Erstellen und verwalten Sie EMR Amazon-Cluster EKS auf AWS Step Functions - AWS Step Functions

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Erstellen und verwalten Sie EMR Amazon-Cluster EKS auf AWS Step Functions

Erfahren Sie, wie Sie integrieren AWS Step Functions mit Amazon EMR über die EKS Nutzung der Amazon EMR on EKS Service-IntegrationAPIs. Die Serviceintegration APIs ist dieselbe wie bei der entsprechenden Amazon EMR On EKSAPIs, aber nicht alle APIs unterstützen alle Integrationsmuster, wie in der folgenden Tabelle dargestellt.

Um mehr über die Integration mit zu erfahren AWS Dienste in Step Functions, siehe Integrieren von -Services undÜbergeben von Parametern an einen Dienst API in Step Functions.

Wie sich die optimierte EMR EKS Amazon-On-Integration von der EMR Amazon-On-Integration unterscheidet EKS AWS SDKIntegration
Anmerkung

Für die Integration mit Amazon EMR verfügt Step Functions über eine fest codierte Jobabfragefrequenz von 60 Sekunden für die ersten 10 Minuten und danach 300 Sekunden.

API Antwort anfordern Führen Sie einen Job aus (.sync)
CreateVirtualCluster Unterstützt Wird nicht unterstützt
DeleteVirtualCluster Unterstützt Unterstützt
StartJobRun Unterstützt Unterstützt

Unterstützt Amazon EMR auf EKSAPIs:

Anmerkung

In Step Functions gibt es ein Kontingent für die maximale Eingabe- oder Ergebnisdatengröße für eine Aufgabe. Dadurch sind Sie auf 256 KB an Daten als UTF -8-kodierte Zeichenfolge beschränkt, wenn Sie Daten an einen anderen Dienst senden oder von einem anderen Dienst empfangen. Siehe Kontingente im Zusammenhang mit der Ausführung von Zustandsmaschinen.

Im Folgenden wird ein Task Status beschrieben, der einen virtuellen Cluster erstellt.

"Create_Virtual_Cluster": { "Type": "Task", "Resource": "arn:aws:states:::emr-containers:createVirtualCluster", "Parameters": { "Name": "MyVirtualCluster", "ContainerProvider": { "Id": "EKSClusterName", "Type": "EKS", "Info": { "EksInfo": { "Namespace": "Namespace" } } } }, "End": true }

Im Folgenden wird ein Task Status beschrieben, der einen Auftrag an einen virtuellen Cluster weiterleitet und darauf wartet, dass er abgeschlossen ist.

"Submit_Job": { "Type": "Task", "Resource": "arn:aws:states:::emr-containers:startJobRun.sync", "Parameters": { "Name": "MyJobName", "VirtualClusterId.$": "$.VirtualClusterId", "ExecutionRoleArn": "arn:aws:iam::<accountId>:role/job-execution-role", "ReleaseLabel": "emr-6.2.0-latest", "JobDriver": { "SparkSubmitJobDriver": { "EntryPoint": "s3://<amzn-s3-demo-bucket>/jobs/trip-count.py", "EntryPointArguments": [ "60" ], "SparkSubmitParameters": "--conf spark.driver.cores=2 --conf spark.executor.instances=10 --conf spark.kubernetes.pyspark.pythonVersion=3 --conf spark.executor.memory=10G --conf spark.driver.memory=10G --conf spark.executor.cores=1 --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false" } }, "ConfigurationOverrides": { "ApplicationConfiguration": [ { "Classification": "spark-defaults", "Properties": { "spark.executor.instances": "2", "spark.executor.memory": "2G" } } ], "MonitoringConfiguration": { "PersistentAppUI": "ENABLED", "CloudWatchMonitoringConfiguration": { "LogGroupName": "MyLogGroupName", "LogStreamNamePrefix": "MyLogStreamNamePrefix" }, "S3MonitoringConfiguration": { "LogUri": "s3://<amzn-s3-demo-logging-bucket1>" } } }, "Tags": { "taskType": "jobName" } }, "End": true }

Der folgende Status beinhaltet einen Task Status, der einen virtuellen Cluster löscht und darauf wartet, dass der Löschvorgang abgeschlossen ist.

"Delete_Virtual_Cluster": { "Type": "Task", "Resource": "arn:aws:states:::emr-containers:deleteVirtualCluster.sync", "Parameters": { "Id.$": "$.VirtualClusterId" }, "End": true }

Um mehr über die Konfiguration zu erfahren IAM Berechtigungen bei der Verwendung Step Functions mit anderen AWS Dienstleistungen, sieheSo generiert Step Functions IAM Richtlinien für integrierte Dienste.