本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# Delta Lake
Delta Lake 是一种存储层框架，用于构建通常在 Amazon S3 上构建的数据湖仓一体架构。从 Amazon EMR 版本 6.9.0 开始，您可以在具有 Delta Lake 表的 Amazon EMR 集群上使用 [Apache Spark](https://aws.amazon.com/emr/features/spark/) 3.x。有关使用 Delta Lake 构建湖仓一体架构的更多信息，请参阅 [https://delta.io/](https://delta.io/)。
下表列出了 Amazon EMR 7.x 系列的最新发行版附带的 Delta 版本，以及 Amazon EMR 随 Delta 一起安装的组件。
有关此版本中与 Delta 一起安装的组件的版本，请参阅 [7.12.0 版组件版本](emr-7120-release.md)。
**emr-7.12.0 的 Delta 版本信息**
| Amazon EMR 发行版标签 | Delta 版本 | 随 Delta 安装的组件 |
| --- | --- | --- |
| emr-7.12.0 | Delta 3.3.2-amzn-1 | Not available. |
下表列出了 Amazon EMR 6.x 系列的最新发行版附带的 Delta 版本，以及 Amazon EMR 随 Delta 一起安装的组件。
有关此发行版中随 Delta 安装的组件版本，请参阅[发行版 6.15.0 组件版本](emr-6150-release.md)。
**emr-6.15.0 的 Delta 版本信息**
| Amazon EMR 发行版标签 | Delta 版本 | 随 Delta 安装的组件 |
| --- | --- | --- |
| emr-6.15.0 | Delta 2.4.0 | Not available. |
# Delta Lake 简介
Delta Lake 是一个开源项目，可帮助实施通常构建在 Amazon S3 上的现代数据湖架构。Delta Lake 提供以下功能：
+ Spark 上的原子、一致、隔离、持久（ACID）事务。在 Spark 作业期间，读者可以看到一致的表格视图。
+ 可扩展的元数据处理，由 Spark 进行分布式处理。
+ 使用相同的 Delta 表结合流处理和批处理使用案例。
+ 强制执行自动架构以避免数据摄取期间出现错误记录。
+ 使用数据版本控制进行时空旅行。
+ 支持合并、更新和删除操作，以支持复杂的使用案例，例如更改数据捕获（CDC）、流插入等等。
# 使用安装有 Delta Lake 的集群
**Topics**
+ [将 Delta Lake 集群与 Flink 结合使用](Deltacluster-flink.md)
+ [将 Delta Lake 集群与 Trino 结合使用](Deltacluster-trino.md)
+ [将 Delta Lake 集群与 Spark 结合使用](Deltausing-cluster-spark.md)
+ [使用带有 Spark 和 AWS Glue 的三角洲湖集群](Deltacluster-spark-glue.md)
# 将 Delta Lake 集群与 Flink 结合使用
从 Amazon EMR 6.11 版本开始，您可以将 Delta Lake 与您的 Flink 集群结合使用。以下示例使用在 Amazon EMR Flink 集群上使用 Delta Lake。 AWS CLI
**注意**
当你将 Delta Lake 与 Flink 集群配合使用时，亚马逊 EMR 支持 Flink DataStream API。
## 创建 Delta Lake 集群
1. 创建文件 `delta_configurations.json` 并输入以下内容：
```
[{"Classification":"delta-defaults",
"Properties":{"delta.enabled":"true"}}]
```
1. 使用以下配置创建集群。在该 URL 中，将 `example Amazon S3 bucket path` 和 `subnet ID` 替换为您自己的值。
```
aws emr create-cluster
--release-label emr-6.11.0
--applications Name=Flink
--configurations file://delta_configurations.json
--region us-east-1 --name My_Spark_Delta_Cluster
--log-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/
--instance-type m5.xlarge
--instance-count 3
--service-role EMR_DefaultRole_V2
--ec2-attributes InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole,SubnetId=subnet-1234567890abcdef0
```
## 初始化 Flink yarn 会话
要初始化 Flink yarn 会话，请运行以下命令：
```
flink-yarn-session -d
```
## 使用 Delta Lake 创建 Flink 作业
以下示例展示如何使用 sbt 或 Maven 在 Delta Lake 中构建 Flink 作业。
------
#### [ sbt ]
[sbt](https://www.scala-sbt.org/1.x/docs/index.html) 是 Scala 的构建工具，当您处理小型项目时，只需很少甚至不需要配置即可使用。
```
libraryDependencies ++= Seq(
"io.delta" %% "delta-flink" % deltaConnectorsVersion % "provided",
"io.delta" %% "delta-standalone" % deltaConnectorsVersion % "provided",
"org.apache.flink" %% "flink-clients" % flinkVersion % "provided",
"org.apache.flink" %% "flink-parquet" % flinkVersion % "provided",
"org.apache.hadoop" % "hadoop-client" % hadoopVersion % "provided",
"org.apache.flink" % "flink-table-common" % flinkVersion % "provided",
"org.apache.flink" %% "flink-table-runtime" % flinkVersion % "provided")
```
------
#### [ Maven ]
[Maven](https://maven.apache.org) 是 Apache Software Foundation 推出的开源构建自动化工具。使用 Maven，您可以在 Amazon EMR 上使用 Delta Lake 构建、发布和部署 Flink 作业。
```
2.12
0.6.0
1.16.1
3.1.0
io.delta
delta-flink
$delta-connectors-version
provided
io.delta
delta-standalone_$scala-main-version
$delta-connectors-version
provided
org.apache.flink
flink-clients
$flink-version
provided
org.apache.flink
flink-parquet
$flink-version
provided
org.apache.hadoop
hadoop-client
$hadoop-version
provided
org.apache.flink
flink-table-common
$flink-version
provided
org.apache.flink
flink-table-runtime
$flink-version
provided
```
------
## 通过 Flink Datastream API 写入 Delta 表
使用以下示例创建要写入 DeltaSink 到带有 a 的表中 `deltaTablePath:`
```
public static DataStream createDeltaSink(
DataStream stream,
String deltaTablePath,
RowType rowType) {
Configuration configuration = new Configuration();
DeltaSink deltaSink = DeltaSink
.forRowData(
new org.apache.flink.core.fs.Path(deltaTablePath),
configuration,
rowType)
.build();
stream.sinkTo(deltaSink);
return stream;
}
```
## 通过 Flink Datastream API 从 Delta 表中读取
使用以下示例创建要从表中读 DeltaSource 取的有界值，其中带有 `deltaTablePath:`
```
public static DataStream createBoundedDeltaSourceAllColumns(
StreamExecutionEnvironment env,
String deltaTablePath) {
Configuration configuration = new Configuration();
DeltaSource deltaSource = DeltaSource
.forBoundedRowData(
new org.apache.flink.core.fs.Path(deltaTablePath),
configuration)
.build();
return env.fromSource(deltaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "delta-source");
}
```
## 使用对 Delta Lake 独立版的多集群支持创建接收器
使用以下示例创建 DeltaSink [支持`deltaTablePath`和多集群](https://docs.delta.io/latest/delta-standalone.html#multi-cluster-setup)的待写入表：
```
public DataStream createDeltaSink(
DataStream stream,
String deltaTablePath) {
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("spark.delta.logStore.s3.impl", "io.delta.storage.S3DynamoDBLogStore");
configuration.set("spark.io.delta.storage.S3DynamoDBLogStore.ddb.tableName", "delta_log");
configuration.set("spark.io.delta.storage.S3DynamoDBLogStore.ddb.region", "us-east-1");
DeltaSink deltaSink = DeltaSink
.forRowData(
new Path(deltaTablePath),
configuration,
rowType)
.build();
stream.sinkTo(deltaSink);
return stream;
}
```
## 运行 Flink 作业
使用下列命令以运行您的作业：
```
flink run FlinkJob.jar
```
# 将 Delta Lake 集群与 Trino 结合使用
从 Amazon EMR 6.9.0 及更高版本开始，您可以将 Delta Lake 与您的 Trino 集群结合使用。
在本教程中，我们将使用在 Amazon EMR Trino 集群上使用 Delta Lake。 AWS CLI
##
**创建 Delta Lake 集群**
1. 创建文件 `delta_configurations.json`，然后为您选择的目录设置值。例如，假设您想将 Hive 元存储作为目录使用，则您的文件应包含以下内容：
```
[{"Classification":"delta-defaults",
"Properties":{"delta.enabled":"true"}},
{"Classification":"trino-connector-delta",
"Properties":{"hive.metastore.uri":"thrift://localhost:9083"}}]
```
如果您想使用 AWS Glue 目录作为商店，您的文件应包含以下内容：
```
[{"Classification":"delta-defaults",
"Properties":{"delta.enabled":"true"}},
{"Classification":"trino-connector-delta",
"Properties":{"hive.metastore":"glue"}}]
```
1. 使用以下配置创建集群，将 **example Amazon S3 bucket path** 和 **subnet ID** 替换为您自己的值。
```
aws emr create-cluster
--release-label emr-6.9.0
--applications Name=Trino
--configurations file://delta_configurations.json
--region us-east-1 --name My_Spark_Delta_Cluster
--log-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/
--instance-type m5.xlarge
--instance-count 2
--service-role EMR_DefaultRole_V2
--ec2-attributes InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole,SubnetId=subnet-1234567890abcdef0
```
## 初始化 Delta Lake 的 Trino 会话
要初始化 Trino 会话，请运行以下命令。
```
trino-cli --catalog delta
```
## 写入 Delta Lake 表
使用以下 SQL 命令创建并写入您的表：
```
SHOW SCHEMAS;
CREATE TABLE default.delta_table (id int, data varchar, category varchar) WITH
( location = 's3://amzn-s3-demo-bucket/');
INSERT INTO default.delta_table VALUES (1,'a','c1'), (2,'b','c2'), (3,'c','c3');
```
## 从 Delta Lake 表中读取
使用以下 SQL 命令从您的表中读取：
```
SELECT * from default.delta_table;
```
# 将 Delta Lake 集群与 Spark 结合使用
从 Amazon EMR 版本 6.9.0 开始，您可以将 Delta Lake 与 Spark 集群结合使用，无需引导操作。对于 Amazon EMR 6.8.0 及更早版本，您可以使用引导操作来预安装需要的依赖项。
以下示例使用在 Amazon EMR Spark 集群上使用 Delta Lake。 AWS CLI
要将 Amazon EMR 上的 Delta Lake 与配合使用 AWS Command Line Interface，请先创建一个集群。有关如何使用指定 Delta Lake 分类的信息 AWS Command Line Interface，请参阅[在创建集群 AWS Command Line Interface 时使用](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps-create-cluster.html#emr-configure-apps-create-cluster-cli)[提供配置或在创建集群时使用 Java SDK](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps-create-cluster.html#emr-configure-apps-create-cluster-sdk) 提供配置。
1. 创建文件 `configurations.json` 并输入以下内容：
```
[{"Classification":"delta-defaults", "Properties":{"delta.enabled":"true"} }]
```
1. 使用以下配置创建集群，将示例 Amazon S3 **bucket path** 和 **subnet ID** 替换为您自己的值。
```
aws emr create-cluster
--release-label emr-6.9.0
--applications Name=Spark
--configurations file://delta_configurations.json
--region us-east-1
--name My_Spark_Delta_Cluster
--log-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/
--instance-type m5.xlarge
--instance-count 2
--service-role EMR_DefaultRole_V2
--ec2-attributes InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole,SubnetId=subnet-1234567890abcdef0
```
或者，您可以创建一个 Amazon EMR 集群和 Spark 应用程序，并在 Spark 作业中使用以下文件作为 JAR 依赖项：
```
/usr/share/aws/delta/lib/delta-core.jar,
/usr/share/aws/delta/lib/delta-storage.jar,
/usr/share/aws/delta/lib/delta-storage-s3-dynamodb.jar
```
**注意**
如果您使用的是 Amazon EMR 7.0.0 或更高版本，请改用。`/usr/share/aws/delta/lib/delta-spark.jar` `/usr/share/aws/delta/lib/delta-core.jar`
有关更多信息，请参阅[提交应用程序](https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#submitting-applications)。
要将 jar 依赖项包含在 Spark 任务中，您可以将以下配置属性添加到 Spark 应用程序中：
```
--conf “spark.jars=/usr/share/aws/delta/lib/delta-core.jar,
/usr/share/aws/delta/lib/delta-storage.jar,
/usr/share/aws/delta/lib/delta-storage-s3-dynamodb.jar"
```
有关 Spark 任务依赖项的更多信息，请参阅 [Dependency Management](https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html#dependency-management)（依赖项管理）。
如果您使用的是 Amazon EMR 7.0.0 或更高版本，请改为添加配置。`/usr/share/aws/delta/lib/delta-spark.jar`
```
--conf “spark.jars=/usr/share/aws/delta/lib/delta-spark.jar,
/usr/share/aws/delta/lib/delta-storage.jar,
/usr/share/aws/delta/lib/delta-storage-s3-dynamodb.jar"
```
## 初始化 Delta Lake 的 Spark 会话
以下示例演示如何启动交互式 Spark Shell、使用 Spark 提交，或如何使用 Amazon EMR Notebooks 在 Amazon EMR 上使用 Delta Lake。
------
#### [ spark-shell ]
1. 使用 SSH 连接到主节点。有关更多信息，请参阅《Amazon EMR 管理指南》**中的[使用 SSH 连接到主节点](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-connect-master-node-ssh.html)。
1. 输入以下命令以启动 Spark shell。要使用 PySpark 外壳，请`spark-shell`替换为`pyspark`。
```
spark-shell \
--conf "spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension" \
--conf "spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog"
```
如果您运行 Amazon EMR 6.15.0 或更高版本，则还必须使用以下配置，将基于 Lake Formation 的精细访问控制与 Delta Lake 结合使用。
```
spark-shell \
--conf spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension,com.amazonaws.emr.recordserver.connector.spark.sql.RecordServerSQLExtension \
--conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog \
--conf spark.sql.catalog.spark_catalog.lf.managed=true
```
------
#### [ spark-submit ]
1. Connect to the primary node using SSH. 有关更多信息，请参阅《Amazon EMR 管理指南**》中的[使用 SSH 连接到主节点](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-connect-master-node-ssh.html)。
1. 输入以下命令以启动 Delta Lake 的 Spark 会话。
```
spark-submit
—conf "spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension"
—conf "spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog"
```
如果您运行 Amazon EMR 6.15.0 或更高版本，则还必须使用以下配置，将基于 Lake Formation 的精细访问控制与 Delta Lake 结合使用。
```
spark-submit \ `
--conf spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension,com.amazonaws.emr.recordserver.connector.spark.sql.RecordServerSQLExtension
--conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog \
--conf spark.sql.catalog.spark_catalog.lf.managed=true
```
------
#### [ EMR Studio notebooks ]
要使用 Amazon EMR Studio Notebooks 初始化 Spark 会话，请使用 Amazon EMR Notebook 中的 **%%configure** 魔术命令配置 Spark 会话，如下例所示。有关更多信息，请参阅 *Amazon EMR 管理指南*中的[使用 EMR Notebooks 魔法命令](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-studio-magics.html#emr-magics)。
```
%%configure -f
{
"conf": {
"spark.sql.extensions": "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension",
"spark.sql.catalog.spark_catalog": "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog"
}
}
```
如果您运行 Amazon EMR 6.15.0 或更高版本，则还必须使用以下配置，将基于 Lake Formation 的精细访问控制与 Delta Lake 结合使用。
```
%%configure -f
{
"conf": {
"spark.sql.extensions": "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension,com.amazonaws.emr.recordserver.connector.spark.sql.RecordServerSQLExtension",
"spark.sql.catalog.spark_catalog": "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog",
"spark.sql.catalog.spark_catalog.lf.managed": "true"
}
}
```
------
## 写入 Delta Lake 表
以下示例说明如何创建 DataFrame 并将其写为 Delta Lake 数据集。此示例演示如何使用 Spark Shell 处理数据集，同时使用 SSH 作为默认 hadoop 用户连接到主节点。
**注意**
要将代码示例粘贴到 Spark Shell 中，请在提示符处键入 :paste，粘贴示例，然后按 CTRL \$1 D。
------
#### [ PySpark ]
Spark 包含基于 Python 的 Shell `pyspark`，您可以用它来设计以 Python 编写的 Spark 程序的原型。就像使用 `spark-shell` 一样，在主节点上调用 `pyspark`。
```
## Create a DataFrame
data = spark.createDataFrame([("100", "2015-01-01", "2015-01-01T13:51:39.340396Z"),
("101", "2015-01-01", "2015-01-01T12:14:58.597216Z"),
("102", "2015-01-01", "2015-01-01T13:51:40.417052Z"),
("103", "2015-01-01", "2015-01-01T13:51:40.519832Z")],
["id", "creation_date", "last_update_time"])
## Write a DataFrame as a Delta Lake dataset to the S3 location
spark.sql("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS delta_table (id string, creation_date string,
last_update_time string)
USING delta location
's3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/db/delta_table'""");
data.writeTo("delta_table").append()
```
------
#### [ Scala ]
```
import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.spark.sql.functions._
// Create a DataFrame
val data = Seq(("100", "2015-01-01", "2015-01-01T13:51:39.340396Z"),
("101", "2015-01-01", "2015-01-01T12:14:58.597216Z"),
("102", "2015-01-01", "2015-01-01T13:51:40.417052Z"),
("103", "2015-01-01", "2015-01-01T13:51:40.519832Z")).toDF("id", "creation_date", "last_update_time")
// Write a DataFrame as a Delta Lake dataset to the S3 location
spark.sql("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS delta_table (id string,
creation_date string,
last_update_time string)
USING delta location
's3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/db/delta_table'""");
data.write.format("delta").mode("append").saveAsTable("delta_table")
```
------
#### [ SQL ]
```
-- Create a Delta Lake table with the S3 location
CREATE TABLE delta_table(id string,
creation_date string,
last_update_time string)
USING delta LOCATION
's3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/db/delta_table';
-- insert data into the table
INSERT INTO delta_table VALUES ("100", "2015-01-01", "2015-01-01T13:51:39.340396Z"),
("101", "2015-01-01", "2015-01-01T12:14:58.597216Z"),
("102", "2015-01-01", "2015-01-01T13:51:40.417052Z"),
("103", "2015-01-01", "2015-01-01T13:51:40.519832Z");
```
------
## 从 Delta Lake 表中读取
------
#### [ PySpark ]
```
ddf = spark.table("delta_table")
ddf.show()
```
------
#### [ Scala ]
```
val ddf = spark.table("delta_table")
ddf.show()
```
------
#### [ SQL ]
```
SELECT * FROM delta_table;
```
------
# 使用带有 Spark 和 AWS Glue 的三角洲湖集群
要使用 Glue AWS Catalog 作为 Delta Lake 表格的元数据仓，请按照以下步骤创建一个集群。有关使用指定 Delta Lake 分类的信息 AWS Command Line Interface，请参阅[在创建集群 AWS Command Line Interface 时使用](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps-create-cluster.html#emr-configure-apps-create-cluster-cli)[提供配置或在创建集群时使用 Java SDK](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps-create-cluster.html#emr-configure-apps-create-cluster-sdk) 提供配置。
**创建 Delta Lake 集群**
1. 创建文件 `configurations.json` 并输入以下内容：
```
[{"Classification":"delta-defaults",
"Properties":{"delta.enabled":"true"}},
{"Classification":"spark-hive-site",
"Properties":{"hive.metastore.client.factory.class":"com.amazonaws.glue.catalog.metastore.AWSGlueDataCatalogHiveClientFactory"}}]
```
1. 使用以下配置创建集群，将 **example Amazon S3 bucket path** 和 **subnet ID** 替换为您自己的值。
```
aws emr create-cluster
--release-label emr-6.9.0
--applications Name=Spark
--configurations file://delta_configurations.json
--region us-east-1
--name My_Spark_Delta_Cluster
--log-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/
--instance-type m5.xlarge
--instance-count 2
--service-role EMR_DefaultRole_V2
--ec2-attributes InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole,SubnetId=subnet-1234567890abcdef0
```
# 注意事项和限制
+ 在 Amazon EMR 6.9.0 及更高版本上支持使用 Delta Lake。您可以在包含 Delta 表的 Amazon EMR 集群上使用 [Apache Spark](https://aws.amazon.com/emr/features/spark/) 3.x。
+ 建议您对 S3 位置路径使用 s3 URI 方案而不是 s3a，以获得最佳性能、安全性和可靠性。有关更多信息，请参阅[使用存储和文件系统](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-file-systems.html)。
+ 在 Amazon EMR 7.0 中Delta Universal Format (UniForm)，不支持 convert-to-Iceberg语句。
+ 在 Amazon EMR 6.9 和 6.10 中，当 Delta Lake 表数据存储在 Amazon S3 中时，列数据在列重命名操作后会变为 `NULL`。从 Amazon EMR 6.11 开始，此问题已得到解决。有关此实验性列重命名操作的更多信息，请参阅《Delta Lake User Guide》中的 [Column rename operation](https://docs.delta.io/latest/delta-batch.html#rename-columns)。
+ 在北京 (cn-north-1) 地区将 EMR Delta 与 Glue 结合使用时，请将 `hive.s3.endpoint` 设置为 `https://s3---cn-north-1.amazonaws.com.rproxy.govskope.us.cn`。
+ 如果您在 Apache Spark 之外的 AWS Glue 数据目录中创建数据库，则该数据库可能有一个空`LOCATION`字段。由于 Spark 不允许使用空位置属性创建数据库，因此如果您在 Amazon EMR 中使用 Spark 在 Glue 数据库中创建 Delta 表，并且该数据库具有空的 `LOCATION` 属性，则会出现以下错误：
```
IllegalArgumentException: Can not create a Path from an empty string
```
要解决此问题，请在数据目录中创建数据库，并且 `LOCATION` 字段使用有效的非空路径。有关实现此解决方案的步骤，请参阅《Amazon Athena 用户指南》**中的 [创建表时出现非法参数异常](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/notebooks-spark-known-issues.html#notebooks-spark-known-issues-illegal-argument-exception)。
# Delta 发行版历史记录
下表列出了 Amazon EMR 每个发行版中包含的 Delta 版本，以及随应用程序一起安装的组件。有关每个发行版本中的组件版本，请参阅 [Amazon EMR 7.x 发行版](emr-release-7x.md)、[Amazon EMR 6.x 发行版](emr-release-6x.md) 或 [Amazon EMR 5.x 发行版](emr-release-5x.md) 中的发行版“组件版本”部分。
**Delta 版本信息**
| Amazon EMR 发行版标签 | Delta 版本 | 随 Delta 安装的组件 |
| --- | --- | --- |
| emr-7.12.0 | 3.3.2-amzn-1 | Not available. |
| emr-7.11.0 | 3.3.2-amzn-0 | Not available. |
| emr-7.10.0 | 3.3.0-amzn-2 | Not available. |
| emr-7.9.0 | 3.3.0-amzn-1 | Not available. |
| emr-7.8.0 | 3.3.0-amzn-0 | Not available. |
| emr-7.7.0 | 3.2.1-amzn-2 | Not available. |
| emr-7.6.0 | 3.2.1-amzn-1 | Not available. |
| emr-7.5.0 | 3.2.1-amzn-0 | Not available. |
| emr-7.4.0 | 3.2.0-amzn-1 | Not available. |
| emr-7.3.0 | 3.2.0-amzn-0 | Not available. |
| emr-7.2.0 | 3.1.0 | Not available. |
| emr-7.1.0 | 3.0.0 | Not available. |
| emr-7.0.0 | 3.0.0 | Not available. |
| emr-6.15.0 | 2.4.0 | Not available. |
| emr-6.14.0 | 2.4.0 | Not available. |
| emr-6.13.0 | 2.4.0 | Not available. |
| emr-6.12.0 | 2.4.0 | Not available. |
| emr-6.11.1 | 2.2.0 | Not available. |
| emr-6.11.0 | 2.2.0 | Not available. |
| emr-6.10.1 | 2.2.0 | Not available. |
| emr-6.10.0 | 2.2.0 | Not available. |
| emr-6.9.1 | 2.1.0 | Not available. |
| emr-6.9.0 | 2.1.0 | Not available. |