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JupyterHub
Jupyter Notebook
Sparkmagic è una libreria di kernel che consente ai notebook Jupyter di interagire con Apache Spark
Il diagramma seguente illustra i componenti di JupyterHub Amazon EMR con i metodi di autenticazione corrispondenti per gli utenti di notebook e l'amministratore. Per ulteriori informazioni, consulta Aggiunta di utenti e amministratori Jupyter Notebook.

La tabella seguente elenca la versione JupyterHub inclusa nell'ultima release della serie Amazon EMR 7.x, insieme ai componenti con cui viene installato Amazon EMR. JupyterHub
Etichetta di rilascio di Amazon EMR | JupyterHub versione | Componenti installati con JupyterHub |
---|---|---|
emr-7.6.0 |
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 |
La tabella seguente elenca la versione JupyterHub inclusa nell'ultima release della serie Amazon EMR 6.x, insieme ai componenti con cui viene installato Amazon EMR. JupyterHub
Etichetta di rilascio di Amazon EMR | JupyterHub versione | Componenti installati 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 |
La tabella seguente elenca la versione JupyterHub inclusa nell'ultima release della serie Amazon EMR 5.x, insieme ai componenti con cui viene installato Amazon EMR. JupyterHub
Etichetta di rilascio di Amazon EMR | JupyterHub versione | Componenti installati 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 |
Il kernel Python 3 incluso in JupyterHub Amazon EMR è 3.6.4.
Le librerie installate all'interno del jupyterhub
contenitore possono variare tra le versioni di rilascio di Amazon EMR e le versioni di Amazon EC2 AMI.
Per elencare le librerie installate utilizzando conda
Eseguire il seguente comando sulla riga di comando del nodo master:
sudo docker exec jupyterhub bash -c "conda list"
Per elencare le librerie installate utilizzando pip
Eseguire il seguente comando sulla riga di comando del nodo master:
sudo docker exec jupyterhub bash -c "pip freeze"
Argomenti
- Crea un cluster con JupyterHub
- Considerazioni JupyterHub sull'utilizzo su Amazon EMR
- Configurazione JupyterHub
- Configurazione della persistenza per i notebook in Amazon S3
- Connessione al nodo master e ai server notebook
- JupyterHub configurazione e amministrazione
- Aggiunta di utenti e amministratori Jupyter Notebook
- Installazione di kernel e librerie aggiuntive
- JupyterHub cronologia delle versioni