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JupyterHub
Jupyter Notebook
Sparkmagic ist eine Kernelbibliothek, die es Jupyter-Notebooks ermöglicht, mit Apache Spark
Das folgende Diagramm zeigt die Komponenten von JupyterHub on Amazon EMR mit den entsprechenden Authentifizierungsmethoden für Notebook-Benutzer und den Administrator. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Jupyter-Notebook-Benutzern und Administratoren.
![JupyterHub architecture on EMR showing user authentication and component interactions.](images/jupyter-arch.png)
In der folgenden Tabelle sind die Version von JupyterHub aufgeführt, die in der neuesten Version der Amazon EMR 7.x-Serie enthalten ist, sowie die Komponenten, mit denen Amazon EMR installiert. JupyterHub
Informationen zur Version der Komponenten, mit denen JupyterHub in dieser Version installiert wurde, finden Sie unter Komponentenversionen von Version 7.2.0.
JupyterHub Versionsinformationen für emr-7.2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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EMRAmazon-Freigabeetikett | JupyterHub Ausführung | Komponenten, die mit installiert wurden JupyterHub | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
emr-7.2.0 |
JupyterHub 1.5.0 |
emrfs, emr-goodies, emr-ddb, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hudi, hudi-spark, r, spark-client, spark-history-server, spark-on-yarn, spark-yarn-slave, livy-server, jupyterhub |
In der folgenden Tabelle sind die Version von JupyterHub aufgeführt, die in der neuesten Version der Amazon EMR 6.x-Serie enthalten ist, sowie die Komponenten, mit denen Amazon EMR installiert. JupyterHub
Informationen zur Version der Komponenten, mit denen JupyterHub in dieser Version installiert wurde, finden Sie unter Komponentenversionen von Version 6.15.0.
JupyterHub Versionsinformationen für emr-6.15.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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EMRAmazon-Freigabeetikett | JupyterHub Ausführung | Komponenten, die mit installiert wurden JupyterHub | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
emr-6.15.0 |
JupyterHub 1.5.0 |
aws-sagemaker-spark-sdk, emrfs, emr-goodies, emr-ddb, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hudi, hudi-spark, r, spark-client, spark-history-server, spark-on-yarn, spark-yarn-slave, livy-server, jupyterhub |
In der folgenden Tabelle sind die Version von JupyterHub aufgeführt, die in der neuesten Version der Amazon EMR 5.x-Serie enthalten ist, sowie die Komponenten, mit denen Amazon EMR installiert. JupyterHub
Informationen zur Version der Komponenten, mit denen JupyterHub in dieser Version installiert wurde, finden Sie unter Komponentenversionen von Version 5.36.2.
JupyterHub Versionsinformationen für emr-5.36.2 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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EMRAmazon-Freigabeetikett | JupyterHub Ausführung | Komponenten, die mit installiert wurden JupyterHub | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
emr-5.36.2 |
JupyterHub 1.4.1 |
aws-sagemaker-spark-sdk, emrfs, emr-goodies, emr-ddb, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hudi, hudi-spark, r, spark-client, spark-history-server, spark-on-yarn, spark-yarn-slave, livy-server, jupyterhub |
Der Python-3-Kernel, JupyterHub der bei Amazon enthalten ist, EMR ist 3.6.4.
Die im jupyterhub
Container installierten Bibliotheken können zwischen EMR Amazon-Release-Versionen und EC2 AMI Amazon-Versionen variieren.
Installierte Bibliotheken mit conda
auflisten
Führen Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile des Master-Knotens aus:
sudo docker exec jupyterhub bash -c "conda list"
Installierte Bibliotheken mit pip
auflisten
Führen Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile des Master-Knotens aus:
sudo docker exec jupyterhub bash -c "pip freeze"
Themen
- Erstellen Sie einen Cluster mit JupyterHub
- Überlegungen bei der Verwendung JupyterHub bei Amazon EMR
- Konfiguration JupyterHub
- Konfigurieren von Persistenz für Notebooks in Amazon S3
- Eine Verbindung mit dem Hauptknoten und Notebook-Servern herstellen
- JupyterHub Konfiguration und Verwaltung
- Hinzufügen von Jupyter-Notebook-Benutzern und Administratoren
- Installieren von zusätzlicher Kerneln und Bibliotheken
- JupyterHub Versionsverlauf