Databricks Runtime 7.4 (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 2020 年 11 月にこのバージョンをリリースしました。
次のリリースノートでは、Databricks Runtime 3.0 を搭載した 7.4 に関する情報を提供しています。Apache Spark
新機能
このセクションの内容:
- Delta Lake の機能と改善点
- Auto Loader で、ファイル通知リソースの設定を管理者に委任できるようになりました
- 新しい
USAGE
権限により、管理者はデータアクセス権限をより詳細に制御できます - DBFS FUSE がパススルー対応のクラスターに有効になりました
Delta Lake の機能と改善点
このリリースでは、Delta Lake の次の機能と改善点が提供されます。
- 新しい API により、Delta Lake は、テーブルに追加されたデータが制約を満たしていることを確認できます
- 新しい API を使用すると、Delta テーブルを古いバージョンのテーブルにロールバックできます
- 新しい開始バージョンでは、Delta Lake ストリーミング ソースの最新の変更のみを返すことができます
- の安定性の向上
OPTIMIZE
新しい API により、Delta Lake は、テーブルに追加されたデータが制約を満たしていることを確認できます
Delta Lake で CHECK
制約がサポートされるようになりました。 これを指定すると、Delta Lake は、テーブルに追加されたデータが指定された式を満たしていることを自動的に検証します。CHECK
制約を追加するには、ALTER TABLE ADD CONSTRAINTS
コマンドを使用します。詳細については、「 Databricks の制約」を参照してください。
新しい API を使用すると、Delta テーブルを古いバージョンのテーブルにロールバックできます
これで、 RESTORE
コマンドを使用して Delta テーブルを古いバージョンにロールバックできます。
- SQL
- Python
- Scala
RESTORE <table> TO VERSION AS OF n;
RESTORE <table> TO TIMESTAMP AS OF 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss';
from delta.tables import DeltaTable
DeltaTable.forName(spark, "table_name").restoreToVersion(n)
DeltaTable.forName(spark, "table_name").restoreToTimestamp('yyyy-MM-dd')
import io.delta.tables.DeltaTable
DeltaTable.forName(spark, "table_name").restoreToVersion(n)
DeltaTable.forName(spark, "table_name").restoreToTimestamp("yyyy-MM-dd")
RESTORE
復元するバージョン以降にテーブルに加えられたすべての変更をロールバックする新しいコミットを作成します。 スキーマ、制約、ストリーミング トランザクション ID、 COPY INTO
メタデータ、テーブル プロトコル バージョンなど、既存のすべてのデータとメタデータが復元されます。 詳細については、「 Delta テーブルの復元」を参照してください。
新しい開始バージョンでは、Delta Lake ストリーミング ソースの最新の変更のみを返すことができます
最新の変更のみを返すには、 startingVersion
を latest
として指定します。 詳細については、「 初期位置の指定」を参照してください。
の安定性の向上 OPTIMIZE
OPTIMIZE
(パーティション述語なし) は、数千万の小さなファイルを含むテーブルでの実行に拡張できます。以前は、 Apache Spark ドライバーがメモリ不足で実行され、 OPTIMIZE
が完了しませんでした。OPTIMIZE
現在、数千万のファイルを含む非常に大きなテーブルを処理できるようになりました。
Auto Loader は、ファイル通知リソースの設定を管理者に委任することをサポートするようになりました
新しい Scala API により、管理者は Auto Loaderのファイル通知リソースを設定できます。 データエンジニアは、初期リソース設定を管理者に委任することで、より少ない権限で Auto Loader ストリームを操作できるようになりました。 「ファイル通知リソースを手動で構成または管理する」を参照してください。
新しい USAGE
権限により、管理者はデータアクセス権限をより詳細に制御できます
データベース内のオブジェクトに対してアクションを実行するには、アクションの実行に必要な権限に加えて、そのデータベースに対する USAGE
権限が付与されている必要があります。 USAGE
権限は、データベースまたはカタログに対して付与されます。USAGE
権限の導入により、テーブルの所有者は一方的に別のユーザーと共有することを決定できなくなりました。また、ユーザーは、テーブルを含むデータベースに対する USAGE
権限も持っている必要があります。
テーブルアクセスコントロールが有効になっているワークスペースでは、users
グループは自動的にルートCATALOG
に対するUSAGE
権限を持ちます。
詳細については、「 USAGE
権限」を参照してください。
DBFS FUSE がパススルー対応クラスターで有効になりました
資格情報のパススルーが有効になっているHigh Concurrencyクラスターを使用している場合は、/dbfs/
でFUSEマウントを使用して DBFS からの読み取りと書き込みができるようになりました。 通常のマウントがサポートされています。 パススルー資格情報が必要なマウントはサポートされていません。
改善
Spark SQL では、IFF
と CHARINDEX
を のシノニムとしてサポートIF
POSITION
Databricks Runtime では、 IF()
は CASE WHEN <cond> THEN <expr1> ELSE <expr2> END
Databricks Runtime で、 IFF()
のシノニムとしてサポートされるようになりました IF()
SELECT IFF(c1 = 1, 'Hello', 'World'), c1 FROM (VALUES (1), (2)) AS T(c1)
=> (Hello, 1)
(World, 2)
CHARINDEX
は、 POSITION
関数の別名です。 CHARINDEX
、オプションの開始インデックスを持つ別の文字列内で、文字列が最初に出現する位置を検索します。
VALUES(CHARINDEX('he', 'hello from hell', 2))
=> 12
セルごとに複数の出力がデフォルトで Python ノートブックで有効
Databricks Runtime 7.1 では、 Python ノートブック (および非Python ノートブック内の %python セル) のセルごとに複数の出力のサポートが導入されましたが、ノートブックでこの機能を有効にする必要がありました。 この機能は、 Databricks Runtime 7.4 のデフォルトによって有効になります。 セルごとに複数の出力を表示するを参照してください。
Python ノートブックのオートコンプリートの機能強化
Python のオートコンプリートには、Jedi ライブラリを使用したコードの静的解析から生成された追加の型情報が表示されます。 タブキーを押すと、オプションのリストが表示されます。
Spark データフレーム プレビューでの Spark ML ベクトルの display
の改善
display
形式では、ベクトルの種類 (スパースまたはデンス)、長さ、インデックス (スパース ベクトルの場合)、および値のラベルが表示されるようになりました。
その他の修正
- ノートブックの
collections.namedtuple
に関する酸洗の問題を修正しました。 - インタラクティブに定義されたクラスとメソッドのピクルスの問題を修正しました。
mlflow.start_run()
への呼び出しが、テーブルアクセスコントロールに対して有効になっているパススルーまたはクラスターで失敗するバグを修正しました。
ライブラリのアップグレード
-
アップグレードされた Python ライブラリ:
- ジェダイが0.14.1から0.17.2にアップグレードされました。
- コアラが1.2.0から1.3.0にアップグレードされました。
- parso が 0.5.2 から 0.7.0 にアップグレードされました。
-
インストールされているいくつかのRライブラリをアップグレードしました。 インストールされている R ライブラリを参照してください。
Apache Spark
Databricks Runtime 7.4 には Apache Spark 3.0.1 が含まれています。 このリリースには、Spark のすべての修正と改善が含まれています Databricks Runtime 7.3 LTS (EoS) に含まれており、Spark に対して行われた次の追加のバグ修正と機能強化も含まれています。
- [SPARK-33170] [SQL] FileFormatWriterの高速失敗動作を制御するためのSQL設定を追加
- [SPARK-33136] [SQL] V2WriteCommand.outputResolvedの誤ってスワップパラメーターを修正
- [SPARK-33134] [SQL] ルートJSONオブジェクトに対してのみ部分的な結果を返す
- [SPARK-33038] [SQL] AQEの初期計画と現在の計画を組み合わせる
- [SPARK-33118] [SQL] CREATE TEMPORARY TABLEが位置情報で失敗する
- [SPARK-33101] [ML] LibSVM形式がDSオプションから基盤となるHDFSファイルシステムにHadoop設定を伝播するように修正
- [SPARK-33035] [SQL] QueryPlan#transformUpWithNewOutputの属性マッピングの古いエントリを更新
- [SPARK-33091] [SQL] OrcUtils.readCatalystSchema の呼び出し元での潜在的な副作用を避けるために、foreach の代わりに map の使用を避けてください
- [SPARK-33073] [Python] Pandas からArrowへの変換失敗時のエラー処理を改善
- [SPARK-33043] [ML] RowMatrixヒューリスティック計算でspark.driver.maxResultSize=0を処理
- [SPARK-29358] [SQL] unionByNameがオプションで欠落している列をnullで埋めるようにする
- [SPARK-32996] [WEB-UI] ExecutorMetricsJsonSerializerで空のExecutorMetricsを処理する
- [SPARK-32585] [SQL] ScalaReflection での Scala 列挙のサポート
- [SPARK-33019] [CORE] デフォルトでspark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=1を使用
- [SPARK-33018] [SQL] 子のバイト数が0の場合の推定統計の問題を修正
- [SPARK-32901] [CORE] UnsafeExternalSorterをこぼす際にメモリを割り当てないようにする
- [SPARK-33015] [SQL] ComputeCurrentTimeルールでmillisToDays()を使用
- [SPARK-33015] [SQL] 現在の日付を一度だけコンピュートする
- [SPARK-32999] [SQL] Utils.getSimpleNameを使用して、TreeNodeの不正な形式のクラス名にヒットしないようにする
- [SPARK-32659] [SQL] InSubqueryExec で Set の代わりに配列をブロードキャスト
- [SPARK-32718] [SQL] 間隔単位の不要なキーワードを削除
- [SPARK-32886] [WEBUI] イベントタイムラインビューの「未定義」リンクを修正
- [SPARK-32898] [CORE] タスクが実際の開始前に強制終了された場合の誤ったExecutorRunTimeを修正
- [SPARK-32635] [SQL] catalystモジュールに新しいテストケースを追加
- [SPARK-32930] [CORE] 非推奨のisFile/isDirectoryメソッドを置換
- [SPARK-32906] [SQL] float の正規化後に構造体フィールド名を変更しない
- [SPARK-24994] [SQL] UnwrapCastInBinaryComparison オプティマイザーを追加して、整数リテラルを簡略化
- [SPARK-32635] [SQL] 折り畳み式の伝播を修正
- [SPARK-32738] [CORE] 致命的なエラーが発生した場合、アクティブなスレッドの数を減らすべき
Inbox.process
- [SPARK-32900] [CORE] ヌルがある場合にUnsafeExternalSorterがスピルするのを許可する
- [SPARK-32897] [Python] SparkSession.builder.getOrCreateで非推奨の警告を表示しない
- [SPARK-32715] [CORE] ブロードキャストの保存に失敗したときのメモリリークを修正
- [SPARK-32715] [CORE] ブロードキャストの保存に失敗したときのメモリリークを修正
- [SPARK-32872] [CORE] MAX_CAPACITYのBytesToBytesMapが増加しきい値を超えないように
- [SPARK-32876] [SQL] HiveExternalCatalogVersionsSuiteでデフォルトのフォールバックバージョンを3.0.1および2.4.7に変更
- [SPARK-32840] [SQL] 無効な間隔値がユニットに密着しているだけの場合がある
- [SPARK-32819] [SQL] ignoreNullability パラメーターを再帰的に有効にすべき
- [SPARK-32832] [SS] DataStreamReader/WriterオプションにCaseInsensitiveMapを使用
- [SPARK-32794] [SS] 一部のステートフルクエリ + no-data-batch + V1 ソースを使用したマイクロバッチエンジンのまれなコーナーケースエラーを修正
- [SPARK-32813] [SQL] アクティブなSparkSessionがない場合、ParquetSourceベクトル化リーダーのデフォルト設定を取得
- [SPARK-32823] [WEB UI] マスターUIリソースのレポートを修正
- [SPARK-32824] [CORE] ユーザーがリソース設定の.amountを忘れた場合のエラーメッセージを改善
- [SPARK-32614] [SQL] CSVの「コメント」が設定されていない場合、コメント処理を適用しない
- [SPARK-32638] [SQL] WidenSetOperationTypesにエイリアスを追加する際の参照を修正
- [SPARK-32810] [SQL] CSV/JSON データソースはスキーマを推論する際にパスのグロビングを避けるべき
- [SPARK-32815] [ML] globメタ文字を含むファイルパスでのLibSVMデータソースの読み込みエラーを修正
- [SPARK-32753] [SQL] タグのないノードにのみタグをコピーする
- [SPARK-32785] [SQL] ぶら下がっているパーツの間隔がnullにならないように
- [SPARK-32764] [SQL] -0.0 は 0.0 と等しくなければなりません
- [SPARK-32810] [SQL] CSV/JSON データソースはスキーマを推論する際にパスのグロビングを避けるべき
- [SPARK-32779] [SQL] withClientフローでSessionCatalogの同期されたAPIを使用しないようにすると、デッドロックが発生する
- [SPARK-32791] [SQL] パーティション化されていないテーブル メトリクスに動的なパーティションプルーニング時間を含めないでください
- [SPARK-32767] [SQL] spark.sql.shuffle.partitionsがバケット番号より大きい場合、バケット結合が機能するはずです
- [SPARK-32788] [SQL] パーティション化されていないテーブル スキャンにパーティション フィルターを設定しないでください
- [SPARK-32776] [SS] ストリーミングの制限をPropagateEmptyRelationで最適化してはならない
- [SPARK-32624] [SQL] CodegenContext.addReferenceObjのリグレッションを修正 ネストされた Scala 型
- [SPARK-32659] [SQL] 非アトミックタイプでのDPPのプルーニングテストを改善
- [SPARK-31511] [SQL] BytesToBytesMapイテレータをスレッドセーフにする
- [SPARK-32693] [SQL] null 許容プロパティを除く同じスキーマを持つ 2 つのデータフレームを比較する
- [SPARK-28612] [SQL] データフレームWriterV2.replace()のメソッドドキュメントを修正
メンテナンスの更新
「Databricks Runtime 7.4 メンテナンス更新プログラム」を参照してください。
システム環境
- オペレーティングシステム :Ubuntu 18.04.5 LTS
- Java :Zulu 8.48.0.53-CA-linux64(ビルド1.8.0_265-b11)
- Scala : 2.12.10
- Python : 3.7.5
- R :Rバージョン3.6.3 (2020-02-29)
- Delta Lake 0.7.0
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 |
---|---|---|---|---|---|
ASN1暗号 | 1.3.0 | バックコール | 0.1.0 | ボト3 | 1.12.0 |
ボトコア | 1.15.0 | 認証 | 2020.6.20 | cffi | 1.14.0 |
シャルデ | 3.0.4 | 暗号化手法 | 2.8 | サーマルサイクラー | 0.10.0 |
シトン | 0.29.15 | デコレータ | 4.4.1 | docutilsの | 0.15.2 |
エントリポイント | 0.3 | イドナ | 2.8 | ipykernel(英語) | 5.1.4 |
アイパイソン | 7.12.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ジェダイ | 0.17.2 |
jmespathの | 0.10.0 | ジョブリブ | 0.14.1 | jupyter-クライアント | 5.3.4 |
ジュピターコア | 4.6.1 | キウイソルバー | 1.1.0 | koalas | 1.3.0 |
Matplotlib | 3.1.3 | ナムピー | 1.18.1 | pandas | 1.0.1 |
パルソ | 0.7.0 | パッツィ | 0.5.1 | pexpect | 4.8.0 |
ピクルシェア | 0.7.5 | 種 | 20.0.2 | プロンプトツールキット | 3.0.3 |
サイコップ2 | 2.8.4 | PTYPROCESSの | 0.6.0 | ピアロー | 1.0.1 |
pycparser | 2.19 | ピグメント | 2.5.2 | PyGObject | 3.26.1 |
pyOpenSSLの | 19.1.0 | pyparsing (英語) | 2.4.6 | PySocks(パイソックス) | 1.7.1 |
Python-apt | 1.6.5+Ubuntu0.3 | Python-dateutil | 2.8.1 | ピッツ | 2019.3 |
ピズム | 18.1.1 | 要求 | 2.22.0 | S3トランスファー | 0.3.3 |
Scikit-Learn | 0.22.1 | scipy(サイピー) | 1.4.1 | シーボーン | 0.10.0 |
セットアップツール | 45.2.0 | 6 | 1.14.0 | ssh-import-id | 5.7 |
統計モデル | 0.11.0 | 竜巻 | 6.0.3 | トレイトレット | 4.3.3 |
無人アップグレード | 0.1 | urllib3 の | 1.25.8 | virtualenv | 16.7.10 |
WC幅 | 0.1.8 | 輪 | 0.34.2 |
インストールされている R ライブラリ
R ライブラリは、XXXX-XX-XX の Microsoft CRAN スナップショットからインストールされます。
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 |
---|---|---|---|---|---|
アスクパス | 1.1 | assertthat | 0.2.1 | バックポート | 1.1.8 |
基 | 3.6.3 | base64enc | 0.1-3 | BH | 1.72.0-3 |
bit | 1.1-15.2 | ビット64 | 0.9-7 | ブロッブ | 1.2.1 |
ブート | 1.3-25 | 醸成 | 1.0-6 | 箒 | 0.7.0 |
コール | 3.4.3 | キャレット | 6.0-86 | セルレンジャー | 1.1.0 |
クロン | 2.3-55 | クラス | 7.3-17 | CLI | 2.0.2 |
clipr | 0.7.0 | クラスター | 2.1.0 | コードツール | 0.2-16 |
カラースペース | 1.4-1 | コモンマーク | 1.7 | コンパイラ | 3.6.3 |
コンフィグ | 0.3 | COVRの | 3.5.0 | クレヨン | 1.3.4 |
クロストーク | 1.1.0.1 | Curl | 4.3 | データ.テーブル | 1.12.8 |
データセット | 3.6.3 | DBI | 1.1.0 | dbplirの | 1.4.4 |
DESC | 1.2.0 | 開発ツール | 2.3.0 | ダイジェスト | 0.6.25 |
dplyrの | 0.8.5 | DT | 0.14 | 省略記号 | 0.3.1 |
評 | 0.14 | ファンシ | 0.4.1 | ファーバー | 2.0.3 |
ファストマップ | 1.0.1 | フォーキャッツ | 0.5.0 | For each | 1.5.0 |
外国の | 0.8-76 | 鍛える | 0.2.0 | FSの | 1.4.2 |
ジェネリック | 0.0.2 | ggplot2の | 3.3.2 | gh | 1.1.0 |
ギット2R | 0.27.1 | glmnet | 3.0-2 | グローバル | 0.12.5 |
膠 | 1.4.1 | ガウアー | 0.2.2 | グラフィックス | 3.6.3 |
grDevicesの | 3.6.3 | グリッド | 3.6.3 | グリッドエクストラ | 2.3 |
gsubfnの | 0.7 | GTABLE(GTABLE) | 0.3.0 | 避難所 | 2.3.1 |
高い | 0.8 | HMSの | 0.5.3 | htmlツール[htmltools] | 0.5.0 |
htmlウィジェット | 1.5.1 | httpuv | 1.5.4 | httr | 1.4.1 |
hwriter | 1.3.2 | hwriterPlusの | 1.0-3 | イニ | 0.3.1 |
イプレッド | 0.9-9 | アイソバンド | 0.2.2 | 反復 子 | 1.0.12 |
jsonlite | 1.7.0 | カーンスムース | 2.23-17 | ニット | 1.29 |
ラベリング | 0.3 | あとで | 1.1.0.1 | 格子 | 0.20-41 |
溶岩 | 1.6.7 | レイジーバル | 0.2.2 | ライフサイクル | 0.2.0 |
ルブリデート | 1.7.9 | マグリット | 1.5 | Markdown | 1.1 |
質量 | 7.3-53 | マトリックス | 1.2-18 | メモ | 1.1.0 |
メソッド | 3.6.3 | mgcv | 1.8-33 | マイム | 0.9 |
モデルメトリクス | 1.2.2.2 | モデラー | 0.1.8 | マンセル | 0.5.0 |
nlme | 3.1-149 | ネット | 7.3-14 | numDerivの | 2016.8-1.1 |
オープンSSL | 1.4.2 | 並列 | 3.6.3 | 柱 | 1.4.6 |
pkgbuild の | 1.1.0 | pkgconfig | 2.0.3 | pkgload(パッケージロード) | 1.1.0 |
plogrの | 0.2.0 | プライル | 1.8.6 | 褒める | 1.0.0 |
プリティユニット | 1.1.1 | pROC | 1.16.2 | プロセスX | 3.4.3 |
製品 | 2019.11.13 | 経過 | 1.2.2 | 約束 | 1.1.1 |
プロト | 1.0.0 | PS | 1.3.3 | ゴロゴロ | 0.3.4 |
R2D3の | 0.2.3 | R6の | 2.4.1 | ランダムフォレスト | 4.6-14 |
ラプディレクトリ | 0.3.1 | rcmdcheckの | 1.3.3 | RColorブリューワー | 1.1-2 |
Rcpp | 1.0.5 | 読み取り | 1.3.1 | readxlの | 1.3.1 |
レシピ | 0.1.13 | 再戦 | 1.0.1 | 再戦2 | 2.1.2 |
リモコン | 2.1.1 | レプレックス | 0.3.0 | 形状変更2 | 1.4.4 |
レックス | 1.2.0 | rjsonの | 0.2.20 | ラン | 0.4.7 |
rmarkdown | 2.3 | RODBC | 1.3-16 | リオキシジェン2 | 7.1.1 |
rpart | 4.1-15 | rprojroot さん | 1.3-2 | サーブ | 1.8-7 |
RSQLite (英語) | 2.2.0 | rstudioapi | 0.11 | rversions | 2.0.2 |
アヴェスト | 0.3.5 | 秤 | 1.1.1 | セレクタ | 0.4-2 |
セッション情報 | 1.1.1 | 形 | 1.4.4 | shiny | 1.5.0 |
ソースツール | 0.1.7 | sparklyr | 1.3.1 | SparkR | 3.0.0 |
空間的 | 7.3-11 | スプライン | 3.6.3 | sqldf | 0.4-11 |
スクエアム | 2020.3 | 統計 | 3.6.3 | 統計4 | 3.6.3 |
ストリンギ | 1.4.6 | ストリンガー | 1.4.0 | 生存 | 3.2-7 |
SYSの | 3.3 | tcltk | 3.6.3 | ティーチングデモ | 2.10 |
テストを | 2.3.2 | ティブル | 3.0.3 | ティディル | 1.1.0 |
ティディセレクト | 1.1.0 | ティディバース | 1.3.0 | 日時 | 3043.102 |
タイニーテックス | 0.24 | ツール | 3.6.3 | usethisさん | 1.6.1 |
UTF8 | 1.1.4 | ユーティリティ | 3.6.3 | UUIDの | 0.1-4 |
vctrs | 0.3.1 | viridisライト | 0.3.0 | ウイスカー | 0.4 |
ウィザー | 2.2.0 | xfun | 0.15 | XML2の | 1.3.2 |
xopen(オーペン) | 1.0.0 | エクステーブル | 1.8-4 | ヤムラ | 2.2.1 |
インストール済み Java and Scala ライブラリ (Scala 2.12 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 | 1.12.0 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-オートスケール | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudformation | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudfront | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudhsm | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudsearch(英語) | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudtrail | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudwatch | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cloudwatchメトリクス | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-コードデプロイ | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cognitoアイデンティティ | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-cognitosync | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-configの | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-コア | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-データパイプライン | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-directconnectの | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdkディレクトリ | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ダイナモDB | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ec2 の | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ecsの | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-efs | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticache | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticbeanstalk | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticloadbalancing | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-elasticトランスコーダー | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-emr | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-glacier | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-iam | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-importexport | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-キネシス | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-kmsの | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ラムダ | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-logs | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-機械学習 | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-opsworks | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-rds | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-レッドシフト | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ルート53 | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-s3 の | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ses | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-simpledb | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-シンプルなワークフロー | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-snsの | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-sqs | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-ssm | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-storagegateway | 1.11.655 |
com.amazonawsの | aws-java-sdk-sts | 1.11.655 |
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