6.6.0 应用程序版本 6.6.0 发布说明 6.6.0 组件版本 6.6.0 配置分类

Amazon EMR 发行版 6.6.0

6.6.0 应用程序版本

此版本支持以下应用程序：Flink, Ganglia, HBase, HCatalog, Hadoop, Hive, Hudi, Hue, Iceberg, JupyterEnterpriseGateway, JupyterHub, Livy, MXNet, Oozie, Phoenix, Pig, Presto, Spark, Sqoop, TensorFlow, Tez, Trino, Zeppelin 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-6.6.0	emr-6.5.0	emr-6.4.0	emr-6.3.1
Amazon 适用于 Java 的 SDK	1.12.170	1.12.31	1.12.31	1.11.977
Python	2.7、3.7	2.7、3.7	2.7、3.7	2.7、3.7
Scala	2.12.10	2.12.10	2.12.10	2.12.10
AmazonCloudWatchAgent	-	-	-	-
Delta	-	-	-	-
Flink	1.14.2	1.14.0	1.13.1	1.12.1
Ganglia	3.7.2	3.7.2	3.7.2	3.7.2
HBase	2.4.4	2.4.4	2.4.4	2.2.6
HCatalog	3.1.2	3.1.2	3.1.2	3.1.2
Hadoop	3.2.1	3.2.1	3.2.1	3.2.1
Hive	3.1.2	3.1.2	3.1.2	3.1.2
Hudi	0.10.1-amzn-0	0.9.0-amzn-1	0.8.0-amzn-0	0.7.0-amzn-0
Hue	4.10.0	4.9.0	4.9.0	4.9.0
Iceberg	0.13.1	0.12.0	-	-
JupyterEnterpriseGateway	2.1.0	2.1.0	2.1.0	2.1.0
JupyterHub	1.4.1	1.4.1	1.4.1	1.2.2
Livy	0.7.1	0.7.1	0.7.1	0.7.0
MXNet	1.8.0	1.8.0	1.8.0	1.7.0
Mahout	-	-	-	-
Oozie	5.2.1	5.2.1	5.2.1	5.2.1
Phoenix	5.1.2	5.1.2	5.1.2	5.0.0
Pig	0.17.0	0.17.0	0.17.0	0.17.0
Presto	0.267	0.261	0.254.1	0.245.1
Spark	3.2.0	3.1.2	3.1.2	3.1.1
Sqoop	1.4.7	1.4.7	1.4.7	1.4.7
TensorFlow	2.4.1	2.4.1	2.4.1	2.4.1
Tez	0.9.2	0.9.2	0.9.2	0.9.2
Trino (prestoSQL)	367	360	359	350
Zeppelin	0.10.0	0.10.0	0.9.0	0.9.0
ZooKeeper	3.5.7	3.5.7	3.5.7	3.4.14

6.6.0 发布说明

以下发布说明包括有关 Amazon EMR 发行版 6.6.0 的信息。更改与 6.5.0 有关。

首次发布日期：2022 年 5 月 9 日

文档更新日期：2022 年 6 月 15 日

新功能

Amazon EMR 6.6 现在支持 Apache Spark 3.2、Apache Spark RAPIDS 22.02、CUDA 11、Apache Hudi 0.10.1、Apache Iceberg 0.13、Trino 0.367 和 PrestoDB 0.267。

当您使用 Amazon EMR 5.36 或更高版本、6.6 或更高版本或 7.0 或更高版本的最新补丁版本启动集群时，Amazon EMR 会使用最新的 Amazon Linux 2023 或 Amazon Linux 2 发行版作为默认 Amazon EMR AMI。如需更多信息，请参阅 Using the default Amazon Linux AMI for Amazon EMR。

OsReleaseLabel （亚马逊 Linux 版本）	Amazon Linux 内核版本	可用日期	支持的区域
2.0.20241217.0	4.14.355	2025年1月8日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20241001.0	4.14.352	2024 年 10 月 4 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20240816.0	4.14.350	2024 年 8 月 21 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20240809.0	4.14.349	2024 年 8 月 20 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20240719.0	4.14.348	2024 年 7 月 25 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20240709.1	4.14.348	2024 年 7 月 23 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20240223.0	4.14.336	2024 年 3 月 8 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20240131.0	4.14.336	2024 年 2 月 14 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20240124.0	4.14.336	2024 年 2 月 7 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20240109.0	4.14.334	2024 年 1 月 24 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20231218.0	4.14.330	2024 年 1 月 2 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20231206.0	4.14.330	2023 年 12 月 22 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20231116.0	4.14.328	2023 年 12 月 11 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20231101.0	4.14.327	2023 年 11 月 16 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20231020.1	4.14.326	2023 年 11 月 7 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20231012.1	4.14.326	2023 年 10 月 26 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20230926.0	4.14.322	2023 年 10 月 19 日	美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（加利福尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（斯德哥尔摩）、欧洲（米兰）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）)、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）、（美国西部） Amazon GovCloud 、（美国东部）、（美国东部） Amazon GovCloud 、中国（北京）、中国（宁夏）
2.0.20230906.0	4.14.322	2023 年 10 月 4 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（米兰）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）
2.0.20230822.0	4.14.322	2023 年 8 月 30 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（米兰）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）
2.0.20230808.0	4.14.320	2023 年 8 月 24 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（米兰）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）
2.0.20230727.0	4.14.320	2023 年 8 月 14 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（米兰）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、加拿大（中部）
2.0.20230719.0	4.14.320	2023 年 8 月 2 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（米兰）、欧洲（西班牙）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲（苏黎世）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（海得拉巴）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、亚太地区（雅加达）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、中东（阿联酋）、加拿大（中部）
2.0.20230628.0	4.14.318	2023 年 7 月 12 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20230612.0	4.14.314	2023 年 6 月 23 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20230504.1	4.14.313	2023 年 5 月 16 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20230418.0	4.14.311	2023 年 5 月 3 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20230404.1	4.14.311	2023 年 4 月 18 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20230404.0	4.14.311	2023 年 4 月 10 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、欧洲地区（巴黎）
2.0.20230320.0	4.14.309	2023 年 3 月 30 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20230307.0	4.14.305	2023 年 3 月 15 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20230207.0	4.14.304	2023 年 2 月 22 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20230119.1	4.14.301	2023 年 2 月 3 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20221210.1	4.14.301	2023 年 12 月 22 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20221103.3	4.14.296	2022 年 12 月 5 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20221004.0	4.14.294	2022 年 11 月 2 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20220912.1	4.14.291	2022 年 10 月 7 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20220805.0	4.14.287	2022 年 8 月 30 日	`us‑west‑1`
2.0.20220719.0	4.14.287	2022 年 8 月 10 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20220426.0	4.14.281	2022 年 6 月 10 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）
2.0.20220406.1	4.14.275	2022 年 5 月 2 日	美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（北加利福尼亚）、美国西部（俄勒冈州）、加拿大（中部）、欧洲地区（斯德哥尔摩）、欧洲地区（爱尔兰）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（巴黎）、欧洲地区（法兰克福）、欧洲地区（米兰）、亚太地区（香港）、亚太地区（孟买）、亚太地区（雅加达）、亚太地区（东京)、亚太地区（首尔）、亚太地区（大阪）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、非洲（开普敦）、南美洲（圣保罗）、中东（巴林）

在 Amazon EMR 6.6 及更高版本中，使用 log4J 1.x 和 log4J 2.x 的应用程序将分别升级为使用 log4J 1.2.17（或更高版本）和 log4J 2.17.1（或更高版本），并且不需要使用提供的引导操作来缓解 CVE 问题。
[托管式扩展] Spark 随机排序数据托管式扩展优化 – Amazon EMR 5.34.0 及更高版本和 Amazon EMR 6.4.0 及更高版本支持可感知 Spark 随机排序数据（Spark 在分区之间重新分配以执行特定操作的数据）的托管式扩展。有关随机排序操作的更多信息，请参阅《Amazon EMR 管理指南》中的在 Amazon EMR 中使用 EMR 托管横向缩减和 Spark 编程指南。
从 Amazon EMR 5.32.0 和 6.5.0 开始，Apache Spark 动态执行程序定型功能会默认启用。要打开或关闭此功能，您可以使用 spark.yarn.heterogeneousExecutors.enabled 配置参数。

更改、增强和解决的问题

对于使用 EMR 默认 AMI 选项且仅安装常用应用程序（如 Apache Hadoop、Apache Spark 和 Apache Hive）的集群，Amazon EMR 平均可将启动时间缩短 80 秒。

已知问题

当 Amazon EMR 版本 6.5.0、6.6.0 或 6.7.0 通过 Apache Spark shell 读取 Apache Phoenix 表时，会出现 NoSuchMethodError，因为 Amazon EMR 使用了不正确的 Hbase.compat.version。Amazon EMR 发行版 6.8.0 修复了此问题。
在 Amazon EMR 版本 6.6.0、6.7.0 和 6.8.0 上将 DynamoDB 连接器与 Spark 结合使用时，即使输入拆分引用了非空数据，表中的所有读取都会返回空结果。这是因为 Spark 3.2.0 将 spark.hadoopRDD.ignoreEmptySplits 默认设置为 true。解决方法是将 spark.hadoopRDD.ignoreEmptySplits 显式设置为 false。Amazon EMR 发行版 6.9.0 修复了此问题。
在 Trino 长时间运行的集群上，Amazon EMR 6.6.0 在 Trino jvm.config 中启用了垃圾回收日志记录参数，以便从垃圾回收日志中获取更好的见解。此更改将许多垃圾收集日志附加到 launcher.log (/var/log/trino/launcher.log) 文件中。如果您在 Amazon EMR 6.6.0 中运行 Trino 集群，由于附加的日志，可能会在集群运行几天后出现节点磁盘空间不足的情况。

这一问题的解决办法是在为 Amazon EMR 6.6.0 创建或克隆集群时，将以下脚本作为引导操作运行以禁用 jvm.config 中的垃圾回收日志记录参数。
```
#!/bin/bash
  set -ex
  PRESTO_PUPPET_DIR='/var/aws/emr/bigtop-deploy/puppet/modules/trino'
  sudo bash -c "sed -i '/-Xlog/d' ${PRESTO_PUPPET_DIR}/templates/jvm.config"
```
当您将 Spark 与 Hive 分区位置格式化结合使用以读取 Amazon S3 中的数据，并在 Amazon EMR 版本 5.30.0 至 5.36.0 以及 6.2.0 至 6.9.0 上运行 Spark 时，可能会遇到导致集群无法正确读取数据的问题。如果您的分区具有以下所有特征，会发生这种情况：
- 从同一个表扫描两个或多个分区。
- 至少有一个分区目录路径是至少一个其他分区目录路径的前缀，例如，s3://bucket/table/p=a 是 s3://bucket/table/p=a b 的前缀。
- 另一个分区目录中前缀后面的第一个字符的 UTF-8 值小于 / 字符 (U+002F)。例如，在 s3://bucket/table/p=a b 中，a 和 b 之间出现的空格字符 (U+0020) 就属于此类。请注意，还有其他 14 个非控制字符：!"#$%&‘()*+,-。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。
在 Amazon EMR 发行版 5.36.0 和 6.6.0 到 6.9.0 中，SecretAgent 和 RecordServer 服务组件可能会因为 Log4j2 属性中的文件名模式配置不正确而出现日志数据丢失的情况。错误的配置导致组件每天只生成一个日志文件。当应用轮换策略时，它会重写现有文件，而不是按预期生成新的日志文件。应变方法是使用引导操作每小时生成一次日志文件，并在文件名中附加一个自动增量的整数来处理轮换。

对于 Amazon EMR 发行版 6.6.0 到 6.9.0，启动集群时，请执行以下引导操作。
```
‑‑bootstrap‑actions "Path=s3://emr-data-access-control-us-east-1/customer-bootstrap-actions/log-rotation-emr-6x/replace-puppet.sh,Args=[]"
```
对于 Amazon EMR 发行版 5.36.0，启动集群时，请执行以下引导操作。
```
‑‑bootstrap‑actions "Path=s3://emr-data-access-control-us-east-1/customer-bootstrap-actions/log-rotation-emr-5x/replace-puppet.sh,Args=[]"
```

6.6.0 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-sdk	1.4.1	亚马逊 SageMaker Spark SDK
emr-ddb	4.16.0	适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon DynamoDB 连接器。
emr-goodies	3.2.0	适用于 Hadoop 生态系统的方便易用的库。
emr-kinesis	3.5.0	适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon Kinesis 连接器。
emr-notebook-env	1.5.0	适用于 EMR Notebooks（可提供 jupyter 企业网关）的 Conda env
emr-s3-dist-cp	2.20.0	针对 Amazon S3 优化的分布式复制应用程序。
emr-s3-select	2.1.0	EMR S3 Select 连接器
emrfs	2.50.0	适用于 Hadoop 生态系统应用程序的 Amazon S3 连接器。
flink-client	1.14.2	Apache Flink 命令行客户端脚本和应用程序。
flink-jobmanager-config	1.14.2	在 EMR 节点上管理 Apache Flink 的资源。 JobManager
ganglia-monitor	3.7.2	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-collector	3.7.2	用于从 Ganglia 监控代理中聚合指标的 Ganglia 元数据收集器。
ganglia-web	3.7.1	用于查看由 Ganglia 元数据收集器收集的指标的 Web 应用程序。
hadoop-client	3.2.1-amzn-6	Hadoop 命令行客户端，如“hdfs”、“hadoop”或“yarn”。
hadoop-hdfs-datanode	3.2.1-amzn-6	用于存储数据块的 HDFS 节点级服务。
hadoop-hdfs-library	3.2.1-amzn-6	HDFS 命令行客户端和库
hadoop-hdfs-namenode	3.2.1-amzn-6	用于跟踪文件名和数据块位置的 HDFS 服务。
hadoop-hdfs-journalnode	3.2.1-amzn-6	用于管理 HA 集群上的 Hadoop 文件系统日志的 HDFS 服务。
hadoop-httpfs-server	3.2.1-amzn-6	用于 HDFS 操作的 HTTP 终端节点。
hadoop-kms-server	3.2.1-amzn-6	基于 Hadoop 的 API 的加密密钥管理服务器。 KeyProvider
hadoop-mapred	3.2.1-amzn-6	MapReduce 用于运行 MapReduce 应用程序的执行引擎库。
hadoop-yarn-nodemanager	3.2.1-amzn-6	用于管理单个节点上的容器的 YARN 服务。
hadoop-yarn-resourcemanager	3.2.1-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-server	3.2.1-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-hmaster	2.4.4-amzn-2	为负责协调区域和执行管理命令的 HBase 集群提供服务。
hbase-region-server	2.4.4-amzn-2	为一个或多个 HBase 地区提供服务的服务。
hbase-client	2.4.4-amzn-2	HBase 命令行客户端。
hbase-rest-server	2.4.4-amzn-2	为提供 RESTful HTTP 端点的服务 HBase。
hbase-thrift-server	2.4.4-amzn-2	为其提供 Thrift 端点的 HBase服务。
hbase-operator-tools	2.4.4-amzn-2	适用于 Apache HBase 集群的修复工具。
hcatalog-client	3.1.2-amzn-7	用于操作 hcatalog-server 的“hcat”命令行客户端。
hcatalog-server	3.1.2-amzn-7	提供服务 HCatalog，为分布式应用程序提供表和存储管理层。
hcatalog-webhcat-server	3.1.2-amzn-7	为其提供 REST 接口的 HTTP 端点 HCatalog。
hive-client	3.1.2-amzn-7	Hive 命令行客户端。
hive-hbase	3.1.2-amzn-7	Hive-hbase 客户端。
hive-metastore-server	3.1.2-amzn-7	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-server2	3.1.2-amzn-7	用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。
hudi	0.10.1-amzn-0	增量处理框架，以支持低延迟和高效率的数据管道。
hudi-presto	0.10.1-amzn-0	用于运行 Presto 以及 Hudl 的捆绑库。
hudi-trino	0.10.1-amzn-0	用于运行 Trino 以及 Hudi 的捆绑库。
hudi-spark	0.10.1-amzn-0	用于运行 Spark 以及 Hudi 的捆绑库。
hue-server	4.10.0	用于使用 Hadoop 生态系统应用程序分析数据的 Web 应用程序
iceberg	0.13.1	Apache Iceberg 是一种适用于超大型分析数据集的开放表格式。
jupyterhub	1.4.1	Jupyter notebook 的多用户服务器
livy-server	0.7.1-incubating	用于与 Apache Spark 交互的 REST 接口
nginx	1.12.1	nginx [引擎 x] 是 HTTP 和反向代理服务器
mxnet	1.8.0	用于深度学习的灵活的、可扩展且高效的库。
mariadb-server	5.5.68+	MariaDB 数据库服务器。
nvidia-cuda	11.0.194	Nvidia 驱动程序和 Cuda 工具包
oozie-client	5.2.1	Oozie 命令行客户端。
oozie-server	5.2.1	用于接受 Oozie 工作流请求的服务。
opencv	4.5.0	开源计算机视觉库。
phoenix-library	5.1.2	服务器和客户端的 phoenix 库
phoenix-connectors	5.1.2	Apache Phoenix-Connectors for Spark-3
phoenix-query-server	5.1.2	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-coordinator	0.267-amzn-0	用于在 presto-worker 之中接受查询并管理查询的服务。
presto-worker	0.267-amzn-0	用于执行查询的各个部分的服务。
presto-client	0.267-amzn-0	Presto 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。
trino-coordinator	367-amzn-0	用于在 trino-worker 之中接受查询并管理查询的服务。
trino-worker	367-amzn-0	用于执行查询的各个部分的服务。
trino-client	367-amzn-0	Trino 命令行客户端，安装在 HA 集群的备用主服务器（未启动 Trino 服务器）上。
pig-client	0.17.0	Pig 命令行客户端。
r	4.0.2	用于统计计算的 R 项目
ranger-kms-server	2.0.0	Apache Ranger 密钥管理系统
spark-client	3.2.0-amzn-0	Spark 命令行客户端。
spark-history-server	3.2.0-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-yarn	3.2.0-amzn-0	适用于 YARN 的内存中执行引擎。
spark-yarn-slave	3.2.0-amzn-0	YARN 从属项所需的 Apache Spark 库。
spark-rapids	22.02.0-amzn-0	Nvidia Spark RAPIDS 插件可以加速 Apache Spark GPUs
sqoop-client	1.4.7	Apache Sqoop 命令行客户端。
tensorflow	2.4.1	TensorFlow 用于高性能数值计算的开源软件库。
tez-on-yarn	0.9.2	tez YARN 应用程序和库。
webserver	2.4.41+	Apache HTTP 服务器。
zeppelin-server	0.10.0	支持交互式数据分析的基于 Web 的 Notebook。
zookeeper-server	3.5.7	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-client	3.5.7	ZooKeeper 命令行客户端。

6.6.0 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。

为处于运行状态的集群中的实例组指定配置时，将发生重新配置操作。Amazon EMR 仅为您修改的分类启动重新配置操作。有关更多信息，请参阅在正在运行的集群中重新配置实例组。

emr-6.6.0 分类
分类	描述	重新配置操作
capacity-scheduler	更改 Hadoop 的 capacity-scheduler.xml 文件中的值。	Restarts the ResourceManager service.
container-executor	更改 Hadoop YARN 的 container-executor.cfg 文件中的值。	Not available.
container-log4j	更改 Hadoop YARN 的 container-log4j.properties 文件中的值。	Not available.
core-site	更改 Hadoop 的 core-site.xml 文件中的值。	Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Hadoop KMS, Ranger KMS, HiveServer2, Hive MetaStore, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.
docker-conf	更改 docker 相关设置。	Not available.
emrfs-site	更改 EMRFS 设置。	Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts HBaseRegionserver, HBaseMaster, HBaseThrift, HBaseRest, HiveServer2, Hive MetaStore, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.
flink-conf	更改 flink-conf.yaml 设置。	Restarts Flink history server.
flink-log4j	更改 Flink log4j.properties 设置。	Restarts Flink history server.
flink-log4j-session	为 Kubernetes/Yarn 会话更改 Flink log4j-session.properties 设置。	Restarts Flink history server.
flink-log4j-cli	更改 Flink log4j-cli.properties 设置。	Restarts Flink history server.
hadoop-env	更改适用于所有 Hadoop 组件的 Hadoop 环境中的值。	Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts PhoenixQueryserver, HiveServer2, Hive MetaStore, and MapReduce-HistoryServer.
hadoop-log4j	更改 Hadoop 的 log4j.properties 文件中的值。	Restarts the Hadoop HDFS services SecondaryNamenode, Datanode, and Journalnode. Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Hadoop KMS, Hadoop Httpfs, and MapReduce-HistoryServer.
hadoop-ssl-server	更改 hadoop ssl 服务器配置	Not available.
hadoop-ssl-client	更改 hadoop ssl 客户端配置	Not available.
hbase	亚马逊 EMR 精心策划的 Apache 设置。 HBase	Custom EMR specific property. Sets emrfs-site and hbase-site configs. See those for their associated restarts.
hbase-env	更改环境 HBase中的值。	Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.
hbase-log4j	更改 hbase- HBase log4j.properties 文件中的值。	Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.
hbase-metrics	更改 hadoop-metrics2-h HBase base.properties 文件中的值。	Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer.
hbase-policy	更改 HBase的 hbase-policy.xml 文件中的值。	Not available.
hbase-site	更改 HBase的 hbase-site.xml 文件中的值。	Restarts the HBase services RegionServer, HBaseMaster, ThriftServer, RestServer. Additionally restarts Phoenix QueryServer.
hdfs-encryption-zones	配置 HDFS 加密区域。	This classification should not be reconfigured.
hdfs-env	更改 HDFS 环境中的值。	Restarts Hadoop HDFS services Namenode, Datanode, and ZKFC.
hdfs-site	更改 HDFS 的 hdfs-site.xml 中的值。	Restarts the Hadoop HDFS services Namenode, SecondaryNamenode, Datanode, ZKFC, and Journalnode. Additionally restarts Hadoop Httpfs.
hcatalog-env	更改环境 HCatalog中的值。	Restarts Hive HCatalog Server.
hcatalog-server-jndi	更改 HCatalog的 jndi.properties 中的值。	Restarts Hive HCatalog Server.
hcatalog-server-proto-hive-site	更改 proto-hive-site .x HCatalog ml 中的值。	Restarts Hive HCatalog Server.
hcatalog-webhcat-env	更改 HCatalog Web 环境HCat中的值。	Restarts Hive WebHCat server.
hcatalog-webhcat-log4j2	更改 HCatalog Web HCat 的 log4j2.properties 中的值。	Restarts Hive WebHCat server.
hcatalog-webhcat-site	更改 HCatalog Web HCat 的 webhcat-site.xml 文件中的值。	Restarts Hive WebHCat server.
hive	适用于 Apache Hive 的 Amazon EMR 辅助设置。	Sets configurations to launch Hive LLAP service.
hive-beeline-log4j2	更改 Hive 的 beeline-log4j2.properties 文件中的值。	Not available.
hive-parquet-logging	更改 Hive parquet-logging.properties 文件中的值。	Not available.
hive-env	更改 Hive 环境中的值。	Restarts HiveServer2, HiveMetastore, and Hive HCatalog-Server. Runs Hive schemaTool CLI commands to verify hive-metastore.
hive-exec-log4j2	更改 Hive 的 hive-exec-log 4j2.properties 文件中的值。	Not available.
hive-llap-daemon-log4j2	更改 Hive 的 llap-daemon-log 4j2.properties 文件中的值。	Not available.
hive-log4j2	更改 Hive 的 hive-log4j2.properties 文件中的值。	Not available.
hive-site	更改 Hive 的 hive-site.xml 文件中的值	Restarts HiveServer2, HiveMetastore, and Hive HCatalog-Server. Runs Hive schemaTool CLI commands to verify hive-metastore. Also restarts Oozie and Zeppelin.
hiveserver2-site	更改 Hive Server2 的 hiveserver2-site.xml 文件中的值	Not available.
hue-ini	更改 Hue 的 ini 文件中的值	Restarts Hue. Also activates Hue config override CLI commands to pick up new configurations.
httpfs-env	更改 HTTPFS 环境中的值。	Restarts Hadoop Httpfs service.
httpfs-site	更改 Hadoop 的 httpfs-site.xml 文件中的值。	Restarts Hadoop Httpfs service.
hadoop-kms-acls	更改 Hadoop 的 kms-acls.xml 文件中的值。	Not available.
hadoop-kms-env	更改 Hadoop KMS 环境中的值。	Restarts Hadoop-KMS service.
hadoop-kms-log4j	更改 Hadoop 的 kms-log4j.properties 文件中的值。	Not available.
hadoop-kms-site	更改 Hadoop 的 kms-site.xml 文件中的值。	Restarts Hadoop-KMS and Ranger-KMS service.
hudi-env	更改 Hudi 环境中的值。	Not available.
hudi-defaults	更改 Hudi 的 hudi-defaults.conf 文件中的值。	Not available.
iceberg-defaults	更改 Iceberg 的 iceberg-defaults.conf 文件中的值。	Not available.
jupyter-notebook-conf	更改 Jupyter notebook 的 jupyter_notebook_config.py 文件中的值。	Not available.
jupyter-hub-conf	更改 jupyterhub_config.py 文件 JupyterHubs中的值。	Not available.
jupyter-s3-conf	配置 Jupyter notebook S3 持久性。	Not available.
jupyter-sparkmagic-conf	更改 Sparkmagic 的 config.json 文件中的值。	Not available.
livy-conf	更改 Livy 的 livy.conf 文件中的值。	Restarts Livy Server.
livy-env	更改 Livy 环境中的值。	Restarts Livy Server.
livy-log4j	更改 Livy log4j.properties 设置。	Restarts Livy Server.
mapred-env	更改 MapReduce 应用程序环境中的值。	Restarts Hadoop MapReduce-HistoryServer.
mapred-site	更改 MapReduce 应用程序的 mapred-site.xml 文件中的值。	Restarts Hadoop MapReduce-HistoryServer.
oozie-env	更改 Oozie 的环境中的值。	Restarts Oozie.
oozie-log4j	更改 Oozie 的 oozie-log4j.properties 文件中的值。	Restarts Oozie.
oozie-site	更改 Oozie 的 oozie-site.xml 文件中的值。	Restarts Oozie.
phoenix-hbase-metrics	更改 Phoenix 的 hadoop-metrics2-hbase.properties 文件中的值。	Not available.
phoenix-hbase-site	更改 Phoenix 的 hbase-site.xml 文件中的值。	Not available.
phoenix-log4j	更改 Phoenix 的 log4j.properties 文件中的值。	Restarts Phoenix-QueryServer.
phoenix-metrics	更改 Phoenix 的 hadoop-metrics2-phoenix.properties 文件中的值。	Not available.
pig-env	更改 Pig 环境中的值。	Not available.
pig-properties	更改 Pig 的 pig.properties 文件中的值。	Restarts Oozie.
pig-log4j	更改 Pig 的 log4j.properties 文件中的值。	Not available.
presto-log	更改 Presto 的 log.properties 文件中的值。	Restarts Presto-Server (for PrestoDB)
presto-config	更改 Presto 的 config.properties 文件中的值。	Restarts Presto-Server (for PrestoDB)
presto-password-authenticator	更改 Presto 的 password-authenticator.properties 文件中的值。	Not available.
presto-env	更改 Presto 的 presto-env.sh 文件中的值。	Restarts Presto-Server (for PrestoDB)
presto-node	更改 Presto 的 node.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-blackhole	更改 Presto 的 blackhole.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-cassandra	更改 Presto 的 cassandra.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-hive	更改 Presto 的 hive.properties 文件中的值。	Restarts Presto-Server (for PrestoDB)
presto-connector-jmx	更改 Presto 的 jmx.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-kafka	更改 Presto 的 kafka.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-localfile	更改 Presto 的 localfile.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-memory	更改 Presto 的 memory.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-mongodb	更改 Presto 的 mongodb.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-mysql	更改 Presto 的 mysql.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-postgresql	更改 Presto 的 postgresql.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-raptor	更改 Presto 的 raptor.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-redis	更改 Presto 的 redis.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-redshift	更改 Presto 的 redshift.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-tpch	更改 Presto 的 tpch.properties 文件中的值。	Not available.
presto-connector-tpcds	更改 Presto 的 tpcds.properties 文件中的值。	Not available.
trino-log	更改 Trino 的 log.properties 文件中的值。	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-config	更改 Trino 的 config.properties 文件中的值。	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-password-authenticator	更改 Trino 的 password-authenticator.properties 文件中的值。	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-env	更改 Trino 的 trino-env.sh 文件中的值。	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-node	更改 Trino 的 node.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-blackhole	更改 Trino 的 blackhole.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-cassandra	更改 Trino 的 cassandra.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-hive	更改 Trino 的 hive.properties 文件中的值。	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-connector-iceberg	更改 Trino 的 iceberg.properties 文件中的值。	Restarts Trino-Server (for Trino)
trino-connector-jmx	更改 Trino 的 jmx.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-kafka	更改 Trino 的 kafka.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-localfile	更改 Trino 的 localfile.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-memory	更改 Trino 的 memory.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-mongodb	更改 Trino 的 mongodb.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-mysql	更改 Trino 的 mysql.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-postgresql	更改 Trino 的 postgresql.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-raptor	更改 Trino 的 raptor.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-redis	更改 Trino 的 redis.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-redshift	更改 Trino 的 redshift.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-tpch	更改 Trino 的 tpch.properties 文件中的值。	Not available.
trino-connector-tpcds	更改 Trino 的 tpcds.properties 文件中的值。	Not available.
ranger-kms-dbks-site	更改 Ranger KMS 的 dbks-site.xml 文件中的值。	Restarts Ranger KMS Server.
ranger-kms-site	更改 Ranger K ranger-kms-site MS 的.xml 文件中的值。	Restarts Ranger KMS Server.
ranger-kms-env	更改 Ranger KMS 环境中的值。	Restarts Ranger KMS Server.
ranger-kms-log4j	更改 Ranger KMS 的 kms-log4j.properties 文件中的值。	Not available.
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。	Not available.
spark	适用于 Apache Spark 的 Amazon EMR 辅助设置。	This property modifies spark-defaults. See actions there.
spark-defaults	更改 Spark 的 spark-defaults.conf 文件中的值。	Restarts Spark history server and Spark thrift server.
spark-env	更改 Spark 环境中的值。	Restarts Spark history server and Spark thrift server.
spark-hive-site	更改 Spark 的 hive-site.xml 文件中的值	Not available.
spark-log4j	更改 Spark 的 log4j.properties 文件中的值。	Restarts Spark history server and Spark thrift server.
spark-metrics	更改 Spark 的 metrics.properties 文件中的值。	Restarts Spark history server and Spark thrift server.
sqoop-env	更改 Sqoop 的环境中的值。	Not available.
sqoop-oraoop-site	更改 Sqoop OraOop 的 oraoop-site.xml 文件中的值。	Not available.
sqoop-site	更改 Sqoop 的 sqoop-site.xml 文件中的值。	Not available.
tez-site	更改 Tez 的 tez-site.xml 文件中的值。	Restart Oozie and HiveServer2.
yarn-env	更改 YARN 环境中的值。	Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts MapReduce-HistoryServer.
yarn-site	更改 YARN 的 yarn-site.xml 文件中的值。	Restarts the Hadoop YARN services ResourceManager, NodeManager, ProxyServer, and TimelineServer. Additionally restarts Livy Server and MapReduce-HistoryServer.
zeppelin-env	更改 Zeppelin 环境中的值。	Restarts Zeppelin.
zeppelin-site	更改 zeppelin-site.xml 中的配置设置。	Restarts Zeppelin.
zookeeper-config	更改 ZooKeeper的 zoo.cfg 文件中的值。	Restarts Zookeeper server.
zookeeper-log4j	更改 ZooKeeper的 log4j.properties 文件中的值。	Restarts Zookeeper server.

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