Amazon EMR on EKS 7.1.0 릴리스
이 페이지에서는 Amazon EMR on EKS 배포에 특정한 Amazon EMR의 신규 기능 및 업데이트된 기능을 설명합니다. Amazon EC2에서 실행되는 Amazon EMR 및 Amazon EMR 7.1.0 릴리스에 대한 일반적인 세부 정보는 Amazon EMR 릴리스 안내서에서 Amazon EMR 7.1.0을 참조하세요.
Amazon EMR on EKS 7.1 릴리스
Amazon EMR on EKS에 대해 다음 Amazon EMR 7.1.0 릴리스를 사용할 수 있습니다. 특정 emr-7.1.0-XXXX 릴리스를 선택하여 관련 컨테이너 이미지 태그와 같은 세부 정보를 확인합니다.
릴리스 정보
Amazon EMR on EKS 7.1.0 릴리스 정보
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지원되는 애플리케이션 ‐ AWS SDK for Java 2.23.18 and 1.12.656, Apache Spark 3.5.0-amzn-1, Apache Hudi 0.14.1-amzn-0, Apache Iceberg 1.4.3-amzn-0, Delta 3.0.0, Apache Spark RAPIDS 23.10.0-amzn-1, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0, Apache Flink 1.18.1-amzn-0, Flink Operator 1.6.1-amzn-1
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지원되는 구성 요소 ‐
aws-sagemaker-spark-sdk
,emr-ddb
,emr-goodies
,emr-s3-select
,emrfs
,hadoop-client
,hudi
,hudi-spark
,iceberg
,spark-kubernetes
. -
지원되는 구성 분류
StartJobRun 및 CreateManagedEndpoint API와 함께 사용하는 경우:
분류 설명 core-site
Hadoop의
core-site.xml
파일에서 값을 변경합니다.emrfs-site
EMRFS 설정을 변경합니다.
spark-metrics
Spark의
metrics.properties
파일에서 값을 변경합니다.spark-defaults
Spark의
spark-defaults.conf
파일에서 값을 변경합니다.spark-env
the Spark 환경의 값을 변경합니다.
spark-hive-site
Spark의
hive-site.xml
파일에서 값을 변경합니다.spark-log4j2
Spark의
log4j2.properties
파일에서 값을 변경합니다.emr-job-submitter
작업 제출자 포드 구성.
특별히 CreateManagedEndpoint API와 함께 사용하는 경우:
분류 설명 jeg-config
Jupyter Enterprise Gateway의
jupyter_enterprise_gateway_config.py
파일에서 값을 변경합니다.jupyter-kernel-overrides
Jupyter 커널 사양 파일에서 커널 이미지 값을 변경합니다.
구성 분류를 사용하면 애플리케이션을 사용자 지정할 수 있습니다. 이는 종종
spark-hive-site.xml
과 같이 애플리케이션의 구성 XML 파일에 해당합니다. 자세한 내용은 애플리케이션 구성을 참조하세요.
주목할 만한 기능
Amazon EMR on EKS 7.1.0 릴리스에 다음과 같은 기능이 포함되어 있습니다.
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Amazon EMR on EKS에 대한 Apache Livy 지원 - Amazon EMR on EKS 릴리스 7.1.0 이상에서는 Amazon EKS 클러스터에서 Apache Livy를 사용하여 Spark 작업 또는 Spark 코드 조각을 제출하도록 Apache Livy REST 인터페이스를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 Amazon EMR 최적화 Spark 런타임, SSL 지원 Livy 엔드포인트 및 프로그래밍 방식의 설정 환경과 같은 Amazon EMR on EKS 이점을 계속 활용하면서 동기식 및 비동기식으로 결과를 검색할 수 있습니다.