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# 執行 PySpark 任務
<a name="run-jobs"></a>

身為[可以查詢的成員](glossary.md#glossary-member-who-can-query)，您可以使用核准的 PySpark [分析範本](create-analysis-template.md)，在設定的資料表上執行 PySpark 任務。

**先決條件**

 執行 PySpark 任務之前，您必須擁有：
+  AWS Clean Rooms 協作中的作用中成員資格
+ 在協同合作中存取至少一個分析範本
+ 在協同合作中存取至少一個已設定的資料表
+ 將 PySpark 任務的結果寫入指定 S3 儲存貯體的許可

  如需建立所需服務角色的詳細資訊，請參閱 [建立服務角色以寫入 PySpark 任務的結果](setting-up-roles.md#create-role-pyspark-job)。
+ 負責支付運算成本的成員已以作用中成員的身分加入協同合作

如需有關如何直接呼叫 AWS Clean Rooms `StartProtectedJob` API 操作或使用 AWS SDKs 查詢資料或檢視查詢的資訊，請參閱 [AWS Clean Rooms API 參考](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html)。

如需任務記錄的相關資訊，請參閱 [分析登入 AWS Clean Rooms](query-logs.md)。

如需接收任務結果的資訊，請參閱 [接收和使用分析結果](receive-query-results.md)。

下列主題說明如何在使用 AWS Clean Rooms 主控台的協同合作中，在設定的資料表上執行 PySpark 任務。

**Topics**
+ [使用 PySpark 分析範本在設定的資料表上執行 PySpark 任務](run-jobs-with-analysis-template.md)
+ [檢視最近的任務](view-recent-jobs.md)
+ [檢視任務詳細資訊](view-job-details.md)

# 使用 PySpark 分析範本在設定的資料表上執行 PySpark 任務
<a name="run-jobs-with-analysis-template"></a>

此程序示範如何在主控台中使用 AWS Clean Rooms PySpark 分析範本，以**自訂**分析規則分析設定的資料表。

**使用 PySpark 分析範本在設定的資料表上執行 PySpark 任務**

登入 AWS 管理主控台 並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 開啟 AWS Clean Rooms 主控台。

1. 在左側導覽窗格中，選擇**協同合作**。

1. 選擇具有**執行任務成員能力**狀態的協同合作。 ****

1. 在**分析**索引標籤的**資料表**區段下，檢視資料表及其相關聯的分析規則類型 (**自訂分析規則**)。
**注意**  
如果您沒有在清單中看到預期的資料表，可能是因為下列原因：  
資料表尚未[建立關聯](associate-configured-table.md)。
資料表未[設定分析規則](add-analysis-rule.md)。

1. 在**分析**區段的**分析模式下**，選取**執行分析範本**。

1. 從分析範本下拉式清單中選擇 PySpark **分析範本**。

   來自 PySpark 分析範本的參數會自動填入**定義**中。

1. 如果分析範本已定義參數，請在**參數**下提供參數的值：

   1. 針對每個參數，檢視**參數名稱**和**預設值 **（如果已設定）。

   1. 輸入您要覆寫的每個參數**的值**。
**注意**  
如果您不提供值，但存在預設值，則會使用預設值。
**重要**  
參數值最多可達 1，000 個字元，並支援 UTF-8 編碼。所有參數值都會視為字串，並透過內容物件傳遞給您的使用者指令碼。  
確保您的使用者指令碼安全地驗證和處理參數值。如需安全參數處理的詳細資訊，請參閱 [在 PySpark 分析範本中使用參數](pyspark-parameter-handling.md)。

1. 指定支援的**工作者類型**和**工作者數量**。

   使用下表來判斷使用案例所需的類型和數量或工作者。    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/clean-rooms/latest/userguide/run-jobs-with-analysis-template.html)
**注意**  
不同的工作者類型和工作者數量都有相關聯的成本。若要進一步了解 定價，請參閱 [AWS Clean Rooms 定價](https://aws.amazon.com/clean-rooms/pricing/)。

1. 選擇**執行**。
**注意**  
如果可以接收結果的成員尚未設定任務結果設定，則無法執行任務。

1. 繼續調整參數並再次執行任務，或在新索引標籤中選擇 **\$1** 按鈕以啟動新任務。

# 檢視最近的任務
<a name="view-recent-jobs"></a>

您可以在**分析**索引標籤上檢視過去 90 天內執行的任務。

**注意**  
如果您唯一的成員能力是**貢獻資料**，而且您不是[支付任務運算成本的成員](glossary.md#glossary-member-paying-for-query-compute)，**則分析**索引標籤不會出現在主控台上。

**檢視最近的任務**

1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 開啟 AWS Clean Rooms 主控台。

1. 在左側導覽窗格中，選擇**協同合作**。

1. 選擇協同合作。

1. 在**分析**索引標籤的**分析**下，從下拉式清單中選取**所有任務**，並檢視過去 90 天內已執行的任務。

1. 若要依**狀態**排序最近的任務，請從**所有狀態下拉式清單中選取狀態**。

   狀態為：**已提交**、**已開始**、**已取消**、**成功**、**失敗**和**逾時**。

# 檢視任務詳細資訊
<a name="view-job-details"></a>

您可以將任務詳細資訊檢視為可執行任務的成員，或檢視為可接收結果的成員。

**檢視任務的詳細資訊**

1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 開啟 AWS Clean Rooms 主控台。

1. 在左側導覽窗格中，選擇**協同合作**。

1. 選擇協同合作。

1. 在**分析**索引標籤的**分析**下，從下拉式清單中選取**所有任務**，然後執行下列其中一項操作：
   + 選擇您要檢視之特定任務的選項按鈕，然後選擇**檢視詳細資訊**。
   + 選擇**受保護的任務 ID**。

1. 在**任務詳細資訊**頁面上，
   + 如果您是可執行任務的成員，請檢視**任務詳細資訊**、**任務**和**結果**。

     您看到一則訊息，確認任務結果已交付給可接收結果的成員。
   + 如果您是可以接收結果的成員，請檢視**任務詳細資訊**和**結果**。