Inserito il: Aug 2, 2018
È ora possibile impiegare Apache Flink 1.5.0 e Apache Livy 0.5.0 in Amazon EMR release 5.16.0. Flink 1.5.0 offre diverse nuove caratteristiche, tra cui un nuovo modello di sviluppo che supporta l'allocazione dinamica di risorse in YARN per un utilizzo più efficiente delle risorse, supporto per uno stato di trasmissione che permette replica di pattern e regole di configurazione a tutte le istanze in parallelo di una funzione, un nuovo client SQL CLI con cui eseguire query ad hoc sui flussi di dati, la possibilità di memorizzare le informazioni di stato su dischi locali per ripristinarle più rapidamente dopo un errore e altri aggiornamenti a prestazioni e throughput per processi di streaming. Livy 0.5.0 offre il supporto per un interprete SparkSQL per l'esecuzione di query SQL interattive, la possibilità di utilizzare diverse sintassi e condividere SparkContext in una singola sessione, condividere variabili su più processi e altri miglioramenti. Inoltre, è possibile utilizzare la versione aggiornata di Apache Hadoop 2.8.4, Apache Spark 2.3.1, Presto 0.203, Apache Phoenix 4.14.0 e Apache MXNet 1.2.0.
Con la release 5.16.0 è possibile creare un cluster Amazon EMR scegliendo l'etichetta "emr-5.16.0" tramite Console di gestione AWS, interfaccia a riga di comando o kit SDK. È possibile scegliere Flink, Livy, Hadoop, Spark, Presto, Phoenix e MXNet per l'installazione di applicazioni al momento del lancio del cluster EMR. Per ulteriori informazioni su questi servizi, consulta le relative pagine nella documentazione di Amazon EMR: EMR release 5.16.0, Flink 1.5.0, Livy 0.5.0, Spark 2.3.1, Presto 0.203, Hadoop 2.8.4, Phoenix 4.14.0 e MXNet 1.2.0
Amazon EMR versione 5.16.0 è ora disponibile in tutte le regioni supportate per Amazon EMR.
Abbiamo aggiunto un feed RSS per le note di rilascio di EMR. Il feed contiene un breve riepilogo degli aggiornamenti più importanti e un collegamento a una versione più dettagliata delle note. Utilizza l'icona RSS nella parte superiore della EMR Release Guide per connettere l'URL del feed direttamente al tuo reader preferito (http://docs.thinkwithwp.com/emr/latest/ReleaseGuide/amazon-emr-release-notes.rss).