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# Rilasci 6.11.0 di Amazon EMR su EKS
Questa pagina descrive la funzionalità nuova e aggiornata di Amazon EMR specifica per l'implementazione di Amazon EMR su EKS. Per conoscere i dettagli su Amazon EMR in esecuzione su Amazon EC2 e sul rilascio 6.11.0 di Amazon EMR in generale, consulta [Amazon EMR 6.11.0](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-6110-release.html) nella *Guida ai rilasci di Amazon EMR*.
## Rilasci 6.11 di Amazon EMR su EKS
I seguenti rilasci 6.11.0 di Amazon EMR sono disponibili per Amazon EMR su EKS. Seleziona un rilascio **emr-6.11.0-XXXX** specifico per visualizzare ulteriori dettagli, come il relativo tag dell'immagine di container.
+ [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
## Note di rilascio
Note di rilascio di Amazon EMR su EKS 6.11.0
+ **Applicazioni supportate** ‐ AWS SDK per 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
+ **Componenti supportati**: `aws-sagemaker-spark-sdk`, `emr-ddb`, `emr-goodies`, `emr-s3-select`, `emrfs`, `hadoop-client`, `hudi`, `hudi-spark`, `iceberg`, `spark-kubernetes`.
+ **Classificazioni di configurazione supportate**
[StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)Da [ CreateManagedEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateManagedEndpoint.html) APIsutilizzare con e:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-6.11.0.html)
Da utilizzare specificamente 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/it_it/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-6.11.0.html)
Le classificazioni di configurazione consentono di personalizzare le applicazioni. Spesso corrispondono a un file XML di configurazione per l'applicazione, ad esempio `spark-hive-site.xml`. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione [Configurazione delle applicazioni](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps.html).
## Funzionalità significative
Nel rilascio 6.11 di Amazon EMR su EKS sono incluse le funzionalità elencate di seguito.
+ **[Immagine di base di Amazon EMR su EKS in Amazon ECR Public Gallery](docker-custom-images.md)**: se utilizzi la funzionalità [immagine personalizzata](docker-custom-images.md), la nostra immagine di base fornisce i jar, la configurazione e le librerie indispensabili per interagire con Amazon EMR su EKS. Ora puoi trovare l'immagine di base in [Amazon ECR Public Gallery](https://gallery.ecr.aws/emr-on-eks).
+ **[Rotazione dei log di container Spark](emr-eks-log-rotation-container.md)**: Amazon EMR su EKS 6.11 supporta la rotazione dei log di container Spark. Puoi abilitare la funzionalità con `containerLogRotationConfiguration` all'interno dell'operazione `MonitoringConfiguration` dell'API `StartJobRun`. Puoi configurare i valori di `rotationSize` e `maxFilestoKeep` per specificare il numero e la dimensione dei file di log che desideri che Amazon EMR su EKS conservi nei pod di driver ed executor Spark. Per ulteriori informazioni, consulta [Uso della rotazione dei log di container Spark](emr-eks-log-rotation-container.md).
+ **Supporto di Volcano nell'operatore Spark e in spark-submit:** Amazon EMR su EKS 6.11 supporta l'esecuzione di processi Spark con Volcano come pianificatore personalizzato Kubernetes nell'[operatore Spark]() e in [spark-submit](). Puoi utilizzare funzionalità come la pianificazione di gruppo, la gestione delle code, l'azione preventiva e la pianificazione della quota equa per ottenere una velocità di trasmissione effettiva di pianificazione elevata e una capacità ottimizzata. Per ulteriori informazioni, consulta [Uso di Volcano come pianificatore personalizzato per Apache Spark in Amazon EMR su EKS](tutorial-volcano.md).