All Products
Search
Document Center

E-MapReduce:Versi engine

Last Updated:Jul 09, 2026

EMR Serverless Spark berjalan di atas Apache Spark dan mengeksekusi semua tugas melalui kode Java atau Scala pada Java Virtual Machine (JVM) standar. Halaman ini menjelaskan format versi engine, komponen yang disertakan dalam setiap versi engine, serta penyesuaian konfigurasi Spark default yang dapat memengaruhi perilaku pekerjaan.

Format nomor versi

Setiap versi engine mengikuti format esr-Spark , Scala **.

Segmen Makna
esr-** Nomor versi EMR Serverless Spark. Contohnya, esr-2.1.
Spark ** Versi Apache Spark yang menjadi dasar engine tersebut. Misalnya, Spark 3.3.1 berarti engine dibangun di atas Apache Spark 3.3.1.
Scala ** Versi Scala yang didukung oleh versi engine ini. Contohnya, Scala 2.12.
Gunakan lingkungan runtime Fusion engine untuk mengakses teknologi berbasis vektor dan pustaka native, yang dapat meningkatkan kinerja eksekusi aplikasi SQL. Untuk informasi selengkapnya, lihat Fusion engine.

Versi engine dan dukungan format tabel lake

Tabel-tabel berikut mencantumkan komponen yang disertakan dalam setiap versi engine. Tanda hubung (-) menunjukkan bahwa versi engine tersebut tidak mendukung komponen tersebut.

Seri 5.x

Engine version Spark version Scala version Delta Lake version Apache Hudi version Apache Iceberg version Apache Paimon version JDK version
esr-5.3.0 4.1.1 2.13 4.2.0 - - 1.4 JDK 17
esr-5.2.0 4.0.1 2.13 - - - 1.3 JDK 17
esr-5.1.0 4.0.1 2.13 - - - 1.3 JDK 17
esr-5.0.0 4.0.1 2.13 - - - 1.3 JDK 17

Seri 4.x

Engine version Spark version Scala version Delta Lake version Hudi version Iceberg version Paimon version JDK version
esr-4.9.1, esr-4.9.0 3.5.2 2.12 3.3.2 0.15 1.10.1 1.4 JDK 17
esr-4.8.0 3.5.2 2.12 3.3.2 0.15 1.9.2 1.3 JDK 17
esr-4.7.0 3.5.2 2.12 3.2.1 0.15 1.9.2 1.3 JDK 17
esr-4.6.0 3.5.2 2.12 3.2.1 0.15 1.9.2 1.3 JDK 17
esr-4.5.1, esr-4.5.0 3.5.2 2.12 3.2.1 0.15 1.9.2 1.2 JDK 17
esr-4.4.1, esr-4.4.0 3.5.2 2.12 3.2.1 0.15 1.5.0 1.2 JDK 8
esr-4.3.0 3.5.2 2.12 3.2.1 0.15 1.5.0 1.1 JDK 8
esr-4.2.0 3.5.2 2.12 3.2.1 0.15 1.5.0 1.0 JDK 8
esr-4.1.1, esr-4.1.0 3.5.2 2.12 3.2.1 0.15 1.5.0 1.0 JDK 8
esr-4.0.0 3.5.2 2.12 3.2.1 0.15 1.5.0 1.0 JDK 8

Seri 3.x

Engine version Spark version Scala version Delta Lake version Hudi version Iceberg version Paimon version JDK version
esr-3.8.0 3.4.4 2.12 3.0.0 0.15 1.5.0 1.4 JDK 8
esr-3.7.0 3.4.4 2.12 3.0.0 0.15 1.5.0 1.3 JDK 8
esr-3.6.0 3.4.4 2.12 3.0.0 0.15 1.5.0 1.3 JDK 8
esr-3.5.0 3.4.4 2.12 3.0.0 0.15 1.5.0 1.3 JDK 8
esr-3.4.1, esr-3.4.0 3.4.4 2.12 3.0.0 0.15 1.5.0 1.2 JDK 8
esr-3.3.1, esr-3.3.0 3.4.4 2.12 3.0.0 0.15 1.5.0 1.1 JDK 8
esr-3.2.0 3.4.4 2.12 3.0.0 0.15 1.5.0 1.0 JDK 8
esr-3.1.1, esr-3.1.0 3.4.4 2.12 3.0.0 0.15 1.5.0 1.0 JDK 8
esr-3.0.1, esr-3.0.0 3.4.3 2.12 3.0.0 0.15 1.5.0 1.0 JDK 8

Seri 2.x

Engine version Spark version Scala version Delta Lake version Hudi version Iceberg version Paimon version JDK version
esr-2.9.0 3.3.1 2.12 2.2.0 0.15 1.5.0 1.3 JDK 8
esr-2.8.1, esr-2.8.0 3.3.1 2.12 2.2.0 0.15 1.5.0 1.2 JDK 8
esr-2.7.1, esr-2.7.0 3.3.1 2.12 2.2.0 0.15 1.1.0 1.1 JDK 8
esr-2.6.0 3.3.1 2.12 2.2.0 0.14 1.1.0 1.0 JDK 8
esr-2.5.1, esr-2.5.0 3.3.1 2.12 2.2.0 0.14 1.1.0 1.0 JDK 8
esr-2.4.1, esr-2.4.0 3.3.1 2.12 2.2.0 0.14 1.1.0 1.0 JDK 8
esr-2.2.3, esr-2.2.2, esr-2.2 3.3.1 2.12 2.2.0 0.14 1.1.0 0.9 JDK 8
esr-2.1 3.3.1 2.12 2.2.0 0.14 1.1.0 0.9 JDK 8

Penyesuaian parameter default

Untuk meningkatkan kinerja dan stabilitas, EMR Serverless Spark mengganti beberapa konfigurasi default Spark. Penyesuaian ini berlaku untuk semua versi engine (esr-2.x hingga esr-5.x) dan dapat menyebabkan perilaku pekerjaan berbeda dari Spark open-source. Sebelum menjalankan pekerjaan, evaluasi apakah perubahan ini memengaruhi logika bisnis Anda.

Parameter Default EMR Serverless Spark Default Spark open-source Dampak potensial
spark.sql.sources.partitionOverwriteMode DYNAMIC STATIC Dengan DYNAMIC, hanya partisi yang termasuk dalam data keluaran yang ditimpa. Dengan STATIC, semua partisi yang ada di path target ditimpa, bahkan jika tidak berisi data baru. Pekerjaan yang bergantung pada penggantian penuh partisi harus mempertimbangkan perbedaan ini.
spark.sql.mapKeyDedupPolicy LAST_WIN EXCEPTION Dengan LAST_WIN, kunci map duplikat diselesaikan secara diam-diam dengan menyimpan nilai terakhir. Dengan EXCEPTION, kunci map duplikat akan memunculkan error. Pekerjaan yang sebelumnya mengandalkan perilaku melempar error untuk validasi data tidak akan gagal seperti yang diharapkan.