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JupyterHub
Cuaderno de Jupyter
Sparkmagic es una biblioteca de kernels que permite que los blocs de notas de Jupyter interactúen con Apache Spark
En el siguiente diagrama, se muestran los componentes de JupyterHub Amazon EMR con los métodos de autenticación correspondientes para los usuarios de los blocs de notas y para el administrador. Para obtener más información, consulte Agregar usuarios y administradores de Cuadernos de Jupyter.
En la tabla siguiente, se muestra la versión de JupyterHub incluida en la última versión de la serie 7.x de Amazon EMR, junto con los componentes con los que Amazon EMR se instala. JupyterHub
Para ver la versión de los componentes instalados con JupyterHub esta versión, consulte Versiones de los componentes de la versión 7.9.0.
| Etiqueta de versión de Amazon EMR | JupyterHub Versión | Componentes instalados con JupyterHub |
|---|---|---|
emr7.9.0 |
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 tabla siguiente, se muestra la versión de JupyterHub incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 6.x, junto con los componentes con los que Amazon EMR se instala. JupyterHub
Para ver la versión de los componentes instalados con JupyterHub esta versión, consulte Versiones del componente de la versión 6.15.0.
| Etiqueta de versión de Amazon EMR | 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 tabla siguiente, se muestra la versión de JupyterHub incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 5.x, junto con los componentes con los componentes con los que Amazon EMR se instala. JupyterHub
Para ver la versión de los componentes instalados con JupyterHub esta versión, consulte Versiones del componente de la versión 5.36.2.
| Etiqueta de versión de Amazon EMR | 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 kernel de Python 3 que se incluye JupyterHub en Amazon EMR es la versión 3.6.4.
Las bibliotecas instaladas en el jupyterhub contenedor pueden variar según las versiones de lanzamiento de Amazon EMR y las versiones de AMI de Amazon EC2 AMI.
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"
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