Versiones de Amazon EMR en EKS 6.12.0 - Amazon EMR
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Versiones de Amazon EMR en EKS 6.12.0

Esta página describe la funcionalidad nueva y actualizada de Amazon EMR que es específica de la implementación de Amazon EMR en EKS. Para obtener más información sobre las ejecuciones de Amazon EMR en Amazon EC2 y sobre la versión 6.12.0 de Amazon EMR en general, consulte Amazon EMR 6.12.0 en la Guía de publicación de Amazon EMR.

Versiones de Amazon EMR en EKS 6.12

Las siguientes versiones de Amazon EMR 6.12.0 están disponibles para Amazon EMR en EKS. Seleccione una versión específica de emr-6.12.0-XXXX para ver más detalles, como la etiqueta de imagen de contenedor relacionada.

  • emr-6.12.0-latest

  • emr-6.12.0-20240321

  • emr-6.12.0-20230701

  • emr-6.12.0-spark-rapids-latest

  • emr-6.12.0-spark-rapids-20230701

  • emr-6.12.0-java11-latest

  • emr-6.12.0-java11-20230701

  • emr-6.12.0-java17-latest

  • emr-6.12.0-java17-20230701

  • emr-6.12.0-spark-rapids-java17-latest

  • emr-6.12.0-spark-rapids-java17-20230701

  • notebook-spark/emr-6.12.0-latest

  • notebook-spark/emr-6.12.0-20230701

  • notebook-spark/emr-6.12.0-spark-rapids-latest

  • notebook-spark/emr-6.12.0-spark-rapids-20230701

  • notebook-python/emr-6.12.0-latest

  • notebook-python/emr-6.12.0-20230701

  • notebook-python/emr-6.12.0-spark-rapids-latest

  • notebook-python/emr-6.12.0-spark-rapids-20230701

Notas de la versión

Notas de la versión de Amazon EMR en EKS 6.12.0

  • Aplicaciones compatibles: AWS SDK for Java 1.12.490, Apache Spark 3.4.0-amzn-0, Apache Hudi 0.13.1-amzn-0, Apache Iceberg 1.3.0-amzn-0, Delta 2.4.0, Apache Spark RAPIDS 23.06.0-amzn-0, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0

  • Componentes compatibles: aws-sagemaker-spark-sdk, emr-ddb, emr-goodies, emr-s3-select, emrfs, hadoop-client, hudi, hudi-spark, iceberg, spark-kubernetes.

  • Clasificaciones de configuración compatibles

    Para usar con las API StartJobRun y CreateManagedEndpoint:

    Clasificaciones Descripciones

    core-site

    Cambia los valores en el archivo de Hadoop core-site.xml.

    emrfs-site

    Cambiar la configuración de EMRFS.

    spark-metrics

    Cambia los valores en el archivo de Spark metrics.properties.

    spark-defaults

    Cambia los valores en el archivo de Spark spark-defaults.conf.

    spark-env

    Cambiar los valores en el entorno de Spark.

    spark-hive-site

    Cambia los valores en el archivo de Spark hive-site.xml.

    spark-log4j

    Cambia los valores en el archivo de Spark log4j2.properties.

    emr-job-submitter

    Configuración del pod de remitente de trabajos.

    Para usar específicamente con las API CreateManagedEndpoint:

    Clasificaciones Descripciones

    jeg-config

    Cambia los valores en el archivo jupyter_enterprise_gateway_config.py de Jupyter Enterprise Gateway.

    jupyter-kernel-overrides

    Cambia el valor de la imagen del kernel en el archivo de especificaciones del kernel de Jupyter.

    Las clasificaciones de configuración le permiten personalizar las aplicaciones. Suelen corresponder a un archivo XML de configuración para la aplicación como, por ejemplo, spark-hive-site.xml. Para obtener más información, consulte Configurar aplicaciones.

Características notables

Las siguientes características se incluyen en la versión 6.12 de Amazon EMR en EKS.

  • Java 17: con Amazon EMR en EKS 6.12 y versiones posteriores, puede lanzar Spark con el tiempo de ejecución de Java 17. Para ello, pase emr-6.12.0-java17-latest como una etiqueta de versión. Le recomendamos que valide y ejecute pruebas de rendimiento antes de trasladar las cargas de trabajo de producción de versiones anteriores de la imagen de Java a la imagen de Java 17.