Arşivlenmiş sürüm notları
Özet
Azure HDInsight, Azure'da açık kaynak analizi için kurumsal müşteriler arasında en popüler hizmetlerden biridir. HDInsight ve tüm HDInsight sürümleri hakkında güncel bilgiler için HDInsight Sürüm Notlarına abone olun.
Abone olmak için başlıktaki "izle" düğmesine tıklayın ve HDInsight Yayınları'na dikkat edin.
Piyasaya çıkış bilgileri
Sürüm tarihi: 22 Ekim 2024
Not
Bu, Kaynak Sağlayıcısı için bir Düzeltme /bakım sürümüdür. Daha fazla bilgi için bkz . Kaynak Sağlayıcısı.
Azure HDInsight, hata düzeltmeleri, performans iyileştirmeleri ve güvenlik düzeltmeleri sunmak için düzenli aralıklarla bakım güncelleştirmeleri yayınlar ve bu güncelleştirmelerle güncel kalmanızı sağlayarak en iyi performansı ve güvenilirliği garanti eder.
Bu sürüm notu aşağıdakiler için geçerlidir:
HDInsight 5.1 sürümü.
HDInsight 5.0 sürümü.
HDInsight 4.0 sürümü.
HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacak. Bu sürüm notu, 2409240625 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 5.1: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
Not
Ubuntu 18.04, Azure HDInsight Temmuz 2023 sürümü için Azure Linux ekibi tarafından Genişletilmiş Güvenlik Bakımı (ESM) kapsamında desteklenir.
İş yüküne özgü sürümler için bkz . HDInsight 5.x bileşen sürümleri.
Güncelleştirildi
Azure blob depolama için MSI tabanlı kimlik doğrulama desteği sağlanır.
- Azure HDInsight artık Azure Active Directory (AAD) ve yönetilen kimliklerden (MSI) yararlanarak Azure Blob depolamaya erişmek için OAuth tabanlı kimlik doğrulamasını destekliyor. Bu geliştirmeyle HDInsight, Azure blob depolamaya erişmek için kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlikleri kullanır. Daha fazla bilgi için bkz . Azure kaynakları için yönetilen kimlikler.
HDInsight hizmeti, Azure temel yük dengeleyicinin kullanımdan kaldırılması duyurusu nedeniyle tüm küme yapılandırmaları için standart yük dengeleyicileri kullanmaya geçti.
Not
Bu değişiklik tüm bölgelerde kullanılabilir. Bu değişikliği kullanmak için kümenizi yeniden oluşturun. Herhangi bir yardım için desteğe başvurun.
Önemli
Küme oluşturma sırasında kendi Sanal Ağ (özel VNet) kullanırken, bu değişiklik etkinleştirildikten sonra küme oluşturma işleminin başarılı olmayacağı önerilir. Kümeyi yeniden oluşturmak için geçiş kılavuzuna başvurmanızı öneririz. Herhangi bir yardım için desteğe başvurun.
Çok yakında
Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir.
- Hizmet kesintilerini önlemek için 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
HDInsight 4.0 ve HDInsight 5.0 için Kullanımdan Kaldırma Bildirimleri.
Başka sorularınız varsa Azure Desteği'ne başvurun.
Azure HDInsight'ta HDInsight hakkında bize her zaman soru sorabilirsiniz - Microsoft Soru-Cevap.
Sizi dinliyoruz: Buraya daha fazla fikir ve başka konu ekleyebilir ve bunlara oy vererek HDInsight Fikirleri'ne göz atın ve AzureHDInsight Topluluğu hakkında daha fazla güncelleştirme için bizi takip edin.
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz . En iyi yöntemler.
Yayın tarihi: 30 Ağustos 2024
Not
Bu, Kaynak Sağlayıcısı için bir Düzeltme /bakım sürümüdür. Daha fazla bilgi için bkz . Kaynak Sağlayıcısı.
Azure HDInsight, hata düzeltmeleri, performans iyileştirmeleri ve güvenlik düzeltmeleri sunmak için düzenli aralıklarla bakım güncelleştirmeleri yayınlar ve bu güncelleştirmelerle güncel kalmanızı sağlayarak en iyi performansı ve güvenilirliği garanti eder.
Bu sürüm notu aşağıdakiler için geçerlidir:
HDInsight 5.1 sürümü.
HDInsight 5.0 sürümü.
HDInsight 4.0 sürümü.
HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacak. Bu sürüm notu, 2407260448 resim numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 5.1: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
Not
Ubuntu 18.04, Azure HDInsight Temmuz 2023 sürümü için Azure Linux ekibi tarafından Genişletilmiş Güvenlik Bakımı (ESM) kapsamında desteklenir.
İş yüküne özgü sürümler için bkz . HDInsight 5.x bileşen sürümleri.
Sorun düzeltildi
- Varsayılan VERITABANı hata düzeltmesi.
Yakında
-
Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir.
- Hizmet kesintilerini önlemek için 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
- HDInsight 4.0 ve HDInsight 5.0 için Kullanımdan Kaldırma Bildirimleri.
Başka sorularınız varsa Azure Desteği'ne başvurun.
Azure HDInsight'ta HDInsight hakkında bize her zaman soru sorabilirsiniz - Microsoft Soru-Cevap.
Sizi dinliyoruz: Buraya daha fazla fikir ve başka konu ekleyebilir ve bunlara oy vererek HDInsight Fikirleri'ne göz atın ve AzureHDInsight Topluluğu hakkında daha fazla güncelleştirme için bizi takip edin.
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz. En iyi deneyimler.
Yayın tarihi: 09 Ağustos 2024
Bu sürüm notu aşağıdakiler için geçerlidir:
HDInsight 5.1 sürümü.
HDInsight 5.0 sürümü.
HDInsight 4.0 sürümü.
HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacak. Bu sürüm notu, 2407260448 resim numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 5.1: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
Not
Ubuntu 18.04, Azure HDInsight Temmuz 2023 sürümü için Azure Linux ekibi tarafından Genişletilmiş Güvenlik Bakımı (ESM) kapsamında desteklenir.
İş yüküne özgü sürümler için bkz . HDInsight 5.x bileşen sürümleri.
Güncelleştirmeler
HDInsight'ta Log Analytics için Azure İzleyici Aracısı'nın eklenmesi
Yeni Azure İzleyici deneyiminin SystemMSI
(önizleme) kullanımdan kaldırılması göz önüne alındığında Log analytics için ve Otomatik DCR'nin eklenmesi.
Not
Geçerli Görüntü numarası 2407260448, log analytics için portalı kullanan müşteriler varsayılan Azure İzleyici Aracısı deneyimine sahip olur. Azure İzleyici deneyimine (önizleme) geçmek isterseniz bir destek isteği oluşturarak kümelerinizi eski görüntülere sabitleyebilirsiniz.
Sürüm tarihi: 05 Temmuz 2024
Not
Bu, Kaynak Sağlayıcısı için bir Düzeltme /bakım sürümüdür. Daha fazla bilgi için bkz. Kaynak Sağlayıcısı
Düzeltilen sorunlar
HOBO etiketleri kullanıcı etiketlerinin üzerine yazılır.
- HOBO etiketleri, HDInsight kümesi oluşturma işleminde alt kaynaklardaki kullanıcı etiketlerinin üzerine yazılır.
Sürüm tarihi: 19 Haziran 2024
Bu sürüm notu aşağıdakiler için geçerlidir:
HDInsight 5.1 sürümü.
HDInsight 5.0 sürümü.
HDInsight 4.0 sürümü.
HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacak. Bu sürüm notu, 2406180258 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 5.1: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
Not
Ubuntu 18.04, Azure HDInsight Temmuz 2023 sürümü için Azure Linux ekibi tarafından Genişletilmiş Güvenlik Bakımı (ESM) kapsamında desteklenir.
İş yüküne özgü sürümler için bkz . HDInsight 5.x bileşen sürümleri.
Düzeltilen sorunlar
Güvenlik geliştirmeleri
- SFI gereksinimleriyle uyumlu kümeler için Etiketler'i kullanma geliştirmeleri.
- SFI gereksinimlerine göre yoklama betiklerinde iyileştirmeler.
HDInsight Kaynak Sağlayıcısı için Sistem Tarafından Yönetilen Kimlik desteği ile HDInsight Log Analytics geliştirmeleri.
Eski görüntünün aracı sürümünü yükseltmek
mdsd
için yeni etkinlik eklendi (2024'te oluşturuldu).MSAL Geçişi için devam eden geliştirmelerin bir parçası olarak ağ geçidinde MISE'yi etkinleştirme.
Spark Thrift Sunucusu'nu
Httpheader hiveConf
Jetty HTTP ConnectionFactory'ye dahil edin.RANGER-3753 ve RANGER-3593'e geri dön.
setOwnerUser
Ranger 2.3.0 sürümünde verilen uygulama Hive tarafından kullanılırken kritik bir regresyon sorununa sahiptir. Ranger 2.3.0'da HiveServer2 ilkeleri değerlendirmeye çalıştığında Ranger İstemcisi, temelde bu tabloya erişimi denetlemek için depolamaya çağrı yapan setOwnerUser işlevindeki Meta veri deposunu çağırarak hive tablosunun sahibini almaya çalışır. Bu sorun, Hive 2.3.0 Ranger üzerinde çalıştığında sorguların yavaş çalışmasına neden olur.
Yeni bölgeler eklendi
- Kuzey İtalya
- Orta İsrail
- İspanya Orta
- Meksika Orta
- Jio Orta Hindistan
Haziran 2024 Arşiv Notlarına Ekle
Yakında
-
Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir.
- Hizmet kesintilerini önlemek için 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
- HDInsight 4.0 ve HDInsight 5.0 için Kullanımdan Kaldırma Bildirimleri.
Başka sorularınız varsa Azure Desteği'ne başvurun.
Azure HDInsight'ta HDInsight hakkında bize her zaman soru sorabilirsiniz - Microsoft Soru-Cevap.
Sizi dinliyoruz: Buraya daha fazla fikir ve başka konu ekleyebilir ve bunlara oy vererek HDInsight Fikirleri'ne göz atın ve AzureHDInsight Topluluğu hakkında daha fazla güncelleştirme için bizi takip edin.
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz. En iyi deneyimler.
Sürüm tarihi: 16 Mayıs 2024
Bu sürüm notu aşağıdakiler için geçerlidir:
HDInsight 5.0 sürümü.
HDInsight 4.0 sürümü.
HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacak. Bu sürüm notu, 2405081840 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
Not
Ubuntu 18.04, Azure HDInsight Temmuz 2023 sürümü için Azure Linux ekibi tarafından Genişletilmiş Güvenlik Bakımı (ESM) kapsamında desteklenir.
İş yüküne özgü sürümler için bkz . HDInsight 5.x bileşen sürümleri.
Düzeltildi sorunları
- SFI girişimi kapsamında Keyvault belirtecini almak için ağ geçidine API eklendi.
- Yeni Günlük izleyici
HDInsightSparkLogs
tablosunda, günlük türüSparkDriverLog
için bazı alanlar eksikti. Örneğin,LogLevel & Message
. Bu sürüm, eksik alanları şemalara ekler ve içinSparkDriverLog
sabit biçimlendirme ekler. - Livy günlükleri, Livy günlük kaynağı yolu ve yapılandırmalarda günlük ayrıştırma regex'i
SparkLivyLog
ile ilgili bir sorundan kaynaklanan Log Analytics izlemeSparkDriverLog
tablosunda kullanılamaz. - AdLS 2. Nesil'i birincil depolama hesabı olarak kullanan tüm HDInsight kümeleri, uygulama kodu içinde kullanılan Azure kaynaklarına (örneğin SQL, Keyvaults) MSI tabanlı erişimden yararlanabilir.
Çok yakında
-
Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir.
- Hizmet kesintilerini önlemek için 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
- HDInsight 4.0 ve HDInsight 5.0 için Kullanımdan Kaldırma Bildirimleri.
Başka sorularınız varsa Azure Desteği'ne başvurun.
Azure HDInsight'ta HDInsight hakkında bize her zaman soru sorabilirsiniz - Microsoft Soru-Cevap.
Sizi dinliyoruz: Buraya daha fazla fikir ve başka konu ekleyebilir ve bunlara oy vererek HDInsight Fikirleri'ne göz atın ve AzureHDInsight Topluluğu hakkında daha fazla güncelleştirme için bizi takip edin.
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz. En iyi deneyimler.
Sürüm tarihi: 15 Nisan 2024
Bu sürüm notu HDInsight 5.1 sürümü için geçerlidir.
HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacak. Bu sürüm notu, 2403290825 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 5.1: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
Not
Ubuntu 18.04, Azure HDInsight Temmuz 2023 sürümü için Azure Linux ekibi tarafından Genişletilmiş Güvenlik Bakımı (ESM) kapsamında desteklenir.
İş yüküne özgü sürümler için bkz . HDInsight 5.x bileşen sürümleri.
Düzeltildi sorunları
- Ambari DB, Hive Ambar Denetleyicisi (HWC), Spark, HDFS için hata düzeltmeleri
- HDInsightSparkLogs için Log Analytics modülü için hata düzeltmeleri
- HDInsight Kaynak Sağlayıcısı için CVE Düzeltmeleri.
Yakında
-
Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir.
- Hizmet kesintilerini önlemek için 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
- HDInsight 4.0 ve HDInsight 5.0 için Kullanımdan Kaldırma Bildirimleri.
Başka sorularınız varsa Azure Desteği'ne başvurun.
Azure HDInsight'ta HDInsight hakkında bize her zaman soru sorabilirsiniz - Microsoft Soru-Cevap.
Sizi dinliyoruz: Buraya daha fazla fikir ve başka konu ekleyebilir ve bunlara oy vererek HDInsight Fikirleri'ne göz atın ve AzureHDInsight Topluluğu hakkında daha fazla güncelleştirme için bizi takip edin.
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz. En iyi deneyimler.
Sürüm tarihi: 15 Şubat 2024
Bu sürüm HDInsight 4.x ve 5.x sürümleri için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacak. Bu sürüm, 2401250802 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.1: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
Not
Ubuntu 18.04, Azure HDInsight Temmuz 2023 sürümü için Azure Linux ekibi tarafından Genişletilmiş Güvenlik Bakımı (ESM) kapsamında desteklenir.
İş yüküne özgü sürümler için bkz.
Yeni özellikler
- Enterprise güvenlik paketi ile Spark 3.3.0'da (HDInsight sürüm 5.1) Spark SQL için Apache Ranger desteği. Bu konuda burada daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Düzeltildi sorunları
- Ambari ve Oozie bileşenlerinden güvenlik düzeltmeleri
Çok yakında
- Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir.
- Hizmet kesintilerini önlemek için 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
Başka sorularınız varsa Azure Desteği'ne başvurun.
Azure HDInsight'ta HDInsight hakkında bize her zaman soru sorabilirsiniz - Microsoft Soru-Cevap
Sizi dinliyoruz: Buraya daha fazla fikir ve başka konu ekleyebilir ve bunlara oy vererek hdinsight fikirleri ve AzureHDInsight Topluluğu hakkında daha fazla güncelleştirme için bizi takip edebilirsiniz
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz. En iyi deneyimler.
Sonraki adımlar
- Azure HDInsight: Sık sorulan sorular
- Linux tabanlı HDInsight kümeleri için işletim sistemi düzeltme eki uygulama zamanlamasını yapılandırma
- Önceki sürüm notu
Azure HDInsight, Azure'da açık kaynak analizi için kurumsal müşteriler arasında en popüler hizmetlerden biridir. Sürüm notlarına abone olmak istiyorsanız bu GitHub deposundaki sürümleri izleyin.
Sürüm tarihi: 10 Ocak 2024
Bu düzeltme sürümü HDInsight 4.x ve 5.x sürümleri için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacak. Bu sürüm, 2401030422 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.1: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
Not
Ubuntu 18.04, Azure HDInsight Temmuz 2023 sürümü için Azure Linux ekibi tarafından Genişletilmiş Güvenlik Bakımı (ESM) kapsamında desteklenir.
İş yüküne özgü sürümler için bkz.
Düzeltilen sorunlar
- Ambari ve Oozie bileşenlerinden güvenlik düzeltmeleri
Çok yakında
- Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir.
- Hizmet kesintilerini önlemek için 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
Başka sorularınız varsa Azure Desteği'ne başvurun.
Azure HDInsight'ta HDInsight hakkında bize her zaman soru sorabilirsiniz - Microsoft Soru-Cevap
Sizi dinliyoruz: Buraya daha fazla fikir ve başka konu ekleyebilir ve bunlara oy vererek hdinsight fikirleri ve AzureHDInsight Topluluğu hakkında daha fazla güncelleştirme için bizi takip edebilirsiniz
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz. En iyi deneyimler.
Sürüm tarihi: 26 Ekim 2023
Bu sürüm, HDInsight 4.x ve 5.x HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacaktır. Bu sürüm, 2310140056 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.1: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
İş yüküne özgü sürümler için bkz.
Yenilikler
HDInsight, 1 Kasım 2023'den itibaren HDInsight 5.1'in Genel kullanılabilirliğini duyurur. Bu sürüm, açık kaynak bileşenlerine ve Microsoft tümleştirmelerine tam yığın yenilemesi getirir.
- En Son Açık Kaynak Sürümleri – HDInsight 5.1 , kullanılabilir en son kararlı açık kaynak sürümüyle birlikte gelir. Müşteriler en son açık kaynak özelliklerinden, Microsoft performans iyileştirmelerinden ve Hata düzeltmelerinden yararlanabilir.
- Güvenli – En son sürümler, hem açık kaynak güvenlik düzeltmeleri hem de Microsoft tarafından yapılan güvenlik iyileştirmeleri olan en son güvenlik düzeltmeleriyle birlikte gelir.
- Düşük TCO – Performans geliştirmeleriyle müşteriler, gelişmiş otomatik ölçeklendirmenin yanı sıra işletim maliyetini düşürebilir.
Güvenli depolama için küme izinleri
- Müşteriler( küme oluşturma sırasında) depolama hesabını bağlamak için HDInsight küme düğümleri için güvenli bir kanalın kullanılıp kullanılmayacağını belirtebilir.
Özel Sanal Ağlarla HDInsight Kümesi Oluşturma.
- HDInsight kümelerinin genel güvenlik duruşunu geliştirmek için, özel VNET'leri kullanan HDInsight kümelerinin, kullanıcının oluşturma işlemlerini gerçekleştirme iznine
Microsoft Network/virtualNetworks/subnets/join/action
sahip olması gerektiğinden emin olması gerekir. Bu denetim etkin değilse müşteri oluşturma hatalarıyla karşılaşabilir.
- HDInsight kümelerinin genel güvenlik duruşunu geliştirmek için, özel VNET'leri kullanan HDInsight kümelerinin, kullanıcının oluşturma işlemlerini gerçekleştirme iznine
ESP olmayan ABFS kümeleri [Word Okunabilir için Küme İzinleri]
- ESP olmayan ABFS kümeleri, Hadoop grubu olmayan kullanıcıların depolama işlemleri için Hadoop komutlarını yürütmesini kısıtlar. Bu değişiklik, küme güvenlik duruşunu geliştirir.
Satır içi kota güncelleştirmesi.
- Şimdi doğrudan Kotam sayfasından kota artışı isteyebilirsiniz; doğrudan API çağrısı çok daha hızlıdır. API çağrısının başarısız olması durumunda kota artışı için yeni bir destek isteği oluşturabilirsiniz.
Çok yakında
Kümelerin güvenlik duruşunu geliştirmek için küme adının uzunluk üst sınırı 59 karakterden 45'e değiştirilecektir. Bu değişiklik, yaklaşan sürümden itibaren tüm bölgelere dağıtılacaktır.
Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir.
- Hizmet kesintilerini önlemek için 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
Başka sorularınız varsa Azure Desteği'ne başvurun.
Azure HDInsight'ta HDInsight hakkında bize her zaman soru sorabilirsiniz - Microsoft Soru-Cevap
Sizi dinliyoruz: Buraya daha fazla fikir ve başka konu ekleyebilir ve bunlara oy vererek hdinsight fikirleri ve AzureHDInsight Topluluğu hakkında daha fazla güncelleştirme için bizi takip edebilirsiniz
Not
Bu sürüm, MSRC tarafından 12 Eylül 2023'te yayımlanan aşağıdaki CVE'leri ele alır. Eylem, en son görüntü 2308221128 veya 2310140056 güncelleştirmektir. Müşterilerin buna göre planlamaları tavsiye edilir.
CVE | Önem | CVE Başlık | Açıklama |
---|---|---|---|
CVE-2023-38156 | Önemli | Azure HDInsight Apache Ambari Ayrıcalıkların Yükseltilmesi Güvenlik Açığı | 2308221128 veya 2310140056 görüntülerinde yer alır |
CVE-2023-36419 | Önemli | Azure HDInsight Apache Oozie İş Akışı Zamanlayıcı Ayrıcalıkların Yükseltilmesi Güvenlik Açığı | Kümelerinizde Betik eylemi uygulayın veya 2310140056 görüntüsüne güncelleştirin |
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz. En iyi deneyimler.
Yayın tarihi: 7 Eylül 2023
Bu sürüm, HDInsight 4.x ve 5.x HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacaktır. Bu sürüm, 2308221128 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.1: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
İş yüküne özgü sürümler için bkz.
Önemli
Bu sürüm, MSRC tarafından 12 Eylül 2023'te yayımlanan aşağıdaki CVE'leri ele alır. Eylem, en son görüntü 2308221128 güncelleştirmektir. Müşterilerin buna göre planlamaları tavsiye edilir.
CVE | Önem | CVE Başlık | Açıklama |
---|---|---|---|
CVE-2023-38156 | Önemli | Azure HDInsight Apache Ambari Ayrıcalıkların Yükseltilmesi Güvenlik Açığı | 2308221128 görüntüye dahil |
CVE-2023-36419 | Önemli | Azure HDInsight Apache Oozie İş Akışı Zamanlayıcı Ayrıcalıkların Yükseltilmesi Güvenlik Açığı | Kümelerinize Betik uygulama eylemi |
Yakında
- Kümelerin güvenlik duruşunu geliştirmek için küme adının uzunluk üst sınırı 59 karakterden 45'e değiştirilecektir. Bu değişiklik 30 Eylül 2023'e kadar uygulanacaktır.
- Güvenli depolama için küme izinleri
- Müşteriler (küme oluşturma sırasında) HDInsight küme düğümleri için depolama hesabıyla iletişim kurmak için güvenli bir kanalın kullanılıp kullanılmayacağını belirtebilir.
- Satır içi kota güncelleştirmesi.
- İstek kotaları doğrudan Kotam sayfasından artırılır ve bu doğrudan API çağrısı olur ve bu daha hızlıdır. APdI çağrısı başarısız olursa müşterilerin kota artışı için yeni bir destek isteği oluşturması gerekir.
- Özel Sanal Ağlarla HDInsight Kümesi Oluşturma.
- HDInsight kümelerinin genel güvenlik duruşunu geliştirmek için, özel VNET'leri kullanan HDInsight kümelerinin, kullanıcının oluşturma işlemlerini gerçekleştirme iznine
Microsoft Network/virtualNetworks/subnets/join/action
sahip olması gerektiğinden emin olması gerekir. 30 Eylül 2023'e kadar küme oluşturma hatalarından kaçınmak için bu değişikliğin zorunlu bir denetim olması nedeniyle müşterilerin buna göre planlamaları gerekir.
- HDInsight kümelerinin genel güvenlik duruşunu geliştirmek için, özel VNET'leri kullanan HDInsight kümelerinin, kullanıcının oluşturma işlemlerini gerçekleştirme iznine
- Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir. Hizmet kesintilerini önlemek için 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
- ESP OLMAYAN ABFS kümeleri [Word Okunabilir için Küme İzinleri]
- ESP olmayan ABFS kümelerinde, Hadoop dışı grup kullanıcılarının depolama işlemleri için Hadoop komutlarını yürütmesini kısıtlayan bir değişiklik yapmayı planlayın. Küme güvenlik duruşunu geliştirmek için bu değişiklik. Müşterilerin güncelleştirmeleri 30 Eylül 2023'e kadar planlamaları gerekir.
Başka sorularınız varsa Azure Desteği'ne başvurun.
Azure HDInsight'ta HDInsight hakkında bize her zaman soru sorabilirsiniz - Microsoft Soru-Cevap
Burada daha fazla teklif, fikir ve diğer konu başlığı ekleyebilir ve bunlara oy verebilirim: HDInsight Topluluğu (azure.com)...
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz. En iyi deneyimler.
Sürüm tarihi: 25 Temmuz 2023
Bu sürüm, HDInsight 4.x ve 5.x HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir olacaktır. Bu sürüm, 2307201242 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.1: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
İş yüküne özgü sürümler için bkz.
Yenilikler
- HDInsight 5.1 artık ESP kümesiyle destekleniyor.
- Ranger 2.3.0 ve Oozie 5.2.1'in yükseltilmiş sürümü artık HDInsight 5.1'in bir parçasıdır
- Spark 3.3.1 (HDInsight 5.1) kümesi, Etkileşimli Sorgu (HDInsight 5.1) kümesiyle birlikte çalışan Hive Warehouse Connector (HWC) 2.1 ile birlikte gelir.
- Ubuntu 18.04, Azure HDInsight temmuz 2023 sürümü için Azure Linux ekibi tarafından ESM (Genişletilmiş Güvenlik Bakımı) kapsamında desteklenir.
Önemli
Bu sürüm, MSRC tarafından 8 Ağustos 2023'te yayımlanan aşağıdaki CVE'leri ele alır. Eylem, en son görüntü 2307201242 güncelleştirmektir. Müşterilerin buna göre planlamaları tavsiye edilir.
CVE | Önem | CVE Başlık |
---|---|---|
CVE-2023-35393 | Önemli | Azure Apache Hive Kimlik Sahtekarlığı Güvenlik Açığı |
CVE-2023-35394 | Önemli | Azure HDInsight Jupyter Not Defteri Kimlik Sahtekarlığı Güvenlik Açığı |
CVE-2023-36877 | Önemli | Azure Apache Oozie Kimlik Sahtekarlığı Güvenlik Açığı |
CVE-2023-36881 | Önemli | Azure Apache Ambari Kimlik Sahtekarlığı Güvenlik Açığı |
CVE-2023-38188 | Önemli | Azure Apache Hadoop Kimlik Sahtekarlığı Güvenlik Açığı |
Çok yakında
- Kümelerin güvenlik duruşunu geliştirmek için küme adının uzunluk üst sınırı 59 karakterden 45'e değiştirilecektir. Müşterilerin güncelleştirmeleri 30 Eylül 2023'e kadar planlamaları gerekir.
- Güvenli depolama için küme izinleri
- Müşteriler (küme oluşturma sırasında) HDInsight küme düğümleri için depolama hesabıyla iletişim kurmak için güvenli bir kanalın kullanılıp kullanılmayacağını belirtebilir.
- Satır içi kota güncelleştirmesi.
- İstek kotaları doğrudan Kotam sayfasından artırılır ve bu doğrudan API çağrısı olur ve bu daha hızlıdır. API çağrısı başarısız olursa müşterilerin kota artışı için yeni bir destek isteği oluşturması gerekir.
- Özel Sanal Ağlarla HDInsight Kümesi Oluşturma.
- HDInsight kümelerinin genel güvenlik duruşunu geliştirmek için, özel VNET'leri kullanan HDInsight kümelerinin, kullanıcının oluşturma işlemlerini gerçekleştirme iznine
Microsoft Network/virtualNetworks/subnets/join/action
sahip olması gerektiğinden emin olması gerekir. 30 Eylül 2023'e kadar küme oluşturma hatalarından kaçınmak için bu değişikliğin zorunlu bir denetim olması nedeniyle müşterilerin buna göre planlamaları gerekir.
- HDInsight kümelerinin genel güvenlik duruşunu geliştirmek için, özel VNET'leri kullanan HDInsight kümelerinin, kullanıcının oluşturma işlemlerini gerçekleştirme iznine
- Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir. Hizmet kesintilerini önlemek için, 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
- ESP OLMAYAN ABFS kümeleri [Word Okunabilir için Küme İzinleri]
- ESP olmayan ABFS kümelerinde, Hadoop dışı grup kullanıcılarının depolama işlemleri için Hadoop komutlarını yürütmesini kısıtlayan bir değişiklik yapmayı planlayın. Küme güvenlik duruşunu geliştirmek için bu değişiklik. Müşterilerin güncelleştirmeleri 30 Eylül 2023'e kadar planlamaları gerekir.
Başka sorularınız varsa Azure Desteği'ne başvurun.
Azure HDInsight'ta HDInsight hakkında bize her zaman soru sorabilirsiniz - Microsoft Soru-Cevap
Buraya daha fazla teklif, fikir ve diğer konu ekleyebilir ve bunlara oy verebilirim - HDInsight Topluluğu (azure.com) ve X'te daha fazla güncelleştirme için bizi takip edin
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz. En iyi deneyimler.
Sürüm tarihi: 08 Mayıs 2023
Bu sürüm, HDInsight 4.x ve 5.x HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir. Bu sürüm, 2304280205 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
İş yüküne özgü sürümler için bkz.
Azure HDInsight 5.1 ile güncelleştirildi
- Apache HBase 2.4.11
- Apache Phoenix 5.1.2
- Apache Hive 3.1.2
- Apache Spark 3.3.1
- Apache Tez 0.9.1
- Apache Zeppelin 0.10.1
- Apache Livy 0.5
- Apache Kafka 3.2.0
Not
- Tüm bileşenler Hadoop 3.3.4 ve ZK 3.6.3 ile tümleştirilmiştir
- Yukarıdaki tüm yükseltilen bileşenler artık genel önizleme için ESP olmayan kümelerde kullanılabilir.
HDInsight için Gelişmiş Otomatik Ölçeklendirme
Azure HDInsight, Otomatik Ölçeklendirme'de önemli iyileştirmeler kararlılığı ve gecikme süresi yaptı. Önemli değişiklikler arasında ölçeklendirme kararlarına yönelik geliştirilmiş geri bildirim döngüsü, ölçeklendirme için gecikme süresinde önemli iyileştirme ve yetkisi alınan düğümleri yeniden alma desteği yer alır. Geliştirmeler hakkında daha fazla bilgi edinin, kümenizi özel olarak yapılandırma ve gelişmiş otomatik ölçeklendirmeye geçirme. Geliştirilmiş Otomatik Ölçeklendirme özelliği, desteklenen tüm bölgelerde 17 Mayıs 2023 tarihinden itibaren kullanılabilir.
Apache Kafka 2.4.1 için Azure HDInsight ESP genel kullanıma sunuldu.
Apache Kafka 2.4.1 için Azure HDInsight ESP, Nisan 2022'den beri genel önizleme aşamasındadır. CVE düzeltmelerinde ve kararlılığında önemli iyileştirmeler yaptıktan sonra Azure HDInsight ESP Kafka 2.4.1 genel kullanıma sunuldu ve üretim iş yükleri için hazır hale geldi. Yapılandırma ve geçirme hakkında ayrıntılı bilgi edinin.
HDInsight için Kota Yönetimi
HDInsight şu anda bölgesel düzeyde müşteri aboneliklerine kota ayırmaktadır. Müşterilere ayrılan çekirdekler geneldir ve VM ailesi düzeyinde (örneğin,
Dv2
,Ev3
,Eav4
vb.) sınıflandırılmamıştır.HDInsight, aile düzeyindeki VM'ler için kotaların ayrıntılarını ve sınıflandırmasını sağlayan geliştirilmiş bir görünüm sunar. Bu özellik, müşterilerin vm ailesi düzeyinde bir bölge için geçerli ve kalan kotaları görüntülemesine olanak tanır. Gelişmiş görünüm sayesinde müşteriler, kotaları planlamak ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi için daha zengin görünürlüğe sahiptir. Bu özellik şu anda Doğu ABD EUAP bölgesi için HDInsight 4.x ve 5.x'te kullanılabilir. Daha sonra izleyebileceğiniz diğer bölgeler.
Daha fazla bilgi için bkz. Azure HDInsight'ta küme kapasitesi planlaması | Microsoft Learn
- Polonya Merkezi
- Kümelerin güvenlik duruşunu geliştirmek için küme adının uzunluk üst sınırı 59 karakterden 45'e değişir.
- Güvenli depolama için küme izinleri
- Müşteriler (küme oluşturma sırasında) HDInsight küme düğümleri için depolama hesabıyla iletişim kurmak için güvenli bir kanalın kullanılıp kullanılmayacağını belirtebilir.
- Satır içi kota güncelleştirmesi.
- İstek kotaları doğrudan Kotam sayfasından artırılır. Bu, doğrudan API çağrısıdır ve bu daha hızlıdır. API çağrısı başarısız olursa müşterilerin kota artışı için yeni bir destek isteği oluşturması gerekir.
- Özel Sanal Ağlarla HDInsight Kümesi Oluşturma.
- HDInsight kümelerinin genel güvenlik duruşunu geliştirmek için, özel VNET'leri kullanan HDInsight kümelerinin, kullanıcının oluşturma işlemlerini gerçekleştirme iznine
Microsoft Network/virtualNetworks/subnets/join/action
sahip olması gerektiğinden emin olması gerekir. Küme oluşturma hatalarını önlemek için bu zorunlu bir denetim olacağından müşterilerin buna göre planlamaları gerekir.
- HDInsight kümelerinin genel güvenlik duruşunu geliştirmek için, özel VNET'leri kullanan HDInsight kümelerinin, kullanıcının oluşturma işlemlerini gerçekleştirme iznine
- Temel ve Standart A serisi VM'lerin Kullanımdan Kaldırılması.
- 31 Ağustos 2024'te Temel ve Standart A serisi VM'leri devre dışı bırakacağız. Bu tarihten önce, iş yüklerinizi vCPU başına daha fazla bellek ve katı hal sürücülerinde (SSD) daha hızlı depolama sağlayan Av2 serisi VM'lere geçirmeniz gerekir. Hizmet kesintilerini önlemek için 31 Ağustos 2024'ten önce iş yüklerinizi Temel ve Standart A serisi VM'lerden Av2 serisi VM'lere geçirin.
- ESP OLMAYAN ABFS kümeleri [Dünya Okunabilir için Küme İzinleri]
- ESP olmayan ABFS kümelerinde, Hadoop dışı grup kullanıcılarının depolama işlemleri için Hadoop komutlarını yürütmesini kısıtlayan bir değişiklik yapmayı planlayın. Küme güvenlik duruşunu geliştirmek için bu değişiklik. Müşterilerin güncelleştirmeleri planlamaları gerekir.
Sürüm tarihi: 28 Şubat 2023
Bu sürüm HDInsight 4.0 için geçerlidir. ve 5.0, 5.1. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir. Bu sürüm, 2302250400 görüntü numarası için geçerlidir. Görüntü numarası nasıl denetlenir?
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
İş yüküne özgü sürümler için bkz.
Önemli
Microsoft, geçerli sürümde düzeltilen CVE-2023-23408'i yayımladı ve müşterilerin kümelerini en son görüntüye yükseltmeleri tavsiye edilir.
HDInsight 5.1
HDInsight 5.1'in yeni bir sürümünü kullanıma sunulmaya başladık. HdInsight 5.1'de artımlı sürümler olarak eklenen tüm yeni açık kaynak sürümleri.
Daha fazla bilgi için bkz . HDInsight 5.1.0 sürümü
Kafka 3.2.0 Yükseltmesi (Önizleme)
- Kafka 3.2.0 bazı önemli yeni özellikler/geliştirmeler içerir.
- Zookeeper 3.6.3 sürümüne yükseltildi
- Kafka Streams desteği
- Kafka üreticisi için varsayılan olarak etkin olan daha güçlü teslim garantileri.
-
log4j
1.x ilereload4j
değiştirildi. - Bölümü kurtarmak için bölüm liderine bir ipucu gönderin.
-
JoinGroupRequest
veLeaveGroupRequest
bir nedeni vardır. - Aracı sayısı ölçümleri eklendi8.
- Yansıtma
Maker2
geliştirmeleri.
HBase 2.4.11 Yükseltmesi (Önizleme)
- Bu sürüm, blok önbelleği için yeni önbelleğe alma mekanizması türlerinin eklenmesi, tabloyu HBase WEB kullanıcı arabiriminden değiştirme
hbase:meta table
ve görüntülemehbase:meta
gibi yeni özelliklere sahiptir.
Phoenix 5.1.2 Yükseltmesi (Önizleme)
- Phoenix sürümü bu sürümde 5.1.2 sürümüne yükseltildi. Bu yükseltme Phoenix Sorgu Sunucusu'nu içerir. Phoenix Sorgu Sunucusu standart Phoenix JDBC sürücüsünü proxy'ler ve bu JDBC sürücüsünü çağırmak için geriye dönük uyumlu bir kablo protokolü sağlar.
Ambari CVE'leri
- Birden çok Ambari CV'leri sabitlenir.
Not
ESP, bu sürümde Kafka ve HBase için desteklenmez.
Sırada ne var?
- Otomatik ölçeklendirme
- Geliştirilmiş gecikme süresi ve çeşitli geliştirmelerle otomatik ölçeklendirme
- Küme adı değişiklik sınırlaması
- Küme adının maksimum uzunluğu Genel, Azure Çin ve Azure Kamu'de 59'dan 45'e değişir.
- Güvenli depolama için küme izinleri
- Müşteriler (küme oluşturma sırasında) HDInsight küme düğümleri için depolama hesabıyla iletişim kurmak için güvenli bir kanalın kullanılıp kullanılmayacağını belirtebilir.
- ESP OLMAYAN ABFS kümeleri [Dünya Okunabilir için Küme İzinleri]
- ESP olmayan ABFS kümelerinde, Hadoop dışı grup kullanıcılarının depolama işlemleri için Hadoop komutlarını yürütmesini kısıtlayan bir değişiklik yapmayı planlayın. Küme güvenlik duruşunu geliştirmek için bu değişiklik. Müşterilerin güncelleştirmeleri planlamaları gerekir.
- Açık kaynak yükseltmeleri
- Apache Spark 3.3.0 ve Hadoop 3.3.4, HDInsight 5.1 üzerinde geliştirilme aşamasındadır ve birçok önemli yeni özellik, performans ve diğer geliştirmeleri içerir.
Not
Müşterilerin en iyi açık kaynak güncelleştirmelerini, Azure güncelleştirmelerini ve güvenlik düzeltmelerini getirirken HDInsight Görüntülerinin en son sürümlerini kullanmalarını öneririz. Daha fazla bilgi için bkz. En iyi deneyimler.
Sürüm tarihi: 12 Aralık 2022
Bu sürüm HDInsight 4.0 için geçerlidir. ve 5.0 HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerde kullanılabilir hale getirilir.
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
İşletim sistemi sürümleri
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- HDInsight 5.0: Ubuntu 18.04.5 LTS Linux Çekirdeği 5.4
- Log Analytics - Müşteriler en son OMS sürüm 14.19'u almak için klasik izlemeyi etkinleştirebilir. Eski sürümleri kaldırmak için klasik izlemeyi devre dışı bırakın ve etkinleştirin.
- Ambari kullanıcı arabirimi etkinlik dışı olduğundan oturumu kapatın. Daha fazla bilgi için buraya bakın
- Spark - Spark 3.1.3'ün yeni ve iyileştirilmiş bir sürümü bu sürüme dahildir. TPC-DS karşılaştırmasını kullanarak Apache Spark 3.1.2(önceki sürüm) ve Apache Spark 3.1.3(geçerli sürüm) test ettik. Test, 1 TB iş yükünde Apache Spark için E8 V3 SKU kullanılarak gerçekleştirildi. Apache Spark 3.1.3 (geçerli sürüm), aynı donanım belirtimlerini kullanan TPC-DS sorguları için toplam sorgu çalışma zamanında Apache Spark 3.1.2'den (önceki sürüm) %40'ın üzerinde performans gösterdi. Microsoft Spark ekibi, Azure HDInsight ile Azure Synapse'te kullanılabilir iyileştirmeler ekledi. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Synapse'te Apache Spark 3.1.2 performans güncelleştirmeleriyle veri iş yüklerinizi hızlandırma
- Katar Merkezi
- Almanya Kuzey
HDInsight, Azul Zulu Java JDK 8'den
Adoptium Temurin JDK 8
, yüksek kaliteli TCK sertifikalı çalışma zamanlarını ve Java ekosisteminde kullanılmak üzere ilişkili teknolojiyi destekleyen öğesine taşındı.HDInsight'a
reload4j
geçti. Değişikliklerlog4j
şunlar için geçerlidir:- Apache Hadoop
- Apache Zookeeper
- Apache Oozie
- Apache Ranger
- Apache Sqoop
- Apache Pig
- Apache Ambari
- Apache Kafka
- Apache Spark
- Apache Zeppelin
- Apache Livy
- Apache Rubix
- Apache Hive
- Apache Tez
- Apache HBase
- OMI
- Apache Pheonix
BUNDAN sonra TLS1.2'yi uygulamak için HDInsight ve önceki sürümler platformda güncelleştirilir. HDInsight üzerinde herhangi bir uygulama çalıştırıyorsanız ve bunlar TLS 1.0 ve 1.1 kullanıyorsa, hizmetlerde herhangi bir kesinti olmaması için TLS 1.2'ye yükseltin.
Daha fazla bilgi için bkz . Aktarım Katmanı Güvenliği'nin (TLS) etkinleştirilmesi
30 Kasım 2022'den itibaren Ubuntu 16.04 LTS üzerinde Azure HDInsight kümeleri için destek sonu. HDInsight, 27 Haziran 2021'den itibaren Ubuntu 18.04 kullanılarak küme görüntülerinin yayımlanmaya başlar. Ubuntu 16.04 kullanarak küme çalıştıran müşterilerimizin kümelerini 30 Kasım 2022'ye kadar en son HDInsight görüntüleriyle yeniden oluşturmalarını öneririz.
Kümenin Ubuntu sürümünü denetleme hakkında daha fazla bilgi için buraya bakın
Terminalde "lsb_release -a" komutunu yürütür.
Çıktıdaki "Description" özelliğinin değeri "Ubuntu 16.04 LTS" ise, bu güncelleştirme küme için geçerlidir.
- Kafka ve HBase (yazma erişimi) kümeleri için Kullanılabilirlik Alanları seçimi desteği.
Açık kaynak hata düzeltmeleri
Hive hata düzeltmeleri
Hata Düzeltmeleri | Apache JIRA |
---|---|
HIVE-26127 | INSERT OVERWRITE hatası - Dosya Bulunamadı |
HIVE-24957 | Alt sorguda bağıntı koşulunda COALESCE olduğunda yanlış sonuçlar |
HIVE-24999 | HiveSubQueryRemoveRule, birden çok bağıntı ile IN alt sorgusu için geçersiz plan oluşturuyor |
HIVE-24322 | Doğrudan ekleme varsa, bildirim okunurken deneme kimliğinin denetlenerek başarısız olması gerekir |
HIVE-23363 | DataNucleus bağımlılığını 5.2'ye yükseltme |
HIVE-26412 | Kullanılabilir yuvaları getirmek ve varsayılanı eklemek için arabirim oluşturma |
HIVE-26173 | Derby'yi 10.14.2.0 sürümüne yükseltin |
HIVE-25920 | 2.12.2'ye çarp Xerce2 . |
HIVE-26300 | CVE-2020-36518'den kaçınmak için Jackson veri bağlama sürümünü 2.12.6.1+ sürümüne yükseltin |
Sürüm tarihi: 10.08.2022
Bu sürüm HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur.
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
Yeni Özellik
1. HDI Hadoop/Spark kümelerine dış diskler ekleme
HDInsight kümesi, SKU'yu temel alan önceden tanımlanmış disk alanıyla birlikte gelir. Bu alan büyük iş senaryolarında yeterli olmayabilir.
Bu yeni özellik, düğüm yöneticisi yerel dizini olarak kullanılan kümeye daha fazla disk eklemenize olanak tanır. Seçili diskler düğüm yöneticisinin yerel dizinlerinin bir parçasıyken HIVE ve Spark kümesi oluşturma sırasında çalışan düğümlerine disk sayısı ekleyin.
Not
Eklenen diskler yalnızca düğüm yöneticisi yerel dizinleri için yapılandırılır.
Daha fazla bilgi için buraya bakın
2. Seçmeli günlük analizi
Seçmeli günlük analizi artık genel önizleme için tüm bölgelerde kullanılabilir. Kümenizi log analytics çalışma alanına bağlayabilirsiniz. Etkinleştirildikten sonra HDInsight Güvenlik Günlükleri, Yarn Resource Manager, Sistem Ölçümleri gibi günlükleri ve ölçümleri görebilirsiniz. İş yüklerini izleyebilir ve bunların küme kararlılığını nasıl etkilediğini görebilirsiniz. Seçmeli günlük, log analytics çalışma alanında tüm tabloları etkinleştirmenizi/devre dışı bırakmanızı veya seçmeli tabloları etkinleştirmenizi sağlar. Cenevre izlemenin yeni sürümünde bir tablonun birden çok kaynağı olduğundan, her tablonun kaynak türünü ayarlayabilirsiniz.
- Cenevre izleme sistemi, bir izleme aracısı olan mdsd(MDS daemon) kullanır ve birleşik günlük katmanı kullanarak günlükleri toplamak için akıcıdır.
- Seçmeli Günlük, tabloları ve günlük türlerini devre dışı bırakmak/etkinleştirmek için betik eylemini kullanır. Herhangi bir yeni bağlantı noktası açmadığından veya mevcut güvenlik ayarlarını değiştirmediğinden, hiçbir güvenlik değişikliği yoktur.
- Betik Eylemi tüm belirtilen düğümlerde paralel olarak çalışır ve tabloları ve bunların günlük türlerini devre dışı bırakmak/etkinleştirmek için yapılandırma dosyalarını değiştirir.
Daha fazla bilgi için buraya bakın
Sabit
Log Analytics
OMS sürüm 13 çalıştıran Azure HDInsight ile tümleştirilmiş Log Analytics, en son güvenlik güncelleştirmelerini uygulamak için OMS sürüm 14'e yükseltme gerektirir. OMS sürüm 13 ile kümenin eski sürümünü kullanan müşterilerin güvenlik gereksinimlerini karşılamak için OMS sürüm 14'ü yüklemesi gerekir. (Geçerli sürümü denetleme ve Yükleme 14)
Geçerli OMS sürümünüzü denetleme
- SSH kullanarak kümede oturum açın.
- SSH İstemcinizde aşağıdaki komutu çalıştırın.
sudo /opt/omi/bin/ominiserver/ --version
OMS sürümünüzü 13'ten 14'e yükseltme
- Azure portalda oturum açma
- Kaynak grubundan HDInsight küme kaynağını seçin
- Betik eylemleri'ne tıklayın
- Betik gönder eylem panelinde Özel olarak betik türü'nü seçin
- Bash betiği URL'si kutusuna aşağıdaki bağlantıyı yapıştırın https://hdiconfigactions.blob.core.windows.net/log-analytics-patch/OMSUPGRADE14.1/omsagent-vulnerability-fix-1.14.12-0.sh
- Düğüm türlerini seçin
- Oluştur'u seçin
Aşağıdaki adımları kullanarak düzeltme ekinin başarıyla yüklendiğini doğrulayın:
SSH kullanarak kümede oturum açın.
SSH İstemcinizde aşağıdaki komutu çalıştırın.
sudo /opt/omi/bin/ominiserver/ --version
Diğer hata düzeltmeleri
- Yarn günlüğünün CLI'sı bozuk veya boşsa
TFile
günlükleri alamadı. - Azure Active Directory'den OAuth belirtecini alırken geçersiz hizmet sorumlusu ayrıntıları hatası düzeltildi.
- 100'den fazla çalışan düğüm yapılandırıldığında küme oluşturma güvenilirliği iyileştirildi.
Açık kaynak hata düzeltmeleri
TEZ hata düzeltmeleri
Hata Düzeltmeleri | Apache JIRA |
---|---|
Tez Derleme Hatası: FileSaver.js bulunamadı | TEZ-4411 |
Ambar ve scratchdir farklı FS'de olduğunda yanlış FS Özel Durumu |
TEZ-4406 |
Yapılandırmada 32 MB'tan büyük TezUtils.createConfFromByteString, com.google.protobuf.CodedInputStream özel durumu oluşturuyor | TEZ-4142 |
TezUtils::createByteStringFromConf, DeflaterOutputStream yerine snappy kullanmalıdır | TEZ-4113 |
Protobuf bağımlılığını 3.x'e güncelleştirme | TEZ-4363 |
Hive hata düzeltmeleri
Hata Düzeltmeleri | Apache JIRA |
---|---|
ORC bölünmüş neslinde performans iyileştirmeleri | HIVE-21457 |
Tablo adı "delta" ile başladığında, ancak tablo işlemsel olmadığında ve BI Bölme Stratejisi kullanıldığında tabloyu ACID olarak okumaktan kaçının | HIVE-22582 |
AcidUtils#getLogicalLength'ten FS#exists çağrısını kaldırma | HIVE-23533 |
Vektörleştirilmiş OrcAcidRowBatchReader.computeOffset ve demet iyileştirme | HIVE-17917 |
Bilinen sorunlar
HDInsight, Apache HIVE 3.1.2 ile uyumludur. Bu sürümdeki bir hata nedeniyle Hive sürümü, hive arabirimlerinde 3.1.0 olarak gösterilir. Ancak, işlevsellik üzerinde herhangi bir etkisi yoktur.
Sürüm tarihi: 10.08.2022
Bu sürüm HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur.
HDInsight, aşamalı bölge dağıtımı içeren güvenli dağıtım uygulamalarını kullanır. Yeni sürümün veya yeni sürümün tüm bölgelerde kullanılabilir olması 10 iş günü kadar sürebilir.
Yeni Özellik
1. HDI Hadoop/Spark kümelerine dış diskler ekleme
HDInsight kümesi, SKU'yu temel alan önceden tanımlanmış disk alanıyla birlikte gelir. Bu alan büyük iş senaryolarında yeterli olmayabilir.
Bu yeni özellik, düğüm yöneticisi yerel dizini olarak kullanılacak kümeye daha fazla disk eklemenize olanak tanır. Seçili diskler düğüm yöneticisinin yerel dizinlerinin bir parçasıyken HIVE ve Spark kümesi oluşturma sırasında çalışan düğümlerine disk sayısı ekleyin.
Not
Eklenen diskler yalnızca düğüm yöneticisi yerel dizinleri için yapılandırılır.
Daha fazla bilgi için buraya bakın
2. Seçmeli günlük analizi
Seçmeli günlük analizi artık genel önizleme için tüm bölgelerde kullanılabilir. Kümenizi log analytics çalışma alanına bağlayabilirsiniz. Etkinleştirildikten sonra HDInsight Güvenlik Günlükleri, Yarn Resource Manager, Sistem Ölçümleri gibi günlükleri ve ölçümleri görebilirsiniz. İş yüklerini izleyebilir ve bunların küme kararlılığını nasıl etkilediğini görebilirsiniz. Seçmeli günlük, log analytics çalışma alanında tüm tabloları etkinleştirmenizi/devre dışı bırakmanızı veya seçmeli tabloları etkinleştirmenizi sağlar. Cenevre izlemenin yeni sürümünde bir tablonun birden çok kaynağı olduğundan, her tablonun kaynak türünü ayarlayabilirsiniz.
- Cenevre izleme sistemi, bir izleme aracısı olan mdsd(MDS daemon) kullanır ve birleşik günlük katmanı kullanarak günlükleri toplamak için akıcıdır.
- Seçmeli Günlük, tabloları ve günlük türlerini devre dışı bırakmak/etkinleştirmek için betik eylemini kullanır. Herhangi bir yeni bağlantı noktası açmadığından veya mevcut güvenlik ayarlarını değiştirmediğinden, hiçbir güvenlik değişikliği yoktur.
- Betik Eylemi tüm belirtilen düğümlerde paralel olarak çalışır ve tabloları ve bunların günlük türlerini devre dışı bırakmak/etkinleştirmek için yapılandırma dosyalarını değiştirir.
Daha fazla bilgi için buraya bakın
Sabit
Log Analytics
OMS sürüm 13 çalıştıran Azure HDInsight ile tümleştirilmiş Log Analytics, en son güvenlik güncelleştirmelerini uygulamak için OMS sürüm 14'e yükseltme gerektirir. OMS sürüm 13 ile kümenin eski sürümünü kullanan müşterilerin güvenlik gereksinimlerini karşılamak için OMS sürüm 14'ü yüklemesi gerekir. (Geçerli sürümü denetleme ve Yükleme 14)
Geçerli OMS sürümünüzü denetleme
- SSH kullanarak kümede oturum açın.
- SSH İstemcinizde aşağıdaki komutu çalıştırın.
sudo /opt/omi/bin/ominiserver/ --version
OMS sürümünüzü 13'ten 14'e yükseltme
- Azure portalda oturum açma
- Kaynak grubundan HDInsight küme kaynağını seçin
- Betik eylemleri'ne tıklayın
- Betik gönder eylem panelinde Özel olarak betik türü'nü seçin
- Bash betiği URL'si kutusuna aşağıdaki bağlantıyı yapıştırın https://hdiconfigactions.blob.core.windows.net/log-analytics-patch/OMSUPGRADE14.1/omsagent-vulnerability-fix-1.14.12-0.sh
- Düğüm türlerini seçin
- Oluştur'u seçin
Aşağıdaki adımları kullanarak düzeltme ekinin başarıyla yüklendiğini doğrulayın:
SSH kullanarak kümede oturum açın.
SSH İstemcinizde aşağıdaki komutu çalıştırın.
sudo /opt/omi/bin/ominiserver/ --version
Diğer hata düzeltmeleri
- Yarn günlüğünün CLI'sı bozuk veya boşsa
TFile
günlükleri alamadı. - Azure Active Directory'den OAuth belirtecini alırken geçersiz hizmet sorumlusu ayrıntıları hatası düzeltildi.
- 100'den fazla çalışan düğüm yapılandırıldığında küme oluşturma güvenilirliği iyileştirildi.
Açık kaynak hata düzeltmeleri
TEZ hata düzeltmeleri
Hata Düzeltmeleri | Apache JIRA |
---|---|
Tez Derleme Hatası: FileSaver.js bulunamadı | TEZ-4411 |
Ambar ve scratchdir farklı FS'de olduğunda yanlış FS Özel Durumu |
TEZ-4406 |
Yapılandırmada 32 MB'tan büyük TezUtils.createConfFromByteString, com.google.protobuf.CodedInputStream özel durumu oluşturuyor | TEZ-4142 |
TezUtils::createByteStringFromConf, DeflaterOutputStream yerine snappy kullanmalıdır | TEZ-4113 |
Protobuf bağımlılığını 3.x'e güncelleştirme | TEZ-4363 |
Hive hata düzeltmeleri
Hata Düzeltmeleri | Apache JIRA |
---|---|
ORC bölünmüş neslinde performans iyileştirmeleri | HIVE-21457 |
Tablo adı "delta" ile başladığında, ancak tablo işlemsel olmadığında ve BI Bölme Stratejisi kullanıldığında tabloyu ACID olarak okumaktan kaçının | HIVE-22582 |
AcidUtils#getLogicalLength'ten FS#exists çağrısını kaldırma | HIVE-23533 |
Vektörleştirilmiş OrcAcidRowBatchReader.computeOffset ve demet iyileştirme | HIVE-17917 |
Bilinen sorunlar
HDInsight, Apache HIVE 3.1.2 ile uyumludur. Bu sürümdeki bir hata nedeniyle Hive sürümü, hive arabirimlerinde 3.1.0 olarak gösterilir. Ancak, işlevsellik üzerinde herhangi bir etkisi yoktur.
Sürüm tarihi: 06.03.2022
Bu sürüm HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız sürümün birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Yayında öne çıkanlar
Spark v3.1.2 üzerinde Hive Ambarı Bağlayıcısı (HWC)
Hive Ambarı Bağlayıcısı (HWC), güçlü büyük veri uygulamaları oluşturmak için Hive ve Spark'ın benzersiz özelliklerinden yararlanmanızı sağlar. HWC şu anda yalnızca Spark v2.4 için desteklenmektedir. Bu özellik, Spark kullanarak Hive Tablolarında ACID işlemlerine izin vererek iş değeri ekler. Bu özellik, veri varlıklarında hem Hive hem de Spark kullanan müşteriler için kullanışlıdır. Daha fazla bilgi için bkz. Apache Spark & Hive - Hive Ambar Bağlayıcısı - Azure HDInsight | Microsoft Docs
Ambari
- Ölçeklendirme ve sağlama geliştirme değişiklikleri
- HDI hive artık OSS sürüm 3.1.2 ile uyumludur
HDI Hive 3.1 sürümü OSS Hive 3.1.2 sürümüne yükseltilir. Bu sürüm, açık kaynak Hive 3.1.2 sürümünde kullanılabilen tüm düzeltmelere ve özelliklere sahiptir.
Not
Spark
- HDInsight için Spark Kümesi oluşturmak için Azure Kullanıcı Arabirimi kullanıyorsanız, açılan listeden spark 3.1'in başka bir sürümünü görürsünüz. (HDI 5.0) ve eski sürümler. Bu sürüm, Spark 3.1'in yeniden adlandırılmış bir sürümüdür. (HDI 4.0). Bu yalnızca kullanıcı arabirimi düzeyinde yapılan bir değişikliktir ve bu değişiklik zaten ARM şablonunu kullanan mevcut kullanıcılar ve kullanıcılar için hiçbir şeyi etkilemez.
Not
Etkileşimli Sorgu
- Etkileşimli Sorgu Kümesi oluşturuyorsanız, açılan listeden Interactive Query 3.1 (HDI 5.0) olarak başka bir sürüm görürsünüz.
- Spark 3.1 sürümünü ACID desteği gerektiren Hive ile birlikte kullanacaksanız, bu sürümü Interactive Query 3.1 (HDI 5.0) seçmeniz gerekir.
TEZ hata düzeltmeleri
Hata Düzeltmeleri | Apache JIRA |
---|---|
Yapılandırmada 32 MB'tan büyük TezUtils.createConfFromByteString, com.google.protobuf.CodedInputStream özel durumu oluşturuyor | TEZ-4142 |
TezUtils createByteStringFromConf, DeflaterOutputStream yerine snappy kullanmalıdır | TEZ-4113 |
HBase hata düzeltmeleri
Hata Düzeltmeleri | Apache JIRA |
---|---|
TableSnapshotInputFormat tarama için ReadType.STREAM kullanmalıdır HFiles |
HBASE-26273 |
TableSnapshotInputFormat'da scanMetrics'i devre dışı bırakma seçeneği ekleme | HBASE-26330 |
Dengeleyici yürütülürken ArrayIndexOutOfBoundsException için düzeltme | HBASE-22739 |
Hive hata düzeltmeleri
Hata Düzeltmeleri | Apache JIRA |
---|---|
Dynpart sıralama iyileştirmesi ile 'distribute by' yan tümcesiyle veri eklerken NPE | HIVE-18284 |
Bölümleri Bırakırken Bölüm Filtrelemeli MSCK REPAIR Komutu Başarısız Oluyor | HIVE-23851 |
Capacity<=0 ise yanlış özel durum oluştu | HIVE-25446 |
HastTable'lar için paralel yükü destekleme - Arabirimler | HIVE-25583 |
Varsayılan Olarak HiveServer2'ye MultiDelimitSerDe Ekleme | HIVE-20619 |
jdbc-standalone jar dosyasından glassfish.jersey ve mssql-jdbc sınıflarını kaldırın | HIVE-22134 |
MM tablosunda sıkıştırma çalıştırılırken null işaretçi özel durumu. | HIVE-21280 |
aracılığıyla knox büyük boyutlu Hive sorgusu Bozuk kanal Yazma başarısız oldu |
HIVE-22231 |
Kullanıcının bağlama kullanıcısını ayarlama yeteneği ekleme | HIVE-21009 |
İç gösterimini ve Gregoryen-Julian karma takvimini kullanarak tarih/zaman damgasını yorumlamak için UDF uygulama | HIVE-22241 |
Yürütme raporunu göstermek/göstermemek için beeline seçeneği | HIVE-22204 |
Tez: SplitGenerator, Tez için mevcut olmayan plan dosyalarını aramaya çalışıyor | HIVE-22169 |
LLAP önbelleğinden pahalı günlük kaydını kaldırma hotpath |
HIVE-22168 |
UDF: FunctionRegistry, org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFType sınıfında eşitlenir | HIVE-22161 |
Özellik false olarak ayarlandıysa sorgu yönlendirme ekleyicisinin oluşturulmasını engelle | HIVE-22115 |
partition-eval için çapraz sorgu eşitlemesini kaldırma | HIVE-22106 |
Planlama sırasında hive scratch dir ayarlamayı atlama | HIVE-21182 |
RPC açıksa tez için karalama dirleri oluşturmayı atlayın | HIVE-21171 |
Hive UDF'lerini regex altyapısını kullanacak şekilde Re2J değiştirme |
HIVE-19661 |
Hive 3'te bucketing_version 1 kullanılarak geçirilen kümelenmiş tablolar eklemeler için bucketing_version 2 kullanır | HIVE-22429 |
Demet oluşturma: Sürüm 1'i demetleme verileri yanlış bölümleniyor | HIVE-21167 |
Yeni eklenen dosyaya ASF Lisans üst bilgisi ekleme | HIVE-22498 |
MergeCatalog desteği için şema aracı geliştirmeleri | HIVE-22498 |
TEZ UNION ALL ve UDTF ile Hive veri kaybına neden olur | HIVE-21915 |
Üst bilgi/alt bilgi mevcut olsa bile metin dosyalarını bölme | HIVE-21924 |
Yüklenen dosyada tablo şemasında bulunandan daha fazla sütun olduğunda MultiDelimitSerDe son sütunda yanlış sonuçlar döndürüyor | HIVE-22360 |
LLAP dış istemcisi - LlapBaseInputFormat#getSplits() ayak izini azaltmanız gerekiyor | HIVE-22221 |
Maske sütunlu tabloya birleştirme de dahil olmak üzere sorgu yeniden yazıldığında ayrılmış anahtar sözcük içeren sütun adı görüntüden çıkarılır (Zoltan Haindrich aracılığıyla Zoltan Matyus) | HIVE-22208 |
İlgili RuntimeException'da AMReporter LLAP kapatmasını engelleme |
HIVE-22113 |
LLAP durum hizmeti sürücüsü yanlış Yarn uygulama kimliğiyle takılmış olabilir | HIVE-21866 |
OperationManager.queryIdOperation birden çok queryId'i düzgün bir şekilde temizlemiyor | HIVE-22275 |
Bir düğüm yöneticisinin aşağı getirilmesi LLAP hizmetinin yeniden başlatılmasını engeller | HIVE-22219 |
Çok sayıda bölüm bırakıldığında Stack OverflowError | HIVE-15956 |
Geçici dizin kaldırıldığında erişim denetimi başarısız oluyor | HIVE-22273 |
Belirli sınır koşullarında sol dış eşleme birleşimlerinde yanlış sonuçlar/ArrayOutOfBound özel durumu düzeltildi | HIVE-22120 |
dağıtım yönetimi etiketini pom.xml kaldırma | HIVE-19667 |
İç içe alt sorgular varsa ayrıştırma süresi yüksek olabilir | HIVE-21980 |
ALTER TABLE t SET TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE'); TBL_TYPE CAPS olmayanlar için yansıtılmayan öznitelik değişiklikleri |
HIVE-20057 |
JDBC: HiveConnection arabirimleri gölgeler log4j |
HIVE-18874 |
- branch 3.1 sürümünde depo URL'lerini poms güncelleştirme |
HIVE-21786 |
DBInstall master ve branch-3.1 üzerinde bozuk testler |
HIVE-21758 |
Demet halindeki bir tabloya veri yükleme, bölümlerin belirtimlerini yoksayıyor ve verileri varsayılan bölüme yüklür | HIVE-21564 |
Yerel saat dilimi değişmez değeri SemanticException ile zaman damgasına veya zaman damgasına sahip birleştirme koşuluna sahip sorgular | HIVE-21613 |
HDFS'de hazırlama diri arkasında kalan sütun için işlem istatistiklerini analiz etme | HIVE-21342 |
Hive demet hesaplamasında uyumsuz değişiklik | HIVE-21376 |
Başka bir yetkili kullanımda olmadığında bir geri dönüş yetkili sağlayın | HIVE-20420 |
Bazı alterPartitions çağrıları 'NumberFormatException: null' oluşturur | HIVE-18767 |
HiveServer2: Http aktarımı için önceden kimliği doğrulanmış konu, bazı durumlarda http iletişiminin tamamı boyunca korunmaz | HIVE-20555 |
Sürüm tarihi: 10.03.2022
Bu sürüm HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız sürümün birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Bu sürümün işletim sistemi sürümleri şunlardır:
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5
Spark 3.1 genel kullanıma sunuldu
Spark 3.1 artık HDInsight 4.0 sürümünde Genel Kullanıma sunuldu. Bu sürüm şunları içerir:
- Uyarlamalı Sorgu Yürütme,
- Sıralama Birleştirme Birleştirmeyi Yayın Karma Katılımına Dönüştür,
- Spark Catalyst İyileştiricisi,
- Dinamik Bölüm Ayıklama,
- Müşteriler Spark 3.0 (önizleme) kümeleri değil, yeni Spark 3.1 kümeleri oluşturabilir.
Daha fazla bilgi için bkz . Apache Spark 3.1 artık HDInsight'ta Genel Kullanıma Sunuldu - Microsoft Tech Community.
İyileştirmelerin tam listesi için Apache Spark 3.1 sürüm notları'na bakın .
Geçiş hakkında daha fazla bilgi için bkz . geçiş kılavuzu.
Kafka 2.4 genel kullanıma sunuldu
Kafka 2.4.1 genel kullanıma sunuldu. Daha fazla bilgi için bkz . Kafka 2.4.1 Sürüm Notları. Diğer özellikler arasında MirrorMaker 2 kullanılabilirliği, yeni ölçüm kategorisi AtMinIsr konu bölümü, Dizin dosyaları talebine mmap
göre gecikmeli aracı başlatma süresi geliştirildi, Kullanıcı yoklama davranışını gözlemlemek için daha fazla tüketici ölçümü bulunur.
HWC'deki Eşleme Veri Türü artık HDInsight 4.0'da destekleniyor
Bu sürüm, Spark-Shell uygulaması aracılığıyla HWC 1.0 (Spark 2.4) için Eşleme Veri Türü Desteği'ni ve HWC'nin desteklediği diğer tüm Spark istemcilerini içerir. Diğer veri türleri gibi aşağıdaki iyileştirmeler de dahil edilir:
Bir kullanıcı
- Map veri türü içeren herhangi bir sütun içeren bir Hive tablosu oluşturun, içine veri ekleyin ve sonuçları okuyun.
- Eşleme Türü ile bir Apache Spark veri çerçevesi oluşturun ve toplu iş/akış okuma ve yazma işlemleri yapın.
Yeni bölgeler
HDInsight coğrafi varlığını iki yeni bölgeye genişletti: Çin Doğu 3 ve Kuzey Çin 3.
OSS arka bağlantı noktası değişiklikleri
Eşleme veri türünü destekleyen HWC 1.0 (Spark 2.4) dahil hive'a dahil edilen OSS arka bağlantıları.
Bu sürüm için OSS tarafından desteklenen Apache JIRA'ları aşağıdadır:
Etkilenen Özellik | Apache JIRA |
---|---|
IN/(NOT IN) içeren meta veri deposu doğrudan SQL sorguları, SQL DB tarafından izin verilen maksimum parametrelere göre bölünmelidir | HIVE-25659 |
2.16.0'ı 2.17.0 sürümüne yükseltme log4j |
HIVE-25825 |
Sürümü güncelleştirme Flatbuffer |
HIVE-22827 |
Map veri türünü Ok biçiminde yerel olarak destekleme | HIVE-25553 |
LLAP dış istemcisi - Üst yapı null olduğunda iç içe geçen değerleri işleme | HIVE-25243 |
Ok sürümünü 0.11.0 sürümüne yükseltme | HIVE-23987 |
Kullanımdan kaldırma bildirimleri
HDInsight üzerinde Azure Sanal Makine Ölçek Kümeleri
HDInsight artık kümeleri sağlamak için Azure Sanal Makine Ölçek Kümeleri kullanmaz; hataya neden olan bir değişiklik beklenmemektedir. Sanal makine ölçek kümelerindeki mevcut HDInsight kümelerinin hiçbir etkisi yoktur, en son görüntülerdeki yeni kümeler artık Sanal Makine Ölçek Kümeleri kullanmayacaktır.
Azure HDInsight HBase iş yüklerinin ölçeklendirilmesi artık yalnızca el ile ölçeklendirme kullanılarak desteklenecek
HDInsight, 01 Mart 2022'den itibaren yalnızca HBase için el ile ölçeklendirmeyi destekleyecektir; çalışan kümeleri etkilemez. Yeni HBase kümeleri zamanlamaya dayalı Otomatik Ölçeklendirme'yi etkinleştiremez. HBase kümenizi el ile ölçeklendirme hakkında daha fazla bilgi için Bkz . Azure HDInsight kümelerini el ile ölçeklendirme
Sürüm tarihi: 27.12.2021
Bu sürüm HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız sürümün birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Bu sürümün işletim sistemi sürümleri şunlardır:
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS
HDInsight 4.0 görüntüsü, Microsoft'un CVE-2021-44228 Apache Log4j 2'ye Yanıtı bölümünde açıklandığı gibi güvenlik açığını azaltmak Log4j
için güncelleştirildi.
Not
- 27 Aralık 2021 00:00 UTC sonrasında oluşturulan tüm HDI 4.0 kümeleri, görüntünün güvenlik açıklarını
log4j
azaltan güncelleştirilmiş bir sürümüyle oluşturulur. Bu nedenle, müşterilerin bu kümelere düzeltme eki eklemesi/yeniden başlatması gerekmez. - 16 Aralık 2021 saat 01:15 UTC ile 27 Aralık 2021 00:00 UTC arasında oluşturulan yeni HDInsight 4.0 kümeleri için, HDInsight 3.6 veya 16 Aralık 2021'den sonra sabitlenmiş aboneliklerde düzeltme eki, kümenin oluşturulduğu saat içinde otomatik olarak uygulanır, ancak düzeltme ekinin tamamlanması için müşterilerin düğümlerini yeniden başlatması gerekir (Kafka Yönetim düğümleri dışında, otomatik olarak yeniden başlatılır).
Sürüm tarihi: 27.07.2021
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Bu sürümün işletim sistemi sürümleri şunlardır:
- HDInsight 3.6: Ubuntu 16.04.7 LTS
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS
Yeni özellikler
Kısıtlı Genel Bağlantı için Azure HDInsight desteği 15 Ekim 2021'de genel kullanıma sunulmuştur
Azure HDInsight artık tüm bölgelerde kısıtlanmış genel bağlantıyı destekliyor. Bu özelliğin bazı önemli noktaları aşağıda belirtilmiştir:
- Kaynak sağlayıcısını küme iletişimine, kümeden kaynak sağlayıcısına giden olacak şekilde tersine çevirebilme
- HDInsight kümesinin kaynaklara yalnızca özel ağ üzerinden erişmesi için kendi Özel Bağlantı etkin kaynaklarınızı (örneğin, depolama, SQL, anahtar kasası) getirme desteği
- Kaynak sağlanmamış genel IP adresi yok
Bu yeni özelliği kullanarak, HDInsight yönetim IP'leri için gelen ağ güvenlik grubu (NSG) hizmet etiketi kurallarını da atlayabilirsiniz. Genel bağlantıyı kısıtlama hakkında daha fazla bilgi edinin
Azure Özel Bağlantı için Azure HDInsight desteği genel olarak 15 Ekim 2021'de kullanılabilir
Artık özel bağlantı üzerinden HDInsight kümelerinize bağlanmak için özel uç noktaları kullanabilirsiniz. Özel bağlantı, sanal ağ eşlemenin kullanılamadığı veya etkinleştirilmediği sanal ağlar arası senaryolarda kullanılabilir.
Azure Özel Bağlantı, sanal ağınızdaki özel bir uç nokta üzerinden Azure PaaS Hizmetleri'ne (örneğin, Azure Depolama ve SQL Veritabanı) ve Azure'da barındırılan müşteriye/iş ortağı hizmetlerine erişmenizi sağlar.
Sanal ağınız ile hizmet arasındaki trafik Microsoft omurga ağına gider. Hizmetinizi genel İnternet'te kullanıma açmak artık gerekli değildir.
Daha fazla bilgi için bkz . Özel bağlantıyı etkinleştirme.
Yeni Azure İzleyici tümleştirme deneyimi (Önizleme)
Yeni Azure izleyici tümleştirme deneyimi, bu sürümle Birlikte Doğu ABD ve Batı Avrupa'da Önizleme olacaktır. Yeni Azure izleyici deneyimi hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.
Kullanımdan kalkma
HDInsight 3.6 sürümü, 01 Ekim 2022 tarihinden itibaren kullanımdan kaldırılmıştır.
Davranış değişiklikleri
HDInsight Etkileşimli Sorgusu yalnızca zamanlama tabanlı Otomatik Ölçeklendirmeyi destekler
Müşteri senaryoları daha olgun ve çeşitli hale gelince, Etkileşimli Sorgu (LLAP) yük tabanlı Otomatik Ölçeklendirme ile ilgili bazı sınırlamalar belirledik. Bu sınırlamalar LLAP sorgu dinamiklerinin doğasından, gelecekteki yük tahmini doğruluk sorunlarından ve LLAP zamanlayıcısının görev yeniden dağıtımındaki sorunlardan kaynaklanır. Bu sınırlamalar nedeniyle kullanıcılar, Otomatik Ölçeklendirme etkinleştirildiğinde LLAP kümelerinde sorgularının daha yavaş çalıştığını görebilir. Performans üzerindeki etkisi, Otomatik Ölçeklendirme'nin maliyet avantajlarından daha ağır basabilir.
Temmuz 2021'den itibaren HDInsight'taki Etkileşimli Sorgu iş yükü yalnızca zamanlama tabanlı Otomatik Ölçeklendirme'yi destekler. Artık yeni Etkileşimli Sorgu kümelerinde yük tabanlı otomatik ölçeklendirmeyi etkinleştiremezsiniz. Çalışan mevcut kümeler, yukarıda açıklanan bilinen sınırlamalarla çalışmaya devam edebilir.
Microsoft, LLAP için zamanlamaya dayalı otomatik ölçeklendirmeye geçmenizi önerir. Grafana Hive panosu aracılığıyla kümenizin geçerli kullanım düzenini analiz edebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Azure HDInsight kümelerini otomatik olarak ölçeklendirme.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler gerçekleşir.
ESP Spark kümesindeki yerleşik LLAP bileşeni kaldırılacak
HDInsight 4.0 ESP Spark kümesinde her iki baş düğümde de çalışan yerleşik LLAP bileşenleri vardır. ESP Spark kümesindeki LLAP bileşenleri başlangıçta HDInsight 3.6 ESP Spark için eklenmiştir, ancak HDInsight 4.0 ESP Spark için gerçek kullanıcı örneği yoktur. Eylül 2021'de zamanlanan bir sonraki sürümde HDInsight, HDInsight 4.0 ESP Spark kümesinden yerleşik LLAP bileşenini kaldıracaktır. Bu değişiklik, baş düğüm iş yükünü boşaltmaya ve ESP Spark ile ESP Etkileşimli Hive küme türü arasındaki karışıklığı önlemeye yardımcı olur.
Yeni bölge
- Batı ABD 3
-
Jio
Hindistan Batı - Orta Avustralya
Bileşen sürümü değişikliği
Bu sürümle birlikte aşağıdaki bileşen sürümü değiştirildi:
- ORC sürümü 1.5.1 ile 1.5.9
HDInsight 4.0 ve HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini bu belgede bulabilirsiniz.
Geri taşınabilir JIRA'lar
Bu sürüm için geri taşınabilir Apache JIRA'ları şunlardır:
Etkilenen Özellik | Apache JIRA |
---|---|
Tarih / Zaman Damgası | HIVE-25104 |
HIVE-24074 | |
HIVE-22840 | |
HIVE-22589 | |
HIVE-22405 | |
HIVE-21729 | |
HIVE-21291 | |
HIVE-21290 | |
UDF | HIVE-25268 |
HIVE-25093 | |
HIVE-22099 | |
HIVE-24113 | |
HIVE-22170 | |
HIVE-22331 | |
ORC | HIVE-21991 |
HIVE-21815 | |
HIVE-21862 | |
Tablo Şeması | HIVE-20437 |
HIVE-22941 | |
HIVE-21784 | |
HIVE-21714 | |
HIVE-18702 | |
HIVE-21799 | |
HIVE-21296 | |
İş Yükü Yönetimi | HIVE-24201 |
Sıkıştırma | HIVE-24882 |
HIVE-23058 | |
HIVE-23046 | |
Gerçekleştirilmiş görünüm | HIVE-22566 |
HDInsight Dv2
Sanal Makineler için Fiyat Düzeltmesi
HDInsight üzerindeki VM serisi için Dv2
25 Nisan 2021'de bir fiyatlandırma hatası düzeltildi. Fiyatlandırma hatası, 25 Nisan'a kadar bazı müşterilerin faturalarında ücret azalmasına neden oldu ve düzeltmeyle birlikte fiyatlar artık HDInsight fiyatlandırma sayfasında ve HDInsight fiyatlandırma hesaplayıcısında tanıtılanlarla eşleşti. Fiyatlandırma hatası, vm kullanan Dv2
aşağıdaki bölgelerdeki müşterileri etkiledi:
- Orta Kanada
- Doğu Kanada
- Doğu Asya
- Güney Afrika - Kuzey
- Güneydoğu Asya
- BAE Orta
25 Nisan 2021'den itibaren VM'ler için Dv2
düzeltilen miktar hesabınızda olacaktır. Değişiklik öncesinde abonelik sahiplerine müşteri bildirimleri gönderildi. Bölgenizdeki VM'lerin düzeltilmiş maliyetlerini görmek için Dv2
Azure portalında Fiyatlandırma hesaplayıcısı, HDInsight fiyatlandırma sayfası veya HDInsight kümesi oluştur dikey penceresini kullanabilirsiniz.
Sizden başka bir eyleme gerek yoktur. Fiyat düzeltmesi yalnızca 25 Nisan 2021 veya sonrasında belirtilen bölgelerdeki kullanım için geçerli olur ve bu tarihten önceki kullanımlar için geçerli değildir. En yüksek performanslı ve uygun maliyetli çözüme sahip olduğunuzdan emin olmak için kümelerinizin fiyatlandırmasını, VCPU'yu ve RAM'i gözden geçirmenizi Dv2
ve çözümünüzün daha yeni VM serilerinden birini kullanmanın yararlı olup olmadığını görmek için belirtimleri Ev3
VM'lerle karşılaştırmanızı Dv2
öneririz.
Sürüm tarihi: 06/02/2021
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Bu sürümün işletim sistemi sürümleri şunlardır:
- HDInsight 3.6: Ubuntu 16.04.7 LTS
- HDInsight 4.0: Ubuntu 18.04.5 LTS
Yeni özellikler
İşletim sistemi sürümü yükseltmesi
Ubuntu'nun yayın döngüsünde belirtildiği gibi, Ubuntu 16.04 çekirdeği Nisan 2021'de Kullanım Süresi Sonuna (EOL) ulaşır. Bu sürümle birlikte Ubuntu 18.04 üzerinde çalışan yeni HDInsight 4.0 küme görüntüsünü dağıtmaya başladık. Yeni oluşturulan HDInsight 4.0 kümeleri, kullanılabilir olduğunda varsayılan olarak Ubuntu 18.04 üzerinde çalışır. Ubuntu 16.04'te mevcut kümeler tam destekle olduğu gibi çalışır.
HDInsight 3.6, Ubuntu 16.04 üzerinde çalışmaya devam edecektir. 1 Temmuz 2021'den itibaren Temel destek (Standart destekten) olarak değiştirilecektir. Tarihler ve destek seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure HDInsight sürümleri. HDInsight 3.6 için Ubuntu 18.04 desteklenmez. Ubuntu 18.04 kullanmak istiyorsanız kümelerinizi HDInsight 4.0'a geçirmeniz gerekir.
Mevcut HDInsight 4.0 kümelerini Ubuntu 18.04'e taşımak istiyorsanız kümelerinizi bırakmanız ve yeniden oluşturmanız gerekir. Ubuntu 18.04 desteği kullanıma sunulduktan sonra kümelerinizi oluşturmayı veya yeniden oluşturmayı planlayın.
Yeni kümeyi oluşturduktan sonra kümenize SSH ekleyebilir ve Ubuntu 18.04'te çalıştığını doğrulamak için komutunu çalıştırabilirsiniz sudo lsb_release -a
. Üretime geçmeden önce test aboneliklerinizde uygulamalarınızı test etmenizi öneririz.
HBase hızlandırılmış yazma kümeleri üzerinde ölçeklendirme iyileştirmeleri
HDInsight, HBase hızlandırılmış yazma özellikli kümeler için ölçeklendirme üzerinde bazı iyileştirmeler ve iyileştirmeler yaptı. HBase hızlandırılmış yazma hakkında daha fazla bilgi edinin.
Kullanımdan kalkma
Bu sürümde kullanımdan kaldırma yok.
Davranış değişiklikleri
STANDARD_A5 VM boyutunu HDInsight 4.0 için Baş Düğüm olarak devre dışı bırakma
HDInsight kümesi Baş Düğümü, kümeyi başlatmak ve yönetmekle sorumludur. Standard_A5 VM boyutu, HDInsight 4.0 için Baş Düğüm olarak güvenilirlik sorunlarına sahiptir. Bu sürümden itibaren müşteriler, Baş Düğüm olarak Standard_A5 VM boyutuna sahip yeni kümeler oluşturamayacaktır. E2_v3 veya E2s_v3 gibi diğer iki çekirdekli VM'leri kullanabilirsiniz. Mevcut kümeler olduğu gibi çalışır. Üretim HDInsight kümelerinizin yüksek kullanılabilirliğini ve güvenilirliğini sağlamak için Baş Düğüm için dört çekirdekli bir VM önerilir.
Azure sanal makine ölçek kümelerinde çalışan kümeler için ağ arabirimi kaynağı görünmüyor
HDInsight aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçiş gerçekleştiriyor. Sanal makineler için ağ arabirimleri artık Azure sanal makine ölçek kümelerini kullanan kümeler için müşteriler tarafından görülemiyor.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler yapılacaktır.
HDInsight Etkileşimli Sorgusu yalnızca zamanlama tabanlı Otomatik Ölçeklendirmeyi destekler
Müşteri senaryoları daha olgun ve çeşitli hale gelince, Etkileşimli Sorgu (LLAP) yük tabanlı Otomatik Ölçeklendirme ile ilgili bazı sınırlamalar belirledik. Bu sınırlamalar LLAP sorgu dinamiklerinin doğasından, gelecekteki yük tahmini doğruluk sorunlarından ve LLAP zamanlayıcısının görev yeniden dağıtımındaki sorunlardan kaynaklanır. Bu sınırlamalar nedeniyle kullanıcılar, Otomatik Ölçeklendirme etkinleştirildiğinde LLAP kümelerinde sorgularının daha yavaş çalıştığını görebilir. Performans üzerindeki etkisi, Otomatik Ölçeklendirme'nin maliyet avantajlarından daha ağır basabilir.
Temmuz 2021'den itibaren HDInsight'taki Etkileşimli Sorgu iş yükü yalnızca zamanlama tabanlı Otomatik Ölçeklendirme'yi destekler. Artık yeni Etkileşimli Sorgu kümelerinde Otomatik Ölçeklendirme'yi etkinleştiremezsiniz. Çalışan mevcut kümeler, yukarıda açıklanan bilinen sınırlamalarla çalışmaya devam edebilir.
Microsoft, LLAP için zamanlamaya dayalı otomatik ölçeklendirmeye geçmenizi önerir. Grafana Hive panosu aracılığıyla kümenizin geçerli kullanım düzenini analiz edebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Azure HDInsight kümelerini otomatik olarak ölçeklendirme.
VM ana bilgisayar adlandırması 1 Temmuz 2021'de değiştirilecek
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Hizmet aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçiriliyor. Bu geçiş, küme ana bilgisayar adı FQDN ad biçimini değiştirir ve konak adındaki sayılar sırayla garanti edilmeyecektir. Her düğüm için FQDN adlarını almak istiyorsanız Küme Düğümlerinin Konak adlarını bulma bölümüne bakın.
Azure sanal makine ölçek kümelerine gitme
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Hizmet aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçirilir. İşlemin tamamı aylar sürebilir. Bölgeleriniz ve abonelikleriniz geçirildikten sonra, yeni oluşturulan HDInsight kümeleri müşteri eylemleri olmadan sanal makine ölçek kümelerinde çalışır. Hataya neden olan bir değişiklik beklenmez.
Sürüm tarihi: 24.03.2021
Yeni özellikler
Spark 3.0 önizlemesi
HDInsight, Önizleme özelliği olarak HDInsight 4.0'a Spark 3.0.0 desteği ekledi.
Kafka 2.4 önizlemesi
HDInsight, Önizleme özelliği olarak HDInsight 4.0'a Kafka 2.4.1 desteği ekledi.
Eav4
-series desteği
HDInsight bu sürümde -series desteği ekledi Eav4
.
Azure sanal makine ölçek kümelerine geçme
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Hizmet aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçiriliyor. İşlemin tamamı aylar sürebilir. Bölgeleriniz ve abonelikleriniz geçirildikten sonra, yeni oluşturulan HDInsight kümeleri müşteri eylemleri olmadan sanal makine ölçek kümelerinde çalışır. Hataya neden olan bir değişiklik beklenmez.
Kullanımdan kalkma
Bu sürümde kullanımdan kaldırma yok.
Davranış değişiklikleri
Varsayılan küme sürümü 4.0 olarak değiştirildi
HDInsight kümesinin varsayılan sürümü 3.6'dan 4.0'a değiştirilir. Kullanılabilir sürümler hakkında daha fazla bilgi için bkz . kullanılabilir sürümler. HDInsight 4.0'daki yenilikler hakkında daha fazla bilgi edinin.
Varsayılan küme VM boyutları -series olarak Ev3
değiştirilir
Varsayılan küme VM boyutları D serisinden -series'e Ev3
değiştirilir. Bu değişiklik baş düğümler ve çalışan düğümleri için geçerlidir. Bu değişikliğin test edilen iş akışlarınızı etkilemesini önlemek için ARM şablonunda kullanmak istediğiniz VM boyutlarını belirtin.
Azure sanal makine ölçek kümelerinde çalışan kümeler için ağ arabirimi kaynağı görünmüyor
HDInsight aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçiş gerçekleştiriyor. Sanal makineler için ağ arabirimleri artık Azure sanal makine ölçek kümelerini kullanan kümeler için müşteriler tarafından görülemiyor.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler yapılacaktır.
HDInsight Etkileşimli Sorgusu yalnızca zamanlama tabanlı Otomatik Ölçeklendirmeyi destekler
Müşteri senaryoları daha olgun ve çeşitli hale gelince, Etkileşimli Sorgu (LLAP) yük tabanlı Otomatik Ölçeklendirme ile ilgili bazı sınırlamalar belirledik. Bu sınırlamalar LLAP sorgu dinamiklerinin doğasından, gelecekteki yük tahmini doğruluk sorunlarından ve LLAP zamanlayıcısının görev yeniden dağıtımındaki sorunlardan kaynaklanır. Bu sınırlamalar nedeniyle kullanıcılar, Otomatik Ölçeklendirme etkinleştirildiğinde LLAP kümelerinde sorgularının daha yavaş çalıştığını görebilir. Performans üzerindeki etkisi, Otomatik Ölçeklendirme'nin maliyet avantajlarından daha ağır basabilir.
Temmuz 2021'den itibaren HDInsight'taki Etkileşimli Sorgu iş yükü yalnızca zamanlama tabanlı Otomatik Ölçeklendirme'yi destekler. Artık yeni Etkileşimli Sorgu kümelerinde Otomatik Ölçeklendirme'yi etkinleştiremezsiniz. Çalışan mevcut kümeler, yukarıda açıklanan bilinen sınırlamalarla çalışmaya devam edebilir.
Microsoft, LLAP için zamanlamaya dayalı otomatik ölçeklendirmeye geçmenizi önerir. Grafana Hive panosu aracılığıyla kümenizin geçerli kullanım düzenini analiz edebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Azure HDInsight kümelerini otomatik olarak ölçeklendirme.
İşletim sistemi sürümü yükseltmesi
HDInsight kümeleri şu anda Ubuntu 16.04 LTS üzerinde çalışmaktadır. Ubuntu'nun yayın döngüsünde belirtildiği gibi, Ubuntu 16.04 çekirdeği Nisan 2021'de Kullanım Süresi Sonuna (EOL) ulaşacaktır. Mayıs 2021'de Ubuntu 18.04 üzerinde çalışan yeni HDInsight 4.0 küme görüntüsünü dağıtmaya başlayacağız. Yeni oluşturulan HDInsight 4.0 kümeleri, kullanılabilir olduğunda varsayılan olarak Ubuntu 18.04'te çalışır. Ubuntu 16.04'te mevcut kümeler tam destekle olduğu gibi çalışır.
HDInsight 3.6, Ubuntu 16.04 üzerinde çalışmaya devam edecektir. 30 Haziran 2021'e kadar standart desteğin sonuna ulaşacak ve 1 Temmuz 2021'den itibaren Temel destek olarak değiştirilecektir. Tarihler ve destek seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure HDInsight sürümleri. HDInsight 3.6 için Ubuntu 18.04 desteklenmez. Ubuntu 18.04 kullanmak istiyorsanız kümelerinizi HDInsight 4.0'a geçirmeniz gerekir.
Mevcut kümeleri Ubuntu 18.04'e taşımak istiyorsanız kümelerinizi bırakmanız ve yeniden oluşturmanız gerekir. Ubuntu 18.04 desteği kullanıma sunulduktan sonra kümenizi oluşturmayı veya yeniden oluşturmayı planlayın. Yeni görüntü tüm bölgelerde kullanılabilir duruma geldikten sonra başka bir bildirim göndereceğiz.
Ubuntu 18.04 sanal makinesinde (VM) uç düğümlere dağıtılan betik eylemlerinizi ve özel uygulamalarınızı önceden test edin. 18.04-LTS üzerinde Ubuntu Linux VM oluşturabilir, ardından uç düğümlerde dağıtılan betik eylemlerinizi ve özel uygulamalarınızı çalıştırmak ve test etmek için VM'nizde güvenli bir kabuk (SSH) anahtar çifti oluşturup kullanabilirsiniz.
STANDARD_A5 VM boyutunu HDInsight 4.0 için Baş Düğüm olarak devre dışı bırakma
HDInsight kümesi Baş Düğümü, kümeyi başlatmak ve yönetmekle sorumludur. Standard_A5 VM boyutu, HDInsight 4.0 için Baş Düğüm olarak güvenilirlik sorunlarına sahiptir. Mayıs 2021'deki bir sonraki sürümden itibaren müşteriler, baş düğüm olarak Standard_A5 VM boyutuna sahip yeni kümeler oluşturamayacaktır. E2_v3 veya E2s_v3 gibi diğer 2 çekirdekli VM'leri kullanabilirsiniz. Mevcut kümeler olduğu gibi çalışır. Üretim HDInsight kümelerinizin yüksek kullanılabilirliğini ve güvenilirliğini sağlamak için Baş Düğüm için 4 çekirdekli vm önerilir.
Hata düzeltmeleri
HDInsight, küme güvenilirliği ve performans geliştirmeleri yapmaya devam eder.
Bileşen sürümü değişikliği
Önizleme olarak Spark 3.0.0 ve Kafka 2.4.1 desteği eklendi. HDInsight 4.0 ve HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini bu belgede bulabilirsiniz.
Sürüm tarihi: 05.02.2021
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Yeni özellikler
Dav4 serisi desteği
HDInsight, bu sürümde Dav4 serisi desteği ekledi. Dav4 serisi hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.
Kafka REST Proxy GA
Kafka REST Proxy, HTTPS üzerinden bir REST API aracılığıyla Kafka kümenizle etkileşim kurmanızı sağlar. Kafka REST Proxy bu sürümden itibaren genel kullanıma sunulmuştur. Kafka REST Proxy hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.
Azure sanal makine ölçek kümelerine geçme
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Hizmet aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçiriliyor. İşlemin tamamı aylar sürebilir. Bölgeleriniz ve abonelikleriniz geçirildikten sonra, yeni oluşturulan HDInsight kümeleri müşteri eylemleri olmadan sanal makine ölçek kümelerinde çalışır. Hataya neden olan bir değişiklik beklenmez.
Kullanımdan kalkma
Devre dışı bırakılmış VM boyutları
9 Ocak 2021'den itibaren HDInsight, standard_A8, standard_A9, standard_A10 ve standard_A11 VM boyutlarını kullanarak küme oluşturan tüm müşterileri engeller. Mevcut kümeler olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintisini önlemek için HDInsight 4.0'a geçmeyi göz önünde bulundurun.
Davranış değişiklikleri
Varsayılan küme VM boyutu -series olarak Ev3
değişir
Varsayılan küme VM boyutları D serisinden -series'e Ev3
değiştirilir. Bu değişiklik baş düğümler ve çalışan düğümleri için geçerlidir. Bu değişikliğin test edilen iş akışlarınızı etkilemesini önlemek için ARM şablonunda kullanmak istediğiniz VM boyutlarını belirtin.
Azure sanal makine ölçek kümelerinde çalışan kümeler için ağ arabirimi kaynağı görünmüyor
HDInsight aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçiş gerçekleştiriyor. Sanal makineler için ağ arabirimleri artık Azure sanal makine ölçek kümelerini kullanan kümeler için müşteriler tarafından görülemiyor.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler yapılacaktır.
Varsayılan küme sürümü 4.0 olarak değiştirilecek
Şubat 2021'den itibaren HDInsight kümesinin varsayılan sürümü 3.6'dan 4.0'a değiştirilecektir. Kullanılabilir sürümler hakkında daha fazla bilgi için bkz . kullanılabilir sürümler. HDInsight 4.0'daki yenilikler hakkında daha fazla bilgi edinin.
İşletim sistemi sürümü yükseltmesi
HDInsight, işletim sistemi sürümünü Ubuntu 16.04'ten 18.04'e yükseltiyor. Yükseltme Nisan 2021'e kadar tamamlanacaktır.
HDInsight 3.6 desteği 30 Haziran 2021'de sona erer
HDInsight 3.6 desteği sona erecektir. 30 Haziran 2021'den itibaren müşteriler yeni HDInsight 3.6 kümeleri oluşturamaz. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintisini önlemek için HDInsight 4.0'a geçmeyi göz önünde bulundurun.
Bileşen sürümü değişikliği
Bu sürüm için bileşen sürümü değişikliği yok. HDInsight 4.0 ve HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini bu belgede bulabilirsiniz.
Sürüm tarihi: 18.11.2020
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Yeni özellikler
Bekleyen müşteri tarafından yönetilen anahtar şifrelemesi için otomatik anahtar döndürme
Bu sürümden itibaren müşteriler bekleyen müşteri tarafından yönetilen anahtar şifrelemesi için Azure KeyVault sürümüz şifreleme anahtarı URL'lerini kullanabilir. HDInsight, süresi dolduğunda veya yeni sürümlerle değiştirildiklerinde anahtarları otomatik olarak döndürür. Daha fazla ayrıntı için buraya bakın.
Spark, Hadoop ve ML Hizmetleri için farklı Zookeeper sanal makine boyutları seçebilme
HDInsight daha önce Spark, Hadoop ve ML Services küme türleri için Zookeeper düğüm boyutunu özelleştirmeyi desteklemiyordu. Varsayılan olarak ücretsiz olarak sağlanan A2_v2/A2 sanal makine boyutlarına sahiptir. Bu sürümden senaryonuza en uygun Zookeeper sanal makine boyutunu seçebilirsiniz. A2_v2/A2 dışında sanal makine boyutuna sahip Zookeeper düğümleri ücretlendirilir. A2_v2 ve A2 sanal makineleri hala ücretsiz olarak sağlanmaktadır.
Azure sanal makine ölçek kümelerine geçme
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Bu sürümden itibaren hizmet aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçirilecektir. İşlemin tamamı aylar sürebilir. Bölgeleriniz ve abonelikleriniz geçirildikten sonra, yeni oluşturulan HDInsight kümeleri müşteri eylemleri olmadan sanal makine ölçek kümelerinde çalışır. Hataya neden olan bir değişiklik beklenmez.
Kullanımdan kalkma
HDInsight 3.6 ML Services kümesinin kullanımdan kaldırılması
HDInsight 3.6 ML Services küme türü 31 Aralık 2020'ye kadar destek sona erecektir. Müşteriler 31 Aralık 2020'de yeni 3.6 ML Services kümeleri oluşturamayacaktır. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. HDInsight sürümleri ve küme türleri için destek süre sonunu buradan denetleyin.
Devre dışı bırakılmış VM boyutları
16 Kasım 2020'den itibaren HDInsight, standard_A8, standard_A9, standard_A10 ve standard_A11 VM boyutlarını kullanarak küme oluşturan yeni müşterileri engelleyecek. Son üç ay içinde bu VM boyutlarını kullanan mevcut müşteriler etkilenmez. 9 Ocak 2021'den itibaren HDInsight, standard_A8, standard_A9, standard_A10 ve standard_A11 VM boyutlarını kullanarak küme oluşturan tüm müşterileri engeller. Mevcut kümeler olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintisini önlemek için HDInsight 4.0'a geçmeyi göz önünde bulundurun.
Davranış değişiklikleri
Ölçeklendirme işleminden önce NSG kuralı denetimi ekleme
HDInsight, ölçeklendirme işlemiyle ağ güvenlik grupları (NSG) ve kullanıcı tanımlı yollar (UDF) denetimi ekledi. Küme oluşturmanın yanı sıra küme ölçeklendirme için de aynı doğrulama yapılır. Bu doğrulama, öngörülemeyen hataları önlemeye yardımcı olur. Doğrulama geçmezse ölçeklendirme başarısız olur. NSG'leri ve UDF'leri doğru yapılandırma hakkında daha fazla bilgi edinmek için HDInsight yönetim IP adreslerine bakın.
Bileşen sürümü değişikliği
Bu sürüm için bileşen sürümü değişikliği yok. HDInsight 4.0 ve HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini bu belgede bulabilirsiniz.
Sürüm tarihi: 09.11.2020
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Yeni özellikler
HDInsight Kimlik Aracısı (HIB) artık GA
ESP kümeleri için OAuth kimlik doğrulamasını etkinleştiren HDInsight Kimlik Aracısı (HIB) artık bu sürümde genel kullanıma sunulmuştur. Bu sürümden sonra oluşturulan HIB Kümeleri en son HIB özelliklerine sahip olacaktır:
- Yüksek Kullanılabilirlik (HA)
- Çok Faktörlü Kimlik Doğrulaması (MFA) desteği
- Federasyon kullanıcıları AAD-DS'de parola karması eşitlemesi olmadan oturum açar. Daha fazla bilgi için HIB belgelerine bakın.
Azure sanal makine ölçek kümelerine geçme
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Bu sürümden itibaren hizmet aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçirilecektir. İşlemin tamamı aylar sürebilir. Bölgeleriniz ve abonelikleriniz geçirildikten sonra, yeni oluşturulan HDInsight kümeleri müşteri eylemleri olmadan sanal makine ölçek kümelerinde çalışır. Hataya neden olan bir değişiklik beklenmez.
Kullanımdan kalkma
HDInsight 3.6 ML Services kümesinin kullanımdan kaldırılması
HDInsight 3.6 ML Services küme türü 31 Aralık 2020'ye kadar destek sona erecektir. Müşteriler 31 Aralık 2020'de yeni 3.6 ML Services kümeleri oluşturmayacaktır. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. HDInsight sürümleri ve küme türleri için destek süre sonunu buradan denetleyin.
Devre dışı bırakılmış VM boyutları
16 Kasım 2020'den itibaren HDInsight, standard_A8, standard_A9, standard_A10 ve standard_A11 VM boyutlarını kullanarak küme oluşturan yeni müşterileri engelleyecek. Son üç ay içinde bu VM boyutlarını kullanan mevcut müşteriler etkilenmez. 9 Ocak 2021'den itibaren HDInsight, standard_A8, standard_A9, standard_A10 ve standard_A11 VM boyutlarını kullanarak küme oluşturan tüm müşterileri engeller. Mevcut kümeler olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintisini önlemek için HDInsight 4.0'a geçmeyi göz önünde bulundurun.
Davranış değişiklikleri
Bu sürüm için hiçbir davranış değişikliği yok.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler yapılacaktır.
Spark, Hadoop ve ML Hizmetleri için farklı Zookeeper sanal makine boyutları seçebilme
HDInsight bugün Spark, Hadoop ve ML Services küme türleri için Zookeeper düğüm boyutunu özelleştirmeyi desteklememektedir. Varsayılan olarak ücretsiz olarak sağlanan A2_v2/A2 sanal makine boyutlarına sahiptir. Gelecek sürümde senaryonuza en uygun Zookeeper sanal makine boyutunu seçebilirsiniz. A2_v2/A2 dışında sanal makine boyutuna sahip Zookeeper düğümleri ücretlendirilir. A2_v2 ve A2 sanal makineleri hala ücretsiz olarak sağlanmaktadır.
Varsayılan küme sürümü 4.0 olarak değiştirilecek
Şubat 2021'den itibaren HDInsight kümesinin varsayılan sürümü 3.6'dan 4.0'a değiştirilecektir. Kullanılabilir sürümler hakkında daha fazla bilgi için bkz . desteklenen sürümler. HDInsight 4.0'daki yenilikler hakkında daha fazla bilgi edinin
HDInsight 3.6 desteği 30 Haziran 2021'de sona erer
HDInsight 3.6 desteği sona erecektir. 30 Haziran 2021'den itibaren müşteriler yeni HDInsight 3.6 kümeleri oluşturamaz. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintisini önlemek için HDInsight 4.0'a geçmeyi göz önünde bulundurun.
Hata düzeltmeleri
HDInsight, küme güvenilirliği ve performans geliştirmeleri yapmaya devam eder.
Kümedeki VM'leri yeniden başlatma sorunu düzeltildi
Kümedeki VM'leri yeniden başlatma sorunu düzeltildi. Kümedeki düğümleri yeniden başlatmak için PowerShell veya REST API kullanabilirsiniz.
Bileşen sürümü değişikliği
Bu sürüm için bileşen sürümü değişikliği yok. HDInsight 4.0 ve HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini bu belgede bulabilirsiniz.
Sürüm tarihi: 08.10.2020
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Yeni özellikler
Genel IP ve Özel bağlantısı olmayan HDInsight özel kümeleri (Önizleme)
HDInsight artık önizlemede kümelere genel IP ve özel bağlantı erişimi olmayan kümeler oluşturmayı destekliyor. Müşteriler yeni gelişmiş ağ ayarlarını kullanarak genel IP olmadan tam olarak yalıtılmış bir küme oluşturabilir ve kümeye erişmek için kendi özel uç noktalarını kullanabilir.
Azure sanal makine ölçek kümelerine geçme
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Bu sürümden itibaren hizmet aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçirilecektir. İşlemin tamamı aylar sürebilir. Bölgeleriniz ve abonelikleriniz geçirildikten sonra, yeni oluşturulan HDInsight kümeleri müşteri eylemleri olmadan sanal makine ölçek kümelerinde çalışır. Hataya neden olan bir değişiklik beklenmez.
Kullanımdan kalkma
HDInsight 3.6 ML Services kümesinin kullanımdan kaldırılması
HDInsight 3.6 ML Services küme türü 31 Aralık 2020'ye kadar destek sona erecektir. Müşteriler bundan sonra yeni 3.6 ML Services kümeleri oluşturmaz. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. HDInsight sürümleri ve küme türleri için destek süre sonunu buradan denetleyin.
Davranış değişiklikleri
Bu sürüm için hiçbir davranış değişikliği yok.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler yapılacaktır.
Spark, Hadoop ve ML Hizmetleri için farklı Zookeeper sanal makine boyutları seçebilme
HDInsight bugün Spark, Hadoop ve ML Services küme türleri için Zookeeper düğüm boyutunu özelleştirmeyi desteklememektedir. Varsayılan olarak ücretsiz olarak sağlanan A2_v2/A2 sanal makine boyutlarına sahiptir. Gelecek sürümde senaryonuza en uygun Zookeeper sanal makine boyutunu seçebilirsiniz. A2_v2/A2 dışında sanal makine boyutuna sahip Zookeeper düğümleri ücretlendirilir. A2_v2 ve A2 sanal makineleri hala ücretsiz olarak sağlanmaktadır.
Hata düzeltmeleri
HDInsight, küme güvenilirliği ve performans geliştirmeleri yapmaya devam eder.
Bileşen sürümü değişikliği
Bu sürüm için bileşen sürümü değişikliği yok. HDInsight 4.0 ve HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini bu belgede bulabilirsiniz.
Yayın tarihi: 28.09.2020
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Yeni özellikler
HDInsight 4.0 ile Etkileşimli Sorgu için otomatik ölçeklendirme genel kullanıma sunuldu
Etkileşimli Sorgu küme türü için otomatik ölçeklendirme artık HDInsight 4.0 için Genel Kullanıma Sunuldu (GA). 27 Ağustos 2020'den sonra oluşturulan tüm Interactive Query 4.0 kümeleri otomatik ölçeklendirme için GA desteğine sahip olacaktır.
HBase kümesi Premium ADLS 2. Nesil'i destekler
HDInsight artık HDInsight HBase 3.6 ve 4.0 kümeleri için birincil depolama hesabı olarak Premium ADLS 2. Nesil'i destekliyor. Hızlandırılmış Yazma işlemleriyle birlikte HBase kümeleriniz için daha iyi performans elde edebilirsiniz.
Azure hata etki alanlarında Kafka bölüm dağıtımı
Hata etki alanı, bir Azure veri merkezinde temel donanımlardan oluşan mantıksal bir gruplandırmadır. Her hata etki alanı ortak bir güç kaynağı ve ağ anahtarına sahiptir. HDInsight Kafka tüm bölüm çoğaltmalarını aynı hata etki alanında depolamadan önce. Bu sürümden itibaren HDInsight artık Kafka bölümlerinin Azure hata etki alanlarına göre otomatik olarak dağıtılmasını destekliyor.
Aktarım sırasında şifreleme
Müşteriler, platform tarafından yönetilen anahtarlarla IPsec şifrelemesini kullanarak küme düğümleri arasında aktarım sırasında şifrelemeyi etkinleştirebilir. Bu seçenek küme oluşturma zamanında etkinleştirilebilir. Aktarım sırasında şifrelemeyi etkinleştirme hakkında daha fazla ayrıntıya bakın.
Konakta şifreleme
Konakta şifrelemeyi etkinleştirdiğinizde, VM ana bilgisayarında depolanan veriler bekleme durumunda şifrelenir ve depolama hizmetine akışlar şifrelenir. Bu sürümden, kümeyi oluştururken geçici veri diskinde konakta şifrelemeyi etkinleştirebilirsiniz. Konakta şifreleme yalnızca sınırlı bölgelerdeki belirli VM SKU'larında desteklenir. HDInsight aşağıdaki düğüm yapılandırmasını ve SKU'ları destekler. Konakta şifrelemeyi etkinleştirme hakkında daha fazla ayrıntıya bakın.
Azure sanal makine ölçek kümelerine geçme
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Bu sürümden itibaren hizmet aşamalı olarak Azure sanal makine ölçek kümelerine geçirilecektir. İşlemin tamamı aylar sürebilir. Bölgeleriniz ve abonelikleriniz geçirildikten sonra, yeni oluşturulan HDInsight kümeleri müşteri eylemleri olmadan sanal makine ölçek kümelerinde çalışır. Hataya neden olan bir değişiklik beklenmez.
Kullanımdan kalkma
Bu sürüm için kullanımdan kaldırma yok.
Davranış değişiklikleri
Bu sürüm için hiçbir davranış değişikliği yok.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler yapılacaktır.
Spark, Hadoop ve ML Hizmetleri için farklı Zookeeper SKU'su seçebilme
HDInsight bugün Spark, Hadoop ve ML Services küme türleri için Zookeeper SKU'su değiştirmeyi desteklememektedir. Zookeeper düğümleri için A2_v2/A2 SKU kullanır ve müşteriler bunlar için ücretlendirilmiyor. Gelecek sürümde müşteriler Gerektiğinde Spark, Hadoop ve ML Services için Zookeeper SKU'sunu değiştirebilir. A2_v2/A2 dışında SKU'su olan Zookeeper düğümleri ücretlendirilir. Varsayılan SKU hala A2_V2/A2 olacaktır ve ücretsizdir.
Hata düzeltmeleri
HDInsight, küme güvenilirliği ve performans geliştirmeleri yapmaya devam eder.
Bileşen sürümü değişikliği
Bu sürüm için bileşen sürümü değişikliği yok. HDInsight 4.0 ve HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini bu belgede bulabilirsiniz.
Sürüm tarihi: 08.09.2020
Bu sürüm yalnızca HDInsight 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Yeni özellikler
SparkCruise desteği
SparkCruise, Spark için otomatik bir hesaplama yeniden kullanma sistemidir. Geçmiş sorgu iş yüküne göre gerçekleştirilmesi için yaygın alt ifadeleri seçer. SparkCruise, sorgu işlemenin bir parçası olarak bu alt ifadeleri oluşturur ve hesaplama yeniden kullanımı arka planda otomatik olarak uygulanır. Spark kodunda herhangi bir değişiklik yapmadan SparkCruise'den yararlanabilirsiniz.
HDInsight 4.0 için Hive Görünümünü Destekleme
Apache Ambari Hive Görünümü, web tarayıcınızdan Hive sorguları yazmanıza, iyileştirmenize ve yürütmenize yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Hive Görünümü, bu sürümden itibaren HDInsight 4.0 kümeleri için yerel olarak desteklenir. Mevcut kümeler için geçerli değildir. Yerleşik Hive Görünümünü almak için kümeyi bırakmanız ve yeniden oluşturmanız gerekir.
HDInsight 4.0 için Tez Görünümü Desteği
Apache Tez Görünümü, Hive Tez işinin yürütülmesini izlemek ve hatalarını ayıklamak için kullanılır. Tez Görünümü, bu sürümden itibaren HDInsight 4.0 için yerel olarak desteklenir. Mevcut kümeler için geçerli değildir. Yerleşik Tez Görünümü'nü almak için kümeyi bırakmanız ve yeniden oluşturmanız gerekir.
Kullanımdan kalkma
HDInsight 3.6 Spark kümesinde Spark 2.1 ile 2.2’nin kullanımdan kaldırılması
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 3.6 üzerinde Spark 2.1 ve 2.2 ile yeni Spark kümeleri oluşturamaz. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintisini önlemek için 30 Haziran 2020'ye kadar HDInsight 3.6 üzerinde Spark 2.3'e geçmeyi düşünün.
HDInsight 4.0 Spark kümesinde Spark 2.3’ün kullanımdan kaldırılması
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 4.0 üzerinde Spark 2.3 ile yeni Spark kümeleri oluşturamaz. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintilerini önlemek için 30 Haziran 2020’ye kadar HDInsight 4.0’da Spark 2.4’e geçmeyi göz önünde bulundurun.
HDInsight 4.0 Kafka kümesinde Kafka 1.1’i kullanımdan kaldırma
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 4.0 üzerinde Kafka 1.1 ile yeni Kafka kümeleri oluşturamayacak. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintilerini önlemek için 30 Haziran 2020’ye kadar HDInsight 4.0’da Kafka 2.1’e geçmeyi göz önünde bulundurun.
Davranış değişiklikleri
Ambari yığın sürümü değişikliği
Bu sürümde Ambari sürümü 2.x.x.x sürümünden 4.1 sürümüne değişir. Ambari: Ambari > Kullanıcı > Sürümleri'nde yığın sürümünü (HDInsight 4.1) doğrulayabilirsiniz.
Yaklaşan değişiklikler
Dikkat etmeniz gereken yaklaşan hataya neden olan değişiklikler yok.
Hata düzeltmeleri
HDInsight, küme güvenilirliği ve performans geliştirmeleri yapmaya devam eder.
Aşağıdaki JIDA'lar Hive için yeniden taşınabilir:
Aşağıdaki JIBA'lar HBase için yeniden taşınabilir:
Bileşen sürümü değişikliği
Bu sürüm için bileşen sürümü değişikliği yok. HDInsight 4.0 ve HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini bu belgede bulabilirsiniz.
Bilinen sorunlar
Kullanıcıların SSH kimlik doğrulama türü ortak anahtar kullanarak Bir Azure HDInsight kümesi oluştururken hatayla karşılaştığı Azure portalında bir sorun düzeltildi. Kullanıcılar Gözden Geçir + Oluştur'a tıkladığında "SSH kullanıcı adına ait ardışık üç karakter içermemelidir" hatasını alırlar. Bu sorun düzeltildi, ancak düzeltilen görünümü yüklemek için CTRL + F5 tuşlarına basarak tarayıcı önbelleğinizi yenilemeniz gerekebilir. Bu sorunun geçici çözümü ARM şablonuyla bir küme oluşturmaktı.
Yayın tarihi: 13.07.2020
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Yeni özellikler
Microsoft Azure için Müşteri Kasası desteği
Azure HDInsight artık Azure Müşteri Kasası'na destek veriyor. Müşterilerin müşteri veri erişim isteklerini gözden geçirmesi ve onaylaması veya reddetmesi için bir arabirim sağlar. Microsoft mühendisinin destek isteği sırasında müşteri verilerine erişmesi gerektiğinde kullanılır. Daha fazla bilgi için bkz . Microsoft Azure için Müşteri Kasası.
Depolama için hizmet uç noktası ilkeleri
Müşteriler artık HDInsight kümesi alt ağı üzerinde Hizmet Uç Noktası İlkeleri'ni (SEP) kullanabilir. Azure hizmet uç noktası ilkesi hakkında daha fazla bilgi edinin.
Kullanımdan kalkma
HDInsight 3.6 Spark kümesinde Spark 2.1 ile 2.2’nin kullanımdan kaldırılması
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 3.6 üzerinde Spark 2.1 ve 2.2 ile yeni Spark kümeleri oluşturamaz. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintisini önlemek için 30 Haziran 2020'ye kadar HDInsight 3.6 üzerinde Spark 2.3'e geçmeyi düşünün.
HDInsight 4.0 Spark kümesinde Spark 2.3’ün kullanımdan kaldırılması
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 4.0 üzerinde Spark 2.3 ile yeni Spark kümeleri oluşturamaz. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintilerini önlemek için 30 Haziran 2020’ye kadar HDInsight 4.0’da Spark 2.4’e geçmeyi göz önünde bulundurun.
HDInsight 4.0 Kafka kümesinde Kafka 1.1’i kullanımdan kaldırma
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 4.0 üzerinde Kafka 1.1 ile yeni Kafka kümeleri oluşturamayacak. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintilerini önlemek için 30 Haziran 2020’ye kadar HDInsight 4.0’da Kafka 2.1’e geçmeyi göz önünde bulundurun.
Davranış değişiklikleri
Dikkat etmeniz gereken hiçbir davranış değişikliği yoktur.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler yapılacaktır.
Spark, Hadoop ve ML Hizmetleri için farklı Zookeeper SKU'su seçebilme
HDInsight bugün Spark, Hadoop ve ML Services küme türleri için Zookeeper SKU'su değiştirmeyi desteklememektedir. Zookeeper düğümleri için A2_v2/A2 SKU kullanır ve müşteriler bunlar için ücretlendirilmiyor. Gelecek sürümde müşteriler Gerektiğinde Spark, Hadoop ve ML Hizmetleri için Zookeeper SKU'sunu değiştirebilir. A2_v2/A2 dışında SKU'su olan Zookeeper düğümleri ücretlendirilir. Varsayılan SKU hala A2_V2/A2 olacaktır ve ücretsizdir.
Hata düzeltmeleri
HDInsight, küme güvenilirliği ve performans geliştirmeleri yapmaya devam eder.
Hive Ambarı Bağlayıcısı sorunu düzeltildi
Önceki sürümde Hive Ambarı bağlayıcısı kullanılabilirliğiyle ilgili bir sorun vardı. Sorun düzeltildi.
Zeppelin not defteri baştaki sıfırları keserek sorunu düzeltildi
Zeppelin, Dize biçimi için tablo çıkışında baştaki sıfırları yanlış kesiliyordu. Bu sorunu bu sürümde düzeltildi.
Bileşen sürümü değişikliği
Bu sürüm için bileşen sürümü değişikliği yok. HDInsight 4.0 ve HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini bu belgede bulabilirsiniz.
Sürüm tarihi: 11.06.2020
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Yeni özellikler
Azure sanal makine ölçek kümelerine geçme
HDInsight, kümeyi şimdi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanır. Bu sürümden itibaren, yeni oluşturulan HDInsight kümeleri Azure sanal makine ölçek kümesini kullanmaya başlar. Değişiklik aşamalı olarak dağıtılıyor. Hataya neden olan bir değişiklik beklememelisiniz. Azure sanal makine ölçek kümeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
HDInsight kümesindeki VM'leri yeniden başlatma
Bu sürümde, yanıt vermeyen düğümleri yeniden başlatmak için HDInsight kümesindeki VM'lerin yeniden başlatılmasını destekliyoruz. Şu anda bunu yalnızca API aracılığıyla yapabilirsiniz, PowerShell ve CLI desteği yoldadır. API hakkında daha fazla bilgi için bu belgeyi inceleyin.
Kullanımdan kalkma
HDInsight 3.6 Spark kümesinde Spark 2.1 ile 2.2’nin kullanımdan kaldırılması
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 3.6 üzerinde Spark 2.1 ve 2.2 ile yeni Spark kümeleri oluşturamaz. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintisini önlemek için 30 Haziran 2020'ye kadar HDInsight 3.6 üzerinde Spark 2.3'e geçmeyi düşünün.
HDInsight 4.0 Spark kümesinde Spark 2.3’ün kullanımdan kaldırılması
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 4.0 üzerinde Spark 2.3 ile yeni Spark kümeleri oluşturamaz. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintilerini önlemek için 30 Haziran 2020’ye kadar HDInsight 4.0’da Spark 2.4’e geçmeyi göz önünde bulundurun.
HDInsight 4.0 Kafka kümesinde Kafka 1.1’i kullanımdan kaldırma
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 4.0 üzerinde Kafka 1.1 ile yeni Kafka kümeleri oluşturamayacak. Mevcut kümeler, Microsoft'un desteği olmadan olduğu gibi çalışır. Olası sistem/destek kesintilerini önlemek için 30 Haziran 2020’ye kadar HDInsight 4.0’da Kafka 2.1’e geçmeyi göz önünde bulundurun.
Davranış değişiklikleri
ESP Spark kümesi baş düğüm boyutu değişikliği
ESP Spark kümesi için izin verilen en düşük baş düğüm boyutu Standard_D13_V2 olarak değiştirilir. Düşük çekirdeklere ve baş düğüm olarak belleğe sahip VM'ler, nispeten düşük CPU ve bellek kapasitesi nedeniyle ESP kümesi sorunlarına neden olabilir. Yayından başlayarak, ESP Spark kümeleri için Standard_D13_V2 ve Standard_E16_V3'den yüksek SKU'ları baş düğüm olarak kullanın.
Baş Düğüm için en az 4 çekirdekli VM gerekir
HDInsight kümelerinin yüksek kullanılabilirliğini ve güvenilirliğini sağlamak için Baş Düğüm için en az 4 çekirdekli VM gerekir. 6 Nisan 2020'den itibaren müşteriler, yeni HDInsight kümeleri için Baş Düğüm olarak yalnızca 4 çekirdekli veya üzeri VM'yi seçebilir. Mevcut kümeler beklenen şekilde çalışmaya devam edecek.
Küme çalışan düğümü sağlama değişikliği
Çalışan düğümlerinin %80'i hazır olduğunda küme işlem aşamasına girer. Bu aşamada müşteriler betikleri ve işleri çalıştırma gibi tüm veri düzlemi işlemlerini gerçekleştirebilir. Ancak müşteriler ölçeği artırma/azaltma gibi bir denetim düzlemi işlemi gerçekleştiremez. Yalnızca silme desteklenir.
İşlem aşamasından sonra küme, kalan %20 çalışan düğümleri için 60 dakika daha bekler. Bu 60 dakikalık sürenin sonunda, tüm çalışan düğümleri hala kullanılabilir olmasa bile küme çalışma aşamasına geçer. Bir küme çalışan aşamaya girdikten sonra bunu normal şekilde kullanabilirsiniz. Hem ölçeği artırma/azaltma gibi denetim planı işlemleri hem de betikleri ve işleri çalıştırma gibi veri planı işlemleri kabul edilir. İstenen çalışan düğümlerinden bazıları kullanılamıyorsa küme kısmi başarı olarak işaretlenir. Başarıyla dağıtılan düğümler için ücretlendirilirsiniz.
HDInsight aracılığıyla yeni hizmet sorumlusu oluşturma
Daha önce, küme oluşturma ile müşteriler Azure portalında bağlı ADLS 1. Nesil hesabına erişmek için yeni bir hizmet sorumlusu oluşturabilir. 15 Haziran 2020'den itibaren HDInsight oluşturma iş akışında yeni hizmet sorumlusu oluşturma işlemi mümkün değildir, yalnızca mevcut hizmet sorumlusu desteklenir. Bkz. Azure Active Directory kullanarak Hizmet Sorumlusu ve Sertifika oluşturma.
Küme oluşturma ile betik eylemleri için zaman aşımı
HDInsight, küme oluşturma ile betik eylemleri çalıştırmayı destekler. Bu sürümden itibaren, küme oluşturma işlemine sahip tüm betik eylemleri 60 dakika içinde bitmelidir veya zaman aşımına ulmalıdır. Çalışan kümelere gönderilen betik eylemleri etkilenmez. Daha fazla ayrıntı için buraya bakın.
Yaklaşan değişiklikler
Dikkat etmeniz gereken yaklaşan hataya neden olan değişiklikler yok.
Hata düzeltmeleri
HDInsight, küme güvenilirliği ve performans geliştirmeleri yapmaya devam eder.
Bileşen sürümü değişikliği
HBase 2.0 - 2.1.6
HBase sürümü 2.0 sürümünden 2.1.6 sürümüne yükseltilir.
Spark 2.4.0 - 2.4.4
Spark sürümü 2.4.0 sürümünden 2.4.4 sürümüne yükseltilir.
Kafka 2.1.0 - 2.1.1
Kafka sürümü 2.1.0 sürümünden 2.1.1 sürümüne yükseltilir.
HDInsight 4.0 ad HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini bu belgede bulabilirsiniz
Bilinen sorunlar
Hive Ambarı Bağlayıcısı sorunu
Bu sürümde Hive Warehouse Bağlayıcısı ile ilgili bir sorun var. Düzeltme bir sonraki sürüme eklenecektir. Bu sürümden önce oluşturulan mevcut kümeler etkilenmez. Mümkünse kümeyi bırakmaktan ve yeniden oluşturmaktan kaçının. Bu konuda daha fazla yardıma ihtiyacınız varsa destek biletini açın.
Yayın tarihi: 09.01.2020
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de 4.0 için geçerlidir. HDInsight sürümü birkaç gün içinde tüm bölgelerin kullanımına sunulur. Buradaki yayın tarihi, ilk bölge yayın tarihini gösterir. Aşağıdaki değişiklikleri görmüyorsanız yayının birkaç gün içinde bölgenizde yayınlanmasını bekleyin.
Yeni özellikler
TLS 1.2 zorlaması
Aktarım Katmanı Güvenliği (TLS) ve Güvenli Yuva Katmanı (SSL), bir bilgisayar ağı üzerinden iletişim güvenliği sağlayan şifreleme protokolleridir. TLS hakkında daha fazla bilgi edinin. HDInsight, genel HTTP'nin uç noktaları üzerinde TLS 1.2 kullanır, ancak geriye dönük uyumluluk için TLS 1.1 hala desteklenmektedir.
Bu sürümle, müşteriler yalnızca genel küme uç noktası üzerinden tüm bağlantılar için TLS 1.2'yi kabul edebilir. Bunu desteklemek için minSupportedTlsVersion yeni özelliği kullanıma sunulmuştur ve küme oluşturma sırasında belirtilebilir. Özellik ayarlı değilse, küme tls 1.0, 1.1 ve 1.2'yi desteklemeye devam eder ve bu da bugünün davranışıyla aynıdır. Müşteriler bu özelliğin değerini "1.2" olarak ayarlayabilir ve bu da kümenin yalnızca TLS 1.2 ve üzerini desteklediği anlamına gelir. Daha fazla bilgi için bkz . Aktarım Katmanı Güvenliği.
Disk şifrelemesi için kendi anahtarınızı getirme
HDInsight'taki tüm yönetilen diskler Azure Depolama Hizmeti Şifrelemesi (SSE) ile korunur. Bu disklerdeki veriler varsayılan olarak Microsoft tarafından yönetilen anahtarlar tarafından şifrelenir. Bu sürümden başlayarak, disk şifrelemesi için Kendi Anahtarını Getir (KAG) ve Azure Key Vault kullanarak yönetebilirsiniz. KAG şifrelemesi, küme oluşturma sırasında başka bir maliyet olmadan tek adımlı bir yapılandırmadır. HDInsight'ı Azure Key Vault'a yönetilen kimlik olarak kaydetmeniz ve kümenizi oluştururken şifreleme anahtarını eklemeniz gerekir. Daha fazla bilgi için bkz . Müşteri tarafından yönetilen anahtar disk şifrelemesi.
Kullanımdan kalkma
Bu sürüm için kullanımdan kaldırma yok. Yaklaşan kullanımdan kaldırmalara hazırlanmak için bkz . Yaklaşan değişiklikler.
Davranış değişiklikleri
Bu sürüm için hiçbir davranış değişikliği yok. Yaklaşan değişikliklere hazırlanmak için bkz . Yaklaşan değişiklikler.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler yapılacaktır.
HDInsight 3.6 Spark kümesinde Spark 2.1 ile 2.2’nin kullanımdan kaldırılması
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 3.6 üzerinde Spark 2.1 ve 2.2 ile yeni Spark kümeleri oluşturamayacak. Mevcut kümeler Microsoft desteği olmadan, olduğu gibi çalıştırılacak. Olası sistem/destek kesintilerini önlemek için 30 Haziran 2020’ye kadar HDInsight 3.6’da Spark 2.3’e geçmeyi göz önünde bulundurun.
HDInsight 4.0 Spark kümesinde Spark 2.3’ün kullanımdan kaldırılması
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 4.0 üzerinde Spark 2.3 ile yeni Spark kümeleri oluşturamayacak. Mevcut kümeler Microsoft desteği olmadan, olduğu gibi çalıştırılacak. Olası sistem/destek kesintilerini önlemek için 30 Haziran 2020’ye kadar HDInsight 4.0’da Spark 2.4’e geçmeyi göz önünde bulundurun.
HDInsight 4.0 Kafka kümesinde Kafka 1.1’i kullanımdan kaldırma
1 Temmuz 2020'den itibaren müşteriler HDInsight 4.0 üzerinde Kafka 1.1 ile yeni Kafka kümeleri oluşturamayacaktır. Mevcut kümeler Microsoft desteği olmadan, olduğu gibi çalıştırılacak. Olası sistem/destek kesintilerini önlemek için 30 Haziran 2020’ye kadar HDInsight 4.0’da Kafka 2.1’e geçmeyi göz önünde bulundurun. Daha fazla bilgi için bkz. Apache Kafka iş yüklerini Azure HDInsight 4.0'a geçirme.
HBase 2.0 - 2.1.6
Gelecek HDInsight 4.0 sürümünde HBase sürümü 2.0 sürümünden 2.1.6 sürümüne yükseltilecek
Spark 2.4.0 - 2.4.4
Yaklaşan HDInsight 4.0 sürümünde Spark sürümü 2.4.0 sürümünden 2.4.4 sürümüne yükseltilecek
Kafka 2.1.0 - 2.1.1
Yaklaşan HDInsight 4.0 sürümünde Kafka sürümü 2.1.0 sürümünden 2.1.1 sürümüne yükseltilecek
Baş Düğüm için en az 4 çekirdekli VM gerekir
HDInsight kümelerinin yüksek kullanılabilirliğini ve güvenilirliğini sağlamak için Baş Düğüm için en az 4 çekirdekli VM gerekir. 6 Nisan 2020'den itibaren müşteriler, yeni HDInsight kümeleri için Baş Düğüm olarak yalnızca 4 çekirdekli veya üzeri VM'yi seçebilir. Mevcut kümeler beklenen şekilde çalışmaya devam edecek.
ESP Spark küme düğümü boyutu değişikliği
Gelecek sürümde, ESP Spark kümesi için izin verilen en düşük düğüm boyutu Standard_D13_V2 olarak değiştirilecektir. A serisi VM'ler, nispeten düşük CPU ve bellek kapasitesi nedeniyle ESP kümesi sorunlarına neden olabilir. Yeni ESP kümeleri oluşturmak için A serisi VM'ler kullanım dışı bırakılacaktır.
Azure sanal makine ölçek kümelerine geçme
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Gelecek sürümde HDInsight bunun yerine Azure sanal makine ölçek kümelerini kullanacaktır. Azure sanal makine ölçek kümeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Hata düzeltmeleri
HDInsight, küme güvenilirliği ve performans geliştirmeleri yapmaya devam eder.
Bileşen sürümü değişikliği
Bu sürüm için bileşen sürümü değişikliği yok. HDInsight 4.0 ad HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini burada bulabilirsiniz.
Sürüm tarihi: 17.12.2019
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de 4.0 için geçerlidir.
Yeni özellikler
Hizmet etiketleri
Hizmet etiketleri, Azure hizmetlerine ağ erişimini kolayca kısıtlamanızı sağlayarak Azure sanal makineleri ve Azure sanal ağları için güvenliği basitleştirir. Ağ güvenlik grubu (NSG) kurallarınızda hizmet etiketlerini kullanarak genel olarak veya Azure bölgesine göre belirli bir Azure hizmetine yönelik trafiğe izin verebilir veya trafiği reddedebilirsiniz. Azure, her etiketi temel alan IP adreslerinin bakımını sağlar. Ağ güvenlik grupları (NSG) için HDInsight hizmet etiketleri, sistem durumu ve yönetim hizmetleri için IP adresi gruplarıdır. Bu gruplar, güvenlik kuralı oluşturma karmaşıklığını en aza indirmeye yardımcı olur. HDInsight müşterileri Azure portalı, PowerShell ve REST API aracılığıyla hizmet etiketini etkinleştirebilir. Daha fazla bilgi için bkz . Azure HDInsight için ağ güvenlik grubu (NSG) hizmet etiketleri.
Özel Ambari DB
HDInsight artık Apache Ambari için kendi SQL veritabanınızı kullanmanıza olanak tanır. Bu özel Ambari DB'yi Azure portalından veya Resource Manager şablonu aracılığıyla yapılandırabilirsiniz. Bu özellik, işleme ve kapasite gereksinimleriniz için doğru SQL veritabanını seçmenize olanak tanır. Ayrıca, iş büyümesi gereksinimlerine uyacak şekilde kolayca yükseltebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Özel Ambari DB ile HDInsight kümeleri ayarlama.
Kullanımdan kalkma
Bu sürüm için kullanımdan kaldırma yok. Yaklaşan kullanımdan kaldırmalara hazırlanmak için bkz . Yaklaşan değişiklikler.
Davranış değişiklikleri
Bu sürüm için hiçbir davranış değişikliği yok. Yaklaşan davranış değişikliklerine hazırlanmak için bkz . Yaklaşan değişiklikler.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler yapılacaktır.
Aktarım Katmanı Güvenliği (TLS) 1.2 zorlaması
Aktarım Katmanı Güvenliği (TLS) ve Güvenli Yuva Katmanı (SSL), bir bilgisayar ağı üzerinden iletişim güvenliği sağlayan şifreleme protokolleridir. Daha fazla bilgi için bkz . Aktarım Katmanı Güvenliği. Azure HDInsight kümeleri genel HTTPS uç noktaları üzerinde TLS 1.2 bağlantılarını kabul etse de, eski istemcilerle geriye dönük uyumluluk için TLS 1.1 hala desteklenmektedir.
Sonraki sürümden itibaren, yeni HDInsight kümelerinizi yalnızca TLS 1.2 bağlantılarını kabul edecek şekilde kabul edebilecek ve yapılandırabileceksiniz.
Yılın ilerleyen bölümlerinde, 30.06.2020 tarihinden itibaren Azure HDInsight tüm HTTPS bağlantıları için TLS 1.2 veya sonraki sürümleri zorunlu kılacak. Tüm istemcilerinizin TLS 1.2 veya sonraki sürümlerini işlemeye hazır olduğundan emin olmanızı öneririz.
Azure sanal makine ölçek kümelerine geçme
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Şubat 2020'den itibaren (tam tarih daha sonra iletilecektir), HDInsight bunun yerine Azure sanal makine ölçek kümelerini kullanacaktır. Azure sanal makine ölçek kümeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
ESP Spark küme düğümü boyutu değişikliği
Gelecek sürümde:
- ESP Spark kümesi için izin verilen en düşük düğüm boyutu Standard_D13_V2 olarak değiştirilir.
- A serisi VM'ler, görece düşük CPU ve bellek kapasitesi nedeniyle ESP kümesi sorunlarına neden olabileceğinden yeni ESP kümeleri oluşturmak için kullanım dışı bırakılacaktır.
HBase 2.0 - 2.1
Yaklaşan HDInsight 4.0 sürümünde HBase sürümü 2.0 sürümünden 2.1 sürümüne yükseltilecektir.
Hata düzeltmeleri
HDInsight, küme güvenilirliği ve performans geliştirmeleri yapmaya devam eder.
Bileşen sürümü değişikliği
HDInsight 3.6 desteğini 31 Aralık 2020'ye uzattık. Desteklenen HDInsight sürümleri bölümünde daha fazla ayrıntı bulabilirsiniz.
HDInsight 4.0 için bileşen sürümü değişikliği yok.
HDInsight 3.6 üzerinde Apache Zeppelin: 0.7.0-->0.7.3.
En güncel bileşen sürümlerini bu belgeden bulabilirsiniz.
Yeni Bölgeler
Kuzey BAE
KUZEY BAE'nin yönetim IP'leri şunlardır: 65.52.252.96
ve 65.52.252.97
.
Sürüm tarihi: 07.11.2019
Bu sürüm hem HDInsight 3.6 hem de 4.0 için geçerlidir.
Yeni özellikler
HDInsight Kimlik Aracısı (HIB) (Önizleme)
HDInsight Kimlik Aracısı (HIB), kullanıcıların çok faktörlü kimlik doğrulaması (MFA) kullanarak Apache Ambari'de oturum açmasını ve Azure Active Directory Etki Alanı Hizmetleri'nde (AAD-DS) parola karmalarına gerek kalmadan gerekli Kerberos biletlerini almalarını sağlar. Şu anda HIB yalnızca Azure Kaynak Yönetimi (ARM) şablonu aracılığıyla dağıtılan kümeler için kullanılabilir.
Kafka REST API Ara Sunucusu (Önizleme)
Kafka REST API Ara Sunucusu, güvenli Azure AD yetkilendirmesi ve OAuth protokolü aracılığıyla Kafka kümesi ile yüksek oranda kullanılabilir REST proxy'nin tek tıklamayla dağıtılabilmesini sağlar.
Otomatik ölçeklendirme
Azure HDInsight için otomatik ölçeklendirme artık Apache Spark ve Hadoop küme türleri için tüm bölgelerde genel kullanıma sunuldu. Bu özellik, büyük veri analizi iş yüklerini daha uygun maliyetli ve üretken bir şekilde yönetmeyi mümkün kılar. Artık HDInsight kümelerinizin kullanımını iyileştirebilir ve yalnızca ihtiyacınız olan kadar ödeme yapabilirsiniz.
Gereksinimlerinize bağlı olarak, yük tabanlı ve zamanlama tabanlı otomatik ölçeklendirme arasından seçim yapabilirsiniz. Yük tabanlı Otomatik Ölçeklendirme geçerli kaynak gereksinimlerine göre küme boyutunun ölçeğini artırıp küçültebilirken, zamanlama tabanlı Otomatik Ölçeklendirme önceden tanımlanmış bir zamanlamaya göre küme boyutunu değiştirebilir.
HBase ve LLAP iş yükü için otomatik ölçeklendirme desteği de genel önizlemedir. Daha fazla bilgi için bkz . Azure HDInsight kümelerini otomatik olarak ölçeklendirme.
Apache HBase için HDInsight Hızlandırılmış Yazma İşlemleri
Hızlandırılmış Yazmalar özelliği Apache HBase Önceden Yazılan Günlük (WAL) performansını geliştirmek için Azure premium SSD yönetilen disklerini kullanır. Daha fazla bilgi için bkz. Apache HBase için Azure HDInsight Hızlandırılmış Yazmalar.
Özel Ambari DB
HDInsight artık müşterilerin Ambari için kendi SQL db'lerini kullanmalarını sağlayan yeni bir kapasite sunuyor. Artık müşteriler Ambari için doğru SQL veritabanını seçebilir ve kendi iş büyüme gereksinimleri temelinde kolayca yükseltebilir. Dağıtım bir Azure Resource Manager şablonuyla gerçekleştirilir. Daha fazla bilgi için bkz . Özel Ambari DB ile HDInsight kümeleri ayarlama.
F serisi sanal makineler artık HDInsight ile kullanılabilir
F serisi sanal makineler (VM'ler), HDInsight'ı hafif işleme gereksinimleriyle kullanmaya başlamak için iyi bir seçimdir. F serisi, saat başına daha düşük bir liste fiyatıyla, vCPU başına Azure İşlem Birimi'ni (ACU) temel alarak Azure portföyündeki fiyat-performans açısından en iyi değerdir. Daha fazla bilgi için bkz . Azure HDInsight kümeniz için doğru VM boyutunu seçme.
Kullanımdan kalkma
G serisi sanal makine kullanımdan kaldırma
Bu sürümden itibaren G serisi VM'ler artık HDInsight'ta sunulmaz.
Dv1
sanal makinenin kullanımdan kaldırılması
Bu sürümden itibaren HDInsight ile VM kullanımı Dv1
kullanım dışı bırakılmıştır. Tüm müşteri istekleri Dv1
otomatik olarak sunulur Dv2
. ve Dv2
VM'ler arasında Dv1
fiyat farkı yoktur.
Davranış değişiklikleri
Küme yönetilen disk boyutu değişikliği
HDInsight, kümeyle yönetilen disk alanı sağlar. Bu sürümden itibaren, yeni oluşturulan kümedeki her düğümün yönetilen disk boyutu 128 GB olarak değiştirilir.
Yaklaşan değişiklikler
Sonraki sürümlerde aşağıdaki değişiklikler yapılacaktır.
Azure sanal makine ölçek kümelerine geçme
HDInsight artık kümeyi sağlamak için Azure sanal makinelerini kullanıyor. Aralık ayından itibaren HDInsight bunun yerine Azure sanal makine ölçek kümelerini kullanacaktır. Azure sanal makine ölçek kümeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
HBase 2.0 - 2.1
Yaklaşan HDInsight 4.0 sürümünde HBase sürümü 2.0 sürümünden 2.1 sürümüne yükseltilecektir.
ESP kümesi için a serisi sanal makine kullanımdan kaldırma
A serisi VM'ler, nispeten düşük CPU ve bellek kapasitesi nedeniyle ESP kümesi sorunlarına neden olabilir. Gelecek sürümde, yeni ESP kümeleri oluşturmak için A serisi VM'ler kullanım dışı bırakılacaktır.
Hata düzeltmeleri
HDInsight, küme güvenilirliği ve performans geliştirmeleri yapmaya devam eder.
Bileşen sürümü değişikliği
Bu sürüm için bileşen sürümü değişikliği yoktur. HDInsight 4.0 ve HDInsight 3.6 için geçerli bileşen sürümlerini burada bulabilirsiniz.
Yayın Tarihi: 07.08.2019
Bileşen sürümleri
Tüm HDInsight 4.0 bileşenlerinin resmi Apache sürümleri aşağıda verilmiştir. Listelenen bileşenler, kullanılabilir en son kararlı sürümlerin sürümleridir.
- Apache Ambari 2.7.1
- Apache Hadoop 3.1.1
- Apache HBase 2.0.0
- Apache Hive 3.1.0
- Apache Kafka 1.1.1, 2.1.0
- Apache Mahout 0.9.0+
- Apache Oozie 4.2.0
- Apache Phoenix 4.7.0
- Apache Pig 0.16.0
- Apache Ranger 0.7.0
- Apache Slider 0.92.0
- Apache Spark 2.3.1, 2.4.0
- Apache Sqoop 1.4.7
- Apache TEZ 0.9.1
- Apache Zeppelin 0.8.0
- Apache ZooKeeper 3.4.6
Apache bileşenlerinin sonraki sürümleri, bazen yukarıda listelenen sürümlere ek olarak HDP dağıtımında paketlenir. Bu durumda, bu sonraki sürümler Technical Previews tablosunda listelenir ve üretim ortamında yukarıdaki listenin Apache bileşen sürümlerinin yerini almamalıdır.
Apache düzeltme eki bilgileri
HDInsight 4.0'da kullanılabilen düzeltme ekleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki tabloda yer alan her ürün için düzeltme eki listesine bakın.
Ürün adı | Düzeltme eki bilgileri |
---|---|
Ambari | Ambari düzeltme eki bilgileri |
Hadoop | Hadoop düzeltme eki bilgileri |
HBase | HBase düzeltme eki bilgileri |
Hive | Bu sürüm, Hive 3.1.0'a artık Apache düzeltme eki eklememektedir. |
Kafka | Bu sürüm, Kafka 1.1.1'e artık Apache düzeltme eki sağlamaz. |
Oozie | Oozie yama bilgileri |
Phoenix | Phoenix yama bilgileri |
Pig | Pig düzeltme eki bilgileri |
Ranger | Ranger yama bilgileri |
Spark | Spark düzeltme eki bilgileri |
Sqoop | Bu sürüm, Sqoop 1.4.7'ye apache düzeltme eki eklemez. |
Tez | Bu sürüm, Tez 0.9.1'e artık Apache düzeltme eki sağlamaz. |
Zeppelin | Bu sürüm, Zeppelin 0.8.0'a apache düzeltme eki eklememektedir. |
Zookeeper | Zookeeper düzeltme eki bilgileri |
Ortak Güvenlik Açıkları ve Açığa Çıkarmalar Düzeltildi
Bu sürümde çözülen güvenlik sorunları hakkında daha fazla bilgi için bkz. Hortonworks'ün HDP 3.0.1 için Sabit Ortak Güvenlik Açıkları ve Etkilenmeleri.
Bilinen sorunlar
Varsayılan yükleme ile Güvenli HBase için çoğaltma bozuk
HDInsight 4.0 için aşağıdaki adımları uygulayın:
Kümeler arası iletişimi etkinleştirin.
Etkin baş düğümde oturum açın.
Aşağıdaki komutla çoğaltmayı etkinleştirmek için bir betik indirin:
sudo wget https://raw.githubusercontent.com/Azure/hbase-utils/master/replication/hdi_enable_replication.sh
komutunu
sudo kinit <domainuser>
yazın.Betiği çalıştırmak için aşağıdaki komutu yazın:
sudo bash hdi_enable_replication.sh -m <hn*> -s <srclusterdns> -d <dstclusterdns> -sp <srcclusterpasswd> -dp <dstclusterpasswd> -copydata
HDInsight 3.6 için
Etkin HMaster ZK'de oturum açın.
Aşağıdaki komutla çoğaltmayı etkinleştirmek için bir betik indirin:
sudo wget https://raw.githubusercontent.com/Azure/hbase-utils/master/replication/hdi_enable_replication.sh
komutunu
sudo kinit -k -t /etc/security/keytabs/hbase.service.keytab hbase/<FQDN>@<DOMAIN>
yazın.Aşağıdaki komutu yazın:
sudo bash hdi_enable_replication.sh -s <srclusterdns> -d <dstclusterdns> -sp <srcclusterpasswd> -dp <dstclusterpasswd> -copydata
Phoenix Sqlline, HBase kümesini HDInsight 4.0'a geçirdikten sonra çalışmayı durduruyor
Aşağıdaki adımları yapın:
- Aşağıdaki Phoenix tablolarını bırakın:
SYSTEM.FUNCTION
SYSTEM.SEQUENCE
SYSTEM.STATS
SYSTEM.MUTEX
SYSTEM.CATALOG
- Tabloların hiçbirini silemiyorsanız, tablolarla olan bağlantıları temizlemek için HBase'i yeniden başlatın.
-
sqlline.py
komutunu yeniden çalıştırın. Phoenix, 1. adımda silinen tüm tabloları yeniden oluşturur. - HBase verileriniz için Phoenix tablolarını ve görünümlerini yeniden üretin.
Phoenix Sqlline, HDInsight 3.6'dan 4.0'a HBase Phoenix meta verilerini çoğaltdıktan sonra çalışmayı durduruyor
Aşağıdaki adımları yapın:
- Çoğaltmayı yapmadan önce hedef 4.0 kümesine gidin ve komutunu yürütür.
sqlline.py
Bu komut,SYSTEM.MUTEX
gibi veSYSTEM.LOG
yalnızca 4.0'da bulunan Phoenix tabloları oluşturur. - Aşağıdaki tabloları bırakın:
SYSTEM.FUNCTION
SYSTEM.SEQUENCE
SYSTEM.STATS
SYSTEM.CATALOG
- HBase çoğaltmasını başlatma
Kullanımdan kalkma
Apache Storm ve ML hizmetleri HDInsight 4.0'da kullanılamaz.
Yayın Tarihi: 14.04.2019
Yeni özellikler
Yeni güncelleştirmeler ve özellikler aşağıdaki kategorilere ayrılır:
Hadoop ve diğer açık kaynak projeleri güncelleştirme – 20'den fazla açık kaynak projede 1000'den fazla hata düzeltmesine ek olarak, bu güncelleştirme Spark (2.3) ve Kafka'nın (1.0) yeni bir sürümünü içerir.
R Server 9.1'i Machine Learning Services 9.3'e güncelleştirin – Bu sürümle, veri bilimciler ve mühendislere apache Spark hızıyla tercih ettikleri dilde sunulan algoritmik yenilikler ve işletimselleştirme kolaylığı ile geliştirilmiş en iyi açık kaynak sağlıyoruz. Bu sürüm, Python desteği eklenerek R Server'da sunulan özelliklere göre genişletilir ve küme adı R Server'dan ML Services'e değiştirilir.
Azure Data Lake Storage 2. Nesil desteği – HDInsight, Azure Data Lake Storage 2. Nesil Önizleme sürümünü destekleyecektir. Kullanılabilir bölgelerde müşteriler, HDInsight kümeleri için Birincil veya İkincil depo olarak bir ADLS 2. Nesil hesabı seçebilir.
HDInsight Kurumsal Güvenlik Paketi Güncelleştirmeleri (Önizleme) – (Önizleme) Sanal Ağ Azure Blob Depolama, ADLS 1. Nesil, Azure Cosmos DB ve Azure DB için Hizmet Uç Noktaları desteği.
Bileşen sürümleri
Tüm HDInsight 3.6 bileşenlerinin resmi Apache sürümleri aşağıda listelenmiştir. Burada listelenen tüm bileşenler, kullanılabilir en son kararlı sürümlerin resmi Apache sürümleridir.
Apache Hadoop 2.7.3
Apache HBase 1.1.2
Apache Hive 1.2.1
Apache Hive 2.1.0
Apache Kafka 1.0.0
Apache Mahout 0.9.0+
Apache Oozie 4.2.0
Apache Phoenix 4.7.0
Apache Pig 0.16.0
Apache Ranger 0.7.0
Apache Slider 0.92.0
Apache Spark 2.2.0/2.3.0
Apache Sqoop 1.4.6
Apache Storm 1.1.0
Apache TEZ 0.7.0
Apache Zeppelin 0.7.3
Apache ZooKeeper 3.4.6
Birkaç Apache bileşeninin sonraki sürümleri, bazen yukarıda listelenen sürümlere ek olarak HDP dağıtımında paketlenir. Bu durumda, bu sonraki sürümler Technical Previews tablosunda listelenir ve üretim ortamında yukarıdaki listenin Apache bileşen sürümlerinin yerini almamalıdır.
Apache düzeltme eki bilgileri
Hadoop
Bu sürüm Hadoop Common 2.7.3 ve aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar:
HADOOP-13190: KMS HA belgelerinde LoadBalancingKMSClientProvider'dan bahsedin.
HADOOP-13227: AsyncCallHandler, zaman uyumsuz çağrıları işlemek için olay odaklı bir mimari kullanmalıdır.
HADOOP-14104: İstemci her zaman kms sağlayıcı yolu için namenode istemelidir.
HADOOP-14799: nimbus-jose-jwt değerini 4.41.1 olarak güncelleştirin.
HADOOP-14814: FsServerDefaults'ta HADOOP-14104 ile uyumsuz API değişikliği düzeltildi.
HADOOP-14903: pom.xml açıkça json-smart ekleyin.
HADOOP-15042: NumberOfPagesRemaining 0 olduğunda Azure PageBlobInputStream.skip() negatif değer döndürebilir.
HADOOP-15255: LdapGroupsMapping'teki grup adları için Büyük/Küçük harf dönüştürme desteği.
HADOOP-15265: json-smart'i açıkça hadoop-auth pom.xml hariç tutun.
HDFS-7922: ShortCircuitCache#close, ScheduledThreadPoolExecutors'ı serbest bırakmıyor.
HDFS-8496: FSDatasetImpl kilidi tutularak stopWriter() çağrısı diğer iş parçacıklarını (cmccabe) engelleyebilir.
HDFS-10267: FsDatasetImpl#recoverAppend ve FsDatasetImpl#recoverClose üzerinde fazladan "eşitlenmiş".
HDFS-10489: HDFS şifreleme bölgeleri için dfs.encryption.key.provider.uri'yi kullanımdan kaldırın.
HDFS-11384: NameNode'un rpc'sini önlemek için dengeleyicinin getBlocks çağrılarını dağıtma seçeneği ekleyin. CallQueueLength ani artışı.
HDFS-11689: Ayrılmış
hacky
kovan kodu tarafındanDFSClient%isHDFSEncryptionEnabled
oluşturulan yeni özel durum.HDFS-11711: DN, "Çok fazla açık dosya" Özel Durumu'nda bloğu silmemelidir.
HDFS-12347: TestBalancerRPCDelay#testBalancerRPCDelay sık sık başarısız oluyor.
HDFS-12781: Aşağı indikten sonra
Datanode
,Namenode
Kullanıcı ArabirimiDatanode
sekmesinde uyarı iletisi oluşturulur.HDFS-13054: Silme çağrısında PathIsNotEmptyDirectoryException'ı
DFSClient
işleme.HDFS-13120: Anlık görüntü fark, concat'den sonra bozulabilir.
YARN-3742: Oluşturma zaman aşımına uğradıysa
ZKClient
YARN RM kapatılır.YARN-6061: RM'deki kritik iş parçacıkları için UncaughtExceptionHandler ekleyin.
YARN-7558: UI kimlik doğrulaması etkinleştirildiyse yarn logs komutu kapsayıcıları çalıştırmak için günlükleri alamaz.
YARN-7697: Günlük toplama işlemi tamamlanmış olsa bile tamamlanmış uygulama için günlükleri getirme işlemi başarısız oluyor.
HDP 2.6.4 Hadoop Common 2.7.3 ve aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağladı:
HADOOP-13700: Çöp Sepeti'nden unthrown'u
IOException
kaldırın#initialize ve #getInstance imzaları.HADOOP-13709: İşlem çıktığında Shell tarafından oluşturulan alt işlemleri temizleme özelliği.
HADOOP-14059: rename(self, subdir) hata iletisinde
s3a
yazım hatası.HADOOP-14542: slf4j günlükçü API'sini kabul eden IOUtils.cleanupWithLogger ekleyin.
HDFS-9887: WebHdfs yuva zaman aşımları yapılandırılabilir olmalıdır.
HDFS-9914: Yapılandırılabilir WebhDFS bağlantısı/okuma zaman aşımı düzeltildi.
MAPREDUCE-6698: TestUnnecessaryBlockingOnHist oryFileInfo.testTwoThreadsQueryingDifferentJobOfSameUser üzerinde zaman aşımını artırın.
YARN-4550: TestContainerLanch'taki bazı testler İngilizce olmayan yerel ayar ortamında başarısız olur.
YARN-4717: TestResourceLocalizationService.testPublicResourceInitializesLocalDir, temizleme işleminden IllegalArgumentException nedeniyle aralıklı olarak başarısız oluyor.
YARN-5042: /sys/fs/cgroup dosyasını salt okunur olarak Docker kapsayıcılarına bağlayın.
YARN-5318: TestRMAdminService#te stRefreshNodesResourceWithFileSystemBasedConfigurationProvider'ın aralıklı test hatası düzeltildi.
YARN-5641: Kapsayıcı tamamlandıktan sonra yerelleştirici tarballs arkasında bırakır.
YARN-6004: TestResourceLocalizationService#testDownloadingResourcesOnContainer'ı 150'den az satır olacak şekilde yeniden düzenleme.
YARN-6078: Kapsayıcılar Yerelleştirme durumunda takıldı.
YARN-6805: Null PrivilegedOperationException çıkış kodu nedeniyle LinuxContainerExecutor'da NPE.
HBase
Bu sürüm HBase 1.1.2 ve aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar.
HBASE-13376: Stokastik yük dengeleyici geliştirmeleri.
HBASE-13716: Hadoop'un FSConstants'larını kullanmayı bırakın.
HBASE-13848: Kimlik Bilgisi Sağlayıcısı API'si aracılığıyla InfoServer SSL parolalara erişin.
HBASE-13947: AssignmentManager'da Sunucu yerine MasterServices kullanın.
HBASE-14135: HBase Yedekleme/Geri Yükleme Aşama 3: Yedekleme görüntülerini birleştirme.
HBASE-14473: İşlem bölgesi yerelliği paralel olarak.
HBASE-14517: Sürümü ana durum sayfasında göster
regionserver's
.HBASE-14606: TestSecureLoadIncrementalHFiles testleri apache üzerinde gövde derlemesinde zaman aşımına uğradı.
HBASE-15210: Milisaniye başına onlarca satırda agresif yük dengeleyici günlüğünü geri alın.
HBASE-15515: Balancer'da LocalityBasedCandidateGenerator'ı geliştirin.
HBASE-15615: Yeniden deneme gerektiğinde
RegionServerCallable
yanlış uyku süresi.HBASE-16135: Kaldırılan eşlerin rs altındaki PeerClusterZnode hiçbir zaman silinmeyebilir.
HBASE-16570: Başlangıçta paralel olarak işlem bölgesi yerelliği.
HBASE-16810: HBase Balancer, /hbase/draining znode içindeyken
regionservers
ArrayIndexOutOfBoundsException oluşturur ve kaldırılır.HBASE-16852: TestDefaultCompactSelection branch-1.3 üzerinde başarısız oldu.
HBASE-17387: Multi() için RegionActionResult özel durum raporunun yükünü azaltın.
HBASE-17850: Yedekleme sistemi onarım yardımcı programı.
HBASE-17931: Sistem tablolarını en yüksek sürüme sahip sunuculara atayın.
HBASE-18083: Büyük/küçük dosya temiz iş parçacığı numarasını HFileCleaner'da yapılandırılabilir hale getirin.
HBASE-18084: Daha fazla disk alanı tüketen CleanerChore'ı dizinden temizlemek için geliştirin.
HBASE-18164: Çok daha hızlı yerellik maliyeti işlevi ve aday oluşturucu.
HBASE-18212: Yerel dosya sistemiyle tek başına modda HBase günlükleri Uyarı iletisi: org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream sınıfında 'unbuffer' yöntemi çağrılamadı.
HBASE-18808: BackupLogCleaner#getDeletableFiles() içinde etkisiz yapılandırma denetimi.
HBASE-19052: FixedFileTrailer, branch-1.x içindeki CellComparatorImpl sınıfını tanımalıdır.
HBASE-19065: HRegion#bulkLoadHFiles() eşzamanlı Region#flush() öğesinin bitmesini beklemelidir.
HBASE-19285: Tablo başına gecikme süresi histogramları ekleyin.
HBASE-19393: SSL kullanarak HBase kullanıcı arabirimine erişirken HTTP 413 FULL head.
HBASE-19395: [branch-1] TestEndToEndSplitTransaction.testMasterOpsWhileSplitting NPE ile başarısız oluyor.
HBASE-19421: branch-1, Hadoop 3.0.0'a karşı derlenmiyor.
HBASE-19934: Okuma amaçlı çoğaltmalar etkinleştirildiğinde ve bölge bölündükten sonra çevrimiçi anlık görüntü alındığında HBaseSnapshotException.
HBASE-20008: [backport] Bölgeyi böldükten sonra anlık görüntü geri yüklenirken NullPointerException.
Hive
Bu sürüm, aşağıdaki düzeltme eklerine ek olarak Hive 1.2.1 ve Hive 2.1.0 sağlar:
Hive 1.2.1 Apache düzeltme ekleri:
HIVE-10697: ObjectInspectorConvertors#UnionConvertor hatalı bir dönüştürme yapar.
HIVE-11266: dış tablolar için tablo istatistiklerine göre count(*) yanlış sonuç.
HIVE-12245: HBase destekli tablo için sütun açıklamalarını destekler.
HIVE-12315: Vektörleştirilmiş çift bölmeyi sıfıra düzeltme.
HIVE-12360: Koşul gönderimi ile sıkıştırılmamış ORC'de kötü arama.
HIVE-12378: HBaseSerDe.serialize ikili alanında özel durum.
HIVE-12785: Birleşim türüne sahip görünüm ve yapıya UDF bozuk.
HIVE-14013: Açıklama tablosu unicode'u düzgün göstermiyor.
HIVE-14205: Hive, AVRO dosya biçiminde birleşim türünü desteklemez.
HIVE-14421: FS.deleteOnExit, _tmp_space.db dosyalarına başvurular tutar.
HIVE-15563: Gerçek özel durumu ortaya çıkarmak için SQLOperation.runQuery'de Geçersiz İşlem durumu geçiş özel durumunu yoksayın.
HIVE-15680: HIVE modunda hive.optimize.index.filter=true ve aynı ORC tablosuna sorguda iki kez başvurulduğunda yanlış sonuçlar elde edilir.
HIVE-15883: Hive eklemesinde HBase eşlenen tablo ondalık için başarısız oldu.
HIVE-16232: QuotedIdentifier'daki sütunlar için istatistik hesaplamasını destekler.
HIVE-16828: CBO etkinleştirildiğinde, bölümlenmiş görünümlerdeki sorgu IndexOutOfBoundException oluşturur.
HIVE-17013: Bir görünüm üzerinden seçmeye göre bir alt sorguyla isteği silin.
HIVE-17063: Bölüm bırakıldığında dış tabloya üzerine yazma bölümü ekle başarısız oluyor.
HIVE-17259: Hive JDBC, UNIONTYPE sütunlarını tanımıyor.
HIVE-17419: TABLO ÇÖZÜMLE... SÜTUNLAR İçİn İşlem İSTATİSTİkLerİ komutu maskelenmiş tablolar için hesaplanan istatistikleri gösterir.
HIVE-17530: dönüştürürken
uniontype
ClassCastException.HIVE-17621: HCatInputFormat bölme hesaplaması sırasında Hive site ayarları yoksayılır.
HIVE-17636: için
blobstores
multiple_agg.q testi ekleyin.HIVE-17729: Veritabanı Ekleme ve İlgili blobstore testlerini açıklama.
HIVE-17731: HIVE-11985'e dış kullanıcılar için geriye dönük
compat
bir seçenek ekleyin.HIVE-17803: Pig çoklu sorgusuyla, aynı tabloya yazan 2 HCatStorer birbirinin çıkışlarını ayaklar altına alır.
HIVE-17829: ArrayIndexOutOfBoundsException - içinde
Hive2
Avro şeması olan HBASE destekli tablolar.HIVE-17845: Hedef tablo sütunları küçük harf değilse ekleme başarısız olur.
HIVE-17900: Compactor tarafından tetiklenen sütunlardaki istatistikleri analiz etmek, 1 bölüm sütunuyla > hatalı biçimlendirilmiş SQL oluşturur.
HIVE-18026: Hive webhcat asıl yapılandırma iyileştirmesi.
HIVE-18031: Alter Database işlemi için çoğaltmayı destekler.
HIVE-18090: meta veri deposu hadoop kimlik bilgileriyle bağlandığında asit sinyali başarısız oluyor.
HIVE-18189: hive.groupby.orderby.position.alias değeri true olarak ayarlandığında yanlış sonuçlar döndüren hive sorgusu.
HIVE-18258: Vektörleştirme: Yinelenen sütunlarla Azaltma Tarafı GROUP BY MERGEPARTIAL bozuk.
HIVE-18293: HiveMetaStore çalıştıran kimliğe ait olmayan bir klasörde yer alan tabloları sıkıştıramıyor.
HIVE-18327: MiniHiveKdc için gereksiz HiveConf bağımlılığını kaldırın.
HIVE-18341: Aynı şifreleme anahtarlarıyla TDE için "ham" ad alanı eklemek için repl yük desteği ekleyin.
HIVE-18352: Diğer araçların tümleştirilmesine izin vermek için REPL DUMP işlemi yaparken METADATAONLY seçeneğini tanıtın.
HIVE-18353: CompactorMR, temizlemeyi tetiklemesi için jobclient.close() öğesini çağırmalıdır.
HIVE-18390: ColumnPruner'da bölümlenmiş bir görünüm sorgulanırken IndexOutOfBoundsException.
HIVE-18429: Sıkıştırma, çıkış üretmediğinde bir olayı işlemelidir.
HIVE-18447: JDBC: JDBC kullanıcılarının tanımlama bilgisi bilgilerini bağlantı dizesi aracılığıyla geçirmesi için bir yol sağlayın.
HIVE-18460: Sıkıştırıcı, Ork yazıcısına Tablo özelliklerini geçirmez.
HIVE-18467: Tüm ambar dökümü / yük + oluşturma/bırakma veritabanı olaylarını destekleyin (Anishek Agarwal, Sankar Hariappan tarafından gözden geçirildi).
HIVE-18551: Vektörleştirme: VectorMapOperator, Karma Yetkisiz Kullanım için çok fazla vektör sütunu yazmaya çalışır.
HIVE-18587: DML olayı ekleme dizinlerde sağlama toplamı hesaplamaya çalışabilir.
HIVE-18613: JsonSerDe'yi IKILI türünü destekleyecek şekilde genişletin.
HIVE-18626: Repl load "with" yan tümcesi, yapılandırmayı görevlere geçirmez.
HIVE-18660: PCR, bölümle sanal sütunları ayırt etmez.
HIVE-18754: REPL STATUS , 'with' yan tümcesini desteklemelidir.
HIVE-18754: REPL STATUS , 'with' yan tümcesini desteklemelidir.
HIVE-18788: JDBC PreparedStatement içindeki girişleri temizleyin.
HIVE-18794: Repl load "with" yan tümcesi, bölümlenmeyen tablolar için yapılandırmayı görevlere geçirmez.
HIVE-18808: İstatistik güncelleştirmesi başarısız olduğunda sıkıştırmayı daha sağlam hale getirin.
HIVE-18817: ACID tablosunun okunduğu sırada ArrayIndexOutOfBounds özel durumu.
HIVE-18833: "orcfile olarak dizine eklendiğinde" Otomatik Birleştirme başarısız oluyor.
HIVE-18879: Classpath'te xercesImpl.jar UDFXPathUtil'de katıştırılmış öğeye izin verme seçeneğinin çalışması gerekir.
HIVE-18907: HIVE-18817'den asit anahtar dizini sorununu düzeltmek için yardımcı program oluşturun.
Hive 2.1.0 Apache Düzeltme Ekleri:
HIVE-14013: Açıklama tablosu unicode'u düzgün göstermiyor.
HIVE-14205: Hive, AVRO dosya biçiminde birleşim türünü desteklemez.
HIVE-15563: Gerçek özel durumu ortaya çıkarmak için SQLOperation.runQuery'de Geçersiz İşlem durumu geçiş özel durumunu yoksayın.
HIVE-15680: HIVE modunda hive.optimize.index.filter=true ve aynı ORC tablosuna sorguda iki kez başvurulduğunda yanlış sonuçlar elde edilir.
HIVE-15883: Hive eklemesinde HBase eşlenen tablo ondalık için başarısız oldu.
HIVE-16757: Kullanım dışı bırakılan AbstractRelNode.getRows çağrılarını kaldırın.
HIVE-16828: CBO etkinleştirildiğinde, bölümlenmiş görünümlerdeki sorgu IndexOutOfBoundException oluşturur.
HIVE-17063: Bölüm bırakıldığında dış tabloya üzerine yazma bölümü ekle başarısız oluyor.
HIVE-17259: Hive JDBC, UNIONTYPE sütunlarını tanımıyor.
HIVE-17530: dönüştürürken
uniontype
ClassCastException.HIVE-17600: OrcFile'ın enforceBufferSize kullanıcı tarafından ayarlanabilir olmasını sağlayın.
HIVE-17601: LlapServiceDriver'da hata işlemeyi geliştirin.
HIVE-17613: Kısa, aynı iş parçacığı ayırmaları için nesne havuzlarını kaldırın.
HIVE-17617: Boş bir sonuç kümesinin toplaması, boş gruplandırma kümesinin gruplandırması içermelidir.
HIVE-17621: HCatInputFormat bölme hesaplaması sırasında Hive site ayarları yoksayılır.
HIVE-17629: CachedStore: Tabloların/bölümlerin seçmeli önbelleğe alınmasını ve önceden hazırlama sırasında okunmasına izin vermek için onaylı/onaylanmamış bir yapılandırmaya sahip olun.
HIVE-17636: için
blobstores
multiple_agg.q testi ekleyin.HIVE-17702: ORC'de ondalık okuyucuda yanlış isRepeating işlemesi.
HIVE-17729: Veritabanı Ekleme ve İlgili blobstore testlerini açıklama.
HIVE-17731: HIVE-11985'e dış kullanıcılar için geriye dönük
compat
bir seçenek ekleyin.HIVE-17803: Pig çoklu sorgusuyla, aynı tabloya yazan 2 HCatStorer birbirinin çıkışlarını ayaklar altına alır.
HIVE-17845: Hedef tablo sütunları küçük harf değilse ekleme başarısız olur.
HIVE-17900: Compactor tarafından tetiklenen sütunlardaki istatistikleri analiz etmek, 1 bölüm sütunuyla > hatalı biçimlendirilmiş SQL oluşturur.
HIVE-18006: HLLDenseRegister'ın bellek ayak izini iyileştirin.
HIVE-18026: Hive webhcat asıl yapılandırma iyileştirmesi.
HIVE-18031: Alter Database işlemi için çoğaltmayı destekler.
HIVE-18090: meta veri deposu hadoop kimlik bilgileriyle bağlandığında asit sinyali başarısız oluyor.
HIVE-18189: Konuma göre sıralama devre dışı bırakıldığında
cbo
çalışmaz.HIVE-18258: Vektörleştirme: Yinelenen sütunlarla Azaltma Tarafı GROUP BY MERGEPARTIAL bozuk.
HIVE-18269: LLAP: Yavaş işlem hattına sahip hızlı
llap
io, OOM'ye yol açabilir.HIVE-18293: HiveMetaStore çalıştıran kimliğe ait olmayan bir klasörde yer alan tabloları sıkıştıramıyor.
HIVE-18318: LLAP kayıt okuyucusu engellemediğinde bile kesmeyi denetlemelidir.
HIVE-18326: LLAP Tez zamanlayıcı - yalnızca aralarında bir bağımlılık varsa önceden atanan görevler.
HIVE-18327: MiniHiveKdc için gereksiz HiveConf bağımlılığını kaldırın.
HIVE-18331: TGT'nin süresi dolduğunda yeniden oturum açma ve bazı günlük/lambda ekleme.
HIVE-18341: Aynı şifreleme anahtarlarıyla TDE için "ham" ad alanı eklemek için repl yük desteği ekleyin.
HIVE-18352: Diğer araçların tümleştirilmesine izin vermek için REPL DUMP işlemi yaparken METADATAONLY seçeneğini tanıtın.
HIVE-18353: CompactorMR, temizlemeyi tetiklemesi için jobclient.close() öğesini çağırmalıdır.
HIVE-18384: Kitaplıkta
log4j2.x
ConcurrentModificationException.HIVE-18390: ColumnPruner'da bölümlenmiş bir görünüm sorgulanırken IndexOutOfBoundsException.
HIVE-18447: JDBC: JDBC kullanıcılarının tanımlama bilgisi bilgilerini bağlantı dizesi aracılığıyla geçirmesi için bir yol sağlayın.
HIVE-18460: Sıkıştırıcı, Ork yazıcısına Tablo özelliklerini geçirmez.
HIVE-18462: (Eşleme birleştirmesi olan sorgular için biçimlendirilmiş açıklama, biçimlendirilmemiş sütun adına sahip columnExprMap'e sahiptir).
HIVE-18467: tüm ambar dökümü / yük + veritabanı oluşturma/bırakma olaylarını destekleyin.
HIVE-18488: LLAP ORC okuyucularda bazı null denetimler eksik.
HIVE-18490: Koşul olmayan koşula sahip VAR ve YOK olan sorgu yanlış sonuç verebilir.
HIVE-18506: LlapBaseInputFormat - negatif dizi dizini.
HIVE-18517: Vektörleştirme: VECTORMAPOperator'ı VRB'leri kabul edecek şekilde düzeltin ve LLAP Önbelleğini desteklemek için vektörleştirilmiş bayrağı doğru şekilde denetleyin).
HIVE-18523: Giriş olmaması durumunda özet satırını düzeltin.
HIVE-18528: ObjectStore'daki toplam istatistikler yanlış sonuç alıyor.
HIVE-18530: Çoğaltma mm tablosunu atlamalıdır (şimdilik).
HIVE-18548: İçeri aktarmayı düzeltin
log4j
.HIVE-18551: Vektörleştirme: VectorMapOperator, Karma Yetkisiz Kullanım için çok fazla vektör sütunu yazmaya çalışır.
HIVE-18577: SemanticAnalyzer.validate bazı anlamsız meta veri deposu çağrıları var.
HIVE-18587: DML olayı ekleme dizinlerde sağlama toplamı hesaplamaya çalışabilir.
HIVE-18597: LLAP: API jar dosyasını her zaman için
org.apache.log4j
paketlelog4j2
.HIVE-18613: JsonSerDe'yi IKILI türünü destekleyecek şekilde genişletin.
HIVE-18626: Repl load "with" yan tümcesi, yapılandırmayı görevlere geçirmez.
HIVE-18643: ACID işlemleri için arşivlenmiş bölümleri denetlemeyin.
HIVE-18660: PCR, bölümle sanal sütunları ayırt etmez.
HIVE-18754: REPL STATUS , 'with' yan tümcesini desteklemelidir.
HIVE-18788: JDBC PreparedStatement içindeki girişleri temizleyin.
HIVE-18794: Repl load "with" yan tümcesi, bölümlenmeyen tablolar için yapılandırmayı görevlere geçirmez.
HIVE-18808: İstatistik güncelleştirmesi başarısız olduğunda sıkıştırmayı daha sağlam hale getirin.
HIVE-18815: HPL/SQL'de kullanılmayan özelliği kaldırın.
HIVE-18817: ACID tablosunun okunduğu sırada ArrayIndexOutOfBounds özel durumu.
HIVE-18833: "orcfile olarak dizine eklendiğinde" Otomatik Birleştirme başarısız oluyor.
HIVE-18879: Classpath'te xercesImpl.jar UDFXPathUtil'de katıştırılmış öğeye izin verme seçeneğinin çalışması gerekir.
HIVE-18944: DPP sırasında gruplandırma kümeleri konumu yanlış ayarlandı.
Kafka
Bu sürüm Kafka 1.0.0 ve aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar.
KAFKA-4827: Kafka connect: bağlayıcı adında özel karakterlerle hata oluştu.
KAFKA-6118: Kafka.api.SaslScramSslEndToEndAuthorizationTest.testTwoConsumersWithDifferentSaslCredentials içinde geçici hata.
KAFKA-6156: JmxReporter, Windows stili dizin yollarını işleyemez.
KAFKA-6164: ClientQuotaManager iş parçacıkları, günlükleri yüklerken bir hatayla karşılaşıldığında kapanmayı engeller.
KAFKA-6167: Streams dizinindeki zaman damgası geçersiz bir karakter olan iki nokta üst üste işareti içeriyor.
KAFKA-6179: RecordQueue.clear() MinTimestampTracker'ın korunan listesini temizlemez.
KAFKA-6185: Aşağı dönüştürme varsa OOM olasılığı yüksek olan seçici bellek sızıntısı.
KAFKA-6190: GlobalKTable, işlem iletilerini kullanırken geri yüklemeyi hiçbir zaman tamamlamaz.
KAFKA-6210: Inter.broker.protocol.version veya log.message.format.version için 1.0.0 kullanılıyorsa IllegalArgumentException.
KAFKA-6214: Bellek durum deposunda bekleyen çoğaltmaların kullanılması Akışların kilitlenmesine neden olur.
KAFKA-6215: KafkaStreamsTest gövdede başarısız oluyor.
KAFKA-6238: 1.0.0'a sıralı yükseltme uygularken protokol sürümüyle ilgili sorunlar.
KAFKA-6260: AbstractCoordinator NULL Özel Durumunu açıkça işlemez.
KAFKA-6261: İstek günlüğü, acks=0 ise özel durum oluşturur.
KAFKA-6274: Kaynak durum deposu otomatik olarak oluşturulan adları geliştirin
KTable
.
Mahout
HDP-2.3.x ve 2.4.x sürümlerinde, Mahout'un belirli bir Apache sürümünü göndermek yerine Apache Mahout gövdesindeki belirli bir düzeltme noktasına eşitledik. Bu düzeltme noktası 0.9.0 sürümünden sonra, ancak 0.10.0 sürümünden öncedir. Bu, 0.9.0 sürümü boyunca çok sayıda hata düzeltmesi ve işlevsel geliştirme sağlar, ancak 0.10.0 sürümünde yeni Spark tabanlı Mahout'a tam dönüştürmeden önce Mahout işlevselliğinin kararlı bir sürümünü sağlar.
HDP 2.3.x ve 2.4.x'te Mahout için seçilen düzeltme noktası, Apache Mahout'un "mahout-0.10.x" dalından, 19 Aralık 2014 itibarıyla GitHub'da 0f037cb03e77c096 düzeltmesinden alınacaktır.
HDP-2.5.x ve 2.6.x sürümlerinde, "commons-httpclient" kitaplığını Mahout'tan kaldırdık çünkü bunu olası güvenlik sorunları olan eski bir kitaplık olarak görüntüledik ve Mahout'taki Hadoop-Client'ı HDP-2.5'te kullanılan sürüm olan 2.7.3 sürümüne yükselttik. Sonuç olarak:
Önceden derlenmiş Mahout işlerinin HDP-2.5 veya 2.6 ortamında yeniden derlenmiş olması gerekir.
Bazı Mahout işlerinin "org.apache.commons.httpclient", "net.java.dev.jets3t" veya ilgili sınıf adı ön ekleriyle ilgili "ClassNotFoundException" veya "sınıf yüklenemedi" hatalarıyla karşılaşma olasılığı küçük olabilir. Bu hatalar oluşursa, ortamınızda eski kitaplıktaki güvenlik sorunları riski kabul edilebilirse, iş için gerekli jar'ları sınıf yolunuzda el ile yükleyip yüklemeyemeyeceğinizi düşünebilirsiniz.
İkili uyumluluk sorunları nedeniyle bazı Mahout işlerinin hadoop-common kitaplıklarına yapılan hbase-client kod çağrılarında kilitlenmelerle karşılaşma olasılığı daha da küçüktür. Ne yazık ki, güvenlik sorunları olabilecek Mahout'un HDP-2.4.2 sürümüne geri dönmek dışında bu sorunu çözmenin bir yolu yoktur. Yine, bu olağan dışı olmalıdır ve herhangi bir Mahout iş paketinde gerçekleşme olasılığı düşüktür.
Oozie
Bu sürüm, Oozie 4.2.0'a aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar.
OOZIE-2571: Scala 2.11'in kullanılabilmesi için spark.scala.binary.version Maven özelliği ekleyin.
OOZIE-2606: Spark 2.0'ı Oozie ile düzeltmek için spark.yarn.jars ayarlayın.
OOZIE-2658: --driver-class-path, SparkMain'de sınıf yolunun üzerine yazabilir.
OOZIE-2787: Oozie, spark işinin başarısız olmasına neden olan uygulama jar'ını iki kez dağıtır.
OOZIE-2792:
Hive2
Hive Spark üzerindeyken eylem Spark uygulama kimliğini günlük dosyasından düzgün ayrıştırmıyor.OOZIE-2799: Hive üzerinde spark sql için günlük konumunu ayarlama.
OOZIE-2802: Yinelenen
sharelibs
nedeniyle Spark 2.1.0'da Spark eylem hatası.OOZIE-2923: Spark seçeneklerini ayrıştırma özelliğini geliştirin.
OOZIE-3109: SCA: Siteler Arası Betik Oluşturma: Yansıtıldı.
OOZIE-3139: Oozie iş akışını yanlış doğrular.
OOZIE-3167: Oozie 4.3 dalında tomcat sürümünü yükseltin.
Phoenix
Bu sürüm Phoenix 4.7.0 ve aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar:
PHOENIX-1751: postScannerOpen yerine preScannerNext içinde toplamalar, sıralama vb. gerçekleştirin.
PHOENIX-2714: BaseResultIterators'da bayt tahminlerini düzeltin ve arabirim olarak kullanıma sunun.
PHOENIX-2724: Çok sayıda kılavuzposta sahip sorgu, istatistik olmadan daha yavaştır.
PHOENIX-2855: Geçici çözüm: HBase 1.2 için Zaman Aralığını Artırma Serileştirilmiyor.
PHOENIX-3023: Sınır sorguları varsayılan olarak paralel olarak yürütülürken yavaş performans.
PHOENIX-3040: Sorguları seri olarak yürütmek için kılavuzposts kullanmayın.
PHOENIX-3112: Kısmi satır taraması doğru işlenmiyor.
PHOENIX-3240: Pig yükleyiciden ClassCastException.
PHOENIX-3452: NULLS FIRST/NULL LAST, GROUP BY'ın sırayı koruyup korumadığını etkilemez.
PHOENIX-3469: NULLS LAST/NULLS FIRST için DESC birincil anahtarı için yanlış sıralama düzeni.
PHOENIX-3789: postBatchMutateIndispensably içinde bölgeler arası dizin bakım çağrıları yürütür.
PHOENIX-3865: IS NULL, ilk sütun ailesi filtrelenmediğinde doğru sonuçları döndürmez.
PHOENIX-4290: Sabit dizinlere sahip tablo ile DELETE için tam tablo taraması gerçekleştirildi.
PHOENIX-4373: Yerel dizin değişken uzunluğu anahtarı, yukarı doğrularken sondaki null değerlerine sahip olabilir.
PHOENIX-4466: java.lang.RuntimeException: yanıt kodu 500 - Phoenix sorgu sunucusuna bağlanmak ve verileri yüklemek için spark işi yürütme.
PHOENIX-4489: Phoenix MR Jobs'da HBase Bağlantı sızıntısı.
PHOENIX-4525: GroupBy yürütmesinde tamsayı taşması.
PHOENIX-4560: ORDER BY with GROUP BY , sütunda
pk
WHERE varsa çalışmaz.PHOENIX-4586: UPSERT SELECT, alt sorgular için hesaba karşılaştırma işleçleri almaz.
PHOENIX-4588: Çocuklarının Determinism.PER_INVOCATION varsa da klon ifadesi.
Pig
Bu sürüm, Pig 0.16.0'a aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar.
Ranger
Bu sürüm Ranger 0.7.0 ve aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar:
RANGER-1805: Js'de en iyi yöntemleri izlemek için kod geliştirme.
RANGER-1960: Silme için anlık görüntünün tablo adını dikkate alın.
RANGER-1982: Ranger Yöneticisi ve Ranger KMS Analiz Ölçümü için Hata İyileştirmesi.
RANGER-1984: HBase denetim günlüğü kayıtları, erişilen sütunla ilişkili tüm etiketleri göstermeyebilir.
RANGER-1988: Güvenli olmayan rastgeleliği düzeltin.
RANGER-1990: Ranger Admin'de Tek yönlü SSL MySQL desteği ekleyin.
RANGER-2006: Eşitleme kaynağı için
ldap
ranger'dausersync
statik kod analizi tarafından algılanan sorunları düzeltin.RANGER-2008: Çok satırlı ilke koşulları için ilke değerlendirmesi başarısız oluyor.
Kaydırıcı
Bu sürüm, artık Apache düzeltme ekleri içermeyen Slider 0.92.0 sağlar.
Spark
Bu sürüm Spark 2.3.0 ve aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar:
SPARK-13587: Pyspark'ta virtualenv desteği.
SPARK-19964: SparkSubmitSuite'da uzak depolardan okumaktan kaçının.
SPARK-22882: Yapılandırılmış akış için ML testi: ml.classification.
SPARK-22915: Spark.ml.feature için N'den Z'ye akış testleri.
SPARK-23020: İşlem içi başlatıcı testinde başka bir yarışı düzeltin.
SPARK-23040: Karıştırma okuyucu için kesilebilir yineleyici döndürür.
SPARK-23173: JSON'dan veri yüklerken bozuk parke dosyaları oluşturmaktan kaçının.
SPARK-23264: Scala'nın düzeltilmesi. Literals.sql.out'ta MatchError.
SPARK-23288: Parquet havuzu ile çıkış ölçümlerini düzeltin.
SPARK-23329: Trigonometrik işlevlerin belgeleri düzeltildi.
SPARK-23406: Branch-2.3 için akış akışı kendi kendine birleşimlerini etkinleştirin.
SPARK-23434: Spark, HDFS dosya yolu için 'meta veri dizinini' uyarmamalıdır.
SPARK-23436: Bölümün Tarih olarak çıkarılabilmesi için Date olarak yayınlanması gerekir.
SPARK-23457: Görev tamamlama dinleyicilerini önce ParquetFileFormat'a kaydedin.
SPARK-23462: 'StructType' içinde eksik alan hata iletisini iyileştirin.
SPARK-23490: CreateTable'da mevcut tabloyla storage.locationUri dosyasını denetleyin.
SPARK-23524: Büyük yerel karıştırma blokları bozulma açısından denetlenmemelidir.
SPARK-23525: Dış hive tablosu için ALTER TABLE CHANGE COLUMN COMMENT desteği.
SPARK-23553: Testler varsayılan 'spark.sql.sources.default' değerini varsaymamalıdır.
SPARK-23569: pandas_udf python3 stili tür açıklamalı işlevlerle çalışmasına izin verin.
SPARK-23570: HiveExternalCatalogVersionsSuite'a Spark 2.3.0 ekleyin.
SPARK-23598: Büyük bir sorguda çalışma zamanı hatasını önlemek için BufferedRowIterator'daki yöntemleri genel yapın.
SPARK-23599: Sahte Rastgele Sayılardan bir UUID oluşturucu ekleyin.
SPARK-23599: Uuid ifadesinde RandomUUIDGenerator kullanın.
SPARK-23601: Dosyaları yayından kaldırın
.md5
.SPARK-23608: Jetty İşleyicilerinde eşzamanlı değişiklik sorununu önlemek için attachSparkUI ve detachSparkUI işlevleri arasında SHS'de eşitleme ekleyin.
SPARK-23614: Önbelleğe alma kullanıldığında yanlış yeniden kullanım değişimi düzeltildi.
SPARK-23623: CachedKafkaConsumer'da önbelleğe alınmış tüketicilerin eşzamanlı kullanımından kaçının (branch-2.3).
SPARK-23624: Datasource V2'de pushFilters yönteminin belgesini düzeltin.
SPARK-23628: calculateParamLength ifadelerin 1 + sayısını döndürmemelidir.
SPARK-23630: Kullanıcının hadoop konfederasyon özelleştirmelerinin etkili olmasını sağlayın.
SPARK-23635: Spark yürütücüsü env değişkeninin üzerine aynı ad env değişkeni yazılır.
SPARK-23637: Aynı yürütücü birden çok kez öldürülürse Yarn daha fazla kaynak ayırabilir.
SPARK-23639: SparkSQL CLI'da meta veri deposu istemcisi başlatmadan önce belirteci alın.
SPARK-23642: AccumulatorV2 alt sınıfı sıfır düzeltmedir
scaladoc
.SPARK-23644: SHS'de REST çağrısı için mutlak yolu kullanın.
SPARK-23645: Anahtar sözcük args ile docs RE 'pandas_udf' ekleyin.
SPARK-23649: UTF-8'de izin verilmeyen karakterler atlanıyor.
SPARK-23658: InProcessAppHandle, getLogger'da yanlış sınıfı kullanıyor.
SPARK-23660: Uygulama hızlı sona erdiğinde yarn kümesi modunda özel durum düzeltildi.
SPARK-23670: SparkPlanGraphWrapper üzerindeki bellek sızıntısını düzeltin.
SPARK-23671: SHS iş parçacığı havuzunu etkinleştirmek için koşulu düzeltin.
SPARK-23691: Mümkün olduğunca PySpark testlerinde sql_conf yardımcı programını kullanın.
SPARK-23695: Kinesis akış testleri için hata iletisini düzeltin.
SPARK-23706: spark.conf.get(value, default=None) PySpark'ta None üretmelidir.
SPARK-23728: Ml testlerini akış testlerini çalıştıran beklenen özel durumlarla düzeltin.
SPARK-23729: Glob'ları çözerken URI parçasına saygı gösterin.
SPARK-23759: Spark kullanıcı arabirimi belirli ana bilgisayar adına / IP'ye bağlanamıyor.
SPARK-23760: CodegenContext.withSubExprEliminationExprs, CSE durumunu doğru kaydetmeli/geri yüklemelidir.
SPARK-23769: Denetimi gereksiz yere devre dışı bırakmayan
Scalastyle
açıklamaları kaldırın.SPARK-23788: StreamingQuerySuite'ta yarış düzeltildi.
SPARK-23802: PropagateEmptyRelation, sorgu planını çözümlenmemiş durumda bırakabilir.
SPARK-23806: Broadcast.unpersist, dinamik ayırma ile kullanıldığında önemli özel duruma neden olabilir.
SPARK-23808: Yalnızca test spark oturumlarında varsayılan Spark oturumlarını ayarlayın.
SPARK-23809: Active SparkSession, getOrCreate tarafından ayarlanmalıdır.
SPARK-23816: Sonlandırılan görevler FetchFailures'ı yoksamalıdır.
SPARK-23822: Parquet şeması uyuşmazlıkları için hata iletisini geliştirin.
SPARK-23823: Kaynağı transformExpression'da tutun.
SPARK-23827: StreamingJoinExec, giriş verilerinin belirli sayıda bölüme bölümlendiğinden emin olmalıdır.
SPARK-23838: SQL sorgusu çalıştırılıyor, SQL sekmesinde "tamamlandı" olarak görüntülenir.
SPARK-23881: JobCancellationSuite flaky testini düzeltin." karıştırma okuyucusunun kesilebilir yineleyicisi".
Sqoop
Bu sürüm, Sqoop 1.4.6'ya apache düzeltme eki eklemez.
Storm
Bu sürüm Storm 1.1.1 ve aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar:
STORM-2652: JmsSpout açık yönteminde özel durum oluştu.
STORM-2841: testNoAcksIfFlushFails UT, NullPointerException ile başarısız oluyor.
STORM-2854: Olay günlüğünü takılabilir hale getirmek için IEventLogger'ı kullanıma sunma.
STORM-2870: FileBasedEventLogger, işlemin tamamlanmasını engelleyen daemon ExecutorService olmayan bir sızıntıya neden oluyor.
STORM-2960: Storm işlemleri için uygun işletim sistemi hesabı ayarlamanın önemini vurgulasanız iyi olur.
Tez
Bu sürüm Tez 0.7.0 ve aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar:
- TEZ-1526: Büyük işler için TezTaskID için LoadingCache yavaş.
Zeppelin
Bu sürüm, Zeppelin 0.7.3'e apache düzeltme eki eklemez.
ZEPPELIN-3072: Çok fazla not defteri varsa Zeppelin kullanıcı arabirimi yavaşlar/yanıt vermez hale gelir.
ZEPPELIN-3129: Zeppelin kullanıcı arabirimi Internet Explorer'da oturumu kapatmıyor.
ZEPPELIN-903: CXF değerini ile
Jersey2
değiştirin.
ZooKeeper
Bu sürüm ZooKeeper 3.4.6 ve aşağıdaki Apache düzeltme eklerini sağlar:
ZOOKEEPER-1256: ClientPortBindTest macOS X'te başarısız oluyor.
ZOOKEEPER-1901: [JDK8] AsyncOps testlerinde karşılaştırma için alt öğeleri sıralayın.
ZOOKEEPER-2423: Güvenlik açığı nedeniyle Netty sürümünü yükseltin (CVE-2014-3488).
ZOOKEEPER-2693: Wchp/wchc dört harfli sözcüklere (4lw) DOS saldırısı.
ZOOKEEPER-2726: Yama, olası bir yarış durumu sağlar.
Ortak Güvenlik Açıkları ve Açığa Çıkarmalar Düzeltildi
Bu bölüm, bu sürümde ele alınan tüm Genel Güvenlik Açıklarını ve Etkilenmeleri (CVE) kapsar.
CVE-2017-7676
Özet: Apache Ranger ilke değerlendirmesi '*' joker karakterden sonraki karakterleri yoksayar |
---|
Önem Derecesi: Kritik |
Satıcı: Hortonworks |
Etkilenen Sürümler: Apache Ranger 0.5.x/0.6.x/0.7.0 sürümlerini içeren HDInsight 3.6 sürümleri |
Etkilenen kullanıcılar: Ranger ilkelerini '*' joker karakterden sonraki karakterlerle kullanan ortamlar – my*test, test*.txt |
Etki: İlke kaynak eşleştiricisi '*' joker karakterden sonraki karakterleri yoksayar ve bu da istenmeyen davranışa neden olabilir. |
Düzeltme ayrıntısı: Ranger ilkesi kaynak eşleştiricisi joker karakter eşleşmelerini doğru şekilde işleyecek şekilde güncelleştirildi. |
Önerilen Eylem: HDI 3.6'ya yükseltin (Apache Ranger 0.7.1+ ile). |
CVE-2017-7677
Özet: Apache Ranger Hive Yetkili, dış konum belirtildiğinde RWX iznini denetlemelidir |
---|
Önem Derecesi: Kritik |
Satıcı: Hortonworks |
Etkilenen Sürümler: Apache Ranger 0.5.x/0.6.x/0.7.0 sürümlerini içeren HDInsight 3.6 sürümleri |
Etkilenen kullanıcılar: Hive tabloları için dış konum kullanan ortamlar |
Etki: Hive tabloları için dış konum kullanan ortamlarda Apache Ranger Hive Yetkili, oluşturma tablosu için belirtilen dış konum için RWX izni olup olmadığını denetlemelidir. |
Düzeltme ayrıntısı: Ranger Hive Authorizer, dış konumla izin denetimini doğru şekilde işleyecek şekilde güncelleştirildi. |
Önerilen Eylem: Kullanıcıların HDI 3.6'ya yükseltmesi gerekir (Apache Ranger 0.7.1+ ile). |
CVE-2017-9799
Özet: Apache Storm'da kodun yanlış kullanıcı olarak olası yürütülmesi |
---|
Önem Derecesi: Önemli |
Satıcı: Hortonworks |
Etkilenen Sürümler: HDP 2.4.0, HDP-2.5.0, HDP-2.6.0 |
Etkilenen kullanıcılar: Storm'ı güvenli modda kullanan ve topoloji tabanlı yapıtları dağıtmak için blobstore veya herhangi bir topoloji kaynağını dağıtmak için blobstore kullanan kullanıcılar. |
Etki: Bazı durumlarda ve storm yapılandırmalarında, bir topolojinin sahibinin yöneticiyi farklı, kök olmayan bir kullanıcı olarak başlatması için kandırması teorik olarak mümkündür. En kötü durumda, bu durum diğer kullanıcının kimlik bilgilerinin güvenliğinin tehlikeye atılmasına neden olabilir. Bu güvenlik açığı yalnızca güvenliği etkinleştirilmiş Apache Storm yüklemeleri için geçerlidir. |
Azaltma: Şu anda geçici bir çözüm olmadığından HDP-2.6.2.1 sürümüne yükseltin. |
CVE-2016-4970
Özet: 4.0.37 öncesi Netty 4.0.x'te işleyici/ssl/OpenSslEngine.java. Final ve 4.1.x 4.1.1 öncesi. Son, uzak saldırganların hizmet reddine (sonsuz döngü) neden olmasına izin verir |
---|
Önem Derecesi: Orta |
Satıcı: Hortonworks |
Etkilenen Sürümler: 2.3.x sürümünden bu yana HDP 2.x.x |
Etkilenen Kullanıcılar: HDFS kullanan tüm kullanıcılar. |
Etki: Hortonworks doğrudan Hadoop kod tabanında OpenSslEngine.java kullanmadığından etki düşüktür. |
Önerilen Eylem: HDP 2.6.3'e yükseltin. |
CVE-2016-8746
Özet: İlke değerlendirmesinde Apache Ranger yol eşleştirme sorunu |
---|
Önem Derecesi: Normal |
Satıcı: Hortonworks |
Etkilenen Sürümler: Apache Ranger sürüm 0.6.0/0.6.1/0.6.2 dahil olmak üzere tüm HDP 2.5 sürümleri |
Etkilenen kullanıcılar: Ranger ilkesi yönetici aracının tüm kullanıcıları. |
Etki: Ranger ilke altyapısı, bir ilke joker karakterler ve özyinelemeli bayraklar içerdiğinde belirli koşullarda yolları yanlış eşleştirir. |
Düzeltme ayrıntısı: Sabit ilke değerlendirme mantığı |
Önerilen Eylem: Kullanıcılar HDP 2.5.4+ sürümüne (Apache Ranger 0.6.3+ile) veya HDP 2.6+ sürümüne (Apache Ranger 0.7.0+ile) yükseltmelidir |
CVE-2016-8751
Özet: Apache Ranger depolanmış siteler arası betik oluşturma sorunu |
---|
Önem Derecesi: Normal |
Satıcı: Hortonworks |
Etkilenen Sürümler: Apache Ranger sürüm 0.5.x/0.6.0/0.6.1/0.6.2 dahil olmak üzere tüm HDP 2.3/2.4/2.5 sürümleri |
Etkilenen kullanıcılar: Ranger ilkesi yönetici aracının tüm kullanıcıları. |
Etki: Apache Ranger, özel ilke koşulları girilirken Depolanan Siteler Arası Betik oluşturma özelliğine karşı savunmasızdır. Yönetici kullanıcılar, normal kullanıcılar oturum açıp ilkelere eriştiğinde bazı rastgele JavaScript kodu yürütmelerini depolayabilir. |
Düzeltme ayrıntısı: Kullanıcı girişini temizleme mantığı eklendi. |
Önerilen Eylem: Kullanıcılar HDP 2.5.4+ sürümüne (Apache Ranger 0.6.3+ile) veya HDP 2.6+ sürümüne (Apache Ranger 0.7.0+ile) yükseltmelidir |
Destek sorunları düzeltildi
Daha önce Hortonworks Desteği aracılığıyla günlüğe kaydedilen ancak artık geçerli sürümde giderilen seçili sorunları temsil eden sorunlar düzeltildi. Bu sorunlar Bilinen Sorunlar bölümünde önceki sürümlerde bildirilmiş olabilir; yani müşteriler tarafından bildirildi veya Hortonworks Kalite Mühendisliği ekibi tarafından belirlendi.
Yanlış Sonuçlar
Hata Kimliği | Apache JIRA | Özet |
---|---|---|
HATA-100019 | YARN-8145 | yarn rmadmin -getGroups kullanıcı için güncelleştirilmiş gruplar döndürmez |
HATA-100058 | PHOENIX-2645 | Joker karakterler yeni satır karakterleriyle eşleşmiyor |
HATA-100266 | PHOENIX-3521, PHOENIX-4190 | Yerel dizinlerle ilgili sonuçlar yanlış |
HATA-88774 | HIVE-17617, HIVE-18413, HIVE-18523 | query36 başarısız oluyor, satır sayısı uyuşmazlığı |
HATA-89765 | HIVE-17702 | yanlış ORC'de ondalık okuyucuda işlemeyi yeniden oluşturma |
HATA-92293 | HADOOP-15042 | NumberOfPagesRemaining 0 olduğunda Azure PageBlobInputStream.skip() negatif değer döndürebilir |
HATA-92345 | ATLAS-2285 | Kullanıcı arabirimi: Kaydedilen arama tarih özniteliğiyle yeniden adlandırıldı. |
HATA-92563 | HIVE-17495, HIVE-18528 | ObjectStore'daki toplam istatistikler yanlış sonuç alıyor |
HATA-92957 | HIVE-11266 | count(*) dış tablolar için tablo istatistiklerine göre yanlış sonuç |
HATA-93097 | RANGER-1944 | Yönetici Denetimi için eylem filtresi çalışmıyor |
HATA-93335 | HIVE-12315 | vectorization_short_regress.q çift hesaplama için yanlış sonuç sorunu var |
HATA-93415 | HIVE-18258, HIVE-18310 | Vektörleştirme: Yinelenen sütunlarla MERGEPARTIAL'a Göre Azaltma Tarafı GRUPLANDıRma bozuk |
HATA-93939 | ATLAS-2294 | Tür oluşturulurken ek parametre "açıklama" eklendi |
HATA-94007 | PHOENIX-1751, PHOENIX-3112 | Phoenix Sorguları HBase Kısmi satırları nedeniyle Null değerler döndürür |
HATA-94266 | HIVE-12505 | Aynı şifreli bölgeye üzerine yazma ekleme işlemi, mevcut dosyaların bazılarını sessizce kaldıramıyor |
HATA-94414 | HIVE-15680 | Hive.optimize.index.filter=true ve aynı ORC tablosuna sorguda iki kez başvurulduğunda yanlış sonuçlar |
HATA-95048 | HIVE-18490 | Var olan ve koşul olmayan koşula sahip OLMAYAN sorgu yanlış sonuç verebilir |
HATA-95053 | PHOENIX-3865 | İlk sütun ailesi filtrelenmediğinde IS NULL doğru sonuçlar döndürmüyor |
HATA-95476 | RANGER-1966 | İlke altyapısı başlatma bazı durumlarda bağlam zenginleştiricileri oluşturmaz |
HATA-95566 | SPARK-23281 | Bileşik order by yan tümcesi hem özgün sütunlara hem de diğer adlara başvurduğunda sorgu yanlış sırada sonuç üretir |
HATA-95907 | PHOENIX-3451, PHOENIX-3452, PHOENIX-3469, PHOENIX-4560 | Sorguda toplama olduğunda ORDER BY ASC ile ilgili sorunları düzeltme |
HATA-96389 | PHOENIX-4586 | UPSERT SELECT, alt sorgular için hesap karşılaştırma işleçlerini almaz. |
HATA-96602 | HIVE-18660 | PCR bölümle sanal sütunları ayırt etmez |
HATA-97686 | ATLAS-2468 | [Temel Arama] NEQ'un sayısal türlerle kullanıldığında VEYA ile ilgili sorun |
HATA-97708 | HIVE-18817 | ACID tablosunun okunduğu sırada ArrayIndexOutOfBounds özel durumu. |
HATA-97864 | HIVE-18833 | "Orcfile olarak dizine ekle" durumunda Otomatik Birleştirme başarısız oluyor |
HATA-97889 | RANGER-2008 | Çok satırlı ilke koşulları için ilke değerlendirmesi başarısız oluyor. |
HATA-98655 | RANGER-2066 | HBase sütun ailesi erişimi, sütun ailesindeki etiketli bir sütun tarafından yetkilendirilmiştir |
HATA-99883 | HIVE-19073, HIVE-19145 | StatsOptimizer sabit sütunları manglelayabilir |
Diğer
Hata Kimliği | Apache JIRA | Özet |
---|---|---|
HATA-100267 | HBASE-17170 | HBase, sınıf yükleyici farklılıkları nedeniyle DoNotRetryIOException'i de yeniden dener. |
HATA-92367 | YARN-7558 | Kullanıcı arabirimi kimlik doğrulaması etkinse "yarn logs" komutu kapsayıcıları çalıştırmak için günlükleri alamaz. |
HATA-93159 | OOZIE-3139 | Oozie iş akışını yanlış doğrular |
HATA-93936 | ATLAS-2289 | KafkaNotification uygulamasından taşınacak ekli kafka/zookeeper sunucusu başlatma/durdurma kodu |
HATA-93942 | ATLAS-2312 | Birden çok iş parçacığından aynı anda kullanılmasını önlemek için ThreadLocal DateFormat nesnelerini kullanma |
HATA-93946 | ATLAS-2319 | Kullanıcı arabirimi: Hem Düz hem de Ağaç yapısındaki etiket listesinde 25'ten fazla konumda bulunan bir etiketi silme, etiketi listeden kaldırmak için yenileme gerektirir. |
HATA-94618 | YARN-5037, YARN-7274 | Yaprak kuyruğu düzeyinde esnekliği devre dışı bırakma olanağı |
HATA-94901 | HBASE-19285 | Tablo başına gecikme süresi histogramları ekleme |
HATA-95259 | HADOOP-15185, HADOOP-15186 | Bağlayıcıyı ADLS SDK'sının geçerli sürümünü kullanacak şekilde güncelleştirme adls |
HATA-95619 | HIVE-18551 | Vektörleştirme: VectorMapOperator, Karma Yetkisiz Kullanım için çok fazla vektör sütunu yazmaya çalışıyor |
HATA-97223 | SPARK-23434 | Spark, HDFS dosya yolu için 'meta veri dizinini' uyarmamalıdır |
Performans
Hata Kimliği | Apache JIRA | Özet |
---|---|---|
HATA-83282 | HBASE-13376, HBASE-14473, HBASE-15210, HBASE-15515, HBASE-16570, HBASE-16810, HBASE-18164 | Dengeleyicide hızlı yerellik hesaplaması |
HATA-91300 | HBASE-17387 | Multi() için RegionActionResult özel durum raporunun yükünü azaltma |
HATA-91804 | TEZ-1526 | Büyük işler için TezTaskID için LoadingCache yavaş |
HATA-92760 | ACCUMULO-4578 | Sıkıştırmayı iptal etme FATE işlemi ad alanı kilidini serbest bırakmıyor |
HATA-93577 | RANGER-1938 | Denetim için Solr kurulumu DocValues'u etkili bir şekilde kullanmıyor |
HATA-93910 | HIVE-18293 | Hive, HiveMetaStore çalıştıran kimliğe ait olmayan bir klasörde yer alan tabloları sıkıştıramıyor |
HATA-94345 | HIVE-18429 | Sıkıştırma, çıkış üretmediğinde bir servis talebini işlemelidir |
HATA-94381 | HADOOP-13227, HDFS-13054 | RequestHedgingProxyProvider RetryAction sırasını işleme: FAIL < RETRY < FAILOVER_AND_RETRY. |
HATA-94432 | HIVE-18353 | CompactorMR temizlemeyi tetiklemesi için jobclient.close() öğesini çağırmalıdır |
HATA-94869 | PHOENIX-4290, PHOENIX-4373 | Yerel dizine alınan tuzlu phoenix tablosu için Get on HRegion için aralık dışında bir satır istendi. |
HATA-94928 | HDFS-11078 | LazyPersistFileScrubber içindeki NPE düzeltilir |
HATA-94964 | HIVE-18269, HIVE-18318, HIVE-18326 | Birden çok LLAP düzeltmesi |
HATA-95669 | HIVE-18577, HIVE-18643 | ACID bölümlenmiş tablosunda güncelleştirme/silme sorgusu çalıştırıldığında HS2 tüm bölümleri okur. |
HATA-96390 | HDFS-10453 | Çoğaltma arasındaki yarış ve büyük bir kümedeki aynı dosyayı silme nedeniyle ReplicationMonitor iş parçacığı uzun süre takılabilir. |
HATA-96625 | HIVE-16110 | "VectorUDFAdaptor'a geri dönmek yerine "Vectorization: Support 2 Value CASE WHEN" geri dönüşü |
HATA-97109 | HIVE-16757 | Yeni estimateRowCount(RelMetadataQuery...) yerine kullanım dışı getRows() kullanımının ciddi performans etkisi vardır |
HATA-97110 | PHOENIX-3789 | postBatchMutateIndispensably içinde bölgeler arası dizin bakım çağrıları yürütme |
HATA-98833 | YARN-6797 | TimelineWriter POST yanıtını tam olarak kullanmaz |
HATA-98931 | ATLAS-2491 | Hive kancasını Atlas v2 bildirimlerini kullanacak şekilde güncelleştirme |
Olası Veri Kaybı
Hata Kimliği | Apache JIRA | Özet |
---|---|---|
HATA-95613 | HBASE-18808 | BackupLogCleaner#getDeletableFiles() hatasız yapılandırma denetimi |
HATA-97051 | HIVE-17403 | Yönetilmeyen ve işlemsel tablolar için başarısız birleştirme |
HATA-97787 | HIVE-18460 | Sıkıştırıcı, Ork yazıcısına Tablo özelliklerini geçirmiyor |
HATA-97788 | HIVE-18613 | JsonSerDe'yi İKILI türü destekleyecek şekilde genişletme |
Sorgu Hatası
Hata Kimliği | Apache JIRA | Özet |
---|---|---|
HATA-100180 | CALCITE-2232 | Toplama dizinleri ayarlanırken AggregatePullUpConstantsRule'da onaylama hatası |
HATA-100422 | HIVE-19085 | FastHiveDecimal abs(0) ayarı, oturum açma +ve |
HATA-100834 | PHOENIX-4658 | IllegalStateException: requestSeek ReversedKeyValueHeap üzerinde çağrılamıyor |
HATA-102078 | HIVE-17978 | TPCDS sorguları 58 ve 83, vektörleştirmede özel durumlar oluşturur. |
HATA-92483 | HIVE-17900 | Compactor tarafından tetiklenen sütunlardaki istatistikleri analiz etmek, 1 bölüm sütunuyla > hatalı biçimlendirilmiş SQL oluşturur |
HATA-93135 | HIVE-15874, HIVE-18189 | hive.groupby.orderby.position.alias değerini true olarak ayarlarken hive sorgusu yanlış sonuçlar döndürerek |
HATA-93136 | HIVE-18189 | Konuma göre sıralama devre dışı bırakıldığında cbo çalışmıyor |
HATA-93595 | HIVE-12378, HIVE-15883 | Hive eklemesinde HBase eşlenmiş tablo ondalık ve ikili sütunlar için başarısız oldu |
HATA-94007 | PHOENIX-1751, PHOENIX-3112 | Phoenix Sorguları HBase Kısmi satırları nedeniyle Null değerler döndürür |
HATA-94144 | HIVE-17063 | dış tabloya bölüm üzerine yazma ekleme işlemi, önce bölümü bıraktığında başarısız oluyor |
HATA-94280 | HIVE-12785 | Birleşim türüne sahip görünüm ve yapıyı "atamak" için UDF bozuk |
HATA-94505 | PHOENIX-4525 | GroupBy yürütmesinde tamsayı taşması |
HATA-95618 | HIVE-18506 | LlapBaseInputFormat - negatif dizi dizini |
HATA-95644 | HIVE-9152 | CombineHiveInputFormat: Java.lang.IllegalArgumentException özel durumuyla Tez'de Hive sorgusu başarısız oluyor |
HATA-96762 | PHOENIX-4588 | Ayrıca, alt öğelerinin Determinism.PER_INVOCATION varsa, kopya ifadesi |
HATA-97145 | HIVE-12245, HIVE-17829 | HBase destekli tablo için destek sütunu açıklamaları |
HATA-97741 | HIVE-18944 | DPP sırasında gruplandırma kümeleri konumu yanlış ayarlandı |
HATA-98082 | HIVE-18597 | LLAP: API jar'ını her zaman için paketle log4j2 org.apache.log4j |
HATA-99849 | Yok | Dosya sihirbazından yeni tablo oluşturma, varsayılan veritabanını kullanmayı dener |
Güvenlik
Hata Kimliği | Apache JIRA | Özet |
---|---|---|
HATA-100436 | RANGER-2060 |
Knox proxy ile knox-sso ranger için çalışmıyor |
HATA-101038 | SPARK-24062 | Zeppelin %Spark yorumlayıcısı "Bağlantı reddedildi" hatası, "Gizli anahtar belirtilmeli..." HiveThriftServer hatası |
HATA-101359 | ACCUMULO-4056 | Yayınlandığında commons-collection sürümünü 3.2.2 sürümüne güncelleştirin |
HATA-54240 | HIVE-18879 | Classpath'te xercesImpl.jar UDFXPathUtil içindeki katıştırılmış öğeye izin verme seçeneğinin çalışması gerekiyor |
HATA-79059 | OOZIE-3109 | Çıkış günlüğü akışının HTML'ye özgü karakterleri |
HATA-90041 | OOZIE-2723 | JSON.org lisansı artık CatX |
HATA-93754 | RANGER-1943 | Koleksiyon boş veya null olduğunda Ranger Solr yetkilendirmesi atlanır |
HATA-93804 | HIVE-17419 | TABLOYU ÇÖZÜMLE... SÜTUNLAR İçİn İşlem İSTATİSTİkLerİ komutu maskelenmiş tablolar için hesaplanan istatistikleri gösterir |
HATA-94276 | ZEPPELIN-3129 | Zeppelin kullanıcı arabirimi Internet Explorer'da oturumu kapatmıyor |
HATA-95349 | ZOOKEEPER-1256, ZOOKEEPER-1901 | Yükseltme netty |
HATA-95483 | Yok | CVE-2017-15713 için düzeltme |
HATA-95646 | OOZIE-3167 | Oozie 4.3 dalında tomcat sürümünü yükseltme |
HATA-95823 | Yok |
Knox :Yükseltmek Beanutils |
HATA-95908 | RANGER-1960 | HBase kimlik doğrulaması, anlık görüntüyü silmek için tablo ad alanını dikkate almaz |
HATA-96191 | FALCON-2322, FALCON-2323 | Güvenlik açıklarını önlemek için Jackson ve Spring sürümlerini yükseltin |
HATA-96502 | RANGER-1990 | Ranger Yöneticisi'nde Tek yönlü SSL MySQL desteği ekleme |
HATA-96712 | FLUME-3194 | derby'yi en son (1.14.1.0) sürümüne yükseltin |
HATA-96713 | FLUME-2678 | CVE-2014-0107 güvenlik açığını çözmek için xalan'ı 2.7.2 sürümüne yükseltin |
HATA-96714 | FLUME-2050 | 'a log4j2 yükseltme (GA olduğunda) |
HATA-96737 | Yok | Yerel dosyalara erişmek için Java io dosya sistemi yöntemlerini kullanma |
HATA-96925 | Yok | Hadoop'ta Tomcat'i 6.0.48'den 6.0.53'e yükseltme |
HATA-96977 | FLUME-3132 | Tomcat jasper kitaplığı bağımlılıklarını yükseltme |
HATA-97022 | HADOOP-14799, HADOOP-14903, HADOOP-15265 | Nimbus-JOSE-JWT kitaplığını 4.39'un üzerindeki sürümle yükseltme |
HATA-97101 | RANGER-1988 | Güvenli olmayan rastgeleliği düzeltme |
HATA-97178 | ATLAS-2467 | Spring ve nimbus-jose-jwt için bağımlılık yükseltmesi |
HATA-97180 | Yok | Nimbus-jose-jwt'i yükseltme |
HATA-98038 | HIVE-18788 | JDBC PreparedStatement içindeki girişleri temizleme |
HATA-98353 | HADOOP-13707 | "HTTP SPNEGO yapılandırılmamışken kerberos etkinleştirilirse bazı bağlantılara erişilemiyor" |
HATA-98372 | HBASE-13848 | Kimlik Bilgisi Sağlayıcısı API'si aracılığıyla InfoServer SSL parolalarını erişme |
HATA-98385 | ATLAS-2500 | Atlas yanıtına daha fazla üst bilgi ekleyin. |
HATA-98564 | HADOOP-14651 | Tamamhttp sürümü 2.7.5'e güncelleştirin |
HATA-99440 | RANGER-2045 | Açık izin verme ilkesi olmayan Hive tablo sütunları 'desc table' komutuyla listelenir |
HATA-99803 | Yok | Oozie, HBase dinamik sınıf yüklemesini devre dışı bırakmalıdır |
Sebat
Hata Kimliği | Apache JIRA | Özet |
---|---|---|
HATA-100040 | ATLAS-2536 | Atlas Hive Kancasında NPE |
HATA-100057 | HIVE-19251 | LIMIT ile ObjectStore.getNextNotification daha az bellek kullanmalıdır |
HATA-100072 | HIVE-19130 | REPL LOAD uygulanan bırakma bölümü olayı olduğunda NPE oluşturulur. |
HATA-100073 | Yok | veri düğümünden hiveserver çok fazla close_wait bağlantısı |
HATA-100319 | HIVE-19248 | Dosya kopyalama başarısız olursa REPL LOAD hata oluşturmaz. |
HATA-100352 | Yok | CLONE - RM temizleme mantığı /registry znode'sini çok sık tarar |
HATA-100427 | HIVE-19249 | Çoğaltma: WITH yan tümcesi her durumda yapılandırmayı Göreve doğru geçirmiyor |
HATA-100430 | HIVE-14483 | java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException org.apache.orc.impl.TreeReaderFactory$BytesColumnVectorUtil.commonReadByteArrays |
HATA-100432 | HIVE-19219 | İstenen olaylar temizlenirse artımlı REPL DUMP hatası vermelidir. |
HATA-100448 | SPARK-23637, SPARK-23802, SPARK-23809, SPARK-23816, SPARK-23822, SPARK-23823, SPARK-23838, SPARK-23881 |
Spark2 2.3.0+ güncelleştirme (11/4) |
HATA-100740 | HIVE-16107 | JDBC: HttpClient, NoHttpResponseException üzerinde bir kez daha yeniden denemelidir |
HATA-100810 | HIVE-19054 | Hive İşlevleri çoğaltması başarısız oluyor |
HATA-100937 | MAPREDUCE-6889 | MR istemci hizmetlerini kapatmak için job#close API'sini ekleyin. |
HATA-101065 | ATLAS-2587 | Ara sunucu için HA'da /apache_atlas/active_server_info znode için Knox okuma ACL'sini ayarlayın. |
HATA-101093 | STORM-2993 | Zaman döndürme ilkesi kullanıldığında Storm HDFS cıvatası ClosedChannelException oluşturur |
HATA-101181 | Yok | PhoenixStorageHandler, VE koşulunu doğru şekilde işlemez |
HATA-101266 | PHOENIX-4635 | org.apache.phoenix.hive.mapreduce.PhoenixInputFormat içinde HBase Bağlantı sızıntısı |
HATA-101458 | HIVE-11464 | birden çok çıkış varsa köken bilgileri eksik |
HATA-101485 | Yok | hive meta veri deposu thrift api'si yavaş ve istemci zaman aşımına neden oluyor |
HATA-101628 | HIVE-19331 | Buluta hive artımlı çoğaltması başarısız oldu. |
HATA-102048 | HIVE-19381 | Bulutta Hive İşlevi Çoğaltması FunctionTask ile başarısız oluyor |
HATA-102064 | Yok | ReplCopyTask'te Hive Çoğaltma \[ onprem to onprem \] testleri başarısız oldu |
HATA-102137 | HIVE-19423 | ReplCopyTask'te Hive Çoğaltma \[ Onprem to Cloud \] testleri başarısız oldu |
HATA-102305 | HIVE-19430 | HS2 ve hive meta veri deposu OOM dökümleri |
HATA-102361 | Yok | hedef hive kümesine çoğaltılan tek eklemede birden çok ekleme sonucu ( onprem - s3 ) |
HATA-87624 | Yok | Storm olay günlüğünün etkinleştirilmesi çalışanların sürekli olarak ölmesine neden olur |
HATA-88929 | HBASE-15615 | RegionServerCallable için yeniden deneme gerektiğinde yanlış uyku süresi |
HATA-89628 | HIVE-17613 | kısa, aynı iş parçacığı ayırmaları için nesne havuzlarını kaldırma |
HATA-89813 | Yok | SCA: Kod Doğruluğu: Eşitlenmemiş Yöntem Geçersiz Kılmaları Eşitlenmiş Yöntem |
HATA-90437 | ZEPPELIN-3072 | Çok fazla not defteri varsa Zeppelin kullanıcı arabirimi yavaş/yanıt vermiyor olur |
HATA-90640 | HBASE-19065 | HRegion#bulkLoadHFiles() eşzamanlı Region#flush() öğesinin bitmesini beklemelidir |
HATA-91202 | HIVE-17013 | Bir görünüm üzerinde seçmeye bağlı olarak alt sorguyla isteği silme |
HATA-91350 | KNOX-1108 | NiFiHaDispatch yük devredmiyor |
HATA-92054 | HIVE-13120 | ORC bölmeleri oluştururken doA'ları yayma |
HATA-92373 | FALCON-2314 | BeanShell bağımlılığını önlemek için TestNG sürümünü 6.13.1 sürümüne çarpın |
HATA-92381 | Yok | testContainerLogsWithNewAPI ve testContainerLogsWithOldAPI UT başarısız oluyor |
HATA-92389 | STORM-2841 | testNoAcksIfFlushFails UT, NullPointerException ile başarısız oluyor |
HATA-92586 | SPARK-17920, SPARK-20694, SPARK-21642, SPARK-22162, SPARK-22289, SPARK-22373, SPARK-22495, SPARK-22574, SPARK-22591, SPARK-22595, SPARK-22601, SPARK-22603, SPARK-22607, SPARK-22635, SPARK-22637, SPARK-22653, SPARK-22654, SPARK-22686, SPARK-22688, SPARK-22817, SPARK-22862, SPARK-22889, SPARK-22972, SPARK-22975, SPARK-22982, SPARK-22983, SPARK-22984, SPARK-23001, SPARK-23038, SPARK-23095 |
Spark2 Güncel güncelleştirme: 2.2.1 (16 Ocak) |
HATA-92680 | ATLAS-2288 | Hive aracılığıyla hbase tablosu oluşturulduğunda import-hive betiği çalıştırılırken NoClassDefFoundError Özel Durumu |
HATA-92760 | ACCUMULO-4578 | Sıkıştırmayı iptal etme FATE işlemi ad alanı kilidini serbest bırakmıyor |
HATA-92797 | HDFS-10267, HDFS-8496 | Belirli kullanım örneklerinde veri düğümü kilidi çekişmesini azaltma |
HATA-92813 | FLUME-2973 | hdfs havuzundaki kilitlenme |
HATA-92957 | HIVE-11266 | count(*) dış tablolar için tablo istatistiklerine göre yanlış sonuç |
HATA-93018 | ATLAS-2310 | HA'da pasif düğüm isteği yanlış URL kodlamasıyla yeniden yönlendirir |
HATA-93116 | RANGER-1957 | Ranger Usersync, artımlı eşitleme etkinleştirildiğinde kullanıcıları veya grupları düzenli aralıklarla eşitlemiyor. |
HATA-93361 | HIVE-12360 | Sıkıştırılmamış ORC'de koşul gönderimi ile kötü arama |
HATA-93426 | CALCITE-2086 | Büyük Yetkilendirme üst bilgileri nedeniyle belirli durumlarda HTTP/413 |
HATA-93429 | PHOENIX-3240 | Pig yükleyicisinden ClassCastException |
HATA-93485 | Yok | mytestorg.apache.hadoop.hive.ql.metadata.InvalidTableException tablosu alınamıyor: LLAP'deki sütunlarda analiz tablosu çalıştırılırken tablo bulunamadı |
HATA-93512 | PHOENIX-4466 | java.lang.RuntimeException: yanıt kodu 500 - Phoenix sorgu sunucusuna bağlanmak ve verileri yüklemek için spark işi yürütme |
HATA-93550 | Yok | Zeppelin %spark.r, scala sürüm uyuşmazlığı nedeniyle Spark1 ile çalışmıyor |
HATA-93910 | HIVE-18293 | Hive, HiveMetaStore çalıştıran kimliğe ait olmayan bir klasörde yer alan tabloları sıkıştıramıyor |
HATA-93926 | ZEPPELIN-3114 | Not defterleri ve yorumlayıcılar 1d stres testlerinden sonra >zeppelin'e kaydedilmiyor |
HATA-93932 | ATLAS-2320 | classification "*" with query throws 500 Internal server exception. |
HATA-93948 | YARN-7697 | NM, günlük toplamadaki sızıntı nedeniyle OOM ile birlikte düşüyor (bölüm#1) |
HATA-93965 | ATLAS-2229 | DSL araması: dize olmayan sıralama özniteliği özel durum oluşturur |
HATA-93986 | YARN-7697 | NM, günlük toplamadaki sızıntı nedeniyle OOM ile birlikte düşüyor (bölüm#2) |
HATA-94030 | ATLAS-2332 | İç içe koleksiyon veri türüne sahip özniteliklerle tür oluşturma işlemi başarısız oluyor |
HATA-94080 | YARN-3742, YARN-6061 | Her iki RM de güvenli kümede beklemede |
HATA-94081 | HIVE-18384 | Kitaplıkta log4j2.x ConcurrentModificationException |
HATA-94168 | Yok | Yarn RM, Service Registry yanlış durumda hatayla kapanıyor |
HATA-94330 | HADOOP-13190, HADOOP-14104, HADOOP-14814, HDFS-10489, HDFS-11689 | HDFS birden çok için destek vermelidir KMS Uris |
HATA-94345 | HIVE-18429 | Sıkıştırma, çıkış üretmediğinde bir servis talebini işlemelidir |
HATA-94372 | ATLAS-2229 | DSL sorgusu: hive_table adı = ["t1","t2"] geçersiz DSL sorgusu özel durumu oluşturur |
HATA-94381 | HADOOP-13227, HDFS-13054 | RequestHedgingProxyProvider RetryAction sırasını işleme: FAIL < RETRY < FAILOVER_AND_RETRY. |
HATA-94432 | HIVE-18353 | CompactorMR temizlemeyi tetiklemesi için jobclient.close() öğesini çağırmalıdır |
HATA-94575 | SPARK-22587 | fs.defaultFS ve uygulama jar dosyası farklı URL'yse Spark işi başarısız oluyor |
HATA-94791 | SPARK-22793 | Spark Thrift Sunucusu'nda bellek sızıntısı |
HATA-94928 | HDFS-11078 | LazyPersistFileScrubber içindeki NPE düzeltilir |
HATA-95013 | HIVE-18488 | LLAP ORC okuyucularda bazı null denetimler eksik |
HATA-95077 | HIVE-14205 | Hive, AVRO dosya biçiminde birleşim türünü desteklemez |
HATA-95200 | HDFS-13061 | SaslDataTransferClient#checkTrustAndSend kısmen güvenilen bir kanala güvenmemelidir |
HATA-95201 | HDFS-13060 | TrustedChannelResolver için BlacklistBasedTrustedChannelResolver ekleme |
HATA-95284 | HBASE-19395 | [branch-1] TestEndToEndSplitTransaction.testMasterOpsWhileSplitting NPE ile başarısız oluyor |
HATA-95301 | HIVE-18517 | Vektörleştirme: VECTORMapOperator'ı VRB'leri kabul etmek ve LLAP Önbelleğini desteklemek için vektörleştirilmiş bayrağı doğru şekilde denetlemek için düzeltin |
HATA-95542 | HBASE-16135 | Kaldırılan eşlerin rs altındaki PeerClusterZnode hiçbir zaman silinmeyebilir |
HATA-95595 | HIVE-15563 | Gerçek özel durumu ortaya çıkarmak için SQLOperation.runQuery'de Geçersiz İşlem durumu geçiş özel durumunu yoksayın. |
HATA-95596 | YARN-4126, YARN-5750 | TestClientRMService başarısız oluyor |
HATA-96019 | HIVE-18548 | İçeri aktarmayı düzeltme log4j |
HATA-96196 | HDFS-13120 | Anlık görüntü farkları, arayı kaldırdıktan sonra bozulabilir |
HATA-96289 | HDFS-11701 | Çözümlenmemiş Ana Bilgisayardan NPE kalıcı DFSInputStream hatalarına neden oluyor |
HATA-96291 | STORM-2652 | JmsSpout open yönteminde özel durum oluştu |
HATA-96363 | HIVE-18959 | LLAP içinde ek iş parçacığı havuzu oluşturmaktan kaçının |
HATA-96390 | HDFS-10453 | ReplicationMonitor iş parçacığı, büyük bir kümede aynı dosyanın çoğaltılması ve silinmesi arasındaki yarış nedeniyle uzun süre takılabilir. |
HATA-96454 | YARN-4593 | AbstractService.getConfig() Dosyasında Kilitlenme |
HATA-96704 | FALCON-2322 | SubmitAndSchedule akışı sırasında ClassCastException |
HATA-96720 | KAYDıRıCı-1262 | Kaydırıcı functest'leri ortamda başarısız oluyor Kerberized |
HATA-96931 | SPARK-23053, SPARK-23186, SPARK-23230, SPARK-23358, SPARK-23376, SPARK-23391 | Güncel güncelleştirme Spark2 (19 Şubat) |
HATA-97067 | HIVE-10697 | ObjectInspectorConvertors#UnionConvertor hatalı dönüştürme yapıyor |
HATA-97244 | KNOX-1083 | HttpClient varsayılan zaman aşımı mantıklı bir değer olmalıdır |
HATA-97459 | ZEPPELIN-3271 | Zamanlayıcıyı devre dışı bırakma seçeneği |
HATA-97511 | KNOX-1197 | Authentication=Anonim hizmette olduğunda AnonymousAuthFilter eklenmez |
HATA-97601 | HIVE-17479 | Hazırlama dizinleri güncelleştirme/silme sorguları için temizlenmiyor |
HATA-97605 | HIVE-18858 | MR işi gönderilirken iş yapılandırmasındaki sistem özellikleri çözümlenmiyor |
HATA-97674 | OOZIE-3186 | Oozie, jceks://file/ kullanarak bağlı yapılandırmayı kullanamıyor... |
HATA-97743 | Yok | storm topolojisi dağıtılırken java.lang.NoClassDefFoundError özel durumu |
HATA-97756 | PHOENIX-4576 | LocalIndexSplitMergeIT testlerinin başarısız olduğunu düzeltme |
HATA-97771 | HDFS-11711 | DN , "Çok fazla açık dosya" Özel Durumu'nda bloğu silmemelidir |
HATA-97869 | KNOX-1190 |
Knox Google OIDC için SSO desteği bozuk. |
HATA-97879 | PHOENIX-4489 | Phoenix MR Jobs'da HBase Bağlantı sızıntısı |
HATA-98392 | RANGER-2007 | ranger-tagsync'in Kerberos bileti yenilenemiyor |
HATA-98484 | Yok | Buluta Hive Artımlı Çoğaltma çalışmıyor |
HATA-98533 | HBASE-19934, HBASE-20008 | Boş işaretçi özel durumu nedeniyle HBase anlık görüntü geri yüklemesi başarısız oluyor |
HATA-98555 | PHOENIX-4662 | Önbellekteki TableResultIterator.java nullPointerException yeniden gönderildi |
HATA-98579 | HBASE-13716 | Hadoop'un FSConstants'larını kullanmayı durdurma |
HATA-98705 | KNOX-1230 | Url Mangling'e neden olan Knox birçok Eşzamanlı İstek |
HATA-98983 | KNOX-1108 | NiFiHaDispatch yük devredmiyor |
HATA-99107 | HIVE-19054 | İşlev çoğaltması kök olarak "hive.repl.replica.functions.root.dir" kullanacaktır |
HATA-99145 | RANGER-2035 | Oracle arka ucu ile boş implClass ile servicedef'lere erişim hataları |
HATA-99160 | KAYDıRıCı-1259 | Kaydırıcı çok girişli ortamlarda çalışmıyor |
HATA-99239 | ATLAS-2462 | Tüm tablolar için Sqoop içeri aktarma komutunda tablo sağlanmayan NPE oluşturur |
HATA-99301 | ATLAS-2530 | hive_process ve hive_column_lineage ad özniteliğinin başındaki yeni satır |
HATA-99453 | HIVE-19065 | Meta veri deposu istemci uyumluluk denetimi syncMetaStoreClient içermelidir |
HATA-99521 | Yok | Yineleyiciler yeniden kanıtlandığında HashJoin için ServerCache yeniden oluşturulmaz |
HATA-99590 | PHOENIX-3518 | RenewLeaseTask'te Bellek Sızıntısı |
HATA-99618 | SPARK-23599, SPARK-23806 |
Spark2 2.3.0+ güncelleştirme (3/28) |
HATA-99672 | ATLAS-2524 | V2 bildirimleriyle Hive kancası - 'farklı görünümü değiştirme' işleminin yanlış işlenmesi |
HATA-99809 | HBASE-20375 | hbase-spark modülünde getCurrentUserCredentials kullanımını kaldırma |
Desteklenebilirlik
Hata Kimliği | Apache JIRA | Özet |
---|---|---|
HATA-87343 | HIVE-18031 | Alter Database işlemi için çoğaltma desteği. |
HATA-91293 | RANGER-2060 |
Knox proxy ile knox-sso ranger için çalışmıyor |
HATA-93116 | RANGER-1957 | Ranger Usersync, artımlı eşitleme etkinleştirildiğinde kullanıcıları veya grupları düzenli aralıklarla eşitlemiyor. |
HATA-93577 | RANGER-1938 | Denetim için Solr kurulumu DocValues'u etkili bir şekilde kullanmıyor |
HATA-96082 | RANGER-1982 | Ranger Yöneticisi ve Ranger'ın Analiz Ölçümü için Hata İyileştirmesi Kms |
HATA-96479 | HDFS-12781 | Aşağıdan sonra Datanode , Namenode Kullanıcı Arabirimi Datanode sekmesinde uyarı iletisi oluşturulur. |
HATA-97864 | HIVE-18833 | "Orcfile olarak dizine ekle" durumunda Otomatik Birleştirme başarısız oluyor |
HATA-98814 | HDFS-13314 | FsImage bozulması algılarsa NameNode isteğe bağlı olarak çıkmalıdır |
Yükselt
Hata Kimliği | Apache JIRA | Özet |
---|---|---|
HATA-100134 | SPARK-22919 | "Bump Apache httpclient sürümleri" geri döndürülür |
HATA-95823 | Yok |
Knox :Yükseltmek Beanutils |
HATA-96751 | KNOX-1076 | nimbus-jose-jwt değerini 4.41.2 olarak güncelleştirin |
HATA-97864 | HIVE-18833 | "Orcfile olarak dizine ekle" durumunda Otomatik Birleştirme başarısız oluyor |
HATA-99056 | HADOOP-13556 | Configuration.getPropsWithPrefix öğesini yineleyici yerine getProps kullanacak şekilde değiştirin |
HATA-99378 | ATLAS-2461, ATLAS-2554 | Titan graph DB'de Atlas verilerini dışarı aktarmak için geçiş yardımcı programı |
Kullanılabilirlik
Hata Kimliği | Apache JIRA | Özet |
---|---|---|
HATA-100045 | HIVE-19056 | ORC dosyasında 0 satır olduğunda FixAcidKeyIndex'te IllegalArgumentException |
HATA-100139 | KNOX-1243 | Hizmette Yapılandırılan gerekli DN'leri KnoxToken normalleştirme |
HATA-100570 | ATLAS-2557 | UGI'den gelen gruplar yanlış ayarlandığında veya boş olmadığında hadoop ldap gruplarına izin vermek lookup için düzeltme |
HATA-100646 | ATLAS-2102 | Atlas Kullanıcı Arabirimi Geliştirmeleri: Arama sonuçları sayfası |
HATA-100737 | HIVE-19049 | Alter tablosu için destek ekleme Druid için sütun ekleme |
HATA-100750 | KNOX-1246 | Ranger için en son yapılandırmaları desteklemek için içindeki Knox hizmet yapılandırmasını güncelleştirin. |
HATA-100965 | ATLAS-2581 | V2 Hive kanca bildirimleriyle regresyon: Tabloyu farklı bir veritabanına taşıma |
HATA-84413 | ATLAS-1964 | Kullanıcı arabirimi: Search tablosunda sütunları sıralama desteği |
HATA-90570 | HDFS-11384, HDFS-12347 | NameNode'un rpc'sini önlemek için dengeleyicinin getBlocks çağrılarını dağıtma seçeneği ekleyin. CallQueueLength ani artışı |
HATA-90584 | HBASE-19052 | FixedFileTrailer, branch-1.x içindeki CellComparatorImpl sınıfını tanımalıdır |
HATA-90979 | KNOX-1224 |
Knox
HADispatcher HA'da Atlas'ı desteklemek için ara sunucu. |
HATA-91293 | RANGER-2060 |
Knox knox-sso ile proxy ranger için çalışmıyor |
HATA-92236 | ATLAS-2281 | Etiket/Tür özniteliği filtre sorgularını null/null olmayan filtrelerle kaydetme. |
HATA-92238 | ATLAS-2282 | Kaydedilen sık kullanılan arama yalnızca 25'in üzerinde sık kullanılan arama olduğunda oluşturulduktan sonra yenilemede görünür. |
HATA-92333 | ATLAS-2286 | Önceden oluşturulmuş 'kafka_topic' türü 'topic' özniteliğini benzersiz olarak bildirmemelidir |
HATA-92678 | ATLAS-2276 | hdfs_path tür varlığı için yol değeri hive-bridge'den küçük harfe ayarlanır. |
HATA-93097 | RANGER-1944 | Yönetici Denetimi için eylem filtresi çalışmıyor |
HATA-93135 | HIVE-15874, HIVE-18189 | hive.groupby.orderby.position.alias değerini true olarak ayarlarken hive sorgusu yanlış sonuçlar döndürerek |
HATA-93136 | HIVE-18189 | Konuma göre sıralama devre dışı bırakıldığında cbo çalışmıyor |
HATA-93387 | HIVE-17600 | OrcFile'ın "enforceBufferSize" kullanıcı tarafından ayarlanabilir olmasını sağlayın. |
HATA-93495 | RANGER-1937 | Ranger tagsync , Atlas içeri aktarma özelliğini desteklemek için ENTITY_CREATE bildirimi işlemelidir |
HATA-93512 | PHOENIX-4466 | java.lang.RuntimeException: yanıt kodu 500 - Phoenix sorgu sunucusuna bağlanmak ve verileri yüklemek için spark işi yürütme |
HATA-93801 | HBASE-19393 | SSL kullanarak HBase kullanıcı arabirimine erişirken HTTP 413 FULL head. |
HATA-93804 | HIVE-17419 | TABLOYU ÇÖZÜMLE... SÜTUNLAR İçİn İşlem İSTATİSTİkLerİ komutu maskelenmiş tablolar için hesaplanan istatistikleri gösterir |
HATA-93932 | ATLAS-2320 | classification "*" with query throws 500 Internal server exception. |
HATA-93933 | ATLAS-2286 | Önceden oluşturulmuş 'kafka_topic' türü 'topic' özniteliğini benzersiz olarak bildirmemelidir |
HATA-93938 | ATLAS-2283, ATLAS-2295 | Sınıflandırmalar için kullanıcı arabirimi güncelleştirmeleri |
HATA-93941 | ATLAS-2296, ATLAS-2307 | İsteğe bağlı olarak alt tür varlıklarını ve alt sınıflandırma türlerini dışlamak için temel arama iyileştirmesi |
HATA-93944 | ATLAS-2318 | Kullanıcı arabirimi: Alt etikete iki kez tıklandığında üst etiket seçilir |
HATA-93946 | ATLAS-2319 | Kullanıcı arabirimi: Hem Düz hem de Ağaç yapısındaki etiket listesinde 25'ten fazla konumda bulunan bir etiketi silme, etiketi listeden kaldırmak için yenileme gerektirir. |
HATA-93977 | HIVE-16232 | QuotedIdentifier'da sütun için destek istatistikleri hesaplaması |
HATA-94030 | ATLAS-2332 | İç içe koleksiyon veri türüne sahip özniteliklerle tür oluşturma işlemi başarısız oluyor |
HATA-94099 | ATLAS-2352 | Atlas sunucusu Kerberos DelegationToken için geçerliliği belirtmek için yapılandırma sağlamalıdır |
HATA-94280 | HIVE-12785 | Birleşim türüne sahip görünüm ve yapıyı "atamak" için UDF bozuk |
HATA-94332 | SQOOP-2930 | Sqoop job exec kaydedilen iş genel özelliklerini geçersiz kılmaz |
HATA-94428 | Yok |
Dataplane Profil Oluşturucu Aracısı REST API Knox desteği |
HATA-94514 | ATLAS-2339 | Kullanıcı Arabirimi: Temel arama sonucu görünümündeki "sütunlarda" yapılan değişiklikler DSL'yi de etkiler. |
HATA-94515 | ATLAS-2169 | Sabit silme yapılandırıldığında silme isteği başarısız oluyor |
HATA-94518 | ATLAS-2329 | Kullanıcı yanlış olan başka bir etikete tıklarsa Atlas Kullanıcı Arabirimi Birden Çok Vurgulama görünür |
HATA-94519 | ATLAS-2272 | Arama API'sini kaydet'i kullanarak sürüklenen sütunların durumunu kaydedin. |
HATA-94627 | HIVE-17731 | HIVE-11985'e dış kullanıcılar için geriye dönük compat seçenek ekleme |
HATA-94786 | HIVE-6091 | Bağlantı oluşturma/kapatma için boş pipeout dosyalar oluşturulur |
HATA-94793 | HIVE-14013 | Açıklama tablosu unicode'un düzgün şekilde gösterilmediği |
HATA-94900 | OOZIE-2606, OOZIE-2658, OOZIE-2787, OOZIE-2802 | Spark 2.0'ı Oozie ile düzeltmek için spark.yarn.jars'ı ayarlama |
HATA-94901 | HBASE-19285 | Tablo başına gecikme süresi histogramları ekleme |
HATA-94908 | ATLAS-1921 | Kullanıcı arabirimi: Varlık ve özellik özniteliklerini kullanarak arama yapma: Kullanıcı arabirimi aralık denetimi gerçekleştirmez ve integral ve float veri türleri için sınır dışı değerlerin sağlanmasına izin verir. |
HATA-95086 | RANGER-1953 | kullanıcı grubu sayfa listesinde iyileştirme |
HATA-95193 | KAYDıRıCı-1252 | Kaydırıcı aracısı Python 2.7.5-58 ile SSL doğrulama hatalarıyla başarısız oluyor |
HATA-95314 | YARN-7699 | queueUsagePercentage, REST api çağrısı için getApp INF olarak geliyor |
HATA-95315 | HBASE-13947, HBASE-14517, HBASE-17931 | Sistem tablolarını en yüksek sürüme sahip sunuculara atama |
HATA-95392 | ATLAS-2421 | V2 veri yapılarını desteklemek için bildirim güncelleştirmeleri |
HATA-95476 | RANGER-1966 | İlke altyapısı başlatma bazı durumlarda bağlam zenginleştiricileri oluşturmaz |
HATA-95512 | HIVE-18467 | tüm ambar dökümü / load + veritabanı olaylarını oluşturma/bırakma desteği |
HATA-95593 | Yok | Oozie DB yardımcı programlarını oluşturmayı destekleyecek Spark2 sharelib şekilde genişletme |
HATA-95595 | HIVE-15563 | Gerçek özel durumu ortaya çıkarmak için SQLOperation.runQuery'de Geçersiz İşlem durumu geçiş özel durumunu yoksayın. |
HATA-95685 | ATLAS-2422 | Dışarı Aktarma: Tür tabanlı Dışarı Aktarma desteği |
HATA-95798 | PHOENIX-2714, PHOENIX-2724, PHOENIX-3023, PHOENIX-3040 | Sorguları seri olarak yürütmek için kılavuzposts kullanmayın |
HATA-95969 | HIVE-16828, HIVE-17063, HIVE-18390 | Bölümlenmiş görünüm FAILED: IndexOutOfBoundsException Index: 1, Size: 1 ile başarısız oluyor |
HATA-96019 | HIVE-18548 | İçeri aktarmayı düzeltme log4j |
HATA-96288 | HBASE-14123, HBASE-14135, HBASE-17850 | Backport HBase Yedekleme/Geri Yükleme 2.0 |
HATA-96313 | KNOX-1119 |
Pac4J OAuth/OpenID Sorumlusu yapılandırılabilir olmalıdır |
HATA-96365 | ATLAS-2442 | Varlık kaynağında salt okunur izni olan kullanıcı temel arama gerçekleştiremiyor |
HATA-96479 | HDFS-12781 | Aşağıdan sonra Datanode , Namenode Kullanıcı Arabirimi Datanode sekmesinde uyarı iletisi oluşturulur. |
HATA-96502 | RANGER-1990 | Ranger Yöneticisi'nde Tek yönlü SSL MySQL desteği ekleme |
HATA-96718 | ATLAS-2439 | Sqoop kancasını V2 bildirimlerini kullanacak şekilde güncelleştirme |
HATA-96748 | HIVE-18587 | insert DML olayı dizinlerde sağlama toplamı hesaplamaya çalışabilir |
HATA-96821 | HBASE-18212 | Yerel dosya sistemiyle tek başına modda HBase günlükleri Uyarı iletisi: org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream sınıfında 'unbuffer' yöntemi çağrılamadı |
HATA-96847 | HIVE-18754 | REPL STATUS , 'with' yan tümcesini desteklemelidir |
HATA-96873 | ATLAS-2443 | Giden DELETE iletilerinde gerekli varlık özniteliklerini yakalama |
HATA-96880 | SPARK-23230 | Hive.default.fileformat başka tür dosya türleriyse, tablo oluşturma textfile hataya serde neden olur |
HATA-96911 | OOZIE-2571, OOZIE-2792, OOZIE-2799, OOZIE-2923 | Spark seçeneklerini ayrıştırma iyileştirme |
HATA-97100 | RANGER-1984 | HBase denetim günlüğü kayıtları, erişilen sütunla ilişkili tüm etiketleri göstermeyebilir |
HATA-97110 | PHOENIX-3789 | postBatchMutateIndispensably içinde bölgeler arası dizin bakım çağrıları yürütme |
HATA-97145 | HIVE-12245, HIVE-17829 | HBase destekli tablo için destek sütunu açıklamaları |
HATA-97409 | HADOOP-15255 | LdapGroupsMapping'te grup adları için Büyük/Küçük harf dönüştürme desteği |
HATA-97535 | HIVE-18710 | inheritPerms'i Hive 2.X'te ACID'e genişletme |
HATA-97742 | OOZIE-1624 | JAR'ler için sharelib dışlama deseni |
HATA-97744 | PHOENIX-3994 | Dizin RPC önceliği hala hbase-site.xml denetleyici fabrikası özelliğine bağlıdır |
HATA-97787 | HIVE-18460 | Sıkıştırıcı, Ork yazıcısına Tablo özelliklerini geçirmiyor |
HATA-97788 | HIVE-18613 | JsonSerDe'yi İKILI türü destekleyecek şekilde genişletme |
HATA-97899 | HIVE-18808 | İstatistik güncelleştirmesi başarısız olduğunda sıkıştırmayı daha sağlam hale getirin |
HATA-98038 | HIVE-18788 | JDBC PreparedStatement içindeki girişleri temizleme |
HATA-98383 | HIVE-18907 | HIVE-18817'den asit anahtar dizini sorununu düzeltmek için yardımcı program oluşturma |
HATA-98388 | RANGER-1828 | İyi kodlama uygulaması-ranger'da daha fazla üst bilgi ekleme |
HATA-98392 | RANGER-2007 | ranger-tagsync'in Kerberos bileti yenilenemiyor |
HATA-98533 | HBASE-19934, HBASE-20008 | Boş işaretçi özel durumu nedeniyle HBase anlık görüntü geri yüklemesi başarısız oluyor |
HATA-98552 | HBASE-18083, HBASE-18084 | HFileCleaner'da büyük/küçük dosya temiz iş parçacığı numarasını yapılandırılabilir hale getirme |
HATA-98705 | KNOX-1230 | Url Mangling'e neden olan Knox birçok Eşzamanlı İstek |
HATA-98711 | Yok | NiFi dağıtımı, service.xml değişiklik yapmadan iki yönlü SSL kullanamaz |
HATA-98880 | OOZIE-3199 | Sistem özelliği kısıtlamasının yapılandırılabilir olmasına izin ver |
HATA-98931 | ATLAS-2491 | Hive kancasını Atlas v2 bildirimlerini kullanacak şekilde güncelleştirme |
HATA-98983 | KNOX-1108 | NiFiHaDispatch yük devredmiyor |
HATA-99088 | ATLAS-2511 | Hive'dan Atlas'a seçmeli olarak veritabanı/tablo aktarma seçenekleri sağlama |
HATA-99154 | OOZIE-2844, OOZIE-2845, OOZIE-2858, OOZIE-2885 | Spark sorgusu "java.io.FileNotFoundException: hive-site.xml (İzin reddedildi)" özel durumuyla başarısız oldu |
HATA-99239 | ATLAS-2462 | Tüm tablolar için Sqoop içeri aktarma komutunda tablo sağlanmayan NPE oluşturur |
HATA-99636 | KNOX-1238 | Ağ Geçidi için Özel Güven Deposu Ayarlarını Düzeltme |
HATA-99650 | KNOX-1223 | Zeppelin'in proxy'si Knox /api/ticket'ı beklendiği gibi yeniden yönlendirmez |
HATA-99804 | OOZIE-2858 | HiveMain, ShellMain ve SparkMain özelliklerin ve yapılandırma dosyalarının üzerine yerel olarak yazmamalıdır |
HATA-99805 | OOZIE-2885 | Spark eylemlerini çalıştırmanın sınıf yolu üzerinde Hive'a ihtiyacı olmamalıdır |
HATA-99806 | OOZIE-2845 | HiveConf'ta değişken ayarlayan yansıma tabanlı kodu değiştirme |
HATA-99807 | OOZIE-2844 | .properties eksik veya okunabilir olmadığında Oozie eylemlerinin log4j kararlılığını artırın |
RMP-9995 | AMBARI-22222 | Yerel diskte /apps/druid yerine /var/druid dizinini kullanmak için druid'yi değiştirin |
Davranış değişiklikleri
Apache Bileşeni | Apache JIRA | Özet | Ayrıntılar |
---|---|---|---|
Spark 2.3 | Yok | Apache Spark sürüm notlarında belgelendiği gibi değişiklikler | - Bir "Kullanımdan kaldırma" belgesi ve "Davranış değişikliği" kılavuzu vardır, https://spark.apache.org/releases/spark-release-2-3-0.html#deprecations - SQL bölümü için ayrıntılı bir "Geçiş" kılavuzu daha vardır (2.2'den 2.3'e), https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#upgrading-from-spark-sql-22-to-23| |
Spark | HIVE-12505 | Spark işi başarıyla tamamlanır ancak HDFS disk kotası dolu hatası var |
Senaryo: Komutunu çalıştıran kullanıcının Çöp Kutusu klasöründe bir kota ayarlandığında insert komutunun üzerine yazılıyor . Önceki Davranış: İş, verileri Çöp Sepeti'ne taşıyamasa da başarılı olur. Sonuç, tabloda daha önce var olan bazı verileri yanlışlıkla içerebilir. Yeni Davranış: Çöp Kutusu klasörüne taşıma işlemi başarısız olduğunda dosyalar kalıcı olarak silinir. |
Kafka 1.0 | Yok | Apache Spark sürüm notlarında belgelendiği gibi değişiklikler | https://kafka.apache.org/10/documentation.html#upgrade_100_notable |
Hive/ Ranger | INSERT OVERWRITE için gereken başka bir ranger hive ilkesi |
Senaryo: INSERT OVERWRITE için gereken başka bir ranger hive ilkesi Önceki davranış: Hive INSERT OVERWRITE sorguları her zamanki gibi başarılı olur. Yeni davranış: HDP-2.6.x sürümüne yükselttikten sonra Hive INSERT OVERWRITE sorguları beklenmedik şekilde başarısız oluyor ve şu hatayla karşılanıyor: Deyim derlenirken hata oluştu: FAILED: HiveAccessControlException İzin reddedildi: kullanıcı jdoe'su /tmp/*(state=42000,code=40000) üzerinde YAZMA ayrıcalığına sahip değil HDP-2.6.0 itibarıyla Hive INSERT OVERWRITE sorguları, kullanıcıya HDFS ilkesi aracılığıyla yazma ayrıcalığı verilmiş olsa bile yazma işlemlerine izin vermek için Ranger URI ilkesi gerektirir. Geçici Çözüm/Beklenen Müşteri Eylemi: 1. Hive deposu altında yeni bir ilke oluşturun. 2. Veritabanı'nı gördüğünüz açılan listede URI'yi seçin. 3. Yolu güncelleştirin (Örnek: /tmp/*) 4. Kullanıcıları ve grubu ekleyin ve kaydedin. 5. Ekleme sorgusunu yeniden deneyin. |
|
HDFS | Yok | HDFS birden çok için destek vermelidir KMS Uris |
Önceki Davranış: KMS sağlayıcı yolunu yapılandırmak için dfs.encryption.key.provider.uri özelliği kullanıldı. Yeni Davranış: kms sağlayıcı yolunu yapılandırmak için dfs.encryption.key.provider.uri artık hadoop.security.key.provider.path yerine kullanım dışı bırakılmıştır. |
Zeplin | ZEPPELIN-3271 | Zamanlayıcıyı devre dışı bırakma seçeneği |
Etkilenen Bileşen: Zeppelin-Server Önceki Davranış: Zeppelin'in önceki sürümlerinde zamanlayıcıyı devre dışı bırakma seçeneği yoktu. Yeni Davranış: Varsayılan olarak, varsayılan olarak devre dışı bırakılacağı için kullanıcılar artık zamanlayıcıyı görmez. Geçici çözüm/Beklenen Müşteri Eylemi: Zamanlayıcıyı etkinleştirmek istiyorsanız Ambari'deki Zeppelin ayarlarında özel zeppelin sitesinin altına true değeriyle azeppelin.notebook.cron.enable eklemeniz gerekir. |
Bilinen sorunlar
ADLS 2 . Nesil ile HDInsight tümleştirmesi Kullanıcı dizinleri ve izinleriyle Azure Data Lake Storage 2. Nesil kullanan HDInsight ESP kümelerinde iki sorun vardır:
Kullanıcıların giriş dizinleri Baş Düğüm 1'de oluşturulmuyor. Geçici bir çözüm olarak, dizinleri el ile oluşturun ve sahipliğini ilgili kullanıcının UPN'sine değiştirir.
/hdp dizinindeki izinler şu anda 751 olarak ayarlanmadı. Bunun şu şekilde ayarlanması gerekir:
chmod 751 /hdp chmod –R 755 /hdp/apps
Spark 2.3
[SPARK-23523][SQL] OptimizeMetadataOnlyQuery kuralının neden olduğu yanlış sonuç
[SPARK-23406] Akış akışı kendi kendine birleşimlerindeki hatalar
Azure Data Lake Storage (2. Nesil) kümenin varsayılan depolama alanı olduğunda Spark örnek not defterleri kullanılamaz.
Kurumsal Güvenlik Paketi
- Spark Thrift Server, ODBC istemcilerinden gelen bağlantıları kabul etmez.
Geçici çözüm adımları:
- Küme oluşturulduktan sonra yaklaşık 15 dakika bekleyin.
- ranger kullanıcı arabiriminde hivesampletable_policy olup olmadığını denetleyin.
- Spark hizmetini yeniden başlatın. STS bağlantısı şimdi çalışmalıdır.
- Spark Thrift Server, ODBC istemcilerinden gelen bağlantıları kabul etmez.
Geçici çözüm adımları:
Ranger hizmet denetimi hatası için geçici çözüm
RANGER-1607: Önceki HDP sürümlerinden HDP 2.6.2'ye yükseltirken Ranger hizmet denetimi hatası için geçici çözüm.
Not
Yalnızca Ranger SSL etkin olduğunda.
Bu sorun, Ambari aracılığıyla önceki HDP sürümlerinden HDP-2.6.1'e yükseltmeye çalışırken ortaya çıkar. Ambari, Ambari'de Ranger hizmetine hizmet denetimi yapmak için curl çağrısı kullanır. Ambari tarafından kullanılan JDK sürümü JDK-1.7 ise curl çağrısı aşağıdaki hatayla başarısız olur:
curl: (35) error:14077410:SSL routines:SSL23_GET_SERVER_HELLO:sslv3 alert handshake failure
Bu hatanın nedeni Ranger'da kullanılan tomcat sürümünün Tomcat-7.0.7* olmasıdır. JDK-1.7 kullanımı, Tomcat-7.0.7* içinde sağlanan varsayılan şifrelemelerle çakıştırılır.
Bu sorunu iki yolla çözebilirsiniz:
Ambari'de kullanılan JDK'yi JDK-1.7'den JDK-1.8'e güncelleştirin (Ambari Başvuru Kılavuzu'nda JDK Sürümünü Değiştirme bölümüne bakın).
JDK-1.7 ortamını desteklemeye devam etmek istiyorsanız:
Ambari Ranger yapılandırmanızdaki ranger-admin-site bölümüne ranger.tomcat.ciphers özelliğini aşağıdaki değerle ekleyin:
SSL_RSA_WITH_RC4_128_MD5, SSL_RSA_WITH_RC4_128_SHA, TLS_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA SSL_RSA_WITH_3DES_EDE_CBC_SHA
Ortamınız Ranger-KMS için yapılandırılmışsa Ambari Ranger yapılandırmanızda ranger.tomcat.ciphers özelliğini Ambari Ranger yapılandırmanızda yer alan theranger-kms-site bölümüne aşağıdaki değerle ekleyin:
SSL_RSA_WITH_RC4_128_MD5, SSL_RSA_WITH_RC4_128_SHA, TLS_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA SSL_RSA_WITH_3DES_EDE_CBC_SHA
Not
Not edilen değerler çalışma örnekleridir ve ortamınızı göstermeyebilir. Bu özellikleri ayarlama yönteminizin ortamınızın yapılandırma biçimiyle eşleştiğinden emin olun.
RangerUI: İlke formuna girilen ilke koşulu metninin kaçışı
Etkilenen Bileşen: Ranger
Sorunun Açıklaması
Kullanıcı özel ilke koşullarıyla ilke oluşturmak isterse ve ifade veya metin özel karakterler içeriyorsa, ilke zorlaması çalışmaz. İlke veritabanına kaydedilmeden önce özel karakterler ASCII'ye dönüştürülür.
Özel Karakterler: & <> " ' '
Örneğin, ilke kaydedildikten sonra tags.attributes['type']='abc' koşul aşağıdakine dönüştürülür.
tags.attds[' dsds']=' cssdfs'
İlkeyi düzenleme modunda açarak bu karakterlerle ilke koşulunu görebilirsiniz.
Geçici çözüm
Seçenek 1: Ranger REST API aracılığıyla ilke oluşturma/güncelleştirme
REST URL: http://< host>:6080/service/plugins/policies
İlke koşuluyla ilke oluşturma:
Aşağıdaki örnek etiketleri 'tags-test' olarak oluşturacak ve select, update, create, drop, alter, index, lock, all gibi tüm hive bileşeni izinlerini seçerek ilke koşulu astags.attr['type']=='abc' olan 'public' grubuna atayacaktır.
Örnek:
curl -H "Content-Type: application/json" -X POST http://localhost:6080/service/plugins/policies -u admin:admin -d '{"policyType":"0","name":"P100","isEnabled":true,"isAuditEnabled":true,"description":"","resources":{"tag":{"values":["tags-test"],"isRecursive":"","isExcludes":false}},"policyItems":[{"groups":["public"],"conditions":[{"type":"accessed-after-expiry","values":[]},{"type":"tag-expression","values":["tags.attr['type']=='abc'"]}],"accesses":[{"type":"hive:select","isAllowed":true},{"type":"hive:update","isAllowed":true},{"type":"hive:create","isAllowed":true},{"type":"hive:drop","isAllowed":true},{"type":"hive:alter","isAllowed":true},{"type":"hive:index","isAllowed":true},{"type":"hive:lock","isAllowed":true},{"type":"hive:all","isAllowed":true}]}],"denyPolicyItems":[],"allowExceptions":[],"denyExceptions":[],"service":"tagdev"}'
Mevcut ilkeyi ilke koşuluyla güncelleştirin:
Aşağıdaki örnek ilkeyi 'tags-test' olarak etiketlerle güncelleştirir ve select, update, create, drop, alter, index, lock, all gibi tüm hive bileşeni izinlerini seçerek ilke koşulunu astags.attr['type']=='abc' olan 'public' grubuna atar.
REST URL: http://< host-name>:6080/service/plugins/policies/<policy-id>
Örnek:
curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT http://localhost:6080/service/plugins/policies/18 -u admin:admin -d '{"id":18,"guid":"ea78a5ed-07a5-447a-978d-e636b0490a54","isEnabled":true,"createdBy":"Admin","updatedBy":"Admin","createTime":1490802077000,"updateTime":1490802077000,"version":1,"service":"tagdev","name":"P0101","policyType":0,"description":"","resourceSignature":"e5fdb911a25aa7f77af5a9546938d9ed","isAuditEnabled":true,"resources":{"tag":{"values":["tags"],"isExcludes":false,"isRecursive":false}},"policyItems":[{"accesses":[{"type":"hive:select","isAllowed":true},{"type":"hive:update","isAllowed":true},{"type":"hive:create","isAllowed":true},{"type":"hive:drop","isAllowed":true},{"type":"hive:alter","isAllowed":true},{"type":"hive:index","isAllowed":true},{"type":"hive:lock","isAllowed":true},{"type":"hive:all","isAllowed":true}],"users":[],"groups":["public"],"conditions":[{"type":"ip-range","values":["tags.attributes['type']=abc"]}],"delegateAdmin":false}],"denyPolicyItems":[],"allowExceptions":[],"denyExceptions":[],"dataMaskPolicyItems":[],"rowFilterPolicyItems":[]}'
Seçenek 2: JavaScript değişikliklerini uygulama
JS dosyasını güncelleştirme adımları:
/usr/hdp/current/ranger-admin altında PermissionList.js dosyasını öğrenin
renderPolicyCondtion işlevinin tanımını bulun (satır no: 404).
Bu işlevden şu satırı kaldırın; örneğin görüntüleme işlevinin altında (satır no: 434)
val = _.escape(val);//Satır No:460
Yukarıdaki satırı kaldırdıktan sonra Ranger kullanıcı arabirimi, özel karakterler içerebilen ilke koşuluna sahip ilkeler oluşturmanıza olanak sağlar ve ilke değerlendirmesi aynı ilke için başarılı olur.
ADLS 2. Nesil ile HDInsight Tümleştirmesi: ESP kümeleri 1 ile ilgili kullanıcı dizinleri ve izin sorunu . Kullanıcıların giriş dizinleri Baş Düğüm 1'de oluşturulmuyor. Geçici çözüm, bunları el ile oluşturmak ve sahipliğini ilgili kullanıcının UPN'sine değiştirmektir. 2. /hdp üzerindeki izinler şu anda 751 olarak ayarlanmadı. Bunun bir chmod 751 /hdp b. chmod –R 755 /hdp/apps olarak ayarlanması gerekir
Kullanımdan kalkma
OMS Portalı: OMS portalına işaret eden HDInsight kaynak sayfasından bağlantıyı kaldırdık. Azure İzleyici günlükleri başlangıçta yapılandırmasını yönetmek ve toplanan verileri analiz etmek için OMS portalı adlı kendi portalını kullandı. Bu portaldaki tüm işlevler, geliştirilmeye devam edeceği Azure portalına taşındı. HDInsight, OMS portalı desteğini kullanım dışı bırakmıştır. Müşteriler Azure portalında HDInsight Azure İzleyici günlükleri tümleştirmesi kullanır.
Yükseltme
Bu özelliklerin tümü HDInsight 3.6'da kullanılabilir. Spark, Kafka ve R Server'ın (Machine Learning Services) en son sürümünü almak için HDInsight 3.6 kümesi oluşturduğunuzda Spark, Kafka, ML Services sürümünü seçin. ADLS için destek almak için seçenek olarak ADLS depolama türünü seçebilirsiniz. Mevcut kümeler bu sürümlere otomatik olarak yükseltilmeyecektir.
Haziran 2018'den sonra oluşturulan tüm yeni kümeler, tüm açık kaynak projelerinde 1000'den fazla hata düzeltmesini otomatik olarak alır. Daha yeni bir HDInsight sürümüne yükseltmeyle ilgili en iyi yöntemler için bu kılavuzu izleyin.