Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Standardanwendungskonfiguration für EMR Serverless Sie können auf Anwendungsebene gemeinsame Laufzeit- und Überwachungskonfigurationen für alle Jobs angeben, die Sie im Rahmen derselben Anwendung einreichen. Dadurch wird der zusätzliche Aufwand reduziert, der mit der Notwendigkeit verbunden ist, für jeden Job dieselben Konfigurationen einzureichen. Sie können die Konfigurationen zu den folgenden Zeitpunkten ändern: + [Deklarieren Sie Konfigurationen auf Anwendungsebene bei der Auftragserteilung.](#default-configs-declare) + [Überschreiben Sie die Standardkonfigurationen während der Auftragsausführung.](#default-configs-override) Die folgenden Abschnitte enthalten weitere Informationen und ein Beispiel für weiteren Kontext. ## Deklarieren von Konfigurationen auf Anwendungsebene Sie können Protokollierungs- und Laufzeitkonfigurationseigenschaften auf Anwendungsebene für die Jobs angeben, die Sie im Rahmen der Anwendung einreichen. **`monitoringConfiguration`** Verwenden Sie das Feld, um die Protokollkonfigurationen für Jobs anzugeben, die Sie mit der Anwendung einreichen. [https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_MonitoringConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_MonitoringConfiguration.html) Weitere Informationen zur Protokollierung für EMR Serverless finden Sie unter. [Speichern von Protokollen](logging.md) **`runtimeConfiguration`** Um Eigenschaften der Laufzeitkonfiguration anzugeben, geben Sie z. `spark-defaults` B. ein Konfigurationsobjekt in das `runtimeConfiguration` Feld ein. Dies wirkt sich auf die Standardkonfigurationen für alle Jobs aus, die Sie mit der Anwendung einreichen. Weitere Informationen finden Sie unter [Parameter zum Überschreiben der Hive-Konfiguration](jobs-hive.md#hive-defaults-configurationOverrides) und [Parameter zum Überschreiben der Spark-Konfiguration](jobs-spark.md#spark-defaults-configurationOverrides). Die verfügbaren Konfigurationsklassifizierungen variieren je nach EMR Serverless-Version. Zum Beispiel Klassifizierungen für benutzerdefiniertes Log4j `spark-driver-log4j2` und `spark-executor-log4j2` sind nur mit Versionen 6.8.0 und höher verfügbar. Eine Liste der anwendungsspezifischen Eigenschaften finden Sie unter und. [Eigenschaften von Spark-Jobs](jobs-spark.md#spark-defaults) [Eigenschaften von Hive-Jobs](jobs-hive.md#hive-defaults) Sie können [Apache Log4j2-Eigenschaften AWS Secrets Manager](log4j2.md) [für den Datenschutz](secrets-manager.md) und die [Java 17-Laufzeit](using-java-runtime.md) auch auf Anwendungsebene konfigurieren. Um Secrets Manager Manager-Geheimnisse auf Anwendungsebene weiterzugeben, fügen Sie Benutzern und Rollen, die EMR Serverless-Anwendungen mit Geheimnissen erstellen oder aktualisieren müssen, die folgende Richtlinie hinzu. **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "SecretsManagerPolicy", "Effect": "Allow", "Action": [ "secretsmanager:GetSecretValue", "secretsmanager:DescribeSecret" ], "Resource": [ "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:my-secret-name-123abc" ] }, { "Sid": "KMSDecryptPolicy", "Effect": "Allow", "Action": [ "kms:Decrypt" ], "Resource": [ "arn:aws:kms:us-east-1:123456789012:key/12345678-1234-1234-1234-123456789012" ] } ] } ``` Weitere Informationen zum Erstellen benutzerdefinierter Richtlinien für geheime Daten finden Sie AWS Secrets Manager im *AWS Secrets Manager Benutzerhandbuch* unter [Beispiele für Berechtigungsrichtlinien](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/auth-and-access_examples.html). **Anmerkung** Die`runtimeConfiguration`, die Sie auf Anwendungsebene angeben, `applicationConfiguration` entspricht der [https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartJobRun.html](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)API. ### Beispiel einer Deklaration Das folgende Beispiel zeigt, wie Standardkonfigurationen mit deklariert `create-application` werden. ``` 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 } }' ``` ## Überschreiben von Konfigurationen während einer Jobausführung Mit der [https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartJobRun.html](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)API können Sie Konfigurationsüberschreibungen für die Anwendungskonfiguration und die Überwachungskonfiguration angeben. EMR Serverless führt dann die Konfigurationen zusammen, die Sie auf Anwendungs- und Jobebene angeben, um die Konfigurationen für die Jobausführung zu bestimmen. Die Granularitätsstufe bei der Zusammenführung ist wie folgt: + **[https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_ConfigurationOverrides.html#emrserverless-Type-ConfigurationOverrides-applicationConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_ConfigurationOverrides.html#emrserverless-Type-ConfigurationOverrides-applicationConfiguration)**- Zum Beispiel `spark-defaults` der Klassifizierungstyp. + **[https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_ConfigurationOverrides.html#emrserverless-Type-ConfigurationOverrides-monitoringConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_ConfigurationOverrides.html#emrserverless-Type-ConfigurationOverrides-monitoringConfiguration)**- Konfigurationstyp, zum Beispiel`s3MonitoringConfiguration`. **Anmerkung** Die Priorität der Konfigurationen, die Sie auf Anwendungsebene bereitstellen, [https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartJobRun.html](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)hat Vorrang vor den Konfigurationen, die Sie auf Anwendungsebene bereitstellen. Weitere Informationen zur Rangfolge der Prioritäten finden Sie unter und. [Parameter zum Überschreiben der Hive-Konfiguration](jobs-hive.md#hive-defaults-configurationOverrides) [Parameter zum Überschreiben der Spark-Konfiguration](jobs-spark.md#spark-defaults-configurationOverrides) Wenn Sie einen Job starten und keine bestimmte Konfiguration angeben, wird diese von der Anwendung übernommen. Wenn Sie die Konfigurationen auf Jobebene deklarieren, können Sie die folgenden Operationen ausführen: + **Eine bestehende Konfiguration überschreiben** — Geben Sie denselben Konfigurationsparameter in der `StartJobRun` Anfrage mit Ihren Override-Werten an. + **Zusätzliche Konfiguration hinzufügen** — Fügen Sie der `StartJobRun` Anfrage den neuen Konfigurationsparameter mit den Werten hinzu, die Sie angeben möchten. + **Eine bestehende Konfiguration entfernen** — Um eine *Laufzeitkonfiguration* einer Anwendung zu entfernen, geben Sie den Schlüssel für die Konfiguration ein, die Sie entfernen möchten, und übergeben Sie eine leere Deklaration `{}` für die Konfiguration. Es wird nicht empfohlen, Klassifizierungen zu entfernen, die Parameter enthalten, die für die Ausführung eines Jobs erforderlich sind. Wenn Sie beispielsweise versuchen, die [erforderlichen Eigenschaften für einen Hive-Job zu entfernen, schlägt der Job](https://docs.aws.amazon.com/) fehl. Um eine *Konfiguration zur Anwendungsüberwachung* zu entfernen, verwenden Sie die entsprechende Methode für den entsprechenden Konfigurationstyp: + **`cloudWatchLoggingConfiguration`**— Um zu entfernen`cloudWatchLogging`, übergeben Sie das Kennzeichen enabled als`false`. + **`managedPersistenceMonitoringConfiguration`**— Um die verwalteten Persistenzeinstellungen zu entfernen und zum Standardstatus aktiviert zurückzukehren, übergeben Sie eine leere Deklaration `{}` für die Konfiguration. + **`s3MonitoringConfiguration`**— Um zu entfernen`s3MonitoringConfiguration`, übergeben Sie eine leere Deklaration `{}` für die Konfiguration. ### Beispiel für Override Das folgende Beispiel zeigt verschiedene Operationen, die Sie bei der Einreichung eines Jobs unter ausführen können`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 } } }' ``` Zum Zeitpunkt der Auftragsausführung gelten die folgenden Klassifizierungen und Konfigurationen, die auf der unter [Parameter zum Überschreiben der Hive-Konfiguration](jobs-hive.md#hive-defaults-configurationOverrides) und [Parameter zum Überschreiben der Spark-Konfiguration](jobs-spark.md#spark-defaults-configurationOverrides) beschriebenen Rangfolge der Prioritätsüberschreibung basieren. + Die Klassifizierung `spark-defaults` wird mit den auf Auftragsebene angegebenen Eigenschaften aktualisiert. Für diese Klassifizierung werden nur `StartJobRun` die in enthaltenen Eigenschaften berücksichtigt. + Die Klassifizierung `spark-executor-log4j2` wird in die bestehende Liste der Klassifizierungen aufgenommen. + Die Klassifizierung `spark-driver-log4j2` wird entfernt. + Die Konfigurationen für `managedPersistenceMonitoringConfiguration` werden mit Konfigurationen auf Auftragsebene aktualisiert. + Die Konfigurationen für `s3MonitoringConfiguration` werden entfernt. + Die Konfigurationen für `cloudWatchLoggingConfiguration` werden zu bestehenden Überwachungskonfigurationen hinzugefügt.