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Amazon EMR sur les EKS versions 7.0.0
Cette page décrit les fonctionnalités nouvelles et mises à jour pour Amazon EMR qui sont spécifiques à Amazon en cours EMR de EKS déploiement. Pour en savoir plus sur l'EMRexécution d'Amazon sur Amazon EC2 et sur la version EMR 7.0.0 d'Amazon en général, consultez Amazon EMR 7.0.0 dans le guide des EMRversions d'Amazon.
Amazon EMR sur les versions EKS 7.0
Les versions EMR 7.0.0 d'Amazon suivantes sont disponibles pour Amazon EMR surEKS. Sélectionnez une XXXX version emr-7.0.0- spécifique pour afficher plus de détails, tels que la balise d'image du conteneur associée.
Notes de mise à jour
Notes de mise à jour pour Amazon EMR sur EKS 7.0.0
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Applications prises en charge ‐ AWS SDK for Java 2.20.160-amzn-0 and 1.12.595, Apache Spark 3.5.0-amzn-0, Apache Flink 1.18.0-amzn-0, Flink Operator 1.6.1, Apache Hudi 0.14.0-amzn-1, Apache Iceberg 1.4.2-amzn-0, Delta 3.0.0, Apache Spark RAPIDS 23.10.0-amzn-0, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0
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Composants pris en charge :
aws-sagemaker-spark-sdk,emr-ddb,emr-goodies,emr-s3-select,emrfs,hadoop-client,hudi,hudi-spark,iceberg,spark-kubernetes. -
Classifications de configuration prises en charge
À utiliser avec StartJobRunet CreateManagedEndpointAPIs:
Classifications Descriptions core-siteModifiez les valeurs dans le fichier Hadoop
core-site.xml.emrfs-siteModifiez EMRFS les paramètres.
spark-metricsModifiez les valeurs dans le fichier Spark
metrics.properties.spark-defaultsModifiez les valeurs dans le fichier Spark
spark-defaults.conf.spark-envModifiez les valeurs dans l'environnement Spark.
spark-hive-siteModifiez les valeurs dans le fichier Spark
hive-site.xml.spark-log4jModifiez les valeurs dans le fichier Spark
log4j2.properties.emr-job-submitterConfiguration pour le pod soumissionnaire de tâches.
À utiliser spécifiquement avec CreateManagedEndpointAPIs:
Classifications Descriptions jeg-configModifiez les valeurs dans le fichier
jupyter_enterprise_gateway_config.pyJupyter Enterprise Gateway.jupyter-kernel-overridesModifiez la valeur de l'image du noyau dans le fichier Jupyter Kernel Spec.
Les classifications de configuration vous permettent de personnaliser les applications. Ils correspondent souvent à un XML fichier de configuration de l'application, tel que
spark-hive-site.xml. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Configuration des applications.
Fonctionnalités notables
Les fonctionnalités suivantes sont incluses dans la version 7.0 d'Amazon EMR onEKS.
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Mises à niveau des applications — Les mises à niveau des applications Amazon EMR on EKS 7.0.0 incluent Spark 3.5, Flink 1.18 et Flink Operator 1.6.1.
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Réglage automatique des paramètres de l’outil de mise à l’échelle automatique Flink : les paramètres par défaut utilisés par l’outil de mise à l’échelle automatique Flink pour ses calculs de mise à l’échelle peuvent ne pas être optimaux pour une tâche donnée. Amazon EMR EKS 7.0.0 utilise les tendances historiques des mesures capturées spécifiques pour calculer le paramètre optimal adapté à la tâche.
Modifications
Les modifications suivantes sont incluses dans la version 7.0 d'Amazon EMR leEKS.
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Amazon Linux 2023 — Avec Amazon EMR EKS 7.0.0 et versions ultérieures, toutes les images de conteneur sont basées sur Amazon Linux 2023.
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Spark utilise Java 17 comme environnement d'exécution par défaut — Amazon EMR EKS 7.0.0 Spark utilise Java 17 comme environnement d'exécution par défaut. Si nécessaire, vous pouvez passer à Java 8 ou Java 11 avec l’étiquette de version correspondante, comme indiqué dans la liste Amazon EMR sur les versions EKS 7.0.
