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Versões 6.7.0 do Amazon EMR no EKS
As versões 6.7.0 do Amazon EMR apresentadas a seguir estão disponíveis para o Amazon EMR no EKS. Selecione uma versão específica do emr-6.7.0-XXXX para visualizar mais detalhes, como a etiqueta de imagem do contêiner relacionada.
Notas da versão 6.7.0 do Amazon EMR
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Aplicações com suporte: Spark 3.2.1-amzn-0, Jupyter Enterprise Gateway 2.6, Hudi 0.11-amzn-0 e Iceberg 0.13.1.
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Componentes com suporte:
aws-hm-client
(conector do Glue),aws-sagemaker-spark-sdk
,emr-s3-select
,emrfs
,emr-ddb
ehudi-spark
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Com a atualização para o JEG 2.6, o gerenciamento do kernel passou a ser assíncrono, o que significa que o JEG não bloqueia transações quando a inicialização do kernel está em andamento. Isso melhora muito a experiência do usuário ao fornecer o seguinte:
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capacidade de executar comandos em cadernos que estão em execução no momento quando outras inicializações de kernel estão em andamento;
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capacidade de iniciar vários kernels simultaneamente sem afetar os kernels que já estão em execução.
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Classificações de configuração com suporte:
Classificações Descrições core-site
Altera os valores no arquivo
core-site.xml
do Hadoop.emrfs-site
Alterar as configurações do EMRFS.
spark-metrics
Altera os valores no arquivo
metrics.properties
do Spark.spark-defaults
Altera os valores no arquivo
spark-defaults.conf
do Spark.spark-env
Alterar os valores no ambiente do Spark.
spark-hive-site
Altera os valores no arquivo
hive-site.xml
do Spark.spark-log4j
Altera os valores no arquivo
log4j.properties
do Spark.As classificações de configuração permitem que você personalize aplicações. Elas geralmente correspondem a um arquivo XML de configuração da aplicação, como
spark-hive-site.xml
. Para obter mais informações, consulte Configuração de aplicações.
Problemas resolvidos
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A versão 6.7 do Amazon EMR no EKS corrige um problema na versão 6.6 relacionado ao uso da funcionalidade de modelos de pod do Apache Spark com endpoints interativos. O problema estava presente nas versões 6.4, 6.5 e 6.6 do Amazon EMR no EKS. No momento, você pode usar modelos de pod para definir como os pods de driver e de executores do Spark são iniciados ao usar endpoints interativos para executar analytics interativos.
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Nas versões anteriores do Amazon EMR no EKS, o Jupyter Enterprise Gateway bloqueava transações quando a inicialização do kernel estava em andamento, e isso impedia a execução de sessões de caderno que estavam em execução no momento. Agora, é possível executar comandos em cadernos em execução quando outras inicializações de kernel estiverem em andamento. Você também pode iniciar vários kernels simultaneamente sem o risco de perder a conectividade com os kernels que já estão em execução.