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# Configuração de perfis do IAM para contas de serviço (IRSA) do spark-submit
<a name="spark-submit-security-irsa"></a>

As seções a seguir explicam como configurar perfis do IAM para contas de serviço (IRSA) com a finalidade de autenticar e autorizar as contas de serviço do Kubernetes para que você possa executar aplicações do Spark armazenadas no Amazon S3.

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

Antes de testar qualquer um dos exemplos desta documentação, certifique-se de ter cumprido os seguintes pré-requisitos:
+ [Concluir a configuração do spark-submit](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/spark-submit-setup.html)
+ [Criar um bucket do S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/creating-bucket.html) e [fazer upload](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/uploading-an-object-bucket.html) do JAR da aplicação do Spark

## Configuração de uma conta de serviço do Kubernetes para assumir um perfil do IAM
<a name="spark-submit-security-irsa-configure-kubernetes"></a>

As etapas a seguir abordam como configurar uma conta de serviço do Kubernetes para assumir um perfil do AWS Identity and Access Management (IAM). Depois de configurar os pods para usar a conta de serviço, eles poderão acessar qualquer um AWS service (Serviço da AWS) que a função tenha permissão para acessar.

1. Crie um arquivo de política para permitir acesso somente leitura ao objeto do Amazon S3 do qual você fez [upload](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. Crie a política do IAM.

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

1. Crie um perfil do IAM e associe-o a uma conta de serviço do Kubernetes para o driver do 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. Crie um arquivo YAML com as [permissões](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/spark-submit-security.html) obrigatórias para a conta de serviço do driver do 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. Aplique as configurações de associação de perfil do cluster.

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

1. O comando `kubectl` deve retornar a confirmação da conta criada.

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

## Execução da aplicação do Spark
<a name="spark-submit-security-irsa-app-run"></a>

O Amazon EMR 6.10.0 e versões superiores oferecem suporte ao spark-submit para a execução de aplicações do Spark em um cluster do Amazon EKS. Para executar a aplicação do Spark, siga estas etapas:

1. Certifique-se de ter concluído as etapas em [Setting up spark-submit for Amazon EMR on EKS](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/spark-submit-setup.html).

1. Defina os valores para as seguintes variáveis ​​de ambiente:

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

1. Agora, envie a aplicação do Spark com o seguinte comando:

   ```
   $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. Depois que o driver do Spark terminar o trabalho do Spark, você verá uma linha de log no final do envio indicando que o trabalho do Spark foi concluído.

   ```
   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
   ```

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

Quando terminar de executar as aplicações, você poderá realizar a limpeza com o comando a seguir.

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