特定の Java 仮想マシンを使用するようにアプリケーションを設定

Amazon EMR は、リリースごとに、デフォルトの Java 仮想マシン (JVM) のバージョンが異なります。このページでは、さまざまなリリースやアプリケーションに対する JVM サポートについて説明します。

考慮事項

アプリケーションでサポートされている Java バージョンについては、Amazon EMR リリースガイドのアプリケーションのページを参照してください。

Amazon EMR のクラスター内で実行可能なランタイムバージョンは 1 つのみであり、同じクラスターで、異なるランタイムバージョンを実行し、異なるノードまたはアプリケーションを稼働させることはできません。
Amazon EMR 7.x の場合、Apache Livy を除く、Java 17 をサポートするアプリケーションのデフォルトの Java 仮想マシン (JVM) は Java 17 です。アプリケーションでサポートされている JDK バージョンの詳細については、Amazon EMR リリースガイドの対応するリリースページを参照してください。
Amazon EMR 7.1.0 以降、Flink は Java 17 をサポートし、デフォルトで Java 17 に設定されています。別のバージョンの Java ランタイムを使用するには、flink-conf の設定を上書きします。Java 8 または Java 11 を使用するように Flink を設定する方法の詳細については、「Configure Flink to run with Java 11」を参照してください。
Amazon EMR 5.x および 6.x の場合、デフォルトの Java 仮想マシン (JVM) は Java 8 です。
- Amazon EMR リリース 6.12.0 以降の場合、一部のアプリケーションも Java 11 と 17 をサポートしています。
- Amazon EMR リリース 6.9.0 以降の場合、Trino はデフォルトで Java 17 をサポートしています。Java 17 と Trino の詳細については、Trino のブログ、「Trino updates to Java 17」を参照してください。

ランタイムバージョンを選択する際には、次に示すアプリケーション固有の考慮事項に留意してください。

Java 設定に関する、アプリケーション固有の注意点
アプリケーション	Java の設定に関する注意点
Spark	Spark をデフォルト以外の Java バージョンで稼働させるには、Spark と Hadoop の両方を設定する必要があります。例については、「JVM をオーバーライドする」を参照してください。プライマリインスタンスプロセスの Java ランタイムを更新するには、`spark-env` の `JAVA_HOME` を設定します。例えば、spark-submit、spark-shell、Spark History Server などです。 Hadoop の設定を変更して Spark エグゼキューターと YARN `ApplicationMaster` の Java ランタイムを更新してください。
Spark RAPIDS	Spark 用に設定されている Java バージョンで RAPIDS を実行できます。
Iceberg	Iceberg は、それを使用するアプリケーションの設定済み Java バージョンで稼働させることができます。
差分	Delta は、それを使用するアプリケーションの設定済み Java バージョンで稼働させることができます。
Hudi	Hudi は、それを使用するアプリケーションの設定済み Java バージョンで稼働させることができます。
Hadoop	Hadoop の JVM を更新するには、`hadoop-env` を変更します。例については、「JVM をオーバーライドする」を参照してください。
[Hive]	Hive の Java バージョンを 11 または 17 に設定するには、Hadoop の JVM 設定で、使用する Java バージョンを指定します。
HBase	HBase の JVM を更新するには、`hbase-env` を変更します。デフォルトの場合、Amazon EMR では、Hadoop の JVM 設定に基づいて HBase の JVM が設定されます。ただし、`hbase-env` の設定をオーバーライドした場合を除きます。例については、「JVM をオーバーライドする」を参照してください。
Flink	Flink の JVM を更新するには、`flink-conf` を変更します。デフォルトの場合、Amazon EMR では、Hadoop の JVM 設定に基づいて Flink の JVM が設定されます。ただし、`flink-conf` の設定をオーバーライドした場合を除きます。詳細については、「Flink が Java 11 で実行されるよう設定する」を参照してください。
Oozie	Oozie が Java 11 または 17 で稼働するように構成するには、Oozie サーバーと Oozie LauncherAM ランチャー AM の設定を行い、クライアント側の実行ファイルとジョブ設定を変更します。`EmbeddedOozieServer` を設定して、Java 17 で稼働させることもできます。詳細については、「Oozie 用の Java バージョンの設定」を参照してください。
Pig	Pig は Java 8 のみをサポートしています。Hadoop で Java 11 または 17 を使用し、それと同じクラスターで Pig を稼働させることはできません。

JVM をオーバーライドする

Amazon EMR リリースの JVM 設定をオーバーライドするには (例えば、Amazon EMR リリース 6.12.0 を使用するクラスターで Java 17 を使用するなど)、JAVA_HOME をその環境分類に設定します。この場合の環境分類は application-env であり、Flink を除くすべてのアプリケーションに適用されます。Flink の環境分類は flink-conf です。Flink の Java ランタイムを設定する手順については、「Flink が Java 11 で実行されるよう設定する」を参照してください。

トピック

JVM 設定をオーバーライドし Apache Spark を使用する
JVM 設定をオーバーライドし Apache HBase を使用する
JVM 設定をオーバーライドし Apache Hadoop と Hive を使用する

JVM 設定をオーバーライドし Apache Spark を使用する

Amazon EMR リリース 6.12 以降で Spark を使用し、クラスターモードで送信するドライバーを作成すると、そのドライバーは Java 8 を使用します。ただし、エグゼキューターが Java 11 または 17 を使用するよう環境を設定できます。Amazon EMR リリース 5.x より前のリリースで Spark を使用し、クラスターモードで送信するドライバーを作成すると、ドライバーは Java 7 を使用しますが、エグゼキューターが Java 8 を使用するよう環境を設定できます。

Spark の JVM をオーバーライドするには、Hadoop 分類と Spark 分類の両方を設定すると良いでしょう。


{
"Classification": "hadoop-env", 
        "Configurations": [
            {
"Classification": "export", 
                "Configurations": [], 
                "Properties": {
"JAVA_HOME": "/usr/lib/jvm/java-1.8.0"
                }
            }
        ], 
        "Properties": {}
    }, 
    {
"Classification": "spark-env", 
        "Configurations": [
            {
"Classification": "export", 
                "Configurations": [], 
                "Properties": {
"JAVA_HOME": "/usr/lib/jvm/java-1.8.0"
                }
            }
        ], 
        "Properties": {}
    }

JVM 設定をオーバーライドし Apache HBase を使用する

HBase で Java 11 が使用されるように設定するには、クラスターの起動時に次の設定を行います。



[
  {
    "Classification": "hbase-env", 
    "Configurations": [
      {
        "Classification": "export", 
        "Configurations": [], 
        "Properties": {
          "JAVA_HOME": "/usr/lib/jvm/jre-11"
        }
      }
    ], 
    "Properties": {}
  }
]

JVM 設定をオーバーライドし Apache Hadoop と Hive を使用する

次の例は、JVM をバージョン 17 に設定し、Hadoop と Hive を利用可能にする方法を示しています。


[
    {
        "Classification": "hadoop-env", 
            "Configurations": [
                {
                    "Classification": "export", 
                    "Configurations": [], 
                    "Properties": {
                        "JAVA_HOME": "/usr/lib/jvm/jre-17"
                    }
                }
        ], 
        "Properties": {}
    }
]

サービスポート

以下は YARN および HDFS サービスポートです。これらの設定には、Hadoop のデフォルトが反映されます。特に文言化されていない限り、他のアプリケーションサービスはデフォルトのポートでホストされます。詳細については、アプリケーションのプロジェクトドキュメントを参照してください。

YARN と HDFS のポート設定
設定	ホスト名 / ポート
`fs.default.name`	デフォルト (`hdfs://emrDeterminedIP:8020`)
`dfs.datanode.address`	デフォルト (`0.0.0.0:50010`)
`dfs.datanode.http.address`	デフォルト (`0.0.0.0:50075`)
`dfs.datanode.https.address`	デフォルト (`0.0.0.0:50475`)
`dfs.datanode.ipc.address`	デフォルト (`0.0.0.0:50020`)
`dfs.http.address`	デフォルト (`0.0.0.0:50070`)
`dfs.https.address`	デフォルト (`0.0.0.0:50470`)
`dfs.secondary.http.address`	デフォルト (`0.0.0.0:50090`)
`yarn.nodemanager.address`	デフォルト (`${yarn.nodemanager.hostname}:0`)
`yarn.nodemanager.localizer.address`	デフォルト (`${yarn.nodemanager.hostname}:8040`)
`yarn.nodemanager.webapp.address`	デフォルト (`${yarn.nodemanager.hostname}:8042`)
`yarn.resourcemanager.address`	デフォルト (`${yarn.resourcemanager.hostname}:8032`)
`yarn.resourcemanager.admin.address`	デフォルト (`${yarn.resourcemanager.hostname}:8033`)
`yarn.resourcemanager.resource-tracker.address`	デフォルト (`${yarn.resourcemanager.hostname}:8031`)
`yarn.resourcemanager.scheduler.address`	デフォルト (`${yarn.resourcemanager.hostname}:8030`)
`yarn.resourcemanager.webapp.address`	デフォルト (`${yarn.resourcemanager.hostname}:8088`)
`yarn.web-proxy.address`	デフォルト (`no-value`)
`yarn.resourcemanager.hostname`	`emrDeterminedIP`

注記

emrDeterminedIP とは、Amazon EMR コントロールプレーンで生成された IP アドレスのことです。新しいバージョンでは、この規則は削除されています ( yarn.resourcemanager.hostname および fs.default.name 設定は除く)。

アプリケーションユーザー

アプリケーションでは、プロセスを独自のユーザーとして実行します。たとえば、Hive JVM はユーザー hive として、MapReduce JVM は mapred として実行されます。これを、次のプロセスステータスの例に示します。


USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
hive      6452  0.2  0.7 853684 218520 ?       Sl   16:32   0:13 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Xmx256m -Dhive.log.dir=/var/log/hive -Dhive.log.file=hive-metastore.log -Dhive.log.threshold=INFO -Dhadoop.log.dir=/usr/lib/hadoop
hive      6557  0.2  0.6 849508 202396 ?       Sl   16:32   0:09 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Xmx256m -Dhive.log.dir=/var/log/hive -Dhive.log.file=hive-server2.log -Dhive.log.threshold=INFO -Dhadoop.log.dir=/usr/lib/hadoop/l
hbase     6716  0.1  1.0 1755516 336600 ?      Sl   Jun21   2:20 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_master -XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p -Xmx1024m -ea -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode -Dhbase.log.dir=/var/
hbase     6871  0.0  0.7 1672196 237648 ?      Sl   Jun21   0:46 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_thrift -XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p -Xmx1024m -ea -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode -Dhbase.log.dir=/var/
hdfs      7491  0.4  1.0 1719476 309820 ?      Sl   16:32   0:22 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_namenode -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/var/log/hadoop-hdfs -Dhadoop.log.file=hadoop-hdfs-namenode-ip-10-71-203-213.log -Dhadoo
yarn      8524  0.1  0.6 1626164 211300 ?      Sl   16:33   0:05 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_proxyserver -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/var/log/hadoop-yarn -Dyarn.log.dir=/var/log/hadoop-yarn -Dhadoop.log.file=yarn-yarn-
yarn      8646  1.0  1.2 1876916 385308 ?      Sl   16:33   0:46 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_resourcemanager -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/var/log/hadoop-yarn -Dyarn.log.dir=/var/log/hadoop-yarn -Dhadoop.log.file=yarn-y
mapred    9265  0.2  0.8 1666628 260484 ?      Sl   16:33   0:12 /usr/lib/jvm/java-openjdk/bin/java -Dproc_historyserver -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/usr/lib/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=hadoop.log -Dhadoop.home.dir=/usr/lib/hadoop

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