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# Execução de trabalhos no console do EMR Studio
Você pode enviar execuções de trabalhos para aplicações do EMR Sem Servidor e acessar os trabalhos no console do EMR Studio. Para criar ou navegar até a aplicação do EMR Sem Servidor no console do EMR Studio, siga as instruções em [Getting started from the console](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-Serverless-UserGuide/getting-started.html#gs-console).
## Enviar uma tarefa
Na página **Enviar trabalho**, envie um trabalho a uma aplicação do EMR Sem Servidor da forma mostrada a seguir.
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#### [ Spark ]
1. No campo **Nome**, insira um nome para a execução do trabalho.
1. No campo **Perfil de runtime**, insira o nome do perfil do IAM que a aplicação do EMR Sem Servidor pode assumir para a execução do trabalho. Para saber mais sobre perfis de runtime, consulte [Perfis de runtime do trabalho para o Amazon EMR Sem Servidor](security-iam-runtime-role.md).
1. No campo **Localização do script**, insira a localização do Amazon S3 do script ou JAR que você deseja executar. Em trabalhos do Spark, o script pode ser um arquivo Python (`.py`) ou um arquivo JAR (`.jar`).
1. Se a localização do script for um arquivo JAR, insira o nome da classe que é o ponto de entrada do trabalho no campo **Classe principal**.
1. (Opcional) Insira valores nos campos restantes.
+ **Argumentos do script**: insira os argumentos que você deseja passar ao script JAR ou Python principal. Seu código lê esses parâmetros. Separe cada argumento da matriz por uma vírgula.
+ **Propriedades do Spark**: expanda a seção de propriedades do Spark e insira quaisquer parâmetros de configuração do Spark nesse campo.
**nota**
Se você especificar os tamanhos do driver e do executor do Spark, considere a sobrecarga de memória. Especifique os valores de sobrecarga de memória nas propriedades `spark.driver.memoryOverhead` e `spark.executor.memoryOverhead`. A sobrecarga de memória tem um valor padrão de 10% da memória do contêiner, com um mínimo de 384 MB. Juntas, a memória do executor e a sobrecarga de memória não podem exceder a memória do trabalhador. Por exemplo, a `spark.executor.memory` máxima em um trabalhador de 30 GB deve ser 27 GB.
+ **Configuração de trabalho**: especifique qualquer configuração de trabalho nesse campo. Você pode usar essas configurações de trabalho para substituir as configurações padrão de aplicações.
+ **Configurações adicionais**: ative ou desative o AWS Glue Data Catalog como uma metastore e modifique as configurações de log da aplicação. Para saber mais sobre configurações do metastore, consulte [Configuração da metastore para EMR Sem Servidor](metastore-config.md). Para saber mais sobre as opções de registro em log de aplicações, consulte [Armazenamento de logs](logging.md).
+ **Tags**: atribua tags personalizadas à aplicação.
1. Escolha **Enviar trabalho**.
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#### [ Hive ]
1. No campo **Nome**, insira um nome para a execução do trabalho.
1. No campo **Perfil de runtime**, insira o nome do perfil do IAM que a aplicação do EMR Sem Servidor pode assumir para a execução do trabalho.
1. No campo **Localização do script**, insira a localização do Amazon S3 do script ou JAR que você deseja executar. Em trabalhos do Hive, o script deve ser um arquivo do Hive (`.sql`).
1. (Opcional) Insira valores nos campos restantes.
+ **Localização do script de inicialização**: insira a localização do script que inicializa as tabelas antes da execução do script do Hive.
+ **Propriedades do Hive**: expanda a seção Propriedades do Hive e insira quaisquer parâmetros de configuração do Hive nesse campo.
+ **Configuração de trabalho**: especifique qualquer configuração de trabalho. Você pode usar essas configurações de trabalho para substituir as configurações padrão de aplicações. Em trabalhos do Hive, `hive.exec.scratchdir` e `hive.metastore.warehouse.dir` são propriedades obrigatórias na configuração `hive-site`.
```
{
"applicationConfiguration": [
{
"classification": "hive-site",
"configurations": [],
"properties": {
"hive.exec.scratchdir": "s3://DOC-EXAMPLE_BUCKET/hive/scratch",
"hive.metastore.warehouse.dir": "s3://DOC-EXAMPLE_BUCKET/hive/warehouse"
}
}
],
"monitoringConfiguration": {}
}
```
+ **Configurações adicionais** — Ative ou desative o AWS Glue Data Catalog como um metastore e modifique as configurações de registro do aplicativo. Para saber mais sobre configurações do metastore, consulte [Configuração da metastore para EMR Sem Servidor](metastore-config.md). Para saber mais sobre as opções de registro em log de aplicações, consulte [Armazenamento de logs](logging.md).
+ **Tags**: atribua quaisquer tags personalizadas à aplicação.
1. Escolha **Enviar trabalho**.
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## Acessar execuções de trabalhos
Na guia **Execuções de trabalhos** na página **Detalhes** de uma aplicação, acesse execuções de trabalhos e realize as ações a seguir para execuções de trabalhos.
**Cancelar trabalho**: para cancelar a execução de um trabalho que esteja no estado `RUNNING`, escolha essa opção. Para saber mais sobre as transições de execução de trabalhos, consulte [Estados de execução de trabalho](job-states.md).
**Clonar trabalho**: para clonar uma execução de trabalho anterior e reenviá-la, escolha essa opção.