Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Mengelola Amazon EMR Studio
Bagian ini mencakup petunjuk untuk membantu Anda memantau, memperbarui, atau menghapus sumber daya EMR Studio. Untuk informasi tentang menetapkan pengguna atau memperbarui izin pengguna, lihat. Menetapkan dan mengelola pengguna EMR Studio
Melihat detail Studio
Memantau tindakan Amazon EMR Studio
Lihat aktivitas EMR Studio dan API
EMR Studio terintegrasi denganAWS CloudTrail, layanan yang menyediakan catatan tindakan yang diambil oleh pengguna, oleh peran IAM, atau oleh layanan lain AWS di EMR Studio. CloudTrail menangkap panggilan API untuk EMR Studio sebagai acara. Anda dapat melihat acara menggunakan CloudTrail konsol di https://console.aws.amazon.com/cloudtrail/
Peristiwa EMR Studio memberikan informasi seperti Studio atau pengguna IAM mana yang membuat permintaan, dan apa jenis permintaannya.
catatan
Tindakan di klaster seperti menjalankan pekerjaan notebook tidak dipancarkanAWS CloudTrail.
Anda juga dapat membuat jejak untuk pengiriman CloudTrail acara EMR Studio secara berkelanjutan ke bucket Amazon S3. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat Panduan Pengguna AWS CloudTrail.
Contoh CloudTrail Event: pengguna Memanggil DescribeStudio API
Berikut ini adalah contoh AWS CloudTrail peristiwa yang dibuat ketika pengguna,admin, memanggil DescribeStudioAPI. CloudTrail mencatat nama pengguna sebagaiadmin.
catatan
Untuk melindungi detail Studio, acara EMR Studio API untuk DescribeStudio mengecualikan nilai untuk. responseElements
{
"eventVersion":"1.08",
"userIdentity":{
"type":"IAMUser",
"principalId":"AIDXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"arn":"arn:aws:iam::653XXXXXXXXX:user/admin",
"accountId":"653XXXXXXXXX",
"accessKeyId":"AKIAIOSFODNN7EXAMPLE",
"userName":"admin"
},
"eventTime":"2021-01-07T19:13:58Z",
"eventSource":"elasticmapreduce.amazonaws.com",
"eventName":"DescribeStudio",
"awsRegion":"us-east-1",
"sourceIPAddress":"72.XX.XXX.XX",
"userAgent":"aws-cli/1.18.188 Python/3.8.5 Darwin/18.7.0 botocore/1.19.28",
"requestParameters":{
"studioId":"es-9O5XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
},
"responseElements":null,
"requestID":"0fxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
"eventID":"b0xxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
"readOnly":true,
"eventType":"AwsApiCall",
"managementEvent":true,
"eventCategory":"Management",
"recipientAccountId":"653XXXXXXXXX"
}Melihat aktivitas pengguna dan pekerjaan Spark
Untuk melihat aktivitas pekerjaan Spark oleh pengguna Amazon EMR Studio, Anda dapat mengonfigurasi peniruan pengguna pada klaster. Dengan peniruan pengguna, setiap pekerjaan Spark yang dikirimkan dari Workspace dikaitkan dengan pengguna Studio yang menjalankan kode.
Saat peniruan identitas pengguna diaktifkan, Amazon EMR membuat direktori pengguna HDFS di node utama klaster untuk setiap pengguna yang menjalankan kode di Workspace. Misalnya, jika pengguna studio-user-1@example.com menjalankan kode, Anda dapat terhubung ke node utama dan melihat bahwa hadoop fs -ls /user memiliki direktori untukstudio-user-1@example.com.
Untuk menyiapkan peniruan pengguna Spark, atur properti berikut dalam klasifikasi konfigurasi berikut:
-
core-site -
livy-conf
[ { "Classification": "core-site", "Properties": { "hadoop.proxyuser.livy.groups": "*", "hadoop.proxyuser.livy.hosts": "*" } }, { "Classification": "livy-conf", "Properties": { "livy.impersonation.enabled": "true" } } ]
Untuk melihat halaman server riwayat, lihat Debug aplikasi dan pekerjaan dengan EMR Studio. Anda juga dapat terhubung ke node utama cluster menggunakan SSH untuk melihat antarmuka web aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Lihat antarmuka web yang dihosting di kluster Amazon EMR.
Memperbarui Amazon EMR Studio
Setelah membuat EMR Studio, Anda dapat memperbarui atribut berikut menggunakan AWS CLI:
-
Nama
-
Deskripsi
-
Lokasi S3 default
-
Subnet
Untuk memperbarui Studio EMR menggunakan AWS CLI
Gunakan update-studio AWS CLI perintah untuk memperbarui EMR Studio. Untuk informasi selengkapnya, lihat Referensi Perintah AWS AWS CLI.
catatan
Anda dapat mengaitkan Studio dengan maksimal 5 subnet. Subnet ini harus milik VPC yang sama dengan Studio. Daftar ID subnet yang Anda kirimkan ke update-studio perintah dapat menyertakan ID subnet baru, tetapi juga harus menyertakan semua ID subnet yang sudah Anda kaitkan dengan Studio. Anda tidak dapat menghapus subnet dari Studio.
aws emr update-studio \ --studio-id<example-studio-id-to-update>\ --name<example-new-studio-name>\ --subnet-ids<old-subnet-id-1 old-subnet-id-2 old-subnet-id-3 new-subnet-id>\
Untuk memverifikasi perubahan, gunakan perintah describe-studio AWS CLI dan tentukan ID Studio Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Referensi Perintah AWS CLI.
aws emr describe-studio \ --studio-id<id-of-updated-studio>\
Menghapus Amazon EMR Studio dan Ruang Kerja
Saat Anda menghapus Studio, EMR Studio menghapus semua penugasan pengguna dan grup Pusat Identitas IAM yang terkait dengan Studio.
catatan
Saat Anda menghapus Studio, Amazon EMR tidak menghapus Ruang Kerja yang terkait dengan Studio tersebut. Anda harus menghapus Workspaces di Studio Anda secara terpisah.
Hapus Ruang Kerja
Menghapus EMR Studio
