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Amazon-EMR-Version 5.25.0
5.25.0 Anwendungsversionen
Die folgenden Anwendungen werden in dieser Version unterstützt: Flink
In der folgenden Tabelle sind die in dieser Version von Amazon EMR verfügbaren Anwendungsversionen und die Anwendungsversionen der vorherigen drei Amazon-EMR-Versionen (sofern zutreffend) aufgeführt.
Einen umfassenden Verlauf der Anwendungsversionen für jede Version von Amazon EMR finden Sie in den folgenden Themen:
| emr-5.25.0 | emr-5.24.1 | emr-5.24.0 | emr-5.23.1 | |
|---|---|---|---|---|
| AWS SDK for Java | 1.11.566 | 1,11.546 | 1,11.546 | 1,11.519 |
| Python | 2,7, 3,6 | 2,7, 3,6 | 2,7, 3,6 | 2,7, 3,6 |
| Scala | 2.11.12 | 2.11.12 | 2.11.12 | 2.11.12 |
| AmazonCloudWatchAgent | - | - | - | - |
| Delta | - | - | - | - |
| Flink | 1.8.0 | 1.8.0 | 1.8.0 | 1.7.1 |
| Ganglia | 3.7.2 | 3.7.2 | 3.7.2 | 3.7.2 |
| HBase | 1.4.9 | 1.4.9 | 1.4.9 | 1.4.9 |
| HCatalog | 2.3.5 | 2.3.4 | 2.3.4 | 2.3.4 |
| Hadoop | 2.8.5 | 2.8.5 | 2.8.5 | 2.8.5 |
| Hive | 2.3.5 | 2.3.4 | 2.3.4 | 2.3.4 |
| Hudi | - | - | - | - |
| Hue | 4.4.0 | 4.4.0 | 4.4.0 | 4.3.0 |
| Iceberg | - | - | - | - |
| JupyterEnterpriseGateway | - | - | - | - |
| JupyterHub | 0.9.6 | 0.9.6 | 0.9.6 | 0.9.4 |
| Livy | 0.6.0 | 0.6.0 | 0.6.0 | 0.5.0 |
| MXNet | 1.4.0 | 1.4.0 | 1.4.0 | 1.3.1 |
| Mahout | 0.13.0 | 0.13.0 | 0.13.0 | 0.13.0 |
| Oozie | 5.1.0 | 5.1.0 | 5.1.0 | 5.1.0 |
| Phoenix | 4.14.1 | 4.14.1 | 4.14.1 | 4.14.1 |
| Pig | 0.17.0 | 0.17.0 | 0.17.0 | 0.17.0 |
| Presto | 0.220 | 0.219 | 0.219 | 0.215 |
| Spark | 2.4.3 | 2.4.2 | 2.4.2 | 2.4.0 |
| Sqoop | 1.4.7 | 1.4.7 | 1.4.7 | 1.4.7 |
| TensorFlow | 1.13.1 | 1.12.0 | 1.12.0 | 1.12.0 |
| Tez | 0.9.2 | 0.9.1 | 0.9.1 | 0.9.1 |
| Trino (PrestoSQL) | - | - | - | - |
| Zeppelin | 0.8.1 | 0.8.1 | 0.8.1 | 0.8.1 |
| ZooKeeper | 3.4.14 | 3.4.13 | 3.4.13 | 3.4.13 |
5.25.0 Versionshinweise
Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen über Amazon-EMR-Version 5.25.0. Änderungen beziehen sich auf Version 5.24.1.
Erste Version: 17. Juli 2019
Letzte Aktualisierung: 30. Oktober 2019
Amazon EMR 5.25.0
Upgrades
AWS SDK for Java 1.11.566
Hive 2.3.5
Presto 0.220
Spark 2.4.3
TensorFlow 1,13,1
Tez 0.9.2
Zookeeper 3.4.14
Neue Features
(30. Oktober 2019) Beginnend mit der Amazon-EMR-Version 5.25.0 können Sie über die SeiteZusammenfassung des Clusters oder die Registerkarte Anwendungsverlauf in der Konsole eine Verbindung zu persistenten Spark-History-Servern herstellen. Anstatt einen Web-Proxy über eine SSH-Verbindung einzurichten, können Sie schnell auf die Benutzeroberfläche des Spark-History-Servers zugreifen, um Anwendungsmetriken einzusehen und auf relevante Protokolldateien für aktive und beendete Cluster zuzugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter Off-Cluster-Zugriff auf persistente Anwendungsbenutzeroberflächen im Verwaltungshandbuch für Amazon EMR.
Änderungen, Verbesserungen und behobene Probleme
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Spark
Die Leistung einiger Verknüpfungen wurde verbessert, indem Bloom-Filter zum Vorfiltern von Eingaben verwendet wurden. Die Optimierung ist standardmäßig deaktiviert und kann aktiviert werden, indem der Spark-Konfigurationsparameter
spark.sql.bloomFilterJoin.enabledauftruegesetzt wird.Die Leistung bei der Gruppierung nach Spalten vom Typ Zeichenfolge wurde verbessert.
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Die standardmäßige Spark-Executor-Speicher- und Core-Konfiguration von R4-Instanztypen für Cluster ohne Installation wurde verbessert. HBase
Es wurde ein früheres Problem mit dem Feature zum dynamischen Bereinigen von Partitionen behoben, bei dem sich die bereinigte Tabelle auf der linken Seite des Joins befinden musste.
Die Optimierung von DISTINCT vor INTERSECT wurde verbessert und gilt nun auch für weitere Fälle, in denen Aliase involviert sind.
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Die Inferenz der SQL-Planstatistiken für JOIN, gefolgt von DISTINCT-Abfragen, wurde verbessert. Diese Verbesserung ist standardmäßig deaktiviert und kann aktiviert werden, indem der Spark-Konfigurationsparameter
spark.sql.statsImprovements.enabledauftruegesetzt wird. Diese Optimierung ist für das Feature „Unterscheiden vor Überschneiden“ erforderlich und wird automatisch aktiviert, wennspark.sql.optimizer.distinctBeforeIntersect.enabledauftruegesetzt ist. Optimierte Verbindungsreihenfolge basierend auf Tabellengröße und Filtern. Diese Optimierung ist standardmäßig deaktiviert und kann aktiviert werden, indem der Spark-Konfigurationsparameter
spark.sql.optimizer.sizeBasedJoinReorder.enabledauftruegesetzt wird.
Weitere Informationen finden Sie unter Optimieren der Spark-Leistung.
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EMRFS
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Die EMRFS-Einstellung
fs.s3.buckets.create.enabledist jetzt standardmäßig deaktiviert. Bei Tests haben wir festgestellt, dass die Deaktivierung dieser Einstellung die Leistung verbessert und die unbeabsichtigte Erstellung von S3-Buckets verhindert. Wenn Ihre Anwendung auf dieser Funktionalität basiert, können Sie sie aktivieren, indem Sie die Eigenschafttruein der Konfigurationsklassifizierung vonfs.s3.buckets.create.enabledaufemrfs-sitesetzen. Weitere Informationen finden Sie unter Angeben einer Konfiguration beim Erstellen eines Clusters.
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Verbesserungen der lokalen Festplattenverschlüsselung und der S3-Verschlüsselung in Sicherheitskonfigurationen (5. August 2019)
Die Amazon-S3-Verschlüsselungseinstellungen wurden im Sicherheitskonfigurations-Setup von den Einstellungen für die lokale Festplattenverschlüsselung getrennt.
Es wurde eine Option hinzugefügt, um die EBS-Verschlüsselung mit Version 5.24.0 und höher zu aktivieren. Bei Auswahl dieser Option wird zusätzlich zu den Speichervolumes auch das Root-Geräte-Volume verschlüsselt. Frühere Versionen erforderten die Verwendung eines benutzerdefinierten AMI, um das Root-Geräte-Volume zu verschlüsseln.
Weitere Information erhalten Sie unter Verschlüsselungsoptionen im Verwaltungshandbuch für Amazon EMR.
Bekannte Probleme
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Bekanntes Problem in Clustern mit mehreren Primärknoten und Kerberos-Authentifizierung
Wenn Sie Cluster mit mehreren Primärknoten und Kerberos-Authentifizierung in Amazon-EMR-Versionen 5.20.0 und höher ausführen, können Probleme mit Cluster-Vorgängen wie dem Herunterskalieren oder der schrittweisen Übermittlung 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:
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SSH als
hadoop-Benutzer für den führenden Primärknoten 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.keytabund der Prinzipal hat das Format vonhadoop/<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.
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5.25.0 Komponentenversionen
Die Komponenten, die Amazon EMR mit dieser Version installiert, sind nachstehend aufgeführt. Einige werden als Teil von Big-Data-Anwendungspaketen installiert. Andere sind nur für Amazon EMR verfügbar und werden für Systemprozesse und -Features installiert. Diese beginnen in der Regel mit emr oder aws. Big-Data-Anwendungspakete in der aktuellsten Amazon-EMR-Version sind in der Regel die aktuelle Version, die in der Community zu finden ist. Wir stellen Community-Versionen in Amazon EMR so schnell wie möglich zur Verfügung.
Einige Komponenten in Amazon EMR unterscheiden sich von Community-Versionen. Diese Komponenten verfügen über eine Versionsbezeichnung in der Form CommunityVersion-amzn-EmrVersionEmrVersionmyapp-component der Version 2.2 dreimal für die Aufnahme in verschiedene Amazon-EMR-Versionen geändert wurde, wird ihre Version als 2.2-amzn-2 aufgeführt.
| Komponente | Version | Beschreibung |
|---|---|---|
| aws-sagemaker-spark-sdk | 1.2.4 | Amazon SageMaker Spark-SDK |
| emr-ddb | 4.10.0 | Amazon DynamoDB-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem. |
| emr-goodies | 2.9.0 | Praktische Bibliotheken für das Hadoop-Ökosystem. |
| emr-kinesis | 3.4.0 | Amazon Kinesis-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem. |
| emr-s3-dist-cp | 2.11.0 | Verteilte Kopieranwendung, die für Amazon S3 optimiert ist. |
| emr-s3-select | 1.3.0 | EMR S3Select-Konnektor |
| emrfs | 2.34.0 | Amazon S3-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem. |
| flink-client | 1.8.0 | Apache Flink-Clientskripts und -Anwendungen für die Befehlszeile. |
| ganglia-monitor | 3.7.2 | Eingebetteter Ganglia-Agent für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem zusammen mit dem Ganglia-Überwachungsagent. |
| ganglia-metadata-collector | 3.7.2 | Ganglia-Metadaten-Kollektor zum Aggregieren von Metriken aus Ganglia-Überwachungsagenten. |
| ganglia-web | 3.7.1 | Webanwendung zum Anzeigen von durch den Ganglia-Metadaten-Kollektor gesammelten Metriken. |
| hadoop-client | 2.8.5-amzn-4 | Hadoop-Befehlszeilen-Clients wie z. B. "hdfs", "Hadoop" oder "Garn". |
| hadoop-hdfs-datanode | 2.8.5-amzn-4 | HDFS-Service auf Knotenebene zum Speichern von Blöcken. |
| hadoop-hdfs-library | 2.8.5-amzn-4 | HDFS-Client und -Bibliothek für die Befehlszeile |
| hadoop-hdfs-namenode | 2.8.5-amzn-4 | HDFS-Service für die Nachverfolgung von Dateinamen und Block-Speicherorten. |
| hadoop-hdfs-journalnode | 2.8.5-amzn-4 | HDFS-Service zum Verwalten des Hadoop-Dateisystemjournals auf HA-Clustern. |
| hadoop-httpfs-server | 2.8.5-amzn-4 | HTTP-Endpunkt für HDFS-Operationen. |
| hadoop-kms-server | 2.8.5-amzn-4 | Kryptografischer Schlüsselverwaltungsserver, der auf der Hadoop-API basiert. KeyProvider |
| hadoop-mapred | 2.8.5-amzn-4 | MapReduce Execution Engine-Bibliotheken zum Ausführen einer MapReduce Anwendung. |
| hadoop-yarn-nodemanager | 2.8.5-amzn-4 | YARN-Service für die Verwaltung von Containern auf einem einzelnen Knoten. |
| hadoop-yarn-resourcemanager | 2.8.5-amzn-4 | YARN-Service für Zuweisung und Verwaltung von Cluster-Ressourcen und verteilten Anwendungen. |
| hadoop-yarn-timeline-server | 2.8.5-amzn-4 | Service für das Abrufen von aktuellen und historischen Informationen für YARN-Anwendungen. |
| hbase-hmaster | 1.4.9 | Dienst für einen HBase Cluster, der für die Koordination von Regionen und die Ausführung von Verwaltungsbefehlen verantwortlich ist. |
| hbase-region-server | 1.4.9 | Dienst für die Versorgung einer oder mehrerer HBase Regionen. |
| hbase-client | 1.4.9 | HBase Befehlszeilenclient. |
| hbase-rest-server | 1.4.9 | Dienst, der einen RESTful HTTP-Endpunkt für bereitstellt. HBase |
| hbase-thrift-server | 1.4.9 | Dienst, der einen Thrift-Endpunkt für HBase bereitstellt. |
| hcatalog-client | 2.3.5-amzn-0 | Der "hcat"-Befehlszeilen-Client-für das Bearbeiten des hcatalog-Servers. |
| hcatalog-server | 2.3.5-amzn-0 | Bereitstellung von Diensten HCatalog, einer Tabelle und einer Speicherverwaltungsebene für verteilte Anwendungen. |
| hcatalog-webhcat-server | 2.3.5-amzn-0 | HTTP-Endpunkt, der eine REST-Schnittstelle für bereitstellt HCatalog. |
| hive-client | 2.3.5-amzn-0 | Hive-Befehlszeilen-Client. |
| hive-hbase | 2.3.5-amzn-0 | Hive-hbase client. |
| hive-metastore-server | 2.3.5-amzn-0 | Service für den Zugriff auf den Hive-Metastore (ein semantisches Repository für die Speicherung von Metadaten für SQL zu Hadoop-Operationen). |
| hive-server2 | 2.3.5-amzn-0 | Service zur Annahme von Hive-Abfragen als Webanfragen. |
| hue-server | 4.4.0 | Webanwendung für die Analyse von Daten mithilfe von Hadoop-Anwendungen. |
| jupyterhub | 0.9.6 | Multi-User-Server für Jupyter-Notebooks |
| livy-server | 0.6.0-incubating | REST-Schnittstelle für die Interaktion mit Apache Spark |
| nginx | 1.12.1 | nginx [engine x] ist ein HTTP- und Reverse-Proxy-Server. |
| mahout-client | 0.13.0 | Bibliothek für Machine Learning. |
| mxnet | 1.4.0 | Eine flexible, skalierbare und effiziente Bibliothek für Deep Learning. |
| mysql-server | 5.5.54+ | MySQL-Datenbankserver. |
| nvidia-cuda | 9.2.88 | Nvidia-Treiber und Cuda-Toolkit |
| oozie-client | 5.1.0 | Oozie-Befehlszeilen-Client. |
| oozie-server | 5.1.0 | Service für die Annahme von Oozie Workflow-Anforderungen. |
| opencv | 3.4.0 | Open Source Computer Vision Library. |
| phoenix-library | 4.14.1- -1.4 HBase | Die Phoenix-Bibliotheken für den Server und den Client |
| phoenix-query-server | 4,14,1- -1,4 HBase | Ein schlanker Server für den Zugriff auf JDBC und Protokollpuffer sowie den Zugriff auf die Avatica-API über das JSON-Format. |
| presto-coordinator | 0.220 | Service zur Annahme von Abfragen und die Verwaltung der Abfrageausführung der Presto-Worker. |
| presto-worker | 0.220 | Service für das Ausführen von Teilen einer Abfrage. |
| pig-client | 0.17.0 | Pig-Befehlszeilen-Client. |
| r | 3.4.1 | The R Project for Statistical Computing (Software zur statistischen Datenverarbeitung) |
| spark-client | 2.4.3 | Spark-Befehlszeilen-Clients. |
| spark-history-server | 2.4.3 | Web-Benutzeroberfläche zum Anzeigen von protokollierten Ereignissen für die gesamte Lebensdauer einer abgeschlossenen Spark-Anwendung. |
| spark-on-yarn | 2.4.3 | In-Memory-Ausführungs-Engine für YARN. |
| spark-yarn-slave | 2.4.3 | Apache Spark-Bibliotheken, die von YARN-Slaves benötigt werden. |
| sqoop-client | 1.4.7 | Apache Sqoop-Befehlszeilen-Client. |
| tensorflow | 1.13.1 | TensorFlow Open-Source-Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen. |
| tez-on-yarn | 0.9.2 | Die Tez-YARN-Anwendung und -Bibliotheken. |
| webserver | 2.4.25+ | Apache HTTP-Server. |
| zeppelin-server | 0.8.1 | Webbasiertes Notizbuch, das interaktive Datenanalysen ermöglicht. |
| zookeeper-server | 3.4.14 | Zentraler Service für die Verwaltung von Konfigurationsinformationen, die Benennung, die Bereitstellung verteilter Synchronisierung und die Bereitstellung von Gruppenservices. |
| zookeeper-client | 3.4.14 | ZooKeeper Befehlszeilen-Client. |
5.25.0 Konfigurationsklassifizierungen
Mithilfe von Konfigurationsklassifizierungen können Sie Anwendungen anpassen. Diese entsprechen häufig einer XML-Konfigurationsdatei für die Anwendung, z. B. hive-site.xml Weitere Informationen finden Sie unter Anwendungen konfigurieren.
| Klassifizierungen | Beschreibung |
|---|---|
capacity-scheduler | Ändert die Werte in der capacity-scheduler.xml-Datei in Hadoop. |
container-log4j | Ändert die Werte in der container-log4j.properties-Datei in Hadoop YARN. |
core-site | Ändert die Werte in der core-site.xml-Datei in Hadoop. |
emrfs-site | Ändert die EMRFS-Einstellungen. |
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 | Von Amazon EMR kuratierte Einstellungen für Apache. HBase |
hbase-env | Werte in HBase der Umgebung ändern. |
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 | Konfiguriert die HDFS-Verschlüsselungszonen. |
hdfs-site | Ändert die Werte in der hdfs-site.xml-Datei in HDFS. |
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 .xml HCatalog. proto-hive-site |
hcatalog-webhcat-env | Werte in der HCatalog HCat Webumgebung ändern. |
hcatalog-webhcat-log4j2 | Ändern Sie die Werte in den HCat log4j2.properties von HCatalog Web. |
hcatalog-webhcat-site | Ändern Sie die Werte in der Datei webhcat-site.xml von HCatalog WebHCat. |
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 | Ändert die Werte in der HTTPFS-Umgebung. |
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 | Ändert die Werte in der KMS-Umgebung in Hadoop. |
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. |
recordserver-env | Werte in der RecordServer EMR-Umgebung ändern. |
recordserver-conf | Ändern Sie die Werte in der Datei RecordServer server.properties von EMR. |
recordserver-log4j | Ändern Sie die Werte in der Datei RecordServer log4j.properties von EMR. |
spark | Hierbei handelt es sich um von Amazon EMR zusammengestellte 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 von Sqoop OraOop. |
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 | Ändert die Werte in der YARN-Umgebung. |
yarn-site | Ändert die Werte in der yarn-site.xml-Datei in YARN. |
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. |
