Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # PySpark Jobs werden ausgeführt Als [Mitglied, das Abfragen durchführen kann](glossary.md#glossary-member-who-can-query), können Sie mithilfe einer genehmigten PySpark [Analysevorlage](create-analysis-template.md) einen PySpark Job in einer konfigurierten Tabelle ausführen. **Voraussetzungen** Bevor Sie einen PySpark Job ausführen können, müssen Sie über Folgendes verfügen: + Eine aktive Mitgliedschaft bei AWS Clean Rooms Collaboration + Zugriff auf mindestens eine Analysevorlage in der Kollaboration + Zugriff auf mindestens eine konfigurierte Tabelle in der Kollaboration + Berechtigungen zum Schreiben der Ergebnisse eines PySpark Jobs in einen angegebenen S3-Bucket Hinweise zum Erstellen der erforderlichen Servicerolle finden Sie unter[Erstellen Sie eine Servicerolle, um die Ergebnisse eines PySpark Jobs zu schreiben](setting-up-roles.md#create-role-pyspark-job). + Das Mitglied, das für die Bezahlung der Rechenkosten verantwortlich ist, ist der Kollaboration als aktives Mitglied beigetreten Informationen dazu, wie Sie Daten abfragen oder Abfragen anzeigen können, indem Sie den AWS Clean Rooms `StartProtectedJob` API-Vorgang direkt aufrufen oder den verwenden AWS SDKs, finden Sie in der [AWS Clean Rooms API-Referenz](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html). Hinweise zur Auftragsprotokollierung finden Sie unter[Analyse Einloggen AWS Clean Rooms](query-logs.md). Hinweise zum Empfangen von Auftragsergebnissen finden Sie unter[Empfangen und Verwenden von Analyseergebnissen](receive-query-results.md). In den folgenden Themen wird erklärt, wie Sie in einer Kollaboration mithilfe der AWS Clean Rooms Konsole einen PySpark Job für eine konfigurierte Tabelle ausführen. **Topics** + [Ausführen eines PySpark Jobs in einer konfigurierten Tabelle mithilfe einer PySpark Analysevorlage](run-jobs-with-analysis-template.md) + [Aktuelle Jobs anzeigen](view-recent-jobs.md) + [Anzeigen von Auftragsdetails](view-job-details.md) # Ausführen eines PySpark Jobs in einer konfigurierten Tabelle mithilfe einer PySpark Analysevorlage 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 [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole. 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 die Anzahl der Arbeitnehmer sind mit Kosten verbunden. Weitere Informationen zu den Preisen finden Sie unter [AWS Clean Rooms Preisgestaltung](https://aws.amazon.com/clean-rooms/pricing/). 1. Klicken Sie auf **Ausführen**. **Anmerkung** Sie können den Job nicht ausführen, wenn das Mitglied, das Ergebnisse erhalten kann, die Einstellungen für die Job-Ergebnisse nicht konfiguriert hat. 1. Passen Sie die Parameter weiter an und führen Sie Ihren Job erneut aus, oder klicken Sie auf die Schaltfläche **\$1**, um einen neuen Job auf einer neuen Registerkarte zu starten. # Aktuelle Jobs anzeigen Auf der Registerkarte **Analyse** können Sie sich die Jobs ansehen, die in den letzten 90 Tagen ausgeführt wurden. **Anmerkung** Wenn Sie als Mitglied nur **Contribute-Daten** haben und Sie nicht das [Mitglied sind, das die Kosten für die Auftragsverarbeitung bezahlt](glossary.md#glossary-member-paying-for-query-compute), wird die Registerkarte **Analyse** nicht in der Konsole angezeigt. **Um aktuelle Jobs zu sehen** 1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole. 1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.** 1. Wählen Sie eine Zusammenarbeit aus. 1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Analyse** unter **Analysen** die Option **Alle Jobs** aus der Dropdownliste aus und sehen Sie sich die Jobs an, die in den letzten 90 Tagen ausgeführt wurden. 1. Um die letzten Jobs nach **Status** zu sortieren, wählen Sie einen Status aus der Dropdownliste **Alle Status** aus. **Die Status lauten: **Eingereicht**, **Gestartet**, **Storniert, **Erfolgreich****, **Fehlgeschlagen** und Zeitlimit überschritten.** # Anzeigen von Auftragsdetails Sie können sich die Jobdetails als Mitglied ansehen, das Jobs ausführen kann, oder als Mitglied, das Ergebnisse erhalten kann. **Um die Details des Jobs einzusehen** 1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole. 1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.** 1. Wählen Sie eine Zusammenarbeit aus. 1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Analyse** unter **Analysen** die Option **Alle Jobs** aus der Dropdownliste aus, und führen Sie dann einen der folgenden Schritte aus: + Wählen Sie das Optionsfeld für den spezifischen Job, den Sie anzeigen möchten, und wählen Sie dann **Details anzeigen** aus. + Wählen Sie die **geschützte Job-ID** aus. 1. Auf der Seite mit den **Jobdetails** + Wenn Sie das Mitglied sind, das Jobs ausführen kann, sehen Sie sich die **Jobdetails**, den **Job** und die **Ergebnisse** an. Es wird eine Meldung angezeigt, in der bestätigt wird, dass die Auftragsergebnisse an das Mitglied übermittelt wurden, das Ergebnisse erhalten kann. + Wenn Sie das Mitglied sind, das Ergebnisse erhalten kann, sehen Sie sich die **Jobdetails** und **Ergebnisse** an.