使用することが推奨されています。instance(Spark)でアクセスする方法について説明します。以下の順序で説明します。Sparkによる処理」です。この記事は7、8をまず準備し、6を作成しアップロードし、4のアクセス情報と共に1にRESTAPIでPython実行ファイルの登録を行い、その結果1が6のコードによって23を操作し処理します。出力は9で確認します。caseに書かれている内容を環境に合わせる部分を加え追加して説明しているものです。fileを動作させる方法について説明します。LogDNA」で見るためのログの設定方法、およびその見方などは説明していません。fileにはIngestサンプルがあるので、そこで使用するデータファイルをダウンロードし、COSにアップロードしておきます。Recordsをダウンロードします。zipcodes.csvのダウンロードhttps://raw.githubusercontent.com/spark-examples/spark-scala-examples/3ea16e4c6c1614609c2bd7ebdffcee01c0fe6017/src/main/resources/zipcodes.csvよりダウンロードします。COSへのへのアップロードIngest用ソースを置くオブジェクトストレージのバケット(図1の5)に、1-1でダウンロードしたファイルを、/nyc-taxi/というフォルダーにアップロードします。Ingest用ソースを置くオブジェクトストレージのバケット(図1の5)に、1-2でダウンロードしたファイルを、アップロードします。操作する実行ファイルのサンプルで、pythonで書かれています。>に囲まれたオブジェクトストレージ情報のみ入れればいいのかと思うのですが、実際には自分の環境に合わせて他も変更する必要があります。以下に変更すべき部分を変数化したファイルを作成しましたので、これをダウンロードし、自分の環境の値をセットしてください。https://github.com/kyokonishito/watsonx_spark/blob/main/lakehouse-spark-sample.pyコード上部に変数部分をまとめましたので、以下の値をセットしてください。"xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"あとはサンプルはmainの部分で実行単位の関数でまとまっていますので、実行したい部分のみ生かして、実行したくない部分はコメントアウトすると確認しやすいです。オリジナルは最後に作成したテーブルを削除しているのですが、削除してしまうと何をやったのか結果がよくわからないので、コメントアウトして実行しないようにしています。ここは必要に応じて復活させください。以下簡単な関数の説明です。修正が完了したらファイルを保存します。これが図1の6のファイルです。SparkはCOSからファイルを読んで実行します。Spark実行ソースを置くオブジェクトストレージのバケット(図1の4)に、2で作成した実行pythonファイル(図1の6)をCOSにアップロードします。APIを呼び出し、python実行ファイルをSparkにSubmitします。RESTAPI呼び出しの際にのIAMトークン取得のためにAPIKEYが必要です。ない場合は以下を参考に作成してください。APIKEYの作成(取得)方法なお、下記4-1と4-2はpythoncのnotebookを作成してありますので、以下のnotebookを使用して必要事項をセットし、実行することでも実行できます。IDをコピーして取得しておいてください。自分のAPIKEYに置き換えて、実行してください。"apikey=<your-api-key>"以下のように出力されますので、"access_token"の値をコピーしておいてください。これは以下のnotebookを使用して必要事項をセットし、実行することでも実行できます。>で囲まれた部分を、自分の環境の値に変更して、実行してください。これは以下のnotebookを使用して必要事項をセットし、実行することでも実行できます。https://github.com/kyokonishito/watsonx_spark/blob/main/submit_spark_app.ipynb"state":"accepted"が表示されればOKです。Engineの詳細を表示します。「アプリケーション」タブの「状態」に実行状態が表示されます。失敗は何かしらのエラーで異常終了したことを示しています。正常終了後、watsonx.dataのGUIでテーブルができているか等確認してみてください。以下を参照して設定、参照をお願いします。