Amazon-EMR-Version 6.9.0

PDFRSS

6.9.0 Anwendungsversionen

Diese Version umfasst die folgenden Anwendungen: Delta, Flink, Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hudi, Hue, Iceberg, JupyterEnterpriseGateway, JupyterHub, Livy, MXNet, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, Spark, Sqoop, TensorFlow, Tez, Trino, 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:

• Anwendungsversionen in Amazon-EMR-7.x-Versionen

• Anwendungsversionen in Amazon-EMR-6.x-Versionen

• Anwendungsversionen in Amazon-EMR-5.x-Versionen (PNG)

• Anwendungsversionen in Amazon-EMR-4.x-Versionen

Informationen zur Anwendungsversion

	emr-6.9.0	emr-6.8.1	emr-6.8.0	emr-6.7.0
AWS SDK for Java	1.12.170	1.12,170	1.12,170	1.12,170
Python	2,7, 3,7	2,7, 3,7	2,7, 3,7	2,7, 3,7
Scala	2.12,15	2.12,15	2.12,15	2.12,15
AmazonCloudWatchAgent	-	-	-	-
Delta	2.1.0	-	-	-
Flink	1.15.2	1.15.1	1.15.1	1.14.2
Ganglia	3.7.2	3.7.2	3.7.2	3.7.2
HBase	2.4.13	2.4.12	2.4.12	2.4.4
HCatalog	3.1.3	3.1.3	3.1.3	3.1.3
Hadoop	3.3.3	3.2.1	3.2.1	3.2.1
Hive	3.1.3	3.1.3	3.1.3	3.1.3
Hudi	0.12.1-amzn-0	0.11.1-amzn-0	0.11.1-amzn-0	0.11.0-amzn-0
Hue	4.10.0	4.10.0	4.10.0	4.10.0
Iceberg	0.14.1-amzn-0	0.14.0-amzn-0	0.14.0-amzn-0	0.13.1-amzn-0
JupyterEnterpriseGateway	2.6.0	2.1.0	2.1.0	2.1.0
JupyterHub	1.4.1	1.4.1	1.4.1	1.4.1
Livy	0.7.1	0.7.1	0.7.1	0.7.1
MXNet	1.9.1	1.9.1	1.9.1	1.8.0
Mahout	-	-	-	-
Oozie	5.2.1	5.2.1	5.2.1	5.2.1
Phoenix	5.1.2	5.1.2	5.1.2	5.1.2
Pig	0.17.0	0.17.0	0.17.0	0.17.0
Presto	0,276	0,273	0,273	0,272
Spark	3.3.0	3.3.0	3.3.0	3.2.1
Sqoop	1.4.7	1.4.7	1.4.7	1.4.7
TensorFlow	2.10.0	2,9,1	2.9.1	2.4.1
Tez	0.10.2	0.9.2	0.9.2	0.9.2
Trino (PrestoSQL)	398	388	388	378
Zeppelin	0,10,1	0.10.1	0.10.1	0.10.0
ZooKeeper	3.5.10	3.5.10	3.5.10	3.5.7

6.9.0 Versionshinweise

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen über Amazon-EMR-Version 6.9.0. Änderungen beziehen sich auf Amazon-EMR-Version 6.8.0. Informationen zum Zeitplan der Veröffentlichung finden Sie im Änderungsprotokoll.

Neue Features

• Amazon EMR Version 6.9.0 unterstützt Apache Spark RAPIDS 22.08.0, Apache Hudi 0.12.1, Apache Iceberg 0.14.1, Trino 398 und Tez 0.10.2.

• Amazon EMR Version 6.9.0 enthält eine neue Open-Source-Anwendung, Delta Lake 2.1.0.

• Die Amazon-Redshift-Integration für Apache Spark ist in den Amazon-EMR-Versionen 6.9.0 und höher enthalten. Die native Integration war bisher ein Open-Source-Tool und ist ein Spark-Konnektor, mit dem Sie Apache-Spark-Anwendungen erstellen können, die Daten in Amazon Redshift und Amazon Redshift Serverless lesen und in diese schreiben. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon-Redshift-Integration für Apache Spark mit Amazon EMR verwenden .

• Amazon EMR Version 6.9.0 bietet Unterstützung für die Archivierung von Protokollen in Amazon S3 während der Cluster-Herunterskalierung. Bisher konnten Sie Protokolldateien nur während der Clusterbeendigung in Amazon S3 archivieren. Die neue Funktion stellt sicher, dass auf dem Cluster generierte Protokolldateien auch nach dem Beenden des Knotens auf Amazon S3 bestehen bleiben. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren der Cluster-Protokollierung und des Debuggings.

• Um Abfragen mit langer Laufzeit zu unterstützen, verfügt Trino jetzt über einen fehlertoleranten Ausführungsmechanismus. Die fehlertolerante Ausführung minimiert Abfragefehler, indem fehlgeschlagene Abfragen oder deren Komponentenaufgaben wiederholt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Fehlertolerante Ausführung in Trino.

• Sie können Apache Flink auf Amazon EMR für die einheitliche BATCH- und STREAM-Verarbeitung von Apache-Hive-Tabellen oder Metadaten beliebiger Flink-Tabellenquellen wie Iceberg, Kinesis oder Kafka verwenden. Sie können den AWS Glue-Datenkatalog mithilfe der Amazon EMR-API AWS Management Console AWS CLI, oder als Metastore für Flink angeben. Weitere Informationen finden Sie unter Konfiguration von Flink in Amazon EMR.

• Sie können jetzt AWS Identity and Access Management (IAM-) Runtime-Rollen und eine AWS Lake Formation basierte Zugriffskontrolle für Apache Spark-, Apache Hive- und Presto-Abfragen auf Amazon EMR auf EC2 Clustern mit Amazon AI Studio angeben. SageMaker Weitere Informationen finden Sie unter Laufzeit-Rollen für Amazon EMR konfigurieren.

Bekannte Probleme

• Für Amazon-EMR-Version 6.9.0 funktioniert Trino nicht auf Clustern, die für Apache Ranger aktiviert sind. Wenn Sie Trino mit Ranger verwenden müssen, wenden Sie sich an Support.

• Wenn Sie die Amazon-Redshift-Integration für Apache Spark verwenden und eine Zeit, timetz, timestamp oder timestamptz mit Mikrosekundengenauigkeit im Parquet-Format haben, rundet der Konnektor die Zeitwerte auf den nächstliegenden Millisekundenwert. Um das Problem zu umgehen, verwenden Sie den unload_s3_format-Formatparameter-Text-Unload.

• Wenn Sie Spark mit der Formatierung des Hive-Partitionsstandorts verwenden, um Daten in Amazon S3 zu lesen, und Sie Spark auf den Amazon-EMR-Versionen 5.30.0 bis 5.36.0 und 6.2.0 bis 6.9.0 ausführen, kann ein Problem auftreten, das verhindert, dass Ihr Cluster Daten korrekt liest. Dies kann passieren, wenn Ihre Partitionen alle der folgenden Eigenschaften aufweisen:

  • Zwei oder mehr Partitionen werden aus derselben Tabelle gescannt.

  • Mindestens ein Partitionsverzeichnispfad ist ein Präfix für mindestens einen anderen Partitionsverzeichnispfad, z. B. ist s3://bucket/table/p=a ein Präfix von s3://bucket/table/p=a b.

  • Das erste Zeichen, das auf das Präfix im anderen Partitionsverzeichnis folgt, hat einen UTF-8-Wert, der kleiner als das /-Zeichen (U+002F) ist. Beispielsweise fällt das Leerzeichen (U+0020), das in s3://bucket/table/p=a b zwischen a und b vorkommt, in diese Kategorie. Beachten Sie, dass es 14 weitere Zeichen gibt, die keine Kontrollzeichen sind: !"#$%&‘()*+,-. Weitere Informationen finden Sie unter UTF-8-Kodierungstabelle und Unicode-Zeichen.

  Um dieses Problem zu umgehen, stellen Sie die spark.sql.sources.fastS3PartitionDiscovery.enabled-Konfiguration auf false in der spark-defaults-Klassifizierung ein.

• Verbindungen zu Amazon EMR-Clustern von Amazon SageMaker AI Studio aus können zeitweise mit dem Antwortcode 403 Forbidden fehlschlagen. Dieser Fehler tritt auf, wenn die Einrichtung der IAM-Rolle auf dem Cluster länger als 60 Sekunden dauert. Um dieses Problem zu umgehen, können Sie einen Amazon-EMR-Patch installieren, um Wiederholungsversuche zu ermöglichen und das Timeout auf mindestens 300 Sekunden zu erhöhen. Verwenden Sie die folgenden Schritte, um die Bootstrap-Aktion anzuwenden, wenn Sie Ihren Cluster starten.

  1. Laden Sie das Bootstrap-Skript und die RPM-Dateien vom folgenden Amazon S3 URIs herunter.

     s3://emr-data-access-control-us-east-1/customer-bootstrap-actions/gcsc/replace-rpms.sh
     s3://emr-data-access-control-us-east-1/customer-bootstrap-actions/gcsc/emr-secret-agent-1.18.0-SNAPSHOT20221121212949.noarch.rpm

  2. Laden Sie die Dateien aus dem vorherigen Schritt in einen Amazon-S3-Bucket hoch, dessen Eigentümer Sie sind. Der Bucket muss sich in dem Bereich befinden AWS-Region , in dem Sie den Cluster starten möchten.

  3. Schließen Sie die folgende Bootstrap-Aktion ein, wenn Sie Ihren EMR-Cluster starten. Ersetzen Sie bootstrap_URI und RPM_URI durch das entsprechende URIs aus Amazon S3.

     --bootstrap-actions "Path=bootstrap_URI,Args=[RPM_URI]"

• Bei den Amazon-EMR-Versionen 5.36.0 und 6.6.0 bis 6.9.0 kann es bei SecretAgent- und RecordServer-Servicekomponenten aufgrund einer falschen Konfiguration des Dateinamenmusters in den Log4j2-Eigenschaften zu einem Verlust von Protokolldaten kommen. Die falsche Konfiguration führt dazu, dass die Komponenten nur eine Protokolldatei pro Tag generieren. Wenn die Rotationsstrategie angewendet wird, überschreibt sie die vorhandene Datei, anstatt wie erwartet eine neue Protokolldatei zu generieren. Um das Problem zu umgehen, verwenden Sie eine Bootstrap-Aktion, um jede Stunde Protokolldateien zu generieren, und fügen Sie eine automatisch inkrementierte Ganzzahl an den Dateinamen an, um die Rotation zu handhaben.

  Verwenden Sie für die Versionen Amazon EMR 6.6.0 bis 6.9.0 die folgende Bootstrap-Aktion, wenn Sie einen Cluster starten.

  ‑‑bootstrap‑actions "Path=s3://emr-data-access-control-us-east-1/customer-bootstrap-actions/log-rotation-emr-6x/replace-puppet.sh,Args=[]"

  Verwenden Sie für Amazon EMR 5.36.0 die folgende Bootstrap-Aktion, wenn Sie einen Cluster starten.

  ‑‑bootstrap‑actions "Path=s3://emr-data-access-control-us-east-1/customer-bootstrap-actions/log-rotation-emr-5x/replace-puppet.sh,Args=[]"

• Apache Flink bietet native S3 FileSystem - und FileSystem Hadoop-Konnektoren, mit denen Anwendungen Daten erstellen FileSink und in Amazon S3 schreiben können. Dies FileSink schlägt mit einer der folgenden zwei Ausnahmen fehl.

  java.lang.UnsupportedOperationException: Recoverable writers on Hadoop are only supported for HDFS

  Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.io.retry.RetryPolicies.retryOtherThanRemoteAndSaslException(Lorg/apache/hadoop/io/retry/RetryPolicy;Ljava/util/Map;)Lorg/apache/hadoop/io/retry/RetryPolicy;
                                          at org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy.createRetryPolicy(RMProxy.java:302) ~[hadoop-yarn-common-3.3.3-amzn-0.jar:?]

  Als Workaround können Sie einen Amazon-EMR-Patch installieren, der das oben genannte Problem in Flink behebt. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Bootstrap-Aktion beim Start Ihres Clusters anzuwenden.

  1. Laden Sie das flink-rpm in Ihren Amazon-S3-Bucket herunter. Ihr RPM-Pfad ist s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/rpms/flink/.

  2. Laden Sie das Bootstrap-Skript und die RPM-Dateien mit dem folgenden URI von Amazon S3 herunter. regionNameErsetzen Sie es durch den AWS-Region Ort, an dem Sie den Cluster starten möchten.

     s3://emr-data-access-control-regionName/customer-bootstrap-actions/gcsc/replace-rpms.sh

  3. Mit Hadoop 3.3.3 wurde eine Änderung in YARN (YARN-9608) eingeführt, die dafür sorgt, dass Knoten, auf denen Container laufen, außer Betrieb genommen werden, bis die Anwendung abgeschlossen ist. Diese Änderung stellt sicher, dass lokale Daten wie Shuffle-Daten nicht verloren gehen und Sie den Auftrag nicht erneut ausführen müssen. In Amazon EMR 6.8.0 und 6.9.0 kann dieser Ansatz auch zu einer Unterauslastung von Ressourcen auf Clustern mit oder ohne aktivierter verwalteter Skalierung führen.

     Mit Amazon EMR 6.10.0 gibt es einen Workaround für dieses Problem, indem Sie den Wert in yarn-site.xml von yarn.resourcemanager.decommissioning-nodes-watcher.wait-for-applications auf false setzen. In den Amazon-EMR-Versionen 6.11.0 und höher sowie 6.8.1, 6.9.1 und 6.10.1 ist die Konfiguration standardmäßig auf false eingestellt, um dieses Problem zu beheben.

Änderungen, Verbesserungen und behobene Probleme

• Für Amazon-EMR-Version 6.9.0 und höher verwenden alle von Amazon EMR installierten Komponenten, die Log4j-Bibliotheken verwenden, Log4j Version 2.17.1 oder höher.

• Wenn Sie den DynamoDB-Konnektor mit Spark auf den Amazon-EMR-Versionen 6.6.0, 6.7.0 und 6.8.0 verwenden, geben alle Lesevorgänge aus Ihrer Tabelle ein leeres Ergebnis zurück, obwohl der Eingabe-Split auf nicht leere Daten verweist. Amazon EMR Version 6.9.0 behebt dieses Problem.

• Amazon EMR 6.9.0 bietet eingeschränkte Unterstützung für die auf Lake Formation basierende Zugriffskontrolle mit Apache Hudi beim Lesen von Daten mit Spark SQL. Die Unterstützung gilt für SELECT-Abfragen mit Spark SQL und ist auf die Zugriffskontrolle auf Spaltenebene beschränkt. Weitere Informationen finden Sie unter Hudi und Lake Formation.

• Wenn Sie Amazon EMR 6.9.0 verwenden, um einen Hadoop-Cluster mit aktivierten Knoten-Kennzeichnungen zu erstellen, gibt die YARN-Metriken-API aggregierte Informationen über alle Partitionen statt der Standardpartition zurück. Weitere Informationen finden Sie unter YARN-11414.

• Mit Amazon-EMR-Version 6.9.0 haben wir Trino auf Version 398 aktualisiert, die Java 17 verwendet. Die vorherige unterstützte Version von Trino für Amazon EMR 6.8.0 war Trino 388, das auf Java 11 lief. Weitere Informationen zu dieser Änderung finden Sie unter Trino-Updates für Java 17 im Trino-Blog.

• Diese Version behebt ein Problem mit der Nichtübereinstimmung der Timing-Sequenz zwischen Apache BigTop und Amazon EMR bei der EC2 Cluster-Startsequenz. Diese Nichtübereinstimmung der Timing-Sequenz tritt auf, wenn ein System versucht, zwei oder mehr Operationen gleichzeitig auszuführen, anstatt sie in der richtigen Reihenfolge auszuführen. Infolgedessen kam es bei bestimmten Clusterkonfigurationen zu Timeouts beim Instance-Start und zu langsameren Cluster-Startup-Zeiten.

• Wenn Sie einen Cluster mit der neuesten Patch-Version von Amazon EMR 5.36 oder höher, 6.6 oder höher oder 7.0 oder höher starten, verwendet Amazon EMR die neueste Version von Amazon Linux 2023 oder Amazon Linux 2 für das standardmäßige Amazon EMR-AMI. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden des standardmäßigen Amazon-Linux-AMI für Amazon EMR.

  Anmerkung

  Diese Version erhält keine automatischen AMI-Updates mehr, da sie von einer weiteren Patch-Versionen abgelöst wurde. Die Patch-Version wird durch die Zahl nach dem zweiten Dezimalpunkt (6.8.1) gekennzeichnet. Um zu sehen, ob Sie die neueste Patch-Version verwenden, überprüfen Sie die verfügbaren Versionen im Versionshandbuch oder überprüfen Sie die Amazon-EMR-Versions-Dropdownliste, wenn Sie einen Cluster in der Konsole erstellen, oder verwenden Sie die ListReleaseLabels-API- oder list-release-labels-CLI-Aktion. Um aktuelle Informationen über Neuerscheinungen erhalten, abonnieren Sie den RSS-Feed auf der Seite Was ist neu?.

  OsReleaseLabel (Amazon Linux-Version)	Amazon-Linux-Kernversion	Verfügbarkeitsdatum	Unterstützte Regionen
  2.0.20250123.4	4,14.355	27. Januar 2025	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Kanada (Zentral), AWS GovCloud (US-West), AWS GovCloud (US-Ost), China (Peking), China (Ningxia)
  2.0.20250116,0	4,14.355	23. Januar 2025	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Kanada (Zentral), AWS GovCloud (US-West), AWS GovCloud (US-Ost), China (Peking), China (Ningxia)
  2.0.20241217,0	4,14.355	8. Januar 2025	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Kanada AWS GovCloud (Zentral), (US-West), AWS GovCloud (US-Ost), China (Peking), China (Ningxia), Mitte Ost (VAE), Asien-Pazifik (Melbourne), Israel (Tel Aviv), Europa (Zürich)
  2.0.20241001.0	4,14.352	4. Oktober 2024	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Kanada (Zentral), AWS GovCloud (US-West), AWS GovCloud (US-Ost), China (Peking), China (Ningxia)
  2.0.20240816,0	4,14.350	21. August 2024	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Kanada (Zentral), AWS GovCloud (US-West), AWS GovCloud (US-Ost), China (Peking), China (Ningxia)
  2.0.20240809,0	4,14,349	20. August 2024	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Kanada (Zentral), AWS GovCloud (US-West), AWS GovCloud (US-Ost), China (Peking), China (Ningxia)
  2.0.20240719,0	4,14.348	25. Juli 2024	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Kanada (Zentral), AWS GovCloud (US-West), AWS GovCloud (US-Ost), China (Peking), China (Ningxia)
  2.0.20240709,1	4,14.348	23. Juli 2024	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Kanada AWS GovCloud (Zentral), (US-West), AWS GovCloud (US-Ost), China (Peking), China (Ningxia), Asien Pazifik (Hyderabad), Naher Osten (VAE), Europa (Spanien), Europa (Zürich), Asien-Pazifik (Melbourne), Israel (Tel Aviv), Kanada West (Calgary)
  2.0.20230808.0	4,14.320	24. August 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Melbourne), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Kanada (Zentral), Israel (Tel Aviv)
  2.0.20230727.0	4,14.320	14. August 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Spanien), Europa (Frankfurt), Europa (Zürich), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Hyderabad), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Melbourne), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Naher Osten (VAE), Kanada (Zentral), Israel (Tel Aviv)
  2.0.20230719,0	4,14.320	02. August 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Europa (Stockholm), Europa (Mailand), Europa (Spanien), Europa (Frankfurt), Europa (Zürich), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Hyderabad), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Melbourne), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain), Naher Osten (VAE), Kanada (Zentral), Israel (Tel Aviv)
  2.0.20230628.0	4,14.318	12. Juli 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Kanada (Zentral), Europa (Stockholm), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Frankfurt), Europa (Mailand), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain)
  2.0.20230612,0	4,14.314	23. Juni 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Kanada (Zentral), Europa (Stockholm), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Frankfurt), Europa (Mailand), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain)
  2.0.20230504.1	4,14.313	16. Mai 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Kanada (Zentral), Europa (Stockholm), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Frankfurt), Europa (Mailand), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain)
  2.0.20230418,0	4,14.311	3. Mai 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Kanada (Zentral), Europa (Stockholm), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Frankfurt), Europa (Mailand), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain)
  2.0.20230404.1	4,14.311	18. April 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Kanada (Zentral), Europa (Stockholm), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Frankfurt), Europa (Mailand), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain)
  2.0.20230404.0	4,14.311	10. April 2023	USA Ost (Nord-Virginia), Europa (Paris)
  2.0.20230320.0	4,14.309	30. März 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Kanada (Zentral), Europa (Stockholm), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Frankfurt), Europa (Mailand), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain)
  2.0.20230307,0	4,14.305	15. März 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Kanada (Zentral), Europa (Stockholm), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Frankfurt), Europa (Mailand), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain)
  2.0.20230207,0	4,14.304	22. Februar 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Kanada (Zentral), Europa (Stockholm), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Frankfurt), Europa (Mailand), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain)
  2.0.20221210.1	4.14.301	12. Januar 2023	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Kanada (Zentral), Europa (Stockholm), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Frankfurt), Europa (Mailand), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain)
  2.0.20221103.3	4,14.296	5. Dezember 2022	USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Kanada (Zentral), Europa (Stockholm), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Frankfurt), Europa (Mailand), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Afrika (Kapstadt), Südamerika (São Paulo), Naher Osten (Bahrain)

6.9.0 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-sdk	1.4.2	Amazon SageMaker Spark-SDK
delta	2.1.0	Delta Lake ist ein offenes Tabellenformat für riesige analytische Datensätze
emr-ddb	4.16.0	Amazon DynamoDB-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-goodies	3.3.0	Praktische Bibliotheken für das Hadoop-Ökosystem.
emr-kinesis	3.6.0	Amazon Kinesis-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-notebook-env	1.7.0	Conda Env für EMR-Notebooks, das Jupyter Enterprise Gateway enthält
emr-s3-dist-cp	2.23.0	Verteilte Kopieranwendung, die für Amazon S3 optimiert ist.
emr-s3-select	2.2.0	EMR S3Select-Konnektor
emrfs	2,54,0	Amazon S3-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
flink-client	1.15.2	Apache Flink-Clientskripts und -Anwendungen für die Befehlszeile.
flink-jobmanager-config	1.15.2	Verwaltung von Ressourcen auf EMR-Knoten für Apache JobManager Flink.
ganglia-monitor	3.7.2	Eingebetteter Ganglia-Agent für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem zusammen mit dem Ganglia-Überwachungsagent.
ganglia-metadata-collector	3.7.2	Ganglia-Metadaten-Kollektor zum Aggregieren von Metriken aus Ganglia-Überwachungsagenten.
ganglia-web	3.7.1	Webanwendung zum Anzeigen von durch den Ganglia-Metadaten-Kollektor gesammelten Metriken.
hadoop-client	3.3.3-amzn-1	Hadoop-Befehlszeilen-Clients wie z. B. "hdfs", "Hadoop" oder "Garn".
hadoop-hdfs-datanode	3.3.3-amzn-1	HDFS-Service auf Knotenebene zum Speichern von Blöcken.
hadoop-hdfs-library	3.3.3-amzn-1	HDFS-Client und -Bibliothek für die Befehlszeile
hadoop-hdfs-namenode	3.3.3-amzn-1	HDFS-Service für die Nachverfolgung von Dateinamen und Block-Speicherorten.
hadoop-hdfs-journalnode	3.3.3-amzn-1	HDFS-Service zum Verwalten des Hadoop-Dateisystemjournals auf HA-Clustern.
hadoop-httpfs-server	3.3.3-amzn-1	HTTP-Endpunkt für HDFS-Operationen.
hadoop-kms-server	3.3.3-amzn-1	Kryptografischer Schlüsselverwaltungsserver, der auf der Hadoop-API basiert. KeyProvider
hadoop-mapred	3.3.3-amzn-1	MapReduce Execution Engine-Bibliotheken zum Ausführen einer MapReduce Anwendung.
hadoop-yarn-nodemanager	3.3.3-amzn-1	YARN-Service für die Verwaltung von Containern auf einem einzelnen Knoten.
hadoop-yarn-resourcemanager	3.3.3-amzn-1	YARN-Service für Zuweisung und Verwaltung von Cluster-Ressourcen und verteilten Anwendungen.
hadoop-yarn-timeline-server	3.3.3-amzn-1	Service für das Abrufen von aktuellen und historischen Informationen für YARN-Anwendungen.
hbase-hmaster	2.4.13-amzn-0	Dienst für einen HBase Cluster, der für die Koordination von Regionen und die Ausführung von Verwaltungsbefehlen verantwortlich ist.
hbase-region-server	2.4.13-amzn-0	Dienst für die Versorgung einer oder mehrerer HBase Regionen.
hbase-client	2.4.13-amzn-0	HBase Befehlszeilenclient.
hbase-rest-server	2.4.13-amzn-0	Dienst, der einen RESTful HTTP-Endpunkt für bereitstellt. HBase
hbase-thrift-server	2.4.13-amzn-0	Dienst, der einen Thrift-Endpunkt für HBase bereitstellt.
hbase-operator-tools	2.4.13-amzn-0	Reparaturtool für HBase Apache-Cluster.
hcatalog-client	3.1.3-amzn-2	Der "hcat"-Befehlszeilen-Client-für das Bearbeiten des hcatalog-Servers.
hcatalog-server	3.1.3-amzn-2	Bereitstellung von Diensten HCatalog, eine Tabellen- und Speicherverwaltungsebene für verteilte Anwendungen.
hcatalog-webhcat-server	3.1.3-amzn-2	HTTP-Endpunkt, der eine REST-Schnittstelle für bereitstellt HCatalog.
hive-client	3.1.3-amzn-2	Hive-Befehlszeilen-Client.
hive-hbase	3.1.3-amzn-2	Hive-hbase client.
hive-metastore-server	3.1.3-amzn-2	Service für den Zugriff auf den Hive-Metastore (ein semantisches Repository für die Speicherung von Metadaten für SQL zu Hadoop-Operationen).
hive-server2	3.1.3-amzn-2	Service zur Annahme von Hive-Abfragen als Webanfragen.
hudi	0.12.1-amzn-0	Inkrementelles Verarbeitungs-Framework zur Versorgung der Datenpipline mit geringer Latenz und hoher Effizienz.
hudi-presto	0.12.1-amzn-0	Bundle-Bibliothek zum Ausführen von Presto mit Hudi.
hudi-trino	0.12.1-amzn-0	Bündel-Bibliothek zum Ausführen von Trino mit Hudi.
hudi-spark	0.12.1-amzn-0	Bündel-Bibliothek zum Ausführen von Spark mit Hudi.
hue-server	4.10.0	Webanwendung für die Analyse von Daten mithilfe von Hadoop-Anwendungen.
iceberg	0.14.1-amzn-0	Apache Iceberg ist ein offenes Tabellenformat für sehr große analytische Datensätze
jupyterhub	1.4.1	Multi-User-Server für Jupyter-Notebooks
livy-server	0.7.1-incubating	REST-Schnittstelle für die Interaktion mit Apache Spark
nginx	1.12.1	nginx [engine x] ist ein HTTP- und Reverse-Proxy-Server.
mxnet	1.9.1	Eine flexible, skalierbare und effiziente Bibliothek für Deep Learning.
mariadb-server	5.5.68+	MariaDB-Datenbankserver.
nvidia-cuda	11,7,0	Nvidia-Treiber und Cuda-Toolkit
oozie-client	5.2.1	Oozie-Befehlszeilen-Client.
oozie-server	5.2.1	Service für die Annahme von Oozie Workflow-Anforderungen.
opencv	4.5.0	Open Source Computer Vision Library.
phoenix-library	5.1.2	Die Phoenix-Bibliotheken für den Server und den Client
phoenix-connectors	6.0.0-SNAPSHOT	Apache-Phoenix-Konnektoren für Spark-3
phoenix-query-server	6.0.0	Ein schlanker Server für den Zugriff auf JDBC und Protokollpuffer sowie den Zugriff auf die Avatica-API über das JSON-Format.
presto-coordinator	0.276-amzn-0	Service zur Annahme von Abfragen und die Verwaltung der Abfrageausführung der Presto-Worker.
presto-worker	0.276-amzn-0	Service für das Ausführen von Teilen einer Abfrage.
presto-client	0.276-amzn-0	Presto-Befehlszeilenclient, der auf den Standby-Mastern eines HA-Clusters installiert ist, auf denen der Presto-Server nicht gestartet wird.
trino-coordinator	398-amzn-0	Service zur Annahme von Abfragen und Verwaltung der Abfrageausführung der Trino-Worker.
trino-worker	398-amzn-0	Service für das Ausführen von Teilen einer Abfrage.
trino-client	398-amzn-0	Trino-Befehlszeilenclient, der auf den Standby-Mastern eines HA-Clusters installiert ist, auf denen der Trino-Server nicht gestartet wird.
pig-client	0.17.0	Pig-Befehlszeilen-Client.
r	4.0.2	The R Project for Statistical Computing (Software zur statistischen Datenverarbeitung)
ranger-kms-server	2.0.0	Apache Ranger Key Management System
spark-client	3.3.0-amzn-1	Spark-Befehlszeilen-Clients.
spark-history-server	3.3.0-amzn-1	Web-Benutzeroberfläche zum Anzeigen von protokollierten Ereignissen für die gesamte Lebensdauer einer abgeschlossenen Spark-Anwendung.
spark-on-yarn	3.3.0-amzn-1	In-Memory-Ausführungs-Engine für YARN.
spark-yarn-slave	3.3.0-amzn-1	Apache Spark-Bibliotheken, die von YARN-Slaves benötigt werden.
spark-rapids	22.08.0-amzn-0	Nvidia Spark RAPIDS-Plugin, das Apache Spark beschleunigt mit. GPUs
sqoop-client	1.4.7	Apache Sqoop-Befehlszeilen-Client.
tensorflow	2.10.0	TensorFlow Open-Source-Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen.
tez-on-yarn	0.10.2-amzn-0	Die Tez-YARN-Anwendung und -Bibliotheken.
webserver	2.4.41+	Apache HTTP-Server.
zeppelin-server	0.10.1	Webbasiertes Notizbuch, das interaktive Datenanalysen ermöglicht.
zookeeper-server	3.5.10	Zentraler Service für die Verwaltung von Konfigurationsinformationen, die Benennung, die Bereitstellung verteilter Synchronisierung und die Bereitstellung von Gruppenservices.
zookeeper-client	3.5.10	ZooKeeper Befehlszeilen-Client.

6.9.0 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.

Aktionen zur Neukonfiguration treten auf, wenn Sie eine Konfiguration für Instance-Gruppen in einem laufenden Cluster angeben. Amazon EMR initiiert nur Rekonfigurationsaktionen für die Klassifizierungen, die Sie ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Instance-Gruppe in einem laufenden Cluster neu konfigurieren.

emr-6.9.0-Klassifizierungen

Klassifizierungen	Beschreibung	Aktionen zur Neukonfiguration
capacity-scheduler	Ändert die Werte in der capacity-scheduler.xml-Datei in Hadoop.	Restarts the ResourceManager service.
container-executor	Ändern Sie die Werte in der Datei „container-executor.cfg“ Datei von Hadoop YARN.	Not available.
container-log4j	Ändert die Werte in der container-log4j.properties-Datei in Hadoop YARN.	Not available.
core-site	Ändert die Werte in der core-site.xml-Datei in Hadoop.	Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Hadoop KMS, Ranger KMS, HiveServer2, Hive MetaStore, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.
docker-conf	Ändern Sie die Docker-bezogenen Einstellungen.	Not available.
emrfs-site	Ändert die EMRFS-Einstellungen.	Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts HBaseRegionserver, HBaseMaster, HBaseThrift, HBaseRest, HiveServer2, Hive MetaStore, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.
flink-conf	Ändert die flink-conf.yaml-Einstellungen.	Restarts Flink history server.
flink-log4j	Ändert die log4j.properties-Einstellungen für Flink.	Restarts Flink history server.
flink-log4j-session	Ändern Sie die Einstellungen von Flink log4j-session.properties für Kubernetes-/Yarn-Sitzungen.	Restarts Flink history server.
flink-log4j-cli	Ändert die log4j-cli.properties-Einstellungen für Flink.	Restarts Flink history server.
hadoop-env	Ändert die Werte in der Hadoop-Umgebung für alle Hadoop-Komponenten.	Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts PhoenixQueryserver, HiveServer2, Hive MetaStore, and MapReduce-HistoryServer.
hadoop-log4j	Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Hadoop.	Restarts the Hadoop HDFS services SecondaryNamenode, Datanode, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Hadoop KMS, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.
hadoop-ssl-server	Ändert die SSL-Server-Konfiguration in Hadoop.	Not available.
hadoop-ssl-client	Ändert die SSL-Client-Konfiguration in Hadoop.	Not available.
hbase	Von Amazon EMR kuratierte Einstellungen für Apache. HBase	Custom EMR specific property. Sets emrfs-site and hbase-site configs. See those for their associated restarts.
hbase-env	Ändern Sie die Werte in der Umgebung HBase.	Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.
hbase-log4j	Ändern Sie die Werte in der Datei HBase hbase-log4j.properties.	Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.
hbase-metrics	Ändern Sie die Werte in der Datei hadoop-metrics2-hbase.properties. HBase	Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.
hbase-policy	Ändern Sie HBase die Werte in der Datei hbase-policy.xml.	Not available.
hbase-site	Ändern Sie die Werte in HBase der Datei hbase-site.xml.	Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer. Additionally restarts Phoenix QueryServer.
hdfs-encryption-zones	Konfiguriert die HDFS-Verschlüsselungszonen.	This classification should not be reconfigured.
hdfs-env	Ändert die Werte in der HDFS-Umgebung.	Restarts Hadoop HDFS services Namenode, Datanode, and ZKFC.
hdfs-site	Ändert die Werte in der hdfs-site.xml-Datei in HDFS.	Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Additionally restarts Hadoop Httpfs.
hcatalog-env	Werte in HCatalog der Umgebung ändern.	Restarts Hive HCatalog Server.
hcatalog-server-jndi	Ändern Sie die Werte in HCatalog's jndi.properties.	Restarts Hive HCatalog Server.
hcatalog-server-proto-hive-site	Ändern Sie die Werte in's .xml HCatalog. proto-hive-site	Restarts Hive HCatalog Server.
hcatalog-webhcat-env	Werte in der HCatalog HCat Webumgebung ändern.	Restarts Hive WebHCat server.
hcatalog-webhcat-log4j2	Ändern Sie die Werte in den HCat log4j2.properties von HCatalog Web.	Restarts Hive WebHCat server.
hcatalog-webhcat-site	Ändern Sie die Werte in der Datei webhcat-site.xml von HCatalog WebHCat.	Restarts Hive WebHCat server.
hive	Hierbei handelt es sich um von Amazon EMR zusammengestellte Einstellungen für Apache Hive.	Sets configurations to launch Hive LLAP service.
hive-beeline-log4j2	Ändert die Werte in der beeline-log4j2.properties-Datei in Hive.	Not available.
hive-parquet-logging	Ändert die Werte in der parquet-logging.properties-Datei in Hive.	Not available.
hive-env	Ändert die Werte in der Hive-Umgebung.	Restarts HiveServer2, HiveMetastore, and Hive HCatalog-Server. Runs Hive schemaTool CLI commands to verify hive-metastore.
hive-exec-log4j2	Ändern Sie die Werte in der Datei hive-exec-log 4j2.properties von Hive.	Not available.
hive-llap-daemon-log4j2	Ändern Sie die Werte in der Datei 4j2.properties von Hive. llap-daemon-log	Not available.
hive-log4j2	Ändert die Werte in der hive-log4j2.properties-Datei in Hive.	Not available.
hive-site	Ändert die Werte in der hive-site.xml-Datei in Hive.	Restarts HiveServer2, HiveMetastore, and Hive HCatalog-Server. Runs Hive schemaTool CLI commands to verify hive-metastore. Also restarts Oozie and Zeppelin.
hiveserver2-site	Ändert die Werte in der hiveserver2-site.xml-Datei von Server2 in Hive.	Not available.
hue-ini	Ändert die Werte in der INI-Datei in Hue.	Restarts Hue. Also activates Hue config override CLI commands to pick up new configurations.
httpfs-env	Ändert die Werte in der HTTPFS-Umgebung.	Restarts Hadoop Httpfs service.
httpfs-site	Ändert die Werte in der httpfs-site.xml-Datei in Hadoop.	Restarts Hadoop Httpfs service.
hadoop-kms-acls	Ändert die Werte in der kms-acls.xml-Datei in Hadoop.	Not available.
hadoop-kms-env	Ändert die Werte in der KMS-Umgebung in Hadoop.	Restarts Hadoop-KMS service.
hadoop-kms-log4j	Ändert die Werte in der kms-log4j.properties-Datei in Hadoop.	Not available.
hadoop-kms-site	Ändert die Werte in der kms-site.xml-Datei in Hadoop.	Restarts Hadoop-KMS and Ranger-KMS service.
hudi-env	Ändern der Werte in der Hudi-Umgebung.	Not available.
hudi-defaults	Ändern Sie die Werte in der hudi-defaults.conf-Datei in Hudi.	Not available.
iceberg-defaults	Ändern Sie die Werte in der iceberg-defaults.conf-Datei von Iceberg.	Not available.
delta-defaults	Ändern Sie die Werte in der delta-defaults.conf-Datei von Delta.	Not available.
jupyter-notebook-conf	Ändert die Werte in der jupyter_notebook_config.py-Datei in Jupyter Notebook.	Not available.
jupyter-hub-conf	Ändern Sie die Werte in JupyterHubs der Datei jupyterhub_config.py.	Not available.
jupyter-s3-conf	Konfigurieren Sie die S3-Persistenz für Jupyter Notebooks.	Not available.
jupyter-sparkmagic-conf	Ändert die Werte in der config.json-Datei in Sparkmagic.	Not available.
livy-conf	Ändert die Werte in der livy.conf-Datei von Livy.	Restarts Livy Server.
livy-env	Ändert die Werte in der Livy-Umgebung.	Restarts Livy Server.
livy-log4j2	Ändern Sie die log4j2.properties-Einstellungen für Livy.	Restarts Livy Server.
mapred-env	Ändern Sie die Werte in der MapReduce Anwendungsumgebung.	Restarts Hadoop MapReduce-HistoryServer.
mapred-site	Ändern Sie die Werte in der Datei mapred-site.xml der MapReduce Anwendung.	Restarts Hadoop MapReduce-HistoryServer.
oozie-env	Ändert die Werte in der Oozie-Umgebung.	Restarts Oozie.
oozie-log4j	Ändert die Werte in der oozie-log4j.properties-Datei in Oozie.	Restarts Oozie.
oozie-site	Ändert die Werte in der oozie-site.xml-Datei in Oozie.	Restarts Oozie.
phoenix-hbase-metrics	Ändert die Werte in der hadoop-metrics2-hbase.properties-Datei in Phoenix.	Not available.
phoenix-hbase-site	Ändert die Werte in der hbase-site.xml-Datei in Phoenix.	Not available.
phoenix-log4j	Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Phoenix.	Restarts Phoenix-QueryServer.
phoenix-metrics	Ändert die Werte in der hadoop-metrics2-phoenix.properties-Datei in Phoenix.	Not available.
pig-env	Ändert die Werte in der Pig-Umgebung.	Not available.
pig-properties	Ändert die Werte in der pig.properties-Datei in Pig.	Restarts Oozie.
pig-log4j	Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Pig.	Not available.
presto-log	Ändert die Werte in der log.properties-Datei in Presto.	Restarts Presto-Server (for PrestoDB)
presto-config	Ändert die Werte in der config.properties-Datei in Presto.	Restarts Presto-Server (for PrestoDB)
presto-password-authenticator	Ändern Sie Werte in der Presto-Datei password-authenticator.properties.	Not available.
presto-env	Ändern Sie die Werte in der presto-env.sh-Datei in Presto.	Restarts Presto-Server (for PrestoDB)
presto-node	Ändern Sie die Werte in der node.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-blackhole	Ändert die Werte in der blackhole.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-cassandra	Ändert die Werte in der cassandra.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-hive	Ändert die Werte in der hive.properties-Datei in Presto.	Restarts Presto-Server (for PrestoDB)
presto-connector-jmx	Ändert die Werte in der jmx.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-kafka	Ändert die Werte in der kafka.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-lakeformation	Ändern Sie die Werte in der lakeformation.properties-Datei in Presto.	Restarts Presto-Server (for PrestoDB)
presto-connector-localfile	Ändert die Werte in der localfile.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-memory	Ändert die Werte in der memory.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-mongodb	Ändert die Werte in der mongodb.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-mysql	Ändert die Werte in der mysql.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-postgresql	Ändert die Werte in der postgresql.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-raptor	Ändert die Werte in der raptor.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-redis	Ändert die Werte in der redis.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-redshift	Ändert die Werte in der redshift.properties-Datei.	Not available.
presto-connector-tpch	Ändert die Werte in der tpch.properties-Datei in Presto.	Not available.
presto-connector-tpcds	Ändert die Werte in der tpcds.properties-Datei in Presto.	Not available.
trino-log	Ändern Sie die Werte in der log.properties-Datei in Trino.	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-config	Ändern Sie die Werte in der config.properties-Datei in Trino.	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-password-authenticator	Ändern Sie die Werte in der Trino-Datei password-authenticator.properties.	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-env	Ändern Sie die Werte in der trino-env.sh-Datei von Trino.	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-node	Ändern Sie die Werte in der node.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-blackhole	Ändern Sie die Werte in der blackhole.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-cassandra	Ändern Sie die Werte in der cassandra.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-delta	Ändern Sie die Werte in der delta.properties-Datei in Trino.	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-connector-hive	Ändern Sie die Werte in der hive.properties-Datei in Trino.	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-exchange-manager	Ändern Sie die Werte in der exchange-manager.properties-Datei in Trino.	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-connector-iceberg	Ändern Sie die Werte in der iceberg.properties-Datei in Trino.	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-connector-jmx	Ändern Sie die Werte in der jmx.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-kafka	Ändern Sie die Werte in der kafka.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-localfile	Ändern Sie die Werte in der localfile.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-memory	Ändern Sie die Werte in der memory.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-mongodb	Ändern Sie die Werte in der mongodb.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-mysql	Ändern Sie die Werte in der mysql.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-postgresql	Ändern Sie die Werte in der postgresql.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-raptor	Ändern Sie die Werte in der raptor.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-redis	Ändern Sie die Werte in der redis.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-redshift	Ändern Sie die Werte in der redshift.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-tpch	Ändern Sie die Werte in der tpch.properties-Datei in Trino.	Not available.
trino-connector-tpcds	Ändern Sie die Werte in der tpcds.properties-Datei in Trino.	Not available.
ranger-kms-dbks-site	Ändert die Werte in der dbks-site.xml-Datei von Ranger KMS.	Restarts Ranger KMS Server.
ranger-kms-site	Ändern Sie die Werte in der ranger-kms-site XML-Datei von Ranger KMS.	Restarts Ranger KMS Server.
ranger-kms-env	Ändert die Werte in der Ranger KMS-Umgebung.	Restarts Ranger KMS Server.
ranger-kms-log4j	Ändert die Werte in der kms-log4j.properties-Datei von Ranger KMS.	Not available.
ranger-kms-db-ca	Ändert die Werte für die CA-Datei auf S3 für die MySQL SSL-Verbindung mit Ranger KMS.	Not available.
spark	Hierbei handelt es sich um von Amazon EMR zusammengestellte Einstellungen für Apache Spark.	This property modifies spark-defaults. See actions there.
spark-defaults	Ändert die Werte in der spark-defaults.conf-Datei in Spark.	Restarts Spark history server and Spark thrift server.
spark-env	Ändert die Werte in der Spark-Umgebung.	Restarts Spark history server and Spark thrift server.
spark-hive-site	Ändert die Werte in der hive-site.xml-Datei in Spark.	Not available.
spark-log4j2	Ändern Sie die Werte in der log4j2.properties-Datei in Spark.	Restarts Spark history server and Spark thrift server.
spark-metrics	Ändert die Werte in der metrics.properties-Datei in Spark.	Restarts Spark history server and Spark thrift server.
sqoop-env	Ändert die Werte in der Sqoop-Umgebung.	Not available.
sqoop-oraoop-site	Ändern Sie die Werte in der Datei oraoop-site.xml OraOop von Sqoop.	Not available.
sqoop-site	Ändert die Werte in der sqoop-site.xml in Sqoop.	Not available.
tez-site	Ändert die Werte in der tez-site.xml-Datei in Tez.	Restart Oozie and HiveServer2.
yarn-env	Ändert die Werte in der YARN-Umgebung.	Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts MapReduce-HistoryServer.
yarn-site	Ändert die Werte in der yarn-site.xml-Datei in YARN.	Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Livy Server and MapReduce-HistoryServer.
zeppelin-env	Ändert die Werte in der Zeppelin-Umgebung.	Restarts Zeppelin.
zeppelin-site	Ändern Sie die Konfigurationseinstellungen in zeppelin-site.xml.	Restarts Zeppelin.
zookeeper-config	Ändern Sie die Werte in ZooKeeper der Datei zoo.cfg.	Restarts Zookeeper server.
zookeeper-log4j	Ändern Sie die Werte in ZooKeeper der Datei log4j.properties.	Restarts Zookeeper server.

6.9.0 Änderungsprotokoll

Änderungsprotokoll für Version 6.9.0 und Versionshinweise

Datum	Ereignis	Beschreibung
2023-08-30	Versionshinweise der Aktualisierung	Korrektur für das Problem mit der Nichtübereinstimmung der Timing-Sequenz hinzugefügt
2023-08-21	Versionshinweise der Aktualisierung	Es wurde ein bekanntes Problem mit Hadoop 3.3.3 hinzugefügt.
2023-07-26	Aktualisierung	Neue Betriebssystem-Release-Labels 2.0.20230612.0 und 2.0.20230628.0.
13.12.2022	Versionshinweise	Funktion hinzugefügt und bekanntes Problem bei der Laufzeit mit KI SageMaker
29.11.2022	Versionshinweise und Dokumentation wurden aktualisiert	Feature für die Amazon-Redshift-Integration für Apache Spark hinzugefügt
23.11.2022	Versionshinweise	Der Log4j-Eintrag wurde entfernt
18.11.2022	Die Bereitstellung ist abgeschlossen	Amazon EMR 6.9 vollständig in allen unterstützten Regionen bereitgestellt
18.11.2022	Veröffentlichung von Dokumenten	Erste Veröffentlichung der Versionshinweise zu Amazon EMR 6.9
14.11.2022	Erstversion	Amazon EMR 6.9 wurde zuerst in begrenzten kommerziellen Regionen bereitgestellt