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# EMR Studio 콘솔에서 작업 실행
EMR Serverless 애플리케이션에 작업 실행을 제출하고 EMR Studio 콘솔에서 작업을 볼 수 있습니다. EMR Studio 콘솔에서 EMR Serverless 애플리케이션을 생성하거나 탐색하려면 [콘솔에서 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-Serverless-UserGuide/getting-started.html#gs-console)의 지침을 수행합니다.
## 작업 제출
**작업 제출** 페이지에서 다음과 같이 EMR Serverless 애플리케이션에 작업을 제출할 수 있습니다.
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#### [ Spark ]
1. **이름** 필드에 작업 실행 이름을 입력합니다.
1. **런타임 역할** 필드에 EMR Serverless 애플리케이션이 작업 실행을 위해 수임할 수 있는 IAM 역할의 이름을 입력합니다. 런타임 역할에 대한 자세한 내용은 [Amazon EMR Serverless에 대한 작업 런타임 역할](security-iam-runtime-role.md) 섹션을 참조하세요.
1. **스크립트 위치** 필드에 실행하려는 스크립트 또는 JAR에 대한 Amazon S3 위치를 입력합니다. Spark 작업의 경우 스크립트는 Python(`.py`) 파일 또는 JAR(`.jar`) 파일일 수 있습니다.
1. 스크립트 위치가 JAR 파일인 경우 **기본 클래스** 필드에 작업의 진입점인 클래스 이름을 입력합니다.
1. (선택 사항) 나머지 필드의 값을 입력합니다.
+ **스크립트 인수** - 기본 JAR 또는 Python 스크립트에 전달할 인수를 입력합니다. 코드에서 이러한 파라미터를 읽습니다. 배열의 각 인수를 쉼표로 분리합니다.
+ **Spark 속성** - Spark 속성 섹션을 확장하고 이 필드에 Spark 구성 파라미터를 입력합니다.
**참고**
Spark 드라이버 및 실행기 크기를 지정하는 경우 메모리 오버헤드를 고려합니다. `spark.driver.memoryOverhead` 및 `spark.executor.memoryOverhead` 속성에서 메모리 오버헤드 값을 지정합니다. 메모리 오버헤드의 기본값은 컨테이너 메모리의 10%(최소 384MB)입니다. 실행기 메모리 및 메모리 오버헤드를 합한 값이 작업자 메모리를 초과할 수 없습니다. 예를 들어, 30GB 작업자의 최대 `spark.executor.memory`는 27GB여야 합니다.
+ **작업 구성** - 이 필드에서 작업 구성을 지정합니다. 이러한 작업 구성을 사용하여 애플리케이션에 대한 구성 객체를 재정의할 수 있습니다.
+ **추가 설정** - AWS Glue Data Catalog를 메타스토어로 활성화 또는 비활성화하고 애플리케이션 로그 설정을 수정합니다. 메타스토어 구성에 대해 자세히 알아보려면 [EMR Serverless에 대한 메타스토어 구성](metastore-config.md) 섹션을 참조하세요. 애플리케이션 로깅 옵션에 대해 자세히 알아보려면 [로그 저장](logging.md)섹션을 참조하세요.
+ **태그** - 애플리케이션에 사용자 지정 태그를 할당합니다.
1. **작업 제출**을 선택합니다.
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#### [ Hive ]
1. **이름** 필드에 작업 실행 이름을 입력합니다.
1. **런타임 역할** 필드에 EMR Serverless 애플리케이션이 작업 실행을 위해 수임할 수 있는 IAM 역할의 이름을 입력합니다.
1. **스크립트 위치** 필드에 실행하려는 스크립트 또는 JAR에 대한 Amazon S3 위치를 입력합니다. Hive 작업의 경우 스크립트는 Hive(`.sql`) 파일이어야 합니다.
1. (선택 사항) 나머지 필드의 값을 입력합니다.
+ **초기화 스크립트 위치** - Hive 스크립트가 실행되기 전에 테이블을 초기화하는 스크립트의 위치를 입력합니다.
+ **Hive 속성** - Hive 속성 섹션을 확장하고 이 필드에 Hive 구성 파라미터를 입력합니다.
+ **작업 구성** - 작업 구성을 지정합니다. 이러한 작업 구성을 사용하여 애플리케이션에 대한 구성 객체를 재정의할 수 있습니다. Hive 작업의 경우 `hive.exec.scratchdir` 및 `hive.metastore.warehouse.dir`은 `hive-site` 구성에 필요한 속성입니다.
```
{
"applicationConfiguration": [
{
"classification": "hive-site",
"configurations": [],
"properties": {
"hive.exec.scratchdir": "s3://DOC-EXAMPLE_BUCKET/hive/scratch",
"hive.metastore.warehouse.dir": "s3://DOC-EXAMPLE_BUCKET/hive/warehouse"
}
}
],
"monitoringConfiguration": {}
}
```
+ **추가 설정** - AWS Glue 데이터 카탈로그를 메타스토어로 활성화 또는 비활성화하고 애플리케이션 로그 설정을 수정합니다. 메타스토어 구성에 대해 자세히 알아보려면 [EMR Serverless에 대한 메타스토어 구성](metastore-config.md) 섹션을 참조하세요. 애플리케이션 로깅 옵션에 대해 자세히 알아보려면 [로그 저장](logging.md)섹션을 참조하세요.
+ **태그** - 애플리케이션에 사용자 지정 태그를 할당합니다.
1. **작업 제출**을 선택합니다.
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## 작업 실행 액세스
애플리케이션 **세부 정보** 페이지의 **작업 실행** 탭에서 작업 실행을 보고 작업 실행에 대해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
**작업 취소** - `RUNNING` 상태인 작업 실행을 취소하려면 이 옵션을 선택합니다. 작업 실행 전환에 대해 자세히 알아보려면 [작업 실행 상태](job-states.md) 섹션을 참조하세요.
**작업 복제** - 이전 작업 실행을 복제하고 다시 제출하려면 이 옵션을 선택합니다.