亚马逊EMR版本 6.2.0 - Amazon EMR
6.2.0 应用程序版本6.2.0 发布说明6.2.0 组件版本6.2.0 配置分类

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

亚马逊EMR版本 6.2.0

6.2.0 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, JupyterEnterpriseGateway, JupyterHub, Livy, MXNet, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, PrestoSQL, Spark, Sqoop, TensorFlow, Tez, Zeppelin 和 ZooKeeper.

下表列出了此版本的 Amazon 中可用的应用程序版本EMR和前三个亚马逊版本中的应用程序EMR版本（如果适用）。

要全面了解每个 Amazon 版本的应用程序版本历史记录EMR，请参阅以下主题：

应用程序版本信息
emr-6.2.0 emr-6.1.1 emr-6.1.0 emr-6.0.1
AWS SDK适用于 Java 1.11.8801.11.8281.11.8281.11.711
Python 2.7、3.72.7、3.72.7、3.72.7、3.7
Scala 2.12.102.12.102.12.102.12.10
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.11.21.11.01.11.0 -
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase2.2.6-amzn-02.2.52.2.52.2.3
HCatalog3.1.23.1.23.1.23.1.2
Hadoop3.2.13.2.13.2.13.2.1
Hive3.1.23.1.23.1.23.1.2
Hudi0.6.0-amzn-10.5.2-incubating-amzn-20.5.2-incubating-amzn-20.5.0-incubating-amzn-1
Hue4.8.04.7.14.7.14.4.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway2.1.0 - - -
JupyterHub1.1.01.1.01.1.01.0.0
Livy0.7.00.7.00.7.00.6.0
MXNet1.7.01.6.01.6.01.5.1
Mahout - - - -
Oozie5.2.05.2.05.2.05.1.0
Phoenix5.0.05.0.05.0.05.0.0
Pig0.17.00.17.00.17.0 -
Presto0.238.30.2320.2320.230
Spark3.0.13.0.03.0.02.4.4
Sqoop1.4.71.4.71.4.7 -
TensorFlow2.3.12.1.02.1.01.14.0
Tez0.9.20.9.20.9.20.9.2
Trino（Prest SQL o）343338338 -
Zeppelin0.9.00.9.00.9.00.9.0
ZooKeeper3.4.143.4.143.4.143.4.14

6.2.0 发布说明

以下发行说明包含有关亚马逊 6.2.0 EMR 版本的信息。更改与 6.1.0 有关。

首次发布日期：2020 年 12 月 9 日

上次更新日期：2021 年 10 月 4 日

受支持的应用程序

  • AWS SDK for Java 版本 1.11.828

  • emr-record-server 版本 1.7.0

  • Flink 1.11.2

  • Ganglia 3.7.2

  • Hadoop 3.2.1-amzn-1

  • HBase版本 2.2.6-amzn-0

  • HBase-operator-tools 1.0.0

  • HCatalog版本 3.1.2-amzn-0

  • Hive 3.1.2-amzn-3

  • Hudi 0.6.0-amzn-1

  • Hue 4.8.0

  • JupyterHub 版本 1.1.0

  • Livy 0.7.0

  • MXNet版本 1.7.0

  • Oozie 5.2.0

  • Phoenix 5.0.0

  • Pig 0.17.0

  • Presto 0.238.3-amzn-1

  • Presto SQL 版本 343

  • Spark 3.0.1-amzn-0

  • spark-rapids 0.2.0

  • TensorFlow 版本 2.3.1

  • Zeppelin 0.9.0-preview1

  • Zookeeper 3.4.14

  • 连接器和驱动程序：DynamoDB 连接器 4.16.0

新功能

  • HBase: 删除了提交阶段的重命名并添加了持续HFile跟踪。请参阅《Amazon EMR 发布指南》中的持续HFile跟踪。

  • HBase: 向后移植创建一个在压缩时强制缓存块的配置。

  • PrestoDB：改进了动态分区修剪。基于规则的连接重新排序对未分区数据运行。

  • 限定范围的托管策略：为了与 AWS 最佳实践保持一致，Amazon 引入EMR了 v2 EMR 范围的默认托管策略，以取代即将弃用的策略。参见 Amazon EMR 托管政策。

  • 实例元数据服务 (IMDS) V2 支持状态：对于 Amazon EMR 6.2 或更高版本，Amazon EMR 组件IMDSv2用于所有IMDS调用。对于应用程序代码中的IMDS调用，您可以同时使用IMDSv1和IMDSv2，或者将配置IMDS为仅IMDSv2用于提高安全性。如果您IMDSv1在早期的 Amazon EMR 6.x 版本中禁用，则会导致集群启动失败。

更改、增强功能和解决的问题

  • 此版本旨在修复 Amazon EMR Scaling 无法成功扩展/缩小集群或导致应用程序故障时出现的问题。

  • 修复了 Amaz EMR on 集群上守护程序运行状况检查活动（例如收集YARN节点状态和HDFS节点状态）时，对利用率很高的大型集群的扩展请求失败的问题。之所以发生这种情况，是因为集群上的守护程序无法将节点的运行状况数据传送到内部 Ama EMR zon 组件。

  • 改进了EMR集群上的守护程序，可在重复使用 IP 地址时正确跟踪节点状态，从而提高扩展操作期间的可靠性。

  • SPARK-29683。修复了集群缩减期间出现任务失败的问题，因为 Spark 假定所有可用节点都被拒绝列出。

  • YARN-9011。修复了集群尝试向上或向下扩展时，由于YARN停用过程中的争用条件而导致任务失败的问题。

  • 通过确保 Amaz EMR on 集群上守护程序和 YARN /之间的节点状态始终保持一致，修复了集群扩展期间步骤或任务失败的问题。HDFS

  • 修复了启用了 Kerberos 身份验证的 Amazon 集群的EMR集群操作（例如缩减和步骤提交）失败的问题。这是因为 Amaz EMR on 集群上守护程序没有续订 Kerberos 票证，而要与主节点上YARN运行的 HDFS /进行安全通信，则需要续订 Kerberos 票证。

  • 较新的Amazon EMR 版本通过降低亚马逊较旧AL2版本的 “最大打开文件数” 限制来解决这个问题EMR。亚马逊EMR发布的5.30.1、5.30.2、5.31.1、5.32.1、5.32.1、6.0.1、6.1.1、6.2.1、5.33.0、6.3.0及更高版本现在包含一个永久修复程序，其中包含一个具有更高的 “最大打开文件数” 设置的永久修复。

  • Spark：改进了 Spark 运行时的性能。

已知问题

  • Amazon EMR 6.2 在 the /etc/cron.d/libinstance-controller-java file in EMR 6.2.0. Permissions on the file are 645 (-rw-r--r-x), when they should be 644 (-rw-r--r--). As a result, Amazon EMR version 6.2 does not log instance-state logs, and the /emr/instance-logs 目录为空时设置了错误的权限。此问题已在 Amazon EMR 6.3.0 及更高版本中修复。

    要解决此问题，请在集群启动时将以下脚本作为引导操作运行。

    #!/bin/bash
sudo chmod 644 /etc/cron.d/libinstance-controller-java

  • 对于 Amazon EMR 6.2.0 和 6.3.0 私有子网集群，您无法访问 Ganglia 网页用户界面。您将收到“access denied (403)”错误。其他网络UIs，例如 Spark、Hue JupyterHub、Zeppelin、Livy 和 Tez，都正常运行。公有子网集群上的 Ganglia Web UI 访问也正常工作。要解决该问题，请在具有 sudo systemctl restart httpd 的主节点上重新启动 httpd 服务。此问题已在 Amazon EMR 6.4.0 中修复。

  • 亚马逊 EMR 6.2.0 中存在一个问题，即 httpd 持续失败，导致 Ganglia 不可用。您会收到“cannot connect to the server（无法连接到服务器）”错误。要修复已在运行但存在此问题的群集，SSH请访问群集主节点，然后将该行Listen 80添加到httpd.conf位于的文件中/etc/httpd/conf/httpd.conf。此问题已在 Amazon EMR 6.3.0 中修复。

  • HTTPD使用安全配置时，在 EMR 6.2.0 集群上失败。因此，Ganglia Web 应用程序用户界面不可用。要访问 Ganglia Web 应用程序用户界面，请将 Listen 80 添加到集群主节点上的 /etc/httpd/conf/httpd.conf 文件中。有关连接到集群的信息，请参阅使用连接到主节点SSH。

    EMR当您使用安全配置时，笔记本也无法与 EMR 6.2.0 集群建立连接。笔记本将无法列出内核和提交 Spark 任务。我们建议您EMR改用其他版本的 Amazon 的EMR笔记本电脑。

  • 降低旧版本的 “最大打开文件数” 限制 AL2 [在新版本中已修复]。亚马逊EMR版本：emr-5.30.x、emr-5.31.0、emr-5.32.0、emr-6.0.0、emr-6.1.0 和 emr-6.2.0 基于较旧版本的 Linux ofAmazon 2 ()AL2，当使用默认版本创建亚马逊集群时，“最大打开文件数” 的用户限制较低。EMR AMI亚马逊EMR发布的版本为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及更高版本，包括具有更高的 “最大打开文件数” 设置的永久修复。如果使用打开文件数限制较低的发行版，会在提交 Spark 任务时导致“Too many open files”（打开的文件过多）错误。在受影响的版本中，亚马逊EMR默AMI认 “最大打开文件数” 的ulimit设置为4096，低于Linux 2中的65536个文件限制。 latestAmazon AMISpark 驱动程序和执行程序尝试打开超过 4096 个文件时，“打开的最大文件数”的较低 ulimit 设置会导致 Spark 任务失败。为了解决这个问题，Amazon EMR 提供了一个引导操作 (BA) 脚本，可以在创建集群时调整ulimit设置。

    如果您使用的是无法永久修复此问题的旧EMR版 Amazon，则可以使用以下解决方法将实例控制器 ulimit 明确设置为最多 65536 个文件。

    从命令行显式设置 ulimit

    1. 编辑 /etc/systemd/system/instance-controller.service，将以下参数添加到 Service (服务) 部分。

      LimitNOFILE=65536

      LimitNPROC=65536

    2. 重启 InstanceController

      $ sudo systemctl daemon-reload

      $ sudo systemctl restart instance-controller

    使用引导操作 (BA) 设置 ulimit

    您还可以在创建集群时使用引导操作（BA）脚本将实例控制器 ulimit 配置为 65536 个文件。

    #!/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
  • 重要

    Amazon EMR 6.1.0 和 6.2.0 包含一个性能问题，可能会严重影响 Hudi 的所有插入、更新和删除操作。如果您计划在亚马逊 EMR 6.1.0 或 6.2.0 中使用 Hudi，则应联系 AWS 支持人员获取已修补的 Hudi。RPM

  • 重要

    EMR运行 Amazon Linux 或 Amazon Linux 2 Amazon 机器映像 (AMIs) 的集群使用默认 Amazon Linux 行为，不会自动下载和安装需要重启的重要关键内核更新。这与运行默认 Amazon Linux 的其他亚马逊EC2实例的行为相同AMI。如果在 Amazon EMR 版本发布后需要重启的新 Amazon Linux 软件CUDA更新（例如内核和更新）可用，则默认运行的EMR集群实例AMI不会自动下载和安装这些更新。NVIDIA要获取内核更新，您可以自定义您的亚马逊，EMRAMI使其使用最新的亚马逊 Linux AMI。

  • 亚马逊 EMR 6.2.0 Maven 工件尚未发布。它们将与 Amazon 的未来版本一起发布EMR。

  • 使用 HBase storefile 系统表进行持续HFile跟踪不支持HBase区域复制功能。有关HBase区域复制的更多信息，请参阅时间轴一致的高可用读取。

  • 亚马逊 EMR 6.x 和 EMR 5.x Hive 存储桶版本的区别

    EMR5.x 使用 OOS Apache Hive 2，而在 EMR 6.x 中使用 OOS Apache Hive 3。开源 Hive2 使用分桶版本 1，而开源 Hive3 使用分桶版本 2。Hive 2 (EMR5.x) 和 Hive 3 (EMR6.x) 之间的这种存储分区版本差异意味着 Hive 存储分区哈希功能不同。请参见以下示例。

    下表分别是在 EMR 6.x 和 EMR 5.x 中创建的示例。

    -- Using following LOCATION in EMR 6.x
CREATE TABLE test_bucketing (id INT, desc STRING)
PARTITIONED BY (day STRING)
CLUSTERED BY(id) INTO 128 BUCKETS
LOCATION 's3://your-own-s3-bucket/emr-6-bucketing/';

-- Using following LOCATION in EMR 5.x 
LOCATION 's3://your-own-s3-bucket/emr-5-bucketing/';

    在 EMR 6.x 和 EMR 5.x 中插入相同的数据。

    INSERT INTO test_bucketing PARTITION (day='01') VALUES(66, 'some_data');
INSERT INTO test_bucketing PARTITION (day='01') VALUES(200, 'some_data');

    检查 S3 位置会显示存储桶文件名不同，因为哈希函数在 EMR 6.x（Hive 3）和 EMR 5.x（Hive 2）之间有所不同。

    [hadoop@ip-10-0-0-122 ~]$ aws s3 ls s3://your-own-s3-bucket/emr-6-bucketing/day=01/
2020-10-21 20:35:16         13 000025_0
2020-10-21 20:35:22         14 000121_0
[hadoop@ip-10-0-0-122 ~]$ aws s3 ls s3://your-own-s3-bucket/emr-5-bucketing/day=01/
2020-10-21 20:32:07         13 000066_0
2020-10-21 20:32:51         14 000072_0

    您还可以通过在 EMR 6.x 的 Hive CLI 中运行以下命令来查看版本差异。请注意，它将返回分桶版本 2。

    hive> DESCRIBE FORMATTED test_bucketing;
...
Table Parameters:
    bucketing_version       2
...

  • 具有多个主节点的集群和 Kerberos 身份验证中的已知问题

    如果您在 Amazon 5.20.0 及更高EMR版本中运行具有多个主节点和 Kerberos 身份验证的集群，则在集群运行一段时间后，集群操作可能会遇到问题，例如缩小规模或步骤提交。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：

    • SSH以hadoop用户身份访问具有多个主节点的EMR群集的主主节点。

    • 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。

  • 当你使用带有 Hive 分区位置格式的 Spark 来读取 Amazon S3 中的数据，并在亚马逊EMR版本 5.30.0 到 5.36.0 和 6.2.0 到 6.9.0 上运行 Spark 时，你可能会遇到一个问题，导致集群无法正确读取数据。如果您的分区具有以下所有特征，会发生这种情况：

    • 从同一个表扫描两个或多个分区。

    • 至少有一个分区目录路径是至少一个其他分区目录路径的前缀，例如，s3://bucket/table/p=a 是 s3://bucket/table/p=a b 的前缀。

    • 另一个分区目录中前缀之后的第一个字符的值为 UTF -8，小于该/字符 (U+002F)。例如，在 s3://bucket/table/p=a b 中，a 和 b 之间出现的空格字符 (U+0020) 就属于此类。请注意，还有其他 14 个非控制字符：!"#$%&‘()*+,-。有关更多信息，请参阅 UTF-8 编码表和 Unicode 字符。

    解决方法是在 spark-defaults 分类中将 spark.sql.sources.fastS3PartitionDiscovery.enabled 配置设置为 false。

6.2.0 组件版本

下面列出了 Amazon 随此版本EMR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。其他则是 Amazon 独有的EMR，是为系统流程和功能而安装的。它们通常以 emr 或 aws 开头。Amazon 最新EMR版本中的大数据应用程序包通常是社区中的最新版本。我们会EMR尽快在 Amazon 上发布社区版本。

Amazon 中的某些组件与社区版本EMR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，如果myapp-component以 2.2 版本命名的开源社区组件经过三次修改以包含在不同的 Amazon EMR 版本中，则其发布版本将列为2.2-amzn-2。

组件 版本 描述
aws-sagemaker-spark-sdk1.4.1亚马逊 SageMaker Spark SDK
emr-ddb4.16.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon DynamoDB 连接器。
emr-goodies3.1.0适用于 Hadoop 生态系统的方便易用的库。
emr-kinesis3.5.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon Kinesis 连接器。
emr-notebook-env1.0.0适用于 EMR Notebooks（可提供 jupyter 企业网关）的 Conda env
emr-s3-dist-cp2.16.0针对 Amazon S3 优化的分布式复制应用程序。
emr-s3-select2.0.0EMRS3Select 连接器
emrfs2.44.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon S3 连接器。
flink-client1.11.2Apache Flink 命令行客户端脚本和应用程序。
flink-jobmanager-config1.11.2管理 Apache Flink EMR JobManager 节点上的资源。
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-client3.2.1-amzn-2Hadoop 命令行客户端，如“hdfs”、“hadoop”或“yarn”。
hadoop-hdfs-datanode3.2.1-amzn-2HDFS用于存储区块的节点级服务。
hadoop-hdfs-library3.2.1-amzn-2HDFS命令行客户端和库
hadoop-hdfs-namenode3.2.1-amzn-2HDFS用于跟踪文件名和区块位置的服务。
hadoop-hdfs-journalnode3.2.1-amzn-2HDFS用于管理 HA 集群上的 Hadoop 文件系统日志的服务。
hadoop-httpfs-server3.2.1-amzn-2HTTPHDFS操作端点。
hadoop-kms-server3.2.1-amzn-2基于 Hadoop 的加密密钥管理服务器。 KeyProvider API
hadoop-mapred3.2.1-amzn-2MapReduce 用于运行 MapReduce 应用程序的执行引擎库。
hadoop-yarn-nodemanager3.2.1-amzn-2YARN用于管理单个节点上的容器的服务。
hadoop-yarn-resourcemanager3.2.1-amzn-2YARN用于分配和管理群集资源和分布式应用程序的服务。
hadoop-yarn-timeline-server3.2.1-amzn-2用于检索YARN应用程序的当前和历史信息的服务。
hbase-hmaster2.2.6-amzn-0为负责协调区域和执行管理命令的HBase集群提供服务。
hbase-region-server2.2.6-amzn-0为一个或多个HBase地区提供服务的服务。
hbase-client2.2.6-amzn-0HBase命令行客户端。
hbase-rest-server2.2.6-amzn-0为其提供RESTfulHTTP终端节点的服务HBase。
hbase-thrift-server2.2.6-amzn-0为其提供 Thrift 端点的HBase服务。
hcatalog-client3.1.2-amzn-3用于操作 hcatalog-server 的“hcat”命令行客户端。
hcatalog-server3.1.2-amzn-3提供服务HCatalog，为分布式应用程序提供表和存储管理层。
hcatalog-webhcat-server3.1.2-amzn-3HTTP端点为其提供REST接口HCatalog。
hive-client3.1.2-amzn-3Hive 命令行客户端。
hive-hbase3.1.2-amzn-3Hive-hbase 客户端。
hive-metastore-server3.1.2-amzn-3用于访问 Hive 元数据仓的服务，Hive 元存储库是一个语义存储库，用于存储 Hadoop 操作的SQL元数据。
hive-server23.1.2-amzn-3用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。
hudi0.6.0-amzn-1增量处理框架，以支持低延迟和高效率的数据管道。
hudi-presto0.6.0-amzn-1用于运行 Presto 以及 Hudl 的捆绑库。
hudi-prestosql0.6.0-amzn-1用于使用 Hudi 运行 Presto SQL 的捆绑库。
hudi-spark0.6.0-amzn-1用于运行 Spark 以及 Hudi 的捆绑库。
hue-server4.8.0用于使用 Hadoop 生态系统应用程序分析数据的 Web 应用程序
jupyterhub1.1.0Jupyter notebook 的多用户服务器
livy-server0.7.0-incubatingREST用于与 Apache Spark 交互的接口
nginx1.12.1nginx [engine x] HTTP 是一个反向代理服务器
mxnet1.7.0用于深度学习的灵活的、可扩展且高效的库。
mariadb-server5.5.64+MariaDB 数据库服务器。
nvidia-cuda10.1.243Nvidia 驱动程序和 Cuda 工具包
oozie-client5.2.0Oozie 命令行客户端。
oozie-server5.2.0用于接受 Oozie 工作流请求的服务。
opencv4.4.0开源计算机视觉库。
phoenix-library5.0.0--2.0 HBase服务器和客户端的 phoenix 库
phoenix-query-server5.0.0--2.0 HBase轻量级服务器，提供JDBC对 Avatica 的访问以及协议缓冲区和JSON格式访问 API
presto-coordinator0.238.3-amzn-1用于在 presto-worker 之中接受查询并管理查询的服务。
presto-worker0.238.3-amzn-1用于执行查询的各个部分的服务。
presto-client0.238.3-amzn-1Presto 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。
prestosql-coordinator343用于在 prestosql-worker 之中接受查询并管理查询执行的服务。
prestosql-worker343用于执行查询的各个部分的服务。
prestosql-client343Presto 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。
r3.4.3用于统计计算的 R 项目
ranger-kms-server2.0.0Apache Ranger 密钥管理系统
spark-client3.0.1-amzn-0Spark 命令行客户端。
spark-history-server3.0.1-amzn-0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-yarn3.0.1-amzn-0的内存中执行引擎。YARN
spark-yarn-slave3.0.1-amzn-0YARN从属服务器需要的 Apache Spark 库。
spark-rapids0.2.0Nvidia Spark RAPIDS 插件可以加速 Apache Spark。GPUs
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop 命令行客户端。
tensorflow2.3.1TensorFlow 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。
webserver2.4.41+Apache HTTP 服务器。
zeppelin-server0.9.0-preview1支持交互式数据分析的基于 Web 的笔记本电脑。
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。

6.2.0 配置分类

配置分类允许您自定义应用程序。它们通常对应于应用程序的配置XML文件，例如hive-site.xml。有关更多信息，请参阅 配置应用程序。

为处于运行状态的集群中的实例组指定配置时，将发生重新配置操作。Amazon EMR 仅对您修改的分类启动重新配置操作。有关更多信息，请参阅 在正在运行的集群中重新配置实例组。

emr-6.2.0 分类
分类 描述 重新配置操作

capacity-scheduler

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

Restarts the ResourceManager service.

container-executor

更改 Hadoop YARN 的 container-executor.cfg 文件中的值。

Not available.

container-log4j

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

Not available.

core-site

更改 Hadoop 的 core-site.xml 文件中的值。

Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Hadoop KMS, Ranger KMS, HiveServer2, Hive MetaStore, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.

docker-conf

更改 docker 相关设置。

Not available.

emrfs-site

更改EMRFS设置。

Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts HBaseRegionserver, HBaseMaster, HBaseThrift, HBaseRest, HiveServer2, Hive MetaStore, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.

flink-conf

更改 flink-conf.yaml 设置。

Not available.

flink-log4j

更改 Flink log4j.properties 设置。

Not available.

flink-log4j-yarn-session

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

Not available.

flink-log4j-cli

更改 Flink log4j-cli.properties 设置。

Not available.

hadoop-env

更改适用于所有 Hadoop 组件的 Hadoop 环境中的值。

Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts PhoenixQueryserver, HiveServer2, Hive MetaStore, and MapReduce-HistoryServer.

hadoop-log4j

更改 Hadoop 的 log4j.properties 文件中的值。

Restarts the Hadoop HDFS services SecondaryNamenode, Datanode, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Hadoop KMS, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.

hadoop-ssl-server

更改 hadoop ssl 服务器配置

Not available.

hadoop-ssl-client

更改 hadoop ssl 客户端配置

Not available.

hbase

亚马逊EMR精心策划的 Apache 设置。HBase

Custom EMR specific property. Sets emrfs-site and hbase-site configs. See those for their associated restarts.

hbase-env

更改环境HBase中的值。

Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.

hbase-log4j

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

Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.

hbase-metrics

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

Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.

hbase-policy

更改HBase的 hbase-policy.xml 文件中的值。

Not available.

hbase-site

更改HBase的 hbase-site.xml 文件中的值。

Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer. Additionally restarts Phoenix QueryServer.

hdfs-encryption-zones

配置HDFS加密区域。

This classification should not be reconfigured.

hdfs-env

更改HDFS环境中的值。

Restarts Hadoop HDFS ZKFC.

hdfs-site

更改的 hdfs-site.xml HDFS 中的值。

Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Additionally restarts Hadoop Httpfs.

hcatalog-env

更改环境HCatalog中的值。

Restarts Hive HCatalog Server.

hcatalog-server-jndi

更改HCatalog的 jndi.properties 中的值。

Restarts Hive HCatalog Server.

hcatalog-server-proto-hive-site

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

Restarts Hive HCatalog Server.

hcatalog-webhcat-env

更改 HCatalog W 环境ebHCat中的值。

Restarts Hive WebHCat server.

hcatalog-webhcat-log4j2

更改 HCatalog W ebHCat 的 log4j2.properties 中的值。

Restarts Hive WebHCat server.

hcatalog-webhcat-site

更改 HCatalog W ebHCat 的 webhcat-site.xml 文件中的值。

Restarts Hive WebHCat server.

hive

亚马逊EMR精心策划的 Apache Hive 设置。

Sets configurations to launch Hive LLAP service.

hive-beeline-log4j2

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

Not available.

hive-parquet-logging

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

Not available.

hive-env

更改 Hive 环境中的值。

Restarts HiveServer2, HiveMetastore, and Hive HCatalog-Server. Runs Hive schemaTool CLI commands to verify hive-metastore.

hive-exec-log4j2

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

Not available.

hive-llap-daemon-log4j2

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

Not available.

hive-log4j2

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

Not available.

hive-site

更改 Hive 的 hive-site.xml 文件中的值

Restarts HiveServer2, HiveMetastore, and Hive HCatalog-Server. Runs Hive schemaTool CLI commands to verify hive-metastore. Also restarts Oozie and Zeppelin.

hiveserver2-site

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

Not available.

hue-ini

更改 Hue 的 ini 文件中的值

Restarts Hue. Also activates Hue config override CLI commands to pick up new configurations.

httpfs-env

更改HTTPFS环境中的值。

Restarts Hadoop Httpfs service.

httpfs-site

更改 Hadoop 的 httpfs-site.xml 文件中的值。

Restarts Hadoop Httpfs service.

hadoop-kms-acls

更改 Hadoop 的 kms-acls.xml 文件中的值。

Not available.

hadoop-kms-env

在 Hadoop KMS 环境中更改值。

Restarts Hadoop-KMS service.

hadoop-kms-log4j

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

Not available.

hadoop-kms-site

更改 Hadoop 的 kms-site.xml 文件中的值。

Restarts Hadoop-KMS and Ranger-KMS service.

hudi-env

更改 Hudi 环境中的值。

Not available.

jupyter-notebook-conf

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

Not available.

jupyter-hub-conf

更改 JupyterHubs的 jupyterhub_config.py 文件中的值。

Not available.

jupyter-s3-conf

配置 Jupyter notebook S3 持久性。

Not available.

jupyter-sparkmagic-conf

更改 Sparkmagic 的 config.json 文件中的值。

Not available.

livy-conf

更改 Livy 的 livy.conf 文件中的值。

Restarts Livy Server.

livy-env

更改 Livy 环境中的值。

Restarts Livy Server.

livy-log4j

更改 Livy log4j.properties 设置。

Restarts Livy Server.

mapred-env

更改 MapReduce 应用程序环境中的值。

Restarts Hadoop MapReduce-HistoryServer.

mapred-site

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

Restarts Hadoop MapReduce-HistoryServer.

oozie-env

更改 Oozie 的环境中的值。

Restarts Oozie.

oozie-log4j

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

Restarts Oozie.

oozie-site

更改 Oozie 的 oozie-site.xml 文件中的值。

Restarts Oozie.

phoenix-hbase-metrics

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

Not available.

phoenix-hbase-site

更改 Phoenix 的 hbase-site.xml 文件中的值。

Not available.

phoenix-log4j

更改 Phoenix 的 log4j.properties 文件中的值。

Restarts Phoenix-QueryServer.

phoenix-metrics

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

Not available.

pig-env

更改 Pig 环境中的值。

Not available.

pig-properties

更改 Pig 的 pig.properties 文件中的值。

Restarts Oozie.

pig-log4j

更改 Pig 的 log4j.properties 文件中的值。

Not available.

presto-log

更改 Presto 的 log.properties 文件中的值。

Restarts Presto-Server (for PrestoDB)

presto-config

更改 Presto 的 config.properties 文件中的值。

Restarts Presto-Server (for PrestoDB)

presto-password-authenticator

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

Not available.

presto-env

更改 Presto 的 presto-env.sh 文件中的值。

Restarts Presto-Server (for PrestoDB)

presto-node

更改 Presto 的 node.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-blackhole

更改 Presto 的 blackhole.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-cassandra

更改 Presto 的 cassandra.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-hive

更改 Presto 的 hive.properties 文件中的值。

Restarts Presto-Server (for PrestoDB)

presto-connector-jmx

更改 Presto 的 jmx.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-kafka

更改 Presto 的 kafka.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-localfile

更改 Presto 的 localfile.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-memory

更改 Presto 的 memory.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-mongodb

更改 Presto 的 mongodb.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-mysql

更改 Presto 的 mysql.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-postgresql

更改 Presto 的 postgresql.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-raptor

更改 Presto 的 raptor.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-redis

更改 Presto 的 redis.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-redshift

更改 Presto 的 redshift.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-tpch

更改 Presto 的 tpch.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-tpcds

更改 Presto 的 tpcds.properties 文件中的值。

Not available.

prestosql-log

更改 Presto 的 log.properties 文件中的值。

Restarts Presto-Server (for PrestoSQL)

prestosql-config

更改 Presto 的 config.properties 文件中的值。

Restarts Presto-Server (for PrestoSQL)

prestosql-password-authenticator

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

Restarts Presto-Server (for PrestoSQL)

prestosql-env

更改 Presto 的 presto-env.sh 文件中的值。

Restarts Presto-Server (for PrestoSQL)

prestosql-node

更改 Presto 的 node.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-blackhole

更改 Presto 的 blackhole.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-cassandra

更改 Presto 的 cassandra.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-hive

更改 Presto 的 hive.prop SQL erties 文件中的值。

Restarts Presto-Server (for PrestoSQL)

prestosql-connector-jmx

更改 Presto 的 jmx.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-kafka

更改 Presto 的 kafka.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-localfile

更改 Presto 的 localfile.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-memory

更改 Presto 的内存.propert SQL ies 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-mongodb

更改 Presto 的 mon SQL godb.properties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-mysql

更改 Presto 的 mysql.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-postgresql

更改 Presto 的 postgresql.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-raptor

更改 Presto 的 raptor.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-redis

更改 Presto 的 redis.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-redshift

更改 Presto 的 reds SQL hift.properties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-tpch

更改 Presto 的 tpch.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

prestosql-connector-tpcds

更改 Presto 的 tpcds.prop SQL erties 文件中的值。

Not available.

ranger-kms-dbks-site

更改 Ranger KMS 的 dbks-site.xml 文件中的值。

Restarts Ranger KMS Server.

ranger-kms-site

更改 Ran ranger-kms-site KMS ger .xml 文件中的值。

Restarts Ranger KMS Server.

ranger-kms-env

在游侠KMS环境中更改值。

Restarts Ranger KMS Server.

ranger-kms-log4j

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

Not available.

ranger-kms-db-ca

更改 S3 上我与 Ranger SQL SSL KMS 连接的 CA 文件值。

Not available.

spark

亚马逊EMR精心策划的 Apache Spark 设置。

This property modifies spark-defaults. See actions there.

spark-defaults

更改 Spark 的 spark-defaults.conf 文件中的值。

Restarts Spark history server and Spark thrift server.

spark-env

更改 Spark 环境中的值。

Restarts Spark history server and Spark thrift server.

spark-hive-site

更改 Spark 的 hive-site.xml 文件中的值

Not available.

spark-log4j

更改 Spark 的 log4j.properties 文件中的值。

Restarts Spark history server and Spark thrift server.

spark-metrics

更改 Spark 的 metrics.properties 文件中的值。

Restarts Spark history server and Spark thrift server.

sqoop-env

更改 Sqoop 的环境中的值。

Not available.

sqoop-oraoop-site

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

Not available.

sqoop-site

更改 Sqoop 的 sqoop-site.xml 文件中的值。

Not available.

tez-site

更改 Tez 的 tez-site.xml 文件中的值。

Restart Oozie.

yarn-env

更改YARN环境中的值。

Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts MapReduce-HistoryServer.

yarn-site

更改 yarn-site.xml 文件YARN中的值。

Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Livy Server and MapReduce-HistoryServer.

zeppelin-env

更改 Zeppelin 环境中的值。

Restarts Zeppelin.

zookeeper-config

更改 ZooKeeper的 zoo.cfg 文件中的值。

Restarts Zookeeper server.

zookeeper-log4j

更改 ZooKeeper的 log4j.properties 文件中的值。

Restarts Zookeeper server.