10 |
| wcwidth | 0.1.8 | wheel | 0.34.2 |
Installierte R-Bibliotheken
R-Bibliotheken werden aus Microsoft CRAN-Momentaufnahme am 14.07.2020 installiert.
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.1.8 |
| base | 3.6.3 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| bit | 1.1-15.2 | bit64 | 0.9-7 | Blob | 1.2.1 |
| boot | 1.3-25 | brew | 1.0-6 | broom | 0.7.0 |
| callr | 3.4.3 | caret | 6.0-86 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-55 | class | 7.3-17 | cli | 2.0.2 |
| clipr | 0.7.0 | cluster | 2.1.0 | codetools | 0.2-16 |
| colorspace | 1.4-1 | commonmark | 1.7 | compiler | 3.6.3 |
| config | 0,3 | covr | 3.5.0 | crayon | 1.3.4 |
| crosstalk | 1.1.0.1 | curl | 4.3 | data.table | 1.12.8 |
| datasets | 3.6.3 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 1.4.4 |
| desc | 1.2.0 | devtools | 2.3.0 | digest | 0.6.25 |
| dplyr | 0.8.5 | DT | 0.14 | ellipsis | 0.3.1 |
| Evaluieren | 0.14 | fansi | 0.4.1 | farver | 2.0.3 |
| fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.5.0 | foreach | 1.5.0 |
| foreign | 0.8-76 | forge | 0.2.0 | fs | 1.4.2 |
| generics | 0.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.1.0 |
| git2r | 0.27.1 | glmnet | 3.0-2 | globals | 0.12.5 |
| glue | 1.4.1 | gower | 0.2.2 | Grafiken | 3.6.3 |
| grDevices | 3.6.3 | grid | 3.6.3 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0.7 | gtable | 0.3.0 | haven | 2.3.1 |
| highr | 0,8 | hms | 0.5.3 | htmltools | 0.5.0 |
| htmlwidgets | 1.5.1 | httpuv | 1.5.4 | httr | 1.4.1 |
| hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ini | 0.3.1 |
| ipred | 0.9-9 | isoband | 0.2.2 | iterators | 1.0.12 |
| jsonlite | 1.7.0 | KernSmooth | 2.23-17 | knitr | 1.29 |
| labeling | 0,3 | later | 1.1.0.1 | lattice | 0.20-41 |
| lava | 1.6.7 | lazyeval | 0.2.2 | Lebenszyklus | 0.2.0 |
| lubridate | 1.7.9 | magrittr | 1.5 | markdown | 1.1 |
| MASS | 7.3-52 | Matrix | 1.2-18 | memoise | 1.1.0 |
| methods | 3.6.3 | mgcv | 1.8-32 | mime | 0.9 |
| ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 | munsell | 0.5.0 |
| nlme | 3.1-149 | nnet | 7.3-14 | numDeriv | 2016.8-1.1 |
| openssl | 1.4.2 | parallel | 3.6.3 | pillar | 1.4.6 |
| pkgbuild | 1.1.0 | pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 |
| plogr | 0.2.0 | plyr | 1.8.6 | praise | 1.0.0 |
| prettyunits | 1.1.1 | pROC | 1.16.2 | processx | 3.4.3 |
| prodlim | 2019.11.13 | Fortschritt | 1.2.2 | promises | 1.1.1 |
| proto | 1.0.0 | ps | 1.3.3 | purrr | 0.3.4 |
| r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.4.1 | randomForest | 4.6-14 |
| rappdirs | 0.3.1 | rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 |
| Rcpp | 1.0.5 | readr | 1.3.1 | readxl | 1.3.1 |
| recipes | 0.1.13 | rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 |
| remotes | 2.1.1 | reprex | 0.3.0 | reshape2 | 1.4.4 |
| rex | 1.2.0 | rjson | 0.2.20 | rlang | 0.4.7 |
| rmarkdown | 2.3 | RODBC | 1.3-16 | roxygen2 | 7.1.1 |
| rpart | 4.1-15 | rprojroot | 1.3-2 | Rserve | 1.8-7 |
| RSQLite | 2.2.0 | rstudioapi | 0,11 | rversions | 2.0.2 |
| rvest | 0.3.5 | scales | 1.1.1 | selectr | 0.4-2 |
| sessioninfo | 1.1.1 | shape | 1.4.4 | shiny | 1.5.0 |
| sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.3.1 | SparkR | 3.0.0 |
| spatial | 7.3-11 | splines | 3.6.3 | sqldf | 0.4-11 |
| SQUAREM | 2020.3 | stats | 3.6.3 | stats4 | 3.6.3 |
| stringi | 1.4.6 | stringr | 1.4.0 | survival | 3.1-12 |
| sys | 3.3 | tcltk | 3.6.3 | TeachingDemos | 2,10 |
| testthat | 2.3.2 | tibble | 3.0.3 | tidyr | 1.1.0 |
| tidyselect | 1.1.0 | tidyverse | 1.3.0 | timeDate | 3043.102 |
| tinytex | 0,24 | tools | 3.6.3 | usethis | 1.6.1 |
| utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.3 | uuid | 0.1-4 |
| vctrs | 0.3.1 | viridisLite | 0.3.0 | whisker | 0,4 |
| withr | 2.2.0 | xfun | 0,15 | xml2 | 1.3.2 |
| xopen | 1.0.0 | xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.1 |
Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Clusterversion)
| Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
|---|---|---|
| antlr | antlr | 2.7.7 |
| com.amazonaws | amazon-kinesis-client | 1.12.0 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-autoscaling | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudsearch | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cloudwatchmetrics | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-codedeploy | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitoidentity | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-config | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-core | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-datapipeline | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directconnect | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-directory | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-dynamodb | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ec2 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ecs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-efs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-elastictranscoder | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-emr | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-glacier | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-iam | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-importexport | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kinesis | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-kms | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-lambda | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-logs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-machinelearning | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-opsworks | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-rds | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-redshift | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-route53 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-s3 | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ses | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpledb | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-simpleworkflow | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sns | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sqs | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-ssm | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-storagegateway | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-sts | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-support | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-swf-libraries | 1.11.22 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-workspaces | 1.11.655 |
| com.amazonaws | jmespath-java | 1.11.655 |
| com.chuusai | shapeless_2.12 | 2.3.3 |
| com.clearspring.analytics | Datenstrom | 2.9.6 |
| com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
| com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
| com.databricks.scalapb | compilerplugin_2.12 | 0.4.15-10 |
| com.databricks.scalapb | scalapb-runtime_2.12 | 0.4.15-10 |
| com.esotericsoftware | kryo-shaded | 4.0.2 |
| com.esotericsoftware | minlog | 1.3.0 |
| com.fasterxml | classmate | 1.3.4 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-annotations | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-core | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.core | jackson-databind | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.dataformat | jackson-dataformat-cbor | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.datatype | jackson-datatype-joda | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-paranamer | 2.10.0 |
| com.fasterxml.jackson.module | jackson-module-scala_2.12 | 2.10.0 |
| com.github.ben-manes.caffeine | caffeine | 2.3.4 |
| com.github.fommil | jniloader | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | core | 1.1.2 |
| com.github.fommil.netlib | native_ref-java | 1.1 |
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| com.github.fommil.netlib | native_system-java | 1.1 |
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