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Amazon EMR 发行版 6.2.0
6.2.0 应用程序版本
此版本包括以下应用程序:Flink
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:
emr-6.2.0 | emr-6.1.1 | emr-6.1.0 | emr-6.0.1 | |
---|---|---|---|---|
AWS 适用于 Java 的 SDK | 1.11.880 | 1.11.828 | 1.11.828 | 1.11.711 |
Python | 2.7、3.7 | 2.7、3.7 | 2.7、3.7 | 2.7、3.7 |
Scala | 2.12.10 | 2.12.10 | 2.12.10 | 2.12.10 |
AmazonCloudWatchAgent | - | - | - | - |
Delta | - | - | - | - |
Flink | 1.11.2 | 1.11.0 | 1.11.0 | - |
Ganglia | 3.7.2 | 3.7.2 | 3.7.2 | 3.7.2 |
HBase | 2.2.6-amzn-0 | 2.2.5 | 2.2.5 | 2.2.3 |
HCatalog | 3.1.2 | 3.1.2 | 3.1.2 | 3.1.2 |
Hadoop | 3.2.1 | 3.2.1 | 3.2.1 | 3.2.1 |
Hive | 3.1.2 | 3.1.2 | 3.1.2 | 3.1.2 |
Hudi | 0.6.0-amzn-1 | 0.5.2-incubating-amzn-2 | 0.5.2-incubating-amzn-2 | 0.5.0-incubating-amzn-1 |
Hue | 4.8.0 | 4.7.1 | 4.7.1 | 4.4.0 |
Iceberg | - | - | - | - |
JupyterEnterpriseGateway | 2.1.0 | - | - | - |
JupyterHub | 1.1.0 | 1.1.0 | 1.1.0 | 1.0.0 |
Livy | 0.7.0 | 0.7.0 | 0.7.0 | 0.6.0 |
MXNet | 1.7.0 | 1.6.0 | 1.6.0 | 1.5.1 |
Mahout | - | - | - | - |
Oozie | 5.2.0 | 5.2.0 | 5.2.0 | 5.1.0 |
Phoenix | 5.0.0 | 5.0.0 | 5.0.0 | 5.0.0 |
Pig | 0.17.0 | 0.17.0 | 0.17.0 | - |
Presto | 0.238.3 | 0.232 | 0.232 | 0.230 |
Spark | 3.0.1 | 3.0.0 | 3.0.0 | 2.4.4 |
Sqoop | 1.4.7 | 1.4.7 | 1.4.7 | - |
TensorFlow | 2.3.1 | 2.1.0 | 2.1.0 | 1.14.0 |
Tez | 0.9.2 | 0.9.2 | 0.9.2 | 0.9.2 |
Trino (prestoSQL) | 343 | 338 | 338 | - |
Zeppelin | 0.9.0 | 0.9.0 | 0.9.0 | 0.9.0 |
ZooKeeper | 3.4.14 | 3.4.14 | 3.4.14 | 3.4.14 |
6.2.0 发布说明
以下发布说明包括有关 Amazon EMR 发行版 6.2.0 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
PrestoSQL 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
新特征
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 EMR 引入了 v2 EMR 范围的默认托管策略,以取代即将弃用的策略。请参阅 Amazon EMR 托管式策略。
实例元数据服务 (IMDS) V2 支持状态:对于亚马逊 EMR 6.2 或更高版本,亚马逊 EMR 组件用于所有 IMDS 调用。 IMDSv2 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 IMDS 配置 IMDSv2 为仅用于提高安全性。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 无法成功纵向扩展/缩减集群或导致应用程序故障时出现的问题。
修复了当 Amazon EMR 集群上的进程守护程序正在进行运行状况检查活动(例如收集 YARN 节点状态和 HDFS 节点状态)时,针对高利用率的大型集群的扩展请求失败的问题。之所以发生这种情况,是因为集群上的进程守护程序无法将节点的运行状况数据传递给内部 Amazon EMR 组件。
改进了 EMR 集群上的进程守护程序,以便在重用 IP 地址时正确跟踪节点状态,从而提高扩缩操作期间的可靠性。
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
。修复了集群尝试纵向扩展或缩减时,由于 YARN 停用中的争用条件导致任务失败的问题。 通过确保 Amazon EMR 集群上的进程守护程序和 YARN/HDFS 之间的节点状态始终一致,解决了集群扩展期间步骤或任务失败的问题。
修复了已启用 Kerberos 身份验证的 Amazon EMR 集群的诸如缩减和步骤提交等集群操作失败的问题。这是因为 Amazon EMR 集群上的进程守护程序没有续订 Kerberos 票证,而该票证是与主节点上运行的 HDFS/YARN 进行安全通信所必需的。
较新的亚马逊 EMR 版本通过较低的 A AL2 mazon EMR 中较旧版本的 “最大打开文件数” 限制来解决这个问题。Amazon EMR 发行版 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 及更高版本现在用更高的“最大打开文件数”设置永久修复了此问题。
Spark:改进了 Spark 运行时的性能。
已知问题
Amazon EMR 6.2 对 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 目录为空的权限设置不正确。此问题已在 Amazon EMR 6.3.0 及更高版本中得到修复。
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,您不能访问 Ganglia Web UI。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 中得到修复。Amazon EMR 6.2.0 中存在一个问题: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。要修复已在运行期间出现此问题的集群,请使用 SSH 连接到集群主节点并将行
Listen 80
添加到位于/etc/httpd/conf/httpd.conf
的文件httpd.conf
中。此问题已在 Amazon EMR 6.3.0 中得到修复。使用安全配置时,HTTPD 在 EMR 6.2.0 集群会上失败。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。有关连接集群的更多信息,请参阅使用 SSH 连接到主节点。使用安全配置时,EMR Notebooks 也无法建立与 EMR 6.2.0 集群的连接。Notebook 将无法列出内核和提交 Spark 任务。我们建议您改为将 EMR Notebooks 与其它版本的 Amazon EMR 结合使用。
-
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 基于较旧版本的亚马逊 Linux 2 (),当使用默认 AMI 创建亚马逊 EMR 集群时,“最大打开文件数” 的用户限制设置较低。AL2Amazon EMR 发行版 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 及更高版本使用更高的“最大打开文件数”设置永久修复了此问题。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。在受影响的发行版中,Amazon EMR 原定设置 AMI 的原定设置“最大打开文件数”ulimit 为 4096,而最新版 Amazon Linux 2 AMI 中的文件限制数为 65536。Spark 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。要修复此问题,Amazon EMR 使用一个引导操作(BA)脚本,用于在创建集群时调整 ulimit 设置。
如果您使用没有永久修复此问题的较早版本的 Amazon EMR,则可以通过下面的解决方法,显式将实例控制器 ulimit 设置为最多 65536 个文件。
从命令行显式设置 ulimit
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
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 $pid --nofile=65535:65535 --nproc=65535:65535 done sudo systemctl daemon-reload
重要
Amazon EMR 6.1.0 和 6.2.0 包含可能严重影响所有 Hudi 插入、更新插入和删除操作的性能问题。如果您计划在亚马逊 EMR 6.1.0 或 6.2.0 中使用 Hudi,则应 AWS 联系支持人员以获取已修补的 Hudi RPM。
-
重要
运行 Amazon Linux 或 Amazon Linux 2 Amazon Machine Images (AMIs) 的 EMR 集群使用默认 Amazon Linux 行为,不会自动下载和安装需要重启的重要和关键内核更新。这与其他运行默认 Amazon Linux AMI 的亚马逊 EC2 实例的行为相同。如果需要重新启动的新 Amazon Linux 软件更新(例如内核、NVIDIA 和 CUDA 更新)在 Amazon EMR 版本发布后可用,则运行默认 AMI 的 EMR 集群实例不会自动下载和安装这些更新。要获取内核更新,您可以自定义 Amazon EMR AMI,以使用最新的 Amazon Linux AMI。
Amazon EMR 6.2.0 Maven 构件尚未发布。它们将随 Amazon EMR 未来版本一起发布。
使用 HBase storefile 系统表进行持续 HFile 跟踪不支持 HBase 区域复制功能。有关 HBase 区域复制的更多信息,请参阅时间轴一致的高可用读取
。 Amazon EMR 6.x 和 EMR 5.x Hive 分桶版本差异
EMR 5.x 使用 OOS Apache Hive 2,而 EMR 6.x 使用 OOS Apache Hive 3。开源 Hive2 使用分桶版本 1,而开源 Hive3 使用分桶版本 2。Hive 2(EMR 5.x)和 Hive 3(EMR 6.x)之间的这一分桶版本差异将导致 Hive 分桶哈希函数不同。请参见以下示例。
下表分别是在 EMR 6.x 和 EMR 5.x 中创建的示例。
-- Using following LOCATION in EMR 6.x CREATE TABLE test_bucketing (id INT, desc STRING) PARTITIONED BY (day STRING) CLUSTERED BY(id) INTO 128 BUCKETS LOCATION 's3://your-own-s3-bucket/emr-6-bucketing/'; -- Using following LOCATION in EMR 5.x LOCATION 's3://your-own-s3-bucket/emr-5-bucketing/';
在 EMR 6.x 和 EMR 5.x 中插入相同的数据。
INSERT INTO test_bucketing PARTITION (day='01') VALUES(66, 'some_data'); INSERT INTO test_bucketing PARTITION (day='01') VALUES(200, 'some_data');
检查 S3 位置,显示分桶文件名不同,这是因为 EMR 6.x(Hive 3)和 EMR 5.x(Hive 2)之间的哈希函数不同。
[hadoop@ip-10-0-0-122 ~]$ 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
您还可以通过以下方式查看版本之间的差异:在 EMR 6.x 的 Hive CLI 中运行以下命令。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。
-
当您将 Spark 与 Hive 分区位置格式化结合使用以读取 Amazon S3 中的数据,并在 Amazon EMR 版本 5.30.0 至 5.36.0 以及 6.2.0 至 6.9.0 上运行 Spark 时,可能会遇到导致集群无法正确读取数据的问题。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后面的第一个字符的 UTF-8 值小于
/
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 encoding table and Unicode characters(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 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
的发行版标注。CommunityVersion
-amzn-EmrVersion
从 0 开始。例如,假设已对名为 EmrVersion
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-sdk | 1.4.1 | 亚马逊 SageMaker Spark SDK |
emr-ddb | 4.16.0 | 适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon DynamoDB 连接器。 |
emr-goodies | 3.1.0 | 适用于 Hadoop 生态系统的方便易用的库。 |
emr-kinesis | 3.5.0 | 适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon Kinesis 连接器。 |
emr-notebook-env | 1.0.0 | 适用于 EMR Notebooks(可提供 jupyter 企业网关)的 Conda env |
emr-s3-dist-cp | 2.16.0 | 针对 Amazon S3 优化的分布式复制应用程序。 |
emr-s3-select | 2.0.0 | EMR S3 Select 连接器 |
emrfs | 2.44.0 | 适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon S3 连接器。 |
flink-client | 1.11.2 | Apache Flink 命令行客户端脚本和应用程序。 |
flink-jobmanager-config | 1.11.2 | 在 EMR 节点上管理 Apache Flink 的资源。 JobManager |
ganglia-monitor | 3.7.2 | 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-collector | 3.7.2 | 用于从 Ganglia 监控代理中聚合指标的 Ganglia 元数据收集器。 |
ganglia-web | 3.7.1 | 用于查看由 Ganglia 元数据收集器收集的指标的 Web 应用程序。 |
hadoop-client | 3.2.1-amzn-2 | Hadoop 命令行客户端,如“hdfs”、“hadoop”或“yarn”。 |
hadoop-hdfs-datanode | 3.2.1-amzn-2 | 用于存储数据块的 HDFS 节点级服务。 |
hadoop-hdfs-library | 3.2.1-amzn-2 | HDFS 命令行客户端和库 |
hadoop-hdfs-namenode | 3.2.1-amzn-2 | 用于跟踪文件名和数据块位置的 HDFS 服务。 |
hadoop-hdfs-journalnode | 3.2.1-amzn-2 | 用于管理 HA 集群上的 Hadoop 文件系统日志的 HDFS 服务。 |
hadoop-httpfs-server | 3.2.1-amzn-2 | 用于 HDFS 操作的 HTTP 终端节点。 |
hadoop-kms-server | 3.2.1-amzn-2 | 基于 Hadoop 的 API 的加密密钥管理服务器。 KeyProvider |
hadoop-mapred | 3.2.1-amzn-2 | MapReduce 用于运行 MapReduce 应用程序的执行引擎库。 |
hadoop-yarn-nodemanager | 3.2.1-amzn-2 | 用于管理单个节点上的容器的 YARN 服务。 |
hadoop-yarn-resourcemanager | 3.2.1-amzn-2 | 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-server | 3.2.1-amzn-2 | 用于检索 YARN 应用程序的当前信息和历史信息的服务。 |
hbase-hmaster | 2.2.6-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-server | 2.2.6-amzn-0 | 为一个或多个 HBase 地区提供服务的服务。 |
hbase-client | 2.2.6-amzn-0 | HBase 命令行客户端。 |
hbase-rest-server | 2.2.6-amzn-0 | 为其提供 RESTful HTTP 端点的服务 HBase。 |
hbase-thrift-server | 2.2.6-amzn-0 | 为其提供 Thrift 端点的 HBase服务。 |
hcatalog-client | 3.1.2-amzn-3 | 用于操作 hcatalog-server 的“hcat”命令行客户端。 |
hcatalog-server | 3.1.2-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-server | 3.1.2-amzn-3 | 为其提供 REST 接口的 HTTP 端点 HCatalog。 |
hive-client | 3.1.2-amzn-3 | Hive 命令行客户端。 |
hive-hbase | 3.1.2-amzn-3 | Hive-hbase 客户端。 |
hive-metastore-server | 3.1.2-amzn-3 | 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-server2 | 3.1.2-amzn-3 | 用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。 |
hudi | 0.6.0-amzn-1 | 增量处理框架,以支持低延迟和高效率的数据管道。 |
hudi-presto | 0.6.0-amzn-1 | 用于运行 Presto 以及 Hudl 的捆绑库。 |
hudi-prestosql | 0.6.0-amzn-1 | 用于运行 PrestoSQL 以及 Hudi 的捆绑库。 |
hudi-spark | 0.6.0-amzn-1 | 用于运行 Spark 以及 Hudi 的捆绑库。 |
hue-server | 4.8.0 | 用于使用 Hadoop 生态系统应用程序分析数据的 Web 应用程序 |
jupyterhub | 1.1.0 | Jupyter notebook 的多用户服务器 |
livy-server | 0.7.0-incubating | 用于与 Apache Spark 交互的 REST 接口 |
nginx | 1.12.1 | nginx [引擎 x] 是 HTTP 和反向代理服务器 |
mxnet | 1.7.0 | 用于深度学习的灵活的、可扩展且高效的库。 |
mariadb-server | 5.5.64+ | MariaDB 数据库服务器。 |
nvidia-cuda | 10.1.243 | Nvidia 驱动程序和 Cuda 工具包 |
oozie-client | 5.2.0 | Oozie 命令行客户端。 |
oozie-server | 5.2.0 | 用于接受 Oozie 工作流请求的服务。 |
opencv | 4.4.0 | 开源计算机视觉库。 |
phoenix-library | 5.0.0--2.0 HBase | 服务器和客户端的 phoenix 库 |
phoenix-query-server | 5.0.0--2.0 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-coordinator | 0.238.3-amzn-1 | 用于在 presto-worker 之中接受查询并管理查询的服务。 |
presto-worker | 0.238.3-amzn-1 | 用于执行查询的各个部分的服务。 |
presto-client | 0.238.3-amzn-1 | Presto 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-coordinator | 343 | 用于在 prestosql-worker 之中接受查询并管理查询执行的服务。 |
prestosql-worker | 343 | 用于执行查询的各个部分的服务。 |
prestosql-client | 343 | Presto 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-client | 0.17.0 | Pig 命令行客户端。 |
r | 3.4.3 | 用于统计计算的 R 项目 |
ranger-kms-server | 2.0.0 | Apache Ranger 密钥管理系统 |
spark-client | 3.0.1-amzn-0 | Spark 命令行客户端。 |
spark-history-server | 3.0.1-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-yarn | 3.0.1-amzn-0 | 适用于 YARN 的内存中执行引擎。 |
spark-yarn-slave | 3.0.1-amzn-0 | YARN 从属项所需的 Apache Spark 库。 |
spark-rapids | 0.2.0 | Nvidia Spark RAPIDS 插件可以加速 Apache Spark GPUs |
sqoop-client | 1.4.7 | Apache Sqoop 命令行客户端。 |
tensorflow | 2.3.1 | TensorFlow 用于高性能数值计算的开源软件库。 |
tez-on-yarn | 0.9.2 | tez YARN 应用程序和库。 |
webserver | 2.4.41+ | Apache HTTP 服务器。 |
zeppelin-server | 0.9.0-preview1 | 支持交互式数据分析的基于 Web 的 Notebook。 |
zookeeper-server | 3.4.14 | 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-client | 3.4.14 | ZooKeeper 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。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。
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 仅为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。
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 YARN 的 container-log4j.properties 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 HDFS 的 hdfs-site.xml 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 Web 环境HCat中的值。 | Restarts Hive WebHCat server. |
hcatalog-webhcat-log4j2 | 更改 HCatalog Web HCat 的 log4j2.properties 中的值。 | Restarts Hive WebHCat server. |
hcatalog-webhcat-site | 更改 HCatalog Web HCat 的 webhcat-site.xml 文件中的值。 | Restarts Hive WebHCat server. |
hive | 适用于 Apache Hive 的 Amazon EMR 辅助设置。 | 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 | 更改 Hadoop KMS 环境中的值。 | 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 jupyterhub_config.py 文件 JupyterHubs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 PrestoSQL 的 node.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-blackhole | 更改 PrestoSQL 的 blackhole.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-cassandra | 更改 PrestoSQL 的 cassandra.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-hive | 更改 PrestoSQL 的 hive.properties 文件中的值。 | Restarts Presto-Server (for PrestoSQL) |
prestosql-connector-jmx | 更改 PrestoSQL 的 jmx.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-kafka | 更改 PrestoSQL 的 kafka.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-localfile | 更改 PrestoSQL 的 localfile.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-memory | 更改 PrestoSQL 的 memory.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-mongodb | 更改 PrestoSQL 的 mongodb.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-mysql | 更改 PrestoSQL 的 mysql.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-postgresql | 更改 PrestoSQL 的 postgresql.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-raptor | 更改 PrestoSQL 的 raptor.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-redis | 更改 PrestoSQL 的 redis.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-redshift | 更改 PrestoSQL 的 redshift.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-tpch | 更改 PrestoSQL 的 tpch.properties 文件中的值。 | Not available. |
prestosql-connector-tpcds | 更改 PrestoSQL 的 tpcds.properties 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 Ranger K ranger-kms-site MS 的.xml 文件中的值。 | Restarts Ranger KMS Server. |
ranger-kms-env | 更改 Ranger KMS 环境中的值。 | Restarts Ranger KMS Server. |
ranger-kms-log4j | 更改 Ranger KMS 的 kms-log4j.properties 文件中的值。 | Not available. |
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。 | Not available. |
spark | 适用于 Apache Spark 的 Amazon EMR 辅助设置。 | 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 的 yarn-site.xml 文件中的值。 | 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 zoo.cfg 文件 ZooKeeper中的值。 | Restarts Zookeeper server. |
zookeeper-log4j | 更改 ZooKeeper的 log4j.properties 文件中的值。 | Restarts Zookeeper server. |