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# Utilisation d'Apache Iceberg avec Amazon EMR on EKS
<a name="tutorial-iceberg"></a>

Le fichier JAR d'exécution d'Iceberg contient les classes Iceberg nécessaires à la prise en charge de l'exécution de Spark. La procédure suivante montre comment démarrer une tâche à l'aide du moteur d'exécution Iceberg Spark.

**Utilisation d'Apache Iceberg avec des applications Amazon EMR on EKS**

1. Lorsque vous lancez une exécution de tâche pour soumettre une tâche Spark dans la configuration de l'application, incluez le fichier JAR d'exécution Spark d'Iceberg :

   ```
   --job-driver '{"sparkSubmitJobDriver" : {"sparkSubmitParameters" : "--jars local:///usr/share/aws/iceberg/lib/iceberg-spark3-runtime.jar"}}'
   ```

1. Incluez la configuration supplémentaire d'Iceberg :

   ```
   --configuration-overrides '{
       "applicationConfiguration": [
       "classification" : "spark-defaults", 
       "properties" : {
           "spark.sql.catalog.dev.warehouse" : "s3://amzn-s3-demo-bucket/EXAMPLE-PREFIX/ ", 
           "spark.sql.extensions ":" org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions ", 
           "spark.sql.catalog.dev" : "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog",
           "spark.sql.catalog.dev.catalog-impl" : "org.apache.iceberg.aws.glue.GlueCatalog",
           "spark.sql.catalog.dev.io-impl": "org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO"
           }
       ]
   }'
   ```

Pour en savoir plus sur les versions Apache Iceberg d'EMR, consultez l'[historique des versions Iceberg](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/Iceberg-release-history.html).

## Configurations de session Spark pour l'intégration de catalogues
<a name="iceberg-with-lake-formation-spark-catalog-integration-lf-eks"></a>

### Configurations de session Spark pour l'intégration du catalogue Iceberg AWS Glue
<a name="iceberg-with-lake-formation-spark-catalog-integration-lf-glue"></a>

Cet exemple montre comment intégrer Iceberg à : AWS Glue crawler

```
spark-sql \
  --conf spark.sql.catalog.rms = org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog \
  --conf spark.sql.catalog.rms.type = glue \
  --conf spark.sql.catalog.rms.glue.id = glue RMS catalog ID \
  --conf spark.sql.catalog.rms.glue.account-id = AWS account ID \
  
  --conf spark.sql.extensions=
    org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions
```

Voici un exemple de requête :

```
SELECT * FROM rms.rmsdb.table1
```

### Configurations de session Spark pour l'intégration du catalogue Iceberg REST AWS Glue
<a name="iceberg-with-lake-formation-spark-catalog-integration-lf-rest"></a>

Cet exemple montre comment intégrer Iceberg REST à : AWS Glue crawler

```
spark-sql \
  --conf spark.sql.catalog.rms = org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog \
  --conf spark.sql.catalog.rms.type = rest \
  --conf spark.sql.catalog.rms.warehouse = glue RMS catalog ID \
  --conf spark.sql.catalog.rms.uri = glue endpoint URI/iceberg \
  --conf spark.sql.catalog.rms.rest.sigv4-enabled = true \
  --conf spark.sql.catalog.rms.rest.signing-name = glue \
  
  --conf spark.sql.extensions=
    org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions
```

Voici un exemple de requête :

```
SELECT * FROM rms.rmsdb.table1
```

Cette configuration ne fonctionne que pour le stockage géré Redshift. Le FGAC pour Amazon S3 n'est pas pris en charge.