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# Memorizzazione di uno script utente e di un ambiente virtuale in S3
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La procedura seguente spiega come archiviare uno script utente e un ambiente virtuale opzionale in Amazon S3. Completa questo passaggio prima di creare un modello di PySpark analisi. 

**Importante**  
Non modificate o rimuovete artefatti (script utente o ambienti virtuali) dopo aver creato un modello di analisi.  
In questo modo sarà possibile:  
Fai fallire tutti i lavori di analisi futuri che utilizzano questo modello.
Richiede la creazione di un nuovo modello di analisi con nuovi artefatti.
Non influisce sui lavori di analisi completati in precedenza

**Prerequisiti**
+ E Account AWS con le autorizzazioni appropriate
+ Un file di script utente (ad esempio`my_analysis.py`)
+ (Facoltativo, se ne esiste uno) Un pacchetto di ambiente virtuale (`.tar.gz`file) 
+ Accesso per creare o modificare ruoli IAM

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#### [ Console ]

**Per archiviare uno script utente e un ambiente virtuale in S3 utilizzando la console:**

1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la console Amazon S3 all'indirizzo. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)

1. Crea un nuovo bucket S3 o usane uno esistente.

1. Abilita il controllo delle versioni per il bucket.

   1. Seleziona il tuo bucket.

   1. Scegli **Properties (Proprietà)**.

   1. **Nella sezione **Bucket Versioning**, scegli Modifica.**

   1. Seleziona **Abilita** e salva le modifiche.

1. Carica i tuoi artefatti e abilita l'hash SHA-256. 

   1. Vai al tuo bucket.

   1. Scegli **Carica**.

   1. Scegli **Aggiungi file** e aggiungi il tuo file di script utente.

   1. (Facoltativo, se ne esiste uno) Aggiungi il tuo **file.tar.gz.**

   1. **Espandi Proprietà.**

   1. In **Checksums**, per la **funzione Checksum**, selezionare. **SHA256**

   1. Scegli **Carica**.

1. Ora sei pronto per creare un PySpark modello di analisi.

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#### [ CLI ]

**Per archiviare lo script utente e l'ambiente virtuale in S3 utilizzando: AWS CLI**

1. Esegui il comando seguente:

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

1. Ora sei pronto per creare un modello di PySpark analisi.

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**Nota**  
Se è necessario aggiornare lo script o l'ambiente virtuale:   
Carica la nuova versione come oggetto separato.
Crea un nuovo modello di analisi utilizzando i nuovi artefatti.
Deprecate il vecchio modello.
Conserva gli artefatti originali in S3 se il vecchio modello potrebbe essere ancora necessario.