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# Arbeiten mit Ray Jobs in AWS Glue
**Wichtig**
AWS Glue denn Ray ist nicht mehr offen für neue Kunden. Bestandskunden können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. Weitere Informationen finden Sie unter [Ende des Supports AWS Glue für Ray](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/awsglue-ray-jobs-availability-change.html).
Dieser Abschnitt enthält Informationen zur Verwendung von AWS Glue For Ray-Jobs. Weitere Informationen AWS Glue zum Schreiben von Ray-Skripten finden Sie im [Programmieren von Ray-Skripten](aws-glue-programming-ray.md) Abschnitt.
**Topics**
+ [Erste Schritte mit AWS Glue for Ray](#author-job-ray-using)
+ [Unterstützte Ray-Laufzeitumgebungen](#author-job-ray-runtimes)
+ [Abrechnung für Worker in Ray-Aufträgen](#author-job-ray-worker-accounting)
+ [Verwendung von Auftragsparametern in Ray-Aufträgen](author-job-ray-job-parameters.md)
+ [Überwachung von Ray-Aufträgen mit Metriken](author-job-ray-monitor.md)
## Erste Schritte mit AWS Glue for Ray
Für die Arbeit mit AWS Glue for Ray verwenden Sie dieselben AWS Glue Jobs und interaktiven Sessions wie AWS Glue für Spark. AWS Glue Jobs sind für die Ausführung desselben Skripts in wiederkehrenden Abständen konzipiert, während interaktive Sitzungen darauf ausgelegt sind, dass Sie Codefragmente sequentiell für dieselben bereitgestellten Ressourcen ausführen können.
AWS Glue ETL und Ray unterscheiden sich darunter, sodass Sie in Ihrem Skript Zugriff auf verschiedene Tools, Funktionen und Konfigurationen haben. Als neues Berechnungsframework, das von verwaltet wird AWS Glue, hat Ray eine andere Architektur und verwendet ein anderes Vokabular, um zu beschreiben, was es tut. Weitere Informationen finden Sie in den [Architektur-Whitepapers](https://docs.ray.io/en/latest/ray-contribute/whitepaper.html) in der Ray-Dokumentation.
**Anmerkung**
AWS Glue for Ray ist in den Ländern USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Oregon), Asien-Pazifik (Tokio) und Europa (Irland) verfügbar.
### Ray-Jobs in der AWS Glue Studio Konsole
Auf der Seite **Jobs** in der AWS Glue Studio Konsole können Sie eine neue Option auswählen, wenn Sie einen Job im AWS Glue Studio— **Ray-Skripteditor** erstellen. Wählen Sie diese Option, um einen Ray-Auftrag in der Konsole zu erstellen. Weitere Informationen zu Aufträgen und deren Verwendung finden Sie unter [Erstellen von Visual-ETL-Aufträgen](author-job-glue.md).
### Ray-Jobs im AWS CLI und SDK
Ray-Jobs im AWS CLI verwenden dieselben SDK-Aktionen und -Parameter wie andere Jobs. AWS Glue for Ray führt neue Werte für bestimmte Parameter ein. Weitere Informationen zur Auftrags-API finden Sie unter [Jobs](aws-glue-api-jobs-job.md).
## Unterstützte Ray-Laufzeitumgebungen
Bei Spark-Aufträgen ermittelt `GlueVersion` die Versionen von Apache Spark und Python, die in jedem AWS Glue für Spark-Aufträge verfügbar sind. Die Python-Version gibt die Version an, die für Aufträge vom Typ Spark unterstützt wird. Dies ist nicht die Art und Weise, wie Ray-Laufzeitumgebungen konfiguriert sind.
Für Ray-Aufträge sollten Sie `GlueVersion` auf `4.0` oder höher festlegen. Welche Versionen von Ray, Python und weiteren Bibliotheken in Ihrem Ray-Auftrag verfügbar sind, wird jedoch durch das `Runtime`-Feld in der Auftragsdefinition bestimmt.
Die `Ray2.4` Laufzeitumgebung steht nach der Veröffentlichung mindestens 6 Monate lang zur Verfügung. Da sich Ray schnell weiterentwickelt, können Sie Aktualisierungen und Verbesserungen von Ray über zukünftige Versionen der Laufzeitumgebung einbinden.
Zulässige Werte: `Ray2.4`
| Wert der Laufzeit | Ray- und Python-Versionen |
| --- | --- |
| Ray2.4 (für AWS Glue 4.0\+) | Ray 2.4.0
Python 3.9 |
**Zusätzliche Informationen**
+ Versionshinweise, die zu AWS Glue den Veröffentlichungen von Ray gehören, finden Sie unter[AWS Glue Versionen](release-notes.md#release-notes-versions).
+ Informationen zu Python-Bibliotheken, die in einer Laufzeitumgebung bereitgestellt werden, finden Sie unter [Mit Ray-Aufträgen bereitgestellte Module](edit-script-ray-env-dependencies.md#edit-script-ray-modules-provided).
## Abrechnung für Worker in Ray-Aufträgen
AWS Glue führt Ray-Jobs auf neuen Graviton-basierten EC2-Worker-Typen aus, die nur für Ray-Jobs verfügbar sind. Um diese Worker angemessen für die Workloads bereitzustellen, für die Ray entwickelt wurde, stellen wir für die meisten Worker ein anderes Verhältnis von Rechenressourcen zu Speicherressourcen bereit. Um diese Ressourcen zu berücksichtigen, verwenden wir die speicheroptimierte Datenverarbeitungseinheit (M-DPU) anstelle der Standard-Datenverarbeitungseinheit (DPU).
+ Eine M-DPU entspricht 4 V CPUs und 32 GB Arbeitsspeicher.
+ Eine DPU entspricht 4 V CPUs und 16 GB Speicher. DPUs werden verwendet, um Ressourcen in AWS Glue Spark-Jobs und entsprechenden Mitarbeitern zu berücksichtigen.
Ray-Aufträge haben derzeit Zugriff auf einen Worker-Typ, `Z.2X`. Der `Z.2X` Worker entspricht 2 M- DPUs (8 VCPUs, 64 GB Arbeitsspeicher) und verfügt über 128 GB Festplattenspeicher. Ein `Z.2X`-Computer stellt 8 Ray-Worker bereit (einen pro vCPU).
Die Anzahl der M-DPUs , die Sie gleichzeitig in einem Konto verwenden können, unterliegt einem Servicekontingent. Weitere Informationen zu Ihren AWS Glue Kontolimits finden Sie unter [AWS Glue Endpunkte und](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/glue.html) Kontingente.
Die Anzahl der Worker-Knoten, die einem Ray-Auftrag zur Verfügung stehen, geben Sie mit `--number-of-workers (NumberOfWorkers)` in der Auftragsdefinition an. Weitere Informationen zu Ray-Werten in der Auftrags-API finden Sie unter [Jobs](aws-glue-api-jobs-job.md).
Mit dem `--min-workers`-Auftragsparameter können Sie außerdem eine Mindestanzahl von Workern angeben, die ein Ray-Auftrag zuweisen muss. Informationen zu Auftragsparametern finden Sie unter [Referenz](author-job-ray-job-parameters.md#author-job-ray-parameters-reference).