Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

# Stockage d'un script utilisateur et d'un environnement virtuel dans S3
<a name="store-artifacts-in-s3"></a>

La procédure suivante explique comment stocker un script utilisateur et un environnement virtuel facultatif dans Amazon S3. Effectuez cette étape avant de créer un modèle d' PySpark analyse. 

**Important**  
Ne modifiez ni ne supprimez d'artefacts (scripts utilisateur ou environnements virtuels) après avoir créé un modèle d'analyse.  
Cela permettra de :  
Faire échouer toutes les futures tâches d'analyse utilisant ce modèle.
Exiger la création d'un nouveau modèle d'analyse avec de nouveaux artefacts.
Pas d'incidence sur les tâches d'analyse effectuées précédemment

**Conditions préalables**
+ Et Compte AWS avec les autorisations appropriées
+ Un fichier de script utilisateur (tel que`my_analysis.py`)
+ (Facultatif, s'il existe) Un package d'environnement virtuel (`.tar.gz`fichier) 
+ Accès pour créer ou modifier des rôles IAM

------
#### [ Console ]

**Pour stocker un script utilisateur et un environnement virtuel dans S3 à l'aide de la console :**

1. Connectez-vous à la console Amazon S3 AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/).

1. Créez un nouveau compartiment S3 ou utilisez-en un existant.

1. Activez la gestion des versions pour le compartiment.

   1. Sélectionnez votre compartiment.

   1. Choisissez **Propriétés**.

   1. Dans la section **Gestion des versions des** compartiments, choisissez **Modifier**.

   1. Sélectionnez **Activer** et enregistrez les modifications.

1. Téléchargez vos artefacts et activez le hachage SHA-256. 

   1. Accédez à votre compartiment.

   1. Choisissez **Charger**.

   1. Choisissez **Ajouter des fichiers** et ajoutez votre fichier de script utilisateur.

   1. (Facultatif, s'il en existe un) Ajoutez votre **fichier .tar.gz**.

   1. Développez **les propriétés**.

   1. Sous **Checksums**, pour la **fonction Checksum, sélectionnez**. **SHA256**

   1. Choisissez **Charger**.

1. Vous êtes maintenant prêt à créer un modèle d' PySpark analyse.

------
#### [ CLI ]

**Pour stocker le script utilisateur et l'environnement virtuel dans S3 à l'aide de AWS CLI :**

1. Exécutez la commande suivante :

   ```
   aws s3 cp --checksum-algorithm sha256 pyspark_venv.tar.gz s3://ARTIFACT-BUCKET/EXAMPLE-PREFIX/
   ```

1. Vous êtes maintenant prêt à créer un modèle d' PySpark analyse.

------

**Note**  
Si vous devez mettre à jour le script ou l'environnement virtuel :   
Téléchargez la nouvelle version en tant qu'objet distinct.
Créez un nouveau modèle d'analyse à l'aide des nouveaux artefacts.
Dépréciez l'ancien modèle.
Conservez les artefacts d'origine dans S3 si l'ancien modèle est toujours nécessaire.