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# Configurazione dei ruoli IAM per gli account di servizio (IRSA) per spark-submit
<a name="spark-submit-security-irsa"></a>

Le seguenti sezioni spiegano come configurare i ruoli IAM per gli account di servizio (IRSA) per autenticare e autorizzare gli account di servizio Kubernetes in modo da poter eseguire le applicazioni Spark archiviate in Amazon S3.

## Prerequisiti
<a name="spark-submit-security-irsa-prereqs"></a>

Prima di provare uno qualsiasi degli esempi di questa documentazione, assicurati di aver soddisfatto i seguenti prerequisiti:
+ [Hai completato la configurazione di spark-submit](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/spark-submit-setup.html)
+ [Hai creato un bucket S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/creating-bucket.html) e [caricato](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/uploading-an-object-bucket.html) il jar dell'applicazione Spark

## Configurazione di un account di servizio Kubernetes per assumere un ruolo IAM
<a name="spark-submit-security-irsa-configure-kubernetes"></a>

I passaggi seguenti spiegano come configurare un account di servizio Kubernetes per assumere un ruolo (IAM). AWS Identity and Access Management Dopo aver configurato i pod per utilizzare l'account di servizio, possono accedere a qualsiasi account a Servizio AWS cui il ruolo dispone delle autorizzazioni di accesso.

1. [Crea un file di policy per consentire l'accesso in sola lettura all'oggetto Amazon S3 che hai caricato:](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/uploading-an-object-bucket.html)

   ```
   cat >my-policy.json <<EOF
   {
       "Version": "2012-10-17",		 	 	 
       "Statement": [
           {
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "s3:GetObject",
                   "s3:ListBucket"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:s3:::<{{my-spark-jar-bucket}}>",
                   "arn:aws:s3:::<{{my-spark-jar-bucket}}>/*"
               ]
           }
       ]
   }
   EOF
   ```

1. Creare la policy IAM.

   ```
   aws iam create-policy --policy-name my-policy --policy-document file://my-policy.json
   ```

1. Crea un ruolo IAM e associalo a un account di servizio Kubernetes per il driver Spark

   ```
   eksctl create iamserviceaccount --name my-spark-driver-sa --namespace spark-operator \
   --cluster my-cluster --role-name "my-role" \
   --attach-policy-arn arn:aws:iam::111122223333:policy/my-policy --approve
   ```

1. Crea un file YAML con le [autorizzazioni](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/spark-submit-security.html) richieste per l'account del servizio driver Spark:

   ```
   cat >spark-rbac.yaml <<EOF
   apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
   kind: Role
   metadata:
     namespace: default
     name: emr-containers-role-spark
   rules:
   - apiGroups:
     - ""
     resources:
     - pods
     verbs:
     - "*"
   - apiGroups:
     - ""
     resources:
     - services
     verbs:
     - "*"
   - apiGroups:
     - ""
     resources:
     - configmaps
     verbs:
     - "*"
   - apiGroups:
     - ""
     resources:
     - persistentvolumeclaims
     verbs:
     - "*"
   ---
   apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
   kind: RoleBinding
   metadata:
     name: spark-role-binding
     namespace: default
   roleRef:
     apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
     kind: Role
     name: emr-containers-role-spark
   subjects:
   - kind: ServiceAccount
     name: emr-containers-sa-spark
     namespace: default
   EOF
   ```

1. Applica le configurazioni di associazione dei ruoli del cluster.

   ```
   kubectl apply -f spark-rbac.yaml
   ```

1. Il `kubectl` comando dovrebbe restituire la conferma dell'account creato.

   ```
   serviceaccount/emr-containers-sa-spark created
   clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/emr-containers-role-spark configured
   ```

## Esecuzione dell'applicazione Spark
<a name="spark-submit-security-irsa-app-run"></a>

Amazon EMR 6.10.0 e versioni successive supportano spark-submit per l'esecuzione di applicazioni Spark su un cluster Amazon EKS. Per eseguire l'applicazione Spark, completa questa procedura:

1. Assicurati di aver completato i passaggi descritti in [Configurazione di spark-submit per Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/spark-submit-setup.html) su EKS.

1. Imposta i valori delle seguenti variabili di ambiente:

   ```
   export SPARK_HOME=spark-home
   export MASTER_URL=k8s://Amazon EKS-cluster-endpoint
   ```

1. A questo punto, invia l'applicazione Spark con il comando seguente:

   ```
   $SPARK_HOME/bin/spark-submit \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master $MASTER_URL \
    --conf spark.kubernetes.container.image=895885662937.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/spark/emr-6.15.0:latest \
    --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=emr-containers-sa-spark \
    --deploy-mode cluster \
    --conf spark.kubernetes.namespace=default \
    --conf "spark.driver.extraClassPath=/usr/lib/hadoop-lzo/lib/*:/usr/lib/hadoop/hadoop-aws.jar:/usr/share/aws/aws-java-sdk/*:/usr/share/aws/emr/emrfs/conf:/usr/share/aws/emr/emrfs/lib/*:/usr/share/aws/emr/emrfs/auxlib/*:/usr/share/aws/emr/security/conf:/usr/share/aws/emr/security/lib/*:/usr/share/aws/hmclient/lib/aws-glue-datacatalog-spark-client.jar:/usr/share/java/Hive-JSON-Serde/hive-openx-serde.jar:/usr/share/aws/sagemaker-spark-sdk/lib/sagemaker-spark-sdk.jar:/home/hadoop/extrajars/*" \
    --conf "spark.driver.extraLibraryPath=/usr/lib/hadoop/lib/native:/usr/lib/hadoop-lzo/lib/native:/docker/usr/lib/hadoop/lib/native:/docker/usr/lib/hadoop-lzo/lib/native" \
    --conf "spark.executor.extraClassPath=/usr/lib/hadoop-lzo/lib/*:/usr/lib/hadoop/hadoop-aws.jar:/usr/share/aws/aws-java-sdk/*:/usr/share/aws/emr/emrfs/conf:/usr/share/aws/emr/emrfs/lib/*:/usr/share/aws/emr/emrfs/auxlib/*:/usr/share/aws/emr/security/conf:/usr/share/aws/emr/security/lib/*:/usr/share/aws/hmclient/lib/aws-glue-datacatalog-spark-client.jar:/usr/share/java/Hive-JSON-Serde/hive-openx-serde.jar:/usr/share/aws/sagemaker-spark-sdk/lib/sagemaker-spark-sdk.jar:/home/hadoop/extrajars/*" \
    --conf "spark.executor.extraLibraryPath=/usr/lib/hadoop/lib/native:/usr/lib/hadoop-lzo/lib/native:/docker/usr/lib/hadoop/lib/native:/docker/usr/lib/hadoop-lzo/lib/native" \
    --conf spark.hadoop.fs.s3.customAWSCredentialsProvider=com.amazonaws.auth.WebIdentityTokenCredentialsProvider \
    --conf spark.hadoop.fs.s3.impl=com.amazon.ws.emr.hadoop.fs.EmrFileSystem \
    --conf spark.hadoop.fs.AbstractFileSystem.s3.impl=org.apache.hadoop.fs.s3.EMRFSDelegate \
    --conf spark.hadoop.fs.s3.buffer.dir=/mnt/s3 \
    --conf spark.hadoop.fs.s3.getObject.initialSocketTimeoutMilliseconds="2000" \
    --conf spark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version.emr_internal_use_only.EmrFileSystem="2" \
    --conf spark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.cleanup-failures.ignored.emr_internal_use_only.EmrFileSystem="true" \
    s3://my-pod-bucket/spark-examples.jar 20
   ```

1. Dopo che lo spark driver ha terminato il job Spark, dovresti vedere una riga di registro alla fine dell'invio che indica che il job Spark è terminato.

   ```
   23/11/24 17:02:14 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl: Application org.apache.spark.examples.SparkPi with submission ID default:org-apache-spark-examples-sparkpi-4980808c03ff3115-driver finished
   23/11/24 17:02:14 INFO ShutdownHookManager: Shutdown hook called
   ```

## Pulizia
<a name="spark-submit-security-irsa-cleanup"></a>

Quando hai finito di eseguire le applicazioni, puoi eseguire la pulizia con il seguente comando.

```
kubectl delete -f spark-rbac.yaml
```