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. # `AWS runtime for Apache Spark`(vista previa de emr-spark-8.0) La siguiente tabla muestra las versiones de la aplicación disponibles con (emr-spark-8.0-preview). `AWS runtime for Apache Spark` **Información sobre la versión de la aplicación** | Aplicación | Versión | | --- | --- | | Spark | 4.0.1-amzn-0 | ****`AWS runtime for Apache Spark`(emr-spark-8.0-preview) notas de la versión**** + **Versión preliminar: se trata de una versión** preliminar que incluye Apache Spark 4.0.1. `AWS runtime for Apache Spark` Esta vista previa solo está disponible en EMR Serverless. + **Disponibilidad regional**: esta versión preliminar está disponible en todas AWS las regiones en las que EMR Serverless está disponible, excepto en las regiones de China y AWS GovCloud (EE. UU.). + **Información sobre la versión de la aplicación**: esta versión incluye las siguientes versiones de la aplicación: + AWS SDK for Java 2.35.5, 1.12.792 + Python **3.9**, 3.11, 3.12 + Scala 2.13.16 + AmazonCloudWatchAgent 1.300034.0-amzn-0 + Delta 4.0.0-amzn-0-spark + Iceberg 1.10.0-amzn-spark-0 + Esta versión viene con Amazon Corretto **17** (basado en OpenJDK) de forma predeterminada para las aplicaciones compatibles con Corretto 17 (JDK 17). + **Limitaciones de la versión preliminar**: las siguientes funciones no están disponibles en esta versión preliminar: + **Funciones interactivas y de integración**: SageMaker Unified Studio, integración con EMR Studio, Spark Connect, Livy y JupyterEnterpriseGateway no son compatibles. + **Formatos de tabla y control de acceso**: Hudi, Delta Universal Format y el control de acceso detallado (FGAC) con filtrado a nivel de fila o columna y no se admiten operadores. DDL/DML + **Conectores de datos: spark-sql-kinesis los conectores emr-dynamodb** y spark-redshift no están disponibles. + **Servidor de historial: el servidor** de historial persistente de Spark no está disponible en esta versión preliminar. Los usuarios pueden seguir accediendo a la interfaz de usuario activa de Spark para supervisar y depurar las tareas activas sin servidor en tiempo real. + **Características especializadas: las** vistas materializadas no están disponibles. + **Capacidades de vista previa**: puede probar las siguientes capacidades en esta versión preliminar. Esta versión preliminar no se recomienda para cargas de trabajo de producción: + **Características de SQL**: modo ANSI SQL con un manejo de tipos más estricto, sintaxis SQL PIPE (\$1>) para operaciones de encadenamiento, tipo de datos VARIANT para datos JSON semiestructurados, secuencias de comandos SQL con sentencias de flujo de control y variables de sesión, y funciones SQL definidas por el usuario. + **Mejoras en la transmisión**: API de procesamiento arbitrario con estado, versión 2, con transformWithState operador, lector de fuentes de datos de estado para consultar el estado de la transmisión (experimental) y almacén de estados mejorado con puntos de control del registro de cambios de RockSDB mejorados. + **Compatibilidad con formatos de tabla**: Apache Iceberg v3 con compatibilidad con tipos de datos VARIANT, integración con tablas AWS S3 y acceso completo a las tablas (FTA) con AWS Lake Formation tablas Iceberg, Delta Lake y Hive. + **Documentación adicional: para obtener documentación** adicional sobre Apache Spark, consulte la documentación de la versión 4.0.1 de [Apache](https://spark.apache.org/releases/spark-release-4-0-1.html) Spark. Para empezar con la versión preliminar de Apache Spark 4.0.1, cree una aplicación EMR Serverless mediante la CLI: AWS ``` aws emr-serverless create-application --type spark \ --release-label emr-spark-8.0-preview \ --region us-east-1 --name spark4-preview ```