これは SageMaker Spark Container という名前の Linux アプリで、最新リリースは 3.4-cpu-py39-v1.0.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
SageMaker Spark Container with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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SageMaker Spark コンテナ
DESCRIPTION
Apache Spark™ は、大規模なデータ処理のための統合分析エンジンです。 Scala、Java、Python、R の高レベル API と、データ分析のための一般的な計算グラフをサポートする最適化されたエンジンを提供します。 また、SQL および DataFrame 用の Spark SQL、機械学習用の MLlib、グラフ処理用の GraphX、ストリーム処理用の Structured Streaming など、高度なツールの豊富なセットもサポートしています。 SageMaker Spark コンテナは、Apache Spark フレームワークを使用して Amazon SageMaker でバッチデータ処理ワークロードを実行するために使用される Docker イメージです。 このリポジトリのコンテナイメージは、SageMaker Python SDK を使用して Amazon SageMaker で Spark ジョブを実行するときに使用される事前構築済みコンテナイメージを構築するために使用されます。 事前に構築されたイメージは Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) で入手でき、このリポジトリは、Amazon SageMaker で使用するために独自にカスタマイズされた Spark コンテナを構築したい人にとってのリファレンスとして機能します。
特徴
- このプロジェクトは Apache-2.0 ライセンスの下でライセンスされています
- SageMaker Spark Container を使い始める最も簡単な方法は、SageMaker Python SDK 経由で事前に構築されたイメージを使用することです。
- SageMaker Spark コンテナの構築とテストを開始するには、ローカル開発環境をセットアップする必要があります
- 利用可能な多数の SageMaker Spark イメージ
- Amazon SageMaker で Spark ジョブを実行するときに使用される事前構築済みコンテナイメージを構築する
- Scala、Java、Python、R の高レベル API を提供します。
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/sagemaker-spark-contain.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
