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Databricks Runtime 5.4 (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 Juni 2019 veröffentlicht.

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zu Databricks Runtime 5.4 mit Unterstützung durch Apache Spark.

Neue Funktionen

Delta Lake in Azure Databricks fügt automatische Optimierung hinzu (Public Preview)

Wenn Sie heute Daten in den Cloudspeicher schreiben, müssen Sie Dateien komprimieren, um eine optimale E/A-Leistung zu erzielen. Sie müssen sich Gedanken über die richtige Dateigröße machen, wie oft die Dateien komprimiert werden sollen, Cluster welcher Größe verwendet werden sollen usw. Wir freuen uns, zur Lösung derartiger Probleme die Funktion „Automatisches Optimieren“ mit Delta Lake in Azure Databricks einführen zu können. Bei jedem Schreiben in Delta-Tabellen ermitteln wir automatisch die richtigen Dateigrößen und kompakten Dateien, sodass Sie sich keine Gedanken über die Optimierung des Speicherlayouts machen müssen. Wenn die auto-optimize-Option bei Schreibvorgängen true ist, bestimmt Azure Databricks automatisch, ob eine Optimierung erforderlich ist, und optimiert die kleinen Dateien. Details finden Sie unter Konfigurieren von Delta Lake zum Steuern der Datendateigröße.

Bibliothekshilfsprogramme allgemein verfügbar

Bibliothekshilfsprogramme sind jetzt allgemein verfügbar. Mit diesem Feature können Sie Python-Bibliotheken innerhalb des Bereichs einer Notebooksitzung bearbeiten. Weitere Informationen finden Sie unter Bibliothekshilfsprogramm (dbutils.library) (Legacy).

Databricks Connect allgemein verfügbar

Databricks Connect ist jetzt allgemein verfügbar. Bei diesem Feature handelt es sich um eine Spark-Clientbibliothek, mit der Sie Ihre bevorzugte IDE (IntelliJ, Eclipse, PyCharm, RStudio), Ihren Notebookserver (Zeppelin, Jupyter) und andere benutzerdefinierte Anwendungen mit Azure Databricks-Clustern verknüpfen und Spark-Code ausführen können. Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Connect.

Binärdateidatenquelle

Die Binärdateidatenquelle liest Binärdateien und konvertiert jede Datei in einen einzelnen Datensatz, der den unformatierten Inhalt und die Metadaten der Datei enthält. Sie können jetzt beliebige Dateien effizient in einen Spark-Datenrahmen lesen, ohne den Inhalt der Dateien zu besuchen. Dies ist besonders hilfreich, wenn Sie Spark verwenden möchten, um große Dateien wie Bilder für die Bewertung zu laden. Siehe Binärdatei.

Verbesserungen

Datenträgercaching

Datenträgercaching ist jetzt für Lsv2-Instanzen vorkonfiguriert. Der Cache ist jedoch nicht standardmäßig aktiviert. Informationen zum Aktivieren finden Sie unter Aktivieren oder Deaktivieren des Datenträgercaches.

Durchleitung von Anmeldeinformationen für Azure AD in Azure Data Lake Storage

Die DBFS-Einbindung des Gen2-Dateisystems von Azure Data Lake Storage (ADLS) mit Microsoft Entra ID-Passthrough für Anmeldeinformationen wird jetzt unterstützt. Siehe Azure Data Lake Storage.

Upgrade für R auf 3.6.0

Die R-Basis erhält ein Upgrade von 3.5.2 auf 3.6.0.

Apache Spark

Databricks Runtime 5.4 enthält Apache Spark 2.4.3. Diese Version enthält alle Spark-Fixes und -Verbesserungen, die in Databricks Runtime 5.3 (EoS) enthalten sind, sowie die folgenden zusätzlichen Fehlerkorrekturen und Verbesserungen an Spark:

  • [SPARK-27596][SQL] Die 'query'-Option von JDBC funktioniert nicht für die Oracle-Datenbank.
  • [SPARK-27240][PYTHON] Pandas-Datenrahmen für das Argument vom Typ „struct“ im skalaren Pandas-UDF verwenden
  • [SPARK-26745][SQL][TESTS] JsonSuite-Testfall: leere Zeile -> 0 Datensatzanzahl
  • [SPARK-25535][CORE] Problematische Fehlerbehandlung in commons-crypto umgehen
  • [SPARK-26891][YARN] Korrektur des unzuverlässigen Tests in YarnSchedulerBackendSuite
  • [SPARK-27563][SQL][TEST] Neueste Spark-Versionen automatisch in HiveExternalCatalogVersionsSuite abrufen
  • [SPARK-27494][SS] Nullwerte funktionieren in kafka source v2 nicht
  • [SPARK-27550][TEST] Korrektur von test-dependencies.sh, damit nicht das Profil kafka-0-8 für Scala-2.12 verwendet wird
  • [SPARK-26992][STS] Ordnungsgemäße Zustellung des STS-Planerpools beheben
  • [SPARK-27544][PYTHON][TEST] Python-Testskript beheben, damit es mit dem Scala-2.12-Build funktioniert
  • [SPARK-27539][SQL] Korrigieren der ungenauen outputRows-Aggregatschätzung mit Spalten, die NULL-Werte enthalten
  • [SPARK-27469][BUILD] Vereinheitlichung der commons-beanutils-Abhängigkeiten auf die neueste Version 1.9.3
  • [SPARK-27419][FOLLOWUP][DOCS] Hinweis zu spark.executor.heartbeatInterval-Änderung zum Migrationsleitfaden hinzufügen
  • [SPARK-27496][CORE] Schwerwiegende Fehler sollten auch an den Absender zurückgesendet werden
  • [SPARK-25079][PYTHON] Ausführbare Datei für python3 auf Version 3.6.x aktualisieren
  • [SPARK-27163][PYTHON] Pandas-UDF-Funktionalität bereinigen und konsolidieren
  • [SPARK-27403][SQL] Korrektur von updateTableStats, um Tabellenstatistiken immer mit neuen oder keinen Statistiken zu aktualisieren
  • [SPARK-27479][BUILD] API-Dokumente für org.apache.spark.util.kvstore ausblenden
  • [SPARK-27446][R] Vorhandene Spark-Konfiguration verwenden, falls verfügbar
  • [SPARK-27453] partitionBy als Option in DataFrameWriter übergeben
  • [SPARK-27454][SPARK-27454][HOT-FIX][ML][SQL] Cherrypick (Fehler für Spark-Bilddatenquelle bei der Erkennung einiger illegaler Bilder beheben)
  • [SPARK-27351][SQL] Falsche outputRows-Schätzung nach AggregateEstimation mit Nur-NULL-Wertspalte
  • [SPARK-27314][SQL] Deduplizierung von exprIds für Union
  • [SPARK-27394][WEBUI] LiveEntity leeren, wenn dies beim Empfangen von SparkListenerExecutorMetricsUpdate erforderlich ist (Zurückportierung 2.4)
  • [SPARK-27406][SQL] UnsafeArrayData-Serialisierung wird unterbrochen, wenn zwei Computer unterschiedliche Oops-Größen aufweisen
  • [SPARK-27419][CORE] Umwandlung von Heartbeatintervall in Sekunden vermeiden (2.4)
  • [SPARK-27391][SS] Initialisieren Sie keinen lazy val in einem ContinuousExecution-Job.
  • [SPARK-27390][CORE][SQL][TEST] Paketnamenskonflikt beheben
  • [SPARK-27358][UI] jquery auf 1.12.x aktualisieren, um sicherheitsbezogene Korrekturen zu erhalten
  • [SPARK-27216][CORE] Upgrade von RoaringBitmap auf 0.7.45 durchführen, um Kryo-Problem einer nicht sicheren Serialisierung/Deserialisierung zu beheben
  • [SPARK-27382][SQL][TEST] Spark 2.4.x-Tests in HiveExternalCatalogVersionsSuite aktualisieren
  • [SPARK-27338][CORE] Deadlock zwischen UnsafeExternalSorter und TaskMemoryManager beheben
  • [SPARK-27338][CORE][FOLLOWUP] Nachstehendes Leerzeichen entfernen
  • [SPARK-27338][CORE] Deadlock in UnsafeExternalSorter.SpillableIterator beheben, wenn UnsafeExternalSorter.SpillableIterator und TaskMemoryManager gesperrt werden
  • [SPARK-27346][SQL] Lockern Sie die Bedingung für die Newline-Assertion im Feld "Examples" in ExpressionInfo
  • [SPARK-26998][CORE] SSL-Konfiguration von Executors entfernen
  • [SPARK-27244][CORE][TEST][FOLLOWUP] toDebugString redigiert vertrauliche Informationen
  • [SPARK-27267][FOLLOWUP] Abhängigkeitsmanifests von hadoop-2.6 aktualisieren
  • [SPARK-27267][CORE] Update für snappy zur Vermeidung von Fehlern beim Dekomprimieren leerer serialisierter Daten ausführen
  • [SPARK-27301][DSTREAM] In FileSystem zwischengespeicherten Lebenszyklus auf den inneren Bereich der Bereinigungsmethode verkürzen
  • [SPARK-27244][CORE] Kennwörter bei der Verwendung der Option „logConf=true“ redigieren
  • [SPARK-26208][SQL] Headers zu leeren CSV-Dateien hinzufügen, wenn „header=true“
  • [SPARK-27275][CORE] Potenzielle Beschädigung in EncryptedMessage.transferTo (2.4) beheben
  • [SPARK-23836][PYTHON] Unterstützung für StructType-Rückgabe in skalaren Pandas-UDFs hinzufügen
  • [SPARK-26961][CORE] Paralleles Laden von Klassen aktivieren
  • [SPARK-27274][DOCS] Verweise auf Scala 2.11 in 2.4.1+ Dokumenten beheben. Beachten Sie, dass die Unterstützung von Version 2.11 ab Version 2.4.1 veraltet ist
  • [SPARK-27198][CORE] Konflikt bei Heartbeatintervall in Treiber und Executor
  • [SPARK-27094][YARN] Problemumgehung für RackResolver, das einen Threadinterrupt behält
  • [SPARK-24935][SQL] Hive-UDAF mit zwei Aggregationspuffern beheben
  • [SPARK-27160][SQL] DecimalType beim Erstellen von ORC-Filtern beheben
  • [SPARK-26606][CORE] Treiberoptionen werden bei der Übermittlung an den eigenständigen Clustermodus über den Legacyclient ordnungsgemäß behandelt
  • [SPARK-27221][SQL] Assert-Fehlermeldung in TreeNode.parseToJson (5.x) verbessern
  • [SPARK-27102][R][PYTHON][CORE] Entfernen Sie die Verweise auf die Scala-Codes von Python in den Skala-Codes von R
  • [SPARK-27159][SQL] MSSQL Server-Dialekt aktualisieren, um binären Typ zu unterstützen
  • [SPARK-27112][CORE] : Ressourcenreihenfolge zwischen Threads erstellen, um die Deadlocks aufzulösen, die beim Versuch auftreten, Executors entweder aufgrund einer dynamischen Zuweisung oder einer Blockierungsliste zu beenden
  • [SPARK-27178][K8S] NSS-Paket zum Beheben von Tests hinzufügen
  • [SPARK-27045][SQL] Registerkarte „SQL“ auf der Benutzeroberfläche zeigt im Fall von SparkSQLDriver das tatsächliche SQL anstelle der Aufrufsite an
  • [SPARK-27119][SQL] Keinen Rückschluss auf das Schema beim Lesen von Hive Serde-Tabellen mit nativer Datenquelle erstellen
  • [SPARK-27165][SPARK-27107][BUILD][SQL] Upgrade von Apache ORC auf 1.5.5
  • [SPARK-26742][K8S] k8s-Clientversion auf 4.1.2 aktualisieren
  • [SPARK-26927][CORE] Stellen Sie sicher, dass der Executor aktiv ist, wenn Ereignisse im dynamischen Zuordnungs-Manager verarbeitet werden
  • [SPARK-27097][CHERRY-PICK 2.4] Buchstäbliches Einbetten plattformabhängiger Offsets in Whole-Stage Code Generation vermeiden
  • [SPARK-27111][SS] Racebedingung beheben, dass bei einer fortlaufenden Abfrage möglicherweise ein Fehler mit InterruptedException (5.x) auftritt
  • [SPARK-27111][SS] Racebedingung beheben, dass bei einer fortlaufenden Abfrage möglicherweise ein Fehler mit InterruptedException auftritt
  • [SPARK-27080][SQL] Fehlerbehebung: mergeWithMetastoreSchema mit einheitlichem Kleinbuchstabenvergleich
  • [SPARK-26604][CORE] Kanalregistrierung für StreamManager bereinigen
  • [SPARK-27016][SQL][BUILD] Alle antlr-Warnungen als Fehler behandeln, während der Parser aus der SQL-Grammatikdatei generiert wird
  • [SPARK-25863][SPARK-21871][SQL] Prüfen Sie, ob die Codegrößenstatistik in updateAndGetCompilationStats leer ist
  • [SPARK-27078][SQL] NoSuchFieldError beheben, wenn materialisierte Hive-Sichten gelesen wurden
  • [SPARK-27019][SQL][WEBUI] onJobStart soll passieren, nachdem onExecutionEnd beendet ist. Kvstore soll nicht überschrieben werden.
  • [SPARK-27065][CORE] Vermeiden, dass mehr als ein aktiver Task Manager für eine Phase festlegt
  • [SPARK-24669][SQL] Tabellen im Falle von DROP DATABASE CASCADE ungültig machen
  • [SPARK-26932][DOC] Warnung für Hive 2.1.1 ORC-Leserproblem hinzufügen
  • [SPARK-25139][SPARK-18406][CORE] NonFatals vermeiden, um den Executor in PythonRunner zu beenden

Wartungsupdates

Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 5.4-Wartungsupdates.

Systemumgebung

  • Betriebssystem: Ubuntu 16.04.6 LTS
  • Java: 1.8.0_191
  • Scala: 2.11.12
  • Python: 2.7.12 für Python 2-Cluster und 3.5.2 für Python 3-Cluster.
  • R: R-Version 3.6.0 (2019-04-26)
  • GPU-Cluster: Die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken sind installiert:
    • Tesla-Treiber 375.66
    • CUDA 9.0
    • cuDNN 7.0

Hinweis

Scala 2.12 wird zwar in Apache Spark 2.4 unterstützt, jedoch nicht in Databricks Runtime 5.4.

Installierte Python-Bibliotheken

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
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 Zertifizieren 2016.2.28 CFFI 1.7.0
Chardet 2.3.0 colorama 0.3.7 configobj 5.0.6
Kryptographie 1.5 Fahrradfahrer 0.10.0 Cython 0.24.1
Dekorateur 4.0.10 docutils 0.14 enum34 1.1.6
et-xml-Datei 1.0.1 Freetype-py 1.0.2 Funcsigs 1.0.2
Fusepy 2.0.4 Termingeschäfte 3.2.0 ggplot 0.6.8
html5lib 0.999 idna 2.1 IP-Adresse 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 Sündenbock 0.4.1
pexpect 4.0.1 Pickleshare 0.7.4 Kissen 3.3.1
Kern 19.1.1 Schicht 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 1.6.2016
Anforderungen 2.11.1 s3transfer 0.1.9 scikit-lernen 0.18.1
SciPy 0.18.1 scheuern 0,32 Seegeboren 0.7.1
setuptools 41.0.1 simplejson 3.8.2 simples3 1,0
singledispatch (eine Methode zur Auswahl von Funktionen basierend auf dem Typ eines Arguments in Python) 3.4.0.3 sechs 1.10.0 StatistikModelle 0.6.1
Tornado 5.1.1 Traitlets 4.3.0 urllib3 1.19.1
virtualenv 16.1.0 wcwidth 0.1.7 Rad 0.33.3
wsgiref 0.1.2

Installierte R-Bibliotheken

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
abind 1.4-5 Askpass 1.1 prüfen, dass 0.2.1
Backports 1.1.3 Basis 3.6.0 base64enc 0.1-3
Bahrain 1.69.0-1 Bit 1.1-14 Bit64 0.9-7
Bitops 1.0-6 Blob 1.1.1 Boot 1.3-20
brauen 1.0-6 Callr 3.2.0 Auto 3.0-2
Fahrzeugdaten 3.0-2 Caret 6.0-82 CellRanger 1.1.0
Chron 2.3-53 Klasse 7.3-15 cli 1.1.0
Schermaschine 0.5.0 Clisymbole 1.2.0 Gruppe 2.0.8
Codetools 0,2 bis 16 Farbraum 1.4-1 Commonmark 1.7
Kompilierer 3.6.0 Konfiguration 0,3 Buntstift 1.3.4
Locke 3.3 data.table 1.12.0 Datensätze 3.6.0
DBI 1.0.0 dbplyr 1.3.0 Beschreibung 1.2.0
devtools 2.0.1 verdauen 0.6.18 doMC 1.3.5
dplyr 0.8.0.1 Ellipse 0.1.0 Fans 0.4.0
Sträflinge 0.4.0 Foreach 1.4.4 Fremd 0.8-71
schmieden 0.2.0 Fs 1.2.7 Gbm 2.1.5
Generika 0.0.2 ggplot2 3.1.0 Gh 1.0.1
git2r 0.25.2 glmnet 2.0-16 Klebstoff 1.3.1
Gower 0.2.0 Grafiken 3.6.0 grGeräte 3.6.0
Raster 3.6.0 gridExtra 2.3 gsubfn 0,7
g-Tabelle 0.3.0 H2O 3.22.1.1 Hafen 2.1.0
HMS 0.4.2 HTML-Werkzeuge 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 Iteratoren 1.0.10
jsonlite 1.6 KernSmooth 2.23-15 Etikettierung 0,3
Gitter 0.20-38 Lava 1.6.5 Lazyeval 0.2.2
kleiner 0.3.7 lme4 1.1-21 Schmiermittel 1.7.4
magrittr 1.5 mapproj 1.2.6 Karten 3.3.0
Kartentools 0.9-5 MASSE 7.3-51.1 Matrix 1.2-17
MatrixModels 0.4-1 Zwischenspeichern 1.1.0 Methodik 3.6.0
mgcv 1.8-28 Mime-Kunst 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 Säule 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
loben 1.0.0 prettyunits 1.0.2 Proc 1.14.0
Prozessx 3.3.0 prodlim 2018.04.18 Fortschritt 1.2.0
Prototyp 1.0.0 P.S. 1.3.0 schnurren 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 (Zufälliger Wald) 4.6-14 Rappdirs 0.3.1 rcmdcheck 1.3.2
RColorBrauer 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 (Softwarepaket zum Lesen von Excel-Dateien) 1.3.1 Rezepte 0.1.5 Rückspiel 1.0.1
fernbedienungen 2.0.2 Umform2 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 Waage 1.0.0
Sitzungsinformationen 1.1.1 sp 1.3-1 Sparklyr 1.0.0
SparkR 2.4.3 SparseM 1.77 räumlich 7.3-11
Splines 3.6.0 sqldf 0.4-11 SQUAREM 2017.10-1
statmod 1.4.30 Statistiken 3.6.0 Statistiken4 3.6.0
Stringi 1.4.3 stringr 1.4.0 Überleben 2.43-3
sys 3.1 TCLTK 3.6.0 Lehrdemos 2,10
testthat 2.0.1 Tibble 2.1.1 Räumter 0.8.3
aufräumen 0.2.5 timeDatum 3043.102 Werkzeuge 3.6.0
Nutze dies 1.4.0 utf8 1.1.4 Dienstprogramme und Funktionen 3.6.0
viridisLite 0.3.0 Backenbart 0.3-2 Withr 2.1.2
xml2 1.2.0 xopen 1.0.0 YAML-Dateiformat 2.2.0
schwirren 2.0.1

Installierte Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.11-Clusterversion)

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
antlr antlr 2.7.7
com.amazonaws Amazon-Kinesis-Client 1.8.10
com.amazonaws aws-java-sdk-Autoskalierung 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 (Cloud-Suchdienst) 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-db 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 (Java SDK für Elastic Beanstalk von AWS) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elasticloadbalancing (Software Development Kit für Elastic Load Balancing in AWS mit Java) 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-elastictranscoder (AWS Java SDK für Elastic Transcoder) 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 (eine Bibliothek für den Glue-Service von Amazon Web Services) 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-Protokolle 1.11.313
com.amazonaws aws-java-sdk-machinelearning (Maschinelles Lernen) 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 (Unterstützung für AWS Java SDK) 1.11.313
com.amazonaws AWS-Java-SDK-SWF-Bibliotheken 1.11.22
com.amazonaws aws-java-sdk-workspaces 1.11.313
com.amazonaws jmespath-java 1.11.313
com.karottensuche hppc 0.7.2
com.chuusai shapeless_2.11 2.3.2
com.clearspring.analytics Datenstrom 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
com.esotericsoftware Kryo-schattiert 4.0.2
com.esotericsoftware Minlog 1.3.0
com.fasterxml Klassenkamerad 1.0.0
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Anmerkungen 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core jackson-core 2.6.7
com.fasterxml.jackson.core Jackson-Datenbindung 2.6.7.1
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-cbor 2.6.7
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-joda 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-paranamer 2.6.7
com.fasterxml.jackson.module jackson-module-scala_2.11 2.6.7.1
com.github.fommil Jniloader 1.1
com.github.fommil.netlib Kern 1.1.2
com.github.fommil.netlib native_ref-java 1.1
com.github.fommil.netlib native_ref-java-natives 1.1
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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.luben zstd-jni 1.3.2-2
com.github.rwl jtransforms 2.4.0
com.google.code.findbugs jsr305 2.0.1
com.google.code.gson gson 2.2.4
com.google.guava Guave 15,0
com.google.protobuf protobuf-java 2.6.1
com.googlecode.javaewah JavaEWAH 0.3.2
com.h2database h2 1.3.174
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com.jolbox Bonecp 0.8.0.RELEASE
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