Hay más ejemplos de AWS SDK disponibles en el GitHub repositorio de [ejemplos de AWS Doc SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples). Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # `AddJobFlowSteps`Úselo con un AWS SDK Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `AddJobFlowSteps`. ------ #### [ Python ] **SDK para Python (Boto3)** Hay más en marcha GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/emr#code-examples). Agregue un paso de Spark, que el clúster ejecuta en cuanto se agrega. ``` def add_step(cluster_id, name, script_uri, script_args, emr_client): """ Adds a job step to the specified cluster. This example adds a Spark step, which is run by the cluster as soon as it is added. :param cluster_id: The ID of the cluster. :param name: The name of the step. :param script_uri: The URI where the Python script is stored. :param script_args: Arguments to pass to the Python script. :param emr_client: The Boto3 EMR client object. :return: The ID of the newly added step. """ try: response = emr_client.add_job_flow_steps( JobFlowId=cluster_id, Steps=[ { "Name": name, "ActionOnFailure": "CONTINUE", "HadoopJarStep": { "Jar": "command-runner.jar", "Args": [ "spark-submit", "--deploy-mode", "cluster", script_uri, *script_args, ], }, } ], ) step_id = response["StepIds"][0] logger.info("Started step with ID %s", step_id) except ClientError: logger.exception("Couldn't start step %s with URI %s.", name, script_uri) raise else: return step_id ``` Ejecute un comando del sistema de archivos de Amazon EMR (EMRFS) como paso de trabajo en un clúster. Esto se puede utilizar para automatizar los comandos de EMRFS en un clúster en lugar de ejecutarlos manualmente a través de una conexión SSH. ``` import boto3 from botocore.exceptions import ClientError def add_emrfs_step(command, bucket_url, cluster_id, emr_client): """ Add an EMRFS command as a job flow step to an existing cluster. :param command: The EMRFS command to run. :param bucket_url: The URL of a bucket that contains tracking metadata. :param cluster_id: The ID of the cluster to update. :param emr_client: The Boto3 Amazon EMR client object. :return: The ID of the added job flow step. Status can be tracked by calling the emr_client.describe_step() function. """ job_flow_step = { "Name": "Example EMRFS Command Step", "ActionOnFailure": "CONTINUE", "HadoopJarStep": { "Jar": "command-runner.jar", "Args": ["/usr/bin/emrfs", command, bucket_url], }, } try: response = emr_client.add_job_flow_steps( JobFlowId=cluster_id, Steps=[job_flow_step] ) step_id = response["StepIds"][0] print(f"Added step {step_id} to cluster {cluster_id}.") except ClientError: print(f"Couldn't add a step to cluster {cluster_id}.") raise else: return step_id def usage_demo(): emr_client = boto3.client("emr") # Assumes the first waiting cluster has EMRFS enabled and has created metadata # with the default name of 'EmrFSMetadata'. cluster = emr_client.list_clusters(ClusterStates=["WAITING"])["Clusters"][0] add_emrfs_step( "sync", "s3://elasticmapreduce/samples/cloudfront", cluster["Id"], emr_client ) if __name__ == "__main__": usage_demo() ``` + Para obtener más información sobre la API, consulta [AddJobFlowSteps](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/elasticmapreduce-2009-03-31/AddJobFlowSteps)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). ------ #### [ SAP ABAP ] **SDK para SAP ABAP** Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/emr#code-examples). ``` TRY. " Build args list for Spark submit DATA lt_args TYPE /aws1/cl_emrxmlstringlist_w=>tt_xmlstringlist. APPEND NEW /aws1/cl_emrxmlstringlist_w( 'spark-submit' ) TO lt_args. APPEND NEW /aws1/cl_emrxmlstringlist_w( '--deploy-mode' ) TO lt_args. APPEND NEW /aws1/cl_emrxmlstringlist_w( 'cluster' ) TO lt_args. APPEND NEW /aws1/cl_emrxmlstringlist_w( iv_script_uri ) TO lt_args. APPEND LINES OF it_script_args TO lt_args. " Create step configuration DATA(lo_hadoop_jar_step) = NEW /aws1/cl_emrhadoopjarstepcfg( iv_jar = 'command-runner.jar' it_args = lt_args ). DATA(lo_step_config) = NEW /aws1/cl_emrstepconfig( iv_name = iv_name iv_actiononfailure = 'CONTINUE' io_hadoopjarstep = lo_hadoop_jar_step ). DATA lt_steps TYPE /aws1/cl_emrstepconfig=>tt_stepconfiglist. APPEND lo_step_config TO lt_steps. DATA(lo_result) = lo_emr->addjobflowsteps( iv_jobflowid = iv_cluster_id it_steps = lt_steps ). " Get first step ID DATA(lt_step_ids) = lo_result->get_stepids( ). READ TABLE lt_step_ids INDEX 1 INTO DATA(lo_step_id_obj). IF sy-subrc = 0. ov_step_id = lo_step_id_obj->get_value( ). MESSAGE |Step added with ID { ov_step_id }| TYPE 'I'. ENDIF. CATCH /aws1/cx_emrinternalservererr INTO DATA(lo_internal_error). DATA(lv_error) = lo_internal_error->if_message~get_text( ). MESSAGE lv_error TYPE 'E'. ENDTRY. ``` + Para obtener más información sobre la API, consulte [AddJobFlowSteps](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. ------