As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Inicialização de uma aplicação do Spark usando a integração do Amazon Redshift para Apache Spark Para as versões 6.4 a 6.9 do Amazon EMR, você deve usar a opção `--jars` ou `--packages` para especificar quais dos seguintes arquivos JAR você deseja usar. A opção `--jars` especifica dependências armazenadas localmente, no HDFS ou usando HTTP/S. Para ver outros locais de arquivos compatíveis com a opção `--jars`, consulte [Gerenciamento avançado de dependências](https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#advanced-dependency-management) na documentação do Spark. A opção `--packages` especifica dependências armazenadas no repositório público Maven. + `spark-redshift.jar` + `spark-avro.jar` + `RedshiftJDBC.jar` + `minimal-json.jar` As versões 6.10.0 e superiores do Amazon EMR não exigem a dependência `minimal-json.jar` e, por padrão, instalam automaticamente as outras dependências em cada cluster. Os exemplos a seguir mostram como iniciar uma aplicação do Spark com a integração do Amazon Redshift para Apache Spark. ------ #### [ Amazon EMR 6.10.0 \$1 ] O exemplo a seguir mostra como iniciar uma aplicação do Spark com o conector `spark-redshift` com as versões 6.10 e superiores do Amazon EMR. ``` spark-submit my_script.py ``` ------ #### [ Amazon EMR 6.4.0 - 6.9.x ] Para iniciar uma aplicação do Spark com o conector `spark-redshift` nas versões 6.4 a 6.9 do Amazon EMR, você deve usar a opção `--jars` ou `--packages`, conforme mostrado no exemplo a seguir. Observe que os caminhos listados com a opção `--jars` são os caminhos padrão para os arquivos JAR. ``` spark-submit \ --jars /usr/share/aws/redshift/jdbc/RedshiftJDBC.jar,/usr/share/aws/redshift/spark-redshift/lib/spark-redshift.jar,/usr/share/aws/redshift/spark-redshift/lib/spark-avro.jar,/usr/share/aws/redshift/spark-redshift/lib/minimal-json.jar \ my_script.py ``` ------