Amazon EMR, versión 4.3.0 - Amazon EMR

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Amazon EMR, versión 4.3.0

Versiones de las aplicaciones de la versión 4.3.0

Esta versión incluye las siguientes aplicaciones: Ganglia, Hadoop, Hive, Hue, Mahout, Oozie-Sandbox, Pig, Presto-Sandbox, Spark, y Zeppelin-Sandbox.

En la siguiente tabla se enumeran las versiones de la aplicación disponibles en esta versión de Amazon EMR y las versiones de la aplicación en las tres versiones anteriores de Amazon EMR (cuando corresponda).

Para ver un historial completo de las versiones de la aplicación disponibles para cada versión de Amazon EMR, consulte los temas siguientes:

Información sobre la versión de la aplicación
emr-4.3.0 emr-4.2.0 emr-4.1.0 emr-4.0.0
AWS SDK for Java 1.10.271.10,27No registradoNo registrado
Python No registradoNo registradoNo registradoNo registrado
Scala No registradoNo registradoNo registradoNo registrado
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink - - - -
Ganglia3.7.23.6.0 - -
HBase - - - -
HCatalog - - - -
Hadoop2.7.12.6.02.6.02.6.0
Hive1.0.01.0.01.0.01.0.0
Hudi - - - -
Hue3.7.13.7.13.7.1 -
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub - - - -
Livy - - - -
MXNet - - - -
Mahout0.11.00.11.00.11.00.10.0
Oozie - - - -
Oozie-Sandbox4.2.04.2.04.0.1 -
Phoenix - - - -
Pig0.14.00.14.00.14.00.14.0
Presto - - - -
Presto-Sandbox0.1300.1250.119 -
Spark1.6.01.5.21.5.01.4.1
Sqoop - - - -
Sqoop-Sandbox - - - -
TensorFlow - - - -
Tez - - - -
Trino (PrestosQL) - - - -
Zeppelin - - - -
Zeppelin-Sandbox0.5.50.5.50.6.0-SNAPSHOT -
ZooKeeper - - - -
ZooKeeper-Caja de arena - - - -

Notas de la versión 4.3.0

Las siguientes notas de la versión incluyen información sobre la versión 4.3.0 de Amazon EMR.

Fecha de lanzamiento: 19 de enero de 2016

Características
  • Actualizado a Hadoop 2.7.1

  • Actualizado a Spark 1.6.0

  • Actualizado Ganglia a 3.7.2

  • Actualizado Presto a 0.130

  • Amazon EMR ha hecho algunos cambios en spark.dynamicAllocation.enabled cuando se define en true; su valor predeterminado es false. Cuando se define en true, esto afecta a los valores predeterminados del ajuste maximizeResourceAllocation:

    • Si spark.dynamicAllocation.enabled se ha definido en true, spark.executor.instances no ha sido definido por maximizeResourceAllocation.

    • El ajuste spark.driver.memory se configura ahora en función de los tipos de instancia en el clúster de forma similar a cómo se define spark.executors.memory. Sin embargo, dado que la aplicación del controlador Spark puede ejecutarse en la instancia principal o en una de las instancias secundarias (por ejemplo, en un cliente de YARN y modos de clústeres, respectivamente), el ajuste spark.driver.memory se basa en el tipo de instancia del tipo de instancia más pequeño de estos dos grupos de instancias.

    • El ajuste spark.default.parallelism se define ahora como el doble del número de núcleos de CPU disponibles para contenedores de YARN. En las versiones anteriores, era la mitad de dicho valor.

    • Los cálculos de la sobrecarga de memoria reservada para procesos de Spark YARN se han ajustado para ser más precisos, lo que se traduce en un pequeño aumento en la cantidad total de memoria disponible para Spark (es decir, spark.executor.memory).

Problemas conocidos resueltos de las versiones anteriores
  • La agregación de registros de YARN ahora está habilitada de forma predeterminada.

  • Se ha corregido un problema por el que los registros no se enviaban a un bucket de registros de Amazon S3 del clúster cuando la agregación de registros de YARN estaba habilitada.

  • Los tamaños de contenedor de YARN ahora tienen un nuevo mínimo de 32 en todos los tipos de nodos.

  • Se ha corregido un problema con Ganglia que provocaba E/S de disco excesiva en el nodo principal en clústeres grandes.

  • Se ha corregido un problema que impedía que los registros de las aplicaciones se enviaran a Amazon S3 cuando se cierra un clúster.

  • Se ha corregido un problema en la CLI de EMRFS que provocaba que determinados comandos devolvieran error.

  • Se ha corregido un problema con Zeppelin que impedía que las dependencias se cargaran en la base. SparkContext

  • Se ha corregido un problema que se producía al intentar un ajuste de tamaño para añadir instancias.

  • Se ha corregido un problema en Hive donde CREATE TABLE AS SELECT realiza llamadas de lista excesivas a Amazon S3.

  • Se ha corregido un problema donde clústeres grandes no aprovisionarían correctamente cuando estaban instalados Hue, Oozie y Ganglia.

  • Se ha corregido un problema en s3-dist-cp que devolvería un código de salida cero incluso si ha devuelto un error.

Versiones de los componentes de la versión 4.3.0

A continuación, se muestran los componentes que Amazon EMR instala con esta versión. Algunos se instalan como parte de paquetes de aplicación de Big Data. Otros son exclusivos de Amazon EMR y se instalan para ciertos procesos y características del sistema. Normalmente, estos componentes comienzan con emr o aws. Normalmente, los paquetes de aplicación de macrodatos de la versión más reciente de Amazon EMR son las versiones más recientes que pueden encontrarse en la comunidad. Intentamos que las versiones de la comunidad estén disponibles en Amazon EMR lo más rápido posible.

Algunos componentes de Amazon EMR son distintos de las versiones que se encuentran en la comunidad. Estos componentes tienen una etiqueta de versión con el formato CommunityVersion-amzn-EmrVersion. La EmrVersion empieza por 0. Por ejemplo, si un componente de la comunidad de código abierto llamado myapp-component con la versión 2.2 se ha modificado tres veces para incluirlo en diferentes versiones de lanzamiento de Amazon EMR, la versión que se mostrará será 2.2-amzn-2.

Componente Versión Descripción
emr-ddb3.0.0Conector de Amazon DynamoDB para aplicaciones del ecosistema de Hadoop.
emr-goodies2.0.0Bibliotecas especialmente prácticas para el ecosistema de Hadoop.
emr-kinesis3.1.0Conector de Amazon Kinesis para aplicaciones del ecosistema de Hadoop.
emr-s3-dist-cp2.1.0Aplicación de copia distribuida optimizada para Amazon S3.
emrfs2.3.0Conector de Amazon S3 para aplicaciones del ecosistema de Hadoop.
ganglia-monitor3.7.2Agente de Ganglia incrustado para aplicaciones del ecosistema de Hadoop junto con el agente de monitorización de Ganglia.
ganglia-metadata-collector3.7.2Recopilador de metadatos de Ganglia para agregación de métricas a partir de los agentes de monitorización de Ganglia.
ganglia-web3.7.1Aplicación web para visualizar las métricas recopiladas por el recopilador de metadatos de Ganglia.
hadoop-client2.7.1-amzn-0Los clientes de línea de comando de Hadoop como, por ejemplo "hdfs", "hadoop" o "yarn".
hadoop-hdfs-datanode2.7.1-amzn-0Servicio de nivel de nodos de HDFS para el almacenamiento de bloques.
hadoop-hdfs-library2.7.1-amzn-0Biblioteca y cliente de línea de comandos HDFS
hadoop-hdfs-namenode2.7.1-amzn-0Servicio de HDFS para realizar un seguimiento de nombres de archivo y bloquear ubicaciones.
hadoop-httpfs-server2.7.1-amzn-0Punto de enlace HTTP para operaciones HDFS.
hadoop-kms-server2.7.1-amzn-0Servidor de administración de claves criptográficas basado en la API de Hadoop. KeyProvider
hadoop-mapred2.7.1-amzn-0MapReduce bibliotecas de motores de ejecución para ejecutar una aplicación. MapReduce
hadoop-yarn-nodemanager2.7.1-amzn-0Servicio de YARN para la administración de contenedores en un nodo individual.
hadoop-yarn-resourcemanager2.7.1-amzn-0Servicio de YARN para la asignación y administración de recursos de clúster y aplicaciones distribuidas.
hive-client1.0.0-amzn-2Cliente de línea de comando de Hive.
hive-metastore-server1.0.0-amzn-2Service para acceder al metaalmacén de Hive, un repositorio semántico que almacena metadatos para SQL en operaciones de Hadoop.
hive-server1.0.0-amzn-2Servicio para aceptar consultas de Hive como solicitudes web.
hue-server3.7.1-amzn-5Aplicación web para analizar datos con aplicaciones del ecosistema de Hadoop
mahout-client0.11.0Biblioteca para machine learning.
mysql-server5.5Servidor de bases de datos MySQL.
oozie-client4.2.0Cliente de línea de comando de Oozie.
oozie-server4.2.0Servicio para aceptar solicitudes de flujo de trabajo de Oozie.
presto-coordinator0.130Servicio para aceptar las consultas y administrar la ejecución de consultas entre presto-workers.
presto-worker0.130Service para ejecutar partes de una consulta.
pig-client0.14.0-amzn-0Cliente de línea de comando de Pig.
spark-client1.6.0Clientes de línea de comando de Spark.
spark-history-server1.6.0IU web para la visualización de eventos registrados durante la vida útil de una aplicación Spark completada.
spark-on-yarn1.6.0Motor de ejecución en memoria para YARN.
spark-yarn-slave1.6.0Bibliotecas de Apache Spark necesarias para esclavos de YARN.
webserver2.4Servidor HTTP de Apache.
zeppelin-server0.5.5-incubating-amzn-1Bloc de notas basado en web que permite el análisis de datos interactivo.

Clasificaciones de configuración de la versión 4.3.0

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

Clasificaciones de emr-4.3.0
Clasificaciones Descripción

capacity-scheduler

Cambiar los valores en el archivo capacity-scheduler.xml de Hadoop.

core-site

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

emrfs-site

Cambiar la configuración de EMRFS.

hadoop-env

Cambiar los valores en el entorno de Hadoop para todos los componentes de Hadoop.

hadoop-log4j

Cambiar los valores en el archivo log4j.properties de Hadoop.

hdfs-encryption-zones

Configurar zonas de cifrado de HDFS.

hdfs-site

Cambiar los valores en hdfs-site.xml de HDFS.

hive-env

Cambiar los valores en el entorno de Hive.

hive-exec-log4j

Cambie los valores en el archivo hive-exec-log 4j.properties de Hive.

hive-log4j

Cambiar los valores en el archivo hive-log4.properties de Hive.

hive-site

Cambiar los valores en el archivo hive-site.xml de Hive.

hue-ini

Cambiar los valores en el archivo ini de Hue

httpfs-env

Cambiar los valores en el entorno de HTTPFS.

httpfs-site

Cambiar los valores en el archivo httpfs-site.xml de Hadoop.

hadoop-kms-acls

Cambiar los valores en el archivo kms-acls.xml de Hadoop.

hadoop-kms-env

Cambiar los valores en el entorno de Hadoop KMS.

hadoop-kms-log4j

Cambiar los valores en el archivo kms-log4j.properties de Hadoop.

hadoop-kms-site

Cambiar los valores en el archivo kms-site.xml de Hadoop.

mapred-env

Cambie los valores en el entorno de la MapReduce aplicación.

mapred-site

Cambie los valores en el archivo mapred-site.xml de la MapReduce aplicación.

oozie-env

Cambiar los valores en el entorno de Oozie.

oozie-log4j

Cambiar los valores en el archivo oozie-log4j.properties de Oozie.

oozie-site

Cambiar los valores en el archivo oozie-site.xml de Oozie.

pig-properties

Cambiar los valores en el archivo pig.properties de Pig.

pig-log4j

Cambiar los valores en el archivo log4j.properties de Pig.

presto-log

Cambiar los valores en el archivo log.properties de Presto.

presto-config

Cambiar los valores en el archivo config.properties de Presto.

presto-connector-hive

Cambiar los valores en el archivo hive.properties de Presto.

spark

Configuración de Amazon EMR mantenida para Apache Spark.

spark-defaults

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

spark-env

Cambiar los valores en el entorno de Spark.

spark-log4j

Cambiar los valores en el archivo log4j.properties de Spark.

spark-metrics

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

yarn-env

Cambiar los valores en el entorno de YARN.

yarn-site

Cambiar los valores en el archivo yarn-site.xml de YARN.

zeppelin-env

Cambiar los valores en el entorno de Zeppelin.