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# 작업 템플릿 사용
작업 템플릿은 작업 실행 시작 시 `StartJobRun` API 간접 호출 간에 공유할 수 있는 값을 저장합니다. 다음과 같은 두 가지 사용 사례를 지원합니다.
+ 반복되는 `StartJobRun` API 요청 값을 방지하려는 경우.
+ `StartJobRun` API 요청을 통해 특정 값을 제공해야 한다는 규칙을 적용하려는 경우.
작업 템플릿을 사용하면 작업 실행에서 재사용 가능한 템플릿을 정의하여 추가 사용자 지정을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같습니다.
+ 실행기 및 드라이버 컴퓨팅 용량 구성
+ IAM 역할과 같은 보안 및 거버넌스 속성 설정
+ 여러 애플리케이션 및 데이터 파이프라인에서 사용하도록 도커 이미지 사용자 지정
다음 주제에서는 템플릿을 사용하여 작업 실행을 시작하는 방법 및 템플릿 파라미터를 변경하는 방법을 포함하여 템플릿 사용에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
**Topics**
+ [작업 템플릿을 생성 및 사용하여 작업 실행 시작](create-job-template.md)
+ [작업 템플릿 파라미터 정의](use-job-template-parameters.md)
+ [작업 템플릿에 대한 액세스 제어](iam-job-template.md)
# 작업 템플릿을 생성 및 사용하여 작업 실행 시작
이 섹션에서는 작업 템플릿을 생성하고 템플릿을 사용하여 AWS Command Line Interface ()로 작업 실행을 시작하는 방법을 설명합니다AWS CLI.
**작업 템플릿을 생성하는 방법**
1. 다음 예제 JSON 파일에서 볼 수 있듯이 `create-job-template-request.json` 파일을 생성하고 작업 실행에 필요한 파라미터를 지정합니다. 사용 가능한 모든 파라미터에 대한 자세한 내용은 [CreateJobTemplate](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/Welcome.html) API를 참조하세요.
`StartJobRun` API에 필요한 대부분의 값은 `jobTemplateData`에서도 필요합니다. 작업 템플릿을 사용하여 StartJobRun을 간접 호출할 때 파라미터에 대해 자리 표시자를 사용하고 값을 제공하려는 경우 작업 템플릿 파라미터에 대한 다음 섹션을 참조하세요.
```
{
"name": "mytemplate",
"jobTemplateData": {
"executionRoleArn": "iam_role_arn_for_job_execution",
"releaseLabel": "emr-6.7.0-latest",
"jobDriver": {
"sparkSubmitJobDriver": {
"entryPoint": "entryPoint_location",
"entryPointArguments": [ "argument1","argument2",...],
"sparkSubmitParameters": "--class --conf spark.executor.instances=2 --conf spark.executor.memory=2G --conf spark.executor.cores=2 --conf spark.driver.cores=1"
}
},
"configurationOverrides": {
"applicationConfiguration": [
{
"classification": "spark-defaults",
"properties": {
"spark.driver.memory":"2G"
}
}
],
"monitoringConfiguration": {
"persistentAppUI": "ENABLED",
"cloudWatchMonitoringConfiguration": {
"logGroupName": "my_log_group",
"logStreamNamePrefix": "log_stream_prefix"
},
"s3MonitoringConfiguration": {
"logUri": "s3://my_s3_log_location/"
}
}
}
}
}
```
1. 로컬에 저장된 `create-job-template-request.json` 파일 경로와 함께 `create-job-template` 명령을 사용합니다.
```
aws emr-containers create-job-template \
--cli-input-json file://./create-job-template-request.json
```
**작업 템플릿을 사용하여 작업 실행을 시작하는 방법**
다음 예제와 같이 `StartJobRun` 명령에 가상 클러스터 ID, 작업 템플릿 ID 및 작업 이름을 제공합니다.
```
aws emr-containers start-job-run \
--virtual-cluster-id 123456 \
--name myjob \
--job-template-id 1234abcd
```
# 작업 템플릿 파라미터 정의
작업 템플릿 파라미터를 사용하면 작업 템플릿에서 변수를 지정할 수 있습니다. 해당 작업 템플릿을 사용하여 작업 실행을 시작할 때 이러한 파라미터 값을 지정해야 합니다. Job 템플릿 파라미터는 `${parameterName}` 형식으로 지정됩니다. `jobTemplateData` 필드의 값을 작업 템플릿 파라미터로 지정하도록 선택할 수 있습니다. 각 작업 템플릿 파라미터 변수에 대해 해당 데이터 유형(`STRING` 또는 `NUMBER`)과 기본값(선택 사항)을 지정합니다. 아래 예제에서는 진입점 위치, 기본 클래스 및 S3 로그 위치 값에 대한 작업 템플릿 파라미터를 지정하는 방법을 보여줍니다.
**진입점 위치, 기본 클래스 및 Amazon S3 로그 위치를 작업 템플릿 파라미터로 지정하는 방법**
1. 다음 예제 JSON 파일에서 볼 수 있듯이 `create-job-template-request.json` 파일을 생성하고 작업 실행에 필요한 파라미터를 지정합니다. 파라미터에 대한 자세한 내용은 [CreateJobTemplate](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/Welcome.html) API를 참조하세요.
```
{
"name": "mytemplate",
"jobTemplateData": {
"executionRoleArn": "iam_role_arn_for_job_execution",
"releaseLabel": "emr-6.7.0-latest",
"jobDriver": {
"sparkSubmitJobDriver": {
"entryPoint": "${EntryPointLocation}",
"entryPointArguments": [ "argument1","argument2",...],
"sparkSubmitParameters": "--class ${MainClass} --conf spark.executor.instances=2 --conf spark.executor.memory=2G --conf spark.executor.cores=2 --conf spark.driver.cores=1"
}
},
"configurationOverrides": {
"applicationConfiguration": [
{
"classification": "spark-defaults",
"properties": {
"spark.driver.memory":"2G"
}
}
],
"monitoringConfiguration": {
"persistentAppUI": "ENABLED",
"cloudWatchMonitoringConfiguration": {
"logGroupName": "my_log_group",
"logStreamNamePrefix": "log_stream_prefix"
},
"s3MonitoringConfiguration": {
"logUri": "${LogS3BucketUri}"
}
}
},
"parameterConfiguration": {
"EntryPointLocation": {
"type": "STRING"
},
"MainClass": {
"type": "STRING",
"defaultValue":"Main"
},
"LogS3BucketUri": {
"type": "STRING",
"defaultValue":"s3://my_s3_log_location/"
}
}
}
}
```
1. 로컬로 저장되었거나 Amazon S3에 저장된 `create-job-template-request.json` 파일 경로와 함께 `create-job-template` 명령을 사용합니다.
```
aws emr-containers create-job-template \
--cli-input-json file://./create-job-template-request.json
```
**작업 템플릿 파라미터가 포함된 작업 템플릿을 사용하여 작업을 시작하는 방법**
작업 템플릿 파라미터가 포함된 작업 템플릿으로 작업 실행을 시작하려면 아래와 같이 `StartJobRun` API 요청에서 작업 템플릿 ID와 작업 템플릿 파라미터 값을 지정합니다.
```
aws emr-containers start-job-run \
--virtual-cluster-id 123456 \
--name myjob \
--job-template-id 1234abcd \
--job-template-parameters '{"EntryPointLocation": "entry_point_location","MainClass": "ExampleMainClass","LogS3BucketUri": "s3://example_s3_bucket/"}'
```
# 작업 템플릿에 대한 액세스 제어
`StartJobRun` 정책을 사용하면 사용자나 역할이 지정한 작업 템플릿만 사용하여 작업을 실행할 수 있고 지정된 작업 템플릿을 사용하지 않고는 `StartJobRun` 작업을 실행할 수 없도록 적용할 수 있습니다. 이렇게 하려면 먼저 아래와 같이 사용자 또는 역할에 지정된 작업 템플릿에 대한 읽기 권한을 부여해야 합니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-containers:DescribeJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-containers:*:*:jobtemplate/job_template_1_id",
"arn:aws:emr-containers:*:*:jobtemplate/job_template_2_id"
],
"Sid": "AllowEMRCONTAINERSDescribejobtemplate"
}
]
}
```
------
사용자 또는 역할이 지정된 작업 템플릿을 사용할 때만 `StartJobRun` 작업을 간접 호출할 수 있도록 하려면 지정된 사용자 또는 역할에 다음 `StartJobRun` 정책 권한을 할당할 수 있습니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-containers:StartJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-containers:*:*:/virtualclusters/virtual_cluster_id"
],
"Condition": {
"ArnLike": {
"emr-containers:JobTemplateArn": [
"arn:aws:emr-containers:*:*:jobtemplate/job_template_1_id",
"arn:aws:emr-containers:*:*:jobtemplate/job_template_2_id"
]
}
},
"Sid": "AllowEMRCONTAINERSStartjobrun"
}
]
}
```
------
작업 템플릿이 실행 역할 ARN 필드 내에 작업 템플릿 파라미터를 지정하는 경우 사용자는 이 파라미터의 값을 제공할 수 있으며, 이를 통해 임의의 실행 역할을 사용해 `StartJobRun`을 간접 호출할 수 있습니다. 사용자가 제공할 수 있는 실행 역할을 제한하려면 [Amazon EMR on EKS에서 작업 실행 역할 사용](iam-execution-role.md)에서 **실행 역할에 대한 액세스 제어**를 참조하세요.
위의 `StartJobRun` 작업 정책에서 지정된 사용자 또는 역할에 대한 조건이 지정되지 않은 경우 사용자 또는 역할은 읽기 권한이 있는 임의의 작업 템플릿을 사용하거나 임의의 실행 역할을 사용하여 지정된 가상 클러스터에서 `StartJobRun` 작업을 간접 호출할 수 있습니다.