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# PySpark 작업 실행
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[쿼리할 수 있는 멤버](glossary.md#glossary-member-who-can-query)는 승인된 PySpark [분석 템플릿을](create-analysis-template.md) 사용하여 구성된 테이블에서 PySpark 작업을 실행할 수 있습니다.

**사전 조건**

 PySpark 작업을 실행하기 전에 다음이 있어야 합니다.
+  AWS Clean Rooms 공동 작업의 활성 멤버십
+ 공동 작업에서 하나 이상의 분석 템플릿에 대한 액세스
+ 공동 작업에서 구성된 테이블 하나 이상에 대한 액세스
+ 지정된 S3 버킷에 PySpark 작업의 결과를 쓸 수 있는 권한

  필요한 서비스 역할 생성에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[서비스 역할을 생성하여 PySpark 작업의 결과 작성](setting-up-roles.md#create-role-pyspark-job).
+ 컴퓨팅 비용을 지불할 책임이 있는 구성원이 활성 구성원으로 공동 작업에 참여했습니다.

`StartProtectedJob` API 작업을 직접 호출하거나SDK를 AWS Clean Rooms 사용하여 데이터를 쿼리하거나 쿼리를 보는 방법에 대한 자세한 내용은 [AWS Clean Rooms API 참조](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html)를 참조하세요. AWS SDKs

작업 로깅에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[의 분석 로깅 AWS Clean Rooms](query-logs.md).

작업 결과 수신에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[분석 결과 수신 및 사용](receive-query-results.md).

다음 주제에서는 AWS Clean Rooms 콘솔을 사용하여 공동 작업의 구성된 테이블에서 PySpark 작업을 실행하는 방법을 설명합니다.

**Topics**
+ [PySpark 분석 템플릿을 사용하여 구성된 테이블에서 PySpark 작업 실행](run-jobs-with-analysis-template.md)
+ [최근 작업 보기](view-recent-jobs.md)
+ [작업 세부 정보 보기](view-job-details.md)