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# Spark-Eigenschaften verwenden um eine benutzerdefinierte Konfiguration anzugeben
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Wenn Sie eine Sitzung in Amazon Athena für Apache Spark erstellen oder bearbeiten, können Sie [Spark-Eigenschaften](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#spark-properties) verwenden, um `.jar`-Dateien, Pakete oder eine andere benutzerdefinierte Konfiguration für die Sitzung anzugeben. Um Ihre Spark-Eigenschaften anzugeben, können Sie die Athena-Konsole AWS CLI, die oder die Athena-API verwenden.

## Verwenden der Athena-Konsole zur Angabe von Spark-Eigenschaften
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In der Athena-Konsole können Sie Ihre Spark-Eigenschaften angeben, wenn Sie [ein Notebook erstellen](notebooks-spark-getting-started.md#notebooks-spark-getting-started-creating-your-own-notebook) oder [eine aktuelle Sitzung bearbeiten](notebooks-spark-getting-started.md#notebooks-spark-getting-started-editing-session-details).

**Um Eigenschaften im Dialogfeld **Notebook erstellen** oder **Sitzungsdetails bearbeiten** hinzuzufügen**

1. Erweitern Sie **Spark-Eigenschaften**.

1. Um Ihre Eigenschaften hinzuzufügen, verwenden Sie die Option **In Tabelle bearbeiten** oder **In JSON bearbeiten**.
   + Wählen Sie für die Option **In Tabelle bearbeiten** die Option **Eigenschaft hinzufügen** aus, um eine Eigenschaft hinzuzufügen, oder wählen Sie **Entfernen**, um eine Eigenschaft zu entfernen. Verwenden Sie die Felder **Schlüssel** und **Wert**, um Eigenschaftsnamen und ihre Werte einzugeben.
     + Verwenden Sie die `spark.jars`-Eigenschaft, um eine benutzerdefinierte `.jar`-Datei hinzuzufügen.
     + Um eine Paketdatei anzugeben, verwenden Sie die `spark.jars.packages`-Eigenschaft.
   + Um Ihre Konfiguration direkt einzugeben und zu bearbeiten, wählen Sie die Option **In JSON bearbeiten**. Im JSON-Texteditor können Sie die folgenden Aufgaben durchführen:
     + Wählen Sie zum Kopieren der URL in die Zwischenablage **Kopieren** aus.
     + Wählen Sie **Löschen**, um den gesamten Text aus dem JSON-Editor zu entfernen.
     + Wählen Sie das Einstellungssymbol (Zahnrad), um den Zeilenumbruch zu konfigurieren, oder wählen Sie ein Farbdesign für den JSON-Editor.

### Hinweise
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+ Sie können in Athena für Spark Eigenschaften festlegen, was dem direkten Einstellen von [Spark-Eigenschaften](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#spark-properties) für ein [SparkConf](https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/api/pyspark.SparkConf.html)Objekt entspricht.
+ Starten Sie alle Spark-Eigenschaften mit dem `spark.`-Präfix. Eigenschaften mit anderen Präfixen werden ignoriert.
+ Nicht alle Spark-Eigenschaften sind für die benutzerdefinierte Konfiguration auf Athena verfügbar. Wenn Sie eine `StartSession`-Anfrage mit einer eingeschränkten Konfiguration einreichen, kann die Sitzung nicht gestartet werden.
  + Sie können das `spark.athena.`-Präfix nicht verwenden, da es reserviert ist.

## Verwenden Sie die AWS CLI oder Athena-API, um eine benutzerdefinierte Konfiguration bereitzustellen
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Verwenden Sie die API-Aktion AWS CLI oder den CLI-Befehl [start-session](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/athena/start-session.html), um Ihre Sitzungskonfiguration mithilfe der [StartSession](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/APIReference/API_StartSession.html)API oder der Athena-API bereitzustellen. Verwenden Sie in Ihrer `StartSession` Anfrage das `SparkProperties` [EngineConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/APIReference/API_EngineConfiguration.html)Objektfeld, um Ihre Konfigurationsinformationen im JSON-Format zu übergeben. Dadurch wird eine Sitzung mit der von Ihnen angegebenen Konfiguration gestartet.

Um benutzerdefinierte Spark-Eigenschaften aus dem anzugeben AWS CLI, verwenden Sie die `engine-configuration` Konfiguration, wenn Sie eine interaktive Sitzung starten.

```
aws athena start-session \ 
--region "REGION"
--work-group "WORKGROUP" \
--engine-configuration '{
    "Classifications": [{
      "Name": "spark-defaults",
      "Properties": {
        "spark.dynamicAllocation.minExecutors": "1",
        "spark.dynamicAllocation.initialExecutors": "2",
        "spark.dynamicAllocation.maxExecutors": "10",
        "spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout": "300"
      }
    }]
  }'
```

Sie können mithilfe der `CreateWorkgroup` API-Aktion oder der API-Aktion auch Konfigurationsstandardwerte auf Arbeitsgruppenebene angeben. `UpdateWorkgroup` Die in der Arbeitsgruppe definierten Konfigurationsstandardwerte gelten für alle Sitzungen, die für diese Arbeitsgruppe gestartet wurden.

Um die Standard-Spark-Eigenschaften AWS CLI für eine Arbeitsgruppe anzugeben, verwenden Sie die `engine-configuration` Konfiguration, wenn Sie eine neue Arbeitsgruppe erstellen:

```
aws athena create-work-group \
  --region "REGION" \
  --name "WORKGROUP_NAME" \
  --configuration '{
    "EngineVersion": {
      "SelectedEngineVersion": "Apache Spark version 3.5"
    },
    "ExecutionRole": "EXECUTION_ROLE",
    "EngineConfiguration": {
      "Classifications": [
        {
          "Name": "spark-defaults",
          "Properties": {
            "spark.dynamicAllocation.minExecutors": "1",
            "spark.dynamicAllocation.initialExecutors": "2",
            "spark.dynamicAllocation.maxExecutors": "10",
            "spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout": "300"
          }
        }
      ]
    }
  }'
```

Um die Spark-Standardeigenschaften AWS CLI für eine Arbeitsgruppe zu ändern, verwenden Sie die `engine-configuration` Konfiguration, wenn Sie eine Arbeitsgruppe aktualisieren. Die Änderungen gelten ab sofort für neue interaktive Sitzungen.

```
aws athena update-work-group \
  --region "REGION" \
  --work-group "WORKGROUP_NAME" \
  --configuration-updates '{
    "EngineVersion": {
      "SelectedEngineVersion": "Apache Spark version 3.5"
    },
    "ExecutionRole": "EXECUTION_ROLE",
    "EngineConfiguration": {
      "Classifications": [
        {
          "Name": "spark-defaults",
          "Properties": {
            "spark.dynamicAllocation.minExecutors": "1",
            "spark.dynamicAllocation.initialExecutors": "2",
            "spark.dynamicAllocation.maxExecutors": "12",
            "spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout": "300"
          }
        }
      ]
    }
  }'
```