Amazon-EMR-Version 5.21.0 - Amazon EMR
5.21.0 Anwendungsversionen5.21.0 Versionshinweise5.21.0 Komponentenversionen5.21.0 Konfigurationsklassifizierungen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Amazon-EMR-Version 5.21.0

5.21.0 Anwendungsversionen

Die folgenden Anwendungen werden in dieser Version unterstützt: Flink, Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hue, JupyterHub, Livy, MXNet, Mahout, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, Spark, Sqoop, TensorFlow, Tez, Zeppelin, und ZooKeeper.

In der folgenden Tabelle sind die in dieser Version von Amazon EMR verfügbaren Anwendungsversionen und die Anwendungsversionen der vorherigen drei Amazon-EMR-Versionen (sofern zutreffend) aufgeführt.

Einen umfassenden Verlauf der Anwendungsversionen für jede Version von Amazon EMR finden Sie in den folgenden Themen:

Informationen zur Anwendungsversion
emr-5.21.0 emr-5.20.1 emr-5.20.0 emr-5.19.1
AWS SDK for Java 1.11.4791.11.4611.11.4611,11.433
Python 2,7, 3,62,7, 3,62,7, 3,62,7, 3,4
Scala 2.11.122.11.122.11.122.11.8
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.7.01.6.21.6.21.6.1
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.81.4.81.4.81.4.7
HCatalog2.3.42.3.42.3.42.3.3
Hadoop2.8.52.8.52.8.52.8.5
Hive2.3.42.3.42.3.42.3.3
Hudi - - - -
Hue4.3.04.3.04.3.04.2.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub0.9.40.9.40.9.40.9.4
Livy0.5.00.5.00.5.00.5.0
MXNet1.3.11.3.11.3.11.3.0
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.0.05.0.05.0.05.0.0
Phoenix4.14.04.14.04.14.04.14.0
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.2150.2140.2140.212
Spark2.4.02.4.02.4.02.3.2
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow1.12.01.12.01.12.01.11.0
Tez0.9.10.9.10.9.10.8.4
Trino (PrestoSQL) - - - -
Zeppelin0.8.00.8.00.8.00.8.0
ZooKeeper3.4.133.4.133.4.133.4.13

5.21.0 Versionshinweise

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen über Amazon-EMR-Version 5.21.0. Änderungen beziehen sich auf Version 5.20.0.

Veröffentlichungsdatum: 18. Februar 2019

Letzte Aktualisierung: 3. April 2019

Upgrades

  • Flink 1.7.0

  • Presto 0.215

  • AWS SDK for Java 1,11.479

Neue Features

  • (3. April 2019) Ab Amazon-EMR-Version 5.21.0 können Sie Cluster-Konfigurationen überschreiben und zusätzliche Konfigurationsklassifikationen für jede Instance-Gruppe in einem ausgeführten Cluster angeben. Dazu verwenden Sie die Amazon EMR-Konsole, das AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder das AWS SDK. Weitere Informationen finden Sie unter Angeben einer Konfiguration für eine Instance-Gruppe in einem aktiven Cluster.

Änderungen, Verbesserungen und behobene Probleme
Bekannte Probleme

  • Hue (in Amazon-EMR-Version 5.24.0 behoben)

    • Hue, das auf Amazon EMR läuft, unterstützt Solr nicht. Ab Amazon-EMR-Version 5.20.0 führt ein Problem mit der Fehlkonfiguration dazu, dass Solr aktiviert wird und eine harmlose Fehlermeldung ähnlich der folgenden angezeigt wird:

      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',))

      So wird verhindert, dass die Solr-Fehlermeldung angezeigt wird:

      1. Stellen Sie über SSH eine Verbindung zur Befehlszeile des Primärknotens her.

      2. Verwenden Sie einen Texteditor zum Öffnen der hue.ini-Datei. Beispielsweise:

        sudo vim /etc/hue/conf/hue.ini

      3. Suchen Sie nach dem Begriff appblacklist und ändern Sie die Zeile wie folgt:

        appblacklist = search

      4. Speichern Sie Ihre Änderungen und starten Sie Hue wie im folgenden Beispiel gezeigt:

        sudo stop hue; sudo start hue

  • Tez

    • Dieses Problem wurde in Amazon EMR 5.22.0 behoben.

      Wenn Sie über eine SSH-Verbindung zum Primärknoten des Clusters eine Verbindung zur Tez-Benutzeroberfläche unter http://MasterDNS:8080/tez-ui herstellen, wird der Fehler „Adapterbetrieb fehlgeschlagen – Timeline-Server (ATS) ist nicht erreichbar“ angezeigt. Entweder ist er ausgefallen oder CORS ist nicht aktiviert“ wird angezeigt, oder Aufgaben zeigen unerwartet „N/A“ an.

      Dies wird dadurch verursacht, dass die Tez-Benutzeroberfläche Anfragen an den YARN Timeline Server stellt und localhost nicht den Hostnamen des Primärknotens verwendet. Um dieses Problem zu umgehen, steht ein Skript zur Verfügung, das als Bootstrap-Aktion oder als Bootstrap-Schritt ausgeführt werden kann. Das Skript aktualisiert den Hostnamen in der configs.env Tez-Datei. Weitere Informationen und den Speicherort des Skripts finden Sie in den Bootstrap-Anweisungen.

  • In den Amazon-EMR-Versionen 5.19.0, 5.20.0 und 5.21.0 werden YARN-Knotenbezeichnungen in einem HDFS-Verzeichnis gespeichert. In einigen Situationen führt dies zu Verzögerungen beim Startup des Core-Knotens und dann zu einem Cluster-Timeout und einem Startfehler. Ab Amazon EMR 5.22.0 ist dieses Problem behoben. YARN-Knotenbezeichnungen werden auf der lokalen Festplatte jedes Clusterknotens gespeichert, wodurch Abhängigkeiten von HDFS vermieden werden.

  • Bekanntes Problem in Clustern mit mehreren Primärknoten und Kerberos-Authentifizierung

    Wenn Sie Cluster mit mehreren Primärknoten und Kerberos-Authentifizierung in Amazon-EMR-Versionen 5.20.0 und höher ausführen, können Probleme mit Cluster-Vorgängen wie dem Herunterskalieren oder der schrittweisen Übermittlung auftreten, nachdem der Cluster einige Zeit lang ausgeführt wurde. Der Zeitraum hängt von der Gültigkeitsdauer des Kerberos-Tickets ab, die Sie definiert haben. Das Herunterskalierungs-Problem wirkt sich sowohl auf automatische als auch auf explizite Herunterskalierungs-Anfragen aus, die Sie eingereicht haben. Weitere Clustervorgänge können ebenfalls beeinträchtigt werden.

    Workaround:

    • SSH als hadoop-Benutzer für den führenden Primärknoten des EMR-Clusters mit mehreren Primärknoten.

    • Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Kerberos-Ticket für den hadoop-Benutzer zu erneuern. 

      kinit -kt <keytab_file> <principal>

      In der Regel befindet sich die Keytab-Datei unter /etc/hadoop.keytab und der Prinzipal hat das Format von hadoop/<hostname>@<REALM>.

    Anmerkung

    Diese Problemumgehung gilt für den Zeitraum, in dem das Kerberos-Ticket gültig ist. Diese Dauer beträgt standardmäßig 10 Stunden, kann aber anhand Ihrer Kerberos-Einstellungen konfiguriert werden. Sie müssen den obigen Befehl erneut ausführen, sobald das Kerberos-Ticket abgelaufen ist.

5.21.0 Komponentenversionen

Die Komponenten, die Amazon EMR mit dieser Version installiert, sind nachstehend aufgeführt. Einige werden als Teil von Big-Data-Anwendungspaketen installiert. Andere sind nur für Amazon EMR verfügbar und werden für Systemprozesse und -Features installiert. Diese beginnen in der Regel mit emr oder aws. Big-Data-Anwendungspakete in der aktuellsten Amazon-EMR-Version sind in der Regel die aktuelle Version, die in der Community zu finden ist. Wir stellen Community-Versionen in Amazon EMR so schnell wie möglich zur Verfügung.

Einige Komponenten in Amazon EMR unterscheiden sich von Community-Versionen. Diese Komponenten verfügen über eine Versionsbezeichnung in der Form CommunityVersion-amzn-EmrVersion. Der EmrVersion beginnt bei 0. Wenn zum Beispiel eine Open-Source-Community-Komponente mit dem Namen myapp-component der Version 2.2 dreimal für die Aufnahme in verschiedene Amazon-EMR-Versionen geändert wurde, wird ihre Version als 2.2-amzn-2 aufgeführt.

Komponente Version Beschreibung
aws-sagemaker-spark-sdk1.2.1Amazon SageMaker Spark-SDK
emr-ddb4.7.0Amazon DynamoDB-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-goodies2.5.1Praktische Bibliotheken für das Hadoop-Ökosystem.
emr-kinesis3.4.0Amazon Kinesis-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-s3-dist-cp2.11.0Verteilte Kopieranwendung, die für Amazon S3 optimiert ist.
emr-s3-select1.2.0EMR S3Select-Konnektor
emrfs2.30.0Amazon S3-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
flink-client1.7.0Apache Flink-Clientskripts und -Anwendungen für die Befehlszeile.
ganglia-monitor3.7.2Eingebetteter Ganglia-Agent für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem zusammen mit dem Ganglia-Überwachungsagent.
ganglia-metadata-collector3.7.2Ganglia-Metadaten-Kollektor zum Aggregieren von Metriken aus Ganglia-Überwachungsagenten.
ganglia-web3.7.1Webanwendung zum Anzeigen von durch den Ganglia-Metadaten-Kollektor gesammelten Metriken.
hadoop-client2.8.5-amzn-1Hadoop-Befehlszeilen-Clients wie z. B. "hdfs", "Hadoop" oder "Garn".
hadoop-hdfs-datanode2.8.5-amzn-1HDFS-Service auf Knotenebene zum Speichern von Blöcken.
hadoop-hdfs-library2.8.5-amzn-1HDFS-Client und -Bibliothek für die Befehlszeile
hadoop-hdfs-namenode2.8.5-amzn-1HDFS-Service für die Nachverfolgung von Dateinamen und Block-Speicherorten.
hadoop-httpfs-server2.8.5-amzn-1HTTP-Endpunkt für HDFS-Operationen.
hadoop-kms-server2.8.5-amzn-1Kryptografischer Schlüsselverwaltungsserver, der auf der Hadoop-API basiert. KeyProvider
hadoop-mapred2.8.5-amzn-1MapReduce Execution Engine-Bibliotheken zum Ausführen einer MapReduce Anwendung.
hadoop-yarn-nodemanager2.8.5-amzn-1YARN-Service für die Verwaltung von Containern auf einem einzelnen Knoten.
hadoop-yarn-resourcemanager2.8.5-amzn-1YARN-Service für Zuweisung und Verwaltung von Cluster-Ressourcen und verteilten Anwendungen.
hadoop-yarn-timeline-server2.8.5-amzn-1Service für das Abrufen von aktuellen und historischen Informationen für YARN-Anwendungen.
hbase-hmaster1.4.8Service für einen HBase-Cluster, der für die Koordinierung der Regionen und die Ausführung von administrativen Befehlen zuständig ist.
hbase-region-server1.4.8Service für die Bereitstellung einer oder mehrerer HBase-Regionen.
hbase-client1.4.8HBase-Befehlszeilen-Client.
hbase-rest-server1.4.8Service, der einen RESTful-HTTP-Endpunkt für HBase bereitstellt.
hbase-thrift-server1.4.8Service, der einen Thrift-Endpunkt für HBase bereitstellt.
hcatalog-client2.3.4-amzn-0Der "hcat"-Befehlszeilen-Client-für das Bearbeiten des hcatalog-Servers.
hcatalog-server2.3.4-amzn-0Service, der HCatalog bereitstellt (ein Tabellen- und Speicherverwaltungs-Layer für verteilte Anwendungen).
hcatalog-webhcat-server2.3.4-amzn-0HTTP-Endpunkt, der eine REST-Schnittstelle für HCatalog bereitstellt.
hive-client2.3.4-amzn-0Hive-Befehlszeilen-Client.
hive-hbase2.3.4-amzn-0Hive-hbase client.
hive-metastore-server2.3.4-amzn-0Service für den Zugriff auf den Hive-Metastore (ein semantisches Repository für die Speicherung von Metadaten für SQL zu Hadoop-Operationen).
hive-server22.3.4-amzn-0Service zur Annahme von Hive-Abfragen als Webanfragen.
hue-server4.3.0Webanwendung für die Analyse von Daten mithilfe von Hadoop-Anwendungen.
jupyterhub0.9.4Multi-User-Server für Jupyter-Notebooks
livy-server0.5.0-incubatingREST-Schnittstelle für die Interaktion mit Apache Spark
nginx1.12.1nginx [engine x] ist ein HTTP- und Reverse-Proxy-Server.
mahout-client0.13.0Bibliothek für Machine Learning.
mxnet1.3.1Eine flexible, skalierbare und effiziente Bibliothek für Deep Learning.
mysql-server5.5.54+MySQL-Datenbankserver.
nvidia-cuda9.2.88Nvidia-Treiber und Cuda-Toolkit
oozie-client5.0.0Oozie-Befehlszeilen-Client.
oozie-server5.0.0Service für die Annahme von Oozie Workflow-Anforderungen.
opencv3.4.0Open Source Computer Vision Library.
phoenix-library4.14.0-HBase-1.4Die Phoenix-Bibliotheken für den Server und den Client
phoenix-query-server4.14.0-HBase-1.4Ein schlanker Server für den Zugriff auf JDBC und Protokollpuffer sowie den Zugriff auf die Avatica-API über das JSON-Format.
presto-coordinator0.215Service zur Annahme von Abfragen und die Verwaltung der Abfrageausführung der Presto-Worker.
presto-worker0.215Service für das Ausführen von Teilen einer Abfrage.
pig-client0.17.0Pig-Befehlszeilen-Client.
r3.4.1The R Project for Statistical Computing (Software zur statistischen Datenverarbeitung)
spark-client2.4.0Spark-Befehlszeilen-Clients.
spark-history-server2.4.0Web-Benutzeroberfläche zum Anzeigen von protokollierten Ereignissen für die gesamte Lebensdauer einer abgeschlossenen Spark-Anwendung.
spark-on-yarn2.4.0In-Memory-Ausführungs-Engine für YARN.
spark-yarn-slave2.4.0Apache Spark-Bibliotheken, die von YARN-Slaves benötigt werden.
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop-Befehlszeilen-Client.
tensorflow1.12.0TensorFlow Open-Source-Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen.
tez-on-yarn0.9.1Die Tez-YARN-Anwendung und -Bibliotheken.
webserver2.4.25+Apache HTTP-Server.
zeppelin-server0.8.0Webbasiertes Notizbuch, das interaktive Datenanalysen ermöglicht.
zookeeper-server3.4.13Zentraler Service für die Verwaltung von Konfigurationsinformationen, die Benennung, die Bereitstellung verteilter Synchronisierung und die Bereitstellung von Gruppenservices.
zookeeper-client3.4.13ZooKeeper Befehlszeilen-Client.

5.21.0 Konfigurationsklassifizierungen

Mithilfe von Konfigurationsklassifizierungen können Sie Anwendungen anpassen. Diese entsprechen häufig einer XML-Konfigurationsdatei für die Anwendung, z. B. hive-site.xml Weitere Informationen finden Sie unter Anwendungen konfigurieren.

emr-5.21.0-Klassifizierungen
Klassifizierungen Beschreibung

capacity-scheduler

Ändert die Werte in der capacity-scheduler.xml-Datei in Hadoop.

container-log4j

Ändert die Werte in der container-log4j.properties-Datei in Hadoop YARN.

core-site

Ändert die Werte in der core-site.xml-Datei in Hadoop.

emrfs-site

Ändert die EMRFS-Einstellungen.

flink-conf

Ändert die flink-conf.yaml-Einstellungen.

flink-log4j

Ändert die log4j.properties-Einstellungen für Flink.

flink-log4j-yarn-session

Ändern Sie die Einstellungen von Flink log4 j-yarn-session .properties.

flink-log4j-cli

Ändert die log4j-cli.properties-Einstellungen für Flink.

hadoop-env

Ändert die Werte in der Hadoop-Umgebung für alle Hadoop-Komponenten.

hadoop-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Hadoop.

hadoop-ssl-server

Ändert die SSL-Server-Konfiguration in Hadoop.

hadoop-ssl-client

Ändert die SSL-Client-Konfiguration in Hadoop.

hbase

Hierbei handelt es sich um von Amazon EMR zusammengestellte Einstellungen für Apache HBase.

hbase-env

Ändert die Werte in der HBase-Umgebung.

hbase-log4j

Ändert die Werte in der hbase-log4j.properties-Datei in HBase.

hbase-metrics

Ändern Sie die Werte in der hadoop-metrics2-hbase.properties-Datei in HBase.

hbase-policy

Ändert die Werte in der hbase-policy.xml-Datei in HBase.

hbase-site

Ändert die Werte in der hbase-site.xml-Datei in HBase.

hdfs-encryption-zones

Konfiguriert die HDFS-Verschlüsselungszonen.

hdfs-site

Ändert die Werte in der hdfs-site.xml-Datei in HDFS.

hcatalog-env

Ändert die Werte in der HCatalog-Umgebung.

hcatalog-server-jndi

Ändert die Werte in der jndi.properties-Datei von HCatalog.

hcatalog-server-proto-hive-site

Ändern Sie die Werte in der Datei .xml von HCatalog. proto-hive-site

hcatalog-webhcat-env

Ändert die Werte in der WebHCat-Umgebung von HCatalog.

hcatalog-webhcat-log4j2

Ändert die Werte in der log4j2.properties-Datei von WebHCat in HCatalog.

hcatalog-webhcat-site

Ändert die Werte in der webhcat-site.xml-Datei von WebHCat in HCatalog.

hive-beeline-log4j2

Ändert die Werte in der beeline-log4j2.properties-Datei in Hive.

hive-parquet-logging

Ändert die Werte in der parquet-logging.properties-Datei in Hive.

hive-env

Ändert die Werte in der Hive-Umgebung.

hive-exec-log4j2

Ändern Sie die Werte in der Datei 4j2.properties von hive-exec-log Hive.

hive-llap-daemon-log4j2

Ändern Sie die Werte in der Datei 4j2.properties von Hive. llap-daemon-log

hive-log4j2

Ändert die Werte in der hive-log4j2.properties-Datei in Hive.

hive-site

Ändert die Werte in der hive-site.xml-Datei in Hive.

hiveserver2-site

Ändert die Werte in der hiveserver2-site.xml-Datei von Server2 in Hive.

hue-ini

Ändert die Werte in der INI-Datei in Hue.

httpfs-env

Ändert die Werte in der HTTPFS-Umgebung.

httpfs-site

Ändert die Werte in der httpfs-site.xml-Datei in Hadoop.

hadoop-kms-acls

Ändert die Werte in der kms-acls.xml-Datei in Hadoop.

hadoop-kms-env

Ändert die Werte in der KMS-Umgebung in Hadoop.

hadoop-kms-log4j

Ändert die Werte in der kms-log4j.properties-Datei in Hadoop.

hadoop-kms-site

Ändert die Werte in der kms-site.xml-Datei in Hadoop.

jupyter-notebook-conf

Ändert die Werte in der jupyter_notebook_config.py-Datei in Jupyter Notebook.

jupyter-hub-conf

Ändern Sie die Werte in JupyterHubs der Datei jupyterhub_config.py.

jupyter-s3-conf

Konfigurieren Sie die S3-Persistenz für Jupyter Notebooks.

jupyter-sparkmagic-conf

Ändert die Werte in der config.json-Datei in Sparkmagic.

livy-conf

Ändert die Werte in der livy.conf-Datei von Livy.

livy-env

Ändert die Werte in der Livy-Umgebung.

livy-log4j

Ändert die log4j.properties-Einstellungen für Livy.

mapred-env

Ändern Sie die Werte in der MapReduce Anwendungsumgebung.

mapred-site

Ändern Sie die Werte in der Datei mapred-site.xml der MapReduce Anwendung.

oozie-env

Ändert die Werte in der Oozie-Umgebung.

oozie-log4j

Ändert die Werte in der oozie-log4j.properties-Datei in Oozie.

oozie-site

Ändert die Werte in der oozie-site.xml-Datei in Oozie.

phoenix-hbase-metrics

Ändert die Werte in der hadoop-metrics2-hbase.properties-Datei in Phoenix.

phoenix-hbase-site

Ändert die Werte in der hbase-site.xml-Datei in Phoenix.

phoenix-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Phoenix.

phoenix-metrics

Ändert die Werte in der hadoop-metrics2-phoenix.properties-Datei in Phoenix.

pig-env

Ändert die Werte in der Pig-Umgebung.

pig-properties

Ändert die Werte in der pig.properties-Datei in Pig.

pig-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Pig.

presto-log

Ändert die Werte in der log.properties-Datei in Presto.

presto-config

Ändert die Werte in der config.properties-Datei in Presto.

presto-password-authenticator

Ändern Sie Werte in der Presto-Datei password-authenticator.properties.

presto-env

Ändern Sie die Werte in der presto-env.sh-Datei in Presto.

presto-node

Ändern Sie die Werte in der node.properties-Datei in Presto.

presto-connector-blackhole

Ändert die Werte in der blackhole.properties-Datei in Presto.

presto-connector-cassandra

Ändert die Werte in der cassandra.properties-Datei in Presto.

presto-connector-hive

Ändert die Werte in der hive.properties-Datei in Presto.

presto-connector-jmx

Ändert die Werte in der jmx.properties-Datei in Presto.

presto-connector-kafka

Ändert die Werte in der kafka.properties-Datei in Presto.

presto-connector-localfile

Ändert die Werte in der localfile.properties-Datei in Presto.

presto-connector-memory

Ändert die Werte in der memory.properties-Datei in Presto.

presto-connector-mongodb

Ändert die Werte in der mongodb.properties-Datei in Presto.

presto-connector-mysql

Ändert die Werte in der mysql.properties-Datei in Presto.

presto-connector-postgresql

Ändert die Werte in der postgresql.properties-Datei in Presto.

presto-connector-raptor

Ändert die Werte in der raptor.properties-Datei in Presto.

presto-connector-redis

Ändert die Werte in der redis.properties-Datei in Presto.

presto-connector-redshift

Ändert die Werte in der redshift.properties-Datei.

presto-connector-tpch

Ändert die Werte in der tpch.properties-Datei in Presto.

presto-connector-tpcds

Ändert die Werte in der tpcds.properties-Datei in Presto.

spark

Hierbei handelt es sich um von Amazon EMR zusammengestellte Einstellungen für Apache Spark.

spark-defaults

Ändert die Werte in der spark-defaults.conf-Datei in Spark.

spark-env

Ändert die Werte in der Spark-Umgebung.

spark-hive-site

Ändert die Werte in der hive-site.xml-Datei in Spark.

spark-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Spark.

spark-metrics

Ändert die Werte in der metrics.properties-Datei in Spark.

sqoop-env

Ändert die Werte in der Sqoop-Umgebung.

sqoop-oraoop-site

Ändern Sie die Werte in der Datei oraoop-site.xml OraOop von Sqoop.

sqoop-site

Ändert die Werte in der sqoop-site.xml in Sqoop.

tez-site

Ändert die Werte in der tez-site.xml-Datei in Tez.

yarn-env

Ändert die Werte in der YARN-Umgebung.

yarn-site

Ändert die Werte in der yarn-site.xml-Datei in YARN.

zeppelin-env

Ändert die Werte in der Zeppelin-Umgebung.

zookeeper-config

Ändern Sie die Werte in ZooKeeper der Datei zoo.cfg.

zookeeper-log4j

Ändern Sie die Werte in ZooKeeper der Datei log4j.properties.