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Connect a un cluster Amazon EMR dal tuo notebook

Se ti connetti a un cluster Amazon EMR dal tuo notebook Jupyter in Studio, potresti dover eseguire una configurazione aggiuntiva. In particolare, la discussione seguente affronta due questioni:

Passa i parametri al comando di connessione EMR

Se utilizzi immagini con i kernel SparkMagic PySpark e Spark e desideri parametrizzare il comando di connessione EMR, fornisci i parametri nel campo Variabili di ambiente anziché nel campo Parametri nel modulo Create Job (nel menu a discesa Opzioni aggiuntive). Assicurati che il comando di connessione EMR nel notebook Jupyter passi questi parametri come variabili di ambiente. Ad esempio, supponiamo che tu passi cluster-id come variabile di ambiente quando crei il tuo processo. Il comando di connessione EMR dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito:

%%local
import os

%sm_analytics emr connect —cluster-id {os.getenv('cluster_id')} --auth-type None

Questa soluzione alternativa è necessaria per soddisfare i requisiti di and Papermill. SparkMagic Per quanto riguarda il contesto di base, il SparkMagic kernel si aspetta che il comando %%local magic accompagni tutte le variabili locali definite. Tuttavia, Papermill non passa il comando magic %%local con le sostituzioni. Per aggirare questa limitazione di Papermill, è necessario fornire i parametri come variabili di ambiente nel campo Variabili di ambiente.

Passa le credenziali utente al cluster Amazon EMR autenticato con Kerberos, LDAP o HTTP Basic Auth

Per stabilire una connessione sicura a un cluster Amazon EMR che utilizza l'autenticazione Kerberos, LDAP o HTTP Basic Auth, usi AWS Secrets Manager per passare le credenziali utente al comando di connessione. Per informazioni sulla creazione di un segreto in Secrets Manager, consulta la pagina Crea un segreto AWS Secrets Manager. Il tuo segreto deve contenere nome utente e password. Si passa il segreto con l'argomento --secrets, come illustrato nell'esempio seguente:

%sm_analytics emr connect --cluster-id j_abcde12345 
    --auth Kerberos 
    --secret aws_secret_id_123

L'amministratore può impostare una politica di accesso flessibile utilizzando un metodo attribute-based-access-control (ABAC), che assegna l'accesso in base a tag speciali. È possibile configurare un accesso flessibile per creare un unico segreto per tutti gli utenti dell'account o un segreto per ogni utente. I seguenti esempi di codice illustrano questi scenari:

Crea un unico segreto per tutti gli utenti dell'account

{
    "Version" : "2012-10-17",
    "Statement" : [ 
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal" : {"AWS" : "arn:aws:iam::AWS_ACCOUNT_ID:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole-20190101T012345"},

            "Action" : "secretsmanager:GetSecretValue",
            "Resource" : [  "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:AWS_ACCOUNT_ID:secret:aes123-1a2b3c", 
                            "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:AWS_ACCOUNT_ID:secret:aes456-4d5e6f", 
                            "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:AWS_ACCOUNT_ID:secret:aes789-7g8h9i" ]
        }
    ]
}

Crea un segreto diverso per ogni utente

Puoi creare un segreto diverso per ogni utente utilizzando il tag PrincipleTag, come mostrato nell'esempio seguente:

{
    "Version" : "2012-10-17",
    "Statement" : [ 
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal" : {"AWS" : "arn:aws:iam::AWS_ACCOUNT_ID:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole-20190101T012345"},
            "Condition" : {
                "StringEquals" : {
                    "aws:ResourceTag/user-identity": "${aws:PrincipalTag/user-identity}"
                }
            },
            "Action" : "secretsmanager:GetSecretValue",
            "Resource" : [  "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:AWS_ACCOUNT_ID:secret:aes123-1a2b3c", 
                            "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:AWS_ACCOUNT_ID:secret:aes456-4d5e6f", 
                            "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:AWS_ACCOUNT_ID:secret:aes789-7g8h9i" ]
        }
    ]
}