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# Utilisation d'images personnalisées avec EMR Serverless
<a name="using-custom-images"></a>

**Topics**
+ [Utiliser une version personnalisée de Python](#image-python)
+ [Utiliser une version personnalisée de Java](#image-java)
+ [Créez une image de science des données](#image-data-science)
+ [Traitement des données géospatiales avec Apache Sedona](#image-sedona)
+ [Informations de licence pour l'utilisation d'images personnalisées](concepts-licensing-images.md)

## Utiliser une version personnalisée de Python
<a name="image-python"></a>

Vous pouvez créer une image personnalisée pour utiliser une version différente de Python. Pour utiliser la version 3.10 de Python pour les tâches Spark, par exemple, exécutez la commande suivante :

```
FROM public.ecr.aws/emr-serverless/spark/emr-6.9.0:latest

USER root

# install python 3
RUN yum install -y gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel tar gzip wget make
RUN wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/Python-3.10.0.tgz && \
tar xzf Python-3.10.0.tgz && cd Python-3.10.0 && \
./configure --enable-optimizations && \
make altinstall

# EMRS runs the image as hadoop
USER hadoop:hadoop
```

Avant de soumettre le job Spark, définissez vos propriétés pour utiliser l'environnement virtuel Python, comme suit.

```
--conf spark.emr-serverless.driverEnv.PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/usr/local/bin/python3.10
--conf spark.emr-serverless.driverEnv.PYSPARK_PYTHON=/usr/local/bin/python3.10
--conf spark.executorEnv.PYSPARK_PYTHON=/usr/local/bin/python3.10
```

## Utiliser une version personnalisée de Java
<a name="image-java"></a>

L'exemple suivant montre comment créer une image personnalisée pour utiliser Java 11 pour vos tâches Spark.

```
FROM public.ecr.aws/emr-serverless/spark/emr-6.9.0:latest

USER root

# install JDK 11
RUN amazon-linux-extras install java-openjdk11

# EMRS runs the image as hadoop
USER hadoop:hadoop
```

Avant de soumettre la tâche Spark, définissez les propriétés de Spark pour utiliser Java 11, comme suit.

```
--conf spark.executorEnv.JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-11.0.16.0.8-1.amzn2.0.1.x86_64 
--conf spark.emr-serverless.driverEnv.JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-11.0.16.0.8-
```

## Créez une image de science des données
<a name="image-data-science"></a>

L'exemple suivant montre comment inclure des packages Python courants pour la science des données, tels que Pandas et NumPy.

```
FROM public.ecr.aws/emr-serverless/spark/emr-6.9.0:latest

USER root

# python packages
RUN pip3 install boto3 pandas numpy
RUN pip3 install -U scikit-learn==0.23.2 scipy 
RUN pip3 install sk-dist
RUN pip3 install xgboost

# EMR Serverless runs the image as hadoop
USER hadoop:hadoop
```

## Traitement des données géospatiales avec Apache Sedona
<a name="image-sedona"></a>

L'exemple suivant montre comment créer une image pour inclure Apache Sedona pour le traitement géospatial.

```
FROM public.ecr.aws/emr-serverless/spark/emr-6.9.0:latest

USER root

RUN yum install -y wget
RUN wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/sedona/sedona-core-3.0_2.12/1.3.0-incubating/sedona-core-3.0_2.12-1.3.0-incubating.jar -P /usr/lib/spark/jars/
RUN pip3 install apache-sedona

# EMRS runs the image as hadoop
USER hadoop:hadoop
```