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。
Amazon EMR 5.22.0 版
5.22.0 應用程式版本
此版本包含下列應用程式:Flink
下表列出此 Amazon EMR 版本中提供的應用程式版本,以及前三個 Amazon EMR 版本 (如果適用) 中的應用程式版本。
如需完整了解各 Amazon EMR 版之應用程式版本的完整歷史記錄,請參閱以下主題:
emr-5.22.0 | emr-5.21.2 | emr-5.21.1 | emr-5.21.0 | |
---|---|---|---|---|
AWS 適用於 Java 的開發套件 | 1.11.510 | 1.11.479 | 1.11.479 | 1.11.479 |
Python | 2.7、3.6 | 2.7、3.6 | 2.7、3.6 | 2.7、3.6 |
Scala | 2.11.12 | 2.11.12 | 2.11.12 | 2.11.12 |
AmazonCloudWatchAgent | - | - | - | - |
Delta | - | - | - | - |
Flink | 1.7.1 | 1.7.0 | 1.7.0 | 1.7.0 |
Ganglia | 3.7.2 | 3.7.2 | 3.7.2 | 3.7.2 |
HBase | 149 | 1.4.8 | 1.4.8 | 1.4.8 |
HCatalog | 2.3.4 | 2.3.4 | 2.3.4 | 2.3.4 |
Hadoop | 2.8.5 | 2.8.5 | 2.8.5 | 2.8.5 |
Hive | 2.3.4 | 2.3.4 | 2.3.4 | 2.3.4 |
Hudi | - | - | - | - |
Hue | 4.3.0 | 4.3.0 | 4.3.0 | 4.3.0 |
Iceberg | - | - | - | - |
JupyterEnterpriseGateway | - | - | - | - |
JupyterHub | 0.9.4 | 0.9.4 | 0.9.4 | 0.9.4 |
Livy | 0.5.0 | 0.5.0 | 0.5.0 | 0.5.0 |
MXNet | 1.3.1 | 1.3.1 | 1.3.1 | 1.3.1 |
Mahout | 0.13.0 | 0.13.0 | 0.13.0 | 0.13.0 |
Oozie | 5.1.0 | 5.0.0 | 5.0.0 | 5.0.0 |
Phoenix | 4.14.1 | 4.14.0 | 4.14.0 | 4.14.0 |
Pig | 0.17.0 | 0.17.0 | 0.17.0 | 0.17.0 |
Presto | 0.215 | 0.215 | 0.215 | 0.215 |
Spark | 2.4.0 | 2.4.0 | 2.4.0 | 2.4.0 |
Sqoop | 1.4.7 | 1.4.7 | 1.4.7 | 1.4.7 |
TensorFlow | 1.12.0 | 1.12.0 | 1.12.0 | 1.12.0 |
Tez | 0.9.1 | 0.9.1 | 0.9.1 | 0.9.1 |
Trino (PrestoSQL) | - | - | - | - |
Zeppelin | 0.8.1 | 0.8.0 | 0.8.0 | 0.8.0 |
ZooKeeper | 3.4.13 | 3.4.13 | 3.4.13 | 3.4.13 |
5.22.0 版本備註
以下版本備註包含 Amazon EMR 5.22.0 版的資訊。變更是相對於 5.21.0 版而言。
重要
從 Amazon EMR 5.22.0 版開始,Amazon EMR 僅使用 AWS Signature 第 4 版來驗證對 Amazon S3 的請求。在某些情況下,早期 Amazon EMR 版本會使用 AWS Signature 第 2 版,除非版本備註指出 Signature 第 4 版僅供使用。如需詳細資訊,請參閱《Amazon Simple Storage Service 開發人員指南》中的驗證請求 (AWS 簽章版本 4) 和驗證請求AWS (簽章版本 2)。
初始版本日期:2019 年 3 月 20 日
升級
Flink 1.7.1
HBase 1.4.9
Oozie 5.1.0
Phoenix 4.14.1
Zeppelin 0.8.1
-
連接器和驅動程式:
DynamoDB 連接器 4.8.0
MariaDB 連接器 2.2.6
Amazon Redshift JDBC 驅動器 1.2.20.1043
新功能
對於使用僅限 EBS 儲存的 EC2 執行個體類型,修改它們的預設 EBS 組態。當您使用 Amazon EMR 5.22.0 版及更高版本建立叢集時,EBS 儲存的預設數量會根據執行個體的大小增加。此外,我們會將增加的儲存分割置於多個磁碟區,藉此提升 IOPS 效能。如果您想要使用不同的 EBS 執行個體儲存體組態,您可以在建立 EMR 叢集或將節點新增至現有叢集時加以指定。如需有關每種執行個體類型預設分配的儲存大小和磁碟區數量的詳細資訊,請參閱《Amazon EMR 管理指南》中的執行個體的預設 EBS 儲存。
變更、強化功能和已解決的問題
Spark
為 YARN 上的 Spark 推出一項新的組態屬性
spark.yarn.executor.memoryOverheadFactor
。此屬性的值是一個縮放比例,可將記憶體超額使用的值設為執行器記憶體的某個百分比,最小為 384 MB。若使用spark.yarn.executor.memoryOverhead
明確設定記憶體超額使用,此屬性不會發生作用。預設值為0.1875
,表示 18.75%。此 Amazon EMR 預設值在 YARN 容器中為執行器記憶體超額使用預留更大空間,高於 Spark 內部預設的 10%。Amazon EMR 預設值為 18.75%,依經驗可減少 TPC-DS 基準測試中與記憶體相關的故障。向後移植的 SPARK-26316
可改進效能。
在 Amazon EMR 版本 5.19.0、5.20.0 和 5.21.0 中,YARN 節點標籤儲存於 HDFS 目錄。在某些情況下,這會導致核心節點啟動延遲,然後造成叢集逾時與啟動失敗。從 Amazon EMR 5.22.0 開始,此問題已解決。YARN 節點標籤儲存在每個叢集節點的本機磁碟上,以避免 HDFS 上的相依性。
已知問題
-
Hue (在 Amazon EMR 版本 5.24.0 中修正)
-
在 Amazon EMR 上執行的 Hue 不支援 Solr。從 Amazon EMR 5.20.0 版本開始,組態錯誤問題會導致啟用 Solr,並且顯示類似如下的無害錯誤訊息:
Solr server could not be contacted properly: HTTPConnectionPool('host=ip-xx-xx-xx-xx.ec2.internal', port=1978): Max retries exceeded with url: /solr/admin/info/system?user.name=hue&doAs=administrator&wt=json (Caused by NewConnectionError(': Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection refused',))
若要避免出現 Solr 錯誤訊息:
使用 SSH 連接至主節點命令列。
使用文字編輯器開啟
hue.ini
檔案。例如:sudo vim /etc/hue/conf/hue.ini
搜尋
appblacklist
一詞並如下方所示修改該列:appblacklist = search
儲存變更並重新啟動 Hue,如以下範例所示:
sudo stop hue; sudo start hue
-
-
使用多個主節點和 Kerberos 身分驗證的叢集中存在的已知問題
如果在 Amazon EMR 5.20.0 版及更高版本中使用多個主節點和 Kerberos 身分驗證執行叢集,當叢集執行一段時間後,您可能遇到某些叢集操作 (例如縮減規模或步驟提交) 失敗的問題。時段取決於您定義的 Kerberos 票證有效期。規模調減問題會同時影響自動縮減規模和您提交的明確縮減規模請求。其他叢集操作也可能受影響。
解決方法:
-
以
hadoop
使用者身分透過 SSH 連線至具有多個主節點的 EMR 叢集首要主節點。 -
執行以下命令,以更新
hadoop
使用者的 Kerberos 票證。kinit -kt <keytab_file> <principal>
一般而言,Keytab 檔案位於
/etc/hadoop.keytab
,而主體則採用hadoop/<hostname>@<REALM>
的形式。
注意
此解決辦法的有效期間和 Kerberos 票證的有效期間相同。此持續時間預設為 10 個小時,但可以透過您的 Kerberos 設定進行變更。若 Kerberos 票證過期,您必須重新執行上述命令。
-
5.22.0 元件版本
Amazon EMR 在此版本安裝的元件列出如下。其中有一些屬於大數據應用程式套件。其他的則為 Amazon EMR 獨有,並安裝為系統程序和功能。這些通常會以 emr
或 aws
開頭。在最新 Amazon EMR 版本中的大數據應用程式套件,通常也是社群中可找到的最新版本。我們致力盡快提供 Amazon EMR 的社群版本。
Amazon EMR 中的某些元件與社群版本不同。這些元件具有版本標籤,格式為
。CommunityVersion
-amzn-EmrVersion
從 0 開始。例如,假設有一個名為 EmrVersion
myapp-component
的開放原始碼社群元件 2.2 版為了包含在不同 Amazon EMR 發行版本中而修改過三次,則其發行版本會列為 2.2-amzn-2
。
元件 | 版本 | 描述 |
---|---|---|
aws-sagemaker-spark-sdk | 1.2.1 | Amazon SageMaker Spark SDK |
emr-ddb | 4.8.0 | 適用於 Hadoop 生態系統應用程式的 Amazon DynamoDB 連接器。 |
emr-goodies | 2.6.0 | 適用 Hadoop 生態系統的超便利程式庫。 |
emr-kinesis | 3.4.0 | 適用於 Hadoop 生態系統應用程式的 Amazon Kinesis 連接器。 |
emr-s3-dist-cp | 2.11.0 | 針對 Amazon S3 最佳化的分散式複製應用程式。 |
emr-s3-select | 1.2.0 | EMR S3Select Connector |
emrfs | 2.31.0 | 適用於 Hadoop 生態系統應用程式的 Amazon S3 連接器。 |
flink-client | 1.7.1 | Apache Flink 命令列用戶端指令碼和應用程式。 |
ganglia-monitor | 3.7.2 | Hadoop 生態系統應用程式內嵌 Ganglia 代理程式以及 Ganglia 監控代理程式。 |
ganglia-metadata-collector | 3.7.2 | Ganglia 監控代理程式的彙總指標 Ganglia 中繼資料收集器。 |
ganglia-web | 3.7.1 | 由 Ganglia 中繼資料收集器收集,以檢視指標的 Web 應用程式。 |
hadoop-client | 2.8.5-amzn-2 | Hadoop 命令列用戶端,例如「hdfs」、「Hadoop」或「yarn」。 |
hadoop-hdfs-datanode | 2.8.5-amzn-2 | 用於存放區塊的 HDFS 節點層級服務。 |
hadoop-hdfs-library | 2.8.5-amzn-2 | HDFS 命令列用戶端和程式庫 |
hadoop-hdfs-namenode | 2.8.5-amzn-2 | 用於追蹤檔案名稱和區塊位置的 HDFS 服務。 |
hadoop-httpfs-server | 2.8.5-amzn-2 | HDFS 操作的 HTTP 端點。 |
hadoop-kms-server | 2.8.5-amzn-2 | 以 Hadoop 金鑰供應商 API 為基礎的加密金鑰管理伺服器。 |
hadoop-mapred | 2.8.5-amzn-2 | 執行 MapReduce 應用程式的 MapReduce 執行引擎程式庫。 |
hadoop-yarn-nodemanager | 2.8.5-amzn-2 | 在個別節點用於管理容器的 YARN 服務。 |
hadoop-yarn-resourcemanager | 2.8.5-amzn-2 | 用於分配和管理叢集資源,以及分散式應用程式的 YARN 服務。 |
hadoop-yarn-timeline-server | 2.8.5-amzn-2 | 為 YARN 應用程式擷取目前和歷史資訊的服務。 |
hbase-hmaster | 149 | 負責區域協調和執行管理命令的 HBase 叢集服務。 |
hbase-region-server | 149 | 提供一或多個 HBase 區域的服務。 |
hbase-client | 149 | HBase 命令列用戶端。 |
hbase-rest-server | 149 | 為 HBase 提供 RESTful HTTP 端點的服務。 |
hbase-thrift-server | 149 | 提供 Thrift 端點到 HBase 的服務。 |
hcatalog-client | 2.3.4-amzn-1 | 操作 hcatalog-server 的「hcat」命令列用戶端。 |
hcatalog-server | 2.3.4-amzn-1 | 服務為分散式應用程式提供 HCatalog、表格和儲存管理層。 |
hcatalog-webhcat-server | 2.3.4-amzn-1 | HTTP 端點提供了 REST 介面至 HCatalog。 |
hive-client | 2.3.4-amzn-1 | Hive 命令列用戶端。 |
hive-hbase | 2.3.4-amzn-1 | Hive-hbase 用戶端。 |
hive-metastore-server | 2.3.4-amzn-1 | 為 Hadoop 操作的 SQL 提供存取 Hive 中繼儲存、存放中繼資料語意儲存庫的服務。 |
hive-server2 | 2.3.4-amzn-1 | 依 Web 請求接受 Hive 查詢的服務。 |
hue-server | 4.3.0 | 使用 Hadoop 生態系統應用程式分析資料的 Web 應用程式 |
jupyterhub | 0.9.4 | 適用於 Jupyter 筆記本的多使用者伺服器 |
livy-server | 0.5.0-incubating | 與 Apache Spark 互動的 REST 介面 |
nginx | 1.12.1 | nginx [engine x] 是 HTTP 和反向代理伺服器 |
mahout-client | 0.13.0 | 機器學習程式庫。 |
mxnet | 1.3.1 | 靈活有效率的程式庫,具可擴展性,適用於深度學習。 |
mysql-server | 5.5.54+ | MySQL 資料庫伺服器。 |
nvidia-cuda | 9.2.88 | Nvidia 驅動程式和 Cuda 工具組 |
oozie-client | 5.1.0 | Oozie 命令列用戶端。 |
oozie-server | 5.1.0 | 接受 Oozie 工作流程要求的服務。 |
opencv | 3.4.0 | 開放原始碼電腦 Vision 程式庫。 |
phoenix-library | 4.14.1-HBase-1.4 | 適用於伺服器和用戶端的 phoenix 程式庫 |
phoenix-query-server | 4.14.1-HBase-1.4 | 此為一輕量伺服器,可提供對 Avatica API 的 JDBC 存取以及通訊協定緩衝區和 JSON 格式存取 |
presto-coordinator | 0.215 | 在 presto-workers 之間接受查詢和執行管理查詢的服務。 |
presto-worker | 0.215 | 執行查詢各部分的服務。 |
pig-client | 0.17.0 | Pig 命令列用戶端。 |
r | 3.4.1 | 統計運算 R 專案 |
spark-client | 2.4.0 | Spark 命令列用戶端。 |
spark-history-server | 2.4.0 | 用於檢視完整 Spark 應用程式生命週期記錄事件的 Web 使用者介面。 |
spark-on-yarn | 2.4.0 | 適用於 YARN 的記憶體內執行引擎。 |
spark-yarn-slave | 2.4.0 | YARN 從屬所需的 Apache Spark 程式庫。 |
sqoop-client | 1.4.7 | Apache Sqoop 命令列用戶端。 |
tensorflow | 1.12.0 | 適用於高效能數值運算的 TensorFlow 開放原始碼軟體程式庫。 |
tez-on-yarn | 0.9.1 | tez YARN 應用程式和程式庫。 |
webserver | 2.4.25+ | Apache HTTP 伺服器。 |
zeppelin-server | 0.8.1 | 能進行互動式資料分析,以 Web 為基礎的筆記型電腦。 |
zookeeper-server | 3.4.13 | 用於維護組態資訊、命名、提供分散式同步,並提供群組服務的集中化服務。 |
zookeeper-client | 3.4.13 | ZooKeeper 命令列用戶端。 |
5.22.0 組態類別
組態分類可讓您自訂應用程式。這些檔案通常對應於應用程式的組態 XML 檔案,例如 hive-site.xml
。如需詳細資訊,請參閱設定應用程式。
分類 | 描述 |
---|---|
capacity-scheduler | 變更 Hadoop 中 capacity-scheduler.xml 檔案的值。 |
container-log4j | 變更 Hadoop YARN 的 container-log4j.properties 檔案中的值。 |
core-site | 變更 Hadoop 中 core-site.xml 檔案的值。 |
emrfs-site | 變更 EMRFS 設定。 |
flink-conf | 變更 flink-conf.yaml 設定。 |
flink-log4j | 變更 Flink log4j.properties 設定。 |
flink-log4j-yarn-session | 變更 Flink log4j-yarn-session.properties 設定。 |
flink-log4j-cli | 變更 Flink log4j-cli.properties 設定。 |
hadoop-env | 在 Hadoop 環境中變更所有 Hadoop 元件的值。 |
hadoop-log4j | 變更 Hadoop 中 log4j.properties 檔案的值。 |
hadoop-ssl-server | 變更 hadoop ssl 伺服器組態 |
hadoop-ssl-client | 變更 hadoop ssl 用戶端組態 |
hbase | Apache HBase 的 Amazon EMR 彙整設定。 |
hbase-env | 變更 HBase 環境中的值。 |
hbase-log4j | 變更 HBase 的 hbase-log4j.properties 檔案中的值。 |
hbase-metrics | 變更 HBase 的 hadoop-metrics2-hbase.properties 檔案中的值。 |
hbase-policy | 變更 HBase 的 hbase-policy.xml 檔案中的值。 |
hbase-site | 變更 HBase 的 hbase-site.xml 檔案中的值。 |
hdfs-encryption-zones | 設定 HDFS 加密區域。 |
hdfs-site | 變更 HDFS 的 hdfs-site.xml 中的值。 |
hcatalog-env | 變更 HCatalog 環境中的值。 |
hcatalog-server-jndi | 變更 HCatalog 的 jndi.properties 中的值。 |
hcatalog-server-proto-hive-site | 變更 HCatalog 的 proto-hive-site.xml 中的值。 |
hcatalog-webhcat-env | 變更 HCatalog WebHCat 環境中的值。 |
hcatalog-webhcat-log4j2 | 變更 HCatalog WebHCat 的 log4j2.properties 中的值。 |
hcatalog-webhcat-site | 變更 HCatalog WebHCat 的 webhcat-site.xml 檔案中的值。 |
hive-beeline-log4j2 | 變更 Hive 的 beeline-log4j2.properties 檔案中的值。 |
hive-parquet-logging | 變更 Hive 的 parquet-logging.properties 檔案中的值。 |
hive-env | 變更 Hive 環境中的值。 |
hive-exec-log4j2 | 變更 Hive 的 hive-exec-log4j2.properties 檔案中的值。 |
hive-llap-daemon-log4j2 | 變更 Hive 的 llap-daemon-log4j2.properties 檔案中的值。 |
hive-log4j2 | 變更 Hive 的 hive-log4j2.properties 檔案中的值。 |
hive-site | 變更 Hive 的 hive-site.xml 檔案中的值 |
hiveserver2-site | 變更 Hive Server2 的 hiveserver2-site.xml 檔案中的值 |
hue-ini | 變更 Hue 的 ini 檔案中的值 |
httpfs-env | 變更 HTTPFS 環境中的值。 |
httpfs-site | 變更 Hadoop 中 httpfs-site.xml 檔案的值。 |
hadoop-kms-acls | 變更 Hadoop 中 kms-acls.xml 檔案的值。 |
hadoop-kms-env | 變更 Hadoop KMS 環境中的值。 |
hadoop-kms-log4j | 變更 Hadoop 的 kms-log4j.properties 檔案中的值。 |
hadoop-kms-site | 變更 Hadoop 中 kms-site.xml 檔案的值。 |
jupyter-notebook-conf | 變更 Jupyter 筆記本中 jupyter_notebook_config.py 檔案的值。 |
jupyter-hub-conf | 變更 JupyterHubs 中 jupyterhub_config.py 檔案的值。 |
jupyter-s3-conf | 設定 Jupyter 筆記本 S3 持久性。 |
jupyter-sparkmagic-conf | 變更 Sparkmagic 中 config.json 檔案的值。 |
livy-conf | 變更 Livy 的 livy.conf 檔案中的值。 |
livy-env | 變更 Livy 環境中的值。 |
livy-log4j | 變更 Livy log4j.properties 設定。 |
mapred-env | 變更 MapReduce 應用程式環境中的值。 |
mapred-site | 變更 MapReduce 應用程式 mapred-site.xml 檔案中的值。 |
oozie-env | 變更 Oozie 環境中的值。 |
oozie-log4j | 變更 Oozie 的 oozie-log4j.properties 檔案中的值。 |
oozie-site | 變更 Oozie 的 oozie-site.xml 檔案中的值。 |
phoenix-hbase-metrics | 變更 Phoenix 的 hadoop-metrics2-hbase.properties 檔案中的值。 |
phoenix-hbase-site | 變更 Phoenix 的 hbase-site.xml 檔案中的值。 |
phoenix-log4j | 變更 Phoenix 中 log4j.properties 檔案的值。 |
phoenix-metrics | 變更 Phoenix 的 hadoop-metrics2-phoenix.properties 檔案中的值。 |
pig-env | 在 Pig 環境中變更值。 |
pig-properties | 變更 Pig 的 pig.properties 檔案中的值。 |
pig-log4j | 變更 Pig 的 log4j.properties 檔案中的值。 |
presto-log | 變更 Presto 的 log.properties 檔案中的值。 |
presto-config | 變更 Presto 的 config.properties 檔案中的值。 |
presto-password-authenticator | 變更 Presto 的 password-authenticator.properties 檔案中的值。 |
presto-env | 變更 Presto 的 presto-env.sh 檔案中的值。 |
presto-node | 變更 Presto 的 node.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-blackhole | 變更 Presto 的 blackhole.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-cassandra | 變更 Presto 的 cassandra.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-hive | 變更 Presto 的 hive.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-jmx | 變更 Presto 的 jmx.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-kafka | 變更 Presto 的 kafka.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-localfile | 變更 Presto 的 localfile.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-memory | 變更 Presto 的 memory.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-mongodb | 變更 Presto 的 mongodb.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-mysql | 變更 Presto 的 mysql.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-postgresql | 變更 Presto 的 postgresql.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-raptor | 變更 Presto 的 raptor.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-redis | 變更 Presto 的 redis.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-redshift | 變更 Presto 的 redshift.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-tpch | 變更 Presto 的 tpch.properties 檔案中的值。 |
presto-connector-tpcds | 變更 Presto 的 tpcds.properties 檔案中的值。 |
spark | Apache Spark 的 Amazon EMR 彙整設定。 |
spark-defaults | 變更 Spark 的 spark-defaults.conf 檔案中的值。 |
spark-env | 變更 Spark 環境中的值。 |
spark-hive-site | 變更 Spark 的 hive-site.xml 檔案中的值 |
spark-log4j | 變更 Spark 中 log4j.properties 檔案的值。 |
spark-metrics | 變更 Spark 中 metrics.properties 檔案的值。 |
sqoop-env | 變更 Sqoop 環境中的值。 |
sqoop-oraoop-site | 變更 Sqoop OraOop 的 oraoop-site.xml 檔案中的值。 |
sqoop-site | 變更 Sqoop 的 sqoop-site.xml 檔案中的值。 |
tez-site | 變更 Tez 的 tez-site.xml 檔案中的值。 |
yarn-env | 變更 YARN 環境中的值。 |
yarn-site | 變更 YARN 的 yarn-site.xml 檔案中的值。 |
zeppelin-env | 變更 Zeppelin 環境中的值。 |
zookeeper-config | 變更 ZooKeeper 的 zoo.cfg 檔案中的值。 |
zookeeper-log4j | 變更 ZooKeeper 中 log4j.properties 檔案的值。 |