Dies ist die Linux-Anwendung AWS SDK für pandas, deren neueste Version als awswrangler-layer-3.13.0-py3.13-arm64.zip heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie die App AWS SDK for pandas mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
AWS SDK für Pandas
BESCHREIBUNG:
Das aws-sdk-pandas (ehemals AWS Data Wrangler) verbindet pandas mit dem AWS-Analytics-Stack und ermöglicht so einen nahtlosen Datenaustausch zwischen Cloud-Services. Mit wenigen Codezeilen können Sie Daten in Amazon S3 in den Formaten Parquet, CSV, JSON und ORC lesen und schreiben, Tabellen im AWS Glue Data Catalog registrieren und Abfragen mit Amazon Athena direkt in pandas durchführen. Die Bibliothek abstrahiert effiziente Muster wie Partitionierung, Komprimierung und vektorisierte Ein-/Ausgabe, sodass Sie performante Data-Lake-Operationen ohne zusätzlichen Code realisieren können. Sie unterstützt außerdem Redshift, OpenSearch und weitere Services und ermöglicht so ETL-Prozesse, die SQL-Engines und Python-Transformationen kombinieren. Hilfsfunktionen verwalten IAM, Sitzungen und Parallelverarbeitung und bieten Optionen für Verschlüsselung, Versionierung und Katalogkonsistenz. Das Ergebnis ist ein produktiver Workflow, der Ihre Analysen in Python ermöglicht und gleichzeitig die nativen Speicher- und Abfrage-Engines von AWS optimal nutzt.
Eigenschaften
- Hochwertiges Lesen/Schreiben von DataFrames in S3 mit Parquet, CSV, JSON und ORC
- Enge Integration mit AWS Glue Catalog und Athena für Schema- und SQL-Abfragen
- Komfortmethoden für Redshift COPY/UNLOAD und Datenmigrationsmuster
- Automatische Verarbeitung von Partitionen, Komprimierung und spaltenorientierten Formaten
- Sitzungs- und IAM-Hilfsfunktionen mit Optionen für Verschlüsselung und Versionierung
- Skalierbare E/A-Pfade, optimiert für große Data-Lake-Workloads
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch unter https://sourceforge.net/projects/aws-sdk-for-pandas.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wird auf OnWorks gehostet, um die Online-Ausführung über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme zu vereinfachen.