亚马逊EMR版本 5.33.1 - Amazon EMR
5.33.1 应用程序版本5.33.1 发布说明5.33.1 组件版本5.33.1 配置分类

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

亚马逊EMR版本 5.33.1

5.33.1 应用程序版本

此版本支持以下应用程序：Flink, Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hudi, Hue, JupyterEnterpriseGateway, JupyterHub, Livy, MXNet, Mahout, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, Spark, Sqoop, TensorFlow, Tez, Zeppelin 和 ZooKeeper.

下表列出了此版本的 Amazon 中可用的应用程序版本EMR和前三个亚马逊版本中的应用程序EMR版本（如果适用）。

要全面了解每个 Amazon 版本的应用程序版本历史记录EMR，请参阅以下主题：

应用程序版本信息
emr-5.33.1 emr-5.33.0 emr-5.32.1 emr-5.32.0
AWS SDK适用于 Java 1.11.9701.11.9701.11.8901.11.890
Python 2.7、3.72.7、3.72.7、3.72.7、3.7
Scala 2.11.122.11.122.11.122.11.12
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.12.11.12.11.11.21.11.2
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.131.4.131.4.131.4.13
HCatalog2.3.72.3.72.3.72.3.7
Hadoop2.10.12.10.12.10.12.10.1
Hive2.3.72.3.72.3.72.3.7
Hudi0.7.0-amzn-10.7.0-amzn-10.6.0-amzn-00.6.0-amzn-0
Hue4.9.04.9.04.8.04.8.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway2.1.02.1.02.1.02.1.0
JupyterHub1.2.21.2.21.1.01.1.0
Livy0.7.00.7.00.7.00.7.0
MXNet1.7.01.7.01.7.01.7.0
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.2.05.2.05.2.05.2.0
Phoenix4.14.34.14.34.14.34.14.3
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.245.10.245.10.240.10.240.1
Spark2.4.72.4.72.4.72.4.7
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow2.4.12.4.12.3.12.3.1
Tez0.9.20.9.20.9.20.9.2
Trino（Prest SQL o） - - - -
Zeppelin0.9.00.9.00.8.20.8.2
ZooKeeper3.4.143.4.143.4.143.4.14

5.33.1 发布说明

以下发行说明包含亚马逊EMR版本 5.33.0/5.33.1 的信息。更改与 5.32.0 有关。

首次发布日期：2021 年 4 月 19 日

上次更新日期：2021 年 8 月 9 日

升级

  • 已将 Amazon Glue 连接器升级到版本 1.15.0

  • 已升级 AWS SDK for Java 到 1.11.970 版本

  • 已升级EMRFS到 2.46.0 版

  • 已将 EMR Goodies 升级到 2.14.0 版

  • 已将 R EMR ecord Server 升级到 1.9.0 版

  • 已EMR将 S3 Dist CP 升级到版本 2.18.0

  • 已将 S EMR ecret Agent 升级到 1.8.0 版

  • 已将 Flink 升级到版本 1.12.1

  • 已将 Hadoop 升级到版本 2.10.1-amzn-1

  • 已将 Hive 升级到版本 2.3.7-amzn-4

  • 已将 Hudi 升级到版本 0.7.0

  • 已将 Hue 升级到版本 4.9.0

  • 已将 OpenCV 升级到版本 4.5.0

  • 已将 Presto 升级到版本 0.245.1-amzn-0

  • 已将 R 升级到版本 4.0.2

  • 已将 Spark 升级到版本 2.4.7-amzn-1

  • 已升级 TensorFlow 到 2.4.1 版

  • 已将 Zeppelin 升级到版本 0.9.0

更改、增强功能和解决的问题

  • 此版本旨在修复 Amazon EMR Scaling 无法成功扩展/缩小集群或导致应用程序故障时出现的问题。

  • 修复了 Amaz EMR on 集群上守护程序运行状况检查活动（例如收集YARN节点状态和HDFS节点状态）时，对利用率很高的大型集群的扩展请求失败的问题。之所以发生这种情况，是因为集群上的守护程序无法将节点的运行状况数据传送到内部 Ama EMR zon 组件。

  • 改进了EMR集群上的守护程序，可在重复使用 IP 地址时正确跟踪节点状态，从而提高扩展操作期间的可靠性。

  • SPARK-29683。修复了集群缩减期间出现任务失败的问题，因为 Spark 假定所有可用节点都被拒绝列出。

  • YARN-9011。修复了集群尝试向上或向下扩展时，由于YARN停用过程中的争用条件而导致任务失败的问题。

  • 通过确保 Amaz EMR on 集群上守护程序和 YARN /之间的节点状态始终保持一致，修复了集群扩展期间步骤或任务失败的问题。HDFS

  • 修复了启用了 Kerberos 身份验证的 Amazon 集群的EMR集群操作（例如缩减和步骤提交）失败的问题。这是因为 Amaz EMR on 集群上守护程序没有续订 Kerberos 票证，而要与主节点上YARN运行的 HDFS /进行安全通信，则需要续订 Kerberos 票证。

  • 较新的Amazon EMR 版本通过降低亚马逊较旧AL2版本的 “最大打开文件数” 限制来解决这个问题EMR。亚马逊EMR发布的5.30.1、5.30.2、5.31.1、5.32.1、5.32.1、6.0.1、6.1.1、6.2.1、5.33.0、6.3.0及更高版本现在包含一个永久修复程序，其中包含一个具有更高的 “最大打开文件数” 设置的永久修复。

  • 配置群集以修复 Apache T YARN imeline Server 版本 1 和 1.5 的性能问题

    Apache T YARN imeline Server 版本 1 和 1.5 可能会导致非常活跃的大型EMR集群出现性能问题yarn.resourcemanager.system-metrics-publisher.enabled=true，尤其是在使用 Amazon EMR 的默认设置时。开源YARN时间轴服务器 v2 解决了与时间YARN轴服务器可扩展性相关的性能问题。

    此问题的其他解决方法包括：

    • 配置 yarn.resourceManager system-metrics-publisheryarn-site.xml 中的.enabled=false。

    • 如下所述，在创建群集时启用此问题的修复程序。

    以下 Amazon EMR 版本包含针对此YARN时间轴服务器性能问题的修复程序。

    EMR5.30.2、5.31.1、5.32.1、5.33.1、5.34.x、6.0.1、6.1.1、6.2.1、6.3.1、6.3.1、6.3.1、6.4.x

    要在上述任何指定的 Amazon EMR 版本上启用修复，请在使用aws emr create-cluster命令参数传true入的配置JSON文件中将这些属性设置为：--configurations file://./configurations.json。或者使用重新配置控制台 UI 启用修复程序。

    配置 .json 文件内容的示例：

    [
{
"Classification": "yarn-site",
"Properties": {
"yarn.resourcemanager.system-metrics-publisher.timeline-server-v1.enable-batch": "true",
"yarn.resourcemanager.system-metrics-publisher.enabled": "true"
},
"Configurations": []
}
]

  • 现在，从 Hive 元存储中获取分区位置进行 Spark 插入查询时，Spark 运行时的速度更快。

  • 升级了组件版本。有关组件版本的列表，请参阅本指南中的关于 Amazon EMR 版本。

  • 在每个新集群上安装了 AWS Java SDK 捆绑包。这是一个包含所有服务SDKs及其依赖关系的单个 jar，而不是单个组件 jar。有关更多信息，请参阅 Java SDK 捆绑依赖关系。

  • 修复了早期 Amazon EMR 版本中的托管扩展问题，并进行了改进，从而显著降低了应用程序故障率。

  • HTTPS现在，亚马逊 Linux 存储库已默认启用。如果您使用 Amazon S3 VPCE 策略来限制对特定存储桶的访问，则必须将新的 Amazon Linux 存储桶ARNarn:aws:s3:::amazonlinux-2-repos-$region/*添加到您的策略中（$region替换为终端节点所在的区域）。有关更多信息，请在 AWS 讨论论坛中查看此主题。公告：Amazon Linux 2 现在支持HTTPS在连接软件包存储库时使用。

新功能

  • 亚马逊EMR支持 Amazon S3 接入点，这是 Amazon S3 的一项功能，可让您轻松管理共享数据湖的访问权限。使用您的 Amazon S3 接入点别名，您可以在 Amazon 上大规模简化数据访问EMR。EMR在提供亚马逊服务的所有 AWS 地区，您可以将 Amazon S3 接入点用于所有版本EMR的 Amazon，无需支付额外费用。要了解有关 Amazon S3 访问点和访问点别名的详细信息，请参阅《Amazon S3 用户指南》中的为接入点使用存储桶式别名。

  • 亚马逊 EMR -5.33 支持新的亚马逊EC2实例类型：c5a、c5ad、c6gn、c6gd、m6gd、d3、d3en、m5zn、r5b、r6gd。请参阅支持的实例类型。

已知问题

  • 降低旧版本的 “最大打开文件数” 限制 AL2 [在新版本中已修复]。亚马逊EMR版本：emr-5.30.x、emr-5.31.0、emr-5.32.0、emr-6.0.0、emr-6.1.0 和 emr-6.2.0 基于较旧版本的 Linux ofAmazon 2 ()AL2，当使用默认版本创建亚马逊集群时，“最大打开文件数” 的用户限制较低。EMR AMI亚马逊EMR发布的版本为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及更高版本，包括具有更高的 “最大打开文件数” 设置的永久修复。如果使用打开文件数限制较低的发行版，会在提交 Spark 任务时导致“Too many open files”（打开的文件过多）错误。在受影响的版本中，亚马逊EMR默AMI认 “最大打开文件数” 的ulimit设置为4096，低于Linux 2中的65536个文件限制。 latestAmazon AMISpark 驱动程序和执行程序尝试打开超过 4096 个文件时，“打开的最大文件数”的较低 ulimit 设置会导致 Spark 任务失败。为了解决这个问题，Amazon EMR 提供了一个引导操作 (BA) 脚本，可以在创建集群时调整ulimit设置。

    如果您使用的是无法永久修复此问题的旧EMR版 Amazon，则可以使用以下解决方法将实例控制器 ulimit 明确设置为最多 65536 个文件。

    从命令行显式设置 ulimit

    1. 编辑 /etc/systemd/system/instance-controller.service，将以下参数添加到 Service (服务) 部分。

      LimitNOFILE=65536

      LimitNPROC=65536

    2. 重启 InstanceController

      $ sudo systemctl daemon-reload

      $ sudo systemctl restart instance-controller

    使用引导操作 (BA) 设置 ulimit

    您还可以在创建集群时使用引导操作（BA）脚本将实例控制器 ulimit 配置为 65536 个文件。

    #!/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

  • 对于 Amazon EMR 6.3.0 和 6.2.0 私有子网集群，您无法访问 Ganglia 网页用户界面。您将收到“access denied (403)”错误。其他网络UIs，例如Spark、Hue JupyterHub、Zeppelin、Livy和Tez，都正常运行。公有子网集群上的 Ganglia Web UI 访问也正常工作。要解决该问题，请在具有 sudo systemctl restart httpd 的主节点上重新启动 httpd 服务。此问题已在 Amazon EMR 6.4.0 中修复。

  • 重要

    EMR运行 Amazon Linux 或 Amazon Linux 2 Amazon 机器映像 (AMIs) 的集群使用默认 Amazon Linux 行为，不会自动下载和安装需要重启的重要关键内核更新。这与运行默认 Amazon Linux 的其他亚马逊EC2实例的行为相同AMI。如果在 Amazon EMR 版本发布后需要重启的新 Amazon Linux 软件CUDA更新（例如内核和更新）可用，则默认运行的EMR集群实例AMI不会自动下载和安装这些更新。NVIDIA要获取内核更新，您可以自定义您的亚马逊，EMRAMI使其使用最新的亚马逊 Linux AMI。

  • 该 GovCloud 区域目前不支持控制台支持创建指定 AWS Ranger 集成选项的安全配置。可以使用来完成安全配置CLI。请参阅《Amazon EMR 管理指南》中的创建EMR安全配置。

  • 限定范围的托管策略：为了与 AWS 最佳实践保持一致，Amazon 引入EMR了 v2 EMR 范围的默认托管策略，以取代即将弃用的策略。参见 Amazon EMR 托管政策。

  • 当你使用带有 Hive 分区位置格式的 Spark 来读取 Amazon S3 中的数据，并在亚马逊EMR版本 5.30.0 到 5.36.0 和 6.2.0 到 6.9.0 上运行 Spark 时，你可能会遇到一个问题，导致集群无法正确读取数据。如果您的分区具有以下所有特征，会发生这种情况：

    • 从同一个表扫描两个或多个分区。

    • 至少有一个分区目录路径是至少一个其他分区目录路径的前缀，例如，s3://bucket/table/p=a 是 s3://bucket/table/p=a b 的前缀。

    • 另一个分区目录中前缀之后的第一个字符的值为 UTF -8，小于该/字符 (U+002F)。例如，在 s3://bucket/table/p=a b 中，a 和 b 之间出现的空格字符 (U+0020) 就属于此类。请注意，还有其他 14 个非控制字符：!"#$%&‘()*+,-。有关更多信息，请参阅 UTF-8 编码表和 Unicode 字符。

    解决方法是在 spark-defaults 分类中将 spark.sql.sources.fastS3PartitionDiscovery.enabled 配置设置为 false。

5.33.1 组件版本

下面列出了 Amazon 随此版本EMR安装的组件。一些组件作为大数据应用程序包的一部分安装。其他则是 Amazon 独有的EMR，是为系统流程和功能而安装的。它们通常以 emr 或 aws 开头。Amazon 最新EMR版本中的大数据应用程序包通常是社区中的最新版本。我们会EMR尽快在 Amazon 上发布社区版本。

Amazon 中的某些组件与社区版本EMR不同。这些组件具有以下形式的 CommunityVersion-amzn-EmrVersion 的发行版标注。EmrVersion 从 0 开始。例如，如果myapp-component以 2.2 版本命名的开源社区组件经过三次修改以包含在不同的 Amazon EMR 版本中，则其发布版本将列为2.2-amzn-2。

组件 版本 描述
aws-sagemaker-spark-sdk1.4.1亚马逊 SageMaker Spark SDK
emr-ddb4.16.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon DynamoDB 连接器。
emr-goodiesemrfs适用于 Hadoop 生态系统的方便易用的库。
emr-kinesis3.5.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon Kinesis 连接器。
emr-notebook-env1.2.0适用于 EMR Notebooks（可提供 jupyter 企业网关）的 Conda env
emr-s3-dist-cp2.18.0针对 Amazon S3 优化的分布式复制应用程序。
emr-s3-select1.6.0EMRS3Select 连接器
emrfs2.46.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon S3 连接器。
flink-client1.12.1Apache Flink 命令行客户端脚本和应用程序。
flink-jobmanager-config1.12.1管理 Apache Flink EMR JobManager 节点上的资源。
ganglia-monitor3.7.2适用于 Hadoop 生态系统应用程序的嵌入式 Ganglia 代理以及 Ganglia 监控代理。
ganglia-metadata-collector3.7.2用于从 Ganglia 监控代理中聚合指标的 Ganglia 元数据收集器。
ganglia-web3.7.1用于查看由 Ganglia 元数据收集器收集的指标的 Web 应用程序。
hadoop-client2.10.1-amzn-1.1Hadoop 命令行客户端，如“hdfs”、“hadoop”或“yarn”。
hadoop-hdfs-datanode2.10.1-amzn-1.1HDFS用于存储区块的节点级服务。
hadoop-hdfs-library2.10.1-amzn-1.1HDFS命令行客户端和库
hadoop-hdfs-namenode2.10.1-amzn-1.1HDFS用于跟踪文件名和区块位置的服务。
hadoop-hdfs-journalnode2.10.1-amzn-1.1HDFS用于管理 HA 集群上的 Hadoop 文件系统日志的服务。
hadoop-httpfs-server2.10.1-amzn-1.1HTTPHDFS操作端点。
hadoop-kms-server2.10.1-amzn-1.1基于 Hadoop 的加密密钥管理服务器。 KeyProvider API
hadoop-mapred2.10.1-amzn-1.1MapReduce 用于运行 MapReduce 应用程序的执行引擎库。
hadoop-yarn-nodemanager2.10.1-amzn-1.1YARN用于管理单个节点上的容器的服务。
hadoop-yarn-resourcemanager2.10.1-amzn-1.1YARN用于分配和管理群集资源和分布式应用程序的服务。
hadoop-yarn-timeline-server2.10.1-amzn-1.1用于检索YARN应用程序的当前和历史信息的服务。
hbase-hmaster1.4.13为负责协调区域和执行管理命令的HBase集群提供服务。
hbase-region-server1.4.13为一个或多个HBase地区提供服务的服务。
hbase-client1.4.13HBase命令行客户端。
hbase-rest-server1.4.13为其提供RESTfulHTTP终端节点的服务HBase。
hbase-thrift-server1.4.13为其提供 Thrift 端点的HBase服务。
hcatalog-client2.3.7-amzn-4用于操作 hcatalog-server 的“hcat”命令行客户端。
hcatalog-server2.3.7-amzn-4提供服务HCatalog，为分布式应用程序提供表和存储管理层。
hcatalog-webhcat-server2.3.7-amzn-4HTTP端点为其提供REST接口HCatalog。
hive-client2.3.7-amzn-4Hive 命令行客户端。
hive-hbase2.3.7-amzn-4Hive-hbase 客户端。
hive-metastore-server2.3.7-amzn-4用于访问 Hive 元数据仓的服务，这是一个语义存储库，用于存储 Hadoop 操作SQL的元数据。
hive-server22.3.7-amzn-4用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。
hudi0.7.0-amzn-1增量处理框架，以支持低延迟和高效率的数据管道。
hudi-spark0.7.0-amzn-1用于运行 Spark 以及 Hudi 的捆绑库。
hudi-presto0.7.0-amzn-1用于运行 Presto 以及 Hudl 的捆绑库。
hue-server4.9.0用于使用 Hadoop 生态系统应用程序分析数据的 Web 应用程序
jupyterhub1.2.2Jupyter notebook 的多用户服务器
livy-server0.7.0-incubatingREST用于与 Apache Spark 交互的接口
nginx1.12.1nginx [engine x] HTTP 是一个反向代理服务器
mahout-client0.13.0用于机器学习的库。
mxnet1.7.0用于深度学习的灵活的、可扩展且高效的库。
mariadb-server5.5.68+我的SQL数据库服务器。
nvidia-cuda10.1.243Nvidia 驱动程序和 Cuda 工具包
oozie-client5.2.0Oozie 命令行客户端。
oozie-server5.2.0用于接受 Oozie 工作流请求的服务。
opencv4.5.0开源计算机视觉库。
phoenix-library4.14.3--1.4 HBase服务器和客户端的 phoenix 库
phoenix-query-server4.14.3--1.4 HBase一款轻量级服务器，提供JDBC对 Avatica 的访问权限以及协议缓冲区和JSON格式访问权限 API
presto-coordinator0.245.1-amzn-0用于在 presto-worker 之中接受查询并管理查询的服务。
presto-worker0.245.1-amzn-0用于执行查询的各个部分的服务。
presto-client0.245.1-amzn-0Presto 命令行客户端，安装在 HA 集群的备用主节点（未启动 Presto 服务器）上。
pig-client0.17.0Pig 命令行客户端。
r4.0.2用于统计计算的 R 项目
ranger-kms-server1.2.0Apache Ranger 密钥管理系统
spark-client2.4.7-amzn-1.1Spark 命令行客户端。
spark-history-server2.4.7-amzn-1.1用于查看完整的 Spark 应用程序的生命周期的已记录事件的 Web UI。
spark-on-yarn2.4.7-amzn-1.1的内存中执行引擎。YARN
spark-yarn-slave2.4.7-amzn-1.1YARN从属服务器需要的 Apache Spark 库。
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop 命令行客户端。
tensorflow2.4.1TensorFlow 用于高性能数值计算的开源软件库。
tez-on-yarn0.9.2tez YARN 应用程序和库。
webserver2.4.25+Apache HTTP 服务器。
zeppelin-server0.9.0支持交互式数据分析的基于 Web 的笔记本电脑。
zookeeper-server3.4.14用于维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供组服务的集中式服务。
zookeeper-client3.4.14ZooKeeper 命令行客户端。

5.33.1 配置分类

配置分类允许您自定义应用程序。它们通常对应于应用程序的配置XML文件，例如hive-site.xml。有关更多信息，请参阅 配置应用程序。

为处于运行状态的集群中的实例组指定配置时，将发生重新配置操作。Amazon EMR 仅对您修改的分类启动重新配置操作。有关更多信息，请参阅 在正在运行的集群中重新配置实例组。

emr-5.33.1 分类
分类 描述 重新配置操作

capacity-scheduler

更改 Hadoop 的 capacity-scheduler.xml 文件中的值。

Restarts the ResourceManager service.

container-executor

更改 Hadoop YARN 的 container-executor.cfg 文件中的值。

Not available.

container-log4j

更改 Hadoop 的 container-log4j.prop YARN erties 文件中的值。

Not available.

core-site

更改 Hadoop 的 core-site.xml 文件中的值。

Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Hadoop KMS, Ranger KMS, HiveServer2, Hive MetaStore, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.

docker-conf

更改 docker 相关设置。

Not available.

emrfs-site

更改EMRFS设置。

Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts HBaseRegionserver, HBaseMaster, HBaseThrift, HBaseRest, HiveServer2, Hive MetaStore, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.

flink-conf

更改 flink-conf.yaml 设置。

Restarts Flink history server.

flink-log4j

更改 Flink log4j.properties 设置。

Restarts Flink history server.

flink-log4j-session

为 Kubernetes/Yarn 会话更改 Flink log4j-session.properties 设置。

Not available.

flink-log4j-cli

更改 Flink log4j-cli.properties 设置。

Restarts Flink history server.

hadoop-env

更改适用于所有 Hadoop 组件的 Hadoop 环境中的值。

Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts PhoenixQueryserver, HiveServer2, Hive MetaStore, and MapReduce-HistoryServer.

hadoop-log4j

更改 Hadoop 的 log4j.properties 文件中的值。

Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Hadoop KMS, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.

hadoop-ssl-server

更改 hadoop ssl 服务器配置

Not available.

hadoop-ssl-client

更改 hadoop ssl 客户端配置

Not available.

hbase

亚马逊EMR精心策划的 Apache 设置。HBase

Custom EMR specific property. Sets emrfs-site and hbase-site configs. See those for their associated restarts.

hbase-env

更改环境HBase中的值。

Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.

hbase-log4j

更改 hbase-HBase log4j.properties 文件中的值。

Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.

hbase-metrics

更改 hadoop-metrics2-h HBase base.properties 文件中的值。

Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.

hbase-policy

更改HBase的 hbase-policy.xml 文件中的值。

Not available.

hbase-site

更改HBase的 hbase-site.xml 文件中的值。

Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer. Additionally restarts Phoenix QueryServer.

hdfs-encryption-zones

配置HDFS加密区域。

Should not be reconfigured.

hdfs-site

更改 hdfs-site.xml HDFS 中的值。

Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Additionally restarts Hadoop Httpfs.

hcatalog-env

更改环境HCatalog中的值。

Restarts Hive HCatalog Server.

hcatalog-server-jndi

更改HCatalog的 jndi.properties 中的值。

Restarts Hive HCatalog Server.

hcatalog-server-proto-hive-site

更改 proto-hive-site .x HCatalog ml 中的值。

Restarts Hive HCatalog Server.

hcatalog-webhcat-env

更改 HCatalog W 环境ebHCat中的值。

Restarts Hive WebHCat Server.

hcatalog-webhcat-log4j2

更改 HCatalog W ebHCat 的 log4j2.properties 中的值。

Restarts Hive WebHCat Server.

hcatalog-webhcat-site

更改 HCatalog W ebHCat 的 webhcat-site.xml 文件中的值。

Restarts Hive WebHCat Server.

hive-beeline-log4j2

更改 Hive 的 beeline-log4j2.properties 文件中的值。

Not available.

hive-parquet-logging

更改 Hive parquet-logging.properties 文件中的值。

Not available.

hive-env

更改 Hive 环境中的值。

Restarts HiveServer2 and HiveMetastore. Runs Hive schemaTool CLI commands to verify hive-metastore.

hive-exec-log4j2

更改 Hive 的 hive-exec-log 4j2.properties 文件中的值。

Restarts HiveServer2 and HiveMetastore.

hive-llap-daemon-log4j2

更改 Hive 的 llap-daemon-log 4j2.properties 文件中的值。

Not available.

hive-log4j2

更改 Hive 的 hive-log4j2.properties 文件中的值。

Not available.

hive-site

更改 Hive 的 hive-site.xml 文件中的值

Restarts HiveServer2 and HiveMetastore. Runs Hive schemaTool CLI commands to verify hive-metastore. Also restarts Oozie and Zeppelin.

hiveserver2-site

更改 Hive Server2 的 hiveserver2-site.xml 文件中的值

Not available.

hue-ini

更改 Hue 的 ini 文件中的值

Restarts Hue. Also activates Hue config override CLI commands to pick up new configurations.

httpfs-env

更改HTTPFS环境中的值。

Restarts Hadoop Httpfs service.

httpfs-site

更改 Hadoop 的 httpfs-site.xml 文件中的值。

Restarts Hadoop Httpfs service.

hadoop-kms-acls

更改 Hadoop 的 kms-acls.xml 文件中的值。

Not available.

hadoop-kms-env

在 Hadoop KMS 环境中更改值。

Restarts Hadoop-KMS service.

hadoop-kms-log4j

更改 Hadoop 的 kms-log4j.properties 文件中的值。

Not available.

hadoop-kms-site

更改 Hadoop 的 kms-site.xml 文件中的值。

Restarts Hadoop-KMS and Ranger-KMS service.

hudi-env

更改 Hudi 环境中的值。

Not available.

jupyter-notebook-conf

更改 Jupyter notebook 的 jupyter_notebook_config.py 文件中的值。

Not available.

jupyter-hub-conf

更改 jupyterhub_config.py 文件 JupyterHubs中的值。

Not available.

jupyter-s3-conf

配置 Jupyter notebook S3 持久性。

Not available.

jupyter-sparkmagic-conf

更改 Sparkmagic 的 config.json 文件中的值。

Not available.

livy-conf

更改 Livy 的 livy.conf 文件中的值。

Restarts Livy Server.

livy-env

更改 Livy 环境中的值。

Restarts Livy Server.

livy-log4j

更改 Livy log4j.properties 设置。

Restarts Livy Server.

mapred-env

更改 MapReduce 应用程序环境中的值。

Restarts Hadoop MapReduce-HistoryServer.

mapred-site

更改 MapReduce 应用程序的 mapred-site.xml 文件中的值。

Restarts Hadoop MapReduce-HistoryServer.

oozie-env

更改 Oozie 的环境中的值。

Restarts Oozie.

oozie-log4j

更改 Oozie 的 oozie-log4j.properties 文件中的值。

Restarts Oozie.

oozie-site

更改 Oozie 的 oozie-site.xml 文件中的值。

Restarts Oozie.

phoenix-hbase-metrics

更改 Phoenix 的 hadoop-metrics2-hbase.properties 文件中的值。

Not available.

phoenix-hbase-site

更改 Phoenix 的 hbase-site.xml 文件中的值。

Not available.

phoenix-log4j

更改 Phoenix 的 log4j.properties 文件中的值。

Restarts Phoenix-QueryServer.

phoenix-metrics

更改 Phoenix 的 hadoop-metrics2-phoenix.properties 文件中的值。

Not available.

pig-env

更改 Pig 环境中的值。

Not available.

pig-properties

更改 Pig 的 pig.properties 文件中的值。

Restarts Oozie.

pig-log4j

更改 Pig 的 log4j.properties 文件中的值。

Not available.

presto-log

更改 Presto 的 log.properties 文件中的值。

Restarts Presto-Server.

presto-config

更改 Presto 的 config.properties 文件中的值。

Restarts Presto-Server.

presto-password-authenticator

更改 Presto 的 password-authenticator.properties 文件中的值。

Not available.

presto-env

更改 Presto 的 presto-env.sh 文件中的值。

Restarts Presto-Server.

presto-node

更改 Presto 的 node.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-blackhole

更改 Presto 的 blackhole.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-cassandra

更改 Presto 的 cassandra.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-hive

更改 Presto 的 hive.properties 文件中的值。

Restarts Presto-Server.

presto-connector-jmx

更改 Presto 的 jmx.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-kafka

更改 Presto 的 kafka.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-localfile

更改 Presto 的 localfile.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-memory

更改 Presto 的 memory.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-mongodb

更改 Presto 的 mongodb.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-mysql

更改 Presto 的 mysql.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-postgresql

更改 Presto 的 postgresql.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-raptor

更改 Presto 的 raptor.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-redis

更改 Presto 的 redis.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-redshift

更改 Presto 的 redshift.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-tpch

更改 Presto 的 tpch.properties 文件中的值。

Not available.

presto-connector-tpcds

更改 Presto 的 tpcds.properties 文件中的值。

Not available.

ranger-kms-dbks-site

更改 Ranger KMS 的 dbks-site.xml 文件中的值。

Restarts Ranger KMS Server.

ranger-kms-site

更改 Ran ranger-kms-site KMS ger .xml 文件中的值。

Restarts Ranger KMS Server.

ranger-kms-env

在游侠KMS环境中更改值。

Restarts Ranger KMS Server.

ranger-kms-log4j

更改 Ranger 的 kms-log4j.properties 文件中的值。KMS

Not available.

ranger-kms-db-ca

更改 S3 上我与 Ranger SQL SSL KMS 连接的 CA 文件值。

Not available.

recordserver-env

更改EMR RecordServer 环境中的值。

Restarts EMR record server.

recordserver-conf

更改服务器.proper EMR RecordServer ties 文件中的值。

Restarts EMR record server.

recordserver-log4j

更改EMR RecordServer的 log4j.properties 文件中的值。

Restarts EMR record server.

spark

亚马逊EMR精心策划的 Apache Spark 设置。

This property modifies spark-defaults. See actions there.

spark-defaults

更改 Spark 的 spark-defaults.conf 文件中的值。

Restarts Spark history server and Spark thrift server.

spark-env

更改 Spark 环境中的值。

Restarts Spark history server and Spark thrift server.

spark-hive-site

更改 Spark 的 hive-site.xml 文件中的值

Not available.

spark-log4j

更改 Spark 的 log4j.properties 文件中的值。

Restarts Spark history server and Spark thrift server.

spark-metrics

更改 Spark 的 metrics.properties 文件中的值。

Restarts Spark history server and Spark thrift server.

sqoop-env

更改 Sqoop 的环境中的值。

Not available.

sqoop-oraoop-site

更改 Sqoop OraOop 的 oraoop-site.xml 文件中的值。

Not available.

sqoop-site

更改 Sqoop 的 sqoop-site.xml 文件中的值。

Not available.

tez-site

更改 Tez 的 tez-site.xml 文件中的值。

Restarts Oozie.

yarn-env

更改YARN环境中的值。

Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts MapReduce-HistoryServer.

yarn-site

更改YARN的 yarn-site.xml 文件中的值。

Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Livy Server and MapReduce-HistoryServer.

zeppelin-env

更改 Zeppelin 环境中的值。

Restarts Zeppelin.

zeppelin-site

更改 zeppelin-site.xml 中的配置设置。

Restarts Zeppelin.

zookeeper-config

更改 ZooKeeper的 zoo.cfg 文件中的值。

Restarts Zookeeper server.

zookeeper-log4j

更改 ZooKeeper的 log4j.properties 文件中的值。

Restarts Zookeeper server.