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# `Runtime AWS per Apache` Spark (emr-spark-8.0-preview)
<a name="release-version-emr-spark-8.0-preview"></a>

La tabella seguente elenca le versioni dell'applicazione disponibili con (emr-spark-8.0-preview). `AWS runtime for Apache Spark`


**Informazioni sulla versione dell'applicazione**  

| Applicazione | Versione | 
| --- | --- | 
| Spark | 4.0.1-amzn-0 | 

****`Note sulla versione di AWS Runtime per Apache Spark (emr-spark-8.0-preview)`****
+ **Versione di anteprima**: si tratta di una versione di anteprima di Apache Spark 4.0.1. `AWS runtime for Apache Spark` Questa anteprima è disponibile solo su EMR Serverless.
+ **Disponibilità regionale**: questa versione di anteprima è disponibile in tutte le AWS regioni in cui è disponibile EMR Serverless, ad eccezione delle regioni Cina e AWS GovCloud (Stati Uniti).
+ **Informazioni sulla versione dell'applicazione**: questa versione viene fornita con le seguenti versioni dell'applicazione:
  + AWS SDK per Java 2.35.5, 1.12.792
  + Python ** 3.9**, 3.11, 3.12
  + Scala 2.13.16
  + AmazonCloudWatchAgent 1.300034.0-amzn-0
  + Delta 4.0.0-amzn-0-spark
  + Iceberg 1.10.0-amzn-spark-0
  + Questa versione viene fornita con Amazon Corretto ** 17 ** (basato su OpenJDK) per impostazione predefinita per le applicazioni che supportano Corretto 17 (JDK 17).
+ **Limitazioni di anteprima**: le seguenti funzionalità non sono disponibili in questa versione di anteprima:
  + **Funzionalità interattive e di integrazione**: SageMaker Unified Studio, integrazione con EMR Studio, Spark Connect, Livy e JupyterEnterpriseGateway non sono supportate.
  + **Formati di tabella e controllo degli accessi**: Hudi, Delta Universal Format e controllo di accesso granulare (FGAC) con filtri a livello di riga o colonna e operatori non sono supportati. DDL/DML 
  + **Connettori dati**: i connettori spark-sql-kinesis, emr-dynamodb e spark-redshift non sono disponibili.
  + **History Server**: il Persistent Spark History Server non è disponibile in questa versione di anteprima. Gli utenti possono comunque accedere all'interfaccia utente attiva di Spark per monitorare ed eseguire il debug dei lavori serverless attivi in tempo reale. 
  + **Funzionalità specializzate**: le viste materializzate non sono disponibili.
+ **Funzionalità di anteprima**: è possibile testare le seguenti funzionalità in questa versione di anteprima. Questa versione di anteprima non è consigliata per i carichi di lavoro di produzione:
  + **Caratteristiche SQL**: modalità ANSI SQL con gestione dei tipi più rigorosa, sintassi SQL PIPE (\|>) per le operazioni di concatenamento, tipo di dati VARIANT per dati JSON semistrutturati, script SQL con istruzioni del flusso di controllo e variabili di sessione e funzioni SQL definite dall'utente.
  + **Miglioramenti allo streaming**: API Arbitrary Steful Processing v2 con WithState operatore di trasformazione, State Data Source Reader per lo stato di streaming interrogabile (sperimentale) e archivio di stato avanzato con checkpoint del changelog RockSDB migliorato.
  + **Supporto per il formato delle tabelle**: Apache Iceberg v3 con supporto per i tipi di dati VARIANT, integrazione con AWS S3 Tables e Full Table Access (FTA) con le tabelle Iceberg, Delta Lake e Hive. AWS Lake Formation 
+ **Documentazione aggiuntiva ** - Per una documentazione aggiuntiva su Apache Spark, consulta la documentazione sulla versione 4.0.1 di Apache Spark. [https://spark.apache.org/releases/spark-release-4-0-1.html](https://spark.apache.org/releases/spark-release-4-0-1.html)

Per iniziare con l'anteprima di Apache Spark 4.0.1, crea un'applicazione EMR Serverless utilizzando la CLI: AWS 

```
aws emr-serverless create-application --type spark \
  --release-label emr-spark-8.0-preview \
  --region us-east-1 --name spark4-preview
```