Rilascio 6.1.0 di Amazon EMR - Amazon EMR
Versioni dell'applicazione 6.1.0Note del rilascio 6.1.0Versioni dei componenti 6.1.0Classificazioni di configurazione 6.1.0

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Rilascio 6.1.0 di Amazon EMR

Versioni dell'applicazione 6.1.0

Questa versione include le seguenti applicazioni: Flink, Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hudi, Hue, JupyterHub, Livy, MXNet, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, PrestoSQL, Spark, Sqoop, TensorFlow, Tez, Zeppelin, e ZooKeeper.

La seguente tabella elenca le versioni dell'applicazione disponibili in questo rilascio di Amazon EMR e quelle nei precedenti tre rilasci di Amazon EMR (quando applicabile).

Per la cronologia completa delle versioni dell'applicazione di ogni rilascio di Amazon EMR, fai riferimento ai seguenti argomenti:

Informazioni sulla versione dell'applicazione
emr-6.1.1 emr-6.1.0 emr-6.0.1 emr-6.0.0
AWS SDK per Java 1.11.8281,11,8281,11,7111,11,711
Python 2.7, 3.72,7, 3,72,7, 3,72,7, 3,7
Scala 2,12,102,12,102,12,102,11,12
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.11.01.11.0 - -
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase2.2.52.2.52.2.32.2.3
HCatalog3.1.23.1.23.1.23.1.2
Hadoop3.2.13.2.13.2.13.2.1
Hive3.1.23.1.23.1.23.1.2
Hudi0.5.2-incubating-amzn-20.5.2-incubating-amzn-20.5.0-incubating-amzn-10.5.0-incubating-amzn-1
Hue4,7,14,7,14.4.04.4.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub1.1.01.1.01.0.01.0.0
Livy0.7.00.7.00,6,00,6,0
MXNet1.6.01.6.01.5.11.5.1
Mahout - - - -
Oozie5.2.05.2.05.1.05.1.0
Phoenix5.0.05.0.05.0.05.0.0
Pig0.17.00.17.0 - -
Presto0.2320.2320.2300.230
Spark3.0.03.0.02.4.42.4.4
Sqoop1.4.71.4.7 - -
TensorFlow2.1.02.1.01.14.01.14.0
Tez0.9.20.9.20.9.20.9.2
Trino (PrestoSQL)338338 - -
Zeppelin0.9.00.9.00.9.00.9.0
ZooKeeper3.4.143.4.143.4.143.4.14

Note del rilascio 6.1.0

Le seguenti note di rilascio includono informazioni relative al rilascio di Amazon EMR 6.1.0. Le modifiche sono relative alla versione 6.0.0.

Data del rilascio iniziale: 4 settembre 2020

Ultimo aggiornamento: 15 ottobre 2020

Applicazioni supportate

  • AWS SDK for Java versione 1.11.828

  • Flink versione 1.11.0

  • Ganglia versione 3.7.2

  • Hadoop versione 3.2.1-amzn-1

  • HBase versione 2.2.5

  • HBase-operator-tools 1.0.0

  • HCatalog versione 3.1.2-amzn-0

  • Hive versione 3.1.2-amzn-1

  • Hudi versione 0.5.2 in fase di sviluppo

  • Hue versione 4.7.1

  • JupyterHub versione 1.1.0

  • Livy versione 0.7.0

  • MXNet versione 1.6.0

  • Oozie versione 5.2.0

  • Phoenix versione 5.0.0

  • Presto versione 0.232

  • PrestoSQL versione 338

  • Spark versione 3.0.0-amzn-0

  • TensorFlow versione 2.1.0

  • Zeppelin versione 0.9.0-preview1

  • Zookeeper versione 3.4.14

  • Connettori e driver: DynamoDB Connector 4.14.0

Nuove funzionalità

  • I tipi di istanze ARM sono supportati a partire da Amazon EMR versione 5.30.0 e Amazon EMR versione 6.1.0.

  • I tipi di istanze per uso generico M6g sono supportati a partire dalle versioni di Amazon EMR 6.1.0 e 5.30.0. Per ulteriori informazioni, consulta Tipi di istanza supportati nella Guida alla gestione di Amazon EMR.

  • La funzionalità del gruppo di EC2 posizionamento è supportata a partire dalla versione 5.23.0 di Amazon EMR come opzione per più cluster di nodi primari. Attualmente, solo i tipi di nodi primari sono supportati dalla caratteristica del gruppo di collocamento e la strategia SPREAD viene applicata a tali nodi primari. La strategia SPREAD colloca un piccolo gruppo di istanze su hardware sottostante separato per evitare la perdita di più nodi primari in caso di guasto hardware. Per ulteriori informazioni, consulta EMR Integration with EC2 Placement Group nella Amazon EMR Management Guide.

  • Scalabilità gestita: con la versione 6.1.0 di Amazon EMR, puoi abilitare Scalabilità gestita di Amazon EMR per aumentare o diminuire automaticamente il numero di istanze o unità nel cluster in base al carico di lavoro. Amazon EMR valuta continuamente i parametri dei cluster per prendere decisioni di dimensionamento che ottimizzano i cluster in termini di costi e velocità. Il dimensionamento gestito è disponibile anche su Amazon EMR versione 5.30.0 e successive, tranne 6.0.0. Per maggiori informazioni, consulta Dimensionamento delle risorse del cluster nella Guida alla gestione di Amazon EMR.

  • PrestoSQL versione 338 è supportata con EMR 6.1.0. Per ulteriori informazioni, consulta Presto.

    • PrestoSQL è supportata solo su EMR 6.1.0 e versioni successive, non su EMR 6.0.0 o EMR 5.x.

    • Il nome dell'applicazione Presto continua ad essere utilizzato per installare PrestoDB sui cluster. Per installare PrestoSQL sui cluster, utilizza il nome dell'applicazione PrestoSQL.

    • È possibile installare PrestoDB o PrestoSQL, ma non è possibile installare entrambi in un singolo cluster. Se durante il tentativo di creare un cluster vengono specificati sia PrestoDB che PrestoSQL, si verifica un errore di convalida e la richiesta di creazione del cluster ha esito negativo.

    • PrestoSQL è supportato su entrambi i cluster single-master e muti-master. Nei cluster multi-master, è necessario un metastore Hive esterno per eseguire PrestoSQL o PrestoDB. Consulta la sezione Applicazioni supportate in un cluster EMR con più nodi primari.

  • Supporto per l'autenticazione automatica ECR su Apache Hadoop e Apache Spark con Docker: gli utenti di Docker possono utilizzare le immagini Docker da Docker Hub e Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) per definire le dipendenze dell'ambiente e della libreria.

    Consulta Configurazione di Docker ed Esecuzione di applicazioni Spark con Docker utilizzando Amazon EMR 6.x.

  • EMR supporta le transazioni Apache Hive ACID: Amazon EMR 6.1.0 aggiunge il supporto per le transazioni Hive ACID in modo che sia conforme alle proprietà ACID di un database. Con questa funzione, puoi eseguire operazioni INSERT, UPDATE, DELETE, e MERGE nelle tabelle gestite da Hive con dati in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Questa è una caratteristica chiave per casi d'uso come l'importazione dati in streaming, il riavvio dei dati, gli aggiornamenti in blocco tramite MERGE e la graduale variazione delle dimensioni. Per ulteriori informazioni, inclusi esempi di configurazione e casi d'uso, consulta Amazon EMR supporta le transazioni Apache Hive ACID.

Modifiche, miglioramenti e problemi risolti

  • Questa versione risolve i problemi di dimensionamento di Amazon EMR nei casi in cui non riesce ad aumentare/ridurre correttamente un cluster o causa errori dell'applicazione.

  • È stato risolto il problema per cui le richieste di dimensionamento avevano esito negativo per i cluster di grandi dimensioni e ad alto utilizzo quando i daemon su cluster di Amazon EMR eseguivano attività di controllo dell'integrità, come la raccolta dello stato del nodo YARN e dello stato del nodo HDFS. Ciò si verificava perché i daemon su cluster non erano in grado di comunicare i dati sullo stato di integrità di un nodo ai componenti interni di Amazon EMR.

  • I daemon su cluster di EMR sono stati migliorati per monitorare correttamente gli stati dei nodi quando gli indirizzi IP vengono riutilizzati per migliorare l'affidabilità durante le operazioni di dimensionamento.

  • SPARK-29683. È stato risolto il problema per cui si verificavano errori di processo durante la riduzione del cluster poiché Spark presupponeva che tutti i nodi disponibili fossero negati.

  • YARN-9011. È stato risolto il problema per cui si verificavano errori di processo a causa di una race condition nella disattivazione di YARN quando il cluster tentava di aumentare o ridursi.

  • È stato risolto il problema relativo agli errori di fase o processo durante il dimensionamento del cluster garantendo che gli stati dei nodi siano sempre coerenti tra i daemon su cluster di Amazon EMR e YARN/HDFS.

  • È stato risolto il problema a causa del quale le operazioni del cluster, come la riduzione e l'invio di fasi, non riuscivano per i cluster Amazon EMR abilitati con autenticazione Kerberos. Questo era dovuto al fatto che il daemon su cluster di Amazon EMR non rinnovava il ticket di Kerberos, necessario per comunicare in modo sicuro con HDFS/YARN in esecuzione sul nodo primario.

  • Le versioni più recenti di Amazon EMR risolvono il problema con un limite «Numero massimo di file aperti» inferiore rispetto alle versioni precedenti di Amazon EMR. AL2 Le versioni di Amazon EMR 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 ora una correzione permanente con un'impostazione "Max open files" (Max. file aperti).

  • Apache Flink non è supportata su EMR 6.0.0, ma è supportata su EMR 6.1.0 con Flink 1.11.0. Si tratta della prima versione di Flink a supportare ufficialmente Hadoop 3. Consulta Annuncio del rilascio di Apache Flink 1.11.0.

  • Ganglia è stato rimosso dai pacchetti EMR 6.1.0 di default.

Problemi noti

  • Limite «Numero massimo di file aperti» inferiore per le versioni precedenti AL2 [risolto nelle versioni più recenti]. Versioni di Amazon EMR: 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 su versioni precedenti di Amazon Linux 2 (), che hanno un'impostazione ulimit inferiore per «Max open files» quando i cluster Amazon EMR vengono creati con l'AMI predefinita. AL2 Le versioni di Amazon EMR 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" (Max. file aperti). 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'AMI predefinita di Amazon EMR ha un'impostazione ulimit di default di 4096 per "Max open files" (Max. file aperti), che è inferiore al limite di file 65536 nell'ultima AMI di Amazon Linux 2. 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 dell'operazione bootstrap (BA) che regola l'impostazione ulimit durante la creazione del cluster.

    Se utilizzi una versione di Amazon EMR meno recente che non ha la soluzione permanente per questo problema, la seguente soluzione alternativa consente di impostare esplicitamente l'ulimit del controller dell'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
  • Importante

    Amazon EMR 6.1.0 e 6.2.0 includono un problema di prestazioni che può influire in modo critico su tutte le operazioni di inserimento, upsert ed eliminazione di Hudi. Se prevedi di utilizzare Hudi con Amazon EMR 6.1.0 o 6.2.0, AWS contatta l'assistenza per ottenere un Hudi RPM con patch.

  • L'impostazione di configurazioni di garbage collection personalizzate con spark.driver.extraJavaOptions e spark.executor.extraJavaOptions genera un errore di avvio del driver o dell'executor con EMR 6.1 a causa di una configurazione di garbage collection in conflitto. Con il rilascio EMR 6.1.0, è invece necessario specificare la configurazione di garbage collection Spark personalizzata per driver ed executor con le proprietà spark.driver.defaultJavaOptions e spark.executor.defaultJavaOptions. Per maggiori informazioni, consulta Ambiente di runtime Apache Spark e Configurazione di garbage collection Spark su Amazon EMR 6.1.0.

  • L'utilizzo di Pig con Oozie (e all'interno di Hue, dal momento che Hue utilizza le operazioni Oozie per eseguire gli script Pig) genera un errore che impedisce il caricamento di una libreria native-lzo. Questo messaggio di errore è informativo e non impedisce l'esecuzione di Pig.

  • Supporto della simultaneità di Hudi: attualmente, le scritture simultanee in una singola tabella Hudi non sono supportate. Inoltre, Hudi esegue il rollback di tutte le modifiche apportate dalle istanze di scrittura in corso prima di consentire l'avvio di una nuova istanza di scrittura. Le scritture simultanee possono interferire con questo meccanismo e introdurre condizioni di competizione, le quali possono causare il danneggiamento dei dati. È necessario assicurarsi che, come parte del flusso di lavoro di elaborazione dei dati, ci sia sempre una sola istanza di scrittura Hudi che opera su una tabella Hudi. Hudi supporta più istanze di lettura simultanee che operano sulla stessa tabella Hudi.

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

    Se esegui cluster con più nodi primari e autenticazione Kerberos nella versione 5.20.0 di Amazon EMR e successivi, è possibile che si verifichino problemi con le operazioni del cluster, quali la riduzione o l'invio di fasi, dopo che il cluster è rimasto in esecuzione per un certo periodo di 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:

    • Abilita SSH come utente hadoop al primo nodo primario del cluster EMR con più nodi primari.

    • 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.

  • Si è verificato un problema in Amazon EMR 6.1.0 che interessa i cluster che eseguono Presto. Dopo un periodo di tempo prolungato (giorni), il cluster potrebbe generare errori come «su: failed toexecute /bin/bash: Resource temporary available» o «shell request failed on channel 0". Questo problema è causato da un processo interno di Amazon EMR (InstanceController) che genera troppi processi leggeri (LWP), che alla fine fa sì che l'utente Hadoop superi il limite nproc. Ciò impedisce all'utente di aprire ulteriori processi. La soluzione a questo problema consiste nell'eseguire l'aggiornamento a EMR 6.2.0.

Versioni dei componenti 6.1.0

I componenti che Amazon EMR installa con questo rilascio sono elencati di seguito. Alcuni sono installati come parte di pacchetti di applicazione dei big data. Altri sono specifici per Amazon EMR e installati per processi e caratteristiche del sistema. Questi solitamente iniziano con emr o aws. I pacchetti di applicazione sui Big data del rilascio di Amazon EMR più recente sono di solito le versioni più recenti reperibili nella community. Mettiamo a disposizione i rilasci della community in Amazon EMR il più rapidamente possibile.

Alcuni componenti in 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 un componente della community open source denominato myapp-component con versione 2.2 è stato modificato tre volte per essere incluso in rilasci diversi di Amazon EMR, tale versione di rilascio si presenta come 2.2-amzn-2.

Componente Versione Descrizione
aws-sagemaker-spark-sdk1.3.0 SageMaker SDK Amazon Spark
emr-ddb4.14.0Connettore di Amazon DynamoDB per le applicazioni dell'ecosistema Hadoop.
emr-goodies3.1.0Librerie utili per l'ecosistema Hadoop.
emr-kinesis3.5.0Connettore di Amazon Kinesis per le applicazioni dell'ecosistema Hadoop.
emr-s3-dist-cp2.14.0Applicazione di copia distribuita ottimizzata per Amazon S3.
emr-s3-select2.0.0Connettore di EMR S3Select
emrfs2.42,0Connettore di Amazon S3 per le applicazioni dell'ecosistema Hadoop.
flink-client1.11.0Applicazioni 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-client3.2.1-amzn-1Client di riga di comando Hadoop, ad esempio "hdfs", "hadoop" o "yarn".
hadoop-hdfs-datanode3.2.1-amzn-1Servizio a livello di nodo HDFS per lo storage di blocchi.
hadoop-hdfs-library3.2.1-amzn-1Libreria e client di riga di comando HDFS
hadoop-hdfs-namenode3.2.1-amzn-1Servizio HDFS per tenere traccia dei nomi di file e delle posizioni dei blocchi.
hadoop-hdfs-journalnode3.2.1-amzn-1Servizio HDFS per gestire il giornale di registrazione del file system Hadoop su cluster HA.
hadoop-httpfs-server3.2.1-amzn-1Endpoint HTTP per le operazioni HDFS.
hadoop-kms-server3.2.1-amzn-1Server di gestione delle chiavi crittografiche basato sull'API di Hadoop. KeyProvider
hadoop-mapred3.2.1-amzn-1MapReduce librerie di motori di esecuzione per l'esecuzione di un'applicazione. MapReduce
hadoop-yarn-nodemanager3.2.1-amzn-1Servizio YARN per la gestione di container su un singolo nodo.
hadoop-yarn-resourcemanager3.2.1-amzn-1Servizio YARN per l'allocazione e la gestione delle risorse di cluster e delle applicazioni distribuite.
hadoop-yarn-timeline-server3.2.1-amzn-1Servizio per il recupero di informazioni correnti e della cronologia per applicazioni YARN.
hbase-hmaster2.2.5Servizio per un HBase cluster responsabile del coordinamento delle regioni e dell'esecuzione dei comandi amministrativi.
hbase-region-server2.2.5Servizio per servire una o più HBase regioni.
hbase-client2.2.5HBase client da riga di comando.
hbase-rest-server2.2.5Servizio che fornisce un endpoint RESTful HTTP per. HBase
hbase-thrift-server2.2.5Servizio che fornisce un endpoint Thrift a. HBase
hcatalog-client3.1.2-amzn-2Client a riga di comando "hcat" per la manipolazione del server hcatalog.
hcatalog-server3.1.2-amzn-2Fornitura di servizi HCatalog, un livello di gestione delle tabelle e dello storage per applicazioni distribuite.
hcatalog-webhcat-server3.1.2-amzn-2Endpoint HTTP che fornisce un'interfaccia REST a HCatalog.
hive-client3.1.2-amzn-2Client a riga di comando Hive.
hive-hbase3.1.2-amzn-2Client Hive-hbase.
hive-metastore-server3.1.2-amzn-2Servizio per l'accesso al metastore Hive, un repository semantico per lo storage di metadati per SQL sulle operazioni Hadoop.
hive-server23.1.2-amzn-2Servizio per l'accettazione di query Hive come richieste Web.
hudi0.5.2-incubating-amzn-2Framework di elaborazione incrementale per alimentare la pipiline dei dati a bassa latenza e alta efficienza.
hudi-presto0.5.2-incubating-amzn-2Libreria bundle per eseguire Presto con Hudi.
hudi-prestosql0.5.2-incubating-amzn-2Libreria bundle per eseguire PrestoSQL con Hudi.
hudi-spark0.5.2-incubating-amzn-2Libreria bundle per eseguire Spark con Hudi.
hue-server4.7.1Applicazione Web per l'analisi di dati mediante le applicazioni dell'ecosistema Hadoop
jupyterhub1.1.0Server multi-utente per notebook Jupyter
livy-server0.7.0-incubatingInterfaccia REST per l'interazione con Apache Spark
nginx1.12.1nginx [motore x] è un server proxy inverso e HTTP
mxnet1.6.0Una libreria flessibile, scalabile ed efficiente per il deep learning.
mariadb-server5.5.64+Server di database MariaDB.
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.
opencv4.3.0Open Source Computer Vision Library.
phoenix-library5.0.0- -2,0 HBaseLe librerie Phoenix per server e client
phoenix-query-server5.0.0- -2,0 HBaseUn server leggero che fornisce accesso JDBC nonché buffer di protocollo e accesso in formato JSON all'API Avatica
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.
prestosql-coordinator338Servizio per l'accettazione di query e la gestione dell'esecuzione di query tra componenti prestosql-workers.
prestosql-worker338Servizio per l'esecuzione di parti di una query.
prestosql-client338Presto 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-server2.0.0Sistema di gestione delle chiavi Apache Ranger
spark-client3.0.0-amzn-0Client a riga di comando Spark.
spark-history-server3.0.0-amzn-0Interfaccia utente Web per la visualizzazione di eventi registrati per la durata di un'applicazione Spark completata.
spark-on-yarn3.0.0-amzn-0Motore di esecuzione in memoria per YARN.
spark-yarn-slave3.0.0-amzn-0Librerie Apache Spark necessarie per gli slave YARN.
sqoop-client1.4.7Client a riga di comando Apache Sqoop.
tensorflow2.1.0TensorFlow libreria software open source per il calcolo numerico ad alte prestazioni.
tez-on-yarn0.9.2L'applicazione e le librerie tez YARN.
webserver2.4.41+Server Apache HTTP.
zeppelin-server0.9.0-preview1Notebook 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 6.1.0

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

Classificazioni emr-6.1.0
Classificazioni Descrizione

capacity-scheduler

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

container-executor

Modificare i valori nel file container-executor.cfg di Hadoop YARN.

container-log4j

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

core-site

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

emrfs-site

Modifica le impostazioni EMRFS.

flink-conf

Modifica le impostazione flink-conf.yaml.

flink-log4j

Modifica le impostazioni Flink log4j.properties.

flink-log4j-yarn-session

Modifica 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 curate da Amazon EMR per Apache. HBase

hbase-env

Modifica i valori nell'ambiente. HBase

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 crittografia HDFS.

hdfs-env

Modifica i valori nell'ambiente HDFS.

hdfs-site

Modifica i valori nel file hdfs-site.xml di HDFS.

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 .xml HCatalog. proto-hive-site

hcatalog-webhcat-env

Modifica i valori nell'ambiente HCatalog HCat Web.

hcatalog-webhcat-log4j2

Modifica i valori nelle proprietà HCatalog HCat log4j2.properties di Web.

hcatalog-webhcat-site

Modificare i valori nel file webhcat-site.xml di HCatalog WebHCat.

hive

Impostazioni Amazon EMR per Apache Hive.

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

Cambia i valori nel file jupyterhub_config.py JupyterHubs.

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.

prestosql-log

Modifica i valori nel file log.properties di Presto.

prestosql-config

Modifica i valori nel file config.properties di Presto.

prestosql-password-authenticator

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

prestosql-env

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

prestosql-node

Modifica i valori nel file node.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-blackhole

Modifica i valori nel file blackhole.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-cassandra

Modifica i valori nel file cassandra.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-hive

Modifica i valori nel file hive.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-jmx

Modifica i valori nel file jmx.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-kafka

Modifica i valori nel file kafka.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-localfile

Modifica i valori nel file localfile.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-memory

Modifica i valori nel file memory.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-mongodb

Modifica i valori nel file mongodb.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-mysql

Modifica i valori nel file mysql.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-postgresql

Modifica i valori nel file postgresql.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-raptor

Modifica i valori nel file raptor.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-redis

Modifica i valori nel file redis.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-redshift

Modifica i valori nel file redshift.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-tpch

Modifica i valori nel file tpch.properties di PrestoSQL.

prestosql-connector-tpcds

Modifica i valori nel file tpcds.properties di PrestoSQL.

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 Ranger KMS.

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 connessione SSL di MySQL con Ranger KMS.

spark

Impostazioni Amazon EMR 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

Modifica i valori nell'ambiente YARN.

yarn-site

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

zeppelin-env

Modifica i valori nell'ambiente Zeppelin.

zookeeper-config

Cambia i valori nel ZooKeeper file zoo.cfg.

zookeeper-log4j

Modifica i valori nel file ZooKeeper log4j.properties.