Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Amazon EMR auf EKS 6.15.0-Versionen
Auf dieser Seite werden die neuen und aktualisierten Funktionen für Amazon beschriebenEMR, die bei der EKS Bereitstellung spezifisch für EMR Amazon sind. Einzelheiten zur EMR Ausführung von Amazon auf Amazon EC2 und zur Version Amazon EMR 6.15.0 im Allgemeinen finden Sie unter Amazon EMR 6.15.0 im Amazon-Versionshandbuch. EMR
Amazon EMR bei EKS 6.15-Versionen
Die folgenden Amazon EMR 6.15.0-Versionen sind für Amazon EMR am verfügbar. EKS Wählen Sie eine bestimmte XXXXemr-6.15.0-Version aus, um weitere Details wie das zugehörige Container-Image-Tag anzuzeigen.
Versionshinweise
Versionshinweise für Amazon EMR am EKS 6.15.0
-
Unterstützte Anwendungen ‐ AWS SDK for Java 1.12.569, Apache Spark 3.4.1-amzn-2, Apache Flink 1.17.1-amzn-1, Apache Hudi 0.14.0-amzn-0, Apache Iceberg 1.4.0-amzn-0, Delta 2.4.0, Apache Spark RAPIDS 23.08.01-amzn-0, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0
-
Unterstützte Komponenten –
aws-sagemaker-spark-sdk
,emr-ddb
,emr-goodies
,emr-s3-select
,emrfs
,hadoop-client
,hudi
,hudi-spark
,iceberg
,spark-kubernetes
. -
Unterstützte Konfigurationsklassifizierungen
Zur Verwendung mit StartJobRunund CreateManagedEndpointAPIs:
Klassifizierungen Beschreibungen core-site
Ändern Sie die Werte in der
core-site.xml
-Hadoop-Datei.emrfs-site
EMRFSEinstellungen ändern.
spark-metrics
Ändern Sie die Werte in der
metrics.properties
-Spark-Datei.spark-defaults
Ändern Sie die Werte in der
spark-defaults.conf
-Spark-Datei.spark-env
Ändert die Werte in der Spark-Umgebung.
spark-hive-site
Ändern Sie die Werte in der
hive-site.xml
-Spark-Datei.spark-log4j
Ändern Sie die Werte in der
log4j2.properties
-Spark-Datei.emr-job-submitter
Konfiguration für den Auftragsübermittler-Pod.
Speziell zur Verwendung mit CreateManagedEndpointAPIs:
Klassifizierungen Beschreibungen jeg-config
Ändern Sie die Werte in der Jupyter-Enterprise-Gateway-Datei
jupyter_enterprise_gateway_config.py
.jupyter-kernel-overrides
Ändern Sie den Wert für das Kernel-Image in der Jupyter-Kernel-Spec-Datei.
Mithilfe von Konfigurationsklassifizierungen können Sie Anwendungen anpassen. Diese entsprechen häufig einer XML Konfigurationsdatei für die Anwendung, wie
spark-hive-site.xml
z. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren von Anwendungen.
Bemerkenswerte Features
Die folgenden Funktionen sind in der Version 6.15 von Amazon EMR am EKS enthalten.
-
Amazon EMR on EKS mit Apache Flink — Mit Amazon EMR auf EKS 6.15.0 können Sie Ihre Apache Flink-basierte Anwendung zusammen mit anderen Arten von Anwendungen auf demselben Amazon-Cluster ausführen. EKS Dies trägt dazu bei, die Ressourcennutzung zu verbessern und das Infrastrukturmanagement zu vereinfachen. Sie können Spot-Instances in einer Flink-Anwendung mit ordnungsgemäßer Außerbetriebnahme nutzen und mit Amazon schnellere Neustartzeiten mit detaillierter Wiederherstellung und aufgabenlokaler Wiederherstellung erreichen. EBS Zu den Funktionen für Barrierefreiheit und Überwachung gehören die Möglichkeit, eine Flink-Anwendung mit in Amazon S3 gespeicherten Jars zu starten, der Zugriff auf den AWS Glue-Datenkatalog, die Überwachungsintegration mit Amazon S3 und Amazon CloudWatch sowie die Rotation von Container-Protokollen.