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# Risorse per l'utilizzo di SageMaker AI Spark for Python (), esempi PySpark
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Amazon SageMaker AI fornisce una libreria Apache Spark Python ([SageMaker AI PySpark](https://github.com/aws/sagemaker-spark/tree/master/sagemaker-pyspark-sdk)) che puoi usare per integrare le tue applicazioni Apache Spark con l'IA. SageMaker Questo argomento contiene esempi per aiutarti a iniziare. PySpark Per informazioni sulla libreria SageMaker AI Apache Spark, consulta. [SageMaker Apache Spark con Amazon AI](apache-spark.md)

**Scarica PySpark**

Puoi scaricare il codice sorgente per entrambe le librerie Python Spark (PySpark) e Scala dal repository AI Spark. [ SageMaker ](https://github.com/aws/sagemaker-spark) GitHub

Per istruzioni sull'installazione della libreria SageMaker AI Spark, utilizza una delle seguenti opzioni o visita [ SageMaker AI PySpark](https://github.com/aws/sagemaker-spark/tree/master/sagemaker-pyspark-sdk).
+ esegui l’installazione con pip:

  ```
  pip install sagemaker_pyspark
  ```
+ Installa dall’origine:

  ```
  git clone git@github.com:aws/sagemaker-spark.git
  cd sagemaker-pyspark-sdk
  python setup.py install
  ```
+ Puoi anche creare un nuovo notebook in un’istanza del notebook che utilizza il kernel `Sparkmagic (PySpark)` o `Sparkmagic (PySpark3)`, quindi connetterti a un cluster Amazon EMR remoto.
**Nota**  
Il cluster Amazon EMR deve essere configurato con un ruolo IAM con la policy `AmazonSageMakerFullAccess` collegata. Per informazioni sulla configurazione dei ruoli per un cluster EMR, consulta [Configurare ruoli IAM per autorizzazioni EMR a servizi AWS](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-iam-roles.html) nella *Guida alla gestione di Amazon EMR*.

**PySpark esempi **

Per esempi sull'uso dell' SageMaker IA PySpark, vedi:
+ [Utilizzo di Amazon SageMaker AI con Apache Spark ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-spark/index.html) in Read the Docs.
+ [SageMaker Repository AI Spark. ](https://github.com/aws/sagemaker-spark) GitHub