Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Amazon EMR pada rilis EKS 6.10.0
Rilis Amazon EMR 6.10.0 berikut tersedia untuk Amazon EMR di. EKS Pilih emr-6.10.0- XXXX rilis tertentu untuk melihat detail lebih lanjut seperti tag gambar kontainer terkait.
-
emr-6.10.0- spark-rapids-latest
-
emr-6.10.0-spark-cepat-20230624
-
emr-6.10.0-spark-cepat-20230220
-
emr-6.10.0-java11-terbaru
-
emr-6.10.0-java11-20230624
-
emr-6.10.0-java11-20230220
-
notebook-spark/emr-6.10.0-terbaru
-
notebook-spark/emr-6.10.0-20230624
-
notebook-spark/emr-6.10.0-20230220
-
notebook-python/emr-6.10.0-terbaru
-
notebook-python/emr-6.10.0-20230624
-
notebook-python/emr-6.10.0-20230220
Catatan rilis untuk Amazon EMR 6.10.0
-
Aplikasi yang didukung - AWS SDK for Java 1.12.397, Spark 3.3.1-amzn-0, Hudi 0.12.2-amzn-0, Iceberg 1.1.0-amzn-0, Delta 2.2.0.
-
Komponen yang didukung -
aws-sagemaker-spark-sdk
emr-ddb
,emr-goodies
,,emr-s3-select
,emrfs
,hadoop-client
,hudi
,hudi-spark
,iceberg
,spark-kubernetes
. -
Klasifikasi konfigurasi yang didukung:
Untuk digunakan dengan StartJobRundan CreateManagedEndpointAPIs:
Klasifikasi Deskripsi core-site
Ubah nilai dalam file Hadoop.
core-site.xml
emrfs-site
Ubah EMRFS pengaturan.
spark-metrics
Ubah nilai dalam
metrics.properties
file Spark.spark-defaults
Ubah nilai dalam
spark-defaults.conf
file Spark.spark-env
Ubah nilai di lingkungan Spark.
spark-hive-site
Ubah nilai dalam
hive-site.xml
file Spark.spark-log4j
Ubah nilai dalam
log4j.properties
file Spark.Untuk digunakan secara khusus dengan CreateManagedEndpointAPIs:
Klasifikasi Deskripsi jeg-config
Ubah nilai dalam file Jupyter Enterprise Gateway
jupyter_enterprise_gateway_config.py
.jupyter-kernel-overrides
Ubah nilai untuk Gambar Kernel di file Spesifikasi Kernel Jupyter.
Klasifikasi konfigurasi memungkinkan Anda menyesuaikan aplikasi. Ini sering sesuai dengan XML file konfigurasi untuk aplikasi, seperti
spark-hive-site.xml
. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengkonfigurasi Aplikasi.
Fitur penting
-
Operator Spark - Dengan Amazon EMR di EKS 6.10.0 dan yang lebih tinggi, Anda dapat menggunakan operator Kubernetes untuk Apache Spark, atau operator Spark, untuk menyebarkan dan mengelola aplikasi Spark dengan runtime rilis Amazon di cluster Amazon Anda sendiri. EMR EKS Untuk informasi selengkapnya, lihat Menjalankan pekerjaan Spark dengan operator Spark.
-
Java 11 - Dengan Amazon EMR di EKS 6.10 dan lebih tinggi, Anda dapat meluncurkan Spark dengan runtime Java 11. Untuk melakukan ini, berikan
emr-6.10.0-java11-latest
sebagai label rilis. Sebaiknya Anda memvalidasi dan menjalankan pengujian kinerja sebelum memindahkan beban kerja produksi dari gambar Java 8 ke gambar Java 11. -
Untuk integrasi Amazon Redshift untuk Apache Spark, EMR Amazon EKS di 6.10.0 menghapus dependensi
minimal-json.jar
, dan secara otomatis menambahkan jar terkait yangspark-redshift
diperlukan ke jalur kelas pelaksana untuk Spark:,, dan.spark-redshift.jar
spark-avro.jar
RedshiftJDBC.jar
Perubahan
-
EMRFSKomitter yang dioptimalkan S3 sekarang diaktifkan secara default untuk parket,ORC, dan format berbasis teks (termasuk dan). CSV JSON