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E-MapReduce:Spark Submit quick start

Última atualização: Jul 20, 2026

O EMR Serverless Spark é compatível com os argumentos de linha de comando do spark-submit, o que simplifica o envio de jobs. Este guia orienta você no desenvolvimento e na execução de um job Spark Submit.

Pré-requisitos

  • Crie um workspace. Para mais informações, consulte Manage workspaces.

  • Desenvolva sua aplicação e compile-a em um pacote JAR.

Procedimento

Etapa 1: Obter um pacote JAR

Este guia fornece um pacote JAR de teste para início rápido.

Clique em spark-examples_2.12-3.5.2.jar para baixar o pacote JAR de teste.

Nota

O arquivo spark-examples_2.12-3.5.2.jar é um exemplo simples incluído no Spark que calcula o valor de Pi (π). Use este pacote JAR com a versão do mecanismo esr-4.x para enviar o job. Se utilizar a versão do mecanismo esr-5.x, baixe o arquivo spark-examples_2.13-4.0.1.jar para concluir as etapas deste guia.

Etapa 2: Carregar o pacote JAR no OSS

Carregue o arquivo spark-examples_2.12-3.5.2.jar no OSS. Para obter instruções, consulte Simple upload.

Etapa 3: Desenvolver e executar o job

  1. Na página E-MapReduce (EMR) Serverless Spark, clique em Development no painel de navegação à esquerda.

  2. Na aba Development, clique no ícone image.

  3. Insira um nome, selecione Application > Spark Submit como Type e clique em OK.

  4. Selecione uma fila no canto superior direito.

    Para mais detalhes sobre como adicionar uma fila, consulte Manage resource queues.

  5. No editor do novo job, configure o parâmetro abaixo e mantenha os demais com as configurações padrão. Em seguida, clique em Run.

    Parâmetro

    Descrição

    Script

    Insira seu script Spark Submit.

    O código a seguir apresenta um exemplo:

    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --conf spark.executor.memory=2g \
    oss://<YourBucket>/spark-examples_2.12-3.5.2.jar
  6. Na seção Execution Records na parte inferior, clique em Log Exploration na coluna Actions do job.

  7. Na aba Log Exploration, visualize os logs do job.

    Selecione a aba driver log > Stdout. A saída do job, como Pi is roughly 3.1415557077785388, aparece no arquivo stdout.log.

Etapa 4: Publicar o job

Importante

É possível utilizar jobs publicados como tarefas em nós de workflow.

  1. Após a conclusão bem-sucedida do job, clique em Publish no canto superior direito.

  2. Na caixa de diálogo de publicação, insira as informações necessárias e clique em OK.

(Opcional) Etapa 5: Visualizar a Spark UI

Após a conclusão bem-sucedida do job, consulte seus detalhes na Spark UI.

  1. No painel de navegação à esquerda, clique em Job History.

  2. Na página Application, clique em Spark UI na coluna Actions correspondente ao job.

    A Spark UI será aberta em uma nova aba com os detalhes do job.

Documentação relacionada

Após publicar um job, é possível agendá-lo em um workflow. Para mais informações, consulte Manage workflows. Para um exemplo completo do processo de desenvolvimento e orquestração de jobs, consulte SparkSQL development quick start.