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# 使用 Apache Spark 创建集群
<a name="emr-spark-launch"></a>

以下程序在 Amazon EMR 控制台中使用**快速选项** 创建一个安装了 [Spark](https://aws.amazon.com/big-data/what-is-spark/) 的集群。

作为替代，您可以使用 **Advanced Options (高级选项)** 进一步自定义您的集群设置，或是提交步骤以编程方式安装应用程序，然后执行自定义应用程序。利用这些集群创建选项之一，您可以选择使用 AWS Glue 作为您的 Spark SQL 元存储。请参阅[在亚马逊 EMR 上使用 AWS Glue 数据目录和 Spark](emr-spark-glue.md)了解更多信息。

**启动安装了 Spark 的集群**

1. [在 /emr 上打开亚马逊 EMR 控制台。https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/emr/)

1. 选择 **Create cluster (创建集群)** 以使用 **Quick Options (快速选项)**。

1. 输入 **Cluster name (集群名称)**。集群名称不能包含字符 <、>、\$1、\$1 或 `（反引号）。

1.  在 **Software Configuration (软件配置)** 中，选择 **Release (发行版)** 选项。

1.  在 **Applications (应用程序)** 中，选择 **Spark** 应用程序捆绑包。

1.  根据需要选择其它选项，然后选择 **Create cluster (创建集群)**。
**注意**  
要在创建集群时配置 Spark，请参阅[配置 Spark](emr-spark-configure.md)。

**要启动安装了 Spark 的集群，请使用 AWS CLI**
+ 使用下面的命令创建集群。

  ```
  aws emr create-cluster --name "Spark cluster" --release-label emr-7.12.0 --applications Name=Spark \
  --ec2-attributes KeyName=myKey --instance-type m5.xlarge --instance-count 3 --use-default-roles
  ```

**注意**  
为了便于读取，包含 Linux 行继续符（\$1）。它们可以通过 Linux 命令删除或使用。对于 Windows，请将它们删除或替换为脱字号（^）。

**使用 SDK for Java 启动安装了 Spark 的集群**

通过 `SupportedProductConfig` 中使用的 `RunJobFlowRequest` 指定 Spark 作为应用程序。
+ 下面的实例显示如何通过 Java 使用 Spark 创建集群：

  ```
  import com.amazonaws.AmazonClientException;
  import com.amazonaws.auth.AWSCredentials;
  import com.amazonaws.auth.AWSStaticCredentialsProvider;
  import com.amazonaws.auth.profile.ProfileCredentialsProvider;
  import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.AmazonElasticMapReduce;
  import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.AmazonElasticMapReduceClientBuilder;
  import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.model.*;
  import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.util.StepFactory;
  
  public class Main {
  
          public static void main(String[] args) {
                  AWSCredentials credentials_profile = null;
                  try {
                          credentials_profile = new ProfileCredentialsProvider("default").getCredentials();
                  } catch (Exception e) {
                          throw new AmazonClientException(
                                          "Cannot load credentials from .aws/credentials file. " +
                                                          "Make sure that the credentials file exists and the profile name is specified within it.",
                                          e);
                  }
  
                  AmazonElasticMapReduce emr = AmazonElasticMapReduceClientBuilder.standard()
                                  .withCredentials(new AWSStaticCredentialsProvider(credentials_profile))
                                  .withRegion(Regions.US_WEST_1)
                                  .build();
  
                  // create a step to enable debugging in the AWS Management Console
                  StepFactory stepFactory = new StepFactory();
                  StepConfig enabledebugging = new StepConfig()
                                  .withName("Enable debugging")
                                  .withActionOnFailure("TERMINATE_JOB_FLOW")
                                  .withHadoopJarStep(stepFactory.newEnableDebuggingStep());
  
                  Application spark = new Application().withName("Spark");
  
                  RunJobFlowRequest request = new RunJobFlowRequest()
                                  .withName("Spark Cluster")
                                  .withReleaseLabel("emr-5.20.0")
                                  .withSteps(enabledebugging)
                                  .withApplications(spark)
                                  .withLogUri("s3://path/to/my/logs/")
                                  .withServiceRole("EMR_DefaultRole")
                                  .withJobFlowRole("EMR_EC2_DefaultRole")
                                  .withInstances(new JobFlowInstancesConfig()
                                                  .withEc2SubnetId("subnet-12ab3c45")
                                                  .withEc2KeyName("myEc2Key")
                                                  .withInstanceCount(3)
                                                  .withKeepJobFlowAliveWhenNoSteps(true)
                                                  .withMasterInstanceType("m4.large")
                                                  .withSlaveInstanceType("m4.large"));
                  RunJobFlowResult result = emr.runJobFlow(request);
                  System.out.println("The cluster ID is " + result.toString());
          }
  }
  ```