Amazon EMR versione 5.30.0 - Amazon EMR
Versioni dell'applicazione 5.30.0Note di rilascio 5.30.0Versioni dei componenti 5.30.0Classificazioni di configurazione 5.30.0

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Amazon EMR versione 5.30.0

Versioni dell'applicazione 5.30.0

In questa versione sono supportate le seguenti applicazioni: Flink, Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hudi, Hue, JupyterHub, Livy, MXNet, Mahout, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, Spark, Sqoop, TensorFlow, Tez, Zeppelin, e ZooKeeper.

La tabella seguente elenca le versioni delle applicazioni disponibili in questa versione di Amazon EMR e le versioni delle applicazioni nelle tre EMR versioni precedenti di Amazon (se applicabile).

Per una cronologia completa delle versioni delle applicazioni per ogni versione di AmazonEMR, consulta i seguenti argomenti:

Informazioni sulla versione dell'applicazione
emr-5.30.0 emr-5.29.0 emr-5.28.1 emr-5.28.0
AWS SDKper Java 1.11.7591,11,6821,11,6591,11,659
Python 2.7, 3.72,7, 3,62.7, 3.62.7, 3.6
Scala 211,122,11,122,11,122,11,12
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.10.01.9.11.9.01.9.0
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.131.4.101.4.101.4.10
HCatalog2.3.62.3.62.3.62.3.6
Hadoop2,8,52,8,52,8,52,8,5
Hive2.3.62.3.62.3.62.3.6
Hudi0.5.2-incubating0.5.0-incubating0.5.0-incubating0.5.0-incubating
Hue4.6.04.4.04.4.04.4.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub1.1.01.0.01.0.01.0.0
Livy0.7.00,6,00,6,00,6,0
MXNet1.5.11.5.11.5.11.5.1
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.2.05.1.05.1.05.1.0
Phoenix4,14,34,14,34,14,34,14,3
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.2320.2270.2270.227
Spark2.4.52.4.42.4.42.4.4
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow1.14.01.14.01.14.01.14.0
Tez0.9.20.9.20.9.20.9.2
Torino (Presto) SQL - - - -
Zeppelin0.8.20.8.20.8.20.8.2
ZooKeeper3.4.143.4.143.4.143.4.14

Note di rilascio 5.30.0

Le seguenti note di rilascio includono informazioni per la EMR versione Amazon 5.30.0. Le modifiche sono relative alla versione 5.29.0.

Data del rilascio iniziale: 13 marzo 2020

Ultimo aggiornamento: 25 giugno 2020

Aggiornamenti

  • Aggiornato alla versione 1.11.759 AWS SDK for Java

  • Amazon SageMaker Spark aggiornato SDK alla versione 1.3.0

  • EMRRecord Server aggiornato alla versione 1.6.0

  • Flink aggiornato alla versione 1.10.0

  • Aggiornato Ganglia alla versione 3.7.2

  • Aggiornato alla versione 1.4.13 HBase

  • Aggiornato Hudi alla versione 0.5.2-incubating

  • Hue aggiornato alla versione 4.6.0

  • Aggiornato alla versione 1.1.0 JupyterHub

  • Livy aggiornato alla versione 0.7.0-incubating

  • Aggiornato Oozie alla versione 5.2.0

  • Presto aggiornato alla versione 0.232

  • Aggiornato Spark alla versione 2.4.5

  • Connettori e driver aggiornati: Amazon Glue Connector 1.12.0; Amazon Kinesis Connector 3.5.0; DynamoDB Connector 4.14.0 EMR

Nuove funzionalità

  • EMRNotebook: se utilizzati con cluster creati con 5.30.0, i kernel dei notebook vengono eseguiti su cluster. EMR EMR Ciò migliora le prestazioni dei notebook e consente di installare e personalizzare i kernel. Puoi anche installare librerie Python sul nodo primario del cluster. Per ulteriori informazioni, vedere Installazione e utilizzo di kernel e librerie nella Guida alla gestione. EMR

  • Scalabilità gestita: con Amazon EMR versione 5.30.0 e successive, puoi abilitare la scalabilità EMR gestita per aumentare o diminuire automaticamente il numero di istanze o unità nel cluster in base al carico di lavoro. Amazon valuta EMR continuamente i parametri dei cluster per prendere decisioni di scalabilità che ottimizzino i cluster in termini di costi e velocità. Per ulteriori informazioni, consulta Scaling Cluster Resources nella Amazon EMR Management Guide.

  • Crittografa i file di registro archiviati in Amazon S3: con EMR Amazon versione 5.30.0 e successive, puoi crittografare i file di registro archiviati in Amazon S3 con una chiave gestita dal cliente. AWS KMS Per ulteriori informazioni, consulta Encrypt i file di log archiviati in Amazon S3 nella EMRAmazon Management Guide.

  • Supporto per Amazon Linux 2: nella EMR versione 5.30.0 e successive, EMR usesAmazon sistema operativo Linux 2. La nuova versione personalizzata AMIs (Amazon Machine Image) deve essere basata su theAmazon Linux 2AMI. Per ulteriori informazioni, consulta Using a Custom AMI.

  • Presto Graceful Auto Scale: EMR i cluster che utilizzano la versione 5.30.0 possono essere impostati con un periodo di timeout con scalabilità automatica che consente alle attività Presto di terminare l'esecuzione prima della disattivazione del nodo. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo della scalabilità automatica Presto con disattivazione con tolleranza.

  • Creazione di Fleet Instance con una nuova opzione di strategia di allocazione: una nuova opzione di strategia di allocazione è disponibile nella versione 5.12.1 e successive. EMR Offre un provisioning dei cluster più rapido, un'allocazione di istanze Spot più accurata e una minore interruzione delle istanze Spot. Sono necessari aggiornamenti ai ruoli di servizio non predefinitiEMR. Consulta Configurazione di parchi istanze.

  • Comandi sudo systemctl stop e sudo systemctl start — Nella EMR versione 5.30.0 e successive, utilizzati dal sistema useAmazon operativo Linux 2 e comandi per riavviare i servizi. EMR sudo systemctl stop sudo systemctl start Per ulteriori informazioni, consulta Come si riavvia un servizio in AmazonEMR? .

Modifiche, miglioramenti e problemi risolti

  • EMRla versione 5.30.0 non installa Ganglia per impostazione predefinita. È possibile selezionare esplicitamente Ganglia da installare quando si crea un cluster.

  • Ottimizzazione delle prestazioni di Spark.

  • Ottimizzazione delle prestazioni di Presto.

  • Python 3 è l'impostazione predefinita per Amazon EMR versione 5.30.0 e successive.

  • Il gruppo di sicurezza gestito predefinito per l'accesso al servizio nelle sottoreti private è stato aggiornato con nuove regole. Se si utilizza un gruppo di sicurezza personalizzato per l'accesso al servizio, è necessario includere le stesse regole del gruppo di sicurezza gestito predefinito. Per ulteriori informazioni, consulta Amazon EMR -Managed Security Group for Service Access (sottoreti private). Se utilizzi un ruolo di servizio personalizzato per AmazonEMR, devi concedere l'autorizzazione a ec2:describeSecurityGroups in modo che EMR possa convalidare se i gruppi di sicurezza sono stati creati correttamente. Se si utilizza EMR_DefaultRole, questa autorizzazione è già inclusa nella policy gestita di default.

Problemi noti

  • Limite «Numero massimo di file aperti» inferiore rispetto alle versioni precedenti AL2 [corretto nelle versioni più recenti]. EMRLe versioni di Amazon: emr-5.30.x, emr-5.31.0, emr-5.32.0, emr-6.0.0, emr-6.1.0 ed emr-6.2.0 si basano sulle versioni precedenti di Linux ofAmazon 2 ()AL2, che hanno un'impostazione ulimit inferiore per «Max open files» quando i cluster Amazon vengono creati con l'impostazione predefinita. EMR AMI EMRLe versioni di Amazon 5.30.1, 5.30.2, 5.31.1, 5.32.1, 6.0.1, 6.1.1, 6.2.1, 5.33.0, 6.3.0 e successive includono una correzione permanente con un'impostazione «Max open files» superiore. Le versioni con il limite minimo del file aperto causano l'errore "Too many open files" (Troppi file aperti) durante l'invio del processo Spark. Nelle versioni interessate, l'EMRimpostazione predefinita di Amazon AMI ha un'impostazione ulimit predefinita di 4096 per «Max open files», che è inferiore al limite di 65536 file in Linux 2. latestAmazon AMI L'impostazione ulimit inferiore per "Max open files (Max. file aperti)" causa il fallimento del processo Spark quando il driver e l'executor Spark tentano di aprire più di 4096 file. Per risolvere il problema, Amazon EMR dispone di uno script bootstrap action (BA) che regola l'impostazione ulimit alla creazione del cluster.

    Se utilizzi una EMR versione precedente di Amazon che non include la correzione permanente per questo problema, la seguente soluzione alternativa ti consente di impostare in modo esplicito il limite del controller di istanza su un massimo di 65536 file.

    Impostazione di un ulimit esplicito dalla riga di comando

    1. Modifica /etc/systemd/system/instance-controller.service per aggiungere i seguenti parametri alla sezione Servizio.

      LimitNOFILE=65536

      LimitNPROC=65536

    2. Riavvia InstanceController

      $ sudo systemctl daemon-reload

      $ sudo systemctl restart instance-controller

    Impostazione di un ulimit usando l'operazione di bootstrap (BA)

    È inoltre possibile utilizzare uno script dell'operazione di bootstrap (BA) per configurare l'ulimit del controller di istanza a 65536 file durante la creazione del cluster.

    #!/bin/bash
for user in hadoop spark hive; do
sudo tee /etc/security/limits.d/$user.conf << EOF
$user - nofile 65536
$user - nproc 65536
EOF
done
for proc in instancecontroller logpusher; do
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/$proc.service.d/
sudo tee /etc/systemd/system/$proc.service.d/override.conf << EOF
[Service]
LimitNOFILE=65536
LimitNPROC=65536
EOF
pid=$(pgrep -f aws157.$proc.Main)
sudo prlimit --pid $pid --nofile=65535:65535 --nproc=65535:65535
done
sudo systemctl daemon-reload

  • Dimensionamento gestito

    Le operazioni di dimensionamento gestito su cluster 5.30.0 e 5.30.1 senza Presto installato possono causare errori delle applicazioni o far sì che un gruppo di istanze o un parco istanze uniforme mantenga lo stato ARRESTED, in particolare quando un'operazione di riduzione è seguita rapidamente da un'operazione di aumento.

    Come soluzione alternativa, scegli Presto come applicazione da installare quando crei un cluster con le EMR versioni di Amazon 5.30.0 e 5.30.1, anche se il tuo lavoro non richiede Presto.

  • Problema noto nei cluster con più nodi primari e autenticazione Kerberos

    Se esegui cluster con più nodi primari e l'autenticazione Kerberos nelle EMR versioni di Amazon 5.20.0 e successive, potresti riscontrare problemi con le operazioni del cluster come la scalabilità o l'invio di passaggi, dopo che il cluster è stato in esecuzione per qualche tempo. Il periodo di tempo dipende dal periodo di validità del ticket Kerberos definito dall'utente. Il problema di dimensionamento verso il basso influisce sia sulle richieste di scalabilità automatica che sulle richieste esplicite di dimensionamento verso il basso inviate dall'utente. Possono essere influenzate anche le operazioni cluster aggiuntive.

    Soluzione alternativa:

    • SSHcome hadoop utente del nodo primario principale del cluster con più nodi primari. EMR

    • Esegui il comando seguente per rinnovare il ticket Kerberos per l'utente hadoop. 

      kinit -kt <keytab_file> <principal>

      In genere, il file keytab si trova in /etc/hadoop.keytab e l'entità principale si presenta nella forma di hadoop/<hostname>@<REALM>.

    Nota

    Questa soluzione alternativa sarà valida per il periodo di tempo in cui il ticket Kerberos è valido. La durata è di 10 ore per impostazione predefinita, ma può essere configurata dalle impostazioni Kerberos. È necessario eseguire nuovamente il comando sopra indicato una volta scaduto il ticket Kerberos.

  • Il motore di database predefinito per Hue 4.6.0 èSQLite, che causa problemi quando si tenta di utilizzare Hue con un database esterno. Per risolvere questo problema, imposta engine nella tua classificazione di configurazione hue-ini su mysql. Questo problema è stato risolto nella EMR versione Amazon 5.30.1.

  • Quando usi Spark con la formattazione della posizione delle partizioni Hive per leggere i dati in Amazon S3 e esegui Spark sulle EMR versioni di Amazon da 5.30.0 a 5.36.0 e da 6.2.0 a 6.9.0, potresti riscontrare un problema che impedisce al cluster di leggere correttamente i dati. Ciò può accadere se le partizioni presentano tutte le seguenti caratteristiche:

    • Due o più partizioni vengono scansionate dalla stessa tabella.

    • Almeno un percorso di directory di partizione è il prefisso di almeno un altro percorso della directory di partizione, ad esempio s3://bucket/table/p=a è un prefisso di s3://bucket/table/p=a b.

    • Il primo carattere che segue il prefisso nell'altra directory di partizione ha un valore -8 inferiore al carattere (U+002F). UTF / Ad esempio, rientra in questa categoria il carattere dello spazio (U+0020) che compare tra a e b in s3://bucket/table/p=a b. Tieni presente che esistono altri 14 caratteri non di controllo: !"#$%&‘()*+,-. Per ulteriori informazioni, vedete la tabella di codifica UTF-8 e i caratteri Unicode.

    Per ovviare a questo problema, imposta la configurazione di spark.sql.sources.fastS3PartitionDiscovery.enabled su false nella classificazione di spark-defaults.

Versioni dei componenti 5.30.0

I componenti che Amazon EMR installa con questa versione sono elencati di seguito. Alcuni sono installati come parte di pacchetti di applicazione dei big data. Altri sono esclusivi di Amazon EMR e vengono installati per processi e funzionalità di sistema. Questi solitamente iniziano con emr o aws. I pacchetti di applicazioni Big Data nella EMR versione più recente di Amazon sono in genere l'ultima versione disponibile nella community. Rendiamo disponibili le versioni per la community su Amazon EMR il più rapidamente possibile.

Alcuni componenti di Amazon EMR differiscono dalle versioni della community. Tali componenti hanno un'etichetta che indica la versione nel modulo CommunityVersion-amzn-EmrVersion. EmrVersion inizia da 0. Ad esempio, se il componente della community open source denominato myapp-component con la versione 2.2 è stato modificato tre volte per essere incluso in diverse EMR versioni di Amazon, la sua versione di rilascio è elencata come2.2-amzn-2.

Componente Versione Descrizione
aws-sagemaker-spark-sdk1.3.0Amazon SageMaker Spark SDK
emr-ddb4.14.0Connettore di Amazon DynamoDB per le applicazioni dell'ecosistema Hadoop.
emr-goodies2.13.0Librerie utili per l'ecosistema Hadoop.
emr-kinesis3.5.0Connettore di Amazon Kinesis per le applicazioni dell'ecosistema Hadoop.
emr-notebook-env1.0.0Ambiente Conda per Notebook EMR
emr-s3-dist-cp2.14.0Applicazione di copia distribuita ottimizzata per Amazon S3.
emr-s3-select1.5.0EMRConnettore S3Select
emrfs2.40.0Connettore di Amazon S3 per le applicazioni dell'ecosistema Hadoop.
flink-client1.10.0Applicazioni e script client a riga di comando Apache Flink.
ganglia-monitor3.7.2Agente Ganglia integrato per le applicazioni dell'ecosistema Hadoop con l'agente di monitoraggio Ganglia.
ganglia-metadata-collector3.7.2Raccoglitore di metadati Ganglia per l'aggregazione di parametri degli agenti di monitoraggio Ganglia.
ganglia-web3.7.1Applicazione Web per la visualizzazione di parametri raccolti dal raccoglitore di metadati Ganglia.
hadoop-client2.8.5-amzn-6Client di riga di comando Hadoop, ad esempio "hdfs", "hadoop" o "yarn".
hadoop-hdfs-datanode2.8.5-amzn-6HDFSservizio a livello di nodo per l'archiviazione dei blocchi.
hadoop-hdfs-library2.8.5-amzn-6HDFSclient e libreria da riga di comando
hadoop-hdfs-namenode2.8.5-amzn-6HDFSservizio per tracciare i nomi dei file e le posizioni dei blocchi.
hadoop-hdfs-journalnode2.8.5-amzn-6HDFSservizio per la gestione del diario del file system Hadoop su cluster HA.
hadoop-httpfs-server2.8.5-amzn-6HTTPHDFSendpoint per le operazioni.
hadoop-kms-server2.8.5-amzn-6Server di gestione delle chiavi crittografiche basato su Hadoop. KeyProvider API
hadoop-mapred2.8.5-amzn-6MapReduce librerie di motori di esecuzione per l'esecuzione di un'applicazione. MapReduce
hadoop-yarn-nodemanager2.8.5-amzn-6YARNservizio per la gestione dei contenitori su un singolo nodo.
hadoop-yarn-resourcemanager2.8.5-amzn-6YARNservizio per l'allocazione e la gestione delle risorse del cluster e delle applicazioni distribuite.
hadoop-yarn-timeline-server2.8.5-amzn-6Servizio per il recupero di informazioni correnti e storiche per le applicazioni. YARN
hbase-hmaster1.4.13Servizio per un HBase cluster responsabile del coordinamento delle regioni e dell'esecuzione dei comandi amministrativi.
hbase-region-server1.4.13Servizio per servire una o più HBase regioni.
hbase-client1.4.13HBaseclient da riga di comando.
hbase-rest-server1.4.13Servizio che fornisce un RESTful HTTP endpoint per. HBase
hbase-thrift-server1.4.13Servizio che fornisce un endpoint Thrift a. HBase
hcatalog-client2.3.6-amzn-2Client a riga di comando "hcat" per la manipolazione del server hcatalog.
hcatalog-server2.3.6-amzn-2Fornitura di serviziHCatalog, un livello di gestione delle tabelle e dello storage per applicazioni distribuite.
hcatalog-webhcat-server2.3.6-amzn-2HTTPendpoint che fornisce un'RESTinterfaccia a. HCatalog
hive-client2.3.6-amzn-2Client a riga di comando Hive.
hive-hbase2.3.6-amzn-2Client Hive-hbase.
hive-metastore-server2.3.6-amzn-2Servizio per l'accesso al metastore Hive, un archivio semantico che archivia i metadati per le operazioni su Hadoop. SQL
hive-server22.3.6-amzn-2Servizio per l'accettazione di query Hive come richieste Web.
hudi0.5.2-incubatingFramework di elaborazione incrementale per alimentare la pipiline dei dati a bassa latenza e alta efficienza.
hudi-presto0.5.2-incubatingLibreria bundle per eseguire Presto con Hudi.
hue-server4.6.0Applicazione Web per l'analisi di dati mediante le applicazioni dell'ecosistema Hadoop
jupyterhub1.1.0Server multi-utente per notebook Jupyter
livy-server0.7.0-incubatingRESTinterfaccia per interagire con Apache Spark
nginx1.12.1nginx [engine x] è HTTP un server proxy e inverso
mahout-client0.13.0Librerie per Machine Learning.
mxnet1.5.1Una libreria flessibile, scalabile ed efficiente per il deep learning.
mariadb-server5.5.64Il mio server di SQL database.
nvidia-cuda9.2.88Driver Nvidia e kit di strumenti Cuda
oozie-client5.2.0Client a riga di comando Oozie.
oozie-server5.2.0Servizio per l'accettazione delle richieste di flusso di lavoro Oozie.
opencv3.4.0Open Source Computer Vision Library.
phoenix-library4.14.3- -1,4 HBaseLe librerie Phoenix per server e client
phoenix-query-server4.14.3- -1,4 HBaseUn server leggero che fornisce JDBC l'accesso, i buffer di protocollo e l'accesso ai JSON formati ad Avatica API
presto-coordinator0.232Servizio per l'accettazione di query e la gestione dell'esecuzione di query di componenti presto-worker.
presto-worker0.232Servizio per l'esecuzione di parti di una query.
presto-client0.232Presto client della riga di comando che viene installato su master di standby di un cluster HA dove server Presto non viene avviato.
pig-client0.17.0Client a riga di comando Pig.
r3.4.3The R Project for Statistical Computing
ranger-kms-server1.2.0Sistema di gestione delle chiavi Apache Ranger
spark-client2.4.5-amzn-0Client a riga di comando Spark.
spark-history-server2.4.5-amzn-0Interfaccia utente Web per la visualizzazione di eventi registrati per la durata di un'applicazione Spark completata.
spark-on-yarn2.4.5-amzn-0Motore di esecuzione in memoria per. YARN
spark-yarn-slave2.4.5-amzn-0Librerie Apache Spark necessarie agli slave. YARN
sqoop-client1.4.7Client a riga di comando Apache Sqoop.
tensorflow1.14.0TensorFlow libreria software open source per il calcolo numerico ad alte prestazioni.
tez-on-yarn0.9.2L'YARNapplicazione e le librerie tez.
webserver2.4.25+Server ApacheHTTP.
zeppelin-server0.8.2Notebook basato sul Web che consente l'analisi di dati interattiva.
zookeeper-server3.4.14Servizio centralizzato per la manutenzione delle informazioni di configurazione, i servizi di denominazione, la sincronizzazione distribuita e l'erogazione di servizi di gruppo.
zookeeper-client3.4.14ZooKeeper client a riga di comando.

Classificazioni di configurazione 5.30.0

Le classificazioni di configurazione consentono di personalizzare le applicazioni. Questi spesso corrispondono a un XML file di configurazione per l'applicazione, ad esempiohive-site.xml. Per ulteriori informazioni, consulta Configurazione delle applicazioni.

Classificazioni emr-5.30.0
Classificazioni Descrizione

capacity-scheduler

Modifica i valori nel file capacity-scheduler.xml di Hadoop.

container-log4j

Modifica i valori nel file container-log4j.properties YARN di Hadoop.

core-site

Modifica i valori nel file core-site.xml di Hadoop.

emrfs-site

EMRFSModificare le impostazioni.

flink-conf

Modifica le impostazione flink-conf.yaml.

flink-log4j

Modifica le impostazioni Flink log4j.properties.

flink-log4j-yarn-session

Modificare le impostazioni di Flink log4 j-yarn-session .properties.

flink-log4j-cli

Modifica le impostazioni Flink log4j-cli.properties.

hadoop-env

Modifica i valori nell'ambiente Hadoop per tutti i componenti Hadoop.

hadoop-log4j

Modifica i valori nel file log4j.properties di Hadoop.

hadoop-ssl-server

Modifica la configurazione server ssl hadoop

hadoop-ssl-client

Modifica la configurazione client ssl hadoop

hbase

Impostazioni EMR curate da Amazon per Apache. HBase

hbase-env

Modifica i valori nell'ambienteHBase.

hbase-log4j

Modifica i valori nel file HBase hbase-log4j.properties.

hbase-metrics

Cambia i valori nel file hadoop-metrics2-hbase.properties. HBase

hbase-policy

Cambia i valori nel HBase file hbase-policy.xml.

hbase-site

Modifica i valori nel HBase file hbase-site.xml.

hdfs-encryption-zones

Configura le zone di HDFS crittografia.

hdfs-site

Modifica i valori in HDFS's hdfs-site.xml.

hcatalog-env

Cambia i valori nell'HCatalogambiente.

hcatalog-server-jndi

Cambia i valori in HCatalog jndi.properties.

hcatalog-server-proto-hive-site

Cambia i valori nel file .xmlHCatalog. proto-hive-site

hcatalog-webhcat-env

Cambia i valori nell'ambiente ebHCat di HCatalog W.

hcatalog-webhcat-log4j2

Modifica i valori in HCatalog ebHCat log4j2.properties di W.

hcatalog-webhcat-site

Modifica i valori nel file webhcat-site.xml di HCatalog W. ebHCat

hive-beeline-log4j2

Modifica i valori nel file beeline-log4j2.properties di Hive.

hive-parquet-logging

Modifica i valori nel file parquet-logging.properties di Hive.

hive-env

Modifica i valori nell'ambiente Hive.

hive-exec-log4j2

Modifica i valori nel file hive-exec-log 4j2.properties di Hive.

hive-llap-daemon-log4j2

Modifica i valori nel file 4j2.properties di Hive. llap-daemon-log

hive-log4j2

Modifica i valori nel file hive-log4j2.properties di Hive.

hive-site

Modifica i valori nel file hive-site.xml di Hive

hiveserver2-site

Modifica i valori nel file hiveserver2-site.xml di Hive Server2

hue-ini

Modifica i valori nel file ini di Hue

httpfs-env

Modifica i valori nell'ambiente. HTTPFS

httpfs-site

Modifica i valori nel file httpfs-site.xml di Hadoop.

hadoop-kms-acls

Modifica i valori nel file kms-acls.xml di Hadoop.

hadoop-kms-env

Modifica i valori nell'ambiente Hadoop. KMS

hadoop-kms-log4j

Modifica i valori nel file kms-log4j.properties di Hadoop.

hadoop-kms-site

Modifica i valori nel file kms-site.xml di Hadoop.

hudi-env

Modifica i valori nell'ambiente Hudi.

jupyter-notebook-conf

Modifica i valori nel file jupyter_notebook_config.py di Jupyter Notebook.

jupyter-hub-conf

Modificare i valori nel JupyterHubs file jupyterhub_config.py.

jupyter-s3-conf

Configura la persistenza di S3 del notebook Jupyter.

jupyter-sparkmagic-conf

Modifica i valori nel file config.json di Sparkmagic.

livy-conf

Modifica i valori nel file livy.conf di Livy.

livy-env

Modifica i valori nell'ambiente Livy.

livy-log4j

Modifica le impostazioni Livy log4j.properties.

mapred-env

Modifica i valori nell'ambiente dell' MapReduce applicazione.

mapred-site

Modificate i valori nel file mapred-site.xml dell' MapReduce applicazione.

oozie-env

Modifica i valori nell'ambiente di Oozie.

oozie-log4j

Modifica i valori nel file oozie-log4j.properties di Oozie.

oozie-site

Modifica i valori nel file oozie-site.xml di Oozie.

phoenix-hbase-metrics

Modifica i valori nel file hadoop-metrics2-hbase.properties di Phoenix.

phoenix-hbase-site

Modifica i valori nel file hbase-site.xml di Phoenix.

phoenix-log4j

Modifica i valori nel file log4j.properties di Phoenix.

phoenix-metrics

Modifica i valori nel file hadoop-metrics2-phoenix.properties di Phoenix.

pig-env

Change values in the Pig environment.

pig-properties

Modifica i valori nel file pig.properties di Pig.

pig-log4j

Modifica i valori nel file log4j.properties di Pig.

presto-log

Modifica i valori nel file log.properties di Presto.

presto-config

Modifica i valori nel file config.properties di Presto.

presto-password-authenticator

Modifica i valori nel file password-authenticator.properties di Presto.

presto-env

Modifica i valori nel file presto-env.sh di Presto.

presto-node

Modifica i valori nel file node.properties di Presto.

presto-connector-blackhole

Modifica i valori nel file blackhole.properties di Presto.

presto-connector-cassandra

Modifica i valori nel file cassandra.properties di Presto.

presto-connector-hive

Modifica i valori nel file hive.properties di Presto.

presto-connector-jmx

Modifica i valori nel file jmx.properties di Presto.

presto-connector-kafka

Modifica i valori nel file kafka.properties di Presto.

presto-connector-localfile

Modifica i valori nel file localfile.properties di Presto.

presto-connector-memory

Modifica i valori nel file memory.properties di Presto.

presto-connector-mongodb

Modifica i valori nel file mongodb.properties di Presto.

presto-connector-mysql

Modifica i valori nel file mysql.properties di Presto.

presto-connector-postgresql

Modifica i valori nel file postgresql.properties di Presto.

presto-connector-raptor

Modifica i valori nel file raptor.properties di Presto.

presto-connector-redis

Modifica i valori nel file redis.properties di Presto.

presto-connector-redshift

Modifica i valori nel file redshift.properties di Presto.

presto-connector-tpch

Modifica i valori nel file tpch.properties di Presto.

presto-connector-tpcds

Modifica i valori nel file tpcds.properties di Presto.

ranger-kms-dbks-site

Modifica i valori nel file dbks-site.xml di Ranger. KMS

ranger-kms-site

Modifica i valori nel ranger-kms-site file.xml di Ranger. KMS

ranger-kms-env

Modifica i valori nell'ambiente RangerKMS.

ranger-kms-log4j

Modifica i valori nel file kms-log4j.properties di Ranger. KMS

ranger-kms-db-ca

Modifica i valori per il file CA su S3 per La mia connessione con Ranger. SQL SSL KMS

recordserver-env

Modifica i valori nell'ambiente. EMR RecordServer

recordserver-conf

Modifica i valori nel file EMR RecordServer erver.properties.

recordserver-log4j

Modifica i valori nel file EMR RecordServer log4j.properties.

spark

Impostazioni EMR curate da Amazon per Apache Spark.

spark-defaults

Modifica i valori nel file spark-defaults.conf di Spark.

spark-env

Modifica i valori nell'ambiente Spark.

spark-hive-site

Modifica i valori nel file hive-site.xml di Spark

spark-log4j

Modifica i valori nel file log4j.properties di Spark.

spark-metrics

Modifica i valori nel file metrics.properties di Spark.

sqoop-env

Modifica i valori nell'ambiente di Sqoop.

sqoop-oraoop-site

Modifica i valori nel file oraoop-site.xml di Sqoop OraOop.

sqoop-site

Modifica i valori nel file sqoop-site.xml di Sqoop.

tez-site

Modifica i valori nel file tez-site.xml file di Tez.

yarn-env

Cambia i valori nell'ambiente. YARN

yarn-site

Modifica i valori nel YARN file yarn-site.xml.

zeppelin-env

Modifica i valori nell'ambiente Zeppelin.

zookeeper-config

Modifica i valori nel ZooKeeper file zoo.cfg.

zookeeper-log4j

Modifica i valori nel file ZooKeeper log4j.properties.