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。 # AWS Glue インタラクティブセッションを使用したデータ準備 [AWS Glue インタラクティブセッション](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/interactive-sessions-overview.html)は、データレイクやデータパイプラインに保存するデータを収集、変換、クリーンアップ、準備するために使用できるサーバーレスサービスです。 AWS Glue インタラクティブセッションは、オンデマンドのサーバーレス Apache Spark ランタイム環境を提供するため、複雑なコンピューティングクラスターインフラストラクチャをプロビジョンして管理する必要なく、専用のデータ処理ユニット (DPU) 上で数秒で初期化できます。初期化後、Studio ノートブックまたは Studio Classic ノートブックで、 AWS Glue データカタログの参照、大規模なクエリの実行 AWS Lake Formation、 によって管理されるデータへのアクセス、Spark を使用したデータのインタラクティブな分析と準備を行うことができます。その後、準備したデータを使用して、SageMaker Studio または Studio Classic 内の専用の ML ツールを使用してモデルをトレーニング、調整、デプロイできます。設定可能性と柔軟性を中程度に制御するサーバーレス Spark サービスが必要な場合は、データ準備ワークロードの AWS Glue インタラクティブセッションを検討する必要があります。 Studio または Studio Classic で JupyterLab ノートブックを起動することで、 AWS Glue インタラクティブセッションを開始できます。ノートブックを開始する際は、組み込みの `Glue PySpark and Ray` カーネルまたは `Glue Spark` カーネルを選択します。これにより、インタラクティブなサーバーレス Spark セッションが自動的に開始されます。コンピューティングクラスターやインフラストラクチャをプロビジョンしたり管理したりする必要はありません。初期化後、Studio ノートブックまたは Studio Classic ノートブック内からデータを探索して操作できます。 Studio または Studio Classic で AWS Glue インタラクティブセッションを開始する前に、適切なロールとポリシーを設定する必要があります。さらに、ストレージである Amazon S3 バケットなどの追加のリソースへのアクセスを提供する必要がある場合があります。必要な IAM ポリシーの設定の詳細については、「[Studio または Studio Classic の AWS Glue インタラクティブセッションのアクセス許可](getting-started-glue-sm.md#glue-sm-iam)」を参照してください。 Studio と Studio Classic は AWS Glue インタラクティブセッションのデフォルト設定を提供しますが、Jupyter マジックコマンドの完全な AWS Glueカタログを使用して環境をさらにカスタマイズできます。 AWS Glue インタラクティブセッションで使用できるデフォルトおよび追加の Jupyter マジックの詳細については、「」を参照してください[Studio または Studio Classic で AWS Glue インタラクティブセッションを設定する](getting-started-glue-sm.md#glue-sm-magics)。 + Studio Classic ユーザーが AWS Glue インタラクティブセッションを開始する場合、次のイメージとカーネルから選択できます。 + イメージ: `SparkAnalytics 1.0`、`SparkAnalytics 2.0` + カーネル: `Glue Python [PySpark and Ray]` と `Glue Spark` + Studio を使用する場合は、デフォルトの [SageMaker Distribution イメージ](https://github.com/aws/sagemaker-distribution)を使用して、`Glue Python [PySpark and Ray]` カーネルまたは `Glue Spark` カーネルを選択します。