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Amazon EMR 릴리스 5.30.0
5.30.0 애플리케이션 버전
이 릴리스에는 Flink
아래 테이블에는 이번 Amazon EMR 릴리스에서 사용할 수 있는 애플리케이션 버전과 이전 세 가지 Amazon EMR 릴리스(해당하는 경우)의 애플리케이션 버전이 나와 있습니다.
각 Amazon EMR 릴리스에서 애플리케이션 버전의 전체 기록은 다음 주제를 참조하세요.
emr-5.30.0 | emr-5.29.0 | emr-5.28.1 | emr-5.28.0 | |
---|---|---|---|---|
AWS Java용 SDK | 1.11.759 | 1.11.682 | 1.11.659 | 1.11.659 |
Python | 2.7, 3.7 | 2.7, 3.6 | 2.7, 3.6 | 2.7, 3.6 |
Scala | 2.11.12 | 2.11.12 | 2.11.12 | 2.11.12 |
AmazonCloudWatchAgent | - | - | - | - |
Delta | - | - | - | - |
Flink | 1.10.0 | 1.9.1 | 1.9.0 | 1.9.0 |
Ganglia | 3.7.2 | 3.7.2 | 3.7.2 | 3.7.2 |
HBase | 1.4.13 | 1.4.10 | 1.4.10 | 1.4.10 |
HCatalog | 2.3.6 | 2.3.6 | 2.3.6 | 2.3.6 |
Hadoop | 2.8.5 | 2.8.5 | 2.8.5 | 2.8.5 |
Hive | 2.3.6 | 2.3.6 | 2.3.6 | 2.3.6 |
Hudi | 0.5.2-incubating | 0.5.0-incubating | 0.5.0-incubating | 0.5.0-incubating |
Hue | 4.6.0 | 4.4.0 | 4.4.0 | 4.4.0 |
Iceberg | - | - | - | - |
JupyterEnterpriseGateway | - | - | - | - |
JupyterHub | 1.1.0 | 1.0.0 | 1.0.0 | 1.0.0 |
Livy | 0.7.0 | 0.6.0 | 0.6.0 | 0.6.0 |
MXNet | 1.5.1 | 1.5.1 | 1.5.1 | 1.5.1 |
Mahout | 0.13.0 | 0.13.0 | 0.13.0 | 0.13.0 |
Oozie | 5.2.0 | 5.1.0 | 5.1.0 | 5.1.0 |
Phoenix | 4.14.3 | 4.14.3 | 4.14.3 | 4.14.3 |
Pig | 0.17.0 | 0.17.0 | 0.17.0 | 0.17.0 |
Presto | 0.232 | 0.227 | 0.227 | 0.227 |
Spark | 2.4.5 | 2.4.4 | 2.4.4 | 2.4.4 |
Sqoop | 1.4.7 | 1.4.7 | 1.4.7 | 1.4.7 |
TensorFlow | 1.14.0 | 1.14.0 | 1.14.0 | 1.14.0 |
Tez | 0.9.2 | 0.9.2 | 0.9.2 | 0.9.2 |
Trino (PrestoSQL) | - | - | - | - |
Zeppelin | 0.8.2 | 0.8.2 | 0.8.2 | 0.8.2 |
ZooKeeper | 3.4.14 | 3.4.14 | 3.4.14 | 3.4.14 |
5.30.0 릴리스 정보
다음 릴리스 정보에는 Amazon EMR 릴리스 5.30.0에 대한 정보가 포함됩니다. 변경 사항은 5.29.0에 관련됩니다.
최초 릴리스 날짜: 2020년 5월 13일
최종 업데이트 날짜: 2020년 6월 25일
업그레이드
버전 1.11.759 AWS SDK for Java 로 업그레이드됨
Amazon SageMaker Spark SDK가 버전 1.3.0으로 업그레이드됨
EMR 레코드 서버가 버전 1.6.0으로 업그레이드됨
Flink가 버전 1.10.0으로 업그레이드됨
Ganglia가 버전 3.7.2로 업그레이드됨
HBase가 버전 1.4.13으로 업그레이드됨
Hudi가 버전 0.5.2-incubating으로 업그레이드됨
Hue가 버전 4.6.0으로 업그레이드됨
JupyterHub가 버전 1.1.0으로 업그레이드됨
Livy가 버전 0.7.0-incubating으로 업그레이드됨
Oozie가 버전 5.2.0으로 업그레이드됨
Presto가 버전 0.232로 업그레이드됨
Spark가 버전 2.4.5로 업그레이드됨
업그레이드된 커넥터 및 드라이버: Amazon Glue 커넥터 1.12.0, Amazon Kinesis 커넥터 3.5.0, EMR DynamoDB 커넥터 4.14.0
새로운 특성
EMR Notebooks - 5.30.0을 사용하여 생성된 EMR 클러스터와 함께 사용하면 EMR 노트북 커널이 클러스터에서 실행됩니다. 이로써 노트북 성능이 향상되며, 커널을 설치하고 사용자 지정할 수 있습니다. 클러스터 프라이머리 노드에 Python 라이브러리를 설치할 수도 있습니다. 자세한 내용은 EMR 관리 안내서에서 커널 및 라이브러리 설치 및 사용을 참조하세요.
Managed Scaling - Amazon EMR 버전 5.30.0 이상에서는 EMR Managed Scaling을 활성화하여 워크로드에 따라 클러스터에서 인스턴스 또는 유닛 수를 자동으로 늘리거나 줄일 수 있습니다. Amazon EMR은 클러스터 지표를 지속적으로 평가하여 비용과 속도 측면에서 클러스터를 최적화하는 조정 결정을 내립니다. 자세한 내용은 Amazon EMR 관리 안내서에서 클러스터 리소스 조정을 참조하세요.
Amazon S3에 저장된 로그 파일 암호화 - Amazon EMR 버전 5.30.0 이상을 사용하면 AWS KMS 고객 관리형 키로 Amazon S3에 저장된 로그 파일을 암호화할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon EMR 관리 안내서에서 Amazon S3에 저장된 로그 파일 암호화를 참조하세요.
Amazon Linux 2 지원 - EMR 버전 5.30.0 이상에서 EMR은 Amazon Linux 2 OS를 사용합니다. 새로운 사용자 지정 Amazon Machine Image(AMI)는 Amazon Linux 2 AMI를 기반으로 해야 합니다. 자세한 내용은 사용자 지정 AMI 사용을 참조하십시오.
Presto 단계적 자동 조정 - 5.30.0 버전을 사용하는 EMR 클러스터의 경우 Auto Scaling 제한 시간을 설정할 수 있습니다. 이 제한 시간을 통해 Presto에서 노드가 서비스 해제되기 전에 실행을 완료할 수 있습니다. 자세한 내용은 단계적 서비스 해제 기능이 있는 자동 조정 사용 단원을 참조하십시오.
새 할당 전략 옵션을 사용한 플릿 인스턴스 생성 - 새 할당 전략 옵션은 EMR 버전 5.12.1 이상에서 사용할 수 있습니다. 이를 통해 클러스터 프로비저닝 속도가 빨라지고 스팟 할당이 더 정확해지며 스팟 인스턴스 중단이 줄어듭니다. 기본이 아닌 EMR 서비스 역할은 업데이트해야 합니다. 인스턴스 플릿 구성을 참조하세요.
sudo systemctl stop 및 sudo systemctl start 명령 – Amazon Linux 2 OS를 사용하는 EMR 버전 5.30.0 이상에서 EMR은
sudo systemctl stop
및sudo systemctl start
명령을 사용하여 서비스를 다시 시작합니다. 자세한 내용은 Amazon EMR에서 서비스를 다시 시작하려면 어떻게 해야 하나요?를 참조하세요.
변경 사항, 향상된 기능 및 해결된 문제
EMR 버전 5.30.0은 기본적으로 Ganglia를 설치하지 않습니다. 클러스터 생성 시 Ganglia를 설치하도록 명시적으로 선택할 수 있습니다.
Spark 성능 최적화
Presto 성능 최적화
Python 3은 Amazon EMR 버전 5.30.0 이상의 기본값입니다.
프라이빗 서브넷의 서비스 액세스에 대한 기본 관리형 보안 그룹이 새 규칙으로 업데이트되었습니다. 서비스 액세스에 대한 사용자 지정 보안 그룹을 사용하는 경우, 기본 관리형 보안 그룹과 동일한 규칙을 포함시켜야 합니다. 자세한 내용은 서비스 액세스에 대한 Amazon EMR 관리형 보안 그룹(프라이빗 서브넷)을 참조하세요. Amazon EMR에 대해 사용자 지정 서비스 역할을 사용하는 경우 EMR에서 보안 그룹이 올바르게 생성되는지 여부를 검증할 수 있도록
ec2:describeSecurityGroups
에 대한 권한을 부여해야 합니다.EMR_DefaultRole
을 사용하는 경우 이 권한은 이미 기본 관리형 정책에 포함되어 있습니다.
알려진 문제
-
이전 AL2에서 더 낮은 '최대 열린 파일' 한도[최신 릴리스에서 수정됨]. Amazon EMR 릴리스: emr-5.30.x, emr-5.31.0, emr-5.32.0, emr-6.0.0, emr-6.1.0, emr-6.2.0은 Amazon Linux 2(AL2)의 이전 버전에 기반합니다. 이전 버전에서는 Amazon EMR 클러스터가 기본 AMI에서 생성되는 경우 '최대 열린 파일'에 대한 ulimit 설정이 더 낮습니다. Amazon EMR 릴리스 5.30.1, 5.30.2, 5.31.1, 5.32.1, 6.0.1, 6.1.1, 6.2.1, 5.33.0, 6.3.0 이상에는 더 높은 '최대 열린 파일' 설정을 포함한 영구적 수정 사항이 포함되어 있습니다. 열린 파일 한도가 낮은 릴리스의 경우 Spark 작업을 제출할 때 'Too many open files' 오류가 발생합니다. 영향을 받는 릴리스에서 Amazon EMR 기본 AMI의 '최대 열린 파일'에 대한 기본 ulimit 설정은 4,096개이며, 이는 최신 Amazon Linux 2 AMI의 65,536개 파일 제한보다 낮습니다. '최대 열린 파일'에 대한 더 낮은 ulimit 설정을 사용하면 Spark 드라이버와 실행기가 4,096개가 넘는 파일을 열려고 할 때 Spark 작업이 실패합니다. 이 문제를 해결하기 위해 Amazon EMR에는 클러스터 생성 시 ulimit 설정을 조정하는 부트스트랩 작업(BA) 스크립트가 있습니다.
이 문제에 대한 영구 수정 사항이 포함되지 않은 이전 Amazon EMR 버전을 사용하는 경우 다음 해결 방법을 통해 instance-controller ulimit를 최대 65,536개의 파일로 명시적으로 설정할 수 있습니다.
명령줄에서 ulimit를 명시적으로 설정합니다.
/etc/systemd/system/instance-controller.service
를 편집하여 Service 섹션에 다음 파라미터를 추가합니다.LimitNOFILE=65536
LimitNPROC=65536
InstanceController 다시 시작
$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl restart instance-controller
부트스트랩 작업(BA)을 사용하여 ulimit 설정
클러스터 생성 시 부트스트랩 작업(BA) 스크립트를 사용하여 instance-controller ulimit를 65,536개 파일로 구성할 수도 있습니다.
#!/bin/bash for user in hadoop spark hive; do sudo tee /etc/security/limits.d/$user.conf << EOF $user - nofile 65536 $user - nproc 65536 EOF done for proc in instancecontroller logpusher; do sudo mkdir -p /etc/systemd/system/$proc.service.d/ sudo tee /etc/systemd/system/$proc.service.d/override.conf << EOF [Service] LimitNOFILE=65536 LimitNPROC=65536 EOF pid=$(pgrep -f aws157.$proc.Main) sudo prlimit --pid $pid --nofile=65535:65535 --nproc=65535:65535 done sudo systemctl daemon-reload
-
Managed Scaling
Presto가 설치되지 않은 5.30.0 및 5.30.1 클러스터에서 Managed Scaling을 수행하면 애플리케이션 장애가 발생하거나 균일한 인스턴스 그룹 또는 인스턴스 플릿이
ARRESTED
상태로 유지될 수 있습니다. 특히 스케일 다운 작업 이후 바로 스케일 업 작업이 수행되는 경우가 이에 해당합니다.해결 방법으로 작업에 Presto가 필요하지 않더라도 Amazon EMR 릴리스 5.30.0 및 5.30.1에서 클러스터를 생성할 때 설치할 애플리케이션으로 Presto를 선택합니다.
-
여러 프라이머리 노드와 Kerberos 인증을 사용하는 클러스터에서 알려진 문제
Amazon EMR 릴리스 5.20.0 이상에서 여러 프라이머리 노드와 Kerberos 인증을 사용하여 클러스터를 실행하는 경우, 클러스터를 일정 시간 실행한 후 스케일 다운 또는 단계 제출과 같은 클러스터 작업에 문제가 발생할 수 있습니다. 기간은 정의한 Kerberos 티켓 유효 기간에 따라 다릅니다. 스케일 다운 문제는 제출한 자동 스케일 다운 및 명시적 스케일 다운 요청 모두에 영향을 미칩니다. 이외의 다른 클러스터 작업도 영향을 받을 수 있습니다.
해결 방법:
-
여러 프라이머리 노드가 있는 EMR 클러스터의 리드 프라이머리 노드에 대한
hadoop
사용자로 SSH 연결합니다. -
다음 명령을 실행하여
hadoop
사용자의 Kerberos 티켓을 갱신합니다.kinit -kt <keytab_file> <principal>
일반적으로 keytab 파일은
/etc/hadoop.keytab
에 있으며, 보안 주체는hadoop/<hostname>@<REALM>
양식입니다.
참고
이 해결 방법은 Kerberos 티켓이 유효한 기간에 작동합니다. 이 기간은 기본적으로 10시간이지만 Kerberos 설정으로 구성할 수 있습니다. Kerberos 티켓이 만료되면 위 명령을 다시 실행해야 합니다.
-
Hue 4.6.0의 기본 데이터베이스 엔진은 SQLite이며, 이 때문에 외부 데이터베이스에서 Hue를 사용하려고 하면 문제가 발생합니다. 이 문제를 해결하려면
hue-ini
구성 분류에서engine
을mysql
로 설정합니다. 이 문제는 Amazon EMR 버전 5.30.1에서 수정되었습니다.Hive 파티션 위치 형식과 함께 Spark를 사용하여 Amazon S3의 데이터를 읽고, Amazon EMR 릴리스 5.30.0~5.36.0 및 6.2.0~6.9.0에서 Spark를 실행하는 경우 클러스터가 데이터를 제대로 읽지 못하는 문제가 발생할 수 있습니다. 파티션에 다음과 같은 특성이 모두 있는 경우 이러한 상황이 발생할 수 있습니다.
-
둘 이상의 파티션이 동일한 테이블에서 스캔됩니다.
-
하나 이상의 파티션 디렉터리 경로가 하나 이상의 다른 파티션 디렉터리 경로의 접두사입니다. 예를 들어
s3://bucket/table/p=a
는s3://bucket/table/p=a b
의 접두사입니다. -
다른 파티션 디렉터리에서 접두사 뒤에 오는 첫 번째 문자의 UTF-8 값이
/
문자(U+002F)보다 작습니다. 예를 들어s3://bucket/table/p=a b
에서 a와 b 사이에 있는 공백 문자(U+0020)가 이 카테고리에 속합니다.!"#$%&‘()*+,-
와 같은 14개의 비제어 문자가 있습니다. 자세한 내용은 UTF-8 인코딩 테이블 및 유니코드 문자를 참조하세요.
이 문제를 해결하려면
spark-defaults
분류에서spark.sql.sources.fastS3PartitionDiscovery.enabled
구성을false
로 설정합니다.-
5.30.0 구성 요소 버전
이 릴리스를 통해 Amazon EMR이 설치하는 구성 요소는 다음과 같습니다. 일부는 빅 데이터 애플리케이션 패키지의 일부로 설치됩니다. 나머지는 Amazon EMR에 고유하며 시스템 프로세스 및 기능을 위해 설치됩니다. 이는 일반적으로 emr
또는 aws
로 시작됩니다. 최근 Amazon EMR 릴리스의 빅 데이터 애플리케이션 패키지는 일반적으로 커뮤니티에서 발견된 최신 버전입니다. 가능한 한 빨리 Amazon EMR에서 커뮤니티 릴리스를 제공합니다.
Amazon EMR의 일부 구성 요소는 커뮤니티 버전과 다릅니다. 이러한 구성 요소에는
양식의 버전 레이블이 있습니다. CommunityVersion
-amzn-EmrVersion
은 0에서 시작합니다. 예를 들어, 버전 2.2의 EmrVersion
myapp-component
라는 오픈 소스 커뮤니티 구성 요소가 다른 Amazon EMR 릴리스에 포함되도록 세 번 수정된 경우 해당 릴리스 버전은 2.2-amzn-2
로 나열됩니다.
구성 요소 | 버전 | 설명 |
---|---|---|
aws-sagemaker-spark-sdk | 1.3.0 | Amazon SageMaker Spark SDK |
emr-ddb | 4.14.0 | 하둡 에코시스템 애플리케이션용 Amazon DynamoDB 커넥터 |
emr-goodies | 2.13.0 | 편리한 하둡 에코시스템용 추가 라이브러리 |
emr-kinesis | 3.5.0 | 하둡 에코시스템 애플리케이션용 Amazon Kinesis 커넥터. |
emr-notebook-env | 1.0.0 | emr 노트북용 Conda env |
emr-s3-dist-cp | 2.14.0 | Amazon S3용으로 최적화된 분사 복사 애플리케이션. |
emr-s3-select | 1.5.0 | EMR S3Select 커넥터 |
emrfs | 2.40.0 | 하둡 에코시스템 애플리케이션용 Amazon S3 커넥터. |
flink-client | 1.10.0 | Apache Flink 명령줄 클라이언트 스크립트 및 애플리케이션 |
ganglia-monitor | 3.7.2 | 하둡 에코시스템 애플리케이션용 내장형 Ganglia 에이전트와 Ganglia 모니터링 에이전트. |
ganglia-metadata-collector | 3.7.2 | Ganglia 모니터링 에이전트의 측정치를 집계하기 위한 Ganglia 메타데이터 수집기. |
ganglia-web | 3.7.1 | Ganglia 메타데이터 수집기에서 수집되는 측정치를 볼 수 있는 웹 애플리케이션. |
hadoop-client | 2.8.5-amzn-6 | 'hdfs', 'hadoop', 'yarn' 등과 같은 하둡 명령줄 클라이언트 |
hadoop-hdfs-datanode | 2.8.5-amzn-6 | 블록을 저장하는 HDFS 노드 수준 서비스 |
hadoop-hdfs-library | 2.8.5-amzn-6 | HDFS 명령줄 클라이언트 및 라이브러리 |
hadoop-hdfs-namenode | 2.8.5-amzn-6 | 파일 이름 및 블록 위치를 추적하는 HDFS 서비스 |
hadoop-hdfs-journalnode | 2.8.5-amzn-6 | HA 클러스터에서 하둡 파일 시스템 저널을 관리하기 위한 HDFS 서비스 |
hadoop-httpfs-server | 2.8.5-amzn-6 | HDFS 작업에 대한 HTTP 엔드포인트 |
hadoop-kms-server | 2.8.5-amzn-6 | 하둡의 KeyProvider API를 기반으로 하는 암호화 키 관리 서버 |
hadoop-mapred | 2.8.5-amzn-6 | MapReduce 애플리케이션을 실행하는 MapReduce 실행 엔진 라이브러리 |
hadoop-yarn-nodemanager | 2.8.5-amzn-6 | 개별 노드의 컨테이너를 관리하는 YARN 서비스 |
hadoop-yarn-resourcemanager | 2.8.5-amzn-6 | 클러스터 리소스 및 분산 애플리케이션을 할당 및 관리하는 YARN 서비스 |
hadoop-yarn-timeline-server | 2.8.5-amzn-6 | YARN 애플리케이션의 현재 및 기록 정보를 가져오는 서비스 |
hbase-hmaster | 1.4.13 | 리전 조정 및 관리 명령의 실행을 담당하는 HBase 클러스터용 서비스 |
hbase-region-server | 1.4.13 | 한 개 이상의 HBase 리전에 서비스를 제공하는 서비스 |
hbase-client | 1.4.13 | HBase 명령줄 클라이언트 |
hbase-rest-server | 1.4.13 | HBase용 RESTful HTTP 엔드포인트를 제공하는 서비스 |
hbase-thrift-server | 1.4.13 | HBase에 Thrift 엔드포인트를 제공하는 서비스 |
hcatalog-client | 2.3.6-amzn-2 | hcatalog-server를 조정하기 위한 'hcat' 명령줄 클라이언트 |
hcatalog-server | 2.3.6-amzn-2 | 분산 애플리케이션용 스토리지 관리 계층, 테이블 및 HCatalog를 제공하는 서비스 |
hcatalog-webhcat-server | 2.3.6-amzn-2 | HCatalog에 REST 인터페이스를 제공하는 HTTP 엔드포인트 |
hive-client | 2.3.6-amzn-2 | Hive 명령줄 클라이언트 |
hive-hbase | 2.3.6-amzn-2 | Hive-hbase 클라이언트 |
hive-metastore-server | 2.3.6-amzn-2 | 하둡 작업에 대한 SQL용 메타데이터가 저장되는 시맨틱 리포지토리인 Hive 메타스토어에 액세스하기 위한 서비스 |
hive-server2 | 2.3.6-amzn-2 | Hive 쿼리를 웹 요청으로 수락하기 위한 서비스 |
hudi | 0.5.2-incubating | 짧은 지연 시간 및 높은 효율성으로 데이터 파이프라인을 구동하는 증분 처리 프레임워크. |
hudi-presto | 0.5.2-incubating | Hudi로 Presto를 실행하기 위한 번들 라이브러리. |
hue-server | 4.6.0 | 하둡 에코시스템 애플리케이션을 사용하여 데이터를 분석하는 웹 애플리케이션. |
jupyterhub | 1.1.0 | Jupyter Notebook용 다중 사용자 서버 |
livy-server | 0.7.0-incubating | Apache Spark와 상호작용하기 위한 REST 인터페이스 |
nginx | 1.12.1 | HTTP인 nginx [engine x] 및 역방향 프록시 서버 |
mahout-client | 0.13.0 | 머신 러닝을 위한 라이브러리. |
mxnet | 1.5.1 | 유연성, 확장성 및 효율성이 뛰어난 딥 러닝용 라이브러리. |
mariadb-server | 5.5.64 | MySQL 데이터베이스 서버. |
nvidia-cuda | 9.2.88 | Nvidia 드라이버와 Cuda 도구 키트 |
oozie-client | 5.2.0 | Oozie 명령줄 클라이언트 |
oozie-server | 5.2.0 | Oozie 워크플로 요청을 수락하는 서비스 |
opencv | 3.4.0 | 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리. |
phoenix-library | 4.14.3-HBase-1.4 | 서버 및 클라이언트의 phoenix 라이브러리 |
phoenix-query-server | 4.14.3-HBase-1.4 | Avatica API에 대한 JSON 형식 액세스 및 프로토콜 버퍼 액세스를 비롯하여 JDBC 액세스를 제공하는 경량 서버 |
presto-coordinator | 0.232 | presto-worker의 쿼리를 수락하고 쿼리 실행을 관리하는 서비스. |
presto-worker | 0.232 | 여러 쿼리를 실행하는 서비스. |
presto-client | 0.232 | Presto 서버가 시작되지 않은 HA 클러스터의 대기 마스터에 설치된 Presto 명령줄 클라이언트. |
pig-client | 0.17.0 | Pig 명령줄 클라이언트. |
r | 3.4.3 | 통계 컴퓨팅용 R 프로젝트 |
ranger-kms-server | 1.2.0 | Apache Ranger 키 관리 시스템 |
spark-client | 2.4.5-amzn-0 | Spark 명령줄 클라이언트. |
spark-history-server | 2.4.5-amzn-0 | 완료된 Spark 애플리케이션의 수명에 대해 기록된 이벤트를 조회하는 웹 UI. |
spark-on-yarn | 2.4.5-amzn-0 | YARN용 인 메모리 실행 엔진. |
spark-yarn-slave | 2.4.5-amzn-0 | YARN 슬레이브에서 필요한 Apache Spark 라이브러리. |
sqoop-client | 1.4.7 | Apache Sqoop 명령줄 클라이언트. |
tensorflow | 1.14.0 | TensorFlow는 고성능 수치 계산용 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. |
tez-on-yarn | 0.9.2 | tez YARN 애플리케이션 및 라이브러리. |
webserver | 2.4.25+ | Apache HTTP 서버. |
zeppelin-server | 0.8.2 | 대화형 데이터 분석이 가능한 웹 기반 노트북 |
zookeeper-server | 3.4.14 | 구성 정보 유지 관리, 이름 지정, 분산 동기화 제공 및 그룹 서비스 제공을 위한 중앙 집중식 서비스. |
zookeeper-client | 3.4.14 | ZooKeeper 명령줄 클라이언트. |
5.30.0 구성 분류
구성 분류를 사용하면 애플리케이션을 사용자 지정할 수 있습니다. 이는 종종 hive-site.xml
과 같이 애플리케이션의 구성 XML 파일에 해당합니다. 자세한 내용은 애플리케이션 구성 단원을 참조하십시오.
분류 | 설명 |
---|---|
capacity-scheduler | 하둡 capacity-scheduler.xml 파일의 값을 변경합니다. |
container-log4j | 하둡 YARN의 container-log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |
core-site | 하둡 core-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
emrfs-site | EMRFS 설정을 변경합니다. |
flink-conf | flink-conf.yaml 설정을 변경합니다. |
flink-log4j | Flink log4j.properties 설정을 변경합니다. |
flink-log4j-yarn-session | Flink log4j-yarn-session.properties 설정을 변경합니다. |
flink-log4j-cli | Flink log4j-cli.properties 설정을 변경합니다. |
hadoop-env | 모든 하둡 구성 요소에 대한 하둡 환경의 값을 변경합니다. |
hadoop-log4j | 하둡 log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |
hadoop-ssl-server | hadoop ssl 서버 구성을 변경합니다. |
hadoop-ssl-client | hadoop ssl 클라이언트 구성을 변경합니다. |
hbase | Apache HBase에 대한 Amazon EMR 큐레이트 설정입니다. |
hbase-env | HBase 환경의 값을 변경합니다. |
hbase-log4j | HBase hbase-log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |
hbase-metrics | HBase hadoop-metrics2-hbase.properties 파일의 값을 변경합니다. |
hbase-policy | HBase hbase-policy.xml 파일의 값을 변경합니다. |
hbase-site | HBase hbase-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
hdfs-encryption-zones | HDFS 암호화 영역을 구성합니다. |
hdfs-site | HDFS hdfs-site.xml의 값을 변경합니다. |
hcatalog-env | HCatalog 환경의 값을 변경합니다. |
hcatalog-server-jndi | HCatalog jndi.properties 환경의 값을 변경합니다. |
hcatalog-server-proto-hive-site | HCatalog proto-hive-site.xml의 값을 변경합니다. |
hcatalog-webhcat-env | HCatalog WebHCat 환경의 값을 변경합니다. |
hcatalog-webhcat-log4j2 | HCatalog WebHCat log4j2.properties의 값을 변경합니다. |
hcatalog-webhcat-site | HCatalog WebHCat webhcat-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
hive-beeline-log4j2 | Hive beeline-log4j2.properties 파일의 값을 변경합니다. |
hive-parquet-logging | Hive parquet-logging.properties 파일의 값을 변경합니다. |
hive-env | Hive 환경의 값을 변경합니다. |
hive-exec-log4j2 | Hive hive-exec-log4j2.properties 파일의 값을 변경합니다. |
hive-llap-daemon-log4j2 | Hive llap-daemon-log4j2.properties 파일의 값을 변경합니다. |
hive-log4j2 | Hive hive-log4j2.properties 파일의 값을 변경합니다. |
hive-site | Hive hive-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
hiveserver2-site | Hive Server2 hiveserver2-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
hue-ini | Hue ini 파일의 값을 변경합니다. |
httpfs-env | HTTPFS 환경의 값을 변경합니다. |
httpfs-site | 하둡 httpfs-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
hadoop-kms-acls | 하둡 kms-acls.xml 파일의 값을 변경합니다. |
hadoop-kms-env | 하둡 KMS 환경의 값을 변경합니다. |
hadoop-kms-log4j | 하둡 kms-log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |
hadoop-kms-site | 하둡 kms-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
hudi-env | Hudi 환경의 값을 변경합니다. |
jupyter-notebook-conf | Jupyter Notebook의 jupyter_notebook_config.py 파일에서 값을 변경합니다. |
jupyter-hub-conf | JupyterHubs의 jupyterhub_config.py 파일에서 값을 변경합니다. |
jupyter-s3-conf | Jupyter Notebook S3 지속성 구성 |
jupyter-sparkmagic-conf | Sparkmagic의 config.json 파일의 값을 변경합니다. |
livy-conf | Livy의 livy.conf 파일의 값을 변경합니다. |
livy-env | Livy 환경의 값을 변경합니다. |
livy-log4j | Livy log4j.properties 설정을 변경합니다. |
mapred-env | MapReduce 애플리케이션 환경의 값을 변경합니다. |
mapred-site | MapReduce 애플리케이션 mapred-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
oozie-env | Oozie 환경의 값을 변경합니다. |
oozie-log4j | Oozie oozie-log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |
oozie-site | Oozie oozie-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
phoenix-hbase-metrics | Phoenix hadoop-metrics2-hbase.properties 파일의 값을 변경합니다. |
phoenix-hbase-site | Phoenix hbase-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
phoenix-log4j | Phoenix log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |
phoenix-metrics | Phoenix hadoop-metrics2-phoenix.properties 파일의 값을 변경합니다. |
pig-env | Pig 환경에서 값을 변경합니다. |
pig-properties | Pig pig.properties 파일의 값을 변경합니다. |
pig-log4j | Pig log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-log | Presto log.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-config | Presto config.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-password-authenticator | Presto의 password-authenticator.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-env | Presto의 presto-env.sh 파일에서 값을 변경합니다. |
presto-node | Presto의 node.properties 파일에서 값을 변경합니다. |
presto-connector-blackhole | Presto blackhole.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-cassandra | Presto cassandra.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-hive | Presto hive.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-jmx | Presto jmx.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-kafka | Presto kafka.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-localfile | Presto localfile.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-memory | Presto memory.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-mongodb | Presto mongodb.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-mysql | Presto mysql.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-postgresql | Presto postgresql.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-raptor | Presto raptor.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-redis | Presto redis.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-redshift | Presto redshift.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-tpch | Presto tpch.properties 파일의 값을 변경합니다. |
presto-connector-tpcds | Presto tpcds.properties 파일의 값을 변경합니다. |
ranger-kms-dbks-site | Ranger KMS에서 dbks-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
ranger-kms-site | Ranger KMS에서 ranger-kms-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
ranger-kms-env | Ranger KMS 환경의 값을 변경합니다. |
ranger-kms-log4j | Ranger KM에서 kms-log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |
ranger-kms-db-ca | Ranger KMS와의 MySQL SSL 연결에서 CA 파일의 값을 변경합니다. |
recordserver-env | EMR RecordServer 환경의 값을 변경합니다. |
recordserver-conf | EMR RecordServer의 erver.properties 파일의 값을 변경합니다. |
recordserver-log4j | EMR RecordServer의 log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |
spark | Apache Spark에 대한 Amazon EMR 큐레이트 설정입니다. |
spark-defaults | Spark spark-defaults.conf 파일의 값을 변경합니다. |
spark-env | the Spark 환경의 값을 변경합니다. |
spark-hive-site | Spark hive-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
spark-log4j | Spark log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |
spark-metrics | Spark metrics.properties 파일의 값을 변경합니다. |
sqoop-env | Sqoop 환경의 값을 변경합니다. |
sqoop-oraoop-site | Sqoop OraOop oraoop-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
sqoop-site | Sqoop sqoop-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
tez-site | Tez tez-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
yarn-env | YARN 환경의 값을 변경합니다. |
yarn-site | YARN yarn-site.xml 파일의 값을 변경합니다. |
zeppelin-env | Zeppelin 환경의 값을 변경합니다. |
zookeeper-config | ZooKeeper zoo.cfg 파일의 값을 변경합니다. |
zookeeper-log4j | ZooKeeper log4j.properties 파일의 값을 변경합니다. |