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Remarque
La prise en charge de cette version databricks Runtime a pris fin. Pour connaître la date de fin de support, consultez l’historique de fin de support. Pour toutes les versions prises en charge de Databricks Runtime, consultez Notes de publication sur les versions et la compatibilité de Databricks Runtime.
Databricks a publié cette version en septembre 2020. Il a été déclaré avec prise en charge à long terme (LTS) en octobre 2020.
Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 7.3 LTS avec Apache Spark 3.0.
Pour obtenir de l’aide sur la migration à partir de Databricks Runtime 6.x, consultez le guide de migration databricks Runtime 7.x.
Nouvelles fonctionnalités
Améliorations et fonctionnalités de Delta Lake
Cette version fournit les améliorations et fonctionnalités de Delta Lake suivantes :
Contenu de cette section
- Les optimisations de performances Delta Lake réduisent considérablement la surcharge
- Métriques de clonage désormais disponibles
-
Améliorations de
MERGE INTOde Delta Lake - Spécifier la position initiale de la source Delta Lake Structured Streaming
Les optimisations de performances Delta Lake réduisent considérablement la surcharge
Cette version active une collection d’optimisations qui réduisent la surcharge des opérations Delta Lake de quelques secondes à des dizaines de millisecondes. Pour activer ces optimisations, vous devez mettre à niveau tous vos clusters qui écrivent dans et lisent dans votre table Delta vers Databricks Runtime 7.3 LTS ou une version ultérieure.
Métriques de clonage désormais disponibles
Les métriques des opérations de clonage sont maintenant enregistrées et peuvent être consultées lorsque vous exécutez DESCRIBE HISTORY. Pour plus d’informations, consultez Examiner les détails de la table Delta Lake avec description.
Améliorations de MERGE INTO de Delta Lake
- L’opération Merge prend désormais en charge un nombre quelconque de clauses
MATCHEDetNOT MATCHED. - Les requêtes de fusion qui suppriment de manière inconditionnelle les lignes correspondantes ne génèrent plus d’erreurs en cas de correspondances multiples.
Spécifier la position initiale de la source Delta Lake Structured Streaming
Le connecteur Delta Lake Structured Streaming prend désormais en charge les options startingVersion et startingTimestamp pour spécifier le point de départ de la requête de streaming sans traiter la totalité de la table. Pour plus d’informations, consultez Spécifier la position initiale.
Exécution de requête adaptative
L’exécution de requête adaptative (AQE) est un framework de réoptimisation de requête qui ajuste dynamiquement les plans de requête lors de l’exécution en fonction des statistiques d’exécution collectées. L’exécution adaptative des requêtes (AQE) est activée par défaut dans Databricks Runtime 7.3 LTS. Vous pouvez maintenant tester toutes les fonctionnalités AQE. Pour plus d’informations, consultez Exécution de requête adaptative.
Améliorations
Chargeur automatique
- Prend désormais en charge Azure Data Lake Storage Gen1 en mode Liste de répertoires
- Si le format de fichier est
textoubinaryFile, vous n’avez plus besoin de fournir le schéma. Étant donné que les deux formats de fichier ont un schéma fixe, Auto Loader peut automatiquement utiliser un schéma fixe.
Nouveau contrôle de longueur de colonne du connecteur Azure Synapse Analytics
Vous pouvez désormais utiliser un nouveau paramètre maxbinlength pour contrôler la longueur des colonnes BinaryType. Ce paramètre est converti en VARBINARY(maxbinlength).
La valeur par défaut (non configurable) précédente était VARBINARY(MAX), ce qui entraînait des problèmes lors de la création de tables avec des colonnes binaires et le schéma d’indexation par défaut. Plus précisément, la création de la table échouait, car l’index columnstore par défaut ne prend pas en charge MAX dans les colonnes de type chaîne et binaire.
Conversion des DataFrame Spark en pandas
Pour activer les améliorations suivantes, définissez la configuration Spark spark.databricks.execution.pandasZeroConfConversion.enabled :
-
createDataFrame(pandas_df)a été optimisé sur Azure Databricks. - Un avertissement s’affiche si la conversion ne peut pas être effectuée efficacement ou n’est pas possible.
Nouveau maxResultSize dans l’appel à toPandas()
Un nouveau paramètre de configuration (spark.databricks.driver.localMaxResultSize) vous permet de contrôler maxResultSize pour un appel à df.toPandas(). La limite est temporairement remplacée par max (spark.driver.maxResultSize, spark.databricks.driver.localMaxResultSize). La valeur par défaut du paramètre de configuration correspond à la taille de la mémoire physique divisée par 4.
Un avertissement s’affiche si la taille du résultat de df.toPandas() est supérieure à spark.driver.maxResultSize et inférieure à spark.databricks.driver.localMaxResultSize.
Ce paramètre de configuration affecte uniquement les DataFrames créés par un appel à df.toPandas().
Remarque
spark.databricks.driver.localMaxResultSize prend effet uniquement lorsque spark.databricks.execution.pandasZeroConfConversion.enabled a la valeur true.
Facilité de débogage des fonctions définies par l’utilisateur pandas et PySpark
Quand une fonction définie par l’utilisateur pandas ou PySpark échoue dans un notebook Azure Databricks, le message d’erreur comprend désormais le numéro de ligne où le code a échoué et des informations sur la cause racine.
Mises à niveau de la bibliothèque
- Bibliothèques Python mises à niveau :
- Mise à niveau de koalas de la version 1.1.0 vers la version 1.2.0.
- Mise à niveau de pyarrow de la version 0.15.1 vers la version 1.0.1.
- Mise à niveau de plusieurs bibliothèques R installées. Consultez Bibliothèques R installées.
- La build OpenJDK 8 passe d’Ubuntu OpenJDK 8 à Zulu OpenJDK 8.
Apache Spark
Databricks Runtime 7.3 LTS comprend Apache Spark 3.0.1. Cette version comprend l’ensemble des correctifs et améliorations Spark figurant dans Databricks Runtime 7.2 (EoS) ainsi que les correctifs de bogues et améliorations supplémentaires suivants apportés à Spark :
- [SPARK-32302][SPARK-28169] [SQL] Pushdown partiel des prédicats disjonctifs à l’aide d’une jointure/de partitions
- [SPARK-32337] [SQL] Affichage du plan initial dans la chaîne d’arborescence du plan AQE (exécution de requête adaptative)
- [SPARK-30662] Restauration des modifications d’API pour HasBlockSize
- [SPARK-32620] [SQL] Réinitialisation de la métrique numPartitions lorsque DPP est activé
- [SPARK-32646] [SQL] Le pushdown des prédicats ORC doit fonctionner avec une analyse sans respect de la casse
- [SPARK-32676] [ML] Correction de la mise en cache en double dans KMeans/BiKMeans
- [SPARK-32092] [ML][pyspark] Code lié à foldCol supprimé
-
[SPARK-32594] [SQL] Remplacement de
get()et utilisation des jours du calendrier julien dansDaysWritable - [SPARK-32608] [SQL] La valeur ROW FORMAT DELIMIT de transformation de ligne doit être une valeur de format
- [SPARK-32092] [ML][pyspark] Correction des paramètres qui ne sont pas copiés dans CrossValidatorModel.copy(), read() et write()
- [SPARK-32672] [SQL] Correction de l’altération des données dans la compression de jeux de bits booléens
- [SPARK-32663] [CORE] Éviter la fermeture individuelle de TransportClients mis en pools (qui doivent être fermés via le pool)
- L’option [SPARK-32621] [SQL] path peut provoquer des problèmes lors de l’inférence du schéma dans les sources de données CSV/JSON
- [SPARK-28863] [SQL] Ne pas réutiliser le plan physique
- [SPARK-32608] [SQL] La valeur ROW FORMAT DELIMIT de transformation de ligne doit être une valeur de format
- [SPARK-28863] [SQL] Introduction d’AlreadyOptimized pour empêcher la réanalyse de V1FallbackWriters
- [SPARK-32451] [R] Prise en charge d’Apache Arrow 1.0.0
- [SPARK-32652] [SQL] ObjectSerializerPruning échoue pour RowEncoder
- [SPARK-32518] [CORE] CoarseGrainedSchedulerBackend.maxNumConcurrentTasks doit prendre en compte tous les types de ressources
- [SPARK-32559] [SQL] Correction de la logique de troncature dans UTF8String.toInt/toLong qui ne traitait pas correctement les caractères non ASCII
- [SPARK-32625] [SQL] Journalisation du message d’erreur lors du retour en mode interpréteur
- [SPARK-32543] [R] Suppression de l’utilisation d’arrow::as_tibble dans SparkR
- [SPARK-31703] [SQL] Les valeurs Parquet RLE de type float/double sont lues de manière incorrecte sur les plateformes Big Endian
- [SPARK-32586] [SQL] Correction du message d’erreur NumberFormatException quand ANSI est activé
- [SPARK-32456] [SS] Vérification de la valeur Distinct en supposant qu’elle est Agréger pour Structured Streaming
-
[SPARK-32576] [SQL] Prise en charge du type PostgreSQL
bpcharet d’un tableau de type de caractères - [SPARK-32559] [SQL] Correction de la logique de troncature dans UTF8String.toInt/toLong qui ne traitait pas correctement les caractères non ASCII
- [SPARK-32560] [SQL] Amélioration du message d’exception dans InsertIntoHiveTable.processInsert
- [SPARK-32546] [SQL] Obtention des noms de tables directement à partir des tables Hive
- [SPARK-32529] [CORE] Correction de l’abandon de l’analyse du journal Historyserver par la modification de l’état de l’application
- [SPARK-32003] [CORE] Lorsque le service de lecture aléatoire externe est utilisé, annuler l’inscription des sorties de l’exécuteur en cas d’échec de l’extraction après la perte de l’exécuteur
- [SPARK-32160] [CORE][pyspark] Modifier le nom du paramètre de configuration pour permettre ou interdire SparkContext dans les exécuteurs
- [SPARK-32160] [CORE][pyspark] Ajouter une configuration pour changer d’autorisation/interdire la création de SparkContext dans les exécuteurs
- [SPARK-32083] [SQL] L’exécution de requête adaptative (AQE) ne doit pas fusionner les partitions pour SinglePartition
- [SPARK-32509] [SQL] Ignorer le filtre True DPP inutilisé dans la canonicalisation
- [SPARK-32332] [SQL] Prise en charge des échanges en colonnes
- [SPARK-32227] Correction du bogue de régression dans load-spark-env.cmd avec Spark 3.0.0
- [SPARK-32478] [ R][sql] Message d’erreur indiquant l’incompatibilité de schéma dans gapply avec la vectorisation de flèche
- [SPARK-32030] [SQL] Prise en charge des clauses MATCHED et NOT MATCHED illimitées dans MERGE INTO l’analyseur SQL
- [SPARK-32175] [CORE] Correction de l’ordre entre l’initialisation de ExecutorPlugin et le démarrage du thread de pulsations
- [SPARK-32283] [CORE] Kryo doit prendre en charge plusieurs enregistreurs utilisateurs
- [SPARK-32424] [SQL] Correction de la modification des données en mode silencieux pour l’analyse des horodatages en cas de dépassement de capacité
- [SPARK-32430] [SQL] Extension de SparkSessionExtensions pour injecter des règles dans la préparation de l’étape de requête AQE
- [SPARK-32310] [ML][pyspark] Parité des valeurs par défaut des paramètres ML
- [SPARK-32237] [SQL] Résout le conseil dans une expression de table commune (CTE)
- [SPARK-32280][SPARK-32372] [SQL] ResolveReferences.dedupRight doit uniquement réécrire les attributs des nœuds ancêtres du plan en conflit
- [SPARK-32364] [SQL] Ajout de toMap pour retourner originalMap et la documentation
- [SPARK-32364] [SQL] Utilisation de CaseInsensitiveMap pour les options DataFrameReader/Writer
- [SPARK-32377] [SQL] CaseInsensitiveMap doit être déterministe pour l’ajout
- [SPARK-32365] [SQL] Ajout d’une condition de limite pour un index négatif dans regexp_extract
- [SPARK-32368] [SQL] pathGlobFilter, recursiveFileLookup et basePath doivent respecter le non-respect de la casse
- [SPARK-32344] [SQL] Une expression impossible à évaluer est définie sur FIRST/LAST ignoreNullsExpr dans les agrégats distincts
- [SPARK-32234][SQL] Les commandes SQL Spark échouent lors de la sélection des tables ORC
Mises à jour de maintenance
Consultez Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime 7.3 LTS.
Environnement du système
- Système d’exploitation : 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
Bibliothèques Python installées
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| asn1crypto | 1.3.0 | appel de retour | 0.1.0 | boto3 | 1.12.0 |
| botocore | 1.15.0 | certifi | 2020.6.20 | cffi | 1.14.0 |
| chardet | 3.0.4 | chiffrement | 2.8 | cycliste | 0.10.0 |
| Cython | 0.29.15 | décorateur | 4.4.1 | docutils | 0.15.2 |
| points d’entrée | 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 | dupe | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | pépin | 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 | requêtes | 2.22.0 | s3transfer | 0.3.3 |
| scikit-learn | 0.22.1 | scipy (bibliothèque Python pour le calcul scientifique) | 1.4.1 | seaborn | 0.10.0 |
| setuptools | 45.2.0 | Six | 1.14.0 | ssh-import-id | 5.7 |
| statsmodels, une bibliothèque Python pour la modélisation statistique | 0.11.0 | tornade | 6.0.3 | Traitlets | 4.3.3 |
| mises à niveau automatiques | 0.1 | urllib3 | 1.25.8 | virtualenv | 16.7.10 |
| wcwidth | 0.1.8 | roue | 0.34.2 |
Bibliothèques R installées
Les bibliothèques R sont installées depuis l’instantané CRAN de Microsoft du 14/07/2020.
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| Askpass | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | rétroportage | 1.1.8 |
| base | 3.6.3 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
| morceau | 1.1-15.2 | bit 64 | 0.9-7 | objet BLOB | 1.2.1 |
| botte | 1.3-25 | brasser | 1.0-6 | balai | 0.7.0 |
| appelant | 3.4.3 | caret | 6.0-86 | cellranger | 1.1.0 |
| Chron | 2.3-55 | classe | 7.3-17 | Cli | 2.0.2 |
| Presse-papiers | 0.7.0 | Grappe | 2.1.0 | codetools | 0.2-16 |
| espace colorimétrique | 1.4-1 | commonmark | 1.7 | compilateur | 3.6.3 |
| config | 0,3 | covr | 3.5.0 | pastel | 1.3.4 |
| diaphonie | 1.1.0.1 | friser | 4.3 | data.table | 1.12.8 |
| jeux de données | 3.6.3 | DBI | 1.1.0 | dbplyr | 1.4.4 |
| Desc | 1.2.0 | devtools | 2.3.0 | digérer | 0.6.25 |
| dplyr | 0.8.5 | DT | 0.14 | ellipse | 0.3.1 |
| évaluer | 0.14 | fans | 0.4.1 | couleurs | 2.0.3 |
| carte rapide | 1.0.1 | condamnés | 0.5.0 | foreach | 1.5.0 |
| étranger | 0.8-76 | forger | 0.2.0 | Fs | 1.4.2 |
| produits génériques | 0.0.2 | ggplot2 | 3.3.2 | Gh | 1.1.0 |
| git2r | 0.27.1 | glmnet | 3.0-2 | globales | 0.12.5 |
| colle | 1.4.1 | Gower | 0.2.2 | graphisme | 3.6.3 |
| grDevices | 3.6.3 | grille | 3.6.3 | gridExtra | 2.3 |
| gsubfn | 0,7 | gt ;pouvant être | 0.3.0 | havre | 2.3.1 |
| supérieur | 0,8 | Hms | 0.5.3 | outils HTML | 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 | itérateurs | 1.0.12 |
| jsonlite | 1.7.0 | KernSmooth | 2.23-17 | knitr | 1.29 |
| étiquetage | 0,3 | plus tard | 1.1.0.1 | treillis | 0,20 - 41 |
| lave | 1.6.7 | lazyeval | 0.2.2 | cycle de vie | 0.2.0 |
| lubridate | 1.7.9 | magrittr | 1,5 | Markdown | 1.1 |
| MASSE | 7.3-52 | Matrice | 1.2-18 | mémorisation | 1.1.0 |
| méthodes | 3.6.3 | mgcv | 1.8-32 | mime | 0.9 |
| ModelMetrics | 1.2.2.2 | modèleur | 0.1.8 | munsell | 0.5.0 |
| nlme | 3.1-149 | nnet | 7.3-14 | numDeriv | 2016.8-1.1 |
| openssl | 1.4.2 | parallèle | 3.6.3 | pilier | 1.4.6 |
| pkgbuild | 1.1.0 | pkgconfig | 2.0.3 | pkgload | 1.1.0 |
| plogr | 0.2.0 | plyr (un package logiciel pour le traitement de données) | 1.8.6 | éloge | 1.0.0 |
| joliesunits | 1.1.1 | Proc | 1.16.2 | processx | 3.4.3 |
| prodlim | 2019.11.13 | progrès | 1.2.2 | promesses | 1.1.1 |
| proto | 1.0.0 | p.s. | 1.3.3 | purrr | 0.3.4 |
| r2d3 | 0.2.3 | R6 | 2.4.1 | randomForest (algorithme d'apprentissage automatique) | 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 |
| recettes | 0.1.13 | match retour | 1.0.1 | revanche2 | 2.1.2 |
| Télécommandes | 2.1.1 | exemple reproductible | 0.3.0 | remodeler2 | 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 | écailles | 1.1.1 | sélecteur | 0,4-2 |
| informations sur la session | 1.1.1 | forme | 1.4.4 | brillant | 1.5.0 |
| sourcetools | 0.1.7 | sparklyr | 1.3.1 | SparkR | 3.0.0 |
| spatial | 7.3-11 | Cannelures | 3.6.3 | sqldf | 0.4-11 |
| SQUAREM | 2020.3 | Statistiques | 3.6.3 | statistiques4 | 3.6.3 |
| chaine | 1.4.6 | stringr | 1.4.0 | survie | 3.1-12 |
| sys | 3.3 | tcltk | 3.6.3 | Démos Pédagogiques | 2,10 |
| testthat | 2.3.2 | tibble | 3.0.3 | tidyr | 1.1.0 |
| tidyselect | 1.1.0 | tidyverse | 1.3.0 | date-heure | 3043.102 |
| tinytex | 0,24 | outils | 3.6.3 | Utilise ça | 1.6.1 |
| utf8 | 1.1.4 | utils | 3.6.3 | Identifiant unique universel (UUID) | 0.1-4 |
| vctrs | 0.3.1 | viridisLite | 0.3.0 | vibrisse | 0,4 |
| flétrir | 2.2.0 | xfun | 0.15 | xml2 | 1.3.2 |
| xopen | 1.0.0 | xtable | 1.8-4 | yaml | 2.2.1 |
Bibliothèques Java et Scala installées (version de cluster Scala 2.12)
| ID de groupe | ID d’artefact | 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 pour Elastic Beanstalk | 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 (kit de développement logiciel Java AWS pour l'importation et l'exportation) | 1.11.655 |
| com.amazonaws | aws-java-sdk-millisecondes | 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 (kit de développement logiciel AWS pour l'apprentissage automatique en Java) | 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 | Outil de support aws-java-sdk | 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 | flux | 2.9.6 |
| com.databricks | Rserve | 1.8-3 |
| com.databricks | jets3t | 0.7.1-0 |
| com.databricks.scalapb | plugin de compilation_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 | Camarade de classe | 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 |
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