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# Amazon EMR on EKS 6.8.0 版本
<a name="emr-eks-6.8.0"></a>

以下 Amazon EMR 6.8.0 版本适用于 Amazon EMR on EKS。选择特定的 **emr-6.8.0-XXXX** 版本以查看更多详细信息，例如相关的容器映像标签。
+ [emr-6.8.0-latest](emr-eks-6.8.0-latest.md)
+  [emr-6.8.0-20230905](emr-eks-6.8.0-20230905.md) 
+ [emr-6.8.0-20230624](emr-eks-6.8.0-20230624.md)
+ [emr-6.8.0-20221219](emr-eks-6.8.0-20221219.md)
+ [emr-6.8.0-20220802](emr-eks-6.8.0-20220802.md)

**Amazon EMR 6.8.0 的发布说明**
+ 支持的应用程序- 适用于 Java 的 Amazon SDK 1.12.170、Spark 3.3.0-amzn-0、Hudi 0.11.1-amzn-0、Iceberg 0.14.0-amzn-0。
+ 支持的组件：`aws-sagemaker-spark-sdk`、`emr-ddb`、`emr-goodies`、`emr-s3-select`、`emrfs`、`hadoop-client`、`hudi`、`hudi-spark`、`iceberg`、`spark-kubernetes`。
+ 受支持的配置分类：    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.amazonaws.cn/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-6.8.0.html)

  配置分类允许您自定义应用程序。这些通常与应用程序的配置 XML 文件（例如 `spark-hive-site.xml`）相对应。有关更多信息，请参阅[配置应用程序](https://docs.amazonaws.cn/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps.html)。

**显著功能**
+ **Spark3.3.0** ‐ Amazon EMR EKS 6.8 包括 Spark 3.3.0，支持为 Spark 驱动程序和执行程序容器组（Pod）使用单独的节点选择器标签。这些新标签使您无需使用 pod 模板即可在 StartJobRun API 中分别定义驱动程序和执行程序 pod 的节点类型。
  + 驱动程序节点选择器属性：spark.kubernetes.driver.node.selector.[labelKey]
  + 执行程序节点选择器属性：spark.kubernetes.executor.node.selector.[labelKey]
+ **增强型任务失败消息** ‐ 此版本引入了 `spark.stage.extraDetailsOnFetchFailures.enabled` 和 `spark.stage.extraDetailsOnFetchFailures.maxFailuresToInclude` 配置来跟踪由于用户代码而导致的任务失败。当阶段由于随机获取失败而中止时，这些详细信息可用于增强驱动程序日志中显示的失败消息。    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.amazonaws.cn/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-6.8.0.html)

有关更多信息，请参阅 [Apache Spark 配置文档](https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html#configuration)。

**已知问题**
+ Amazon EMR on EKS 6.8.0 错误地填充了使用 [Apache Spark](https://www.amazonaws.cn/emr/features/spark/) 生成的 Parquet 文件元数据中的构建哈希。此问题可能会导致解析由 Amazon EMR on EKS 6.8.0 生成的 Parquet 文件中的元数据版本字符串的工具失败。解析 Parquet 元数据中的版本字符串并依赖构建哈希的客户，应切换到其他 Amazon EMR 版本并重写该文件。

**已解决的问题**
+ **PySpark 内核的中断内核功能** ‐ 可使用 `Interrupt Kernel` 功能，停止由在 Notebook 中执行单元格触发的进行中交互式工作负载。已引入修复程序，以便此功能适用于 PySpark 内核。这也可以在开源版本的[变更中找到，用于处理 PySpark Kubernetes 内核 \$11115 的中断](https://github.com/jupyter-server/enterprise_gateway/pull/1115)。