Versiones de Amazon EMR en EKS 6.13.0 - Amazon EMR
VersionesNotas de la versiónCaracterísticas

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Versiones de Amazon EMR en EKS 6.13.0

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 Amazon EMR que se ejecuta en Amazon EC2 y sobre la versión 6.13.0 de Amazon EMR en general, consulte Amazon EMR 6.13.0 en la Guía de versiones de Amazon EMR.

Versiones de Amazon EMR en EKS 6.13

Las siguientes versiones de Amazon EMR 6.13.0 están disponibles para Amazon EMR en EKS. Seleccione una versión específica de emr-6.13.0-XXXX para ver más detalles, como la etiqueta de imagen de contenedor relacionada.

  • emr-6.13.0-latest

  • emr-6.13.0-20230814

  • emr-6.13.0-spark-rapids-latest

  • emr-6.13.0-spark-rapids-20230814

  • emr-6.13.0-java11-latest

  • emr-6.13.0-java11-20230814

  • emr-6.13.0-java17-latest

  • emr-6.13.0-java17-20230814

  • emr-6.13.0-java17-al2023-latest

  • emr-6.13.0-java17-al2023-20230814

  • emr-6.13.0-spark-rapids-java17-latest

  • emr-6.13.0-spark-rapids-java17-20230814

  • emr-6.13.0-spark-rapids-java17-al2023-latest

  • emr-6.13.0-spark-rapids-java17-al2023-20230814

  • notebook-spark/emr-6.13.0-latest

  • notebook-spark/emr-6.13.0-20230814

  • notebook-spark/emr-6.13.0-spark-rapids-latest

  • notebook-spark/emr-6.13.0-spark-rapids-20230814

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java11-latest

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java11-20230814

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java17-latest

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java17-20230814

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java17-al2023-latest

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java17-al2023-20230814

  • notebook-python/emr-6.13.0-latest

  • notebook-python/emr-6.13.0-20230814

  • notebook-python/emr-6.13.0-spark-rapids-latest

  • notebook-python/emr-6.13.0-spark-rapids-20230814

  • notebook-python/emr-6.13.0-java11-latest

  • notebook-python/emr-6.13.0-java11-20230814

  • notebook-python/emr-6.13.0-java17-latest

  • notebook-python/emr-6.13.0-java17-20230814

  • notebook-python/emr-6.13.0-java17-al2023-latest

  • notebook-python/emr-6.13.0-java17-al2023-20230814

Notas de la versión

Notas de la versión de Amazon EMR en EKS 6.13.0

  • Aplicaciones compatibles ‐ AWS SDK for Java 1.12.513, Apache Spark 3.4.1-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-1, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0.amzn

  • 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

    StartJobRunPara CreateManagedEndpoint APIsusar con y:

    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 su uso específico con CreateManagedEndpoint APIs:

    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 Configuración de aplicaciones.

Características notables

Las siguientes características se incluyen en la versión 6.13 de Amazon EMR en EKS.

  • Amazon Linux 2023: con Amazon EMR en EKS 6.13 y versiones posteriores, puede lanzar Spark con AL2 023 como sistema operativo junto con el tiempo de ejecución de Java 17. Para ello, utilice la etiqueta de versión que incluya al2023 en su nombre. Por ejemplo: emr-6.13.0-java17-al2023-latest. Le recomendamos que valide y ejecute pruebas de rendimiento antes de migrar sus cargas de trabajo de producción a AL2 023 y Java 17.

  • Amazon EMR en EKS con Apache Flink (versión preliminar pública): las versiones 6.13 y posteriores de Amazon EMR en EKS son compatibles con Apache Flink, disponible en la versión preliminar pública. Con este lanzamiento, puede ejecutar su aplicación basada en Apache Flink junto con otros tipos de aplicaciones en el mismo clúster de Amazon EKS. Esto ayuda a mejorar la utilización de los recursos y a simplificar la administración de la infraestructura. Si ya ejecuta marcos de macrodatos en Amazon EKS, ahora puede dejar que Amazon EMR automatice el aprovisionamiento y la administración.