Versiones de Amazon EMR en EKS 7.8.0
Esta página describe la funcionalidad nueva y actualizada de Amazon EMR que es específica de la implementación de Amazon EMR en EKS. Para obtener más información sobre la ejecución de Amazon EMR en Amazon EC2 y sobre la versión 7.8.0 de Amazon EMR en general, consulte Amazon EMR 7.8.0 en la Guía de versiones de Amazon EMR.
Versiones 7.8 de Amazon EMR en EKS
Las siguientes versiones de Amazon EMR 7.8.0 están disponibles para Amazon EMR en EKS. Seleccione una versión específica de emr-7.8.0-XXXX para ver más detalles, como la etiqueta de imagen de contenedor relacionada.
Notas de la versión
Notas de la versión 7.8.0 de Amazon EMR en EKS
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Aplicaciones compatibles ‐ AWS SDK para Java 2.29.52 and 1.12.780, Apache Spark 3.5.4, Apache Hudi 0.15.0-amzn-5, Apache Iceberg 1.7.1-amzn-1, Delta 3.3.0-amzn-0, Apache Spark RAPIDS 24.12.0-amzn-0, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0, Apache Flink 1.20.0-amzn-2, Flink Operator 1.10.0-amzn-2
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Componentes compatibles ‐
emr-ddb,emr-goodies,emr-s3-select,emrfs,hadoop-client,hudi,hudi-spark,iceberg,spark-kubernetes. -
Clasificaciones de configuración compatibles
Para usar con las API StartJobRun y CreateManagedEndpoint:
Clasificaciones Descripciones core-siteCambia los valores en el archivo de Hadoop
core-site.xml.emrfs-siteCambiar la configuración de EMRFS.
spark-metricsCambia los valores en el archivo de Spark
metrics.properties.spark-defaultsCambia los valores en el archivo de Spark
spark-defaults.conf.spark-envCambiar los valores en el entorno de Spark.
spark-hive-siteCambia los valores en el archivo de Spark
hive-site.xml.spark-log4j2Cambia los valores en el archivo de Spark
log4j2.properties.emr-job-submitterConfiguración del pod de remitente de trabajos.
Para usar específicamente con las API CreateManagedEndpoint:
Clasificaciones Descripciones jeg-configCambia los valores en el archivo
jupyter_enterprise_gateway_config.pyde Jupyter Enterprise Gateway.jupyter-kernel-overridesCambia el valor de la imagen del kernel en el archivo de especificaciones del kernel de Jupyter.
Las clasificaciones de configuración le permiten personalizar las aplicaciones. Suelen corresponder a un archivo XML de configuración para la aplicación como, por ejemplo,
spark-hive-site.xml. Para obtener más información, consulte Configuración de aplicaciones.
Cambios
Los siguientes cambios se incluyen en la versión 7.8.0 de Amazon EMR en EKS:
Características nativas de FGAC, que incluyen las siguientes:
Soporte para Iceberg a fin de ejecutar trabajos que realizan acciones en tablas que no son de Lake Formation en un clúster virtual de control de acceso detallado (FGAC). (Existe una alternativa a la IAM).
Admite tablas de S3
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Conexión a Spark