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# Amazon EMR on EKS 7.11.0 릴리스
이 페이지에서는 Amazon EMR on EKS 배포에 특정한 Amazon EMR의 신규 기능 및 업데이트된 기능을 설명합니다. Amazon EC2에서 실행되는 Amazon EMR 및 Amazon EMR 7.11.0 릴리스에 대한 일반적인 자세한 내용은 [Amazon EMR 릴리스 안내서의 Amazon EMR 7.11.0](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-7110-release.html)을 참조하세요. **
## Amazon EMR on EKS 7.11 릴리스
Amazon EMR on EKS에는 다음 Amazon EMR 7.11.0 릴리스를 사용할 수 있습니다. 관련 컨테이너 이미지 태그와 같은 세부 정보를 보려면 특정 **emr-7.11.0-XXXX** 릴리스를 선택합니다.
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#### [ Flink releases ]
Flink 애플리케이션을 실행할 때 Amazon EMR on EKS에 대해 다음 Amazon EMR 7.11.0 릴리스를 사용할 수 있습니다.
+ [emr-7.11.0-flink-latest](emr-eks-7.11.0-flink-latest.md)
+ [emr-7.11.0-flink-20251020](emr-7.11.0-flink-20251020.md)
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#### [ Spark releases ]
Spark 애플리케이션을 실행할 때 Amazon EMR on EKS에 대해 다음 Amazon EMR 7.11.0 릴리스를 사용할 수 있습니다.
+ [emr-7.11.0-최신](emr-eks-7.11.0-latest.md)
+ [emr-7.11.0-20251020](emr-eks-7.11.0-20251020.md)
+ emr-7.11.0-spark-rapids-latest
+ emr-7.11.0-spark-rapids-20251020
+ emr-7.11.0-java11-latest
+ emr-7.11.0-java11-20251020
+ emr-7.11.0-java8-latest
+ emr-7.11.0-java8-20251020
+ emr-7.11.0-spark-rapids-java8-latest
+ emr-7.11.0-spark-rapids-java8-20251020
+ notebook-spark/emr-7.11.0-latest
+ notebook-spark/emr-7.11.0-20251020
+ notebook-spark/emr-7.11.0-spark-rapids-latest
+ notebook-spark/emr-7.11.0-spark-rapids-20251020
+ notebook-spark/emr-7.11.0-java11-latest
+ notebook-spark/emr-7.11.0-java11-20251020
+ notebook-spark/emr-7.11.0-java8-latest
+ notebook-spark/emr-7.11.0-java8-20251020
+ notebook-spark/emr-7.11.0-spark-rapids-java8-latest
+ notebook-spark/emr-7.11.0-spark-rapids-java8-20251020
+ notebook-python/emr-7.11.0-latest
+ notebook-python/emr-7.11.0-20251020
+ notebook-python/emr-7.11.0-spark-rapids-latest
+ notebook-python/emr-7.11.0-spark-rapids-20251020
+ notebook-python/emr-7.11.0-java11-latest
+ notebook-python/emr-7.11.0-java11-20251020
+ notebook-python/emr-7.11.0-java8-latest
+ notebook-python/emr-7.11.0-java8-20251020
+ notebook-python/emr-7.11.0-spark-rapids-java8-latest
+ notebook-python/emr-7.11.0-spark-rapids-java8-20251020
+ livy/emr-7.11.0-latest
+ livy/emr-7.11.0-20251020
+ livy/emr-7.11.0-java11-latest
+ livy/emr-7.11.0-java11-20251020
+ livy/emr-7.11.0-java8-latest
+ livy/emr-7.11.0-java8-20251020
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## 릴리스 노트
Amazon EMR on EKS 7.11.0 릴리스 정보:
+ **지원되는 애플리케이션** ‐ AWS SDK for Java 2.35.5 and 1.12.792, Apache Spark 3.5.6-amzn-0, Apache Hudi 1.0.2-amzn-0, Apache Iceberg 1.9.1-amzn-0, Delta 3.3.2-amzn-0, Apache Spark RAPIDS 25.04.0-amzn-0, Apache Flink 1.20.0-amzn-5
+ **지원되는 구성 요소** ‐`emr-ddb`, `emr-goodies`, `emr-s3-select`, `emrfs`, `hadoop-client`, `hudi`, `hudi-spark`, `iceberg`, `spark-kubernetes`.
+ **지원되는 구성 분류**
[StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html) 및 [ CreateManagedEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateManagedEndpoint.html) API와 함께 사용하는 경우:
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-7.11.0.html)
특별히 [CreateManagedEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateManagedEndpoint.html) API와 함께 사용하는 경우:
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-7.11.0.html)
구성 분류를 사용하면 애플리케이션을 사용자 지정할 수 있습니다. 이는 종종 `spark-hive-site.xml`과 같이 애플리케이션의 구성 XML 파일에 해당합니다. 자세한 내용은 [애플리케이션 구성](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps.html)을 참조하세요.
## 변경 사항 및 기능
Amazon EMR on EKS의 7.11.0 릴리스에는 다음과 같은 변경 사항이 포함되어 있습니다.
Amazon EMR on EKS는 이제 다음과 같은 관리형 Livy 솔루션을 통해 SageMaker Unified Studio와의 통합을 지원합니다.
+ **관리형 세션**: SageMaker Unified Studio를 통해 EKS 클러스터에서 Spark 세션을 실행하기 위한 사용자 지정 HTTPS 엔드포인트를 제공하는 새로운 대화형 세션 리소스 유형
+ **Lake Formation 통합**: 두 가지 모드로 데이터 액세스 제어 지원 a) 세분화된 액세스 제어 b) 전체 테이블 액세스(호환성 모드)
+ **Identity Management**: 유연한 인증 옵션 a) IAM 역할 기반 액세스 제어 b) 기반 액세스 제어.
+ **통합이 포함된 사용자 백그라운드 세션**: 사용자가 SageMaker Unified Studio에서 로그오프한 후에도 장기 실행 Spark 워크로드가 계속 실행되도록 지원하여 최대 90일의 세션 지원