本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

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設定應用程式以使用特定 Java 虛擬機器

Amazon EMR 發行版本具有不同的預設 Java 虛擬機器 (JVM) 版本。本頁說明不同發行版本和應用程式的 JVM 支援。

考量事項

如需有關應用程式支援的 Java 版本的資訊，請參閱《Amazon EMR 版本指南》關於 Amazon EMR 版本中的應用程式頁面。

在選擇執行期版本時，請記住下列應用程式特定的考量事項：

覆寫 JVM

若要覆寫 Amazon EMR 發行版本的 JVM 設定 (例如，將 Java 17 與使用 Amazon EMR 發行版本 6.12.0 的叢集搭配使用)，請為環境分類提供 JAVA_HOME 設定，對於除 Flink 之外的所有應用程式都為 application-env。對於 Flink，環境分類為 flink-conf。如需使用 Flink 設定 Java 執行期的步驟，請參閱 將 Flink 設定為使用 Java 11 執行。

使用 Apache Spark 覆寫 JVM 設定

在您將 Spark 與 Amazon EMR 6.12 版及更高版本搭配使用時，如果您撰寫用於在叢集模式下提交的驅動程式，則該驅動程式將使用 Java 8，但您可以設定環境以便執行程式使用 Java 11 或 17。當您將 Spark 與低於 5.x 的 Amazon EMR 版本搭配使用，並撰寫用於在叢集模式下提交的驅動程式時，該驅動程式將使用 Java 7。不過，您可以設定環境來確保執行程式使用 Java 8。

若要覆寫用於 Spark 的 JVM，建議您同時設定 Hadoop 和 Spark 分類。

{
"Classification": "hadoop-env", 
        "Configurations": [
            {
"Classification": "export", 
                "Configurations": [], 
                "Properties": {
"JAVA_HOME": "/usr/lib/jvm/java-1.8.0"
                }
            }
        ], 
        "Properties": {}
    }, 
    {
"Classification": "spark-env", 
        "Configurations": [
            {
"Classification": "export", 
                "Configurations": [], 
                "Properties": {
"JAVA_HOME": "/usr/lib/jvm/java-1.8.0"
                }
            }
        ], 
        "Properties": {}
    }

使用 Apache HBase 覆寫 JVM 設定

若要將 HBase 設定為使用 Java 11，您可以在啟動叢集時設定下列組態。

[
  {
    "Classification": "hbase-env", 
    "Configurations": [
      {
        "Classification": "export", 
        "Configurations": [], 
        "Properties": {
          "JAVA_HOME": "/usr/lib/jvm/jre-11"
        }
      }
    ], 
    "Properties": {}
  }
]

使用 Apache Hadoop 和 Hive 覆寫 JVM 設定

下列範例顯示如何將 Hadoop 和 Hive 的 JVM 設定為第 17 版。

[
    {
        "Classification": "hadoop-env", 
            "Configurations": [
                {
                    "Classification": "export", 
                    "Configurations": [], 
                    "Properties": {
                        "JAVA_HOME": "/usr/lib/jvm/jre-17"
                    }
                }
        ], 
        "Properties": {}
    }
]

服務連接埠

以下是 YARN 和 HDFS 服務連接埠。這些設定反映出 Hadoop 的預設值。其他應用程式服務託管於預設連接埠上，除非另有說明。如需詳細資訊，請參閱應用程式的專案文件。

應用程式使用者

應用程式會以本身擁有的使用者身分執行程序。例如，Hive JVM 會以使用者 hive 的身分執行，MapReduce JVM 會以 mapred 身分執行，以此類推。這會在下列程序狀態範例中示範。

USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
hive      6452  0.2  0.7 853684 218520 ?       Sl   16:32   0:13 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Xmx256m -Dhive.log.dir=/var/log/hive -Dhive.log.file=hive-metastore.log -Dhive.log.threshold=INFO -Dhadoop.log.dir=/usr/lib/hadoop
hive      6557  0.2  0.6 849508 202396 ?       Sl   16:32   0:09 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Xmx256m -Dhive.log.dir=/var/log/hive -Dhive.log.file=hive-server2.log -Dhive.log.threshold=INFO -Dhadoop.log.dir=/usr/lib/hadoop/l
hbase     6716  0.1  1.0 1755516 336600 ?      Sl   Jun21   2:20 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_master -XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p -Xmx1024m -ea -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode -Dhbase.log.dir=/var/
hbase     6871  0.0  0.7 1672196 237648 ?      Sl   Jun21   0:46 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_thrift -XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p -Xmx1024m -ea -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode -Dhbase.log.dir=/var/
hdfs      7491  0.4  1.0 1719476 309820 ?      Sl   16:32   0:22 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_namenode -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/var/log/hadoop-hdfs -Dhadoop.log.file=hadoop-hdfs-namenode-ip-10-71-203-213.log -Dhadoo
yarn      8524  0.1  0.6 1626164 211300 ?      Sl   16:33   0:05 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_proxyserver -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/var/log/hadoop-yarn -Dyarn.log.dir=/var/log/hadoop-yarn -Dhadoop.log.file=yarn-yarn-
yarn      8646  1.0  1.2 1876916 385308 ?      Sl   16:33   0:46 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_resourcemanager -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/var/log/hadoop-yarn -Dyarn.log.dir=/var/log/hadoop-yarn -Dhadoop.log.file=yarn-y
mapred    9265  0.2  0.8 1666628 260484 ?      Sl   16:33   0:12 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_historyserver -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/usr/lib/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=hadoop.log -Dhadoop.home.dir=/usr/lib/hadoop