Amazon EMR 升级全指南（2025）

1. 概述

在大数据技术持续迭代的背景下，Amazon EMR （Amazon Elastic MapReduce）正迎来一项重要变革 —— 自 2024 年 7 月 25 日起，所有 Amazon EMR 发布版本将享有为期 24 个月的标准支持周期。这一更新为企业的测试验证、预算规划和迁移排期提供了更加明确和可控的时间窗口。

Amazon EMR 的目标，是在开源社区发布核心引擎和开放表格式（如 Spark、Flink、Iceberg 等）之后 90 天内将其整合进 EMR 平台，确保用户始终可以使用到最新最强的开源能力。而在这 24 个月的标准支持周期内，Amazon EMR 将为安全、稳定性和数据一致性相关的关键问题提供修复，并确保这些补丁在第一时间集成至平台。

随着 6.5.0、5.35.0 及更低版本将于 2025 年 7 月 24 日结束生命周期，升级受影响的版本就需要开始行动了，本篇博客将围绕升级 Amazon EMR 的必要性、升级带来的实际收益，以及各大组件（如 Spark、Hive、HBase 等）的升级注意事项，为你提供一份完整且实用的升级指南。

2. EMR 生命周期支持策略

Amazon EMR 的生命周期支持分为三个阶段：

标准支持（Standard Support）：自版本发布之日起 24 个月内，可获得全面技术支持与更新。
终止支持（EoS）：标准支持结束后进入为期 12 个月的终止支持阶段，无法再创建技术支持案例，也不再提供修复、补丁或功能更新。用户无法在控制台上创建该版本的EMR集群，但依然可以通过 CLI 和 SDK/API 来创建。
生命周期终止（EoL）：超过 EoS 阶段后，Amazon 保留从 API 和 SDK 中删除该版本的权利。

现有版本的生命周期可以参看如下：（附录链接 4）

发行版和支持期限
Amazon EMR 发行版	最初发行日期	标准支持终止日期	终止支持开始日期	生命周期终止开始日期
7.2.0	2024 年 7 月 25 日	2026 年 7 月 24 日	2026 年 7 月 25 日	2027 年 7 月 25 日
7.1.0	2024 年 4 月 23 日	2026 年 4 月 22 日	2026 年 4 月 23 日	2027 年 4 月 23 日
7.0.0	2023 年 12 月 19 日	2025 年 12 月 18 日	2025 年 12 月 19 日	2026 年 12 月 19 日
5.36.x 和 6.6.x 至 6.15.x	2022 年 5 月 9 日至 2023 年 11 月 13 日	桥接支持将持续到 2026 年 1 月 24 日	2026 年 1 月 25 日	2026 年 1 月 25 日
6.x 系列：6.5.0 及更低版本 5.x 系列：5.35.0 及更低版本 4.x、3.x 和 2.x 系列	2013 年 1 月 1 日至 2022 年 3 月 30 日	桥接支持将持续到 2025 年 7 月 24 日	2025 年 7 月 25 日	2025 年 7 月 25 日

👉 强烈建议：及时升级至最新版本以保证安全、稳定性和技术支持的可用性。

3. 为什么要升级 Amazon EMR？

升级 EMR 并不只是“跟上版本”，而是出于性能、安全性、运维成本和功能创新等多方面的考虑。以下逐项详解：

3.1 性能提升：数据处理更快，资源利用更高效

Spark & Iceberg 性能大幅增强

在 EMR 7.5 中，结合 Spark 3.5.3 和 Iceberg 1.6.1，数据密集型作业执行速度可提升最高达 3.6 倍（附录链接 1）。
✅ 对大表 Join、窗口函数、聚合操作的执行更高效
✅ Iceberg 提供基于表快照的查询加速，极大优化增量查询场景

Flink 自适应扩缩容

EMR on EKS 7.0 起引入 Flink Autoscaler，可根据历史作业的资源利用情况自动调整并发度与任务槽数量（附录链接 2）。
✅ 无需手动配置 parallelism，有效降低资源浪费
✅ 处理峰值流量时弹性更强

LLAP（Hive Live Long and Process）执行加速

Hive 查询响应时间显著缩短，适合交互式 BI 查询和报表系统

3.2 安全性提升：满足合规要求，规避数据泄漏风险

数据传输全面加密

EMR 7.3 起，支持在 22 个端点之间的数据传输加密，涵盖 Hadoop、Hive、HBase、Flink 等组件
✅ 满足 GDPR、HIPAA 等合规性要求
✅ 杜绝内部流量窃听风险，提升集群间通信安全

默认操作系统升级至 Amazon Linux 2023

提供更现代的内核、更及时的安全修复、更完善的 SELinux 支持
✅ 杜绝 CVE 漏洞影响
✅ 适用于需要进行安全审计的企业级客户

3.3 监控与可观测性增强：全面掌握集群状态

CloudWatch Agent 集成

从 EMR 7.0 起，支持为 Hadoop、YARN、HBase 等组件收集并推送详细监控指标至 CloudWatch
✅ 可视化分析 YARN 容量、任务等待时间、节点资源瓶颈
✅ 提前发现性能衰退趋势，避免业务中断

Prometheus 支持

EMR 7.1 起可将指标同步发送至 Amazon Managed Service for Prometheus，结合 Grafana 可构建实时监控面板
✅ 支持告警规则、自定义 Dashboard
✅ 与容器监控体系无缝集成

3.4 软件栈现代化：开发体验与生态兼容性更强

支持最新开源版本

如 Spark 3.5、Hive 3.x、Hudi、Iceberg 等，提供对主流开源工具更强的兼容性
✅ 避免使用老版本遇到的“奇怪 bug”或已废弃功能
✅ 利用最新社区能力，如 Spark AQE、Hive ACID、Iceberg Incremental Scan

容器友好，支持 Docker 部署

Spark 支持以容器方式运行，依赖更好隔离，部署更灵活
✅ 适合 DevOps 持续交付场景
✅ 支持 CI/CD 自动部署测试

弃用旧技术，逼近标准

移除 Python 2 支持，推动升级至 Python 3，提升安全性与性能
ANSI SQL 默认启用，使 SQL 兼容行为更接近 RDBMS 标准（如 MySQL/PostgreSQL）

3.5 成本优化：更低的资源浪费与维护负担

更高的资源利用率

自动调优（如 Spark AQE、Flink autoscaling）有效降低了资源“闲置”和“过载”的情况

减少技术债与维护成本

继续使用老版本意味着要手动维护补丁、绕过已知 bug、面临组件不兼容等问题
✅ 升级后可依赖亚马逊云科技官方支持，不再需要内部修复或绕过问题

支持最新实例类型和硬件加速

新版本支持更多 EC2 实例种类（如 Graviton3），在性能和成本之间提供更佳平衡

如果你正使用 EMR 5.x 或早期 6.x 版本，升级至 EMR 7.x 是刻不容缓的决策。它不仅仅是“版本号变化”，而是从性能、安全性到运维能力的全方位升级。

4. 升级原则与策略

升级 EMR 并非一键操作，需遵循以下原则：

应用兼容性检查：确保当前作业与 Spark、Flink 等新版本兼容。
配置调整：评估并修改配置文件以适配新特性和默认值。
充分测试：在预生产环境中测试各类作业，规避生产故障。
监控集成：配置 CloudWatch 和 Prometheus，提升可观测性。

升级流程推荐如下：

创建新版 EMR 集群 → 执行 A/B 测试 → 分批迁移作业 → 终止旧集群

升级版本推荐：

本文写作时，最新的 EMR 版本是 7.9.0，我们推荐尽可能选择最新或者次新版本。

5. 组件升级指南

5.1 Hive Metastore 升级

EMR 中 Hive Metastore 是管理 Hive 表结构信息的核心组件。升级过程中需要特别注意其兼容性和替代方案。如果你是从 EMR 5.x 升级上来，要特别注意 Hive Metasore 会从 2.x 升级到 3.x。如果是从 EMR 6.x 升级上来，则没有兼容性的问题。

推荐方案：使用 Amazon Glue Data Catalog

Glue 是一种 serverless 的元数据服务，兼容 Hive Metastore。

优势包括：免运维、高可用、与其他亚马逊云科技服务原生集成（如 Athena、Redshift Spectrum）。

升级后可以统一元数据管理，提升跨服务的数据一致性。

传统方案：从 Hive 2.x 升级至 3.x

使用如下命令进行 schema 升级（适用于 MySQL）：（附录链接 3）

sudo hive --service schemaTool -verbose -dbType mysql –upgradeSchema

Hive 3.x 的 Metastore 对 Hive 2.x 作业向后兼容，但建议彻底测试关键查询逻辑。

5.2 Hive 升级（2.x → 3.x）

同样，这里主要针对从EMR 5.x 升级上来的情况。Hive 3.x 引入了大量 SQL 支持增强与执行引擎优化。

ACID 表默认启用

支持事务（INSERT、UPDATE、DELETE），提高数据一致性。

仅限于内部表（Managed Table），外部表不支持 ACID。

LLAP（Low Latency Analytical Processing）

可选执行引擎，提升 BI 查询的响应速度。

默认占用 60% Yarn 资源，如资源紧张可配置调整。

SQL 功能增强

支持更多约束类型（如 UNIQUE 和 NOT NULL），靠近传统 RDBMS 行为。

查询语法更加标准化，对 SQL 工具的支持更好。

5.3 Spark 升级（2.x → 3.x）

同样，这里主要针对从EMR 5.x升级上来的情况。Apache Spark 3.x 在执行引擎、Python 支持和 SQL 表达能力上均有显著提升。

容器化运行

推荐使用 Docker 运行 Spark，实现依赖隔离，简化多版本部署。

Python 支持变更

Python 2 已被彻底废弃，仅支持 Python 3。

所有基于 PySpark 的作业需验证 Python 版本兼容性。

自适应查询执行（AQE）

Spark 3.x 可在运行时动态调整 Join 策略、并行度等，提升查询性能。

启用方法：

SET spark.sql.adaptive.enabled = true;

Pandas UDF & 向量化 UDF

支持使用 Pandas 写 UDF（用户自定义函数），结合 Arrow 大幅提升性能。

更接近数据科学工具链生态。

ANSI SQL 模式

默认启用严格的 SQL 行为（如除零抛异常），可手动关闭以兼容旧逻辑：

SET spark.sql.ansi.enabled = false;

5.4 HBase 升级（1.x → 2.x）

同样，这里主要针对从EMR 5.x升级上来的情况。HBase 2.x 在 API、安全性和稳定性方面有诸多改进，但不完全兼容旧版。

工具变更：引入 HBCK2

原 hbck 工具已弃用，用于修复集群一致性问题的新工具为 HBCK2。

更强大，但使用复杂度增加，需查阅新版文档使用。

配置大幅调整

启动参数、内存设置、region 管理等配置项名称或语义均有变动。

升级需重新梳理所有配置文件（如 hbase-site.xml）。

客户端兼容性

Java 客户端 API 多处调整（如 Filter 接口、构造方法、命名方式）。

不推荐直接替换 JAR 包运行旧客户端，应逐步迁移代码。

升级建议

复制HBase在S3的文件，利用新的S3路径构建新 EMR 集群，进行迁移和验证。

5.5 Flink 升级（1.10 → 1.16）

Apache Flink 作为实时计算引擎，在新版本中显著优化了流处理性能与管理体验。

API 不完全兼容

虽然大部分批处理、流处理 API 保持一致，但部分类名、参数接口已变。

升级时需重新构建项目，重新编译并全面测试。

连接器和依赖需升级

Kafka、S3、ElasticSearch 等连接器版本依赖 Flink 内部结构，需同步升级。

推荐使用官方提供的 Flink SQL Connector。

Savepoint 向后兼容

可通过 savepoint 将旧作业状态迁移至新集群，保障状态恢复。

执行示例：

./bin/flink run -s savepoint_path new-job.jar

5.6 Presto / Trino 升级

Presto（现在的 Trino）是一款分布式 SQL 查询引擎，在新版中架构更加现代化。

配置项变动

一些配置项已重命名或弃用，如 query.max-memory 替换为 query.memory-limit。

需仔细比对新旧配置文档。

客户端协议调整

JDBC/ODBC 接口可能因协议变化而需要更新驱动。

强烈建议升级 Presto/Trino 客户端库与 BI 工具插件。

内存管理增强

支持新内存控制策略，如 Spill to Disk、Group Memory Limit。

高并发下表现更稳定，但需重新评估节点内存配置。

5.7 支持的数据湖格式

EMR 7.x 版本原生支持以下主流开源数据湖方案，这些组件的升级方案请参看相关的产品文档来实施：

Delta Lake：提供事务机制、版本控制，适用于 Spark。

Apache Hudi：支持数据更新与删除，适合 CDC 场景。

Apache Iceberg：分离元数据架构，支持多引擎访问（Spark、Flink、Trino）。

6. 结语

升级 Amazon EMR 是一项系统性工程，但其带来的性能、安全性和功能收益值得投入。建议制定详细的升级计划，结合测试和监控机制，平滑过渡至最新版本。

如需了解更多细节，请访问官方文档（附录链接 4）。如有问题，可以联系亚马逊云科技技术支持团队。

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