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# Starten einer Spark-Anwendung mithilfe der Amazon-Redshift-Integration für Apache Spark
<a name="emr-spark-redshift-launch"></a>

Für die Amazon-EMR-Versionen 6.4 bis 6.9 müssen Sie die Option `--jars` oder `--packages` verwenden, um anzugeben, welche der folgenden JAR-Dateien Sie verwenden möchten. Die `--jars`-Option gibt Abhängigkeiten an, die lokal, in HDFS oder unter Verwendung von HTTP/S gespeichert sind. Weitere von der `--jars`-Option unterstützte Dateispeicherorte finden Sie unter [Erweitertes Abhängigkeitsmanagement](https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#advanced-dependency-management) in der Spark-Dokumentation. Die `--packages`-Option spezifiziert Abhängigkeiten, die im öffentlichen Maven-Repository gespeichert sind. 
+ `spark-redshift.jar`
+ `spark-avro.jar`
+ `RedshiftJDBC.jar`
+ `minimal-json.jar`

Amazon-EMR-Versionen 6.10.0 und höher erfordern die `minimal-json.jar`-Abhängigkeit nicht und installieren die anderen Abhängigkeiten standardmäßig automatisch in jedem Cluster. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie eine Spark-Anwendung mit der Amazon-Redshift-Integration für Apache Spark starten.

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#### [ Amazon EMR 6.10.0 \$1 ]

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Spark-Anwendung mit dem `spark-redshift`-Konnektor mit Amazon-EMR-Versionen 6.10 und höher gestartet wird.

```
spark-submit my_script.py
```

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#### [ Amazon EMR 6.4.0 - 6.9.x ]

Um eine Spark-Anwendung mit dem `spark-redshift`-Konnektor auf den Amazon-EMR-Versionen 6.4 bis 6.9 zu starten, müssen Sie die Option `--jars` oder `--packages` verwenden, wie das folgende Beispiel zeigt. Beachten Sie, dass die mit der `--jars`-Option aufgeführten Pfade die Standardpfade für die JAR-Dateien sind.

```
spark-submit \
  --jars /usr/share/aws/redshift/jdbc/RedshiftJDBC.jar,/usr/share/aws/redshift/spark-redshift/lib/spark-redshift.jar,/usr/share/aws/redshift/spark-redshift/lib/spark-avro.jar,/usr/share/aws/redshift/spark-redshift/lib/minimal-json.jar \
  my_script.py
```

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