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# 使用升级代理
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## 支持的部署模式
<a name="emr-spark-upgrade-agent-deployment-modes"></a>

适用于 Amazon EMR 的 Apache Spark 升级代理支持 Spark 应用程序升级体验的以下两种部署模式，包括构建文件升级 script/dependency 、升级、使用目标 EMR 集群或 EMR 无服务器应用程序进行本地测试和验证，以及数据质量验证。 end-to-end
+ EMR 已开启 EC2
+ EMR Serverless

请参阅[特征和功能](emr-spark-upgrade-agent-features.md)以了解详细的功能、容量和限制。

## 支持的接口
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### 与亚马逊 SageMaker 统一工作室 VS 代码编辑器空间集成
<a name="emr-spark-upgrade-agent-sagemaker-studio"></a>

在 Amazon SageMaker Unified Studio VS Code Editor Spaces 上，您只需按照以下屏幕截图进行操作，即可按照升级代理设置中所述配置 IAM 配置文件和 MCP 配置：

![\[Apache Spark 升级代理\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/emr/latest/ReleaseGuide/images/SparkUpgradeVSCodeEditor.png)


使用 SMUS VS 代码编辑器演示 EMR EC2 升级体验。它从一个简单的提示开始，要求代理启动 Spark 升级过程。

```
Upgrade my Spark application <local-project-path> from EMR version 6.0.0 to 7.12.0.   
Use EMR-EC2 Cluster <cluster-id> to run the validation and s3 paths   
s3://<please fill in your staging bucket path> to store updated application artifacts.   
Use spark-upgrade-profile for AWS CLI operations.
```

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/https://www.youtube.com/embed/Hk4_GPvYeqI/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/Hk4_GPvYeqI)


### 与 Kiro CLI 集成 (QCLI)
<a name="emr-spark-upgrade-agent-kiro-cli"></a>

启动 Kiro CLI 或你的 AI Assistant，然后验证已加载的升级代理工具。

```
...  
spark-upgrade (MCP):   
- check_and_update_build_environment     * not trusted  
- check_and_update_python_environment    * not trusted  
- check_job_status                       * not trusted  
- compile_and_build_project              * not trusted  
...
```

使用 Kiro CLI 演示 EMR 无服务器升级体验。您只需按以下提示启动升级过程即可：

```
Upgrade my Spark application <local-project-path> from EMR version 6.0.0 to 7.12.0.   
Use EMR-Serverless Applicaion <application-id> and execution role <your EMR Serverless job execution role> to run the validation and s3 paths   
s3://<please fill in your staging bucket path> to store updated application artifacts.
```

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/https://www.youtube.com/embed/Kw8E2wWv4uQ/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/Kw8E2wWv4uQ)


### 与他人集成 IDEs
<a name="emr-spark-upgrade-agent-other-ides"></a>

该[配置](emr-spark-upgrade-agent-setup.md#spark-upgrade-agent-setup-resources)也可以在其他配置中用于 IDEs 连接到托管 MCP 服务器：
+ **与 Cline 集成**-要将 MCP 服务器与 Cline 配合使用，请修改`cline_mcp_settings.json`并添加上面的配置。有关如何管理 M [CP 配置的更多信息，请参阅 Cline 的文档](https://docs.cline.bot/mcp/configuring-mcp-servers)。
+ **与 Claude Code 集成**要将 MCP 服务器与 Claude Code 一起使用，请修改配置文件以包含 MCP 配置。文件路径因操作系统而异。有关详细设置，请参阅 [https://code.claude.com/docs/en/mcp](https://code.claude.com/docs/en/mcp)。
+ **与 C GitHub opilot 集成**-要将 MCP 服务器与 C GitHub opilot 一起使用，请按照 [ https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/provide-context/use-mcp/extend-copilot-chat-with-mcp](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/provide-context/use-mcp/extend-copilot-chat-with-mcp) 中的说明修改相应的配置文件，然后按照每个 IDE 的说明激活安装程序。

## 为目标版本设置 EMR 集群或 EMR 无服务器应用程序
<a name="emr-spark-upgrade-agent-setup-target"></a>

使用您计划用于升级后的应用程序的预期 Spark 版本创建 EMR 集群或 EMR Serverless 应用程序。在 Spark 应用程序工件升级后，将使用目标 EMR 集群或 EMR-S 应用程序提交验证作业，以验证升级成功或修复验证期间遇到的其他错误。如果您已经有目标 EMR 集群或 EMR Serverless 应用程序，则可以参考现有集群或者 EMR Serverless 应用程序，然后跳过此步骤。使用非生产开发者账户，选择代表您的生产数据但规模较小的示例模拟数据集，以使用 Spark 升级功能进行验证。请参阅此页面，获取从现有集群创建目标 EMR 集群或 EMR Serverless 应用程序的指南:. [利用现有集群/EMR-S 应用程序创建目标 EMR 集群/EMR-S 应用程序](emr-spark-upgrade-agent-target-cluster.md)