EMRAmazon-Version 5.25.0 - Amazon EMR
5.25.0 Anwendungsversionen5.25.0 Versionshinweise5.25.0 Komponentenversionen5.25.0 Konfigurationsklassifizierungen

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EMRAmazon-Version 5.25.0

5.25.0 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 verfügbaren Anwendungsversionen EMR und die Anwendungsversionen der vorherigen drei EMR Amazon-Versionen (sofern zutreffend) aufgeführt.

Eine umfassende Historie der Anwendungsversionen für jede Version von Amazon EMR finden Sie in den folgenden Themen:

Informationen zur Anwendungsversion
emr-5.25.0 emr-5.24.1 emr-5.24.0 emr-5.23.1
AWS SDK for Java 1.11.5661,11.5461,11.5461,11.519
Python 2,7, 3,62,7, 3,62,7, 3,62,7, 3,6
Scala 2.11.122.11.122.11.122.11.12
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.8.01.8.01.8.01.7.1
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.91.4.91.4.91.4.9
HCatalog2.3.52.3.42.3.42.3.4
Hadoop2.8.52.8.52.8.52.8.5
Hive2.3.52.3.42.3.42.3.4
Hudi - - - -
Hue4.4.04.4.04.4.04.3.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub0.9.60.9.60.9.60.9.4
Livy0.6.00.6.00.6.00.5.0
MXNet1.4.01.4.01.4.01.3.1
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.1.05.1.05.1.05.1.0
Phoenix4.14.14.14.14.14.14.14.1
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.2200.2190.2190.215
Spark2.4.32.4.22.4.22.4.0
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow1.13.11.12.01.12.01.12.0
Tez0.9.20.9.10.9.10.9.1
Trino (PrestoSQL) - - - -
Zeppelin0.8.10.8.10.8.10.8.1
ZooKeeper3.4.143.4.133.4.133.4.13

5.25.0 Versionshinweise

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen zur EMR Amazon-Version 5.25.0. Änderungen beziehen sich auf Version 5.24.1.

Erste Version: 17. Juli 2019

Letzte Aktualisierung: 30. Oktober 2019

Amazon EMR 5,25,0

Upgrades

  • AWS SDK for Java 1,11.566

  • Hive 2.3.5

  • Presto 0.220

  • Spark 2.4.3

  • TensorFlow 1,13,1

  • Tez 0.9.2

  • Zookeeper 3.4.14

Neue Features

  • (30. Oktober 2019) Ab EMR Amazon-Version 5.25.0 können Sie über die Cluster-Übersichtsseite oder den Tab Anwendungsverlauf in der Konsole eine Verbindung zur Benutzeroberfläche des Spark-Verlaufs herstellen. Anstatt einen Web-Proxy über eine SSH Verbindung einzurichten, können Sie schnell auf die Benutzeroberfläche des Spark-History-Servers zugreifen, um Anwendungsmetriken einzusehen und auf relevante Protokolldateien für aktive und beendete Cluster zuzugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter Off-Cluster-Zugriff auf persistente Anwendungsbenutzeroberflächen im Amazon EMR Management Guide.

Änderungen, Verbesserungen und behobene Probleme

  • Spark

    • Die Leistung einiger Verknüpfungen wurde verbessert, indem Bloom-Filter zum Vorfiltern von Eingaben verwendet wurden. Die Optimierung ist standardmäßig deaktiviert und kann aktiviert werden, indem der Spark-Konfigurationsparameter spark.sql.bloomFilterJoin.enabled auf true gesetzt wird.

    • Die Leistung bei der Gruppierung nach Spalten vom Typ Zeichenfolge wurde verbessert.

    • Die standardmäßige Speicher- und Kernkonfiguration von Spark Executor für R4-Instance-Typen für Cluster ohne Installation wurde verbessert. HBase

    • Es wurde ein früheres Problem mit dem Feature zum dynamischen Bereinigen von Partitionen behoben, bei dem sich die bereinigte Tabelle auf der linken Seite des Joins befinden musste.

    • DISTINCTVor der INTERSECT Optimierung verbessert und gilt nun auch für weitere Fälle, in denen Aliase involviert sind.

    • Die Ableitung von SQL Planstatistiken für Abfragen, JOIN denen gefolgt von DISTINCT Abfragen, wurde verbessert. Diese Verbesserung ist standardmäßig deaktiviert und kann aktiviert werden, indem der Spark-Konfigurationsparameter spark.sql.statsImprovements.enabled auf true gesetzt wird. Diese Optimierung ist für das Feature „Unterscheiden vor Überschneiden“ erforderlich und wird automatisch aktiviert, wenn spark.sql.optimizer.distinctBeforeIntersect.enabled auf true gesetzt ist.

    • Optimierte Verbindungsreihenfolge basierend auf Tabellengröße und Filtern. Diese Optimierung ist standardmäßig deaktiviert und kann aktiviert werden, indem der Spark-Konfigurationsparameter spark.sql.optimizer.sizeBasedJoinReorder.enabled auf true gesetzt wird.

    Weitere Informationen finden Sie unter Optimieren der Spark-Leistung.

  • EMRFS

    • Die EMRFS Einstellung,fs.s3.buckets.create.enabled, ist jetzt standardmäßig deaktiviert. Bei Tests haben wir festgestellt, dass die Deaktivierung dieser Einstellung die Leistung verbessert und die unbeabsichtigte Erstellung von S3-Buckets verhindert. Wenn Ihre Anwendung auf dieser Funktionalität basiert, können Sie sie aktivieren, indem Sie die Eigenschaft true in der Konfigurationsklassifizierung von fs.s3.buckets.create.enabled auf emrfs-site setzen. Weitere Informationen finden Sie unter Angeben einer Konfiguration beim Erstellen eines Clusters.

  • Verbesserungen der lokalen Festplattenverschlüsselung und der S3-Verschlüsselung in Sicherheitskonfigurationen (5. August 2019)

    • Die Amazon-S3-Verschlüsselungseinstellungen wurden im Sicherheitskonfigurations-Setup von den Einstellungen für die lokale Festplattenverschlüsselung getrennt.

    • Es wurde eine Option hinzugefügt, um die EBS Verschlüsselung mit Version 5.24.0 und höher zu aktivieren. Bei Auswahl dieser Option wird zusätzlich zu den Speichervolumes auch das Root-Geräte-Volume verschlüsselt. Frühere Versionen erforderten die Verwendung eines benutzerdefinierten Datenträgers AMI zur Verschlüsselung des Root-Geräte-Volumes.

    • Weitere Informationen finden Sie unter Verschlüsselungsoptionen im Amazon EMR Management Guide.

Bekannte Probleme

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

    Wenn Sie Cluster mit mehreren Primärknoten und Kerberos-Authentifizierung in EMR Amazon-Versionen 5.20.0 und höher ausführen, können Probleme mit Cluster-Vorgängen wie Scale-Down oder Step-Submission 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:

    • SSHals hadoop Benutzer des führenden Primärknotens 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.

5.25.0 Komponentenversionen

Die Komponenten, die Amazon mit dieser Version EMR installiert, sind unten aufgeführt. Einige werden als Teil von Big-Data-Anwendungspaketen installiert. Andere sind nur bei Amazon erhältlich EMR und werden für Systemprozesse und Funktionen installiert. Diese beginnen in der Regel mit emr oder aws. Big-Data-Anwendungspakete in der neuesten EMR Amazon-Version sind normalerweise die neueste Version, die in der Community zu finden ist. Wir stellen Community-Veröffentlichungen EMR so schnell wie möglich auf Amazon 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 beispielsweise eine Open-Source-Community-Komponente, die myapp-component mit Version 2.2 benannt ist, dreimal geändert wurde, um sie in verschiedenen EMR Amazon-Versionen aufzunehmen, wird ihre Release-Version als aufgeführt2.2-amzn-2.

Komponente Version Beschreibung
aws-sagemaker-spark-sdk1.2.4Amazon SageMaker Spark SDK
emr-ddb4.10.0Amazon DynamoDB-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-goodies2.9.0Praktische 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-select1.3.0EMRS3Select-Anschluss
emrfs2.34.0Amazon S3-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
flink-client1.8.0Apache 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-4Hadoop-Befehlszeilen-Clients wie z. B. "hdfs", "Hadoop" oder "Garn".
hadoop-hdfs-datanode2.8.5-amzn-4HDFSDienst auf Knotenebene zum Speichern von Blöcken.
hadoop-hdfs-library2.8.5-amzn-4HDFSBefehlszeilenclient und Bibliothek
hadoop-hdfs-namenode2.8.5-amzn-4HDFSDienst zum Verfolgen von Dateinamen und Blockspeicherorten.
hadoop-hdfs-journalnode2.8.5-amzn-4HDFSDienst für die Verwaltung des Hadoop-Dateisystem-Journals auf HA-Clustern.
hadoop-httpfs-server2.8.5-amzn-4HTTPEndpunkt für OperationenHDFS.
hadoop-kms-server2.8.5-amzn-4Kryptografischer Schlüsselverwaltungsserver, der auf dem von Hadoop basiert. KeyProvider API
hadoop-mapred2.8.5-amzn-4MapReduce Execution Engine-Bibliotheken zum Ausführen einer MapReduce Anwendung.
hadoop-yarn-nodemanager2.8.5-amzn-4YARNDienst zur Verwaltung von Containern auf einem einzelnen Knoten.
hadoop-yarn-resourcemanager2.8.5-amzn-4YARNDienst für die Zuweisung und Verwaltung von Clusterressourcen und verteilten Anwendungen.
hadoop-yarn-timeline-server2.8.5-amzn-4Dienst zum Abrufen aktueller und historischer Informationen für YARN Anwendungen.
hbase-hmaster1.4.9Dienst für einen HBase Cluster, der für die Koordination der Regionen und die Ausführung von Verwaltungsbefehlen zuständig ist.
hbase-region-server1.4.9Dienst für die Versorgung einer oder mehrerer HBase Regionen.
hbase-client1.4.9HBaseBefehlszeilenclient.
hbase-rest-server1.4.9Dienst, der einen RESTful HTTP Endpunkt für bereitstellt. HBase
hbase-thrift-server1.4.9Dienst, der einen Thrift-Endpunkt für HBase bereitstellt.
hcatalog-client2.3.5-amzn-0Der "hcat"-Befehlszeilen-Client-für das Bearbeiten des hcatalog-Servers.
hcatalog-server2.3.5-amzn-0Bereitstellung von DienstenHCatalog, einer Tabelle und einer Speicherverwaltungsebene für verteilte Anwendungen.
hcatalog-webhcat-server2.3.5-amzn-0HTTPEndpunkt, der eine REST Schnittstelle zu bereitstelltHCatalog.
hive-client2.3.5-amzn-0Hive-Befehlszeilen-Client.
hive-hbase2.3.5-amzn-0Hive-hbase client.
hive-metastore-server2.3.5-amzn-0Dienst für den Zugriff auf den Hive-Metastore, ein semantisches Repository, das Metadaten für SQL Hadoop-Operationen speichert.
hive-server22.3.5-amzn-0Service zur Annahme von Hive-Abfragen als Webanfragen.
hue-server4.4.0Webanwendung für die Analyse von Daten mithilfe von Hadoop-Anwendungen.
jupyterhub0.9.6Multi-User-Server für Jupyter-Notebooks
livy-server0.6.0-incubatingRESTSchnittstelle für die Interaktion mit Apache Spark
nginx1.12.1nginx [engine x] ist ein HTTP Reverse-Proxy-Server
mahout-client0.13.0Bibliothek für Machine Learning.
mxnet1.4.0Eine flexible, skalierbare und effiziente Bibliothek für Deep Learning.
mysql-server5.5.54+Mein SQL Datenbankserver.
nvidia-cuda9.2.88Nvidia-Treiber und Cuda-Toolkit
oozie-client5.1.0Oozie-Befehlszeilen-Client.
oozie-server5.1.0Service für die Annahme von Oozie Workflow-Anforderungen.
opencv3.4.0Open Source Computer Vision Library.
phoenix-library4.14.1- -1.4 HBaseDie Phoenix-Bibliotheken für den Server und den Client
phoenix-query-server4,14,1- -1,4 HBaseEin leichter Server, der sowohl JDBC Zugriff als auch Protokollpuffer und JSON Formatzugriff auf die Avatica bietet API
presto-coordinator0.220Service zur Annahme von Abfragen und die Verwaltung der Abfrageausführung der Presto-Worker.
presto-worker0.220Service 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-client2.4.3Spark-Befehlszeilen-Clients.
spark-history-server2.4.3Web-Benutzeroberfläche zum Anzeigen von protokollierten Ereignissen für die gesamte Lebensdauer einer abgeschlossenen Spark-Anwendung.
spark-on-yarn2.4.3In-Memory-Ausführungsengine für. YARN
spark-yarn-slave2.4.3Apache Spark-Bibliotheken, die von YARN Slaves benötigt werden.
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop-Befehlszeilen-Client.
tensorflow1.13.1TensorFlow Open-Source-Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen.
tez-on-yarn0.9.2Die YARN TEZ-Anwendung und die Bibliotheken.
webserver2.4.25+HTTPApache-Server.
zeppelin-server0.8.1Webbasiertes Notizbuch, das interaktive Datenanalysen ermöglicht.
zookeeper-server3.4.14Zentraler Service für die Verwaltung von Konfigurationsinformationen, die Benennung, die Bereitstellung verteilter Synchronisierung und die Bereitstellung von Gruppenservices.
zookeeper-client3.4.14ZooKeeper Befehlszeilen-Client.

5.25.0 Konfigurationsklassifizierungen

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

emr-5.25.0-Klassifizierungen
Klassifizierungen Beschreibung

capacity-scheduler

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

container-log4j

Ändern Sie die Werte in der Datei YARN container-log4j.properties von Hadoop.

core-site

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

emrfs-site

EMRFSEinstellungen ändern.

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

Amazon EMR — kuratierte Einstellungen für Apache. HBase

hbase-env

Werte in der Umgebung ändernHBase.

hbase-log4j

Ändern Sie die Werte in der Datei HBase hbase-log4j.properties.

hbase-metrics

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

hbase-policy

Ändern Sie HBase die Werte in der Datei hbase-policy.xml.

hbase-site

Ändern Sie die Werte in HBase der Datei hbase-site.xml.

hdfs-encryption-zones

Konfigurieren Sie HDFS Verschlüsselungszonen.

hdfs-site

Ändern Sie die Werte in HDFS's hdfs-site.xml.

hcatalog-env

Werte in HCatalog der Umgebung ändern.

hcatalog-server-jndi

Ändern Sie die Werte in HCatalog's jndi.properties.

hcatalog-server-proto-hive-site

Ändern Sie die Werte in .xmlHCatalog. proto-hive-site

hcatalog-webhcat-env

Werte in der Umgebung ebHCat von HCatalog W ändern.

hcatalog-webhcat-log4j2

Ändern Sie die Werte in den ebHCat log4j2.properties von HCatalog W.

hcatalog-webhcat-site

Ändern Sie die Werte in der Datei webhcat-site.xml von HCatalog W. ebHCat

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 hive-exec-log 4j2.properties von 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

Werte in der Umgebung ändern. HTTPFS

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

Werte in der KMS Hadoop-Umgebung ändern.

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.

recordserver-env

Werte in der EMR RecordServer Umgebung ändern.

recordserver-conf

Ändern Sie die Werte in EMR RecordServer der Datei server.properties.

recordserver-log4j

Ändern Sie die Werte in der Datei EMR RecordServer log4j.properties.

spark

Amazon EMR — kuratierte 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

Werte in der YARN Umgebung ändern.

yarn-site

Ändern Sie die Werte in YARN der Datei yarn-site.xml.

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.