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# 업그레이드 에이전트 사용
<a name="emr-spark-upgrade-agent-using"></a>

## 지원되는 배포 모드
<a name="emr-spark-upgrade-agent-deployment-modes"></a>

Amazon EMR용 Apache Spark 업그레이드 에이전트는 빌드 파일 업그레이드, 스크립트/종속성 업그레이드, 대상 EMR 클러스터 또는 EMR Serverless 애플리케이션을 사용한 로컬 테스트 및 검증, 데이터 품질 검증을 포함한 end-to-end Spark 애플리케이션 업그레이드 경험을 위해 다음과 같은 두 가지 배포 모드를 지원합니다.
+ EMR on EC2
+ EMR Serverless

자세한 기능, 용량 및 제한 사항을 알아보려면 [기능 및 기능](emr-spark-upgrade-agent-features.md) 섹션을 참조하세요.

## 지원되는 인터페이스
<a name="emr-spark-upgrade-agent-supported-interfaces"></a>

### Amazon SageMaker Unified Studio VS 코드 편집기 스페이스와 통합
<a name="emr-spark-upgrade-agent-sagemaker-studio"></a>

Amazon SageMaker Unified Studio VS Code Editor Spaces에서 아래 스크린샷을 따라 업그레이드 에이전트 설정에 설명된 대로 IAM 프로파일 및 MCP 구성을 구성할 수 있습니다.

![Apache Spark 업그레이드 에이전트](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/emr/latest/ReleaseGuide/images/SparkUpgradeVSCodeEditor.png)


SMUS VS 코드 편집기를 사용한 EMR on EC2 업그레이드 경험에 대한 데모입니다. 에이전트에게 Spark 업그레이드 프로세스 시작을 요청하는 간단한 프롬프트로 시작합니다.

```
Upgrade my Spark application <local-project-path> from EMR version 6.0.0 to 7.12.0.   
Use EMR-EC2 Cluster <cluster-id> to run the validation and s3 paths   
s3://<please fill in your staging bucket path> to store updated application artifacts.   
Use spark-upgrade-profile for AWS CLI operations.
```

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/Hk4_GPvYeqI/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=Hk4_GPvYeqI)


### Kiro CLI(QCLI)와 통합
<a name="emr-spark-upgrade-agent-kiro-cli"></a>

Kiro CLI 또는 AI Assistant를 시작하고 업그레이드 에이전트에 대해 로드된 도구를 확인합니다.

```
...  
spark-upgrade (MCP):   
- check_and_update_build_environment     * not trusted  
- check_and_update_python_environment    * not trusted  
- check_job_status                       * not trusted  
- compile_and_build_project              * not trusted  
...
```

Kiro CLI를 사용한 EMR Serverless 업그레이드 경험에 대한 데모입니다. 다음 프롬프트를 사용하여 업그레이드 프로세스를 시작할 수 있습니다.

```
Upgrade my Spark application <local-project-path> from EMR version 6.0.0 to 7.12.0.   
Use EMR-Serverless Applicaion <application-id> and execution role <your EMR Serverless job execution role> to run the validation and s3 paths   
s3://<please fill in your staging bucket path> to store updated application artifacts.
```

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/Kw8E2wWv4uQ/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=Kw8E2wWv4uQ)


### 다른 IDEs와 통합
<a name="emr-spark-upgrade-agent-other-ides"></a>

다른 IDEs에서 [구성을](emr-spark-upgrade-agent-setup.md#spark-upgrade-agent-setup-resources) 사용하여 관리형 MCP 서버에 연결할 수도 있습니다.
+ **Cline과 통합** - MCP 서버를 Cline과 함께 사용하려면를 수정`cline_mcp_settings.json`하고 위의 구성을 추가합니다. MCP 구성을 관리하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Cline의 설명서를](https://docs.cline.bot/mcp/configuring-mcp-servers) 참조하세요.
+ **Claude 코드와 통합** Claude 코드와 함께 MCP 서버를 사용하려면 MCP 구성을 포함하도록 구성 파일을 수정합니다. 파일 경로는 운영 체제에 따라 다릅니다. 자세한 설정은 [https://code.claude.com/docs/en/mcp](https://code.claude.com/docs/en/mcp) 참조하십시오.
+ **GitHub Copilot과의 통합** - GitHub Copilot과 함께 MCP 서버를 사용하려면 [ https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/provide-context/use-mcp/extend-copilot-chat-with-mcp](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/provide-context/use-mcp/extend-copilot-chat-with-mcp) 지침에 따라 해당 구성 파일을 수정하고 각 IDE에 따른 지침에 따라 설정을 활성화합니다.

## 대상 버전에 대한 EMR 클러스터 또는 EMR Serverless 애플리케이션 설정
<a name="emr-spark-upgrade-agent-setup-target"></a>

업그레이드된 애플리케이션에 사용할 예상 Spark 버전으로 EMR 클러스터 또는 EMR Serverless 애플리케이션을 생성합니다. 대상 EMR 클러스터 또는 EMR-S 애플리케이션은 Spark 애플리케이션 아티팩트가 업그레이드된 후 검증 작업 실행을 제출하여 성공적인 업그레이드를 확인하거나 검증 중에 발생한 추가 오류를 수정하는 데 사용됩니다. 대상 EMR 클러스터 또는 EMR Serverless 애플리케이션이 이미 있는 경우 기존 클러스터를 참조하고이 단계를 건너뛸 수 있습니다. 비프로덕션 개발자 계정을 사용하고, Spark 업그레이드를 사용하는 검증에 대해 프로덕션 데이터를 나타내지만 크기가 더 작은 샘플 모의 데이터세트를 선택합니다. 기존 클러스터에서 대상 EMR 클러스터 또는 EMR Serverless 애플리케이션을 생성하는 지침은이 페이지를 참조하세요[기존 애플리케이션에서 대상 EMR 클러스터/EMR-S 애플리케이션 생성](emr-spark-upgrade-agent-target-cluster.md).