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. # Verwenden von vertikalem Auto Scaling mit Amazon-EMR-Spark-Aufträgen Das vertikale Auto Scaling von Amazon EMR in EKS passt die Speicher- und CPU-Ressourcen automatisch an die Anforderungen des Workloads an, die Sie für Amazon-EMR-Spark-Anwendungen bereitstellen. Dies vereinfacht das Ressourcenmanagement. Vertikales Auto Scaling nutzt den Kubernetes [Vertical Pod Autoscaler (VPA),](https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/vertical-pod-autoscaler) um die Echtzeit- und historische Ressourcennutzung Ihrer Amazon-EMR-Spark-Anwendungen zu verfolgen. Die Funktion des vertikalen Auto Scalings verwendet die von VPA gesammelten Daten, um die Speicher- und CPU-Ressourcen, die Ihren Spark-Anwendungen zugewiesen sind, automatisch zu optimieren. Dieser vereinfachte Prozess erhöht die Zuverlässigkeit und optimiert die Kosten. **Topics** + [Einrichtung](jobruns-vas-setup.md) + [Erste Schritte](jobruns-vas-gs.md) + [Konfiguration](jobruns-vas-configure.md) + [Überwachen der Empfehlungen](jobruns-vas-monitor.md) + [Deinstallieren](jobruns-vas-uninstall-operator.md) # Einrichten des vertikalen Auto Scalings für Amazon EMR in EKS Dieses Thema hilft Ihnen dabei, Ihren Amazon-EKS-Cluster für die Übermittlung von Amazon-EMR-Spark-Aufträgen mit vertikalem Auto Scaling vorzubereiten. Für den Einrichtungsvorgang müssen Sie die Aufgaben in den folgenden Abschnitten bestätigen oder abschließen: **Topics** + [Voraussetzungen](#jobruns-vas-prereqs) + [Den Operator Lifecycle Manager (OLM) auf Ihrem Amazon-EKS-Cluster installieren](#jobruns-vas-install-olm) + [Den vertikalen Auto-Scaling-Operator für Amazon EMR in EKS installieren](#jobruns-vas-install-operator) ## Voraussetzungen Führen Sie die folgenden Aufgaben aus, bevor Sie den Kubernetes-Operator für vertikales Auto Scaling auf Ihrem Cluster installieren. Wenn Sie bereits eine der Voraussetzungen erfüllt haben, können Sie diese überspringen und mit der nächsten fortfahren. + **[Installieren oder aktualisieren Sie auf die neueste Version von AWS CLI— Wenn Sie die](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)** bereits installiert haben, vergewissern Sie sich AWS CLI, dass Sie über die neueste Version verfügen. + **[kubectl installieren](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/install-kubectl.html)** – kubectl ist ein Befehlszeilen-Tool, mit dem Sie mit dem API-Server kommunizieren. Sie benötigen kubectl, um Artefakte im Zusammenhang mit vertikalem Auto Scaling auf Ihrem Amazon-EKS-Cluster zu installieren und zu überwachen. + **[Das Operator-SDK installieren](https://sdk.operatorframework.io/docs/installation/)** – Amazon EMR in EKS verwendet das Operator-SDK als Paketmanager für die gesamte Lebensdauer des vertikalen Auto-Scaling-Operators, den Sie auf Ihrem Cluster installieren. + **[Docker installieren](https://docs.docker.com/get-docker/)** – Sie benötigen Zugriff auf die Docker-CLI, um die Docker-Images für vertikales Auto Scaling zu authentifizieren und abzurufen, um sie auf Ihrem Amazon-EKS-Cluster zu installieren. + **[Installieren Sie den Kubernetes Metrics-Server](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/metrics-server.html)** — Sie müssen zuerst den Metrics-Server installieren, damit der vertikale Pod-Autoscaler Metriken vom Kubernetes-API-Server abrufen kann. + **[Erste Schritte mit Amazon EKS — eksctl](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/getting-started-eksctl.html) (Version 1.24 oder höher)** — Vertikales Autoscaling wird mit Amazon EKS-Versionen 1.24 und höher unterstützt. Nachdem Sie den Cluster erstellt haben, [registrieren Sie ihn für die Verwendung mit Amazon EMR.](setting-up-registration.md) + **[Eine Amazon-EMR-Basis-Image-URI auswählen](docker-custom-images-tag.md) (Version 6.10.0 oder höher)** – Vertikales Auto Scaling wird mit Amazon-EMR-Versionen 6.10.0 und höher unterstützt. ## Den Operator Lifecycle Manager (OLM) auf Ihrem Amazon-EKS-Cluster installieren Verwenden Sie die Operator-SDK-CLI, um den Operator Lifecycle Manager (OLM) auf dem Amazon EMR in EKS-Cluster zu installieren, auf dem Sie vertikales Auto Scaling einrichten möchten, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Sobald Sie es eingerichtet haben, können Sie OLM verwenden, um den Lebenszyklus des [vertikalen Auto-Scaling-Operators von Amazon EMR](#jobruns-vas-install-operator) zu installieren und zu verwalten. ``` operator-sdk olm install ``` Führen Sie den folgenden `olm status`-Befehl aus, um die Installation zu validieren: ``` operator-sdk olm status ``` Wenn der Befehl ausgeführt wird, gibt er eine Ausgabe ähnlich wie folgt zurück: ``` INFO[0007] Successfully got OLM status for version X.XX ``` Wenn Ihre Installation nicht erfolgreich ist, lesen Sie [Fehlerbehebung von Amazon EMR im vertikalen Auto Scaling von EKS](troubleshooting-vas.md). ## Den vertikalen Auto-Scaling-Operator für Amazon EMR in EKS installieren Verwenden Sie die folgenden Schritte, um den vertikalen Auto-Scaling-Operator auf Ihrem Amazon-EKS-Cluster zu installieren: 1. Richten Sie die folgenden Umgebungsvariablen ein, die Sie verwenden werden, um die Installation abzuschließen: + **`$REGION`** verweist auf AWS-Region für Ihren Cluster. Beispiel, `us-west-2`. + **`$ACCOUNT_ID`** verweist auf die Amazon-ECR-Konto-ID für Ihre Region. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon-ECR-Registrierungskonten nach Regionen](docker-custom-images-tag.md#docker-custom-images-ECR). + **`$RELEASE`** verweist auf die Amazon-EMR-Version, die Sie für Ihren Cluster verwenden möchten. Beim vertikalen Auto Scaling müssen Sie Amazon-EMR-Version 6.10.0 oder höher verwenden. 1. Als Nächstes müssen Sie Authentifizierungstoken für den Operator in der [Amazon-ECR-Registrierung](docker-custom-images-tag.md#docker-custom-images-ECR) abrufen. ``` aws ecr get-login-password \ --region region-id | docker login \ --username AWS \ --password-stdin $ACCOUNT_ID.dkr.ecr.region-id.amazonaws.com ``` 1. Installieren Sie den vertikalen Auto-Scaling-Operator von Amazon EMR in EKS mit dem folgenden Befehl: ``` ECR_URL=$ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com && \ REPO_DEST=dynamic-sizing-k8s-operator-olm-bundle && \ BUNDLE_IMG=emr-$RELEASE-dynamic-sizing-k8s-operator && \ operator-sdk run bundle \ $ECR_URL/$REPO_DEST/$BUNDLE_IMG\:latest ``` Dadurch wird eine Version des vertikalen Auto-Scaling-Operators im Standard-Namespace Ihres Amazon-EKS-Clusters erstellt. Verwenden Sie diesen Befehl, um in einem anderen Namespace zu installieren: ``` operator-sdk run bundle \ $ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com/dynamic-sizing-k8s-operator-olm-bundle/emr-$RELEASE-dynamic-sizing-k8s-operator:latest \ -n operator-namespace ``` **Anmerkung** Wenn der von Ihnen angegebene Namespace nicht vorhanden ist, installiert OLM den Operator nicht. Weitere Informationen finden Sie unter [Kubernetes-Namespace nicht gefunden](troubleshooting-vas.md). 1. Stellen Sie sicher, dass Sie den Operator erfolgreich mit dem kubectl Kubernetes-Befehlszeilentool installiert haben. ``` kubectl get csv -n operator-namespace ``` **Der `kubectl`-Befehl sollte Ihren neu bereitgestellten vertikalen Auto-Scaling-Operator mit dem **Phasen**status Erfolgreich** zurückgeben. Falls Sie Probleme mit der Installation oder Einrichtung haben, finden Sie weitere Informationen unter [Fehlerbehebung von Amazon EMR im vertikalen Auto Scaling von EKS](troubleshooting-vas.md). # Erste Schritte mit dem vertikalen Auto Scaling für Amazon EMR in EKS 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 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 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). # Konfigurieren des vertikalen Auto Scalings für Amazon EMR in EKS Sie können vertikale Autoskalierung konfigurieren, wenn Sie Amazon EMR Spark-Jobs über die [StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)API einreichen. Stellen Sie die Konfigurationsparameter für Auto Scaling auf dem Spark-Treiber-Pod ein, wie im Beispiel unter [Einreichen eines Spark-Auftrags mit vertikalem Auto Scaling](jobruns-vas-gs.md#jobruns-vas-spark-submit) gezeigt. Der vertikale Auto-Scaling-Operator von Amazon EMR in EKS hört Treiber-Pods mit Auto Scaling ab und richtet dann die Integration mit dem vertikalen Kubernetes-Pod-Autoscaler (VPA) mit den Einstellungen auf dem Treiber-Pod ein. Dies erleichtert die Ressourcenverfolgung und Auto Scaling von Spark-Ausführer-Pods. In den folgenden Abschnitten werden die Parameter beschrieben, die Sie bei der Konfiguration des vertikalen Auto Scalings für Ihren Amazon-EKS-Cluster verwenden können. **Anmerkung** Konfigurieren Sie den Feature-Toggle-Parameter als Label und konfigurieren Sie die übrigen Parameter als Anmerkungen auf dem Spark-Treiber-Pod. Die Auto-Scaling-Parameter gehören zur `emr-containers.amazonaws.com/`-Domain und haben das Präfix `dynamic.sizing`. ## Erforderliche Parameter Sie müssen die folgenden beiden Parameter in den Spark-Auftrag-Treiber aufnehmen, wenn Sie Ihren Auftrag einreichen: | Key (Schlüssel) | Description | Akzeptierte Werte | Standardwert | Typ | Spark-Parameter1 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | `dynamic.sizing` | Feature einschalten | `true`, `false` | nicht gesetzt | Bezeichnung | `spark.kubernetes.driver.label.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing` | | `dynamic.sizing.signature` | Auftrag-Signatur | *string* | nicht gesetzt | Anmerkung | `spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature` | 1 Verwenden Sie diesen Parameter als `SparkSubmitParameter` oder `ConfigurationOverride` in der `StartJobRun`-API. + **`dynamic.sizing`** – Sie können das vertikale Auto Scaling mit dem `dynamic.sizing`-Label ein- und ausschalten. Um das vertikale Auto Scaling zu aktivieren, stellen Sie auf dem Spark-Treiber-Pod die Option `dynamic.sizing` auf `true` ein. Wenn Sie diese Bezeichnung weglassen oder sie auf einen anderen Wert als `true` festlegen, ist das vertikale Auto Scaling ausgeschaltet. + **`dynamic.sizing.signature`** – Legen Sie die Aufgabensignatur mit der Anmerkung `dynamic.sizing.signature` auf dem Treiber-Pod fest. Vertikales Auto Scaling aggregiert Ihre Ressourcennutzungsdaten über verschiedene Ausführungen von Amazon-EMR-Spark-Aufträge hinweg, um Ressourcenempfehlungen abzuleiten. Sie geben die eindeutige Kennung an, um die Aufträge miteinander zu verknüpfen. **Anmerkung** Wenn sich Ihre Aufgabe in einem festen Intervall wiederholt, z. B. täglich oder wöchentlich, sollte Ihre Aufgabensignatur für jede neue Instance der Aufgabe gleich bleiben. Dadurch wird sichergestellt, dass mit vertikalem Auto Scaling Empfehlungen für verschiedene Ausführungen des Aufträge berechnet und aggregiert werden können. 1 Verwenden Sie diesen Parameter als `SparkSubmitParameter` oder `ConfigurationOverride` in der `StartJobRun`-API. ## Optionale Parameter Vertikales Auto Scaling unterstützt auch die folgenden optionalen-Parameter. Legen Sie sie als Anmerkungen auf dem Treiber-Pod fest. | Key (Schlüssel) | Description | Akzeptierte Werte | Standardwert | Typ | Spark-Parameter1 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | `dynamic.sizing.mode` | Modus für vertikales Auto Scaling | `Off`, `Initial`, `Auto` | `Off` | Anmerkung | `spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.mode` | | `dynamic.sizing.scale.memory` | Aktiviert die Speicherskalierung | *`true`, `false`* | `true` | Anmerkung | `spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.memory` | | `dynamic.sizing.scale.cpu` | CPU-Skalierung ein- oder ausschalten | *`true`, `false`* | `false` | Anmerkung | `spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.cpu` | | `dynamic.sizing.scale.memory.min` | Mindestlimit für die Speicherskalierung | Zeichenfolge, [Ressourcenmenge K8s](https://pkg.go.dev/k8s.io/apimachinery/pkg/api/resource#Quantity), z. B.: 1G | nicht gesetzt | Anmerkung | spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.memory.min | | `dynamic.sizing.scale.memory.max` | Höchstgrenze für die Speicherskalierung | Zeichenfolge, [Ressourcenmenge K8s](https://pkg.go.dev/k8s.io/apimachinery/pkg/api/resource#Quantity), z. B.: 4G | nicht gesetzt | Anmerkung | spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.memory.max | | `dynamic.sizing.scale.cpu.min` | Mindestlimit für die CPU-Skalierung | Zeichenfolge, [Ressourcenmenge K8s](https://pkg.go.dev/k8s.io/apimachinery/pkg/api/resource#Quantity), z. B.: 1 | nicht gesetzt | Anmerkung | spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.cpu.min | | `dynamic.sizing.scale.cpu.max` | Höchstgrenze für die CPU-Skalierung | Zeichenfolge, [Ressourcenmenge K8s](https://pkg.go.dev/k8s.io/apimachinery/pkg/api/resource#Quantity), z. B.: 2 | nicht gesetzt | Anmerkung | spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.cpu.max | ### Modi für vertikales Auto Scaling Der `mode`-Parameter ist den verschiedenen Auto-Scaling-Modi zugeordnet, die der VPA unterstützt. Verwenden Sie die `dynamic.sizing.mode`-Anmerkung auf dem Treiber-Pod, um den Modus einzustellen. Folgende Werte werden für diesen Parameter unterstützt: + **Aus** – Ein Probelaufmodus, in dem Sie zwar Empfehlungen überwachen können, das Auto Scaling jedoch nicht durchgeführt wird. Dies ist der Standardmodus für das vertikale Auto Scaling. In diesem Modus berechnet die zugehörige vertikale Pod-Autoscaler-Ressource Empfehlungen, und Sie können die Empfehlungen mit Tools wie kubectl, Prometheus und Grafana überwachen. + **Anfänglich** – In diesem Modus skaliert VPA Ressourcen beim Start des Aufträge automatisch, sofern Empfehlungen auf der Grundlage historischer Ausführungen des Aufträge verfügbar sind, z. B. im Fall eines wiederkehrenden Aufträge. + **Automatisch** – In diesem Modus entfernt VPA die Spark-Ausführer-Pods und skaliert sie automatisch mit den empfohlenen Ressourceneinstellungen, wenn der Spark-Treiber-Pod sie neu startet. Manchmal entfernt die VPA laufende Spark-Ausführer-Pods, sodass es zu zusätzlicher Latenz kommen kann, wenn der unterbrochene Ausführer erneut versucht wird. ### Skalierung von Ressourcen Wenn Sie das vertikale Auto Scaling einrichten, können Sie auswählen, ob die CPU- und die Speicherressourcen skaliert werden sollen. Stellen Sie die Anmerkungen `dynamic.sizing.scale.cpu` und `dynamic.sizing.scale.memory` auf `true` oder `false` ein. Standardmäßig ist die CPU-Skalierung auf `false` und die Speicherskalierung auf `true` eingestellt. ### Mindest- und Höchstwerte für Ressourcen (Grenzen) Optional können Sie auch Grenzen für die CPU- und Speicherressourcen festlegen. Wählen Sie einen Mindest- und Höchstwert für diese Ressourcen mit den `dynamic.sizing.[memory/cpu].[min/max]`-Anmerkungen, wenn Sie das Auto Scaling aktivieren. In der Standardeinstellung haben die Ressourcen keine Einschränkungen. Legen Sie die Anmerkungen als Zeichenkettenwerte fest, die eine Kubernetes-Ressourcenmenge darstellen. Stellen Sie beispielsweise `dynamic.sizing.memory.max` auf `4G` ein, um 4 GB darzustellen. # Überwachen des vertikalen Auto Scalings für Amazon EMR in EKS Sie können das **kubectl Kubernetes-Befehlszeilentool** verwenden, um die aktiven, vertikalen Autoscaling-Empfehlungen in Ihrem Cluster aufzulisten. Sie können auch Ihre verfolgten Aufgabensignaturen einsehen und alle nicht benötigten Ressourcen löschen, die mit den Signaturen verknüpft sind. ## Führen Sie die Empfehlungen für vertikales Auto Scaling für Ihren Cluster auf Verwenden Sie kubectl, um die `verticalpodautoscaler`-Ressource abzurufen und den aktuellen Status und die Empfehlungen einzusehen. Die folgende Beispielabfrage gibt alle aktiven Ressourcen in Ihrem Amazon-EKS-Cluster zurück. ``` kubectl get verticalpodautoscalers \ -o custom-columns="NAME:.metadata.name,"\ "SIGNATURE:.metadata.labels.emr-containers\.amazonaws\.com/dynamic\.sizing\.signature,"\ "MODE:.spec.updatePolicy.updateMode,"\ "MEM:.status.recommendation.containerRecommendations[0].target.memory" \ --all-namespaces ``` Die Ausgabe dieser Abfrage ähnelt der folgenden: ``` NAME SIGNATURE MODE MEM ds-example-id-1-vpa job-signature-1 Off none ds-example-id-2-vpa job-signature-2 Initial 12936384283 ``` ## Die Empfehlungen für vertikales Auto Scaling für Ihren Cluster abfragen und löschen Wenn Sie eine Amazon-EMR-Ressource mit vertikaler Auto-Scaling-Auftragausführung löschen, wird automatisch das zugehörige VPA-Objekt gelöscht, das Empfehlungen verfolgt und speichert. Im folgenden Beispiel wird kubectl verwendet, um Empfehlungen für einen Auftrag zu löschen, der durch eine Signatur identifiziert wird: ``` kubectl delete jobrun -n emr -l=emr-containers\.amazonaws\.com/dynamic\.sizing\.signature=integ-test jobrun.dynamicsizing.emr.services.k8s.aws "ds-job-signature" deleted ``` Wenn Sie die spezifische Aufgabensignatur nicht kennen oder alle Ressourcen im Cluster löschen möchten, können Sie in Ihrem Befehl `--all` oder `--all-namespaces` anstelle der eindeutigen Aufgaben-ID verwenden, wie im folgenden Beispiel gezeigt: ``` kubectl delete jobruns --all --all-namespaces jobrun.dynamicsizing.emr.services.k8s.aws "ds-example-id" deleted ``` # Deinstallieren Sie den vertikalen Auto-Scaling-Operator von Amazon EMR in EKS Wenn Sie den vertikalen Auto-Scaling-Operator aus Ihrem Amazon-EKS-Cluster entfernen möchten, verwenden Sie den `cleanup`-Befehl mit der Operator-SDK-CLI, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Dadurch werden auch Upstream-Abhängigkeiten gelöscht, die mit dem Operator installiert wurden, wie z. B. der vertikale Pod-Autoscaler. ``` operator-sdk cleanup emr-dynamic-sizing ``` Wenn Sie den Operator löschen, laufende Aufträge auf dem Cluster befinden, werden diese Aufträge ohne vertikales Auto Scaling weiter ausgeführt. Wenn Sie Aufträge auf dem Cluster einreichen, nachdem Sie den Operator gelöscht haben, ignoriert Amazon EMR in EKS alle vertikalen Auto-Scaling-Parameter, die Sie möglicherweise während der [Konfiguration](jobruns-vas-configure.md) definiert haben.