Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Voraussetzungen
Bevor Sie beginnen, richten Sie die folgenden Elemente ein:
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Ein AWS Konto — Wenn Sie noch keins haben, beginnen Sie mitEin neues einrichten AWS Konto.
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Ein AWS Identity and Access Management(IAM-) Benutzer mit Zugriff auf die erforderlichen Berechtigungen für DataBrew — Weitere Informationen finden Sie unterBenutzer oder Gruppen mit DataBrew Berechtigungen hinzufügen.
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Eine IAM-Rolle zur Verwendung im DataBrew Betrieb — Sie können die Standardrolle verwenden, sofern sie konfiguriert
AwsGlueDataBrewDataAccessRoleist. Informationen zum Einrichten zusätzlicher IAM-Rollen finden Sie unter. Hinzufügen einer IAM-Rolle mit Datenressourcenberechtigungen -
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JupyterLab Installation
— Wir empfehlen die Verwendung von pip install jupyterlab.
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Eine Node.js Installation (Version 12.0 oder höher).
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Eine AWS Command Line Interface(AWS CLI) Installation — Weitere Informationen finden Sie unterEinrichtung der AWS CLI.
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Eine AWS Jupyter-Proxyinstallation (
pip install aws-jupyter-proxy) — Diese Erweiterung wird mit einem AWS Service-Endpunkt verwendet, um Ihre Anmeldeinformationen sicher weiterzuleiten.AWSWeitere Informationen finden Sie unter aws-jupyter-proxy on.GitHub
Um zu überprüfen, ob Sie die erforderlichen Komponenten installiert haben, können Sie in der Befehlszeile einen Test ausführen, der dem folgenden ähnelt, wie im folgenden Beispiel gezeigt.
echo " AWS CLI:" which aws aws --version aws configure list aws sts get-caller-identity echo " Python (current environment):" which python python --version echo " Node.JS:" which node node --version echo " Jupyter:" where jupyter jupyter --version jupyter serverextension list pip3 freeze | grep jupyter
Die Ausgabe sollte etwa wie folgt aussehen. Die Verzeichnisse variieren je nach Betriebssystem und Konfiguration.
AWS CLI: /usr/local/bin/aws aws-cli/2.1.2 Python/3.7.4 Darwin/19.6.0 exe/x86_64 Name Value Type Location ---- ----- ---- -------- profile <not set> None None access_key ****************VXW4 shared-credentials-file secret_key ****************MRJN shared-credentials-file region us-east-1 config-file ~/.aws/config { "UserId": "", "Account": "111122223333", "Arn": "arn:aws:iam::111122223333:user/user2" } Python (current environment): /usr/local/opt/python /libexec/bin/python Python 3.8.5 Node.JS: /usr/local/bin/node v15.0.1 Jupyter: /usr/local/bin/jupyter jupyter core : 4.6.3 jupyter-notebook : 6.0.3 qtconsole : 4.7.5 ipython : 7.16.1 ipykernel : 5.3.2 jupyter client : 6.1.6 jupyter lab : 2.2.9 nbconvert : 5.6.1 ipywidgets : 7.5.1 nbformat : 5.0.7 traitlets : 4.3.3 config dir: /usr/local/etc/jupyter aws_jupyter_proxy enabled - Validating... aws_jupyter_proxy OK jupyterlab enabled - Validating... jupyterlab 2.2.9 OK aws-jupyter-proxy==0.1.0 jupyter-client==6.1.7 jupyter-core==4.7.0 jupyterlab==2.2.9 jupyterlab-pygments==0.1.2 jupyterlab-server==1.2.0
