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JupyterHub
Cuaderno de Jupyter
Sparkmagic es una biblioteca de núcleos que permite a los portátiles Jupyter interactuar con Apache Spark que se ejecuta
El siguiente diagrama muestra los componentes de JupyterHub Amazon EMR con los métodos de autenticación correspondientes para los usuarios de portátiles y el administrador. Para obtener más información, consulte Agregar usuarios y administradores de Cuadernos de Jupyter.
![JupyterHub architecture on EMR showing user authentication and component interactions.](images/jupyter-arch.png)
En la siguiente tabla se muestra la versión JupyterHub incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 7.x, junto con los componentes con los que Amazon realiza la EMR instalación. JupyterHub
Para ver la versión de los componentes instalados JupyterHub en esta versión, consulte Versiones de componentes de la versión 7.2.0.
JupyterHub información sobre la versión de emr-7.2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Etiqueta de EMR lanzamiento de Amazon | JupyterHub Versión | Componentes instalados con 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 |
En la siguiente tabla se muestra la versión JupyterHub incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 6.x, junto con los componentes con los que Amazon realiza la EMR instalación. JupyterHub
Para ver la versión de los componentes instalados JupyterHub en esta versión, consulte Versiones de componentes de la versión 6.15.0.
JupyterHub información sobre la versión de emr-6.15.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Etiqueta de EMR lanzamiento de Amazon | JupyterHub Versión | Componentes instalados con 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 |
En la siguiente tabla se muestra la versión JupyterHub incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 5.x, junto con los componentes con los que Amazon realiza la EMR instalación. JupyterHub
Para ver la versión de los componentes instalados JupyterHub en esta versión, consulte Versiones de componentes de la versión 5.36.2.
JupyterHub información sobre la versión de emr-5.36.2 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Etiqueta de EMR lanzamiento de Amazon | JupyterHub Versión | Componentes instalados con 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 |
El núcleo de Python 3 incluido JupyterHub en Amazon EMR es el 3.6.4.
Las bibliotecas instaladas en el jupyterhub
contenedor pueden variar entre las versiones de EMR lanzamiento de Amazon y las EC2 AMI versiones de Amazon.
Para enumerar las bibliotecas instaladas utilizando conda
Ejecute el siguiente comando en la línea de comandos del nodo principal:
sudo docker exec jupyterhub bash -c "conda list"
Para enumerar las bibliotecas instaladas utilizando pip
Ejecute el siguiente comando en la línea de comandos del nodo principal:
sudo docker exec jupyterhub bash -c "pip freeze"
Temas
- Cree un clúster con JupyterHub
- Consideraciones a la hora de usarlo JupyterHub en Amazon EMR
- Configurando JupyterHub
- Configuración de la persistencia de los cuadernos en Amazon S3
- Conexión al nodo maestro y a los servidores de blocs de notas
- JupyterHub configuración y administración
- Agregar usuarios y administradores de Cuadernos de Jupyter
- Instalación de kernels y bibliotecas adicionales
- JupyterHub historial de versiones