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Versions d'Amazon EMR on EKS 7.1.0
Cette page décrit les fonctionnalités nouvelles et mises à jour d'Amazon EMR spécifiques au déploiement d'Amazon EMR on EKS. Pour en savoir plus sur Amazon EMR exécuté sur Amazon EC2 et sur la version 7.1.0 d'Amazon EMR en général, consultez Amazon EMR 7.1.0 dans le guide de mise à jour d'Amazon EMR.
Amazon EMR sur EKS versions 7.1
Les versions 7.1.0 d'Amazon EMR suivantes sont disponibles pour Amazon EMR sur EKS. Sélectionnez une version EMR-7.1.0-xxxx spécifique pour afficher plus de détails, tels que la balise d'image du conteneur associée.
Notes de mise à jour
Notes de mise à jour pour Amazon EMR sur EKS 7.1.0
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Applications prises en charge – 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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Composants pris en charge :
aws-sagemaker-spark-sdk,emr-ddb,emr-goodies,emr-s3-select,emrfs,hadoop-client,hudi,hudi-spark,iceberg,spark-kubernetes. -
Classifications de configuration prises en charge
À utiliser avec StartJobRunles CreateManagedEndpointAPI et :
Classifications Descriptions core-siteModifiez les valeurs dans le fichier Hadoop
core-site.xml.emrfs-siteModifiez les paramètres EMRFS.
spark-metricsModifiez les valeurs dans le fichier Spark
metrics.properties.spark-defaultsModifiez les valeurs dans le fichier Spark
spark-defaults.conf.spark-envModifiez les valeurs dans l'environnement Spark.
spark-hive-siteModifiez les valeurs dans le fichier Spark
hive-site.xml.spark-log4j2Modifiez les valeurs dans le fichier Spark
log4j2.properties.emr-job-submitterConfiguration pour le pod soumissionnaire de tâches.
À utiliser spécifiquement avec les CreateManagedEndpointAPI :
Classifications Descriptions jeg-configModifiez les valeurs dans le fichier
jupyter_enterprise_gateway_config.pyJupyter Enterprise Gateway.jupyter-kernel-overridesModifiez la valeur de l'image du noyau dans le fichier Jupyter Kernel Spec.
Les classifications de configuration vous permettent de personnaliser les applications. Elles correspondent souvent à un fichier XML de configuration de l'application, tel que
spark-hive-site.xml. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Configuration des applications.
Fonctionnalités notables
Les fonctionnalités suivantes sont incluses dans la version 7.1.0 d'Amazon EMR sur EKS.
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Support d'Apache Livy pour Amazon EMR sur EKS — Avec Amazon EMR on EKS versions 7.1.0 et supérieures, vous pouvez utiliser Apache Livy sur un cluster Amazon EKS pour créer une interface REST Apache Livy afin de soumettre des tâches Spark ou des extraits de code Spark. Cela vous permet de récupérer les résultats de manière synchrone et asynchrone, tout en continuant à tirer parti des avantages d'Amazon EMR on EKS, tels que le runtime Spark optimisé pour Amazon EMR, les points de terminaison Livy compatibles SSL et une expérience de configuration programmatique.
Modifications
Les modifications suivantes sont incluses dans la version 7.1.0 d'Amazon EMR sur EKS.
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Avec Amazon EMR sur EKS 7.1.0 et versions ultérieures, Apache Flink utilise désormais le runtime Java 17 par défaut.
