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# Avvio di un'applicazione Spark con l'integrazione Amazon Redshift per Apache Spark
<a name="emr-spark-redshift-launch"></a>

Per utilizzare l'integrazione con EMR Serverless 6.9.0, passa le dipendenze Spark-Redshift richieste con il tuo job Spark. `--jars`Da utilizzare per includere le librerie relative al connettore Redshift. Per accedere ad altre posizioni di file supportate dall'`--jars`opzione, consultate la sezione [Advanced Dependency Management](https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#advanced-dependency-management) della documentazione di Apache Spark. 
+ `spark-redshift.jar`
+ `spark-avro.jar`
+ `RedshiftJDBC.jar`
+ `minimal-json.jar`

Le versioni 6.10.0 e successive di Amazon EMR non richiedono la dipendenza `minimal-json.jar` e installano automaticamente le altre dipendenze su ciascun cluster per impostazione predefinita. I seguenti esempi mostrano come avviare un'applicazione Spark con l'integrazione Amazon Redshift per Apache Spark.

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#### [ Amazon EMR 6.10.0 \+ ]

Avvia un job Spark su Amazon EMR Serverless con l'integrazione Amazon Redshift per Apache Spark su EMR Serverless versione 6.10.0 e successive.

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

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#### [ Amazon EMR 6.9.0 ]

Per avviare un job Spark su Amazon EMR Serverless con l'integrazione Amazon Redshift per Apache Spark su EMR Serverless release 6.9.0, utilizza l'opzione come illustrato nell'esempio seguente. `--jars` Come vedrai, i percorsi elencati con l'opzione `--jars` sono i percorsi predefiniti per i file JAR.

```
--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
```

```
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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