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# Ausführen eines PySpark Jobs in einer konfigurierten Tabelle mithilfe einer PySpark Analysevorlage
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Dieses Verfahren zeigt, wie Sie eine PySpark Analysevorlage in der AWS Clean Rooms Konsole verwenden, um konfigurierte Tabellen mit der **benutzerdefinierten** Analyseregel zu analysieren. 

**So führen Sie mithilfe einer PySpark Analysevorlage einen PySpark Job für eine konfigurierte Tabelle aus**

Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home).

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Collaborations** aus.

1. Wählen Sie die Kollaboration aus, für die der Status **Ihrer Mitgliederfähigkeiten** den Status **Jobs ausführen lautet**.

1. Sehen Sie sich auf der Registerkarte **Analyse** im Abschnitt **Tabellen** die Tabellen und den zugehörigen Analyseregeltyp an (**benutzerdefinierte Analyseregel**).
**Anmerkung**  
Wenn Sie die erwarteten Tabellen nicht in der Liste sehen, kann das folgende Gründe haben:  
Die Tabellen wurden nicht [verknüpft](associate-configured-table.md).
Für die Tabellen ist keine [Analyseregel konfiguriert](add-analysis-rule.md).

1. Wählen Sie im Abschnitt **Analyse** für den **Analysemodus** die Option **Analysevorlagen ausführen** aus.

1. Wählen Sie die PySpark Analysevorlage aus der Dropdownliste **Analysevorlage** aus.

   **Die Parameter aus der PySpark Analysevorlage werden automatisch in die Definition übernommen.**

1. Wenn für die Analysevorlage Parameter definiert sind, geben Sie unter **Parameter** Werte für die Parameter ein:

   1. Sehen Sie sich für jeden Parameter den **Parameternamen** und den **Standardwert** an (falls konfiguriert).

   1. Geben Sie für jeden Parameter, den Sie überschreiben möchten, einen **Wert** ein.
**Anmerkung**  
Wenn Sie keinen Wert angeben, aber ein Standardwert vorhanden ist, wird der Standardwert verwendet.
**Wichtig**  
Parameterwerte können bis zu 1.000 Zeichen lang sein und unterstützen die UTF-8 Kodierung. Alle Parameterwerte werden als Zeichenketten behandelt und über das Kontextobjekt an Ihr Benutzerskript übergeben.  
Stellen Sie sicher, dass Ihr Benutzerskript Parameterwerte validiert und sicher verarbeitet. Weitere Hinweise zur sicheren Handhabung von Parametern finden Sie unter[Arbeiten mit Parametern in PySpark Analysevorlagen](pyspark-parameter-handling.md).

1. Geben Sie den unterstützten **Worker-Typ** und die **Anzahl der Worker an**. 

   Ermitteln Sie anhand der folgenden Tabelle den Typ und die Anzahl der Mitarbeiter, die Sie für Ihren Anwendungsfall benötigen.    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/run-jobs-with-analysis-template.html)
**Anmerkung**  
Verschiedene Arten von Arbeitnehmern und deren Anzahl sind mit Kosten verbunden. Weitere Informationen zu den Preisen finden Sie unter [AWS Clean Rooms Preisgestaltung](https://aws.amazon.com/clean-rooms/pricing/).

1. Geben Sie die unterstützten **Spark-Eigenschaften** an.

   1. Wählen Sie **Spark-Eigenschaften hinzufügen** aus.

   1. Wählen Sie im Dialogfeld „**Spark-Eigenschaften**“ einen **Eigenschaftsnamen** aus der Dropdownliste aus und geben Sie einen **Wert** ein.

   Die folgenden Tabellen enthalten eine Definition für jede Eigenschaft.

   Weitere Informationen zu Spark-Eigenschaften finden Sie unter [Spark-Eigenschaften](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#spark-properties) in der Apache Spark-Dokumentation. 
**Anmerkung**  
Sie können maximal 50 Spark-Eigenschaften konfigurieren. Jeder Eigenschaftswert kann bis zu 500 Zeichen lang sein.    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/run-jobs-with-analysis-template.html)    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/run-jobs-with-analysis-template.html)

1. (Optional) Wählen Sie unter **Compute Payer** das Collaboration-Mitglied aus, das die Rechenkosten für den Job bezahlt.
**Anmerkung**  
Wenn es in der Kollaboration nur einen Kandidaten für die Auftragsdatenverarbeitung gibt, wird standardmäßig dieser Zahler verwendet.

1. Klicken Sie auf **Ausführen**.
**Anmerkung**  
Sie können den Job nicht ausführen, wenn das Mitglied, das Ergebnisse erhalten kann, die Einstellungen für die Auftragsergebnisse nicht konfiguriert hat.

1. Passen Sie die Parameter weiter an und führen Sie Ihren Job erneut aus, oder klicken Sie auf die Schaltfläche **\+**, um einen neuen Job auf einer neuen Registerkarte zu starten.