Скачать с ютуб видео Запустите AWS Glue 5.0 локально с помощью Docker, Jupyter и Spark.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Запустите AWS Glue 5.0 локально с помощью Docker, Jupyter и Spark. в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Запустите AWS Glue 5.0 локально с помощью Docker, Jupyter и Spark. или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Запустите AWS Glue 5.0 локально с помощью Docker, Jupyter и Spark. в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Запустите AWS Glue 5.0 локально с помощью Docker, Jupyter и Spark.

🚀 Разрабатывайте и тестируйте AWS Glue 5.0 локально — простой способ. Устали отправлять каждое небольшое изменение в AWS только для тестирования задания Glue? Я создал простую локальную настройку для AWS Glue 5.0 с использованием Docker, которая позволяет: ✅ Запускать AWS Glue 5.0 локально в контейнере Docker ✅ Подключаться к Jupyter Notebook для интерактивной разработки ✅ Запрашивать таблицы S3 (Iceberg) с помощью REST-каталога Glue Iceberg ✅ Использовать оболочку pyspark для быстрых экспериментов ✅ Запускать задания, аналогичные производственным, с помощью spark-submit ✅ Ускорять итерации благодаря локальной разработке и тестированию Это делает разработку Glue похожей на обычную разработку Spark — но с библиотеками Glue 5.0. 📦 Репозиторий GitHub: https://github.com/soumilshah1995/aws... 📘 Ссылка (официальный блог AWS): https://aws.amazon.com/blogs/big-data... Если вы работаете со Spark, Glue, Iceberg или S3 Tables, эта настройка может сэкономить вам часы. #AWSGlue #Glue50 #ApacheSpark #Iceberg #S3Tables #DataEngineering #Docker #BigData #LocalDevelopment

Comments