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# Definizione di parametri di processo
<a name="use-job-template-parameters"></a>

I parametri del modello di processo consentono di specificare variabili nel modello di processo. I valori per queste variabili di parametro dovranno essere specificati quando si avvia un’esecuzione di processo utilizzando quel modello di processo. I parametri del modello di processo sono specificati nel formato `${parameterName}`. Puoi scegliere di specificare qualsiasi valore in un campo `jobTemplateData` come parametro del modello di processo. Per ciascuna delle variabili dei parametri del modello di processo, specifica il tipo di dati (`STRING` o `NUMBER`) e, facoltativamente, un valore predefinito. L'esempio seguente mostra come specificare i parametri del modello di processo per la posizione del punto di ingresso, la classe principale e i valori della posizione del log S3.

**Per specificare la posizione del punto di ingresso, la classe principale e la posizione del log di Amazon S3 come parametri del modello di processo**

1. Crea un file `create-job-template-request.json` e specifica i parametri richiesti per l'esecuzione di modello, come illustrato nel file JSON di esempio seguente. Per ulteriori informazioni sui parametri, consulta l'API. [CreateJobTemplate](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/Welcome.html)

   ```
   {
      "name": "mytemplate",
      "jobTemplateData": {
           "executionRoleArn": "{{iam_role_arn_for_job_execution}}", 
           "releaseLabel": "emr-6.7.0-latest",
           "jobDriver": {
               "sparkSubmitJobDriver": { 
                   "entryPoint": "${EntryPointLocation}",
                   "entryPointArguments": [ "{{argument1}}","{{argument2}}",...],
                   "sparkSubmitParameters": "--class ${MainClass} --conf spark.executor.instances=2 --conf spark.executor.memory=2G --conf spark.executor.cores=2 --conf spark.driver.cores=1"
               }
           },
           "configurationOverrides": {
               "applicationConfiguration": [
                   {
                       "classification": "spark-defaults", 
                       "properties": {
                            "spark.driver.memory":"2G"
                       }
                   }
               ], 
               "monitoringConfiguration": {
                   "persistentAppUI": "ENABLED", 
                   "cloudWatchMonitoringConfiguration": {
                       "logGroupName": "{{my_log_group}}", 
                       "logStreamNamePrefix": "{{log_stream_prefix}}"
                   }, 
                   "s3MonitoringConfiguration": {
                       "logUri": "${LogS3BucketUri}"
                   }
               }
           },
           "parameterConfiguration": {
               "EntryPointLocation": {
                   "type": "STRING"
               },
               "MainClass": {
                   "type": "STRING",
                   "defaultValue":"{{Main}}"
               },
               "LogS3BucketUri": {
                   "type": "STRING",
                   "defaultValue":"s3://{{my_s3_log_location}}/"
               }
           }
       }
   }
   ```

1. Utilizza il comando `create-job-template` con un percorso per il file `create-job-template-request.json` archiviato localmente o in Amazon S3.

   ```
   aws emr-containers create-job-template \ 
   --cli-input-json file:{{//./create-job-template-request.json}}
   ```

**Per avviare un'esecuzione di processo utilizzando un modello di processo con parametri di processo**

Per avviare un processo eseguito con un modello di processo contenente i parametri del modello di processo, specifica l'id del modello di processo e i valori per i parametri del modello di processo nella richiesta API `StartJobRun`, come mostrato di seguito.

```
aws emr-containers start-job-run \
--virtual-cluster-id {{123456}} \
--name {{myjob}} \
--job-template-id {{1234abcd}} \
--job-template-parameters '{"EntryPointLocation": "{{entry_point_location}}","MainClass": "{{ExampleMainClass}}","LogS3BucketUri": "s3://{{example_s3_bucket}}/"}'
```