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# Definição de parâmetros de modelos de trabalhos
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Os parâmetros de modelos de trabalhos permitem especificar variáveis ​​no modelo de trabalho. Os valores para essas variáveis ​​de parâmetro precisarão ser especificados ao iniciar uma execução de trabalho usando esse modelo de trabalho. Os parâmetros do modelo de trabalho são especificados no formato `${parameterName}`. Você pode optar por especificar qualquer valor em um campo `jobTemplateData` como um parâmetro do modelo de trabalho. Para cada uma das variáveis ​​de parâmetro do modelo de trabalho, especifique seu tipo de dados (`STRING` ou `NUMBER`) e, opcionalmente, um valor padrão. O exemplo abaixo mostra como você pode especificar os parâmetros do modelo de trabalho para os valores de local do ponto de entrada, classe principal e local do log do S3.

**Para especificar o local do ponto de entrada, a classe principal e o local do log do Amazon S3 como parâmetros do modelo de trabalho**

1. Crie um arquivo `create-job-template-request.json` e especifique os parâmetros obrigatórios para seu modelo de trabalho, conforme mostrado no arquivo JSON de exemplo a seguir. Para obter mais informações sobre os parâmetros, consulte a [CreateJobTemplate](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/Welcome.html)API.

   ```
   {
      "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. Use o comando `create-job-template` com um caminho para o arquivo `create-job-template-request.json` armazenado localmente ou no Amazon S3.

   ```
   aws emr-containers create-job-template \ 
   --cli-input-json file://./create-job-template-request.json
   ```

**Para iniciar uma execução de trabalho usando um modelo de trabalho com parâmetros de modelos de trabalhos**

Para iniciar uma execução de trabalho com um modelo de trabalho contendo parâmetros de modelos de trabalhos, especifique o ID do modelo de trabalho, bem como os valores dos parâmetros do modelo de trabalho na solicitação da API `StartJobRun`, conforme mostrado abaixo.

```
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/"}'
```