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# Definieren von Aufgabenvorlagenparametern
<a name="use-job-template-parameters"></a>

Mit Auftragvorlagenparametern können Sie Variablen in der Auftragvorlage angeben. Werte für diese Parametervariablen müssen angegeben werden, wenn eine Aufgabenausführung mit dieser Aufgabenvorlage gestartet wird. Auftragsvorlagenparameter werden im `${parameterName}`-Format angegeben. Sie können einen beliebigen Wert in einem `jobTemplateData`-Feld als Aufgabenvorlagenparameter angeben. Geben Sie für jede der Parametervariablen der Aufgabenvorlage ihren Datentyp (`STRING` oder `NUMBER`) und optional einen Standardwert an. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie Aufgabenvorlagenparameter für Einstiegspunktposition, Hauptklasse und S3-Protokollspeicherort angeben können.

**Um den Standort des Einstiegspunkts, die Hauptklasse und den Speicherort des Amazon-S3-Protokolls als Parameter für die Aufgabenvorlage anzugeben**

1. Erstellen Sie eine `create-job-template-request.json`-Datei und geben Sie die erforderlichen Parameter für Ihre Aufgabenvorlage an, wie in der folgenden JSON-Beispieldatei gezeigt. Weitere Informationen zu den Parametern finden Sie in der [CreateJobTemplate](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/Welcome.html)API.

   ```
   {
      "name": "mytemplate",
      "jobTemplateData": {
           "executionRoleArn": "iam_role_arn_for_job_execution", 
           "releaseLabel": "emr-6.7.0-latest",
           "jobDriver": {
               "sparkSubmitJobDriver": { 
                   "entryPoint": "${EntryPointLocation}",
                   "entryPointArguments": [ "argument1","argument2",...],
                   "sparkSubmitParameters": "--class ${MainClass} --conf spark.executor.instances=2 --conf spark.executor.memory=2G --conf spark.executor.cores=2 --conf spark.driver.cores=1"
               }
           },
           "configurationOverrides": {
               "applicationConfiguration": [
                   {
                       "classification": "spark-defaults", 
                       "properties": {
                            "spark.driver.memory":"2G"
                       }
                   }
               ], 
               "monitoringConfiguration": {
                   "persistentAppUI": "ENABLED", 
                   "cloudWatchMonitoringConfiguration": {
                       "logGroupName": "my_log_group", 
                       "logStreamNamePrefix": "log_stream_prefix"
                   }, 
                   "s3MonitoringConfiguration": {
                       "logUri": "${LogS3BucketUri}"
                   }
               }
           },
           "parameterConfiguration": {
               "EntryPointLocation": {
                   "type": "STRING"
               },
               "MainClass": {
                   "type": "STRING",
                   "defaultValue":"Main"
               },
               "LogS3BucketUri": {
                   "type": "STRING",
                   "defaultValue":"s3://my_s3_log_location/"
               }
           }
       }
   }
   ```

1. Verwenden Sie den `create-job-template`-Befehl mit einem Pfad zu der lokal gespeicherten `create-job-template-request.json`-Datei in Amazon S3.

   ```
   aws emr-containers create-job-template \ 
   --cli-input-json file://./create-job-template-request.json
   ```

**Um eine Aufgabe zu starten, verwenden Sie eine Aufgabenvorlage mit Aufgabenvorlagenparametern**

Um eine Aufgabenausführung mit einer Aufgabenvorlage zu starten, die Aufgabenvorlagenparameter enthält, geben Sie die Aufgabenvorlagen-ID sowie Werte für die Aufgabenvorlagenparameter in der `StartJobRun`-API-Anfrage an, wie unten gezeigt.

```
aws emr-containers start-job-run \
--virtual-cluster-id 123456 \
--name myjob \
--job-template-id 1234abcd \
--job-template-parameters '{"EntryPointLocation": "entry_point_location","MainClass": "ExampleMainClass","LogS3BucketUri": "s3://example_s3_bucket/"}'
```