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# Nozioni di base sul dimensionamento automatico verticale per Amazon EMR su EKS
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Usa la scalabilità automatica verticale per Amazon EMR su EKS quando desideri ottimizzare automaticamente le risorse di memoria e CPU per adattarle al carico di lavoro dell'applicazione Amazon EMR Spark. Per ulteriori informazioni, consulta [Usare la scalabilità automatica verticale con i job Amazon EMR](jobruns-vas.html) Spark.

## Invio di un processo Spark con dimensionamento automatico verticale
<a name="jobruns-vas-spark-submit"></a>

Quando invii un lavoro tramite l'[StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)API, aggiungi le seguenti due configurazioni al driver per il tuo job Spark per attivare la scalabilità automatica 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"
```

Nel codice precedente, la prima riga abilita la funzionalità di dimensionamento automatico verticale. La riga successiva è una configurazione di firma obbligatoria che consente di scegliere una firma per il processo.

Per ulteriori informazioni su queste configurazioni e sui valori dei parametri accettabili, consulta [Configurazione del dimensionamento automatico verticale per Amazon EMR su EKS](jobruns-vas-configure.md). Per impostazione predefinita, il processo viene inviato nella modalità **Disattivato** di solo monitoraggio del dimensionamento automatico verticale. Questo stato di monitoraggio consente di calcolare e visualizzare consigli sulle risorse senza eseguire il dimensionamento automatico. Per ulteriori informazioni, consulta [Modalità di dimensionamento automatico verticale](jobruns-vas-configure.md#jobruns-vas-parameters-opt-mode).

L'esempio seguente mostra come completare un comando `start-job-run` di esempio con dimensionamento automatico 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"
        }
    }]
  }'
```

## Verifica della funzionalità di dimensionamento automatico verticale
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Per verificare che il dimensionamento automatico verticale funzioni correttamente per il processo inviato, utilizza kubectl per ottenere la risorsa personalizzata `verticalpodautoscaler` e visualizzare i consigli di dimensionamento. Ad esempio, il seguente comando invia una query per richiedere consigli sul processo di esempio dalla sezione [Invio di un processo Spark con dimensionamento automatico verticale](#jobruns-vas-spark-submit):

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

L'output della query deve assomigliare al seguente:

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

Se l'output non è simile o contiene un codice di errore, consulta la procedura indicata in [Risoluzione dei problemi relativi al dimensionamento automatico verticale di Amazon EMR su EKS](troubleshooting-vas.md) per risolvere il problema.