EMRAmazon-Version 5.30.2 - Amazon EMR
5.30.2 Anwendungsversionen5.30.2 Versionshinweise5.30.2 Komponentenversionen5.30.2 Konfigurationsklassifizierungen

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.

EMRAmazon-Version 5.30.2

5.30.2 Anwendungsversionen

Die folgenden Anwendungen werden in dieser Version unterstützt: Flink, Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hudi, 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-5.30.2 emr-5.30.1 emr-5.30.0 emr-5.29.0
AWS SDKfür Java 1.11.7591,11.7591,11.7591,11,682
Python 2,7, 3,72,7, 3,72,7, 3,72,7, 3,6
Scala 2.11.122.11.122.11.122.11.12
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.10.01.10.01.10.01.9.1
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.131.4.131.4.131.4.10
HCatalog2.3.62.3.62.3.62.3.6
Hadoop2.8.52.8.52.8.52.8.5
Hive2.3.62.3.62.3.62.3.6
Hudi0.5.2-incubating0.5.2-incubating0.5.2-incubating0.5.0-incubating
Hue4.6.04.6.04.6.04.4.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub1.1.01.1.01.1.01.0.0
Livy0.7.00.7.00.7.00.6.0
MXNet1.5.11.5.11.5.11.5.1
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.2.05.2.05.2.05.1.0
Phoenix4.14.34.14.34.14.34.14.3
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.2320.2320.2320.227
Spark2.4.52.4.52.4.52.4.4
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow1.14.01.14.01.14.01.14.0
Tez0.9.20.9.20.9.20.9.2
Trino (Presto) SQL - - - -
Zeppelin0.8.20.8.20.8.20.8.2
ZooKeeper3.4.143.4.143.4.143.4.14

5.30.2 Versionshinweise

Dies ist eine Version zur Behebung von Problemen mit Amazon EMR Scaling, wenn ein Cluster nicht erfolgreich hoch-/herunterskaliert werden kann oder wenn es zu Anwendungsausfällen kommt.

Änderungen, Verbesserungen und behobene Probleme

  • Es wurde ein Problem behoben, bei dem Skalierungsanforderungen für einen großen, stark ausgelasteten Cluster fehlschlugen, wenn EMR Amazon-On-Cluster-Daemons Aktivitäten zur Integritätsprüfung durchführten, z. B. das Erfassen von YARN Knotenstatus und HDFS Knotenstatus. Dies geschah, weil On-Cluster-Daemons nicht in der Lage waren, die Gesundheitsstatusdaten eines Knotens an interne Amazon-Komponenten zu übermitteln. EMR

  • Die EMR Cluster-Daemons wurden verbessert, um den Knotenstatus bei der Wiederverwendung von IP-Adressen korrekt nachzuverfolgen, um die Zuverlässigkeit bei Skalierungsvorgängen zu erhöhen.

  • SPARK-29683. Es wurde ein Problem behoben, bei dem während der Cluster-Skalierung Auftragsfehler auftraten, da Spark davon ausging, dass alle verfügbaren Knoten auf der Verweigern-Liste standen.

  • YARN-9011. Es wurde ein Problem behoben, bei dem Jobfehler aufgrund eines Fehlers bei der YARN Außerbetriebnahme auftraten, wenn der Cluster versuchte, nach oben oder unten zu skalieren.

  • Das Problem mit Schritt- oder Jobfehlern bei der Cluster-Skalierung wurde behoben, indem sichergestellt wurde, dass die Knotenstatus zwischen den EMR Amazon-On-Cluster-Daemons und/immer konsistent sind. YARN HDFS

  • Es wurde ein Problem behoben, bei dem Clustervorgänge wie Herunterskalierung und Schrittübermittlung für EMR Amazon-Cluster, die mit Kerberos-Authentifizierung aktiviert waren, fehlschlugen. Dies lag daran, dass der EMR Amazon-On-Cluster-Daemon das Kerberos-Ticket nicht erneuert hat, das für die sichere Kommunikation HDFS YARN mit/auf dem primären Knoten erforderlich ist.

  • Neuere EMR Amazon-Versionen beheben das Problem mit einem niedrigeren Limit für „Max. Anzahl geöffneter Dateien“ für ältere Versionen AL2 in AmazonEMR. Die EMR Amazon-Versionen 5.30.1, 5.30.2, 5.31.1, 5.32.1, 6.0.1, 6.1.1, 6.2.1, 5.33.0, 6.3.0 und höher enthalten jetzt einen dauerhaften Fix mit einer höheren Einstellung für „Max. Anzahl geöffneter Dateien“.

  • HTTPSist jetzt standardmäßig für Amazon Linux-Repositorys aktiviert. Wenn Sie eine Amazon S3 VPCE S3-Richtlinie verwenden, um den Zugriff auf bestimmte Buckets zu beschränken, müssen Sie den neuen Amazon Linux-Bucket ARN arn:aws:s3:::amazonlinux-2-repos-$region/* zu Ihrer Richtlinie hinzufügen ($regionersetzen Sie ihn durch die Region, in der sich der Endpunkt befindet). Weitere Informationen finden Sie unter diesem Thema in den AWS Diskussionsforen. Ankündigung: Amazon Linux 2 unterstützt jetzt die Verwendung HTTPS beim Herstellen einer Verbindung zu Paket-Repositorys.

Bekannte Probleme

  • Wenn Sie Spark mit der Formatierung des Hive-Partitionsspeicherorts verwenden, um Daten in Amazon S3 zu lesen, und Sie Spark auf den EMR Amazon-Versionen 5.30.0 bis 5.36.0 und 6.2.0 bis 6.9.0 ausführen, kann ein Problem auftreten, das Ihr Cluster daran hindert, Daten korrekt zu lesen. Dies kann passieren, wenn Ihre Partitionen alle der folgenden Eigenschaften aufweisen:

    • Zwei oder mehr Partitionen werden aus derselben Tabelle gescannt.

    • Mindestens ein Partitionsverzeichnispfad ist ein Präfix für mindestens einen anderen Partitionsverzeichnispfad, z. B. ist s3://bucket/table/p=a ein Präfix von s3://bucket/table/p=a b.

    • Das erste Zeichen, das auf das Präfix im anderen Partitionsverzeichnis folgt, hat einen Wert von UTF -8, der kleiner als das Zeichen (U+002F) ist. / Beispielsweise fällt das Leerzeichen (U+0020), das in s3://bucket/table/p=a b zwischen a und b vorkommt, in diese Kategorie. Beachten Sie, dass es 14 weitere Zeichen gibt, die keine Kontrollzeichen sind: !"#$%&‘()*+,-. Weitere Informationen finden Sie unter Kodierungstabelle UTF -8 und Unicode-Zeichen.

    Um dieses Problem zu umgehen, stellen Sie die spark.sql.sources.fastS3PartitionDiscovery.enabled-Konfiguration auf false in der spark-defaults-Klassifizierung ein.

5.30.2 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-sdk1.3.0Amazon SageMaker Spark SDK
emr-ddb4.14.0Amazon DynamoDB-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-goodies2.13.0Praktische Bibliotheken für das Hadoop-Ökosystem.
emr-kinesis3.5.0Amazon Kinesis-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-s3-dist-cp2.14.0Verteilte Kopieranwendung, die für Amazon S3 optimiert ist.
emr-s3-select1.5.0EMRS3Select-Anschluss
emrfs2.40.0Amazon S3-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
flink-client1.10.0Apache 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-6.1Hadoop-Befehlszeilen-Clients wie z. B. "hdfs", "Hadoop" oder "Garn".
hadoop-hdfs-datanode2.8.5-amzn-6.1HDFSDienst auf Knotenebene zum Speichern von Blöcken.
hadoop-hdfs-library2.8.5-amzn-6.1HDFSBefehlszeilenclient und Bibliothek
hadoop-hdfs-namenode2.8.5-amzn-6.1HDFSDienst zum Verfolgen von Dateinamen und Blockspeicherorten.
hadoop-hdfs-journalnode2.8.5-amzn-6.1HDFSDienst für die Verwaltung des Hadoop-Dateisystem-Journals auf HA-Clustern.
hadoop-httpfs-server2.8.5-amzn-6.1HTTPEndpunkt für OperationenHDFS.
hadoop-kms-server2.8.5-amzn-6.1Kryptografischer Schlüsselverwaltungsserver, der auf dem von Hadoop basiert. KeyProvider API
hadoop-mapred2.8.5-amzn-6.1MapReduce Execution Engine-Bibliotheken zum Ausführen einer MapReduce Anwendung.
hadoop-yarn-nodemanager2.8.5-amzn-6.1YARNDienst zur Verwaltung von Containern auf einem einzelnen Knoten.
hadoop-yarn-resourcemanager2.8.5-amzn-6.1YARNDienst für die Zuweisung und Verwaltung von Clusterressourcen und verteilten Anwendungen.
hadoop-yarn-timeline-server2.8.5-amzn-6.1Dienst zum Abrufen aktueller und historischer Informationen für YARN Anwendungen.
hbase-hmaster1.4.13Dienst für einen HBase Cluster, der für die Koordination der Regionen und die Ausführung von Verwaltungsbefehlen zuständig ist.
hbase-region-server1.4.13Dienst für die Versorgung einer oder mehrerer HBase Regionen.
hbase-client1.4.13HBaseBefehlszeilenclient.
hbase-rest-server1.4.13Dienst, der einen RESTful HTTP Endpunkt für bereitstellt. HBase
hbase-thrift-server1.4.13Dienst, der einen Thrift-Endpunkt für HBase bereitstellt.
hcatalog-client2.3.6-amzn-2Der "hcat"-Befehlszeilen-Client-für das Bearbeiten des hcatalog-Servers.
hcatalog-server2.3.6-amzn-2Bereitstellung von DienstenHCatalog, einer Tabelle und einer Speicherverwaltungsebene für verteilte Anwendungen.
hcatalog-webhcat-server2.3.6-amzn-2HTTPEndpunkt, der eine REST Schnittstelle zu bereitstelltHCatalog.
hive-client2.3.6-amzn-2Hive-Befehlszeilen-Client.
hive-hbase2.3.6-amzn-2Hive-hbase client.
hive-metastore-server2.3.6-amzn-2Dienst für den Zugriff auf den Hive-Metastore, ein semantisches Repository, das Metadaten für SQL Hadoop-Operationen speichert.
hive-server22.3.6-amzn-2Service zur Annahme von Hive-Abfragen als Webanfragen.
hudi0.5.2-incubatingInkrementelles Verarbeitungs-Framework zur Stromversorgung der Datenpipline bei geringer Latenz und hoher Effizienz.
hudi-presto0.5.2-incubatingBundle-Bibliothek zum Ausführen von Presto mit Hudi.
hue-server4.6.0Webanwendung für die Analyse von Daten mithilfe von Hadoop-Anwendungen.
jupyterhub1.1.0Multi-User-Server für Jupyter-Notebooks
livy-server0.7.0-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.
mxnet1.5.1Eine flexible, skalierbare und effiziente Bibliothek für Deep Learning.
mariadb-server5.5.64+Mein SQL Datenbankserver.
nvidia-cuda9.2.88Nvidia-Treiber und Cuda-Toolkit
oozie-client5.2.0Oozie-Befehlszeilen-Client.
oozie-server5.2.0Service für die Annahme von Oozie Workflow-Anforderungen.
opencv3.4.0Open Source Computer Vision Library.
phoenix-library4.14.3- -1.4 HBaseDie Phoenix-Bibliotheken für den Server und den Client
phoenix-query-server4,14,3- -1,4 HBaseEin leichter Server, der sowohl JDBC Zugriff als auch Protokollpuffer und JSON Formatzugriff auf die Avatica bietet API
presto-coordinator0.232Service zur Annahme von Abfragen und die Verwaltung der Abfrageausführung der Presto-Worker.
presto-worker0.232Service für das Ausführen von Teilen einer Abfrage.
presto-client0.232Presto-Befehlszeilenclient, der auf den Standby-Mastern eines HA-Clusters installiert ist, auf denen der Presto-Server nicht gestartet wird.
pig-client0.17.0Pig-Befehlszeilen-Client.
r3.4.3The R Project for Statistical Computing (Software zur statistischen Datenverarbeitung)
ranger-kms-server1.2.0Apache Ranger Key Management System
spark-client2.4.5-amzn-0.1Spark-Befehlszeilen-Clients.
spark-history-server2.4.5-amzn-0.1Web-Benutzeroberfläche zum Anzeigen von protokollierten Ereignissen für die gesamte Lebensdauer einer abgeschlossenen Spark-Anwendung.
spark-on-yarn2.4.5-amzn-0.1In-Memory-Ausführungsengine für. YARN
spark-yarn-slave2.4.5-amzn-0.1Apache Spark-Bibliotheken, die von YARN Slaves benötigt werden.
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop-Befehlszeilen-Client.
tensorflow1.14.0TensorFlow Open-Source-Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen.
tez-on-yarn0.9.2Die YARN TEZ-Anwendung und die Bibliotheken.
webserver2.4.25+HTTPApache-Server.
zeppelin-server0.8.2Webbasiertes Notizbuch, das interaktive Datenanalysen ermöglicht.
zookeeper-server3.4.14Zentraler Service für die Verwaltung von Konfigurationsinformationen, die Benennung, die Bereitstellung verteilter Synchronisierung und die Bereitstellung von Gruppenservices.
zookeeper-client3.4.14ZooKeeper Befehlszeilen-Client.

5.30.2 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-5.30.2-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

Ändern Sie die Werte in der UmgebungHBase.

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

Ändern Sie die Werte in der Umgebung. 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.

hudi-env

Ändern der Werte in der Hudi-Umgebung.

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.

ranger-kms-dbks-site

Ändern Sie die Werte in der Datei dbks-site.xml von RangerKMS.

ranger-kms-site

Ändern Sie die Werte in der ranger-kms-site XML-Datei von Ranger. KMS

ranger-kms-env

Ändern Sie Werte in der KMS Ranger-Umgebung.

ranger-kms-log4j

Ändern Sie die Werte in der Datei kms-log4j.properties von Ranger. KMS

ranger-kms-db-ca

Ändern Sie die Werte für die CA-Datei auf S3 für Meine Verbindung mit Ranger. SQL SSL KMS

recordserver-env

Werte in der EMR RecordServer Umgebung ändern.

recordserver-conf

Ändern Sie die Werte in EMR RecordServer der Datei server.properties.

recordserver-log4j

Ändern Sie die Werte in der Datei EMR RecordServer log4j.properties.

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.