工作无效: Spark环境变量修订

Question

我正在使用python3.6.5boto3和spark2.2.1，在AWS上运行的emrv5.11.1集群中添加一个spark作业步骤：

myemr = boto3.client('emr',region_name=os.environ['AWS_DEFAULT_REGION'])            
response = myemr.add_job_flow_steps(
            JobFlowId=my_emr_id,
            Steps=[
                {
                    'Name': key,
                    'ActionOnFailure': 'CONTINUE',
                    'HadoopJarStep': {
                        'Jar': 'command-runner.jar',
                        'Args': [
                            'spark-submit',
                            '--deploy-mode', 'cluster',
                            '--master', 'yarn',
                            '--conf',  'spark.yarn.appMasterEnv.my_password=sensitive_value',
                            '--conf',  'spark.redaction.regex=password',
                            '--class', 'com.myApp', 's3a://myjarurl.jar',
                            '-c', 's3a://s3bucket_myconfig_location',
                            '-w', 'myconfig.json',
                            '-e', 'prod',
                            '-n', 'demo'
                        ]
                    }
                }
            ]
        )

步骤运行正常，可以访问yarn环境变量。但敏感的_值不会从日志或AWS EMR控制台的步骤选项卡中编辑。我看到--conf，spark.yarn.appMasterEnv.my_password=sensitive_value显示在这两个文件中。在

我想要一个变量spark.yarn.appMasterEnv.my_密码将从日志和控制台中完全删除，或将敏感的_值替换为***。在

在阅读apachespark文档https://spark.apache.org/docs/2.2.1/configuration.html时，我认为这会起作用。谢谢你的建议。在