Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Rilasci 6.9.0 di Amazon EMR su EKS I seguenti rilasci 6.9.0 di Amazon EMR sono disponibili per Amazon EMR su EKS. Seleziona un rilascio **emr-6.9.0-XXXX** specifico per visualizzare ulteriori dettagli, come il relativo tag dell'immagine di container. + [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 **Note di rilascio di Amazon EMR 6.9.0** + Applicazioni supportate ‐ AWS SDK per Java 1.12.331, Spark 3.3.0-amzn-1, Hudi 0.12.1-amzn-0, Iceberg 0.14.1-amzn-0, Delta 2.1.0. + 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) APIsusare 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-6.9.0.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-6.9.0.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** + **Acceleratore RAPIDS di Nvidia per Apache Spark**: Amazon EMR su EKS per accelerare Spark utilizzando tipi di istanza Graphics Processing Unit (GPU) di EC2. Per utilizzare l'immagine Spark con RAPIDS Accelerator, specifica l'etichetta di rilascio come emr-6.9.0-. spark-rapids-latest Per maggiori informazioni, consulta la [pagina della documentazione](tutorial-spark-rapids.md). + **Connettore Spark-Redshift**: l'integrazione di Amazon Redshift per Apache Spark è inclusa in Amazon EMR rilascio 6.9.0 e successivi. In precedenza uno strumento open source, l'integrazione nativa è un connettore Spark che è possibile utilizzare per creare applicazioni Apache Spark in grado di leggere e scrivere dati in Amazon Redshift e Amazon Redshift Serverless. Per ulteriori informazioni, consulta [Uso dell'integrazione di Amazon Redshift per Apache Spark in Amazon EMR su EKS](emr-spark-redshift.md). + **Delta Lake**: [Delta Lake](https://delta.io/) è un formato di archiviazione open source che consente di creare data lake con coerenza transazionale, definizione coerente di set di dati, modifiche all'evoluzione dello schema e supporto per le mutazioni dei dati. Per maggiori informazioni, consulta la sezione [Uso di Delta Lake](tutorial-delta-lake.md). + **Modifica PySpark parametri** ‐ Gli endpoint interattivi ora supportano la modifica dei parametri Spark associati alle PySpark sessioni in EMR Studio Jupyter Notebook. [Visita Modificare i parametri della sessione per saperne di più. PySpark ](modify-pyspark-parameters.md) **Problemi risolti** + Quando utilizzi il connettore DynamoDB con Spark nelle versioni 6.6.0, 6.7.0 e 6.8.0 di Amazon EMR, tutte le letture della tabella restituiscono un risultato vuoto, anche se la divisione di input fa riferimento a dati non vuoti. Amazon EMR rilascio 6.9.0 risolve questo problema. + Amazon EMR su EKS 6.8.0 popola in modo errato l'hash di compilazione nei metadati dei file Parquet generati con [Apache Spark](https://aws.amazon.com//emr/features/spark). Questo problema può causare errori negli strumenti che analizzano la stringa della versione dei metadati dai file Parquet generati da Amazon EMR su EKS 6.8.0. **Problema noto** + Se utilizzi l'integrazione Amazon Redshift per Apache Spark e disponi di un orario, timetz, timestamp o timestamptz con precisione al microsecondo in formato Parquet, il connettore arrotonda i valori temporali al valore in millisecondi più vicino. Come soluzione alternativa, utilizza il parametro `unload_s3_format` del formato di scaricamento del testo.