这是名为 SageMaker Spark Container 的 Linux 应用程序，其最新版本可以作为 3.4-cpu-py39-v1.0.zip 下载。 它可以在免费的工作站托管提供商 OnWorks 中在线运行。
免费下载并在线运行名为 SageMaker Spark Container with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
截图：
SageMaker Spark 容器
描述：
Apache Spark™ 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 它提供了 Scala、Java、Python 和 R 中的高级 API，以及支持用于数据分析的通用计算图的优化引擎。 它还支持一组丰富的高级工具，包括用于 SQL 和 DataFrames 的 Spark SQL、用于机器学习的 MLlib、用于图形处理的 GraphX 以及用于流处理的 Structured Streaming。 SageMaker Spark 容器是一个 Docker 映像，用于使用 Apache Spark 框架在 Amazon SageMaker 上运行批量数据处理工作负载。 此存储库中的容器映像用于构建预构建的容器映像，这些映像在使用 SageMaker Python SDK 在 Amazon SageMaker 上运行 Spark 作业时使用。 预构建的映像可在 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 中找到，该存储库可为那些希望构建自己的自定义 Spark 容器以在 Amazon SageMaker 中使用的用户提供参考。
特征
- 该项目在 Apache-2.0 许可下获得许可
- 开始使用 SageMaker Spark 容器的最简单方法是通过 SageMaker Python SDK 使用预构建的映像
- 要开始构建和测试 SageMaker Spark 容器，您必须设置本地开发环境
- 许多可用的 SageMaker Spark 图像
- 构建在 Amazon SageMaker 上运行 Spark 作业时使用的预构建容器映像
- 它提供 Scala、Java、Python 和 R 中的高级 API
程式语言
蟒蛇
分类目录
该应用程序也可以从 https://sourceforge.net/projects/sagemaker-spark-contain.mirror/ 获取。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。