기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon EMR on EKS 6.9.0 릴리스 Amazon EMR on EKS에 대해 다음 Amazon EMR 6.9.0 릴리스를 사용할 수 있습니다. 특정 **emr-6.9.0-XXXX** 릴리스를 선택하여 관련 컨테이너 이미지 태그와 같은 세부 정보를 확인합니다. + [emr-6.9.0-latest](emr-eks-6.9.0-latest.md) + [emr-6.9.0-20230905](emr-eks-6.9.0-20230905.md) + [emr-6.9.0-20230624](emr-eks-6.9.0-20230624.md) + [emr-6.9.0-20221108](emr-eks-6.9.0-20221108.md) + emr-6.9.0-spark-rapids-latest + emr-6.9.0-spark-rapids-20230624 + emr-6.9.0-spark-rapids-20221108 + notebook-spark/emr-6.9.0-latest + notebook-spark/emr-6.9.0-20230624 + notebook-spark/emr-6.9.0-20221108 + notebook-python/emr-6.9.0-latest + notebook-python/emr-6.9.0-20230624 + notebook-python/emr-6.9.0-20221108 **Amazon EMR 6.9.0용 릴리스 정보** + 지원되는 애플리케이션 ‐ AWS SDK for Java 1.12.331, Spark 3.3.0-amzn-1, Hudi 0.12.1-amzn-0, Iceberg 0.14.1-amzn-0, Delta 2.1.0. + 지원되는 구성 요소 ‐ `aws-sagemaker-spark-sdk`, `emr-ddb`, `emr-goodies`, `emr-s3-select`, `emrfs`, `hadoop-client`, `hudi`, `hudi-spark`, `iceberg`, `spark-kubernetes`. + 지원되는 구성 분류: [StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html) 및 [ CreateManagedEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateManagedEndpoint.html) API와 함께 사용하는 경우: [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-6.9.0.html) 특별히 [CreateManagedEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateManagedEndpoint.html) API와 함께 사용하는 경우: [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-6.9.0.html) 구성 분류를 사용하면 애플리케이션을 사용자 지정할 수 있습니다. 이는 종종 `spark-hive-site.xml`과 같이 애플리케이션의 구성 XML 파일에 해당합니다. 자세한 내용은 [애플리케이션 구성](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps.html)을 참조하세요. **주목할 만한 기능** + **Apache Spark용 Nvidia RAPIDS 액셀러레이터** - Amazon EMR on EKS는 EC2 그래픽 처리 장치(GPU) 인스턴스 유형을 사용하여 Spark를 가속화합니다. Spark 이미지를 RAPIDS 액셀러레이터와 함께 사용하려면 릴리스 레이블을 emr-6.9.0-spark-rapids-latest로 지정합니다. 자세한 내용은 [설명서 페이지](tutorial-spark-rapids.md)를 참조하세요. + **Spark-Redshift 커넥터** ‐ Apache Spark용 Amazon Redshift 통합은 Amazon EMR 릴리스 6.9.0 이상에 포함되어 있습니다. 이전의 오픈 소스 도구였던, 이 기본 통합은 Spark 커넥터로, Amazon Redshift와 Amazon Redshift Serverless에서 데이터를 읽고 쓰는 Apache Spark 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon EMR on EKS에서 Apache Spark용 Amazon Redshift 통합 사용](emr-spark-redshift.md) 단원을 참조하십시오. + **Delta Lake** - [Delta Lake](https://delta.io/)는 트랜잭션 일관성, 일관된 데이터 세트 정의, 스키마 진화 변경 및 데이터 변형 지원과 같은 기능을 포함하는 데이터 레이크를 구축할 수 있는 오픈 소스 스토리지 형식입니다. 자세한 내용은 [Delta Lake 사용](tutorial-delta-lake.md)을 참조하세요. + **PySpark 파라미터 수정** - 대화형 엔드포인트는 이제 EMR Studio Jupyter Notebook의 PySpark 세션과 관련된 Spark 파라미터 수정을 지원합니다. 자세한 내용은 [PySpark 세션 파라미터 수정](modify-pyspark-parameters.md)을 참조하세요. **해결된 문제** + Amazon EMR 버전 6.6.0, 6.7.0 및 6.8.0에서 Spark와 함께 DynamoDB 커넥터를 사용하는 경우 입력 분할이 비어 있지 않은 데이터를 참조하더라도 테이블에서 모든 읽기는 빈 결과를 반환합니다. Amazon EMR 릴리스 6.9.0에서는 이 문제가 수정되었습니다. + Amazon EMR on EKS 6.8.0에서는 [Apache Spark](https://aws.amazon.com//emr/features/spark)를 사용하여 생성된 Parquet 파일 메타데이터에서 빌드 해시를 잘못 채웁니다. 이 문제로 인해 Amazon EMR on EKS 6.8.0에서 생성한 Parquet 파일의 메타데이터 버전 문자열을 구문 분석하는 도구에서 문제가 발생할 수 있습니다. **알려진 문제** + Apache Spark용 Amazon Redshift 통합을 사용하고 Parquet 형식의 time, timetz, timestamp 또는 timestamptz(마이크로초 정밀도)를 사용하는 경우 커넥터는 시간 값을 가장 가까운 밀리초 값으로 반올림합니다. 해결 방법으로, 텍스트 언로드 형식 `unload_s3_format` 파라미터를 사용합니다.