Amazon EMR on EKS 7.2.0 发行版 - Amazon EMR
发行版发行说明特征
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

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Amazon EMR on EKS 7.2.0 发行版

本页介绍了 Amazon EMR 的新增和更新的功能，这些功能特定于 Amazon EMR on EKS 部署。有关在 Amazon EMR on Amazon EMR EC2 以及 Amazon EMR 7.2.0 发行版的一般详细信息，请参阅《Amazon EMR 发行版指南》中的 Amazon EMR 7.2.0。

Amazon EMR on EKS 7.2 发行版

以下 Amazon EMR 7.2.0 发行版适用于 Amazon EMR on EKS。选择特定的 emr-7.2.0-XXXX 发行版以查看更多详细信息，例如相关的容器映像标签。

Flink releases

在运行 Flink 应用程序时，以下 Amazon EMR 7.2.0 发行版适用于 Amazon EMR on EKS。

Spark releases

在运行 Spark 应用程序时，以下 Amazon EMR 7.2.0 发行版适用于 Amazon EMR on EKS。

  • emr-7.2.0-latest

  • emr-7.2.0-20240610

  • emr-7.2.0-spark-rapids-latest

  • emr-7.2.0-spark-rapids-20240610

  • emr-7.2.0-java11-latest

  • emr-7.2.0-java11-20240610

  • emr-7.2.0-java8-latest

  • emr-7.2.0-java8-20240610

  • emr-7.2.0-spark-rapids-java8-latest

  • emr-7.2.0-spark-rapids-java8-20240610

  • notebook-spark/emr-7.2.0-latest

  • notebook-spark/emr-7.2.0-20240610

  • notebook-spark/emr-7.2.0-spark-rapids-latest

  • notebook-spark/emr-7.2.0-spark-rapids-20240610

  • notebook-spark/emr-7.2.0-java11-latest

  • notebook-spark/emr-7.2.0-java11-20240610

  • notebook-spark/emr-7.2.0-java8-latest

  • notebook-spark/emr-7.2.0-java8-20240610

  • notebook-spark/emr-7.2.0-spark-rapids-java8-latest

  • notebook-spark/emr-7.2.0-spark-rapids-java8-20240610

  • notebook-python/emr-7.2.0-latest

  • notebook-python/emr-7.2.0-20240610

  • notebook-python/emr-7.2.0-spark-rapids-latest

  • notebook-python/emr-7.2.0-spark-rapids-20240610

  • notebook-python/emr-7.2.0-java11-latest

  • notebook-python/emr-7.2.0-java11-20240610

  • notebook-python/emr-7.2.0-java8-latest

  • notebook-python/emr-7.2.0-java8-20240610

  • notebook-python/emr-7.2.0-spark-rapids-java8-latest

  • notebook-python/emr-7.2.0-spark-rapids-java8-20240610

  • livy/emr-7.2.0-latest

  • livy/emr-7.2.0-20240610

  • livy/emr-7.2.0-java11-latest

  • livy/emr-7.2.0-java11-20240610

  • livy/emr-7.2.0-java8-latest

  • livy/emr-7.2.0-java8-20240610

发行说明

Amazon EMR on EKS 7.2.0 的发布说明

  • 支持的应用程序 - 适用于 Java 的 Amazon SDK 2.23.18 and 1.12.705, Apache Spark 3.5.1-amzn-1, Apache Hudi 0.14.1-amzn-0, Apache Iceberg 1.5.0-amzn-0, Delta 3.1.0, Apache Spark RAPIDS 24.02.0-amzn-1, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0, Apache Flink 1.18.1-amzn-0, Flink Operator 1.8.0-amzn-1

  • 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。

  • 支持的配置分类

    与StartJobRun和一起使用 CreateManagedEndpoint APIs：

    分类 描述

    core-site

    更改 core-site.xml Hadoop 文件中的值。

    emrfs-site

    更改 EMRFS 设置。

    spark-metrics

    更改 metrics.properties Spark 文件中的值。

    spark-defaults

    更改 spark-defaults.conf Spark 文件中的值。

    spark-env

    更改 Spark 环境中的值。

    spark-hive-site

    更改 hive-site.xml Spark 文件中的值。

    spark-log4j2

    更改 log4j2.properties Spark 文件中的值。

    emr-job-submitter

    任务提交者 Pod 的配置。

    专门用于 CreateManagedEndpoint APIs：

    分类 描述

    jeg-config

    更改 Jupyter Enterprise Gateway jupyter_enterprise_gateway_config.py 文件中的值。

    jupyter-kernel-overrides

    更改 Jupyter 内核规范文件中内核映像的值。

    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。

显著功能

Amazon EMR on EKS 7.2.0 发行版包含以下功能。

  • 应用程序升级：Amazon EMR on EKS 7.2.0 应用程序升级包括 Spark 3.5.1、Flink 1.18.1 和 Flink Operator 1.8.0。

  • 适用于 Flink 的 Autoscaler 更新：7.2.0 发行版使用开源配置 job.autoscaler.restart.time-tracking.enabled 来启用重新缩放时间估计，因此无需再为重启时间手动分配经验值。如果运行的是 7.1.0 或更低版本，您仍然可以使用 Amazon EMR 自动扩缩。

  • Apache Hudi 在 Amazon EMR on EKS 上集成 Apache Flink：此发行版增加了 Apache Hudi 和 Apache Flink 之间的集成，因此您可以使用 Flink Kubernetes 运算符来运行 Hudi 作业。Hudi 允许您使用记录级操作，从而简化数据管理和数据管道开发。

  • Amazon S3 Express One Zone 存储类与 Amazon EMR on EKS 集成：对于 7.2.0 及更高版本，可使用 Amazon EMR on EKS 将数据上传到 S3 Express One Zone。S3 Express One Zone 是一种高性能的单区 Amazon S3 存储类，可为大多数延迟敏感型应用程序提供一致的个位数毫秒级数据访问。S3 Express One Zone 在其发布时，提供了 Amazon S3 中延迟最低、性能最高的云对象存储。

  • 支持 Spark 运算符的默认配置：现在，对于 7.2.0 及更高版本的 Amazon EMR on EKS 上的启动作业运行模型，Amazon EKS 上的 Spark 运算符支持与之相同的默认配置。这意味着 Amazon S3 和 EMRFS 等功能不再需要在 yaml 文件中手动配置。