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. # Crie AWS CloudFormation modelos para o Amazon EMR Studio ## Sobre os modelos de cluster do EMR Studio Você pode criar AWS CloudFormation modelos para ajudar os usuários do EMR Studio a lançar novos clusters do Amazon EMR em um espaço de trabalho. CloudFormation os modelos são arquivos de texto formatados em JSON ou YAML. Em um modelo, você descreve uma pilha de AWS recursos e explica CloudFormation como provisionar esses recursos para você. Para o EMR Studio, você pode criar um ou mais modelos que descrevem um cluster do Amazon EMR. Você organiza seus modelos em AWS Service Catalog. AWS Service Catalog permite criar e gerenciar serviços de TI comumente implantados, chamados de *produtos* em AWS. Você coleta os modelos como produtos em um *portfólio* que compartilha com os seus usuários do EMR Studio. Após criar modelos de cluster, os usuários do Studio poderão iniciar um novo cluster para um Workspace com um de seus modelos. Os usuários devem ter permissão para criar novos clusters usando os modelos. Você pode definir as permissões de usuário em suas [políticas de permissões do EMR Studio](emr-studio-user-permissions.md). Para saber mais sobre CloudFormation modelos, consulte [Modelos](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/cfn-whatis-concepts.html#w2ab1b5c15b7) no *Guia do AWS CloudFormation usuário*. Para obter mais informações sobre AWS Service Catalog, consulte [O que é AWS Service Catalog](https://docs.aws.amazon.com/servicecatalog/latest/adminguide/introduction.html). O vídeo a seguir demonstra como configurar os modelos de cluster no AWS Service Catalog para o EMR Studio. Você também pode aprender mais na publicação [Build a self-service environment for each line of business using Amazon EMR and Service Catalog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-self-service-environment-for-each-line-of-business-using-amazon-emr-and-aws-service-catalog/) do blog. [![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/https://www.youtube.com/embed/9w_TXTdFLpo/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/9w_TXTdFLpo) ### Parâmetros de modelo opcionais Você pode incluir opções adicionais na seção [https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/parameters-section-structure.html](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/parameters-section-structure.html) do seu modelo. Os *parâmetros* permitem que os usuários do Studio insiram ou selecionem valores personalizados para um cluster. Por exemplo, é possível adicionar um parâmetro que permita aos usuários selecionar uma versão específica do Amazon EMR. Para obter mais informações, consulte [Parâmetros](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/parameters-section-structure.html) no *Guia do usuário do CloudFormation *. O exemplo da seção `Parameters` a seguir define parâmetros de entrada adicionais, como o `ClusterName`, a versão de `EmrRelease` e o `ClusterInstanceType`. ``` Parameters: ClusterName: Type: "String" Default: "Cluster_Name_Placeholder" EmrRelease: Type: "String" Default: "emr-6.2.0" AllowedValues: - "emr-6.2.0" - "emr-5.32.0" ClusterInstanceType: Type: "String" Default: "m5.xlarge" AllowedValues: - "m5.xlarge" - "m5.2xlarge" ``` Ao adicionar parâmetros, os usuários do Studio visualizam opções adicionais de formulário após selecionar um modelo de cluster. A imagem a seguir mostra opções adicionais de formulário para a **EmrRelease**versão **ClusterName**, **InstanceType**e. ![\[Captura de tela das entradas adicionais na interface do usuário do Studio quando um usuário seleciona um modelo de cluster com parâmetros.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/emr/latest/ManagementGuide/images/cluster-template-parameters-studio-ui.jpg) ## Pré-requisitos Antes de criar um modelo de cluster, certifique-se de ter permissões do IAM para acessar a visualização do console do administrador do Service Catalog. Você também precisa das permissões do IAM que são obrigatórias para a execução de tarefas administrativas do Service Catalog. Para obter mais informações, consulte [Grant permissions to Service Catalog administrators](https://docs.aws.amazon.com/servicecatalog/latest/adminguide/getstarted-iamadmin.html). ## Criação de modelos de cluster do EMR **Criar modelos de cluster do EMR usando o Service Catalog** 1. Crie um ou mais CloudFormation modelos. O local em que você armazenará os modelos fica a seu critério. Como os modelos são arquivos de texto formatados, você pode fazer upload deles no Amazon S3 ou mantê-los em seu sistema de arquivos local. Para saber mais sobre CloudFormation modelos, consulte [Modelos](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/cfn-whatis-concepts.html#w2ab1b5c15b7) no *Guia do AWS CloudFormation usuário*. Use as regras apresentadas a seguir para nomear os modelos ou comparar os nomes em relação ao padrão `[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9._-]*`. + Os nomes dos modelos devem começar com uma letra ou com um número. + Os nomes dos modelos podem consistir somente em letras, números, pontos (.), sublinhados (\$1) e hifens (-). Cada modelo de cluster criado deve incluir as seguintes opções: **Parâmetros de entrada** + ClusterName — Um nome para o cluster para ajudar os usuários a identificá-lo após o provisionamento. **Saída** + `ClusterId`: o ID do cluster do EMR provisionado recentemente. Veja a seguir um exemplo CloudFormation de modelo no formato YAML para um cluster com dois nós. O modelo de exemplo inclui as opções de modelo obrigatórias e define parâmetros de entrada adicionais para `EmrRelease` e `ClusterInstanceType`. ``` awsTemplateFormatVersion: 2010-09-09 Parameters: ClusterName: Type: "String" Default: "Example_Two_Node_Cluster" EmrRelease: Type: "String" Default: "emr-6.2.0" AllowedValues: - "emr-6.2.0" - "emr-5.32.0" ClusterInstanceType: Type: "String" Default: "m5.xlarge" AllowedValues: - "m5.xlarge" - "m5.2xlarge" Resources: EmrCluster: Type: AWS::EMR::Cluster Properties: Applications: - Name: Spark - Name: Livy - Name: JupyterEnterpriseGateway - Name: Hive EbsRootVolumeSize: '10' Name: !Ref ClusterName JobFlowRole: EMR_EC2_DefaultRole ServiceRole: EMR_DefaultRole_V2 ReleaseLabel: !Ref EmrRelease VisibleToAllUsers: true LogUri: Fn::Sub: 's3://aws-logs-${AWS::AccountId}-${AWS::Region}/elasticmapreduce/' Instances: TerminationProtected: false Ec2SubnetId: 'subnet-ab12345c' MasterInstanceGroup: InstanceCount: 1 InstanceType: !Ref ClusterInstanceType CoreInstanceGroup: InstanceCount: 1 InstanceType: !Ref ClusterInstanceType Market: ON_DEMAND Name: Core Outputs: ClusterId: Value: Ref: EmrCluster Description: The ID of the EMR cluster ``` 1. Crie um portfólio para seus modelos de cluster na mesma AWS conta do seu Studio. 1. Abra o AWS Service Catalog console em [https://console.aws.amazon.com/servicecatalog/](https://console.aws.amazon.com/servicecatalog/). 1. Escolha **Portfólios** no menu de navegação à esquerda. 1. Insira as informações solicitadas na página **Criar portfólio**. 1. Escolha **Criar**. AWS Service Catalog cria o portfólio e exibe os detalhes do portfólio. 1. Use as etapas a seguir para adicionar seus modelos de cluster como produtos do AWS Service Catalog . 1. Navegue até a página **Produtos** em **Administração** no console de gerenciamento do AWS Service Catalog . 1. Escolha **Fazer upload de novo produto**. 1. Insira um **Nome do produto** e um **Proprietário**. 1. Especifique seu arquivo de modelo em **Detalhes da versão**. 1. Escolha **Analisar** para analisar as configurações do produto e, em seguida, selecione **Criar produto**. 1. Conclua as etapas a seguir para adicionar os produtos ao seu portfólio. 1. Navegue até a página **Produtos** no console de gerenciamento do AWS Service Catalog . 1. Escolha seu produto, selecione **Ações** e, em seguida, clique em **Adicionar produto ao portfólio**. 1. Escolha seu portfólio e, em seguida, escolha **Adicionar produto ao portfólio**. 1. Crie uma restrição de inicialização para seus produtos. Uma restrição de inicialização corresponde a um perfil do IAM que especifica as permissões de usuário para iniciar um produto. Você pode personalizar suas restrições de lançamento, mas deve permitir permissões de uso, CloudFormation Amazon EMR e. AWS Service Catalog Para obter mais informações e instruções, consulte [Service Catalog launch constraints](https://docs.aws.amazon.com/servicecatalog/latest/adminguide/constraints-launch.html). 1. Aplique a restrição de inicialização a cada produto do seu portfólio. Você deve aplicar a restrição de inicialização a cada produto individualmente. 1. Selecione seu portfólio na página **Portfólios** no console de gerenciamento do AWS Service Catalog . 1. Escolha a guia **Constraints (Restrições)** e **Create constraint (Criar restrição)**. 1. Escolha seu produto e selecione **Inicialização** em **Tipo de restrição**. Escolha **Continuar**. 1. Selecione seu perfil de restrição de inicialização na seção **Restrição de inicialização** e, em seguida, escolha **Criar**. 1. Conceda acesso ao seu portfólio. 1. Selecione seu portfólio na página **Portfólios** no console de gerenciamento do AWS Service Catalog . 1. Expanda a guia **Grupos, perfis e usuários** e escolha **Adicionar grupos, perfis e usuários**. 1. Pesquise seu perfil do IAM do EMR Studio na guia **Perfis**, selecione o perfil e escolha **Adicionar acesso**. **** [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/emr/latest/ManagementGuide/emr-studio-cluster-templates.html)