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Amazon nelle EMR versioni EKS 6.7.0
Le seguenti versioni di Amazon EMR 6.7.0 sono disponibili per Amazon EMR su. EKS Seleziona una XXXX versione emr-6.7.0- specifica per visualizzare ulteriori dettagli, come il relativo tag con l'immagine del contenitore.
Note di versione per Amazon EMR 6.7.0
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Applicazioni supportate: Spark 3.2.1-amzn-0, Jupyter Enterprise Gateway 2.6, Hudi 0.11-amzn-0, Iceberg 0.13.1.
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Componenti supportati:
aws-hm-client
(connettore Glue),aws-sagemaker-spark-sdk
,emr-s3-select
,emrfs
,emr-ddb
,hudi-spark
. -
Con l'aggiornamento alla versione JEG 2.6, la gestione del kernel è ora asincrona, il che JEG significa che non blocca le transazioni quando è in corso il lancio del kernel. Ciò migliora notevolmente l'esperienza dell'utente fornendo quanto segue:
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capacità di eseguire comandi nei notebook attualmente in esecuzione quando sono in corso altri avvii del kernel
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capacità di avviare più kernel contemporaneamente senza influire sui kernel già in esecuzione
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Classificazioni di configurazione supportate:
Classificazioni Descrizioni core-site
Modifica i valori nel file
core-site.xml
Hadoop.emrfs-site
Modificare le impostazioni. EMRFS
spark-metrics
Modifica i valori nel file
metrics.properties
Spark.spark-defaults
Modifica i valori nel file
spark-defaults.conf
Spark.spark-env
Modifica i valori nell'ambiente Spark.
spark-hive-site
Modifica i valori nel file
hive-site.xml
Spark.spark-log4j
Modifica i valori nel file
log4j.properties
Spark.Le classificazioni di configurazione consentono di personalizzare le applicazioni. Spesso corrispondono a un XML file di configurazione per l'applicazione, ad esempio
spark-hive-site.xml
. Per ulteriori informazioni, consulta Configurazione delle applicazioni.
Problemi risolti
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Amazon EMR on EKS 6.7 corregge un problema nella versione 6.6 che si verificava quando si utilizzava la funzionalità dei modelli di pod di Apache Spark con endpoint interattivi. Il problema era presente in Amazon EMR nelle EKS versioni 6.4, 6.5 e 6.6. Ora puoi utilizzare i modelli di pod per definire la modalità di avvio dei pod di driver ed executor Spark quando utilizzi gli endpoint interattivi per eseguire analisi interattive.
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Nelle EKS versioni precedenti di Amazon EMR on, Jupyter Enterprise Gateway bloccava le transazioni durante il lancio del kernel e ciò impediva l'esecuzione delle sessioni dei notebook attualmente in esecuzione. Ora è possibile eseguire comandi nei notebook attualmente in esecuzione quando sono in corso altri avvii del kernel. Inoltre, è possibile avviare più kernel contemporaneamente senza il rischio di perdere la connettività con i kernel già in esecuzione.