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SageMaker AI Spark for Python を使用するためのリソース (PySpark) の例

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SageMaker AI Spark for Python を使用するためのリソース (PySpark) の例 - Amazon SageMaker AI

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

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Amazon SageMaker AI には、Apache Spark アプリケーションを SageMaker AI と統合するために使用できる Apache Spark Python ライブラリ (SageMaker AI PySpark) が用意されています。このトピックには、 の使用を開始するのに役立つ例が含まれています PySpark。 SageMaker AI Apache Spark ライブラリの詳細については、「」を参照してくださいAmazon SageMaker AI を使用した Apache Spark

ダウンロード PySpark

Python Spark (PySpark) ライブラリと Scala ライブラリの両方のソースコードを SageMaker AI Spark GitHubリポジトリからダウンロードできます。

SageMaker AI Spark ライブラリのインストール手順については、以下のオプションを使用するか、SageMaker AI PySparkにアクセスしてください。

  • pip を使用したインストール:

    pip install sagemaker_pyspark
  • ソースからインストールします。

    git clone git@github.com:aws/sagemaker-spark.git cd sagemaker-pyspark-sdk python setup.py install
  • Sparkmagic (PySpark) または Sparkmagic (PySpark3) カーネルのいずれかを使用してノートブックインスタンスに新しいノートブックを作成し、リモート Amazon EMRクラスターに接続することもできます。

    注記

    Amazon EMRクラスターは、 AmazonSageMakerFullAccessポリシーがアタッチされた IAMロールで設定する必要があります。EMR クラスターのロールの設定については、「Amazon 管理ガイド」の「サービスに対する AWS Amazon EMR アクセス許可のIAMロールの設定」を参照してください。 EMR

PySpark の例

SageMaker AI の使用例については PySpark、以下を参照してください。

ノートブックをノートブックインスタンスで実行する場合は、「サンプルノートブックにアクセスする」を参照してください。Studio でノートブックを実行する場合は、「Amazon SageMaker Studio Classic ノートブックを作成または開く」を参照してください。

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