使用 Apache Spark 執行處理任務

Apache Spark 是用於大規模資料處理的統一分析引擎。Amazon SageMaker AI 提供預先建置的 Docker 映像，其中包含 Apache Spark 和其他執行分散式資料處理任務所需的相依性。以下提供如何使用 Apache Spark 執行 Amazon SageMaker 處理任務的範例。

使用 Amazon SageMaker Python SDK，您就可以使用 Spark 架構輕鬆套用資料轉換並擷取特徵 (特徵工程)。如需使用 SageMaker Python SDK 執行 Spark 處理任務的資訊，請參閱 Amazon SageMaker Python SDK 中的使用 Spark 進行資料處理。

GitHub 上有可用的程式碼儲存庫，其中包含 Spark 映像之原始程式碼和 Dockerfile。

您可以使用 sagemaker.spark.PySparkProcessor 或 sagemaker.spark.SparkJarProcessor 類別來執行處理任務內的 Spark 應用程式。請注意，您可以將 MaxRuntimeInSeconds 的執行期上限設定為 5 天。在執行時間和所使用的執行個體數量方面，簡單的 Spark 工作負載可查看執行個體數量與完成時間之間的接近線性關係。

以下程式碼範例示範如何執行可調用 PySpark 指令碼 preprocess.py 的處理任務。

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]
)

如需深入探討，請參閱使用 Apache Spark 和 SageMaker Processing 進行分散式資料處理的範例筆記本。

如果您未使用 Amazon SageMaker AI Python SDK 及其其中一個處理器類別來擷取預先建置的影像，則可以自行擷取這些影像。SageMaker 預先建置的 Docker 映像存放在 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 中。如需預先建置之可用 Docker 映像的完整清單，請參閱可用映像文件。

若要進一步了解如何搭配處理容器使用 SageMaker Python SDK，請參閱 Amazon SageMaker AI Python SDK。