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# Amazon EMR on EKS 7.11.0 リリース
このページでは、Amazon EMR on EKS デプロイに固有の Amazon EMR の新しい機能と更新された機能について説明します。Amazon EC2 で実行されている Amazon EMR および Amazon EMR 7.11.0 リリース全般の詳細については、[「Amazon EMR リリースガイド」の「Amazon EMR 7.11.0](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-7110-release.html)」を参照してください。 **
## Amazon EMR on EKS 7.11 リリース
Amazon EMR on EKS では、次の Amazon EMR 7.11.0 リリースを利用できます。特定の **emr-7.11.0-XXXX** リリースを選択すると、関連するコンテナイメージタグなどの詳細が表示されます。
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#### [ Flink releases ]
Flink アプリケーションを実行すると、Amazon EMR on EKS で次の Amazon EMR 7.11.0 リリースを利用できます。
+ [emr-7.11.0-flink-latest](emr-eks-7.11.0-flink-latest.md)
+ [emr-7.11.0-flink-20251020](emr-7.11.0-flink-20251020.md)
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#### [ Spark releases ]
Spark アプリケーションを実行すると、Amazon EMR on EKS で次の Amazon EMR 7.11.0 リリースを利用できます。
+ [emr-7.11.0-最新](emr-eks-7.11.0-latest.md)
+ [emr-7.11.0-20251020](emr-eks-7.11.0-20251020.md)
+ emr-7.11.0-spark-rapids-latest
+ emr-7.11.0-spark-rapids-20251020
+ emr-7.11.0-java11-latest
+ emr-7.11.0-java11-20251020
+ emr-7.11.0-java8-latest
+ emr-7.11.0-java8-20251020
+ emr-7.11.0-spark-rapids-java8-latest
+ emr-7.11.0-spark-rapids-java8-20251020
+ notebook-spark/emr-7.11.0-latest
+ notebook-spark/emr-7.11.0-20251020
+ notebook-spark/emr-7.11.0-spark-rapids-latest
+ notebook-spark/emr-7.11.0-spark-rapids-20251020
+ notebook-spark/emr-7.11.0-java11-latest
+ notebook-spark/emr-7.11.0-java11-20251020
+ notebook-spark/emr-7.11.0-java8-latest
+ notebook-spark/emr-7.11.0-java8-20251020
+ notebook-spark/emr-7.11.0-spark-rapids-java8-latest
+ notebook-spark/emr-7.11.0-spark-rapids-java8-20251020
+ notebook-python/emr-7.11.0-latest
+ notebook-python/emr-7.11.0-20251020
+ notebook-python/emr-7.11.0-spark-rapids-latest
+ notebook-python/emr-7.11.0-spark-rapids-20251020
+ notebook-python/emr-7.11.0-java11-latest
+ notebook-python/emr-7.11.0-java11-20251020
+ notebook-python/emr-7.11.0-java8-latest
+ notebook-python/emr-7.11.0-java8-20251020
+ notebook-python/emr-7.11.0-spark-rapids-java8-latest
+ notebook-python/emr-7.11.0-spark-rapids-java8-20251020
+ livy/emr-7.11.0-latest
+ livy/emr-7.11.0-20251020
+ livy/emr-7.11.0-java11-latest
+ livy/emr-7.11.0-java11-20251020
+ livy/emr-7.11.0-java8-latest
+ livy/emr-7.11.0-java8-20251020
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## リリースノート
Amazon EMR on EKS 7.11.0 のリリースノート:
+ **サポートされているアプリケーション** - AWS SDK for Java 2.35.5 and 1.12.792, Apache Spark 3.5.6-amzn-0, Apache Hudi 1.0.2-amzn-0, Apache Iceberg 1.9.1-amzn-0, Delta 3.3.2-amzn-0, Apache Spark RAPIDS 25.04.0-amzn-0, Apache Flink 1.20.0-amzn-5
+ **サポートされているコンポーネント** - `emr-ddb`、`emr-goodies`、`emr-s3-select`、`emrfs`、`hadoop-client`、`hudi`、`hudi-spark`、`iceberg`、`spark-kubernetes`。
+ **サポートされている設定分類**
[StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html) API と [CreateManagedEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateManagedEndpoint.html) API で使用する場合:
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-7.11.0.html)
特に [CreateManagedEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateManagedEndpoint.html) API で使用する場合:
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-7.11.0.html)
設定分類を使用すると、アプリケーションをカスタマイズできます。これらは多くの場合、`spark-hive-site.xml` などのアプリケーションの構成 XML ファイルに対応します。詳細については、「[アプリケーションの設定](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps.html)」を参照してください。
## 変更点と機能
Amazon EMR on EKS の 7.11.0 リリースには、以下の変更が含まれています。
Amazon EMR on EKS は、以下を含むマネージド Livy ソリューションを通じて SageMaker Unified Studio との統合をサポートするようになりました。
+ **マネージドセッション**: SageMaker Unified Studio を介して EKS クラスターで Spark セッションを実行するためのカスタム HTTPS エンドポイントを提供する新しいインタラクティブセッションリソースタイプ
+ **Lake Formation 統合**: 2 つのモードでのデータアクセスコントロールをサポート a) きめ細かなアクセスコントロール b) フルテーブルアクセス (互換性モード)
+ **ID 管理**: 柔軟な認証オプション a) IAM ロールベースのアクセスコントロール b) ベースのアクセスコントロール。
+ **統合によるユーザーバックグラウンドセッション**: ユーザーが SageMaker Unified Studio からログアウトした後も長時間実行される Spark ワークロードをサポートし、最大 90 日間のセッションをサポートします。