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)。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

使用 Amazon EMR 的早期 AMI 版本自定义集群和应用程序配置

Amazon EMR 发行版 4.0.0 推出了使用配置分类的精简应用程序配置方法。有关更多信息，请参阅 配置应用程序。当使用 AMI 版本时，使用引导操作以及您传递的参数配置应用程序。例如，configure-hadoop 和 configure-daemons 引导操作设置 Hadoop 和 YARN 特定环境属性（如 --namenode-heap-size）。在更新的版本中，这些属性是使用 hadoop-env 和 yarn-env 配置分类配置的。有关执行常见配置的引导操作，请参阅 Github 上的emr-bootstrap-actions 存储库。

以下各表将引导操作映射到更新的 Amazon EMR 发行版中的配置分类。

有关所有分类的列表，请参阅配置应用程序。

应用程序环境变量

当使用 AMI 版本时，将结合使用 hadoop-user-env.sh 脚本与 configure-daemons 引导操作来配置 Hadoop 环境。该脚本包括以下操作：

#!/bin/bash 
export HADOOP_USER_CLASSPATH_FIRST=true; 
echo "HADOOP_CLASSPATH=/path/to/my.jar" >> /home/hadoop/conf/hadoop-user-env.sh

在 Amazon EMR 版本 4.x 中，使用 hadoop-env 配置分类执行相同的操作，如以下示例中所示：

[ 
      { 
         "Classification":"hadoop-env",
         "Properties":{ 

         },
         "Configurations":[ 
            { 
               "Classification":"export",
               "Properties":{ 
                  "HADOOP_USER_CLASSPATH_FIRST":"true",
                  "HADOOP_CLASSPATH":"/path/to/my.jar"
               }
            }
         ]
      }
   ]

再举一例，使用 configure-daemons 并传递 --namenode-heap-size=2048 和 --namenode-opts=-XX:GCTimeRatio=19 等效于以下配置分类。

[ 
      { 
         "Classification":"hadoop-env",
         "Properties":{ 

         },
         "Configurations":[ 
            { 
               "Classification":"export",
               "Properties":{ 
                  "HADOOP_DATANODE_HEAPSIZE":  "2048",
           	"HADOOP_NAMENODE_OPTS":  "-XX:GCTimeRatio=19"
               }
            }
         ]
      }
   ]

其他应用程序环境变量不再在 /home/hadoop/.bashrc 中定义。相反，它们主要在 /etc/default 文件中基于每个组件或应用程序设置，例如 /etc/default/hadoop。/usr/bin/ 中由应用程序 RPM 安装的包装脚本还可以在涉及实际 bin 脚本之前设置其他环境变量。

服务端口

当使用 AMI 版本时，某些服务使用自定义端口。

用户

当使用 AMI 版本时，用户 hadoop 将运行所有进程并拥有所有文件。在 Amazon EMR 版本 4.0.0 及更高版本中，用户位于应用程序和组件级别。

安装顺序、安装的构件和日志文件位置

当使用 AMI 版本时，应用程序构件及其配置目录安装在 /home/hadoop/application 目录中。例如，如果已安装 Hive，目录将是 /home/hadoop/hive。在 Amazon EMR 版本 4.0.0 及更高版本中，应用程序构件安装在 /usr/lib/application 目录中。当使用 AMI 版本时，日志文件位于不同的位置。下表列出了位置。

Command Runner

当使用 AMI 版本时，许多脚本或程序 (如 /home/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming.jar) 未位于 shell 登录路径环境上，因此您需要在使用 jar 文件 (如 command-runner.jar 或 script-runner.jar) 执行脚本时指定完整路径。command-runner.jar 位于 AMI 上，因此无需知道完整 URI，这与 script-runner.jar 的情况相同。

重复因子

重复因子使您可以配置启动 Hadoop JVM 的时间。您可以在执行每项任务时启动新的 Hadoop JVM，这将实现更好的任务隔离；也可以在各项任务之间共享 JVM，以降低框架开销。如果您处理的是许多小文件，合理的做法是多次重复使用 JVM，以摊销启动成本。然而，如果每项任务耗时较长或处理的数据量较大，您可以选择不重复使用 JVM，以确保释放出所有内存供后续任务使用。当使用 AMI 版本时，您可以使用 configure-hadoop 引导操作设置 mapred.job.reuse.jvm.num.tasks 属性来自定义重复因子。

以下示例演示如何设置无限 JVM 重复使用的 JVM 重复使用因子。

aws emr create-cluster --name "Test cluster" --ami-version 3.11.0 \
--applications Name=Hue Name=Hive Name=Pig \
--use-default-roles --ec2-attributes KeyName=myKey \
--instance-groups InstanceGroupType=MASTER,InstanceCount=1,InstanceType=m3.xlarge \
InstanceGroupType=CORE,InstanceCount=2,InstanceType=m3.xlarge \
--bootstrap-actions Path=s3://elasticmapreduce/bootstrap-actions/configure-hadoop,\
Name="Configuring infinite JVM reuse",Args=["-m","mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=-1"]