Amazon EMR version 4.3.0 - Amazon EMR

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Amazon EMR version 4.3.0

Versions de l'application 4.3.0

Les applications suivantes sont prises en charge dans cette version : Ganglia, Hadoop, Hive, Hue, Mahout, Oozie-Sandbox, Pig, Presto-Sandbox, Spark et Zeppelin-Sandbox.

Le tableau ci-dessous répertorie les versions d'application disponibles dans cette version d'Amazon EMR et les versions d'application des trois versions précédentes d'Amazon EMR (le cas échéant).

Pour obtenir un historique complet des versions des applications de chaque version d'Amazon EMR, consultez les rubriques suivantes :

Informations sur la version de l'application
emr-4.3.0 emr-4.2.0 emr-4.1.0 emr-4.0.0
AWS SDK pour Java 1,1,271,1,27Non suivieNon suivie
Python Non suivieNon suivieNon suivieNon suivie
Scala Non suivieNon suivieNon suivieNon suivie
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink - - - -
Ganglia3.7.23.6.0 - -
HBase - - - -
HCatalog - - - -
Hadoop2.7.12.6.02.6.02.6.0
Hive1.0.01.0.01.0.01.0.0
Hudi - - - -
Hue3.7.13.7.13.7.1 -
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub - - - -
Livy - - - -
MXNet - - - -
Mahout0.11.00.11.00.11.00.10.0
Oozie - - - -
Oozie-Sandbox4.2.04.2.04.0.1 -
Phoenix - - - -
Pig0,14,00,14,00,14,00,14,0
Presto - - - -
Presto-Sandbox0.1300.1250.119 -
Spark1.6.01.5.21.5.01.4.1
Sqoop - - - -
Sqoop-Sandbox - - - -
TensorFlow - - - -
Tez - - - -
Trino (PrestoSQL) - - - -
Zeppelin - - - -
Zeppelin-Sandbox0,5,50,5,50.6.0-SNAPSHOT -
ZooKeeper - - - -
ZooKeeper-Sandbox - - - -

notes de publication de la version 4.3.0

Les notes de mises à jour suivantes incluent des informations sur la version Amazon EMR 4.3.0.

Date de parution : 19 janvier 2016

Fonctionnalités
  • Mise à niveau vers Hadoop 2.7.1

  • Mise à niveau vers Spark 1.6.0

  • Mise à niveau de Ganglia vers la version 3.7.2

  • Mise à niveau vers de Presto vers la version 0.130

  • Amazon EMR a apporté quelques modifications au paramètre spark.dynamicAllocation.enabled lorsque celui-ci est défini sur true ; la valeur par défaut est false. Lorsque ce paramètre est défini sur true, cela a un effet sur les valeurs par défaut définies par le paramètre maximizeResourceAllocation.

    • Si spark.dynamicAllocation.enabled est défini sur true, spark.executor.instances n'est pas défini par maximizeResourceAllocation.

    • Le paramètre spark.driver.memory est désormais configuré en fonction des types d'instances du cluster d'une manière similaire à la façon dont spark.executors.memory est défini. Cependant, étant donné que l'application de pilote Spark peut s'exécuter soit sur le maître, soit sur une des instances principales (par exemple, dans le client YARN et les modes cluster, respectivement), le paramètre spark.driver.memory est défini en fonction du type d'instance du plus petit des types d'instances entre ces deux groupes d'instances.

    • Le paramètre spark.default.parallelism est désormais défini sur deux fois le nombre de cœurs de processeurs disponibles pour les conteneurs YARN. Dans les versions précédentes, c'était la moitié de cette valeur.

    • Les calculs de la surcharge de mémoire réservée pour les processus Spark YARN ont été ajustés pour être plus précis, ce qui se traduit par une petite augmentation de la quantité de mémoire disponible pour Spark (c'est-à-dire, spark.executor.memory).

Problèmes connus résolus depuis les versions précédentes
  • L'agrégation de journaux YARN est maintenant activée par défaut.

  • Correction d'un problème où les journaux ne pouvaient pas être transmis vers le compartiment de journaux Amazon S3 pour le cluster lorsque l'agrégation de journaux YARN était activée.

  • Les tailles de conteneur YARN ont maintenant un nouveau minimum de 32 sur tous les types de nœuds.

  • Résolution d'un problème lié à Ganglia qui entraînait des E/S de disque excessives sur le nœud primaire dans les clusters de grande taille.

  • Résolution d'un problème qui empêchait les journaux des applications d'être transmis à Amazon S3 lorsqu'un cluster s'arrêtait.

  • Résolution d'un problème dans l'interface de ligne de commande EMRFS qui entraînait l'échec de certaines commandes.

  • Correction d'un problème lié à Zeppelin qui empêchait le chargement des dépendances dans le sous-jacent. SparkContext

  • Résolution d'un problème provoqué par une tentative de redimensionnement pour ajouter des instances.

  • Résolution d'un problème dans Hive où CREATE TABLE AS SELECT effectuait des appels de liste excessifs vers Amazon S3.

  • Résolution d'un problème où les grands clusters n'étaient pas provisionnés correctement lorsque Hue, Oozie et Ganglia étaient installés.

  • Résolution d'un problème dans s3-dist-cp où un code de sortie zéro était renvoyé même en cas d'échec avec une erreur.

Versions des composants 4.3.0

Les composants installés par Amazon EMR avec cette version sont répertoriés ci-dessous. Certains sont installés dans le cadre de packages d'application de Big Data. Les autres sont propres à Amazon EMR et installés pour les fonctions et processus système. Ceux-ci commencent généralement par emr ou aws. Les packages d'application de big data de la version Amazon EMR la plus récente sont généralement la dernière version trouvée dans la communauté. Nous nous efforçons de mettre à disposition les versions de la communauté dans Amazon EMR le plus rapidement possible.

Certains composants dans Amazon EMR diffèrent des versions de la communauté. Ces composants ont une étiquette de version sous la forme CommunityVersion-amzn-EmrVersion. EmrVersion commence à 0. Par exemple, si un composant de la communauté open source nommé myapp-component avec la version 2.2 a été modifié trois fois en vue de son inclusion dans différentes versions d'Amazon EMR, sa version apparaît sous le nom 2.2-amzn-2.

Composant Version Description
emr-ddb3.0.0Connecteur Amazon DynamoDB pour les applications de l'écosystème Hadoop.
emr-goodies2.0.0Bibliothèques proposant plus de commodités pour l'écosystème Hadoop.
emr-kinesis3.1.0Connecteur Amazon Kinesis pour les applications de l'écosystème Hadoop.
emr-s3-dist-cp2.1.0Application de copie distribuée optimisée pour Amazon S3.
emrfs2.3.0Connecteur Amazon S3 pour les applications de l'écosystème Hadoop.
ganglia-monitor3.7.2Agent Ganglia intégré pour les applications de l'écosystème Hadoop avec agent de surveillance Ganglia.
ganglia-metadata-collector3.7.2Collecteur de métadonnées Ganglia pour agréger les métriques des agents de surveillance Ganglia.
ganglia-web3.7.1Application web pour afficher les métriques collectées par le collecteur de métadonnées Ganglia.
hadoop-client2.7.1-amzn-0Clients de ligne de commande Hadoop tels que « hdfs », « hadoop » ou « yarn ».
hadoop-hdfs-datanode2.7.1-amzn-0HDFS node-level service for storing blocks.
hadoop-hdfs-library2.7.1-amzn-0Bibliothèque et client de ligne de commande HDFS
hadoop-hdfs-namenode2.7.1-amzn-0Service HDFS pour le suivi des noms de fichier et des emplacements de bloc.
hadoop-httpfs-server2.7.1-amzn-0Point de terminaison HTTP pour les opérations HDFS.
hadoop-kms-server2.7.1-amzn-0Serveur de gestion des clés cryptographiques basé sur l'API de Hadoop. KeyProvider
hadoop-mapred2.7.1-amzn-0MapReduce bibliothèques de moteurs d'exécution pour exécuter une MapReduce application.
hadoop-yarn-nodemanager2.7.1-amzn-0Service YARN pour la gestion de conteneurs sur un nœud individuel.
hadoop-yarn-resourcemanager2.7.1-amzn-0Service YARN pour l'allocation et la gestion des ressources de cluster et des applications distribuées.
hive-client1.0.0-amzn-2Client de ligne de commande Hive.
hive-metastore-server1.0.0-amzn-2Service pour accéder au metastore Hive, référentiel sémantique stockant des métadonnées pour SQL sur les opérations Hadoop.
hive-server1.0.0-amzn-2Service pour l'acceptation de requêtes Hive en tant que requêtes web.
hue-server3.7.1-amzn-5Application web pour l'analyse des données à l'aide d'applications de l'écosystème Hadoop
mahout-client0.11.0Bibliothèque pour la technologie Machine Learning.
mysql-server5.5Serveur de base de données MySQL.
oozie-client4.2.0Client de ligne de commande Oozie.
oozie-server4.2.0Service pour l'acceptation des demandes de flux de travail Oozie.
presto-coordinator0.130Service pour accepter les requêtes et gérer l'exécution des requêtes des composants presto-worker.
presto-worker0.130Service pour exécuter les éléments d'une requête.
pig-client0.14.0-amzn-0Client de ligne de commande Pig.
spark-client1.6.0Clients de ligne de commande Spark.
spark-history-server1.6.0Interface web pour afficher des événements enregistrés pour la durée de vie d'une application Spark terminée.
spark-on-yarn1.6.0Moteur d'exécution en mémoire pour YARN.
spark-yarn-slave1.6.0Bibliothèques Apache Spark requises par les esclaves YARN.
webserver2,4Serveur HTTP Apache.
zeppelin-server0.5.5-incubating-amzn-1Portable basé sur le web qui permet l'analyse de données interactives.

4.3.0 classifications de configuration

Les classifications de configuration vous permettent de personnaliser les applications. Elles correspondent souvent à un fichier XML de configuration de l'application, tel que hive-site.xml. Pour plus d’informations, consultez Configuration des applications.

Classifications emr-4.3.0
Classifications Description

capacity-scheduler

Modifiez les valeurs dans le fichier capacity-scheduler.xml de Hadoop.

core-site

Modifiez les valeurs dans le fichier core-site.xml de Hadoop.

emrfs-site

Modifiez les paramètres EMRFS.

hadoop-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement Hadoop pour tous les composants Hadoop.

hadoop-log4j

Modifiez les valeurs dans le fichier log4j.properties de Hadoop.

hdfs-encryption-zones

Configurez les zones de chiffrement HDFS.

hdfs-site

Modifiez les valeurs dans le fichier hdfs-site.xml de HDFS.

hive-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement Hive.

hive-exec-log4j

Modifiez les valeurs dans le fichier hive-exec-log 4j.properties de Hive.

hive-log4j

Modifiez les valeurs dans le fichier hive-log4j.properties de Hive.

hive-site

Modifiez les valeurs dans le fichier hive-site.xml de Hive

hue-ini

Modifiez les valeurs dans le fichier ini de Hue

httpfs-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement HTTPFS.

httpfs-site

Modifiez les valeurs dans le fichier httpfs-site.xml de Hadoop.

hadoop-kms-acls

Modifiez les valeurs dans le fichier kms-acls.xml de Hadoop.

hadoop-kms-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement KMS de Hadoop.

hadoop-kms-log4j

Modifiez les valeurs dans le fichier kms-log4j.properties de Hadoop.

hadoop-kms-site

Modifiez les valeurs dans le fichier kms-site.xml de Hadoop.

mapred-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement de l' MapReduce application.

mapred-site

Modifiez les valeurs dans le fichier mapred-site.xml de l' MapReduce application.

oozie-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement d'Oozie.

oozie-log4j

Modifier les valeurs dans le fichier oozie-log4j.properties d'Oozie.

oozie-site

Modifiez les valeurs dans le fichier oozie-site.xml d'Oozie.

pig-properties

Modifiez les valeurs dans le fichier pig.properties de Pig.

pig-log4j

Modifiez les valeurs dans le fichier log4j.properties de Pig.

presto-log

Modifiez les valeurs dans le fichier log.properties de Presto.

presto-config

Modifiez les valeurs dans le fichier config.properties de Presto.

presto-connector-hive

Modifiez les valeurs dans le fichier hive.properties de Presto.

spark

Paramètres définis par Amazon EMR pour Apache Spark.

spark-defaults

Modifiez les valeurs dans le fichier spark-defaults.conf de Spark.

spark-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement Spark.

spark-log4j

Modifiez les valeurs dans le fichier log4j.properties de Spark.

spark-metrics

Modifiez les valeurs dans le fichier metrics.properties de Spark.

yarn-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement YARN.

yarn-site

Modifiez les valeurs dans le fichier yarn-site.xml de YARN.

zeppelin-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement Zeppelin.