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# Autenticación con la integración de Amazon Redshift para Apache Spark
<a name="emr-spark-redshift-auth"></a>

## UtilizaciónAWS Secrets Managerpara recuperar las credenciales y conectarse a Amazon Redshift
<a name="emr-spark-redshift-secrets"></a>

El siguiente ejemplo de código muestra cómo recuperar credenciales AWS Secrets Manager para conectarse a un clúster de Amazon Redshift con la PySpark interfaz de Apache Spark en Python.

```
from pyspark.sql import SQLContext
import boto3

sc = # existing SparkContext
sql_context = SQLContext(sc)

secretsmanager_client = boto3.client('secretsmanager')
secret_manager_response = secretsmanager_client.get_secret_value(
    SecretId='string',
    VersionId='string',
    VersionStage='string'
)
username = # get username from secret_manager_response
password = # get password from secret_manager_response
url = "jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=" + username + "&password=" + password

# Read data from a table
df = sql_context.read \
    .format("io.github.spark_redshift_community.spark.redshift") \
    .option("url", url) \
    .option("dbtable", "my_table") \
    .option("tempdir", "s3://path/for/temp/data") \
    .load()
```

## Uso de IAM para recuperar credenciales y conectarse a Amazon Redshift
<a name="emr-spark-redshift-iam"></a>

Puede usar el controlador Amazon Redshift-provided JDBC versión 2 para conectarse a Amazon Redshift con el conector Spark. Para usar AWS Identity and Access Management (IAM), [configure la URL de JDBC para](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/generating-iam-credentials-configure-jdbc-odbc.html) usar la autenticación de IAM. Para conectarse a un clúster de Redshift desde Amazon EMR, debe conceder a su rol de IAM permiso para recuperar credenciales de IAM temporales. Asigne los siguientes permisos a su rol de IAM para que pueda recuperar credenciales y ejecutar operaciones de Amazon S3. 
+  [Redshift:GetClusterCredentials](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/APIReference/API_GetClusterCredentials.html)(para clústeres de Amazon Redshift aprovisionados) 
+  [Redshift:DescribeClusters](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/APIReference/API_DescribeClusters.html)(para clústeres de Amazon Redshift aprovisionados) 
+ [Redshift:GetWorkgroup](https://docs.aws.amazon.com/redshift-serverless/latest/APIReference/API_GetWorkgroup.html)(para grupos de trabajo sin servidor de Amazon Redshift)
+  [Redshift:GetCredentials](https://docs.aws.amazon.com/redshift-serverless/latest/APIReference/API_GetCredentials.html)(para grupos de trabajo sin servidor de Amazon Redshift) 
+  [s3: GetBucket](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_control_GetBucket.html) 
+  [s3: GetBucketLocation](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_GetBucketLocation.html) 
+  [s3: GetObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_GetObject.html) 
+  [s3: PutObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_PutObject.html) 
+  [s3: GetBucketLifecycleConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_GetBucketLifecycleConfiguration.html) 

Para obtener más información sobre `GetClusterCredentials`, consulte [Políticas de recursos de `GetClusterCredentials`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/redshift-iam-access-control-identity-based.html#redshift-policy-resources.getclustercredentials-resources).

También debe asegurarse de que Amazon Redshift puede asumir el rol de IAM durante las operaciones `COPY` y `UNLOAD`.

------
#### [ JSON ]

****  

```
{
  "Version":"2012-10-17",		 	 	 
  "Statement": [
    {
      "Sid": "AllowSTSAssumerole",
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": "redshift.amazonaws.com"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "aws:SourceAccount": "{{123456789012}}"
        }
      }
    }
  ]
}
```

------

En el siguiente ejemplo, se utiliza la autenticación de IAM entre Spark y Amazon Redshift:

```
from pyspark.sql import SQLContext
import boto3

sc = # existing SparkContext
sql_context = SQLContext(sc)

url = "jdbc:redshift:iam://{{redshift-host}}:{{redshift-port}}/{{db-name}}"
iam_role_arn = "arn:aws:iam::{{account-id}}:role/{{role-name}}"

# Read data from a table
df = sql_context.read \
    .format("io.github.spark_redshift_community.spark.redshift") \
    .option("url", {{url}}) \
    .option("aws_iam_role", {{iam_role_arn}}) \
    .option("dbtable", "{{my_table}}") \
    .option("tempdir", "{{s3a://path/for/temp/data}}") \
    .mode("error") \
    .load()
```