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Versionen von Amazon EMR auf EKS 7.1.0
Auf dieser Seite werden die neuen und aktualisierten Funktionen für Amazon EMR beschrieben, die spezifisch für die Bereitstellung von Amazon EMR in EKS sind. Einzelheiten zur Ausführung von Amazon EMR auf Amazon EC2 und zur Amazon EMR 7.1.0-Version im Allgemeinen finden Sie unter Amazon EMR 7.1.0 im Amazon EMR-Versionshandbuch.
Amazon EMR auf EKS 7.1-Versionen
Die folgenden Amazon EMR 7.1.0-Versionen sind für Amazon EMR auf EKS verfügbar. Wählen Sie eine bestimmte EMR-7.1.0-xxxx-Version aus, um weitere Details wie das zugehörige Container-Image-Tag anzuzeigen.
Versionshinweise
Versionshinweise für Amazon EMR auf EKS 7.1.0
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Unterstützte Anwendungen ‐ AWS SDK for Java 2.23.18 and 1.12.656, Apache Spark 3.5.0-amzn-1, Apache Hudi 0.14.1-amzn-0, Apache Iceberg 1.4.3-amzn-0, Delta 3.0.0, Apache Spark RAPIDS 23.10.0-amzn-1, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0, Apache Flink 1.18.1-amzn-0, Flink Operator 1.6.1-amzn-1
-
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 CreateManagedEndpoint APIs:
Klassifizierungen Beschreibungen core-site
Ändern Sie die Werte in der
core-site.xml
-Hadoop-Datei.emrfs-site
Ändert die EMRFS-Einstellungen.
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-log4j2
Ändern Sie die Werte in der
log4j2.properties
-Spark-Datei.emr-job-submitter
Konfiguration für den Auftragsübermittler-Pod.
Speziell zur Verwendung mit CreateManagedEndpoint APIs:
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, z. B.
spark-hive-site.xml
Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren von Anwendungen.
Bemerkenswerte Features
Die folgenden Funktionen sind in der Version 7.1.0 von Amazon EMR on EKS enthalten.
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Apache Livy-Unterstützung für Amazon EMR auf EKS — Mit Amazon EMR auf EKS-Versionen 7.1.0 und höher können Sie Apache Livy auf einem Amazon EKS-Cluster verwenden, um eine Apache Livy-REST-Schnittstelle zum Senden von Spark-Jobs oder Spark-Codefragmenten zu erstellen. Auf diese Weise können Sie Ergebnisse synchron und asynchron abrufen und gleichzeitig die Vorteile von Amazon EMR on EKS nutzen, wie z. B. die für Amazon EMR optimierte Spark-Laufzeit, SSL-fähige Livy-Endpunkte und eine programmatische Einrichtung.