Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Pantau, perbarui, dan hapus sumber daya 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, lihatMenetapkan dan mengelola pengguna EMR Studio.
Melihat detail Studio
Memantau tindakan Amazon EMR Studio
Lihat aktivitas EMR Studio dan API
EMR Studio terintegrasi dengan AWS CloudTrail, layanan yang menyediakan catatan tindakan yang diambil oleh pengguna, oleh peran IAM, atau oleh AWS layanan lain 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
On-cluster tindakan seperti menjalankan tugas notebook tidak dipancarkan AWS 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 Peristiwa: pengguna Memanggil DescribeStudio API
Berikut ini adalah contoh AWS CloudTrail peristiwa yang dibuat ketika pengguna,admin, memanggil DescribeStudio API. CloudTrail mencatat nama pengguna sebagaiadmin.
catatan
Untuk melindungi detail Studio, acara EMR Studio API untuk DescribeStudio mengecualikan nilai untukresponseElements.
{
"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 pengguna diaktifkan, Amazon EMR membuat direktori pengguna HDFS pada node utama cluster untuk setiap pengguna yang menjalankan kode di Ruang Kerja. Misalnya, jika pengguna studio-user-1@example.com menjalankan kode, Anda dapat terhubung ke node utama dan melihat yang 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 Melihat antarmuka web yang di-host pada klaster 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 EMR Studio 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 menghubungkan 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 describe-studio AWS CLI perintah dan tentukan ID Studio Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Referensi Perintah AWS CLI .
aws emr describe-studio \ --studio-id<id-of-updated-studio>\
Hapus Amazon EMR Studio dan Ruang Kerja
Saat Anda menghapus Studio, EMR Studio menghapus semua tugas pengguna dan grup IAM Identity Center yang terkait dengan Studio.
catatan
Saat Anda menghapus Studio, Amazon EMR tidak menghapus Ruang Kerja yang terkait dengan Studio tersebut. Anda harus menghapus Workspace di Studio secara terpisah.
Hapus Ruang Kerja
Menghapus Studio EMR
