As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # `AWS runtime for Apache Spark`(pré-visualização do emr-spark-8.0) A tabela a seguir lista as versões do aplicativo disponíveis com `AWS runtime for Apache Spark` (emr-spark-8.0-preview). **Informações da versão da aplicação** | Aplicação | Versão | | --- | --- | | Spark | 4.0.1-amzn-0 | ****`AWS runtime for Apache Spark`Notas de lançamento (emr-spark-8.0-preview)**** + **Versão prévia** — Esta é uma versão prévia `AWS runtime for Apache Spark` com o Apache Spark 4.0.1. Essa prévia está disponível somente no EMR Serverless. + **Disponibilidade regional** — Essa versão prévia está disponível em todas as AWS regiões onde o EMR Serverless está disponível, exceto nas regiões da China e AWS GovCloud (EUA). + **Informações sobre a versão do aplicativo** - Esta versão vem com as seguintes versões do aplicativo: + AWS SDK for 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 + Essa versão vem com o Amazon Corretto **17** (construído no OpenJDK) por padrão para aplicativos compatíveis com o Corretto 17 (JDK 17). + **Limitações da versão prévia** - Os seguintes recursos não estão disponíveis nesta versão prévia: + **Recursos interativos e de integração**: SageMaker Unified Studio, integração com EMR Studio, Spark Connect, Livy JupyterEnterpriseGateway e não são suportados. + **Formatos de tabela e controle de acesso**: Hudi, Delta Universal Format e controle de acesso refinado (FGAC) com filtragem e operadores em nível de linha ou coluna não são suportados. DDL/DML + **Conectores de dados**: spark-sql-kinesis, emr-dynamodb e spark-redshift não estão disponíveis. + **Servidor de histórico**: o Persistent Spark History Server não está disponível nesta versão prévia. Os usuários ainda podem acessar a interface ativa do Spark para monitorar e depurar trabalhos ativos sem servidor em tempo real. + **Características especializadas**: As visualizações materializadas não estão disponíveis. + **Recursos de pré-visualização** - Você pode testar os seguintes recursos nesta versão prévia. Essa versão prévia não é recomendada para cargas de trabalho de produção: + **Características do SQL**: modo ANSI SQL com tratamento de tipos mais rigoroso, sintaxe SQL PIPE (\$1>) para operações de encadeamento, tipo de dados VARIANT para dados JSON semiestruturados, scripts SQL com instruções de fluxo de controle e variáveis de sessão e funções SQL definidas pelo usuário. + **Aprimoramentos de streaming**: API de processamento arbitrário com estado v2 com transformWithState operador, leitor de fonte de dados de estado para estado de streaming consultável (experimental) e armazenamento de estado aprimorado com ponto de verificação aprimorado do changelog do RocksDB. + **Suporte ao formato de tabela**: Apache Iceberg v3 com suporte ao tipo de dados VARIANT, integração com tabelas AWS S3 e Full Table Access (FTA) com AWS Lake Formation tabelas Iceberg, Delta Lake e Hive. + **Documentação adicional - Para obter documentação** adicional do Apache Spark, consulte a documentação de lançamento do [Apache Spark 4.0.1](https://spark.apache.org/releases/spark-release-4-0-1.html). Para começar a usar a versão prévia do Apache Spark 4.0.1, crie um aplicativo EMR Serverless usando a CLI: AWS ``` aws emr-serverless create-application --type spark \ --release-label emr-spark-8.0-preview \ --region us-east-1 --name spark4-preview ```