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# 使用处理作业来处理自定义地理空间工作负载
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借助 [Amazon P SageMaker ](processing-job.md) rocessing，您可以使用简化的托管 SageMaker 人工智能体验，通过专门构建的地理空间容器运行数据处理工作负载。

 Amazon Processin SageMaker g 任务的底层基础设施完全由 SageMaker AI 管理。在处理作业期间，集群资源会在作业持续期间进行预置，并在作业完成后进行清理。

![运行处理作业。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/Processing-1.png)


上图显示了 SageMaker AI 如何启动地理空间处理作业。 SageMaker AI 获取您的地理空间工作负载脚本，从亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) 复制您的地理空间数据，然后提取指定的地理空间容器。处理任务的底层基础设施完全由 SageMaker AI 管理。集群资源在作业持续期间进行预置，并在作业完成后进行清理。处理作业的输出存储在您指定的存储桶中。

**路径命名约束**  
处理作业容器内的本地路径必须以 **/opt/ml/processing/** 开头。

SageMaker geospatial 提供了一个专门构建的容器`081189585635.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-geospatial-v1-0:latest`，可以在运行处理作业时对其进行指定。

**Topics**
+ [概述：使用`ScriptProcessor`和 SageMaker 地理空间容器运行处理作业](geospatial-custom-operations-overview.md)
+ [用于计算`ScriptProcessor`归一化差异植被指数 (NDVI)，使用以下方法 Sentinel-2 卫星数据](geospatial-custom-operations-procedure.md)