透過 StartJobRun API 執行 Spark SQL 指令碼

Amazon EMR on EKS 6.7.0 版及更高版本包含 Spark SQL 作業驅動程式，以便可以透過 StartJobRun API 來執行 Spark SQL 指令碼。您可以提供 SQL 進入點檔案，以使用 StartJobRun API 在 Amazon EMR on EKS 上執行 Spark SQL 查詢，而無需對現有的 Spark SQL 指令碼進行任何修改。下表列出了 Spark SQL 作業透過 StartJobRun API 支援的 Spark 參數。

可以從下面的 Spark 參數中選擇，以傳送到 Spark SQL 作業。使用這些參數來覆寫預設的 Spark 屬性。

選項	描述
--name NAME	Application Name (應用程式名稱)
--jars JARS	驅動程式和執行程式 classpath 隨附的以逗號分隔的 jar 清單。
--packages	驅動程式和執行程式 classpath 中包含以逗號分隔的 jar 的 maven 座標清單。
--exclude-packages	以逗號分隔的 groupId:artifactId 清單，在解決 –packages 中提供的相依性時排除，以避免相依性衝突。
--repositories	以逗號分隔的其他遠端儲存庫清單，用於搜尋 –packages 提供的 maven 座標。
--files FILES	要放置在每個執行程式的工作目錄中的以逗號分隔的檔案清單。
--conf PROP=VALUE	Spark 組態屬性。
--properties-file FILE	要從中載入額外屬性的檔案路徑。
--driver-memory MEM	驅動程式的記憶體。預設值為 1024MB。
--driver-java-options	用於傳遞給驅動程式的額外 Java 選項。
--driver-library-path	用於傳遞給驅動程式的額外程式庫路徑條目。
--driver-class-path	用於傳遞給驅動程式的額外 classpath 條目。
--executor-memory MEM	每個執行程式的記憶體。預設值為 1 GB。
--driver-cores NUM	驅動程式使用的核心數目。
--total-executor-cores NUM	所有執行程式的核心總數。
--executor-cores NUM	每個執行程式使用的核心數量。
--num-executors NUM	要啟動的執行程式數量。
-hivevar <key=value>	套用於 Hive 命令的變數替換，例如，-hivevar A=B
-hiveconf <property=value>	用於指定屬性的值。

若為 Spark SQL 作業，請建立 start-job-run-request.json 檔案，並指定作業執行所需的參數，如下列範例所示：

{
  "name": "myjob", 
  "virtualClusterId": "123456",  
  "executionRoleArn": "iam_role_name_for_job_execution", 
  "releaseLabel": "emr-6.7.0-latest", 
  "jobDriver": {
    "sparkSqlJobDriver": {
      "entryPoint": "entryPoint_location",
       "sparkSqlParameters": "--conf spark.executor.instances=2 --conf spark.executor.memory=2G --conf spark.executor.cores=2 --conf spark.driver.cores=1"
    }
  }, 
  "configurationOverrides": {
    "applicationConfiguration": [
      {
        "classification": "spark-defaults", 
        "properties": {
          "spark.driver.memory":"2G"
         }
      }
    ], 
    "monitoringConfiguration": {
      "persistentAppUI": "ENABLED", 
      "cloudWatchMonitoringConfiguration": {
        "logGroupName": "my_log_group", 
        "logStreamNamePrefix": "log_stream_prefix"
      }, 
      "s3MonitoringConfiguration": {
        "logUri": "s3://my_s3_log_location"
      }
    }
  }
}