아마존 EMR 릴리스 6.0.0 - 아마존 EMR
6.0.0 애플리케이션 버전6.0.0 릴리스 정보6.0.0 구성 요소 버전6.0.0 구성 분류

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아마존 EMR 릴리스 6.0.0

6.0.0 애플리케이션 버전

이 릴리스에서 지원되는 애플리케이션은 Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hudi, Hue, JupyterHub, Livy, MXNet, Oozie, Phoenix, Presto, Spark, TensorFlow, Tez, Zeppelin, ZooKeeper입니다.

아래 표에는 이번 Amazon EMR 릴리스에서 사용 가능한 애플리케이션 EMR 버전과 이전 세 개의 Amazon 릴리스 (해당하는 경우) 의 애플리케이션 버전이 나열되어 있습니다.

각 Amazon EMR 릴리스의 애플리케이션 버전에 대한 포괄적인 내역은 다음 주제를 참조하십시오.

애플리케이션 버전 정보
emr-6.1.1 emr-6.1.0 emr-6.0.1 emr-6.0.0
AWS SDKJava의 경우 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

6.0.0 릴리스 정보

다음 릴리스 노트에는 Amazon EMR 릴리스 6.0.0에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

최초 릴리스 날짜: 2020년 3월 10일

지원되는 애플리케이션

  • AWS SDK for Java 버전 1.11.711

  • Ganglia 버전 3.7.2

  • Hadoop 버전 3.2.1

  • HBase버전 2.2.3

  • HCatalog버전 3.1.2

  • Hive 버전 3.1.2

  • Hudi 버전 0.5.0-incubating

  • Hue 버전 4.4.0

  • JupyterHub 버전 1.0.0

  • Livy 버전 0.6.0

  • MXNet버전 1.5.1

  • Oozie 버전 5.1.0

  • Phoenix 버전 5.0.0

  • Presto 버전 0.230

  • Spark 버전 2.4.4

  • TensorFlow 버전 1.14.0

  • 제플린 버전 0.9.0- SNAPSHOT

  • Zookeeper 버전 3.4.14

  • 커넥터 및 드라이버: DynamoDB Connector 4.14.0

참고

아마존 버전 6.0.0에서는 플링크, 스쿱, 피그, 마하우트를 사용할 수 없습니다. EMR

새로운 기능

  • YARNDocker 런타임 지원 - 이제 Spark 작업과 같은 YARN 애플리케이션을 Docker 컨테이너 컨텍스트에서 실행할 수 있습니다. 이를 통해 Amazon EMR 클러스터에 사용자 지정 라이브러리를 설치할 필요 없이 Docker 이미지에서 종속성을 쉽게 정의할 수 있습니다. 자세한 내용은 Docker 통합 구성 및 Amazon 6.0.0을 사용하여 Docker로 Spark 애플리케이션 실행을 참조하십시오. EMR

  • Hive LLAP 지원 - Hive는 이제 향상된 쿼리 성능을 위한 LLAP 실행 모드를 지원합니다. 자세한 내용은 Hive 사용을 참조하십시오. LLAP

변경 사항, 향상된 기능 및 해결된 문제

  • 이 릴리스에서는 Amazon EMR Scaling이 클러스터를 성공적으로 확장/축소하지 못하거나 애플리케이션 장애를 일으킬 때 발생하는 문제를 수정하기 위한 릴리스입니다.

  • Amazon EMR 온 클러스터 데몬이 YARN 노드 상태 및 HDFS 노드 상태 수집과 같은 상태 확인 활동을 실행할 때 활용도가 높은 대규모 클러스터에 대한 조정 요청이 실패하는 문제를 수정했습니다. 이는 클러스터 내 데몬이 노드의 상태 데이터를 내부 Amazon EMR 구성 요소에 전달할 수 없었기 때문에 발생했습니다.

  • IP 주소를 재사용할 때 노드 상태를 올바르게 추적하도록 EMR 클러스터 내 데몬이 개선되어 조정 작업 중 안정성이 향상되었습니다.

  • SPARK-29683. Spark에서는 사용 가능한 모든 노드가 거부 목록에 있다고 가정했기 때문에 클러스터 스케일 다운 중에 작업 실패가 발생하는 문제를 수정했습니다.

  • YARN-9011. 클러스터를 확장 또는 축소하려고 할 때 YARN 해지 시 경쟁 상태로 인해 작업 실패가 발생하는 문제를 수정했습니다.

  • Amazon EMR 온 클러스터 데몬과YARN/사이에서 노드 상태가 항상 일관되도록 하여 클러스터 조정 중 단계 또는 작업 실패 문제를 수정했습니다. HDFS

  • Kerberos 인증으로 활성화된 Amazon 클러스터에서 축소 및 단계 제출과 같은 EMR 클러스터 작업이 실패하는 문제를 수정했습니다. 이는 Amazon EMR 온 클러스터 데몬이 Kerberos 티켓을 갱신하지 않았기 때문입니다. Kerberos 티켓은 기본 노드에서 HDFS YARN 실행되는/와 안전하게 통신하는 데 필요합니다.

  • 최신 Amazon EMR 릴리스에서는 Amazon 이전 AL2 버전에서 “최대 열린 파일 수” 한도가 낮아지는 문제가 해결되었습니다. EMR 아마존 EMR 릴리스 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 이상 버전에는 이제 더 높은 “열린 파일 수” 설정이 포함된 영구 수정 사항이 포함되어 있습니다.

  • Amazon Linux

    • Amazon Linux 2는 EMR 6.x 릴리스 시리즈의 운영 체제입니다.

    • systemd중고 inAmazon Linux 1 대신 서비스 관리에 upstart 사용됩니다.

  • 자바 개발 키트 (JDK)

    • JDKCorretto 8은 6.x 릴리스 시리즈의 JDK 기본값입니다EMR.

  • Scala

    • Scala 2.12는 Apache Spark 및 Apache Livy와 함께 사용됩니다.

  • Python 3

    • Python 3은 이제 에서 사용되는 파이썬의 기본 EMR 버전입니다.

  • YARN노드 라벨

    • Amazon EMR 6.x 릴리스 시리즈부터 YARN 노드 레이블 기능이 기본적으로 비활성화됩니다. 애플리케이션 마스터 프로세스는 기본적으로 코어 및 작업 노드 모두에서 실행할 수 있습니다. 다음 yarn.node-labels.enabled 속성을 구성하여 YARN 노드 레이블 기능을 활성화할 수 있습니다. yarn.node-labels.am.default-node-label-expression 자세한 내용은 프라이머리, 코어 및 태스크 노드 이해를 참조하세요.

알려진 문제

  • 이전 버전에서는 “최대 열린 파일 수” 제한이 낮아집니다 AL2 [최신 릴리즈에서 수정됨]. 아마존 EMR 릴리스: emr-5.30.x, emr-5.31.0, emr-5.32.0, emr-6.0.0, emr-6.1.0 및 emr-6.2.0은 이전 버전의 리눅스 2 () 를 기반으로 합니다. 이 버전에는 아마존 클러스터를 기본값으로 생성할 때 “열린 파일 최대”에 대한 하한 설정이 있습니다. ofAmazon AL2 EMR AMI 아마존 EMR 릴리스 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 이상 버전에는 더 높은 “열린 파일 수” 설정이 포함된 영구 수정 사항이 포함되어 있습니다. 열린 파일 한도가 낮은 릴리스의 경우 Spark 작업을 제출할 때 'Too many open files' 오류가 발생합니다. 영향을 받는 릴리스에서 Amazon EMR 기본값은 “열린 파일 최대”에 대한 기본 ulimit 설정이 4096으로 설정되어 AMI 있으며, 이는 Linux 2의 65536개 파일 제한보다 낮습니다. latestAmazon AMI '최대 열린 파일'에 대한 더 낮은 ulimit 설정을 사용하면 Spark 드라이버와 실행기가 4,096개가 넘는 파일을 열려고 할 때 Spark 작업이 실패합니다. 이 문제를 해결하기 위해 EMR Amazon에는 클러스터 생성 시 ulimit 설정을 조정하는 부트스트랩 작업 (BA) 스크립트가 있습니다.

    이 문제에 대한 영구 수정이 없는 이전 Amazon EMR 버전을 사용하는 경우 다음 해결 방법을 통해 인스턴스 컨트롤러 ulimit를 최대 65536개의 파일로 명시적으로 설정할 수 있습니다.

    명령줄에서 ulimit를 명시적으로 설정합니다.

    1. /etc/systemd/system/instance-controller.service를 편집하여 Service 섹션에 다음 파라미터를 추가합니다.

      LimitNOFILE=65536

      LimitNPROC=65536

    2. 재시작 InstanceController

      $ sudo systemctl daemon-reload

      $ sudo systemctl restart instance-controller

    부트스트랩 작업(BA)을 사용하여 ulimit 설정

    클러스터 생성 시 부트스트랩 작업(BA) 스크립트를 사용하여 instance-controller ulimit를 65,536개 파일로 구성할 수도 있습니다.

    #!/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

  • SparkR 및 spark-shell을 PySpark 포함한 Spark 대화형 셸은 추가 라이브러리와 함께 Docker를 사용하는 것을 지원하지 않습니다.

  • Amazon EMR 버전 6.0.0에서 Python 3을 사용하려면 를 PATH 추가해야 합니다. yarn.nodemanager.env-whitelist

  • AWS Glue 데이터 카탈로그를 Hive의 메타스토어로 사용하는 경우에는 Live Long 및 Process (LLAP) 기능이 지원되지 않습니다.

  • Spark 및 Docker 통합과 함께 Amazon EMR 6.0.0을 사용하는 경우 Docker 런타임으로 Spark 작업을 제출할 때 실패를 방지하려면 클러스터의 인스턴스를 동일한 인스턴스 유형과 동일한 양의 EBS 볼륨으로 구성해야 합니다.

  • 아마존 EMR 6.0.0에서는 HBase 아마존 S3의 스토리지 모드가 HBASE-24286. 문제의 영향을 받습니다. HBase기존 S3 데이터를 사용하여 클러스터를 생성할 때는 마스터를 초기화할 수 없습니다.

  • 여러 프라이머리 노드와 Kerberos 인증을 사용하는 클러스터에서 알려진 문제

    Amazon EMR 릴리스 5.20.0 이상에서 여러 기본 노드와 Kerberos 인증을 사용하여 클러스터를 실행하는 경우, 클러스터를 일정 기간 실행한 후 규모 축소 또는 단계 제출과 같은 클러스터 작업에 문제가 발생할 수 있습니다. 기간은 정의한 Kerberos 티켓 유효 기간에 따라 다릅니다. 스케일 다운 문제는 제출한 자동 스케일 다운 및 명시적 스케일 다운 요청 모두에 영향을 미칩니다. 이외의 다른 클러스터 작업도 영향을 받을 수 있습니다.

    해결 방법:

    • SSH여러 기본 노드가 있는 EMR 클러스터의 주요 기본 노드의 hadoop 사용자입니다.

    • 다음 명령을 실행하여 hadoop 사용자의 Kerberos 티켓을 갱신합니다.

      kinit -kt <keytab_file> <principal>

      일반적으로 keytab 파일은 /etc/hadoop.keytab에 있으며, 보안 주체는 hadoop/<hostname>@<REALM> 양식입니다.

    참고

    이 해결 방법은 Kerberos 티켓이 유효한 기간에 작동합니다. 이 기간은 기본적으로 10시간이지만 Kerberos 설정으로 구성할 수 있습니다. Kerberos 티켓이 만료되면 위 명령을 다시 실행해야 합니다.

6.0.0 구성 요소 버전

Amazon이 이번 EMR 릴리스와 함께 설치하는 구성 요소는 다음과 같습니다. 일부는 빅 데이터 애플리케이션 패키지의 일부로 설치됩니다. 다른 것들은 Amazon에서만 사용할 수 EMR 있으며 시스템 프로세스 및 기능용으로 설치됩니다. 이는 일반적으로 emr 또는 aws로 시작됩니다. 가장 최근 Amazon EMR 릴리스의 빅 데이터 애플리케이션 패키지는 일반적으로 커뮤니티에서 찾을 수 있는 최신 버전입니다. Amazon에서는 가능한 한 EMR 빨리 커뮤니티 릴리스를 제공합니다.

Amazon의 일부 구성 요소는 커뮤니티 EMR 버전과 다릅니다. 이러한 구성 요소에는 CommunityVersion-amzn-EmrVersion 양식의 버전 레이블이 있습니다. EmrVersion은 0에서 시작합니다. 예를 들어 버전 2.2로 이름이 지정된 myapp-component 오픈 소스 커뮤니티 구성 요소가 여러 Amazon EMR 릴리스에 포함되도록 세 번 수정된 경우 릴리스 버전은 로 2.2-amzn-2 나열됩니다.

구성 요소 버전 설명
aws-sagemaker-spark-sdk1.2.6아마존 SageMaker 스파크 SDK
emr-ddb4.14.0하둡 에코시스템 애플리케이션용 Amazon DynamoDB 커넥터
emr-goodies3.0.0편리한 하둡 에코시스템용 추가 라이브러리
emr-kinesis3.5.0하둡 에코시스템 애플리케이션용 Amazon Kinesis 커넥터.
emr-s3-dist-cp2.14.0Amazon S3용으로 최적화된 분사 복사 애플리케이션.
emr-s3-select1.5.0EMRS3 셀렉트 커넥터
emrfs2.39.0하둡 에코시스템 애플리케이션용 Amazon S3 커넥터.
ganglia-monitor3.7.2하둡 에코시스템 애플리케이션용 내장형 Ganglia 에이전트와 Ganglia 모니터링 에이전트.
ganglia-metadata-collector3.7.2Ganglia 모니터링 에이전트의 측정치를 집계하기 위한 Ganglia 메타데이터 수집기.
ganglia-web3.7.1Ganglia 메타데이터 수집기에서 수집되는 측정치를 볼 수 있는 웹 애플리케이션.
hadoop-client3.2.1-amzn-0'hdfs', 'hadoop', 'yarn' 등과 같은 하둡 명령줄 클라이언트
hadoop-hdfs-datanode3.2.1-amzn-0HDFS블록 저장을 위한 노드 수준 서비스.
hadoop-hdfs-library3.2.1-amzn-0HDFS명령줄 클라이언트 및 라이브러리
hadoop-hdfs-namenode3.2.1-amzn-0HDFS파일 이름 및 블록 위치를 추적하는 서비스입니다.
hadoop-hdfs-journalnode3.2.1-amzn-0HDFSHA 클러스터의 Hadoop 파일 시스템 저널을 관리하는 서비스입니다.
hadoop-httpfs-server3.2.1-amzn-0HTTPHDFS운영을 위한 엔드포인트.
hadoop-kms-server3.2.1-amzn-0하둡 기반 암호화 키 관리 서버. KeyProvider API
hadoop-mapred3.2.1-amzn-0MapReduce 애플리케이션 실행을 위한 실행 엔진 라이브러리. MapReduce
hadoop-yarn-nodemanager3.2.1-amzn-0YARN개별 노드의 컨테이너를 관리하는 서비스입니다.
hadoop-yarn-resourcemanager3.2.1-amzn-0YARN클러스터 리소스 및 분산 애플리케이션을 할당하고 관리하기 위한 서비스입니다.
hadoop-yarn-timeline-server3.2.1-amzn-0응용 프로그램의 현재 및 과거 정보를 검색하는 YARN 서비스입니다.
hbase-hmaster2.2.3지역 조정 및 관리 명령 실행을 담당하는 HBase 클러스터를 위한 서비스입니다.
hbase-region-server2.2.3하나 이상의 HBase 지역에 서비스를 제공하는 서비스.
hbase-client2.2.3HBase명령줄 클라이언트.
hbase-rest-server2.2.3RESTfulHTTP엔드포인트를 제공하는 서비스. HBase
hbase-thrift-server2.2.3Thrift 엔드포인트를 제공하는 서비스. HBase
hcatalog-client3.1.2-amzn-0hcatalog-server를 조정하기 위한 'hcat' 명령줄 클라이언트
hcatalog-server3.1.2-amzn-0서비스 제공HCatalog, 분산 애플리케이션을 위한 테이블 및 스토리지 관리 계층.
hcatalog-webhcat-server3.1.2-amzn-0HTTP에 대한 REST 인터페이스를 제공하는 엔드포인트HCatalog.
hive-client3.1.2-amzn-0Hive 명령줄 클라이언트
hive-hbase3.1.2-amzn-0Hive-hbase 클라이언트
hive-metastore-server3.1.2-amzn-0하둡 작업을 위한 메타데이터를 저장하는 시맨틱 리포지토리인 Hive 메타스토어에 액세스하기 위한 서비스입니다. SQL
hive-server23.1.2-amzn-0Hive 쿼리를 웹 요청으로 수락하기 위한 서비스
hudi0.5.0-incubating-amzn-1짧은 지연 시간 및 높은 효율성으로 데이터 파이프라인을 구동하는 증분 처리 프레임워크.
hudi-presto0.5.0-incubating-amzn-1Hudi로 Presto를 실행하기 위한 번들 라이브러리.
hue-server4.4.0하둡 에코시스템 애플리케이션을 사용하여 데이터를 분석하는 웹 애플리케이션.
jupyterhub1.0.0Jupyter 노트북용 다중 사용자 서버
livy-server0.6.0-incubatingRESTApache Spark와 상호 작용하기 위한 인터페이스
nginx1.12.1nginx [엔진 x] 는 역방향 프록시 HTTP 서버입니다
mxnet1.5.1유연성, 확장성 및 효율성이 뛰어난 딥 러닝용 라이브러리.
mariadb-server5.5.64 이상MariaDB 데이터베이스 서버.
nvidia-cuda9.2.88Nvidia 드라이버와 Cuda 도구 키트
oozie-client5.1.0Oozie 명령줄 클라이언트
oozie-server5.1.0Oozie 워크플로 요청을 수락하는 서비스
opencv3.4.0오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리.
phoenix-library5.0.0- -2.0 HBase서버 및 클라이언트의 phoenix 라이브러리
phoenix-query-server5.0.0- -2.0 HBaseAvatica에 JDBC 대한 액세스는 물론 프로토콜 버퍼 및 JSON 형식 액세스를 제공하는 경량 서버 API
presto-coordinator0.230presto-worker의 쿼리를 수락하고 쿼리 실행을 관리하는 서비스.
presto-worker0.230여러 쿼리를 실행하는 서비스.
presto-client0.230Presto 서버가 시작되지 않은 HA 클러스터의 대기 마스터에 설치된 Presto 명령줄 클라이언트.
r3.4.3통계 컴퓨팅용 R 프로젝트
spark-client2.4.4Spark 명령줄 클라이언트.
spark-history-server2.4.4완료된 Spark 애플리케이션의 수명에 대해 기록된 이벤트를 조회하는 웹 UI.
spark-on-yarn2.4.4용 인메모리 실행 엔진. YARN
spark-yarn-slave2.4.4슬레이브에 필요한 Apache Spark 라이브러리 YARN
tensorflow1.14.0TensorFlow 고성능 수치 계산을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리.
tez-on-yarn0.9.2tez 애플리케이션 및 라이브러리YARN.
webserver2.4.41 이상아파치 서버HTTP.
zeppelin-server0.9.0- SNAPSHOT대화형 데이터 분석이 가능한 웹 기반 노트북
zookeeper-server3.4.14구성 정보 유지 관리, 이름 지정, 분산 동기화 제공 및 그룹 서비스 제공을 위한 중앙 집중식 서비스.
zookeeper-client3.4.14ZooKeeper 커맨드 라인 클라이언트.

6.0.0 구성 분류

구성 분류를 사용하면 애플리케이션을 사용자 지정할 수 있습니다. 이러한 파일은 대개 응용 프로그램의 구성 XML 파일 (예:) 에 해당합니다hive-site.xml. 자세한 내용은 애플리케이션 구성 단원을 참조하십시오.

emr-6.0.0 분류
분류 설명

capacity-scheduler

하둡 capacity-scheduler.xml 파일의 값을 변경합니다.

container-executor

YARN하둡의 container-executor.cfg 파일에서 값을 변경하십시오.

container-log4j

하둡의 컨테이너-log4j.properties YARN 파일에서 값을 변경합니다.

core-site

하둡 core-site.xml 파일의 값을 변경합니다.

emrfs-site

EMRFS설정 변경.

hadoop-env

모든 하둡 구성 요소에 대한 하둡 환경의 값을 변경합니다.

hadoop-log4j

하둡 log4j.properties 파일의 값을 변경합니다.

hadoop-ssl-server

hadoop ssl 서버 구성을 변경합니다.

hadoop-ssl-client

hadoop ssl 클라이언트 구성을 변경합니다.

hbase

Amazon에서 EMR 엄선한 아파치 설정 HBase

hbase-env

의 환경에서 HBase 값을 변경하십시오.

hbase-log4j

HBasehbase-log4j.properties 파일에서 값을 변경합니다.

hbase-metrics

의 hadoop-metrics2-hbase.properties 파일에서 값을 변경합니다. HBase

hbase-policy

HBase의 hbase-policy.xml 파일에서 값을 변경합니다.

hbase-site

hbase-site.xml 파일에서 HBase 값을 변경합니다.

hdfs-encryption-zones

HDFS암호화 영역을 구성합니다.

hdfs-env

HDFS환경의 값을 변경하십시오.

hdfs-site

HDFS의 hdfs-site.xml 에서 값을 변경하십시오.

hcatalog-env

HCatalog의 환경에서 값을 변경하십시오.

hcatalog-server-jndi

HCatalog의 jndi.properties에서 값을 변경합니다.

hcatalog-server-proto-hive-site

.xml에서 HCatalog 값을 변경합니다. proto-hive-site

hcatalog-webhcat-env

HCatalogW ebHCat 환경의 값을 변경합니다.

hcatalog-webhcat-log4j2

HCatalogebHCatW의 log4j2.properties에서 값을 변경하십시오.

hcatalog-webhcat-site

HCatalogebHCatW의 webhcat-site.xml 파일에서 값을 변경하십시오.

hive

Amazon에서 EMR 엄선한 아파치 하이브 설정

hive-beeline-log4j2

Hive beeline-log4j2.properties 파일의 값을 변경합니다.

hive-parquet-logging

Hive parquet-logging.properties 파일의 값을 변경합니다.

hive-env

Hive 환경의 값을 변경합니다.

hive-exec-log4j2

하이브의 4j2.properties 파일에서 값을 변경하십시오. hive-exec-log

hive-llap-daemon-log4j2

하이브의 4j2.properties 파일에서 값을 변경하십시오. llap-daemon-log

hive-log4j2

Hive hive-log4j2.properties 파일의 값을 변경합니다.

hive-site

Hive hive-site.xml 파일의 값을 변경합니다.

hiveserver2-site

Hive Server2 hiveserver2-site.xml 파일의 값을 변경합니다.

hue-ini

Hue ini 파일의 값을 변경합니다.

httpfs-env

환경에서 값을 변경하십시오. HTTPFS

httpfs-site

하둡 httpfs-site.xml 파일의 값을 변경합니다.

hadoop-kms-acls

하둡 kms-acls.xml 파일의 값을 변경합니다.

hadoop-kms-env

하둡 KMS 환경에서 값을 변경합니다.

hadoop-kms-log4j

하둡 kms-log4j.properties 파일의 값을 변경합니다.

hadoop-kms-site

하둡 kms-site.xml 파일의 값을 변경합니다.

jupyter-notebook-conf

Jupyter Notebook의 jupyter_notebook_config.py 파일에서 값을 변경합니다.

jupyter-hub-conf

JupyterHubs의 jupyterhub_config.py 파일에서 값을 변경합니다.

jupyter-s3-conf

Jupyter Notebook S3 지속성 구성

jupyter-sparkmagic-conf

Sparkmagic의 config.json 파일의 값을 변경합니다.

livy-conf

Livy의 livy.conf 파일의 값을 변경합니다.

livy-env

Livy 환경의 값을 변경합니다.

livy-log4j

Livy log4j.properties 설정을 변경합니다.

mapred-env

MapReduce 애플리케이션 환경에서 값을 변경합니다.

mapred-site

MapReduce 애플리케이션의 mapred-site.xml 파일에서 값을 변경합니다.

oozie-env

Oozie 환경의 값을 변경합니다.

oozie-log4j

Oozie oozie-log4j.properties 파일의 값을 변경합니다.

oozie-site

Oozie oozie-site.xml 파일의 값을 변경합니다.

phoenix-hbase-metrics

Phoenix hadoop-metrics2-hbase.properties 파일의 값을 변경합니다.

phoenix-hbase-site

Phoenix hbase-site.xml 파일의 값을 변경합니다.

phoenix-log4j

Phoenix log4j.properties 파일의 값을 변경합니다.

phoenix-metrics

Phoenix hadoop-metrics2-phoenix.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-log

Presto log.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-config

Presto config.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-password-authenticator

Presto의 password-authenticator.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-env

Presto의 presto-env.sh 파일에서 값을 변경합니다.

presto-node

Presto의 node.properties 파일에서 값을 변경합니다.

presto-connector-blackhole

Presto blackhole.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-cassandra

Presto cassandra.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-hive

Presto hive.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-jmx

Presto jmx.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-kafka

Presto kafka.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-localfile

Presto localfile.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-memory

Presto memory.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-mongodb

Presto mongodb.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-mysql

Presto mysql.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-postgresql

Presto postgresql.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-raptor

Presto raptor.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-redis

Presto redis.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-redshift

Presto redshift.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-tpch

Presto tpch.properties 파일의 값을 변경합니다.

presto-connector-tpcds

Presto tpcds.properties 파일의 값을 변경합니다.

ranger-kms-dbks-site

레인저의 KMS dbks-site.xml 파일에서 값을 변경합니다.

ranger-kms-site

ranger-kms-site레인저의.xml 파일에서 값을 변경합니다. KMS

ranger-kms-env

Ranger KMS 환경에서 값을 변경합니다.

ranger-kms-log4j

레인저의 kms-log4j.properties 파일에서 값을 변경합니다. KMS

ranger-kms-db-ca

레인저와의 내 연결에 대한 S3의 CA 파일 값을 변경합니다. SQL SSL KMS

recordserver-env

EMR RecordServer 환경의 값을 변경하십시오.

recordserver-conf

EMR RecordServer의 erver.properties 파일에서 값을 변경합니다.

recordserver-log4j

log4j.properties 파일에서 값을 변경합니다 EMR RecordServer.

spark

Amazon에서 EMR 엄선한 아파치 스파크의 설정

spark-defaults

Spark spark-defaults.conf 파일의 값을 변경합니다.

spark-env

the Spark 환경의 값을 변경합니다.

spark-hive-site

Spark hive-site.xml 파일의 값을 변경합니다.

spark-log4j

Spark log4j.properties 파일의 값을 변경합니다.

spark-metrics

Spark metrics.properties 파일의 값을 변경합니다.

tez-site

Tez tez-site.xml 파일의 값을 변경합니다.

yarn-env

환경의 값을 변경하십시오. YARN

yarn-site

YARN의 yarn-site.xml 파일에서 값을 변경합니다.

zeppelin-env

Zeppelin 환경의 값을 변경합니다.

zookeeper-config

zoo.cfg 파일에서 ZooKeeper 값을 변경합니다.

zookeeper-log4j

ZooKeeperlog4j.properties 파일에서 값을 변경합니다.