Veröffentlicht am: May 26, 2021
Die Release-Version von HAQM EMR 6.3 unterstützt jetzt Apache Spark 3.1.1 und bietet mit EMR Runtime for Spark Verbesserungen der Laufzeitleistung.
HAQM 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 HAQM EMR 6.3, unterstützt HAQM 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 HAQM EMR 6.3 können Sie einen Cluster starten, der nativ in Apache Ranger integriert ist. Siehe Integration von HAQM EMR in Apache Ranger im HAQM-EMR-Verwaltungshandbuch.
Um den bewährten Methoden von AWS zu entsprechen, hat HAQM EMR standardmäßig verwaltete Richtlinien mit EMR-Gültigkeitsbereich v2 als Ersatz für veraltete Richtlinien eingeführt. Siehe HAQM EMR Managed Policies.
Ab HAQM EMR 6.2 hat Apache HBase in HAQM EMR ein dauerhaftes Hfile-Tracking hinzugefügt, um die Leistung mit HBase in HAQM S3 zu verbessern. Mehr erfahren Sie in unserem Blog.
Ab HAQM EMR 5.31 enthält HAQM 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.
HAQM EMR 6.3 ist allgemein in allen kommerziellen Regionen verfügbar, in denen HAQM EMR verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie unter Regionale Verfügbarkeit von HAQM EMR und in unseren Versionshinweisen.