本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 監控、更新和刪除 Amazon EMR Studio 資源
本章節包含可協助您監控、更新或刪除 EMR Studio 資源的指示。如需有關指派使用者或更新使用者許可的資訊，請參閱 [指派和管理 EMR Studio 使用者](emr-studio-manage-users.md)。
## 檢視 Studio 詳細資訊
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#### [ Console ]
****使用新主控台檢視 EMR Studio 的詳細資訊****
1. 在 https：//[https://console.aws.amazon.com/emr](https://console.aws.amazon.com/emr) 開啟 Amazon EMR 主控台。
1. 在左側導覽的 **EMR Studio** 下，選擇 **Studio**。
1. 從 **Studio** 清單中選取 Studio，以開啟 Studio 詳細資訊頁面。Studio 詳細資訊頁面包含 **Studio 設定**資訊，例如 Studio **描述**、**VPC** 和**子網路**。
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#### [ CLI ]
**使用 擷取 EMR Studio by Studio ID 的詳細資訊 AWS CLI**
使用下列`describe-studio` AWS CLI 命令來擷取特定 EMR Studio 的詳細資訊。如需詳細資訊，請參閱 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/describe-studio.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/describe-studio.html)。
```
aws emr describe-studio \
--studio-id \
```
**使用 AWS CLI擷取 EMR Studio 的清單**
使用下列 `list-studios` AWS CLI 命令。如需詳細資訊，請參閱 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/list-studios.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/list-studios.html)。
```
aws emr list-studios
```
以下是 JSON 格式的 `list-studios` 命令的傳回值範例。
```
{
"Studios": [
{
"AuthMode": "IAM",
"VpcId": "vpc-b21XXXXX",
"Name": "example-studio-name",
"Url": "https://es-7HWP74SNGDXXXXXXXXXXXXXXX.emrstudio-prod.us-east-1.amazonaws.com",
"CreationTime": 1605672582.781,
"StudioId": "es-7HWP74SNGDXXXXXXXXXXXXXXX",
"Description": "example studio description"
}
]
}
```
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## 監控 Amazon EMR Studio 動作
### 檢視 EMR Studio 和 API 活動
EMR Studio 已與 整合 AWS CloudTrail，此服務提供使用者、IAM 角色或 EMR Studio AWS 中其他服務所採取動作的記錄。CloudTrail 會擷取 EMR Studio 的 API 呼叫當作事件。可以使用 CloudTrail 主控台檢視事件，網址為 [https://console.aws.amazon.com/cloudtrail/](https://console.aws.amazon.com/cloudtrail/)。
EMR Studio 事件會提供資訊，例如哪些 Studio 或 IAM 使用者提出請求以及請求的類型。
**注意**
叢集上的動作 (例如執行中的筆記本作業) 不會發出 AWS CloudTrail。
也可建立追蹤，以便將 EMR Studio CloudTrail 事件持續交付至 Amazon S3 儲存貯體。如需詳細資訊，請參閱《[AWS CloudTrail 使用者指南》](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-user-guide.html)**。
**CloudTrail 事件範例：使用者呼叫 DescribeStudio API**
以下是當使用者 `admin`呼叫 [DescribeStudio](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_DescribeStudio.html) API 時所建立的範例 AWS CloudTrail 事件。CloudTrail 會將使用者名稱記錄為 `admin`。
**注意**
為了保護 Studio 詳細資訊，DescribeStudio 的 EMR Studio API 事件會排除 `responseElements` 的值。
```
{
"eventVersion":"1.08",
"userIdentity":{
"type":"IAMUser",
"principalId":"AIDXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"arn":"arn:aws:iam::653XXXXXXXXX:user/admin",
"accountId":"653XXXXXXXXX",
"accessKeyId":"AKIAIOSFODNN7EXAMPLE",
"userName":"admin"
},
"eventTime":"2021-01-07T19:13:58Z",
"eventSource":"elasticmapreduce.amazonaws.com",
"eventName":"DescribeStudio",
"awsRegion":"us-east-1",
"sourceIPAddress":"72.XX.XXX.XX",
"userAgent":"aws-cli/1.18.188 Python/3.8.5 Darwin/18.7.0 botocore/1.19.28",
"requestParameters":{
"studioId":"es-9O5XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
},
"responseElements":null,
"requestID":"0fxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
"eventID":"b0xxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
"readOnly":true,
"eventType":"AwsApiCall",
"managementEvent":true,
"eventCategory":"Management",
"recipientAccountId":"653XXXXXXXXX"
}
```
### 檢視 Spark 使用者和作業活動
若要按照 Amazon EMR Studio 使用者來檢視 Spark 作業活動，可以在叢集上設定使用者模擬。透過使用者模擬，從作業區提交的每個 Spark 作業都會與執行程式碼的 Studio 使用者相關聯。
啟用使用者模擬時，Amazon EMR 會在叢集的主節點上為在工作區中執行程式碼的每個使用者建立 HDFS 使用者目錄。例如，如果使用者 `studio-user-1@example.com` 執行程式碼，您可以連接到主節點，並看到 `hadoop fs -ls /user` 具有 `studio-user-1@example.com` 的目錄。
若要設定 Spark 使用者模擬，請在下列組態分類中設定下列屬性：
+ `core-site`
+ `livy-conf`
```
[
{
"Classification": "core-site",
"Properties": {
"hadoop.proxyuser.livy.groups": "*",
"hadoop.proxyuser.livy.hosts": "*"
}
},
{
"Classification": "livy-conf",
"Properties": {
"livy.impersonation.enabled": "true"
}
}
]
```
若要檢視歷史記錄伺服器頁面，請參閱 [使用 EMR Studio 對應用程式和作業偵錯](emr-studio-debug.md)。也可以使用 SSH 連接至叢集的主節點，以檢視應用程式 Web 介面。如需詳細資訊，請參閱[檢視 Amazon EMR 叢集上託管的 Web 介面](emr-web-interfaces.md)。
## 更新 Amazon EMR Studio
建立 EMR Studio 之後，可以使用 AWS CLI更新下列屬性：
+ 名稱
+ 描述
+ 預設 S3 位置
+ 子網路
**使用 更新 EMR Studio AWS CLI**
使用 `update-studio` AWS CLI 命令來更新 EMR Studio。如需詳細資訊，請參閱 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/update-studio.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/update-studio.html)。
**注意**
可以將 Studio 與最多 5 個子網路建立關聯。這些子網路必須屬於與 Studio 相同的 VPC。提交給 `update-studio` 命令的子網路 ID 清單可以包含新的子網路 ID，但也必須包含已與 Studio 關聯的所有子網路 ID。無法從 Studio 中移除子網路。
```
aws emr update-studio \
--studio-id \
--name \
--subnet-ids \
```
若要驗證變更，請使用 `describe-studio` AWS CLI 命令並指定您的 Studio ID。如需詳細資訊，請參閱 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/describe-studio.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/describe-studio.html)。
```
aws emr describe-studio \
--studio-id \
```
## 刪除 Amazon EMR Studio 和工作區
刪除 Studio 時，EMR Studio 會刪除與該 Studio 相關聯的所有 IAM Identity Center 使用者和群組指派。
**注意**
當您刪除 Studio 時，Amazon EMR *不會*刪除與該 Studio 相關聯的工作區。必須在 Studio 中單獨刪除工作區。
**刪除工作區**
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#### [ Console ]
由於每個 EMR Studio 工作區都是 EMR 筆記本執行個體，因此可以使用 Amazon EMR 管理主控台來刪除工作區。在刪除 Studio 之前或之後，可使用 Amazon EMR 主控台來刪除工作區
**使用 Amazon EMR 主控台刪除工作區**
1. 導覽至新的 Amazon EMR 主控台，然後從側邊導覽選取**切換至舊主控台**。如需有關切換至舊主控台時預期情況的詳細資訊，請參閱[使用舊主控台](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/whats-new-in-console.html#console-opt-in)。
1. 選擇**筆記本**。
1. 選取要刪除的工作區。
1. 選擇**刪除**，然後再次選擇**刪除**以進行確認。
1. 請遵循《Amazon Simple Storage Service 主控台使用者指南》****中的[刪除物件](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/delete-objects.html)說明，從 Amazon S3 中移除與已刪除工作區相關聯的筆記本檔案。
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#### [ EMR Studio UI ]
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#### [ From the Workspace UI ]
**從 EMR Studio 中刪除工作區及其相關聯的備份檔案**
1. 使用 Studio 存取 URL 登入 EMR Studio，然後從左側導覽中選擇**工作區**。
1. 在清單中尋找您的工作區，然後選取其名稱旁的核取方塊。可以選取要同時刪除的多個工作區。
1. 選擇**工作區**清單右上角的**刪除**，並確認您要刪除選取的工作區。選擇**刪除**以確認刪除。
1. 如果要從 Amazon S3 中移除與已刪除工作區相關聯的筆記本檔案，請遵循《Amazon Simple Storage Service 主控台使用者指南》****中的[刪除物件](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/delete-objects.html)說明。如果未建立 Studio，請諮詢您的 Studio 管理員，以確定用於已刪除工作區的 Amazon S3 備份位置。
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#### [ From the Workspaces list ]
**從工作區清單中刪除工作區及其相關聯的備份檔案**
1. 導覽至主控台中的**工作區**清單。
1. 從清單中選取要刪除的工作區，然後選擇**動作**。
1. 選擇 **刪除**。
1. 如果要從 Amazon S3 中移除與已刪除工作區相關聯的筆記本檔案，請遵循《Amazon Simple Storage Service 主控台使用者指南》****中的[刪除物件](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/delete-objects.html)說明。如果未建立 Studio，請諮詢您的 Studio 管理員，以確定用於已刪除工作區的 Amazon S3 備份位置。
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**刪除 EMR Studio**
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#### [ Console ]
****使用新主控台刪除 EMR Studio****
1. 在 https：//[https://console.aws.amazon.com/emr](https://console.aws.amazon.com/emr) 開啟 Amazon EMR 主控台。
1. 在左側導覽的 **EMR Studio** 下，選擇 **Studio**。
1. 切換到 Studio 名稱左側，從 **Studio** 清單中選擇 Studio。選擇 **刪除**。
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#### [ Old console ]
****使用舊主控台刪除 EMR Studio****
1. 在 https：//[https://console.aws.amazon.com/elasticmapreduce/home](https://console.aws.amazon.com/elasticmapreduce/home) 開啟 Amazon EMR 主控台。
1. 從左側導覽列中選擇 **EMR Studio**。
1. 從 **Studio** 清單中選擇 Studio，然後選擇**刪除**。
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#### [ CLI ]
**使用 刪除 EMR Studio AWS CLI**
使用 `delete-studio` AWS CLI 命令來刪除 EMR Studio。如需詳細資訊，請參閱 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/delete-studio.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/delete-studio.html)。
```
aws emr delete-studio --studio-id
```
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