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EMR Serverless 的預設應用程式組態

您可以在應用程式層級為您在相同應用程式下提交的所有任務指定一組通用的執行時間和監控組態。這可減少與需要為每個任務提交相同組態相關聯的額外額外負荷。

您可以在下列時間點修改組態：

下列各節提供更多詳細資訊和進一步內容的範例。

在應用程式層級宣告組態

您可以為您在應用程式下提交的任務指定應用程式層級記錄和執行時間組態屬性。

範例宣告

下列範例示範如何使用 宣告預設組態create-application。

aws emr-serverless create-application \
    --release-label release-version  \
    --type SPARK \
    --name my-application-name \
    --runtime-configuration '[
        {
            "classification": "spark-defaults",
            "properties": {
                "spark.driver.cores": "4",
                "spark.executor.cores": "2",
                "spark.driver.memory": "8G",
                "spark.executor.memory": "8G",
                "spark.executor.instances": "2",
                "spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionDriverName":"org.mariadb.jdbc.Driver",
                "spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionURL":"jdbc:mysql://db-host:db-port/db-name",
                "spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionUserName":"connection-user-name",
                "spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionPassword": "EMR.secret@SecretID"
            }
        },
        {
            "classification": "spark-driver-log4j2",
            "properties": {
                "rootLogger.level":"error", 
                "logger.IdentifierForClass.name": "classpathForSettingLogger",
                "logger.IdentifierForClass.level": "info"
            }
        }
    ]' \
    --monitoring-configuration '{
        "s3MonitoringConfiguration": {
            "logUri": "s3://amzn-s3-demo-logging-bucket/logs/app-level"
        },
        "managedPersistenceMonitoringConfiguration": {
            "enabled": false
        }
    }'

在任務執行期間覆寫組態

您可以使用 StartJobRun API 指定應用程式組態和監控組態的組態覆寫。然後，EMR Serverless 會合併您在應用程式層級和任務層級指定的組態，以判斷任務執行的組態。

合併發生時的精細程度層級如下：

如需優先順序排名的詳細資訊，請參閱 Hive 組態覆寫參數和 Spark 組態覆寫參數。

當您啟動任務時，如果您未指定特定組態，則會從應用程式繼承。如果您在任務層級宣告組態，您可以執行下列操作：

覆寫範例

下列範例顯示您可以在 提交任務期間執行的不同操作start-job-run。

aws emr-serverless start-job-run \
    --application-id your-application-id \
    --execution-role-arn your-job-role-arn \
    --job-driver '{
        "sparkSubmit": {
            "entryPoint": "s3://us-east-1.elasticmapreduce/emr-containers/samples/wordcount/scripts/wordcount.py", 
            "entryPointArguments": ["s3://amzn-s3-demo-destination-bucket1/wordcount_output"]
        }
    }' \
    --configuration-overrides '{
        "applicationConfiguration": [ 
            {
                // Override existing configuration for spark-defaults in the application
                "classification": "spark-defaults", 
                "properties": {
                    "spark.driver.cores": "2",
                    "spark.executor.cores": "1",
                    "spark.driver.memory": "4G",
                    "spark.executor.memory": "4G"
                }
            },
            {
                // Add configuration for spark-executor-log4j2
                "classification": "spark-executor-log4j2",
                "properties": {
                    "rootLogger.level": "error", 
                    "logger.IdentifierForClass.name": "classpathForSettingLogger",
                    "logger.IdentifierForClass.level": "info"
                }
            },
            {
                // Remove existing configuration for spark-driver-log4j2 from the application
                "classification": "spark-driver-log4j2",
                "properties": {}
            }
        ],
        "monitoringConfiguration": {
            "managedPersistenceMonitoringConfiguration": {
                // Override existing configuration for managed persistence
                "enabled": true
            },
            "s3MonitoringConfiguration": {
                // Remove configuration of S3 monitoring
            },
            "cloudWatchLoggingConfiguration": {
                // Add configuration for CloudWatch logging
                "enabled": true
            }
        }
    }'

在任務執行時，將根據 和 中所述的優先順序覆寫排名套用下列分類Hive 組態覆寫參數和組態Spark 組態覆寫參數。