Veröffentlicht am: May 26, 2021
Die Release-Version von Amazon EMR 6.3 unterstützt jetzt Apache Spark 3.1.1 und bietet mit EMR Runtime for Spark Verbesserungen der Laufzeitleistung.
Amazon EMR 6.3 unterstützt auch Apache Hudi 0.7.0, Flink 1.12.1, PrestoDB 0.245.1, PrestoSQL 350, Hue 4.9, JupyterHub 1.2, Oozie 5.2.1 und TensorFlow 2.4.1.
Beginnend mit Amazon EMR 6.3, unterstützt Amazon EMR auf EKS jetzt Kubernetes-Pod-Templates, um die Ausführung von Spark-Workloads zu vereinfachen und Kosten zu kontrollieren. Um mehr zu erfahren, lesen Sie bitte unsere Dokumentation.
Mit Amazon EMR 6.3 können Sie einen Cluster starten, der nativ in Apache Ranger integriert ist. Siehe Integration von Amazon EMR in Apache Ranger im Amazon-EMR-Verwaltungshandbuch.
Um den bewährten Methoden von AWS zu entsprechen, hat Amazon EMR standardmäßig verwaltete Richtlinien mit EMR-Gültigkeitsbereich v2 als Ersatz für veraltete Richtlinien eingeführt. Siehe Amazon EMR Managed Policies.
Ab Amazon EMR 6.2 hat Apache HBase in Amazon EMR ein dauerhaftes Hfile-Tracking hinzugefügt, um die Leistung mit HBase in Amazon S3 zu verbessern. Mehr erfahren Sie in unserem Blog.
Ab Amazon EMR 5.31 enthält Amazon EMR jetzt die EMR-Laufzeit für Presto, eine leistungsoptimierte Laufzeitumgebung für Presto, die benutzerdefinierte Leistungsverbesserungen enthält. Mit der EMR-Laufzeit für Presto werden Ihre Abfragen bis zu 2,6-mal schneller ausgeführt. Mehr erfahren Sie in unserem Blog.
Amazon EMR 6.3 ist allgemein in allen kommerziellen Regionen verfügbar, in denen Amazon EMR verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie unter Regionale Verfügbarkeit von Amazon EMR und in unseren Versionshinweisen.