Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # `AWS runtime for Apache Spark`(emr-spark-8.0-preview) La tabella seguente elenca le versioni dell'applicazione disponibili con (emr-spark-8.0-preview). `AWS runtime for Apache Spark` **Informazioni sulla versione dell'applicazione** | Applicazione | Versione | | --- | --- | | Spark | 4.0.1-amzn-0 | ****`AWS runtime for Apache Spark`Note di rilascio (emr-spark-8.0-preview)**** + Versione di **anteprima: questa è una versione** di anteprima di Apache Spark 4.0.1. `AWS runtime for Apache Spark` Questa anteprima è disponibile solo su EMR Serverless. + **Disponibilità regionale**: questa versione di anteprima è disponibile in tutte le AWS regioni in cui è disponibile EMR Serverless, ad eccezione della Cina e delle regioni AWS GovCloud (Stati Uniti). + **Informazioni sulla versione dell'applicazione**: questa versione viene fornita con le seguenti versioni dell'applicazione: + AWS SDK per Java 2.35.5, 1.12.792 + Python **3.9**, 3.11, 3.12 + Scala 2.13.16 + AmazonCloudWatchAgent 1.300034.0-amzn-0 + Delta 4.0.0-amzn-0-spark + Iceberg 1.10.0-amzn-spark-0 + Questa versione viene fornita con Amazon Corretto **17** (basato su OpenJDK) per impostazione predefinita per le applicazioni che supportano Corretto 17 (JDK 17). + **Limitazioni dell'anteprima**: le seguenti funzionalità non sono disponibili in questa versione di anteprima: + **Funzionalità interattive e di integrazione**: SageMaker Unified Studio, integrazione con EMR Studio, Spark Connect, Livy e non sono supportate. JupyterEnterpriseGateway + **Formati di tabelle e controllo degli accessi**: Hudi, Delta Universal Format e il controllo degli accessi a grana fine (FGAC) con filtri e operatori a livello di riga o colonna non sono supportati. DDL/DML + **Connettori dati: i connettori emr-dynamodb** e spark-redshift non sono disponibili. spark-sql-kinesis + **History Server**: Il Persistent Spark History Server non è disponibile in questa versione di anteprima. Gli utenti possono comunque accedere all'interfaccia utente live di Spark per monitorare ed eseguire il debug dei job serverless attivi in tempo reale. + **Funzionalità specializzate: le** viste materializzate non sono disponibili. + **Funzionalità di anteprima**: è possibile testare le seguenti funzionalità in questa versione di anteprima. Questa versione di anteprima non è consigliata per i carichi di lavoro di produzione: + **Caratteristiche SQL**: modalità ANSI SQL con gestione dei tipi più rigorosa, sintassi SQL PIPE (\$1>) per le operazioni di concatenamento, tipo di dati VARIANT per dati JSON semistrutturati, script SQL con istruzioni di flusso di controllo e variabili di sessione e funzioni SQL definite dall'utente. + **Miglioramenti allo streaming**: Arbitrary Stateful Processing API v2 con transformWithState operatore, State Data Source Reader per lo stato di streaming interrogabile (sperimentale) e archivio di stato avanzato con checkpoint migliorato del changelog RockSDB. + **Supporto per formati di tabella**: Apache Iceberg v3 con supporto del tipo di dati VARIANT, integrazione con AWS S3 Tables e Full Table Access (FTA) AWS Lake Formation per le tabelle Iceberg, Delta Lake e Hive. + **Documentazione aggiuntiva - Per la documentazione aggiuntiva** [di Apache Spark, consulta la documentazione di rilascio di Apache Spark 4.0.1.](https://spark.apache.org/releases/spark-release-4-0-1.html) Per iniziare con l'anteprima di Apache Spark 4.0.1, crea un'applicazione EMR Serverless utilizzando la CLI: AWS ``` aws emr-serverless create-application --type spark \ --release-label emr-spark-8.0-preview \ --region us-east-1 --name spark4-preview ```