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# Configurazione della scalabilità gestita per Amazon EMR
Le sezioni seguenti spiegano come avviare un cluster EMR che utilizza la scalabilità gestita con Console di gestione AWS AWS SDK per Java, the o. AWS Command Line Interface
**Topics**
+ [Utilizzare il per configurare la Console di gestione AWS scalabilità gestita](#managed-scaling-console)
+ [Utilizza il per configurare la scalabilità AWS CLI gestita](#managed-scaling-cli)
+ [AWS SDK per Java Da utilizzare per configurare la scalabilità gestita](#managed-scaling-sdk)
## Utilizzare il per configurare la Console di gestione AWS scalabilità gestita
Puoi utilizzare la console Amazon EMR per configurare il dimensionamento gestito quando crei un cluster o per modificare una policy di dimensionamento gestita per un cluster in esecuzione.
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#### [ Console ]
**Per configurare la scalabilità gestita quando crei un cluster con la console**
1. [Accedi a e apri Console di gestione AWS la console Amazon EMR su https://console.aws.amazon.com /emr.](https://console.aws.amazon.com/emr)
1. In **EMR on EC2** (EMR su EC2), nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Clusters** (Cluster) e seleziona **Create cluster** (Crea cluster).
1. Scegli una versione di Amazon EMR **emr-5.30.0** o successiva, tranne quella **emr-6.0.0**.
1. In **Cluster scaling and provisioning option** (Opzione di dimensionamento e provisioning del cluster), scegli **Use EMR-managed scaling** (Utilizza dimensionamento gestito da EMR). Specifica il numero **Minimum** (Minimo) e **Maximum** (Massimo) di istanze, il numero di istanze **Maximum core node** (Massimo del nodo core) e il numero di istanze **Maximum On-Demand** (Massimo on demand).
1. Scegli qualsiasi altra opzione applicabile al cluster.
1. Per avviare il cluster, scegli **Create cluster** (Crea cluster).
**Per configurare la scalabilità gestita su un cluster esistente con la console**
1. [Accedi a e apri Console di gestione AWS la console Amazon EMR su https://console.aws.amazon.com /emr.](https://console.aws.amazon.com/emr)
1. In **EMR on EC2** (EMR su EC2), nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Clusters** (Cluster) e seleziona il cluster da aggiornare.
1. Nella scheda **Instances** (Istanze) della pagina dei dettagli del cluster, cerca la sezione **Instance group settings** (Impostazioni del gruppo di istanze). Seleziona **Edit cluster scaling** (Modifica dimensionamento del cluster) per specificare nuovi valori per il numero **Minimum** (Minimo) e **Maximum** (Massimo) di istanze e per il limite **On-Demand** (On demand).
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## Utilizza il per configurare la scalabilità AWS CLI gestita
Puoi usare AWS CLI i comandi per Amazon EMR per configurare la scalabilità gestita quando crei un cluster. È possibile utilizzare una sintassi abbreviata, specificando la configurazione JSON inline all'interno dei relativi comandi, oppure si può fare riferimento a un file contenente la configurazione JSON. Inoltre puoi applicare una policy di dimensionamento gestito a un cluster esistente e rimuovere una policy di dimensionamento gestito applicata in precedenza. Inoltre, è possibile recuperare i dettagli di una configurazione di policy di dimensionamento da un cluster in esecuzione.
**Abilitazione del dimensionamento gestito durante l'avvio del cluster**
Puoi abilitare il dimensionamento gestito durante l'avvio del cluster, come illustrato nell'esempio seguente.
```
aws emr create-cluster \
--service-role EMR_DefaultRole \
--release-label emr-7.12.0 \
--name EMR_Managed_Scaling_Enabled_Cluster \
--applications Name=Spark Name=Hbase \
--ec2-attributes KeyName=keyName,InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole \
--instance-groups InstanceType=m4.xlarge,InstanceGroupType=MASTER,InstanceCount=1 InstanceType=m4.xlarge,InstanceGroupType=CORE,InstanceCount=2 \
--region us-east-1 \
--managed-scaling-policy ComputeLimits='{MinimumCapacityUnits=2,MaximumCapacityUnits=4,UnitType=Instances}'
```
Puoi anche specificare una configurazione di policy gestita utilizzando l'managed-scaling-policy opzione -- quando usi. `create-cluster`
**Applicazione di una policy di dimensionamento gestito a un cluster esistente**
Puoi applicare una policy di dimensionamento gestito a un cluster esistente come illustrato nell'esempio seguente.
```
aws emr put-managed-scaling-policy
--cluster-id j-123456
--managed-scaling-policy ComputeLimits='{MinimumCapacityUnits=1,
MaximumCapacityUnits=10, MaximumOnDemandCapacityUnits=10, UnitType=Instances}'
```
Inoltre puoi applicare una policy di dimensionamento gestito a un cluster esistente utilizzando il comando `aws emr put-managed-scaling-policy`. L'esempio seguente utilizza un riferimento a un file JSON, `managedscaleconfig.json`, che specifica la configurazione della policy di dimensionamento gestito.
```
aws emr put-managed-scaling-policy --cluster-id j-123456 --managed-scaling-policy file://./managedscaleconfig.json
```
Nell'esempio seguente viene illustrato il contenuto del file `managedscaleconfig.json` che definisce la policy di dimensionamento gestito.
```
{
"ComputeLimits": {
"UnitType": "Instances",
"MinimumCapacityUnits": 1,
"MaximumCapacityUnits": 10,
"MaximumOnDemandCapacityUnits": 10
}
}
```
**Recupero di una configurazione di policy di dimensionamento gestito**
Il comando `GetManagedScalingPolicy` recupera la configurazione della policy. Ad esempio, il seguente comando recupera la configurazione per il cluster con un ID cluster pari a `j-123456`.
```
aws emr get-managed-scaling-policy --cluster-id j-123456
```
Il comando produce il seguente esempio di output.
```
1. {
2. "ManagedScalingPolicy": {
3. "ComputeLimits": {
4. "MinimumCapacityUnits": 1,
5. "MaximumOnDemandCapacityUnits": 10,
6. "MaximumCapacityUnits": 10,
7. "UnitType": "Instances"
8. }
9. }
10. }
```
Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei comandi Amazon EMR in AWS CLI, consulta. [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr)
**Rimozione della policy di dimensionamento gestito**
Il comando `RemoveManagedScalingPolicy` rimuove la configurazione della policy. Ad esempio, il seguente comando recupera la configurazione per il cluster con ID cluster `j-123456`.
```
aws emr remove-managed-scaling-policy --cluster-id j-123456
```
## AWS SDK per Java Da utilizzare per configurare la scalabilità gestita
Il seguente estratto di programma mostra come configurare il dimensionamento gestito utilizzando AWS SDK per Java:
```
package com.amazonaws.emr.sample;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import com.amazonaws.AmazonClientException;
import com.amazonaws.auth.AWSCredentials;
import com.amazonaws.auth.AWSStaticCredentialsProvider;
import com.amazonaws.auth.profile.ProfileCredentialsProvider;
import com.amazonaws.regions.Regions;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.AmazonElasticMapReduce;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.AmazonElasticMapReduceClientBuilder;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.model.Application;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.model.ComputeLimits;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.model.ComputeLimitsUnitType;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.model.InstanceGroupConfig;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.model.JobFlowInstancesConfig;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.model.ManagedScalingPolicy;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.model.RunJobFlowRequest;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.model.RunJobFlowResult;
public class CreateClusterWithManagedScalingWithIG {
public static void main(String[] args) {
AWSCredentials credentialsFromProfile = getCreadentials("AWS-Profile-Name-Here");
/**
* Create an Amazon EMR client with the credentials and region specified in order to create the cluster
*/
AmazonElasticMapReduce emr = AmazonElasticMapReduceClientBuilder.standard()
.withCredentials(new AWSStaticCredentialsProvider(credentialsFromProfile))
.withRegion(Regions.US_EAST_1)
.build();
/**
* Create Instance Groups - Primary, Core, Task
*/
InstanceGroupConfig instanceGroupConfigMaster = new InstanceGroupConfig()
.withInstanceCount(1)
.withInstanceRole("MASTER")
.withInstanceType("m4.large")
.withMarket("ON_DEMAND");
InstanceGroupConfig instanceGroupConfigCore = new InstanceGroupConfig()
.withInstanceCount(4)
.withInstanceRole("CORE")
.withInstanceType("m4.large")
.withMarket("ON_DEMAND");
InstanceGroupConfig instanceGroupConfigTask = new InstanceGroupConfig()
.withInstanceCount(5)
.withInstanceRole("TASK")
.withInstanceType("m4.large")
.withMarket("ON_DEMAND");
List igConfigs = new ArrayList<>();
igConfigs.add(instanceGroupConfigMaster);
igConfigs.add(instanceGroupConfigCore);
igConfigs.add(instanceGroupConfigTask);
/**
* specify applications to be installed and configured when Amazon EMR creates the cluster
*/
Application hive = new Application().withName("Hive");
Application spark = new Application().withName("Spark");
Application ganglia = new Application().withName("Ganglia");
Application zeppelin = new Application().withName("Zeppelin");
/**
* Managed Scaling Configuration -
* Using UnitType=Instances for clusters composed of instance groups
*
* Other options are:
* UnitType = VCPU ( for clusters composed of instance groups)
* UnitType = InstanceFleetUnits ( for clusters composed of instance fleets)
**/
ComputeLimits computeLimits = new ComputeLimits()
.withMinimumCapacityUnits(1)
.withMaximumCapacityUnits(20)
.withUnitType(ComputeLimitsUnitType.Instances);
ManagedScalingPolicy managedScalingPolicy = new ManagedScalingPolicy();
managedScalingPolicy.setComputeLimits(computeLimits);
// create the cluster with a managed scaling policy
RunJobFlowRequest request = new RunJobFlowRequest()
.withName("EMR_Managed_Scaling_TestCluster")
.withReleaseLabel("emr-7.12.0") // Specifies the version label for the Amazon EMR release; we recommend the latest release
.withApplications(hive,spark,ganglia,zeppelin)
.withLogUri("s3://path/to/my/emr/logs") // A URI in S3 for log files is required when debugging is enabled.
.withServiceRole("EMR_DefaultRole") // If you use a custom IAM service role, replace the default role with the custom role.
.withJobFlowRole("EMR_EC2_DefaultRole") // If you use a custom Amazon EMR role for EC2 instance profile, replace the default role with the custom Amazon EMR role.
.withInstances(new JobFlowInstancesConfig().withInstanceGroups(igConfigs)
.withEc2SubnetId("subnet-123456789012345")
.withEc2KeyName("my-ec2-key-name")
.withKeepJobFlowAliveWhenNoSteps(true))
.withManagedScalingPolicy(managedScalingPolicy);
RunJobFlowResult result = emr.runJobFlow(request);
System.out.println("The cluster ID is " + result.toString());
}
public static AWSCredentials getCredentials(String profileName) {
// specifies any named profile in .aws/credentials as the credentials provider
try {
return new ProfileCredentialsProvider("AWS-Profile-Name-Here")
.getCredentials();
} catch (Exception e) {
throw new AmazonClientException(
"Cannot load credentials from .aws/credentials file. " +
"Make sure that the credentials file exists and that the profile name is defined within it.",
e);
}
}
public CreateClusterWithManagedScalingWithIG() { }
}
```