Amazon EMR 发行版 5.31.0 - Amazon EMR
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

Amazon EMR 发行版 5.31.0

应用程序版本

此发行版本支持以下应用程序:FlinkGangliaHBaseHCatalogHadoopHiveHudiHueJupyterHubLivyMXNetMahoutOoziePhoenixPigPrestoSparkSqoopTensorFlowTezZeppelinZooKeeper

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-5.31.0 emr-5.30.2 emr-5.30.1 emr-5.30.0
Amazon SDK for Java 1.11.8521.11.7591.11.7591.11.759
Flink1.11.01.10.01.10.01.10.0
Ganglia3.7.23.7.23.7.23.7.2
HBase1.4.131.4.131.4.131.4.13
HCatalog2.3.72.3.62.3.62.3.6
Hadoop2.10.02.8.52.8.52.8.5
Hive2.3.72.3.62.3.62.3.6
Hudi0.6.0-amzn-00.5.2-incubating0.5.2-incubating0.5.2-incubating
Hue4.7.14.6.04.6.04.6.0
JupyterEnterpriseGateway - - - -
JupyterHub1.1.01.1.01.1.01.1.0
Livy0.7.00.7.00.7.00.7.0
MXNet1.6.01.5.11.5.11.5.1
Mahout0.13.00.13.00.13.00.13.0
Oozie5.2.05.2.05.2.05.2.0
Phoenix4.14.34.14.34.14.34.14.3
Pig0.17.00.17.00.17.00.17.0
Presto0.238.30.2320.2320.232
Spark2.4.62.4.52.4.52.4.5
Sqoop1.4.71.4.71.4.71.4.7
TensorFlow2.1.01.14.01.14.01.14.0
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

发布说明

以下发布说明包括有关 Amazon EMR 发行版 5.31.0 的信息。更改与 5.30.1 有关。

首次发布日期:2020 年 10 月 9 日

上次更新日期:2020 年 10 月 15 日

Upgrades

  • 已将 Amazon Glue 连接器升级到版本 1.13.0

  • 已将 Amazon SageMaker Spark SDK 升级到版本 1.4.0

  • 已将 Amazon Kinesis 连接器升级到版本 3.5.9

  • 已升级到版本 1.11.852

  • 已将 Bigtop-tomcat 升级到版本 8.5.56

  • 已将 EMR FS 升级到版本 2.43.0

  • 已将 EMR MetricsAndEventsApiGateway 客户端升级到版本 1.4.0

  • 已将 EMR S3 Dist CP 升级到版本 2.15.0

  • 已将 EMR S3 Select 升级到版本 1.6.0

  • 已将 Flink 升级到版本 1.11.0

  • 已将 Hadoop 升级到版本 2.10.0

  • 已将 Hive 升级到版本 2.3.7

  • 已将 Hudi 升级到版本 0.6.0

  • 已将 Hue 升级到版本 4.7.1

  • 已将 JupyterHub 升级到版本 1.1.0

  • 已将 Mxnet 升级到版本 1.6.0

  • 已将 OpenCV 升级到版本 4.3.0

  • 已将 Presto 升级到版本 0.238.3

  • 已将 TensorFlow 升级到版本 2.1.0

更改、增强功能和解决的问题

  • Amazon EMR 5.31.1 版修复了托管扩展无法完成或导致应用程序出故障的问题。

  • Amazon EMR 5.31.0 及更高版本支持 Hive 列统计信息

  • 升级了组件版本。

  • Amazon EMR 5.31.0 支持 EMRFS S3EC V2。在 S3 Java SDK 1.11.837 及更高版本中,引入了加密客户端版本 2(S3EC V2),并新增了各种安全增强功能。有关更多信息,请参阅下列内容:

    为保持向后兼容性,加密客户端 V1 在 SDK 中仍可用。

新功能

  • 较低版本的 AL2 上的“打开的最大文件数”限制较低。Amazon EMR 发行版: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 基于较低版本的 Amazon Linux 2(AL2)。使用默认 AMI 创建 EMR 集群时,这些版本的“打开的最大文件数”具有较低的 ulimit 设置。提交 Spark 作业时,打开的文件数限制较低会导致“Too many open files”错误。在受影响的 EMR 发行版中,Amazon EMR 默认 AMI 的“打开的最大文件数”默认限制设置为 4096,低于最新 Amazon Linux 2 AMI 中的文件限制数 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。Amazon EMR 发行版 6.3.0 和 5.33.0 将提供一个永久修复,可提高“打开的最大文件数”设置。

    此问题的以下解决方法让您能够显式将实例控制器 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. 重新启动 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
  • 借助 Amazon EMR 5.31.0,您可以启动与 Lake Formation 集成的集群。该集成提供精细的列级数据筛选功能,用于筛选 Amazon Glue 数据目录中的数据库和表。它还支持从企业身份系统通过联合单点登录的方式登录 EMR Notebooks 或 Apache Zeppelin。有关更多信息,请参阅《Amazon EMR 管理指南》中的 将 Amazon EMR 与 Amazon Lake Formation 集成

    Amazon EMR(集成 Lake Formation)目前已在 16 个Amazon区域推出:美国东部(俄亥俄和弗吉尼亚北部)、美国西部(加利福尼亚北部和俄勒冈)、亚太地区(孟买、首尔、新加坡、悉尼和东京)、加拿大(中部)、欧洲(法兰克福、爱尔兰、伦敦、巴黎和斯德哥尔摩)、南美洲(圣保罗)。

已知问题

  • 多个主节点的集群和 Kerberos 身份验证中的已知问题

    如果在 EMR 发行版 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:

    • 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。

  • 在使用 EMR 5.31.0 或 5.32.0 的集群上启用了 AtRestEncryption 或 HDFS 加密时,Hive 查询会导致以下运行时异常。

    TaskAttempt 3 failed, info=[Error: Error while running task ( failure ) : attempt_1604112648850_0001_1_01_000000_3:java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Hive Runtime Error while closing operators: java.io.IOException: java.util.ServiceConfigurationError: org.apache.hadoop.security.token.TokenIdentifier: Provider org.apache.hadoop.hbase.security.token.AuthenticationTokenIdentifier not found

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 emraws 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,如果已对名为 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,则其发行版将列出为 2.2-amzn-2

组件 版本 描述
aws-sagemaker-spark-sdk1.4.0Amazon SageMaker Spark 开发工具包
emr-ddb4.15.0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-s3-dist-cp2.15.0针对 Amazon S3 优化的分布式复制应用程序。
emr-s3-select1.6.0EMR S3 Select 连接器
emrfs2.43.0适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon S3 连接器。
flink-client1.11.0Apache Flink 命令行客户端脚本和应用程序。
flink-jobmanager-config1.11.0为 Apache Flink JobManager 管理 EMR 节点上的资源。
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-client2.10.0-amzn-0Hadoop 命令行客户端,如“hdfs”、“hadoop”或“yarn”。
hadoop-hdfs-datanode2.10.0-amzn-0用于存储数据块的 HDFS 节点级服务。
hadoop-hdfs-library2.10.0-amzn-0HDFS 命令行客户端和库
hadoop-hdfs-namenode2.10.0-amzn-0用于跟踪文件名和数据块位置的 HDFS 服务。
hadoop-hdfs-journalnode2.10.0-amzn-0用于管理 HA 集群上的 Hadoop 文件系统日志的 HDFS 服务。
hadoop-httpfs-server2.10.0-amzn-0用于 HDFS 操作的 HTTP 终端节点。
hadoop-kms-server2.10.0-amzn-0基于 Hadoop 的 KeyProvider API 的加密密钥管理服务器。
hadoop-mapred2.10.0-amzn-0用于运行 MapReduce 应用程序的 MapReduce 执行引擎库。
hadoop-yarn-nodemanager2.10.0-amzn-0用于管理单个节点上的容器的 YARN 服务。
hadoop-yarn-resourcemanager2.10.0-amzn-0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-server2.10.0-amzn-0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适用于负责协调区域和执行管理命令的 HBase 集群的服务。
hbase-region-server1.4.13用于服务于一个或多个 HBase 区域的服务。
hbase-client1.4.13HBase 命令行客户端。
hbase-rest-server1.4.13用于向 HBase 提供 RESTful HTTP 终端节点的服务。
hbase-thrift-server1.4.13用于向 HBase 提供 Thrift 终端节点的服务。
hcatalog-client2.3.7-amzn-1用于操作 hcatalog-server 的“hcat”命令行客户端。
hcatalog-server2.3.7-amzn-1用于为分布式应用程序提供 HCatalog、表和存储管理层的服务。
hcatalog-webhcat-server2.3.7-amzn-1用于向 HCatalog 提供 REST 接口的 HTTP 终端节点。
hive-client2.3.7-amzn-1Hive 命令行客户端。
hive-hbase2.3.7-amzn-1Hive-hbase 客户端。
hive-metastore-server2.3.7-amzn-1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-server22.3.7-amzn-1用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。
hudi0.6.0-amzn-0增量处理框架,以支持低延迟和高效率的数据管道。
hudi-spark0.6.0-amzn-0用于运行 Spark 以及 Hudi 的捆绑库。
hudi-presto0.6.0-amzn-0用于运行 Presto 以及 Hudl 的捆绑库。
hue-server4.7.1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 笔记本的多用户服务器
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。
mxnet1.6.0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。
opencv4.3.0开源计算机视觉库。
phoenix-library4.14.3-HBase-1.4服务器和客户端的 phoenix 库
phoenix-query-server4.14.3-HBase-1.4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-coordinator0.238.3-amzn-0用于在 presto-worker 之中接受查询并管理查询的服务。
presto-worker0.238.3-amzn-0用于执行查询的各个部分的服务。
presto-client0.238.3-amzn-0Presto 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-client2.4.6-amzn-0Spark 命令行客户端。
spark-history-server2.4.6-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-yarn2.4.6-amzn-0适用于 YARN 的内存中执行引擎。
spark-yarn-slave2.4.6-amzn-0YARN 从属项所需的 Apache Spark 库。
sqoop-client1.4.7Apache Sqoop 命令行客户端。
tensorflow2.1.0适用于高性能数值计算的 TensorFlow 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 的笔记本电脑。
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。

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-5.31.0 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 log4j-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

适用于 Apache HBase 的 Amazon EMR 辅助设置。

hbase-env

更改 HBase 环境中的值。

hbase-log4j

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

hbase-metrics

更改 HBase 的 hadoop-metrics2-hbase.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 HCatalog 的环境中的值。

hcatalog-server-jndi

更改 HCatalog 的 jndi.properties 中的值。

hcatalog-server-proto-hive-site

更改 HCatalog 的 proto-hive-site.xml 中的值。

hcatalog-webhcat-env

更改 HCatalog WebHCat 的环境中的值。

hcatalog-webhcat-log4j2

更改 HCatalog WebHCat 的 log4j2.properties 中的值。

hcatalog-webhcat-site

更改 HCatalog WebHCat 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-log4j2.properties 文件中的值。

hive-llap-daemon-log4j2

更改 Hive 的 llap-daemon-log4j2.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 应用程序的环境中的值。

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 KMS 的 ranger-kms-site.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

更改 EMR RecordServer 环境中的值。

recordserver-conf

更改 EMR RecordServer erver.properties 文件中的值。

recordserver-log4j

更改 EMR RecordServer log4j.properties 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 ZooKeeper 的 zoo.cfg 文件中的值。

zookeeper-log4j

更改 ZooKeeper 的 log4j.properties 文件中的值。