Execute um trabalho de processamento com o Apache Spark

O Apache Spark é um mecanismo de análise unificado para processamento de dados em grande escala. SageMakerA Amazon fornece imagens pré-criadas do Docker que incluem o Apache Spark e outras dependências necessárias para executar trabalhos distribuídos de processamento de dados. Veja a seguir um exemplo de como executar um trabalho de SageMaker processamento da Amazon usando o Apache Spark.

Com o Amazon SageMaker Python SDK, você pode aplicar facilmente transformações de dados e extrair recursos (engenharia de recursos) usando a estrutura Spark. Para obter informações sobre como usar o SageMaker Python SDK para executar trabalhos de processamento do Spark, consulte Processamento de dados com o Spark no Amazon Python. SageMaker SDK

Um repositório de código que contém o código-fonte e os Dockerfiles das imagens do Spark está disponível em. GitHub

Você pode usar a sagemaker.spark.PySparkProcessor ou a classe sagemaker.spark.SparkJarProcessor para executar seu aplicativo Spark dentro de um trabalho de processamento. Observe que você pode MaxRuntimeInSeconds definir um limite máximo de tempo de execução de 5 dias. Com relação ao runtime e ao número de instâncias usadas, cargas de trabalho simples do Spark apresentam uma relação quase linear entre o número de instâncias e o tempo até a conclusão.

O exemplo de código a seguir mostra como executar um trabalho de processamento que invoca seu PySpark script. preprocess.py

from sagemaker.spark.processing import PySparkProcessor

spark_processor = PySparkProcessor(
    base_job_name="spark-preprocessor",
    framework_version="2.4",
    role=role,
    instance_count=2,
    instance_type="ml.m5.xlarge",
    max_runtime_in_seconds=1200,
)

spark_processor.run(
    submit_app="preprocess.py",
    arguments=['s3_input_bucket', bucket,
               's3_input_key_prefix', input_prefix,
               's3_output_bucket', bucket,
               's3_output_key_prefix', output_prefix]
)

Para uma análise mais aprofundada, consulte o caderno de exemplo de Processamento de Dados Distribuído com Apache Spark e SageMaker Processing.

Se você não estiver usando o Amazon SageMaker Python SDK e uma de suas classes Processor para recuperar as imagens pré-criadas, você mesmo poderá recuperá-las. As imagens SageMaker pré-criadas do Docker são armazenadas no Amazon Elastic Container Registry (AmazonECR). Para obter uma lista completa das imagens do Docker pré-criadas disponíveis, consulte o documento de imagens disponíveis.

Para saber mais sobre como usar o SageMaker Python SDK com contêineres de processamento, consulte Amazon SageMaker Python. SDK