

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Executando um PySpark trabalho em uma tabela configurada usando um modelo de PySpark análise
<a name="run-jobs-with-analysis-template"></a>

Esse procedimento demonstra como usar um modelo de PySpark análise no AWS Clean Rooms console para analisar tabelas configuradas com a regra de análise **personalizada**. 

**Para executar um PySpark trabalho em uma tabela configurada usando um modelo PySpark de análise**

Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o AWS Clean Rooms console em [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home).

1. No painel de navegação à esquerda, escolha **Colaborações**.

1. Escolha a colaboração que tem o status **Suas habilidades de membro** como **Executar trabalhos**.

1. Na guia **Análise**, na seção **Tabelas**, visualize as tabelas e o tipo de regra de análise associada (**regra de análise personalizada**).
**nota**  
Se não estiver vendo as tabelas que espera na lista, isso pode ser pelos seguintes motivos:  
As tabelas não foram [associadas](associate-configured-table.md).
As tabelas não têm uma [regra de análise configurada](add-analysis-rule.md).

1. Na seção **Análise**, para **Modo de análise**, selecione **Executar modelos de análise**.

1. Escolha o modelo de PySpark **análise na lista suspensa Modelo** de análise.

   Os parâmetros do modelo de PySpark análise serão preenchidos automaticamente na **Definição**.

1. Se o modelo de análise tiver parâmetros definidos, em **Parâmetros**, forneça valores para os parâmetros:

   1. Para cada parâmetro, visualize o **nome do parâmetro** e o **valor padrão** (se configurado).

   1. Insira um **valor** para cada parâmetro que você deseja substituir.
**nota**  
Se você não fornecer um valor, mas existir um valor padrão, o valor padrão será usado.
**Importante**  
Os valores dos parâmetros podem ter até 1.000 caracteres e oferecem suporte à UTF-8 codificação. Todos os valores dos parâmetros são tratados como cadeias de caracteres e passados para o script do usuário por meio do objeto de contexto.  
Certifique-se de que seu script de usuário valide e manipule os valores dos parâmetros com segurança. Para obter mais informações sobre o tratamento seguro de parâmetros, consulte[Trabalhando com parâmetros em modelos PySpark de análise](pyspark-parameter-handling.md).

1. Especifique o **tipo de trabalhador** suportado e o **número de trabalhadores**. 

   Use a tabela a seguir para determinar o tipo e o número de trabalhadores necessários para seu caso de uso.    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/clean-rooms/latest/userguide/run-jobs-with-analysis-template.html)
**nota**  
Diferentes tipos de trabalhadores e números de trabalhadores têm custos associados. Para saber mais sobre os preços, consulte os [AWS Clean Rooms preços](https://aws.amazon.com/clean-rooms/pricing/).

1. Especifique as **propriedades do Spark** suportadas.

   1. Selecione **Adicionar propriedades do Spark**.

   1. **Na caixa de diálogo de **propriedades do Spark**, escolha um **nome de propriedade** na lista suspensa e insira um Valor.**

   As tabelas a seguir fornecem uma definição para cada propriedade.

   Para obter mais informações sobre as propriedades do Spark, consulte Propriedades do [Spark na documentação](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#spark-properties) do Apache Spark. 
**nota**  
Você pode configurar no máximo 50 propriedades do Spark. O valor de cada propriedade pode ter até 500 caracteres.    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/clean-rooms/latest/userguide/run-jobs-with-analysis-template.html)    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/clean-rooms/latest/userguide/run-jobs-with-analysis-template.html)

1. (Opcional) Em **Pagador de computação**, selecione o membro da colaboração que paga pelos custos de computação do trabalho.
**nota**  
Se houver apenas um candidato pagador para o cálculo do cargo na colaboração, o padrão será esse pagador.

1. Escolha **Executar**.
**nota**  
Você não pode executar o trabalho se o membro que pode receber os resultados não tiver definido as configurações dos resultados do trabalho.

1. Continue ajustando os parâmetros e execute seu trabalho novamente, ou escolha o botão **\+** para iniciar um novo trabalho em uma nova guia.