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# Conceitos básicos da escalabilidade automática vertical para o Amazon EMR no EKS
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Use o ajuste de escala automático vertical para o Amazon EMR no EKS quando desejar que o ajuste automático de memória e recursos de CPU se adapte à workload da aplicação do Spark no Amazon EMR. Para obter mais informações, consulte [Using vertical autoscaling with Amazon EMR Spark jobs](jobruns-vas.html).

## Envio de um trabalho do Spark com a escalabilidade automática vertical
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Ao enviar um trabalho por meio da [StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)API, adicione as duas configurações a seguir ao driver do seu trabalho do Spark para ativar o escalonamento automático vertical:

```
"spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing":"true",
"spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature":"YOUR_JOB_SIGNATURE"
```

No código acima, a primeira linha ativa a funcionalidade de escalabilidade automática vertical. A linha seguinte é uma configuração de assinatura obrigatória que permite que você escolha uma assinatura para o seu trabalho.

Para obter mais informações sobre essas configurações e valores de parâmetros aceitáveis, consulte [Configuração da escalabilidade automática vertical para o Amazon EMR no EKS](jobruns-vas-configure.md). Por padrão, seu trabalho é enviado com a opção somente monitoramento no modo **Desativado** para a escalabilidade automática vertical. Esse estado de monitoramento permite calcular e visualizar recomendações de recursos sem realizar a escalabilidade automática. Para obter mais informações, consulte [Modos da escalabilidade automática vertical](jobruns-vas-configure.md#jobruns-vas-parameters-opt-mode).

O seguinte exemplo mostra como concluir um comando `start-job-run` de exemplo com a escalabilidade automática vertical:

```
aws emr-containers start-job-run \
--virtual-cluster-id $VIRTUAL_CLUSTER_ID \
--name $JOB_NAME \
--execution-role-arn $EMR_ROLE_ARN \
--release-label emr-6.10.0-latest \
--job-driver '{
  "sparkSubmitJobDriver": {
     "entryPoint": "local:///usr/lib/spark/examples/src/main/python/pi.py"
   }
 }' \
--configuration-overrides '{
    "applicationConfiguration": [{
        "classification": "spark-defaults",
        "properties": {
          "spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing": "true",
          "spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature": "test-signature"
        }
    }]
  }'
```

## Verificação de funcionalidade da escalabilidade automática vertical
<a name="jobruns-vas-verify"></a>

Para verificar se a escalabilidade automática vertical está funcionando corretamente para o trabalho enviado, use kubectl para obter o recurso personalizado `verticalpodautoscaler` e visualizar suas recomendações de escalabilidade. Por exemplo, o seguinte comando consulta recomendações sobre o trabalho de exemplo da seção [Envio de um trabalho do Spark com a escalabilidade automática vertical](#jobruns-vas-spark-submit):

```
kubectl get verticalpodautoscalers --all-namespaces \
-l=emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature=test-signature
```

A saída desta consulta deve ser semelhante à seguinte:

```
NAME                                                          MODE   CPU         MEM PROVIDED   AGE
ds-jceyefkxnhrvdzw6djum3naf2abm6o63a6dvjkkedqtkhlrf25eq-vpa   Off    3304504865  True           87m
```

Se a saída não for semelhante ou tiver um código de erro, consulte [Solução de problemas de escalabilidade automática vertical do Amazon EMR no EKS](troubleshooting-vas.md) para obter passos que ajudam a resolver o problema.