Amazon EMR 发行版 5.29.0 - Amazon EMR
5.29.0 应用程序版本5.29.0 发布说明5.29.0 组件版本5.29.0 配置分类

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Amazon EMR 发行版 5.29.0

5.29.0 应用程序版本

此版本支持以下应用程序：Flink, Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hudi, Hue, JupyterHub, Livy, MXNet, Mahout, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, Spark, Sqoop, TensorFlow, Tez, Zeppelin 和 ZooKeeper.

下表列出了此版本的 Amazon EMR 中提供的应用程序版本以及前三个 Amazon EMR 发行版中的应用程序版本（若适用）。

有关每个发行版的 Amazon EMR 的应用程序版本的全面历史记录，请参见以下主题：

应用程序版本信息
emr-5.29.0 emr-5.28.1 emr-5.28.0 emr-5.27.1
AWS 适用于 Java 的 SDK 1.11.6821.11.6591.11.6591.11.615
Python 2.7、3.62.7、3.62.7、3.62.7、3.6
Scala 2.11.122.11.122.11.122.11.12
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.9.11.9.01.9.01.8.1
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.101.4.101.4.101.4.10
HCatalog2.3.62.3.62.3.62.3.5
Hadoop2.8.52.8.52.8.52.8.5
Hive2.3.62.3.62.3.62.3.5
Hudi0.5.0-incubating0.5.0-incubating0.5.0-incubating -
Hue4.4.04.4.04.4.04.4.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub1.0.01.0.01.0.01.0.0
Livy0.6.00.6.00.6.00.6.0
MXNet1.5.11.5.11.5.11.4.0
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.1.05.1.05.1.05.1.0
Phoenix4.14.34.14.34.14.34.14.2
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.2270.2270.2270.224
Spark2.4.42.4.42.4.42.4.4
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow1.14.01.14.01.14.01.14.0
Tez0.9.20.9.20.9.20.9.2
Trino (prestoSQL) - - - -
Zeppelin0.8.20.8.20.8.20.8.1
ZooKeeper3.4.143.4.143.4.143.4.14

5.29.0 发布说明

以下发布说明包括有关 Amazon EMR 发行版 5.29.0 的信息。更改与 5.28.1 有关。

首次发布日期：2020 年 1 月 17 日

升级

  • 已升级 AWS SDK for Java 到 1.11.682 版本

  • 已将 Hive 升级到版本 2.3.6

  • 已将 Flink 升级到版本 1.9.1

  • 已将 EMRFS 升级到版本 2.38.0

  • 已将 EMR DynamoDB 连接器升级到版本 4.13.0

更改、增强功能和解决的问题

  • Spark

    • Spark 性能优化。

  • EMRFS

    • 将管理指南更新为 emrfs-site.xml 默认设置以实现了一致视图。

已知问题

  • 具有多个主节点的集群和 Kerberos 身份验证中的已知问题

    如果在 Amazon EMR 版本 5.20.0 及更高版本中运行具有多个主节点的集群和 Kerberos 身份验证，则在集群运行一段时间后，您可能在执行集群操作（如缩减或步骤提交）时遇到问题。具体时间段取决于您定义的 Kerberos 票证有效期。缩减问题会影响您提交的自动缩减和显式缩减请求。其它集群操作也可能会受到影响。

    解决办法：

    • 以 hadoop 用户身份通过 SSH 连接到具有多个主节点的 EMR 集群的 lead 主节点。

    • 运行以下命令，为 hadoop 用户续订 Kerberos 票证。

      kinit -kt <keytab_file> <principal>

      通常情况下，keytab 文件位于 /etc/hadoop.keytab，而 principal 为 hadoop/<hostname>@<REALM> 格式。

    注意

    此解决方法将在 Kerberos 票证有效期内生效。默认情况下，此持续时间为 10 个小时，但可以通过 Kerberos 设置进行配置。Kerberos 票证过期后，您必须重新运行上述命令。

5.29.0 组件版本

下面列出了 Amazon EMR 随此发行版一起安装的组件。一些组件作为大数据应用程序包的一部分安装。其它组件是 Amazon EMR 独有的，并且已为系统流程和功能安装这些组件。它们通常以 emr 或 aws 开头。最新的 Amazon EMR 发行版中的大数据应用程序包通常是在社区中找到的最新版本。我们会尽快在 Amazon EMR 中提供社区发行版。

Amazon EMR 中的某些组件与社区版本不同。这些组件具有以下形式的 CommunityVersion-amzn-EmrVersion 的发行版标注。EmrVersion 从 0 开始。例如，假设已对名为 myapp-component 的版本 2.2 的开源社区组件进行三次修改，以包含在不同的 Amazon EMR 发行版中，则其发行版将为 2.2-amzn-2。

组件 版本 描述
aws-sagemaker-spark-sdk1.2.6亚马逊 SageMaker Spark SDK
emr-ddb4.13.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon DynamoDB 连接器。
emr-goodies2.12.0适用于 Hadoop 生态系统的方便易用的库。
emr-kinesis3.4.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon Kinesis 连接器。
emr-s3-dist-cp2.13.0针对 Amazon S3 优化的分布式复制应用程序。
emr-s3-select1.4.0EMR S3 Select 连接器
emrfs2.38.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon S3 连接器。
flink-client1.9.1Apache Flink 命令行客户端脚本和应用程序。
ganglia-monitor3.7.2适用于 Hadoop 生态系统应用程序的嵌入式 Ganglia 代理以及 Ganglia 监控代理。
ganglia-metadata-collector3.7.2用于从 Ganglia 监控代理中聚合指标的 Ganglia 元数据收集器。
ganglia-web3.7.1用于查看由 Ganglia 元数据收集器收集的指标的 Web 应用程序。
hadoop-client2.8.5-amzn-5Hadoop 命令行客户端，如“hdfs”、“hadoop”或“yarn”。
hadoop-hdfs-datanode2.8.5-amzn-5用于存储数据块的 HDFS 节点级服务。
hadoop-hdfs-library2.8.5-amzn-5HDFS 命令行客户端和库
hadoop-hdfs-namenode2.8.5-amzn-5用于跟踪文件名和数据块位置的 HDFS 服务。
hadoop-hdfs-journalnode2.8.5-amzn-5用于管理 HA 集群上的 Hadoop 文件系统日志的 HDFS 服务。
hadoop-httpfs-server2.8.5-amzn-5用于 HDFS 操作的 HTTP 终端节点。
hadoop-kms-server2.8.5-amzn-5基于 Hadoop 的 API 的加密密钥管理服务器。 KeyProvider
hadoop-mapred2.8.5-amzn-5MapReduce 用于运行 MapReduce 应用程序的执行引擎库。
hadoop-yarn-nodemanager2.8.5-amzn-5用于管理单个节点上的容器的 YARN 服务。
hadoop-yarn-resourcemanager2.8.5-amzn-5用于分配和管理集群资源与分布式应用程序的 YARN 服务。
hadoop-yarn-timeline-server2.8.5-amzn-5用于检索 YARN 应用程序的当前信息和历史信息的服务。
hbase-hmaster1.4.10为负责协调区域和执行管理命令的 HBase 集群提供服务。
hbase-region-server1.4.10为一个或多个 HBase 地区提供服务的服务。
hbase-client1.4.10HBase 命令行客户端。
hbase-rest-server1.4.10为其提供 RESTful HTTP 端点的服务 HBase。
hbase-thrift-server1.4.10为其提供 Thrift 端点的 HBase服务。
hcatalog-client2.3.6-amzn-1用于操作 hcatalog-server 的“hcat”命令行客户端。
hcatalog-server2.3.6-amzn-1提供服务 HCatalog，为分布式应用程序提供表和存储管理层。
hcatalog-webhcat-server2.3.6-amzn-1为其提供 REST 接口的 HTTP 端点 HCatalog。
hive-client2.3.6-amzn-1Hive 命令行客户端。
hive-hbase2.3.6-amzn-1Hive-hbase 客户端。
hive-metastore-server2.3.6-amzn-1用于访问 Hive 元存储 (一个用于存储 Hadoop 操作中的 SQL 的元数据的语义存储库) 的服务。
hive-server22.3.6-amzn-1用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。
hudi0.5.0-incubating增量处理框架，以支持低延迟和高效率的数据管道。
hudi-presto0.5.0-incubating用于运行 Presto 以及 Hudl 的捆绑库。
hue-server4.4.0用于使用 Hadoop 生态系统应用程序分析数据的 Web 应用程序
jupyterhub1.0.0Jupyter notebook 的多用户服务器
livy-server0.6.0-incubating用于与 Apache Spark 交互的 REST 接口
nginx1.12.1nginx [引擎 x] 是 HTTP 和反向代理服务器
mahout-client0.13.0用于机器学习的库。
mxnet1.5.1用于深度学习的灵活的、可扩展且高效的库。
mysql-server5.5.54+MySQL 数据库服务器。
nvidia-cuda9.2.88Nvidia 驱动程序和 Cuda 工具包
oozie-client5.1.0Oozie 命令行客户端。
oozie-server5.1.0用于接受 Oozie 工作流请求的服务。
opencv3.4.0开源计算机视觉库。
phoenix-library4.14.3--1.4 HBase服务器和客户端的 phoenix 库
phoenix-query-server4.14.3--1.4 HBase向 Avatica API 提供 JDBC 访问权限以及协议缓冲区和 JSON 格式访问权限的轻量级服务器
presto-coordinator0.227用于在 presto-worker 之中接受查询并管理查询的服务。
presto-worker0.227用于执行查询的各个部分的服务。
presto-client0.227Presto 命令行客户端，安装在 HA 集群的备用主节点（未启动 Presto 服务器）上。
pig-client0.17.0Pig 命令行客户端。
r3.4.1用于统计计算的 R 项目
spark-client2.4.4Spark 命令行客户端。
spark-history-server2.4.4用于查看完整的 Spark 应用程序的生命周期的已记录事件的 Web UI。
spark-on-yarn2.4.4适用于 YARN 的内存中执行引擎。
spark-yarn-slave2.4.4YARN 从属项所需的 Apache Spark 库。
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop 命令行客户端。
tensorflow1.14.0TensorFlow 用于高性能数值计算的开源软件库。
tez-on-yarn0.9.2tez YARN 应用程序和库。
webserver2.4.25+Apache HTTP 服务器。
zeppelin-server0.8.2支持交互式数据分析的基于 Web 的 Notebook。
zookeeper-server3.4.14用于维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供组服务的集中式服务。
zookeeper-client3.4.14ZooKeeper 命令行客户端。

5.29.0 配置分类

配置分类允许您自定义应用程序。这些通常与应用程序的配置 XML 文件（例如 hive-site.xml）相对应。有关更多信息，请参阅配置应用程序。

emr-5.29.0 分类
分类 描述

capacity-scheduler

更改 Hadoop 的 capacity-scheduler.xml 文件中的值。

container-log4j

更改 Hadoop YARN 的 container-log4j.properties 文件中的值。

core-site

更改 Hadoop 的 core-site.xml 文件中的值。

emrfs-site

更改 EMRFS 设置。

flink-conf

更改 flink-conf.yaml 设置。

flink-log4j

更改 Flink log4j.properties 设置。

flink-log4j-yarn-session

更改 Flink log4 j-yarn-session .properties 设置。

flink-log4j-cli

更改 Flink log4j-cli.properties 设置。

hadoop-env

更改适用于所有 Hadoop 组件的 Hadoop 环境中的值。

hadoop-log4j

更改 Hadoop 的 log4j.properties 文件中的值。

hadoop-ssl-server

更改 hadoop ssl 服务器配置

hadoop-ssl-client

更改 hadoop ssl 客户端配置

hbase

亚马逊 EMR 精心策划的 Apache 设置。 HBase

hbase-env

更改环境 HBase中的值。

hbase-log4j

更改 hbase- HBase log4j.properties 文件中的值。

hbase-metrics

更改 hadoop-metrics2-h HBase base.properties 文件中的值。

hbase-policy

更改 HBase的 hbase-policy.xml 文件中的值。

hbase-site

更改 HBase的 hbase-site.xml 文件中的值。

hdfs-encryption-zones

配置 HDFS 加密区域。

hdfs-site

更改 HDFS 的 hdfs-site.xml 中的值。

hcatalog-env

更改环境 HCatalog中的值。

hcatalog-server-jndi

更改 HCatalog的 jndi.properties 中的值。

hcatalog-server-proto-hive-site

更改 proto-hive-site .x HCatalog ml 中的值。

hcatalog-webhcat-env

更改 HCatalog Web 环境HCat中的值。

hcatalog-webhcat-log4j2

更改 HCatalog Web HCat 的 log4j2.properties 中的值。

hcatalog-webhcat-site

更改 HCatalog Web HCat 的 webhcat-site.xml 文件中的值。

hive-beeline-log4j2

更改 Hive 的 beeline-log4j2.properties 文件中的值。

hive-parquet-logging

更改 Hive parquet-logging.properties 文件中的值。

hive-env

更改 Hive 环境中的值。

hive-exec-log4j2

更改 Hive 的 hive-exec-log 4j2.properties 文件中的值。

hive-llap-daemon-log4j2

更改 Hive 的 llap-daemon-log 4j2.properties 文件中的值。

hive-log4j2

更改 Hive 的 hive-log4j2.properties 文件中的值。

hive-site

更改 Hive 的 hive-site.xml 文件中的值

hiveserver2-site

更改 Hive Server2 的 hiveserver2-site.xml 文件中的值

hue-ini

更改 Hue 的 ini 文件中的值

httpfs-env

更改 HTTPFS 环境中的值。

httpfs-site

更改 Hadoop 的 httpfs-site.xml 文件中的值。

hadoop-kms-acls

更改 Hadoop 的 kms-acls.xml 文件中的值。

hadoop-kms-env

更改 Hadoop KMS 环境中的值。

hadoop-kms-log4j

更改 Hadoop 的 kms-log4j.properties 文件中的值。

hadoop-kms-site

更改 Hadoop 的 kms-site.xml 文件中的值。

jupyter-notebook-conf

更改 Jupyter notebook 的 jupyter_notebook_config.py 文件中的值。

jupyter-hub-conf

更改 JupyterHubs的 jupyterhub_config.py 文件中的值。

jupyter-s3-conf

配置 Jupyter notebook S3 持久性。

jupyter-sparkmagic-conf

更改 Sparkmagic 的 config.json 文件中的值。

livy-conf

更改 Livy 的 livy.conf 文件中的值。

livy-env

更改 Livy 环境中的值。

livy-log4j

更改 Livy log4j.properties 设置。

mapred-env

更改 MapReduce 应用程序环境中的值。

mapred-site

更改 MapReduce 应用程序的 mapred-site.xml 文件中的值。

oozie-env

更改 Oozie 的环境中的值。

oozie-log4j

更改 Oozie 的 oozie-log4j.properties 文件中的值。

oozie-site

更改 Oozie 的 oozie-site.xml 文件中的值。

phoenix-hbase-metrics

更改 Phoenix 的 hadoop-metrics2-hbase.properties 文件中的值。

phoenix-hbase-site

更改 Phoenix 的 hbase-site.xml 文件中的值。

phoenix-log4j

更改 Phoenix 的 log4j.properties 文件中的值。

phoenix-metrics

更改 Phoenix 的 hadoop-metrics2-phoenix.properties 文件中的值。

pig-env

更改 Pig 环境中的值。

pig-properties

更改 Pig 的 pig.properties 文件中的值。

pig-log4j

更改 Pig 的 log4j.properties 文件中的值。

presto-log

更改 Presto 的 log.properties 文件中的值。

presto-config

更改 Presto 的 config.properties 文件中的值。

presto-password-authenticator

更改 Presto 的 password-authenticator.properties 文件中的值。

presto-env

更改 Presto 的 presto-env.sh 文件中的值。

presto-node

更改 Presto 的 node.properties 文件中的值。

presto-connector-blackhole

更改 Presto 的 blackhole.properties 文件中的值。

presto-connector-cassandra

更改 Presto 的 cassandra.properties 文件中的值。

presto-connector-hive

更改 Presto 的 hive.properties 文件中的值。

presto-connector-jmx

更改 Presto 的 jmx.properties 文件中的值。

presto-connector-kafka

更改 Presto 的 kafka.properties 文件中的值。

presto-connector-localfile

更改 Presto 的 localfile.properties 文件中的值。

presto-connector-memory

更改 Presto 的 memory.properties 文件中的值。

presto-connector-mongodb

更改 Presto 的 mongodb.properties 文件中的值。

presto-connector-mysql

更改 Presto 的 mysql.properties 文件中的值。

presto-connector-postgresql

更改 Presto 的 postgresql.properties 文件中的值。

presto-connector-raptor

更改 Presto 的 raptor.properties 文件中的值。

presto-connector-redis

更改 Presto 的 redis.properties 文件中的值。

presto-connector-redshift

更改 Presto 的 redshift.properties 文件中的值。

presto-connector-tpch

更改 Presto 的 tpch.properties 文件中的值。

presto-connector-tpcds

更改 Presto 的 tpcds.properties 文件中的值。

ranger-kms-dbks-site

更改 Ranger KMS 的 dbks-site.xml 文件中的值。

ranger-kms-site

更改 Ranger K ranger-kms-site MS 的.xml 文件中的值。

ranger-kms-env

更改 Ranger KMS 环境中的值。

ranger-kms-log4j

更改 Ranger KMS 的 kms-log4j.properties 文件中的值。

ranger-kms-db-ca

更改 S3 上用于与 Ranger KMS 进行 MySQL SSL 连接的 CA 文件的值。

recordserver-env

在 EMR RecordServer 环境中更改值。

recordserver-conf

更改 EMR 的 server.proper RecordServer ties 文件中的值。

recordserver-log4j

更改 EMR 的 log4j.propertie RecordServer s 文件中的值。

spark

适用于 Apache Spark 的 Amazon EMR 辅助设置。

spark-defaults

更改 Spark 的 spark-defaults.conf 文件中的值。

spark-env

更改 Spark 环境中的值。

spark-hive-site

更改 Spark 的 hive-site.xml 文件中的值

spark-log4j

更改 Spark 的 log4j.properties 文件中的值。

spark-metrics

更改 Spark 的 metrics.properties 文件中的值。

sqoop-env

更改 Sqoop 的环境中的值。

sqoop-oraoop-site

更改 Sqoop OraOop 的 oraoop-site.xml 文件中的值。

sqoop-site

更改 Sqoop 的 sqoop-site.xml 文件中的值。

tez-site

更改 Tez 的 tez-site.xml 文件中的值。

yarn-env

更改 YARN 环境中的值。

yarn-site

更改 YARN 的 yarn-site.xml 文件中的值。

zeppelin-env

更改 Zeppelin 环境中的值。

zookeeper-config

更改 zoo.cfg 文件 ZooKeeper中的值。

zookeeper-log4j

更改 ZooKeeper的 log4j.properties 文件中的值。