Versionen von Amazon EMR in EKS 6.13.0 - Amazon EMR
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Versionen von Amazon EMR in EKS 6.13.0

Auf dieser Seite werden die neuen und aktualisierten Funktionen für Amazon EMR beschrieben, die spezifisch für die Bereitstellung von Amazon EMR in EKS sind. Einzelheiten zur Ausführung von Amazon EMR auf Amazon EC2 und zur Amazon EMR-Version 6.13.0 im Allgemeinen finden Sie unter Amazon EMR 6.13.0 im Amazon EMR-Versionshandbuch.

Versionen von Amazon EMR in EKS 6.13

Die folgenden Versionen von Amazon EMR in EKS 6.13.0 sind für Amazon EMR in EKS verfügbar. Wählen Sie eine bestimmte EMR-6.13.0-xxxx-Version aus, um weitere Details wie das zugehörige Container-Image-Tag anzuzeigen.

  • emr-6.13.0-latest

  • emr-6.13.0-20230814

  • emr-6.13.0-spark-rapids-latest

  • emr-6.13.0-spark-rapids-20230814

  • emr-6.13.0-java11-latest

  • emr-6.13.0-java11-20230814

  • emr-6.13.0-java17-latest

  • emr-6.13.0-java17-20230814

  • emr-6.13.0-java17-al2023-latest

  • emr-6.13.0-java17-al2023-20230814

  • emr-6.13.0-spark-rapids-java17-latest

  • emr-6.13.0-spark-rapids-java17-20230814

  • emr-6.13.0-spark-rapids-java17-al2023-latest

  • emr-6.13.0-spark-rapids-java17-al2023-20230814

  • notebook-spark/emr-6.13.0-latest

  • notebook-spark/emr-6.13.0-20230814

  • notebook-spark/emr-6.13.0-spark-rapids-latest

  • notebook-spark/emr-6.13.0-spark-rapids-20230814

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java11-latest

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java11-20230814

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java17-latest

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java17-20230814

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java17-al2023-latest

  • notebook-spark/emr-6.13.0-java17-al2023-20230814

  • notebook-python/emr-6.13.0-latest

  • notebook-python/emr-6.13.0-20230814

  • notebook-python/emr-6.13.0-spark-rapids-latest

  • notebook-python/emr-6.13.0-spark-rapids-20230814

  • notebook-python/emr-6.13.0-java11-latest

  • notebook-python/emr-6.13.0-java11-20230814

  • notebook-python/emr-6.13.0-java17-latest

  • notebook-python/emr-6.13.0-java17-20230814

  • notebook-python/emr-6.13.0-java17-al2023-latest

  • notebook-python/emr-6.13.0-java17-al2023-20230814

Versionshinweise

Versionshinweise für Amazon EMR in EKS 6.13.0

  • Unterstützte Anwendungen ‐ AWS SDK für Java 1.12.513, Apache Spark 3.4.1-amzn-0, Apache Hudi 0.13.1-amzn-0, Apache Iceberg 1.3.0-amzn-0, Delta 2.4.0, Apache Spark RAPIDS 23.06.0-amzn-1, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0.amzn

  • Unterstützte Komponenten – aws-sagemaker-spark-sdk, emr-ddb, emr-goodies, emr-s3-select, emrfs, hadoop-client, hudi, hudi-spark, iceberg, spark-kubernetes.

  • Unterstützte Konfigurationsklassifizierungen

    StartJobRunZur CreateManagedEndpoint APIsVerwendung mit und:

    Klassifizierungen Beschreibungen

    core-site

    Ändern Sie die Werte in der core-site.xml-Hadoop-Datei.

    emrfs-site

    Ändert die EMRFS-Einstellungen.

    spark-metrics

    Ändern Sie die Werte in der metrics.properties-Spark-Datei.

    spark-defaults

    Ändern Sie die Werte in der spark-defaults.conf-Spark-Datei.

    spark-env

    Ändert die Werte in der Spark-Umgebung.

    spark-hive-site

    Ändern Sie die Werte in der hive-site.xml-Spark-Datei.

    spark-log4j

    Ändern Sie die Werte in der log4j2.properties-Spark-Datei.

    emr-job-submitter

    Konfiguration für den Auftragsübermittler-Pod.

    Speziell zur Verwendung mit CreateManagedEndpoint APIs:

    Klassifizierungen Beschreibungen

    jeg-config

    Ändern Sie die Werte in der Jupyter-Enterprise-Gateway-Datei jupyter_enterprise_gateway_config.py.

    jupyter-kernel-overrides

    Ändern Sie den Wert für das Kernel-Image in der Jupyter-Kernel-Spec-Datei.

    Mithilfe von Konfigurationsklassifizierungen können Sie Anwendungen anpassen. Diese entsprechen häufig einer XML-Konfigurationsdatei für die Anwendung, z. B. spark-hive-site.xml Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren von Anwendungen.

Bemerkenswerte Features

Die folgenden Features sind in der Version 6.13 von Amazon EMR in EKS enthalten.

  • Amazon Linux 2023 — Mit Amazon EMR auf EKS 6.13 und höher können Sie Spark mit AL2 023 als Betriebssystem zusammen mit Java 17 Runtime starten. Verwenden Sie dazu die Versionskennung mit al2023 im Namen. Beispiel: emr-6.13.0-java17-al2023-latest. Wir empfehlen Ihnen, Leistungstests zu validieren und durchzuführen, bevor Sie Ihre Produktions-Workloads auf AL2 0.23 und Java 17 verlagern.

  • Amazon EMR in EKS mit Apache Flink (öffentliche Vorversion) – Amazon EMR in EKS-Versionen 6.13 und höher unterstützen Apache Flink, verfügbar als öffentliche Vorversion. Mit diesem Start können Sie Ihre Apache Flink-basierte Anwendung zusammen mit anderen Anwendungstypen auf demselben Amazon-EKS-Cluster ausführen. Dies trägt dazu bei, die Ressourcennutzung zu verbessern und das Infrastrukturmanagement zu vereinfachen. Wenn Sie bereits Big-Data-Frameworks auf Amazon EKS ausführen, können Sie jetzt Amazon EMR Ihre Bereitstellung und Verwaltung automatisieren lassen.