Configurazione dei CloudFormation modelli Amazon EMR nel Service Catalog - Amazon SageMaker AI
Fase 0: prerequisitiFase 1: Associa il tuo portafoglio Service Catalog all' SageMaker IAFase 2: fare riferimento a un modello Amazon EMR in un prodotto Service CatalogFase 3: parametrizzare il modello Amazon EMR CloudFormation Passaggio 4: configurare le autorizzazioni

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Configurazione dei CloudFormation modelli Amazon EMR nel Service Catalog

Questo argomento presuppone che gli amministratori conoscano i portafogli e i prodotti inclusi AWS Service Catalog, oltre ad Amazon EMR. AWS CloudFormation

Per semplificare la creazione di cluster Amazon EMR da Studio, gli amministratori possono registrare un CloudFormation modello Amazon EMR come prodotto in un portafoglio. AWS Service Catalog Per rendere il modello disponibile ai data scientist, devono associare il portfolio al ruolo di esecuzione dell' SageMaker IA utilizzato in Studio o Studio Classic. Infine, per consentire agli utenti di scoprire modelli, effettuare il provisioning dei cluster e connettersi ai cluster Amazon EMR da Studio o Studio Classic, gli amministratori devono impostare le autorizzazioni di accesso appropriate.

I AWS CloudFormation modelli Amazon EMR possono consentire agli utenti finali di personalizzare vari aspetti del cluster. Ad esempio, gli amministratori possono definire un elenco approvato di tipi di istanze tra cui gli utenti possono scegliere durante la creazione di un cluster.

Le seguenti istruzioni utilizzano end-to-end CloudFormation gli stack per configurare un dominio Studio o Studio Classic, un profilo utente, un portafoglio Service Catalog e popolare un modello di lancio di Amazon EMR. I passaggi seguenti evidenziano le impostazioni specifiche che gli amministratori devono applicare nel proprio end-to-end stack per consentire a Studio o Studio Classic di accedere ai prodotti Service Catalog e fornire i cluster Amazon EMR.

Nota

Il GitHub repository aws-samples/ sagemaker-studio-emr contiene end-to-end CloudFormation stack di esempio che distribuiscono i ruoli IAM necessari, il networking, il dominio, il profilo SageMaker utente, il portafoglio Service Catalog e aggiungono un modello di lancio Amazon EMR. CloudFormation I modelli offrono diverse opzioni di autenticazione tra Studio o Studio Classic e il cluster Amazon EMR. In questi modelli di esempio, lo CloudFormation stack principale passa i parametri SageMaker AI VPC, gruppo di sicurezza e sottorete al modello di cluster Amazon EMR.

L'archivio sagemaker-studio-emr/cloudformation/emr_servicecatalog_templates contiene diversi modelli di avvio di Amazon EMR di esempio, incluse opzioni per distribuzioni con account singolo e tra account. CloudFormation

Connect a un cluster Amazon EMR da SageMaker Studio o Studio ClassicPer informazioni dettagliate sui metodi di autenticazione che puoi utilizzare per connetterti a un cluster Amazon EMR, consulta.

Per consentire ai data scientist di scoprire i CloudFormation modelli di Amazon EMR e il provisioning dei cluster da Studio o Studio Classic, segui questi passaggi.

Fase 0: verifica la rete e prepara lo stack CloudFormation

Prima di iniziare:

  • Assicurati di aver esaminato i requisiti di rete e sicurezza inConfigura l'accesso alla rete per il tuo cluster Amazon EMR.

  • È necessario disporre di uno end-to-end CloudFormation stack esistente che supporti il metodo di autenticazione desiderato. Puoi trovare esempi di tali CloudFormation modelli nel repository sagemaker-studio-emr GitHub aws-samples/. I passaggi seguenti evidenziano le configurazioni specifiche del tuo end-to-end stack per consentire l'uso dei modelli Amazon EMR all'interno di Studio o Studio Classic.

Fase 1: Associa il tuo portafoglio Service Catalog all' SageMaker IA

Nel tuo portafoglio Service Catalog, associa l'ID del tuo portafoglio al ruolo di esecuzione SageMaker AI che accede al tuo cluster.

Per farlo, aggiungi la sezione seguente (qui in formato YAML) al tuo stack. Ciò garantisce al ruolo di esecuzione SageMaker AI l'accesso al portafoglio Service Catalog specificato contenente prodotti come i modelli Amazon EMR. Consente ai ruoli assunti dall' SageMaker intelligenza artificiale di lanciare tali prodotti.

Sostituisci SageMakerExecutionRole.Arn e SageMakerStudioEMRProductPortfolio.ID con i loro valori effettivi.

SageMakerStudioEMRProductPortfolioPrincipalAssociation:
    Type: AWS::ServiceCatalog::PortfolioPrincipalAssociation
    Properties:
      PrincipalARN: SageMakerExecutionRole.Arn
      PortfolioId: SageMakerStudioEMRProductPortfolio.ID
      PrincipalType: IAM

Per i dettagli sul set richiesto di autorizzazioni IAM, consulta la sezione autorizzazioni.

Fase 2: fare riferimento a un modello Amazon EMR in un prodotto Service Catalog

In un prodotto Service Catalog del tuo portafoglio, fai riferimento a una risorsa modello Amazon EMR e assicurane la visibilità in Studio o Studio Classic.

A tale scopo, fai riferimento alla risorsa del modello Amazon EMR nella definizione del prodotto Service Catalog, quindi aggiungi la seguente chiave "sagemaker:studio-visibility:emr" di tag al valore "true" (vedi l'esempio in formato YAML).

Nella definizione del prodotto Service Catalog, il AWS CloudFormation modello del cluster viene referenziato tramite URL. Il tag aggiuntivo impostato su true garantisce la visibilità dei modelli Amazon EMR in Studio o Studio Classic.

Nota

Il modello Amazon EMR a cui fa riferimento l'URL fornito nell'esempio non impone alcun requisito di autenticazione al momento del lancio. Questa opzione è pensata per scopi dimostrativi e di apprendimento. Non è consigliata in un ambiente di produzione.

SMStudioEMRNoAuthProduct:
    Type: AWS::ServiceCatalog::CloudFormationProduct
    Properties:
      Owner: AWS
      Name: SageMaker Studio Domain No Auth EMR
      ProvisioningArtifactParameters:
        - Name: SageMaker Studio Domain No Auth EMR
          Description: Provisions a SageMaker domain and No Auth EMR Cluster
          Info:
            LoadTemplateFromURL: Link to your CloudFormation template. For example, https://aws-blogs-artifacts-public.s3.amazonaws.com/artifacts/astra-m4-sagemaker/end-to-end/CFN-EMR-NoStudioNoAuthTemplate-v3.yaml
      Tags:
        - Key: "sagemaker:studio-visibility:emr"
          Value: "true"

Fase 3: parametrizzare il modello Amazon EMR CloudFormation

Il CloudFormation modello utilizzato per definire il cluster Amazon EMR all'interno del prodotto Service Catalog consente agli amministratori di specificare parametri configurabili. Gli amministratori possono definire Default valori e AllowedValues intervalli per questi parametri all'interno della sezione del modello. Parameters Durante il processo di avvio del cluster, i data scientist possono fornire input personalizzati o effettuare selezioni tra quelle opzioni predefinite per personalizzare alcuni aspetti del proprio cluster Amazon EMR.

L'esempio seguente illustra parametri di input aggiuntivi che gli amministratori possono impostare durante la creazione di un modello Amazon EMR.

"Parameters": {
    "EmrClusterName": {
      "Type": "String",
      "Description": "EMR cluster Name."
    },
    "MasterInstanceType": {
      "Type": "String",
      "Description": "Instance type of the EMR master node.",
      "Default": "m5.xlarge",
      "AllowedValues": [
        "m5.xlarge",
        "m5.2xlarge",
        "m5.4xlarge"
      ]
    },
    "CoreInstanceType": {
      "Type": "String",
      "Description": "Instance type of the EMR core nodes.",
      "Default": "m5.xlarge",
      "AllowedValues": [
        "m5.xlarge",
        "m5.2xlarge",
        "m5.4xlarge",
        "m3.medium",
        "m3.large",
        "m3.xlarge",
        "m3.2xlarge"
      ]
    },
    "CoreInstanceCount": {
      "Type": "String",
      "Description": "Number of core instances in the EMR cluster.",
      "Default": "2",
      "AllowedValues": [
        "2",
        "5",
        "10"
      ]
    },
    "EmrReleaseVersion": {
      "Type": "String",
      "Description": "The release version of EMR to launch.",
      "Default": "emr-5.33.1",
      "AllowedValues": [
        "emr-5.33.1",
        "emr-6.4.0"
      ]
    }
  }

Dopo che gli amministratori hanno reso disponibili i modelli Amazon CloudFormation EMR all'interno di Studio, i data scientist possono utilizzarli per il provisioning autonomo dei cluster Amazon EMR. La Parameters sezione definita nel modello si traduce in campi di input nel modulo di creazione del cluster all'interno di Studio o Studio Classic. Per ogni parametro, i data scientist possono inserire un valore personalizzato nella casella di input o selezionare una delle opzioni predefinite elencate in un menu a discesa, che corrisponde a quello AllowedValues specificato nel modello.

L'illustrazione seguente mostra il modulo dinamico assemblato da un modello CloudFormation Amazon EMR per creare un cluster Amazon EMR in Studio o Studio Classic.

Illustrazione di un modulo dinamico assemblato da un modello CloudFormation Amazon EMR per creare un cluster Amazon EMR da Studio o Studio Classic.

Visita Avvia un cluster Amazon EMR da Studio o Studio Classic questa pagina per scoprire come avviare un cluster da Studio o Studio Classic utilizzando questi modelli Amazon EMR.

Passaggio 4: configura le autorizzazioni per abilitare la pubblicazione e l'avvio di cluster Amazon EMR da Studio

Infine, collega le autorizzazioni IAM richieste per consentire l'elenco dei cluster Amazon EMR esistenti in esecuzione e il provisioning automatico di nuovi cluster da Studio o Studio Classic.

I ruoli a cui è necessario aggiungere tali autorizzazioni dipendono dal fatto che Studio o Studio Classic e Amazon EMR siano distribuiti nello stesso account (scegli Account singolo) o in account diversi (scegli Cross account).

Importante

Puoi scoprire e connetterti ai cluster Amazon EMR solo per JupyterLab applicazioni Studio Classic lanciate da spazi privati. Assicurati che i cluster Amazon EMR si trovino nella stessa AWS regione del tuo ambiente Studio.

Se i tuoi cluster Amazon EMR e Studio o Studio Classic sono distribuiti nello stesso AWS account, collega le seguenti autorizzazioni al ruolo di esecuzione SageMaker AI che accede al tuo cluster.

  1. Passaggio 1: recupera l'ARN del ruolo di esecuzione SageMaker dell'IA utilizzato dal tuo spazio privato.

    Per informazioni sugli spazi e sui ruoli di esecuzione nell' SageMaker IA, consulta. Comprendere lo spazio di dominio, le autorizzazioni e i ruoli di esecuzione.

    Per ulteriori informazioni su come recuperare l'ARN del ruolo di esecuzione SageMaker dell'IA, vedere. Assumi il tuo ruolo di esecuzione

  2. Passaggio 2: assegna le seguenti autorizzazioni al ruolo di esecuzione SageMaker AI che accede ai tuoi cluster Amazon EMR.

    1. Passare alla IAM console (Console IAM).

    2. Scegli Ruoli, quindi cerca il tuo ruolo di esecuzione per nome nel campo di ricerca. Il nome del ruolo è l'ultima parte dell'ARN, dopo l'ultima barra (/).

    3. Segui il link al tuo ruolo.

    4. Scegli Aggiungi autorizzazioni e poi Crea politica in linea.

    5. Nella scheda JSON, aggiungi le autorizzazioni Amazon EMR che consentono l'accesso e le operazioni di Amazon EMR. Per i dettagli sul documento di policy, consulta Elencare le politiche di Amazon EMR in. Politiche di riferimento Sostituisci e accountID con i relativi valori effettivi prima di copiare l'elenco delle dichiarazioni nella politica in linea del tuo ruolo. region

    6. Scegli Avanti e quindi fornisci un nome per la politica.

    7. Scegli Create Policy (Crea policy).

    8. Ripeti il passaggio Create inline policy per aggiungere un'altra policy che conceda al ruolo di esecuzione le autorizzazioni per effettuare il provisioning di nuovi cluster Amazon EMR utilizzando modelli. AWS CloudFormation Per i dettagli sul documento relativo alla policy, consulta Create Amazon EMRclusters policies inPolitiche di riferimento. Sostituisci region e accountID con i relativi valori effettivi prima di copiare l'elenco delle dichiarazioni nella politica in linea del tuo ruolo.

Nota

Gli utenti della connettività RBAC (Role-Based Access Control) ai cluster Amazon EMR devono fare riferimento anche a. Configura l'autenticazione del ruolo di runtime quando il cluster Amazon EMR e Studio si trovano nello stesso account

Prima di iniziare, recupera l'ARN del ruolo di esecuzione SageMaker dell'IA utilizzato dal tuo spazio privato.

Per informazioni sugli spazi e sui ruoli di esecuzione nell' SageMaker intelligenza artificiale, consulta. Comprendere lo spazio di dominio, le autorizzazioni e i ruoli di esecuzione.

Per ulteriori informazioni su come recuperare l'ARN del ruolo di esecuzione SageMaker dell'IA, vedere. Assumi il tuo ruolo di esecuzione

Se i tuoi cluster Amazon EMR e Studio o Studio Classic sono distribuiti in AWS account separati, configuri le autorizzazioni su entrambi gli account.

Nota

Gli utenti della connettività RBAC (Role-Based Access Control) ai cluster Amazon EMR devono fare riferimento anche a. Configura l'autenticazione del ruolo di runtime quando il cluster e Studio si trovano in account diversi

Sull'account del cluster Amazon EMR

Segui questi passaggi per creare i ruoli e le policy necessari sull'account in cui viene distribuito Amazon EMR, noto anche come account affidabile:

  1. Fase 1: recupera l'ARN del ruolo di servizio del tuo cluster Amazon EMR.

    Per ulteriori informazioni su come trovare l'ARN del ruolo di servizio di un cluster, consulta Configurare i ruoli di servizio IAM per le autorizzazioni di Amazon EMR per servizi e risorse. AWS

  2. Passaggio 2: crea un ruolo IAM personalizzato denominato AssumableRole con la seguente configurazione:

    • Autorizzazioni: concedi le autorizzazioni necessarie per consentire l'accesso AssumableRole alle risorse Amazon EMR. Questo ruolo è noto anche come ruolo di accesso in scenari che prevedono l'accesso tra più account.

    • Relazione di fiducia: configura la politica di fiducia AssumableRole per consentire l'assunzione del ruolo di esecuzione (indicato SageMakerExecutionRole nel diagramma tra account diversi) dall'account Studio che richiede l'accesso.

    Assumendo il ruolo, Studio o Studio Classic possono ottenere l'accesso temporaneo alle autorizzazioni necessarie in Amazon EMR.

    Per istruzioni dettagliate su come crearne uno nuovo AssumableRole nel tuo AWS account Amazon EMR, segui questi passaggi:

    1. Passare alla IAM console (Console IAM).

    2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Policy, quindi Crea policy.

    3. Nella scheda JSON, aggiungi le autorizzazioni Amazon EMR che consentono l'accesso e le operazioni di Amazon EMR. Per i dettagli sul documento di policy, consulta Elencare le politiche di Amazon EMR in. Politiche di riferimento Sostituisci e accountID con i relativi valori effettivi prima di copiare l'elenco delle dichiarazioni nella politica in linea del tuo ruolo. region

    4. Scegli Avanti e quindi fornisci un nome per la politica.

    5. Scegli Create Policy (Crea policy).

    6. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Ruoli, quindi Crea ruolo.

    7. Nella pagina Crea ruolo, scegli Criteri di fiducia personalizzati come entità attendibile.

    8. Incolla il seguente documento JSON nella sezione Politica di fiducia personalizzata, quindi scegli Avanti.

      For users of Studio and JupyterLab

      Sostituiscilo studio-account con l'ID dell'account Studio e AmazonSageMaker-ExecutionRole con il ruolo di esecuzione utilizzato dal tuo JupyterLab spazio.

      {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "AWS": "arn:aws:iam::studio-account:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}
      For users of Studio Classic

      Sostituiscilo studio-account con l'ID dell'account Studio Classic.

      {
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "AWS": "arn:aws:iam::studio-account:root"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole"
    }
  ]
}

    9. Nella pagina Aggiungi autorizzazioni, aggiungi l'autorizzazione appena creata, quindi scegli Avanti.

    10. Nella pagina Revisione, inserisci un nome per il ruolo, ad AssumableRole esempio una descrizione opzionale.

    11. Verifica i dettagli del ruolo e scegli Create role (Crea ruolo).

    Per ulteriori informazioni sulla creazione di un ruolo su un AWS account, consulta Creazione di un ruolo IAM (console).

Sull'account Studio

Sull'account in cui è distribuito Studio, noto anche come account affidabile, aggiorna il ruolo di esecuzione SageMaker AI che accede ai cluster con le autorizzazioni necessarie per accedere alle risorse dell'account affidabile.

  1. Passaggio 1: recupera l'ARN del ruolo di esecuzione SageMaker dell'IA utilizzato dal tuo spazio privato.

    Per informazioni sugli spazi e sui ruoli di esecuzione nell' SageMaker IA, consulta. Comprendere lo spazio di dominio, le autorizzazioni e i ruoli di esecuzione.

    Per ulteriori informazioni su come recuperare l'ARN del ruolo di esecuzione SageMaker dell'IA, vedere. Assumi il tuo ruolo di esecuzione

  2. Passaggio 2: assegna le seguenti autorizzazioni al ruolo di esecuzione SageMaker AI che accede ai tuoi cluster Amazon EMR.

    1. Passare alla IAM console (Console IAM).

    2. Scegli Ruoli, quindi cerca il tuo ruolo di esecuzione per nome nel campo di ricerca. Il nome del ruolo è l'ultima parte dell'ARN, dopo l'ultima barra (/).

    3. Segui il link al tuo ruolo.

    4. Scegli Aggiungi autorizzazioni e poi Crea politica in linea.

    5. Nella scheda JSON, aggiungi la politica in linea che concede al ruolo le autorizzazioni per aggiornare i domini, i profili utente e gli spazi. Per i dettagli sul documento di policy, consulta la policy relativa alle azioni di aggiornamento del dominio, del profilo utente e dello spazio in. Politiche di riferimento Sostituisci region and accountID con i relativi valori effettivi prima di copiare l'elenco delle istruzioni nella politica in linea del tuo ruolo.

    6. Scegli Avanti e quindi fornisci un nome per la politica.

    7. Scegli Create Policy (Crea policy).

    8. Ripeti il passaggio Crea politica in linea per aggiungere un'altra politica che conceda al ruolo di esecuzione le autorizzazioni necessarie per assumere AssumableRole e quindi eseguire le azioni consentite dalla politica di accesso del ruolo. Sostituisci emr-account con l'ID dell'account Amazon EMR e AssumableRole con il nome del ruolo ipotizzabile creato nell'account Amazon EMR.

      {
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
  { 
            "Sid": "AllowRoleAssumptionForCrossAccountDiscovery", 
            "Effect": "Allow", 
            "Action": "sts:AssumeRole", 
            "Resource":  ["arn:aws:iam::emr-account:role/AssumableRole" ]
  }]
}

    9. Ripeti il passaggio Create inline policy per aggiungere un'altra policy che conceda al ruolo di esecuzione le autorizzazioni per effettuare il provisioning di nuovi cluster Amazon EMR utilizzando modelli. AWS CloudFormation Per i dettagli sul documento relativo alla policy, consulta Create Amazon EMRclusters policies inPolitiche di riferimento. Sostituisci region e accountID con i relativi valori effettivi prima di copiare l'elenco delle dichiarazioni nella politica in linea del tuo ruolo.

    10. (Facoltativo) Per consentire l'elenco dei cluster Amazon EMR distribuiti nello stesso account di Studio, aggiungi una policy in linea aggiuntiva al tuo ruolo di esecuzione di Studio, come definito in Elenca le politiche di Amazon EMR in. Politiche di riferimento

  3. Fase 3: Associa i tuoi ruoli assumibili (ruolo di accesso) al tuo dominio o profilo utente. JupyterLab gli utenti di Studio possono utilizzare la console SageMaker AI o lo script fornito.

    Scegli la scheda corrispondente al tuo caso d'uso.

    Associate your assumable roles in JupyterLab using the SageMaker AI console

    Per associare i ruoli che assumi al tuo profilo utente o dominio utilizzando la console SageMaker AI:

    1. Vai alla console SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

    2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli dominio, quindi seleziona il dominio utilizzando il ruolo di esecuzione SageMaker AI di cui hai aggiornato le autorizzazioni.

      • Per aggiungere i tuoi ruoli da assumere (ruolo di accesso) al tuo dominio: nella scheda Configurazioni app della pagina dei dettagli del dominio, vai alla sezione. JupyterLab

      • Per aggiungere i tuoi ruoli assumibili (ruolo di accesso) al tuo profilo utente: nella pagina dei dettagli del dominio, scegli la scheda Profili utente, seleziona il profilo utente che utilizza il ruolo di esecuzione SageMaker AI di cui hai aggiornato le autorizzazioni. Nella scheda Configurazioni dell'app, vai alla sezione. JupyterLab

    4. Scegli Modifica e aggiungi il tuo ruolo assumibile (ruolo ARNs di accesso).

    5. Scegli Invia.

    Associate your assumable roles in JupyterLab using a Python script

    In un' JupyterLab applicazione avviata da uno spazio utilizzando il ruolo di esecuzione SageMaker AI di cui hai aggiornato le autorizzazioni, esegui il seguente comando in un terminale. SostituiscidomainID, user-profile-nameemr-accountID, e AssumableRole (EMRServiceRoleper i ruoli di runtime RBAC) con i valori corretti. Questo frammento di codice aggiorna le impostazioni del profilo utente per uno specifico profilo utente (usoclient.update_userprofile) o impostazioni di dominio (usoclient.update_domain) all'interno di un dominio AI. SageMaker In particolare, consente all' JupyterLab applicazione di assumere un ruolo IAM particolare (AssumableRole) per l'esecuzione di cluster Amazon EMR all'interno dell'account Amazon EMR.

    import botocore.session
import json
sess = botocore.session.get_session()
client = sess.create_client('sagemaker')

client.update_userprofile(
DomainId="domainID", 
UserProfileName="user-profile-name",
DefaultUserSettings={
    'JupyterLabAppSettings': {
        'EmrSettings': {
            'AssumableRoleArns': ["arn:aws:iam::emr-accountID:role/AssumableRole"],
            'ExecutionRoleArns': ["arn:aws:iam::emr-accountID:role/EMRServiceRole", 
                             "arn:aws:iam::emr-accountID:role/AnotherServiceRole"]
        }
        
    }
})
resp = client.describe_user_profile(DomainId="domainID", UserProfileName=user-profile-name")

resp['CreationTime'] = str(resp['CreationTime'])
resp['LastModifiedTime'] = str(resp['LastModifiedTime'])
print(json.dumps(resp, indent=2))
    For users of Studio Classic

    Fornisci l'ARN del tuo ruolo AssumableRole di esecuzione di Studio Classic. L'ARN viene caricato dal server Jupyter all'avvio. Il ruolo di esecuzione utilizzato da Studio presuppone il ruolo tra account diversi per rilevare e connettersi ai cluster Amazon EMR nell'account affidabile.

    Puoi specificare queste informazioni utilizzando gli script Lifecycle Configuration (LCC). Puoi collegare la scheda LCC al tuo dominio o a un profilo utente specifico. Lo script LCC utilizzato deve essere una JupyterServer configurazione. Per ulteriori informazioni su come creare uno script LCC, consulta Utilizzare le configurazioni del ciclo di vita con Studio Classic.

    Di seguito è riportato un esempio di script LCC. Per modificare lo script, sostituisci AssumableRole e emr-account con i rispettivi valori. Il numero di account incrociati è limitato a cinque.

    # This script creates the file that informs Studio Classic that the role "arn:aws:iam::emr-account:role/AssumableRole" in remote account "emr-account" must be assumed to list and describe Amazon EMR clusters in the remote account.

#!/bin/bash

set -eux

FILE_DIRECTORY="/home/sagemaker-user/.cross-account-configuration-DO_NOT_DELETE"
FILE_NAME="emr-discovery-iam-role-arns-DO_NOT_DELETE.json"
FILE="$FILE_DIRECTORY/$FILE_NAME"

mkdir -p $FILE_DIRECTORY

cat > "$FILE" <<- "EOF"
{
  emr-cross-account1: "arn:aws:iam::emr-cross-account1:role/AssumableRole",
  emr-cross-account2: "arn:aws:iam::emr-cross-account2:role/AssumableRole"
}
EOF

    Dopo l'esecuzione dell'LCC e la scrittura dei file, il server legge il file /home/sagemaker-user/.cross-account-configuration-DO_NOT_DELETE/emr-discovery-iam-role-arns-DO_NOT_DELETE.json e archivia l'ARN multi-account.