Databricks Runtime 8.3 (EoS)
Hinweis
Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Den End-of-Support-Termin finden Sie im Verlauf des Supportendes. Informationen zu allen unterstützten Databricks Runtime-Versionen finden Sie unter Versionshinweise, Versionen und Kompatibilität von Databricks Runtime.
Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 8.3 und Databricks Runtime 8.3 Photon, unterstützt von Apache Spark 3.1.1. Diese Version wurde von Databricks im Juni 2021 veröffentlicht. Photon ist als Public Preview verfügbar.
Neue Features und Verbesserungen
- Generierte Spalten in Delta-Tabellen (Public Preview)
- Autoloader-Features und -Verbesserungen
- Erstellen von Delta-Tabellen mit neuen programmgesteuerten APIs (Public Preview)
- Richtige Berechnung der Delta-Tabellengrößen in SQL
ANALYZE - Detaillierte Metriken der RocksDB-Leistung bei Verwendung von RocksDBStateStore
- Automatische optimierte Schreibvorgänge
- Aktivieren von Bucket-Joins, wenn nur eine Joinseite in Buckets angezeigt wird
- Verbesserte Sicherheit beim Definieren von Spark-UDFs (Public Preview)
- Geringere Anzahl von Anforderungen an die Schemaregistrierung für Abfragen mit
from_avro - Mehrere Ergebnisse in R mit ListResults (Public Preview)
Generierte Spalten in Delta-Tabellen (Public Preview)
Delta Lake unterstützt jetzt generierte Spalten, bei denen es sich um einen speziellen Spaltentyp handelt, dessen Werte automatisch basierend auf einer benutzerspezifischen Funktion über andere Spalten in der Delta-Tabelle generiert werden. Sie können die meisten integrierten SQL-Funktionen verwenden, um die Werte dieser generierten Spalten zu generieren. Beispielsweise können Sie automatisch eine Datumsspalte (für die Partitionierung der Tabelle nach Datum) aus der Zeitstempelspalte generieren. Alle Schreibvorgänge in der Tabelle müssen nur die Daten für die Zeitstempelspalte angeben. Sie können Delta-Tabellen mit generierten Spalten mithilfe von SQL-, Scala-, Java- oder Python-APIs erstellen.
Weitere Informationen finden Sie unter Von Delta Lake generierte Spalten.
Autoloader-Features und -Verbesserungen
- Schemarückschluss für CSV-Dateien im Autoloader
- Verbesserte Startzeit für Autoloader-Streams
- Schnellere Verzeichnisauflistung im Autoloader
- Reduzierter Speicheraufwand für Autoloader-Prüfpunkte
- Autoloader schließt den Dateipfad in die Spalte mit den geretteten Daten ein, falls verfügbar
- Autoloader unterstützt Dateiumbenennungen in Azure Data Lake Storage Gen2 im Dateibenachrichtigungsmodus
Schemarückschluss für CSV-Dateien im Autoloader
Autoloader unterstützt jetzt Schemarückschluss und -entwicklung für CSV-Dateien. Autoloader bietet zusätzlich zum vorhandenen CSV-Parser in Apache Spark die folgenden Funktionen:
- Schemazusammenführung: Autoloader kann CSV-Dateien mit unterschiedlichen Schemas (unterschiedliche Anzahl von Spalten, unterschiedliche Spaltenreihenfolgen) dateiübergreifend erfassen.
- Spalte für gerettete Daten: Sie können die Spalte für gerettete Daten verwenden, um unerwartete Daten zu retten, die möglicherweise in Ihren CSV-Dateien angezeigt werden. Dies schließt Daten ein, die nicht im erwarteten Datentyp analysiert werden können, Spalten mit unterschiedlicher Groß-/Kleinschreibung oder NULL-Werten im Header bzw. zusätzliche Spalten, die nicht Teil des erwarteten Schemas waren.
Ausführliche Informationen finden Sie unter Schemarückschluss und -entwicklung in Auto Loader konfigurieren.
Verbesserte Startzeit für Autoloader-Datenströme
Autoloader-Datenströme führen jetzt den anfänglichen Abgleich für den Stream asynchron aus, wenn sie zum ersten Mal gestartet werden, was zu einer viel schnelleren Startzeit für den Stream führt. Dadurch können Sie mit Ihrem Code schnell die Produktionsdaten durchlaufen, insbesondere dann, wenn Sie Daten aus Verzeichnissen mit Millionen oder Milliarden von Dateien erfassen müssen.
Darüber hinaus wird auch die Bootstrapzeit von Streams verbessert, die neu gestartet werden, da wir den Download und Upload der RocksDB-Dateien parallelisiert haben, die vom Autoloader für die Bereitstellung von Exactly-Once-Semantik genutzt werden.
Schnellere Verzeichnisauflistung im Autoloader
Wir haben die Effizienz der Verzeichnisauflistung im Autoloader erheblich verbessert. Ein Nebeneffekt dieser Leistungsverbesserung ist, dass der Stream mehr Listenanforderungen an das Speichersystem senden kann, wenn keine neuen Daten zu verarbeiten sind, was zu einem Anstieg der Listenanforderungsgebühren führen kann. Als allgemeine bewährte Methode empfiehlt Databricks Ihnen, ein angemessenes Triggerintervall für Produktionsstreamingpipelines festzulegen. Weitere Informationen finden Sie unter Produktionsüberlegungen für strukturiertes Streaming.
Reduzierter Speicheraufwand für Autoloader-Prüfpunkte
Autoloader-Datenströme bereinigen veraltete Dateien im Prüfpunktverzeichnis jetzt asynchron, um zu vermeiden, dass die Größe des Prüfpunktverzeichnisses unbegrenzt anwächst, und um die Speicherkosten zu reduzieren.
Autoloader schließt den Dateipfad in die Spalte mit den geretteten Daten ein, falls verfügbar
Falls anwendbar, stellt die gerettete Datenspalte automatisch den Dateipfad der geretteten Daten in einer Spalte mit dem Namen _file_ path bereit. Dies kann Ihnen helfen, die Grundursache von Problemen mit der Datenqualität zu finden. Die Spalte ist nicht enthalten, wenn das Datenschema eine Spalte namens _file_path enthält. Sie können die SQL-Konfiguration spark.databricks.sql.rescuedDataColumn.filePath.name verwenden, um die Spalte bei Bedarf umzubenennen.
Autoloader unterstützt Dateiumbenennungen in Azure Data Lake Storage Gen2 im Dateibenachrichtigungsmodus
Autoloader unterstützt jetzt BlobRenamed-Ereignisse für Azure Data Lake Storage Gen2 bei Ausführung im Dateibenachrichtigungsmodus. Um Dateien zu verarbeiten, die über einen Umbenennungsvorgang mit Dateibenachrichtigungen in einen Azure Data Lake Storage Gen2-Container hochgeladen werden, starten Sie mithilfe von Databricks Runtime 8.3 einen neuen Stream mit dem Autoloader. Um sicherzustellen, dass eine Datei genau einmal verarbeitet wird, stellen Sie sicher, dass das Quellverzeichnis, aus dem heraus die Datei umbenannt wird, nicht vom Autoloader überwacht wird.
Erstellen von Delta-Tabellen mit neuen programmgesteuerten APIs (Public Preview)
Sie können jetzt neue Delta-Tabellen programmgesteuert erstellen (mit Scala, Java und Python), ohne DataFrame-APIs zu verwenden. Mit den neuen APIs DeltaTableBuilder und DeltaColumnBuilder können Sie alle Tabellendetails angeben, die Sie mithilfe von SQL CREATE TABLE angeben können.
Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Tabelle.
Richtige Berechnung der Delta-Tabellengrößen in SQL ANALYZE
Vorhandene Analyselogik berechnet die Tabellengröße für Delta-Tabellen falsch und aktualisiert den Katalog mit einer falschen Größe. Die Lösung ist, die Größe einer Delta-Tabelle aus dem Delta-Protokoll abzurufen.
Detaillierte Metriken der RocksDB-Leistung bei Verwendung von RocksDBStateStore
Wenn Sie Ihre „Strukturiertes Streaming“-Abfrage so konfiguriert haben, dass RocksDB als Zustandsspeicher verwendet wird, erhalten Sie jetzt mit detaillierten Metriken zu Get/Put-Latenzen, Komprimierungslatenzen, Cachetreffern usw. einen besseren Einblick in die Leistung von RocksDB. Diese Metriken sind über die APIs StreamingQueryProgress und StreamingQueryListener zur Überwachung einer Streamingabfrage verfügbar.
Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren Sie den RocksDB-Statusspeicher auf Azure Databricks.
Automatische optimierte Schreibvorgänge
Optimierte Schreibvorgänge für partitionierte Delta-Tabellen sind jetzt automatisch für das Aktualisieren und Löschen von Abfragen aktiviert, die Unterabfragen enthalten.
Aktivieren von Bucket-Joins, wenn nur eine Joinseite in Buckets angezeigt wird
Eine neue Konfiguration spark.databricks.sql.minBucketsForBucketedJoin ermöglicht einen Bucket-Join, wenn nur eine Joinseite in Buckets angegeben ist und die Anzahl der Buckets nicht kleiner als dieser Konfigurationswert ist. Standardmäßig ist dieser Konfigurationswert mit der Standardanzahl der Shufflepartitionen (200) identisch.
Verbesserte Sicherheit beim Definieren von Spark-UDFs (Public Preview)
Die Benutzerinformationsfunktionen current_user und is_member können nicht mehr von temporären Funktionen einschließlich Python spark.udf.register oder SQLcreate or replace temp function außer Kraft gesetzt werden.
Geringere Anzahl von Anforderungen an die Schemaregistrierung für Abfragen mit from_avro
Abfragen mit from_avro mit Schemaregistrierung unterstützen nicht mehr das Generieren so vieler Anforderungen an den Schemaregistrierungsdienst, was Betriebskosten spart.
Mehrere Ergebnisse in R mit ListResults (Public Preview)
Databricks R-Notebooks unterstützen jetzt mehrere Ergebnisse in jeder Zelle. Bisher wurde nur ein einzelnes Ergebnis für jede Notebookzelle gerendert. Derzeit werden die Ergebnisse einer einzelnen Zelle in R-Notebooks in der folgenden Reihenfolge angezeigt:
- RShiny-URL
- Plot
- displayHTML-Ausgaben
- Tabellen
- stdout
Bibliotheksupgrades
- Aktualisierte Python-Bibliothek:
- koalas wurde von 1.7.0 auf 1.8.0 aktualisiert.
- pandas wurde von 1.1.3 auf 1.1.5 aktualisiert.
- s3transfer wurde von 0.3.4 auf 0.3.6 aktualisiert.
- Aktualisierte R-Bibliothek:
- SparkR wurde von 3.1.1 auf 3.1.2 aktualisiert.
- Aktualisierte Java-Bibliothek:
- mariadb-java-client von 2.1.2 auf 2.2.5.
- parquet-column von 1.10.1-databricks6 auf 1.10.1-databricks9
- parquet-common von 1.10.1-databricks6 auf 1.10.1-databricks9
- parquet-encoding von 1.10.1-databricks6 auf 1.10.1-databricks9
- parquet-hadoop von 1.10.1-databricks6 auf 1.10.1-databricks9
- parquet-jackson von 1.10.1-databricks6 auf 1.10.1-databricks9
Apache Spark
Databricks Runtime 8.3 enthält Apache Spark 3.1.1. Diese Version enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 8.2 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerkorrekturen und Verbesserungen an Spark:
- [SPARK-34614] [SQL] ANSI-Modus: Das Umwandeln von Zeichenfolge in boolesch sollte einen „Ausnahme bei Analyse“-Fehler auslösen
- [SPARK-34246] [FOLLOWUP] Ändern der Definition von 'findTightestCommonT...
- [SPARK-35213] [SQL] Beibehalten der richtigen Reihenfolge geschachtelter Strukturen in verketteten withField-Vorgängen
- [SPARK-35096] [SQL] SchemaPruning muss die spark.sql.caseSensitive-Konfiguration einhalten
- [SPARK-35227] [BUILD] Aktualisieren des Resolvers für spark-packages in SparkSubmit
- [SPARK-35224] [SQL] Pufferüberlauf in
MutableProjectionSuitebehoben - [SPARK-34245] [CORE] Sicherstellen, dass der Master Executors entfernt, die den Zustand der Fertigstellung nicht senden konnten
- [SPARK-34856] [SQL] ANSI-Modus: Umwandlung komplexer Typen in Zeichenfolgentyp zulassen
- [SPARK-34946] [SQL] Nicht unterstützte korrelierte Skalarunterabfrage im Aggregat blockieren
- [SPARK-35014] PhysicalAggregation-Muster beheben, um reduzierbare Ausdrücke nicht erneut generieren zu müssen
- [SPARK-34769] [SQL] AnsiTypeCoercion: Rückgabe der nächsten Kon...
Systemumgebung
- Betriebssystem: Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java: Zulu 8.52.0.23-CA-linux64 (Build 1.8.0_282-b08)
- Scala: 2.12.10
- Python: 3.8.8
- R: R-Version 4.0.4 (2021-02-15)
- Delta Lake 1.0.0
Installierte Python-Bibliotheken
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| appdirs | 1.4.4 | asn1crypto | 1.4.0 | backcall | 0.2.0 |
| boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 | brotlipy | 0.7.0 |
| certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.3 | chardet | 3.0.4 |
| cryptography | 3.1.1 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.21 |
| decorator | 4.4.2 | distlib | 0.3.1 | docutils | 0.15.2 |
| entrypoints | 0,3 | facets-overview | 1.0.0 | filelock | 3.0.12 |
| idna | 2.10 | ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.19.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | jedi | 0.17.2 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 0.17.0 | jupyter-client | 6.1.7 | jupyter-core | 4.6.3 |
| kiwisolver | 1.3.0 | koalas | 1.8.0 | matplotlib | 3.2.2 |
| numpy | 1.19.2 | Pandas | 1.1.5 | parso | 0.7.0 |
| patsy | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| pip | 20.2.4 | plotly | 4.14.3 | prompt-toolkit | 3.0.8 |
| protobuf | 3.17.0 | psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.6.0 |
| pyarrow | 1.0.1 | pycparser | 2,20 | Pygments | 2.7.2 |
| pyOpenSSL | 19.1.0 | pyparsing | 2.4.7 | PySocks | 1.7.1 |
| Python-dateutil | 2.8.1 | pytz | 2020.5 | pyzmq | 19.0.2 |
| requests | 2.24.0 | retrying | 1.3.3 | s3transfer | 0.3.6 |
| scikit-learn | 0.23.2 | scipy | 1.5.2 | seaborn | 0.10.0 |
| setuptools | 50.3.1 | sechs | 1.15.0 | statsmodels | 0.12.0 |
| threadpoolctl | 2.1.0 | tornado | 6.0.4 | traitlets | 5.0.5 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.2.1 | wcwidth | 0.2.5 |
| wheel | 0.35.1 |
Installierte R-Bibliotheken
R-Bibliotheken werden aus der Microsoft CRAN-Momentaufnahme vom 2.11.2020 installiert.
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | backports | 1.2.1 |
| base | 4.0.4 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| bit | 4.0.4 | bit64 | 4.0.5 | Blob | 1.2.1 |
| boot | 1.3-27 | brew | 1.0-6 | brio | 1.1.0 |
| broom | 0.7.2 | callr | 3.5.1 | caret | 6.0-86 |
| cellranger | 1.1.0 | chron | 2.3-56 | class | 7.3-18 |
| cli | 2.2.0 | clipr | 0.7.1 | cluster | 2.1.1 |
| codetools | 0.2-18 | colorspace | 2.0-0 | commonmark | 1.7 |
| compiler | 4.0.4 | config | 0,3 | covr | 3.5.1 |
| cpp11 | 0.2.4 | crayon | 1.3.4 | Anmeldeinformationen | 1.3.0 |
| crosstalk | 1.1.0.1 | curl | 4.3 | data.table | 1.13.4 |
| datasets | 4.0.4 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 2.0.0 |
| desc | 1.2.0 | devtools | 2.3.2 | diffobj | 0.3.2 |
| digest | 0.6.27 | dplyr | 1.0.2 | DT | 0.16 |
| ellipsis | 0.3.1 | Evaluieren | 0.14 | fansi | 0.4.1 |
| farver | 2.0.3 | fastmap | 1.0.1 | forcats | 0.5.0 |
| foreach | 1.5.1 | foreign | 0.8-81 | forge | 0.2.0 |
| fs | 1.5.0 | future | 1.21.0 | generics | 0.1.0 |
| gert | 1.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | gh | 1.2.0 |
| gitcreds | 0.1.1 | glmnet | 4.0-2 | globals | 0.14.0 |
| glue | 1.4.2 | gower | 0.2.2 | Grafiken | 4.0.4 |
| grDevices | 4.0.4 | grid | 4.0.4 | 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 | 1.5.3 | httpuv | 1.5.4 | httr | 1.4.2 |
| hwriter | 1.3.2 | hwriterPlus | 1.0-3 | ini | 0.3.1 |
| ipred | 0.9-9 | isoband | 0.2.3 | iterators | 1.0.13 |
| jsonlite | 1.7.2 | KernSmooth | 2.23-18 | knitr | 1.30 |
| labeling | 0.4.2 | later | 1.1.0.1 | lattice | 0.20-41 |
| lava | 1.6.8.1 | lazyeval | 0.2.2 | Lebenszyklus | 0.2.0 |
| listenv | 0.8.0 | lubridate | 1.7.9.2 | magrittr | 2.0.1 |
| markdown | 1.1 | MASS | 7.3-53.1 | Matrix | 1.3-2 |
| memoise | 1.1.0 | methods | 4.0.4 | mgcv | 1.8-33 |
| mime | 0.9 | ModelMetrics | 1.2.2.2 | modelr | 0.1.8 |
| munsell | 0.5.0 | nlme | 3.1-152 | nnet | 7.3-15 |
| numDeriv | 2016.8-1.1 | openssl | 1.4.3 | parallel | 4.0.4 |
| parallelly | 1.22.0 | pillar | 1.4.7 | 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 | 3.4.5 | prodlim | 2019.11.13 |
| Fortschritt | 1.2.2 | promises | 1.1.1 | proto | 1.0.0 |
| ps | 1.5.0 | purrr | 0.3.4 | r2d3 | 0.2.3 |
| R6 | 2.5.0 | randomForest | 4.6-14 | rappdirs | 0.3.1 |
| rcmdcheck | 1.3.3 | RColorBrewer | 1.1-2 | Rcpp | 1.0.5 |
| readr | 1.4.0 | readxl | 1.3.1 | recipes | 0.1.15 |
| rematch | 1.0.1 | rematch2 | 2.1.2 | remotes | 2.2.0 |
| reprex | 0.3.0 | reshape2 | 1.4.4 | rex | 1.2.0 |
| rlang | 0.4.9 | rmarkdown | 2.6 | RODBC | 1.3-17 |
| roxygen2 | 7.1.1 | rpart | 4.1-15 | rprojroot | 2.0.2 |
| Rserve | 1.8-7 | RSQLite | 2.2.1 | rstudioapi | 0,13 |
| rversions | 2.0.2 | rvest | 0.3.6 | scales | 1.1.1 |
| selectr | 0.4-2 | sessioninfo | 1.1.1 | shape | 1.4.5 |
| shiny | 1.5.0 | sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.5.2 |
| SparkR | 3.1.2 | spatial | 7.3-11 | splines | 4.0.4 |
| sqldf | 0.4-11 | SQUAREM | 2020.5 | stats | 4.0.4 |
| stats4 | 4.0.4 | stringi | 1.5.3 | stringr | 1.4.0 |
| survival | 3.2-7 | sys | 3.4 | tcltk | 4.0.4 |
| TeachingDemos | 2,10 | testthat | 3.0.0 | tibble | 3.0.4 |
| tidyr | 1.1.2 | tidyselect | 1.1.0 | tidyverse | 1.3.0 |
| timeDate | 3043.102 | tinytex | 0.28 | tools | 4.0.4 |
| usethis | 2.0.0 | utf8 | 1.1.4 | utils | 4.0.4 |
| uuid | 0.1-4 | vctrs | 0.3.5 | viridisLite | 0.3.0 |
| waldo | 0.2.3 | whisker | 0,4 | withr | 2.3.0 |
| xfun | 0,19 | xml2 | 1.3.2 | xopen | 1.0.0 |
| xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.1 | zip | 2.1.1 |
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 |
| com.github.fommil.netlib | native_ref-java-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | native_system-java-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_ref-linux-x86_64-natives | 1.1 |
| com.github.fommil.netlib | netlib-native_system-linux-x86_64-natives | 1.1 |
| com.github.joshelser | dropwizard-metrics-hadoop-metrics2-reporter | 0.1.2 |
| com.github.luben | zstd-jni | 1.4.8-1 |
| com.github.wendykierp | JTransforms | 3.1 |
| com.google.code.findbugs | jsr305 | 3.0.0 |
| com.google.code.gson | gson | 2.2.4 |
| com.google.flatbuffers | flatbuffers-java | 1.9.0 |
| com.google.guava | guava | 15.0 |
| com.google.protobuf | protobuf-java | 2.6.1 |
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| com.helger | profiler | 1.1.1 |
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