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

Per utilizzare l'integrazione, devi passare le dipendenze Spark Redshift richieste con il processo Spark. È necessario utilizzare `--jars` per includere le librerie relative al connettore Redshift. Per vedere le altre posizioni dei file supportate dall'opzione `--jars`, consulta la sezione [Advanced Dependency Management](https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#advanced-dependency-management) (Gestione avanzata delle dipendenze) nella documentazione di Apache Spark. 
+ `spark-redshift.jar`
+ `spark-avro.jar`
+ `RedshiftJDBC.jar`
+ `minimal-json.jar`

Per avviare un'applicazione Spark con l'integrazione di Amazon Redshift per Apache Spark su Amazon EMR su EKS rilascio 6.9.0 o successivo, utilizza il seguente comando di esempio. Come vedrai, i percorsi elencati con l'opzione `--conf spark.jars` sono i percorsi predefiniti per i file JAR.

```
aws emr-containers start-job-run \

--virtual-cluster-id {{cluster_id}} \
--execution-role-arn {{arn}} \
--release-label {{emr-6.9.0-latest}}\
--job-driver '{
    "sparkSubmitJobDriver": {
        "entryPoint": "s3://{{script_path}}", 
            "sparkSubmitParameters":
            "--conf spark.kubernetes.file.upload.path=s3://{{upload_path}} 
             --conf spark.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"
                            }
            }'
```