Databricks Runtime 3.0 (EoS)
この Databricks Runtime バージョンのサポートは終了しました。 サポート終了日については、「 サポート終了の履歴」を参照してください。 サポートされているすべての Databricks Runtime バージョンについては、「 Databricks Runtime リリースノートのバージョンと互換性」を参照してください。
Databricks は、2017 年 7 月上旬にこのバージョンをリリースしました。
このリリースは 2017 年 9 月 5 日に廃止されました。 Databricks Runtime の廃止ポリシーとスケジュールの詳細については、「Databricks サポート ライフサイクル」を参照してください。
次のリリースノートでは、 Databricks Runtime 3.0 powered by Apache Sparkに関する情報を提供しています。
変更と改善
パフォーマンスとDBIO
Databricks Runtime 3.0 には、パフォーマンス、データの完全性、およびセキュリティを向上させる DBIO の多数の更新が含まれています。
- S3 スループットの向上 : Spark ジョブの読み取りと書き込みのパフォーマンスが向上します。
- より効率的なデコード : 配列や構造体などのネストされた Parquet データ構造をデコードする際の CPU 効率を向上させます。
- データのスキップ : ユーザーは、データ ファイルの統計を活用して、クエリ処理でファイルをより効果的に整理できます。 この機能は実験的なものであり API 将来変更される可能性があります 。
- S3 へのトランザクション書き込み : S3 へのトランザクション (アトミック) 書き込み (追加と新しい書き込みの両方) を特徴とします。 安全に投機をONにすることができます。
DBIO の一部として、Amazon Redshift コネクタの機能強化には次のものが含まれます。
- 高度な Redshiftへのプッシュダウン : 制限、サンプル、集計を含むクエリ フラグメントを Redshift にプッシュダウンして実行できるようになりました。これにより、Redshift クラスターから Spark1 へのデータ移動を減らすことができます。
- Redshiftによる自動エンドツーエンド暗号化 :保存中および転送中のデータを自動的に暗号化できます。
DBESの
- SQL ACL パブリック プレビュー : Databricks は、エンタープライズ顧客向けの SQL アクセス制御のリリースを発表できることを誇りに思います。SQL ACL を使用すると、管理者はテーブル、ビュー、および関数に対する詳細なパーミッションを設定できます。 これは、データの特定のサブセットにのみアクセスする必要があるアナリストにとって完全に機能します。 価格とこの機能の使用開始方法については、アカウントチームにお問い合わせください。
サーバレス
- マルチテナンシーの向上 : 複数のユーザーが同じクラスターでワークロードを同時に実行する場合、 Databricks Runtime 3.0 では、これらのユーザーがリソースの公平な共有を取得できるため、短い対話型クエリを実行しているユーザーが大規模な ETL ジョブを実行しているユーザーにブロックされることはありません。
- ローカル ストレージの自動スケーリング : Databricks Runtime 3.0 では、ローカル ストレージを自動的に構成し、オンデマンドでスケーリングできます。 ユーザーは、EBS ボリュームを見積もってプロビジョニングする必要がなくなりました。
- 自動スケーリングの安定性が向上しました。
ストリーミング
-
Once TriggerモードとDatabricksジョブスケジューラを組み合わせることで、コストを大幅に削減する能力。
-
本番運用 モニタリング with integrated throughput and latency メトリクス.
-
Amazon の Kinesis からのデータのストリーミングをサポートします。
その他の機能と改善点
- 配列データを操作するための 高階関数 のサポートを追加しました。
- ウィンドウ関数のパフォーマンスが向上しました。
- 新しいCSV/JSONオプション
badRecordsPathが追加され、破損したレコードとファイルの両方を処理するための統一インターフェイスが提供され、データのクリーニングとETLが容易になります。 この機能を使用すると、ユーザーはジョブを中断することなく、例外ログから例外レコード、理由、および時間を取得できます。
環境
- Ubuntuを16.04.2にアップグレードします LTSの。
- AWS SDK を 1.11.126 にアップグレードしました。
- Jackson JSON ライブラリを 2.6.5 にアップグレードしました。
- Pythonライブラリfuturesを3.1.1にアップグレードしました。pyparsing を 2.2.0 に、setuptools を 36.0.1 に更新します。
Apache Spark
Databricks Runtime 3.0 には、Apache Spark 2.2.0 が含まれています。 Apache Spark 2.2.0 は、2.x ラインの 3 番目のリリースです。 このリリースでは、構造化ストリーミングから試験的なタグが削除されました。 さらに、このリリースでは、使いやすさ、安定性、洗練さに重点を置き、1100を超えるチケットを解決します。
Core と Spark SQL
-
API の更新
- 【スパーク-19107】 データフレームWriter と Catalog を使用したハイブ テーブルの作成をサポート
- [スパーク-13721] LATERAL VIEW OUTER explode() のサポートを追加
- [スパーク-18885] データソーステーブルと hive serde テーブルの CREATE TABLE 構文を統合
- 【スパーク-16475】 SQL クエリ用のブロードキャスト ヒント BROADCAST、BROADCASTJOIN、および MAPJOIN を追加
- 【スパーク-18350】 サポートセッションのローカルタイムゾーン
- [スパーク-19261] ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS のサポート
- [スパーク-20420] 外部カタログにイベントを追加する
- 【スパーク-18127】 フックと拡張ポイントを Spark に追加する
- [スパーク-20576]データセット/データフレームの汎用ヒント機能に対応
- [SPARK-17203] データソースオプションは常に大文字と小文字を区別しないようにすべき
- 【スパーク-19139】 Spark の AES ベースの認証メカニズム
-
パフォーマンスと安定性
-
コストベースオプティマイザ（CBO）
- [スパーク-17075]【スパーク-17076】【スパーク-19020】[スパーク-17077]【スパーク-19350】 フィルター、結合、集計、プロジェクト、制限/サンプル演算子のカーディナリティ推定
- [SPARK-17080]: コストベースの結合再注文
- [スパーク-17626] Star-Schema ヒューリスティックを使用した TPC-DS パフォーマンスの改善
-
[スパーク-17949] JVMオブジェクトベースの集約演算子の導入
-
[スパーク-18186] HiveUDAFFunction の部分集計のサポート
-
[SPARK-18362] [SPARK-19918] CSVおよびJSONのファイルリスト/IOの改善
-
[スパーク-18775] ファイルごとに書き込まれるレコードの最大数を制限する
-
[スパーク-18761] キャンセルできない/強制終了できないタスクは、リソースのジョブを飢えさせるべきではありません
-
[スパーク-15352] トポロジ対応のブロックレプリケーション
-
-
その他の注目すべき変更点
- 【スパーク-18352】 複数行のJSONファイルの解析をサポート
- 【スパーク-19610】 複数行の CSV ファイルの解析のサポート
- 【スパーク-21079】 パーティション化されたテーブルに対する Analyze Table コマンド
- [スパーク-18703] Hive-serde テーブルに対する挿入/CTASの完了後にステージングディレクトリとデータファイルをドロップします
- 【スパーク-18209】 完全なSQL拡張を使用しない、より堅牢なビュー正規化
- [SPARK-13446] [SPARK-18112] Hive metastore 2.0/2.1からのデータの読み取りをサポート
- 【スパーク-18191】 コミットプロトコルを使用するようにRDD APIを移植
- 【スパーク-8425】 タスクスケジューリングのブラックリストメカニズムを追加
- [スパーク-19464] Hadoop 2.5 以前のサポートの削除
- [スパーク-19493] Java 7 サポートの削除
構造化ストリーミング
-
一般的なアバライアビリティ
- [スパーク-20844] 構造化ストリーミング API は GA になり、実験的なラベルは付けられなくなりました
-
Kafka の機能強化
- [スパーク-19719] Apache Kafka との間のストリーミングまたはバッチでのデータの読み取りと書き込みのサポート
- [スパーク-19968] Kafka から Kafka への低レイテンシのストリーム用のキャッシュされたプロデューサー。
-
API の更新
- 【スパーク-19067】 [flat]MapGroupsWithStateを使用した複雑なステートフル処理とタイムアウトのサポート
- [スパーク-19876] ワンタイムトリガーのサポート
-
その他の注目すべき変更点
- [スパーク-20979] テストとベンチマークのレートソース
MLlib
-
データフレーム ベースの API の新しいアルゴリズム
- [SPARK-14709]: LinearSVC (線形 SVM 分類器) (Scala/Java/Python/R)
- [SPARK-19635]: データフレーム ベースの API (Scala/Java/Python) での ChiSquare テスト
- [SPARK-19636]: データフレーム ベースの API (Scala/Java/Python) の相関関係
- [SPARK-13568]: 欠損値を代入するためのインピューター機能トランスフォーマー (Scala/Java/Python)
- [SPARK-18929]: GLM (Scala/Java/Python/R) の Tweedie ディストリビューションを追加
- [SPARK-14503]:FPGrowthの頻繁なパターンマイニングとAssociationRules（Scala/Java/Python/R）
-
既存のアルゴリズムを Python と R APIに追加
- [SPARK-18239]:勾配ブーストツリー(R)
- [SPARK-18821]:K-Means(R)を二等分する
- [SPARK-18080]: Locality Sensitive Hashing (LSH) (Python)
- [SPARK-6227]: PySpark の分散 PCA と SVD (RDD ベースの API)
-
その他の主な機能
- [SPARK-19535]:ALSModel recommendForAllUsers、recommendForAllItems (Scala/Java/Python)
- [SPARK-14489]: 新規/不明なユーザーIDとアイテムIDをサポートし、モデルチューニング(CrossValidatorおよびTrainValidationSplit)との互換性を向上させるためのALS coldStartStrategyパラメータ
- [SPARK-20047]: ボックス制約ロジスティック回帰
-
マイナーな機能
- [SPARK-14567]: MLlib トレーニング アルゴリズムにインストルメンテーション ログを追加する
- [SPARK-17471]: マトリックス機能: 圧縮、foreachActive、col/row-major形式への変換方法
- [SPARK-14272]: GaussianMixtureModel の概要に LogLikelihood を追加
- [SPARK-19282]: RandomForestRegressionModel は R で getMaxDepth を公開すべきです
- [SPARK-17629]: Word2Vec findSynonyms のローカル版
- [SPARK-17645]:ChiSqSelector に、False Discovery Rate (FDR) と Family Wise Error Rate (FWE) を使用した機能選択のサポートが追加されました。
- [SPARK-14975]: GBTClassificationModel、GBTRegressionModel がクラスの条件付き確率を予測する
-
依存関係の変更
- [SPARK-20449]:Breezeを0.13.1にアップグレード
-
主なバグ修正
- [SPARK-19110]:DistributedLDAModel.log以前の正しさの修正
- [SPARK-17975]:EMLDAOptimizerがClassCastExceptionで失敗する（GraphXチェックポイントのバグが原因）
- [SPARK-18715]: 二項GLMの誤ったAIC計算を修正
- [SPARK-16473]: トレーニング中に BisectingKMeans が特定の入力で「java.util.NoSuchElementException: キーが見つかりません」で失敗する
- [SPARK-19348]: マルチスレッドの使用で PySpark.ml.パイプラインが破損する
-
軽微なバグ修正
- [SPARK-18274]:PySpark StringIndexerのメモリリーク(メジャー修正のフォローアップ)
- [SPARK-19985]一部のMLモデルがコピーに失敗するか、親が正しく設定されない
- [SPARK-14772]: Python ML の uid と ParamMaps の Params.copy 処理を Scala に一致させる
- [SPARK-19400]:インターセプトのみのモデルでGLMが失敗する
- [SPARK-20214]:scipy.sparse.dok_matrixからのPySparkベクトル変換 ソートに失敗 - インデックス
- [SPARK-20423]:regParamが0の場合のMLOR係数のセンタリングを修正
- [SPARK-18374]:StopWordsRemover の StopWords/english.txt の単語が正しくない
- [SPARK-18036]:決定木エッジケースの改善、定数機能を含む
- [SPARK-20615]: SparseVector.argmax エッジケース
-
最適化
- [SPARK-18218]:BlockMatrixの乗算を最適化して、特定のOOMを防止します
- [SPARK-17847]: GaussianMixture のシャッフルされたデータ サイズを縮小
- [SPARK-17455]: アイソトニック回帰の高速化
- [SPARK-19247]:モデルの保存および読み込み時のWord2Vecのスケーリングを改善
- [SPARK-11968]: RDD ベースの API ALS MatrixFactorizationModel recommendProductsForUsers、recommendUsersForProducts GC 削減
- [SPARK-19054]: NaiveBayes トレーニングのスピードアップ
- [SPARK-18356]:KMeansのキャッシングの改善
- [SPARK-18808]:KMeans.transformの高速化
- [SPARK-19922]:Word2Vec findSynonyms のスピードアップ
-
null と型の処理の改善
- [SPARK-11569]: StringIndexer は null 入力値を処理します
- より一般的な数値入力タイプの処理:
- [SPARK-19704]:AFTSurvival回帰検閲Col
- [SPARK-20574]: バケタイザーの入力値
- [SPARK-17747]: LogisticRegression WeightCol が非 double データ型をサポート
GraphXの
-
バグの修正
- [SPARK-18847]:シンクのあるグラフでPageRankが誤った結果を返す
- [SPARK-14804]: グラフの vertexRDD/EdgeRDD チェックポイントの結果 ClassCastException
-
最適化
- [SPARK-18845]: 収束を高速化するための PageRank 初期値の改善
- [SPARK-5484]:PregelはStackOverflowErrorを避けるために定期的にチェックポイントを立てるべきです
SparkR
-
新機能
-
R の Spark SQL
-
主な特長
- [SPARK-19654]: R 用の構造化ストリーミング API
- [SPARK-20159]:Rで完全なカタログAPIをサポート
- [SPARK-19795]:列関数to_json、from_json
- [SPARK-19399]: データフレーム で合体し、列で合体します
- [SPARK-20020]: データフレーム のチェックポイント設定をサポート
- [SPARK-18285]:RのマルチカラムapproxQuantile
-
マイナーな機能
- [SPARK-19130]:SparkRは、暗黙的に特異値を持つ新しい列の設定と追加をサポートする必要があります（dplyrパリティ作業）
- [SPARK-18823]: [[
- [SPARK-19828]: R が列 from_json で JSON 配列をサポートするようにしました
- [SPARK-18335]: SparkR の createDataFrame に numSlices パラメーターを追加
- [SPARK-18788]:SparkRにgetNumPartitions()を追加
- [SPARK-19572]:sparkRシェルでハイブの無効化を許可する
-
-
R の MLlib
- 新しいアルゴリズム API は、 MLlib セクションにリストされています。
- 修正
- [SPARK-19282]: RandomForestRegressionModel は R で getMaxDepth を公開すべきです
- [SPARK-19291]: spark.gaussianMixture (スパーク-19291): spark.gaussianMixture log-likelihood を提供する必要があります。
-
-
バグの修正
-
Spark コア / SQL
- [SPARK-19925]:SparkR spark.getSparkFiles(スパークR spark.getSparkFiles) エグゼキューターで失敗する
- [SPARK-19342]: 収集方法でデータ型タイムスタンプが数値に変換される
- [SPARK-19232]:WindowsでSparkRディストリビューションキャッシュの場所が間違っている
-
MLlib
- [SPARK-19395]: モデル係数は行列タイプにする必要があります
- [SPARK-19133]: SparkR GLM: ガンマ ファミリの指定を許可
- [SPARK-19319]:SparkR K-Means サマリーは、リクエストされたクラスターよりも少ない場合にエラーを返します
- [SPARK-19066]:SparkR LDAがオプティマイザを正しく設定しない。 これは技術的には動作の変更ですが、ドキュメントと Scala/Java/Python に合わせて動作を変更します。
-
-
その他の改善点
- [SPARK-17838]: より適切なメッセージを持つ引数の厳密な型チェック
- [SPARK-19324]: SparkR で JVM stdout 出力をドロップしないでください
- [SPARK-19142]: spark.kmeans は、パラメーターとして seed、initSteps、および tol を取る必要があります
非推奨
-
MLlib
- [SPARK-18613]: spark.ml LDA クラスで SparkMLlib APIを公開しないでください。 年に 。spark.ml.LDAModel で、oldLocalModel と getModel を非推奨にしました。
-
SparkR
- [SPARK-20195]:createExternalTableを非推奨にしました
挙動の変更
-
MLlib
- [SPARK-19787]:DeveloperApi ALS.train()は、通常のALS APIのデフォルトのregParam設定と一致するように、デフォルトのregParam値1.0ではなく0.1を使用します。
-
SparkR
- [SPARK-19291]: これにより、SparkR Gaussian Mixture Modelsの対数尤度が追加されましたが、これによりSparkRモデルの永続性の非互換性が発生しました：SparkR 2.1から保存されたGaussian Mixture Modelsは、SparkR 2.2にロードされない可能性があります。 今後、SparkRの後方互換性保証を導入する予定です。
既知の問題
- エグゼキューター ページのログ リンクが正しく設定されていません。 とりあえず、エグゼキューターのstdoutとstderrのリンクにアクセスするには、ワーカーのページをご利用ください。
システム環境
- オペレーティングシステム :Ubuntu 16.04.2 LTSの
- Java の:1.8.0_131
- Scala : 2.10.6 (Scala 2.10 クラスター版)/2.11.8 (Scala 2.11 クラスター版)
- Python :2.7.12(または3.5.2 Python 3を使用している場合)
- R :Rバージョン3.2.3 (2015-12-10)
プリインストール済み Python ライブラリ
ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン |
|---|---|---|---|---|---|
ansi2htmlの | 1.1.1 | argparse | 1.2.1 | Boto | 2.42.0 |
ボト3 | 1.4.1 | ボトコア | 1.4.70 | ブリューワー2MPL | 1.4.1 |
認証 | 2016.2.28 | cffi | 1.7.0 | シャルデ | 2.3.0 |
コロラマ州 | 0.3.7 | configobj の | 5.0.6 | 暗号化手法 | 1.5 |
サーマルサイクラー | 0.10.0 | シトン | 0.24.1 | デコレータ | 4.0.10 |
docutilsの | 0.13.1 | 列挙型34 | 1.1.6 | et-xmlファイル | 1.0.1 |
フリータイプ-PY | 1.0.2 | 関数 | 1.0.2 | ヒューズピー | 2.0.4 |
先物 | 3.1.1 | ggplotの | 0.6.8 | html5lib の | 0.999 |
イドナ | 2.1 | IPアドレス | 1.0.16 | アイパイソン | 2.2.0 |
ipython-genutils | 0.1.0 | JDCALの | 1.2 | ジンジャ2 | 2.8 |
jmespathの | 0.9.0 | LLVMLITEの | 0.13.0 | lxml の | 3.6.4 |
マークアップセーフ | 0.23 | Matplotlib | 1.5.3 | MPLD3の | 0.2 |
msgpack-Python | 0.4.7 | ndg-httpsクライアント | 0.3.3 | ナンバ | 0.28.1 |
ナムピー | 1.11.1 | openpyxlの | 2.3.2 | pandas | 0.18.1 |
pathlib2 の | 2.1.0 | パッツィ | 0.4.1 | pexpect | 4.0.1 |
ピクルシェア | 0.7.4 | 枕 | 3.3.1 | 種 | 9.0.1 |
通う | 3.9 | プロンプトツールキット | 1.0.7 | サイコップ2 | 2.6.2 |
PTYPROCESSの | 0.5.1 | py4j(ピー4J) | 0.10.3 | pyasn1 | 0.1.9 |
pycparser | 2.14 | ピグメント | 2.1.3 | PyGObject | 3.20.0 |
pyOpenSSLの | 16.0.0 | pyparsing (英語) | 2.2.0 | pypngの | 0.0.18 |
Python | 2.7.12 | Python-dateutil | 2.5.3 | Python-geohash | 0.8.5 |
ピッツ | 2016.6.1 | 要求 | 2.11.1 | S3トランスファー | 0.1.9 |
Scikit-Learn | 0.17.1 | scipy(サイピー) | 0.18.1 | 磨ぐ | 0.32 |
シーボーン | 0.7.1 | セットアップツール | 36.0.1 | シンプルJSON | 3.8.2 |
シンプル3 | 1.0 | シングルディスパッチ | 3.4.0.3 | 6 | 1.10.0 |
統計モデル | 0.6.1 | トレイトレット | 4.3.0 | urllib3 の | 1.19.1 |
virtualenv | 15.0.1 | WC幅 | 0.1.7 | 輪 | 0.30.0a0 |
WSGIREFの | 0.1.2 |
プリインストールされた R ライブラリ
ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン | ライブラリ | バージョン |
|---|---|---|---|---|---|
aバインド | 1.4-3 | assertthat | 0.1 | 基 | 3.2.3 |
BH | 1.60.0-2 | ビットプス | 1.0-6 | ブート | 1.3-17 |
醸成 | 1.0-6 | 車 | 2.1-3 | キャレット | 6.0-71 |
クロン | 2.3-47 | クラス | 7.3-14 | クラスター | 2.0.5 |
コードツール | 0.2-14 | カラースペース | 1.2-4 | コンパイラ | 3.2.3 |
クレヨン | 1.3.1 | Curl | 2.2 | データ.テーブル | 1.9.6 |
データセット | 3.2.3 | DBI | 0.5-1 | 開発ツール | 1.12.0 |
ダイクロマート | 2.0-0 | ダイジェスト | 0.6.9 | ドエムシー | 1.3.4 |
dplyrの | 0.5.0 | For each | 1.4.3 | 外国の | 0.8-66 |
GBMの | 2.1.1 | ggplot2の | 2.1.0 | ギット2R | 0.15.0 |
glmnet | 2.0-5 | グラフィックス | 3.2.3 | grDevicesの | 3.2.3 |
グリッド | 3.2.3 | gsubfnの | 0.6-6 | GTABLE(GTABLE) | 0.1.2 |
H2O(ヘトヘオ) | 3.10.0.8 | httr | 1.2.1 | hwriter | 1.3.2 |
hwriterPlusの | 1.0-3 | 反復 子 | 1.0.8 | jsonlite | 1.1 |
カーンスムース | 2.23-15 | ラベリング | 0.3 | 格子 | 0.20-34 |
レイジーバル | 0.2.0 | リトル | 0.3.0 | LME4の | 1.1-12 |
ルブリデート | 1.6.0 | マグリット | 1.5 | マッププロジェクト | 1.2-4 |
マップ | 3.0.2 | 質量 | 7.3-45 | マトリックス | 1.2-7.1 |
マトリックスモデル | 0.4-1 | メモ | 1.0.0 | メソッド | 3.2.3 |
mgcv | 1.8-11 | マイム | 0.5 | ミンカ | 1.2.4 |
マルチコア | 0.2 | マンセル | 0.4.2 | mvtnorm | 1.0-5 |
nlme | 3.1-124 | NLOPTRの | 1.0.4 | ネット | 7.3-12 |
オープンSSL | 0.9.4 | 並列 | 3.2.3 | pbkrtestの | 0.4-6 |
pkg子猫 | 0.1.3 | プライル | 1.8.4 | 褒める | 1.0.0 |
pROC | 1.8 | プロト | 0.3-10 | クォントレグ | 5.29 |
R.メソッドS3 | 1.7.1 | R.oo | 1.20.0 | R.utilsの | 2.4.0 |
R6の | 2.2.0 | ランダムフォレスト | 4.6-12 | RColorブリューワー | 1.1-2 |
Rcpp | 0.12.7 | RcppEigen | 0.3.2.9.0 | RCのURL | 1.95-4.8 |
形状変更2 | 1.4.2 | RODBC | 1.3-12 | リオキシジェン2 | 5.0.1 |
rpart | 4.1-10 | サーブ | 1.7-3 | RSQLite (英語) | 1.0.0 |
rstudioapi | 0.6 | 秤 | 0.3.0 | SP | 1.0-15 |
SparkR | 2.2.0 | スパース M | 1.72 | 空間的 | 7.3-11 |
スプライン | 3.2.3 | sqldf | 0.4-10 | statmod の | 1.4.26 |
統計 | 3.2.3 | 統計4 | 3.2.3 | ストリンギ | 1.0-1 |
ストリンガー | 1.0.0 | 生存 | 2.38-3 | tcltk | 3.2.3 |
ティーチングデモ | 2.10 | テストを | 1.0.2 | ティブル | 1.2 |
ツール | 3.2.3 | ユーティリティ | 3.2.3 | ウイスカー | 0.3-2 |
ウィザー | 1.0.2 |
プリインストール Java and Scala ライブラリ (Scala 2.10 クラスター版)
グループID | アーティファクト ID | バージョン |
|---|---|---|
アントル | アントル | 2.7.7 |
com.amazonawsの | Amazon-kinesis-client | 1.7.3 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-オートスケール | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudsearch(英語) | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudwatchメトリクス | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-コードデプロイ | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cognitoアイデンティティ | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-configの | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-コア | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-データパイプライン | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-directconnectの | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdkディレクトリ | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ダイナモDB | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ec2 の | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ecsの | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-efs | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticトランスコーダー | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-emr | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-glacier | 1.11.126 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-iam | 1.11.126 |
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プリインストール Java and Scala ライブラリ (Scala 2.11 クラスター版)
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