共用方式為

Databricks Runtime 8.0 （EoL）

注意

此 Databricks 執行時版本已達終止生命週期，不再提供。 關於停止支援和停產日期，請參見停止支援及停產歷史。 如需 Databricks 運行時間支持原則和排程的相關信息，請參閱 Databricks 支援生命週期。

Databricks 於 2021 年 3 月發行此版本。

下列版本資訊提供由 Apache Spark 3.1.1 提供之 Databricks Runtime 8.0 的相關信息。

新功能

Databricks Runtime 8.0 包含 Apache Spark 3.1.1。 如需詳細資訊，請參閱 Apache Spark。

改善

當未指定格式時，Delta 現在是預設格式

Databricks Runtime 8.0 會變更預設格式， delta 使其更容易建立 Delta 數據表。 當您使用 SQL 命令或 {Dataset|DataFrame}.{read|readStream|write|writeTo|writeStream} API 建立資料表，且未指定格式時，預設格式為 delta。

透過 Delta Lake，您可以透過豐富的架構驗證、品質條件約束和交易式保證，獲得更佳的 Parquet 效能、更好的數據可靠性。 透過 Delta Lake，您可以使用單一數據源上的整合結構化串流和批處理來簡化資料管線。

雖然 Databricks 建議使用 Delta Lake 來儲存您的數據，但您可能有需要移轉至 Delta Lake 的舊版工作流程。 如需移轉現有工作流程的相關信息，請參閱 什麼是 Azure Databricks 中的 Delta Lake？。

新的結構化串流預設觸發間隔可降低成本

如果您未在串流查詢中使用 來設定觸發間隔 Trigger.ProcessingTime ，間隔會設定為 500 毫秒。 先前，預設間隔為 0 毫秒。 這項變更應減少空白觸發程式的數目，並降低雲端記憶體的成本，例如清單。

搭配認證傳遞功能使用 LDA 轉換功能 （公開預覽版）

您現在可以在設定為使用認證傳遞進行驗證的叢集上使用 LDA 轉換函式。

使用認證傳遞設定的單一使用者叢集不再需要受信任的檔案系統 （公開預覽）

當您使用針對單一使用者設定認證傳遞的標準或作業叢集時，您不再需要將本機文件系統設定為受信任的文件系統。 這項變更會在單一使用者叢集上執行作業時，移除不必要的文件系統限制。

程式庫升級

阿帕契火花

Databricks Runtime 8.0 包含 Apache Spark 3.1.1。

本節內容：

Core和Spark SQL

強調顯示

ANSI SQL 相容性增強功能

  • 支援 char/varchar 資料類型 （SPARK-33480）
  • ANSI 模式：執行階段錯誤，而不是傳回 Null （SPARK-33275）
  • ANSI 模式：新的明確轉換語法規則 （SPARK-33354）
  • 新增 SQL 標準指令 SET TIME ZONE （SPARK-32272）
  • 統一建立數據表 SQL 語法 （SPARK-31257）
  • 統一暫存檢視和永久檢視行為 （SPARK-33138）
  • 在INSERT語句中支援欄位列表 （SPARK-32976)
  • 支援 ANSI 巢狀方括弧批注 （SPARK-28880）

效能增強

  • 主端本機讀取無需洗牌服務的分散數據（SPARK-32077）
  • 在重新分割節點之前移除冗餘排序 （SPARK-32276）
  • 部分下推谓词 （SPARK-32302， SPARK-32352）
  • 透過展開向下推入篩選 （SPARK-33302）
  • 透過 CNF 转换将更多可能的謂詞推送至 Join （SPARK-31705）
  • 保留廣播哈希聯結的輸出分割來移除數據重排 （SPARK-31869）
  • 透過改善排序聯結鍵來移除洗牌（SPARK-32282）
  • 透過標準化輸出分割和排序來移除資料洗牌（SPARK-33399）
  • 混合哈希連結改善 （SPARK-32461）
    • 保留隨機哈希聯結組建端資料分割 （SPARK-32330）
    • 保留哈希聯結 （BHJ 和 SHJ） 數據流端排序 （SPARK-32383）
    • 合併分桶資料表以進行排序合併聯結（SPARK-32286）
    • 新增生成隨機哈希聯結程式碼（SPARK-32421）
    • 支援散列哈希聯結中的整體外部聯結 （SPARK-32399）
  • 在專案中支持子表示式消除，採用整個階段程式碼生成（SPARK-33092）
  • 支援條件表達式中的子表達式消除 （SPARK-33337）
  • 支援直譯表示式評估的子表達式消除 （SPARK-33427）
  • 支援解譯謂詞的子表達式消除（SPARK-33540）
  • 其他優化工具規則
    • 規則 ExtractSingleColumnNullAwareAntiJoin （SPARK-32290）
    • 規則 EliminateNullAwareAntiJoin （SPARK-32573）
    • 規則 EliminateAggregateFilter （SPARK-32540）
    • 規則 UnwrapCastInBinaryComparison （SPARK-32858）
    • 規則 DisableUnnecessaryBucketedScan （SPARK-32859）
    • 規則 CoalesceBucketsInJoin （SPARK-31350）
    • 剪除在沒有項目的情況下生成的不必要的巢狀欄位（SPARK-29721）
    • 修剪聚合和擴展中的不必要巢狀字段 （SPARK-27217）
    • 從透過表達式重新分區和連接中修剪不必要的巢狀欄位 (SPARK-31736)
    • 修剪化妝品變化的不必要的巢狀字段 （SPARK-32163）
    • 從窗口與排序中修剪不必要的巢狀字段 （SPARK-32059）
    • 將 CreateArray/CreateMap 的大小優化為其子系的大小 （SPARK-33544）

擴充性增強功能

  • 在 DataSourceV2 上新增 SupportsPartitions API （SPARK-31694）
  • 在 DataSourceV2 上新增 SupportsMetadataColumns API （SPARK-31255）
  • 讓 SQL 快取序列化可插入 (SPARK-32274)
  • 在 TableCatalog.dropTable 中引入 v2 目錄的 purge 選項 (SPARK-33364)

連接器改進

  • Hive Metastore 分割區篩選下推改善 (SPARK-33537)
    • 支援「包含」、「開頭」及「結尾」的篩選條件（SPARK-33458）
    • 支援依日期類型篩選 （SPARK-33477）
    • 支援使用不等於的篩選 （SPARK-33582）
  • 拼花地板
    • Parquet 中允許對應索引鍵類型的複雜類型 （SPARK-32639）
    • 允許在 Parquet 中儲存和載入 INT96，而不需重新設定 （SPARK-33160）
  • 光學字元識別 (ORC)
  • CSV
    • 在 CSV 架構推斷期間利用 SQL 文字資料來源 （SPARK-32270）
  • JSON
    • 支援 JSON 數據源中的篩選下推 （SPARK-30648）
  • JDBC
  • Avro
    • 支援 Avro 資料源中的篩選下推 （SPARK-32346）

功能改進

其他值得注意的變更

  • 在 Spark 文件網站中提供搜尋功能 （SPARK-33166）
  • 將 Apache Arrow 升級至 2.0.0 （SPARK-33213）
  • 在 Thrift 伺服器中啟用 Java 8 時間 API （SPARK-31910）
  • 在 UDF 中啟用 Java 8 時間 API （SPARK-32154）
  • 十進位累加和的溢位檢查（SPARK-28067）
  • 修正動態分割區覆寫模式中的提交衝突 （SPARK-27194， SPARK-29302）
  • 移除了從屬、黑名單和允許列表的參考 （SPARK-32004、SPARK-32036、SPARK-32037）
  • 移除Shuffle map階段的工作結果大小檢查 （SPARK-32470）
  • 一般化 ExecutorSource 以公開使用者指定的檔案系統設定 （SPARK-33476）
  • 新增 StorageLevel.DISK_ONLY_3 （SPARK-32517）
  • 針對執行程式公開 Web UI 中的執行程式記憶體計量 （SPARK-23432）
  • 在階段層級公開執行程式記憶體計量，在 [階段] 索引卷標中 （SPARK-26341）
  • 修正在 YARN 叢集模式中明確設定 spark.ui.port（SPARK-29465）
  • 新增 spark.submit.waitForCompletion 配置以控制 spark-submit 在獨立叢集模式中的退出（SPARK-31486）
  • 設定 yarn.Client 以列印驅動程式 stdout/stderr 的直接連結 （SPARK-33185）
  • 修正無法儲存廣播片段時的記憶體流失 （SPARK-32715）
  • 讓 BlockManagerMaster 驅動程式心跳逾時可設定 （SPARK-34278）
  • 統一和完成快取行為 （SPARK-33507）

PySpark

禪宗計畫

其他值得注意的變更

  • 去重決定性 PythonUDF 呼叫 （SPARK-33303）
  • 支援 PySpark 函式中的較高順序函式（SPARK-30681）
  • 支援 v2x 資料來源的寫入 API （SPARK-29157）
  • 在 PySpark 函式中支援 percentile_approx（SPARK-30569）
  • 支援 PySpark DataFrame 中的 inputFiles （SPARK-31763）
  • 支援 PySpark 欄中的 withField （SPARK-32835)
  • 支援 PySpark 列中的 dropFields （SPARK-32511）
  • 支援 nth_value 在 PySpark 函式中 （SPARK-33020）
  • 支援 acosh、 asinh 和 atanh （SPARK-33563）
  • PySpark SparkContext 中的支援 getCheckpointDir 方法 （SPARK-33017）
  • 支援在unionByName中填入遺漏列的空值（SPARK-32798）
  • 更新 cloudpickle 至 v1.5.0 （SPARK-32094）
  • 新增 MapType 使用箭頭的 PySpark 支援 （SPARK-24554）
  • DataStreamReader.table 和 DataStreamWriter.toTable （SPARK-33836）

結構化串流

效能增強

  • 將 maxFilesPerTrigger 之外獲取的檔案清單快取為未讀取的檔案（SPARK-30866）
  • 簡化檔案流來源和匯入端的元數據日誌邏輯 （SPARK-30462)
  • 如果查詢從壓縮批次重新啟動，請避免讀取壓縮元數據記錄兩次 （SPARK-30900）

功能改進

其他值得注意的變更

  • 介紹串流狀態存放區的架構驗證 （SPARK-31894）
  • 支援在狀態存放區使用不同的壓縮編解碼器 （SPARK-33263）
  • Kafka 連接器無限等候，因為元數據永遠不會更新 （SPARK-28367）
  • 將 Kafka 升級至 2.6.0 （SPARK-32568）
  • 結構化串流 UI 頁面的分頁支援 （SPARK-31642， SPARK-30119）
  • 結構化串流 UI 中的狀態資訊 （SPARK-33223）
  • 結構化串流 UI 中的水印間距資訊 （SPARK-33224）
  • 公開 SS UI 的狀態自訂計量資訊 （SPARK-33287）
  • 新增關於水印之後資料列數的新指標 （SPARK-24634）

MLlib

重點

  • LinearSVC 會封鎖輸入向量 （SPARK-30642）
  • 羅吉斯回歸封鎖輸入向量 （SPARK-30659）
  • LinearRegression 封鎖輸入向量 （SPARK-30660）
  • AFT 封鎖輸入向量 （SPARK-31656）
  • 在 ML 中新增對關聯規則的支援 （SPARK-19939）
  • 新增 LinearSVCModel 的訓練摘要 （SPARK-20249）
  • 將摘要新增至 RandomForestClassificationModel （SPARK-23631）
  • 將訓練摘要新增至 FMClassificationModel （SPARK-32140）
  • 將摘要新增至 MultilayerPerceptronClassificationModel （SPARK-32449）
  • 將 FMClassifier 新增至 SparkR （SPARK-30820）
  • 新增 SparkR LinearRegression 包裝函式 （SPARK-30818）
  • 將 FMRegressor 包裝函式新增至 SparkR （SPARK-30819）
  • 新增 SparkR 包裝器 vector_to_array （SPARK-33040）
  • 自適性封鎖實例 - LinearSVC （SPARK-32907）
  • 讓 CrossValidator/TrainValidateSplit/OneVsRest 的讀取器/寫入器 提供對 Python 後端估算器/評估器的支援 （SPARK-33520）
  • 改善由 GEMV 推薦ForAll 的 ML ALS 效能 （SPARK-33518）
  • 新增 UnivariateFeatureSelector （SPARK-34080）

其他值得注意的變更

  • GMM 計算摘要和更新分布於單一工作中 （SPARK-31032）
  • 移除 mllib.ChiSqSelectorModel 的 ChiSqSelector 相依性（SPARK-31077）
  • 壓平 testChiSquare 中測試的結果數據框架 （SPARK-31301）
  • MinHash keyDistance 優化（SPARK-31436）
  • 以三角不等式為基礎的 KMeans 優化（SPARK-31007）
  • 在 ClusteringEvaluator 中新增權數支援 （SPARK-31734）
  • 在評估工具中新增 getMetrics （SPARK-31768）
  • 在 LinearRegressionSummary 中新增實例權數支援 （SPARK-31944）
  • 將使用者指定的折迭欄新增至 CrossValidator （SPARK-31777）
  • 特性與調整中的 ML 參數預設值一致性（SPARK-32310）
  • 修正 KMeans/BiKMeans 中的雙重快取 （SPARK-32676）
  • AFT 轉換優化（SPARK-33111）
  • FeatureHasher 轉換優化 （SPARK-32974）
  • 為資料框架資料行新增array_to_vector函式 （SPARK-33556）
  • 分類、回歸、叢集和 fpm 中的 ML 參數預設值同位 （SPARK-32310）
  • Summary.totalIterations 大於 maxIters （SPARK-31925）
  • 樹模型預測優化 （SPARK-32298）

SparkR

  • 新增較高階函式的 SparkR 介面 （SPARK-30682）
  • 支援在 unionByName 中為遺漏欄位填入 Null （SPARK-32798）
  • 支援 SparkR 函式中的 withColumn (SPARK-32946)
  • 支援 SparkR 函式中的timestamp_seconds （SPARK-32949）
  • 支援 SparkR 函式中的nth_value （SPARK-33030）
  • 最低 Arrow 版本提升至 1.0.0 （SPARK-32452）
  • 支援 SparkR 函式中的array_to_vector （SPARK-33622）
  • 支援 acosh、asinh 和 atanh（SPARK-33563）
  • 支援from_avro和to_avro （SPARK-33304）

維護更新

請參閱 Databricks Runtime 8.0 維護更新。

系統環境

  • 操作系統：Ubuntu 18.04.5 LTS
  • Java：Zulu 8.50.0.51-CA-linux64 （版本 1.8.0_275-b01）
  • Scala：2.12.10
  • Python：3.8.8（在 2021 年 5 月 26 日的維護更新中從 3.8.6 更新）
  • R：R 4.0.3 版 （2020-10-10）
  • 三角洲湖 0.8.0

已安裝的 Python 程式庫

程式庫 版本 程式庫 版本 程式庫 版本
應用程式目錄 (appdirs) 1.4.4 asn1crypto 1.4.0 backcall（回呼） 0.2.0
boto3 1.16.7 botocore（AWS的Python程式庫） 1.19.7 brotlipy 0.7.0
證書 2020.12.5 cffi 1.14.3 chardet 3.0.4
加密 3.1.1 騎車者 0.10.0 Cython 0.29.21
裝飾項目 4.4.2 distlib 0.3.1 docutils (文件處理工具) 0.15.2
入口點 0.3 文件鎖 3.0.12 IDNA 2.10
ipykernel 5.3.4 ipython 7.19.0 ipython-genutils（IPython 工具程式庫） 0.2.0
絕地武士 0.17.2 jmespath 0.10.0 joblib 0.17.0
Jupyter 客戶端 6.1.7 jupyter-core核心模組 4.6.3 kiwisolver（開源程式庫） 1.3.0
考拉 1.5.0 matplotlib 3.2.2 numpy（數值計算套件） 1.19.2
熊貓 1.1.3 帕爾索 0.7.0 替罪羊 0.5.1
pexpect (一個用於程序自動化和測試的軟體庫) 4.8.0 皮克爾共享 (Pickleshare) 0.7.5 pip（Python 軟體包管理工具） 20.2.4
prompt-toolkit（提示工具組） 3.0.8 psycopg2 2.8.5 pty進程 0.6.0
pyarrow 1.0.1 pycparser（Python 的 C 語法分析器） 2.20 Pygments 2.7.2
pyOpenSSL 19.1.0 pyparsing（Python 字符串解析库） 2.4.7 PySocks 1.7.1
python-dateutil 2.8.1 pytz（Python 的時區計算函式庫） 2020.1 pyzmq 19.0.2
要求 2.24.0 s3transfer 0.3.3 scikit-learn（機器學習套件） 0.23.2
scipy科學計算庫 1.5.2 海上出生 0.10.0 setuptools 50.3.1
六 1.15.0 statsmodels (統計模型庫) 0.12.0 線程池控制器 2.1.0
龍捲風 6.0.4 特性 5.0.5 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.2.1 wcwidth（字符寬度函數） 0.2.5 Wheel 0.35.1

已安裝的 R 程式庫

R 套件會從 Microsoft 的 2020-11-02 CRAN 快照中安裝。

程式庫 版本 程式庫 版本 程式庫 版本
askpass（要求密碼） 1.1 assertthat (一個用於斷言測試的函數庫) 0.2.1 backports（回溯移植） 1.2.1
基礎映像 4.0.3 base64enc 0.1-3 BH 1.72.0-3
位元 4.0.4 64位元 4.0.5 blob 1.2.1
靴子 1.3-25 釀製 1.0-6 活力 1.1.0
掃帚 0.7.2 卡爾 3.5.1 脫字符 6.0-86
cellranger (細胞測序工具) 1.1.0 時序 (chron) 2.3-56 類別 7.3-17
命令行界面 (CLI) 2.2.0 克麗普 0.7.1 叢集 2.1.0
codetools 0.2-18 色彩空間 2.0-0 通用標記 1.7
編譯器 4.0.3 設定 0.3 covr 3.5.1
cpp11 0.2.4 蠟筆 1.3.4 憑證 1.3.0
串音 1.1.0.1 curl (Unix指令) 4.3 資料表格 (data.table) 1.13.4
數據集 4.0.3 DBI 1.1.0 dbplyr 2.0.0
描述 1.2.0 devtools 2.3.2 diffobj 0.3.2
摘要 0.6.27 dplyr資料處理套件 1.0.2 DT 0.16
省略符號 0.3.1 評估 0.14 粉絲 0.4.1
顏色 2.0.3 fastmap（快速映射） 1.0.1 尚未提供所需背景詳情來翻譯"forcats"，如果是專有名詞或特定術語，可以保留原文。 0.5.0
foreach 1.5.1 外來 0.8-79 鍛造 0.2.0
f s 1.5.0 未來 1.21.0 泛型 0.1.0
格特 1.0.2 ggplot2 3.3.2 gh 1.2.0
gitcreds 0.1.1 glmnet 4.0-2 全域變數 0.14.0
膠水 1.4.2 戈爾（Gower） 0.2.2 圖形 4.0.3
grDevices 4.0.3 格線 4.0.3 gridExtra 2.3
gsubfn 0.7 gtable 0.3.0 庇護所 2.3.1
更高 0.8 如果 "hms" 是一個專有名詞、縮寫或具有特殊意涵的術語，則需要確保對其進行適當的翻譯或說明。 0.5.3 HTML工具 0.5.0
htmlwidgets（網頁小工具） 1.5.3 httpuv 1.5.4 httr 1.4.2
hwriter 1.3.2 hwriterPlus 1.0-3 ini 0.3.1
艾普瑞德 0.9-9 等高帶 (isoband) 0.2.3 迭代器 1.0.13
jsonlite 1.7.2 KernSmooth 2.23-18 針織機 1.30
標記 0.4.2 稍後 1.1.0.1 晶格 0.20-41
熔岩 1.6.8.1 lazyeval 0.2.2 生命週期 0.2.0
保留原名 "listenv" 並附加描述 (if necessary based on context, otherwise just retain "listenv") 0.8.0 「lubridate」 1.7.9.2 magrittr 2.0.1
Markdown 1.1 質量 7.3-53 矩陣 1.2-18
記憶化 1.1.0 方法 4.0.3 mgcv 1.8-33
默劇 0.9 ModelMetrics 1.2.2.2 模型師 0.1.8
蒙塞爾 0.5.0 nlme 3.1-151 nnet 7.3-14
numDeriv (數值導數) 2016年8月-2017年1月 openssl 1.4.3 並行 4.0.3
並行地 1.22.0 柱子 1.4.7 pkgbuild 1.1.0
pkgconfig 2.0.3 pkgload 1.1.0 plogr (普勒格) 0.2.0
plyr播放器（plyr Player） 1.8.6 讚美 1.0.0 prettyunits 1.1.1
pROC 1.16.2 流程x 3.4.5 prodlim 2019.11.13
進度 1.2.2 承諾 1.1.1 原型 1.0.0
附註 1.5.0 purrr 0.3.4 r2d3 0.2.3
R6 2.5.0 隨機森林 (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（讀取Excel檔案） 1.3.1 食譜 0.1.15
復賽 1.0.1 Rematch 2 2.1.2 遙控器 2.2.0
重現範例 0.3.0 reshape2 1.4.4 雷克斯 1.2.0
rlang 0.4.9 rmarkdown（R程式碼標記語言） 2.6 RODBC 1.3-17
roxygen2 7.1.1 rpart（R語言中的一個統計計算和機器學習模組） 4.1-15 rprojroot 2.0.2
Rserve 1.8-7 RSQLite 2.2.1 rstudioapi 0.13
r版本 2.0.2 rvest（用於網頁抓取的 R 語言套件） 0.3.6 磅秤 1.1.1
擇選器 (selectr) 0.4-2 會議資訊 1.1.1 圖形 1.4.5
閃亮 1.5.0 sourcetools 0.1.7 sparklyr 1.5.2
SparkR 3.1.0 空間 7.3-11 樣條 4.0.3
sqldf 0.4-11 SQUAREM 2020.5 統計數據 4.0.3
統計學4 4.0.3 字串處理工具包 (stringi) 1.5.3 "stringr" 是 R 語言中的一個處理字串操作的函式庫。 1.4.0
生存 3.2-7 sys 3.4 tcltk（程式設計工具包） 4.0.3
教學演示 2.10 testthat(測試工具) 3.0.0 tibble 3.0.4
tidyr 1.1.2 tidyselect 1.1.0 tidyverse（整潔世界） 1.3.0
時間日期 3043.102 tinytex 0.28 工具 4.0.3
usethis 2.0.0 utf8 1.1.4 實用工具 4.0.3
全域唯一識別碼 (UUID) 0.1-4 vctrs 0.3.5 viridisLite 0.3.0
瓦爾多 0.2.3 觸鬚 0.4 withr代碼庫 (assuming withr refers to a specific codebase or library, use context to clarify) 2.3.0
xfun 0.19 xml2 1.3.2 xopen 1.0.0
xtable 1.8-4 YAML（Yet Another Markup Language）解析器 2.2.1 壓縮檔 2.1.1

安裝 Java 和 Scala 函式庫 (Scala 2.12 叢群版本)

群組識別碼 成品識別碼 版本
ANTLR ANTLR 2.7.7
com.amazonaws amazon-kinesis-用戶端 1.12.0
com.amazonaws aws-java-sdk-自動擴展 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudformation 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudfront (雲端前端 Java SDK) 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudhsm 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-cloudsearch（雲端搜索） 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 (AWS Java SDK的CodeDeploy模組) 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 配置 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 (AWS Java 軟體開發套件 - 直接連接) 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 for ElastiCache (AWS Java SDK 用於 ElastiCache) 1.11.655
com.amazonaws AWS Java SDK Elasticbeanstalk（AWS Java 軟體開發套件，Elasticbeanstalk） 1.11.655
com.amazonaws AWS Java SDK 彈性負載平衡 (aws-java-sdk-elasticloadbalancing) 1.11.655
com.amazonaws AWS Java SDK 彈性轉碼器 (aws-java-sdk-elastictranscoder) 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-emr 1.11.655
com.amazonaws aws-java-sdk-glacier (AWS Java 軟體開發工具包 - Glacier) 1.11.655
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