Amazon EMR 发行版 5.30.0 - Amazon EMR
5.30.0 应用程序版本5.30.0 发布说明5.30.0 组件版本5.30.0 配置分类
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。

Amazon EMR 发行版 5.30.0

5.30.0 应用程序版本

此版本包括以下应用程序：Flink、Ganglia、HBase、HCatalog、HadoopHive、Hudi、Hue、JupyterHub、Livy、MXNet、Mahout、OoziePhoenix、Pig、Presto、Spark、Sqoop、TensorFlow、TezZeppelin、和ZooKeeper。

下表列出了此版本的 Amazon EMR 中提供的应用程序版本以及前三个 Amazon EMR 发行版中的应用程序版本（若适用）。

有关每个发行版的 Amazon EMR 的应用程序版本的全面历史记录，请参见以下主题：

应用程序版本信息
emr-5.30.0 emr-5.29.0 emr-5.28.1 emr-5.28.0
Amazon 适用于 Java 的 SDK 1.11.7591.11.6821.11.6591.11.659
Python 2.7、3.72.7、3.62.7、3.62.7、3.6
Scala 2.11.122.11.122.11.122.11.12
AmazonCloudWatchAgent - - - -
Delta - - - -
Flink1.10.01.9.11.9.01.9.0
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.131.4.101.4.101.4.10
HCatalog2.3.6-amzn-22.3.6-amzn-12.3.6-amzn-02.3.6-amzn-0
Hadoop2.8.5-amzn-62.8.5-amzn-52.8.5-amzn-52.8.5-amzn-5
Hive2.3.6-amzn-22.3.6-amzn-12.3.6-amzn-02.3.6-amzn-0
Hudi0.5.2-incubating0.5.0-incubating0.5.0-incubating0.5.0-incubating
Hue4.6.04.4.04.4.04.4.0
Iceberg - - - -
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub1.1.01.0.01.0.01.0.0
Livy0.7.0-incubating0.6.0-incubating0.6.0-incubating0.6.0-incubating
MXNet1.5.11.5.11.5.11.5.1
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.2.05.1.05.1.05.1.0
Phoenix4.14.3--1.4 HBase4.14.3--1.4 HBase4.14.3--1.4 HBase4.14.3--1.4 HBase
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.2320.2270.2270.227
Spark2.4.5-amzn-02.4.42.4.42.4.4
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow1.14.01.14.01.14.01.14.0
Tez0.9.20.9.20.9.20.9.2
Trino (PrestoSQL) - - - -
Zeppelin0.8.20.8.20.8.20.8.2
ZooKeeper3.4.143.4.143.4.143.4.14

5.30.0 发布说明

以下发布说明包括有关 Amazon EMR 发行版 5.30.0 的信息。更改与 5.29.0 有关。

首次发布日期：2020 年 5 月 13 日

上次更新日期：2020 年 6 月 25 日

升级

  • 已升级 适用于 Java 的 Amazon SDK 到 1.11.759 版本

  • 已将 Amazon SageMaker Spark SDK 升级到 1.3.0 版

  • 已将 EMR 记录服务器升级到版本 1.6.0

  • 已将 Flink 升级到版本 1.10.0

  • 已将 Ganglia 升级到版本 3.7.2

  • 已升级 HBase 到 1.4.13 版

  • 已将 Hudi 升级到版本 0.5.2-incubating

  • 已将 Hue 升级到版本 4.6.0

  • 已升级 JupyterHub 到 1.1.0 版

  • 已将升级 Livy 到版本 0.7.0-incubating

  • 已将 Oozie 升级到版本 5.2.0

  • 已将 Presto 升级到版本 0.232

  • 已将 Spark 升级到版本 2.4.5

  • 升级的连接器和驱动程序：Amazon Glue Connector 1.12.0；Amazon Kinesis Connector 3.5.0；EMR DynamoDB Connector 4.14.0

新特征

  • EMR Notebooks – 与使用 5.30.0 创建的 EMR 集群结合使用时，EMR Notebooks 内核在集群上运行。这可以提高 Notebook 的性能，并允许您安装和自定义内核。您还可以在集群主节点上安装 Python 库。有关更多信息，请参阅《EMR 管理指南》中的安装并使用内核和库。

  • 托管扩展 – 使用 Amazon EMR 版本 5.30.0 及更高版本时，您可以启用 EMR 托管扩展，以根据工作负载自动增加或减少集群中实例或单位的数量。Amazon EMR 会持续评估集群指标，以便做出扩展决策，从而优化集群的成本和速度。有关更多信息，请参阅《Amazon EMR 管理指南》中的扩缩集群资源。

  • 加密存储在 Amazon S3 中的日志文件 — 在 Amazon EMR 5.30.0 及更高版本中，您可以使用客户托管密钥加密存储在 Amazon S3 中的日志文件。 Amazon KMS 有关更多信息，请参阅《Amazon EMR 管理指南》中的加密存储在 Amazon S3 中的日志文件。

  • Amazon Linux 2 支持 – 在 EMR 版本 5.30.0 及更高版本中，EMR 使用 Amazon Linux 2 操作系统。新的自定义 AMIs （亚马逊机器映像）必须基于亚马逊 Linux 2 AMI。有关更多信息，请参阅使用自定义 AMI。

  • Presto 正常自动扩展 – 使用 5.30.0 的 EMR 集群可以设置自动扩展超时时段，以便 Presto 任务在其节点停用之前有时间完成运行。有关更多信息，请参阅使用采用 Graceful Decommission 的 Presto 自动扩展配置。

  • 使用新的分配策略选项创建队列实例 – EMR 版本 5.12.1 及更高版本中提供了一个新的分配策略选项。它加快了集群预置、提高了 Spot 分配的准确性并减少了竞价型实例中断。需要更新非默认 EMR 服务角色。请查看配置实例集。

  • sudo systemctl stop 和 sudo systemctl start 命令 – 在 EMR 版本 5.30.0 及更高版本（使用 Amazon Linux 2 操作系统）中，EMR 使用 sudo systemctl stop 和 sudo systemctl start 命令重新启动服务。有关更多信息，请参阅如何在 Amazon EMR 中重新启动服务？

更改、增强功能和解决的问题

  • 默认情况下，EMR 版本 5.30.0 不安装 Ganglia。您可以在创建集群时明确选择 Ganglia 进行安装。

  • Spark 性能优化。

  • Presto 性能优化。

  • Amazon EMR 版本 5.30.0 及更高版本默认使用 Python 3。

  • 用于私有子网中服务访问的默认托管安全组已使用新规则进行更新。如果使用自定义安全组进行服务访问，则必须包含与默认托管安全组相同的规则。有关详细信息，请参阅适用于服务访问（私有子网）的 Amazon EMR 托管安全组。如果您对 Amazon EMR 使用自定义服务角色，则必须向 ec2:describeSecurityGroups 授予权限，以便 EMR 可以验证安全组是否已正确创建。如果您使用 EMR_DefaultRole，则此权限已包含在默认托管式策略中。

已知问题

  • 降低旧版本的 “最大打开文件数” 限制 AL2 [在新版本中已修复]。亚马逊 EMR 版本：emr-5.30.x、emr-5.31.0、emr-5.32.0、emr-6.0.0、emr-6.1.0 和 emr-6.2.0 基于较早版本的亚马逊 Linux 2 ()，当使用默认 AMI 创建亚马逊 EMR 集群时，“最大打开文件数” 的用户限制设置较低。AL2Amazon EMR 发行版 5.30.1、5.30.2、5.31.1、5.32.1、6.0.1、6.1.1、6.2.1、5.33.0、6.3.0 及更高版本使用更高的“最大打开文件数”设置永久修复了此问题。如果使用打开文件数限制较低的发行版，会在提交 Spark 任务时导致“Too many open files”（打开的文件过多）错误。在受影响的发行版中，Amazon EMR 原定设置 AMI 的原定设置“最大打开文件数”ulimit 为 4096，而最新版 Amazon Linux 2 AMI 中的文件限制数为 65536。Spark 驱动程序和执行程序尝试打开超过 4096 个文件时，“打开的最大文件数”的较低 ulimit 设置会导致 Spark 任务失败。要修复此问题，Amazon EMR 使用一个引导操作（BA）脚本，用于在创建集群时调整 ulimit 设置。

    如果您使用没有永久修复此问题的较早版本的 Amazon EMR，则可以通过下面的解决方法，显式将实例控制器 ulimit 设置为最多 65536 个文件。

    从命令行显式设置 ulimit

    1. 编辑 /etc/systemd/system/instance-controller.service，将以下参数添加到 Service (服务) 部分。

      LimitNOFILE=65536

      LimitNPROC=65536

    2. 重启 InstanceController

      $ sudo systemctl daemon-reload

      $ sudo systemctl restart instance-controller

    使用引导操作 (BA) 设置 ulimit

    您还可以在创建集群时使用引导操作（BA）脚本将实例控制器 ulimit 配置为 65536 个文件。

    #!/bin/bash
for user in hadoop spark hive; do
sudo tee /etc/security/limits.d/$user.conf << EOF
$user - nofile 65536
$user - nproc 65536
EOF
done
for proc in instancecontroller logpusher; do
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/$proc.service.d/
sudo tee /etc/systemd/system/$proc.service.d/override.conf << EOF
[Service]
LimitNOFILE=65536
LimitNPROC=65536
EOF
pid=$(pgrep -f aws157.$proc.Main)
sudo prlimit --pid $pid --nofile=65535:65535 --nproc=65535:65535
done
sudo systemctl daemon-reload

  • 托管扩展

    在未安装 Presto 的 5.30.0 和 5.30.1 的集群上进行托管扩展操作可能会导致应用程序故障或导致统一的实例组或实例集处于 ARRESTED 状态，尤其是在缩减操作之后快速执行扩展操作时。

    解决方法是即使您的任务不需要 Presto，也可以在使用 Amazon EMR 发行版 5.30.0 和 5.30.1 创建集群时，将 Presto 选为要安装的应用程序。

  • 具有多个主节点的集群和 Kerberos 身份验证中的已知问题

    如果在 Amazon EMR 版本 5.20.0 及更高版本中运行具有多个主节点的集群和 Kerberos 身份验证，则在集群运行一段时间后，您可能在执行集群操作（如缩减或步骤提交）时遇到问题。具体时间段取决于您定义的 Kerberos 票证有效期。缩减问题会影响您提交的自动缩减和显式缩减请求。其它集群操作也可能会受到影响。

    解决办法：

    • 以 hadoop 用户身份通过 SSH 连接到具有多个主节点的 EMR 集群的 lead 主节点。

    • 运行以下命令，为 hadoop 用户续订 Kerberos 票证。

      kinit -kt <keytab_file> <principal>

      通常情况下，keytab 文件位于 /etc/hadoop.keytab，而 principal 为 hadoop/<hostname>@<REALM> 格式。

    注意

    此解决方法将在 Kerberos 票证有效期内生效。默认情况下，此持续时间为 10 个小时，但可以通过 Kerberos 设置进行配置。Kerberos 票证过期后，您必须重新运行上述命令。

  • Hue 4.6.0 的默认数据库引擎是 SQLite，当您尝试将 Hue 与外部数据库配合使用时，这会导致出现问题。若要解决此问题，请在您的 hue-ini 配置分类中将 engine 设置为 mysql。Amazon EMR 版本 5.30.1 已修复这一问题。

  • 当您将 Spark 与 Hive 分区位置格式化结合使用以读取 Amazon S3 中的数据，并在 Amazon EMR 版本 5.30.0 至 5.36.0 以及 6.2.0 至 6.9.0 上运行 Spark 时，可能会遇到导致集群无法正确读取数据的问题。如果您的分区具有以下所有特征，会发生这种情况：

    • 从同一个表扫描两个或多个分区。

    • 至少有一个分区目录路径是至少一个其他分区目录路径的前缀，例如，s3://bucket/table/p=a 是 s3://bucket/table/p=a b 的前缀。

    • 另一个分区目录中前缀后面的第一个字符的 UTF-8 值小于 / 字符 (U+002F)。例如，在 s3://bucket/table/p=a b 中，a 和 b 之间出现的空格字符 (U+0020) 就属于此类。请注意，还有其他 14 个非控制字符：!"#$%&‘()*+,-。有关更多信息，请参阅 UTF-8 encoding table and Unicode characters（UTF-8 编码表和 Unicode 字符）。

    解决方法是在 spark-defaults 分类中将 spark.sql.sources.fastS3PartitionDiscovery.enabled 配置设置为 false。

5.30.0 组件版本

下面列出了 Amazon EMR 随此发行版一起安装的组件。一些组件作为大数据应用程序包的一部分安装。其它组件是 Amazon EMR 独有的，并且已为系统流程和功能安装这些组件。它们通常以 emr 或 aws 开头。最新的 Amazon EMR 发行版中的大数据应用程序包通常是在社区中找到的最新版本。我们会尽快在 Amazon EMR 中提供社区发行版。

Amazon EMR 中的某些组件与社区版本不同。这些组件具有以下形式的 CommunityVersion-amzn-EmrVersion 的发行版标注。EmrVersion 从 0 开始。例如，假设已对名为 myapp-component 的版本 2.2 的开源社区组件进行三次修改，以包含在不同的 Amazon EMR 发行版中，则其发行版将为 2.2-amzn-2。

组件 版本 描述
aws-sagemaker-spark-sdk1.3.0亚马逊 SageMaker Spark SDK
emr-ddb4.14.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon DynamoDB 连接器。
emr-goodies2.13.0适用于 Hadoop 生态系统的方便易用的库。
emr-kinesis3.5.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon Kinesis 连接器。
emr-notebook-env1.0.0适用于 emr notebook 的 Conda env
emr-s3-dist-cpemrfs针对 Amazon S3 优化的分布式复制应用程序。
emr-s3-select1.5.0EMR S3 Select 连接器
emrfs2.40.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon S3 连接器。
flink-client1.10.0Apache Flink 命令行客户端脚本和应用程序。
ganglia-monitor3.7.2适用于 Hadoop 生态系统应用程序的嵌入式 Ganglia 代理以及 Ganglia 监控代理。
ganglia-metadata-collector3.7.2用于从 Ganglia 监控代理中聚合指标的 Ganglia 元数据收集器。
ganglia-web3.7.1用于查看由 Ganglia 元数据收集器收集的指标的 Web 应用程序。
hadoop-client2.8.5-amzn-6Hadoop 命令行客户端，如“hdfs”、“hadoop”或“yarn”。
hadoop-hdfs-datanode2.8.5-amzn-6用于存储数据块的 HDFS 节点级服务。
hadoop-hdfs-library2.8.5-amzn-6HDFS 命令行客户端和库
hadoop-hdfs-namenode2.8.5-amzn-6用于跟踪文件名和数据块位置的 HDFS 服务。
hadoop-hdfs-journalnode2.8.5-amzn-6用于管理 HA 集群上的 Hadoop 文件系统日志的 HDFS 服务。
hadoop-httpfs-server2.8.5-amzn-6用于 HDFS 操作的 HTTP 终端节点。
hadoop-kms-server2.8.5-amzn-6基于 Hadoop 的 API 的加密密钥管理服务器。 KeyProvider
hadoop-mapred2.8.5-amzn-6MapReduce 用于运行 MapReduce 应用程序的执行引擎库。
hadoop-yarn-nodemanager2.8.5-amzn-6用于管理单个节点上的容器的 YARN 服务。
hadoop-yarn-resourcemanager2.8.5-amzn-6用于分配和管理集群资源与分布式应用程序的 YARN 服务。
hadoop-yarn-timeline-server2.8.5-amzn-6用于检索 YARN 应用程序的当前信息和历史信息的服务。
hbase-hmaster1.4.13为负责协调区域和执行管理命令的 HBase 集群提供服务。
hbase-region-server1.4.13为一个或多个 HBase 地区提供服务的服务。
hbase-client1.4.13HBase 命令行客户端。
hbase-rest-server1.4.13为其提供 RESTful HTTP 端点的服务 HBase。
hbase-thrift-server1.4.13为其提供 Thrift 端点的 HBase服务。
hcatalog-client2.3.6-amzn-2用于操作 hcatalog-server 的“hcat”命令行客户端。
hcatalog-server2.3.6-amzn-2提供服务 HCatalog，为分布式应用程序提供表和存储管理层。
hcatalog-webhcat-server2.3.6-amzn-2为其提供 REST 接口的 HTTP 端点 HCatalog。
hive-client2.3.6-amzn-2Hive 命令行客户端。
hive-hbase2.3.6-amzn-2Hive-hbase 客户端。
hive-metastore-server2.3.6-amzn-2用于访问 Hive 元存储 (一个用于存储 Hadoop 操作中的 SQL 的元数据的语义存储库) 的服务。
hive-server22.3.6-amzn-2用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。
hudi0.5.2-incubating增量处理框架，以支持低延迟和高效率的数据管道。
hudi-presto0.5.2-incubating用于运行 Presto 以及 Hudl 的捆绑库。
hue-server4.6.0用于使用 Hadoop 生态系统应用程序分析数据的 Web 应用程序
jupyterhub1.1.0Jupyter notebook 的多用户服务器
livy-server0.7.0-incubating用于与 Apache Spark 交互的 REST 接口
nginx1.12.1nginx [引擎 x] 是 HTTP 和反向代理服务器
mahout-client0.13.0用于机器学习的库。
mxnet1.5.1用于深度学习的灵活的、可扩展且高效的库。
mariadb-server5.5.64MySQL 数据库服务器。
nvidia-cuda9.2.88Nvidia 驱动程序和 Cuda 工具包
oozie-client5.2.0Oozie 命令行客户端。
oozie-server5.2.0用于接受 Oozie 工作流请求的服务。
opencv3.4.0开源计算机视觉库。
phoenix-library4.14.3--1.4 HBase服务器和客户端的 phoenix 库
phoenix-query-server4.14.3--1.4 HBase向 Avatica API 提供 JDBC 访问权限以及协议缓冲区和 JSON 格式访问权限的轻量级服务器
presto-coordinator0.232用于在 presto-worker 之中接受查询并管理查询的服务。
presto-worker0.232用于执行查询的各个部分的服务。
presto-client0.232Presto 命令行客户端，安装在 HA 集群的备用主节点（未启动 Presto 服务器）上。
pig-client0.17.0Pig 命令行客户端。
r3.4.3用于统计计算的 R 项目
ranger-kms-server1.2.0Apache Ranger 密钥管理系统
spark-client2.4.5-amzn-0Spark 命令行客户端。
spark-history-server2.4.5-amzn-0用于查看完整的 Spark 应用程序的生命周期的已记录事件的 Web UI。
spark-on-yarn2.4.5-amzn-0适用于 YARN 的内存中执行引擎。
spark-yarn-slave2.4.5-amzn-0YARN 从属项所需的 Apache Spark 库。
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop 命令行客户端。
tensorflow1.14.0TensorFlow 用于高性能数值计算的开源软件库。
tez-on-yarn0.9.2tez YARN 应用程序和库。
webserver2.4.25+Apache HTTP 服务器。
zeppelin-server0.8.2支持交互式数据分析的基于 Web 的 Notebook。
zookeeper-server3.4.14用于维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供组服务的集中式服务。
zookeeper-client3.4.14ZooKeeper 命令行客户端。

5.30.0 配置分类

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 hive-site.xml）相对应。有关更多信息，请参阅配置应用程序。

emr-5.30.0 分类
分类 描述

capacity-scheduler

更改 Hadoop 的 capacity-scheduler.xml 文件中的值。

container-log4j

更改 Hadoop YARN 的 container-log4j.properties 文件中的值。

core-site

更改 Hadoop 的 core-site.xml 文件中的值。

emrfs-site

更改 EMRFS 设置。

flink-conf

更改 flink-conf.yaml 设置。

flink-log4j

更改 Flink log4j.properties 设置。

flink-log4j-yarn-session

更改 Flink log4 j-yarn-session .properties 设置。

flink-log4j-cli

更改 Flink log4j-cli.properties 设置。

hadoop-env

更改适用于所有 Hadoop 组件的 Hadoop 环境中的值。

hadoop-log4j

更改 Hadoop 的 log4j.properties 文件中的值。

hadoop-ssl-server

更改 hadoop ssl 服务器配置

hadoop-ssl-client

更改 hadoop ssl 客户端配置

hbase

亚马逊 EMR 精心策划的 Apache 设置。 HBase

hbase-env

更改环境 HBase中的值。

hbase-log4j

更改 hbase- HBase log4j.properties 文件中的值。

hbase-metrics

更改 hadoop-metrics2-h HBase base.properties 文件中的值。

hbase-policy

更改 HBase的 hbase-policy.xml 文件中的值。

hbase-site

更改 HBase的 hbase-site.xml 文件中的值。

hdfs-encryption-zones

配置 HDFS 加密区域。

hdfs-site

更改 HDFS 的 hdfs-site.xml 中的值。

hcatalog-env

更改环境 HCatalog中的值。

hcatalog-server-jndi

更改 HCatalog的 jndi.properties 中的值。

hcatalog-server-proto-hive-site

更改 proto-hive-site .x HCatalog ml 中的值。

hcatalog-webhcat-env

更改 HCatalog Web 环境HCat中的值。

hcatalog-webhcat-log4j2

更改 HCatalog Web HCat 的 log4j2.properties 中的值。

hcatalog-webhcat-site

更改 HCatalog Web HCat 的 webhcat-site.xml 文件中的值。

hive-beeline-log4j2

更改 Hive 的 beeline-log4j2.properties 文件中的值。

hive-parquet-logging

更改 Hive parquet-logging.properties 文件中的值。

hive-env

更改 Hive 环境中的值。

hive-exec-log4j2

更改 Hive 的 hive-exec-log 4j2.properties 文件中的值。

hive-llap-daemon-log4j2

更改 Hive 的 llap-daemon-log 4j2.properties 文件中的值。

hive-log4j2

更改 Hive 的 hive-log4j2.properties 文件中的值。

hive-site

更改 Hive 的 hive-site.xml 文件中的值

hiveserver2-site

更改 Hive Server2 的 hiveserver2-site.xml 文件中的值

hue-ini

更改 Hue 的 ini 文件中的值

httpfs-env

更改 HTTPFS 环境中的值。

httpfs-site

更改 Hadoop 的 httpfs-site.xml 文件中的值。

hadoop-kms-acls

更改 Hadoop 的 kms-acls.xml 文件中的值。

hadoop-kms-env

更改 Hadoop KMS 环境中的值。

hadoop-kms-log4j

更改 Hadoop 的 kms-log4j.properties 文件中的值。

hadoop-kms-site

更改 Hadoop 的 kms-site.xml 文件中的值。

hudi-env

更改 Hudi 环境中的值。

jupyter-notebook-conf

更改 Jupyter notebook 的 jupyter_notebook_config.py 文件中的值。

jupyter-hub-conf

更改 JupyterHubs的 jupyterhub_config.py 文件中的值。

jupyter-s3-conf

配置 Jupyter notebook S3 持久性。

jupyter-sparkmagic-conf

更改 Sparkmagic 的 config.json 文件中的值。

livy-conf

更改 Livy 的 livy.conf 文件中的值。

livy-env

更改 Livy 环境中的值。

livy-log4j

更改 Livy log4j.properties 设置。

mapred-env

更改 MapReduce 应用程序环境中的值。

mapred-site

更改 MapReduce 应用程序的 mapred-site.xml 文件中的值。

oozie-env

更改 Oozie 的环境中的值。

oozie-log4j

更改 Oozie 的 oozie-log4j.properties 文件中的值。

oozie-site

更改 Oozie 的 oozie-site.xml 文件中的值。

phoenix-hbase-metrics

更改 Phoenix 的 hadoop-metrics2-hbase.properties 文件中的值。

phoenix-hbase-site

更改 Phoenix 的 hbase-site.xml 文件中的值。

phoenix-log4j

更改 Phoenix 的 log4j.properties 文件中的值。

phoenix-metrics

更改 Phoenix 的 hadoop-metrics2-phoenix.properties 文件中的值。

pig-env

更改 Pig 环境中的值。

pig-properties

更改 Pig 的 pig.properties 文件中的值。

pig-log4j

更改 Pig 的 log4j.properties 文件中的值。

presto-log

更改 Presto 的 log.properties 文件中的值。

presto-config

更改 Presto 的 config.properties 文件中的值。

presto-password-authenticator

更改 Presto 的 password-authenticator.properties 文件中的值。

presto-env

更改 Presto 的 presto-env.sh 文件中的值。

presto-node

更改 Presto 的 node.properties 文件中的值。

presto-connector-blackhole

更改 Presto 的 blackhole.properties 文件中的值。

presto-connector-cassandra

更改 Presto 的 cassandra.properties 文件中的值。

presto-connector-hive

更改 Presto 的 hive.properties 文件中的值。

presto-connector-jmx

更改 Presto 的 jmx.properties 文件中的值。

presto-connector-kafka

更改 Presto 的 kafka.properties 文件中的值。

presto-connector-localfile

更改 Presto 的 localfile.properties 文件中的值。

presto-connector-memory

更改 Presto 的 memory.properties 文件中的值。

presto-connector-mongodb

更改 Presto 的 mongodb.properties 文件中的值。

presto-connector-mysql

更改 Presto 的 mysql.properties 文件中的值。

presto-connector-postgresql

更改 Presto 的 postgresql.properties 文件中的值。

presto-connector-raptor

更改 Presto 的 raptor.properties 文件中的值。

presto-connector-redis

更改 Presto 的 redis.properties 文件中的值。

presto-connector-redshift

更改 Presto 的 redshift.properties 文件中的值。

presto-connector-tpch

更改 Presto 的 tpch.properties 文件中的值。

presto-connector-tpcds

更改 Presto 的 tpcds.properties 文件中的值。

ranger-kms-dbks-site

更改 Ranger KMS 的 dbks-site.xml 文件中的值。

ranger-kms-site

更改 Ranger K ranger-kms-site MS 的.xml 文件中的值。

ranger-kms-env

更改 Ranger KMS 环境中的值。

ranger-kms-log4j

更改 Ranger KMS 的 kms-log4j.properties 文件中的值。

ranger-kms-db-ca

更改 S3 上用于与 Ranger KMS 进行 MySQL SSL 连接的 CA 文件的值。

recordserver-env

在 EMR RecordServer 环境中更改值。

recordserver-conf

更改 EMR 的 server.proper RecordServer ties 文件中的值。

recordserver-log4j

更改 EMR 的 log4j.propertie RecordServer s 文件中的值。

spark

适用于 Apache Spark 的 Amazon EMR 辅助设置。

spark-defaults

更改 Spark 的 spark-defaults.conf 文件中的值。

spark-env

更改 Spark 环境中的值。

spark-hive-site

更改 Spark 的 hive-site.xml 文件中的值

spark-log4j

更改 Spark 的 log4j.properties 文件中的值。

spark-metrics

更改 Spark 的 metrics.properties 文件中的值。

sqoop-env

更改 Sqoop 的环境中的值。

sqoop-oraoop-site

更改 Sqoop OraOop 的 oraoop-site.xml 文件中的值。

sqoop-site

更改 Sqoop 的 sqoop-site.xml 文件中的值。

tez-site

更改 Tez 的 tez-site.xml 文件中的值。

yarn-env

更改 YARN 环境中的值。

yarn-site

更改 YARN 的 yarn-site.xml 文件中的值。

zeppelin-env

更改 Zeppelin 环境中的值。

zookeeper-config

更改 zoo.cfg 文件 ZooKeeper中的值。

zookeeper-log4j

更改 ZooKeeper的 log4j.properties 文件中的值。