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.
# Usando armazenamento sem servidor para o Amazon EMR Serverless
Com as versões 7.12 e superiores do Amazon EMR, use armazenamento sem servidor ao executar trabalhos do Apache Spark para eliminar o provisionamento de disco local e reduzir os custos de processamento de dados, além de evitar falhas de trabalho causadas por restrições de capacidade de disco. O armazenamento sem servidor gerencia automaticamente as operações de reprodução aleatória, vazamento de disco e armazenamento em cache de disco para suas tarefas sem exigir configuração de capacidade e armazena dados intermediários sem nenhum custo. O Amazon EMR Serverless armazena dados intermediários em um armazenamento sem servidor totalmente gerenciado que é escalado automaticamente com base nas demandas da carga de trabalho e permite que o Spark libere funcionários da computação imediatamente quando ociosos, reduzindo os custos de computação.
## Benefícios principais
O armazenamento sem servidor para EMR Serverless oferece os seguintes benefícios.
+ Armazenamento com **configuração zero — O armazenamento** sem servidor elimina a necessidade de configurar o tipo e o tamanho do disco local para cada aplicativo ou tarefa. O EMR Serverless gerencia automaticamente as operações de dados intermediárias sem planejamento de capacidade.
+ **Evita falhas de trabalho por meio do escalonamento automático** — A capacidade de armazenamento é dimensionada automaticamente com base na demanda da carga de trabalho, evitando falhas de trabalho devido à capacidade insuficiente do disco.
+ **Custos reduzidos de processamento de dados** — O armazenamento sem servidor reduz os custos de processamento por meio de dois mecanismos. Primeiro, o armazenamento intermediário de dados é fornecido sem nenhum custo — você paga somente pelos recursos de computação e memória. Em segundo lugar, o armazenamento desacoplado com a alocação dinâmica de recursos do Spark permite que o Spark libere trabalhadores imediatamente quando estão ociosos, em vez de retê-los para preservar dados intermediários em discos locais. Isso permite uma expansão horizontal e ampliação mais rápidas por estágio do Spark, reduzindo os custos de computação para trabalhos em que os estágios posteriores precisam de menos trabalhadores do que os estágios iniciais.
+ **Armazenamento criptografado com isolamento em nível de trabalho** — Todos os dados intermediários são criptografados em trânsito e em repouso com isolamento estrito em nível de trabalho.
+ Suporte de controle de **acesso refinado — O armazenamento sem servidor oferece suporte ao controle** de acesso refinado por meio da integração com o Lake Formation. AWS
## Introdução
Veja as etapas a seguir para usar o armazenamento sem servidor para o EMR Serverless em seus fluxos de trabalho do Spark.
1. **Crie um aplicativo EMR Serverless**
**Crie um aplicativo EMR Serverless versão 7.12 (ou posterior) com armazenamento sem servidor ativado definindo a propriedade spark como true na classificação spark-defaults. `spark.aws.serverlessStorage.enabled`**
```
aws emr-serverless create-application \
--type "SPARK" \
--name my-application \
--release-label emr-7.12.0 \
--runtime-configuration '[{
"classification": "spark-defaults",
"properties": {
"spark.aws.serverlessStorage.enabled": "true"
}
}]' \
--region
```
1. **Comece um trabalho no Spark**
Inicie a execução de um trabalho em seu aplicativo. Armazenamento sem servidor para EMR O Serverless manipula automaticamente a operação intermediária de dados, como o shuffle, para seu trabalho.
```
aws emr-serverless start-job-run \
--application-id \
--execution-role-arn \
--job-driver '{
"sparkSubmit": {
"entryPoint": "s3:///script.py",
"sparkSubmitParameters": "--conf spark.executor.cores=4
--conf spark.executor.memory=20g
--conf spark.driver.cores=4
--conf spark.driver.memory=8g
--conf spark.executor.instances=10"
}
}'
```
Você também pode habilitar o armazenamento sem servidor para o EMR Serverless no nível do trabalho, mesmo quando não estiver habilitado no nível do aplicativo. Isso iniciará nós de trabalho habilitados com armazenamento sem servidor para processar seus trabalhos. **Você também pode desativar o armazenamento sem servidor para um trabalho específico definindo a mesma propriedade `spark.aws.serverlessStorage.enabled` do Spark como false.**
```
# Turn on serverless storage for EMR serverless for a specific job
aws emr-serverless start-job-run \
--application-id \
--execution-role-arn \
--job-driver '{
"sparkSubmit": {
"entryPoint": "/usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar",
"entryPointArguments": ["1"],
"sparkSubmitParameters": "--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--conf spark.aws.serverlessStorage.enabled": "true"
}
}'
```
**nota**
**Para continuar usando o provisionamento de disco local tradicional, omita a `spark.aws.serverlessStorage.enabled` configuração ou defina-a como falsa.**
## Considerações e limitações
+ **Versão de lançamento** — O armazenamento sem servidor é compatível com a versão 7.12 e posterior do Amazon EMR.
+ **Limites de volume de dados** — Cada trabalho pode ler e gravar até um total de 200 GB de dados intermediários por execução do trabalho. Os trabalhos que excederem esse limite falharão com uma mensagem de erro indicando que o limite de armazenamento sem servidor foi atingido.
+ **Tempo limite de execução do trabalho** — O armazenamento sem servidor oferece suporte a trabalhos com tempos limite de execução de até 24 horas. Os trabalhos configurados para tempos limite de execução mais longos falharão com uma mensagem de erro.
+ Capacidade **pré-inicializada — os trabalhadores com capacidade** pré-inicializada não oferecem suporte ao armazenamento sem servidor. Quando você configura a capacidade pré-inicializada, ela só será utilizada por trabalhos que desabilitem explicitamente o armazenamento sem servidor no nível do trabalho. As tarefas com armazenamento sem servidor habilitado sempre provisionarão novos trabalhadores sob demanda e não usarão nenhuma capacidade pré-inicializada, independentemente da configuração no nível do aplicativo.
+ **Tipos de carga de trabalho** — O armazenamento sem servidor não é compatível com trabalhos interativos e de streaming.
+ **Configuração do trabalhador** — O armazenamento sem servidor não é suportado para trabalhadores com 1 ou 2 v. CPUs
## Suportado Regiões da AWS
O EMR Serverless oferece suporte ao armazenamento sem servidor nas seguintes regiões:
+ Leste dos EUA (N. da Virgínia)
+ Oeste dos EUA (Oregon)
+ Europa (Irlanda)