EMRAmazon-Version 5.20.0 - Amazon EMR
5.20.0 Anwendungsversionen5.20.0 Versionshinweise5.20.0 Komponentenversionen5.20.0 Konfigurationsklassifizierungen

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EMRAmazon-Version 5.20.0

5.20.0 Anwendungsversionen

Die folgenden Anwendungen werden in dieser Version unterstützt: Flink, Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hue, JupyterHub, Livy, MXNet, Mahout, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, Spark, Sqoop, TensorFlow, Tez, Zeppelin, und ZooKeeper.

In der folgenden Tabelle sind die in dieser Version von Amazon verfügbaren Anwendungsversionen EMR und die Anwendungsversionen der vorherigen drei EMR Amazon-Versionen (sofern zutreffend) aufgeführt.

Eine umfassende Historie der Anwendungsversionen für jede Version von Amazon EMR finden Sie in den folgenden Themen:

Informationen zur Anwendungsversion
emr-5.20.0 emr-5.19.1 emr-5.19.0 emr-5.18.1
AWS SDKfür Java 1.11.4611,11.4331,11.4331,11.393
Python 2,7, 3,62,7, 3,42,7, 3,42,7, 3,4
Scala 2.11.122.11.82.11.82.11.8
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.6.21.6.11.6.11.6.0
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.81.4.71.4.71.4.7
HCatalog2.3.42.3.32.3.32.3.3
Hadoop2.8.52.8.52.8.52.8.4
Hive2.3.42.3.32.3.32.3.3
Hudi - - - -
Hue4.3.04.2.04.2.04.2.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub0.9.40.9.40.9.40.8.1
Livy0.5.00.5.00.5.00.5.0
MXNet1.3.11.3.01.3.01.2.0
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.0.05.0.05.0.05.0.0
Phoenix4.14.04.14.04.14.04.14.0
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.2140.2120.2120.210
Spark2.4.02.3.22.3.22.3.2
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow1.12.01.11.01.11.01.9.0
Tez0.9.10.8.40.8.40.8.4
Trino (Presto) SQL - - - -
Zeppelin0.8.00.8.00.8.00.8.0
ZooKeeper3.4.133.4.133.4.133.4.12

5.20.0 Versionshinweise

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zur EMR Amazon-Version 5.20.0. Änderungen beziehen sich auf Version 5.19.0.

Veröffentlichungsdatum: 18. Dezember 2018

Letzte Aktualisierung: 22. Januar 2019

Upgrades

  • Flink 1.6.2

  • HBase1.4.8

  • Hive 2.3.4

  • Hue 4.3.0

  • MXNet1.3.1

  • Presto 0.214

  • Spark 2.4.0

  • TensorFlow 1.12.0

  • Tez 0.9.1

  • AWS SDK for Java 1.11.461

Neue Features

  • (22. Januar 2019) Kerberos in Amazon EMR wurde verbessert und unterstützt nun die Authentifizierung von Principals von einem externen System aus. KDC Dadurch wird die Prinzipalverwaltung zentralisiert, da sich mehrere Cluster einen einzigen externen Cluster teilen können. KDC Darüber hinaus KDC kann das externe System eine bereichsübergreifende Vertrauensstellung mit einer Active Directory-Domäne haben. Auf diese Weise können alle Cluster Prinzipale von Active Directory authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden der Kerberos-Authentifizierung im Amazon EMR Management Guide.

Änderungen, Verbesserungen und behobene Probleme

  • Standard Amazon Linux AMI für Amazon EMR

    • Das Python3-Paket wurde von Python 3.4 auf 3.6 aktualisiert.

  • Der EMRFS S3-optimierte Committer

  • Hive

  • Mit Spark und Hive Glue

    • In Version EMR 5.20.0 oder höher wird die parallel Partitionsbereinigung automatisch für Spark und Hive aktiviert, wenn AWS Glue Data Catalog als Metastore verwendet wird. Diese Änderung reduziert die Zeit für die Abfrageplanung erheblich, da mehrere Anfragen parallel ausgeführt werden, um Partitionen abzurufen. Die Gesamtzahl der Segmente, die gleichzeitig ausgeführt werden können, liegt zwischen 1 und 10. Der Standardwert ist 5, was eine empfohlene Einstellung ist. Sie können dies ändern, indem Sie die Eigenschaft aws.glue.partition.num.segments in der hive-site-Konfigurationsklassifizierung angeben. Wenn eine Drosselung auftritt, können Sie das Feature ausschalten, indem Sie den Wert auf 1 ändern. Weitere Informationen finden Sie unter AWS -Glue-Segmentstruktur.

Bekannte Probleme

  • Farbton (In EMR Amazon-Version 5.24.0 behoben)

    • Hue, das auf Amazon EMR läuft, unterstützt Solr nicht. Ab EMR Amazon-Version 5.20.0 führt ein Problem mit der Fehlkonfiguration dazu, dass Solr aktiviert wird und eine harmlose Fehlermeldung ähnlich der folgenden angezeigt wird:

      Solr server could not be contacted properly: HTTPConnectionPool('host=ip-xx-xx-xx-xx.ec2.internal', port=1978): Max retries exceeded with url: /solr/admin/info/system?user.name=hue&doAs=administrator&wt=json (Caused by NewConnectionError(': Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection refused',))

      So wird verhindert, dass die Solr-Fehlermeldung angezeigt wird:

      1. Stellen Sie mit der Befehlszeile des primären Knotens eine ConnectSSH.

      2. Verwenden Sie einen Texteditor zum Öffnen der hue.ini-Datei. Beispielsweise:

        sudo vim /etc/hue/conf/hue.ini

      3. Suchen Sie nach dem Begriff appblacklist und ändern Sie die Zeile wie folgt:

        appblacklist = search

      4. Speichern Sie Ihre Änderungen und starten Sie Hue wie im folgenden Beispiel gezeigt:

        sudo stop hue; sudo start hue

  • Tez

    • Dieses Problem wurde in Amazon EMR 5.22.0 behoben.

      Wenn Sie unter http://eine Verbindung zur Tez-Benutzeroberfläche herstellenMasterDNS:8080/tez-ui über eine SSH Verbindung zum primären Clusterknoten wird der Fehler „Adaptervorgang fehlgeschlagen - Timeline-Server () ATS ist außer Reichweite“ angezeigt. Entweder ist er ausgefallen oder nicht aktiviert“ CORS wird angezeigt, oder Aufgaben zeigen unerwartet „N/A“ an.

      Dies wird dadurch verursacht, dass die Tez-Benutzeroberfläche Anfragen an den YARN Timeline Server sendet und localhost nicht den Hostnamen des primären Knotens verwendet. Um dieses Problem zu umgehen, steht ein Skript zur Verfügung, das als Bootstrap-Aktion oder als Bootstrap-Schritt ausgeführt werden kann. Das Skript aktualisiert den Hostnamen in der configs.env Tez-Datei. Weitere Informationen und den Speicherort des Skripts finden Sie in den Bootstrap-Anweisungen.

  • In den EMR Amazon-Versionen 5.19.0, 5.20.0 und 5.21.0 werden YARN Knotenbezeichnungen in einem Verzeichnis gespeichert. HDFS In einigen Situationen führt dies zu Verzögerungen beim Startup des Core-Knotens und dann zu einem Cluster-Timeout und einem Startfehler. Ab Amazon EMR 5.22.0 ist dieses Problem behoben. YARNKnotenbezeichnungen werden auf der lokalen Festplatte jedes Clusterknotens gespeichert, wodurch Abhängigkeiten von vermieden werden. HDFS

  • Bekanntes Problem in Clustern mit mehreren Primärknoten und Kerberos-Authentifizierung

    Wenn Sie Cluster mit mehreren Primärknoten und Kerberos-Authentifizierung in EMR Amazon-Versionen 5.20.0 und höher ausführen, können Probleme mit Cluster-Vorgängen wie Scale-Down oder Step-Submission auftreten, nachdem der Cluster einige Zeit lang ausgeführt wurde. Der Zeitraum hängt von der Gültigkeitsdauer des Kerberos-Tickets ab, die Sie definiert haben. Das Herunterskalierungs-Problem wirkt sich sowohl auf automatische als auch auf explizite Herunterskalierungs-Anfragen aus, die Sie eingereicht haben. Weitere Clustervorgänge können ebenfalls beeinträchtigt werden.

    Workaround:

    • SSHals hadoop Benutzer des führenden Primärknotens des EMR Clusters mit mehreren Primärknoten.

    • Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Kerberos-Ticket für den hadoop-Benutzer zu erneuern. 

      kinit -kt <keytab_file> <principal>

      In der Regel befindet sich die Keytab-Datei unter /etc/hadoop.keytab und der Prinzipal hat das Format von hadoop/<hostname>@<REALM>.

    Anmerkung

    Diese Problemumgehung gilt für den Zeitraum, in dem das Kerberos-Ticket gültig ist. Diese Dauer beträgt standardmäßig 10 Stunden, kann aber anhand Ihrer Kerberos-Einstellungen konfiguriert werden. Sie müssen den obigen Befehl erneut ausführen, sobald das Kerberos-Ticket abgelaufen ist.

5.20.0 Komponentenversionen

Die Komponenten, die Amazon mit dieser Version EMR installiert, sind unten aufgeführt. Einige werden als Teil von Big-Data-Anwendungspaketen installiert. Andere sind nur bei Amazon erhältlich EMR und werden für Systemprozesse und Funktionen installiert. Diese beginnen in der Regel mit emr oder aws. Big-Data-Anwendungspakete in der neuesten EMR Amazon-Version sind normalerweise die neueste Version, die in der Community zu finden ist. Wir stellen Community-Veröffentlichungen EMR so schnell wie möglich auf Amazon zur Verfügung.

Einige Komponenten in Amazon EMR unterscheiden sich von Community-Versionen. Diese Komponenten verfügen über eine Versionsbezeichnung in der Form CommunityVersion-amzn-EmrVersion. Der EmrVersion beginnt bei 0. Wenn beispielsweise eine Open-Source-Community-Komponente, die myapp-component mit Version 2.2 benannt ist, dreimal geändert wurde, um sie in verschiedenen EMR Amazon-Versionen aufzunehmen, wird ihre Release-Version als aufgeführt2.2-amzn-2.

Komponente Version Beschreibung
aws-sagemaker-spark-sdk1.2.1Amazon SageMaker Spark SDK
emr-ddb4.7.0Amazon DynamoDB-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-goodies2.5.1Praktische Bibliotheken für das Hadoop-Ökosystem.
emr-kinesis3.4.0Amazon Kinesis-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-s3-dist-cp2.10.0Verteilte Kopieranwendung, die für Amazon S3 optimiert ist.
emr-s3-select1.2.0EMRS3Select-Anschluss
emrfs2.29.0Amazon S3-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
flink-client1.6.2Apache Flink-Clientskripts und -Anwendungen für die Befehlszeile.
ganglia-monitor3.7.2Eingebetteter Ganglia-Agent für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem zusammen mit dem Ganglia-Überwachungsagent.
ganglia-metadata-collector3.7.2Ganglia-Metadaten-Kollektor zum Aggregieren von Metriken aus Ganglia-Überwachungsagenten.
ganglia-web3.7.1Webanwendung zum Anzeigen von durch den Ganglia-Metadaten-Kollektor gesammelten Metriken.
hadoop-client2.8.5-amzn-1Hadoop-Befehlszeilen-Clients wie z. B. "hdfs", "Hadoop" oder "Garn".
hadoop-hdfs-datanode2.8.5-amzn-1HDFSDienst auf Knotenebene zum Speichern von Blöcken.
hadoop-hdfs-library2.8.5-amzn-1HDFSBefehlszeilenclient und Bibliothek
hadoop-hdfs-namenode2.8.5-amzn-1HDFSDienst zum Verfolgen von Dateinamen und Blockspeicherorten.
hadoop-httpfs-server2.8.5-amzn-1HTTPEndpunkt für HDFS Operationen.
hadoop-kms-server2.8.5-amzn-1Kryptografischer Schlüsselverwaltungsserver, der auf dem von Hadoop basiert. KeyProvider API
hadoop-mapred2.8.5-amzn-1MapReduce Execution Engine-Bibliotheken zum Ausführen einer MapReduce Anwendung.
hadoop-yarn-nodemanager2.8.5-amzn-1YARNDienst zur Verwaltung von Containern auf einem einzelnen Knoten.
hadoop-yarn-resourcemanager2.8.5-amzn-1YARNDienst für die Zuweisung und Verwaltung von Clusterressourcen und verteilten Anwendungen.
hadoop-yarn-timeline-server2.8.5-amzn-1Dienst zum Abrufen aktueller und historischer Informationen für YARN Anwendungen.
hbase-hmaster1.4.8Dienst für einen HBase Cluster, der für die Koordination der Regionen und die Ausführung von Verwaltungsbefehlen zuständig ist.
hbase-region-server1.4.8Dienst für die Versorgung einer oder mehrerer HBase Regionen.
hbase-client1.4.8HBaseBefehlszeilenclient.
hbase-rest-server1.4.8Dienst, der einen RESTful HTTP Endpunkt für bereitstellt. HBase
hbase-thrift-server1.4.8Dienst, der einen Thrift-Endpunkt für HBase bereitstellt.
hcatalog-client2.3.4-amzn-0Der "hcat"-Befehlszeilen-Client-für das Bearbeiten des hcatalog-Servers.
hcatalog-server2.3.4-amzn-0Bereitstellung von DienstenHCatalog, einer Tabelle und einer Speicherverwaltungsebene für verteilte Anwendungen.
hcatalog-webhcat-server2.3.4-amzn-0HTTPEndpunkt, der eine REST Schnittstelle zu bereitstelltHCatalog.
hive-client2.3.4-amzn-0Hive-Befehlszeilen-Client.
hive-hbase2.3.4-amzn-0Hive-hbase client.
hive-metastore-server2.3.4-amzn-0Dienst für den Zugriff auf den Hive-Metastore, ein semantisches Repository, das Metadaten für SQL Hadoop-Operationen speichert.
hive-server22.3.4-amzn-0Service zur Annahme von Hive-Abfragen als Webanfragen.
hue-server4.3.0Webanwendung für die Analyse von Daten mithilfe von Hadoop-Anwendungen.
jupyterhub0.9.4Multi-User-Server für Jupyter-Notebooks
livy-server0.5.0-incubatingRESTSchnittstelle für die Interaktion mit Apache Spark
nginx1.12.1nginx [engine x] ist ein HTTP Reverse-Proxy-Server
mahout-client0.13.0Bibliothek für Machine Learning.
mxnet1.3.1Eine flexible, skalierbare und effiziente Bibliothek für Deep Learning.
mysql-server5.5.54+Mein SQL Datenbankserver.
nvidia-cuda9.2.88Nvidia-Treiber und Cuda-Toolkit
oozie-client5.0.0Oozie-Befehlszeilen-Client.
oozie-server5.0.0Service für die Annahme von Oozie Workflow-Anforderungen.
opencv3.4.0Open Source Computer Vision Library.
phoenix-library4.14.0- -1.4 HBaseDie Phoenix-Bibliotheken für den Server und den Client
phoenix-query-server4,1,0- -1,4 HBaseEin leichter Server, der sowohl JDBC Zugriff als auch Protokollpuffer und JSON Formatzugriff auf die Avatica bietet API
presto-coordinator0.214Service zur Annahme von Abfragen und die Verwaltung der Abfrageausführung der Presto-Worker.
presto-worker0.214Service für das Ausführen von Teilen einer Abfrage.
pig-client0.17.0Pig-Befehlszeilen-Client.
r3.4.1The R Project for Statistical Computing (Software zur statistischen Datenverarbeitung)
spark-client2.4.0Spark-Befehlszeilen-Clients.
spark-history-server2.4.0Web-Benutzeroberfläche zum Anzeigen von protokollierten Ereignissen für die gesamte Lebensdauer einer abgeschlossenen Spark-Anwendung.
spark-on-yarn2.4.0In-Memory-Ausführungsengine für. YARN
spark-yarn-slave2.4.0Apache Spark-Bibliotheken, die von YARN Slaves benötigt werden.
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop-Befehlszeilen-Client.
tensorflow1.12.0TensorFlow Open-Source-Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen.
tez-on-yarn0.9.1Die YARN TEZ-Anwendung und die Bibliotheken.
webserver2.4.25+HTTPApache-Server.
zeppelin-server0.8.0Webbasiertes Notizbuch, das interaktive Datenanalysen ermöglicht.
zookeeper-server3.4.13Zentraler Service für die Verwaltung von Konfigurationsinformationen, die Benennung, die Bereitstellung verteilter Synchronisierung und die Bereitstellung von Gruppenservices.
zookeeper-client3.4.13ZooKeeper Befehlszeilen-Client.

5.20.0 Konfigurationsklassifizierungen

Mithilfe von Konfigurationsklassifizierungen können Sie Anwendungen anpassen. Diese entsprechen häufig einer XML Konfigurationsdatei für die Anwendung, wie hive-site.xml z. Weitere Informationen finden Sie unter Anwendungen konfigurieren.

emr-5.20.0-Klassifizierungen
Klassifizierungen Beschreibung

capacity-scheduler

Ändert die Werte in der capacity-scheduler.xml-Datei in Hadoop.

container-log4j

Ändern Sie die Werte in der Datei YARN container-log4j.properties von Hadoop.

core-site

Ändert die Werte in der core-site.xml-Datei in Hadoop.

emrfs-site

EMRFSEinstellungen ändern.

flink-conf

Ändert die flink-conf.yaml-Einstellungen.

flink-log4j

Ändert die log4j.properties-Einstellungen für Flink.

flink-log4j-yarn-session

Ändern Sie die Einstellungen von Flink log4 j-yarn-session .properties.

flink-log4j-cli

Ändert die log4j-cli.properties-Einstellungen für Flink.

hadoop-env

Ändert die Werte in der Hadoop-Umgebung für alle Hadoop-Komponenten.

hadoop-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Hadoop.

hadoop-ssl-server

Ändert die SSL-Server-Konfiguration in Hadoop.

hadoop-ssl-client

Ändert die SSL-Client-Konfiguration in Hadoop.

hbase

Amazon EMR — kuratierte Einstellungen für Apache. HBase

hbase-env

Werte in der Umgebung ändernHBase.

hbase-log4j

Ändern Sie die Werte in der Datei HBase hbase-log4j.properties.

hbase-metrics

Ändern Sie die Werte in der Datei hadoop-metrics2-hbase.properties. HBase

hbase-policy

Ändern Sie HBase die Werte in der Datei hbase-policy.xml.

hbase-site

Ändern Sie die Werte in HBase der Datei hbase-site.xml.

hdfs-encryption-zones

Konfigurieren Sie HDFS Verschlüsselungszonen.

hdfs-site

Ändern Sie die Werte in HDFS's hdfs-site.xml.

hcatalog-env

Werte in HCatalog der Umgebung ändern.

hcatalog-server-jndi

Ändern Sie die Werte in HCatalog's jndi.properties.

hcatalog-server-proto-hive-site

Ändern Sie die Werte in .xmlHCatalog. proto-hive-site

hcatalog-webhcat-env

Werte in der Umgebung ebHCat von HCatalog W ändern.

hcatalog-webhcat-log4j2

Ändern Sie die Werte in den ebHCat log4j2.properties von HCatalog W.

hcatalog-webhcat-site

Ändern Sie die Werte in der Datei webhcat-site.xml von HCatalog W. ebHCat

hive-beeline-log4j2

Ändert die Werte in der beeline-log4j2.properties-Datei in Hive.

hive-parquet-logging

Ändert die Werte in der parquet-logging.properties-Datei in Hive.

hive-env

Ändert die Werte in der Hive-Umgebung.

hive-exec-log4j2

Ändern Sie die Werte in der Datei hive-exec-log 4j2.properties von Hive.

hive-llap-daemon-log4j2

Ändern Sie die Werte in der Datei 4j2.properties von Hive. llap-daemon-log

hive-log4j2

Ändert die Werte in der hive-log4j2.properties-Datei in Hive.

hive-site

Ändert die Werte in der hive-site.xml-Datei in Hive.

hiveserver2-site

Ändert die Werte in der hiveserver2-site.xml-Datei von Server2 in Hive.

hue-ini

Ändert die Werte in der INI-Datei in Hue.

httpfs-env

Werte in der Umgebung ändern. HTTPFS

httpfs-site

Ändert die Werte in der httpfs-site.xml-Datei in Hadoop.

hadoop-kms-acls

Ändert die Werte in der kms-acls.xml-Datei in Hadoop.

hadoop-kms-env

Werte in der KMS Hadoop-Umgebung ändern.

hadoop-kms-log4j

Ändert die Werte in der kms-log4j.properties-Datei in Hadoop.

hadoop-kms-site

Ändert die Werte in der kms-site.xml-Datei in Hadoop.

jupyter-notebook-conf

Ändert die Werte in der jupyter_notebook_config.py-Datei in Jupyter Notebook.

jupyter-hub-conf

Ändern Sie die Werte in JupyterHubs der Datei jupyterhub_config.py.

jupyter-s3-conf

Konfigurieren Sie die S3-Persistenz für Jupyter Notebooks.

jupyter-sparkmagic-conf

Ändert die Werte in der config.json-Datei in Sparkmagic.

livy-conf

Ändert die Werte in der livy.conf-Datei von Livy.

livy-env

Ändert die Werte in der Livy-Umgebung.

livy-log4j

Ändert die log4j.properties-Einstellungen für Livy.

mapred-env

Ändern Sie die Werte in der MapReduce Anwendungsumgebung.

mapred-site

Ändern Sie die Werte in der Datei mapred-site.xml der MapReduce Anwendung.

oozie-env

Ändert die Werte in der Oozie-Umgebung.

oozie-log4j

Ändert die Werte in der oozie-log4j.properties-Datei in Oozie.

oozie-site

Ändert die Werte in der oozie-site.xml-Datei in Oozie.

phoenix-hbase-metrics

Ändert die Werte in der hadoop-metrics2-hbase.properties-Datei in Phoenix.

phoenix-hbase-site

Ändert die Werte in der hbase-site.xml-Datei in Phoenix.

phoenix-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Phoenix.

phoenix-metrics

Ändert die Werte in der hadoop-metrics2-phoenix.properties-Datei in Phoenix.

pig-env

Ändert die Werte in der Pig-Umgebung.

pig-properties

Ändert die Werte in der pig.properties-Datei in Pig.

pig-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Pig.

presto-log

Ändert die Werte in der log.properties-Datei in Presto.

presto-config

Ändert die Werte in der config.properties-Datei in Presto.

presto-password-authenticator

Ändern Sie Werte in der Presto-Datei password-authenticator.properties.

presto-env

Ändern Sie die Werte in der presto-env.sh-Datei in Presto.

presto-node

Ändern Sie die Werte in der node.properties-Datei in Presto.

presto-connector-blackhole

Ändert die Werte in der blackhole.properties-Datei in Presto.

presto-connector-cassandra

Ändert die Werte in der cassandra.properties-Datei in Presto.

presto-connector-hive

Ändert die Werte in der hive.properties-Datei in Presto.

presto-connector-jmx

Ändert die Werte in der jmx.properties-Datei in Presto.

presto-connector-kafka

Ändert die Werte in der kafka.properties-Datei in Presto.

presto-connector-localfile

Ändert die Werte in der localfile.properties-Datei in Presto.

presto-connector-memory

Ändert die Werte in der memory.properties-Datei in Presto.

presto-connector-mongodb

Ändert die Werte in der mongodb.properties-Datei in Presto.

presto-connector-mysql

Ändert die Werte in der mysql.properties-Datei in Presto.

presto-connector-postgresql

Ändert die Werte in der postgresql.properties-Datei in Presto.

presto-connector-raptor

Ändert die Werte in der raptor.properties-Datei in Presto.

presto-connector-redis

Ändert die Werte in der redis.properties-Datei in Presto.

presto-connector-redshift

Ändert die Werte in der redshift.properties-Datei.

presto-connector-tpch

Ändert die Werte in der tpch.properties-Datei in Presto.

presto-connector-tpcds

Ändert die Werte in der tpcds.properties-Datei in Presto.

spark

Amazon EMR — kuratierte Einstellungen für Apache Spark.

spark-defaults

Ändert die Werte in der spark-defaults.conf-Datei in Spark.

spark-env

Ändert die Werte in der Spark-Umgebung.

spark-hive-site

Ändert die Werte in der hive-site.xml-Datei in Spark.

spark-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Spark.

spark-metrics

Ändert die Werte in der metrics.properties-Datei in Spark.

sqoop-env

Ändert die Werte in der Sqoop-Umgebung.

sqoop-oraoop-site

Ändern Sie die Werte in der Datei oraoop-site.xml OraOop von Sqoop.

sqoop-site

Ändert die Werte in der sqoop-site.xml in Sqoop.

tez-site

Ändert die Werte in der tez-site.xml-Datei in Tez.

yarn-env

Werte in der YARN Umgebung ändern.

yarn-site

Ändern Sie die Werte in YARN der Datei yarn-site.xml.

zeppelin-env

Ändert die Werte in der Zeppelin-Umgebung.

zookeeper-config

Ändern Sie die Werte in ZooKeeper der Datei zoo.cfg.

zookeeper-log4j

Ändern Sie die Werte in ZooKeeper der Datei log4j.properties.