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Concorrenza dei job e accodamento per un'applicazione serverless EMR
A partire dalla EMR versione di Amazon 7.0.0 e successive, puoi specificare il timeout della coda di esecuzione dei job e la configurazione della concorrenza per la tua applicazione. Quando specifichi questa configurazione, Amazon EMR Serverless inizia mettendo in coda il lavoro e inizia l'esecuzione in base all'utilizzo simultaneo dell'applicazione. Ad esempio, se la contemporanea esecuzione di un processo è pari a 10, sull'applicazione vengono eseguiti solo dieci processi alla volta. I job rimanenti vengono messi in coda fino al termine di uno dei job in esecuzione. Se il timeout della coda viene raggiunto prima, il job scade. Per ulteriori informazioni, vedete Job run states.
Principali vantaggi della concorrenza e dell'accodamento
La concorrenza e l'accodamento dei lavori offrono i seguenti vantaggi quando sono necessari molti invii di lavoro:
Aiuta a controllare i processi di esecuzione simultanei per utilizzare in modo efficiente i limiti di capacità a livello di applicazione.
La coda può contenere una serie improvvisa di invii di lavori, con un'impostazione di timeout configurabile.
Guida introduttiva alla concorrenza e alle code
Le procedure seguenti mostrano un paio di modi diversi per implementare la concorrenza e l'accodamento.
Usando il AWS CLI
Crea un'applicazione Amazon EMR Serverless con timeout della coda ed esecuzioni di job simultanee:
aws emr-serverless create-application \ --release-label emr-7.0.0 \ --type SPARK \ --scheduler-configuration '{"maxConcurrentRuns": 1, "queueTimeoutMinutes": 30}'Aggiorna un'applicazione per modificare il timeout e la concorrenza della coda dei lavori:
aws emr-serverless update-application \ --application-idapplication-id\ --scheduler-configuration '{"maxConcurrentRuns": 5, "queueTimeoutMinutes": 30}'Nota
È possibile aggiornare l'applicazione esistente per abilitare la concorrenza e l'accodamento dei lavori. A tale scopo, l'applicazione deve avere un'etichetta di rilascio emr-7.0.0 o successiva.
Usando il AWS Management Console
Nei passaggi seguenti viene illustrato come iniziare a utilizzare la concorrenza e l'accodamento dei lavori, utilizzando: AWS Management Console
Vai a EMR Studio e scegli di creare un'applicazione con etichetta di rilascio EMR -7.0.0 o successiva.
In Opzioni di configurazione dell'applicazione, seleziona l'opzione Usa impostazioni personalizzate.
In Configurazioni aggiuntive c'è una sezione per le impostazioni del Job Run. Seleziona l'opzione Abilita la concorrenza dei lavori per abilitare la funzionalità.
Una volta selezionata, è possibile selezionare sia Esecuzioni di job simultanee che Queue timeout per configurare rispettivamente il numero di esecuzioni di job simultanee e il timeout della coda. Se non si inseriscono valori per queste impostazioni, vengono utilizzati i valori predefiniti.
Scegliete Crea applicazione e l'applicazione verrà creata con questa funzionalità abilitata. Per verificare, vai alla dashboard, seleziona l'applicazione e controlla nella scheda delle proprietà per determinare se la funzionalità è abilitata.
Dopo la configurazione, puoi inviare lavori con questa funzionalità abilitata.
Considerazioni sulla concorrenza e sull'accodamento
Quando implementate la concorrenza e l'accodamento, tenete in considerazione quanto segue:
La concorrenza e l'accodamento dei lavori sono supportati dalla EMR versione 7.0.0 e successive di Amazon.
La concorrenza e l'accodamento dei job sono abilitati per impostazione predefinita nella EMR versione 7.3.0 e successive di Amazon.
Puoi aggiornare la concorrenza per un'applicazione nello stato. STARTED
L'intervallo valido per
maxConcurrentRunsè compreso tra 1 e 1000 e compreso tra 15 e 720.queueTimeoutMinutesQUEUEDNello stato possono essere presenti al massimo 2000 posti di lavoro per account.
La concorrenza e l'accodamento si applicano ai lavori in batch e in streaming. Non può essere utilizzato per lavori interattivi. Per ulteriori informazioni, consulta Eseguire carichi di lavoro interattivi con EMR Serverless tramite EMR Studio.
