Amazon EMR version 5.22.0 - Amazon EMR
Versions d’application 5.22.0Notes de mise à jour 5.22.0Versions des composants 5.22.0Classifications des configurations 5.22.0

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Amazon EMR version 5.22.0

Versions d’application 5.22.0

Les applications suivantes sont prises en charge dans cette version : Flink, Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hue, JupyterHub, Livy, MXNet, Mahout, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, Spark, Sqoop, TensorFlow, Tez, Zeppelin et ZooKeeper.

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

Pour obtenir un historique complet des versions des applications pour chaque version d'AmazonEMR, consultez les rubriques suivantes :

Informations sur la version de l'application
emr-5.22.0 emr-5.21.2 emr-5.21.1 emr-5.21.0
Kit AWS SDK pour Java 1,11,5101,11,4791,11,4791,11,479
Python 2,7, 3,62,7, 3,62,7, 3,62,7, 3,6
Scala 2,1,122,1,122,1,122,1,12
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.7.11.7.01.7.01.7.0
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.91.4.81.4.81.4.8
HCatalog2.3.42.3.42.3.42.3.4
Hadoop2.8.52.8.52.8.52.8.5
Hive2.3.42.3.42.3.42.3.4
Hudi - - - -
Hue4.3.04.3.04.3.04.3.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub0.9.40.9.40.9.40.9.4
Livy0,5,00,5,00,5,00,5,0
MXNet1.3.11.3.11.3.11.3.1
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.1.05.0.05.0.05.0.0
Phoenix4.14.14.14.04.14.04.14.0
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.2150.2150.2150.215
Spark2.4.02.4.02.4.02.4.0
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow1.12.01.12.01.12.01.12.0
Tez0.9.10.9.10.9.10.9.1
Trino (PrestoSQL) - - - -
Zeppelin0.8.10.8.00.8.00.8.0
ZooKeeper3.4.133.4.133.4.133.4.13

Notes de mise à jour 5.22.0

Les notes de mise à jour suivantes contiennent des informations relatives à la EMR version 5.22.0 d'Amazon. Les modifications ont été apportées à la version 5.21.0.

Important

Depuis la EMR version 5.22.0 d'Amazon, Amazon EMR utilise AWS Signature version 4 exclusivement pour authentifier les demandes adressées à Amazon S3. EMRLes versions antérieures d'Amazon utilisent AWS la version 2 de Signature dans certains cas, sauf si les notes de publication indiquent que la version 4 de Signature est utilisée exclusivement. Pour plus d'informations, consultez les sections Authentification des demandes (AWS Signature version 4) et Authentification des demandes (AWS Signature version 2) dans le manuel Amazon Simple Storage Service Developer Guide.

Date de parution initiale : 20 mars 2019

Mises à niveau

  • Flink 1.7.1

  • HBase1.4.9

  • Oozie 5.1.0

  • Phoenix 4.14.1

  • Zeppelin 0.8.1

  • Connecteurs et pilotes :

    • Connecteur DynamoDB 4.8.0

    • Connecteur MariaDB 2.2.6

    • Pilote Amazon Redshift JDBC 1.2.20.1043

Nouvelles fonctionnalités

  • Modification de la EBS configuration par défaut pour les types d'EC2instances avec stockage EBS uniquement. Lorsque vous créez un cluster à l'aide d'Amazon EMR version 5.22.0 ou ultérieure, la quantité de EBS stockage par défaut augmente en fonction de la taille de l'instance. En outre, nous avons réparti le stockage accru sur plusieurs volumes, ce qui a permis d'IOPSaméliorer les performances. Si vous souhaitez utiliser une autre configuration de stockage d'EBSinstance, vous pouvez la spécifier lorsque vous créez un EMR cluster ou que vous ajoutez des nœuds à un cluster existant. Pour plus d'informations sur la quantité de stockage et le nombre de volumes alloués par défaut pour chaque type d'instance, consultez la section EBSStockage par défaut pour les instances dans le guide EMR de gestion Amazon.

Modifications, améliorations et problèmes résolus

  • Spark

    • Ajout d'une nouvelle propriété de configuration pour Spark onYARN,spark.yarn.executor.memoryOverheadFactor. La valeur de cette propriété est un facteur d'échelle qui définit la valeur de la surcharge mémoire à un pourcentage de la mémoire de l'exécuteur, avec un minimum de 384 Mo. Si la surcharge mémoire est définie explicitement à l'aide spark.yarn.executor.memoryOverhead, cette propriété n'a aucun effet. La valeur par défaut est 0.1875, ce qui représente 18,75 %. Cette valeur par défaut pour Amazon EMR laisse plus d'espace dans les YARN conteneurs pour la surcharge de mémoire de l'exécuteur que la valeur par défaut de 10 % définie en interne par Spark. La EMR valeur par défaut d'Amazon de 18,75 % a montré empiriquement moins de défaillances liées à la mémoire dans les benchmarks -DS. TPC

    • Rétroporté SPARK-26316 pour améliorer les performances.

  • Dans les EMR versions 5.19.0, 5.20.0 et 5.21.0 d'Amazon, les étiquettes des YARN nœuds sont stockées dans un répertoire. HDFS Dans certaines situations, cela entraîne des retards dans le démarrage des nœuds principaux, ce qui provoque le dépassement du délai du cluster et l'échec du lancement. À partir d'Amazon EMR 5.22.0, ce problème est résolu. YARNles étiquettes des nœuds sont stockées sur le disque local de chaque nœud du cluster, ce qui permet d'éviter toute dépendance vis-à-vis deHDFS.

Problèmes connus

  • Hue (corrigé dans la EMR version 5.24.0 d'Amazon)

    • Hue exécuté sur Amazon EMR ne prend pas en charge Solr. À compter de la EMR version 5.20.0 d'Amazon, un problème de configuration incorrecte entraîne l'activation de Solr et un message d'erreur inoffensif similaire au suivant s'affiche :

      Solr server could not be contacted properly: HTTPConnectionPool('host=ip-xx-xx-xx-xx.ec2.internal', port=1978): Max retries exceeded with url: /solr/admin/info/system?user.name=hue&doAs=administrator&wt=json (Caused by NewConnectionError(': Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection refused',))

      Pour empêcher l'affichage du message d'erreur de Solr, procédez comme suit :

      1. Connectez-vous à la ligne de commande du nœud principal à l'aide deSSH.

      2. Utilisez un éditeur de texte pour ouvrir le fichier hue.ini. Par exemple :

        sudo vim /etc/hue/conf/hue.ini

      3. Recherchez le terme appblacklist et modifiez la ligne comme suit :

        appblacklist = search

      4. Enregistrez vos modifications et redémarrez Hue comme indiqué dans l'exemple suivant :

        sudo stop hue; sudo start hue

  • Problème connu dans les clusters dotés de plusieurs nœuds primaires et d'une authentification Kerberos

    Si vous exécutez des clusters dotés de plusieurs nœuds principaux et d'une authentification Kerberos dans les EMR versions 5.20.0 et ultérieures d'Amazon, vous risquez de rencontrer des problèmes avec les opérations de cluster, telles que la réduction ou la soumission par étapes, une fois que le cluster est en cours d'exécution depuis un certain temps. La durée dépend de la période de validité du ticket Kerberos que vous avez définie. Le problème de réduction d'échelle a un impact à la fois sur la réduction d'échelle automatique et sur les demandes de réduction d'échelle explicites que vous avez soumises. D'autres opérations de cluster peuvent également être affectées.

    Solution :

    • SSHen tant qu'hadooputilisateur du nœud principal du EMR cluster comportant plusieurs nœuds principaux.

    • Exécutez la commande suivante pour renouveler le ticket Kerberos pour l'utilisateur hadoop. 

      kinit -kt <keytab_file> <principal>

      Généralement, le fichier keytab se trouve dans /etc/hadoop.keytab et le principal se présente sous la forme de hadoop/<hostname>@<REALM>.

    Note

    Cette solution de contournement sera effective pendant toute la durée de validité du ticket Kerberos. Cette durée est de 10 heures par défaut, mais peut être configurée par vos paramètres Kerberos. Vous devez exécuter à nouveau la commande ci-dessus une fois le ticket Kerberos expiré.

Versions des composants 5.22.0

Les composants qu'Amazon EMR installe avec cette version sont répertoriés ci-dessous. Certains sont installés dans le cadre de packages d'application de Big Data. D'autres sont propres à Amazon EMR et sont installés pour les processus et les fonctionnalités du système. Ceux-ci commencent généralement par emr ou aws. Les packages d'applications Big Data de la dernière EMR version d'Amazon sont généralement les dernières versions disponibles dans la communauté. Nous mettons les publications communautaires à disposition sur Amazon EMR le plus rapidement possible.

Certains composants d'Amazon EMR diffèrent des versions communautaires. Ces composants ont une étiquette de version sous la forme CommunityVersion-amzn-EmrVersion. EmrVersion commence à 0. Par exemple, si un composant communautaire open source nommé myapp-component avec la version 2.2 a été modifié trois fois pour être inclus dans différentes EMR versions d'Amazon, sa version de publication est répertoriée sous le nom de2.2-amzn-2.

Composant Version Description
aws-sagemaker-spark-sdk1.2.1Amazon SageMaker Spark SDK
emr-ddb4.8.0Connecteur Amazon DynamoDB pour les applications de l'écosystème Hadoop.
emr-goodies2.6.0Bibliothèques proposant plus de commodités pour l'écosystème Hadoop.
emr-kinesis3.4.0Connecteur Amazon Kinesis pour les applications de l'écosystème Hadoop.
emr-s3-dist-cp2.11.0Application de copie distribuée optimisée pour Amazon S3.
emr-s3-select1.2.0EMRConnecteur S3Select
emrfs2.31.0Connecteur Amazon S3 pour les applications de l'écosystème Hadoop.
flink-client1.7.1Applications et scripts client de la ligne de commande Apache Flink.
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-client2.8.5-amzn-2Clients de ligne de commande Hadoop tels que « hdfs », « hadoop » ou « yarn ».
hadoop-hdfs-datanode2.8.5-amzn-2HDFSservice au niveau du nœud pour le stockage de blocs.
hadoop-hdfs-library2.8.5-amzn-2HDFSclient et bibliothèque en ligne de commande
hadoop-hdfs-namenode2.8.5-amzn-2HDFSservice de suivi des noms de fichiers et de l'emplacement des blocs.
hadoop-httpfs-server2.8.5-amzn-2HTTPpoint de terminaison pour HDFS les opérations.
hadoop-kms-server2.8.5-amzn-2Serveur de gestion des clés cryptographiques basé sur Hadoop. KeyProvider API
hadoop-mapred2.8.5-amzn-2MapReduce bibliothèques de moteurs d'exécution pour exécuter une MapReduce application.
hadoop-yarn-nodemanager2.8.5-amzn-2YARNservice de gestion des conteneurs sur un nœud individuel.
hadoop-yarn-resourcemanager2.8.5-amzn-2YARNservice d'allocation et de gestion des ressources du cluster et des applications distribuées.
hadoop-yarn-timeline-server2.8.5-amzn-2Service de récupération des informations actuelles et historiques pour les YARN applications.
hbase-hmaster1.4.9Service pour un HBase cluster chargé de la coordination des régions et de l'exécution des commandes administratives.
hbase-region-server1.4.9Service pour desservir une ou plusieurs HBase régions.
hbase-client1.4.9HBaseclient en ligne de commande.
hbase-rest-server1.4.9Service fournissant un RESTful HTTP point de terminaison pourHBase.
hbase-thrift-server1.4.9Service fournissant un point de terminaison Thrift pour. HBase
hcatalog-client2.3.4-amzn-1Client de ligne de commande « hcat » pour la manipulation de hcatalog-server.
hcatalog-server2.3.4-amzn-1Fourniture de servicesHCatalog, table et couche de gestion du stockage pour les applications distribuées.
hcatalog-webhcat-server2.3.4-amzn-1HTTPpoint de terminaison fournissant une REST interface pourHCatalog.
hive-client2.3.4-amzn-1Client de ligne de commande Hive.
hive-hbase2.3.4-amzn-1Client Hive-hbase.
hive-metastore-server2.3.4-amzn-1Service d'accès au métastore Hive, un référentiel sémantique stockant des métadonnées pour SQL les opérations sur Hadoop.
hive-server22.3.4-amzn-1Service pour l'acceptation de requêtes Hive en tant que requêtes web.
hue-server4.3.0Application web pour l'analyse des données à l'aide d'applications de l'écosystème Hadoop
jupyterhub0.9.4Serveur multi-utilisateurs pour blocs-notes Jupyter
livy-server0.5.0-incubatingRESTinterface pour interagir avec Apache Spark
nginx1.12.1nginx [engine x] est HTTP un serveur proxy inverse
mahout-client0.13.0Bibliothèque pour la technologie Machine Learning.
mxnet1.3.1Bibliothèque flexible, évolutive et efficace pour le deep learning.
mysql-server5.5.54+Mon serveur SQL de base de données.
nvidia-cuda9.2.88Pilotes Nvidia et boîte à outils Cuda
oozie-client5.1.0Client de ligne de commande Oozie.
oozie-server5.1.0Service pour l'acceptation des demandes de flux de travail Oozie.
opencv3.4.0Bibliothèque open source Vision par ordinateur
phoenix-library4,14.1- -1,4 HBaseLes bibliothèques phoenix pour serveur et client
phoenix-query-server4,14.1- -1,4 HBaseUn serveur léger fournissant un JDBC accès ainsi que des tampons de protocole et un accès JSON au format à l'Avatica API
presto-coordinator0.215Service pour accepter les requêtes et gérer l'exécution des requêtes des composants presto-worker.
presto-worker0.215Service pour exécuter les éléments d'une requête.
pig-client0.17.0Client de ligne de commande Pig.
r3.4.1Projet R pour les calculs statistiques
spark-client2.4.0Clients de ligne de commande Spark.
spark-history-server2.4.0Interface web pour afficher des événements enregistrés pour la durée de vie d'une application Spark terminée.
spark-on-yarn2.4.0Moteur d'exécution en mémoire pour. YARN
spark-yarn-slave2.4.0Bibliothèques Apache Spark nécessaires YARN aux esclaves.
sqoop-client1.4.7Client de ligne de commande Apache Sqoop.
tensorflow1.12.0TensorFlow bibliothèque de logiciels open source pour le calcul numérique de haute performance.
tez-on-yarn0.9.1L'YARNapplication Tez et les bibliothèques.
webserver2.4.25+HTTPserveur Apache.
zeppelin-server0.8.1Portable basé sur le web qui permet l'analyse de données interactives.
zookeeper-server3.4.13Service centralisé conçu pour la conservation des informations de configuration, l'affectation de noms, la synchronisation distribuée et la fourniture de services de groupe.
zookeeper-client3.4.13ZooKeeper client en ligne de commande.

Classifications des configurations 5.22.0

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

Classifications emr-5.22.0
Classifications Description

capacity-scheduler

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

container-log4j

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

core-site

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

emrfs-site

Modifiez EMRFS les paramètres.

flink-conf

Modifiez les paramètres flink-conf.yaml.

flink-log4j

Modifiez les paramètres log4j.properties Flink.

flink-log4j-yarn-session

Modifiez les paramètres du j-yarn-session fichier .properties de Flink log4.

flink-log4j-cli

Modifiez les paramètres de propriétés Flink log4j-cli.

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.

hadoop-ssl-server

Modifier la configuration du serveur ssl hadoop

hadoop-ssl-client

Modifier la configuration du client ssl hadoop

hbase

Paramètres EMR sélectionnés par Amazon pour Apache. HBase

hbase-env

Changez les valeurs dans HBase l'environnement.

hbase-log4j

Modifiez les valeurs dans le fichier HBase hbase-log4j.properties.

hbase-metrics

Modifiez les valeurs dans le fichier HBase hadoop-metrics2-hbase.properties.

hbase-policy

Modifiez les valeurs dans HBase le fichier hbase-policy.xml.

hbase-site

Modifiez les valeurs dans HBase le fichier hbase-site.xml.

hdfs-encryption-zones

Configurez les zones de HDFS chiffrement.

hdfs-site

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

hcatalog-env

Changez les valeurs dans HCatalog l'environnement.

hcatalog-server-jndi

Modifiez les valeurs dans le fichier HCatalog jndi.properties.

hcatalog-server-proto-hive-site

Modifiez les valeurs dans le HCatalog proto-hive-site fichier .xml.

hcatalog-webhcat-env

Modifiez les valeurs dans ebHCat l'environnement de HCatalog W.

hcatalog-webhcat-log4j2

Modifiez les valeurs dans le fichier ebHCat log4j2.properties de HCatalog W.

hcatalog-webhcat-site

Modifiez les valeurs dans ebHCat le fichier webhcat-site.xml de HCatalog W.

hive-beeline-log4j2

Modifiez les valeurs dans le fichier beeline-log4j2.properties de Hive.

hive-parquet-logging

Modifiez les valeurs dans le fichier parquet-logging.properties de Hive.

hive-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement Hive.

hive-exec-log4j2

Modifiez les valeurs dans le fichier hive-exec-log 4j2.properties de Hive.

hive-llap-daemon-log4j2

Modifiez les valeurs dans le fichier llap-daemon-log 4j2.properties de Hive.

hive-log4j2

Modifiez les valeurs dans le fichier hive-log4j2.properties de Hive.

hive-site

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

hiveserver2-site

Modifiez les valeurs dans le fichier hiveserver2-site.xml de Hive Server2

hue-ini

Modifiez les valeurs dans le fichier ini de Hue

httpfs-env

Modifiez les valeurs dans l'HTTPFSenvironnement.

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 Hadoop. KMS

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.

jupyter-notebook-conf

Modifiez les valeurs dans le fichier jupyter_notebook_config.py de Jupyter Notebook.

jupyter-hub-conf

Modifiez les valeurs dans JupyterHubs le fichier jupyterhub_config.py.

jupyter-s3-conf

Configuration de la persistance S3 de bloc-notes Jupyter.

jupyter-sparkmagic-conf

Modifiez les valeurs dans le fichier config.json de Sparkmagic.

livy-conf

Modifiez les valeurs dans le fichier livy.conf de Livy.

livy-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement Livy.

livy-log4j

Modifiez les paramètres Livy log4j.properties.

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.

phoenix-hbase-metrics

Modifiez les valeurs dans le fichier hadoop-metrics2-hbase.properties de Phoenix.

phoenix-hbase-site

Modifiez les valeurs dans le fichier hbase-site.xml de Phoenix.

phoenix-log4j

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

phoenix-metrics

Modifiez les valeurs dans le fichier hadoop-metrics2-phoenix.properties de Phoenix.

pig-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement Pig.

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-password-authenticator

Modifiez les valeurs dans le fichier password-authenticator.properties de Presto.

presto-env

Modifiez les valeurs dans le fichier presto-env.sh de Presto.

presto-node

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

presto-connector-blackhole

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

presto-connector-cassandra

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

presto-connector-hive

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

presto-connector-jmx

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

presto-connector-kafka

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

presto-connector-localfile

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

presto-connector-memory

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

presto-connector-mongodb

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

presto-connector-mysql

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

presto-connector-postgresql

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

presto-connector-raptor

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

presto-connector-redis

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

presto-connector-redshift

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

presto-connector-tpch

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

presto-connector-tpcds

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

spark

Paramètres EMR sélectionnés par Amazon 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-hive-site

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

sqoop-env

Modifiez les valeurs d'environnement Sqoop.

sqoop-oraoop-site

Modifiez les valeurs dans le fichier oraoop-site.xml de OraOop Sqoop.

sqoop-site

Modifiez les valeurs dans le fichier sqoop-site.xml de Sqoop.

tez-site

Modifiez les valeurs dans le fichier tez-site.xml de Tez.

yarn-env

Modifiez les valeurs dans l'YARNenvironnement.

yarn-site

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

zeppelin-env

Modifiez les valeurs dans l'environnement Zeppelin.

zookeeper-config

Modifiez les valeurs dans ZooKeeper le fichier zoo.cfg.

zookeeper-log4j

Modifiez les valeurs dans le ZooKeeper fichier log4j.properties.