이는 최신 릴리스를 3.4-cpu-py39-v1.0.zip으로 다운로드할 수 있는 SageMaker Spark Container라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
SageMaker Spark Container with OnWorks라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인으로 실행해 보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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SageMaker 스파크 컨테이너
기술
Apache Spark™는 대규모 데이터 처리를 위한 통합 분석 엔진입니다. Scala, Java, Python, R의 고급 API와 데이터 분석을 위한 일반 계산 그래프를 지원하는 최적화된 엔진을 제공합니다. 또한 SQL 및 DataFrames용 Spark SQL, 기계 학습용 MLlib, 그래프 처리용 GraphX, 스트림 처리용 구조적 스트리밍을 비롯한 다양한 고급 도구 세트를 지원합니다. SageMaker Spark 컨테이너는 Apache Spark 프레임워크를 사용하여 Amazon SageMaker에서 일괄 데이터 처리 워크로드를 실행하는 데 사용되는 Docker 이미지입니다. 이 리포지토리의 컨테이너 이미지는 SageMaker Python SDK를 사용하여 Amazon SageMaker에서 Spark 작업을 실행할 때 사용되는 사전 구축된 컨테이너 이미지를 빌드하는 데 사용됩니다. 사전 구축된 이미지는 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR)에서 사용할 수 있으며, 이 리포지토리는 Amazon SageMaker에서 사용할 사용자 정의 Spark 컨테이너를 구축하려는 사용자를 위한 참조 역할을 합니다.
특징
- 이 프로젝트는 Apache-2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다.
- SageMaker Spark 컨테이너를 시작하는 가장 간단한 방법은 SageMaker Python SDK를 통해 사전 구축된 이미지를 사용하는 것입니다.
- SageMaker Spark 컨테이너 구축 및 테스트를 시작하려면 로컬 개발 환경을 설정해야 합니다.
- 사용 가능한 다양한 SageMaker Spark 이미지
- Amazon SageMaker에서 Spark 작업을 실행할 때 사용되는 사전 구축된 컨테이너 이미지 구축
- Scala, Java, Python 및 R에서 고급 API를 제공합니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이는 https://sourceforge.net/projects/sagemaker-spark-contain.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 시스템 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
