Konfigurieren von Persistenz für Notebooks in Amazon S3

Sie können einen JupyterHub-Cluster in Amazon EMR so konfigurieren, dass von einem Benutzer gespeicherte Notebooks in Amazon S3 gespeichert bleiben, außerhalb des flüchtigen Speichers in Cluster-EC2-Instances.

Sie geben die S3-Persistenz mithilfe der jupyter-s3-conf-Konfigurationsklassifizierung an, wenn Sie einen Cluster erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren von Anwendungen.

Zusätzlich zur Aktivierung der S3-Persistenz mithilfe der Eigenschaft s3.persistence.enabled geben Sie einen Bucket in Amazon S3 an, in dem Notebooks mithilfe der Eigenschaft s3.persistence.bucket gespeichert werden. Notebooks für jeden Benutzer werden in einem jupyter/jupyterhub-user-name-Ordner im angegebenen Bucket gespeichert. Der Bucket muss bereits in Amazon S3 vorhanden sein und die Rolle für das EC2-Instance-Profil, die Sie bei der Erstellung des Clusters angeben, muss über Berechtigungen für den Bucket verfügen (standardmäßig ist die Rolle EMR_EC2_DefaultRole). Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren von IAM-Rollen für Amazon EMR-Berechtigungen für AWS-Services.

Wenn Sie einen neuen Cluster mit denselben Konfigurationsklassifizierungseigenschaften verwenden, können Benutzer Notebooks mit den Inhalten des Speicherorts öffnen.

Im folgenden Beispiel wird S3-Persistenz aktiviert. Von Benutzern gespeicherte Notebooks werden im Ordner s3://MyJupyterBackups/jupyter/jupyterhub-user-name der einzelnen Benutzer gespeichert. Dabei ist jupyterhub-user-name ein Benutzername wie beispielsweise diego.

[
    {
        "Classification": "jupyter-s3-conf",
        "Properties": {
            "s3.persistence.enabled": "true",
            "s3.persistence.bucket": "MyJupyterBackups"
        }
    }
]