正在配置 JupyterHub

您可以通过连接到集群主节点EMR并编辑配置文件来自定义 Amaz JupyterHub on 和个人用户笔记本的配置。在更改值之后，重启 jupyterhub 容器。

修改以下文件中的属性以配置 JupyterHub 和各个 Jupyter 笔记本：

• jupyterhub_config.py – 默认情况下，此文件保存在主节点上的 /etc/jupyter/conf/ 目录中。有关更多信息，请参阅 JupyterHub 文档中的配置基础知识。

• jupyter_notebook_config.py – 默认情况下，该文件保存在 /etc/jupyter/ 目录中，并作为默认值复制到 jupyterhub 容器中。有关更多信息，请参阅 Jupyter notebook 文档中的配置文件和命令行选项。

您也可以使用 jupyter-sparkmagic-conf 配置分类自定义 Sparkmagic，这会更新 Sparkmagic 的 config.json 文件中的值。有关可用设置的更多信息，请参阅上的 e xample_c onfig.json。 GitHub有关在 Amazon 中对应用程序使用配置分类的更多信息EMR，请参阅配置应用程序。

以下示例使用启动集群 AWS CLI，引用 Sparkmagic 配置分类设置MyJupyterConfig.json的文件。

注意

为了便于读取，包含 Linux 行继续符 (\)。它们可以通过 Linux 命令删除或使用。对于 Windows，请将它们删除或替换为脱字号（^）。

aws emr create-cluster --use-default-roles --release-label emr-5.14.0 \
--applications Name=Jupyter --instance-type m4.xlarge --instance-count 3 \
--ec2-attributes KeyName=MyKey,SubnetId=subnet-1234a5b6 --configurations file://MyJupyterConfig.json

MyJupyterConfig.json 的示例内容如下所示：

[
    {
    "Classification":"jupyter-sparkmagic-conf",
    "Properties": {
      "kernel_python_credentials" : "{\"username\":\"diego\",\"base64_password\":\"mypass\",\"url\":\"http:\/\/localhost:8998\",\"auth\":\"None\"}"
      }
    }
]

注意

在 Amazon 5.21.0 及更高EMR版本中，您可以覆盖集群配置，并为正在运行的集群中的每个实例组指定其他配置分类。为此，您可以使用 Amazon EMR 控制台、 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 或 AWS SDK。有关更多信息，请参阅为运行的集群中的实例组提供配置。