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Amazon EMR en las versiones 7.1.0 de EKS
Esta página describe la funcionalidad nueva y actualizada de Amazon EMR que es específica de la implementación de Amazon EMR en EKS. Para obtener más información sobre Amazon EMR que se ejecuta en Amazon EC2 y sobre la versión 7.1.0 de Amazon EMR en general, consulte Amazon EMR 7.1.0 en la Guía de versiones de Amazon EMR.
Amazon EMR en las versiones 7.1 de EKS
Las siguientes versiones 7.1.0 de Amazon EMR están disponibles para Amazon EMR en EKS. Seleccione una versión específica del EMR-7.1.0-xxxx para ver más detalles, como la etiqueta de imagen del contenedor correspondiente.
Notas de la versión
Notas de publicación de Amazon EMR en EKS 7.1.0
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Aplicaciones compatibles: AWS SDK for Java 2.23.18 and 1.12.656, Apache Spark 3.5.0-amzn-1, Apache Hudi 0.14.1-amzn-0, Apache Iceberg 1.4.3-amzn-0, Delta 3.0.0, Apache Spark RAPIDS 23.10.0-amzn-1, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0, Apache Flink 1.18.1-amzn-0, Flink Operator 1.6.1-amzn-1
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Componentes compatibles:
aws-sagemaker-spark-sdk,emr-ddb,emr-goodies,emr-s3-select,emrfs,hadoop-client,hudi,hudi-spark,iceberg,spark-kubernetes. -
Clasificaciones de configuración compatibles
Para su uso con las API StartJobRun: CreateManagedEndpoint
Clasificaciones Descripciones core-siteCambia los valores en el archivo de Hadoop
core-site.xml.emrfs-siteCambiar la configuración de EMRFS.
spark-metricsCambia los valores en el archivo de Spark
metrics.properties.spark-defaultsCambia los valores en el archivo de Spark
spark-defaults.conf.spark-envCambiar los valores en el entorno de Spark.
spark-hive-siteCambia los valores en el archivo de Spark
hive-site.xml.spark-log4j2Cambia los valores en el archivo de Spark
log4j2.properties.emr-job-submitterConfiguración del pod de remitente de trabajos.
Para usar específicamente con CreateManagedEndpointlas API:
Clasificaciones Descripciones jeg-configCambia los valores en el archivo
jupyter_enterprise_gateway_config.pyde Jupyter Enterprise Gateway.jupyter-kernel-overridesCambia el valor de la imagen del kernel en el archivo de especificaciones del kernel de Jupyter.
Las clasificaciones de configuración le permiten personalizar las aplicaciones. Suelen corresponder a un archivo XML de configuración para la aplicación como, por ejemplo,
spark-hive-site.xml. Para obtener más información, consulte Configurar aplicaciones.
Características notables
La versión 7.1.0 de Amazon EMR en EKS incluye las siguientes funciones.
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Soporte de Apache Livy para Amazon EMR en EKS: con Amazon EMR en las versiones 7.1.0 y posteriores de EKS, puede usar Apache Livy en un clúster de Amazon EKS para crear una interfaz REST de Apache Livy y enviar trabajos de Spark o fragmentos de código de Spark. De este modo, podrá recuperar los resultados de forma sincrónica y asíncrona y, al mismo tiempo, aprovechar las ventajas de Amazon EMR en EKS, como el tiempo de ejecución de Spark optimizado para Amazon EMR, los puntos de enlace Livy habilitados para SSL y una experiencia de configuración programática.
Cambios
Los siguientes cambios se incluyen en la versión 7.1.0 de Amazon EMR en EKS.
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Con Amazon EMR en EKS 7.1.0 y versiones posteriores, Apache Flink ahora usa el tiempo de ejecución Java 17 de forma predeterminada.
