Apa itu Agen Upgrade Apache Spark untuk Amazon EMR - Amazon EMR
PengantarIkhtisar Arsitektur

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Apa itu Agen Upgrade Apache Spark untuk Amazon EMR

Pengantar

Apache Spark Upgrade Agent untuk Amazon EMR adalah kemampuan AI percakapan yang mempercepat peningkatan versi Apache Spark untuk aplikasi EMR Anda. Peningkatan Spark tradisional membutuhkan upaya rekayasa selama berbulan-bulan untuk menganalisis perubahan API, menyelesaikan konflik ketergantungan, dan memvalidasi kebenaran fungsional. Agen menyederhanakan proses upgrade melalui petunjuk bahasa alami, transformasi kode otomatis, dan validasi kualitas data.

Anda dapat menggunakan agen untuk memutakhirkan PySpark dan Scala aplikasi yang berjalan di Amazon EMR EC2 dan Amazon EMR Tanpa Server. Agen menganalisis kode Anda, mengidentifikasi perubahan yang diperlukan, dan melakukan transformasi otomatis sambil mempertahankan kontrol persetujuan Anda atas semua modifikasi.

Ikhtisar Arsitektur

Agen pemutakhiran memiliki tiga komponen utama: Asisten AI yang kompatibel dengan MCP di lingkungan pengembangan Anda untuk interaksi, Proxy MCP untuk AWS yang menangani komunikasi aman antara klien Anda dan server MCP, dan Server MCP Terkelola Amazon SageMaker Unified Studio (dalam pratinjau) yang menyediakan alat peningkatan Spark khusus untuk Amazon EMR. Diagram ini menggambarkan bagaimana Anda berinteraksi dengan Amazon SageMaker Unified Studio Managed MCP Server melalui Asisten AI Anda.

Agen Peningkatan Apache Spark

Asisten AI akan mengatur peningkatan menggunakan alat khusus yang disediakan oleh server MCP dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

  1. Perencanaan: Agen menganalisis struktur proyek Anda dan menghasilkan atau merevisi rencana peningkatan yang memandu proses peningkatan end-to-end Spark.

  2. Kompilasi dan Bangun: Agen memperbarui lingkungan build dan dependensi, mengkompilasi proyek, dan secara berulang memperbaiki kegagalan build dan pengujian.

  3. Alat edit kode percikan: Agen menerapkan pembaruan kode yang ditargetkan untuk menyelesaikan ketidakcocokan versi Spark, memperbaiki kesalahan waktu pembuatan dan waktu proses.

  4. Execute & Validation: Agen mengirimkan pekerjaan validasi jarak jauh ke EMR, memantau eksekusi dan log, dan secara berulang memperbaiki masalah runtime dan kualitas data.

  5. Observabilitas: Agen melacak kemajuan peningkatan menggunakan alat observabilitas EMR dan memungkinkan pengguna untuk melihat analisis dan status peningkatan kapan saja.

Silakan merujuk ke Menggunakan Alat Peningkatan Spark untuk daftar alat utama untuk setiap langkah.

Topik