E-MapReduce：建立工作空間

前提條件

• 登入阿里雲帳號並完成實名認證。

• 已準備建立工作空間所需的帳號並授權：

  • 使用阿里雲主帳號建立，授權詳情請參見阿里雲帳號角色授權。

  • 如果使用RAM使用者（子帳號）或RAM角色建立，請確保已授權該RAM使用者或RAM角色AliyunEMRServerlessSparkFullAccess、AliyunOSSFullAccess、AliyunDLFFullAccess權限原則。然後，在EMR Serverless Spark的存取控制頁面添加該RAM使用者或RAM角色，並授予管理員角色，詳情請參見RAM使用者授權和系統管理使用者和角色。

• 已開通DLF資料湖構建，詳情請參見快速入門。支援開通DLF的地區請參見已開通的地區和訪問網域名稱。

• 已開通OSS服務並建立了儲存空間，詳情請參見開通OSS服務和建立儲存空間。

注意事項

代碼的運行環境由所屬使用者負責管理和配置。

操作步驟

1. 進入EMR Serverless Spark頁面。

   1. 登入E-MapReduce控制台。

   2. 在左側導覽列，選擇EMR Serverless > Spark。

   3. 在頂部功能表列處，根據實際情況選擇地區。

      重要

      建立工作空間後，不能更改地區。

2. 單擊建立工作空間。

3. 在E-MapReduce Serverless Spark頁面，完成相關配置。

   參數	說明	樣本
   地區	建議選擇與您資料所在地相同的地區。	華東1（杭州）
   付費類型	支援訂用帳戶和隨用隨付。	隨用隨付
   工作空間名稱	長度限制為1~64個字元，僅可使用中文、字母、數字、短劃線（-）和底線（_）。 說明 同一個阿里雲帳號下的工作空間名稱是唯一的，請勿填寫已有的名稱，否則會提示您重新填寫。	emr-serverless-spark
   瞬時配額上限	工作空間同時處理任務的最大並發CU數量。	1000
   工作空間基礎路徑	用於儲存任務日誌、運行事件、資源等資料檔案。 建議選擇一個開通了OSS-HDFS服務的Bucket，它提供了原生HDFS介面相容性。如果您的應用情境不涉及HDFS，則可以直接選擇一個OSS Bucket。	emr-oss-hdfs
   DLF作為中繼資料服務	用於儲存和管理您的中繼資料。 開通DLF後，系統會為您選擇預設的DLF資料目錄，預設為UID。如果針對不同叢集您期望使用不同的資料目錄，則可以按照以下方式建立目錄。 單擊建立資料目錄，在彈出的對話方塊中輸入目錄ID，然後單擊確定。 在下拉式清單中，選擇您建立的資料目錄。	emr-dlf
   執行角色	指定EMR Serverless Spark運行任務所採用的角色名稱，預設角色名稱為AliyunEMRSparkJobRunDefaultRole。 EMR Spark使用該角色來訪問您在其他雲產品中的資源，包括OSS和DLF等產品的資源。如果您希望自主控制執行角色的許可權點，可以使用自訂執行角色，詳情請參見執行角色。	AliyunEMRSparkJobRunDefaultRole
   （可選）進階設定	標籤：是雲資源的標識，能夠協助您從不同維度對具有相同特徵的雲資源進行分類、搜尋和彙總，從而提升資源管理效率。每個工作空間最多支援綁定二十個標籤，每個標籤由自訂的標籤鍵和標籤值組成，滿足您多樣化的管理需求。同時，標籤還支援進行成本分賬和隨用隨付的精細化管理。 您可以在建立工作空間時直接綁定標籤，也可以在工作空間建立完成後，隨時在工作空間列表頁添加或調整標籤。通過為資源綁定標籤，您可以輕鬆實現資源的分類與營運最佳化。 更多標籤資訊，請參見什麼是標籤。	自訂輸入標籤鍵和標籤值

4. 單擊建立工作空間。

相關文檔

建立工作空間後，您可以開始進行相關任務的開發，例如SparkSQL任務，詳情請參見SparkSQL開發快速入門。