AWS现在让用户在Amazon EKS上部署Amazon EMR，这是一种新的EMR部署选择，使得开源大资料框架，能够获得EKS上自动化配置与管理的方便性，而且用户还可在同一个EKS集群上，同时运行Spark与其他类型的应用程序，以提高整体资源的利用率，并简化基础设施管理工作。
Amazon EMR提供Apache Spark、Hive、HBase、Flink、Hudi和Presto等框架，让用户可以执行各种大资料工作负载，EMR会自动配置和扩展这些框架，并使用EC2执行实例类型，以优化速度与价格需求。而部分用户则在EKS上，自己管理Apache Spark框架，以灵活调度大资料工作负载，但无法获得EMR安装和管理框架的方便性。
因此现在AWS让用户可以将EMR应用程序，部署到EKS集群上，与其他类型的应用程序一起运行，这种方式让所有工作负载，都可以共享资源，并且让用户以标准化的方式，统一管理和运营应用程序。而在EKS上执行的EMR，也可以获得在EC2上运行的好处，像是使用最新框架、性能优化的Runtime，或是用于调试的Spark用户接口等。
EMR会自动将应用程序、大资料框架以及预构建的连接器，都打包进容器中，并把应用程序部署到EKS集群上，自动管理日志记录和监控运行状况，官方提到，与EKS上的标准Apache Spark相比，EMR提供3倍性能的优化Spark Runtime。
AWS在其开发工具中，也集成了这项新功能，用户现在可以使用Apache Airflow、Amazon EMR Studio笔记本、AWS CLI和AWS SDK来提交分析应用程序，AWS开发适用EMR的Airflow Operator，用户可以在自我托管的Airflow中，使用该连接器，或是用户也可以在EMR Studio网页IDE，执行资料分析和资料工程等任务，通过EMR Studio的用户接口，就可以将笔记本程序代码，提交到EKS上的EMR集群。