Il s'agit de l'application Linux nommée SageMaker Spark Container dont la dernière version peut être téléchargée sous le nom 3.4-cpu-py39-v1.0.zip. Il peut être exécuté en ligne chez le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez gratuitement en ligne cette application nommée SageMaker Spark Container avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Conteneur Spark SageMaker
DESCRIPTION
Apache Spark™ est un moteur d'analyse unifié pour le traitement de données à grande échelle. Il fournit des API de haut niveau en Scala, Java, Python et R, ainsi qu'un moteur optimisé qui prend en charge les graphiques de calcul généraux pour l'analyse des données. Il prend également en charge un riche ensemble d'outils de niveau supérieur, notamment Spark SQL pour SQL et DataFrames, MLlib pour l'apprentissage automatique, GraphX pour le traitement des graphiques et Structured Streaming pour le traitement des flux. Le conteneur SageMaker Spark est une image Docker utilisée pour exécuter des charges de travail de traitement de données par lots sur Amazon SageMaker à l'aide du framework Apache Spark. Les images de conteneur de ce référentiel sont utilisées pour créer les images de conteneur prédéfinies utilisées lors de l'exécution de tâches Spark sur Amazon SageMaker à l'aide du SDK Python de SageMaker. Les images prédéfinies sont disponibles dans Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), et ce référentiel sert de référence pour ceux qui souhaitent créer leurs propres conteneurs Spark personnalisés à utiliser dans Amazon SageMaker.
Fonctionnalités:
- Ce projet est sous licence Apache-2.0
- Le moyen le plus simple de démarrer avec SageMaker Spark Container consiste à utiliser les images prédéfinies via le SDK SageMaker Python.
- Pour commencer à créer et tester le conteneur SageMaker Spark, vous devrez configurer un environnement de développement local
- De nombreuses images SageMaker Spark disponibles
- Créez les images de conteneurs prédéfinies utilisées lors de l'exécution de tâches Spark sur Amazon SageMaker.
- Il fournit des API de haut niveau en Scala, Java, Python et R
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/sagemaker-spark-contain.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin de pouvoir être exécuté en ligne de la manière la plus simple possible à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
