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Versões 6.11.0 do Amazon EMR no EKS
Esta página descreve a funcionalidade nova e atualizada do Amazon EMR que é específica para a implantação do Amazon EMR no EKS. Para obter detalhes sobre o Amazon EMR em execução na Amazon EC2 e sobre a versão do Amazon EMR 6.11.0 em geral, consulte Amazon EMR 6.11.0 no Guia de lançamento do Amazon EMR.
Versões 6.11 do Amazon EMR no EKS
As versões 6.11.0 do Amazon EMR apresentadas a seguir estão disponíveis para o Amazon EMR no EKS. Selecione uma versão específica do emr-6.11.0-XXXX para visualizar mais detalhes, como a etiqueta de imagem do contêiner relacionada.
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emr-6.11.0- spark-rapids-latest
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emr-6.11.0-spark-rapids-20230509
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emr-6.11.0-java11-latest
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emr-6.11.0-java11-20230509
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notebook-spark/emr-6.11.0-latest
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notebook-spark/emr-6.11.0-20230509
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notebook-python/emr-6.11.0-latest
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notebook-python/emr-6.11.0-20230509
Notas da versão
Notas da versão 6.11.0 do Amazon EMR no EKS
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Aplicativos compatíveis ‐ AWS SDK para Java 1.12.446, Apache Spark 3.3.2-amzn-0, Apache Hudi 0.13.0-amzn-0, Apache Iceberg 1.2.0-amzn-0, Delta 2.2.0, Apache Spark RAPIDS 23.02.0-amzn-0, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0
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Componentes com suporte:
aws-sagemaker-spark-sdk,emr-ddb,emr-goodies,emr-s3-select,emrfs,hadoop-client,hudi,hudi-spark,icebergespark-kubernetes. -
Classificações de configuração com suporte
Para uso com StartJobRune CreateManagedEndpoint APIs:
Classificações Descrições core-siteAltera os valores no arquivo
core-site.xmldo Hadoop.emrfs-siteAlterar as configurações do EMRFS.
spark-metricsAltera os valores no arquivo
metrics.propertiesdo Spark.spark-defaultsAltera os valores no arquivo
spark-defaults.confdo Spark.spark-envAlterar os valores no ambiente do Spark.
spark-hive-siteAltera os valores no arquivo
hive-site.xmldo Spark.spark-log4jAltera os valores no arquivo
log4j.propertiesdo Spark.Para uso específico com CreateManagedEndpoint APIs:
Classificações Descrições jeg-configAltera os valores no arquivo
jupyter_enterprise_gateway_config.pydo Jupyter Enterprise Gateway.jupyter-kernel-overridesAltera o valor da imagem do kernel no arquivo de um kernel do Jupyter especificado.
As classificações de configuração permitem que você personalize aplicações. Elas geralmente correspondem a um arquivo XML de configuração da aplicação, como
spark-hive-site.xml. Para obter mais informações, consulte Configure Applications.
Recursos notáveis
Os recursos apresentados a seguir estão inclusos na versão 6.11 do Amazon EMR no EKS.
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Imagem base do Amazon EMR no EKS na galeria pública do Amazon ECR: se você usar a funcionalidade imagem personalizada, nossa imagem base fornecerá os arquivos em JARs, as configurações e as bibliotecas essenciais para a interação com o Amazon EMR no EKS. É possível encontrar a imagem base na Galeria pública do Amazon ECR
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Alternância de log do contêiner do Spark: a verão 6.11 do Amazon EMR no EKS oferece suporte para a alternância de log do contêiner do Spark. É possível habilitar a funcionalidade com
containerLogRotationConfigurationna operaçãoMonitoringConfigurationda APIStartJobRun. Você pode configurarrotationSizeemaxFilestoKeeppara especificar o número e o tamanho dos arquivos de log que você deseja que o Amazon EMR no EKS mantenha nos pods do driver e do executor do Spark. Para obter mais informações, consulte Uso da alternância de log do contêiner do Spark. -
Suporte ao Volcano no operador do Spark e no spark-submit: a versão 6.11 do Amazon EMR no EKS oferece suporte à execução de trabalhos do Spark com o Volcano como programador personalizado do Kubernetes no operador do Spark e no spark-submit. É possível usar recursos como o agendamento coletivo, o gerenciamento de filas, a preempção e a programação de compartilhamento equitativo para obter alto throughput de programação e capacidade otimizada. Para obter mais informações, consulte Uso do Volcano como um programador personalizado para Apache Spark no Amazon EMR no EKS.
