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# Airflow からの EMR Serverless ジョブの送信
<a name="using-airflow"></a>

Apache Airflow の Amazon プロバイダーは、EMR Serverless 演算子を提供します。演算子の詳細については、Apache Airflow ドキュメントの「[Amazon EMR Serverless Operators](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow-providers-amazon/stable/operators/emr_serverless.html)」を参照してください。

`EmrServerlessCreateApplicationOperator` を使用して Spark アプリケーションまたは Hive アプリケーションを作成できます。`EmrServerlessStartJobOperator` を使用して、新しいアプリケーションで 1 つ以上のジョブを開始することもできます。

Airflow 2.2.2 の Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) で 演算子を使用するには、次の行を `requirements.txt` ファイルに追加し、新しいファイルを使用するように MWAA 環境を更新します。

```
apache-airflow-providers-amazon==6.0.0
boto3>=1.23.9
```

Amazon プロバイダーのリリース 5.0.0 に EMR Serverless のサポートが追加されました。リリース 6.0.0 は、Airflow 2.2.2 と互換性のある最後のバージョンです。それ以降のバージョンは、MWAA の Airflow 2.4.3 で使用できます。

次の簡単な例は、アプリケーションを作成し、複数の Spark ジョブを実行してからアプリケーションを停止する方法を示しています。完全な例は、[EMR Serverless Samples](https://github.com/aws-samples/emr-serverless-samples/tree/main/airflow) GitHub リポジトリにあります。`sparkSubmit` 設定の詳細については、「[EMR Serverless ジョブ実行時の Spark 設定の使用](jobs-spark.md)」を参照してください。

```
from datetime import datetime

from airflow import DAG
from airflow.providers.amazon.aws.operators.emr import (
    EmrServerlessCreateApplicationOperator,
    EmrServerlessStartJobOperator,
    EmrServerlessDeleteApplicationOperator,
)

# Replace these with your correct values
JOB_ROLE_ARN = "arn:aws:iam::account-id:role/emr_serverless_default_role"
S3_LOGS_BUCKET = "amzn-s3-demo-bucket"

DEFAULT_MONITORING_CONFIG = {
    "monitoringConfiguration": {
        "s3MonitoringConfiguration": {"logUri": f"s3://amzn-s3-demo-bucket/logs/"}
    },
}

with DAG(
    dag_id="example_endtoend_emr_serverless_job",
    schedule_interval=None,
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    tags=["example"],
    catchup=False,
) as dag:
    create_app = EmrServerlessCreateApplicationOperator(
        task_id="create_spark_app",
        job_type="SPARK",
        release_label="emr-6.7.0",
        config={"name": "airflow-test"},
    )

    application_id = create_app.output

    job1 = EmrServerlessStartJobOperator(
        task_id="start_job_1",
        application_id=application_id,
        execution_role_arn=JOB_ROLE_ARN,
        job_driver={
            "sparkSubmit": {
                "entryPoint": "local:///usr/lib/spark/examples/src/main/python/pi_fail.py",
            }
        },
        configuration_overrides=DEFAULT_MONITORING_CONFIG,
    )

    job2 = EmrServerlessStartJobOperator(
        task_id="start_job_2",
        application_id=application_id,
        execution_role_arn=JOB_ROLE_ARN,
        job_driver={
            "sparkSubmit": {
                "entryPoint": "local:///usr/lib/spark/examples/src/main/python/pi.py",
                "entryPointArguments": ["1000"]
            }
        },
        configuration_overrides=DEFAULT_MONITORING_CONFIG,
    )

    delete_app = EmrServerlessDeleteApplicationOperator(
        task_id="delete_app",
        application_id=application_id,
        trigger_rule="all_done",
    )

    (create_app >> [job1, job2] >> delete_app)
```