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# Les premiers pas avec la mise à l'échelle automatique verticale pour Amazon EMR on EKS
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Utilisez l'autoscaling vertical pour Amazon EMR sur EKS lorsque vous souhaitez régler automatiquement la mémoire et les ressources du processeur afin de les adapter à la charge de travail de votre application Amazon EMR Spark. Pour plus d'informations, consultez la section [Utilisation de la mise à l'échelle automatique verticale avec les tâches Amazon EMR](jobruns-vas.html) Spark.

## Soumission d'une tâche Spark avec mise à l'échelle automatique verticale
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Lorsque vous soumettez une tâche via l'[StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)API, ajoutez les deux configurations suivantes au pilote de votre tâche Spark afin d'activer la mise à l'échelle automatique verticale :

```
"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"
```

Dans le code ci-dessus, la première ligne active la fonctionnalité de mise à l'échelle automatique verticale. La ligne suivante est une configuration de signature obligatoire qui vous permet de choisir une signature pour votre tâche.

Pour plus d'informations sur ces configurations et les valeurs de paramètres acceptables, consultez [Configuration de la mise à l'échelle automatique verticale pour Amazon EMR on EKS](jobruns-vas-configure.md). Par défaut, votre tâche est soumise en mode **Désactivé**, réservé à la surveillance uniquement, de la mise à l'échelle automatique verticale. Cet état de surveillance vous permet de calculer et de consulter les recommandations en matière de ressources sans procéder à la mise à l'échelle automatique. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Modes de mise à l'échelle automatique verticale](jobruns-vas-configure.md#jobruns-vas-parameters-opt-mode).

L'exemple suivant montre comment exécuter un exemple de commande `start-job-run` avec la mise à l'échelle automatique verticale :

```
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"
        }
    }]
  }'
```

## Vérification de la fonctionnalité de mise à l'échelle automatique verticale
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Pour vérifier que la mise à l'échelle automatique verticale fonctionne correctement pour la tâche soumise, utilisez kubectl pour obtenir la ressource personnalisée `verticalpodautoscaler` et consulter vos recommandations de mise à l'échelle. Par exemple, la commande suivante demande des recommandations sur l'exemple de tâche à partir de la section [Soumission d'une tâche Spark avec mise à l'échelle automatique verticale](#jobruns-vas-spark-submit) :

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

Le résultat de cette requête devrait ressembler à ce qui suit :

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

Si votre résultat ne ressemble pas à cela ou contient un code d'erreur, consultez [Résolution des problèmes de mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR on EKS](troubleshooting-vas.md) pour des étapes permettant de résoudre le problème.