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# Erste Schritte mit dem vertikalen Auto Scaling für Amazon EMR in EKS
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Verwenden Sie vertikale Autoskalierung für Amazon EMR auf EKS, wenn Sie eine automatische Optimierung der Speicher- und CPU-Ressourcen wünschen, um sie an die Arbeitslast Ihrer Amazon EMR Spark-Anwendung anzupassen. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden der vertikalen Autoskalierung mit Amazon EMR Spark-Jobs](jobruns-vas.html).

## Einreichen eines Spark-Auftrags mit vertikalem Auto Scaling
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Wenn Sie einen Job über die [StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)API einreichen, fügen Sie dem Treiber für Ihren Spark-Job die folgenden beiden Konfigurationen hinzu, um die vertikale Autoskalierung zu aktivieren:

```
"spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing":"true",
"spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature":"YOUR_JOB_SIGNATURE"
```

Im obigen Code aktiviert die erste Zeile die vertikale Auto-Scaling-Funktion. Die nächste Zeile ist eine erforderliche Signaturkonfiguration, mit der Sie eine Signatur für Ihren Auftrag auswählen können.

Weitere Informationen zu diesen Konfigurationen und akzeptablen Parameterwerten finden Sie unter [Konfigurieren des vertikalen Auto Scalings für Amazon EMR in EKS](jobruns-vas-configure.md). Standardmäßig wird Ihr Auftrag beim vertikalen Auto Scaling im Modus Nur für Überwachung **aus** gesendet. In diesem Überwachungsstatus können Sie Ressourcenempfehlungen berechnen und anzeigen, ohne ein Auto Scaling durchführen zu müssen. Weitere Informationen finden Sie unter [Modi für vertikales Auto Scaling](jobruns-vas-configure.md#jobruns-vas-parameters-opt-mode).

Das folgende Beispiel veranschaulicht, wie Sie einen `start-job-run`-Beispiel-Befehl mit vertikalem Auto Scaling abschließen:

```
aws emr-containers start-job-run \
--virtual-cluster-id $VIRTUAL_CLUSTER_ID \
--name $JOB_NAME \
--execution-role-arn $EMR_ROLE_ARN \
--release-label emr-6.10.0-latest \
--job-driver '{
  "sparkSubmitJobDriver": {
     "entryPoint": "local:///usr/lib/spark/examples/src/main/python/pi.py"
   }
 }' \
--configuration-overrides '{
    "applicationConfiguration": [{
        "classification": "spark-defaults",
        "properties": {
          "spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing": "true",
          "spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature": "test-signature"
        }
    }]
  }'
```

## Überprüfen der vertikalen Auto-Scaling-Funktionalität
<a name="jobruns-vas-verify"></a>

Um zu überprüfen, ob das vertikale Auto Scaling für den eingereichten Auftrag korrekt funktioniert, rufen Sie mit kubectl die benutzerdefinierte `verticalpodautoscaler`-Ressource ab und sehen Sie sich Ihre Skalierungsempfehlungen an. Mit dem folgenden Befehl werden beispielsweise Empfehlungen für den Beispielauftrag aus dem Abschnitt [Einreichen eines Spark-Auftrags mit vertikalem Auto Scaling](#jobruns-vas-spark-submit) abgefragt:

```
kubectl get verticalpodautoscalers --all-namespaces \
-l=emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature=test-signature
```

Die Ausgabe dieser Abfrage sollte wie folgt aussehen:

```
NAME                                                          MODE   CPU         MEM PROVIDED   AGE
ds-jceyefkxnhrvdzw6djum3naf2abm6o63a6dvjkkedqtkhlrf25eq-vpa   Off    3304504865  True           87m
```

Wenn Ihre Ausgabe nicht ähnlich aussieht oder einen Fehlercode enthält, finden Sie weitere Schritte zur Behebung des Problems in [Fehlerbehebung von Amazon EMR im vertikalen Auto Scaling von EKS](troubleshooting-vas.md).