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# Versiones de Amazon EMR en EKS 6.11.0
Esta página describe la funcionalidad nueva y actualizada de Amazon EMR que es específica de la implementación de Amazon EMR en EKS. Para obtener más información sobre las ejecuciones de Amazon EMR en Amazon EC2 y sobre la versión 6.11.0 de Amazon EMR en general, consulte [Amazon EMR 6.11.0](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-6110-release.html) en la *Guía de publicación de Amazon EMR*.
## Versiones de Amazon EMR en EKS 6.11
Las siguientes versiones de Amazon EMR 6.11.0 están disponibles para Amazon EMR en EKS. Seleccione una versión específica de **emr-6.11.0-XXXX** para ver más detalles, como la etiqueta de imagen de contenedor relacionada.
+ [emr-6.11.0-latest](emr-eks-6.11.0-latest.md)
+ [emr-6.11.0-20230905](emr-eks-6.11.0-20230905.md)
+ [emr-6.11.0-20230509](emr-eks-6.11.0-20230509.md)
+ emr-6.11.0- spark-rapids-latest
+ emr-6.11.0-spark-rapids-20230509
+ emr-6.11.0-java11-latest
+ emr-6.11.0-java11-20230509
+ notebook-spark/emr-6.11.0-latest
+ notebook-spark/emr-6.11.0-20230509
+ notebook-python/emr-6.11.0-latest
+ notebook-python/emr-6.11.0-20230509
## Notas de la versión
Notas de la versión de Amazon EMR en EKS 6.11.0
+ **Aplicaciones compatibles**: AWS SDK para Java 1.12.446, Apache Spark 3.3.2-amzn-0, Apache Hudi 0.13.0-amzn-0, Apache Iceberg 1.2.0-amzn-0, Delta 2.2.0, Apache Spark RAPIDS 23.02.0-amzn-0, Jupyter Enterprise Gateway 2.6.0
+ **Componentes compatibles**: `aws-sagemaker-spark-sdk`, `emr-ddb`, `emr-goodies`, `emr-s3-select`, `emrfs`, `hadoop-client`, `hudi`, `hudi-spark`, `iceberg`, `spark-kubernetes`.
+ **Clasificaciones de configuración compatibles**
[StartJobRun[ CreateManagedEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateManagedEndpoint.html)](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html) APIsPara usar con y:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-6.11.0.html)
Para su uso específico con [ CreateManagedEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateManagedEndpoint.html) APIs:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-6.11.0.html)
Las clasificaciones de configuración le permiten personalizar las aplicaciones. Suelen corresponder a un archivo XML de configuración para la aplicación como, por ejemplo, `spark-hive-site.xml`. Para obtener más información, consulte [Configuración de aplicaciones](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps.html).
## Características notables
Las siguientes características se incluyen en la versión 6.11 de Amazon EMR en EKS.
+ **[Imagen base de Amazon EMR en EKS en Amazon ECR Public Gallery](docker-custom-images.md)**: si utiliza la capacidad de [imagen personalizada](docker-custom-images.md), nuestra imagen base proporciona los jars, la configuración y las bibliotecas esenciales para interactuar con Amazon EMR en EKS. Ahora puede encontrar la imagen base en [Amazon ECR Public Gallery](https://gallery.ecr.aws/emr-on-eks).
+ **[Rotación de registros de contenedores de Spark](emr-eks-log-rotation-container.md)**: Amazon EMR en EKS 6.11 es compatible con la rotación de registros de contenedores de Spark. Puede activar la capacidad con `containerLogRotationConfiguration` desde la operación `MonitoringConfiguration` de la API `StartJobRun`. Puede configurar `rotationSize` y `maxFilestoKeep` para especificar el número y el tamaño de los archivos de registro que desea que Amazon EMR en EKS mantenga en los pods ejecutores y controladores de Spark. Para obtener más información, consulte [Uso de la rotación de los registros de contenedores de Spark](emr-eks-log-rotation-container.md).
+ **Compatibilidad con Volcano en el operador de Spark y spark-submit**: Amazon EMR en EKS 6.11 admite la ejecución de trabajos de Spark con Volcano como programador personalizado de Kubernetes en el [operador de Spark]() y [spark-submit](). Puede utilizar características como la planificación por grupos, la administración de colas, la prevención y la programación equitativa para lograr un alto rendimiento de la programación y una capacidad optimizada. Para obtener más información, consulte [Uso de Volcano como programador personalizado para Apache Spark en Amazon EMR en EKS](tutorial-volcano.md).