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# SageMaker AI Spark for Python (PySpark) を使用するためのリソースの例
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Amazon SageMaker AI 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](https://github.com/aws/sagemaker-spark/tree/master/sagemaker-pyspark-sdk)) を提供しています。このトピックでは、PySpark の使用を開始するために役立つ例を提供しています。SageMaker AI Apache Spark ライブラリの詳細については、「[Amazon SageMaker AI での Apache Spark](apache-spark.md)」を参照してください。

**PySpark をダウンロードする**

Python Spark (PySpark) と Scala ライブラリのソースコードはともに、[SageMaker AI Spark](https://github.com/aws/sagemaker-spark) GitHub リポジトリからダウンロードできます。

SageMaker AI Spark ライブラリをインストールする手順については、以下のオプションを使用するか、「[SageMaker AI PySpark](https://github.com/aws/sagemaker-spark/tree/master/sagemaker-pyspark-sdk)」を参照してください。
+ 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)` カーネルを使用するノートブックインスタンスで新しいノートブックを作成し、リモートの 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 ロールを使用して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 EMR 管理ガイドの「[AWS サービスに Amazon EMR の許可の IAM ロールを設定する](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-iam-roles.html)」を参照してください。

**PySpark の例**

SageMaker AI PySpark の使用例については、以下を参照してください。
+ ドキュメントの読み取りで [ Amazon SageMaker AI で Apache Spark を使用する](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-spark/index.html)
+ [SageMaker AI Spark](https://github.com/aws/sagemaker-spark) GitHub リポジトリ