Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Versiones de Amazon EMR en EKS 6.9.0 Las siguientes versiones de Amazon EMR 6.9.0 están disponibles para Amazon EMR en EKS. Seleccione una versión específica de **emr-6.9.0-XXXX** para ver más detalles, como la etiqueta de imagen de contenedor relacionada. + [emr-6.9.0-latest](emr-eks-6.9.0-latest.md) + [emr-6.9.0-20230905](emr-eks-6.9.0-20230905.md) + [emr-6.9.0-20230624](emr-eks-6.9.0-20230624.md) + [emr-6.9.0-20221108](emr-eks-6.9.0-20221108.md) + emr-6.9.0- spark-rapids-latest + emr-6.9.0-spark-rapids-20230624 + emr-6.9.0-spark-rapids-20221108 + notebook-spark/emr-6.9.0-latest + notebook-spark/emr-6.9.0-20230624 + notebook-spark/emr-6.9.0-20221108 + notebook-python/emr-6.9.0-latest + notebook-python/emr-6.9.0-20230624 + notebook-python/emr-6.9.0-20221108 **Notas de la versión de Amazon EMR 6.9.0** + Aplicaciones compatibles: AWS SDK para Java 1.12.331, Spark 3.3.0-amzn-1, Hudi 0.12.1-amzn-0, Iceberg 0.14.1-amzn-0 y Delta 2.1.0. + 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](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)Para [ CreateManagedEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateManagedEndpoint.html) APIsusar 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-6.9.0.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-6.9.0.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** + **Acelerador de Nvidia RAPIDS para Apache Spark**: Amazon EMR en EKS para acelerar Spark mediante tipos de instancias de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de EC2. Para usar la imagen de Spark con RAPIDS Accelerator, especifique la etiqueta de lanzamiento como emr-6.9.0-. spark-rapids-latest Visite la [página de documentación](tutorial-spark-rapids.md) para obtener más información. + **Conector Spark-Redshift**: la integración de Amazon Redshift para Apache Spark se incluye en las versiones 6.9.0 y posteriores de Amazon EMR. La integración nativa, que anteriormente era una herramienta de código abierto, es un conector de Spark que puede utilizar para crear aplicaciones de Apache Spark que leen y escriben datos en Amazon Redshift y Amazon Redshift sin servidor. Para obtener más información, consulte [Uso de la integración de Amazon Redshift para Apache Spark en Amazon EMR en EKS](emr-spark-redshift.md). + **Delta Lake**: [Delta Lake](https://delta.io/) es un formato de almacenamiento de código abierto que permite crear lagos de datos con coherencia transaccional, una definición coherente de los conjuntos de datos, cambios en la evolución de los esquemas y compatibilidad con las mutaciones de datos. Visite [Uso de Delta Lake](tutorial-delta-lake.md) para obtener más información. + **Modificar PySpark parámetros ‐ Los** puntos finales interactivos ahora admiten la modificación de los parámetros de Spark asociados a PySpark las sesiones en el cuaderno Jupyter de EMR Studio. Visite [Modificación de los parámetros de la PySpark sesión](modify-pyspark-parameters.md) para obtener más información. **Problemas resueltos** + Cuando utiliza el conector de DynamoDB con Spark en las versiones 6.6.0, 6.7.0 y 6.8.0 de Amazon EMR, todas las lecturas de la tabla devuelven un resultado vacío, aunque la división de entrada haga referencia a datos que no están vacíos. La versión 6.9.0 de Amazon EMR corrige este problema. + Amazon EMR en EKS 6.8.0 rellena incorrectamente el hash de compilación en los metadatos de los archivos Parquet generados con [Apache Spark](https://aws.amazon.com//emr/features/spark). Este problema puede provocar un error en las herramientas que analizan la cadena de versión de metadatos de los archivos Parquet generados por Amazon EMR en EKS 6.8.0. **Problema conocido** + Si utiliza la integración de Amazon Redshift para Apache Spark y tiene un valor de time, timetz, timestamp o timestamptz con una precisión de microsegundos en formato Parquet, el conector redondea los valores de tiempo al valor de milisegundos más cercano. Como solución alternativa, utilice el parámetro `unload_s3_format` de formato de descarga de texto.