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EMR Serverlos 7.14.0 - Amazon EMR

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

EMR Serverlos 7.14.0

In der folgenden Tabelle sind die mit EMR Serverless 7.14.0 verfügbaren Anwendungsversionen aufgeführt.

Anwendung Version
Apache Spark 3.5.8
Apache Hive 3.1.3
Apache Tez 0.10.2
Versionshinweise zu EMR Serverless 7.14.0

  • Änderungen und Verbesserungen

    • Versionsprüfung der benutzerdefinierten Image-Version — Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Image verwenden, überprüft EMR Serverless, ob sein Basis-Image dieselbe Amazon EMR-Version verwendet. Wenn die Release-Version des Images nicht mit der Release-Version der Anwendung übereinstimmt oder das Image keine Release-Version hat, wird die Anfrage abgelehnt. In einer Meldung wird die zu verwendende Basis-Image-Version angegeben. Erstellen Sie Ihr benutzerdefiniertes Image aus dem passenden EMR Serverless-Basisimage neu.

    • Erhöhtes Datenlimit für serverlosen Speicher für Spark-Jobs — In dieser Version wird das Datenlimit für serverlose Speicherdaten für Spark-Jobs von 200 GiB auf 1 TiB angehoben.

    • Fine-grained Zugriffskontrolle für Spark Connect-Sitzungen AWS Lake Formation — Eine detaillierte Zugriffskontrolle wird jetzt für interaktive PySpark Sitzungen unterstützt, die Sie über Apache Spark Connect ausführen. Die Berechtigungen auf Tabellen-, Zeilen-, Spalten- und Zellenebene, die Sie in Lake Formation definieren, werden für Ihre Sitzungsabfragen durchgesetzt. Weitere Informationen finden Sie unter Fine-grained Zugriffskontrolle mit AWS Lake Formation für Spark Connect-Sitzungen.

    • Verbesserte detaillierte Zugriffskontrolle — In dieser Version wurden Datenfilter, Zeitreiseabfragen und Delta Lake-Tabellenoperationen für zugriffsgesteuerte Tabellen verbessert. Es unterstützt auch den VACUUM Betrieb mit Delta Lake-Tabellen, die eine differenzierte Zugriffskontrolle verwenden.

    • Zusammengeführte Spark-Konfiguration — Ab sofort führt EMR Serverless die Spark-Konfiguration zusammenemr-7.14.0, anstatt sie zu ersetzen. Es kombiniert den Konfigurationssatz auf Anwendungsebene mit dem Konfigurationssatz für einen einzelnen Job oder eine einzelne Sitzung. Wenn auf beiden Ebenen dieselbe Konfiguration festgelegt ist, hat der Job- oder Sitzungswert Vorrang. In früheren Versionen ersetzt die Job- oder Sitzungskonfiguration die Konfiguration auf Anwendungsebene vollständig.