Amazon-EMR-Version 5.27.0 - Amazon EMR
5.27.0 Anwendungsversionen5.27.0 Versionshinweise5.27.0 Komponentenversionen5.27.0 Konfigurationsklassifizierungen

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Amazon-EMR-Version 5.27.0

5.27.0 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-5.27.0 emr-5.26.0 emr-5.25.0 emr-5.24.1
AWS SDK for Java 1.11.6151,11.5951,11.5661,11.546
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 - - - -
Flink1.8.11.8.01.8.01.8.0
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.101.4.101.4.91.4.9
HCatalog2.3.52.3.52.3.52.3.4
Hadoop2.8.52.8.52.8.52.8.5
Hive2.3.52.3.52.3.52.3.4
Hudi - - - -
Hue4.4.04.4.04.4.04.4.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub1.0.00.9.60.9.60.9.6
Livy0.6.00.6.00.6.00.6.0
MXNet1.4.01.4.01.4.01.4.0
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.1.05.1.05.1.05.1.0
Phoenix4.14.24.14.24.14.14.14.1
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.2240.2200.2200.219
Spark2.4.42.4.32.4.32.4.2
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow1.14.01.13.11.13.11.12.0
Tez0.9.20.9.20.9.20.9.1
Trino (PrestoSQL) - - - -
Zeppelin0.8.10.8.10.8.10.8.1
ZooKeeper3.4.143.4.143.4.143.4.13

5.27.0 Versionshinweise

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen über Amazon-EMR-Version 5.27.0. Änderungen beziehen sich auf Version 5.26.0.

Erste Version: 23. September 2019

Upgrades

  • AWS SDK for Java 1,11.615

  • Flink 1.8.1

  • JupyterHub 1.0.0

  • Spark 2.4.4

  • Tensorflow 1,14.0

  • Konnektoren und Treiber:

    • DynamoDB Connector 4.12.0

Neue Features

  • (24. Oktober 2019) Die folgenden neuen Features in EMR Notebooks sind in allen Amazon-EMR-Versionen verfügbar.

    • Sie können Git-Repositorys mit Ihren EMR-Notebooks verknüpfen, um Ihre Notebooks in einer versionskontrollierten Umgebung zu speichern. Sie können Code mit Kollegen teilen und vorhandene Jupyter Notebooks über Remote-Git-Repositorys wiederverwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Verknüpfen von Git-basierten Repositorys mit Amazon EMR Notebooks im Verwaltungshandbuch für Amazon EMR.

    • Das Hilfsprogramm nbdime ist jetzt in EMR Notebooks verfügbar, um das Vergleichen und Zusammenführen von Notebooks zu vereinfachen.

    • EMR-Notebooks werden jetzt unterstützt JupyterLab. JupyterLab ist eine webbasierte interaktive Entwicklungsumgebung, die vollständig mit Jupyter-Notebooks kompatibel ist. Sie können jetzt wählen, ob Sie Ihr Notizbuch entweder im JupyterLab Jupyter-Notebook-Editor öffnen möchten.

  • (30. Oktober 2019) Mit Amazon-EMR-Version 5.25.0 können Sie über die Seite Zusammenfassung des Clusters oder die Registerkarte Anwendungsverlauf in der Konsole eine Verbindung zu persistenten Spark History Servern 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 Verwaltungshandbuch für Amazon EMR.

Änderungen, Verbesserungen und behobene Probleme
Bekannte Probleme

  • 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.

5.27.0 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-sdk1.2.4Amazon SageMaker Spark-SDK
emr-ddb4.12.0Amazon DynamoDB-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-goodies2.11.0Praktische Bibliotheken für das Hadoop-Ökosystem.
emr-kinesis3.4.0Amazon Kinesis-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-s3-dist-cp2.13.0Verteilte Kopieranwendung, die für Amazon S3 optimiert ist.
emr-s3-select1.3.0EMR S3Select-Konnektor
emrfs2.36.0Amazon S3-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
flink-client1.8.1Apache 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-4HDFS-Service auf Knotenebene zum Speichern von Blöcken.
hadoop-hdfs-library2.8.5-amzn-4HDFS-Client und -Bibliothek für die Befehlszeile
hadoop-hdfs-namenode2.8.5-amzn-4HDFS-Service für die Nachverfolgung von Dateinamen und Block-Speicherorten.
hadoop-hdfs-journalnode2.8.5-amzn-4HDFS-Service zum Verwalten des Hadoop-Dateisystemjournals auf HA-Clustern.
hadoop-httpfs-server2.8.5-amzn-4HTTP-Endpunkt für HDFS-Operationen.
hadoop-kms-server2.8.5-amzn-4Kryptografischer Schlüsselverwaltungsserver, der auf der Hadoop-API basiert. KeyProvider
hadoop-mapred2.8.5-amzn-4MapReduce Execution Engine-Bibliotheken zum Ausführen einer MapReduce Anwendung.
hadoop-yarn-nodemanager2.8.5-amzn-4YARN-Service für die Verwaltung von Containern auf einem einzelnen Knoten.
hadoop-yarn-resourcemanager2.8.5-amzn-4YARN-Service für Zuweisung und Verwaltung von Cluster-Ressourcen und verteilten Anwendungen.
hadoop-yarn-timeline-server2.8.5-amzn-4Service für das Abrufen von aktuellen und historischen Informationen für YARN-Anwendungen.
hbase-hmaster1.4.10Service für einen HBase-Cluster, der für die Koordinierung der Regionen und die Ausführung von administrativen Befehlen zuständig ist.
hbase-region-server1.4.10Service für die Bereitstellung einer oder mehrerer HBase-Regionen.
hbase-client1.4.10HBase-Befehlszeilen-Client.
hbase-rest-server1.4.10Service, der einen RESTful-HTTP-Endpunkt für HBase bereitstellt.
hbase-thrift-server1.4.10Service, der einen Thrift-Endpunkt für HBase bereitstellt.
hcatalog-client2.3.5-amzn-1Der "hcat"-Befehlszeilen-Client-für das Bearbeiten des hcatalog-Servers.
hcatalog-server2.3.5-amzn-1Service, der HCatalog bereitstellt (ein Tabellen- und Speicherverwaltungs-Layer für verteilte Anwendungen).
hcatalog-webhcat-server2.3.5-amzn-1HTTP-Endpunkt, der eine REST-Schnittstelle für HCatalog bereitstellt.
hive-client2.3.5-amzn-1Hive-Befehlszeilen-Client.
hive-hbase2.3.5-amzn-1Hive-hbase client.
hive-metastore-server2.3.5-amzn-1Service für den Zugriff auf den Hive-Metastore (ein semantisches Repository für die Speicherung von Metadaten für SQL zu Hadoop-Operationen).
hive-server22.3.5-amzn-1Service zur Annahme von Hive-Abfragen als Webanfragen.
hue-server4.4.0Webanwendung für die Analyse von Daten mithilfe von Hadoop-Anwendungen.
jupyterhub1.0.0Multi-User-Server für Jupyter-Notebooks
livy-server0.6.0-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.
mxnet1.4.0Eine flexible, skalierbare und effiziente Bibliothek für Deep Learning.
mysql-server5.5.54+MySQL-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-library4.14.2-HBase-1.4Die Phoenix-Bibliotheken für den Server und den Client
phoenix-query-server4.14.2-HBase-1.4Ein schlanker Server für den Zugriff auf JDBC und Protokollpuffer sowie den Zugriff auf die Avatica-API über das JSON-Format.
presto-coordinator0.224Service zur Annahme von Abfragen und die Verwaltung der Abfrageausführung der Presto-Worker.
presto-worker0.224Service 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-client2.4.4Spark-Befehlszeilen-Clients.
spark-history-server2.4.4Web-Benutzeroberfläche zum Anzeigen von protokollierten Ereignissen für die gesamte Lebensdauer einer abgeschlossenen Spark-Anwendung.
spark-on-yarn2.4.4In-Memory-Ausführungs-Engine für YARN.
spark-yarn-slave2.4.4Apache Spark-Bibliotheken, die von YARN-Slaves benötigt werden.
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop-Befehlszeilen-Client.
tensorflow1.14.0TensorFlow Open-Source-Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen.
tez-on-yarn0.9.2Die Tez-YARN-Anwendung und -Bibliotheken.
webserver2.4.25+Apache HTTP-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.

5.27.0 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-5.27.0 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.

ranger-kms-dbks-site

Ändert die Werte in der dbks-site.xml-Datei von Ranger KMS.

ranger-kms-site

Ändern Sie die Werte in der ranger-kms-site XML-Datei von Ranger KMS.

ranger-kms-env

Ändert die Werte in der Ranger KMS-Umgebung.

ranger-kms-log4j

Ändert die Werte in der kms-log4j.properties-Datei von Ranger KMS.

ranger-kms-db-ca

Ändert die Werte für die CA-Datei auf S3 für die MySQL SSL-Verbindung mit Ranger KMS.

recordserver-env

Werte in der RecordServer EMR-Umgebung ändern.

recordserver-conf

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

recordserver-log4j

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

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 von Sqoop OraOop.

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.