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Amazon-EMR-Version 5.26.0 - 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.

Amazon-EMR-Version 5.26.0

5.26.0 Anwendungsversionen

Diese Version umfasst die folgenden Anwendungen: Flink, Ganglia, HBase, HCatalog,, Hadoop, Hive, Hue, JupyterHub, Livy, MXNet, Mahout, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, SparkSqoopTensorFlow Tez, Zeppelin, und ZooKeeper.

In der folgenden Tabelle sind die in dieser Version von Amazon EMR verfügbaren Anwendungsversionen und die Anwendungsversionen der vorherigen drei Amazon-EMR-Versionen (sofern zutreffend) aufgeführt.

Einen umfassenden Verlauf der Anwendungsversionen für jede Version von Amazon EMR finden Sie in den folgenden Themen:

Informationen zur Anwendungsversion
emr-5.26.0 emr-5.25.0 emr-5.24.1 emr-5.24.0
AWS SDK for Java 1.11.5951,11.5661,11.5461,11.546
Python 2,7, 3,62,7, 3,62,7, 3,62,7, 3,6
Scala 2.11.122.11.122.11.122.11.12
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.8.01.8.01.8.01.8.0
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.101.4.91.4.91.4.9
HCatalog2.3.5-amzn-02.3.5-amzn-02.3.4-amzn-22.3.4-amzn-2
Hadoop2.8.5-amzn-42.8.5-amzn-42.8.5-amzn-42.8.5-amzn-4
Hive2.3.5-amzn-02.3.5-amzn-02.3.4-amzn-22.3.4-amzn-2
Hudi - - - -
Hue4.4.04.4.04.4.04.4.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub0.9.60.9.60.9.60.9.6
Livy0.6.0-incubating0.6.0-incubating0.6.0-incubating0.6.0-incubating
MXNet1.4.01.4.01.4.01.4.0
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.1.05.1.05.1.05.1.0
Phoenix4.14.2- HBase-1.44.14.1- HBase-1.44.14.1- HBase-1.44.14.1- HBase-1.4
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.2200.2200.2190.219
Spark2.4.32.4.32.4.22.4.2
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow1.13.11.13.11.12.01.12.0
Tez0.9.20.9.20.9.10.9.1
Trino (PrestoSQL) - - - -
Zeppelin0.8.10.8.10.8.10.8.1
ZooKeeper3.4.143.4.143.4.133.4.13

5.26.0 Versionshinweise

Die folgenden Versionshinweise enthalten Informationen über Amazon-EMR-Version 5.26.0. Änderungen beziehen sich auf Version 5.25.0.

Erste Version: 8. August 2019

Letzte Aktualisierung: 19. August 2019

Upgrades
  • AWS SDK für Java 1,11.595

  • HBase 1.4.10

  • Phoenix 4.14.2

  • Konnektoren und Treiber:

    • DynamoDB Connector 4.11.0

    • MariaDB Connector 2.4.2

    • Amazon-Redshift-JDBC-Treiber 1.2.32.1056

Neue Features
  • (Beta) Mit Amazon EMR 5.26.0 können Sie einen Cluster starten, der in Lake Formation integriert ist. Diese Integration bietet einen detaillierten Zugriff auf Spaltenebene auf Datenbanken und Tabellen im Glue-Datenkatalog. AWS Es ermöglicht Lake Formation über ein Unternehmens-Identitätssystem eine verbundene einmalige Anmeldung bei EMR Notebooks oder Apache Zeppelin. Weitere Informationen finden Sie unter Integration von Amazon EMR mit AWS Lake Formation (Beta).

  • (19. August 2019) Amazon EMR Block Public Access ist jetzt in allen Amazon-EMR-Versionen verfügbar, die Sicherheitsgruppen unterstützen. Den öffentlichen Zugriff blockieren ist eine kontoweite Einstellung, die für jede Region gilt. AWS Den öffentlichen Zugriff blockieren verhindert, dass ein Cluster gestartet wird, wenn eine dem Cluster zugeordnete Sicherheitsgruppe über eine Regel verfügt, die eingehenden Datenverkehr von IPv4 0.0.0 zulässt. 0/0 oder IPv6: :/0 (öffentlicher Zugriff) an einem Port, sofern kein Port als Ausnahme angegeben ist. Port 22 ist standardmäßig eine Ausnahme. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Amazon EMR Block Public Access im Verwaltungshandbuch für Amazon EMR.

Änderungen, Verbesserungen und behobene Probleme
  • EMR Notebooks

    • Mit EMR 5.26.0 und höher unterstützt EMR Notebooks zusätzlich zu den Standard-Python-Bibliotheken auch Python-Bibliotheken für Notebooks. Sie können Bibliotheken für Notebooks vom Notebook-Editor aus installieren, ohne einen Cluster neu erstellen oder ein Notebook erneut an einen Cluster anhängen zu müssen. Notebook-scoped Bibliotheken werden in einer virtuellen Python-Umgebung erstellt, sodass sie nur für die aktuelle Notebook-Sitzung gelten. Auf diese Weise können Sie Abhängigkeiten zwischen Notebooks isolieren. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Notebook Scoped Libraries im Verwaltungshandbuch für Amazon EMR.

  • EMRFS

    • Sie können ein ETag-Überprüfungsfeature (Beta) aktivieren, indem Sie fs.s3.consistent.metadata.etag.verification.enabled auf true einstellen. Mit diesem Feature verwendet EMRFS Amazon-S3-ETags, um zu überprüfen, ob gelesene Objekte die neueste verfügbare Version sind. Dieses Feature ist für Read-after-Update-Anwendungsfälle nützlich, bei denen in Amazon S3 überschriebene Dateien den gleichen Namen beibehalten. Diese ETag-Verifizierungsfunktion funktioniert derzeit nicht mit S3 Select. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren der konsistenten Ansicht.

  • Spark

    • Die folgenden Optimierungen sind jetzt standardmäßig aktiviert: dynamisches Bereinigen von Partitionen, DISTINCT vor INTERSECT, Verbesserungen bei der Inferenz von SQL-Planstatistiken für JOIN, gefolgt von DISTINCT-Abfragen, Reduzierung skalarer Unterabfragen, optimierte Join-Neuordnung und Bloom-Filter-Join. Weitere Informationen finden Sie unter Optimieren der Spark-Leistung.

    • Die Codegenerierung für die gesamte Phase für Sort Merge Join wurde verbessert.

    • Die Wiederverwendung von Abfragefragmenten und Unterabfragen wurde verbessert.

    • Verbesserungen bei der Vorabzuweisung von Executoren beim Start von Spark.

    • Bloom-Filter-Joins werden nicht mehr angewendet, wenn die kleinere Seite der Verknüpfung einen Broadcast-Hinweis enthält.

  • Tez

    • Ein Problem mit Tez wurde behoben. Die Tez-Benutzeroberfläche funktioniert jetzt auf einem Amazon-EMR-Cluster mit mehreren Primärknoten.

Bekannte Probleme
  • Die verbesserten Funktionen zur Codegenerierung in der gesamten Phase für Sort Merge Join können den Speicherdruck erhöhen, wenn sie aktiviert sind. Diese Optimierung verbessert die Leistung, kann jedoch zu Wiederholungsversuchen oder Fehlschlägen führen, wenn der nicht so eingestellt spark.yarn.executor.memoryOverheadFactor ist, dass er genügend Speicher zur Verfügung stellt. Um dieses Feature zu deaktivieren, setzen Sie spark.sql.sortMergeJoinExec.extendedCodegen.enabled auf „false“.

  • Bekanntes Problem in Clustern mit mehreren Primärknoten und Kerberos-Authentifizierung

    Wenn Sie Cluster mit mehreren Primärknoten und Kerberos-Authentifizierung in Amazon-EMR-Versionen 5.20.0 und höher ausführen, können Probleme mit Cluster-Vorgängen wie dem Herunterskalieren oder der schrittweisen Übermittlung auftreten, nachdem der Cluster einige Zeit lang ausgeführt wurde. Der Zeitraum hängt von der Gültigkeitsdauer des Kerberos-Tickets ab, die Sie definiert haben. Das Herunterskalierungs-Problem wirkt sich sowohl auf automatische als auch auf explizite Herunterskalierungs-Anfragen aus, die Sie eingereicht haben. Weitere Clustervorgänge können ebenfalls beeinträchtigt werden.

    Workaround:

    • SSH als hadoop-Benutzer für den führenden Primärknoten des EMR-Clusters mit mehreren Primärknoten.

    • Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Kerberos-Ticket für den hadoop-Benutzer zu erneuern.

      kinit -kt <keytab_file> <principal>

      In der Regel befindet sich die Keytab-Datei unter /etc/hadoop.keytab und der Prinzipal hat das Format von hadoop/<hostname>@<REALM>.

    Anmerkung

    Diese Problemumgehung gilt für den Zeitraum, in dem das Kerberos-Ticket gültig ist. Diese Dauer beträgt standardmäßig 10 Stunden, kann aber anhand Ihrer Kerberos-Einstellungen konfiguriert werden. Sie müssen den obigen Befehl erneut ausführen, sobald das Kerberos-Ticket abgelaufen ist.

5.26.0 Komponentenversionen

Die Komponenten, die Amazon EMR mit dieser Version installiert, sind nachstehend aufgeführt. Einige werden als Teil von Big-Data-Anwendungspaketen installiert. Andere sind nur für Amazon EMR verfügbar und werden für Systemprozesse und -Features installiert. Diese beginnen normalerweise mit emr oderaws. Big-data Anwendungspakete in der neuesten Amazon EMR-Version sind normalerweise die neueste Version, die in der Community zu finden ist. Wir stellen Community-Versionen in Amazon EMR so schnell wie möglich zur Verfügung.

Einige Komponenten in Amazon EMR unterscheiden sich von Community-Versionen. Diese Komponenten verfügen über eine Versionsbezeichnung in der Form CommunityVersion-amzn-EmrVersion. Der EmrVersion beginnt bei 0. Wenn zum Beispiel eine Open-Source-Community-Komponente mit dem Namen myapp-component der Version 2.2 dreimal für die Aufnahme in verschiedene Amazon-EMR-Versionen geändert wurde, wird ihre Version als 2.2-amzn-2 aufgeführt.

Komponente Version Description
aws-sagemaker-spark-sdk1.2.4Amazon SageMaker Spark-SDK
emr-ddb4.11.0Amazon DynamoDB-Konnektor für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-goodies2.10.0Praktische Bibliotheken für das Hadoop-Ökosystem.
emr-kinesis3.4.0Amazon Kinesis-Connector für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
emr-s3-dist-cp2.12.0Für Amazon S3 optimierte verteilte Kopieranwendung.
emr-s3-select1.3.0EMR S3Select-Konnektor
emrfs2.35.0Amazon S3-Konnektor für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem.
flink-client1.8.0Apache Flink-Clientskripts und -Anwendungen für die Befehlszeile.
ganglia-monitor3.7.2Eingebetteter Ganglia-Agent für Anwendungen aus dem Hadoop-Ökosystem zusammen mit dem Ganglia-Überwachungsagent.
ganglia-metadata-collector3.7.2Ganglia-Metadaten-Kollektor zum Aggregieren von Metriken aus Ganglia-Überwachungsagenten.
ganglia-web3.7.1Webanwendung zum Anzeigen von durch den Ganglia-Metadaten-Kollektor gesammelten Metriken.
hadoop-client2.8.5-amzn-4Hadoop-Befehlszeilen-Clients wie z. B. "hdfs", "Hadoop" oder "Garn".
hadoop-hdfs-datanode2.8.5-amzn-4HDFS-Service auf Knotenebene zum Speichern von Blöcken.
hadoop-hdfs-library2.8.5-amzn-4HDFS-Client und -Bibliothek für die Befehlszeile
hadoop-hdfs-namenode2.8.5-amzn-4HDFS-Service für die Nachverfolgung von Dateinamen und Block-Speicherorten.
hadoop-hdfs-journalnode2.8.5-amzn-4HDFS-Service zum Verwalten des Hadoop-Dateisystemjournals auf HA-Clustern.
hadoop-httpfs-server2.8.5-amzn-4HTTP-Endpunkt für HDFS-Operationen.
hadoop-kms-server2.8.5-amzn-4Kryptografischer Schlüsselverwaltungsserver, der auf der Hadoop-API basiert. KeyProvider
hadoop-mapred2.8.5-amzn-4MapReduce Execution Engine-Bibliotheken zum Ausführen einer MapReduce Anwendung.
hadoop-yarn-nodemanager2.8.5-amzn-4YARN-Service für die Verwaltung von Containern auf einem einzelnen Knoten.
hadoop-yarn-resourcemanager2.8.5-amzn-4YARN-Service für Zuweisung und Verwaltung von Cluster-Ressourcen und verteilten Anwendungen.
hadoop-yarn-timeline-server2.8.5-amzn-4Service für das Abrufen von aktuellen und historischen Informationen für YARN-Anwendungen.
hbase-hmaster1.4.10Service für einen HBase-Cluster, der für die Koordinierung der Regionen und die Ausführung von administrativen Befehlen zuständig ist.
hbase-region-server1.4.10Service für die Bereitstellung einer oder mehrerer HBase-Regionen.
hbase-client1.4.10HBase-Befehlszeilen-Client.
hbase-rest-server1.4.10Service, der einen RESTful-HTTP-Endpunkt für HBase bereitstellt.
hbase-thrift-server1.4.10Service, der einen Thrift-Endpunkt für HBase bereitstellt.
hcatalog-client2.3.5-amzn-0Der "hcat"-Befehlszeilen-Client-für das Bearbeiten des hcatalog-Servers.
hcatalog-server2.3.5-amzn-0Service, der HCatalog bereitstellt (ein Tabellen- und Speicherverwaltungs-Layer für verteilte Anwendungen).
hcatalog-webhcat-server2.3.5-amzn-0HTTP-Endpunkt, der eine REST-Schnittstelle für HCatalog bereitstellt.
hive-client2.3.5-amzn-0Hive-Befehlszeilen-Client.
hive-hbase2.3.5-amzn-0Hive-hbase Klient.
hive-metastore-server2.3.5-amzn-0Service für den Zugriff auf den Hive-Metastore (ein semantisches Repository für die Speicherung von Metadaten für SQL zu Hadoop-Operationen).
hive-server22.3.5-amzn-0Service zur Annahme von Hive-Abfragen als Webanfragen.
hue-server4.4.0Webanwendung für die Analyse von Daten mithilfe von Hadoop-Anwendungen.
jupyterhub0.9.6Multi-user Server für Jupyter-Notebooks
livy-server0.6.0-incubatingREST-Schnittstelle für die Interaktion mit Apache Spark
nginx1.12.1nginx [engine x] ist ein HTTP- und Reverse-Proxy-Server.
mahout-client0.13.0Bibliothek für Machine Learning.
mxnet1.4.0Eine flexible, skalierbare und effiziente Bibliothek für Deep Learning.
mysql-server5.5.54+MySQL-Datenbankserver.
nvidia-cuda9.2.88Nvidia-Treiber und Cuda-Toolkit
oozie-client5.1.0Oozie-Befehlszeilen-Client.
oozie-server5.1.0Service für die Annahme von Oozie Workflow-Anforderungen.
opencv3.4.0Open Source Computer Vision Library.
phoenix-library4.14.2- HBase-1.4Die Phoenix-Bibliotheken für den Server und den Client
phoenix-query-server4.14.2- HBase-1.4Ein schlanker Server für den Zugriff auf JDBC und Protokollpuffer sowie den Zugriff auf die Avatica-API über das JSON-Format.
presto-coordinator0.220Service zur Annahme von Abfragen und die Verwaltung der Abfrageausführung der Presto-Worker.
presto-worker0.220Service für das Ausführen von Teilen einer Abfrage.
pig-client0.17.0Pig-Befehlszeilen-Client.
r3.4.1The R Project for Statistical Computing (Software zur statistischen Datenverarbeitung)
spark-client2.4.3Spark-Befehlszeilen-Clients.
spark-history-server2.4.3Web-Benutzeroberfläche zum Anzeigen von protokollierten Ereignissen für die gesamte Lebensdauer einer abgeschlossenen Spark-Anwendung.
spark-on-yarn2.4.3In-memory Ausführungs-Engine für YARN.
spark-yarn-slave2.4.3Apache Spark-Bibliotheken, die von YARN-Slaves benötigt werden.
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop-Befehlszeilen-Client.
tensorflow1.13.1TensorFlow Open-Source-Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen.
tez-on-yarn0.9.2Die Tez-YARN-Anwendung und -Bibliotheken.
webserver2.4.25+Apache HTTP-Server.
zeppelin-server0.8.1Web-based Notizbuch, das interaktive Datenanalysen ermöglicht.
zookeeper-server3.4.14Zentraler Service für die Verwaltung von Konfigurationsinformationen, die Benennung, die Bereitstellung verteilter Synchronisierung und die Bereitstellung von Gruppenservices.
zookeeper-client3.4.14ZooKeeper Befehlszeilen-Client.

5.26.0 Konfigurationsklassifizierungen

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

emr-5.26.0-Klassifizierungen
Klassifizierungen Description

capacity-scheduler

Ändert die Werte in der capacity-scheduler.xml-Datei in Hadoop.

container-log4j

Ändert die Werte in der container-log4j.properties-Datei in Hadoop YARN.

core-site

Ändert die Werte in der core-site.xml-Datei in Hadoop.

emrfs-site

Ändert die EMRFS-Einstellungen.

flink-conf

Ändert die flink-conf.yaml-Einstellungen.

flink-log4j

Ändert die log4j.properties-Einstellungen für Flink.

flink-log4j-yarn-session

Ändert die log4j-yarn-session.properties-Einstellungen für Flink.

flink-log4j-cli

Ändert die log4j-cli.properties-Einstellungen für Flink.

hadoop-env

Ändert die Werte in der Hadoop-Umgebung für alle Hadoop-Komponenten.

hadoop-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Hadoop.

hadoop-ssl-server

Ändert die SSL-Server-Konfiguration in Hadoop.

hadoop-ssl-client

Ändert die SSL-Client-Konfiguration in Hadoop.

hbase

EMR-curated Amazon-Einstellungen für Apache HBase.

hbase-env

Ändert die Werte in der HBase-Umgebung.

hbase-log4j

Ändert die Werte in der hbase-log4j.properties-Datei in HBase.

hbase-metrics

Ändern Sie die Werte in der hadoop-metrics2-hbase.properties-Datei in HBase.

hbase-policy

Ändert die Werte in der hbase-policy.xml-Datei in HBase.

hbase-site

Ändert die Werte in der hbase-site.xml-Datei in HBase.

hdfs-encryption-zones

Konfiguriert die HDFS-Verschlüsselungszonen.

hdfs-site

Ändert die Werte in der hdfs-site.xml-Datei in HDFS.

hcatalog-env

Ändert die Werte in der HCatalog-Umgebung.

hcatalog-server-jndi

Ändert die Werte in der jndi.properties-Datei von HCatalog.

hcatalog-server-proto-hive-site

Ändert die Werte in der proto-hive-site.xml-Datei von HCatalog.

hcatalog-webhcat-env

Ändert die Werte in der WebHCat-Umgebung von HCatalog.

hcatalog-webhcat-log4j2

Ändert die Werte in der log4j2.properties-Datei von WebHCat in HCatalog.

hcatalog-webhcat-site

Ändert die Werte in der webhcat-site.xml-Datei von WebHCat in HCatalog.

hive-beeline-log4j2

Ändert die Werte in der beeline-log4j2.properties-Datei in Hive.

hive-parquet-logging

Ändert die Werte in der parquet-logging.properties-Datei in Hive.

hive-env

Ändert die Werte in der Hive-Umgebung.

hive-exec-log4j2

Ändert die Werte in der hive-exec-log4j2.properties-Datei in Hive.

hive-llap-daemon-log4j2

Ändert die Werte in der llap-daemon-log4j2.properties-Datei in Hive.

hive-log4j2

Ändert die Werte in der hive-log4j2.properties-Datei in Hive.

hive-site

Ändert die Werte in der hive-site.xml-Datei in Hive.

hiveserver2-site

Ändert die Werte in der hiveserver2-site.xml-Datei von Server2 in Hive.

hue-ini

Ändert die Werte in der INI-Datei in Hue.

httpfs-env

Ändert die Werte in der HTTPFS-Umgebung.

httpfs-site

Ändert die Werte in der httpfs-site.xml-Datei in Hadoop.

hadoop-kms-acls

Ändert die Werte in der kms-acls.xml-Datei in Hadoop.

hadoop-kms-env

Ändert die Werte in der KMS-Umgebung in Hadoop.

hadoop-kms-log4j

Ändert die Werte in der kms-log4j.properties-Datei in Hadoop.

hadoop-kms-site

Ändert die Werte in der kms-site.xml-Datei in Hadoop.

jupyter-notebook-conf

Ändert die Werte in der jupyter_notebook_config.py-Datei in Jupyter Notebook.

jupyter-hub-conf

Ändern Sie die Werte in JupyterHubs der Datei jupyterhub_config.py.

jupyter-s3-conf

Konfigurieren Sie die S3-Persistenz für Jupyter Notebooks.

jupyter-sparkmagic-conf

Ändert die Werte in der config.json-Datei in Sparkmagic.

livy-conf

Ändert die Werte in der livy.conf-Datei von Livy.

livy-env

Ändert die Werte in der Livy-Umgebung.

livy-log4j

Ändert die log4j.properties-Einstellungen für Livy.

mapred-env

Ändern Sie die Werte in der MapReduce Anwendungsumgebung.

mapred-site

Ändern Sie die Werte in der Datei mapred-site.xml der MapReduce Anwendung.

oozie-env

Ändert die Werte in der Oozie-Umgebung.

oozie-log4j

Ändert die Werte in der oozie-log4j.properties-Datei in Oozie.

oozie-site

Ändert die Werte in der oozie-site.xml-Datei in Oozie.

phoenix-hbase-metrics

Ändert die Werte in der hadoop-metrics2-hbase.properties-Datei in Phoenix.

phoenix-hbase-site

Ändert die Werte in der hbase-site.xml-Datei in Phoenix.

phoenix-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Phoenix.

phoenix-metrics

Ändert die Werte in der hadoop-metrics2-phoenix.properties-Datei in Phoenix.

pig-env

Ändert die Werte in der Pig-Umgebung.

pig-properties

Ändert die Werte in der pig.properties-Datei in Pig.

pig-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Pig.

presto-log

Ändert die Werte in der log.properties-Datei in Presto.

presto-config

Ändert die Werte in der config.properties-Datei in Presto.

presto-password-authenticator

Ändern Sie Werte in der Presto-Datei password-authenticator.properties.

presto-env

Ändern Sie die Werte in der presto-env.sh-Datei in Presto.

presto-node

Ändern Sie die Werte in der node.properties-Datei in Presto.

presto-connector-blackhole

Ändert die Werte in der blackhole.properties-Datei in Presto.

presto-connector-cassandra

Ändert die Werte in der cassandra.properties-Datei in Presto.

presto-connector-hive

Ändert die Werte in der hive.properties-Datei in Presto.

presto-connector-jmx

Ändert die Werte in der jmx.properties-Datei in Presto.

presto-connector-kafka

Ändert die Werte in der kafka.properties-Datei in Presto.

presto-connector-localfile

Ändert die Werte in der localfile.properties-Datei in Presto.

presto-connector-memory

Ändert die Werte in der memory.properties-Datei in Presto.

presto-connector-mongodb

Ändert die Werte in der mongodb.properties-Datei in Presto.

presto-connector-mysql

Ändert die Werte in der mysql.properties-Datei in Presto.

presto-connector-postgresql

Ändert die Werte in der postgresql.properties-Datei in Presto.

presto-connector-raptor

Ändert die Werte in der raptor.properties-Datei in Presto.

presto-connector-redis

Ändert die Werte in der redis.properties-Datei in Presto.

presto-connector-redshift

Ändert die Werte in der redshift.properties-Datei.

presto-connector-tpch

Ändert die Werte in der tpch.properties-Datei in Presto.

presto-connector-tpcds

Ändert die Werte in der tpcds.properties-Datei in Presto.

recordserver-env

Werte in der RecordServer EMR-Umgebung ändern.

recordserver-conf

Ändern Sie die Werte in der Datei RecordServer server.properties von EMR.

recordserver-log4j

Ändern Sie die Werte in der Datei RecordServer log4j.properties von EMR.

spark

EMR-curated Amazon-Einstellungen für Apache Spark.

spark-defaults

Ändert die Werte in der spark-defaults.conf-Datei in Spark.

spark-env

Ändert die Werte in der Spark-Umgebung.

spark-hive-site

Ändert die Werte in der hive-site.xml-Datei in Spark.

spark-log4j

Ändert die Werte in der log4j.properties-Datei in Spark.

spark-metrics

Ändert die Werte in der metrics.properties-Datei in Spark.

sqoop-env

Ändert die Werte in der Sqoop-Umgebung.

sqoop-oraoop-site

Ändern Sie die Werte in der Datei oraoop-site.xml OraOop von Sqoop.

sqoop-site

Ändert die Werte in der sqoop-site.xml in Sqoop.

tez-site

Ändert die Werte in der tez-site.xml-Datei in Tez.

yarn-env

Ändert die Werte in der YARN-Umgebung.

yarn-site

Ändert die Werte in der yarn-site.xml-Datei in YARN.

zeppelin-env

Ändert die Werte in der Zeppelin-Umgebung.

zookeeper-config

Ändern Sie die Werte in ZooKeeper der Datei zoo.cfg.

zookeeper-log4j

Ändern Sie die Werte in ZooKeeper der Datei log4j.properties.