Đây là ứng dụng Linux có tên SageMaker Spark Container có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng 3.4-cpu-py39-v1.0.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên SageMaker Spark Container với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
Hộp đựng Spark của SageMaker
MÔ TẢ
Apache Spark™ là một công cụ phân tích hợp nhất để xử lý dữ liệu quy mô lớn. Nó cung cấp các API cấp cao trong Scala, Java, Python và R và một công cụ được tối ưu hóa hỗ trợ các biểu đồ tính toán chung để phân tích dữ liệu. Nó cũng hỗ trợ một bộ công cụ cấp cao hơn bao gồm Spark SQL cho SQL và DataFrames, MLlib cho machine learning, GraphX để xử lý đồ thị và Structured Streaming để xử lý luồng. SageMaker Spark Container là hình ảnh Docker dùng để chạy khối lượng công việc xử lý dữ liệu hàng loạt trên Amazon SageMaker bằng khung Apache Spark. Hình ảnh vùng chứa trong kho lưu trữ này được dùng để xây dựng hình ảnh vùng chứa dựng sẵn, dùng khi chạy các tác vụ Spark trên Amazon SageMaker bằng SageMaker Python SDK. Các hình ảnh dựng sẵn có sẵn trong Amazon Elastic Container Register (Amazon ECR) và kho lưu trữ này đóng vai trò là tài liệu tham khảo cho những ai muốn xây dựng các bộ chứa Spark tùy chỉnh của riêng mình để sử dụng trong Amazon SageMaker.
Tính năng
- Dự án này được cấp phép theo Giấy phép Apache-2.0
- Cách đơn giản nhất để bắt đầu với SageMaker Spark Container là sử dụng các hình ảnh dựng sẵn thông qua SageMaker Python SDK
- Để bắt đầu xây dựng và thử nghiệm vùng chứa SageMaker Spark, bạn sẽ phải thiết lập môi trường phát triển cục bộ
- Nhiều hình ảnh SageMaker Spark có sẵn
- Xây dựng hình ảnh vùng chứa dựng sẵn được sử dụng khi chạy tác vụ Spark trên Amazon SageMaker
- Nó cung cấp các API cấp cao trong Scala, Java, Python và R
Ngôn ngữ lập trình
Python
Categories
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/sagemaker-spark-contain.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
