使用botocore.client在Python中创建和管理AmazonEMR集群

Amazon EMR（Elastic MapReduce）是Amazon Web Services（AWS）提供的一项托管的大数据处理服务。在Python中，可以使用botocore.client模块创建和管理Amazon EMR集群。

首先，确保已经安装了botocore库。可以使用以下命令进行安装：

pip install botocore

接下来，导入botocore和boto3库：

import botocore
import boto3

创建EMR客户端：

emr_client = boto3.client('emr')

1. 创建集群

下面是一个例子，展示如何使用EMR客户端创建一个EMR集群：

response = emr_client.run_job_flow(
    Name='My EMR Cluster',
    ReleaseLabel='emr-6.1.0',  # EMR版本
    Instances={
        'InstanceGroups': [
            {
                'Name': 'Master Node',
                'Market': 'ON_DEMAND',  # 实例市场
                'InstanceRole': 'MASTER',  # 实例角色
                'InstanceType': 'm5.xlarge',  # 实例类型
                'InstanceCount': 1,  # 实例数量
                'EbsConfiguration': {
                    'EbsBlockDeviceConfigs': [
                        {
                            'VolumeSpecification': {
                                'SizeInGB': 100,  # 实例磁盘大小
                                'VolumeType': 'gp2'  # 实例磁盘类型
                            },
                            'VolumesPerInstance': 1
                        }
                    ]
                }
            },
            {
                'Name': 'Core Nodes',
                'Market': 'ON_DEMAND',
                'InstanceRole': 'CORE',
                'InstanceType': 'm5.xlarge',
                'InstanceCount': 2,
                'EbsConfiguration': {
                    'EbsBlockDeviceConfigs': [
                        {
                            'VolumeSpecification': {
                                'SizeInGB': 100,
                                'VolumeType': 'gp2'
                            },
                            'VolumesPerInstance': 1
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        'Ec2KeyName': 'my-key',  # EC2密钥名称
        'KeepJobFlowAliveWhenNoSteps': True,
        'TerminationProtected': False,
        'Ec2SubnetId': 'subnet-123456',  # 子网ID
        'EmrManagedMasterSecurityGroup': 'sg-123456',  # Master节点的安全组ID
        'EmrManagedSlaveSecurityGroup': 'sg-654321'  # Core节点的安全组ID
    },
    Applications=[
        {
            'Name': 'Hadoop'
        },
        {
            'Name': 'Spark'
        },
        {
            'Name': 'Hive'
        },
        {
            'Name': 'Pig'
        }
    ],
    BootstrapActions=[
        {
            'Name': 'Configure Hive',
            'ScriptBootstrapAction': {
                'Path': 's3://my-bucket/bootstrap-actions/configure-hive.sh'  # 启动脚本路径
            }
        }
    ],
    Configurations=[
        {
            'Classification': 'spark-env',
            'Properties': {},
            'Configurations': [
                {
                    'Classification': 'export',
                    'Properties': {
                        'PYSPARK_PYTHON': '/usr/bin/python3'  # 指定Python版本
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    VisibleToAllUsers=True,
    JobFlowRole='EMR_EC2_DefaultRole',  # IAM角色
    ServiceRole='EMR_DefaultRole'  # IAM角色
)

此示例创建一个包含一个Master节点和两个Core节点的集群。可以根据需要调整实例数量、实例类型、实例配置等。其中，Instances参数指定了集群的实例配置，Applications参数指定要在集群上安装的应用程序，BootstrapActions参数指定启动脚本的位置，Configurations参数指定了集群的配置。

2. 查询集群状态

可以使用describe_cluster方法查询集群的状态：

response = emr_client.describe_cluster(
    ClusterId='j-123456'  # 集群ID
)

返回的结果中包含了集群的各种信息，可根据需要获取。

3. 修改集群

可以使用modify_cluster方法修改集群的配置：

response = emr_client.modify_cluster(
    ClusterId='j-123456',  # 集群ID
    Instances={
        'InstanceGroups': [
            {
                'Name': 'Core Nodes',
                'InstanceCount': 3  # 实例数量
            }
        ]
    }
)

此示例将集群的Core节点实例数量修改为3。

4. 终止集群

可以使用terminate_job_flows方法终止集群：

response = emr_client.terminate_job_flows(
    JobFlowIds=['j-123456']  # 集群ID列表
)

此示例终止了ID为j-123456的集群。

以上是使用botocore.client在Python中创建和管理Amazon EMR集群的一个例子和一些常用操作。可以根据具体业务需求和AWS账户配置进行调整和扩展。