Databricks Runtime 5.4 (sin soporte técnico)
Databricks publicó esta imagen en junio de 2019.
En las siguientes notas de la versión se proporciona información sobre Databricks Runtime 5.4, con tecnología de Apache Spark.
Nuevas características
Delta Lake en Azure Databricks agrega la optimización automática (versión preliminar pública)
En este momento, al escribir datos en el almacenamiento en la nube, debe compactar los archivos para obtener un rendimiento óptimo de E/S. Tiene que preocuparse por el tamaño adecuado del archivo y la frecuencia con la que se deben compactar, así como del tamaño del clúster que va a usar, entre otras cosas. Para resolver esta clase de problemas, nos complace presentar Auto Optimize con Delta Lake en Azure Databricks. Cada vez que se escribe en tablas Delta, se determinan automáticamente los tamaños correctos de los archivos y se compactan para que no tenga que preocuparse por optimizar el diseño del almacenamiento. Al escribir, si la opción auto-optimize es true, Azure Databricks determina automáticamente si se necesita una optimización y optimiza los archivos pequeños. Para obtener más información, consulta Configuración de Delta Lake para controlar el tamaño del archivo de datos.
Utilidades de biblioteca disponibles con carácter general
Las utilidades de biblioteca ya están disponibles con carácter general. Esta característica permite manipular bibliotecas de Python desde el ámbito de una sesión de cuaderno. Consulte Utilidad de biblioteca (dbutils.library) (heredado).
Databricks Connect está disponible con carácter general
Databricks Connect ya está disponible con carácter general. Esta característica es una biblioteca cliente de Spark que le permite conectar su IDE favorito (IntelliJ, Eclipse, PyCharm, RStudio), un servidor de cuadernos (Zeppelin, Jupyter) y otras aplicaciones personalizadas a clústeres de Azure Databricks y ejecutar código de Spark. Consulte Databricks Connect.
Origen de datos de archivos binarios
El origen de datos de archivos binarios lee archivos binarios y convierte cada uno de ellos en un único registro que contiene el contenido sin formato y los metadatos del archivo. Ya puede leer archivos arbitrarios de forma eficaz en un dataframe de Spark sin necesidad de visitar el contenido de los archivos. Esto resulta especialmente útil si desea usar Spark para cargar archivos grandes, como imágenes, para la puntuación. Consulte Archivo binario.
Mejoras
Almacenamiento en caché de disco
El almacenamiento en caché de disco ahora está preconfigurado para las instancias Lsv2. Sin embargo, la caché no está habilitada de forma predeterminada. Para obtener información sobre cómo se habilita, consulte Habilitación o deshabilitación de la caché de disco.
Acceso directo a las credenciales de Azure AD de Azure Data Lake Storage Gen2
Ahora se admite el montaje de DBFS del sistema de archivos de Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 con acceso directo a las credenciales de Microsoft Entra ID (anteriormente Azure Active Directory). Consulte Azure Data Lake Storage Gen2.
Se ha actualizado R a la versión 3.6.0
La base de R se ha actualizado de la versión 3.5.2 a la 3.6.0.
Spark de Apache
Databricks Runtime 5.4 incluye Apache Spark 2.4.3. Esta versión incluye todas las mejoras y correcciones de Spark incluidas en Databricks Runtime 5.3 (sin soporte técnico), junto con las siguientes mejoras y correcciones de errores adicionales que se han realizado en Spark:
- [SPARK-27596][SQL] La opción de "consulta" de JDBC no funciona en Oracle Database
- [SPARK-27240][PYTHON] Uso de Pandas dataframe para un argumento de tipo struct en la UDF escalar de Pandas.
- [SPARK-26745][SQL][TESTS] Caso de prueba de JsonSuite: línea vacía -> 0 registros
- [SPARK-25535][CORE] Solución del problema del control de errores incorrecto en commons-crypto.
- [SPARK-26891][YARN] Corrección de pruebas no confiables en YarnSchedulerBackendSuite
- [SPARK-27563][SQL][TEST] obtención automática de las versiones más recientes de Spark en HiveExternalCatalogVersionsSuite
- [SPARK-27494][SS] Los valores NULL no funcionan en la versión 2 del origen de Kafka
- [SPARK-27550][TEST] Corrección de que test-dependencies.sh no usa el perfil kafka-0-8 para Scala-2.12
- [SPARK-26992][STS] Corrección de la entrega correcta del grupo de programadores de STS
- [SPARK-27544][PYTHON][TEST] Corrección del script de prueba de Python para que funcione en la compilación Scala-2.12
- [SPARK-27539][SQL] Corrección de cálculos erróneos de outputRows agregadas con columnas que contienen valores NULL
- [SPARK-27469][BUILD] Unificación de deps de commons-beanutils a la reciente 1.9.3
- [SPARK-27419][FOLLOWUP][DOCS] Adición de una nota sobre el cambio de spark.executor.heartbeatInterval a la guía de migración
- [SPARK-27496][CORE] Los errores graves también deben devolverse al remitente
- [SPARK-25079][PYTHON] Actualización del ejecutable de python3 a la versión 3.6.x
- [SPARK-27163][PYTHON] Limpieza y consolidación de la funcionalidad de la UDF de Pandas
- [SPARK-27403][SQL] Corrección de updateTableStats para actualizar las estadísticas de tabla siempre con estadísticas nuevas o Ninguna
- [SPARK-27479][BUILD] Ocultación de documentación de API para org.apache.spark.util.kvstore
- [SPARK-27446][R] Uso de la configuración de Spark existente, si está disponible
- [SPARK-27453] Paso de partitionBy como opciones en DataFrameWriter
- [SPARK-27454][SPARK-27454][HOT-FIX][ML][SQL] Cherrypick (corrección del error en el origen de datos de la imagen de Spark cuando se encuentran algunas imágenes ilegales)
- [SPARK-27351][SQL] Cálculo de outputRows incorrecto después de AggregateEstimation con una única columna de valor NULL
- [SPARK-27314][SQL] Desduplicación de exprIds para Union.
- [SPARK-27394][WEBUI] Vaciado de LiveEntity si es necesario al recibir SparkListenerExecutorMetricsUpdate (backport 2.4)
- [SPARK-27406][SQL] La serialización UnsafeArrayData se interrumpe cuando dos máquinas tienen un tamaño de Oops diferente
- [SPARK-27419][CORE] No convertir el intervalo de latido en segundos (2.4)
- [SPARK-27391][SS] No inicializar un lazy val en un trabajo de ContinuousExecution.
- [SPARK-27390][CORE][SQL][TEST] Corrección de la falta de coincidencia del nombre del paquete
- [SPARK-27358][UI] Actualización de jquery a 1.12.x para recoger correcciones de seguridad
- [SPARK-27216][CORE] Actualización de RoaringBitmap a 0.7.45 para corregir el problema de ser/dser no seguros de Kryo
- [SPARK-27382][SQL][TEST] Actualización de las pruebas de Spark 2.4.x en HiveExternalCatalogVersionsSuite
- [SPARK-27338][CORE] Corrección del interbloqueo entre UnsafeExternalSorter y TaskMemoryManager
- [SPARK-27338][CORE][FOLLOWUP] Eliminación del espacio final
- [SPARK-27338][CORE] Corrección del interbloqueo en UnsafeExternalSorter.SpillableIterator al bloquear unsafeExternalSorter.SpillableIterator y TaskMemoryManager
- [SPARK-27346][SQL] Soltar la condición de aserción de nueva línea en el campo "examples" en ExpressionInfo
- [SPARK-26998][CORE] Eliminación de la configuración de SSL de los ejecutores
- [SPARK-27244][CORE][TEST][FOLLOWUP] toDebugString oculta la información confidencial
- [SPARK-27267][FOLLOWUP] Actualización del manifiesto de dependencia de hadoop-2.6
- [SPARK-27267][CORE] Actualización de snappy para evitar errores al descomprimir datos serializados vacíos
- [SPARK-27301][DSTREAM] Acortar el ciclo de vida almacenado en caché de FileSystem al ámbito interno del método de limpieza
- [SPARK-27244][CORE] Ocultación de contraseñas al usar la opción logConf=true
- [SPARK-26208][SQL] agregar encabezados a archivos CSV vacíos cuando header=true
- [SPARK-27275][CORE] Corrección de posibles daños en EncryptedMessage.transferTo (2.4)
- [SPARK-23836][PYTHON] Adición de compatibilidad con la devolución de StructType en la UDF escalar de Pandas
- [SPARK-26961][CORE] Habilitación de la funcionalidad de carga de clases en paralelo
- [SPARK-27274][DOCS] Corrección de referencias a Scala 2.11 en documentos de la versión 2.4.1+. Nota: La compatibilidad con la versión 2.11 está en desuso en la versión 2.4.1+
- [SPARK-27198][CORE] Error de coincidencia del intervalo entre latidos en el controlador y el ejecutor
- [SPARK-27094][YARN] Solución del problema de interrupción del subproceso de ingesta de RackResolver
- [SPARK-24935][SQL] Corrección del UDAF de Hive con dos búferes de agregación
- [SPARK-27160][SQL] Corrección de DecimalType al compilar filtros orc
- [SPARK-26606][CORE] Control correcto de las opciones del controlador al enviar al modo de clúster independiente a través de un cliente heredado
- [SPARK-27221][SQL] Mejora del mensaje de error de aserción en TreeNode.parseToJson (5.x)
- [SPARK-27102][R][PYTHON][CORE] Eliminación de las referencias a los códigos de Scala de Python en los códigos de Scala de R
- [SPARK-27159][SQL] Actualización del dialecto del servidor mssql para admitir el tipo binario
- [SPARK-27112][CORE] : Creación de una ordenación de recursos entre subprocesos para resolver los interbloqueos detectados al intentar terminar ejecutores debido a una asignación dinámica o a una lista de bloqueo
- [SPARK-27178][K8S] Incorporación de un paquete nss para corregir pruebas
- [SPARK-27045][SQL] La pestaña de SQL en la interfaz de usuario muestra el SQL real, en lugar del sitio de llamada, en el caso de SparkSQLDriver
- [SPARK-27119][SQL] No inferir un esquema al leer la tabla serd de Hive con un origen de datos nativo
- [SPARK-27165][SPARK-27107][BUILD][SQL] Actualización de Apache ORC a 1.5.5
- [SPARK-26742][K8S] Actualización de la versión de cliente k8s a 4.1.2
- [SPARK-26927][CORE] Asegúrese de que el ejecutor está activo al procesar eventos en el administrador de asignación dinámica.
- [SPARK-27097][CHERRY-PICK 2.4] Evite insertar desplazamientos que dependan de la plataforma literalmente en el código generado en toda la fase
- [SPARK-27111][SS] Corrección del problema de que se puede producir un error en una consulta continua con InterruptedException (5.x)
- [SPARK-27111][SS] Corrección del problema de que se puede producir un error en una consulta continua con InterruptedException
- [SPARK-27080][SQL] Corrección de errores: mergeWithMetastoreSchema con comparación uniforme en minúsculas
- [SPARK-26604][CORE] Limpieza del registro de canales de StreamManager
- [SPARK-27016][SQL][BUILD] Tratar todas las advertencias de antlr como errores al generar el analizador desde el archivo de gramática de SQL
- [SPARK-25863][SPARK-21871][SQL] Compruebe si las estadísticas de tamaño del código están vacías en updateAndGetCompilationStats
- [SPARK-27078][SQL] Corrección de NoSuchFieldError al leer vistas materializadas de Hive
- [SPARK-27019][SQL][WEBUI] onJobStart se produce después de que onExecutionEnd no sobrescriba kvstore
- [SPARK-27065][CORE] Evitar más de un administrador de conjunto de tareas activo para una fase
- [SPARK-24669][SQL] Invalidación de tablas en caso de DROP DATABASE CASCADE
- [SPARK-26932][DOC] Adición de una advertencia para el problema del lector ORC de Hive 2.1.1
- [SPARK-25139][SPARK-18406][CORE] Evita que NonFatals terminen el ejecutor en PythonRunner
Actualizaciones de mantenimiento
Consulte Actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime 5.4.
Entorno del sistema
- Sistema operativo: Ubuntu 16.04.6 LTS
- Java: 1.8.0_191
- Scala: 2.11.12
- Python: 2.7.12 para clústeres de Python 2 y 3.5.2 para clústeres de Python 3.
- R: R, versión 3.6.0 (2019-04-26)
- Clústeres de GPU: están instaladas las siguientes bibliotecas de GPU de NVIDIA:
- Controlador Tesla 375.66
- CUDA 9.0
- cuDNN 7.0
Nota:
Aunque Scala 2.12 es compatible con Apache Spark 2.4, no lo es con Databricks Runtime 5.4.
Bibliotecas de Python instaladas
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| criptografía | 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 | futuros | 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 | 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 |
| Solicitudes | 2.11.1 | s3transfer | 0.1.9 | scikit-learn | 0.18.1 |
| scipy | 0.18.1 | scour | 0,32 | seaborn | 0.7.1 |
| setuptools | 41.0.1 | simplejson | 3.8.2 | simples3 | 1,0 |
| singledispatch | 3.4.0.3 | six (seis) | 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 | 0.33.3 |
| wsgiref | 0.1.2 |
Bibliotecas de R instaladas
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | automóvil | 3.0-2 |
| carData | 3.0-2 | caret | 6.0-82 | cellranger | 1.1.0 |
| chron | 2.3-53 | clase | 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 |
| compiler | 3.6.0 | config | 0,3 | crayon | 1.3.4 |
| curl | 3.3 | data.table | 1.12.0 | conjuntos de datos | 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 | ellipsis | 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 | elementos gráficos | 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 | iterators | 1.0.10 |
| jsonlite | 1.6 | KernSmooth | 2.23-15 | labeling | 0,3 |
| lattice | 0.20-38 | lava | 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 | maps | 3.3.0 |
| maptools | 0.9-5 | MASS | 7.3-51.1 | Matriz | 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 | 3.1-139 | 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 | pillar | 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 | progreso | 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 | recipes | 0.1.5 | rematch | 1.0.1 |
| remotes | 2.0.2 | reshape2 | 1.4.3 | rio | 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 | scales | 1.0.0 |
| sessioninfo | 1.1.1 | sp | 1.3-1 | sparklyr | 1.0.0 |
| SparkR | 2.4.3 | SparseM | 1.77 | spatial | 7.3-11 |
| splines | 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 | survival | 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 |
Bibliotecas de Java y Scala instaladas (versión de clúster de Scala 2.11)
| Identificador de grupo | Identificador de artefacto | Versión |
|---|---|---|
| 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-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-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 |
| 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 | flujo | 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 |
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