E-MapReduce
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1 简介
为满足用户定制化数据查询分析的需求，EMR Serverless Spark 提供了可视化提交 Spark Jar 作业的方式。用户可以编写Java代码，提交一个SparkJar，完成分布式数据处理。
在提交 Spark Jar 作业之前，需要先拥有一个具有通用资源的资源队列或使用公共队列，如果在您的资源队列列表中并没有此种队列，那就需要您新创建一个队列来使用，具体操作可参考：创建资源队列。
2 提交作业
2.1 UI模式
新建 Tab 后，默认的开发类型为 Spark SQL，在编辑区域上方，提供开发类型选项，可以在此切换到 Spark Jar 的编辑页面。
在编辑界面中，需要您填写作业相关的参数
参数名称 | 参数作用 |
|---|---|
作业名称 | SparkJar作业的名称，名称会体现在作业管理中，您可以在作业管理中，使用名称中的关键字进行作业查询。 |
主类 | SparkJar作业运行的主类 |
队列 | SparkJar作业运行的队列，需要您队列中存在通用资源，否则任务无法运行 |
任务主文件 | SparkJar作业的主要Jar资源，您可以将资源上传至TOS，然后在此指定tos路径 |
依赖Jar | 除了任务主文件，SparkJar作业还支持添加一些依赖的Jar文件，在任务运行时会被同时添加至任务classpath中。同样，您可以将资源上传至TOS并在此指定路径 |
依赖文件 | SparkJar作业的依赖文件，用户可以在任务代码中，通过api访问 |
Spark 参数 | Spark作业参数，可以指定Spark 作业所用的资源等 |
自定义参数 | SparkJar作业主类运行时，需要传入的参数 |
作业信息编辑完成后，即可点击提交按钮，提交成功后会在页面顶部显示一个 toast 信息进行提示，随后页面会自动跳转到作业管理页并筛选出该 Spark Jar 作业。
2.2 JSON 模式
参数说明
其中，UI 模式字段名和 JSON 模式的字段 KEY 的对应关系如下：
UI 模式 | JSON 模式 | 是否必须 | ||
|---|---|---|---|---|
作业名称 | Name | Y | ||
语言类型 | Language | Y | ||
主类（Main Class） | MainClass | Y | ||
队列 | Queue | Y | ||
资源文件 | MainFile | Y | ||
依赖 Jar（Jars） | DependJars | N | ||
其他依赖文件（Files） | DependFiles | N | ||
Spark参数（Spark Conf） | Conf | N | ||
自定义参数（Main Conf） | MainArgs | N | ||
3 如何读写库表
对于SparkJar作业，默认无法读写用户账户下LAS Formation的库表，如果您想在SparkJar作业中，通过Spark SQL/Table Api 进行库表的读写，需要在Spark 参数中额外设置：
参数名称 | 参数值 |
|---|---|
serverless.spark.access.key | 访问LAS Formation库表所需的Access Key |
serverless.spark.secret.key | 访问LAS Formation库表所需的Secret Key |