# 자습서: 개발 엔드포인트와 SageMaker AI 노트북 함께 사용
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 AWS Glue에서는 개발 엔드포인트를 생성하고 SageMaker AI 노트북을 생성하여 ETL과 기계 학습 스크립트 개발에 도움을 얻을 수 있습니다. SageMaker AI 노트북은 Jupyter Notebook 애플리케이션을 실행하는 완전 관리형 기계 학습 컴퓨팅 인스턴스입니다.

1. AWS Glue 콘솔에서 **Dev endpoints(개발 엔드포인트)**를 선택하여 개발 엔드포인트 목록을 탐색합니다.

1. 사용할 개발 엔드포인트의 이름 옆에 있는 확인란을 선택하고 **작업** 메뉴에서 **SageMaker 노트북 생성**을 선택합니다.

1. 다음과 같이 **노트북 생성 및 구성** 페이지를 작성합니다.

   1. 노트북 이름을 입력합니다.

   1. **개발 엔드포인트에 연결**에서 개발 엔드포인트를 확인합니다.

   1. AWS Identity and Access Management(IAM) 역할을 생성하거나 선택합니다.

      역할을 생성하는 것이 좋습니다. 기존 역할을 사용하는 경우 필요한 권한이 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 [6단계: SageMaker AI 노트북용 IAM 정책 생성](create-sagemaker-notebook-policy.md) 섹션을 참조하세요.

   1. (선택 사항) VPC, 서브넷 및 하나 이상의 보안 그룹을 선택합니다.

   1. (선택 사항) AWS Key Management Service 암호화 키를 선택합니다.

   1. (선택 사항) 노트북 인스턴스에 대한 태그를 추가합니다.

1. **노트북 생성**을 선택합니다. **노트북** 페이지의 오른쪽 상단에 있는 새로 고침 아이콘을 선택하고 **상태**가 `Ready`로 표시될 때까지 계속합니다.

1. 새 노트북 이름 옆의 확인란을 선택한 다음 **노트북 열기**를 선택합니다.

1. 새 노트북 생성: **jupyter** 페이지에서 **신규**를 선택한 다음 **Sparkmagic (PySpark)**을 선택합니다.

   이제 화면이 다음과 같이 보여야 합니다.  
![jupyter 페이지에는 메뉴 모음, 도구 모음 및 문을 입력할 수 있는 넓은 텍스트 필드가 있습니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/glue/latest/dg/images/sagemaker-notebook.png)

1. (선택 사항) 페이지 상단에서 **Untitled**를 선택하고 노트북에 이름을 지정합니다.

1. Spark 애플리케이션을 시작하려면 노트북에 다음 명령을 입력한 다음 도구 모음에서 **실행**을 선택합니다.

   ```
   spark
   ```

   잠시 후 다음과 같은 응답이 표시됩니다.  
![시스템 응답은 Spark 애플리케이션 상태를 표시하고 '스파크'로 사용할 수 SparkSession 메시지를 출력합니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/glue/latest/dg/images/spark-command-response.png)

1. 동적 프레임을 생성하고 쿼리를 실행합니다. 복사, 붙여넣기 및 `persons_json` 테이블의 개수 및 스키마를 출력하는 다음 코드를 실행합니다.

   ```
   import sys
   from pyspark.context import SparkContext
   from awsglue.context import GlueContext
   from awsglue.transforms import *
   glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
   persons_DyF = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database="legislators", table_name="persons_json")
   print ("Count:  ", persons_DyF.count())
   persons_DyF.printSchema()
   ```