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从 EMR Serverless 访问另一个 AWS 账户中的 S3 数据 - Amazon EMR
先决条件使用 S3 存储桶策略使用代入角色代入角色示例

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

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从 EMR Serverless 访问另一个 AWS 账户中的 S3 数据

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您可以从一个 AWS 账户运行 Amazon EMR 无服务器任务，并将其配置为访问属于另一个账户的 Amazon S3 存储桶中的数据。 AWS 本页介绍了如何配置从 EMR Serverless 对 S3 的跨账户访问。

在 EMR Serverless 上运行的任务可以使用 S3 存储桶策略或代入的角色从其他账户访问 Amazon S3 中的数据。 AWS

先决条件

要为 Amazon EMR Serverless 设置跨账户访问权限，您必须在登录两个账户的同时完成任务： AWS

  • AccountA：这是您在其中创建 Amazon EMR Serverless 应用程序的 AWS 账户。在设置跨账户访问之前，您必须在此账户中做好以下准备：

  • AccountB：该 AWS 账户包含您希望 Amazon EMR Serverless 作业访问的 S3 存储桶。

使用 S3 存储桶策略访问跨账户 S3 数据

要访问 S3 存储桶 account B from account A，将以下策略附加到中的 S3 存储桶 account B.

{
   "Version": "2012-10-17",
   "Statement": [
      {
         "Sid": "Example permissions 1",
         "Effect": "Allow",
         "Principal": {
            "AWS": "arn:aws:iam::AccountA:root"
         },
         "Action": [
            "s3:ListBucket"
         ],
         "Resource": [
            "arn:aws:s3:::bucket_name_in_AccountB"
         ]
      },
      {
         "Sid": "Example permissions 2",
         "Effect": "Allow",
         "Principal": {
            "AWS": "arn:aws:iam::AccountA:root"
         },
         "Action": [
            "s3:PutObject",
            "s3:GetObject",
            "s3:DeleteObject"
         ],
         "Resource": [
            "arn:aws:s3:::bucket_name_in_AccountB/*"
         ]
      }
   ]
}

有关使用 S3 存储桶策略进行 S3 跨账户访问的更多信息，请参阅《Amazon Simple Storage Service 用户指南》中的示例 2：存储桶所有者授予跨账户存储桶权限。

使用代入角色跨账户访问 S3 数据

为 Amazon EMR Serverless 设置跨账户访问权限的另一种方法是使用 () AssumeRole 中的 AWS Security Token Service 操作。AWS STS AWS STS 是一项全球 Web 服务，允许您为用户申请临时的、权限有限的证书。您可以使用通过 AssumeRole 创建的临时安全凭证对 EMR Serverless 和 Amazon S3 进行 API 调用。

以下步骤说明了如何使用代入角色从 EMR Serverless 跨账户访问 S3 数据：

  1. 创建 Amazon S3 存储桶，即 AccountB 中的 cross-account-bucket。有关更多信息，请参阅 Amazon Simple Storage Service 用户指南中的创建存储桶。如果您希望跨账户访问 DynamoDB，还可以在 AccountB 中创建 DynamoDB 表。有关更多信息，请参阅《Amazon DynamoDB 开发人员指南》中的创建 DynamoDB 表。

  2. 在 AccountB 中创建 Cross-Account-Role-B IAM 角色，以便可以访问 cross-account-bucket。

    1. 登录 AWS Management Console 并打开 IAM 控制台，网址为https://console.aws.amazon.com/iam/。

    2. 选择 Roles (角色) 并创建新角色：Cross-Account-Role-B。有关如何创建 IAM 角色的更多信息，请参阅《IAM 用户指南》中的创建 IAM 角色。

    3. 创建 IAM policy 来指定针对 Cross-Account-Role-B 的权限以访问 cross-account-bucket S3 存储桶，如以下策略声明所示。然后将 IAM policy 附加到 Cross-Account-Role-B。有关更多信息，请参阅《IAM 用户指南》中的创建 IAM 策略。

    {
"Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "s3:*",
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::cross-account-bucket",
                "arn:aws:s3:::cross-account-bucket/*"
            ]
        }
    ]
}

    如果需要访问 DynamoDB，请创建 IAM 策略，指定跨账户访问 DynamoDB 表的权限。然后将 IAM policy 附加到 Cross-Account-Role-B。有关更多信息，请参阅《IAM 用户指南》中的 Amazon DynamoDB：允许访问特定表。

    以下是允许访问 DynamoDB 表 CrossAccountTable 的策略。

    {
"Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "dynamodb:*",
            "Resource": "arn:aws:dynamodb:MyRegion:AccountB:table/CrossAccountTable"
        }
    ]
}

  3. 编辑 Cross-Account-Role-B 角色的信任关系。

    1. 要配置角色的信任关系，请在 IAM 控制台中为您在步骤 2 中创建的 Cross-Account-Role-B 角色选择信任关系选项卡。

    2. 选择 Edit Trust Relationship (编辑信任关系)。

    3. 添加以下策略文档。这允许 AccountA 中的 Job-Execution-Role-A 代入 Cross-Account-Role-B 角色。

      {
"Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
        "Effect": "Allow",
        "Principal": {
            "AWS": "arn:aws:iam::AccountA:role/Job-Execution-Role-A"
        },
        "Action": "sts:AssumeRole"
    }
  ]
}

  4. 授Job-Execution-Role-AAccountA予假设 AWS STS AssumeRole权限Cross-Account-Role-B。

    1. 在 AWS 账户的 IAM 控制台中AccountA，选择Job-Execution-Role-A。

    2. 添加以下 Job-Execution-Role-A 策略语句以便对 Cross-Account-Role-B 角色执行 AssumeRole 操作。

      {
"Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Resource": "arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B"
        }
    ]
}

代入角色示例

您可以使用单个代入角色访问账户中的所有 S3 资源，或者在 Amazon EMR 6.11 及更高版本中，您可以配置多个 IAM 角色，以便在跨账户访问不同的 S3 存储桶时代入。

使用单个代入角色访问 S3 资源

注意

如果将作业配置为使用单个代入角色，整个作业中的所有 S3 资源都将使用该角色，包括 entryPoint 脚本。

如果您想使用单个代入角色访问账户 B 中的所有 S3 资源，请指定以下配置：

  1. 将 EMRFS 配置 fs.s3.customAWSCredentialsProvider 指定为 spark.hadoop.fs.s3.customAWSCredentialsProvider=com.amazonaws.emr.AssumeRoleAWSCredentialsProvider。

  2. 对于 Spark，使用 spark.emr-serverless.driverEnv.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN 和 spark.executorEnv.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN 指定驱动程序和执行程序的环境变量。

  3. 对于 Hive，使用 hive.emr-serverless.launch.env.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN、tez.am.emr-serverless.launch.env.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN 和 tez.task.emr-serverless.launch.env.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN 指定 Hive 驱动程序、Tez 应用程序主进程和 Tez 任务容器的环境变量。

以下示例展示了如何使用代入角色启动具有跨账户访问权限的 EMR Serverless 作业运行。

Spark

以下示例展示了如何使用代入角色启动有权跨账户访问 S3 的 EMR Serverless Spark 作业运行。

aws emr-serverless start-job-run \
    --application-id application-id \
    --execution-role-arn job-role-arn \
    --job-driver '{
        "sparkSubmit": {
            "entryPoint": "entrypoint_location",
            "entryPointArguments": [":argument_1:", ":argument_2:"],
            "sparkSubmitParameters": "--conf spark.executor.cores=4 --conf spark.executor.memory=20g --conf spark.driver.cores=4 --conf spark.driver.memory=8g --conf spark.executor.instances=1"
        }
    }' \
     --configuration-overrides '{
        "applicationConfiguration": [{
            "classification": "spark-defaults",
            "properties": {
                "spark.hadoop.fs.s3.customAWSCredentialsProvider": "spark.hadoop.fs.s3.customAWSCredentialsProvider=com.amazonaws.emr.AssumeRoleAWSCredentialsProvider",
                "spark.emr-serverless.driverEnv.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN": "arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B",
                "spark.executorEnv.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN": "arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B"
            }
        }]
    }'
Hive

以下示例展示了如何使用代入角色启动有权跨账户访问 S3 的 EMR Serverless Hive 作业运行。

aws emr-serverless start-job-run \
    --application-id application-id \
    --execution-role-arn job-role-arn \
    --job-driver '{
        "hive": {
            "query": "query_location",
            "parameters": "hive_parameters"
        }
    }' \
    --configuration-overrides '{
        "applicationConfiguration": [{
            "classification": "hive-site",
            "properties": {
                "fs.s3.customAWSCredentialsProvider": "com.amazonaws.emr.serverless.credentialsprovider.AssumeRoleAWSCredentialsProvider",
                "hive.emr-serverless.launch.env.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN": "arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B",
                "tez.am.emr-serverless.launch.env.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN": "arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B",
                "tez.task.emr-serverless.launch.env.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN": "arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B"
            }
        }]
    }'
anchoranchor

以下示例展示了如何使用代入角色启动有权跨账户访问 S3 的 EMR Serverless Spark 作业运行。

aws emr-serverless start-job-run \
    --application-id application-id \
    --execution-role-arn job-role-arn \
    --job-driver '{
        "sparkSubmit": {
            "entryPoint": "entrypoint_location",
            "entryPointArguments": [":argument_1:", ":argument_2:"],
            "sparkSubmitParameters": "--conf spark.executor.cores=4 --conf spark.executor.memory=20g --conf spark.driver.cores=4 --conf spark.driver.memory=8g --conf spark.executor.instances=1"
        }
    }' \
     --configuration-overrides '{
        "applicationConfiguration": [{
            "classification": "spark-defaults",
            "properties": {
                "spark.hadoop.fs.s3.customAWSCredentialsProvider": "spark.hadoop.fs.s3.customAWSCredentialsProvider=com.amazonaws.emr.AssumeRoleAWSCredentialsProvider",
                "spark.emr-serverless.driverEnv.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN": "arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B",
                "spark.executorEnv.ASSUME_ROLE_CREDENTIALS_ROLE_ARN": "arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B"
            }
        }]
    }'

使用多个代入角色访问 S3 资源

在 EMR Serverless 6.11.0 及更高版本中，您可以配置多个 IAM 角色，以便在访问不同的跨账户存储桶时代入。如果要使用账户 B 中的不同代入角色访问不同的 S3 资源，请在启动作业运行时使用以下配置：

  1. 将 EMRFS 配置 fs.s3.customAWSCredentialsProvider 指定为 com.amazonaws.emr.serverless.credentialsprovider.BucketLevelAssumeRoleCredentialsProvider。

  2. 指定 EMRFS 配置 fs.s3.bucketLevelAssumeRoleMapping，定义从 S3 存储桶名称到账户 B 中要代入的 IAM 角色的映射。该值的格式为 bucket1->role1;bucket2->role2。

例如，您可以使用 arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B-1 访问存储桶 bucket1，使用 arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B-2 访问存储桶 bucket2。以下示例展示了如何通过多个代入角色启动具有跨账户访问权限的 EMR Serverless 作业运行。

Spark

以下示例展示了如何使用多个代入角色来创建 EMR Serverless Spark 作业运行。

aws emr-serverless start-job-run \
    --application-id application-id \
    --execution-role-arn job-role-arn \
    --job-driver '{
        "sparkSubmit": {
            "entryPoint": "entrypoint_location",
            "entryPointArguments": [":argument_1:", ":argument_2:"],
            "sparkSubmitParameters": "--conf spark.executor.cores=4 --conf spark.executor.memory=20g --conf spark.driver.cores=4 --conf spark.driver.memory=8g --conf spark.executor.instances=1"
        }
    }' \
     --configuration-overrides '{
        "applicationConfiguration": [{
            "classification": "spark-defaults",
            "properties": {
                "spark.hadoop.fs.s3.customAWSCredentialsProvider": "com.amazonaws.emr.serverless.credentialsprovider.BucketLevelAssumeRoleCredentialsProvider",
                "spark.hadoop.fs.s3.bucketLevelAssumeRoleMapping": "bucket1->arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B-1;bucket2->arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B-2"
            }
        }]
    }'
Hive

以下示例展示了如何使用多个代入角色来创建 EMR Serverless Hive 作业运行。

aws emr-serverless start-job-run \
    --application-id application-id \
    --execution-role-arn job-role-arn \
    --job-driver '{
        "hive": {
            "query": "query_location",
            "parameters": "hive_parameters"
        }
    }' \
    --configuration-overrides '{
        "applicationConfiguration": [{
            "classification": "hive-site",
            "properties": {
                "fs.s3.customAWSCredentialsProvider": "com.amazonaws.emr.serverless.credentialsprovider.AssumeRoleAWSCredentialsProvider",
                "fs.s3.bucketLevelAssumeRoleMapping": "bucket1->arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B-1;bucket2->arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B-2"
            }
        }]
    }'
anchoranchor

以下示例展示了如何使用多个代入角色来创建 EMR Serverless Spark 作业运行。

aws emr-serverless start-job-run \
    --application-id application-id \
    --execution-role-arn job-role-arn \
    --job-driver '{
        "sparkSubmit": {
            "entryPoint": "entrypoint_location",
            "entryPointArguments": [":argument_1:", ":argument_2:"],
            "sparkSubmitParameters": "--conf spark.executor.cores=4 --conf spark.executor.memory=20g --conf spark.driver.cores=4 --conf spark.driver.memory=8g --conf spark.executor.instances=1"
        }
    }' \
     --configuration-overrides '{
        "applicationConfiguration": [{
            "classification": "spark-defaults",
            "properties": {
                "spark.hadoop.fs.s3.customAWSCredentialsProvider": "com.amazonaws.emr.serverless.credentialsprovider.BucketLevelAssumeRoleCredentialsProvider",
                "spark.hadoop.fs.s3.bucketLevelAssumeRoleMapping": "bucket1->arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B-1;bucket2->arn:aws:iam::AccountB:role/Cross-Account-Role-B-2"
            }
        }]
    }'

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