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# Benutzerhandbuch
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Datenwissenschaftler und Dateningenieure von Studio oder Studio Classic aus einen Amazon EMR-Cluster starten, auffinden, eine Verbindung dazu herstellen oder ihn beenden können.
Bevor Benutzer Cluster auflisten oder starten können, müssen Administratoren die erforderlichen Einstellungen in der Studio-Umgebung konfiguriert haben. Informationen darüber, wie Administratoren eine Studio-Umgebung so konfigurieren können, dass sie die selbstständige Bereitstellung und die Auflistung von Amazon EMR-Clustern ermöglicht, finden Sie unter [Admin-Leitfaden](studio-emr-admin-guide.md).
**Topics**
+ [Unterstützte Images und Kernel für die Verbindung zu einem Amazon-EMR-Cluster von Studio oder Studio Classic aus](#studio-notebooks-emr-cluster-connect-kernels)
+ [Bring Your Own Image](#studio-notebooks-emr-byoi)
+ [Starten eines Amazon-EMR-Clusters von Studio oder Studio Classic aus](studio-notebooks-launch-emr-cluster-from-template.md)
+ [Amazon EMR-Cluster aus Studio oder Studio Classic auflisten](discover-emr-clusters.md)
+ [Stellen Sie von SageMaker Studio oder Studio Classic aus eine Connect zu einem Amazon EMR-Cluster her](connect-emr-clusters.md)
+ [Beenden eines Amazon-EMR-Clusters von Studio oder Studio Classic aus](terminate-emr-clusters.md)
+ [Zugriff auf die Spark-Benutzeroberfläche über Studio oder Studio Classic](studio-notebooks-access-spark-ui.md)
## Unterstützte Images und Kernel für die Verbindung zu einem Amazon-EMR-Cluster von Studio oder Studio Classic aus
Die folgenden Images und Kernel enthalten die JupyterLab Erweiterung [sagemaker-studio-analytics-extension](https://pypi.org/project/sagemaker-studio-analytics-extension/), die mithilfe von [Apache](https://livy.apache.org/) Livy über die [SparkMagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic)Bibliothek eine Verbindung zu einem Remote-Spark-Cluster (Amazon EMR) herstellt.
+ **Für Studio-Benutzer:** SageMaker Distribution ist eine Docker-Umgebung für Data Science, die als Standard-Image für Notebook-Instances verwendet wird. JupyterLab Alle Versionen von [SageMaker AI Distribution](https://github.com/aws/sagemaker-distribution) sind `sagemaker-studio-analytics-extension` vorinstalliert.
+ **Für Studio Classic-Benutzer:** Die folgenden Images sind vorinstalliert mit: `sagemaker-studio-analytics-extension`
+ DataScience — Python-3-Kernel
+ DataScience 2.0 — Python-3-Kernel
+ DataScience 3.0 — Python-3-Kernel
+ SparkAnalytics 1.0 — SparkMagic und PySpark Kernel
+ SparkAnalytics 2.0 — SparkMagic und Kernel PySpark
+ SparkMagic — SparkMagic und Kernel PySpark
+ PyTorch 1.8 — Python-3-Kernel
+ TensorFlow 2.6 — Python-3-Kernel
+ TensorFlow 2.11 — Python-3-Kernel
Um über ein anderes integriertes oder Ihr eigenes Image eine Verbindung zu Amazon EMR-Clustern herzustellen, folgen Sie den Anweisungen unter [Bring Your Own Image](#studio-notebooks-emr-byoi).
## Bring Your Own Image
Um Ihr eigenes Image in Studio oder Studio Classic zu integrieren und es Ihren Notebooks zu ermöglichen, sich mit Amazon EMR-Clustern zu verbinden, installieren Sie die folgende [sagemaker-studio-analytics-extension](https://pypi.org/project/sagemaker-studio-analytics-extension/)Erweiterung in Ihrem Kernel. Es unterstützt die Verbindung von SageMaker Studio- oder Studio Classic-Notebooks mit Spark-Clustern (Amazon EMR) über die [SparkMagic](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-studio-magics.html)Bibliothek.
```
pip install sparkmagic
pip install sagemaker-studio-sparkmagic-lib
pip install sagemaker-studio-analytics-extension
```
Um mit [Kerberos-Authentifizierung](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-kerberos.html) eine Verbindung zu Amazon EMR herzustellen, müssen Sie außerdem den Kinit-Client installieren. Je nach Betriebssystem kann der Befehl zur Installation des Kinit-Clients unterschiedlich sein. Verwenden Sie den Befehl `apt-get install -y -qq krb5-user`, um ein Ubuntu-Image (auf Basis von Debian) mitzubringen.
Weitere Informationen zum Mitbringen Ihres eigenen Images in SageMaker Studio oder Studio Classic finden Sie unter [Bringen Sie Ihr eigenes SageMaker Bild](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-byoi.html) mit.