Führen Sie ein Shell-Skript aus, um Bibliotheken auf EMR Amazon-Instances mit einem zu installieren AWS SDK - AWS SDKCode-Beispiele

Weitere AWS SDK Beispiele sind im Repo AWS Doc SDK Examples GitHub verfügbar.

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Führen Sie ein Shell-Skript aus, um Bibliotheken auf EMR Amazon-Instances mit einem zu installieren AWS SDK

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie AWS Systems Manager ein Shell-Skript auf EMR Amazon-Instances ausführen, das zusätzliche Bibliotheken installiert. Auf diese Weise können Sie die Instanzverwaltung automatisieren, anstatt Befehle manuell über eine SSH Verbindung auszuführen.

Python
SDKfür Python (Boto3)
Anmerkung

Es gibt noch mehr dazu. GitHub Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository einrichten und ausführen.

import argparse import time import boto3 def install_libraries_on_core_nodes(cluster_id, script_path, emr_client, ssm_client): """ Copies and runs a shell script on the core nodes in the cluster. :param cluster_id: The ID of the cluster. :param script_path: The path to the script, typically an Amazon S3 object URL. :param emr_client: The Boto3 Amazon EMR client. :param ssm_client: The Boto3 AWS Systems Manager client. """ core_nodes = emr_client.list_instances( ClusterId=cluster_id, InstanceGroupTypes=["CORE"] )["Instances"] core_instance_ids = [node["Ec2InstanceId"] for node in core_nodes] print(f"Found core instances: {core_instance_ids}.") commands = [ # Copy the shell script from Amazon S3 to each node instance. f"aws s3 cp {script_path} /home/hadoop", # Run the shell script to install libraries on each node instance. "bash /home/hadoop/install_libraries.sh", ] for command in commands: print(f"Sending '{command}' to core instances...") command_id = ssm_client.send_command( InstanceIds=core_instance_ids, DocumentName="AWS-RunShellScript", Parameters={"commands": [command]}, TimeoutSeconds=3600, )["Command"]["CommandId"] while True: # Verify the previous step succeeded before running the next step. cmd_result = ssm_client.list_commands(CommandId=command_id)["Commands"][0] if cmd_result["StatusDetails"] == "Success": print(f"Command succeeded.") break elif cmd_result["StatusDetails"] in ["Pending", "InProgress"]: print(f"Command status is {cmd_result['StatusDetails']}, waiting...") time.sleep(10) else: print(f"Command status is {cmd_result['StatusDetails']}, quitting.") raise RuntimeError( f"Command {command} failed to run. " f"Details: {cmd_result['StatusDetails']}" ) def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("cluster_id", help="The ID of the cluster.") parser.add_argument("script_path", help="The path to the script in Amazon S3.") args = parser.parse_args() emr_client = boto3.client("emr") ssm_client = boto3.client("ssm") install_libraries_on_core_nodes( args.cluster_id, args.script_path, emr_client, ssm_client ) if __name__ == "__main__": main()
  • APIEinzelheiten finden Sie unter ListInstancesPython (Boto3) API -Referenz.AWS SDK